Dirbtinis intelektas
- Marius Urbelis
- pradedantis
- Posts: 180
- Joined: 2008-10-14 17:01
Intelektas (lot. intellectus – suvokimas, prasmė) arba protas – gebėjimas mokytis ir išmokti, susivokti naujose situacijose, atskleisti reiškinių sąsają. Kitaip – atpažinti sąryšius ir rasti optimalų problemos sprendimą.
Pasireiškia kaip individo gebėjimas spręsti klausimus remiantis abstrakcijomis ir bendrosiomis žiniomis, įgytomis neformaliai bendraujant su aplinka.
Vienoje knygoje apie informatiką skaičiau, kad kažkokie Japonų mokslininkai paskelbė naują ambicingą projektą - sukurti naujos kartos kompiuterį dirbtinio intelekto pagrindu. Tačiau projektas tyliai buvo nutrauktas. Nejaugi iš tikro taip sunku sprogramuoti programą, kuri mokytūsi tarim bandymų klaidų metodu tarkim išlikimo ar dauginimosi požiūriu. Didžiosios valstybės tam turėtų skirti įpatinga dėmesį, nes to nedaryti tai tas pats kas laukti, kol kokiam Irane būtų sukurta naujo tipo atominė bomba. O apie tai net kalbos negirdžiu, galbūt tai yra slepiama...
Pasireiškia kaip individo gebėjimas spręsti klausimus remiantis abstrakcijomis ir bendrosiomis žiniomis, įgytomis neformaliai bendraujant su aplinka.
Vienoje knygoje apie informatiką skaičiau, kad kažkokie Japonų mokslininkai paskelbė naują ambicingą projektą - sukurti naujos kartos kompiuterį dirbtinio intelekto pagrindu. Tačiau projektas tyliai buvo nutrauktas. Nejaugi iš tikro taip sunku sprogramuoti programą, kuri mokytūsi tarim bandymų klaidų metodu tarkim išlikimo ar dauginimosi požiūriu. Didžiosios valstybės tam turėtų skirti įpatinga dėmesį, nes to nedaryti tai tas pats kas laukti, kol kokiam Irane būtų sukurta naujo tipo atominė bomba. O apie tai net kalbos negirdžiu, galbūt tai yra slepiama...
Arba tokie dalykai yra visiškai slepiami arba dar niekas jų nesukūrė. Aš likčiau prie tos nuomonės, kad dar niekam nepavyko to padaryti. Juk dar tik neseniai atsirado projektas Elbot, kuris tik sugeba šnekėtis su žmogumi ir tai jis dar turi didžiulį kiekį minusų. O padaryti tokį patį projektą, kad jis dar ir mokytųsi ir savo klaidas taisytų ir programinį savo kodą valdytų yra tikrai labai sunku ir reikia genialaus proto galinčio sugalvoti kaip įvykdyti tokius dalykus. Juk dabartinė tranzistorinė procesorių sistema yra labai sudėtingas variantas loginiam mastymui, procesorius viską mato tik dvejetaine sistema. Galbūt kai pereisime prie kvantinių procesorių kurie remsis elementariosiomis dalelėmis bus truputį lengviau sukurti kompiuterį kuris pats savyje turėtų dalį logikos ir kažkiek mastytų pats, o ne tik pagal žmogaus nustatytus algoritmus. Tačiau, kaip jau minėjau, tam reikia genialių kompiuterių inžinierių ir genialių programuotojų.
Noreciau tamstai papriestarauti - netgi ir kvantiniai kompiuteriai dirbs tik pagal zmoniu uzprogramuotus kvantinius algoritmus.ezg wrote: Galbūt kai pereisime prie kvantinių procesorių kurie remsis elementariosiomis dalelėmis bus truputį lengviau sukurti kompiuterį kuris pats savyje turėtų dalį logikos ir kažkiek mastytų pats, o ne tik pagal žmogaus nustatytus algoritmus.
