Как организована ваша (персональная) база знаний?

ну, да - а кроме того, что адекватных, еще и компактных - чтобы хоть у кого-то был шанс эти модели выучить и еще что-то поверх них успеть сделать...

как причем? при том, что, как я написал выше, Левенчук эти идеи не придумывает, а собирает... А если интересны именно проекты/успехи самого Левенчука, то например, здесь:

ну, насчет сознания, это отдельная (скользкая, я бы сказал) тема... воображение уже у компьютеров нашли, в предсказаниях/прогнозах областей со сверчеловеческими результатами всё больше... ну и, привет моим любимым гибридным вариантам
PS: по поводу ДТП - так люди еще и не так могут, и гораздо чаще (вот по количеству безаварийных часов)

 

ладно, давайте о чем-нибудь полезном
Вот, очередной текст от Юрия Смирнова,

по поводу его работы с книгами. Вообще, там весь блог ("Чтение для практики") по этой теме. Каких-то супер-откровений вы там не найдете, а вот прихватить несколько лайфхаков и усовершенствовать свою работу с книгами - вполне.

 

Посмотрел. Там точно нет ничего, что связано с открытием нового в науке или созданием принципиально нового продукта в железе аля Фалкон-9. Как я понял там одни инфопродукты и при том нет возможности прогнать их хотя бы по смарт, чтобы измеримо сравнить эффект от методологии Левенчука.

Она не скользкая. В психологии давно разработаны методы проверки вменяемости человека. Почему ни у кого не хватает ума применить их к машине? Все только про тест Тьюринга бормочут - то ли воображения нет, то ли функционально неграмотны.

Воображение есть и собаки, когда она во сне видит косточку, но сознания у собаки нет и очевидно, что никогда не будет.

Угу. А вот свежие отзывы врачей об одной из таких разрекламируемых систем IBM Watson:

Внутренние документы компании IBM показывают, что эксперты-медики, работающие с суперкомпьютером Watson, обнаружили «многочисленные примеры небезопасных и неправильных рекомендаций по лечению», используя программное обеспечение, сообщает Stat News. Из документов стало понятно, что продукт выдает «зачастую неточные» предположения, что вызывает «серьезные вопросы к процессу создания содержимого и к технологиям в его основе».

Необученные, пьяные или неадекватные люди да могут, но речь идет о хорошо обученном автопилоте Тесла. Сознание, ключевая вещь и очевидно, что айтишники со своей новой игрушкой ML сели в очередную фундаментальную лужу и никак не выберутся из нее. Резервы наращивания мощности процессоров практически исчерпаны - уперлись в фундаментальные физические и экономические ограничения. Многослойная архитектура процессоров, в отличие от памяти, очевидно не прокатит по причине невозможности отвода огромного количества тепла. Современные процессоры с десятками ядер уже выдают 350 Вт - какие уж там слои.

 

ну, да, а самолеты летают не так как птицы... а холодные транзисторы заменили теплую ламповую человечность... Проверять нужно по результату: если в слепом тесте не можешь отличить компьютерный результат от человеческого - всё, приплыли. А количество задач, для которых это так - странно не замечать...

кейс с запретом на использование роботов в хирургии на 5 лет, который в США продавил тамошний медицинский профсоюз, напомнить?
и, скорее всего, если сравнить количество "неправильных и опасных рекомендаций" от IBM Watson с количеством врачебных ошибок, будет аналогия количества безаварийных часов вождения автомобилей (беспилотники vs люди). Не говоря уже о том, что сервисы от IBM Watson масштабируются не в пример легче (читай: рекомендации станут доступны тем людям, которые раньше их могли и не дождаться...)

по поводу вычислительных мощностей - там нет никакого потолка. Посмотрите последние наработки NVidia. 2 петафлопса в десктопе. Все, кто говорил, "закон Мура себя исчерпал" - облажались (к счастью). Не говоря уже о прорывных решениях типа "аналогового компьютинга" от IBM...

 

Вот и вы не видите очевидное и путаете теплое с синим. Речь идет об проверке на вменяемость - тест Тьюринга как раз из этой оперы, только однобокий и примитивный. То что самолеты и птицы способны летать проверяется одинаково - наблюдением. Реализовать одну и ту же функциональность можно по разному, но проверить работает реализация функции или нет можно одинаково, если конечно нет преклонения перед авторитетами.

