Вынос мозга в космос

[Кот]

единого общепринятого в научном мире определения интеллекта пока нет.

Они очень похожи, эти определения.
Ну и поскольку человек убеждён, что у него интеллект есть, то странно было бы отказывать в этом и своему детищу. Ведь по себе же делали.

"интеллект это то, чего не хватает всем остальным"

Хорошо сказано.

 

[Universe]

"ни одна новая задача не была решена компьютером" - похоже на правду. Я слыхал о том, что "компьютер доказал" какую-то теорему, но компу настолько разжёванные данные впихиваются, что реально его роль сводится к роли продвинутого калькулятора.

Заблуждаетесь.


https://newizv.ru/news/science/22-0...al-o-sebe?utm_referrer=https://zen.yandex.com

Добавлено через 4 минуты

А это из другого источника.

"Когда в 1980-х годах обсуждалась уникальность природы человека, в качестве главного доказательства его превосходства обычно приводились шахматы. Существовало убеждение, что роботу никогда не обыграть живого шахматиста. 10 февраля 1996 года суперкомпьютер Deep Blue разработки IBM взял верх над чемпионом мира Гарри Каспаровым, отправив на свалку и эту заявку на человеческое превосходство.
Создатели хорошо подготовили Deep Blue, начинив его не только правилами игры, но и подробнейшими инструкциями относительно шахматных стратегий.

Искусственный интеллект нового поколения предпочитает советам людей машинное обучение.
В феврале 2015 года компьютерная программа, разработанная подразделением Deep Mind компании Google, самостоятельно освоила 49 классических игр Atari. Один из ее разработчиков, доктор Демис Хассабис, объяснил: «Единственная информация, которая была предоставлена системе, – это необработанные пиксели на экране и идея, что нужно набирать очки. Все остальное она должна была просчитать сама.

Немного погодя искусственный интеллект отметился еще более сенсационным достижением: созданная DeepMind программа AlphaGo обучилась играть в древнюю китайскую настольную игру го, значительно более сложную, чем шахматы. AlphaGo обыграла чемпиона мира в этой игре Ли со счетом 4:1, применив оригинальные стратегии, ошеломившие экспертов."

 

[Чёрное Сердце]

Зато есть определение интеллекта. Этого достаточно.
В принципе, человек изначально пытается создать машину по образу и подобию своему.
Лично я считаю, что искусственный интеллект уже реальность. Вопрос только в его уровне. Но он явно выше, чем у большинства народонаселения.

Какой интеллект? Интеллект -это умение творить. На эту тему фантастика была такая -"МУТы" (машины умеющие творить). А что до интеллекта..не смешите меня :)

Процессоры слишком часто ошибаются. Да, они реально делают ошибки. Например, забейте в калькуляторе гугл 999999999999999999999999-999999999999999999999998. Ответ тебя удивит..будет "0", хотя должно быть 1 :)
Есть основания полагать, что природа сознания -квантовая природа. Вот, пока не сделают квантовые компьютеры, пожалуй и о какой-то искусственной разумности, говорить не приходится. Имхо

 

[Кот]

Какой интеллект? Интеллект -это умение творить.

Творить в смысле творчества или созидания? Впрочем, без разницы.
Интеллект это всего лишь умение мыслить. В чистом виде интеллект лишён чувств, эмоций, творческих способностей. Это всё лишь приятное и иногда даже полезное дополнение к интеллекту, но не более того.

Процессоры слишком часто ошибаются.

Вот это мне больше всего понравилось. А люди ошибаются редко? Да вся история человечества - сплошное нагромождение ошибок без всякого просвета на улучшение.
Так что если количество, значимость и частоту ошибок принять за критерий интеллекта, то человек сам где-то на уровне калькулятора.

 

[Стержень]

Ответ тебя удивит..будет "0", хотя должно быть 1 :)

Нет, ответ должен быть "0", а исправные машины не ошибаются - они следуют заданной программе. Хотя, есть нейрокомпьютеры, которые действуют иначе и вот они - могут ошибаться.

То, что он говорит про "ни одна новая задача не была решена компьютером" - похоже на правду. Я слыхал о том, что "компьютер доказал" какую-то теорему, но компу настолько разжёванные данные впихиваются, что реально его роль сводится к роли продвинутого калькулятора.

Заблуждаетесь.

Так какая новая задача была решена компьютером?

