AI религия

[renderator]

Мы еще с базовыми принципами ИИ не разобрались как следует а вы уже за распознавание образов взялись=)

Я подумал, что Вы знакомы с базовыми принципами.(Если нет могу рассказать в общих чертах, кстати может и у Вас чего узнаю).

Зачем же хранить ракурсы? Достаточно хранить 3Д-модель.

Угу. Если учесть что глаза видят 2D проекции предметов а не 3D модели...

Ну это еще неизвестно кто мяукнул попугай, человек, кошка или еще кто-нибудь. Однако если это выглядит как кошка и мяукает как кошка - то вероятнее всего что это таки кошка.

Как выглядит чёрная кошка в чёрной комнате в абсолютной темноте?

Перезаписываться новой - значит старая будет удалена. Определить так же - последнее время доступа к носителю с серийным уникальным номером такимто - у кого более раннее.

То есть будем просто напросто безусловно удалять всю старую информацию? Будем заново учиться видеть, ходить, считать и т.д?

Вам нужен микрокалькулятор или вы по старинке привыкли на бумажечке? А компьютер?

Вы чего там калькулятор с компьютером пытаетесь заново изобрести по второму разу? Не надо, Gaad, боюсь Вас уже опередили.

Простите недопонял. Хотя в христиантсве Бог и мыслится триединым (что вовсе кстати не означает что он составная сущность), то в иудаизме или исламе к примеру это не так.

А что Вас смутило? Гештальт он на то и гештальт, что у каждого свой.
Что дорисует папуас увидев переднее колесо велосипеда, стоящего за забором?

[Gaad]

Я подумал, что Вы знакомы с базовыми принципами.(Если нет могу рассказать в общих чертах, кстати может и у Вас чего узнаю).

Если вы знакомы то почему до сих пор не создали ИИ который бы обладал самосознанием?

Угу. Если учесть что глаза видят 2D проекции предметов а не 3D модели...

На мониторе вы, строго говоря, видите также не 3Д модель а ее проэкцию на плоскость оного. Из 2Д-проэкций можно построить 3Д-модель если будет достаточное к-во ракурсов а затем, проэктируя эту модель на различные плоскости будем искать наиболее полное совпадение ее с изображением на светочувствительной матрице. Основываясь на некоторых уже известных данных об этом изображении (цвет, фактура поверхности) мы сможем провести первоначальный отсев подавляющего большинства других моделей сократив таким образом время поиска с проэктированием.

Как выглядит чёрная кошка в чёрной комнате в абсолютной темноте?

Тогда недостаточно данных о том есть ли она там или ее нет. Если из другого достоверного источника мы получили сведения что она там есть (вероятность ее нахождения там равна степени доверия источнику) значит будем исходить из этого пока не будет обнаружено обратное. Во всех остальных случаях основываемся на том что ее там нет.

То есть будем просто напросто безусловно удалять всю старую информацию? Будем заново учиться видеть, ходить, считать и т.д?

Вы заставляете меня возвращаться к уже ранее написанному. Вам что доставляет удовольствие ходить кругами?

Вы чего там калькулятор с компьютером пытаетесь заново изобрести по второму разу? Не надо, Gaad, боюсь Вас уже опередили.

Что навело вас на такую мысль?

А что Вас смутило? Гештальт он на то и гештальт, что у каждого свой.Что дорисует папуас увидев переднее колесо велосипеда, стоящего за забором?

Понятия не имею. Спросите у него

[renderator]

Если вы знакомы то почему до сих пор не создали ИИ который бы обладал самосознанием?

Сегодняшние технологии изготовления микрочипов не позволяют НС с таким кол-вом нейронов. Ждем развития бионики.

На мониторе вы, строго говоря, видите также не 3Д модель а ее проэкцию на плоскость оного. Из 2Д-проэкций можно построить 3Д-модель если будет достаточное к-во ракурсов а затем, проэктируя эту модель на различные плоскости будем искать наиболее полное совпадение ее с изображением на светочувствительной матрице. Основываясь на некоторых уже известных данных об этом изображении (цвет, фактура поверхности) мы сможем провести первоначальный отсев подавляющего большинства других моделей сократив таким образом время поиска с проэктированием.

