Обсуждение

Что-то должно пойти не так, как в конце 80-х с экспертными системами, иначе до зимы искусственного интеллекта мы доберёмся буквально за пару лет Очередное поколение вынуждено будет понять, что чудес не бывает. Экспертные системы и поддержка знаний не могут быть дешёвыми по своей сути. Первый ажиотаж смыло столкновение реальности с радужными обещаниями. Сейчас тоже студенты вовсю пытаются вытащить что-то ценное статистикой из трёпа дилетантов. Развитие экспертных систем не останавливалось в тех областях, где за это готовы были платить. Сейчас таких систем полно, но они мало известны публике, так как узко специализированы и предназначены для решения конкретных задач. За последнее время далеко вперёд шагнули инструменты и мощность вычислений. Практически, был бы качественный прорыв, если бы смогли сделать удобные инструменты подготовки знаний, оптимизирующие возможности взаимодействия человека и машины.

Знаниями нужно делиться и не только в виде закрытого программного кода, но и непосредственно - в виде подсказок как поступать в стандартной ситуации. Проблемой является то, что здравую идею доводят до абсурда.

>>Хорошо, что вместо computer scientist и software engineer можно писать просто "программист"<< Вы уж извините, но глаз режет прямо как: "Хорошо, что вместо constructor и engineer можно писать просто "слесарь""

Меня воспитывали по-другому: программистом называться нужно было ещё заслужить. А "слесарь" -- это "кодер" (иногда "быдлокодер"). Так что я уж по-старинке, мне глаз не режет.

Экспертные системы и предприниматели как-то влияют на энтропию - изменяют в ту или иную сторону или переносят на иной уровень? Вообще предпринимательство с этой точки зрения кто-нибудь рассматривал?

Динамику знаний истины от ереси до предрассудка интересно описал А.С. Нариньяни http://viperson.ru/articles/aleksandr-narinyani-mezhdu-znaniem-i-neznaniem-naivnaya-topografiya Между Знанием и Незнанием - Наивная Топография

Эксперные системы - это про хранение и преобразование информации. С энтропией связь увидеть можно. А вот предпринимательство - это предсказание будущего. Насколько я знаю, ни одна из теорий, связывающих информацию, энтропию, жизнь, неравновесные и незамкнутые системы и прочее из этой области - не замахивается на детерминизм и предопределённость будущего. То есть предпринимательство - это из другой оперы.

Как мне кажется затратность data scientist ов преувиличена, стоят они в среднем как 1.5-3 программиста. И созданием/извлечением данных они не занимаются, обычно у компании данные уже есть, которые получены в результате ее жизнедеятельности (big data), встает лишь вопрос в разработке алгоритмов которые позволяли извлечь из накопленнных данных value для бизнеса. Ну и рассвет классического машинного обучения это 2004-2006 год, сейчас это практически мэйнстрим.

Я ж тут не про классическое (shallow) машинное обучение. Я тут про deep learning в сочетании с RL и архитектурными наворотами с эволюцией.

Сервис типа капчи можно развернуть и наоборот, не проверять правильность отклика на какой-то вопрос, а находить новые ответы на новые вопросы, и собирать их в экспертную систему. В онлайн-играх и подобных им сервисах есть немалый потенциал на эту тему: там можно не только спрашивать и получать ответы, а ставить человека в рамки задачи и записывать его поведенческий ответ... от поиска оптимального пути до маркетинговых исследований.

DL c RL это research topic, до продакшена там еще очень далеко. Пока наибольшие успехи DL это обработка изображений/видео и звука.

" В онлайн-играх и подобных им сервисах есть немалый потенциал..." Это насчет так мэроприятии, как известные ОДИ?

Но Ватсон вполне успевает актуальность базы поддерживать.

Вот вполне работоспособная бесплатная правовая экспертная система с почти нулевыми затратами на разработеу www.riskover.ru