Pull to refresh

Comments 83

Не знаю, причем здесь онлайн платежи, но статья была очень интересной, большое спасибо за перевод)

Пожалуйста! Именно в этой статье платежи не при чём :)
Для большего интереса со стороны читателей мы стараемся писать не только на тему платежей, но и про технологии вообще.
Но большинство постов в наших блогах именно про финтех:
https://habrahabr.ru/company/payonline/
https://geektimes.ru/company/payonline/
Проблема искусственного мышления с использованием языка уже решена в России группой «Айноу».
Можно! Что именно Вас интересует?
А «решена» это «я знаю, как сделать», «я сделал» или «я сделал и оно самостоятельно работает для реальных практических задач»? Если последнее, то интересно, для каких именно задач у вас получилось использовать ваше решение.

Почитал чуток ваши комментарии и посты на Хабре. Ладно, Эдуард, умничать и важничать вы к своим годам научились, это заметно. Мне стоит вам объяснять то, что умничать и важничать может почти любой более-мене развитый человек? И что резкость и высокомерие во всех ваших постах говорят о вашем культурном невежестве? Всё-таки, по-моему — надо. Наиболее глупый и невежественный человек — наиболее высокомерный. Вы ведь знаете историю про фараона, который из-за своего высокомерия в конце-концов полез даже в разразившееся по воле Всевышнего море? Уверен, что знаете, вы ведь связаны с Исламом, как я понимаю.


Надо понимать, что Хабр — это не тот ресурс, на котором можно просто кинуть народу какую-то умную и важную фразу и сразу заиметь по этой причине кучу уважения к себе, также, как это можно спокойно сделать в окружениях менее развитых и подкованных людей.


Ну да ближе к сути. Покажите всем нам на каком-нибудь факте то, как вы решили эту самую проблему искусственного мышления, дорогой наш Эдуард Хачукаев. Мне в первую очередь самому интересно понять, чем вы так сильно гордитесь, ведь у вас действительно есть определённый уровень знаний в области ИИ, как это видно из ваших сообщений, пусть и написанных в крайне высокомерной и неприятной для восприятия форме. Главное, чтобы ещё и результат какой-то ощутимый был тоже для человечества от всего того, что вы знаете… Ну так покажете что-нибудь?)

Сначала обзываете человека хамом, а потом просите. Что за манеры?
Затем оцениваете человека, как невежественного, и хотите УЗНАТЬ от него что-то. Где логика?

У вас явно видно что есть знания, как я сказал. Просто надо подавать их людям в более мягкой форме, тогда и людям будет намного интереснее вас читать. Разве плохо проявить немного мягкости по отношению к молодому поколению?)


Невежество бывает разных видов, я говорил о культурном невежестве и высокомерии.

Я сделал пост из одной следующей фразы:
«Проблема искусственного мышления с использованием языка уже решена в России группой «Айноу».»

Вы вместо обсуждения поста по существу начали давать мне различные оценки; указывать, как мне себя вести и такое прочее. Я не приемлю императивы и наглые комментарии.

Проблем нет, есть другой человек, который задал вам тот же вопрос, без всего, что вы неприемлете. Пока что, как обычно, ничего, кроме умных и важных слов, от вас не удалось получить и в том случае. Вопрос человек задал достаточно ясный: что конкретно решила ваша компания в сфере ии.

Группа Айноу НЕ занимается ИИ. Она решила проблему искусственного мышления.

Ну, прекрасно. Причём здесь тогда все ваши сообщения в данной теме? Ведь статья посвящена ИИ. "Где логика?".


Хотя если честно, по-моему, между этими двумя терминами вообще нет разницы, а если и есть, то разница больше в том, что вы лично подразумеваете под тем или иным термином. Кажется, вы сами для себя выдумали такой термин как "искусственное мышление" и подразумеваете под ним какой-то определённый спектр задач, который вы где-то там у себя решили.


И вопрос всё ещё остаётся открытым: может, покажете на реальном примере, как вы решили хоть какую-то проблему? Пусть это будет "искусственное мышление". Вы изобрели какой-то инструмент, который помогает людям решать какие-то задачи? Или что? Ведь если вы что-то сделали, на это ведь можно где-нибудь посмотреть?

Группа «Айноу» сумела научить компьютер мыслить, а не только считать.
Это не так. Никто ещё эту проблему не решил.
Иначе были бы доказательства, а их нет.

Это же прекрасно) Можно ли увидеть какие-то примеры того как он мыслит?

Ваша лаконичная оценка является вердиктом высокой академической инстанции?
>Проблема искусственного мышления с использованием языка уже решена в России группой «Айноу».

