Разница между социализмом (= феодализмом) и нормальной экономикой в количестве регулирования, а значит, в количестве паразитов и дегенератов (избежавших конкурентной борьбы). К чему это приводит можно посмотреть на примере Венесуэлы. За двадцать лет из процветающей страны сделали бомжатник.
Есть только один способ повышать качество и уменьшать стоимость — конкуренция. Всё.
Весь автотранспорт в городах (в центре) нужно загонять под землю. А улицы оставлять полностью пешеходными, с выделенными дорожками для велосипедиством и самокатчиков.
По поводу Ваших выводов:
1. Видит не глаз, видит мозг. Собственно, в этом одна из проблем компьютерного зрения (CV)…
2. Распознавание (т.е. классификация) — это очень узкая задача, проблематика CV много шире. Погуглите…
3. Пока неизвестно как именно устроено «видение», Ваш вывод слишком сильный, он не обоснован. Да, можно предполагать именно это (см. п.1), но нет даже самой грубой модели. Мы просто не знаем пока…
Да, совершенно очевидно, что через какое-то (не очень отдаленное) время каждое предприятие будет иметь отдел ИИ, каждое устройство — модуль ИИ, а все языки программирования — стандартную библиотеку ИИ. Welcome to the desert of the real…
Я так решил потому, что идиоты и дураки — это самые счастливые люди. Может быть поэтому им модели вообще не нужны. ))) Мне трудно себе представить инженера, который создает модель, например, инерциальной навигации, для того, чтобы радоваться солнышку и имеет этот критерий считает базовым в определении качества этой модели… )))
Нет, конечно. Критерий полезности всегда находится в постановке задачи, модель должна ей соответствовать. Если вы передвигаете мебель по квартире, то вам не нужна модель квантовых эффектов и даже представление о том, что Земля — геоид. Поэтому абстрактные рассуждения о data science вообще страдают излишней поэтичностью и бесполезны. Ведь задача не поставлена… )))
Если все модели не верны, но могут быть полезными, не имеет ли смысл сосредоточить внимание на критериях и условиях этой полезности, а не обсуждении видов модельной неверности?
Любая эффективность — это баланс.
Ибо универсальность не дает качества, а специализация не дает гибкости. Канеман нашел в человеке две когнитивных системы: одна работает плохо, вторая работает медленно. Вот в этих границах и следует искать организацию решения задач и жизни.
Честно говоря, не очень понятен ответ на главный вопрос: какими механизмами возникает коллективная эмерджентность муравейника. В Вашей реализации вся оптимизационная и интеллектуальная часть выполнена Вами, а в swarm intelligence эти штуки как раз возникают в результате коллективного взаимодействия.
Всё таки нейронные сети — это тоже машинное обучение. И, если честно, нужно каждый раз указывать какие именно нейронные сети (как было сделано у Вас с RNN), поскольку имя им — легион…
Есть только один способ повышать качество и уменьшать стоимость — конкуренция. Всё.
(С) Лермонтов
1. Видит не глаз, видит мозг. Собственно, в этом одна из проблем компьютерного зрения (CV)…
2. Распознавание (т.е. классификация) — это очень узкая задача, проблематика CV много шире. Погуглите…
3. Пока неизвестно как именно устроено «видение», Ваш вывод слишком сильный, он не обоснован. Да, можно предполагать именно это (см. п.1), но нет даже самой грубой модели. Мы просто не знаем пока…
Ибо универсальность не дает качества, а специализация не дает гибкости. Канеман нашел в человеке две когнитивных системы: одна работает плохо, вторая работает медленно. Вот в этих границах и следует искать организацию решения задач и жизни.