Pvz.: keletas kvantiniu algoritmu jau zinomu siai dienai:
http://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_algorithm
Taip yra todel, kad kvantinis kompiuteris sukurtas remiantis kvantines mechanikos desniais ir del to turi buti "kvant-mechaniskai" uzprogramuotas kiekvienai uzduociai atlikti. Aisku, kadangi kvantinio PC architektura yra is esmes paraleline, todel tai igalina isspresti kai kuriuos sudetingus uzdavinius labai greitai, kas dabartiniams kompams yra praktiskai neikandama (pvz. greitas labai dideliu skaiciu faktorizavimas). Bet tam, kad kvantinis PC galetu gerokai paspartinti skaiciavimus/programa,-> turi buti rastas problemos sprendimo paralelinis algoritmas. Kuriu deja nezinome visiems uzdaviniams.
http://en.wikipedia.org/wiki/Parallel_algorithm
Pvz. vienas is isdaviniu, kuri sunku paralelizuoti (ir atitinkamai sunku pateikti kvantiniam kompiuteriui ji isspresti) yra skaiciaus PI iki norimo tikslumo radimas. Taip yra todel, kad skaiciaus PI radimo algoritmai daznai yra iteraciniai - kiekvienas algoritmo zingsnis naudoja duomenis, kurie buvo apskaiciuoti buvusio zingsnio metu. Todel is principo visus iteracinius algoritmus bus sunku perrasyti/sugalvoti kvantiniam kompiuteriui.
Ačiū už pataisymus. Tavo pateikta informacija man labai pravers. Dėkuisenis wrote:Noreciau tamstai papriestarauti - netgi ir kvantiniai kompiuteriai dirbs tik pagal zmoniu uzprogramuotus kvantinius algoritmus.ezg wrote: Galbūt kai pereisime prie kvantinių procesorių kurie remsis elementariosiomis dalelėmis bus truputį lengviau sukurti kompiuterį kuris pats savyje turėtų dalį logikos ir kažkiek mastytų pats, o ne tik pagal žmogaus nustatytus algoritmus.
Pvz.: keletas kvantiniu algoritmu jau zinomu siai dienai:
http://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_algorithm
Taip yra todel, kad kvantinis kompiuteris sukurtas remiantis kvantines mechanikos desniais ir del to turi buti "kvant-mechaniskai" uzprogramuotas kiekvienai uzduociai atlikti. Aisku, kadangi kvantinio PC architektura yra is esmes paraleline, todel tai igalina isspresti kai kuriuos sudetingus uzdavinius labai greitai, kas dabartiniams kompams yra praktiskai neikandama (pvz. greitas labai dideliu skaiciu faktorizavimas). Bet tam, kad kvantinis PC galetu gerokai paspartinti skaiciavimus/programa,-> turi buti rastas problemos sprendimo paralelinis algoritmas. Kuriu deja nezinome visiems uzdaviniams.
http://en.wikipedia.org/wiki/Parallel_algorithm
Pvz. vienas is isdaviniu, kuri sunku paralelizuoti (ir atitinkamai sunku pateikti kvantiniam kompiuteriui ji isspresti) yra skaiciaus PI iki norimo tikslumo radimas. Taip yra todel, kad skaiciaus PI radimo algoritmai daznai yra iteraciniai - kiekvienas algoritmo zingsnis naudoja duomenis, kurie buvo apskaiciuoti buvusio zingsnio metu. Todel is principo visus iteracinius algoritmus bus sunku perrasyti/sugalvoti kvantiniam kompiuteriui.
Na nieks nuo kieno matyt neslepia, nes 'bandymu-klaidu' (aka. evoliucinis) metodas yra labai placiai pritaikytas ivairiems uzdaviniams atlikti.Marius Urbelis wrote: Nejaugi iš tikro taip sunku sprogramuoti programą, kuri mokytūsi tarim bandymų klaidų metodu tarkim išlikimo ar dauginimosi požiūriu. Didžiosios valstybės tam turėtų skirti įpatinga dėmesį, nes to nedaryti tai tas pats kas laukti, kol kokiam Irane būtų sukurta naujo tipo atominė bomba. O apie tai net kalbos negirdžiu, galbūt tai yra slepiama...
http://en.wikipedia.org/wiki/Genetic_algorithm
http://en.wikipedia.org/wiki/Genetic_programming
Na idomiausia tai, kad genetinio programavimo pagalba jau dabar pasiekta rezultatu, kurie yra palyginami (ar net geresni) uz zmoniu sugalvotus sprendimus (kai buvo apseita be genetinio programavimo):
http://www.genetic-programming.com/huma ... itive.html
Taigi net dabar jau yra 36 AI (genetinio programavimo) pagalba pasiekti rezultatai, kurie konkuruoja su zmoniu sugalvotais.
