Comments 29
Разъясняю для технарей.
Согласно христианскому символу веры во время второго пришествия Мессии (др. евр. спаситель) мёртвые воскреснут. Иоанн Богослов так же предполагал что непосредственно перед этим «зверь выйдет из моря». Между тем, хасиды, они же — ортодоксальные иудеи, полагают что прихода Мессии ещё не было, а Христос не считается.
А потом придумают Искусственный Интеллект Супер Узкой Специализации… А потом через некоторое время появится — Научно Исследовательский Институт Креативных Основ Глубокого Обучения (НИИ КАГО)… и все вернется на круги своя.
Ну? Очевидные же вроде бы вещи…
Говоря техническим языком, да, не хватает контура обратной связи. Креативность зашкаливает, а критика на нуле.
Чтобы по рецепту изготовить что-то вкусное — можно
а) тупо следовать рецепту (если написано — взять «три белка, желтка., ст. сах., ст муки — то не задумываться, и взять по три стакана всего — случай из личной практики — попытка сделать шарлотку в детстве)
б) подходить осознанно — понимая, что — сахар — сахарит, соль — солит, нагрев таких-то компонентов ведет к томоу-то, а сяких — к сему-то.
Моя личная нейросеть в голове додумалась как-то до правильного терморежима при жарке яичницы — умозрительная гипотеза была протестирована экспериментально и подтвердила свою правильность.
Это второе — это знание принципов функционирования мира — т.е. связей между фактами, что я так понимаю в алгоритмы не закладывается принципиально.
С другой стороны, такой несколько туповатый подход как в МО кажется должен хорошо работать на плохо формализующихся задачах или задачах не требующих именно логики.
adeptoleg кстати любопытно — как оно работало бы. Скажем резиновый мячик раскрашенный под апельсин. Где-то есть граница за которой и человек не сможет отличить одно от другого. А вот на каком наборе признаков это делается — вопрос…
резиновый мячик раскрашенный под апельсин
Попробуйте погуглить яндексом «откусил восковой фрукт». Находится масса примеров от рассказов о жизни имитаций фруктов в детском саду до литературных произведений классиков. Кусок воска, правильно раскрашенный, в условиях, когда нельзя понюхать или фрукт до надкуса не имеет сильного запаха (как некоторые сорта яблок, на которых от природы есть слой воска на шкурке) — весьма большой процент людей ведется и принимает их за настоящие. По крайней мере, в местах, где восковой фрукт можно взять в руки, я еще не встречал не надкусанных восковых фруктов… Хотя, нет, один раз встретил. И я был тем, кто тогда восковой фрукт надкусил. (а есть еще смешной вариант — в Китае на определенные праздники принято приносить и/или выставлять на стол красные яблоки… И к этим датам в магазинах появляются настоящие яблоки, которые плод яблони, которые просто явно покрашены в красный цвет каким-то красителем из пульверизатора… Ценник у таких яблок тоже какой-то запредельный, обычно… И есть эти яблоки, вроде бы, не принято.)
Ускорить первую смесь в подготовленную форму
Дайте мне это развидеть!
изображение девушки, которая ест кусок пиццы
Кстати, при первом беглом пролистывании страницы с чтением случайных фраз в тексте, это изображение подсознанием было записано в категорию «девушка и пицца». При повторном просмотре сознание удивилось такой девушке, но согласилось с пиццей. Если добавить к этому, что (очень) приблизительно так воспринимает мир достаточно большой процент людей, если с них снять очки, то результат для ML весьма и весьма достойный.
Эта девушка заставила вспомнить еще один интересный спецэффект подсистемы обработки изображений в хомо-сапиенсе… Я сейчас регулярно с ним сталкиваюсь. Берем чертеж с кучей подписей, в ПДФ, «распечатанный» как картинка. Когда смотришь уменьшенное изображение, где по 3-4 пикселя на букву, весь текст прекрасно читается. Увеличиваешь изображение что-то рассмотреть, и вдруг текст превращается в набор разноцветных бессвязных пятен.
