Люди против роботов 2011.

[Геометр Теней]

Это да. Просто при нинешних технологиях для эмуляции мыслительной деятельности одного мозга
Потребуется система весьма не маленьких габаритов (+ блок питания, климатконтроль...). С практической точки зрения это будет просто смешно

При нынешних технологиях это и не пытаются делать. Впрочем, я не вижу ничего смешного в том, что для эмуляции работы мозга сперва потребуется уйма усилий - как не вижу ничего смешного в том, что для первого управляемого авиаполёта в истории человечества был использован двигатель массой в 77 кг и всего в 9 киловатт мощности... (А через три десятка лет уже была эпоха массовых воздушных битв, трансполярных перелётов и прочая, и прочая, и прочая). В этом смысле развитие на той же линии, если будет нужда, проблемы такого плана решит - впрочем, см. ниже.

Если же вам воображение рисует кибера в человеческом теле, который таскает машинный зал с собой, как два чемодана с батарейками в анекдоте, то уже сейчас (если бы мы могли нормально эмулировать человеческий мозг) такая проблема была бы не слишком актуальна. Благо существует связь и сети, концепция облачных вычислений и тому подобное. Многие научные проекты, допустим, вместо того чтобы занимать машинное время суперкомпьютеров, используют и такой подход - используют простаивающие мощности пользователей по миру. Наверняка есть ещё решения, если порыться...

[Мышиный Король]

Насчет самосознания у ИИ. Существует такая штука как "семантическая   сеть" - база данных, в которой информация записана как набор понятий, и   связей между ними ("яблоко"-есть-"фрукт","груша"-есть-"фрукт",   "фрукт"-есть-"растение", "фрукт"-есть"еда"...). По такому же принципру   работает человеческая память. Такая схема позволяет не зазубривать, а воспринимать   информацию. Технология, если не ошибаюсь, сорокалетней давности. Так   что до самосознания там не так уж далеко. Только вот надо ли?

Только схожесть принципов с работой памяти имеет очень мало, если ни никакого, отношения к самосознанию. Не говоря уже о том, что утверждение о схожести принципов может быть спорным.

[Сигурд]

"Это значит, что пока что нет причин предполагать, что мощность среднего суперкомпьютера за средние суперкомпьютерные деньги не поднимется достаточно, чтобы запустить нейронную сеть с ~1010 узлов. "
Реальные результату "эмуляции" пока не так уж впечатляют http://ru.wikipedia.org/wiki/Blue_Brain_Project
А это далеко не "средний" суперкомпьютер.

Только схожесть принципов с работой памяти имеет очень мало, если ни никакого, отношения к самосознанию. Не говоря уже о том, что утверждение о схожести принципов может быть спорным.

Но всё таки согласитесь, способность осознавать информацию компьютером, а не просто зазубривать её, это уже немало. По сути, первый шаг. 

"как не вижу ничего смешного в том, что для первого управляемого авиаполёта в истории человечества был использован двигатель массой в 77 кг и всего в 9 киловатт мощности..."
Для их современников, до первого успеха, это таки было смешно. Понятно что "лиха беда - начало"

[vsh]

Реальные результату "эмуляции" пока не так уж впечатляют http://ru.wikipedia.org/wiki/Blue_Brain_Project

Во-первых, это симуляция. Симулировать нейрон вычислительно сложнее, чем реализовать аналогичный по функциям узел нейронной сети.  Во-вторых, прочитайте эту же страничку в английской википедии и впечатлитесь наконец-таки: http://en.wikipedia.org/wiki/Blue_Brain_Project

А это далеко не "средний" суперкомпьютер.Но всё таки согласитесь, способность осознавать информацию компьютером, а не просто зазубривать её, это уже немало. По сути, первый шаг. 

По сути, "осознавать" и "зазубривать" это просто слова, которые не имеют в нашем контексте никакого определенного значения. Соглашаться или не соглашаться мне не с чем.

[Геометр Теней]

Но всё таки согласитесь, способность осознавать информацию компьютером, а не просто зазубривать её, это уже немало. По сути, первый шаг. 

Осторожнее с терминами. Слово "осознавать" подразумевает сознание, верно? "Зазубривать" - тоже очеловечивание компьютера. Он не делает ни того, ни другого в том же смысле, в котором делает это произвольный Вася Петров - просто структурирует информацию по-разному...

[Сигурд]

Геометр Теней даже специалисты иногда используют такую терминологию. Более формализованно это трудно описать. Тем более что я не специалист. Моих знаний достаточно чтобы понимать, что разница между первым и вторим способом запоминания - принципиальная. Это я и имел в виду.

[Арсений]

Если специалисты используют такую терминологию в своих работах, значит, они как-то её определяют, хотя бы в рамках этих работ.

[Коммуниздий]

Не вижу принципиальной разницы. Как человек постоянно имеющий дело с базами данных могу честно сказать, что любой способ записи информации - суть одно, последовательность байт. Разница лишь в интерпретации.
Если мы забиваем информацию в БД, нам проще (в том числе с точки зрения вычислительных ресурсов) получить некую информацию (под предоставление которой и заточена конкретная БД). Но интерпретировать её может только софт, написанный человеком. И только в тех пределах, которые были заложены программистом.

