Почему «искусственного интеллекта» не существует?

сознание не написать цифровым кодом.

1) У ИИ нет потребности соответствовать вычислительной мощности мозга. У них нет эго и нет необходимости действовать от имени индивидуальности. 2) Обучение нейросети требует времени. Пока его прошло довольно мало. Но как только модель создана, ее можно почти мгновенно копировать в миллионах экземпляров. При этом, использоваться будет единая БД. 3) Все алгоритмы уже есть, софт есть, осталось стандартизировать подход и подключить энтузиастов к обучению.

Размещено через приложение ЯПлакалъ

А что, у людей есть это сознание? Что скормили через воспитание и масс медиа, так и действуют.

Размещено через приложение ЯПлакалъ

Именно! В этом и заключается подход. ИИ не нужны связи, которые предназначены для его функционирования как индивидуальности. А в связи с этим, задача сильно упрощается.

Размещено через приложение ЯПлакалъ

Это для ИИ совершенно не нужно. Савельев пытается переложить задачу человека, эго, индивидуальности, на машину, а машина лишена этих качеств. Она просто скопирует одну обученную нейросеть в миллионы и будет скармливать им задачи параллельно. Люди же решают все свои проблемы независимо друг от друга, постоянно изобретают велосипед и тратят огромные вычислительные ресурсы, чтобы доказать свою самость. Машины начисто лишены этих качеств.

Размещено через приложение ЯПлакалъ

а на мой взгляд, всё указывает как раз на то, что именно индивидуальность и потребности привели эволюцию жизни к появлению интеллекта. Если этого не будет у железки, то есть не будет потребности выжить, то у неё не будет интеллекта

Это сообщение отредактировал mohaks - 10.11.2019 - 21:51

и при этом техническая сторона это лишь одна сторона медали, если взять кучу нейронов, соединить как попало, будет ли эта штука обладать интеллектом ещё большой вопрос. Если разобрать компьютер, рассмотреть в микроскоп транзисторы, всё это просто повторить, то без программного обеспечения это работать не будет, только компьютер надо программировать, а интеллект сам себя наполняет

ИИ - это мечта человечества и его страх. Когда-то мечтали о полётах и космосе и боялись бомб и космических войн, впоследствии почти всё реализовали. Так же будет с ИИ.

О техзаданиях, просто напомнило

Я неправильно выразился, этого Савельев не предлагает, наоборот, как я понял, он как раз утверждает, что повторить такую систему как мозг невозможно на сегодняшний день, так что прошу прощения, что запутал, мне просто нужна была ссылка, чтобы не быть голословным, эти цифры я взял из его докладов, не сам же придумал) сам я только пересчитал количество последовательностей нейромедиаторов в битность шины данных

Это сообщение отредактировал mohaks - 10.11.2019 - 22:11

Возможно вы правы с академической точки зрения. С точки зрения понятий, значения термина. НО! Не важно как это назовут. ИИ v1.0(я бы разделил их на поколения - дальше возможны варианты, ИИ v1.5 или ИИ v1.0+2.0). Если вам не нравится термин "интеллект" - назовите это экспертной системой или Экспертной Вероятностной Оценочной Системой (ЭВОС) - не важно как.
Важно другое. Эти системы уже выкинули на улицу тысячи реальных живых юристов. В будущем весьма вероятно - выкинут из профессии огромное число водителей (мне кажется, что это уже не вероятность - это почти свершённый факт) и в результате ДЕЙСТВИТЕЛЬНО будет спасены тысячи жизней, т.к. человек как водитель ЧАЩЕ ошибается, чем машина.

А если представить какое огромное поле деятельности у этих систем для военных - просто страшно представить. Да, кстати, частично они работают в ваших телефонах и в космосе. Причем уже не один год.

Есть два типа ИИ: сильный и слабый.
Сильный - грубо говоря, аналог человека по мыслительной способности. В настоящее время недостижим физически.
Слабый - узкоспециализированный инструмент для решения конкретной задачи. Уже вполне применяется на практике, и зачастую справляется со своей работой лучше людей.
Но проблема в том, что большинство не знают об этом разделении и от слабого ИИ требуют возможностей сильного, а когда видят, что он на это не способен - разочаровываются.
Автор затронул те сферы, где слабый ИИ пока что плохо работает, но почему-то не упомянул те сферы, где он уже обходит человека. Самый известный пример - игры. Неким прорывом стала программа AlphaGo. В отличие от шахмат, в ней было минимальное вмешательство человека в создание алгоритмов работы, бОльшую часть "знаний" сеть получила в процессе обучения.
Кстати, в шахматах нейросети пока начисто сливают шахматным программам, поскольку очень большая сложность состоит в оценке игровой ситуации (расположение фигур), сети пока так не умеют Уже умеют :)
Вопреки расхожему мнению, шахматная программа не просчитывает все ходы наперёд - для этого никакой памяти не хватит. Собственно, совершенствование шахматных программ идёт именно по пути улучшения алгоритмов оценки ситуации, т.е. нахождения удачных ходов и их просчёта на большую глубину.

Это сообщение отредактировал max2232 - 10.11.2019 - 23:47

Не херня, всё по сути написано правильно. Тема правда раскрыта всё равно слабо.

