Цитата: OlegNZH-2 от 04.05.2020 07:45:30Только сначала нужно определиться - что такое - обучение . Пока и навсегда - это просто перебор возможных комбинаций и отсеивание плохих . А наиболее хорошие - ставить в первую очередь .. Человек так работает . (в принципе - тупой бинарный-тринарный и т.д код ) И всякий ИИ на том-же принципе работает ....Вот только Мы обучаемся ДЕСЯТИЛЕТИЯМИ!
PS Если придумать обучающую Программу - которая прогонит через Нейросеть все изображения , которые прогоняет наш Мозг через себя за время жизни (а это минимум 20 кадров в секунду) , плюс Звуки , Запахи , Тактильные ощущения ... Тогда кто-то станет Героем!
Цитата: Cheen от 10.05.2020 02:17:25да пофиг. Одну и ту же задачу можно решать разными способами. А тип "носителя" инфы.: химический, электрический или ещё какой, влияет только на скорость и всё.
Цитата: adolfus от 11.05.2020 14:45:24Носитель той самой инфы, в том числе и алгоритмы врожденного поведения как организма в целом, так и его компонент, неизвестно где локализованы и никто не знает как это все функционирует.
Мало того, у нейрофизиологов растет уверенность, что любые аналогии с тем, как мы сегодня храним информацию и ее обрабатываем, несостоятельны. А механизмы поиска решения/поведения организма даже на самом примитивном уровне реализовать с помощью ныне используемых вычислительных средств, в основе которых лежит бинарная логика и арифметика, невозможно. Это тупиковый путь.
В мозгах нет ни чисел, ни арифметики, ни вообще каких либо реализаций и структур, функционирование которые можно описать математически.
Цитата: Пенсионэр от 10.05.2020 04:37:07Думаю, на скорость более влияет алгоритм решения. На суперкомпьютерах число транзисторов превышает число нейронов в мозге. А толку? За пределами специализации 0.
Цитата: adolfus от 11.05.2020 14:45:24Носитель той самой инфы, в том числе и алгоритмы врожденного поведения как организма в целом, так и его компонент, неизвестно где локализованы и никто не знает как это все функционирует.
Мало того, у нейрофизиологов растет уверенность, что любые аналогии с тем, как мы сегодня храним информацию и ее обрабатываем, несостоятельны. А механизмы поиска решения/поведения организма даже на самом примитивном уровне реализовать с помощью ныне используемых вычислительных средств, в основе которых лежит бинарная логика и арифметика, невозможно. Это тупиковый путь.
В мозгах нет ни чисел, ни арифметики, ни вообще каких либо реализаций и структур, функционирование которые можно описать математически.
Нейрон, если попробовать провести аналогию с вычислительными системами, более всего похож на маршрутизатор в сети с коммутацией каналов. При этом сам нейрон не обладает хотя бы какой-нибудь памятью. Т.е. он не может хранить никакой информации в принципе.
Цитата: adolfus от 11.05.2020 14:45:24Носитель той самой инфы, в том числе и алгоритмы врожденного поведения как организма в целом, так и его компонент, неизвестно где локализованы и никто не знает как это все функционирует.
В мозгах нет ни чисел, ни арифметики, ни вообще каких либо реализаций и структур, функционирование которые можно описать математически.
Нейрон, если попробовать провести аналогию с вычислительными системами, более всего похож на маршрутизатор в сети с коммутацией каналов. При этом сам нейрон не обладает хотя бы какой-нибудь памятью. Т.е. он не может хранить никакой информации в принципе.
Цитата: Пенсионэр от 10.05.2020 16:33:32Ну это для людей c ограниченными возможностями и социальными проблемами (отсутствие друзей, знакомых и детей). Мой очень хороший знакомый на 9 десятке вполне справляется без обучающих курсов.) Сколько надо программистов высокой квалификации обучить робота твисту, и как это делал Моргунов в "Кавказской пленнице".) При этом этот робот кроме твиста сравнительно со средним человеком, практически ничего не будет уметь делать.
