Обсуждение

Не могу не заметить, что для визуализации используется цветовая схема Jet. Время рекламировать Matplotlib Viridis! https://www.youtube.com/watch?v=xAoljeRJ3lU

Правильно! Отличный ролик, спасибо!

Откуда следует, что запоминаемость Дешёвым Машинным Интеллектом (ДМИ) тождественна запоминаемости Обычным Мозгом Обывателя (ОМО)? Это к тому - для кого будет предназначена самая запоминаемая реклама. Для существ с ДМИ или для существ с ОМО? А кто будет лабать ту запоминаемую рекламу. Существа с ДМИ или с ОМО? Фишка в том, что в переходной период сосуществования существа с ДМИ не будут любить рекламу для ОМО. И наоборот.

У Обычного Мозга интеллект отсутствует. А так, подпись кардинально меняет восприятие.

Какая система отсчёта А, типа когнитарий. Вот красивое типовое определение: Интелле́кт (от лат. intellectus — ощущение, восприятие, разумение, понимание, понятие, рассудок[1]) — качество психики, состоящее из способности адаптироваться к новым ситуациям, способности к обучению на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций и использованию своих знаний для управления окружающей средой[2]. Общая способность к познанию и решению трудностей, которая объединяет все познавательные способности человека: ощущение, восприятие, память, представление, мышление, воображение[3]. Интеллектуал — человек с высоко развитым интеллектом и аналитическим мышлением; представитель интеллектуального труда. Беда с ним только в том, что все тесты на интеллект ест тесты на формальные знания. В стиле кто где когда. И сколько наборов задач можно составить, столько разновидностей интеллекта будет в ходу. Обычный Мозг адаптивного Обывателя вполне прокачан на решение специфических задач. Т.е. с точки зрения когнитария у ОМО интеллекта нет. И наоборот. И если при таком угле зрения посмотреть на выбор задач, к которым присобачивают так активно первые пробы сеточного ии, то возникает сомнение в наличии естественного и. у экспериментаторов. Орда сеточных эдисонов. Как-то типа так.

Как запоминаемость, посчитанная дешёвым машинным интеллектом, тождественна (до некоторой степени, конечно -- корелляция 0.68 в случае обучения сетки MemNet на датасете LaMem) запоминаемости обычным мозгом обывателя, расписано в исходной серьёзной статье -- в посте есть ссылка. We conducted memorability experiments using Amazon’s Mechanical Turk (AMT) on the 60, 000 target images obtained by sampling the various datasets mentioned in Sec. 2.1. Each task lasted about 4.5 minutes consisting of a total of 186 images divided into 66 targets, 30 fillers, and 12 vigilance repeats. Targets were repeated after at least 35 images, and at most 150 images. Vigilance repeats were shown within 7 images from the first showing. The vigilance repeats ensured that workers were paying attention leading to a higher quality of results. Workers who failed more than 25% of the vigilance repeats were blocked, and all their results discarded. Further, we used a qualification test to ensure the workers understood the task well. We obtained 80 scores per image on average, resulting in a total of about 5 million data points. Similar to [13], we use rank correlation to measure consistency. Comparison with [13]: Before describing the results on our new dataset, we first compare the performance of our method to the one proposed by Isola et al [13] on the SUN memorability dataset to ensure that our modifications are valid. We randomly selected 500 images from their dataset, and collected 80 scores per image. After applying our algorithm to correct the memorability scores, we obtained a within-dataset human rank correlation of 0.77 (averaged over 25 random splits), as compared to 0.75 using the data provided by [13]. Further, we obtain a rank correlation of 0.76 when comparing the independently obtained scores from the two methods. This shows that our method is well suited for collecting memorability scores. Заодно там считали отношение запоминаемости с популярностью, "фиксацией" (наличие характерных особенностей), эмоциями и эстетикой. Например, We find that images that evoke disgust are statistically more memorable than images showing most other emotions, except for amusement. Further, images portraying emotions like awe and contentment tend to be the least memorable. This is similar to the findings in [12] where they show attributes like ‘peaceful’ are strongly negatively correlated with memorability. Overall, we find that images that evoke negative emotions such as anger and fear tend to be more memorable than those portraying positive ones.

Если у нас задача - перебор бумажек, компьютер может справиться лучше человека. А высокая духовная организация капиталистам без разницы.

В какой точке мира нет капитализма.

«Cудя по тамошнему анализу, сочетание очков, носа и усов впечатывает меня в людскую память намертво»

Попробуйте - у них любое лицо (с очками и без очков, с усами, бородой или бритое) получает very high (на мой фотке score 0.967). Пока это игрушка)))

Дешёвый машинный интеллект -- это серьёзно именно потому что он дешёвый Именно! Как фабричные английские ситцы в Индии 19 века.

Люди-звери-текст запоминаются лучше, чем пейзажи. Это в тексте описано. Так что это таки не игрушка. А дальше детали, которые лучше запоминаются (в том числе и для людей-зверей-текста). В фейсбуке у меня там примеры приводят и слайдов презентаций, и много чего другого. Там отнюдь не такие большие score.

О да! Ситцевый интеллект, интеллектуальная мануфактура. )))

Да, я видел. Я лишь заметил, что разница между запоминаймостью лиц пока не улавливается - все лица на одно лицо - very high))) Меня еще интересует, а почему вы это распознавание называете словом "интеллект"? Для нас нормально делить людей на интеллектуалов и нет (профессии на интеллектуальные и не интеллектуальные), но самый последний дебил и даже кошки с собаками запоминают и различают лица/символы и пр. Это не то, что не интеллект, а даже и не рассудок.

