Обсуждение

неясно только, зачем вообще человек нужен ) потреблять разве что ) коль скоро мало на что будет способен

аминь

очень даже ясно ) из поста это следует вполне прозрачно, а я попробую сегодня ответить подробнее

Речь даже не идет о логике, речь идет о регрессионном анализе и аппроксимации гладких поверхностей - только этим нехитрым премудростям пока научен ИИ (включая дип дип ура). А всё остальное - персональные персонификации. У меня такие как у Вас, только со знаком минус, предлагаемые рекомендации вообще не подходят, переводы ужасные, поиски с каждым разом все более рекламо-контекстные и, чтобы найти что-то полезное, приходится учиться обманывать все эти аппроксимационные "чудеса", расчитанные на подростков. Печально не то, что это все бесконечно далеко от какого-либо интеллекта, печально то, что это считается интеллектом и преподносится как интеллект.

Человек, как и всё в этом мире кроме созданного человеком, вообще низачем. Да и многое созданное человеком тоже.

Вы всё верно отметили, но автор о другом. О векторе и горизонте. Его текст - перифраз известного советского: "Верной дорогой идёте, товарищи!" А так же о том, что на все эти железо-программные/био-программные чудеса нужно смотреть как на рабочие инструменты, расширяющие возможности и ресурсную базу самих людей. Именно людей, а не машин. Как бегун не смотрит на велосипед/мотоцикл/автомобиль как на конкурента, так и в этом случае не нужно возводить пьедесталы для своих помощников. "Не сотвори кумира себе!"

у меня такая же позиция

не похоже)

Живой разум тоже тратит много сил на рекламу, спам, хакерство и военные действия. Это далеко от интеллекта, но диктаторы и хакеры обычно неглупые в части разума люди. Так что эта линия критики должна быть общей к любым разумам. А вот про регрессионный анализ, так это не так. Суть происходящего поворота в стохастических алгоритмах. Надо бы мне на эту тему пост написать. Дело не в байесовых оценках, а как их считают.

Вопрос «что могут и не могут компутеры» разделяется на два: практический (что они могут сделать сейчас) и теоретический. Для ответа на первый вопрос достаточно попробовать последить за новостями и ужаснуться — могут уже столько всего, что впору уже отдельные профессии выделять — историки, антропологи, социологи, психологи, — но для компьютеров. Второй вопрос сводится к тому, что: 1. есть ли гипертьюринговые автоматы или нет. 2. Если 1 — верно, является ли мозг человека гипертьюринговым автоматом, или нет. Пока что никаких предпосылок к тому, что ответ хотя бы на первый пункт «да» не наблюдается.

Я вот пост хочу написать, что ключевой момент тут не в тьюринговости, а в повороте к стохастическим алгоритмам. Оценки ответа получают не запредельно трудными прямыми вычислениями, а как бы угадывают в специально организованном шуме. Метод проб и ошибок, только не в физическом мире, а в математическом.

Современный ИИ сильно больше нежели регрессионный анализ и апроксимация гладких поверхностей. Самая популярная активационная функция в нейросеткостроении - ReLU (== max(x,0)) - не гладкая. Поверхность которая получается после кучи слоев с ReLU тоже не гладкая. Апроксимация в ML стохастическая - это не совсем то же самое, что просто апроксимация. Оно может и близко, но все же не то же самое. Прогресс в ML во многом сводится к эффективным алгоритмов стохастической оптимизации негладких функций. Там теоретические результаты по сходимости получаются сильно хуже гладких выпуклых функций. И на практике это тоже представляет собой кучу проблем. Ну и логика там тоже вполне присутствует. Во-первых Байесовская как упомянул ailev, а во вторых, есть целое направление в ML основанное на логиках. Ну там типа там всякие вероятностные доказательства теорем и тому подобное. Что-нить типа того что есть набор First Order Logic утверждений, которые выполняются вероятностно. В более простом случае, это всякие решающие деревья и правила - весьма и весьма популярные в ML, data mining и проч. Неглаладкие и даже с кучей разрывов - из-за этого их в обработке изображений особо не применяют - картинка со ступеньками на выходе будет ниочень. Я так понимаю в Яндексе ML чуть ли не целиком основан на Boosted Decision Trees - просто тут выработаны быстрые масштабируемые и некритичные к качеству входных данных алгоритмы ML.

Было бы очень интересно почитать пост об этом!

Покатался в плотном городском потоке на беспилотнике 3 класса. Ощущение - как первый раз запустишь чертеж на графопостроителе. Нехрена людям за рулем делать!

Как мне кажется это к прикладникам — как заставить систему изменяться под условия задачи. Важно, что никакой мистики и имени бога там нет. И пусть «умная машина» хоть пальцем в небо тычет выполняя расчет, хоть пиво в баре пьет. Мне кажется многих людей «математическая» сторона программирования сбивает с толку — они слышат про, например, частично вычислимые функции и сразу определяют это для себя как «какой-то матан про числа». Хотя преобразования там вообще-то определяются над формальным языком, то есть там может фигурировать хоть родинка над губою, хоть банка томатного супа «кэмпбэлл».

а вот тут подоспели "враждебные примеры" охлаждающие оптимизм топикстартера )) https://arxiv.org/abs/1710.08864 в этой недавней статье показывают, что можно находить враждебные примеры, в которых меняется всего один пиксель (в картинке 32x32), и нейронная сеть меняет свою классификацию. http://www.labsix.org/physical-objects-that-fool-neural-nets/ тут строят враждебные примеры, которые остаются враждебными даже при съемке с разных ракурсов. Делают игрушечную черепашку, которую гуглевский алгоритм распознает как ружье, как ее ни верти и не двигай. и далее https://avva.livejournal.com/3060733.html

Так это текущие алгоритмы и текущие примеры. Проблема известна, известна давно, но и оптические иллюзии для человека научились делать. Опять же cognitive bias известная штука: наш обезьяний мозг не очень искусен в подсчёте байесовских вероятностей, даже по его стохастическим алгоритмам.

Зелен виноград -- ведущие автопроизводители заявляют, что они сразу выпустят 4 уровень, а третий бесполезен (водителю всё одно нельзя расслабиться). Но Ауди задействовала 6 (шесть) процессоров NVIDIA в одной машинке, и выпустила "официальный третий уровень". Людям вообще не нужно ничего делать! Не только за баранкой сидеть )))

Но очень сильное впечатление...