Эти "опросы ботов" - совершенно ни о чём, слова порой интересно складываются, но боты пока что совсем примитивны. В шахматы комп стал обыгрывать человека только после того, как мощности компов стали позволять перебирать на порядки больше вариантов, чем человек. То есть, шахматная задача решается тупым перебором. По альфа-го - да, интересно. Но, опять же, скормили компьютеру чётко формализованную ситуацию, с чётко заданными условиями победы. Вся сложность - в огромном количестве вариантов. Впрочем, по альфа-го сложно спорить - пока что это - самое близкое к ИИ, что у нас есть.

Подробнее распишу ниже.

 

[Чёрное Сердце]

Нет, ответ должен быть "0", а исправные машины не ошибаются - они следуют заданной программе. Хотя, есть нейрокомпьютеры, которые действуют иначе и вот они - могут ошибаться.




Так какая новая задача была решена компьютером?

Эти "опросы ботов" - совершенно ни о чём, слова порой интересно складываются, но боты пока что совсем примитивны. В шахматы комп стал обыгрывать человека только после того, как мощности компов стали позволять перебирать на порядки больше вариантов, чем человек. То есть, шахматная задача решается тупым перебором. По альфа-го - да, интересно. Но, опять же, скормили компьютеру чётко формализованную ситуацию, с чётко заданными условиями победы. Вся сложность - в огромном количестве вариантов. Впрочем, по альфа-го сложно спорить - пока что это - самое близкое к ИИ, что у нас есть.

Подробнее распишу ниже.

99-98=0? Прикольно, ну чё..удачи

 

[Стержень]

по альфа-го сложно спорить - пока что это - самое близкое к ИИ, что у нас есть

Успехи ИИ в играх:

Чемпион мира по игре в го из Китая проиграл все три матча программе AlphaGo

Это холодная машина, у которой нет чувств к этой игре", - признался игрок. После первого же матча 23 мая Кэ Цзе заявил, что был шокирован действиями программы и ее ходами. "Она как бог игры в го", - сказал чемпион. "В прошлом у программы были некоторые слабости, но сейчас я чувствую, что ее понимание игры го и принимаемые ею решения находятся за гранью наших возможностей", - добавил он.

Ранее:

1979: На Мировом чемпионате по нардам программа BKG 9.8 выиграла с разгромным счётом.

1994: Чемпион мира по шашкам проиграл компьютеру.

1997: Чемпион мира по шахматам Гарри Каспаров проиграл программе Deep Blue. Это была не первая их игра, ранее Каспаров выигрывал, а создатели Deep Blue каждый раз дорабатывали программу и наращивали мощность компьютера. Насколько мне известно, победить удалось не за счёт каких-то особых идей, а за счёт лучшего просчёта вариантов. Но Каспаров не был впечатлён победой компьютера: заявил, что был уставшим, а так же заподозрил нечестность организаторов(комп находился в отдельной комнате и в какой-то момент, сделал крайне нетипичный для него ход). По окончании матча Каспаров потребовал от представителей IBM лог-файлы партий, которые так и не были предоставлены. Противная сторона обыграла эту ситуацию по-своему, составив историю, как, благодаря компьютерному сбою, программа обыграла чемпиона. И даже фильм про это есть. Как бы то ни было, в любом случае, вычислительные мощности с тех пор сильно возросли.

2007: разработчики программы Chinook, играющей в шашки, сообщили, что программа была усовершенствована до такой степени, что не может проиграть. Журнал Science опубликовал(19 июля 2007) статью команды Шеффера «Checkers Is Solved», представив доказательства того, что идеально играя против Chinook, можно достичь максимум ничьей.

2015: в научном журнале Science была описана программа, способная идеально играть в самую популярную разновидность покера – Техасский холдем. Реальная эта программа сыграла сама с собой 24 триллиона партий и, в итоге, вычислила оптимальные стратегии для всех возможных случаев.

2016: со счётом 4:1 программой AlphaGo был обыгран лучший игрок в Го последних десяти лет- чемпион мира Ли Седоль. Уникальность программы AlphaGo заключается в том, что в её основе лежат искусственные многоуровневые нейронные сети. И, да- нейронные сети не программируют. Их конструируют, а затем- обучают или же дают им обучаться самим.