Сколько людей, столько и мнений что такое интеллект, особенно если брать ещё и особенности английского бытового и небытового словоупотребления. Традиционно решение любых задач распознавания образов и планирования действий традиционно относят к artificial intelligence.

Именно мануфактура!

То, что мнения и что так традиционно сложилось это понятно. Но ведь для себя как-то хотелось бы различать уровни организации того, что моделируется. А то получается, что весь спектр психически-ментальных функций - от элементарной адаптации до научного творчества - называют одним словом "интеллект". Ведь вы сами хорошо знаете, что для постановки и решения задач прежде всего важно различие понятий и строгая терминология.

"Для себя" -- это для тех задач, которые приходится решать. Дальше для любого класса задач алгоритмы, позволяющие автоматизировать их решение в той мере, в которой можно исключить человека, будут называть интеллектуальными на момент их создания. А через пару лет эти же алгоритмы будут просто алгоритмы, слово "интеллект" из них исчезает. Типа как игра в шахматы сейчас ведётся не алгоритмами интеллекта, а вот игра в Го -- эти алгоритмы доживают последние месяцы на уровне алгоритмов интеллекта, там задача почти решённая. Потом она тоже будет отнесена к "животным навыкам, механическим решениям". Терминологию хорошо разрабатывать, когда пишешь не теорию всего, а прикладную какую-то теорию для решения какой-то более-менее узкой задачи. И в том числе какие-то слова используются для маркирования быстропротекающих явлений, типа "автоматизируемые сегодня" маркируются через слово "интеллект" или smart.

То есть вы признаете, что вас вполне устраивает описанное вами маркетинговое (рекламное) использование термина "интеллект", мол, автоматизацию любой психо-ментальной функции человека на момент ее появления давайте называть интеллектуальной.

«Терминологию хорошо разрабатывать, когда пишешь не теорию всего, а прикладную какую-то теорию для решения какой-то более-менее узкой задачи.»

Так ведь я именно про это - про терминологию, применимую для решения узких прикладных задач. Вот давайте представим, что перед нами спектр задач от создания калькулятора, шахматных программ, распознания визуальных и прочих образов, до решения задачи управления сложными системами, вплоть до моделирования научного творчества. Это все прикладные задачи. Подходя формально инженерно, стали бы вы все эти задачи относить к одному классу, к одному уровню, называть одним словом? Да конечно, все это задачи моделирования человеческих "функций", но разве все они интеллектуальные? Разве все что делает человек - от подсчета сдачи у кассы до научных открытий - мы называем интеллектуальным? Да, понимаю, что так сложилось, да это навязано маркетингом, но вы сами не ощущаете интеллектуальный дискомфорт называя программульку различающую морщинистость лица интеллектуальной? Ставя такую узкую прикладную задачу, как моделирование распознания морщин (или чего угодно другого) вы написали бы в ТЗ про автоматизацию интеллектуальной способности человека? Косметолог - это интеллектуальная профессия? Повторю, я спрашиваю именно про классификацию прикладных задач.

С точки зрения компьютера косметолог -- это очень интеллектуальная специальность! А Шмитхубер (один из лидеров в deep learning) предлагал как ближайшую цель повторение интеллекта обезьянки-капуцина -- там ведь сложнейшие задачи планирования нужно решать и зрительно-моторной координации, компьютер такого ещё не умеет. Много десятков лет пользовался профессионально этими словами, никакого дискомфорта. В других тусовках вокруг слова "интеллект" пиитет и придыхание. У меня этого нет, слово как слово. Косил косой косой косой -- ничего, люди разбираются. Дело-то не в словах. Классифицировать задачи на разные классы опять же: классификаций может быть множество, все они хороши для разного. Без задачи нельзя выбрать хорошую классификацию. Если задача автоматизации, то как минимум "умеем автоматизировать -- ещё/пока не умеем автоматизировать" вполне нормальная классификация.

«С точки зрения компьютера косметолог -- это очень интеллектуальная специальность!»

Безусловно! Но вы то не компьютер и поэтому вполне различаете понятия "зрительно-моторная координация" (капуцина) и "интеллектуальная деятельность" (хотя бы ваша). Ведь они точно отличаются. По крайней мере, я это однозначно вижу )))) Странно, вы в докладе о DL, акцентировали внимание, что не надо говорить об искусственном интеллекте - только о решении прикладных задач (калькулятор там, и пр.). Казалось бы, вам и карты в руки - попытаться различить специфику, уровень решенных, решаемых и только мыслимых задач. Чтобы на вопросы точно отвечать: это задача не интеллектуальная, она относится к уровню рефлексов или мгновенной адаптации или соответствует рассудочной деятельности человека. И дело, конечно, не в словах, не в названиях и уж подавно в единственности классификации - уровни можно просто пронумеровать и рассмотреть множество специфических вариантво. Но различать-то различные психо-ментальные функции человека вроде надо бы. Хотя бы для того, чтобы не приравнивать косметологов и обезьян к лауреатам нобелевской премии, рефлексы к творчеству. Ладно, извините. Я понял, что эта (вполне себе прикладная) сторона проблемы моделирования разных аспектов/уровней человеческой деятельности вас не очень интересует. Спасибо