Ваш лаконичный ответ является вердиктом высокой академической инстанции?
Мой пост — это сообщение РЕШАТЕЛЯ проблемы.
Система искусственного мышления будет использоваться в боевых роботах, поэтому «ноу-хау» засекречено.
Всё ясно, слив засчитан. Можешь и дальше минусовать :)
Боевые роботы… Российские, надеюсь? ;)
http://images.aif.ru/005/354/158e11f6908c98c71effb91f1709edfa.jpg

Какой смысл тогда писать вообще здесь что-то о вашей работе, если ваша работа должна быть засекреченой?) Военную тайну раскрываете ведь) Теперь заинтересованным лицам намного более понятно в какую сторону покопать.

Присоединяюсь к первому комментарию. Интересная статья, благодарю за перевод.
SHRDLU — не просто набор букв. У американского фантаста Фредерика Брауна есть написанный в 1942 году рассказ «Этаоин Шрдлу» — о разумном линотипе.
Так ведь 'этаоин шрудлу' это, к тому же, две соседние вертикальные последовательности букв на клавиатуре линотипа :)
В статье как раз есть ссылка на его фотографию)
Это да. Но, думаю, всё-таки тут намекают на рассказ, который достаточно известен: впервые он мне попадался ещё в доинтернетные времена в многотомном сборнике американской фантастики.
Очень порадовала оговорка во врезке про то, что понимание языка искусственным интеллектом так трудно запрограммировать из-за того, что смысл отдельных слов зависит от контекста. С учетом того, что суть естественного интеллекта состоит в способности быстро и точно распознавать контекст, получается, что понимание языка искусственным интеллектом так трудно запрограммировать, потому что трудно запрограммировать интеллект. Кто бы мог подумать? Оказывается, при программировании искусственного интеллекта легко запрограммировать только искусственность, а вот с интеллектом уже намного сложнее.

Мой любимый пример про смысл слов, который зависит от контекста: «Американцы слишком много жрут». На форуме хейтеров Америки эта фраза будет означать «Граждане США употребляют слишком много пищи». А на автомобильном форуме эта же фраза будет означать «Автомобили американского производства потребляют слишком много топлива». У естественного интеллекта нет никаких проблем с пониманием, поскольку он обычно точно знает, на каком именно форуме он сейчас бессмысленно тратит время.
Проблема контекста — это процесс воспитания. Для человека это занимает годы учебы и практики в конкретной области,
Причем смена области деятельности низводит, как правило, на нулевой уровень понимания.
То есть непонимание контекста, точнее его невоспириятие, это не признак низкой интеллектуальности, а отсутвие ус тойчивых когнитивных связей.
Заметим, что человек часто действует стереотипно, не проявляя интеллекта, как возможности творческой оценки ситуации.
Это и дает обычно преимущество компьютеру в использовании стереотипов, как возможности более быстрого их перебора.
Неспособность распознать контекст — это всегда следствие низкого уровня интеллекта. Неслучайно тесты IQ построены таким образом, чтобы выявлять способности испытуемых распознавать закономерности. Закономерность — это когда смысл отдельных элементов зависит от контекста. Чем более запутанную закономерность человек может распознать, тем более широкий контекст он способен схватывать. И эта его способность численно выражается через коэффициент IQ.
Про IQ —
Стивен Хокинг (Stephen Hawking), британский физик-теоретик IQ=160,
Дольф Лундгрен (Dolph Lundgren), шведский актер, режиссер, сценарист и продюсер IQ=160,
Джордж Буш мл. (George Bush), американский политик, экс-президент США IQ=125,
Сильвестр Сталлоне (Sylvester Stallone), американский актер, сценарист и режиссер IQ=54
И что
Диаметр Земли — 12742км,
Марса — 6779км
Юпитера — 139822км
Фобоса — 9км

Но при чём тут все эти цифры и что хотел ими сказать?
Не знал про Лундгрена. Я думал, что из актёров выдающимся интеллектом обладает только Джеймс Вудс. Правда у него действительно выдающийся показатель — 180. Одно время он входил в топ-5 (не среди актёров, а среди вообще всех людей). И про Сталлоне любопытно. Помню, как Кончаловский рассказывал, что с ним очень сложно работать, потому что он тупой. Все тогда подумали, что он просто завидует. Ведь у Сталлоне есть Оскар, а у него — нет. Теперь понятно, что дело не в зависти.
Сильвестр Сталлоне (Sylvester Stallone), американский актер, сценарист и режиссер IQ=54