Цитата: GrinF от 11.05.2020 18:44:14Ну таки отчасти не так... В конце - концнуов мы часть живого мира... Гуманитраии и алепты культов конечно считаем, что наше АЛУ в верхней части части уникальны срежт живого ... но это не так... Преждк всего это АЛУ предназначено для целей выживания (анализ информации о ппищевых ресурсах, о сигналах получаемых от соплеменников, планирование охоты, ипр.), как и у всех промежуточных форм , начиная с бактерий...Соотвесттсвено изучаямматематические механимы регулирования жищнедеятельности бактерий, кидр, осьминогов, и прочих модельных организмов -можно делать и предположения о устройстве собственного АЛУ... Пусть в меня бросит камень кто скажет, что невозможно построить с промощью бигнарной логики и математики к примеру модель оегулирования фотосинтеза, или движения бактерии в градиенте коныентрации глюкозы
Цитата: adolfus от 12.05.2020 00:01:19Зачем камень? И так известно, что с помощью бинарной логики и математики никакой модели, разарботанной над континуумом, вообще не построить.
Все современные вычислители работают в поле или кольце конечной характеристики (бинарные в поле характеристики два^n), а все современные физические, химические и прочие модели построены в полях или кольцах характеристики ноль. Между ними не существует никакого изоморфизма – это вообще разные сущности. И это означает, что объекты из поля характеристики ноль отобразить обратимым образом на объекты поля конечной характеристики принципиально невозможно.
Чтобы использовать двоичные вычислители для реализации физических и прочих моделей, нужно строить эти модели в конечных полях.
Цитата: adolfus от 12.05.2020 00:01:19Зачем камень? И так известно, что с помощью бинарной логики и математики никакой модели, разарботанной над континуумом, вообще не построить.
Все современные вычислители работают в поле или кольце конечной характеристики (бинарные в поле характеристики два^n), а все современные физические, химические и прочие модели построены в полях или кольцах характеристики ноль. Между ними не существует никакого изоморфизма – это вообще разные сущности. И это означает, что объекты из поля характеристики ноль отобразить обратимым образом на объекты поля конечной характеристики принципиально невозможно.
Чтобы использовать двоичные вычислители для реализации физических и прочих моделей, нужно строить эти модели в конечных полях.
Цитата: Cheen от 12.05.2020 13:14:47А нам нужна физическая модель? нам не нужна физическая модель, разговор был за ИИ. Интеллект штука информационная, и в большинстве случаев бинарная (выйдет солнышке:да/нет;купить платьишко:да/нет)
Бывают,конечно,нестандартные выверты сознания, но они и по среднестатистическим человеческим меркам нестандартные.
Цитата: rommel.lst от 12.05.2020 15:35:46Полноценный ИИ на чистой бинарной логике не сделать
Цитата: rommel.lst от 12.05.2020 08:22:06Это все бла-бла-бла, потому что цифровые вычислители выросли из аналоговых.
Цитата: rommel.lst от 12.05.2020 08:22:06И давно есть четкое понимание, что переход от дискретности к континууму идет через определение максимального порога дискретизации, ниже которого дискретная модель работает с той же точностью, что и континуальная.
Адекватность модели определяется только заложенными формулами.
Единственная проблема - это способность вашего эмулятора бактерии или, там, нейрона работать с достаточным быстродействием. Но на уровне хорошего FPGA простейшие системы смоделировать можно без потери качества и с достаточной скоростью. Проблема как обычно не в "железе", а в "софте".
Цитата: Luddit от 12.05.2020 18:04:34ИИ, способный по своей инициативе сформировать вопрос "А что там с моей пенсией?", вполне можно считать полноценным
Цитата: adolfus от 12.05.2020 00:01:19Зачем камень? И так известно, что с помощью бинарной логики и математики никакой модели, разарботанной над континуумом, вообще не построить.
Цитата
Все современные вычислители работают в поле или кольце конечной характеристики (бинарные в поле характеристики два^n), а все современные физические, химические и прочие модели построены в полях или кольцах характеристики ноль. Между ними не существует никакого изоморфизма – это вообще разные сущности.
И это означает, что объекты из поля характеристики ноль отобразить обратимым образом на объекты поля конечной характеристики принципиально невозможно.
Цитата: adolfus от 12.05.2020 00:01:19Чтобы использовать двоичные вычислители для реализации физических и прочих моделей, нужно строить эти модели в конечных полях.
