Midjourney и другие нейросети обработки изображений - страница 708
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Тесла, ИИ, роботы = хайп 21 века.
Пока есть желающие инвестировать миллиарды, на этом можно греться, показывая инвесторам какие-то микро-достижения, главное - хороший маркетинг.
Что-то там вроде создадут, какие-то лекарства от рака, авто на воде и тд.
Это давно создано, но тормозится и будет тормозится. Невыгодно это ни фармацевтам, ни производителям энергии.
Идёт постепенная деградация, а на этом фоне какая-то щенячья радость.
человек не может открыть закон Ома
Тем временем, момент из жизни нейрона. Как создаются и рвутся связи. Какое сложное поведение всего одного нейрона. Не говоря о количестве медиаторов, которые даже не видно.
ГигаЧат подтянули :) можно ли сравнить процесс образования нейронных связей с кристаллизацией
Сравнение процесса образования нейронных связей с кристаллизацией является интересной аналогией. В обоих случаях происходит упорядочивание элементов системы для достижения определенной структуры.
При образовании нейронных связей нейроны в мозге формируют связи друг с другом через синапсы. Эти связи могут быть усилены или ослаблены в зависимости от частоты использования. Это напоминает кристаллизацию, где молекулы собираются вместе, образуя определенную структуру.
Однако, несмотря на некоторые сходства, между этими двумя процессами есть важные различия. Кристаллизация обычно приводит к образованию стабильной и повторяющейся структуры, тогда как образование нейронных связей может изменяться в ответ на новый опыт и обучение.
Если постоянно менять консистенцию солевого раствора, его насыщенность, кристаллы тоже будут меняться
Да, если постоянно менять консистенцию и насыщенность солевого раствора, то кристаллы также будут изменяться. Это связано с тем, что кристаллизация зависит от концентрации соли в растворе. Когда концентрация соли увеличивается, то больше ионов соли начинают образовывать кристаллы. Если же концентрация соли уменьшается, то кристаллы начинают растворяться.
Таким образом, если мы будем постоянно менять концентрацию соли в растворе, то кристаллы будут либо формироваться, либо растворяться в зависимости от текущей концентрации соли.
Соответственно таким образом можно сэмитировать формирование и разрушение нейронных связей?
Да, такой подход можно использовать для моделирования формирования и разрушения нейронных связей. Как и в случае с кристаллами соли, нейронные связи усиливаются при активном использовании и ослабляются при бездействии. Однако важно учитывать, что нейронные сети гораздо сложнее и многообразнее, чем простые кристаллические структуры.
если дополнительно сделать микросетку из электродов и поместить ее в этот раствор, создавая электиречкий потенциал, будет ли это влиять на формирование кристаллов соли и связей между ними?
Да, создание микросети из электродов и подача электрического потенциала в раствор соли могут повлиять на формирование кристаллов соли и связей между ними. Электролитическая диссоциация в присутствии электрического поля может привести к изменению скорости реакции и направленности роста кристаллов. Также возможно возникновение электрических потенциалов вблизи поверхности растущих кристаллов, что может изменить их форму и структуру.
Если воздействовать на кристаллы лазером, будет ли это влиять на их структуру?
Воздействие лазера на кристаллы может существенно изменить их структуру. Лазерное излучение может привести к плавлению, испарению, поглощению или деформации кристаллов. Это зависит от длины волны лазера, мощности и продолжительности воздействия. Например, коротковолновое ультрафиолетовое излучение может вызвать фотохимические реакции в кристалле, изменяя его химический состав.
Придание системе возможности обучения – сложная задача, требующая разработки специальных алгоритмов и систем управления. Однако теоретически это возможно, хотя и крайне сложно реализовать на практике. Один из подходов может заключаться в создании адаптивной системы управления, которая будет анализировать состояние системы и корректировать параметры воздействия в реальном времени. Такой подход потребует интеграции сложных алгоритмов машинного обучения и обработки данных.