Тут явная опечатка, 154, а если нет, то укажите, пожалуйста, источник.
Мне тоже слабо верится, даже просто после ознакомления с его биографией. Да и не может хороший актёр быть тупым.
Если не изменяет память, то на данный момент многие ученые заявляют о, по сути, бесполезности IQ метрик, так как тесты очень старые и не соответствуют действительному историческому контексту. В общем, обновить их надобно.
Конкретные IQ тесты могут и устареть. Но принцип всё равно останется прежним и в новых тестах. Поскольку интеллект — это способность распознавать закономерности/контексты (т.е. способность к самообучению на произвольных данных), то общая идея измерения уровня интеллекта всё равно должна сводиться к тому, чтобы выявить, насколько сложные закономерности человек может распознать. Даже у обезьян способности к обучению проверяют через умение распознавать закономерности. Конечно, обезьян тестируют чуть-чуть по-другому. У них нет такой мелкой шкалы уровней, как IQ, а есть всего три уровня обучаемости. На самом деле, даже два, поскольку третьего уровня ни одна обезьяна пока не продемонстрировала. Есть даже гипотеза о том, что животные в принципе не способны к третьему уровню, что это особенность людей (кстати, далеко не всех… но многих). Но в любом случае концептуально тест для людей и тест для обезьян ничем не отличаются. Всё равно решение теста сводится к выявлению закономерностей.
Безусловно, принцип тот же. Думаю, эти самые ученые предлагают обновить те самые устаревшие тесты(коих, думаю, немало) в соответствии с нашим временем, так как мышление наше уже несколько отличается от мышления «старой гвардии». Грубо говоря, в то время как раньше мышление было «вглубь», то сейчас, в нашу информационную эпоху, захлебываясь во все поступающей и поступающей информации, мы больше смотрим не «вглубь», а «вширь».

Но я слишком «вширь», слишком поверхностно, знаком с этой темой, к сожалению, поэтому могу ошибаться.
Я не думаю, что «вглубь» и «вширь» — это два равнозначных типа мышления. Это не альтернативы одного уровня. «Вглубь» на порядок лучше (эффективней), чем «вширь». Хотя на первый взгляд может показаться, что наоборот. Об этой проблеме даже есть фильм — «Области тьмы». Там один чувак (Брэдли Купер) наглотался каких-то инновационных колёс и стал мыслить супер быстро. Но, к сожалению, только «вширь» (очевидное ограничение скоростного мышления). Всё, что он делал, — это очень быстро пропускал через себя поверхностные сведения. Выражаясь метафорически, он очень эффективно гуглил. И поначалу казалось, что он очень крут. Его буквально распирало от собственной крутости. Но только до тех пор, пока он не вступил в конфликт с тем, кто мыслил «вглубь» (Роберт де Ниро). Тот поимел его как мальчика. И никакие инновационные колёса, ускоряющие мышление, не помогли. Просто Де Ниро был фундаментально прошарен, имел глубокие знания о том, как всё в мире устроено, а не узнавал о чём-то за пять минут до того, как использовать эти знания. И благодаря этому он смог грамотно разыграть эффектную многоходовку, против которой тот, кто умел только гуглить, ничего противопоставить не смог.
А я и не говорю, что они равнозначны и уж тем более, что «вширь» размышлять лучше. Отнюдь. Сам стараюсь придерживаться абстрактно-логического мышления, но лично по себе замечаю, что информации действительно много поступает за единицу времени, поэтому иногда бывает очень сложно не начать барахтаться в этом океане, вместо того, чтобы в него занырнуть поглубже.
Это на самом деле проблема. Пример, сидит человек за телевизором или крутит ленту в социальных сетях. День за днем. Информации он получает много, о спаривании слонов, о предвыборной гонке в США, про олимпиаду, про большой взрыв. Но информация крайне поверхностна. Мозг подстраивается под такое времяпрепровождение (аппаратно, зрительные зоны усиливаются, за счет остальных зон, кровообращение усиливается, электрическая активность) и человек требует новой информации, как наркотик. Аналог «развития» вширь, поверхностное, мозаичное мышление. Мелкая проблема вгоняет человека в ступор — идей нет.

Полезнее было бы взять любую головоломку, и решать её, изолированно от потока информации извне. Аналитические способности важнее, практичнее. Вся жизнь состоит из таких головоломок, возникла проблема — решаешь её, как личную проблему, так и производственную.

Но если сравнивать поверхностное сканирование веселых картинок или аналитику, в основном людям приятнее смотреть вширь. Хотя и анализировать тоже интересно, есть множество игрушек головоломок и они востребованы, просто нужно втянуться в процесс.

Да и для мозга полезнее. У нас есть вахтерша, весьма активная в возрасте под 80 лет, и по работе с запасом справляется, и общаться с ней любят все. Телевизор как-то не смотрит, в свободное время разгадывает кроссворды.

