Комментарии 52
Как-то у меня в голове не укладывается НС и компилятор. Сеть же учат, а не программирую в привычном понимании? К тому же сеть ошибается (пусть и очень редко), как эти ошибки отлавливать и отлаживать?
Ну, программы внутри человеческого мозга появились в процессе обучения. Мама-папа программисты, а ремень и конфеты — компилятор, грубо говоря.
Суть же не в том, чтобы обучать НС, пока она не напишет «Hello World»
Суть же не в том, чтобы обучать НС, пока она не напишет «Hello World»
К тому же сеть ошибается (пусть и очень редко), как эти ошибки отлавливать и отлаживать?
Я так полагаю, что нейроюниты из статьи и не предназначены для точных рассчетов, финансовых операций и т.п. применений без права на ошибку. Их стезя — CV всех родов, управление шагающими роботами, семантический анализ и синтез речи и пр.
А так обучать не прокатит? :)
Кенгуру получился :)
Охренительно подобрана музычка…
www.youtube.com/watch?v=AJJV69xnR8k
www.youtube.com/watch?v=AJJV69xnR8k
Вот Вам вдогонку проект — creativemachines.cornell.edu/soft-robots
Скорее не новые учатся слишком медленно, а новых разбирают слишком быстро. При этом как мне кажется среднее число высококлассных программистов пока ближе к константе, несмотря на множество возможностей для обучения, это связано как с падением рождаемости, так и с деградацией системы образования. В итоге одно компенсирует другое.
«однако в мире очень мало специалистов, которые в состоянии написать для них ПО, чтобы их озадачить на полную мощность» — к сожалению, все ровным счетом наоборот. В мире слишком много специалистов, которые способны нагрузить такие машины, что они никогда не выйдут из вечного даунтайма.)
Покажите мне вакансию которая бы меня заинтересовала и я потрачу несколько лет лиж бы ее получить. А так же я как то не особо я видел хоть скольконибуть вводные курсы для данных специальностей. Либо они подразумевают что для того что бы попасть в эту сферу нужно быть ученым в какой либо другой отрасли нежели только IT?
Для начала нужно выучить «рускиязык»
тогда мне туда дорога не светит :(
А они что по русски говорят?
Вам намекают, что если вы даже родной язык не в состоянии выучить, то английский нечего и пытаться.
Я не совсем понял ваш вывод, и мне кажется, что он даже не к тому посту прикреплен. Первый ответ это необоснованная глупость с моей стороны, второй это под*ёб, намекающий как раз на то, что ошибки в моем предыдущем посте несильно коррелируют с тем что нужно для становление специалистом в данной области.
Если так мыслить, то удивительно как я вообще живу, я же русский не знаю. Я не утверждаю, что слабое знание русской грамматики это хорошо, но это и не так страшно, если это не является вашим проффессиональным скилом.
Если так мыслить, то удивительно как я вообще живу, я же русский не знаю. Я не утверждаю, что слабое знание русской грамматики это хорошо, но это и не так страшно, если это не является вашим проффессиональным скилом.
Вчера читал про мужика, который в 50 лет освоил zbrush (программа скульптинга) и начал делать шедевры для голливуда.
Так что нет никаких помех, вперёд!
Так что нет никаких помех, вперёд!
На самом деле Kwabena Boahen занимается NeuroGrid уже очень-очень много лет. При этом до сих пор нет какой-то понятной и прозрачной конкретики. К тому же ни в апрельском, ни в майском выпуске Proceedings of the IEEE пока нет его статьи, на которую ссылаются все новостные заметки. Большинство подобных проектов, с моей точки зрения, страдают от одной и той же проблемы: непонятно, какие возможности они предоставляют для обучения нейросети, как самого важного и трудозатратного этапа в данной области. На данный момент методы обучения серьезно развиваются — появляется множество модификаций и дополнительных трюков (как в области формальных нейронных сетей (школы Хинтона, Ле Куна, Бенджио и т.д.), так и в области биолого-реалистичных нейросетей (например Eliasmith et al., Friston et al. и т.д.) ). Поэтому не очень понятно как можно создать архитектуру, которая будет достаточным образом расширяема, чтобы допустить последующие модификации обучающих методик. А если это будет использоваться только для того, чтобы уже загрузить готовую нейросеть, которая обучалась еще где-то, то это уже значительно менее полезно.
А почему кстати? Нейронная сеть работает, скурпулёзно логирует первую производную по синапсу, усредённённую за большое количество тестов, после чего изредка отсылает гигабайты производителю, на производительском суперкомпьютере отрабатывает сложная методика обучения и отдаёт обратно готовую сеть. А локальный процессор умеет, грубо говоря, только Бак пропригейшен, для того чтобы лишь чуть-чуть доводить загруженную сеть на месте. На самом деле будет даже смешно, если локальный алгоритм будет плохой и вести к деградации и переобучению сети. тогда потребитель окажется в зависимости от регулярного обновления от серверов хозяина.
Помоему очень годная бизнес-модель, к тому же позволяющая скрывать от потребителей тонкости сложных алгоритмов.
Помоему очень годная бизнес-модель, к тому же позволяющая скрывать от потребителей тонкости сложных алгоритмов.
В таком случае вообще непонятен смысл подобных нейрочипов, чтобы в облаке все равно был суперкомпьютер к которому есть толстый канал доступа. К тому же логику вычисления первой производной все равно надо зашить в данное железо (а иногда первой производной недостаточно). Хотя Kwabena Boahen больше ориентируется на биолого-реалистичные локальные правила обучения по типу STDP.
Может быть, как раз об этом и речь в абзаце о трудностях?