Todel juokinga butu kalbeti, kad kazkas kazka slepia - ne. Paprasciausiai sitiek metodai veikia gerai kai dirbama labai tikslingai - kai norima kad genetinis algoritmas issprestu viena ar kita uzdavini/problema. Bet kai reikalas eina apie "tikra" dirbtini intelekta, tai paprasciausiai niekas nezino kaip ta padaryt - t.y. kaip uzprogramuoti ta genetini algoritma.
http://en.wikipedia.org/wiki/Strong_AI
Taigi mokslininkai irgi dirba ta linkme, tik labai jau miglotas sis uzdavinys,- kai kurie abejoja ar is vis galima toki AI sukurti.
Mat kompas - yra grieztas deterministinis aparatas, ir neaisku ar galima kazkaip intelekta (jo atsiradima) aprasyti grieztom deterministinem taisyklem ar ne...
O ar galimą programą, kuri virtualiai simuliuotų realių neuronų veiklą galingame kompiuteryje, sukurti be iteracinių algoritmų pagalbos? Jei tai neįmanoma, tuomet kalbos, jog atsiradus galingiems kvantiniams kompiuteriams bus galima virtualiai simuliuoti smegenų veiklą, gaunasi kaip ir nelabai pasvertos?Senis wrote:Todel is principo visus iteracinius algoritmus bus sunku perrasyti/sugalvoti kvantiniam kompiuteriui.
Lieka kita teorinė galimybė: strong AI algoritmus bandyti "sukergti" su kitais algoritmais.Senis wrote:http://en.wikipedia.org/wiki/Strong_AI
Taigi mokslininkai irgi dirba ta linkme, tik labai jau miglotas sis uzdavinys,- kai kurie abejoja ar is vis galima toki AI sukurti.
Mat kompas - yra grieztas deterministinis aparatas, ir neaisku ar galima kazkaip intelekta (jo atsiradima) aprasyti grieztom deterministinem taisyklem ar ne...
Beje, man įdomi skeptikų nuomonė apie "kinų kambario" argumentą. Rimtas Jums tas argumentas atrodo, ar nerimtas?
Priklauso nuo algoritmoSvetimas wrote:O ar galimą programą, kuri virtualiai simuliuotų realių neuronų veiklą galingame kompiuteryje, sukurti be iteracinių algoritmų pagalbos? Jei tai neįmanoma, tuomet kalbos, jog atsiradus galingiems kvantiniams kompiuteriams bus galima virtualiai simuliuoti smegenų veiklą, gaunasi kaip ir nelabai pasvertos?
Jei kalbame apie neuroninį tinklą, tai paralelizacija priklauso nuo jungčių išdėstymo. Klasikiniame feedforward tinkle galima paralelizuoti skaičiavimą kiekviename lygyje, atskirai apdorojant kiekvieno tame lygyje esančio neurono skaičiavimus, tačiau lygiai turi būti skaičiuojami nuosekliai, vienas po kito. Sudėtingesniuose modeliuose su kitokiu jungčių išdėstymu paralelizavimas gali būti neįmanomas ar dar labiau ribotas.
- MaikUniversum
- senbuvis
- Posts: 1207
- Joined: 2008-09-27 21:58
- Location: Vilnius
Manau, kad Mariaus Urbelio intelektas yra dirbtinis
Nezinau.Svetimas wrote: O ar galimą programą, kuri virtualiai simuliuotų realių neuronų veiklą galingame kompiuteryje, sukurti be iteracinių algoritmų pagalbos?
Tokiu atveju - tokios kalbos gali buti perdetos. Kita vertus algoritmai gali buti misrus (kaip minejo RB) -Svetimas wrote: Jei tai neįmanoma, tuomet kalbos, jog atsiradus galingiems kvantiniams kompiuteriams bus galima virtualiai simuliuoti smegenų veiklą, gaunasi kaip ir nelabai pasvertos?
dali algoritmo galbut galima paralelizuoti (ir atitinkamai ta dali perduoti vykdyti kvantiniam kompui), o kita iteracine dali - galbut paleisti per superkompiuteri.