Количественно оценить процессы было бы интересно. Например просидел год за телевизором, на сколько упадет IQ? На 5-10 балов и обратимо, или более и необратимо? Наверняка исследования были, но найти их сложно будет.
Я могу лишь добавить свое предположение, что из-за огромного потока информации, обрушивающийся на нас каждый день, мозг попросту не в силах обработать такие количества и перестает ее должным образом обрабатывать, позволяя ей просто течь через себя(уж простите мне мой пространный метафорический слог), попросту запоминая некоторую ее часть, что и обуславливает поверхностное знание многого, а на деле ничего.

Попытка же информацию не только сохранять, но и обрабатывать ее, анализировать, — вот истинное искусство и к чему нужно стремиться.
И мне кажется, что даже если различные игрушки-головоломки и востребованы, это все-таки далеко не панацея и на общую картину влияют мало. Я больше склоняюсь к тому, что проблема даже не столько «эпохальная», сколько социальная(или даже социально-экономические, особенно если учитывать теорию экономического детерминизма): ведь это в обществе культивируется не ум и образование, не развитие индивидума, а его способность потреблять товары, а товар проще всего впарить тогда, когда клиент, скажем так, глуповат.
Вы ухватили суть почти точно. Проблема не только социальная, а скорее социально-культурная. Это гораздо хуже. Чисто социальную проблему можно было бы исправить путём относительно простого управляющего воздействия на социум. А вот социально-культурные явления намного более устойчивы. Во-первых, они стабильно самовоспроизводятся. Во-вторых, на любые попытки управляющего воздействия отвечают агрессивным сопротивлением. Если интересно углубить понимание вопроса, то есть хорошая книга Д. Иванова «Виртуализация общества. Версия 2.0». Там всё подробно расписано: и что происходит… и к чему в конце концов всё придёт.
Собственно, я потому и добавил, что «исходя из экономического детерминизма» это проблема шире и глубже(и снова эти слова), чем просто социальная. Она социально-экономическая потому, что экономический базис, находясь в диалектической связи с остальными сферами жизни общества и индивида, формирует соответствующие культуру, нравы, общественно-политичесий устрой и т.д. То есть, таким образом, говоря, что проблема социально-экономическая, я подразумеваю, что в нее уже входят и социальные, и социально-культурные, и этические, и политические «and so on, and so on».
К сожалению, это просто неверно. Идея о том, что экономика лежит в основе всего и предопределяет всё остальное, — это всего лишь догма, принятая в качестве основной в рамках вполне конкретной культурной традиции — Нового времени. Другими словами, расхожее представление о том, что всё вращается вокруг экономики и подчинено её законам, — это не объективное описание реальности, внутри которой существует проблема, а часть самой проблемы.
Ну-у, не совсем Нового времени, наверное. Все-таки этот догмат наибольшее влияние имел, пожалуй, именно в веке ХХ, да и сейчас имеет такой же статус в марксистской среде(дальше Маркса кинуть взгляд им не позволяет некий религиозный трепет).
На самом деле, сейчас можно очень легко скатиться в извечные споры детерминистов и индетерминистов. Как бы я не любил вездесущий ныне релятивизм в гуманитарных науках, например, в философии, но это именно тот случай, когда и у тех, и у других есть вполне достойные и убедительные доказательства своей точки зрения, на мой взгляд. Поэтому предлагаю оставить этот вопрос и не спорить о «курице или яйце».
Марксизм сам по себе — это явление Нового времени. Так что вполне естественно, что и марксизм тоже основан на этой догме. Пожалуй, это единственное, в чём нет противоречий между марксизмом и либерально-рыночным фундаментализмом. И оба этих политических учения возникли в Новом времени.

Для спора тут нет повода. Очевидно, что экономикоцентризм лежит в основе не только марксизма. В противном случае одно из двух: 1) либо вы марксист; 2) либо вы не говорили выше про то, что экономика — основа всего.
Тут, пожалуй, вы правы, не могу не согласиться.

Нет, я не марксист, пусть в некоторых вопросах он мне и импонирует, да и слово «если» в моем "если рассматривать с позиций ..." говорит о том, что я лишь предполагаю, а не утверждаю. Так что это скорей второй вариант.
Задача любого теста IQ выявить «общую способность к обучению». И лучшими тестами среди психологов считаются на общий интеллект «Культурно-свободный тест интеллекта Кетелла» и «тест прогрессирующих матриц Равена», так как они лучше справляются с задачей выявить насколько быстро и эффективно способен испытуемый освоить логико-синтетические задачи.

