Inteligencia Artificial 2020: ¿hay avances? - página 13
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Me pregunto a mí mismo, ¿qué es exactamente lo complicado del proceso de pensamiento?
En los humanos, todo es complejo allí.
cualquier aprendizaje humano es simplemente la formación de conexiones estables entre las neuronas; cuanto más fuertes sean las conexiones, mayor será la experiencia - todo es simple aquí
es más complicado con las distorsiones, distorsiones tanto psicológicas (cognitivas) como de percepción del mundo exterior - introducen el error y la corrección de la experiencia previa
y todo es más sencillo con una máquina - no puede distorsionar los datos y si quieres pensar que es posible entrenar a una máquina, entonces el entrenamiento será diferente, y una máquina no puede comparar su experiencia anterior y decidir que el nuevo conocimiento será útil o perjudicial, es decir, siempre habrá un yo interno que permitirá que el nuevo conocimiento se convierta en experiencia o no - lo más probable es que lo haga el subconsciente
Apenas puedo ayudar, yo mismo aún no lo entiendo. Sólo sé que el algoritmo pensante existe y que somos inteligentes porque lo es.
Bueno, supongo que como has expresado un formato operativo lingüístico, es lógico que haya alguna disonancia en las tareas. Pero la misma disonancia surge entre las personas. Lo que uno dice no es necesariamente lo que el otro escucha. Y surge del componente lingüístico. Y aquí hay al menos dos etapas de distorsión potencial: la primera es cuando el hablante expresa la idea con descuido, la segunda es cuando el perceptor procesa la expresión.
Volvamos ahora al componente semántico. En este nivel no es posible ninguna distorsión. Una idea a nivel de significado es igualmente generada y percibida. Un ejemplo de ello serían las interfaces neuronales. Al fin y al cabo, captan directamente un código semántico claro (ya sea una simple indicación nerviosa o una secuencia semántica más extensa). Si la IA está construida sobre un formato inherentemente semántico, con opciones para convertir el formato, incluso en formas lingüísticas, entonces no veo la dificultad de procesar la información y generar expresiones relevantes a expensas de la IA.
De hecho, al menos debería enfrentarse directamente a ellos antes de reclamar dificultades. Entonces, ¿cómo se puede llegar a una conclusión sobre la complejidad cuando ni siquiera está potencialmente definida?
Una máquina, en cambio, no puede comparar sus experiencias anteriores y decidir si el nuevo conocimiento será útil o, por el contrario, perjudicial,
¿Qué impide que la máquina registre la experiencia y saque conclusiones de ella? Me parece que así es como funcionan muchos programas. Por ejemplo, las sugerencias de corrección en los editores de texto. ¿No hay aquí algo de experiencia e inferencia de lo que es correcto y lo que puede no serlo?
¿Qué impide que la máquina registre la experiencia y saque conclusiones de ella? Me parece que así es como funcionan muchos programas. Por ejemplo, las sugerencias de corrección en los editores de texto. ¿No hay alguna experiencia y conclusión inherente sobre lo que está bien y lo que puede estar mal?
Escribí - los errores son inherentes al hombre, e incluso el proceso de reaprendizaje está siempre distorsionado.
si se saca la conclusión habitual - el vecino es un borracho que bebe todos los días y todas las noches, durante una tormenta eléctrica cayó un rayo y la casa del vecino se quemó, se concluye que beber es perjudicial y puede tener graves consecuencias ))))
¿el coche compara los rayos y la bebida? - las personas, en número, podrán comparar los fenómenos naturales y las debilidades humanas
por cierto, muchos de los grandes y talentosos científicos tuvieron psiquis inestables, luego traumas de la infancia, luego situaciones difíciles de la vida, como una variante de errores de percepción de la realidad y ayudaron a hacerlos talentosos... pero eso no es seguro.
¿comparará la máquina el rayo y la borrachera?
¿Cuál es la dificultad de comparar cualquier dato? ¿Especialmente si ciertos datos se solapan a menudo? Es posible 1) enlazar inicialmente de un dato a otro, y 2) establecer direcciones de coincidencia automáticas para los cruces múltiples. Digamos que al principio hay que hacer muchos ajustes. Pero en general, personalmente veo que estas cosas se han implementado desde hace mucho tiempo (esto puede tomarse como un punto de vista subjetivo).
¿Cuál es la dificultad de comparar algunos datos? ¿Especialmente si ciertos datos se solapan a menudo? Es posible 1) enlazar inicialmente de un dato a otro, y 2) establecer direcciones de coincidencia automáticas para cruces múltiples. Digamos que al principio hay que hacer muchos ajustes. Pero en general, personalmente veo que estas cosas se implementaron hace mucho tiempo (esto puede tomarse como un punto de vista subjetivo).
Depende del creador de la IA, normalmente todo el mundo quiere que la máquina no cometa errores y al mismo tiempo la máquina debe pensar como un humano, que muy a menudo piensa a través del prisma de su experiencia compuesta en parte por errores
Y lo que escribes hace tiempo que se implementa y se llama sistemas expertos
depende del creador de la IA, normalmente todo el mundo quiere que la máquina no cometa errores y al mismo tiempo la máquina tiene que pensar como un humano, que muy a menudo piensa a través del prisma de su experiencia consistente en parte en errores
Se trata de una mera cuestión de preferencias. Es posible poner en un intelecto tanto la esquizofrenia o la esquizofasia como los datos que los excluyan. Y es posible definir inicialmente los límites y principios de los puntos de vista. En este caso, la IA podrá comunicarse con el encuestado específicamente a su manera. Con un tonto como un tonto, con un científico como un científico.
Bueno, supongo que como has expresado un formato operativo lingüístico, es lógico que haya alguna disonancia en las tareas. Pero la misma disonancia surge entre las personas. Lo que uno dice no es necesariamente lo que el otro escucha. Y surge del componente lingüístico. Y aquí hay al menos dos etapas de distorsión potencial: la primera es cuando el hablante expresa la idea con descuido, la segunda es cuando el perceptor procesa la expresión.
Volvamos ahora al componente semántico. En este nivel no es posible ninguna distorsión. Una idea a nivel de significado es igualmente generada y percibida. Un ejemplo de ello serían las interfaces neuronales. Al fin y al cabo, captan directamente un código semántico claro (ya sea una simple indicación nerviosa o una secuencia semántica más extensa). Si la IA se construye sobre un formato inherentemente semántico, con opciones para convertir el formato, incluso en formas lingüísticas, entonces no veo la dificultad de procesar la información y generar expresiones relevantes a expensas de la IA.
De hecho, al menos debería enfrentarse directamente a ellos antes de reclamar dificultades. Entonces, ¿cómo se puede llegar a una conclusión sobre la complejidad cuando ni siquiera está potencialmente definida?
La primera dificultad es la codificación del significado y su "envoltura" lingüística. Un significado invariable puede tener un número condicionalmente infinito de formas comprimidas y expandidas, lo que hace que su extracción sea una tarea inusualmente difícil. El contexto es uno y la envoltura es polimórfica. El procesamiento de la representación del significado de la envoltura es la tarea principal. Es como intentar penetrar en un tanque a través del blindaje). No se puede hacer "de frente".
Pon un ejemplo, por favor. Por lo general, la forma de significado (según mi experiencia) proviene de un determinado contexto. Hay tipos como los psiconetistas. Lo han desmontado. Y en su experiencia resulta que inicialmente hay unos antecedentes a partir de los cuales se forman las figuras (unidades específicas de significado). Simplemente lo estás enfocando desde el lado equivocado, por lo que surgen posibles dificultades que pueden no surgir en la práctica.