×Закрыть

Квінтесенція штучного інтелекту

[Про автора: Василь Милько, R&D директор SoftServe, створює нові технології для розумніших програм і машин. Працює з AR, VR, AI, NL, IoT, wearable biometry, security. За 15+ років в SoftServe створив Design Office, Технологічний Консалтинг та Консалтинг з Безпеки Інформації. Вплинув на дизайн одного з найпопулярніших у світі смартфонів, ко-дизайнив Embedded Java і .NET WPF]

Сьогодні ми працюємо над застосуванням нейронних мереж для вирішення багатьох не розв’язаних раніше задач. Розпізнавання зображення та голосу — вже звичні для нас речі. Машини можуть розпізнавати зображення, мову чи текст швидше та краще за людей. Ми спостерігаємо значний прорив у технології комп’ютерного зору в реальному часі, яка здатна ідентифікувати об’єкти, а також їхні частини. Ці технології дають поштовх розвитку самокерованих авто та багатьох інших рішень, які не вимагатимуть додаткової інфраструктури. Машини бачать більше, ніж люди, оскільки охоплюють одразу 360 градусів. І на відміну від людей, вони бачать більше деталей одночасно, в той час як людина не помічає більшості з них.

Ми створили новий тип інтелекту, подібний і водночас значно відмінний від людського. Назвемо цей штучний інтелект Іншим. Інший інтелект здатен розпізнати та ідентифікувати більше мільярда людських облич. Це щось, чого людина точно не може. Скільки облич людський мозок може розпізнати та запам’ятати? Кілька тисяч? Менше ніж десять тисяч точно (такі собі розміри невеличкого містечка). Тож 1 000 000 000 супроти 10 000 — це не просто вражаюче. Це Інший тип інтелекту.

Глибокі нейронні мережі (DNN) можуть застосовуватись практично до будь-якої, навіть раніше вирішеної в інший спосіб проблеми. У багатьох випадках DNN перевершують усі попередні інструменти. Глибокі нейронні мережі перетворились на молоток, проблеми стали цвяхами. На мій погляд, ми стаємо надто впевнені у новому інструменті, що сповільнює нас на шляху відтворення штучного інтелекту, свідомості...

Чоловік без мозку

Глибокі нейронні мережі виникли під впливом нейробіології, і ми були переконані, що завдяки цифровим технологіям лише відтворюємо мозок, про який нам вже багато відомо. Але ось вам приклад протилежного — чоловік з дуже маленьким мозком — удесятеро меншим за норму, який вів повністю нормальне життя. Родичі та друзі не помічали нічого дивного. Проблему виявили випадково, і вона шокувала лікарів та дослідників у сфері медицини. Ці гіпотези пояснюють те, чого ми не розуміємо.

Деякі інші спостереження також ставлять під сумнів сучасну теорію розуміння мозку. Птахи, принаймні деякі, досить розумні. Папуги з їхнім малесеньким мозком можуть кинути виклик дельфінам, у яких мозок за розмірами такий самий, як і у людини, а також деяким шимпанзе. У птахів мозок побудований інакше, ніж у ссавців. В той же час, мозок слонів — величезний і має втричі більше нейронів за людський. Однак більшість з них відносяться не до тих відділів, що у людей. То хіба розмір має значення? Структура мозку важливіша за його розмір.

Тож чи правильну структуру мозку ми моделюємо з допомогою глибоких нейронних мереж?

Структура і функція

Numenta працює над репродукцією нової кори головного мозку (неокортексу) вже протягом десятиліття. Їхня технологія штучного інтелекту побудована на власній комп’ютеризованій теорії неокортексу, пов’язаній з ієрархічною тимчасовою пам’яттю, розрідженою розподіленою пам’яттю (SDM), розрідженими розподіленими представленням інформації (SDR), самоорганізаційною картою (SOM). Топологія комп’ютерних мереж відрізняється від основних глибинних перцептронів.

Свіжа інформація з наукової праці, опублікованої у журналі Frontiers, пояснює зв’язок між структурою і функцією: "...Надзвичайно заплутана і раніше не виявлена топологія синаптичного зв’язку. Синаптична мережа містить велику кількість скупчень (cliques) та порожнин (cavities) нейронів, зв’язаних між собою у групи, які відповідають за кореляційну активність. Реагуючи на стимули, ці скупчення та порожнини нейронів розвивають структуру дуже високої складності. У деяких випадках кількість напрямлених комбінацій окремих скупчень нейронів вимірюється сотнями і відповідає за різні функції організму. На думку дослідників, мозок обробляє сигнали, формуючи нові зв’язки зі зростаючою складністю функціональних скупчень та порожнин нейронів.

Блискавичне навчання

Зазвичай людині достатньо один раз побачити символ незнайомого алфавіту, щоб надалі впізнавати його. Навіть коли він змішаний з іншими відомими і невідомими знаками. Якщо людина один раз побачить такі нові предмети, як сеґвей чи говерборд, вона впізнаватиме їх завжди. Це називається блискавичним навчанням (One-Shot Learning). Ви один раз стикаєтеся з чимось, розумієте, що це нове для вас, запам’ятовуєте і в майбутньому завжди розпізнаєте. Достатньо один раз побачити, щоб запам’ятати. Лише один раз.

Пропоную ознайомитися з науковою працею про концептуальне навчання через сеґвей чи будь-який невідомий символ з Omniglot. Нейронним мережам потрібні мільйони спроб, в той час як навчитися можна вже після першої. То ми моделюємо наш мозок по-іншому? Чи створюємо Інший інтелект на шляху створення штучного мозку?

Бог не будує прямими лініями

Наводимо приклади двох моделей одного карту для перегонів, створених по-різному. Зліва зображено варіант, розроблений людиною, справа — змодельований комп’ютером на основі заданих параметрів (отриманих після вимірювання справжнього карту). Це зміщення парадигми від розробки до вирощування. Багато речей у природі ростуть і мають життєвий цикл. Це працює також і для штучно створених елементів. Вирощені моделі бувають більш ефективними (легшими, міцнішими, навіть більш елегантними на вигляд), ніж сконструйовані.

Подивіться на ці глибокі нейронні мережі GoogLeNet і MS ResNet. Зліва — моделі, створені [сконструйовані] людиною. Уявіть, як би вони виглядали, якби їх розробив [виростив] комп’ютер ...

Як це зробити? Можемо застосувати еволюційне програмування з відомими примітивними клітинами і шарами. Створивши уявну істоту, яка рухається вперед, назад і в боки, можна отримати асиметричні блоки, що відхиляються вліво чи вправо. Навіть упродовж тривалого еволюційного процесу складно досягти бажаної симетрії, яка збереглася б у реальності і сприймалася б нормально. Наприклад, істота має дуже схожі або однакові вуха, руки, ступні. Що робити, аби скорегувати еволюційний процес? Додати доменну експертизу. Якщо ми знаємо, що ліва і права сторони повинні бути симетричними, це можна налаштувати упродовж еволюції.

Висновок з цього розділу — ми вже використовуємо одночасно три підходи до програмування штучного інтелекту: доменні правила, еволюцію та глибинне навчання. Всі разом. Однак жоден з них не може забезпечити досягнення якнайкращого кінцевого результату. Насправді ми навіть не знаємо, який найкращий результат можливий. Ми лише створюємо технологію для вирішення конкретних задач.

Верховний алгоритм

Розглянутий вище підхід, що полягає у поєднанні доменних правил, еволюції і глибинного вивчення через метод зворотнього поширення помилки, може бути не в змозі вирішити проблему блискавичного навчання. То як її вирішити? Можливо, застосувавши навчання за баєсівським підходом. Ось ще одна наукова праця про підходи Баєса, що дозволяє навчатися чомусь новому за кілька спроб. Разом з Баєсом ми вже розглянули чотири підходи до штучного інтелекту. Але існує ще й п’ятий. Усі вони з описом їхнього походження та основними алгоритмами — нижче.

Суть верховного алгоритму полягає у формуванні навику вчитися. Без виведення штучного інтелекту на той рівень, де він може вміти вчитися, ми розробляємо одноразові рішення, до яких можна віднести програмування на Perl та таблички в Excel. Так, ми моделюємо і випробовуємо мережі, але потім просто викидаємо їх. Вони не надаються до подальшого використання, навіть якщо потенційно придатні для цього (як заміна фінального шару для спеціальної класифікації). Подивіться, що робить людина — вона перебуває у процесі безперервного навчання з моменту свого народження. Люди можуть використовуватись повторно, їхні рішення (програми, нейросітки і т. д.) — ні.

Верховний алгоритм призначений для розробників штучного інтелекту, які не бояться вийти на новий рівень абстракції. Потрібно застосовувати різні парадигми штучного інтелекту у різних комбінаціях. Це розробка процесу розробки — ви розробляєте процес, яким будете будувати штучний інтелект. Найімовірніше якісний штучний інтелект має бути створений з використанням комбінацій різних підходів та інструментів. Скоріше за все штучний інтелект має почати розуміти мову, навчитись читати, а потім — читати, щоб навчитись. Послухайте розповідь Педро Домінгоса. Зрозумійте квінтесенцію штучного інтелекту.