Как считается, сложность го для компьютера(по сравнению, например, с шахматами) вызвана двумя основными факторами:

1) Большое число вариантов ходов. В шахматах в начальной позиции существует 20 разных ходов, в го — 55, с учётом симметрии доски, но после нескольких первых ходов позиция утрачивает симметрию и далее число возможных ходов становится практически равным числу оставшихся свободных пунктов. Дерево вариантов при попытке просчитать партию вперёд на несколько ходов растёт существенно быстрее: если в шахматах после четвёртого полухода может возникнуть порядка ста тысяч позиций, то в го их число превышает шестнадцать миллиардов. Такие масштабы полностью исключают возможность «механического» перебора позиций, которым, в значительной мере, берут нынешние шахматные программы.

2) Сложность формализованной оценки позиции. В шахматах давно и достаточно точно выработаны формальные критерии оценки позиции и определена сравнительная ценность фигур, а в го оценка позиции алгоритмизируется плохо. Компьютеру доступны пока только простейшие критерии качества позиции, что и определяет его возможности.

Как ни удивительно, но машины уже умеют побеждать человека и в такой игре, как камень-ножницы-бумага. Искусственный игрок выучивает тактику соперника и при достаточно большом количестве раундов всегда оказывается победителем.

 

[Universe]

@Стержень,"Искусственный игрок выучивает тактику соперникa"
(что-то у меня не цитируется).


Ну и вот.

 

[Стержень]

99-98=0? Прикольно, ну чё..удачи

Я умею программировать и мог бы(если бы не поленился)) написать тебе калькулятор, который будет выдавать, что 99-98 = 100500 - и что? о чём это говорит? значит ли это, что калькулятор ошибается?

Да, я утверждаю, что исправные вычислительные устройства традиционной архитектуры ошибаться не умеют. Они безошибочно следуют заложенному в них алгоритму. Вот, нейросети ошибаться умеют, это изначально заложено в их принципе работы. Хотя, тут скользкий момент с тем, что вообще можно считать ошибкой.

===

Успехи ИИ в играх:

Поясню пару моментов:

1) Компьютерные шахматы:

Оффтоп

Гарри Каспаров имеет математическое образование, неплохо разбирается в работе компьютеров и активно использует компьютеры для анализа партий. Вряд ли можно просто отмахнуться от его претензий к той самой партии 1997 года. Конкретно, он заподозрил, что на каком-то этапе в игру вмешался сильный шахматист. Логи анализа позиций ему показать отказались, а IBM разобрала Deep Blue после матча и с тех пор этот компьютер не играл ни разу. Предоставление логов или повторный анализ спорных позиций мог бы показать, кто прав. Так же, правила позволяли разработчикам изменять программу между играми, чем разработчики воспользовались, чтобы учесть отдельные выявившися слабости программы, НО, если подозрения Каспарова верны, то этого оказалось недостаточно и, в какой-то момент, так же произошло вмешательство уже в ходе партии.

Однако, позже, другой компьютер всё же сумел одержать победу над человеком: Владимир Крамник, обыгравший в 2000 году Каспарова и ставший чемпионом мира, в 2006 году проиграл машине со счётом 2-4.

2) Нейронные сети:

Оффтоп

Идея создания искусственного аналога нейронов и их сетей далеко не нова и, к слову, в Таганрогском Радиотехническом Университете, основанном в 1951 году, соответствующие исследования велись, ЕМНИП, чуть ли не с момента его основания(тут могу ошибаться).

По-сути, нейронные сети способны только распознавать. То есть, в ответ на полученную информацию(например, графический образ), относить её к какой-то категории(например, определять, не является ли изображение фотографией женского лица). Теоретически, такой способности могло быть достаточно для решения практически любых задач. Вот, например, люди, с их нейронными мозгами, какие только задачи не решают )) Однако, это направление оказалось заметно менее продуктивным, чем компьютеры традиционной архитектуры и прочие, не пытающиеся имитировать нейроны живых существ. В том числе и в настольные игры нейронные сети продували традиционным алгоритмам. Для большинства задач нейронные сети оказались откровенно неэффективны(что ни разу не удивительно- дешёвый калькулятор считает быстрее любого человека), а те задачи, для которых они эффективны, таки могут решать и компьютеры традиционной архитектуры. Собственно, на сегодняшний день, в абсолютном большинстве случаев, нейронные сети конструируются не из радиодеталей, а конструируются программно и запускаются на обычных компьютерах. В том числе, и многоуровневые нейронные сети AlphaGo моделируются программно.