Так что пока не будет точно понят механизм работы мозга (либо придуман более-менее адекватно эмулирующий её алгоритм) говорить про "осознание" попросту глупо. Как говорить про то, что будильник, заведённый на определённое время, "понимает", что вам нужно проснуться.

[Сигурд]

Коммуниздий разница есть. Текст "яблоки и груши это фрукты. Фрукты это еда" записанный в обычную БД это одно. Семантическая сеть с той же информацией - совсем другое. При работе с первой программа может находить ключевые слова, но извлекать дополнительною информацию из текста не способна (хотя попытки достичь обратного были). Во втором програма по нужному слову может проанализировать его значение, что позволяет, в частности, использовать эти данные не только человеком, но и програмами ИИ. Например в програмах распознавания речи...

ОМГ, не могу я это нормально обьяснить

[vlexz]

И еще, не надо преувеличивать возможности нейронных сетей. Слово то красивое, да, а суть... А по сути, у нейронных сетей очень ограниченная область применения: распознавание образов и категоризация (так как обученная нейронная сеть устойчива к искажениям),  принятие решений (что тоже само по себе распознавание образов). Больше ничего нейронные сети не умеют делать. А теперь почувствуйте разницу между понятиями: "думать" и "распознавать образы"

[Коммуниздий]

Сигурд, хочешь сказать что это не просто набор символов представляющий слова и связи между ними?

[Геометр Теней]

ОМГ, не могу я это нормально обьяснить

Слова которые вы ищете - способность системы организовывать информацию самостоятельно (по не заданным заранее критериям). Беда в том, что вы это смешиваете с понятиями мышления и анализа (или просто неудачно подбираете слова - у вас, уж не обижайтесь, ситуация Иа - "Тьфу ты, какие неуклюжие слова. Что-нибудь всегда получается не так" (я сам такой, потому чувствую... ) ). Так вот, анализа в человеческом смысле семантическая сеть не ведёт всё-таки - примерно как сито само по себе не отличает крупные предметы от мелких, оно просто способно отделять их, если их сложить внутрь и потрясти. 

(Хотя, конечно, можно поговорить о том, что делает человеческое сознание в схожих ситуациях. Собственно, способ хранения информации в памяти - точнее говоря, в одном из видов человеческой памяти (потому что это весьма комплексное понятие) похоже, действительно близок к этому).

[vlexz]

Да определение понятия распознавания образов: преобразование одного набора входных данных в другой по определённым правилам. В случае нейронной сети эти правила задаются эмпирически, только и всего

[Qristoff]

Более того, нейронная сеть - это просто математическая функция, сопоставляющая входные значения выходным.

upd. опередили )

[Геометр Теней]

Ребята, вы не перестарайтесь с аргументацией. Палку можно перегнуть. Мышление человека - это тоже преобразование входной информации в выходную, если отбросить всякую шелуху... 

[Сигурд]

Сигурд, хочешь сказать что это не просто набор символов представляющий слова и связи между ними?

Как правильно заметил Геометр Теней, то что делает СемСеть - похоже на то, как запоминает информацию человек. И это лучше чем, например, запись информации в ворде - как набор символов БЕЗ связи между ними 

"Мышление человека - это тоже преобразование входной информации в выходную, если отбросить всякую шелуху...  "
 

[vsh]

ОМГ, не могу я это нормально обьяснить

Объяснять то, в чем сам не разбираешься, всегда непросто.
Семантическая сеть и есть база данных с записями "яблоки" -> это -> фрукты", "груши" -> это -> "фрукты", "фрукты" -> это -> "еда". Можно это и в виде одной текстовой строки записать, просто работать будет медленнее. Что важно, так это алгоритмы работы с семантическими сетями, которые компьютерам интерпретировать  формализованные подмножества живых языков. Однако это не единственный подход к формализации семантики, и даже нельзя сказать, что самый многообещающий.

[Сигурд]

Грубо обобщая, человеческая память - самообучающаяся динамичная нейросеть, осуществляющая функции сети семантической.

[vsh]

А по сути, у нейронных сетей очень ограниченная область применения: распознавание образов и категоризация (так как обученная нейронная сеть устойчива к искажениям),  принятие решений (что тоже само по себе распознавание образов). Больше ничего нейронные сети не умеют делать.

Нейронные сети могут не только это. Точнее, любую задачу можно свести к распознаванию образов в твоем понимании. Другое дело, что в других областях другие алгоритмы часто эффективнее. Можно обучить нейронную сеть сложению, но делать это она будет медленнее и хуже, нежели calc.exe.

[vlexz]

Нейронные сети могут не только это. Точнее, любую задачу можно свести к распознаванию образов в твоем понимании. Другое дело, что в других областях другие алгоритмы часто эффективнее. Можно обучить нейронную сеть сложению, но делать это она будет медленнее и хуже, нежели calc.exe.