Pvz.: paimkime skaiciu faktorizavimo kvantini algoritma:
http://en.wikipedia.org/wiki/Shor%27s_algorithm
Jis irgi nera visiskai paralelinis, o sukomponuotas is 2 daliu, is kuriu viena dalis (funkcijos periodo nustatymas) yra skirta kvantiniam kompui. Gi kita dali- gali vykdyti dabartinis kompas.
Taigi norint paspartinti programa kvantinio kompo pagalba, pakanka, kad DALIS algoritmo butu paralelizuota ir perduota kvantiniam kompui vykdyti.
Aisku, kad panasus klausimas lieka - ar imanoma sugalvoti tokia paraleline simuliacijos dali / ir ar ta dalis sugebes gerokai paspartinti visa algoritma ? Atsakymo as nezinau.
Kas liecia tiuringo testa - as asmeniskai laikau ji nerimtu. Mano galva - moketi generuoti blevyzgas ir moketi galvoti - yra skirtingi dalykai.Svetimas wrote: Beje, man įdomi skeptikų nuomonė apie "kinų kambario" argumentą. Rimtas Jums tas argumentas atrodo, ar nerimtas?
Turėjau galvoje ne Tiuringo testą, o nuomonę, kad AI negali būti suprantantis savo mintis, sąmonę turintis intelektas iš principo.Senis wrote:Kas liecia tiuringo testa - as asmeniskai laikau ji nerimtu.
O jeigu nelygintumėme kalno su kupsteliu, t.y. savo mąstymo su primityviais botais, veikiančiais sintaksinių algoritmų pagrindu, bet žiūrėtumėm iš principinės pusės? Kokie būtų argumentai, kad "mokėjimas galvoti" nėra mechaniškas "blevyzgų generavimas" tik, aišku, daug daug subtilesniame lygyje?Senis wrote:Mano galva - moketi generuoti blevyzgas ir moketi galvoti - yra skirtingi dalykai.
Na tai gal principinis skirtumas tarp mastymo ir tu botu ir yra tas, kad mastymas - semantinis procesas, o botu algoritmai - sintaksiniai, huh ?Svetimas wrote:O jeigu nelygintumėme kalno su kupsteliu, t.y. savo mąstymo su primityviais botais, veikiančiais sintaksinių algoritmų pagrindu, bet žiūrėtumėm iš principinės pusės? Kokie būtų argumentai, kad "mokėjimas galvoti" nėra mechaniškas "blevyzgų generavimas" tik, aišku, daug daug subtilesniame lygyje?Senis wrote:Mano galva - moketi generuoti blevyzgas ir moketi galvoti - yra skirtingi dalykai.
Manau norint sukurti tikra AI, reiketu tam reikalui sukurti semantini algoritma. T.y. AI turi tureti gebejima savarankiskai interpretuoti informacija, bei tureti galimybe automatiskai tobulinti informacijos interpretavimo algoritmus. Zodziu per sunku klausima cia uzdavei - as pasuoju
Vat čia ir problema, kad niekas dorai nežino, kas per dalykas yra ta semantika. O iš čia jau nebetoli iki spekuliacijų, kad be kokios nors "sielos" buvimo semantika neįmanoma. Kadangi aš su tokiomis spekuliacijomis nesutinku ir taipogi manau, kad sintaksinių algoritmų (tokiais aš laikau algoritmus suprogramuotus įprastinėmis programavimo kalbomis, tokiomis kaip C++ ir pan.) pagalba įmanoma virtualiai modeliuoti neuronų veiklą (trūksta tik kompiutero pajėgumų ir kitų resursų), tai esu linkęs manyti, kad "išlaužti" iš sintaksinių algoritmų semantiką, iš principo įmanoma.senis wrote:Na tai gal principinis skirtumas tarp mastymo ir tu botu ir yra tas, kad mastymas - semantinis procesas, o botu algoritmai - sintaksiniai, huh ?
