ИИ-2
Крику много, толку нет. Сначала все сюда. https://news.rambler.ru/tech/52817446-iskusstvennyy-intellekt-slomal-samuyu-populyarnuyu-poiskovuyu-sistemu-v-mire/
Это ровно то, что предсказывалось в посте «Искусственный интеллект» https://cinecon.livejournal.com/55660.html Кто не видел, лучше посмотреть.
Копнул тему чуть глубже и вот что увидел: «На ( Read more... )
Первый абзац не понял вообще, просто отстал от жизни. Расшифровывать не надо, всё равно вникать не буду.
По второму. " нейросети сами составляют свой тезаурус при обучении посредством лингвистических моделей", ничего они сами не составляют, ассистенс получают задание про перелопачиванию неких текстов. смотрят на ответ, отправляют его работодателям, а там решают, что с этим делать. Вот простое доказательство Вашего заблуждения. В словарях для слов не предусмотрены никакие весовые категории. Смысл определяется только через другие Смыслы. И никакие вероятности здесь не нужны. По сути они просто запрещены. Смыслы по определению дискретны. Как только Вы переходите к вероятностям, Вы попадаете в двумерный граф, Задайте такому ИИ один и тотже вопрос 1000 раз подряд, и у Вас выскочит 100-150 не стандартных ответов, просто в розыгрыше вероятностей выпадали не самые вероятные варианты. Усё, где у Вас гарантии, что такой нестандартный вариант не выпадет при Вашем единичном испытании? Вот именно от этой ошибки Вас и страхует детерминированный тезаурус.
Reply
Кхм, простите - не соглашусь.
Во-первых, весовые коэф-ты (веса входов) к вероятностям отношения не имеют, эти веса - самая суть нейросети, то есть набор весов и есть нейросеть.
Во-вторых, если Вы посмотрите в википедии статью "Большая языковая модель", то там сразу чётко указано - "это языковая модель, состоящая из нейронной сети со множеством параметров (обычно миллиарды весовых коэффициентов и более), обученной на большом количестве неразмеченного текста с использованием обучения без учителя.", то есть - сама.
ЗЫ. по поводу OWL, общий смысл следующий - веб-онтология и есть тезаурус (словарь), но только понятий, а не слов, то есть тут языки как бы отдельно. Затем веб-онтология используется как "база знаний" (это чуть более сложная концепция, чем "база данных") для более глубокого понимания запросов и интеллектуального поиска информации, простой поиск по ключевым словам уходит в прошлое.
Reply
Вот с этого и начнём: " OWL, общий смысл следующий - веб-онтология и есть тезаурус (словарь), но только понятий, а не слов, то есть тут языки как бы отдельно. Затем веб-онтология используется как "база знаний" (это чуть более сложная концепция, чем "база данных") для более глубокого понимания запросов и интеллектуального поиска информации, простой поиск по ключевым словам уходит в прошлое". Смотрите, что Вы написали: понятия - база знаний - база данных. Прекрасный трёхэтажный тезаурус (с внутренними слоями на каждом этаже), где "понятия" и есть Метаязык. И обратим внимание, что я нигде, ни в ИИ, ни в ИИ-2, не говорил, что существующие нейросети это плохо. Я говорил о том, что пока эти нейросети двумерные, и их надо превращать в N-мерные, и что их надо сращивать с тезауросом (на обычном языке), а сверху накрывать всё это Метаязыком.
Reply
Примерно понятно.
Тут тогда такое замечание - нейросеть и машина рассуждений (на наборе онтологий) это принципиально разные подходы к решению задач. Обученная нейросеть генерит сложную неформализуемую реакцию на раздражитель, тогда как машина рассуждений - калькулятор некоторой формальной логики. То есть в "сращивании", совмещении этих подходов полная неопределённость и Метаязык должен опираться на что-то одно. Можно ещё упомянуть, что практическое применение машин рассуждений пока ограничено из-за теоретических проблем в логиках, именно поэтому я говорил об OWL как вспомогательном средстве.
Reply
" нейросеть и машина рассуждений (на наборе онтологий) это принципиально разные подходы к решению задач". Именно этой проблеме и был посвящён мой первый материал. Выкидываем игрушки типа "напиши мне стишок", напиши мне рассказик. Метаязык опирается на всё, что есть пол ним. Работа начинается с постановки задачи на Метаязыке. ИИ соотносит её с какой-то предметной областью и начинает сочинять алгоритм решения (это уже машина рассуждений). Ему чего-то не хватает, значит переход от предметного языка в Метаязык и уточняющий запрос. Ответ человека и опять работа над алгоритмом на предметном языке. Предельно упрощённо, но надеюсь, что смысл понятен. Найдите книги Михайло Месаровича Общая теория систем и Общая теория иерархических систем, они издавались в 80-е годы на русском. И ищите все работы Дмитрия Поспелова, в основном статьи в журналах. Он там решил половину проблем в логиках. Подход тут должен быть таким, надо ввести в ИИ категорию "применимая логика", а их может быть очень много. И когда ИИ понял, какую логику для этой задачи применять, то дальше машина рассуждений сможет нормально отработать.
Reply
Leave a comment