Цитата: adolfus от 12.05.2020 00:01:19Зачем камень? И так известно, что с помощью бинарной логики и математики никакой модели, разарботанной над континуумом, вообще не построить.
Все современные вычислители работают в поле или кольце конечной характеристики (бинарные в поле характеристики два^n), а все современные физические, химические и прочие модели построены в полях или кольцах характеристики ноль. Между ними не существует никакого изоморфизма – это вообще разные сущности. И это означает, что объекты из поля характеристики ноль отобразить обратимым образом на объекты поля конечной характеристики принципиально невозможно.
Чтобы использовать двоичные вычислители для реализации физических и прочих моделей, нужно строить эти модели в конечных полях.
Цитата: xolod от 12.05.2020 23:55:31Любая вычислимая функция вычислима по Тьюрингу.
Цитата: Cheen от 12.05.2020 17:19:17А что мы называем полноценным ИИ?
хотелось бы определиться с терминами.
Цитата: adolfus от 12.05.2020 18:30:47Не вычислители выросли а конечно-разностные алгоритмы. Когда появились первые аналоговые (ламповые) вычислители приемлемой функциональности, цифровые механические арифмометры (с электроприводом, кстати) к тому времени уже выпускались серийно, и на них считались очень большие проекты. Либо автор КЭД в мемуарах своих набрехал.
Цитата: adolfus от 12.05.2020 18:30:47Проблема не в вычислениях по формулам, а в том, что нет никаких формул. На сегодня нет никакой математической модели функционирования не только мозга, но и отдельного нейрона, и перспектив построения такой модели не видать.
Цитата: adolfus от 12.05.2020 18:30:47Вот МИФИ проводит конференцию "Нейроинформатика". На ней иногда бывают пленарные доклады по математическому моделированию синаптических и прочих процессов в нейроне на разных уровнях. Но эти исследования не дают понимания того, как работает нейрон. Никакой, даже отдаленно имеющей отношение к реальности, математической модели функционирования хоть каких-нибудь компонент мозга, представленной в виде каких-либо формул, которые можно обсчитать, не существует. Никто даже не представляет, что собой представляет эфферентный сигнал нейрона, какую информацию он несет и как будет интерпретироваться теми нейронами, которые его "услышат". Одинаково или по разному – даже такого понимания нет. Все это похоже на ситуацию "лбом об стену". Одни жалуются, что открытые исследования на живом реальном материале практически не финансируются, поэтому банально нет исходных для моделирования. Другие полагают, что замкнутой, пусть даже рекурсивно, математической модели в принципе построить невозможно (чем, отчасти, и объясняется отсутствие финансирования "естества пытателей").
Насчет FPGA. Многие из не слишком убогих, например такие, как virtex 7 и UltraSilce даже блоков целочисленного деления не имеют. Куда уж там вещественные вычисления.
Что касается дискретизации, если Вы имеете в виду процесс Котельникова или z-преобразование, то она мало связана с вычислениями на ЭВМ. Эти преобразования определены над полем вещественных чисел или расширениями этого поля. Наверное, Вы таки имеете в виду квантование.
Квантование, которое используется для перевода вещественных чисел в машинное представление с фиксированной или плавающей запятой, это округление по основанию счисления (2 или 10) и у этого преобразования обратного не существует. Этот момент создает много проблем в реальном программировании моделей вплоть до получения бессмысленных результатов (например, сумма округленных вещественных слагаемых не равна округленной сумме этих же слагаемых почти для всех, ассоциативность вычислений не соблюдается и прочие гадости).
Цитата: adolfus от 12.05.2020 18:30:47Да, квантованием добиваются наперед заданной точности, но только не с двоичным/десяитчным. Используется округление с заданной точностью до ближайшего рационального. Многие вещественные модели по причине существенной мультимасштабности или плохой обусловленности считаются именно в R. В процессе обращения матриц и при вычислении собственных значений могут участвовать знаменатели в тысячи шестнадцатиричных цифр. Производительность таких вычислений и требования к памяти удручают (_!_).
Цитата: adolfus от 13.05.2020 03:57:40Вычислимая – это какая? А есть ли математическое определение вычислимости функции?
И причем тут Тьюринг?