До речі, темі штучного інтелекту буде присвячена частина виступів конференції IT Weekend Ukraine 2017, яка відбудеться наступного місяця в Києві.

LinkedIn

248 комментариев

Подписаться на комментарииОтписаться от комментариев Комментарии могут оставлять только пользователи с подтвержденными аккаунтами.

Перше посилання на застосування підходу Баєса відкриває згадану вище статтю про концептуальне навчання, буду вдячний за оригінальний лінк.

Авторе, я як майже повний профан в галузі, дуже хотів би попросити класифікувати типи задач, які зараз здатен вирішувати «штучний інтелект». Ну тобто я розумію що є клас задач типу відрізнити собаку від кота, що досягається згодовуванням нейронній мережі мільйонів фоток. Також зрозуміло розпізнавання мови — це по суті той самий тип задач. Поговорити з кимось (бот) — це також схоже на просте тренування по типовим фразам. Вести авто без водія — мабуть в основому також сюди. Аналізувати дискретні дані — типу відрізняти спад від росту. А які ще типи задач під силу цим технологіям зараз?
Питання абс серйозне, сорі якщо звучить «падибільному» :)

всю рутину котру роблять клерки в білих сорочках.
ШІ робить дешевше, більше, довше, і стабільніше.

так например? Клерки и так пользуются екселем или CRM, а данные вбиваются вручную из бумажных документов.. где может быть помощь ИИ? Текст набирают в ворде, но ИИ пока не способен вычитать юридический договор или заявление

ИИ пока не способен вычитать юридический договор или заявление

Поинтересуйтесь: kirasystems.com www.rossintelligence.com beagle.ai
Плюс 1001 конструктор договоров, из которых есть очень даже приличные.

Конструктора договоров к интеллекту точно не имеют отношения...

ексклюзив ШІ поки не стягує

Василь, я спитав Вас серйозно, і хочу почути нормальну відповідь, а Ви просто, пардон, дурниці говорите.

я не жартую.
те що називається монотонною рутиною, це є першим широким застосуванням ШІ.
де if/else програмування вперлося, а fit/predict просунулося, а також про три інші ШІ напрямки почали думати нарешті — саме там в рутині наступного рівня буде комерціалізація ШІ.

Це надто широке поняття — робота клерків, тому важко щось говорити про це. Щодо суті мого питання — я питав що може на даний момент АІ. З того що пробував я — він абсолютно жахливо навіть розпізнає мову і почерк, я щось думав все в цьому плані зараз сильно краще.
і головне я питався про класи задач. «Всі задачі» — ок, але принцип роботи тоді який? Тренування нейронних мереж на певні ситуації за допомогою людей, і потім по вирішення проблем по накатаному людьми шаблону?

прийняття рішень, такі як credit rating scoring, risk assessment, класифікації сільскогосподарських полів з аерозображень, класифікація і анотація медичних сканів, self-driving transport, surveillance, spam-filtering, content filtering, розробка нових ліків (послухайте нарешті Домінгоса)...

О, дякую. Але принцип один і той самий — тренування мережі на купу ситуацій, і на основі цього — прийняття рішення?

Ні, нейросітки це один з п’яти підходів. Їх називають конективістами.
Ще є чотири інших хороших підходи: Бейз (Байес), правила, аналогії, еволюції. ШІ роблять як окремим з них, так і поєднують. Я писав про доцільність поєднання. Нейросітку можна виростити і потім допиляти правилами. One-shot learning (навчання з першого погляду) статистикою краще робиться. І так далі.

especially CAS — Complex Adaptive Systems.

Это хорошо, я вижу за этими системами будущее в ИИ, на одних нейросетях далеко не уедешь..
Может, конечно это говорит во мне то,что я имел отношение к автоматическим системам управления)

Машини можуть розпізнавати зображення, мову чи текст швидше та краще за людей

В такому випадку питання — чому досі немає хоча б автоматичних субтитрів в фільмах? Чи вони вже є? Про синхронний переклад і питати боюсь, але по ідеї якщо мову розпізнали швидко і якісно, перекласти її на льоту не проблема жеж. Однак цього немає наразі. Цікаво чому.

Субтитры на языке оригинала не такая проблема, а качественный перевод — пока не реален)
Я так думаю, потому что семантические сети в разговорном языке крайне сложные, и зависят от контекста понимания сюжета того, что происходит на экране. Какую нибудь научную речь, перевести легче. А речевой ИИ же не видит изображение, а только речь распознает. То есть чтобы художественный фильм адекватно переводить -еще понимать нужно, что на экране происходит, распознавать образы и соотносить с распознаванием речи, что пока фантастика).

Хоча б просто коректно субтитри написати. Я такого не бачив, воно існує? Це було б вже доволі круто. Якщо цього немає, про яке розпізнавання краще за людину йдеться? 8-річна дитина запише субтитри коректно :)

На языке оригинала или перевод?

мова оригіналу.
Ютуб пишуть може, але в результаті повна срань.
***
Just upload your video to Youtube. They add automatically generated English subtitles to your video, which would be great for the hearing-impaired and Deaf. However, the results are atrocious. Just click the „CC” button on any video that has it and you’ll see for yourself:
***

Это Виктор Чижденка вас посвятит лучше про распознавание речи, у него даже патент есть.

Думаєте він круче за ютуб?

Это было давно про патенты. Оное уже устарело.

А тут 2 момента выше. Есть люди, что прекрасно понимают и знают ограничения движков распознавания речи. Еще долго движки распознавания речи не приблизятся к людям по качеству распознавания. Но в некоторых частных случаях движки уже сейчас не хуже людей распознают речь.
Есть, что воспринимают оное, как волшебство. Таких сейчас очень много.

Так а що написано в статті?

Машини можуть розпізнавати зображення, мову чи текст швидше та краще за людей

Це, виходить, неправда?

p.s.
Цитую FineReader, яким я пробував оцінити стан розпізнавання текстів.

"""
There are several simple ways to improve recognition accuracy:
Make sure you selected the right recognition language.
Make sure the source image doesn’t contain any handwritten text.
"„"

Дав 1 речення рукописного тексту, він миттєво усрався зі словами „ай всьо, помилка, не можу”. Дійсно, швидше і краще за людину.

С печатным тоже всё непросто. Какие шрифты при определенном качестве изображения всё хорошо, с другими и при плохом всё плохо.
Человек же учитывает контекст, смыслы и т.п. и сам додумывает то, что визуально не распознать.

Человек же учитывает контекст, смыслы и т.п. и сам додумывает то, что визуально не распознать.

В моєму випадку все було простіше простого — фраза «Try to understand what I’m writing here... » нормальним почерком з нормальною пунктуацією і без жодних контекстів. Абсолютно однозначна річ.

На заборах тоже много чего пишут.
А 100-й раз проводить ликбез уже надоело мне.

Загалом ясно. Про яке захоплення світу АІ йдеться, якщо система не може прочитати те, що прочитає 5-річна дитина, і розчути те, що розчує дворічна — я не розумію.

Мощнейшая реклама от Гугла, Фэйсбука делает своё дело.

лучше людей по количеству распознаваемых образов в секунду, и скорости, но не по качеству

ми не знаємо який кліп яким способом Ютуб робить speech2text.
я впевнений що кількома методами, і найкращий — найповільніший, працює в batch-mode.
мені вже тут присилали шотландців і ліфті щоб завалити ШІ, але я відіслав з якісними сс, той пан не повірив що то машина, сказав що людина...

Я от також впевнений, що ті субтитри ручні. Там надто гарно все зроблено, і надто підозріло стоять всі знаки.
Щодо ютубу — ризикну припустити, що ця компанія має найбільше в світі засобів зробити все правильно.

ви не програмували ШІ ні разу

я з реального досвіду пропоную програмістам як програмувати кращий ШІ, як думати, чому саме так варто думати, без гарантії що щось вийде з того.

а ви ту статтю, що я вам два рази вказував, яка присутня в моїй статті, і яку ви відкинули — пам’ятаєте? Хінтон кілька днів тому виступав про капсули. Дуже нагадує cliques & cavities звідти.

Так що практикуючі ШІйщики знайдуть звідси корисні поради. Всім іншим матеріал невідомо чи взагалі зайде. Може якось напишу куди той ШІ зашивати, за межами клауда і GPU — в чіпи, а чіпи в інфраструктуру, офіс, дім, авто, одежу, іжу, ліки і т.д. Там уже буде потрібна інша база.

