Обсуждение

Мое мнение - все что связанно с ИНС крепко стоит. Прорыва не видно, поэтому приходится приклеивать красивые визуализации. Метода как в робототехнике - для получения бюджета надо приделать роботу человечью голову. Если поиграться с ребенком, то окажется что после обучения условно 20-ти образам все они распознаются хорошо, а начиная с условного 21 система будет фейлить. Собственно, поэтому и показываются черно-белые картинки предметов и их наименований потому что там какая-нибудь модификация многослойного персептрона. Уверен, что если бы они осуществляли структурный анализ предметов, то есть попытались сделать реконструкцию предмета с целью определения его свойств и подбора известного аналога с нечетким определением, это бы обязательно бы показали. Буквально как предмет на картинке наделяется физическими свойствами и вариантами использования, и в конце ребенок бы сказал "Процентов на 60 это похоже на овцу". А для этого ИНС и не нужно. Ну а тест тьюринга это вообще ниочем. Это мое глубокое имхо.

а вы видели, как IBM Watson играл в Jeopardy ? поспойлю (хотя я уверен, вам всё равно стОит посмотреть) там было то что вы просили - выдавались варианты ТОП3 с оценками уверенности и ватсон озвучивал самый вероятный вариант. вот внутрь к нему заглянуть - т.е. наглядно показать "как предмет на картинке наделяется физическими свойствами и вариантами использования" - невозможно. Т.е. показать-то возможно, уже зная правильный ответ. Но сам процесс его нахождения - это очевидно процесс неочевидный и весьма многосутпенчатый. посмотрите на МРТ диаграммы активности групп нейронов (пока что сложно отдельных нейронов, умеют только группы), когда мозг о чем-то думает (есть вроде видео и на мышах и на людях) - где у них там "как предмет на картинке" ? где он "наделяется" ? а где "физическими свойствами" ? а где "вариантами использования" ? в процессе этого думания. Вот показать видео индивидуума параллельно - можно. типа показываем предмет, пауза и дёрг направо или налево. мой тоже личный имхо :)

Судя по архитектуре, Вотсон не занимается глубоким "пониманием" вопроса и ответа, его задача составлять граф слов, а потом выбирать наиболее вероятный ответ из этого графа с учетом особенностей английского языка. Мне кажется, что он не сможет ответить на вопрос с какой скоростью вращается турбина летящего реактивного самолета на глубине 10 метров под водой. Именно поэтому это игра на "мудрость", с краткими односложными ответами. Что касается распознавания образов, то вне сомнения что мы распознаем предметы и подсознательно наделяем их свойствами и состояниями, классифицируем и выбираем варианты использования. Другое дело что выглядит это как активность зон нейронной сети. В том смысле что для конкретной мартышки можно найти зону, которая активируется если она видит предмет, который можно забрасывать в кольцо. Или который твердый. Или который опасный. А потом оказывается что не только у этой мартышки эта зона в том месте, а у всех. И не только мартышек. Как не удивительно. С роботами то это может попроще - рост связей ИНС может быть вполне управляемым, положение зон могут быть детерминированны и т.п. То есть свойства и прочее можно визуализировать элементарно. Вообще хотелось бы услышать мнение специалистов в каком состоянии эта область. Какие сейчас наиболее потенциально перспективные математические модели ИНС?

Надо создать летающего дроида, чтобы за тебя очередь занимал где-нибудь и когда твоя очередь подходит оповещал тебя :-)

эхх, жалко я не специалист :) интересно, а вы сможете ответить на вопрос " с какой скоростью вращается турбина летящего реактивного самолета на глубине 10 метров под водой" ? (есть же реактивные торпеды. или - насколько глубоко успевает погрузиться турбина самолета, прежде чем разрушится ?) я почему-то участие ИБМВатсона в игре всё больше воспринимаю как рекламу для обычных людей : "смотрите, он нестрашный и совсем как ручной. и вообще всё очень просто - вы его спрашиваете, он вам отвечает ;) "

Основной смысл вопроса заключается в том что он из разряда "бессмысленных" или наоборот, очень "глубоких" и скорее всего не попавших в базу "знаний". Ответ на него невозможно вероятностно извлечь из графа связанных в утверждения слов. Ответить на него можно только моделированием со знанием законов физики, причинно-следственных связей, используя методы сравнения и имеющийся опыт. И тут даже не важно, какой будет ответ, важно что ответ обоснован чем то большим, чем "кто-то ранее говорил про что-то так, что там встречаются слова самолет, реактивный двигатель и вода". Мое мнение ИБМВатсон - красивая пустышка с точки зрения ИИ. Но она кормит инженеров, что важно. И какого-то частного прорыва в смежных областях благодаря этому проекту инженеры добьются. Наше дело пожелать им удачи.