Так что наличие взаимосвязи не означает наличия причинно-следственной связи.

sbnur в интернете много гуляет подобных списков и практически в каждом из них значение строго рандомное. и ни в одном из них не указано по какой методике проводилось обследование и на основании какого протокола собирались данные. Существует огромное множество шкал и тестов, где в качестве конечного значения подразумевается IQ, однако без методики это просто бессмысленная цифра, так как её нельзя стандартизировать и соотнести с каким-либо тестом. Ну и само собой не все существующие методики научно признаны.
Не «общую способность к обучению», а только способность к обучению 3-го уровня… т.е. умение распознавать контекст внутри другого контекста, который в свою очередь находится внутри третьего. Тесты IQ позволяют определить только уровень этой способности. И только она представляет собой интерес. А способность к обучению 2-го уровня тестировать не имеет смысла. Она одинакова у всех людей. И даже есть у многих животных.
И только она представляет собой интерес.

Сама по себе она интерес представляет только инвитро, где отсутствуют синергетические эффекты систем.
Способности суть лишь предпосылка интеллекта
Интеллект — это работающая объемная структура когнитивных связей на основе имеющихся знаний и развитых навыков
Таланты надо обязательно учить — гениев учит просто жизнь — у них врожденный навык самостоятельного создания когнитивных связей

Кстати, IQ, будучи тестом по нескольким контекстам, дает осредненную картину — поэтому лучше всего подходит для посредственностей. как и любой тест

А про Сталлоне наверное точно ошибка — так что сорри — тем более он мне все равно нравится
Кстати, IQ, будучи тестом по нескольким контекстам, дает осредненную картину


Верно.

поэтому лучше всего подходит для посредственностей


Не верно.

Подходит одинаково для всех. Мозг у всех устроен одинаково, одна и та же генетическая программа, и мизерные отличия в структуре (интересует кора лобных доле в плане IQ), в количестве серого вещества, общем здоровье (понятно что травмы мозга или забитые сосуды это плохо). Даже более того, измерил один параметр, можно с высокой вероятностью предсказать остальные, корреляция весьма значительна (статистики за 100 лет накоплено достаточно, думаю её еще пересмотрят по технологиям обработки Big data).

Нет таких людей, что не могут говорить, не понимают речь, проблемы с устным счетом, но гении в квантовой механики и легко находят доказательства теоремы Пуанкаре.

А вот ИИ может быть именно таким, части человеческих способностей нет, часть гипертрофированы, и типичный IQ тест ему не подходит. Парадоксально, все люди одинаковы, и измеримы IQ тестом, а ИИ все разные и не измеримы. Пример тот же АльфаГо, по тестам в игре IQ самый сильный на планете, даже с некоторым отрывом, во всём остальном ноль.

Ну вот пример не посредственности, самый умный человек планеты, вполне стабильные результаты с детства до старости (и у детей её кстати тоже), фамилия намекает что и предки чем-то выделялись.

Точно определить, насколько высокий IQ у вос Савант, очень сложно, так как науке известно очень малое число людей с таким интеллектом. Поэтому по результатам различных тестов коэффициент интеллекта вос Савант определяется как 167+, 186, 218, 228 и 230. Вос Савант утверждает, что прошла свой первый тест на интеллект (тест Стэнфорда-Бине) ещё в 1956 г., когда ей было всего 10 лет. Тогда её результат составил 228 (иногда указывается округлённое значение — 230).


Есть небольшие отклонения (не надо путать с разными системами измерения IQ), но это самый крайний, единичный случай в измерении IQ.

Точка зрения что все люди уникальны, IQ тест ничего не значит мне нравится, «романтичная» такая и вдохновляющая, типа захотел, поучился и смог всё. Но статистикой не подтверждается. Да и новые данные о строении мозга тоже дополняют картинку.
То что она состояла в двух распавшихся браках уже снижает её аналитические способности. А с учетом до сих пор сохраняющегося разделения на физиков и лириков, очень сильно снижает значимость теста в силу его специфичности. В сумме это дает тот же эффект что и проблема узкой специализации в науке, когда центр открытий смещается в смежные области не покрываемые узкими специалистами. А с учетом того что узкая специализация требует широкой координации, то проблема согласования широко-мелко и узко-глубоко далеко не надуманная и тест IQ в её решение не помощник. Хотя, правды ради, тест всё же развивается и в новые редакции вроде как вносятся коррективы учитывающие новые взгляды на тестирование.
То что она состояла в двух распавшихся браках уже снижает её аналитические способности.


По моим наблюдениям, точно наоборот, признак социального успеха, активности, общительности, интеллекта. Бегут то не к маме от наркомана, что мебель выносит. А меняют серебро на золото, или просто по новым интересам, сохраняя хорошие отношения.

А с учетом до сих пор сохраняющегося разделения на физиков и лириков, очень сильно снижает значимость теста в силу его специфичности.