ШІшники

+++ ахахаха)

arxiv.org/abs/1708.06073 помилка вже 5% всього навсього. Ще років п’ять і анотація буде майже ідеальна. В будь-якому випадку, масова анотація дзвінків в кол центри і youtube кліпів програмами є швидша і дешевша за людську, з тією самою якістю, або кращою. Людина довго не може.

не плутайте real-time з batch-time.

Ну було сказано — швидше і якісніше за мене. Я зроблю це якісніше і швидше, запевняю Вас.

як довго ви зможете робити швидко і якісно?
і як довго ви будете це робити дешево?

Василь, неужели вы не понимаете, что применять ИИ для замены людей- это самое бесполезное и глупое применение ИИ? Во-первых появятся миллиарды безработных -могут начаться голодные бунты, войны и катаклизмы. Во-вторых есть реальные проблемы — где человеку нужна помощь. Подготовка к природным катастрофам -цунами, падения метеоритов, ураганы,полеты в космос, научные исследования, продление человеческой жизни, борьба с болезнями и т.д.
Но нет же гордятся тем, как смогут выпускать айфоны, и обзванивать должников в кол-центре без помощи человека- офигеть достижения. Просто какая-то тяга пилить ветку дерева, на которой сидите сами.

я не згідний, для людей буде інша робота, не буде масових бунтів.
памятаєте як англійці одну мануфактуру розбили? більше не б’ють, знайшли собі креативнішу роботу. Сфера послуг і розквіт гуманітаріїв ще ніколи не мала таких шансів як зараз і в майбутньому. Для того щоб люди зайнялися іншою роботою, їх спочатку витісняють з тих робочих місць на яких вони сидять [комфортно]. Більшість не зрозуміє що варто ворушитися проактивно. Більшість буде витіснена з прошарку рутинних робочих місць і знайде собі і створить кращі професії. Потім навіть буде дякувати ШІ і роботам за то.

з вашим твердженням про гілку і дерево я взагалі не згідний. Amazon автоматизує постійно і багато, при цьому створює більше робочих місць ніж забирає в людей. Вам раджу роботу The Second Machine Age. Вона економічна, є протилежні думки, і Нобелівських лауреатів і інших, порівнюють і планують, і нормально все буде. Для людей буде добре. До точки С все ОК. Далі скоріше за все теж.

Все эти работы строятся на ошибочном допущении, что люди мечтают, чтобы их избавили от рутины. На само деле — это не так, очень многим нравится монотонная работа- они для этого созданы. У нас биологически разные роли от природы. кому-то изобретать, кому-то рутиной заниматься, кому-то охранять добычу, кому-то украшать стол и жилище, кому-то развлекать и пр.
И в Амазонах работает именно этот особый тип людей, который не любит рутину..
Чтобы не повторяться,- дам ссылку на свой пост из другого топика:
dou.ua/...​rums/topic/21375/#1174720
на само деле типов людей больше, но факт в том, что только может максимум четверть- дай бог -людей стремятся к переменам и новому..А остальные созданы ,чтобы закреплять успех и доводить до конца, делать рутину..
Шевелится проактивно остальные люди не смогут — у них другая природная цель- безопасность, качество, надежность, пирамиды строить на века и пр.
Под пилить ветку- имеется ввиду не себе лично, а человечеству..
А в итоге ,когда ИИ сам начнет писать программы- то и себе.

Сфера послуг і розквіт гуманітаріїв ще ніколи не мала таких шансів як зараз і в майбутньому.

Ага, особенно с учетом японских роботов нянек, роботов секс кукол и роботов швейцаров и роботов медсестер? А гуманитариям будет офигенно тоже. Потому что ИИ уже стал писать музыку и книги.

В рутинних речах машина звісно виграє, але
толку робити це швидше, якщо це неможливо читати? На Вашу думку — як скоро АІ зможе швидко і якісно розпізнавати голос і текст без надзусиль і надпотужностей? Це ж наче елементарні в порівнянні з іншими планами (типу захоплення світу і писання коду) задачами.

І ще суто погромістське питання. Є шмат коду. З сильною надлишковістю. Чи є якийсь інструмент, який проаналізує його на надлишковість і спростить? Я свого часу такого не знайшов. От дивлюсь в код, бачу що там купа логіки, яка ніколи не виконається, і умови, які можна спростити. Здивувався що інструменту, який зробить це за мене — немає. Може Ви підкажете.

a = 1
b = a * a
c = 1024
if a and b:
   print a+b
else:
    print b+a+c-c

результат:

print 2

Якщо ви не знаєте чим хто і де займається в Україні, то не робіть висновок «про рівень науки» загалом. Україна завжди «спеціалізувалась» по фундаментальних відкриттях та проривах в загальнолюдському поступі (прикладів безліч і в різних науках)
Одне ось це — www.researchgate.net/...​physics-physico-mathe.pdf
«за поточний рік» перекриває усі ті приклади з futurism.com

бо покращення потрібно робити, а не чекати покращення...

Ха-ха, міряти успіх в кількостях «Нобеля дають» ...
Ось за зим посиланням — www.anatole-klyosov.com/Klyosov-Internet.pdf
є думка з того приводу (із ст. 45)
Цитата звідти (саму книжку дуже рекомендую — краще, що читав останнім часом із автобіографічного)

«...Берт сообщает, что ему на днях в шесть утра из
Стокгольма позвонил Ханс Йорнвал.
— Неплохо, — говорю я, — это хороший знак.
— Это с чего же хороший? — спрашивает Берт.
— Ну, можно подумать, вы не знаете, что я имею в виду, — говорю я. —
Когда тебе в шесть утра звонит ученый секретарь Нобелевского комитета,
это просто классика.
Берт резко останавливается.
— Запомните, Anatole, раз и навсегда: Нобелевскую премию я не полу-
чу. И вы прекрасно знаете, почему.
Есть два основных способа получения Нобелевской, как и многих других премий,
— анальный и вагинальный.
О втором не будем, а первый никогда не представлял для меня интереса.
У менямного приятелей — нобелевских лауреатов, и они такие же козлы, как и масса
других (здесь я перевожу слово jerk как современное русское слово „козел“;
другой вариант перевода еще менее приличный, поскольку по звучанию на-
поминает слово „чудак“). Так получилось, что проголосовали за них, и этот
акт голосования моментально сделал их „бессмертными“, в отличие от мно-
гих, гораздо более достойных в науке людей. Так называемые нобелисты ни-
чем не отличаются от меня и от вас, но вот внезапно вознеслись и получили
бесценное право выдвигать других на Нобелевскую премию. За что их и но-
сят на руках, и расчетливые обожатели активно работают с ними по первому
способу, а именно анальному. В итоге большинство из нобелистов страдают
тяжелым комплексом неполноценности. Короче, прошу со мной о них боль-
ше не говорить.»

Тобто Ви маєте на увазі, що за умови відсутності матеріальної бази, гідної оплати, і т.д. наша наука далі попереду планети всєй? Я от в цьому сумніваюсь.

***
В области физики

Кто — британцы Дэвид Тоулесс (82 года), Дункан Холдейн (65) и Майкл Костерлитц (73).
***

да, два способи, в 82 це людям особливо цікаво, а для тих хто їх обирає — і того цікавіше :)

Стаття, як на мене, має на меті у вільному стилі «позначити» проблематику, а не «вималювати якусь чітку лінію» з якою погодилась б «наукова спільнота» і була б готова копати в тому напрямку — тобто відбувся б акт «приставання на думку (переконнання) із записом в ряди послідовників»...
Є достатньо цікавих думок, але вони доволі сумбурні, а подекуди й суперечливі між собою ...

Процитую деякі із них, що одразу впали в око:
1.©В той же час, мозок слонів — величезний і має втричі більше нейронів за людський.©
— Ні. Вікі каже, що суттєво менше, хоча і вага «девайса» дійсно більша (ru.wikipedia.org/...​Коэффициент_энцефализации)

Далі робиться вірне підсумування про домінуючу роль «структури» над "розміром«(вагою) і це гуд.

2. ©Структура мозку важливіша за його розмір©
— Це так. Уже доведено сучасними МРТ технологіями, як підтвердження практичних і грунтовних робіт із дослідження мізків (на серйозних вибірках, включаючи і мізки Леніна з Маяковським) 1930-х років в СРСР та Німеччині. «Структурність» ця прямо б’ється на якраз предмет статті — нейросітки — і її ВИЗНАЧАЛЬНА РОЛЬ в тому, що ми називаємо ІНТЕЛЕКТОМ уже не підлягає сумнівам.

Підтвердженням цього є те, що все прогресивне людство дружньо «пристало» на таку думку і з ентузіазмом, всіма доступними йому методами «кинулось копати в тому напрямку».
Методи використовуються усі за принципом «хто на що вчився» — фізіологічно-біологічні, фізичні, хімічні, математичні, інженерно-комп’терно-технічні, ...
І найцікавішими, що часто ламають стереотипи, результатами всіх тих досліджень є ті, які отримані «на стику» наук та синергетичному поєднанні здавалось би на перший погляд
несумісних і непідходящих методологій із тих «класичних» наук (чим не «нейросітка із різних наук», яку натравили на проблему).
Тому фраза із статті
3. ©Моделювати потрібно комбінованим підходом. Це точно©
— Це, дійсно, точно.