Типа, они разработали специальные чипы, которые «эффективно прикидываются нейронами и синапсами», но в мире слишком мало специалистов, которые понимают, что происходит там внутри и, поэтому, написать под них программы (обучения) является такой большой проблемой.
Типа, они разработали специальные чипы, которые «эффективно прикидываются нейронами и синапсами», но в мире слишком мало специалистов, которые понимают, что происходит там внутри и, поэтому, написать под них программы (обучения) является такой большой проблемой.
Отдам нейросеть в хорошие руки, к горшку не приучена, гадит везде.
Привет робопсихология.
А нет ли материала в сети, возможно, на русском языке с описанием архитектуры и особенностей данного чипа?
А ведь скоро компьютеры смогут полностью заменить человека. Чем будут заниматься люди в будущем? Если компьютеры уже умеют придумывать рецепты, писать музыку (пока не очень), водить автомобиль, и в скором времени будут это все делать лучше человека. Лет через 10-25 они смогут полностью избавить человека почти от всех профессий. Даже программистов заменят на 70%. Но ведь если люди не будут чем-то заниматься, то скорее всего они будут воевать. Прогресс это круто, но люди к нему не готовы, к хорошему это не приведет…
Приведёт к тому что «философский зомби» будет работать не на АТФ и глюкозе (как сейчас), а на электричестве. И не болеть простудой неделями.
По-моему, в книжках сороковых годов или около того я уже читал подобные фразы. А может, и тридцатых.
Интересно, сколько промышленных роботов трудится на АвтоВАЗе?
Интересно, сколько промышленных роботов трудится на АвтоВАЗе?
Тогда не было таких разработок как сейчас, люди просто предполагали.
Тогда были другие разработки. Штука в том, что компьютер/робот/whatever должен быть экономически выгоднее человека. Это только кажется, что ему не нужно платить зарплату и работать он может двадцать четыре часа в сутки.
В действительности специализированное обордуование стоит больших денег, в принципе не всегда продаётся, нуждается в квалифицированном уходе/ремонте, морально устаревает и так далее. Не говоря уже о том, что апгрейд существующего процесса тоже небесплатен. Может вполне окзаться, что живой сотрудник обходится дешевле. Собственно, именно это мы и наблюдаем в наше время, когда у одних полный цех роботов, а у других — китайцев, но при этом и первые, и вторые вполне себе выживают, и ещё неизвестно, кто в итоге выживет.
В действительности специализированное обордуование стоит больших денег, в принципе не всегда продаётся, нуждается в квалифицированном уходе/ремонте, морально устаревает и так далее. Не говоря уже о том, что апгрейд существующего процесса тоже небесплатен. Может вполне окзаться, что живой сотрудник обходится дешевле. Собственно, именно это мы и наблюдаем в наше время, когда у одних полный цех роботов, а у других — китайцев, но при этом и первые, и вторые вполне себе выживают, и ещё неизвестно, кто в итоге выживет.
В действительности специализированное обордуование стоит больших денег, в принципе не всегда продаётся, нуждается в квалифицированном уходе/ремонте
В какой-то момент роботы смогут ремонтировать друг друга или сами себя. Ничего фундаментально «хитрого» тут нет.
Это не так уж и важно. Можно ремонтировать друг друга, а можно просто покупать новое оборудование в магазине. В любом случае всё стоит денег и должно быть экономически оправдано. Китайцев вообще не надо чинить — увольняем одного, берём другого. Без запчастей и расходов.
С китайцами приходится тратиться на суицидоуловительные сетки. Факт.
Еще можете заменить «роботов» на «индусов».
Вместо тупой механистической рутины люди займутся чем-нибудь полезным. Изобретение трактора не разделило мир на 5% пахарей и 95% военных, правда?
Да, но чем? Если даже скоро в творчестве, роботы будут не хуже людей. Да и пример с трактором не совсем корректный, так как оставалось еще очень много профессий. Роботов будет легче обучать, они менее ленивы чем люди, и им не нужно спать. Большинство профессий все равно исчезнет, останутся только самые сложные, которые не всем по силе. Если люди не заняты работой, они обычно начинают искать себе приключения, не всегда хорошие.
Эм… подсчитайте, пожалуйста, какой процент профессий связан с непосредственным производством материальных ценностей:
rating.rbc.ru/articles/2009/07/31/32514767_tbl.shtml?2009/07/31/32514766
От людей никуда не деться. Они дешевы, они широко специализированы, они самообучаемы и с маленькими потребностями под рабочее место.
Сколько нужно времени, что новый сотрудник начал работать? Поставил ноут и все.
И стоимость найма сотрудника = стоимости ноута.
Стартап может загнуться и не вытянуть стоимость суперкомпа (80 миллиардов нейторонов=80 000 таких плат. Это нехилый суперкомп, чтобы отдавать его под под стартап, который загнется через полгода).
Так что, с людьми все будет ок. Человек — как таракан, ко всему приспособится.
rating.rbc.ru/articles/2009/07/31/32514767_tbl.shtml?2009/07/31/32514766
От людей никуда не деться. Они дешевы, они широко специализированы, они самообучаемы и с маленькими потребностями под рабочее место.
Сколько нужно времени, что новый сотрудник начал работать? Поставил ноут и все.
И стоимость найма сотрудника = стоимости ноута.
Стартап может загнуться и не вытянуть стоимость суперкомпа (80 миллиардов нейторонов=80 000 таких плат. Это нехилый суперкомп, чтобы отдавать его под под стартап, который загнется через полгода).
Так что, с людьми все будет ок. Человек — как таракан, ко всему приспособится.
Как давно я этого ждал!
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Революционные компьютеры на подходе. Осталось научиться их программировать