Tuomet yra du keliai:
1) galvoti, kad semantika yra kažkia metafizika ir dėl to sėdėti aklavietėje;
2) galvoti, kad semantiniai procesai yra fizikiniai procesai, ir remiantis šita paradigma, bandyti tuos procesus žmogaus smegenyse kažkaip sumodeliuoti.
2-asis variantas, žinoma, atrodo beprotiškai drąsus, turint galvoje, kad vien jau labai nedidelės nervinių ląstelių sankaupos veiklai modeliuoti, reikėtų galingo šiuolaikinio superkompiuterio, o nervinėse ląstelėse vykstantys procesai dar nėra iki galo ištirti ir gali kilti įvairiausių problemų su tinkamu jų atkartojimu modeliuose. Na, bet tai juk, manau, vis tiek geriau negu nieko. Ar ne?
1) galvoti, kad semantika yra kažkia metafizika ir dėl to sėdėti aklavietėje;
2) galvoti, kad semantiniai procesai yra fizikiniai procesai, ir remiantis šita paradigma, bandyti tuos procesus žmogaus smegenyse kažkaip sumodeliuoti.
2-asis variantas, žinoma, atrodo beprotiškai drąsus, turint galvoje, kad vien jau labai nedidelės nervinių ląstelių sankaupos veiklai modeliuoti, reikėtų galingo šiuolaikinio superkompiuterio, o nervinėse ląstelėse vykstantys procesai dar nėra iki galo ištirti ir gali kilti įvairiausių problemų su tinkamu jų atkartojimu modeliuose. Na, bet tai juk, manau, vis tiek geriau negu nieko. Ar ne?
Aisku kad geriau negu nieko. Bet manau kad ne tu pirmas iskelei sia ideja,- zmones seniai jau krapstosi su dirbtiniais neuroniniais tinklais. Kol kas jie tinka tik labai konkreciom uzduotim - pvz. zmoniu veidu atpazinimas/identifikavimas is nuotrauku. Taip yra todel, kad dirbtiniam neuroniniam tinklui turi buti keliami labai aiskus reikalavimai ir pateikiami konkretus pavyzdziai, pagal kuriuos jis save apsimokina.
Beda tikiausiai ta, kad skaiciavimo galingumui priartejus prie reikiamos ribos kai mes galesime paimti milijonus neuronu,- bus dar kebliau suprasti, KAIP apmokinti tuos dirbtinius neuroninius tinklus.
T.y. esminiai klausimai kuriant "strong AI" dirbtiniu neuroniniu tinklu pagrindu:
1. Kokia struktura parinkti neuroniniam tinklui ? (visi dabartiniai neuroniniai tinklai yra sumodeliuojami A-Priori)
2. Kokia informacija pateikti dirbtinio neuroninio tinklo apmokymui i input registrus ?
3. Kaip ta input informacija tinkamai uzkoduoti ?
4. Kokiu signalu tiketis ir kaip juos interpretuoti is to neuroninio tinklo output mazgu ?
Manau i suos klausimus "strong AI" atveju atsakymai nezinomi, nes smegenu veikla dar nera gerai istirta.
Taigi kol kas neturime is vis smegenu veiklos pilno modelio, kuri butu galima perkelti i kompa, t.y. algoritmizuoti.
Is kitos puses - is vis neaisku ar iki "strong AI" atves BUTENT dirbtiniai neuroniniai tinklai. Mat jei paziureti placiau - AI algoritmu yra begales,- dirbtiniai neuroniniai tinklai (DNT) yra tik vienas algoritmas is daugelio. Pvz.: tai ir mano mineti genetiniai algoritmai ir "swarm intelligence"- http://en.wikipedia.org/wiki/Swarm_intelligence
Ir aibes, aibes kitu. Kodel jus nusprendete, kad prie "strong AI" atves butent - DNT - as nezinau.
Pilnai gali buti, kad prie "strong AI" atves keliu algoritmu kompozicija. O galbut koks nors is principo naujas algoritmas, kurio kol kas nezinome. O galbut raktas kitur - galbut "strong AI" vystymuisi reikia pradziai sukurti tinkama virtualia aplinka su savom taisyklem ir algoritmais- juk biologinis protas (zmoniu atveju) vystesi ne siaip vakuume, o aplinkoje pilnoje stimulu ir kitokiu bedu Tai gal ir "strong AI" sukurimui reikia kazkokios vystymuisi palankios aplinkos ?