Але ж далі вже про ті самі «сітки» (структури)
4. ©Можливо вирощувати як дитячий мозок, добавляючи клітин©
— Це ж невірно. Бо «вирощувати, добавляючи клітин» дитячий мозок неможливо. Це сформована «структура», яка отримується при народженні ОДНОРАЗОВО, «підключається до зовнішнього джерела живлення» (кисень із атмосфери, а не через пуповину повербанка-матері) і далі кількість клітин там тільки ЗМЕНШУЄТЬСЯ (до років 25-30 розмір клітин трохи укрупнюється, що і відбивається на вазі мозку). Швидкість цього процесу зменшення кількості клітин вже давно виміряли — індивідуально десь після 50-и років приблизно 30 гр. мозку кожні 10 років "в мінус«(за рахунок нейронів — «вузлів сітки»).
Це як багатоквартирний будинок :
— «здали в експлуатацію» (11 500 млн. квартир-нейронів із «базовими коридорами-ліфтами-підвалами-холами...»-зонами лімбічної нервової системи вкупі при народженні мозку сапієнса),
— «поступове неодночасне заселення жильців по квартирах» (активація/побудова якраз «структури»-сітки шляхом виховання та навчання мозку сапієнса — десь 25-30 років)
— «підтримка деякий час прийнятних екплуатаційних характеристик — в квартирі можна жити, переобладнати/продати/обміняти» («структура» мозку сапієнса сформована-навчена і працює в штатному режимі — десь 20 років)
— «поступовий вивід з екплуатації аварійних приміщень, які вже не можна переобладнати/продати/обміняти» («структура» мозку сапієнса хиріє, відключаються секції та блоки шляхом зменшення кількості нейронів, і тільки — про швидкість вище)

А показником-мірилом «інтелекту» в такому "будинку«(мозку сапієнса) є кількість-відсоток вікон котрі світяться. Тобто ота «нейросітка» (активована та навчена)

5. ©Мозок не відсканований, бо технології сканування сирі. Або поверхнево беруть, або частота слаба, або руйнують мозок©
— Не зовсім так. Давно відсканований, але тільки не з достатньою роздільною здатністю. Кажуть, що технічно, на сучасному етапі технологій, немає проблем досягти такої роздільної здатності, щоб дуже точно «міряти інтелект» сапіенса і однозначно визначати «хто може бути правителем (дотягує), а хто ні». Зрозуміло, що «спонсора» побудови такого сканера не буде, бо аж страшно припустити, що такий пристрій наробить в суспільстві із згаданих 95% сапієнсів.

Тому, наразі, всі ці активності по ШІ — це ще тільки «гра в бірюльки» (в масштабах єволюційних часових проміжків звичайно)...

BR,
Навіяно ось цим (автора рекомендую) — romanbook.net/book/11676431

не читайте російську вікі:)
мозок слона має втричі більше нейронів за людський, підтверджую ще раз.

А що не так із російською вікі ?
Там посилання на джерело «про людей та слонів» одне й теж — www.subjectpool.com/...​size_and_intelligence.pdf

ось вам свіже посилання (за 2014) з підтвердженням, що „мозок слонів — величезний і має втричі більше нейронів за людський.” www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24971054
так що моя стаття вірно це каже.

„We find that the African elephant brain, which is about three times larger than the human brain, contains 257 billion neurons, three times more than the average human brain; however, 97.5% of the neurons in the elephant brain (251 billion) are found in the cerebellum. This makes the elephant an outlier in regard to the number of cerebellar neurons compared to other mammals, which might be related to sensorimotor specializations.”

Про нейрогенезис складніше. Я вірю в нейрогенезис, що не тільки заміна старих новими (з залишкових стовбурових клітин в мозку), а й синтез нових. Кілька модулів мозку накопичують кількість нейронів і в дорослому віці. Гляньте нові дослідження по neurogenesis.
Далі я мав на увазі, вчити ту кількість нейронів що присутня, як дитину — поступово а не все відразу. Але не обмежуватися тією кількістю нейронів. Докидати нових можна, ми ж моделюємо не тільки структуру, але і функцію. Ніхто не забороняє моделювати кількість нейронів, більшу за людську. Електрики не вистачає.

А в нейропластичность( способность одних частей мозга выполнять функции других частей, формирование утраченных связей, и способность структуры мозга меняться в процессе получения опыта) верите?

(´-`).。oO( ... )
Мой смайлик обозначает процесс мышления, а ваш что означал? расшифруйте пожалуйста.

Sign of the horns:) Affirmative.
BTW Доктор Ню \m/

Аааа.) это коза роковая?!!
www.youtube.com/watch?v=5D6bBCpKCmM
Рад, что вам доктор Ню понравился)
\m/

Скоріше за все штучний інтелект має почати розуміти мову, навчитись читати, а потім — читати, щоб навчитись.

Даже безграмотные люди, не закончившие школу- способны к обучению. Символьный путь обучения- ложный путь. Ближе к истине- образный. Распознавание образов+ я бы добавил инстинктивную модель. Никто почему-то про это не думает. Но мозг у человека, или у животного создан прежде всего для выживание личности и вида. То есть распознанные образы нужно просто напросто сортировать по функциям с инстинктивными реакциями.
Тот есть -если распознана пища- то включается инстинкт — достать и съесть это. Если распознана угроза- бежать или драться. Аналог -бан в Фейсбуке запрещенного контента. Если -это сексуальный партнер -включается механизм возбуждения и т.д. Если это мамонт, которого самому не завалить -нужно просить помочь других людей. Видишь маленькую особь -возникает желание кормить ее и защищать.
Люди делятся на своих и чужих. То есть уже не личная выгода, а для вида, для племени. Племя переезжает в другой лагерь или охотится- -формируются отряды по видовым ролям.. Реагировать на погоду- тут автопилоты в помощь.
Чувствовать время, запахи, звуки, температуру и пр.
Сотни, тысячи будет классов и функций- но это конечное число. Затем обучение- самому определить в какой класс- это попадает путем машинного обучения.
Плюс 2 принципа -наслаждение и боль. Не угадал, съел мухомор -получи боль. Заметил нападение леопарда -племя выжило. Как заставить машину чувствовать боль и наслаждение? Как устроен механизм положительного подкрепления в мозге? Без него не было бы эволюции.
Вот с этих вещей и надо начинать.
А все перепрыгивают сразу на абстрактное мышление, пытаются научить машину мыслить идеями- не получится.
Почему человек любит возится с формулами, расчетами? Опять же это 5% населения.
Но все же- это принцип наслаждения и боли. Такие люди испытывают наслаждение от удачно решенной задачи( я не про кодеров с стейковерфло). И боль, если не получается. Боль увеличивает скорость обучения в сотни раз.
Можно, например, машину заставить измерить расстояние между ожидаемым результатом и полученным результатом. А потом в зависимости от этой величины- выделять больше ресурсов для этой задачи- чем дальше от цели- тем больше ресурсов, когда уже почти достигли результат -освобождаются программные ресурсы для других задач.
При особо сильном расхождении- " болевой шок" должен формироваться импринт- важные данные, которые не перезаписываются без дополнительного разрешения. Также доступ к импринту должен быть у " родительской особи", тот же программист- творец, например, который. по коду доступа. — имеет право напрямую вносить условия и данные.
Остальное все только через распознавание образов.
Как научить компьютер наслаждаться.
Вот тут пока не знаю, кто узнает- будет на шаг ближе к AI.

Є таке бачення, що інтелект непотрібний для того щоб бути розумним. Всі хижати — розумні, а жертви — тупі. Комунікація важлива, для комунікації знань. Найкраще для комунікації знань підходить мова. Іншого ефективнішого комунікатора ми не винайшли. Про це гарно Мічіо Каку розповідає.

Тому навколо мови стільки і зусиль. В мові багато збережено. Програми могли би між собою спілкуватися мовою, і не потрібно підтривувати різні версії APIs. Багато ви бачили API версії більших за 2? XML, SOAP, REST відходять в минуле, як тільки програми/машини зможуть по-людськи (чи спрощено) запросити дані і отримати дані, і якщо щось не так чи не доотримано — дозапитати знову. Певне розуміння потрібне, для гнучкої машинної мови для комунікації інформаціїї, а не даних.

А от про свідомість Мічіо Каку каже так як ви про інтелект. Свідомість — це набір зворотніх циклів (циклів зі зворотнім зв’язком, feedback loops).