Ну чего-то вы уже программированием занялись вместо Вашего ИИ.
Предлагаете каждый раз ИИ обходить вокруг предмет прежде чем его взять?

Тогда недостаточно данных о том есть ли она там или ее нет. Если из другого достоверного источника мы получили сведения что она там есть (вероятность ее нахождения там равна степени доверия источнику) значит будем исходить из этого пока не будет обнаружено обратное. Во всех остальных случаях основываемся на том что ее там нет.

Гм, ну и будет Ваша НС там стоять и отказываться вообще что-либо делать, пока у нее не сядет аккумулятор.

Вы заставляете меня возвращаться к уже ранее написанному.
Вам что доставляет удовольствие ходить кругами?

Сравните Ваше с моим:

Зацикливания можно избегать если наделить нейроны в НС "утомляемостью". Скажем, с течением времени неподкрепляемая периодически информация может стираться принудительной установкой всех весов до нуля, заодно будет освобождаться место от информации, которая стала не нужна.

Хочу понять в чем у Вас отличие от этого? Если не в чем то зачем нужны носители?

Что навело вас на такую мысль?

То, что Вы начинате решать за НС, что она должна сама была решить.

Понятия не имею. Спросите у него

Не велосипед.

[Gaad]

Сегодняшние технологии изготовления микрочипов не позволяют НС с таким кол-вом нейронов. Ждем развития бионики.

Ну да ну да - вечная отмазка.

Предлагаете каждый раз ИИ обходить вокруг предмет прежде чем его взять?

Предлагаю наконецто взять эту вашу черную кошку за хвост - пусть только мяукнет (если она конечно не царапается и не кусается)

Гм, ну и будет Ваша НС там стоять и отказываться вообще что-либо делать, пока у нее не сядет аккумулятор.

Недостаток данных наоборот должен стимулировать ее к исследовательской деятельности а не к философствованию на голом месте сродни схоластике.

Хочу понять в чем у Вас отличие от этого? Если не в чем то зачем нужны носители?

По большому счету отличий нет. А носители нужны для того чтобы разгрузить оперативную память вашего ИИ и таким образом увеличить общее число доступных нейронов. И еще нам надо стараться сохранить максимальный массив данных который только возможно для того чтобы ИИ смог строить более точные заключения.

То, что Вы начинате решать за НС, что она должна сама была решить.

Проэктируя ИИ мы должны заложить основополагающие принципы на основе которых он должен работать. В данном случае мы стреимся к тому чтобы ИИ мыслил рационально. Разве проэктируя микрокалькулятор или компьютер мы не продумываем всю логику его работы? Для того чтобы он считал так как нам нужно но делал это быстрее и эффективнее нас.

Не велосипед.

Где же вы живого папуаса то откопали в столь поздний час, позвольте полюбопытствовать

[Айвар]

Гм..Вы меня озадачили с формулировкой.
Пусть будет религия = принятие утверждений на веру неподкрепленное эмпирически.
Если что не так дайте свою.

Религия это общность людей, признающих Бога и соблюдающих Его заповеди, которые получены через Его провидцев или Спасителя.

В отношении же вашего тезиса6 я приведу выдержку из средневековой логики. Я надеюсь, что вы поймете то, что я хочу этим сказать.

Правил, необходимых для соблюдения в корректном силлогизме, как минимум восемь. 1. В силлогизме должно быть три термина, не больше и не меньше. 2. Один термин не может иметь объем больший в заключении, чем в посылке. 3. Средний термин должен быть подан во всем объеме хотя бы раз. 4. Средний термин не может подменять собой термины заключения. 5. Из двух негативных посылок не следует ничего. 6. Из двух утвердительных посылок нельзя получить отрицательный вывод. 7. Если одна из посылок негативная или частная, негативным и частным будет также и вывод. 8. Одна из посылок должна быть универсальная.
Очевидно отсюда, что соблюдение этих правил гарантирует логическую корректность силлогизма, оставляя за скобками вопрос об истинности вывода. Вывод будет верным, если верны посылки. Выводы, по мнению схоластов, истинны, если посылки самоочевидны или получены из непосредственного опыта. Абстрагируясь от гносеологических проблем получения посылок, их отношения к выводам суммированы двумя формулами: 1. Из истинного не следует ничего, кроме верного. 2. Из ложного следует все, что угодно. Последнюю формулу проиллюстрируем примером. Положим, сегодня 25 декабря 1994 года. Я говорю: сегодня 26 декабря 1994 года. Ясно, что это ложь. Но также ясно будет истиной, что "сегодня не 27 декабря 1994 года".