Напомните, особенно с учетом того, что речь идет о терапевтических ошибках машины - IBM Watson ни разу не хирург.

Вы слишком много рекламных статей проглотили, а надо физическую электронику изучать. Интел еще в 2015 году должен был выпустить 10 нм процессоры, но до сих пор не может - может только небольшие партии, слишком большой % брака. Они в очередной раз передвинули сроки (и в очередной раз дали пинка бесталанному руководству Интел), теперь уже на конец 2019 года. 7 нм АМД одно название - чистый маркетинг, на самом деле реальная плотность размещения транзисторов близка к 10 нм интеловским и уже нет одновременного повышения быстродействия и энергоэффективности. 5 нм вообще даст только увеличение плотности, но вовсе не в привычные 2 раза. А 3 нм наоборот увеличат потребление электроэнергии и уменьшат быстродействие при этом стоимость чипов вырастет - их уже просто неэффективно делать. Вот и все - это будет конец. Максимум еще родят 2-х слойные процессоры, больше слоев просто не охолодить - сгорят или придется в разы снижать частоту процессоров, т.е. овчинка выделки не стоит. Вот наполеоновские планы Интел 2013 года, а сегодняшние реальные достижения крайне печальны.


На счет квантового компьютинга - вы должно быть не знаете, что квантовые компьютеры, в отличие от обычных, не универсальные - решают узкий класс задач. Маркетологи, которые пишут победные реляции в силу своего маркетологического образования об этом даже не подозревают. Те машины, которые маркетологи называют универсальными квантовыми компьютерами на самом деле универсальны в узком классе задач для квантовых алгоритмов. А то что сейчас толкают как квантовые (D-Wave) на самом деле специализированные под один квантовый алгоритм.

 

ну, да, я ровно об этом же: внешние проявления сознания (реализованные по-другому, хотя на самом деле ведь еще не совсем понятно, как они в "мокрых нейросетках" реализованы) - хоть наблюдениями, хоть тестами. Поэтому заявление "у них нет сознания, поэтому априори об интеллектуальной деятельности и речи быть не может" считаю неверным (вот в силу возможности реализации как сознания (что бы это ни было), так и интеллектуальной деятельности разными способами)

ссылку сходу не нашел, но суть описал в предыдущем комменте

да нет, какая уж тут реклама - просто прогресс свернул в другую сторону (изменения архитектуры вместо миниатюризации). С сохранением прироста производительности...

, и там скачиваемые слайды Хуанга, по ссылке. С графиками, указанием моделей девайсов...

с квантовым компьютингом тоже не всё просто:

(в смысле, от них можно ожидать нетривиального использования)
но я приводил пример "аналогового компьютинга от IBM"

, как одно из направлений, откуда может быть прорыв в вычислительной мощности. Хотя, от квантовых компьютеров тоже может прилететь

 

Ну так даже из индукции ясно - еще ни одно подобное устройство такой тест не прошло, а также дедукции из аппаратной части. Число нейронов у человека порядка 85 миллиардов и связей между ними до 20 тысяч у каждого нейрона и они имеют возможность к перестройкам соединений. Ничего подобного инженеры даже близко не соорудили - разницы многопорядковые и принципиальные. В тоже время известно, что для сознания нужен определенный размер мозга. Для человека этот минимум лежит на уровне 900 грамм, меньшие размеры за небольшим исключением приводят к нарушениям социального поведения человека. Встречались случаи микроцефалии вплоть до 296 грамм - эти люди могли произносить слова и вести упрощенную социальную жизнь. Развитие у них было на уровне 3-6 летних детей, т.е. осознание себя слабое, т.к. словесно-логическое (понятийное) мышление отсутствует. У них есть наглядно-действенное мышление и возможно образно-действенное. Для соответствия определению нужно словесно-логическое мышление, т.е. масса мозга должна быть минимум 900 грамм.

