Митасов Андрей Павлович :
другие произведения.
Металоция неведомого. Модуль И. Интеллект
Самиздат:
[
Регистрация
] [
Найти
] [
Рейтинги
] [
Обсуждения
] [
Новинки
] [
Обзоры
] [
Помощь
|
Техвопросы
]
Ссылки:
Школа кожевенного мастерства: сумки, ремни своими руками
Комментарии: 1, последний от 17/12/2023.
© Copyright
Митасов Андрей Павлович
(
apm@tut.by
)
Размещен: 17/12/2023, изменен: 05/11/2024. 585k.
Статистика.
Эссе
:
Философия
,
Естествознание
,
Изобретательство
Металоция неведомого
Иллюстрации/приложения: 13 шт.
Скачать
FB2
Ваша оценка:
не читать
очень плохо
плохо
посредственно
терпимо
не читал
нормально
хорошая книга
отличная книга
великолепно
шедевр
Аннотация:
Вопросы понимания различных видов интеллекта.
Крайнее изменение 05.11.2024
"Мои мысли - мои скакуны
Словно искры зажгут эту ночь.
Обгоняет безумие ветров хмельных
Эскадрон моих мыслей шальных."
Олег Газманов - "Эскадрон".
Оглавление:
Вместо предисловия.
Варианты классификации ИИ.
Когнитивная эволюция интеллектов.
От программирования логики к обучению интеллекта.
Отлаживая механизмы памяти.
Цитаты от Георга Кристоф Лихтенберга.
Об исключениях, подтверждающих правило.
Немного о практике ТРИЗ в дизайне.
Ловушки нашего разума.
Вопрос целеполагания научного поиска.
Обоюдоострые инструменты познания.
Математический термин, ставший успешным маркетинговым брэндом.
Структурированная память - это не база знаний.
Единица информации vs Понятие.
Мусор на входе - ??? на выходе?
Больше эвристик, хороших и разных.
Что понимается под эвристикой.
Эвристики "доступности" и "якорения" VS эффекта "переобучения".
Эвристика "резинового утёнка".
"Размышления о природе и сущности информации".
Состязательное обучение LLM-моделей.
Два крайних культа в "религии ошибки".
Невозможные задачи для интеллекта.
Большие языковые модели - "зеркало" вопрошающего?
Об импульсной природе интеллекта LLM.
"Среднестатистические" рассуждения о "мышлении LLM-ок".
"Прагматико-функциональная" система классификации "интеллектов".
"Эмбеддинги VS "вторая сигнальная система".
"Призрак бродит по Европе, призрак ..." научной революции.
Развитие человеческого интеллекта в играх.
Иллюстрации:
Бриг "Букетик ландышей" от "Модели Kandinsky 2.1".
Бриг "Букетик ландышей" от "Модели Kandinsky 3.0".
"Новый Год на море" от "Модели Kandinsky 3.0".
Графическое резюме диалогов об эвристиках от Bing.
"Дискуссия о природе информации" от Bing/Copilot.
Бриг "Букетик ландышей" от "Модели Kandinsky 3.01".
Бриг "Букетик ландышей" от "Модели Kandinsky 3.1".
=========
07.12.2023 12:29
Вместо предисловия.
В оглавление.
На фоне свершившегося "пришествия ИИ", и сопровождающего его
вселенского хайпа/страшилок/оптимизма/запугивания и т.д. и т.п.,
как-то совершенно выпали из рассмотрения парочка
действительно интересных вопросов.
Во-первых, способно/готово ли человечество
по настоящему допустить возможность существование
интеллекта НЕантропоморфного типа?
Т.е. готово ли человечество морально
к выходу в действительно Большой Космос?
Во-вторых, как можно использовать результаты/достижения/непонятки
в области исследования принципов работы ИИ-систем
для совершенствования чисто человеческого интеллекта?
И если с первым вопросом помочь человечеству не представляется возможным,
то вторым вопросом вполне возможно заниматься,
причем, не зависимо от того как в дальнейшем развернутся события
в отношении ИИ-систем.
Вряд ли попытки развивать собственный интеллект на основе анализа
принципов работы нейронок и ГПТэшек,
будут сопровождаться значительным минусом "в карму" или еще куда.
Вот этот вопрос и предполагается сделать центральным для данного модуля.
Т.е. попытаться найти точки соприкосновения между человеческим
и "машинным интеллектом"
и попытаться понять в чем и как они различаются.
И, самое главное, ради чего все затевается,
найти пути совершенствования человеческого интеллекта,
чтобы хоть немного дольше выдержать гонку
со все больше ускоряющимся развитием ИИ.
=========
13.12.2023 12:40
Варианты классификации ИИ.
В оглавление.
Полезно любую работу, тем более в такой области как "интеллект",
начинать с каких-то определений, пусть далеко не окончательных,
но хоть каких-то,
чтобы можно было от чего-то "отталкиваться".
На мой взгляд, предлагаемые в следующем материале варианты классификации,
вполне подходят для этой цели:
"Риски, присущие работе искусственного интеллекта".
Автор: MTorn (Максим Торнов)
https://habr.com/ru/articles/780018/
.
12 дек 2023 12:59
//// Начало цитирования.
