Автор: Кусаюсь
Карл это Маркс посвятивший 2й том Капитала Дарвину, который сам Чарльз. Выньте миксер из уха. |
|
Действительно, Михайло, стыдно не помнить классиков. Правда к проблемам ИИ они имеют не очень прямое отношение...
А вопрос про "сильные данные" поставлен правильно. Но сам термин мне не нравится. Сам термин "Большие данные" придуман нейросетевиками, у которые эти сети обучаются именно на "наборе данных". Но есть другие задачи (более близкие к поведению человека), например "обучение агента в среде" и там нет "данных", а есть
среда с ее состоянием, поведением, наблюдаемыми объектами и т.п.
И именно для агента в среде очень важным является ее
постепенное усложнение, так, чтобы агент приобретя знания в прошлом, мог их использовать в будущем. Поэтому для среды правильнее будет "Сильная среда". Но это звучит как-то глупо...
Но термин обязательно нужен! И нужны характеристики, по которым можно определять, 1) насколько среда/данные обеспечивают принцип
постепенности обучения и 2) насколько высокий уровень сложности задач среда/данные обеспечивают для обучения ИИ.
Есть подозрение, что для каждого ИИ есть своя оптимальная скорость нарастания сложность и свой предел сложности задач.
Причем сложность в данном случае не столько вычислительная, сколько иерархическая (сначала учимся шевелить ногами, потом - ходить, потом - добираться в нужную точку, и только потом - приносить пиво
)
А с учетом того, что на каждом уровне требуется (обучаться) решать не одну задачу, а несколько (имеющих свои подзадачи более низкого уровня), то как выразить математически итоговый показатель "сложности" мне пока не ясно. Кто-то знает?