А что если мы тоже состоим из тысяч и тысяч "IF"?
26.06.2017, 21:08
if a="залупа свинная" then println "может быть"
if a="соси хуй" then println "ой все"
if a="соси хуй" then println "ой все"
Предположим... А теперь посмотрим, что под крышкой!
Но нейронные сети обладают адаптивностью, они могут меняться, подстраиваться под задачи, переписывать сами себя, в некотором смысле.
В комиксе, полагаю, речь идет о "ИИ" типа чатбот, который просто имеет заготовленные ответы на определенные вопросы/условия, но не может переписать саму свою структуру, не может "расти".
Есть, конечно, алгоритмы самообучения, не полагающиеся на нейронные сети. Но классические среди них как правило слишком узконаправлены, чтобы считаться истинным самообучением, достойным термина ИИ.
В комиксе, полагаю, речь идет о "ИИ" типа чатбот, который просто имеет заготовленные ответы на определенные вопросы/условия, но не может переписать саму свою структуру, не может "расти".
Есть, конечно, алгоритмы самообучения, не полагающиеся на нейронные сети. Но классические среди них как правило слишком узконаправлены, чтобы считаться истинным самообучением, достойным термина ИИ.
Отлично сказал!
*весА.
Так меня учили на лекциях по нейронным сетям.
Так меня учили на лекциях по нейронным сетям.
Катана Тьюринга
Катана Оккама.
Вообще-то любое принятие решения это перебор вариантов. Ты когда принимаешь решение, то основываешься на наборе вариантов которые тобой были приобретены в течении жизни, или лезешь в инет / обращаешься к более компетентному источнику и ищешь ещё вариантов чтобы добавить к своему набору. Думаешь ИИ будет брать варианты из ничего? Мне кажется при написании исходного кода всё равно без ифов не обойтись. Даже больше скажу, мы разработали алгоритмы с IFами, потому что наш мозг работает точно так же.
В добавок есть такая проблема что допустим какое либо воспоминание человека это не вот 13066 и 956712 нервы в состоянии "1" это некая мешанина нейронов наподобии супа, которая как то там связанна между собой. И что бы что то вспомнить мы не вызываем нейроны 13066 и 956712, а тыкаем в густой суп палочкой, что бы он зашевелился так как надо (ну или около того).
Пытались, еще как пытались. В 1957 году. И, если цепляться именно к формулировке, то успешно.
Гугли "персептрон". Это первая вещь, про которую нам рассказывали на 4 курсе универа на лекциях по Нейронным сетям.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%B5%D1%80%D1%86%D0%B5%D0%BF%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BD
Собственно, мозг состоит из множества нейронов, связанных между собой. Персептрон - это компьютер (или компьютерная модель), работающая по тому же принципу, что и нейрон в мозге. Главная особенность - умение "обучаться" и наличие связей с другими "нейронами".
Таки персептрон в те года изобрели и он успешно работает. Столь знаменитые в интернете "нейросети" с "алгоритмами самообучения" - это и есть компьютеры/программы/персептроны. В основе работы нейросетей лежит именно принцип работы человеческого мозга и нейронов.
Проблема только одна: в мозге человека количество нейронов измеряется 80-100 миллиардами, у нас тупо мощностей не хватает, чтобы на сети компьютеров сэмулировать ТАКОЕ количество нейронов.
Отделяет ли нас от имитации человеческого мозга только необходимое число нейронов, или там еще какие-то проблемы всплывут - пока хз.
Гугли "персептрон". Это первая вещь, про которую нам рассказывали на 4 курсе универа на лекциях по Нейронным сетям.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%B5%D1%80%D1%86%D0%B5%D0%BF%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BD
Собственно, мозг состоит из множества нейронов, связанных между собой. Персептрон - это компьютер (или компьютерная модель), работающая по тому же принципу, что и нейрон в мозге. Главная особенность - умение "обучаться" и наличие связей с другими "нейронами".
Таки персептрон в те года изобрели и он успешно работает. Столь знаменитые в интернете "нейросети" с "алгоритмами самообучения" - это и есть компьютеры/программы/персептроны. В основе работы нейросетей лежит именно принцип работы человеческого мозга и нейронов.
Проблема только одна: в мозге человека количество нейронов измеряется 80-100 миллиардами, у нас тупо мощностей не хватает, чтобы на сети компьютеров сэмулировать ТАКОЕ количество нейронов.
Отделяет ли нас от имитации человеческого мозга только необходимое число нейронов, или там еще какие-то проблемы всплывут - пока хз.
По правде говоря, не так уж это и дохрена. Если сильно урезать модельку нейрона до того же персептрона с восемью (например) входами, понизить точность, научиться спихивать вычисления на видеокарту - то 100'000'000'000 нейронов - вполне решаемая задача даже для старенького сервера - всего 8 байт на адрес каждого из восьми входов, пару байт на состояния, 93+Гб оперативки под выходы нейронов, 6 террабайт винчестеров на саму сеть