Скачал, посмотрел. Там вообще ничего нет для взгляда схемотехника - одно любимое маркетинговое бла-бла-бла, несите нам деньги. Повторяю читать надо книги по физической электронике. По архитектуре тоже много книг и никаких чудес там нет - все что можно было сделать давно опробовано. Чудеса бывают только в презентациях для лохов-инвесторов.

Да нечего от них ожидать. У них узкий диапазон применения - только маркетологи об этом не рассказывают, так денег не подымешь.

Я эти хваленные аналоговые компьютеры сам в свое время использовал для решений дифференциальных уравнений. С тех пор про них давно забыли, но нашлись люди решившие, что для неграмотных это хайп и можно поднять бабла. Сколько же мошенников расплодилось в около IT-отрасли - мало им крипты.

 

приведенное тобой определение сознания для целей нашей дискуссии не подходит: нужно такое, которое определяет "результат, демонстрируемый наружу". Вот чтобы на его основе можно было соорудить аналог теста Тьюринга.

- я ссылку (мы же о слайдах Хуанга?) давал в качестве примеров конкретных девайсов, производительность которых подтверждает, что закон Мура еще выполняется. Никакого маркетинга - эти девайсы доступны на рынке. Можно, если никому не доверяешь - прикупить и самому производительность измерить. Чтение книг по физической электронике, увы, не поможет - это несколько "системных уровней" вниз - ты (как и я) не в состоянии развернуть из этих "первых принципов" все возможные применения/реализации. Так что, разумный подход (если уж столкнулся с результатами, опровергающими представления о реальности) - корректировать картину мира...
- архитектура "мокрых" нейронных сеток - далеко не единственно возможная. Так что привязки к массе мозга, количеству нейронов а также их устройству - мимо. Не стоИт задача копирования человеческого мозга (точнее, это только один из, как минимум, 5 ключевых подходов - см. "Верховный алгоритм" П.Домингоса). Мы это уже обсуждали в примере с птичками и самолетами.

- у кого, у платформы NVidia? Да куда уж шире - там и медицина, и робототехника, и транспортные средства без водителя (и это ж не только автомобили...). В одной из предыдущих презентаций Хуанг определял 5 основных направлений (областей применения). Ну, и всё это счастье активно инсталлируется во все ключевые дата-центры - арендуй и применяй для чего хочешь...

- этот момент не готов обсуждать: выкатят реализацию, посмотрим на результаты тестов... (но на то, что это ничем не обоснованный хайп, я бы не рассчитывал - это ж прямой путь к обвалу стоимости акций IBM, за это ж можно и по шее получить ).

 

Как раз там все достаточно хорошо определенно (это определение можно перевести в тест и нормировать) в отличие от бесплодно-философских типа таких:

Или таких, беспомощно биологичных:

С чего бы оно подтверждается? На слайдах демонстрируется узкий класс задач связанный с рендерингом. Пусть продемонстрируют это на плохо распараллеливаемых алгоритмах, а их большинство - мир вовсе не вращается вокруг маркетологов из нвидиа.

В в вашей цитате, на которую я отвечал, речь шла о квантовых компьютерах.

IBM давно правят любители топ-бонусов, а не инженеры. Так всегда бывает, когда пакет акций размыт донельзя. Время аналоговых компьютеров давно ушло - они сложно перепрограммируются под новую задачу, точность вычислений плюс минус километр, в процессе решения накапливают ошибку.

 

Так в отличие от самолетов, инженеры как не пыжились в течении многих десятилетий, так и не смогли сделать аналог человеческому мозгу, поэтому совсем не мимо. Опираемся ведь в гипотетико-дедуктивном методе на имеющиеся факты, а они таковы - других нет.

 

- так не считается, определения "еще хуже" я и сам могу найти
- приведите примеры "функции, оказываемой наружу" сознанием, в вашем понимании (вот чтобы можно было рассматривать само сознание как "черный ящик"), а я постараюсь найти ML-примеры для подобного класса задач. Ну, или не найду (сразу, в смысле, а когда найду - поделюсь. Там ведь по-прежнему "два прорыва в неделю")

там внезапно выясняется, что для решения тех или иных прикладных задач находятся "обходные пути", которые можно решать, не применяя плохо распараллеливаемые алгоритмы... причем нередко - сразу несколько. Поэтому я бы не считал это "маркетинговым фейком" - там сильно большой процент b2b-продаж (в смысле, наличие экспертов со стороны покупателя).