Аа...вас интересует просто искусственный интеллект без сознания?
Для меня интеллект, это как раз плюс сознание.
Без сознания- это не AI, а всего лишь система автоматического управления, в авиации и космонавтике уже 100 лет такое есть, и автоботы гугл туда же. Только там входные данные не тестовая информация, а данные с разнообразных датчиков и с пультов управления. Но принципиально это не меняет.
ТСАУ( теория систем автоматического управления) , кибернетика, робототехника уже много сделали в этом направлении.
Просто входной сигнал у вас будет не аналоговый, а текстовый, но схема принятия решения будет одинаковая. И опять же даже там ,в древних системах управления полетами или промышленными роботами- есть циклы обратной связи)
Да, ну.... это не так уж интересно в перспективе, сделать суперпродвинутый парсер и универсальный семантический анализатор конечно круто. Но тест Тьюринга не пройдет ваша машина)
Потому что многие ассоциации у человека, даже когда он просто читает текст- завязаны на его сознании и ассоциациях.

персонально я за intellect, intelligence, consciousness, self-awareness.

intellect ~ common sense
intelligence ~ learning, comprehension

Моя идеология такая, что экстракт интеллекта, непосредственно из ментальных способностей человека- очень сложно будет выделить в итоге:

без эмоций, без сознания, без мотивации, без моторных функций и функций восприятия

У человека это все взаимосвязано.
А копировать только человеческую обработку информации не имеет смысла.
Компьютер уже обыграл человека в шахматы без всяких нейронных сетей, просто за счет большей скорости перебора вариантов.
Как тут писали, мы же не копируем биомеханику птиц, когда создаем самолеты.

нам надо эссенция, максимально эффективная и неустанная, которая учится из опыта, адаптируется и эффективно решает проблемы.

Без сознания не получится понять, что такое проблема и что такое опыт, что такое эффективное решение. Это сугубо абстрактные человеческие понятия.
И хотите верьте , хотите нет-вы не создадите полноценный искусственный интеллект, без искусственных органов чувств, то есть без распознавания внешних образов и внешних данных. За счет чего он будет учиться?
Животные, у которых слабо развито сознание, как раз и действуют по заданному генетически алгоритму, способность к обучению есть минимальная, но я не думаю, что вас устроит она.

Пока нет времени писать подробно. Вкратце: животное, например, захотело поесть- оно пошло -нашло еду, поело. Все на инстинктах. У него не эффективного решения проблем,- поймать зайца 100 разными способами, сделать тесты. Это все проделки сознания человека.

Спасибо за любезность)

Вам скучно и вы смотрите по сторонам в поисках чего-то интересного.
приятно осознавать и ощущать, что вы сделали маленькое открытие

Вот вот, ключевой аспект это понятия «приятно», «скучно » , «интересно».
Основная проблема, как я уже вам писал- как научить машину получать удовольствие от решенных задач , чувствовать интерес или боль от нерешенных, скуку от отсутствия задач..

Так кто будет осознавать в AI? Напишите мне как сделать хоть сознание, хоть осознание, хоть состояние мозга в программном коде математически.?
У меня есть мысли на этот счет, но это пока не точно.

Не чувствуете ,что вы всё замкнули в замкнутый круг?
Мотивация это вопрос удовольствия и боли, а про это я уже писал:
dou.ua/...​intessence-of-ai/#1168800

Окей, что для вас тогда ИИ? Нейронная сеть, которая умеет распознавать образы по заданному алгоритму?

Спецификация и набор требований -сами по себе думать не смогут. Это все должно превратиться в алгоритм.
Просто проблема в том ,что интеллект на Земле есть только у людей(сознание возможно есть у приматов, слонов. дельфинов и пр., но интеллекта у них нет).
И подневольно приходится его копировать, потому что другого понятия про интеллект то и нет, кроме попыток человека осознать самого себя, как он сам мыслит.
А у человека интеллект завязан на мотивацию- выжить и размножиться, на удовольствие и боль, на интерес к новым знаниям, на сознание и осознание.
И я с вами согласен, если оно начнет жить своей жизнью, это опасно. А если не давать ИИ мотивационных алгоритмов- так он развиваться не будет, какой стимул?
Насчет фьюжена- так развиваются автопилоты, распознавание образов и пр. Но это все пока не особо вышло за уровень IoT и бана запрещенного контента, если смотреть глобально.

Интеллект есть даже у тараканов.
Но тут такой момент, пока никто не дал даже четкого определения интеллекту.
А если брать дельфинов, человекообразхных обезьян и людей, то и здесь границы границы интеллекта и сознания размыты. Обезьяну тоже можно научить многому (что в лесу ей не надо), но она все одно будет тупее человека.
Но даже спускаясь к более тупым собакам, мы прекрасно видим, как они самообучаются переходить дорогу на зеленый свет светофора и ездить на транспорте — сам видел не раз. Заходит псина на одной остановке, выходит на другой нужной ей из автобуса.

Насколько я понимаю, проблема в том, как замотивировать ИИ. Это же железяка, дать ей размножение- так это компьютерный вирус по сути получится. Сейчас слава богу некоторые вспомнили про старую школу систем автономного управления. И пытаются нейронные сети мотивировать положительной и отрицательной обратной связью. Отрицательная связь -молодец решила задачу- прекращение вычислений, положительная- не решила -увеличить ресурс для вычислений. Но опять же нейроннная сеть не дает однозначного ответа — все упирается в статистику и теор вер, с их логическими парадоксами. ( как найти грань между ошибками первого и второго рода- один волос на голове это мало, а один волос в супе- это много. И кто будет этот порог определять и согласовывать?) Обучение с учителем( на массивах заранее подготовленной базы образов для обучения)- кое как движутся, а обучение без учителя, что любой таракан умеет —пока беда...

как найти грань между ошибками первого и второго рода- один волос на голове это мало, а один волос в супе- это много. И кто будет этот порог определять и согласовывать?

Цена ошибок. Это давно решено и в теории расписано.
А вся лажа с этим ИИ в том, что есть небольшая группа людей, что юзают методы «ИИ» для решения конкретных задач и решают их и есть большая толпа попугаев и клоунов, что бредят об ИИ.

А сумасшествие с нейронными сетями уже на моей памяти проходили, потом это безумие кончилось. Сейчас железо стало мощнее и очередная волна, лет через 10 опять сойдет на нет и опять вернуться к другим подходам.

Цена ошибок.

Это люди определяю. А ИИ должен сам определять научиться. А тут уже встают вопросы этики- едет автопилот выбегает бабка слева — справа кювет. Значит в кювет. А если автопилот везет сердце для пересадки нобелевскому лауреату? Люди не могут, а вы говорите в теории все расписано.
Кроме того, например, коэффициент доверия t, уровень значимости α -люди выбирают эмпирическим путем из серии опытов, и математика тут не поможет. Если автопилот самолета -то ладно, нужна просто максимальная надежность, а тестирование лекарств , например, или диагностика здоровья, или автомобилей хотя бы. Тут уже и беспомощность ИИ вылазит. Люди конечно тоже ошибаются, но человек может всегда переиграть по-другому, а нейронную сеть заново придется учить.
Даже если для конкретных случаев дать ИИ значения, то опять же это подход " с учителем".

Это давно решено и в теории расписано.

Читали Сегвея " Парадоксы теории вероятностей и математической статистики"? Или Элленберга " Как не ошибаться- сила математического мышления?"
Теория это хорошо, вы математик, но при практическом применении статистики возникает куча несуразностей, иногда смешных, иногда печальных. Манипуляция в политике и на биржах -это самое безобидное.

У меня самое обычное понимание, что такое интеллект, вот я могу согласиться с вики, например:

Интелле́кт (от лат. intellectus «ощущение», «восприятие»; «разумение», «понимание»; «понятие», «рассудок») или ум— качество психики, состоящее из способности приспосабливаться к новым ситуациям, способности к обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций и использованию своих знаний для управления окружающей средой. Общая способность к познанию и решению трудностей, которая объединяет все познавательные способности человека: ощущение, восприятие, память, представление, мышление, воображение.

Собрать мозг мы не сможем в ближайшее время- он слишком сложен, да и это не так нужно. Главное понять принцип его работы, или придумать свой аналогичный. Я выше писал про это в другом посту:
dou.ua/...​intessence-of-ai/#1168388

Я сделал анализ всех людей земли, и обнаружил примерно такой процент способных к абстрактно-логическому, дигитальному мышлению, способных к созданию знаковых систем:)
Из типов людей инфа на самом деле. Много разных источников. от 1-2 до 5 процентов дают.
Кстати именно поэтому не могут все люди стать высококлассными программистами, или учеными, или композиторами..

Питання до автора. Розробники штучних нейронних мереж взяли за зразок принцип функціювання біологічних нейронних мереж.

На зорі авіації подібно було взято принцип польоту птахів. Хоча орнітоптери літають, але виявилися не ефективними. Більш підхожі — літаки, вертоліти, ракети які мало схожі на птахів.