.......
Что такое ИИ?
Компания IBM (What is artificial intelligence (AI)?)
https://www.ibm.com/topics/artificial-intelligence
считает, что ИИ это -
Имитация возможностей человеческого разума
по решению проблем и принятию решений
с помощью компьютера или автоматизированных машин.
Т.е. термин <искусственный интеллект> (ИИ)
относится к моделированию человеческого интеллекта
с помощью машин и алгоритмов,
реализованных с помощью программного кода.
......
Какие типы ИИ существуют?
......
Ниже адаптированный под нужды данного материала перевод статьи
опубликованной на сайте компании Forbes
(Naveen Joshi 7 Types Of Artificial Intelligence)
Публикация дает следующие определения:
https://www.forbes.com/sites/naveenjoshi/
Реактивные машины (Reactive Machines)
Это старейшие формы систем ИИ,
возможности которых крайне ограничены.
Они имитируют способность человеческого разума
реагировать на различные виды стимулов.
Эти машины не имеют функций, основанных на памяти.
Это означает, что такие машины не могут использовать
ранее приобретенный опыт для использования в своих текущих действиях,
то есть эти машины не обладают способностью <обучаться>.
Эти машины можно было использовать
только для автоматического реагирования на ограниченный набор
или комбинацию входных данных.
Их невозможно использовать,
полагаясь на память для улучшения операций таких машин.
Популярным примером реактивной машины искусственного интеллекта
является IBM Deep Blue,
машина, которая победила шахматного гроссмейстера Гарри Каспарова в 1997 году.
Вывод:
машина не обучается,
но есть данные, с которыми работает ИИ и его алгоритм,
т.е. от корректности используемых данных, заданных параметров,
корректности самого алгоритма и его исполнения
зависит итоговый результат.
Т.е. это те области, где что-то для такой машины может пойти не так.
Ограниченная память
Машины с ограниченной памятью
- это машины, которые, помимо возможностей реактивных машин,
также способны учиться на исторических данных для принятия решений.
Почти все современные приложения искусственного интеллекта,
от чат-ботов и виртуальных помощников до беспилотных транспортных средств,
управляются искусственным интеллектом с ограниченной памятью.
Почти все существующие приложения, о которых мы знаем,
подпадают под эту категорию ИИ.
Все современные системы искусственного интеллекта,
например те, которые используют глубокое обучение (deep learning),
обучаются на больших объемах обучающих данных,
которые они хранят в своей памяти,
чтобы сформировать эталонную модель для решения будущих проблем.
Например, ИИ, распознающий изображения,
обучается с использованием тысяч изображений и их меток,
чтобы научить его называть объекты, которые он сканирует.
Когда изображение сканируется таким ИИ,
он использует обучающие изображения в качестве эталонов
для понимания содержания представленного ему изображения
и на основе своего <опыта обучения> маркирует новые изображения
с возрастающей точностью.
//// А вот это не всегда.
//// Вспоминаем "проклятое переобучение"
//// и "предвзятость"/несбалансированность данных.
Вывод:
можно сказать, что машина обучается,
т.е формирует новые данные для своей работы.
Таким образом, есть алгоритм, заданные параметры,
входные данные и выходные данные.
Т.е. это те области, где что-то для такой машины может пойти не так.
//// Отдельно нужно, все-таки, указывать алгоритмы обучения.
Теория разума
Подобного типа ИИ на данный момент существуют либо в виде концепции,
либо в стадии разработки.
Теория разума ИИ - это следующий уровень систем ИИ, над созданием инноваций,
в которых в настоящее время работают исследователи.
Теория ИИ на уровне разума сможет лучше понимать сущности,
с которыми он взаимодействует, распознавая их потребности, эмоции, убеждения
и мыслительные процессы.
Хотя искусственный эмоциональный интеллект уже является
многообещающей отраслью и областью интересов ведущих исследователей ИИ,
достижение ИИ уровня Теории разума потребует развития
и в других областях ИИ.
Это связано с тем, что для того,
чтобы по-настоящему понять человеческие потребности,
машинам ИИ придется воспринимать людей как личностей,
чей разум может формироваться под воздействием множества факторов,
по сути, <понимая> людей.
Вывод:
данный тип ИИ пока находится на стадии изучения
и во всяком случае мне, сложно сказать что-то конкретное
о возможных рисках или том,
что может пойти не так в работе подобного ИИ.
//// А неправильная "расшифровка" эмоций/намерений/потребностей людей,
//// не говоря уж об их "мыслительных процессах",
//// разве это не серьезный риск?
Самосознание
Это заключительный этап развития ИИ,
который на данный момент существует лишь гипотетически.
//// Есть у ИИ-революции начало, нет у ИИ-революции конца.
//// Это далеко не заключительный этап.
//// Будет еще как минимум два уровня
//// ИИ-сообщество/ИИ-цивилизация.
//// ИИ-Вселенная.
Самосознающий ИИ, который, само собой разумеется,
представляет собой ИИ, который в ходе эволюции
стал настолько похож на человеческий мозг,
что у него развилось самосознание.
//// Опять "антропоцентризм".
//// Нет оснований считать, что для самосознания обязательным требованием