GotAI.NET

Форум: Проблемы искусственного интеллекта

 

Регистрация | Вход

 Все темы | Новая тема Стр.2 (33)<< < Пред. | След. > >>   Поиск:  
 Автор Тема: На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Know How
Сообщений: 10000
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 12 дек 17 7:06
Для тех, кто любит читать на английском есть статья, посвященная отношению чатбота (woebot'а) и человека.

https://www.washingtonpost.com/news/to-your-health/wp/2017/12/03/the-woebot-will-see-you-now-the-rise-of-chatbot-therapy/?utm_term=.6a84304862c6

Она совсем не научная, просто поднимает вопросы, похожие на те, о которых говорил ув. Андрей.
[Ответ][Цитата]
Know How
Сообщений: 10000
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 12 дек 17 10:05
Вот, кстати, давняя статья, но любопытная, уверен ее мало здесь кто читал. Мой хороший товарищ Питер Фосс рассуждает по поводу третьей волны в искусственном интеллекте. Он сторонник Общего ИИ (AGI) и так же как все нормальные и умные люди не видит в машобуче ничего интеллектуального.
Есть у него и про когнитивную архитектуру, и есть ссылка на его же статью AI и NLU.

В общем, посмотрите, кому интересно:

https://becominghuman.ai/the-third-wave-of-ai-1579ea97210b
[Ответ][Цитата]
Know How
Сообщений: 10000
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 12 дек 17 10:28
Изменено: 12 дек 17 10:33
Вот есть свежий обзор по поводу А0, мне не показалось, что он сильно глубокий, но, если интересна еще одна точка зрения, то почему бы и нет:

https://medium.com/intuitionmachine/alphazero-how-intuition-demolished-logic-66a4841e6810

Ну и до кучи, там же, самый простой и короткий курс пайтона, если кто-то хочет овладеть им. Но я бы рекомендовал посмотреть на R, сейчас R становится профессиональным научным языком, а пайтон начинает от него отставать.

https://medium.freecodecamp.org/learning-python-from-zero-to-hero-120ea540b567
[Ответ][Цитата]
гость
83.102.217.*
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 12 дек 17 11:25
Цитата:
Автор: Эгг
Ну и до кучи, там же, самый простой и короткий курс пайтона, если кто-то хочет овладеть им. Но я бы рекомендовал посмотреть на R, сейчас R становится профессиональным научным языком


В какой части? S3, S4, RC? Интересны тут Ваши рекомендации.
[Ответ][Цитата]
Know How
Сообщений: 10000
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 12 дек 17 12:10
Изменено: 12 дек 17 12:18
Цитата:
Автор: гость
В какой части? S3, S4, RC? Интересны тут Ваши рекомендации.

Нет, это вопрос не ко мне, я просто пересказал выводы некоторых аналитических обзоров, я сижу на проприетарном коде, сейчас это C#, чуть-чуть необъектного С, но с библиотеками R я не знаком. Всё мое знакомство с R заканчивается решениями упражений, когда я немножко учился у Джеффри Хинтона. Надо, да, хотя бы на уровне тех же S4 или R5 уметь формулировать свои мысли, я планирую. В будущем, не зарекаюсь.
[Ответ][Цитата]
гость
83.102.217.*
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 12 дек 17 12:47
Цитата:
Автор: Эгг

Надо, да, хотя бы на уровне тех же S4 или R5 уметь формулировать свои мысли, я планирую. В будущем, не зарекаюсь.

А понял. Думал, что нашел брата по разуму.
В целом, в R надо заново привыкать думать после С: первое что надо сделать - это векторизоваться и проапплаиться.
Если при виде цикла возникает рвотный рефлекс, то вы на верном пути. Можно идти дальше.
[Ответ][Цитата]

Сообщений: 105
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 12 дек 17 13:12
Цитата:
Автор: Эгг

животные обладают "рациональным" поведением, начиная с червей и мышей. Основа которого - мозг. ИНС не обладают НИКАКИМ поведением, это просто функции.
Можно по подробнее об этом? Что Вы понимаете под "поведением" и чем рефлексивность червя с несколькими сотнями нейронов, существенно отличается от аналогичного ИНС?

PS: Хочу заметить я не считаю например MLP или kNN за ИИ, ни в каком смысле, это алгоритмы, "функции" как Вы выразились, пока далекие от тех алгоритмов которые толпа ученых и обывателей признала бы "сознанием", "разумом", но ИМХО ML алгоритмы - как минимум достаточно весомые "кирпичики" структуры будущего антропоморфного ИИ(в смысле СИИ), так как регрессия и классификация основные "разумные" действия выполняемые с данными по мере конструкции из них моделей, "отражений" реальности.

А так... всё верно. ИНС не разум, как не разум любой отдельный небольшой фрагмент мозга по отдельности.
[Ответ][Цитата]
Know How
Сообщений: 10000
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 12 дек 17 14:42
Цитата:
Автор: гость
Если при виде цикла возникает рвотный рефлекс, то вы на верном пути. Можно идти дальше.


Оно уже везде входит в нащ дом, в шарпе linq настолько сильно расположился, что и обработка коллекций без него немыслима, да и старенький xml лучше и проще. Не могу сказать, что лямбда или функциональное программирование вообще - это мой стиль, но умные люди утверждают, что за этим будущее, особенно в ИИ. Может быть пришла пора прислушаться.
[Ответ][Цитата]
Know How
Сообщений: 10000
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 12 дек 17 14:54
Изменено: 12 дек 17 15:21
Цитата:
Автор: ●
Можно по подробнее об этом? Что Вы понимаете под "поведением" и чем рефлексивность червя с несколькими сотнями нейронов, существенно отличается от аналогичного ИНС?