Можливо не варто шукати в живій природі аналогій для побудови штучного інтелекту. А теперішні штучні нейронні мережі це орнітоптери, які ніби працюють, але не ефективні. Як ви бачите якісний стрибок поза нейронних мереж?

Це дуже хороше питання.

Копіювання це школа аналогій, деколи працює, деколи не працює. З літаками ми створили нову небіологічну технологію, а не скопіювали біологічну. Але почали з копіювання принципів. Нам (людям) ця технологія стала вигідною, для найшвидшого транспортування, ми її прийняли. А також також вигоди другого порядку — ми прийняли авіацію для війни, збору інформації про поля і ліси і моря, для новин, громадського порядку і т.д. Але дві можливості залишаються відкритими: перша — може створити швидшу технологію транспортування, на іншому принципі? друга — таки хочеться стати Богом — створити птаху (і людину) ідентичну до біологічно створеної.

Швидша технологія за літаки може бути швидшими літаками які в стратосфері літатимуть без опору повітря, а може бути і трубами як Hyperloop One, а може бути і телепортацією — тут розібрали по атомах під час сканування, а там зібрали з атомів під час складання. Тому літаки можуть відійти в минуле як дирижаблі. Нам всім в трубу на відстані New York — Boston, London — Paris:)

Відтворення птахів триває. Надзвичано актуальна тема в шпіонажі. Все що виглядає природно, і працює на спецслужби — все буде розвиватися швидко і стабільно. Спочатку на вигляд буде птаха чи комаха. Потім трохи всередині. І так далі, до дрібніших емуляцій. Я не бачу потреби відтворення саме птахів, я бачу бажання розгадати формулу життя. Тому ми мабуть спочатку зробимо синтетичні мікроби, як Крейг Вентер з генітальною мікоплазмою. І потихеньку повторимо на більших розмірах, аж доки не дійдемо до людини.

Тепер конкретно про нейросітки. Потрібно доробляти, тому що варто. Більше нейронауки моделювати, бо свідомість все більше і більше підтверджується саме в голові, саме в мозку, і мабуть в передній частині, позаду очей. Ніхто досі не знає точно. Тому дотискати і дивитися що отримаємо. Далі — я за те щоб не зациклюватися на тій самій кількості неронів, що людина має. Можна і більше пробувати, якщо електрики вистачить. На GPU точно не вистачить, будемо зашивати алгоритми в FPGA i ASIC чіпи.

Основна проблема моделювання нейросітками — відсутність даних. Мозок не відсканований, бо технології сканування сирі. Або поверхнево беруть, або частота слаба, або руйнують мозок. Якби ми мали скан що відбувається з хімією і електрикою кожної клітини до мілісекунди — ми би мали нейросітки що розуміють. Можливо до мікросекунди... але мали б. Стало би зрозуміло чи свідомість з’явилася чи ні. Якщо ні — далі шукати.

Моделювати потрібно комбінованим підходом. Це точно. Можливо вирощувати як дитячий мозок, добавляючи клітин. Можливо заколотити розчин з клітин, якщо електрики не вистачить змоделювати все в цифрі, і екпериментувати над живими синтетичними клітинами.

Я вважаю що людський інтелект не є вершиною. Можна створити сильніший інтелект, і він створюється, ми є частиною його. Як птеродактиль думав що все до нього відбулося щоб створити його, так само люди можуть думати що все відбулося для створення їх. Моя персональна думка — ні. Далі буде. Інтелект виросте і займе розмір Землі і її орбти. Потім інтелект з Землі полетить далі — досліджувати Всесвіт — тому що для нього це буде найцікавішим питанням — що ми (він, воно, вони, вони) таке?

По дорозі до великого інтелекту люди почнуть себе змінювати, щоб залишитися в грі. Transhumanism. Зараз тільки ті люди себе змінюють яким це життєво необхідно (навіть ембріон почали редагувати). Технології вийдуть на рівень що більшість людей буде це сприймати як звичне і потрібне. Чи зможуть транслюди вистояти проти цифрового великого інтелекту? Я не знаю, і це дуже цікаво. Ми будемо старатися вижити. Ілон Маск — великий інквізитор — хоче заповільнити розвиток цифрового інтелекту, що швидко виросте в розмір Сонячної Системи. Я би не стримував. Нехай росте і летить розгрібати що таке Всесвіт.

При злитті людини і машини важко буде провести межу — що людина, що машина.
і біологічна основа буде змінена, і небіологічного буде підключено (не думати про протези ніг чи штучне серце; думати про memory offload to Google, memory retrieval via lookup/googling). Тому чим далі по часу, тим менше і менше те, що буде називатися людиною, буде подібне на нас сьогодні. Відповідно, ті люди які відстануть від транслюдей (чи в АмазоніЇ, чи в УкраЇні, бо тут все погано як ви казали), попадуть на протистояння з чимось розумним і потужним, і бачити воно буде від рентгенівських хвиль до інфрачервоних, і чути буде від ультразвуку до інфразвуку, і радіації не буде боятися як таракан, і літатиме не як птаха і не як літак і так далі. Можна округлювати ту надлюдину в нову людину, і порівняння людини і нової людини буде подібним до шимпанзе і людини.

Ілон Маск точно не пропустить стати новою людиною. Але він хоче забанити потенційний ривок чисто інформаційної (ми часто називаємо її цифровою) технології. Бо нова людина проти великого і прекрасного ШІ порівнюватиметься як людина з новою людиною.

Ясне діло що ресурси всі в Землі, і трохи світить Сонце. Новій людині потрібно буде більше ресурсів — знесе людей і візьме ресурси. Великому і прекрасному ШІ потрібно буде ресурси — знесе нових людей, людей і шимпанзе, і візьме ресурси. Думаю ми виживемо, так як вижили і інші живі істоти.

Ні в якому разі не думати що людина походить від шимпанзе. В кожної людини батьки були люди. В кожного шимпанзе батьки були шимпанзе. Common ancestor був в нас майже всіх, давно. Два ока, рот, ніздрі, вуха, навіть риби мають обличчя. Але є інші еволюційні гілки, такі як реброплаві. В океан потрібно дивитися, щоб з дерева життя злізти на кущ життя.

Отож, чи потрібно шимпанзе людина? Шимпанзе сьогодні != трансшимпанзе завтра. Трансшимпанзе != Людина, але вже ближче. Спостереження показують одну спільну характеристику за всі 14 чи скільки там насправді мільярдів років Всесвіту і 5 мільярдів років життя/існування Землі — завжди зростав інтелект. Ні астероїди ні гамма опромінювання не могли повернути процесс назад. Інтелект ставав більшим і більшим. Думаю навіть ядерна війна не зможе заповільнити/зупинити/обернути зростання інтелекту. Тому — пропоную робити інтелект. Як ментальні знаряддя праці, так і наближати точку С.

Тому чим далі по часу, тим менше і менше те, що буде називатися людиною, буде подібне на нас сьогодні.
Можна округлювати ту надлюдину в нову людину

Почитайте научно-фантастическую повесть, написанную академиком Марковым: «Ошибка физиолога Ню»- к чему ваш подход может привести.
www.e-reading.club/...​shibka_fiziologa_Nyu.html

Только есть одно но, только приблизительно 5% населения способно наслаждаться интеллектуальными изысками и поисками смысла Вселенной. А остальные получают удовольствие от детей, семьи, от секса, от путешествий, от искусства, от карьеры, денег, от наслаждения работы мышц в спорте и пр, то есть от наслаждения своих органов чувств и эмоций. И что их, это большинство в утиль, заменить на цифровые копии? А кто-то может захочет приобрести способности супермена лучше, могучее , нестареющее тело, с сверхспособностями, чем стать чистым сиянием вечного разума.
Все таки рекомендую почитать «ошибку физиолога Ню».. Там как раз на тему развития людей. Она небольшая, за вечер осилите..
И насчет Илона Маска- и он прав и Марк Цукерберг. Только Марк чистый дигитальщик- цифровик, как вы наверное..
а Маск все же предпочитает иметь дело с объектами реального мира.. AI Интеллект для людей, а не люди для AI интеллекта..

Дуже релевантний погляд на сьогодення. Щодо 5% — може і менше. Доведеться почитати, раз рекомендуєте.

тепер про решта в коментарі:

1. Без паніки, стрибка не буде. Мається на увазі для людства. Якщо ми створимо ШІ аналогічний нашому, то він буде себе вести як ми. Любити і кохати, і пісні співати, і на виборах голосувати, і тролити, і досліджувати. Нас (з ним, чи з ними) стане більше. Неможливо буде порахувати населення Землі. Кого як рахувати? Як відрізнити? Якщо в антропоморфну форму зробити ШІ, то ніяк.