[renderator]

Ну да ну да - вечная отмазка.

Не вечная. Делать при сегодняшних технологиях нейросеть с кол-вом нейронов как у человека все равно что несколько лет назад попытаться собрать сегодняшний комп на триодах - выгоднее подождать несколько лет.

Предлагаю наконецто взять эту вашу черную кошку за хвост - пусть только мяукнет (если она конечно не царапается и не кусается)

А еще и всю мебель которая там стоит. И каждую обойти вокруг при всесозможных освещениях и ракурсах.

Недостаток данных наоборот должен стимулировать ее к исследовательской деятельности а не к философствованию на голом месте сродни схоластике.

Не получится. Вы ей запретили принимать решения, пока у нее не будет достаточно данных. Вот и будет бездействовать.

А носители нужны для того чтобы разгрузить оперативную память вашего ИИ и таким образом увеличить общее число доступных нейронов. И еще нам надо стараться сохранить максимальный массив данных который только возможно для того чтобы ИИ смог строить более точные заключения.

Ага и каждый раз обрабатывать весь этот сумашедший массив данных, да и еще и на таком тормознутом виде памяти как носитель.

Проэктируя ИИ мы должны заложить основополагающие принципы на основе которых он должен работать. В данном случае мы стреимся к тому чтобы ИИ мыслил рационально. Разве проэктируя микрокалькулятор или компьютер мы не продумываем всю логику его работы? Для того чтобы он считал так как нам нужно но делал это быстрее и эффективнее нас.

Он и так будет работать быстрее и эффективнее нас так как нейронов у него больше и неограниченный срок жизни. Нефиг ему помогать - это его работа думать - для этого мы его и создаем - вот пусть сам и думает.

Где же вы живого папуаса то откопали в столь поздний час, позвольте полюбопытствовать

А что они вымерли?

[renderator]

Религия это общность людей, признающих Бога и соблюдающих Его заповеди, которые получены через Его провидцев или Спасителя.

Впечатлило. Что такое Бог?

[Gaad]

Не вечная. Делать при сегодняшних технологиях нейросеть с кол-вом нейронов как у человека все равно что несколько лет назад попытаться собрать сегодняшний комп на триодах - выгоднее подождать несколько лет.

Кво нейронов человека ~ 10`000`000`000
Положим, пусть будет 4`294`967`295 = 32 бита.
Один нейрон может иметь связи с до 20 тысяч других нейронов.
Но нейрон имеет только один аксон. Аксон может быть ветвящимся а может быть и нет. В связи с тем что данные о том сколько в среднем связей приходится на один нейрон мозга у меня отсутствуют, я сделаю допущение, исходя из соображений непрерывности вставочных нейронов, что таких связей по меньшей мере 2: одна связь - исходящая - обеспечивается аксоном, а входящая - дендритными отростками. Для случая неветвящихся аксонов имеем среднее число исходящих связей = 1. Т.е. каждый нейрон должен ссылаться не больше чем на 1 другой нейрон. Допустим, что аксонная связь в этом случае будет представлять собой дескриптор адресуемого нейрона (32 бита) + некоторое число (вес синапса) в 8 бит (от -127 до +128). А само тело нейрона будет хранить некоторое значение порогового возбуждения (8 бит, положительное). Таким образом на один нейрон приходится 32 + 8 + 8 + 16 (резерв, если хотите - можете распределить эти биты на вес синапса и порог нейрона, сделав их 16-битными) = 64 бит = 8 байт данных. Общее число памяти, отводимой под нейроны таким образом: 4`294`967`295 * 8 = 32 Гб. Как видим - вполне реальная цифра по сегодняшним меркам.

