По модулю того что TED - мероприятие идеологически чуждое, рассказ действительно удался. Даже место для нетривиальной мысли нашлось.
По мотивационной части - я все таки не очень понимаю твоего неверия в алгоритмы. По моему путь к ИИ лежит через усложнение алгоритмов, а не через усложнение нейросетей.
Алгоритмами в смысле сильного ИИ как-то внятно никто не занимается, по крайней мере я о существенных сдвигах не слышал. Но даже если бы занимался - все равно основная задача ИИ сейчас ИМХО в прикольном поведении матриц, изучать их со стороны нейросетей или с какой-то другой - вопрос не принципиальный. Вне этой проблемы мышление ИМХО не построить. Но задачи ИИ, не связанные прямо с мышлением, безусловно могут хорошо решаться не-нейросетевыми алгоритмами, обычно даже лучше, чем нейросетевыми.
Конкретно эту книгу не читал. Но вообще, насколько я читал Пенроуза, он придерживается мысли о том, что мышление человека алгоритмически невычислимо, и связано с квантовыми эффектами в мозгу. В этих пунктах я с ним категорически не согласен.
Улыбнули слова о "легкости встраивания естественного интеллекта в искуственный", и о том, что "процесс будет происходить медленно, а значит все будет под контролем". Сейчас буду слушать еще раз :).
Ну, а если серьезно, можете бросить ссылки на новые дельные работы в этой области, которые по Вашему мнению заслуживают внимания. Когда я писал про ИИ в http://bvn-mai.livejournal.com/8510.html#cutid1, то за словами "...У меня во "френдах", есть несколько очень серьезных специалистов, занимающихся различными приложениями ИИ ..." я имел в виду именно Вас и еще трех своих френдов.
Безусловно заслуживают внимания работы авторов Henry Markram и Rodrigo Perin, в частности статья Innate neural assemblies for Lego memory. Там очень интересные результаты, которые лично для меня были пожалуй самым интересным, что я узнал в этой области за последний год, если не больше. А вот с другими хорошими работами как-то напряженка, даже не порекомендую никого...
Если быть совсем точным, вход бинарный и состоит из +-1, в нормальном режиме. Если вместо этого подавать все нули - то будет то, что я описывал. Впрочем, если бы вход был не +-1, а 0,1 - то тоже все нули сошли бы за "ничего"
>если бы вход был 0,1, то все нули - это вполне себе сигнал
Смотря какие уравнения в сети используются. Если 0 на входе превращается в нулевую же добавку к сигналам нейронов - то это можно считать отсутствием сигнала. Если же 0 превращается в тормозящий сигнал - то конечно это не отсутствие сигнала...
Comments 42
По мотивационной части - я все таки не очень понимаю твоего неверия в алгоритмы. По моему путь к ИИ лежит через усложнение алгоритмов, а не через усложнение нейросетей.
Reply
Но даже если бы занимался - все равно основная задача ИИ сейчас ИМХО в прикольном поведении матриц, изучать их со стороны нейросетей или с какой-то другой - вопрос не принципиальный.
Вне этой проблемы мышление ИМХО не построить. Но задачи ИИ, не связанные прямо с мышлением, безусловно могут хорошо решаться не-нейросетевыми алгоритмами, обычно даже лучше, чем нейросетевыми.
Reply
Reply
Reply
(The comment has been removed)
Reply
Reply
Сейчас буду слушать еще раз :).
Ну, а если серьезно, можете бросить ссылки на новые дельные работы в этой области, которые по Вашему мнению заслуживают внимания.
Когда я писал про ИИ в http://bvn-mai.livejournal.com/8510.html#cutid1, то за словами "...У меня во "френдах", есть несколько очень серьезных специалистов, занимающихся различными приложениями ИИ ..." я имел в виду именно Вас и еще трех своих френдов.
Reply
А вот с другими хорошими работами как-то напряженка, даже не порекомендую никого...
Reply
Reply
Reply
Reply
Reply
Жаль, я вообще не работал с бинарными сетями, а как устроить "сенсорную депривацию" сети, принимающей float, я что-то не соображу =)
Reply
Смотря какие уравнения в сети используются. Если 0 на входе превращается в нулевую же добавку к сигналам нейронов - то это можно считать отсутствием сигнала. Если же 0 превращается в тормозящий сигнал - то конечно это не отсутствие сигнала...
Reply
Leave a comment