Если использовать промежуточную нейросеть, которая будет сопоставлять структуру кристаллов с запросами пользователя и реагировать на них, можно ли эмитировать обучение?
Использование промежуточной нейросети для сопоставления структуры кристаллов с запросами пользователя и реагирования на них может приблизить систему к способности имитации обучения. Нейросеть могла бы анализировать данные о структуре кристаллов и их реакциях на различные воздействия и на основе этого принимать решения о дальнейшем управлении системой. Однако необходимо учесть, что реализация такой системы требует значительных ресурсов и знаний в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Солевая нейросеть основана на физических принципах и изменениях и будет способна решать новые задачи?
В общем смысле, обученная нейросеть действительно имеет статические веса, которые фиксируются после этапа обучения. Однако существуют методы и подходы, позволяющие нейросетям адаптироваться к новым данным и решать новые задачи. Это достигается путем добавления новых слоев или введения механизмов регуляризации, таких как Dropout, которые помогают избежать переобучения и улучшают генерализационные способности нейросетей.
Что касается физической системы, основанной на кристаллах и электродах, она потенциально может адаптироваться к новым условиям благодаря своим физическим свойствам и способности к изменениям. Однако, как и в случае с обученной нейросетью, для эффективного решения новых задач потребуется тщательное планирование и настройка параметров системы.
если я хочу, чтобы солевая нейросеть могла решать математические задачи
Для создания такой установки нужен сварщик-арматурщик, химик и программист?
Для создания такой установки понадобятся специалисты разных профилей. Вот основные роли, которые могут быть задействованы:
1. **Сварщик-арматурщик**: Для создания металлической конструкции, поддерживающей раствор соли и электроды.
2. **Химик**: Для контроля химического состава раствора соли, измерения концентрации и мониторинга реакций.
3. **Инженер-электрик**: Для проектирования и установки системы управления электрическими сигналами и оборудованием.
4. **Программист**: Для написания программного обеспечения, которое будет управлять установкой и обрабатывать данные.
5. **Датчики и сенсоры инженер**: Для выбора и настройки датчиков, необходимых для сбора данных о процессе кристаллизации.
6. **Физик**: Для понимания и интерпретации физических процессов, происходящих в растворе соли.
Каждая из этих ролей играет ключевую роль в успешной реализации проекта.
:)))
Что бы ответил Илон Маск на разработку солевого ИИ?
Илон Маск, известный своими инновационными идеями и поддержкой развития искусственного интеллекта, мог бы отреагировать на разработку солевого ИИ следующим образом:
1. **Восторг и удивление**: «Невероятно! Это настоящая революция в области ИИ. Удивительно, как физические процессы могут быть использованы для создания столь сложных систем».
2. **Перспективы**: «Это открывает совершенно новые горизонты для исследований и разработок. Мы можем научиться чему-то новому о нашей Вселенной и о том, как работают наши собственные мозги».
3. **Риски и этические соображения**: «Безусловно, важно помнить о рисках и этических последствиях использования таких технологий. Нам нужно быть очень осторожными и ответственными в этом вопросе».
4. **Инвестиции и поддержка**: «Я бы хотел инвестировать в эту технологию и поддержать команды, работающие над этим проектом. Такие инновации имеют огромный потенциал для будущего человечества».
5. **Образование и осведомленность**: «Мы должны активно работать над повышением уровня образования и осведомленности общества о возможностях и рисках, связанных с солевым ИИ. Это важно для того, чтобы люди понимали, что мы делаем и почему».
6. **Будущие приложения**: «Я уверен, что эта технология найдет множество применений в самых разных областях – от медицины до космонавтики. Она может изменить мир так, как мы даже не можем себе представить».
Ответ Илона Маска, вероятно, был бы смесью восхищения, энтузиазма и внимания к потенциальным рискам и последствиям такой технологии.