 

Я не понял, чем первое определение плохо:

Давайте рассмотрим на нем в самом первом приближении. Пусть тестируемый объект обладает зрением и слухом, имеет манипуляторы и способен к перемещению.
1. способность связанная со способностью объяснить мысли.
Подбираем набор слов, необходимых для общения в узкой теме. Даем название показываемым предметам и действиям с ними - создаем театр. Проверяем усвоение. Проверяем понимание в неиспользуемых раньше комбинациях. Используется самая примитивная грамматика.
2. заключающаяся в обобщённом и целенаправленном отражении действительности
Проверяем способность к обобщению и индукции в театре.
3. предварительном мысленном построении действий и предвидении их результатов
Ставим задачу по построению пьесы с определенным исходом исходя из даваемых начальных данных. Меняем начальные данные вплоть до недостижимых для заданного результата.
4. в разумном регулировании и самоконтролировании своего поведения за счёт рефлексии
Включаем в театр в качестве персонажа самого тестируемого.

 

Да, забыл добавить - тестируемый объект еще может воспроизводить звуки, хотя бы беря их из своей записи.

 

вот, с этим уже можно работать
по порядку:
- известна ли вам прикладная деятельность, которая требует соответствия перечисленным пунктам?
- правильно ли я понимаю, что все прикладные задачи, в которых компьютеры достигли сверхчеловеческих результатов, мы автоматически объявляем "не требующими включения сознания"?
- и, какие прикладные деятельности, на ваш взгляд, таки этого самого сознания требуют? (если вдруг окажется, что у AI там сопоставимые/сверхчеловеческие результаты - ну, дискуссию можем заканчивать; а если окажется, что таких деятельностей нет - это какое-то странное сознание...)
- всех людей, которые этот тест не пройдут, мы будем считать не имеющими сознания? (вот по принципу "не бывает психически здоровых людей, бывают необследованные"). И, для каких возрастных категорий этот тест применим? (заодно разберемся с сознанием у животных - вот всеми этими трассировками обезьянок к уровня развития 8-летнего ребенка, овчарок - 5-летнего и т.п.)

- что касается набора требований, то этого слона можно есть по частям: т.е. каждый из пунктов реализовывать по отдельности (ансамблировать нейросети давно уже научились). По этому параметру пункты 4 и "добавочный", уже реализованы: нейросетки заменяют копирайтеров, пишут abstracts, а что касается воспроизведения звуков - ну, тут многие "читалки" это умеют (переводить текст в аудио).

 

Фундаментальные научные исследования, проведение НИОКР, замкнутое полноценное обучение детсадовцев, школьников и взрослых, написание учебников для людей, полноценная (замкнутый цикл) политическая деятельность, полицейская деятельность, работа министерств и ведомств, работа парламента и суда, работа фермеров, дорожные работы, робополикликлинка и больница и т.д и т.п. Речь естественно идет о полном цикле как у людей, а не исполнение отдельных функций.

На сегодняшний день да, солнце, в отличие от человека, освоило термоядерную реакцию, но сознания у него нет.

Прежде всего это фундаментальные научные исследования, проведение НИОКР, т.е. открытие нового, изобретения, рацпредложения.

У людей есть градация по уровню интеллекта: идиот, имбицил, дебил, троечник, хорошист, отличник, талант, гений, универсальный гений. У людей и животных есть свои способы и время для обучения, когда это наиболее продуктивно.

Луц по частям не продаётся.

 

список в некоторых пунктах странный... потому как эти пункты одним человеком не закрываются...(это ж не значит, что когда эти персонажи собрались в кучу, то у них сознание есть, а вот если присмотреться, чем из них каждый в отдельности занимается - то такого сознания нет?) Так что, бьем на команды/роли, и едим этого слона по частям:
AI юристом может быть? еще как может, как выясняется... какие у нас там остались в суде роли неохваченные?
о фермерах вообще странно слышать, в связи с лезущими изо всех щелей новостями об интенсивном земледелии...