Na tai tiek minciu, tenorejau su antra pastraipa pasakyti, kad neverta uzsiciklinti vien tik ant dirbtiniu neuroniniu tinklu algoritmu
Beda tikiausiai ta, kad skaiciavimo galingumui priartejus prie reikiamos ribos kai mes galesime paimti milijonus neuronu,- bus dar kebliau suprasti, KAIP apmokinti tuos dirbtinius neuroninius tinklus.
T.y. esminiai klausimai kuriant "strong AI" dirbtiniu neuroniniu tinklu pagrindu:
1. Kokia struktura parinkti neuroniniam tinklui ? (visi dabartiniai neuroniniai tinklai yra sumodeliuojami A-Priori)
2. Kokia informacija pateikti dirbtinio neuroninio tinklo apmokymui i input registrus ?
3. Kaip ta input informacija tinkamai uzkoduoti ?
4. Kokiu signalu tiketis ir kaip juos interpretuoti is to neuroninio tinklo output mazgu ?
Manau i suos klausimus "strong AI" atveju atsakymai nezinomi, nes smegenu veikla dar nera gerai istirta.
Taigi kol kas neturime is vis smegenu veiklos pilno modelio, kuri butu galima perkelti i kompa, t.y. algoritmizuoti.
Is kitos puses - is vis neaisku ar iki "strong AI" atves BUTENT dirbtiniai neuroniniai tinklai. Mat jei paziureti placiau - AI algoritmu yra begales,- dirbtiniai neuroniniai tinklai (DNT) yra tik vienas algoritmas is daugelio. Pvz.: tai ir mano mineti genetiniai algoritmai ir "swarm intelligence"- http://en.wikipedia.org/wiki/Swarm_intelligence
Ir aibes, aibes kitu. Kodel jus nusprendete, kad prie "strong AI" atves butent - DNT - as nezinau.
Pilnai gali buti, kad prie "strong AI" atves keliu algoritmu kompozicija. O galbut koks nors is principo naujas algoritmas, kurio kol kas nezinome. O galbut raktas kitur - galbut "strong AI" vystymuisi reikia pradziai sukurti tinkama virtualia aplinka su savom taisyklem ir algoritmais- juk biologinis protas (zmoniu atveju) vystesi ne siaip vakuume, o aplinkoje pilnoje stimulu ir kitokiu bedu Tai gal ir "strong AI" sukurimui reikia kazkokios vystymuisi palankios aplinkos ?
Na tai tiek minciu, tenorejau su antra pastraipa pasakyti, kad neverta uzsiciklinti vien tik ant dirbtiniu neuroniniu tinklu algoritmu
Dabar tiksliai nepamenu ir neberandu, bet kažkada-seniai-kai-pats-žaidžiau-su-šitais-dalykais lyg ir teko skaityti apie eksperimentus su NN, kurių struktūra apmokymo metu gali kisti (t. y. briaunos gali atsirasti arba išnykti). Bet dabar labai tvirtai nedrįsčiau ginčytis, nes taip iš lempos nė nesugalvoju, kaip tai padoriai realizuoti būtų galima.senis wrote:1. Kokia struktura parinkti neuroniniam tinklui ? (visi dabartiniai neuroniniai tinklai yra sumodeliuojami A-Priori)
O kas taip nusprendė? Tiesiog jie čia buvo pateikti kaip pavyzdys nagrinėjant algoritmų paralelizaciją.senis wrote:Kodel jus nusprendete, kad prie "strong AI" atves butent - DNT - as nezinau.
Tačiau šiaip NN turi tą privalumą, kad tai (turbūt ) yra smegenų modelis, todėl teoriškai galbūt įmanoma jo pagalba sukurti „strong AI“ net iki galo neišsiaiškinus, kaip veikia smegenys. Kitokie metodai greičiausiai reikalautų visų pirma suprasti, kas gi yra tas intelektas, o tik tada jį kurti.