Эмм... не любую. Все таки нейросеть - это однозначная математическая функция над значениями синапсов и их весов. Скажем так, можно обучить решать любую формализуемую задачу. Насколько мне известно, формализуемость человеческого мышления не доказана еще, или я что-то пропустил?

[vlexz]

Ну и конечно, так как нейросеть может решить только формализуемую задачу, то соответственно такая задача может быть решена и другим формальным алгоритмом. Просто в некоторых областях нейронный алгоритм более эффективен чем в других, вот и все.

Upd. не люблю тиражирование заблуждений...

[Мышиный Король]

Но всё таки согласитесь, способность осознавать информацию компьютером, а   не просто зазубривать её, это уже немало. По сути, первый шаг. 

Уже отвечали, но отвечу и я. Умение обрабатывать информацию разными хитрыми способами не равно её осознаванию. Таки для этого нужно сознание.

Мышление человека - это тоже преобразование входной информации в выходную, если отбросить всякую шелуху...

Всё-таки не совсем так. Чтобы утверждать это с определенностью и категорично надо всё-таки знать, что это такое с той же определенностью. А это нам пока не доступно. Данная фраза это только описание (возможно вполне удачное и емкое) одной из функций человеческого мышления. В общем, не будем перегибать палку...

[vsh]

Эмм... не любую. Все таки нейросеть - это однозначная математическая функция над значениями синапсов и их весов. Скажем так, можно обучить решать любую формализуемую задачу. Насколько мне известно, формализуемость человеческого мышления не доказана еще, или я что-то пропустил?

Не могу согласиться, как раз формализация задачи для нейронной сети не является необходимой.

[Сигурд]

Просто в некоторых областях нейронный алгоритм более эффективен чем в других, вот и все.

В частности, в большинстве областей, связанных с ИИ 

[Сигурд]

Умение обрабатывать информацию разными хитрыми способами не равно её осознаванию. Таки для этого нужно сознание.

Так ведь и воздушный змей - не конкорд. Всё с чего-то начинается.

[vlexz]

Не могу согласиться, как раз формализация задачи для нейронной сети не является необходимой.

Да, в этом их преимущество, нейросеть "доформулирует" задачу сама. Но решить что-то, что не сводится к однозначной математической функции она не сможет (ну максимум к итерационному алгоритму, для осциллирующих сетей). Далее, после того, как сеть решила задачу, мы можем "расковырять" её и получить уже сформулированную задачу. И написать алгоритм, который не будет нейронной сетью.
Это все к

В частности, в большинстве областей, связанных с ИИ 

так как большинство задач связанных с ИИ трудноформализуемы и к тому, что нейросеть единственный способ заставить машину "думать" - если можно с нейросетью, значит можно и без нее.

[vsh]

Но решить что-то, что не сводится к однозначной математической функции она не сможет (ну максимум к итерационному алгоритму, для осциллирующих сетей).

Не очень понял, что вы имеете в виду под "однозначной" функцией. Неслучайную?

Далее, после того, как сеть решила задачу, мы можем "расковырять" её и получить уже сформулированную задачу. И написать алгоритм, который не будет нейронной сетью.

Вот тут я признаюсь в невежестве. Этот метод действительно практически применяется? Если да, то в каких масштабах он применим? Скажем, сеть из 10 узлов легко разобрать, а из 10⁶, например?

если можно с нейросетью, значит можно и без нее.

Да, верно.

[vlexz]

Не очень понял, что вы имеете в виду под "однозначной" функцией. Неслучайную?

Ну скажем так да. Хотя и ничто не мешает подсоединить к части входов генератор случайных чисел. Нейронная сеть по сути предназначена для фильтрации искажений. Даже если нам нужно работать со случайными числами, например при оптимизации, для того, чтобы вытолкнуть сеть из локальным оптимумов, то здесь нам нужно четко знать, в какой из узлов подавать возмущения. Что равно формализации задачи - мы уже знаем достаточно много о задаче, чтобы определить нужный узел. Сеть доформулирует остальное. Те искажения, которые будут поданы на вход, просто проигнорируются, такова уж природа нейросетей.
 

Вот тут я признаюсь в невежестве. Этот метод действительно практически применяется? Если да, то в каких масштабах он применим? Скажем, сеть из 10 узлов легко разобрать, а из 10⁶, например?

Ну здесь я имел ввиду именно принципиальную возможность такого Насколько я знаю, не применяется.

[vsh]

Ну скажем так да. Хотя и ничто не мешает подсоединить к части входов генератор случайных чисел.

Можно и передаточные функции сделать случайными.

Ну здесь я имел ввиду именно принципиальную возможность такого Насколько я знаю, не применяется.

Хм, вот и я удивился. Мне кажется, это мертворожденная идея, формальные алгоритмы проще получать другими способами.

[vsh]

О, раз уж ты специалист, расскажи - есть ли алгоритмы над нейронными сетями? Ну там, оптимизация, отбрасывание ненужных узлов, выделение связных областей, в конце концов?