Не получится. Вы ей запретили принимать решения, пока у нее не будет достаточно данных. Вот и будет бездействовать.

Нет, не будет - будет собирать данные пока вы не замкнете его в темное помещение с толстой звукоизоляцией, постоянной температурой, давлением и гравитацией

Он и так будет работать быстрее и эффективнее нас так как нейронов у него больше и неограниченный срок жизни. Нефиг ему помогать - это его работа думать - для этого мы его и создаем - вот пусть сам и думает.

Мда уж. Ну не хотите вы думать. Пусть сам ИИ лучше за вас подумает как ему вдруг взять и самоорганизоваться. А мы придем на все готовенькое)) Только для того чтобы он самоорганизовался таким образом нужно включить принцип отбора, который действовал на наш мозг на протяжении всей его эволюции. Или хотябы стимуляцию и тормо

А что они вымерли?

Хуже - цивилизовались. Теперь их и мотороллером не удивишь не то что велосипедом))

[renderator]

Кво нейронов человека ~ 10`000`000`000
Положим, пусть будет 4`294`967`295 = 32 бита.
Один нейрон может иметь связи с до 20 тысяч других нейронов.
Но нейрон имеет только один аксон. Аксон может быть ветвящимся а может быть и нет. В связи с тем что данные о том сколько в среднем связей приходится на один нейрон мозга у меня отсутствуют, я сделаю допущение, исходя из соображений непрерывности вставочных нейронов, что таких связей по меньшей мере 2: одна связь - исходящая - обеспечивается аксоном, а входящая - дендритными отростками. Для случая неветвящихся аксонов имеем среднее число исходящих связей = 1. Т.е. каждый нейрон должен ссылаться не больше чем на 1 другой нейрон. Допустим, что аксонная связь в этом случае будет представлять собой дескриптор адресуемого нейрона (32 бита) + некоторое число (вес синапса) в 8 бит (от -127 до +128). А само тело нейрона будет хранить некоторое значение порогового возбуждения (8 бит, положительное). Таким образом на один нейрон приходится 32 + 8 + 8 + 16 (резерв, если хотите - можете распределить эти биты на вес синапса и порог нейрона, сделав их 16-битными) = 64 бит = 8 байт данных. Общее число памяти, отводимой под нейроны таким образом: 4`294`967`295 * 8 = 32 Гб. Как видим - вполне реальная цифра по сегодняшним меркам.

Короче, мне Вас искренне жаль (мало того, что расчеты у Вас абсолютно неверные), так Вы еще и не понимаете главной проблемы - что каждый нейрон представляет собой не просто память, а процессор, хоть и тормознутый, но все они работают параллельно - тот случай когда сто черепах обгоняют одного зайца, поэтому ни о какой софтварной версии НС речи не идёт.

Кстати насчет расчетов. Для НС из 10`000`000`000 нейронов с 20`000 синапсов имеем
10`000`000`000 * 20`000 * sizeof(float) = 800`000`000`000`000 байт ~
800 терабайт!

Что Вы там понаписали, я не понял напрочь.

[Gaad]

Что Вы там понаписали, я не понял напрочь.

Короче, мне Вас искренне жаль (мало того, что расчеты у Вас абсолютно неверные)

Ничего не понял но вы батенька в когне непгавы

так Вы еще и не понимаете главной проблемы - что каждый нейрон представляет собой не просто память, а процессор, хоть и тормознутый

Отлично понимаю. Время реакции нейрона действительно очень медленное - порядка несколько десятков миллисекунд.

но все они работают параллельно - тот случай когда сто черепах обгоняют одного зайца, поэтому ни о какой софтварной версии НС речи не идёт.

В действительности многие процессы идут параллельно (даже в вашей Виндовз), но скажите что мешает нам их моделировать?

Кстати насчет расчетов. Для НС из 10`000`000`000 нейронов с 20`000 синапсов имеем 10`000`000`000 * 20`000 * sizeof(float) = 800`000`000`000`000 байт ~ 800 терабайт!