Можно, сейчас, пока стейк жарю, подумаю и напишу. Пока могу сказать, что с Вашими осторожными оцеками - согласен. Конечно, возможность обучать функцию - это круто, а возможность ДО-обучать - это очень близко к интеллекту. А0 показало, что вопрос с комбинаторными играми - закрыт. Это исключительный по силе результат.
[Ответ][Цитата]
гость
83.102.217.*
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 12 дек 17 15:28
Цитата:
Автор: Эгг


Можно, сейчас, пока стейк жарю, подумаю и напишу. Пока могу сказать, что с Вашими осторожными оцеками - согласен. Конечно, возможность обучать функцию - это круто, а возможность ДО-обучать - это очень близко к интеллекту. А0 показало, что вопрос с комбинаторными играми - закрыт. Это исключительный по силе результат.


Мы все любим матан, но сказать, что R как-то особенно приспособлен под нейросети - это преувеличение. Можно, конечно, вообще все делать "механически" и для этого есть пакеты: например, caret, если навскидку, но понятно, что еще чего-то будет не хватать:
http://topepo.github.io/caret/index.html
[Ответ][Цитата]
Know How
Сообщений: 10000
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 12 дек 17 15:37
Изменено: 12 дек 17 15:55
Что самое главное в стейке, парни? Кроме телятины, маринада (он очень простой, масло из зерен винограда и размолотый черный перец), которым нужно дать мясу сутки подышать, чугунной сковородки с ребрышками (если дома, а не на решетке на открытом огне). Два важнейших инградиента - свежайшая кинза и созревший (до первой степени перезревшести) гранат. Поэтому настоящие стейки бывают только осенними. По вкусу вино (я предпочитаю Напу), сыр (рокфор, куда деваться) и хлеб (его печет половинка, что-то колдует, всегда хорош, к мясу лучше белый, чем ржаной). Ну да я отвелкся, sorry.

Поведение. Это реакция, конечно. То есть функция. Это я не собираюсь отрицать. На мой извращенный вкус, проблема в том, что самый простой аналоговый феноменальный решатель (как у червя) много сильно отличается от функции математической. Размерностями, условиями, работой. Математическая функция проще, суше и more predictable. Мне вообще не очень понятно, когда не очень адекватные люди здесь пытаются сравнивать явления и тексты. Червь с 302 нейронами доказал свою способность к репликации. На протяжении миллионнов лет. Это и есть "поведение".
[Ответ][Цитата]
Know How
Сообщений: 10000
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 12 дек 17 15:49
Изменено: 12 дек 17 15:56
Цитата:
Автор: гость
Мы все любим матан, но сказать, что R как-то особенно приспособлен под нейросети - это преувеличение.

Признаюсь, у меня по матану - четыре, я никогда не понимал всех этих условностей безконечно малых, при стремлении к безконечности большой.
Нейросети - это хайп, на мой вкус. В нашем позапрошлом проекте они так и не понадобились. Если брать результативность, то градиентный бустинг лучше. Он и более устойчивый к overfitting. Пипл, конечно, лучше хавает нейросети (посмотрите как беснуется Михайло), ему (пиплу, а не Михайлу) кажется, что усё пиздец. Нужно всё продавать и покупать битки. Может быть, но на моем микроскопическом уровне вхождения в тему - не заметно.
[Ответ][Цитата]
NO.
Сообщений: 10683
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 12 дек 17 18:27
[Ответ][Цитата]
NO.
Сообщений: 10683
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 13 дек 17 4:55
Изменено: 13 дек 17 5:40
про кнн
https://ru.wikipedia.org/wiki/Оператор_наилучшего_приближения

[Ответ][Цитата]

Сообщений: 105
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 13 дек 17 6:06
Цитата:
Автор: Эгг

Поведение. Это реакция, конечно. То есть функция. Это я не собираюсь отрицать. На мой извращенный вкус, проблема в том, что самый простой аналоговый феноменальный решатель (как у червя) много сильно отличается от функции математической. Размерностями, условиями, работой. Математическая функция проще, суше и more predictable. Мне вообще не очень понятно, когда не очень адекватные люди здесь пытаются сравнивать явления и тексты. Червь с 302 нейронами доказал свою способность к репликации. На протяжении миллионнов лет. Это и есть "поведение".
Не буду спорить, так как не знаю точной архитектуры связей этих 302 нейронов червя, пред заданных генетически синаптических “весов” и тд., а главное с каким потоком данных этот решатель имеет дело и чему учится соответственно, Вам бы тоже не советовал делать голословные утверждения, если у Вас нет таких данных(на сколько я знаю их нет пока ни у кого).

Биологические нейроны довольно хорошо исследованы, об аналоговости речи не идёт, одно из явных отличий от математического нейрона, в частотном кодировании синаптического сигнала, величина сигнала пропорциональна количеству “тиков“ в единицу времени, нейрон деполяризуется серией импульсов. На сколько мне известно математически нет существенной разницы между архитектурами НС в зависимости от способа кодирования синаптической передачи, но частотное кодирование очень проигрывает в скорости.


PS: Алгоритмы регрессии\классификации с более менее “хорошими” фичами, лес и бустинг безусловно во многом выигрывает, особенно стекнутый, хайп нейросетей связан исключительно с прорывом CNN в классификации изображений, спектрограмм и тп 2д иерархических множеств, в прочих задачах, коих большинство, бустинг и леса вне конкуренции, Ваш выбор градиентного бустинга вполне закономерен.
[Ответ][Цитата]
 Стр.2 (33)1  [2]  3  4  5  6  ...  33<< < Пред. | След. > >>