Intelligenza artificiale 2020 - ci sono progressi? - pagina 13
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Mi sto chiedendo: cosa c'è esattamente di complicato nel processo di pensiero?
Nell'uomo, tutto è complesso lì.
ogni apprendimento umano è semplicemente la formazione di connessioni stabili tra i neuroni; più forti sono le connessioni, maggiore è l'esperienza - tutto è semplice qui
è più complicato con le distorsioni, distorsioni sia psicologiche (cognitive) che di percezione del mondo esterno - introducono l'errore e la correzione dall'esperienza precedente
e tutto è più semplice con una macchina - non è in grado di distorcere i dati e se si assume che la macchina può essere addestrata, allora l'addestramento sarà diverso, ma la macchina non può confrontare la sua esperienza precedente e decidere che la nuova conoscenza sarà utile o dannosa, cioè ci sarà sempre un io interno che permetterà alla nuova conoscenza di diventare esperienza o meno - è molto probabilmente il subconscio che lo fa
Non posso aiutarti - io stesso non lo capisco ancora. So solo che l'algoritmo del pensiero esiste e siamo intelligenti perché è così.
Bene, presumo che, dato che avete espresso un formato linguistico operativo, una certa dissonanza nei compiti è logica qui. Ma la stessa dissonanza si verifica tra le persone. Quello che uno dice non è necessariamente quello che l'altro sente. E nasce dalla componente linguistica. E qui ci sono almeno due stadi di potenziale distorsione: il primo è quando il parlante esprime incautamente l'idea, il secondo è quando chi percepisce elabora l'espressione.
Ora torniamo alla componente semantica. A questo livello non è possibile alcuna distorsione. Un'idea a livello di significato è ugualmente generata e percepita. Un esempio sono le interfacce neurali. Dopotutto, essi catturano direttamente un codice semantico chiaro (che si tratti di una semplice richiesta nervosa o di una sequenza semantica più estesa). Se l'IA è costruita su un formato intrinsecamente semantico, con opzioni per convertire il formato, anche in forme linguistiche, allora non vedo la difficoltà di elaborare le informazioni e generare espressioni pertinenti a spese dell'IA.
In effetti, dovreste almeno essere confrontati direttamente con loro prima di rivendicare delle difficoltà. Quindi come si può concludere sulla complessità quando non è nemmeno potenzialmente definita?
Una macchina, d'altra parte, non può confrontare le sue esperienze precedenti e decidere se la nuova conoscenza sarà utile o, al contrario, dannosa,
Cosa impedisce alla macchina di registrare l'esperienza e di trarne delle conclusioni? Mi sembra che molti programmi funzionino così. Prendiamo per esempio i suggerimenti per le correzioni negli editor di testo. Non c'è qui una certa esperienza incorporata e un'inferenza su ciò che è giusto e ciò che potrebbe non essere corretto?
Cosa impedisce alla macchina di registrare l'esperienza e di trarne delle conclusioni? Mi sembra che molti programmi funzionino così. Prendete, per esempio, i suggerimenti per le correzioni negli editor di testo. Non c'è una qualche esperienza e conclusione inerente a ciò che è giusto e ciò che può essere sbagliato?
Ho scritto - gli errori sono inerenti all'uomo, e anche il processo di ri-apprendimento è sempre distorto.
se si trae la solita conclusione - il vicino è un ubriacone che beve ogni giorno e notte, durante un temporale è caduto un fulmine e la casa del vicino è bruciata, si conclude che il bere è dannoso e può avere gravi conseguenze ))))
l'auto confronta i fulmini e il bere? - le persone, in numero, saranno in grado di confrontare i fenomeni naturali e le debolezze umane
a proposito, molti dei grandi e talentuosi scienziati hanno avuto psiche instabile, poi traumi infantili, poi situazioni di vita difficili, come variante errori di percezione della realtà e hanno contribuito a renderli talentuosi... ma questo non è certo!
la macchina paragonerà il fulmine e l'ubriachezza?
