Comments 20
Но по сути это попытка создавать самолет, который будет махать крыльями, при том, что технологии не позволяют воспроизвести важнейшие качества крыльев настоящих птиц и насекомых.
Практически, современные технологии позволяют решить задачу сознательного самообучения куда более простыми средствами чем метасети сетей сетей.
Алгоритм вывода обобщений неопределенной глубины вообще не требует нейросети, как таковой. вполне достаточно обычной коллекции. Необходимо лишь корректно реализовать математическую абстракцию обобщения (суперпризнака) как совокупности признаков, в фрактальной гетерархии обобщений.
Основная проблема неинтуитивности такого подхода в необходимой глубине гетерархии обобщений — в большинстве случаев того, что человек свободно воспринимает как контекст ситуации — это десятки и сотни тысяч уровней.
За месяцы в утробе он так же явно не сталкивается с большим количеством обучающих примеров. Как это возможно?
Первый вариант — все что ему нужно знать уже заложено в генах. Но это всего сотня -другая мегабайт информации. Не очень правдоподобно.
Другой вариант — есть некий принцип (нами пока не освоенный), позволяющий мозгу «вырастить» модель мира буквально по крохам затравочной информации. Аналогия-шутка: в «Hitchhiker's guide» супер-компьютер был настолько умным, что изобрел большой взрыв, атомы, жизнь и налог на добавленную стоимость еще до того, как его подключили к базе данных. Если бы такой принцип существовал и был открыт, многое стало бы возможным.
Во-вторых — посмотрите в сторону импринтинга. Например утята после вылупливания просто следуют за тем, что двигалось рядом при их рождении. В обычных условиях, одного этого навыка хватает для «довольно адекватного поведения» и начала обучения («повторяй за соседом» и «пробуй все вокруг на вкус»).
Если генетически заложенный скелет для процесса обучения слишком жесткий, то итоговое поведение будет проще и развивается быстрее. Если этот скелет содержит меньше директив и более размытый, тогда поведение может быть более сложным и формируется дольше. Но сама сложность и гибкость поведения в основном все равно обусловлена (как я предположил) процессом обучения а не удачно запрограммированными в генах «если — то».
Не нужно упускать ни первое, ни второе.
В статье говорится, что ГО — лишь одна из низкоуровневых механик, а для ИИОН нужно изобрести также новые высокоуровневые механики — какие именно — пока никому неизвестно.
Также говорится:
но есть и другие части мозга, например, префронтальная кора и центр Брока, работающие, судя по всему, на высшем уровне абстракции
Отсюда вопрос: а эти части мозга разве не анализировали на уровне нейронов? Какая там топология НС? Если она такая же, как та, с которой мы работаем сейчас, значит не нужно изобретать никаких новых механик? А вместо этого постараться максимально точно сэмулировать функционирование этих областей мозга. Разве это не выглядит более прямым путем к эмуляции когнитивных способностей человека?
Понятно, что о полной эмуляции мозга речь не будет идти ещё долго, но мозг крысы-то уже можно пытаться эмулировать? Интересно, почему именно в этих областях нет ровно никаких заметных успехов.
Знакомы ли с деятельностью таких организаций как например:
Human BrainProject
Blue Brain Projec
что так уверенно рассуждаете что лучше, и об никаких успехах )
По имеющейся информации сложилось впечатление, что планов было много, но как-то не пошло.
Глубинное обучение: критическая оценка