Вывод, который делается из статьи слабо относится к приведённым в ней примерам. Я бы сказал что ИИ пока не решает сложные задачи, а вот сделать ящик который по запросу будет делать любую одну из более лёгких можно.
Мне кажется, что в примере про рецепты ИИ в обоих случаях не справился с задачей. То что ошибка при более узкой задаче кажется меньше, это потому что вероятность выдать полную ахинею на маленьком наборе данных была меньше. Когда ИИ скармливали рецепты пирогов, то понятное дело что он выдаст что то связанное с яйцом, мукой и духовкой, просто потому что он ничего кроме этого не слышал. Более того ИИ догадался что по статистике рядом с яйцами надо поставить слово взбивать а рядом с духовкой разогревать. И любой текст такого типа при беглом просмотре будет казаться осмысленным. Но если прочитать текст внимательно становиться очевидно что оба "рецепта" это бессмыслица.
Я вот представил себя на месте этого несчастного робота которому дали миллион рецептов написанных китайскими иероглифами и попросили придумать новый. Почему на китайском? Потому что я, так же как и он, не знаю значения ни одного слова в тексте. У меня например, к каждому существительному на русском кроме его буквенного представления есть ещё и размер, форма, цвет, запах, вкус, плотность и так далее. Это я не говорю уже про действия: я знаю как резка, жарка, размешивание и прочее меняет физические и химические свойства тех или иных объектов. Но ИИ не может ощущать никаким образом всё это, потому что на входе его позитронной кремневой нейронной сети стоят символы а-я. И я думаю что я бы не смог понять из этих китайских грамот больше чем этот ИИ. Т.е. закономерность что некие слова как "резать" и "чистить" стоят ближе к началу текстов а вот "жарить" и "варить" ближе к концу это я бы смог заметить, а вот остальное только через проведение аналогий к уже известным ранее мне словам и действиям (на другом языке из ранее накопленного опыта).
Во втором примере мне кажется задачи были разные по сложности. Сначала ии скармливали картинки птиц, а потом попросили нарисовать птицу. Т.е. абстракций было не так много и по крайней мере получится всегда птица, потому что другого алгоритму не вложили. А вот когда в него напихали много всего задача стала сложнее, т.е. нужно добавить ещё один уровень чтобы понять рисуем мы человека кошку или собаку. К тому же задание было сделать комбинацию объектов: человека и пиццу, и я вообще не уверен что они встречались вместе в наборе входных данных. Я вижу на картинке части человека и части пиццы. Но проблема в том что ИИ не очень понимает такие концепции как "есть", потому что он питается по проводам (хоть он и об этом не подозревает). Создатели этой нейронки "надеялись" что она разглядывая статические картинки должна понять как едят, т.е. что такое рот, и как туда руками подается еда (некоторое динамическое действие). К тому же все птицы судя по пдф в архиве были примерно в одном положении сидящие на ветке. А вот как располагались люди во входных данных? ведь нужно выработать представление о том как части тела могут двигаться друг относительно друга а не просто накидать текстуры в случайные места. Опять же может ли ИИ это понять только по картинкам?
В заключение, я думаю что ии плохо справляется с задачами из реального мира, потому что у него мало входных данных для понимания концепций деятельности кожаных мешков (или недостаточно вычислительной мощности чтобы их все принять). Вот в играх где вся информация о мире доступна ИИ, он не плохо справляется.
www.urbandictionary.com/define.php?term=katrima
И это не считая мук выбора между мятой и малиновым пирогом.
То, что второй рецепт гораздо лучше первого — ерунда. То же самое, только ингридиеньы ограничены. Результат плохой, алгоритм обучения тоже никуда не годится. Лабораторная работа.
Революцию в ИИ произведут не дроиды, а тостеры