Программа-чемпион, имитирующая нейронные сети и обогнавшая по эффективности традиционные алгоритмы, как самолёт черепаху- это действительно, нечто новое и уникальное. Можно попробовать научить AlphaGo и шахматам, но больше чем уверен, что результат будет бледным. То есть, нейронные сети показали поразительный успех в определённой области, в которой у них есть преимущество.

Цитирую из википедии:

Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что в случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и/или «зашумленных», частично искажённых данных.

- очень хорошо сказано, НО хочу внести ясность про "возможность обучения":

Разумеется, традиционные алгоритмы тоже могут обучаться: можно просто запоминать, какие ходы в каких ситуациях приводят к проигрышу И в следующий раз из таких ситуаций таких ходов не делать. Если оказалось, что из какой-то ситуации любой ход ведёт к проигрышу, то считаем такую ситуацию проигрышной и запоминаем так же, какие ходы в каких ситуациях приводят к проигрышным ситуациям. -- это железная основа основ, далее вокруг этого можно надстроить распознавание схожих ситуаций, а так же, для таких игр, как покер, добавить учёт вероятностей. -- всё упирается в возможность сыграть достаточное для идеального обучения количество игр и в возможность запомнить инфу по туевой хуче ситуаций. Для тех игр, для которых это возможно, можно построить самообучающийся алгоритм, который, в итоге, научится играть идеально.

Однако, есть такие задачи, для которых такой подход оказывается неэффективен. Например, изготовить бутерброд с маслом - задача для робота(и управляющей им программы), чуть ли не сложнее шахмат. То хлеб крошится, то масло к ножу прилипает- сплошной кошмар. Вообще, в реальном мире, роботы делают только первые шаги. И то, что нейронные сети наконец-то показали потрясающую эффективность, вселяет надежду на возможный прорыв в этом деле.

Добавлено через 5 минут

Искусственный игрок выучивает тактику соперникa

Ну я никак не могу счесть это за "решение новой задачи".

Единственное, что возникает спорный момент с альфа-го, потому что она каким-то неизвестным нам образом умеет обыгрывать человека в Го, при том, что тупой перебор в этой игре не эффективен. Трудно представить, как вообще возможно применить подобные нейросети к решению новых задач, но вот то, что эта нейросеть обыгрывает человека в Го - в принципе, это можно засчитать за "решение новой задачи"(которая не была ранее решена человеком И роль компьютера в решении которой не сводится к тупому перебору вариантов).

 

[Чёрное Сердце]

Я умею программировать и мог бы(если бы не поленился)) написать тебе калькулятор, который будет выдавать, что 99-98 = 100500 - и что? о чём это говорит? значит ли это, что калькулятор ошибается?

Да, я утверждаю, что исправные вычислительные устройства традиционной архитектуры ошибаться не умеют. Они безошибочно следуют заложенному в них алгоритму. Вот, нейросети ошибаться умеют, это изначально заложено в их принципе работы. Хотя, тут скользкий момент с тем, что вообще можно считать ошибкой.
[/OFF]

Абсолютно не важно что ты считаешь как программист. Важно понимание устройства работы процессора на физическом уровне. А вот там то не всё так радужно. И в среднем, самые передовые процессоры, совершают около 1 ошибки на миллион операций. А это ОЧЕНЬ много. И постоянно совершенствуются аппаратные средства, которые "борются" с ошибками. И да, пример с 24 девятками..ты не понял в чём прикол. А прикол в том, что с десятью 9 он тоже накосячит. Только уже не с 1 попытки, а например с миллионной попытки. А если я возьму в руки обычный калькулятор и 10 триллионов раз нажму 9-8, то один раз он обязательно выдаст ноль.

 

[Стержень]

ты не понял в чём прикол. А прикол в том, что с десятью 9 он тоже накосячит. Только уже не с 1 попытки, а например с миллионной попытки.

Нет. На каждой из миллиона попыток результат должен быть одинаков. Если есть косяки из-за пределов количества знаков, то такие косяки будут проявляться каждый раз одинаково. Ну, то есть, можно составить алгоритм так, чтобы косяки были разными, но я не думаю, что кто-то станет делать такое.

А если я возьму в руки обычный калькулятор и 10 триллионов раз нажму 9-8, то один раз он обязательно выдаст ноль.