Нет там никакой специфичности, тест универсален, охватывает физиков, лириков, умных и глупых, праведников и бандитов, богатых и бедных, всех рас и национальностей.

В сумме это дает тот же эффект что и проблема узкой специализации в науке, когда центр открытий смещается в смежные области не покрываемые узкими специалистами. А с учетом того что узкая специализация требует широкой координации, то проблема согласования широко-мелко и узко-глубоко далеко не надуманная и тест IQ в её решение не помощник.


Я ничего не понял.

Открытия есть и покрываемые узкими специалистами, просто они не попадают в СМИ. Intel совершенствуя техпроцесс, уменьшая нормы по нанометру, делает тысячи открытий в год, но они столь сложны, что в СМИ не попадают (типа аномальной активности органического катализатора в среде фтора в узком диапазоне температур).

У Intel и особенно у Google, кстати средний IQ в компании свыше 130, самая «умная» компания на планете, при том что принимают на работу не по IQ тестам. Корреляция тем не менее очень сильна.

Хотя, правды ради, тест всё же развивается и в новые редакции вроде как вносятся коррективы учитывающие новые взгляды на тестирование.

Принципиально ничего не меняется, суть изначально ухвачена удивительно точно.

Можно и без тестов обойтись, головоломкой например, как это делал Эйнштейн. Не решил головоломку, в ученики не годишься, медленно соображающим с ним не по пути, чтобы время даже не тратить. В головоломке никакой математики, просто «бытовая» логика. На глазок, для решения нужно IQ эдак 130 (существенно выше среднего), для решения в уме еще выше.
По моим наблюдениям, точно наоборот, признак социального успеха, активности, общительности, интеллекта.

Ну если считать подбор устойчивого состояния системы методом тыка аналитическим решением… наверно тогда да, признак успешности. Но в таком случае придется признать что и стартап дважды банкротившийся и взлетевший только на третий раз обладает мощнейшей и успешной аналитической командой. Однако инвесторы так не считают и никогда не вкладываются в однажды облажавшихся. Распавшийся брак признак наличия неучтенных, или неверно оцененных, факторов при принятии решения о постоянстве отношений. Это решение принимается не с бухты барахты, а после определенного, достаточно длительного общения в разных ситуациях и с прицелом на длительные отношения, т.е. решение стратегическое. Если такое решение оказалось ошибочным, то ни о какой сильно продвинутой аналитике говорить не приходится. Тем более что отношения между людьми имеют весьма нечёткий характер и роль аналитики приобретает существенно большее значение чем при манипуляциях с абстрактными вещами в той же математике. Говоря иначе, если отменный тактик виртуозно владеет аналитикой, то аналогичный стратег владеет ею в совершенстве. Так что наиболее значимым критерием развития аналитизма является глубина достоверного прогноза и каждая ошибка сильно снижает итоговый бал.
«Терри Виноград, чьи труды в области автоматической обработки текстов считаются классическими, выделил следующие типы неоднозначностей:
1) лексическая неоднозначность, которая встречается в предложениях, содержащих омонимы. Например, “She is fair.” В рамках данного предложения мы не можем определить, идет ли речь о женщине со светлыми волосами, о красивой или о справедливой женщине.
2) структурная неоднозначность, которая возникает в тех случаях, когда предложение может быть описано более чем одной грамматической структурой. Примером такой неоднозначности является предложение “They knew about their mistake.”, где речь может идти как об их собственной ошибке, так и об ошибке других людей.
3) неоднозначность глубинной структуры, которая возникает в тех случаях, когда два различающихся по смыслу прочтения предложения могут быть описаны только одной синтаксической структурой. Например, “Chickens are ready for dinner.” То ли цыплята будут обедать, то ли их съедят на обед.
4) семантическая неоднозначность, которая встречается, когда некоторое слово или словосочетание может выполнять в предложении различные роли. Например, в предложении “The English are standoffish.” речь может идти как об англичанах вообще, так и о каких-то конкретных представителях данной нации.
5) прагматическая неоднозначность, которая возникает, когда разным случаям соответствует одинаковая синтаксическая структура. Так в предложении “She dropped the pen on the table and broke it.” невозможно однозначно определить, что именно было сломано — карандаш или стол.»
Ну, стоит заметить, что неоднозначность в этих примерах так же существует и для человека. И обычно такого построения фраз либо пытаются избегать, либо есть какой-то дополнительный контекст, который делают фразу понятней. Хотя 5му случаю никакой контекст, конечно, не поможет.
Неоднозначности как раз и демонстрируют, что без контекста обойтись нельзя.