найдут на Солнце AI - будем обсуждать. А пока ограничимся более приземленными вещами: тем же generative design (и следом generative manufacturing), го/шахматами/некоторыми компьютерными играми и т.д. - деятельностями, которые вроде как интеллектуальны...

рацпредложения - уже, включая реализацию (распечатку на 3D-принтере, в смысле). Generative Design, например от

Спойлер: пример Autodesk

и у кого из перечисленных, на ваш взгляд, нет сознания?
способы и время для обучения - это совсем про другое... (и, да, всяческие нейронные сетки - не программируются, а тоже, вполне обучаются)

 

Возвращаясь к полезностям: прилетело письмо от А.Петросяна (с призывами вписаться в ближайшую 100-дневку ), в котором была ссылка, в числе прочих, на его статью 2-летней давности "Новые контакты - новые возможности"

Так вот, те из вас, кто использует TheBrain для работы с контактами - знаете, что дальше нужно делать Правильно, прикрутить предлагаемый в статье алгоритм (ну, или доработать напильником этот алгоритм) к brain-y. В итоге получится даже лучше, чем предлагает автор (вот если поразмыслить над классификаторами, которые для реализации этого алгоритма пригодятся).

 

В отличие от разномастных AI, там одни хомо сапиенс с 2-мя руками, ногами, одной головой и т.п.

Да не может он быть. Где есть AI-адвокат или AI-прокурор для полноценной работы в судах и прочих местах?

Фермер может делать все, что нужно в фермерском хозяйстве. Покажите мне такого робота. Я же говорю о полном цикле, а не о специалисте по работе степлером.

Да не интеллектуальны они. Они даже тест Тьюринга не осилят, не то что рассматриваемое определение. Это усиленный калькулятор - как был чурбаном, так им и остался.

Эдак вы любой алгоритм из области матпрограммирования рацгенератором назовете. Человек осознает, что он делает (см. определение), машина - нет.

У первых трех - у них отсутствует абстрактное мышление и т.д.

 

- ну, это не аргумент: для того, чтобы упаковать несколько модулей "в одну коробку" (и решать весь спектр задач однотипными AI) - точно интеллекта не нужно

здесь, например:

(мы же не о регуляторных ограничениях)

- см. выше об упихивании разных модулей в одну коробку

- они мало того, что осилили (специализированный) тест Тьюринга (вот нельзя отличить, проектировал эту деталь человек или компьютер), так и превзошли его: глядя на эту деталь, понятно, что человеку такое спроектировать не под силу...

- ключ в том, что это не запрограммированные алгоритмы, а выученные. И если AI в состоянии корректировать результаты в зависимости от целей (доучиваться/переучиваться) - то это вполне себе можно считать осознанностью...

нет, не отсутствует: любое проектирование ведется в классах ( = выход на уровень абстракции). Более того, в силу ограниченности (физической) "мокрой нейросетки" (в 7 слоев нейронов) и отсутствия таких ограничений у AI, там уже сверхчеловеческие результаты просматриваются (вот как обучение переводу без корпуса параллельных текстов - через "пространство смыслов")

 

Если все так просто, что же до сих пор не запихали? Я писал выше, что это только у философов количество переходит в качество, на практике все гораздо сложнее.

Посмотрите итог батла

Это значит, что бот не осознавал, что он говорит. Да и на самом деле была показана работа экспертной системы натасканная группой экспертов на узкую область гражданского права в области строительства и аренды. Работа адвоката или прокурора куда многообразнее.

Тест Тьюринга универсальный. Специализированный - это работа калькулятора. Эдак и попугая с узким набором фраз можно признать в узком смысле интеллектом.

Нет, одно из кардинальных отличий человека это способность обучаться самостоятельно по одному учебнику, а не натаскивание командой или использование все мощи поисковых алгоритмов типа гугла. Человек сам программирует свою нейросеть, машина на такое не способна. Пусть попробует поработать как Ландау в тюрьме, где он в тяжелейших условиях работал над теоретической физикой как обычно внутри своей головы - даже книг не было. Открывать новое, изобретать, делать рацпредложения из своей головы без гугла и помощи экспертов боты не могут.

Именно, что отсутствует. Первые два вообще не обучаемы,

а третий: