Пусть эти "искусственные умники" расколют гипотезу Римана, P vs NP, или хотя бы проблему простых чисел близнецов решат. Элементарно же все они формализуются.
А в физике пусть хотя бы для начала предложат структуру высокотемпературного сверхпроводника при комнатной температуре (можно по аналогии). Задача со звёздочкой конечно была бы ещё и объяснить почему, но этого я уж и не жду от них.
Вот тогда и будем разговаривать - кто тут "самый умный". А то Каспарова в шашки они обыграли - подумаешь, делов 😉.
У меня нет такого впечатления. Плотненько пошло только увеличение мощности процессоров и создание их правильной архитектуры. Алгоритмы качественно не изменились, они были написаны в 60-80-х. Несколько самонадеянно считаю, что неплохо понимаю основные принципы нейронных сетей. Грубо говоря, они максимизируют скалярное произведение. Или с ответом, или с центром кластера который сами находят. Так можно найти похожий максимум или большой максимум (с большим бассейном). Принципиально другое, новое решение или отдельно стоящий тонкий максимум так найти не просто. Поэтому я и написал, чтобы искали HTSC. Они смогут оптимизировать уже найденные кристаллические структуры веществ. Они вряд ли найдут принципиально новые структуры. Белки в этом смысле едва ли не все в небольшом числе классов и все классы уже найдены, более или менее.
Может вы и правы. Как говорится, define классы. Но у меня трудно формализуемое ощущение, что белки - это особая статья. Не хочу обидеть биологов, но они однотипнее минералов, как это не смешно. По принципу построения они все ближе друг к другу, чем поваренная соль, кремний, медь и YBCO (канонические примеры ионного кристалла, полупроводника, металла и HTSC). То что для белков аминокислоты, для минералов не атомы, а скорее наборы электронных орбиталей, а их гораздо больше 21, как минимум 100, по числу атомов, а на деле даже больше. И белки изначально линейны, т.е., у каждой аминокислоты 2 (изначальных, жёстких) соседа, а у минералов 4-6-8 атомов.
Хотел уточнить, но не успел, как всегда. Я помню тот пост про белки, он меня заинтересовал. Я даже глянул на исходную статью, хотя её детали понять было невозможно. Думаю, что лучшие NN алгоритмы параллельно сами подбирают, уточняют нелинейные координаты, в которых максимизируется скалярное произведение. Это конечно важно и может многое улучшить. Честно говоря, я не просматриваю такой юстировки в тех базовых алгоритмах, с которыми более или мене знаком. Но хочется думать, что хоть где-то они концептуально продвинулись за 60 лет.
А в физике пусть хотя бы для начала предложат структуру высокотемпературного сверхпроводника при комнатной температуре (можно по аналогии). Задача со звёздочкой конечно была бы ещё и объяснить почему, но этого я уж и не жду от них.
Вот тогда и будем разговаривать - кто тут "самый умный". А то Каспарова в шашки они обыграли - подумаешь, делов 😉.
Reply
Вполне возможно, что это достаточно близко по времени . Что-то у них достаточно плотненько пошло
Reply
Reply
Похоже, что это не так.
АИ нашел целые классы новых белков, не существующих в природе на Земле
И эксперименты подтвердили, что если синтезировать, то действительно это новый класс
Конечно, известно лишь о(малое) существующих классов. Но АИ - сейчас кажется - может отрыть все классы
Как проверить последнее утверждение экспериментально я не знаю - комбинаторика за пределами числа атомов во Вселенной
Reply
Reply
Увидим
И скоро.
Reply
Reply
))
Reply
Leave a comment