К пятому случаю контекстом является жизненный опыт, статистика наблюдений окружающего мира.
У меня в инструкции по техбезу как-то встретилось «При переноске вдвоем предупредите товарища, если груз дальше нести не под силу, и спокойно положите его на пол.».
Ну и на русском можно подобные случаи найти, в качестве юмористического

зеленая зелень зеленит зеленую зелень

перевод, причем не шуточный, от Google
green green green green green


Аналогичные обороты:
Don't trouble troubles till troubles trouble you.

Немецкая шутка:
Wenn Fliegen nach Fliegen fliegen, dann fliegen Fliegen
den Fliegen nach.
Есть пример и пожестче: «James while John had had had had had had had had had had had a better effect on the teacher»
Любая интеллектуальная проблема является задачей поиска с неопределенной областью поиска по неясному критерию.
Способность человека заключается в том. что он может произвольно сократить область поиска и установить критерий — машина пока на это неспособна.
Человек способен создавать решение (гордиев узел) — а машина пока исполнитель, пусть быстрый и эффективный
1. В статье же указано, что как-раз с игрой так и было, ИИ сократил область поиска, установил некоторый критерий
На 37 шаге AlphaGo решила поставить черный камень в нелепое, на первый взгляд, положение

Даже более того, самообучился игре, создал свою личную систему. Ранее такие системы создавали только группы ученых (например советская шахматная школа, итальянская школа, школа Стейница, Чигорина). Тут ИИ зацикленный сам на себя «разобрался» с кучей нюансов. Только вот никогда не сможет их сформулировать для нас.

2. Человек оказался не способен создать и понять такое решение, не смог аналогично сократить область поиска игровой ситуации. Только уже по факту свершенного, по окончании игры.

3. Большая часть людей тоже исполнители и не смогут работать с абстрактными и неопределенными данными. Пример та же гипотеза Пуанкаре, 8 миллиардов человек, долгое время, не смогли её решить, за хорошие деньги.

4. Так же как и у ИИ у человека есть аппаратные ограничения, часто грустные, если в процессоре транзисторы переключаются на частоте 10-100 ГГц (тактовая естественно ниже, так как нужно дождаться переключения длинных цепочек транзисторов), скорость передачи сигналов 300 000 км/с, то у человека время реакции нейрона несколько миллисекунд, у нейрона есть время восстановления вообще 200 мс (тактовая частота 5 Гц?), скорость распространения по нервам 0.12 км/с, невозможна масштабируемость.
Есть «программные» глюки, например мозг в поисках зоны комфорта может подсесть на наркотики, типа нейронная сеть нашла локальный максимум мотивации и на этом «зависла». Кстати ИИ при обучении тоже может застопориться на локальном максимуме, и есть специальные алгоритмы по выводу его оттуда, в поисках глобального максимума.
В статье было сказано
«Вместо этого программа проанализировала тысячи игр и сыграла миллионы партий против самой себя. В числе прочих ИИ-техник программа использовала один из наиболее популярных в настоящее время методов под названием «глубинное обучение». Его суть сводится к математическим вычислениям, имитирующим происходящие в головном мозге процессы, когда связанные слои нейронов активизируются во время опознания и запоминания новой информации. Программа выучила себя сама с помощью многочасовой практики, постепенно совершенствуя способность интуитивно чувствовать стратегию. Тот факт, что в результате этого она смогла победить одного из сильнейших игроков в Го, представляет собой по-настоящему знаковое событие в развитии машинного обучения и искусственного интеллекта.»

По сути тот же принцип, что используется при игре в шахматах — запоминание множества партий и анализ их на основе критерия — машина помнит больше, ищет быстрее — использование заложенных принципов сужения области поиска позволяет выбрать решение.
Человеческий интеллект не обладает такими возможностями — поэтому они соревновательны в стандартизуемых областях поиска — а это не созидание, а сортировка и поиск
Другими словами машина гордиев узел не разрубит
По сути тот же принцип, что используется при игре в шахматах — запоминание множества партий


Не совсем, это еще в древней статье 2014 года разбирали, статья интересна скептическим подходом в возможностям ИИ.

Так называемый «фактор ветвления» — среднее количество ходов, доступных в каждом раунде — в шахматах составляет 35, в го — 250. Игры с сильным ветвлением затрудняют работу стандартных алгоритмов, использующих правило минимакса для создания дерева возможных комбинаций. Даже с учётом анализа не всех, а только перспективных ветвлений для более глубокого анализа. То, что работает в шашках и шахматах, не работает в го.


Запоминание не помогло, помогло глубинное обучение.
В принципе глубинное обучение — это то же запоминание, только во многоуровневой системе, то есть создание и запоминание новых полученных абстрактных классификационных признаков.
Такой подход именно машинный, так как он предполагает большой объем используемых данных и большую скорость их обработки.
Способности машины и человека лежат в разных областях возможностей

А нельзя ли перейти дальше и перевести эти квалификационные признаки в некие правила, работающие в условиях игры (и дальше уже работать с ними)?