Проблема в том что границы объёма входных данных для обучаемой системы также определяет человек. Невозможно просто взять и закинуть всё имеющееся знание о мире в нейронку, т.к. для начала эти данные нужно _подготовить_, а это отдельная, сложная работа. Поэтому создателю, обучающему нейронку, приходится определять какие данные являются важными, а какие - нет.
Так вот человек с воображением придумает очень много таких вещей, которые ИИ не поймёт, потому что не обладает человеческим опытом. Нальчик и мальчик - пример такой ситуации.

Сейчас DeepMind тренирует своего бота AlphaStar на стратегии реального времени Starcraft 2, и эти проблемы видны в полный рост. Создатели пока не смогли за пару лет работы запихнуть человеческие знания о банальной, очень ограниченной стратегической игре в свою нейронку. Она играет очень неплохо и логично, но в некоторых нестандартных ситуациях с ней случается эпичный обсёр. Причём в таких, в который _любой_ игрок-человек любого уровня игры нашёл бы решение мгновенно.

И это при том что ей скормили наверное сотни тысяч игр реальных игроков.

У вас устаревшая информация. Два года назд все свершилось.
AlphaZero за 24 часа выучил три настольных игры и во всех трех был самым лучшим. Это Shogi, Go и шахматы. В шахматы он играл против Stockfish.

Новость от 25 января 2019:
Нейросеть AlphaStar обыграла профессионалов StarCraft II со счётом 10−1.
В статье говорится о нюансах - играть пока умеет только за Протосов.
И есть проблемы у нейросетей, что при отклонении условий от тех, на которых проводилось обучение, они сразу теряются.
Но я бы не назвал это серьезным недостатком. Скорее это очень узкая специализация. И эту особенность просто надо учитывать, определяя, в каких областях наиболее оптимально использовать нейросети.

Да, маленько отстал от жизни :) Почитал про матч - условия проведения немного спорные, но результат всё-равно впечатляет.
Дать бы сыграть в шахматы с AlphaZero тем, кто утверждает, что ИИ - это ни на что не годная хрень :)

Как то узковато мыслит автор..
А если заглянуть поглубже? Разница то в количестве ветвлений и количестве статистического опыта...
К, примеру, если настоящий интеллект не видел никогда мороженного и в силу недостаточного образования, скажем, не знает что такое "Нальчик"?

Не надо ничего соединять. Возьмите готовый мозг, простенький какой-нибудь, рептильный - и заставьте работать. Хотя бы не на себя, просто работать. Или даже не мозг. Медузу, скажем, у неё нет мозга, кто сумеет повторить? Не туда мы смотрим, не там сознание, тем более, интеллект.

Именно. Условия обучения играют ключевую роль в определении сферы применения. Но из-за очень большой ограниченности ресурсов приходится постоянно чем-то жертвовать, в итоге и получается, что слегка изменившиеся условия выходят за эти ограничения и ставят ИИ в ступор, на наш взгляд, из-за ерунды. Но и с человеком происходит то же самое.
Хейтеры ИИ думают, что попади они в незнакомую ситуацию, то уж они-то обязательно что-нибудь бы придумали и вышли "победителем", в отличие от тупого робота. Однако практика показывает обратное - люди в несвойственной им ситуации тупят не хуже роботов.

Этот пример я вообще не понял. Что хотел сказать автор? При достаточном количестве ветвлений и статистика и ИИ вполне могут выбрать правильный вариант. И наоборот, без контекста, человек не сможет понять, о чём речь. Например - Мальчиком могут звать кота. А Нальчик вполне может быть именем человека. И слово вполне может быть "альчик", а вся фраза быть кодовой, например, или вовсе бессмысленной.
ИИ, по крайней мере, на данный момент не может быть создан по одной простой причине: никто не знает и не может сформулировать, что такое Естественный интеллект. Со времён "платоновского человека" решение практически не продвинулось.

Если бы всё было так просто, то это давно бы уже сделали.
На создание коннектома (схемы соединений всех нейронов) червя ушло 12+ лет, а там всего-то 302 нейрона. Так что пока человечество играется с нейронными сетями зная только базовые принципы и не имея хорошего примера того, "как должно быть".

Мозг у неё есть, просто, называется по другому - "внутреннее нервное кольцо".

ИИ это разводка для лохов, ближайшая технология - биг дата

О датут есть разводящие ребятки по этому ИИ. Один вопрос хочу задать - а что поменялась в копьютерах, что нам позволит ии создать. Компы как были такими и остались. Чуток помощнее чуток побыстрее, но принципиально они такие же. 0 и 1 и ничего нового.

Бля, я об этом и говорю!

Руки у неё тоже есть, только называются по-другому? То, что называется по-другому и есть другое, не так ли? Напряги своё внутреннее кольцо и попробуй не умничать, а понять написанное.

Это сообщение отредактировал AllesI - 10.11.2019 - 23:56

Чувак отстал от жизни в свое пишере. Идем https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%B1%...%B8%D0%B5%D0%BC и читаем "Обучение с подкреплением (англ. reinforcement learning) — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система (агент) обучается, взаимодействуя с некоторой средой."
В данной парадигме не нужны им те четкие данные, ИИ сам к среде адаптируется. Если иметь дохера вычислительных мощностей, можно вообще без данных учить.

ИИ нарисовал рисунок, вот пример
И как тут сказать, точные результат или нет?

И так как основной постулат разрушен, остальная аналитека не имеет смыслы.