Обсуждение

Похоже да, архитектурная революция грядет...

> Теперь ждём, когда приятным голосом заговорит с пилотами и система управления полётами, в том числе она будет мило беседовать и с дронами тоже А потом и самолёты будут перевозить роботов. "- Это что же, вы и есть за меня будете? - Ага!"

У Вас полиндромная копипаста какая-то.

Абзац "Мой предыдущий пост про SysMoLan ..." повторяется дважды

О, спасибо. Я его разрезал в какой-то момент на две части, но не удалил в том месте, откуда брал.

похоже с мозгами все гораздо интереснее, процесс мышления - это физическое образование новых связий (чтото вроде проращивания).

А как вы думаете, распределённые репрезентации "образов" (упростим до текстов естественного языка, в простейшем случае -- типа тех, что получаются с помощью word2vec и внутренних матричных свёрток), отличаются существенно по мощности от онтологии, которой вы пытаетесь моделировать систему?

В этом-то и штука прагматики, что "мощное" для одной цели является "немощным" для другой. Репрезентаций (а онтологии -- это те же репрезентации для каких-то выделенных общих случаев, "семантика" -- объективизированные смыслы, то есть значения) множество, все для чего-нибудь мощны.

Онтология должна быть согласована людьми, какой-то группой, по какой-то процедуре - и это единственное её отличие. Сырой материал при этом может быть подготовлен одним или несколькими экспертами на базе их многолетнего опыта. А может быть извлечён из корпуса текстов компьютером - это все эти векторы, свёртки, кластеры. Какой из типов исходных материалов легче поддаётся согласованию - на это, наверное, пока просто нет ответа. Вообще это, конечно, вопрос не о качестве репрезентации как научном достижении, а о том, кто победит - Гугль или АББИИ. Это и будет ответом - какой метод прагматически лучше. Но если победит Ватсон - то оба лучше :-)

оффтоп Анатолий, решил Вас немного порадовать/развлечь ;-) http://golosptic.livejournal.com/1379563.html

Спасибо, отлично отвечает на мой вопрос. Т.е. качественного различия не будет, но, возможно, будет существенная количественная разница (такую сложную и объёмную модель, полученную ИИ, замучаются эксперты валидировать). Хотя человеческие онтологии тоже большие бывают, конечно -- но ими никто никогда на полную катушку не пользуется, потому что скорость обучения человека очень низкая.

Человеческие онтологии становятся большими, когда на них тратят сотни человеко-лет, как CYC или АББИИ. Ими как раз пользуются на полную катушку, потому что пользуются не люди, люди только составляют. А пользуются компьютеры.

Да, забавно. Впрочем, у нас на Communiware тоже полно вебсайтов осталось.