20`000 - это максимальная возможная цифра (в других источниках - 10000). Но у нейрона то всего один аксон! Возьмите любые 10000 нейронов в сети и поставьте им в поле связи дескриптор другого какогонибудь нейрона - вот вам и будет эта цифра. Скажу даже более: никто вам в принципе не мешает поставить у всех без исключения нейронов в поле связи любой случайный дескриптор из их числа - тогда этот "счастличик" будет иметь все 4`294`967`295 (ноль не считаем - нулевое значение дескриптора означает отсутствие связи) связей, в т.ч. и на самого себя. Вот так.

[Gaad]

Да и в догонку:
1) микрокомпьютер - в сегодняшних моделях это сумматор, реализующий некоторую граничную функцию, всеголишь
2) для того чтобы дерево нейронов было ветвящимся вверх достаточно положить к-во исходящих связей = 2 - в таком случае нам понадобится 64 Гб памяти. Но я ведь не полагаю что у нейрона будет только одна исходящая связь - я полагая что в среднем это будет одна исходящая связь. Если одна половина нейронов будет иметь в поле связи нулевой дескриптор то другая половина будет иметь в среднем по 2 исходящие. И так далее. Динамически выделяя память под нейроны мы можем иметь сколько угодно исходящих связей, лишь бы они чегонибудь там адресовали.

[plug]

Что Вы там понаписали, я не понял напрочь.

Он просто "упростил" модель до того, что аксоны не ветвятся.
Тогда каждый аксон подходит ровно к одному синапсу.
А раз так, то, чтобы не было "болтающихся без дела" синапсов, он их тоже сократил до количества аксонов. То есть, вместо сети получилась длинная такая "кишка" или "цепочка".
Ну а с кишкой то все гораздо проще - на каждый нейрон - одна связка (со следующим , либо с предыдущим), значит - одна ссылка и одно значение для весового коэффициента.
Вот такая экономия замечательная.

[plug]

Но я ведь не полагаю что у нейрона будет только одна исходящая связь - я полагая что в среднем это будет одна исходящая связь.

Это просто шедевр.
То есть, для того, чтобы какая-то часть нейронов имела хотя бы две исходящих, столько же нейронов придется просто выкинуть, поскольку свой "результат" они никому довести не смогут.

Если одна половина нейронов будет иметь в поле связи нулевой дескриптор то другая половина будет иметь в среднем по 2 исходящие. И так далее.

То есть, если половина будет иметь две исходящие, то количество нейронов придется сократить вдвое. И так далее.

[renderator]

Ничего не понял но вы батенька в когне непгавы

Такс... Обьясняю популярно
У каждого нейрона 20000 синапсов, для каждого синапса необходимо хранить вес (напимер типа float), всего таких нейронов 10`000`000`000.
Справитесь?

Отлично понимаю. Время реакции нейрона действительно очень медленное - порядка несколько десятков миллисекунд.

А для каждого нужно сделать 20000 умножений и столько же сложений, вычислить сигмоидальную функцию и произвести сравнение и все это успеть за "порядка несколько десятков миллисекунд".

В действительности многие процессы идут параллельно (даже в вашей Виндовз), но скажите что мешает нам их моделировать?

Гы... еще и запустить 10`000`000`000 потоков одновременно. Нежалко Вам ресурсов. Короче об интерактивности можно забыть, по скорости она будет уступать любому дибилу в миллионы раз.

20`000 - это максимальная возможная цифра (в других источниках - 10000).

Не важно, чем меньше - тем хуже, а мы то хотим чтобы наша НС нас превосходила, так что боюсь и 20000 для нее маловато будет.

[renderator]

Он просто "упростил" модель до того, что аксоны не ветвятся.
Тогда каждый аксон подходит ровно к одному синапсу.
А раз так, то, чтобы не было "болтающихся без дела" синапсов, он их тоже сократил до количества аксонов. То есть, вместо сети получилась длинная такая "кишка" или "цепочка".
Ну а с кишкой то все гораздо проще - на каждый нейрон - одна связка (со следующим , либо с предыдущим), значит - одна ссылка и одно значение для весового коэффициента.
Вот такая экономия замечательная.

Да я честно говоря даже разбираться не стал.

Не, Gaad, такая "модернизированная" НС даже для насекомых наказание.
Максимум что она сможет.... абсолютно ничего.