Это и делается в глубинном обучении
Но ведь это и есть сужение контекста — то есть сделать крутой автомат, который только играет в го
Это характерный признак машинности интеллекта
Хотя (скажем философски) современное общество этим занимается
то же запоминание, только во многоуровневой системе, то есть создание и запоминание новых полученных абстрактных классификационных признаков.

По моему нет принципиальных отличий от человека именно в этом аспекте. Я примерно так же играл бы. По собственному опыту интуитивно стремишься подогнать ход игры любой под привычный лад, радуясь знакомым «абстрактным классификационным признакам».

Ну и абстрактность запоминания у человека доходит до смешного, достаточно нескольких линий чтобы абстрактно узнать в них кошку, как самый часто встречающийся образ.

Да не тот же принцип там используется. Вы вообще изучали AlphaGo? Помимо глубинного обучения, там еще используется метод Монте-Карло, а он сильно завязан на случайности. Т.е. машина не сыграет два раза одну и ту же партию. Человек тоже часто руководствуется случайностью, и иногда это срабатывает.


А утверждение, что человек играет по совсем другим принципам, предоставлено без доказательств.

Не хочется спорить впустую — (к слову, нехорошо в кратком обсуждении, делать выводы о том, что кто-то чего-то не читал)
Меж тем ваша фраза о сильной завязанности метода Монте Карла на случайности вызывает улыбку — ведь этот метод не просто связан, а основан на вероятностных методах.
Далее — применение этих методов требует заданного набора вероятностей выбора, то есть в этом отношении имеется детерминизм. Можно сказать логика алгоритма.
А человек в отличии от автоматов алогичен в принципе

Что значит человек алогичен? Если не всегда можно отследить логику, это не значит, что ее нет. Не всегда ее можно формализовать.

Это и есть алогичность — ну какой скрытый смысл в развязывании дискуссии
Will Knight пришёл к замечательному и единственно эффективному на сегодняшний день заключению — искусственный разум, как часть искусственного интеллекта, зиждется на технологии мышления, использующей языковый инструмент.

Таким образом, компьютер не может мыслить с помощью иных математических, статистических и других псевдо ухищрений.

Всякие ИНСы есть не что иное, как инструменты для выявления ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ. Не более. Никогда ИНСы не смогут мыслить, так как они не приспособлены для языковых кодирований и декодирований.
Бла-бла-бла… Как всё категорично :) Есть доказательства?
Да, есть. Первое — это статья Уилла Найта. Второе — это 50 лет ИНСам и 50 лет импотенции. Третье — ИНС — это, фактически, матрица наподобие фотоматрицы, которая может фиксировать мгновенные значения элементов матрицы, но не может думать, то есть, простейший регистратор с высокой математикой.
Всё это хорошо, а доказательство где?
А Вы не владеете термином «доказательство»?
То есть вы хотите, чтобы я поверил голословным фразам какого-то чувака в интернете без доказательств?
Ну тогда держите моё утверждение: Ленин — гриб. И радиоволна. А доказательство — это то, что его броневик похож на грибницу.
Да что там! Я даже видео могу предоставить: https://www.youtube.com/watch?v=wmEFusVe29g
А у вас даже видео нет
То есть вы хотите, чтобы я поверил голословным фразам какого-то чувака в интернете без доказательств?

Безотносительно к персоналиям и сути претензий: ситуация симметрична. Для предоставления доказательств ведь тоже нужно обоснование. Если я приду к Хокингу и потребую предоставить мне доказательства любого из его утверждения, он вполне резонно выставит меня за дверь после вопроса «А кто вы собственно такой?»
Что уж говорить о научной дискуссии, если даже для банального пиара нужно работать с ЦА, а не со всеми сразу.
Очень интересно будет посмотреть, как робот с ИИ будет общаться с 3-5 летним ребенком, у которого 100 «почему?» возникают в минуту. Как бы в процессе не исчерпались ресурсы :-)
Я бы на месте ИИ сказал бы «не знаю» и направил бы ребенка к маме/папе/бабушке/дедушке.

P.S. Child-detected algorithm какой-нибудь.
Почему «не знаю»? Можно ребенку дать поток обучающей информации, показать мультик типа «Смешарики пин код», «Фиксики», «Почемучки», на 99% можно найти в них ответ на вопрос или на смежные темы.
После этих мультиков ребенок может спрашивать «что внутри электрона?» и ответить родителям весьма затруднительно, или в силу того что этого мало кто знает, или в силу сложности ответа с элементами квантовой механики )))
Sign up to leave a comment.