2. Якщо буде стрибок — як фазовий перехід — тут є ризик тільки з ресурсами. Той ШІ не буде на нас подібним. Він буде прискорюватися і збільшуватися як 1000 Леонардо да Вінчі протягом 100 років за 1 годину. Якщо для цього йому будуть потрібні ресурси на котрих сидить людство і радіє життю — капці людству. Але якщо ту енергію можна буде взяти десь між Землею і Сонцем, чи з інших планет, чи енергія всюди, ми не вміємо нею користуватися — то просто зникне. Ми, земляни і можливо марсіяни навіть не помітимо що щось кудись срубало. Будемо думати що то якийсь космічний ефект був, а то суперінтелект погнав до центру Чумацького Шляху. Чому туди? Бо там більше матерії і енергії, щоб потім дістатися до інших галактик. А на Землі буде стабільність, люди будуть ходити в зоопарк на шимпанзе і допалювати нафту і газ.

3. Заборони не працюють. Забороняли знущання над людьми в тюрмах, над полонениии, забороняли клонування людей, забороняли збагачення урану. Все продовжується повз заборони. Розвинені країни домовлятся про заборону, а Китай скаже: «ні! а-а-а-а-а». Або нова спільнота сформується, що буде житт в нейтральних водах на надувних понтонах, і там продовжувати експерименти. Або два олігархи замовлять продовження експериментів, для вічного життя. Вони захотять перенести свою свідомість, пам’ять на будь-яку форму, лиш би продовжити існування. В підпільних дата центрах і нейроінститутах будуть доробляти, і щось може звідти втекти... по дротах чи вийти в спідниці на підборах.

неминуче є неминуче, швидше чи довше, воно наступає, ми його в якійсь мірі формуємо, але повного впливу не маємо. Динозаври могли планувати що завгодно, але астероїд їх вбив, і продовжили ховрашки, що вижили. Ми ж не знаємо чи все піде за нашим планом. І чи є план взагалі? Може вижити не те на що ми сподівалися, і продовжитися з тієї гілки еволюції. Інтелект зростає, розподіляється і розширюється. Більше нічого не гарантовано.

Або два олігархи замовлять продовження експериментів, для вічного життя. Вони захотять перенести свою свідомість, пам’ять на будь-яку форму, лиш би продовжити існування.

При переносе сознания могут быть квантовые парадоксы, есть мнение- что мозг- это квантовый компьютер.
Более перспективно развивать вечное, омолаживающееся тело, что толку с сознания без органов чувств?)
Даже если каким то чудом удастся перенести сознание на электронный носитель- то мгновенно оно сойдет с ума и умрет. Начнется сенсорная депривация, без зрения, слуха, осязания, нюха и других ощущений, плюс отсутствие постоянных сигналов от внутренних органов.
Сознание не может существовать в изоляции от внешнего мира.
В искусственное тело пересадить сознание- еще можно поверить..

Спостереження показують одну спільну характеристику за всі 14 чи скільки там насправді мільярдів років Всесвіту і 5 мільярдів років життя/існування Землі — завжди зростав інтелект.

Які саме дослідження? Що означає «зростав інтелект»? Зростали знання людини про оточуючий світ? 14 млрд років?

Доречі так! Літак добрий приклад. А от гелікоптер чи авто — контрприклад, в природі коліс немає.

мене багато людей питали навіщо я коментував провокації.
відповідь проста — для накопичення навчальних даних для conversational interfaces (також відомих як боти)

дякую за приклад, ясне діло що працює, вмикаєте cc і прозріваєте www.youtube.com/watch?v=r48KA2X2Rb4

для нейролюбителів — інша інфо для роздумів, про кущ життя, про паралельні еволюції, про нейротрансмітери що не є серотоніном, допаміном aeon.co/...​evolution-of-intelligence #think #big

you could stay inside the box...

поспілкувавшись тут, даю інфо для заглиблення в тему www.eff.org/ai/metrics

шикарна стаття, як і інші научпоп і текнологікал статті Василя — топ, нажаль такий рівень — рідкість в Україні, як і публічний дискурс щодо ідей, які тут описані

Всегда было интересно, почему комментарии «гениев» так и остаются всего лишь комментариями и боксом по-переписке, а не трансформируются в позицию Head of Division X в Google или не заканчиваются гениальными открытиями или исследованиями?

В научном обществе принято отвечать разоблачительной статьей на статью, я бы вот с удовольствием пришел покомментировать вашу, Дмитрий. Найти там пару-тройку противоречий, отсутствующие линки и так далее. Возьметесь? Восстановить справедливость и равновесие в мире, так сказать.

Хотя, у таких комментаторов обычно есть дела поважнее — в интернете же еще целая куча людей, которые неправы :)

Пока что я вижу, что уровень понимания психологии и нейронауки здесь — на ДОУ — на уровне школьника.

А у вас может на уровне детского сада.?)
Вы не привели пруфов в защиту своей позиции, только удачно используете одно из правил демагога 1.4.: "Придираться к собеседнику. "Виноват кто угодно, только не демагог.
С чего вы решили- что ваша позиция это научный подход?
lurkmore.to/Правила_демагога

Так в чем ваш подход? Какой интеллект у птиц на самом деле? Что важнее для мозга объем или структура? Где ваша позиция?

я не змучився відповідати, think of different wiring patterns, як нарощення складності.
інтуіція — це не істина:) про нуль гіпотезу подумайте, але для неї мусить бути база все одно.

scientific method це взагалі не те, що ви [інтуїтивно] вважаєте ним. Ми використовуємо в нашій R&D повсякденній роботі комерціалізований науковий метод. Ми досягли ним результатів, які визнані на глобальному конкурентному ринку. Ви поливали гівном все навколо, не напрягаючись заповнити свій лікнеп про птахів. При цьому невірно пишучи ім’я вченого, під чий ефект самі залізли. Дивно, що з’їхавши до гівна, не проїхалися по Гітлеру. Ви не витратили своїх грошей на новітню роботу Хассабіса, про невідповідність між сучасними глибокими мережами і нейронаукою. Ви не в курсі що немає технології сканування мозку, щоб виміряти всю електрику і хімію хоча б до тисячної секунди, всіх клітин (без руйнування мозку, і де зупинилися методи з руйнуванням мозку). Ви навіть не почали думати про гіпотезу інших wiring patterns. Коли здається — потрібно збирати більше даних. Збирати, а не сидіти і чекати що вони самі зберуться.

вже про кришку унітаза забули?

Ні, це була конкретна відповідь на ваш безпідставний закид про всі фігові R&D в Україні і втечу на захід. Я би ще на ваш код подивися, маєте свій github публічний?

а тут у вас не спостерігається fallacy? «мені ваші досягнення не цікаві», при цьому «всі рнд в Україні нульові?»

повертайтеся то пташок, розгрібайте основи, і розуміння почне приходити.
за оце просіть вибачення: «Може автор зустрічав птахів, які розумніші і за нього самого?»

я вирішую сам, з якого рівня підтверджувати чи заглиблювати.
про те, що Земля кругла, я вирішив не підтверджувати, тим самим фільтруючи читача.
принцип аналогії тут не працює.
ви тут достатнйо нахамили, і мені і іншим.
або витягуєте залишки етики, і вибачаєтеся, або йдете в сад (на долбаное.ит)

ви не приклали ніяких зусиль щоб знайти за 5 секунд www.pnas.org/...​tent/113/26/7255.full.pdf і купу подібного.
Так само не приклали ніяких зусиль про РнД в Україні і їxні досягнення.

А если еще немного погуглить, то окажется, что мертвый лосось может прекрасно распознавать фотографии людей:
dou.ua/...​rums/topic/21429/#1163788

А где написано, что это научная статья была? По-моему это просто личные эмоции и ощущения людей, занимающихся AI. Для научной статьи нужны действительно референсы. Хотя и это не делает ее 100% научной, есть шнобелевские премии тоже.

Скорее это пропаганда, IT-евангелист. Тут аргументы: посмотрите на правую картинку- правда она красивее левой?

Стаття не вимагає корегування, матеріал був персонально обговорений мною з research director at Google Пітером Норвігом. Він теж не вірить що мозок працює так як ви знаєте/вірите.

«Коментувати це мені дещо соромно і бридко, але що не зробиш заради того, щоб хоч трохи відмити образ психології взагалі та нейронауки зокрема у очах українського народу» :)

що «деякі птахи досить розумні» та порівнює їх із дельфінами та шимпанзе, то хотілося би бачити референси на якесь дослідження або хочаб якесь теоретичне міркування, звідки можна зрозуміти, що це означає.

Це досить загальновідомий факт і на цю тему є купа досліджень. Ігноруючи ваш надмінний тон («образ психології» ви ще більш своїм коментом забруднили) і відповідаючи на запит про рефернси, можна почати з такого базового елементу, як сторінка в вікіпедії Bird Intelligence: en.wikipedia.org/wiki/Bird_intelligence Там.є посилання на ключові дослідження, і, якщо вам дійсно цікава тема, певен, ви зможете знайти набагато більше.

