@Николай Огнев

Можно создать интеллект, который будет способен распознать смысл в письменности?

0

@vantfiles

Я наоборот в данном случае согласен с Вашими доводами, а не спорю... Или вы считаете данную фразу антиаргументом? Тогда - почему?

0

@remboserver

К Вашему сожалению, чаще всего в жизни фигурирует именно слово «возможно», и при создании искусственного интеллекта это следует учитывать. Как говорится, не верь глазам своим! )
Наш Иммануил Кант (кстати, философ) так и говорил: У человека обширнее всего сфера смутных представлений. )

Добавлено через 4 минуты
Он не любит учёных )))

0

@Mikhaylo

О, я ненавижу лжеученых.

Добавлено через 1 минуту
Из-за "возможно" и неполным тестированием на утку.)

0

@Mikhaylo

[Само]сознание - я не разбираюсь в этом, так как слово, конечно, знаю с детства, а если бы не знал, то не парился бы. Все благодаря философам, которым удалось популяризировать всякие ненужные сущности. Надеюсь, когда-то последний философ скончается! Правда для этого нужно закрыть последний факультет/кафедру с этим культивируемым невежеством и только потом ждать.

Я не знаю, что они там увидели в этом слове (вымышленном понятии "сознание"), я так понял, что-то про понимание того, что руки, ноги и прочее тело, которые "болтаются" всегда вместе с глазами и мозгом, которые видишь только в зеркало, являются как бы неотъемлемой частью. Но это же всего лишь понимание! Интересно, что произойдет, если душа отделится от тела и ты увидишь свое тело отдельно??? Наверное просто всякое понимание пропадет! А вместе с тем пропадет и волшебное сознание??

Добавлено через 5 минут
Надо самому стать философом, режущим бритвой Оккама всякого сочинителя, мнящего себя философом! Круто я придумал? Смерть философам!

Я философ простых вещей, не заходящий в бесконечности и прочие крайности!!!

0

@syllogism

Всем привет!
Прошу помочь советом в такой ситуации:
Мой отец-самоучка создал новую систему логики, которая может быть представлена математическими формулами и использоваться Искусственным Интеллектом для получения новых знаний.
Например, из двух фактов:
1. У некоторых кошек нет хвостов
2. Все кошки-млекопитающие

ИИ с такой системой логики может САМ сделать вывод, что:
3. У некоторых млекопитающих нет хвостов
Отец утверждает, что самостоятельное получение нового знания для ИИ - это уже следующая ступень после нейронных сетей, далее только творчество.
Хотелось бы начать работать с какой-либо лабораторией / компанией, чтобы проверить новый алгоритм в действии и внедрить его в реального робота, но я сама далека от этой области и хочу просто помочь отцу.
Поэтому, уважаемые спецы, пожалуйста, подскажите, куда или к кому можно обратиться, чтобы опробовать новый алгоритм на реальном роботе?

0

@Mikhaylo

В нашей современной жизни такого не бывает, чтобы самоучка взял и сделал прорыв в какой-то области. Наука работает на всех фронтах и глубоко вгрызлась в "гранит", поверьте. Единственный способ - это стать ученым, т.е. отучиться в университете 5 лет, потом еще 5 лет поработать в науке (хотя бы ассистентом).

Изложенный вами пример про кошек-млекопитающих - это уже переработанный материал, никого не удивишь этим.

Никакие компании/корпорации/роботы не нужны, ведь входом ИИ вашего отца являются две строки, а выходом - одна строка. Берете и программируете алгоритм. Получается некий чат-бот.

Я понимаю, что вы любите отца, но надо немного сдерживать свои эмоции. Некоторые люди склонны к абстракциям и очень непрагматичны, и соответственно не могут отвечать за свои слова. Это я к тому, что выдаваемое нечто за уникальную систему логики на самом деле не стоит ломаного гроша и даже если вы найдете программиста, который переложит описание в код, то этот программист просто не сможет ничего внятного сделать с абстракциями, у которых нет реальных точек приложения в практике.

0

@syllogism

Пользователь говорит ИИ:
- Все деревья не съедобные.
Некоторые деревья зелёные.

ИИ делает выводы САМ:
- Значит,
1. Некоторые деревья не зелёные.
2. Некоторые зелёные вещи несъедобны.
3. Некоторые не зелёные вещи также не съедобны.

Думаю, можно поработать с разработчиками ИИ по внедрению такого алгоритма, позволяющего ИИ делать выводы самостоятельно из фактов.
-

Только вопрос, как выйти на таких разработчиков?

0

@vantfiles

Через волшебное слово "Пролог"

0

@Mikhaylo

Строгий логический вывод - это не самая нужная и характерная функция для искусственного интеллекта. Потому что не все фрукты сладкие, не все овощи полезные, а арбуз - это ягода. И логика вашего отца здесь сломается. Это неинтересно.

ПОСЛУШАЙТЕ МЕНЯ! Не занимайтесь упёртым мракобесием.

0

@syllogism

что Вы имеете в виду?

0

@Mikhaylo

Это обычное явление - фричество называется, когда человек изобретает нечто волнующее человечество. Таких людей много, некоторые даже умудряются книги написать и на конференциях выступать. Но это псевдонаука.

Замечено, что фрики не изобретают ничего на темы, которые неактуальны для человечества. То есть фрики просто желают признания и славы, и они видят способ заполучить свое по-своему.