Na is principo sutinku- sakykim NN struktura galbut butu galima vystyti su genetiniais algoritmais (arba kazkaip kitaip).RB wrote: Dabar tiksliai nepamenu ir neberandu, bet kažkada-seniai-kai-pats-žaidžiau-su-šitais-dalykais lyg ir teko skaityti apie eksperimentus su NN, kurių struktūra apmokymo metu gali kisti (t. y. briaunos gali atsirasti arba išnykti). Bet dabar labai tvirtai nedrįsčiau ginčytis, nes taip iš lempos nė nesugalvoju, kaip tai padoriai realizuoti būtų galima.
O kaip kiti like 3 klausimai ?
Jei as supratau teisingai, tai nusprende Svetimas (as jam ir oponavau, ne jums )-RB wrote: O kas taip nusprendė? Tiesiog jie čia buvo pateikti kaip pavyzdys nagrinėjant algoritmų paralelizaciją.
Aisku galbut jis neturejo galvoje NN galvodamas apie smegenu modeliavima, bet tada as is vis nezinau ka konkreciai jis turejo galvojeSvetimas wrote: 2) galvoti, kad semantiniai procesai yra fizikiniai procesai, ir remiantis šita paradigma, bandyti tuos procesus žmogaus smegenyse kažkaip sumodeliuoti.
Nezinau, nezinau. As asmeniskai jokiu privalumu NN neiziuriu.RB wrote: Tačiau šiaip NN turi tą privalumą, kad tai (turbūt ) yra smegenų modelis, todėl teoriškai galbūt įmanoma jo pagalba sukurti „strong AI“ net iki galo neišsiaiškinus, kaip veikia smegenys. Kitokie metodai greičiausiai reikalautų visų pirma suprasti, kas gi yra tas intelektas, o tik tada jį kurti.
Del to kad nemazai AI algoritmu sumodeliuoti pagal gamtoje veikiancius procesus,- pvz. genetiniai algoritmai, arba kad ir dirbtinio imuniteto algoritmai-
http://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_immune_system
Tai man atrodo netinkamas argumentas manyti, kad NN yra "tinkamiausias kandidatas" i "strong AI" modeliavima vien del to, kad apraso intelekto "monopoli" - smegenis. Tokiu budu mes kaip ir uzkertame kelia kitokiems intelekto tyrimams. O reikia jausti skirtuma, kad informatika,- tai nera kokia fizika.
Su algoritmais kiek kitaip. Jie vertinami pagal savo efektyvuma uzduociai pasiekti, o ne pagal tai "ant kiek tinkamai replikuoja gamtos/organizmo procesus".
Todel as manau, kad budas - simuliuoti smegenis NN pagalba norint sukurti tikra AI- yra ko gero tik vienas is daugelio - ir cia visiskai neaisku ar sis budas yra tinkamiausias ir ar jis kur nors nuves.
Jie aktualūs kuriant „strong AI“ bet kokiu metodu, tai nėra vien NN problemos. Atsakę į juos, ko gero, atsidursime gerokai arčiau „strong AI“ sukūrimo, nei esame dabarsenis wrote:O kaip kiti like 3 klausimai ?
Neužkertame, tai tik vienas iš būdų. Tačiau jo privalumas yra tas, kad jis bando modeliuoti struktūra, kuri, kaip žinome, pasižymi intelektu. Ar tas modelis tinkamas ir ar pakankamas (t. y. ar užtenka vien smegenų intelektui atsirasti) – kitas klausimas. Tačiau tai yra privalumas. Jis nereiškia nei kad šitas metodas efektyviausias, nei kad jis apskritai bus sėkmingas (iki šiol neturime efektyvių sparnais mojuojančių lėktuvų ir tik neseniai robotai ėmė padoriai bėgioti ant kojų, o ne ratais važinėti), tačiau jis yra palyginti lengvai įgyvendinamas, nes yra tikimybė, jog pavyks sukurti „strong AI“ iki galo nesupratus, kaip veikia natūralus intelektas. Kiti metodai nemodeliuoja struktūros, pasižyminčios intelektu, taigi, tokia tikimybė nykstamai maža.senis wrote:Tai man atrodo netinkamas argumentas manyti, kad NN yra "tinkamiausias kandidatas" i "strong AI" modeliavima vien del to, kad apraso intelekto "monopoli" - smegenis. Tokiu budu mes kaip ir uzkertame kelia kitokiems intelekto tyrimams.