Qual è la difficoltà nel confrontare qualsiasi dato? Soprattutto se certi dati si sovrappongono spesso? È possibile 1) collegare inizialmente da un dato all'altro, e 2) impostare direzioni di corrispondenza automatiche per incroci multipli. Diciamo che all'inizio bisogna fare molti aggiustamenti. Ma in generale, personalmente vedo che queste cose sono state implementate da molto tempo (questo può essere preso come un punto di vista soggettivo).
Qual è la difficoltà nel confrontare alcuni dati? Soprattutto se certi dati si sovrappongono spesso? È possibile 1) collegare inizialmente da un dato all'altro, e 2) impostare direzioni di corrispondenza automatiche per incroci multipli. Diciamo che all'inizio bisogna fare molti aggiustamenti. Ma in generale, personalmente vedo queste cose implementate molto tempo fa (questo può essere preso come un punto di vista soggettivo).
Dipende dal creatore dell'IA, di solito tutti vogliono che la macchina non faccia errori e allo stesso tempo la macchina deve pensare come un umano, che molto spesso pensa attraverso il prisma della sua esperienza costituita in parte da errori
E quello che scrivi è stato implementato da tempo e si chiama sistema esperto
dipende dal creatore dell'IA, di solito tutti vogliono che la macchina non faccia errori e allo stesso tempo la macchina deve pensare come un umano, che molto spesso pensa attraverso il prisma della sua esperienza costituita in parte da errori
Questa è puramente una questione di preferenze. È possibile mettere in un intelletto sia la schizofrenia o la schizofasia che i dati che li escludono. Ed è possibile definire inizialmente i confini e i principi dei punti di vista. In questo caso l'IA sarà in grado di comunicare con l'intervistato in modo specifico nel suo modo. Con un pazzo come un pazzo, con uno scienziato come uno scienziato.
Bene, presumo che, dato che avete espresso un formato linguistico operativo, una certa dissonanza nei compiti sia logica in questo caso. Ma la stessa dissonanza si verifica tra le persone. Quello che uno dice non è necessariamente quello che l'altro sente. E nasce dalla componente linguistica. E qui ci sono almeno due stadi di potenziale distorsione: il primo è quando il parlante esprime incautamente l'idea, il secondo è quando chi percepisce elabora l'espressione.
Ora torniamo alla componente semantica. A questo livello non è possibile alcuna distorsione. Un'idea a livello di significato è ugualmente generata e percepita. Un esempio sono le interfacce neurali. Dopotutto, essi catturano direttamente un codice semantico chiaro (che si tratti di una semplice richiesta nervosa o di una sequenza semantica più estesa). Se l'IA è costruita su un formato intrinsecamente semantico, con opzioni per convertire il formato, anche in forme linguistiche, allora non vedo la difficoltà di elaborare le informazioni e generare espressioni pertinenti a spese dell'IA.
In effetti, dovreste almeno essere confrontati direttamente con loro prima di rivendicare delle difficoltà. Quindi come si può concludere sulla complessità quando non è nemmeno potenzialmente definita?
La prima difficoltà è la codifica del significato e il suo "involucro" linguistico. Un significato invariante può avere un numero condizionatamente infinito di forme compresse ed espanse, il che rende la sua estrazione un compito insolitamente difficile. Il contesto è uno e l'involucro è polimorfo. L'elaborazione della rappresentazione dell'involucro del significato è il compito principale. È come cercare di penetrare un carro armato attraverso una corazza). Non si può fare "di testa".
Fate un esempio, per favore. Di solito la forma del significato (nella mia esperienza) deriva da un certo contesto. Ci sono tipi come gli psiconetici. L'hanno smontato. E nella loro esperienza viene fuori che all'inizio c'è uno sfondo da cui si formano le figure (unità specifiche di significato). Stai solo affrontando la cosa dal lato sbagliato, ed è per questo che saltano fuori potenziali difficoltà che potrebbero anche non presentarsi nella pratica.