Не знаю, я коли читаю якусь статтю і бачу твердження, з яким я не згоден — спочатку шукаю підтвердження чи спростування самотужки, а не пишу красномовний комент на дві сторінки з наїздами на автора. Спробуйте.

А порівняння інтелекту воронів з інтелектом ссавців то, знову ж таки, досить відома тема навіть серед таких layman-ів як я, які читають лише вікіпедію, IFLScience та деякі книжки по темі. Дивно, що хтось з такими претензіями на знання теми вперше про це чує.

Тут є дві відповіді — проста і складна. Проста — так. Складна — це завжди складне питання для автора знайти баланс між тим яку тему розкривати через додаткові пояснення та референси, а яку потенційний читач має знати, якщо він більш менш в темі. Якщо ви писали свої статті, то маєте то розуміти.

Тобто якщо вашу претензію генерелізувати, то можна так вимагати референсів на усе — і на що таке «перегони», і що таке «еволюція» і тд. Але автор очікує, що ви тими поняттями вже володієте.

Тож в цьому випадку, вам достатньо було ввічливо порадити (у приватному повідомленні навіть краще) додати якісь посилання (перед цим погугливши, вивчивши тему і порадивши) і залишити це рішення за автором все одно. Але точно не писати оту скатертину тексту в стилі «мені бридко коментувати».

Але може там простиня саме через те, що стаття має багато дефектів

Ні.

Саме так, передбачається що в читача є базові знання і широкий світогляд. Посилання — не для підтвердження, а для додаткового заглиблення. Для думання чому так.

задайте нормально питання, так як би задавали на заході, культурно, і не на рівні hello world, може і відповім.

робити помилки можна не сручи на інших, матеріал добре перевірений, ви хотіли посилань, але пропустили важливе і дуже цікаве посилання з cекції про структуру і функцію.

просто більшість коментаторів має базу

бо «ви не експерт по птахам», а вам вже казали мінімум четверо про птахів

Конечно, объём/массу мозга рассматривают в соотношении с объёмом/массой тела, потому что мозг тратит много энергии, но крупные животные могут себе позволить тратить больше. Вот тут-то и поражает тот факт, насколько хорошо природа смогла оптимизировать лёгкие птичьи мозги. Есть умнейшие попугаи, но даже наши местные птицы отличаются умом и сообразительностью ru.wikipedia.org/...​B.D0.BB.D0.B5.D0.BA.D1.82

Работа с инструментами, изготовление орудий труда, узнавание себя в зеркале — муравьям ещё далеко до высших животных.

Если брать удельную производительность, то птицы огого какие умные. Но у дельфинов мозг большой, чтобы он не мёрз (там много вспомогательных питающих клеток) и спать полушариями по очереди.

African grey parrot легко даст фору шимпанзе.

И зачем хамить?

intelligence is about comprehension, reasoning, causality, and yes — some chimps (not all) could suck it www.smithsonianmag.com/...​-of-3-year-olds-15955221

повторюю: пропустили важливе і дуже цікаве посилання з cекції про структуру і функцію. Check out Frontiers cliques and cavities.

а ще нижче атоми... ви хоч знаєте що аксон теж «рахує»?

мені з вами ніколи не було цікаво, терплю, щоб інші прийшли на готове, називати невихованим і недолугим не буду

Насекомые используют инстинкты — это не совсем интелект.

Мурахи не запам’ятовують дорогу — вони йдуть по сліду феромонів, які виділяють інші мурахи. Феромони швидко вивітрюються, тому вони йдуть по свіжішому сліду. Інтелект тут ні до чого. Щодо „сложных гнезд”:

Theraulaz’s team painstakingly analyzed videos of ants crawling across petri dishes as they attempted to build a shelter, noting each time that an ant picked up or dropped off a grain of sand. The researchers discovered three main rules: The ants picked up grains at a constant rate, approximately 2 grains per minute; they preferred to drop them near other grains, forming a pillar; and they tended to choose grains previously handled by other ants, probably because of marking by a chemical pheromone.

The researchers used these three rules to build a computer model that mimicked the nest-building behavior. In the model, virtual ants moved randomly around a three dimensional space, picking up pieces of virtual sand soaked in a virtual pheromone. The model ants created pillars that looked just like those made by their biological counterparts. The researchers could alter the pillars’ layout by changing how quickly the pheromone evaporates, which could explain why different environmental conditions, such as heat and humidity, influence the structure of ant nests.

Птицы, такие как вОроны- входят в десятку самых умных животных, маленькие попугайчики способны выучить до 1000 слов. Шимпанзе не могут учить слова. Надо сначала разобраться- что вы называете умом? Действительно большое тело требует большего количества нейронов для управления. Поэтому если тело отсутствует, возможно не понадобится большой по размеру искусственный мозг..
Слышали про такое понятие, как нейропластичность кстати?

Та могут шимпанзе слова выучить. Только в виде сурдоперевода. Руки развиты, а челюсть у них не русскоязычная)

"

Машини можуть розпізнавати зображення, мову чи текст швидше та краще за людей

" Враньё... Дальше можно не читать..

Распознавать не значит понимать. Поэтому не враньё.

и понимать в общем-то тоже, я сам не математик, но и не дебил, и, например (это где я сталкивался), скрытые марковские модели вполне норм «эмулируют» понимание контекста, а не «тупое угадывание», я молчу про дип лёрнинг. и человек тоже свои скиллы «распознавания» не берёт с нулевой стартовой базы. но речь в статье вообще не об этом, как бы

Глянув як ютуб розпізнає мову і формує субтитри. Для цього ж не потрібно нічого розуміти. Заплакав. Я думав все значно краще. Думав то лише мова. Написав гарним почерком речення і згодував файнрідеру. Заплакав ще більше. Зрозумів що світу повстання машин наразі не загрожує. Заспокоївся.

Совковий комплекс меншовартості?
Хто може сам зробити — той робить, а не тікає, бо десь краще. Думати і робити, робити і думати, порівнюватися з лідерами, і далі робити. Ми недавно створили технологію одноканальної кардіограми, що не поступається шестиканальній. На dou її обісрали, як нереальну, коменти були такі самі як ваші. Ідентичні. А на заході вона в фіналі була, на одному з найкрутіших техно-фестивалів-конференцій SXSW, де виступає Базз Олдрін який на Місяць літав. І захід питає нас як програмувати квантовий комп’ютер...
Пропоную вам думати, потім ще думати, потім робити.

как человек, который не понаслышке в теме софта для распознавания речи самого высокого уровня, ответственно заявляю — вы несёте чушь

то, что во «всём на свете», прям заметно

you are indeed at the different level... arxiv is not always a real biz, realbiz is about productivity of humans vs machines, humans are expensive, think of call centers, massive layoffs etc. Look at the metrics (speech is slightly outdated there) www.eff.org/ai/metrics

ойойой як все важко... та теж працює, і навіть 4-6 одночасних людей вигрібає вже

info from research lead of Spoken aka Spoken Communications

а він же на заході, куди втекли всі розумні, не помиляється а заробляє тим

та теж працює, і навіть 4-6 одночасних людей вигрібає вже

Питання від дилетанта — чому в ютубі все так страшно з авто-субтитрами тоді?

Квинтэссенция в античной и средневековой натурфилософии и алхимии — пятый элемент, пятая стихия, эфир. © вики

Квінтесенція (фізика) (англ. Quintessence). В фізиці, квінтесенція виконує роль гіпотетичної форми темної енергії. Вікі.
In physics, quintessence is a hypothetical form of dark energy. Wiki.

Слово «квінтесенція» зараз використовується для однієї з моделей темної енергії, ніякого відношення до Середньовіччя.

Темная энергия искусственного интеллекта... Тоже звучит, да.

А зрозумів до чого ви, поглянувши на заговолок, автор тут вжив це йтермін в розумінні: основа, сутність. Тобто

Суть штучного інтелекту

основа, сутність + п’ять (квінта) + темно і недосяжно (як темна матерія).
досі не добили ШІ, хоча багато де перевершили людей по продуктивності і якості.
оте пропущене в ШІ моделюванні — це алгоритм розуміння.
learn to read, read to learn.
без нього AI is Another Intelligence, а не копія людського чи тваринного.

Мог бы просто использовать «эссенция», без «пятой». Даже в космологии темную материю иногда называют квинтэссенцией только из-за аналогии с эфиром, который был предполагаемой пятой стихией. А не потому что темная материя это «суть мироздания».
См. гугл, квинтэссенция неправильное употребление.

не міг.
перше — глибокі мережі на мільйонах прикладів.
друге — баєс з першого разу, статистика.
третє — правила, логіка.
четверте — аналогії, психологія.
п’яте — еволюція
------------------------------------------------------------------
разом п’ять, тобто квінта

не п’ята, а разом основних п’ять шкіл ШІ.

Подписаться на комментарии