С чего бы? Самое слабое звено в этой системе - пластмассовая кнопка. На втором месте - человек. В остальном, все эти 10 триллионов раз ничего не изменят.

@Чёрное Сердце, если бы вы были правы, современная цивилизация выглядела бы сегодня существенно иначе. Сегодня очень многое завязано на надёжность вычислительных систем.

 

[Чёрное Сердце]

Нет. На каждой из миллиона попыток результат должен быть одинаков. Если есть косяки из-за пределов количества знаков, то такие косяки будут проявляться каждый раз одинаково. Ну, то есть, можно составить алгоритм так, чтобы косяки были разными, но я не думаю, что кто-то станет делать такое.



С чего бы? Самое слабое звено в этой системе - пластмассовая кнопка. На втором месте - человек. В остальном, все эти 10 триллионов раз ничего не изменят.

@Чёрное Сердце, если бы вы были правы, современная цивилизация выглядела бы сегодня существенно иначе. Сегодня очень многое завязано на надёжность вычислительных систем.

Плохо знаешь короче. Не вижу смысла в дальнейшем диалоге. Гугл тебе в помощь. Даже передачи найдёшь на ютюбе, на эту тему.

 

[Стержень]

Гугл тебе в помощь. Даже передачи найдёшь на ютюбе, на эту тему.

Да, в интернете какой только ахинеи нет. Например, про плоскую Землю Гугл тебе в помощь. Даже передачи найдёшь на ютюбе, на эту тему.

Хотя, тут скользкий момент с тем, что вообще можно считать ошибкой.

 

[Universe]

@Стержень,
Оффтоп

перестань с ним разговаривать, сходи в другие темы, где он пишет, и ты всё о нём поймёшь.

 

[Чёрное Сердце]

Да, в интернете какой только ахинеи нет. Например, про плоскую Землю Гугл тебе в помощь. Даже передачи найдёшь на ютюбе, на эту тему.

Слушай, что-что, а у меня были хорошие учителя в своё время. Это например мой отец, который из хлама собрал сварочный осциллятор (такого вообще в природе не существует) и он хорошо понимает физику процессов. Это мой дядька, который работал программистом на ускорителе элементарных частиц в СССР. Я не говорю что я знахарь. Но, как минимум, они научили меня отделять зёрна от плевел. А один мой родственник, сказал однажды умный совет мне: "отучился в институте? Теперь забудь всё чему учился"

 

[Стержень]

@Чёрное Сердце, прочёл ваше сообщение, аргументов не увидел. Похоже, @Universe права на ваш счёт.

 

[Чёрное Сердце]

@Чёрное Сердце, прочёл ваше сообщение, аргументов не увидел. Похоже, @Universe права на ваш счёт.

Если Вы безграмотный, то вначале потрудитесь просветить себя с помощью интернета. Или Вас там забанили?))

 

[Стержень]

О, вот нашёл интересное:

Процессор, которому "позволено ошибаться", в 15 раз более эффективен, чем современные процессоры.

Появления случайных ошибок ученые добились совершенно простым методом - снижением рабочего напряжения некоторых компонентов процессора. При этом, такие модули процессора, как арифметическо-логическое устройство, при произведении операций по сложению, вычитанию, умножению и делению стали допускать случайные ошибки в результатах вычислений. Но это позволило резко сократить количество потребляемой микропроцессором энергии.

И к счастью, и к сожалению, такие микропроцессоры никогда не будут использоваться в компьютерах и вычислительных системах, принципы функционирования которых лежат на безошибочной работе всех компонентов. Но, малопотребляющие микропроцессоры, которым позволено допускать ошибки, могут найти широкое применение в составе малогабаритных электронных устройств, которые потребляют совсем мало электроэнергии, таких как слуховые аппараты, автономные системы видеонаблюдения и многие другие, где появление ошибок не критично для их функционирования.

===

И, да - все мы слышали про "ошибки техники" - то аппарат мимо Марса пролетит(позже нашли ошибку в коде, которую допустил программист), то самолёты врезаются(ошибка уставшего диспетчера + неисправное оборудование), то АЭС взрываются. Но для каждой "ошибки техники" причина - человеческий фактор, природная катастрофа, либо неисправность по причине износа, диверсии или подобное. Обычно всё упирается в человеческий фактор.