0

@Shamil1

Автоматический логический вывод. Используется более 50 лет. Например, в системах автоматического доказательства теорем.

0

@danila_zaytcev

Согласен с ув. Михайло, "понимание" можно распознать по ответу, реакции, нет четкой границы какое конкретно "понимание", простой парсинг или сложная статистика. Алиса однозначно "понимает" простые команды, но это вовсе не значит что алгоритмы лежащие в её основе можно значительно масштабировать, или как либо качественно улучшить, чтобы довести их до "понимания" хотя бы средних бытовых, культурных и тем более научных концепций, как нельзя этого сделать с каким нибудь парсером командной строки.

Есть пока ещё существенные препятствия отделяющие современное машинное обучение, от так называемого СИИ, ИМХО примерно такие же как разница между полётом человека на Луну и к эпическому путешествию к ближайшей звезде.

0

@Shamil1

А в чём проблема с этими концепциями?

0

@danila_zaytcev

ИМХО в данный момент маловероятно средствами современного ML.

NLP началось с частотных пропорций слов в тексте, сейчас используют нейросети с "эхом", рекурентные(LSTM итп), те кто понимают как они работают, легко могут смекнуть что при должном обучении такая сетка может достаточно хорошо "понять" структуру любого языка и множество его шаблонов, что ясно видно в вполне приличном переводе гуглтранслейта, но в тексте нет значений этих слов, опирающихся на базовые эмпирические образы, на сенсорно-моторный опыт человека. В этом на мой взгляд главная проблема. Нейросетка может вразуметь логику языка, но не то что им выражают, так как этому её попросту не учат.

Кроме того есть вопрос масштаба, к сожалению бэкпроп — жутко медленный алгоритм чтобы комфортно работать с достаточно большими сетями и на лету проверять все идеи приходящие в голову.

Добавлено через 5 минут
Они глубинно сложны, иные словно некоторые "простенькие" функции на питоне, которые под капотом содержат монстроузные С++ библиотеки которые ссылаются на другие библиотеки итд. Тоже и со многими концепциями, которые не можно адекватно понять не имея нормального человеческого сенсорно-моторного опыта и вербального-текстового обучения основанного на сенсорно-моторном опыте.

Добавлено через 8 минут
Представьте такой гипотетический эксперимент, если бы ребёнка обучали только смотреть на текст, различая его структуру, шаблоны, подкрепляя едой и тп, много ли он смог понят о мире и том что этот текст обозначает? Даже если представить сверх-эффективность сравнимую с машиной, этого ребёнка и неограниченное врем обучения.

0

@rrr3

Несомненно, что сенсорно-моторный аппарат важная составляющая. Но не он является решающим в получении и сохранении/кодировании того или иного опыта и, как следствие, понимания (как процесса и как результата) смыслов и т.п. и т.д. Дело и не в сложности концепций. "Концепция", например, кошки или собаки вполне легко решаемы современными ИНСами. В этом то и суть их преимущества, что они могут дать решение (в той или иной степени), когда нет полностью определенного алгоритма.
Дело в самих ИНСах, в принципах их функционирования.

Для тех, кто в теме не возникает вопроса о эффективности распознавать смысл (даже с учетом его субъективности) текстов в современных МЛ системах, как и о возможности полностью определенными алгоритмами порождать новые смыслы. Вполне очевидно, что требуются принципиально отличные (хотя вероятно и старые как мир ) от традиционных на сегодня подходы. На мой не просвещенный взгляд, все отмеченные сложности решаемы... но не в традиционной на сегодня парадигме.

0

@remboserver

Очень красивый пример! Боюсь, что Алиса и есть именно этот случай.

0

@vantfiles

https://ru.wikipedia.org/wiki/Китайская_комната

0

@remboserver

Там пишут:
Пункт 2. Я могу исполнить программу для китайской письменности без понимания этой письменности.

Второй пункт обосновывается мысленным экспериментом «китайской комнаты». Вывод говорит о том, что запуск такой программы не ведёт к пониманию языка. Более общий вывод Сёрла говорит о том, что любые манипуляции с синтаксическими конструкциями не могут приводить к пониманию.

Другими словами, во всех рассуждениях сквозит одна и та же мысль: выполнение любого алгоритма не есть настоящее понимание, а есть лишь видимость понимания.
Настоящее же понимание доступно только сознанию.
Лично меня интересует вопрос: возможно ли возникновение сознания в нейронной сети ИИ?
Является ли сознание свойством сложности системы?
Вполне возможно, существует критическая масса не только для урана 235, но и для количества объединённых в сеть нейронов. ))) Так сказать, переход количества в качество, когда однажды компьютер, не по программе, а самостоятельно задаст хотя бы сам себе простой, детский вопрос - кто я?! )))

0

@Mikhaylo

Джон Сёрль не является компетентным специалистом по интеллекту. Он всего лишь философ.

Про понимание смысла вы рассуждаете неверно. Типичная некомпетентная придумка. Вы просто изначально понимаете под пониманием огонек в глазах или ещё какую-то магию, соответственно исходя из этого лживого суждения рождаются другие ложные посылки. Вы ещё не смогли преодолеть барьер искусственного интеллекта.

Добавлено через 5 минут
Видимость понимания и понимание - это одно и то же. Если вы добавите к видимости понимания некий чудотворный животворящий огонек, то его можно всегда выкинуть, он не нужен.

0