@Moon-Watcher

Если это возможно, хотелось бы завести отдельную тему, где любители научно-популярной литературы на тему ИИ могли бы задавать вопросы тем, кто этот ИИ непосредственно программирует. Просьба к модераторам хотя бы несколько дней не переносить тему в Общий раздел, чтобы практики успели обратить на неё внимание и при желании подключиться к обсуждению.

Мой общий вопрос: во что упирается создание искусственного разума (сильного/универсального/человекоподобного искусственного интеллекта)? По научно-популярной литературе складывается явно ошибочное впечатление, что проблема в нехватке вычислительной мощности компьютеров. Допустим, что никаких проблем с нею нет - как узнать топологию и другие параметры искусственной нейросети для моделирования мозга?

Если ответа на этот вопрос нет, то возьмем гипотетическую ситуацию. Предположим у нас имеется возможность подключить к сканеру мозговой деятельности только что родившегося младенца и на протяжении нескольких лет круглосуточно считывать с него трехмерные графические модели мозговой активности. Допустим, что нам удалось очистить полученную информацию от физиологии, моторики, сновидений (при всей их полезности) и т.д., и оставить только то обучение, которое делает нас разумными людьми. На выходе мы получили огромный набор хронологически отсортированных трехмерных моделей и, если это поможет, синхронизированные с ними визуально-слуховые данные - что в то мгновение видел и слышал ребенок.

Допустим, что мы располагаем компьютерной производительностью любого уровня и можем математически точно оценить степень возбуждения нейронов, силу сигналов между ними и т.д. Смогут ли тогда специалисты на основе огромного множества этих трехмерных графических моделей нейронной активности построить математическую модель этого обучения, запрограммировать её и продолжить обучение в рамках этой искусственной нейросети?

И два конкретных вопроса (возможно связанных между собой):

1) Что принципиально мешает тому, чтобы одна и та же искусственная нейросеть обучалась разным задачам (распознавание изображений, игра в покер, дата-майнинг и т.д.)? Почему биологические нейросети это умеют, а искусственные нет? Или может биологические тоже не умеют - а на самом деле под каждую интеллектуальную задачу отводится отдельная комбинация или даже группа нейронов?

2) Почему искусственную нейросеть для визуального распознавания какого-нибудь объекта надо обучать на миллионах примеров, а мозгу ребенка достаточно всего нескольких? Это загадка или какое-то объективное и понятное программистам ограничение искусственных нейросетей?

0

@rrr3

На все Ваши вопросы есть мои субъективные ответы, но на другом, более демократичном форуме (но по правилам данного форума ссылки запрещены и потмуесли есть желание ищите через поисковик) На данном форуме очень кратко есть ветка Нечто-Когнитрон.
Мои посты не всегда просты для восприятия имефте это ввиду, если вдруг щахотите ознакомиться.

0

@йот

Moon-Watcher
1. Мы еще не знаем как этот мозг работает
2. В лучшем случае мы познаем отдельные алгоритмы
3. Нельзя сделать то, что нам неизвестно

0

@vino0s

Да тут же просто все, возьмите ручку в руку, ручку держите зафиксировано в точке (ТРЕХ-мерного пространства) потрясите головой, помотайте в стороны. В итоге бы получаете информацию о этой ручке большую чем в том же примере делая это с фотографией ручки.

0

@Mikhaylo

Здесь тобой сделана неверная оценка. Ты подвержен действию "религии богомозга". Встречный вопрос: почему человеку нужно 20 лет жизни, чтобы приспособиться к социальному взаимодействию? Почему человеку нужно десять лет, чтобы научиться внятно разговаривать? Почему ребенок несколько лет учится уверенно ходить?
Теоретики богомозга склонны занижать возможности машины. Практика показывает, что машина учится распознавать объект на тысяче примеров-картинках 32х32 пикселя. Вполне адекватно.

0

@Moon-Watcher

Ссылку можно? Неоднократно читал про гораздо большее количество - собственно нынешней революцией мы обязаны открытиям 1980х, росту производительности компьютеров и большому количеству электронных данных (надписанных изображений). На самом деле здесь даже не о чем спорить - современные средства распознания изображений, грубо говоря, очень тупые. Достаточно внесения в изображение небольшого, даже незаметного человеческому глазу, исправления - и машина трактует это изображение совершенно иначе. Это уже доказывает, что человеческий интеллект и НЫНЕШНИЕ системы ИИ даже в этой узкой задаче функционируют по-разному.

По поводу теоретиков богомозга - к сожалению одной веры в ИИ недостаточно. Надо быть очень наивным человеком (если не сказать больше), чтобы сомневаться в принципиальной возможности полноценного искусственного разума. Потому что все созданное природой можно как минимум скопировать - если не сделать лучше. Это вопрос только времени. Но по моим ощущениям, складываемым из описания современных концепций ИИ, до этого хотя бы копирования нас отделяют многие десятки, если не сотни, лет.


Не надо никаких трясений головой - покажите ребенку один-единственный мультик с нарисованным в двухмерной плоскости слоном. А потом сводите ребенка в зоопарк - узнает слона безошибочно. Вероятно причина в том, что мозг ребенка обучен не только распознаванию изображений - вероятно дополнительные интеллектуальные способности тоже содействуют этой относительно примитивной задаче. Как минимум ребенок понимает смысл объекта - возможно строит в голове его дополнительную, более абстрактную модель. И поэтому даже не замечает мелких штрихов, которые в случае ИИ могут полностью исказить восприятие объекта.

0

@Mikhaylo

Еще один товарищ хочет создать нечто такое невероятное, умокрушительное, злоупотребительное... А можно на землю опуститься? Ну хотя бы на уровень Яндекс-Алисы или обычного паренька с подворотни?

0

@Mikhaylo

Господи, да у человека есть подобные явления!



Просто в случае машины есть техническая возможность подбирать иллюзорные картинки с заданными дефектами. Ученые нам показывают результаты долгого перебора дефектных картинок. Это конечно же брешь, нельзя, чтобы злоумышленники имели возможность подбора "глючных" входных данных.
В случае людей данное явление называется социальным фишингом - это, например, когда закидываются сообщения от африканского короля с предложением оплатить юридические расходы по делам вступления в наследство. Кто-нибудь да клюнет на удочку.

Ну что? Опустился на землю?

0

@vchc

Основное препятствие на пути создания искусственного разума это сложность задачи.
Предположим человечество за год создаёт N единиц абстрактного ресурса, который тратится на разные задачи.
Часть уходит на поддержание научного-технического уровня, часть на социальные блага, часть на войны и т.д.

Одна из частей человечеством тратится на создание нового. Причём эта часть распределяется по многим направлениям.
Так вот пока выделяемых ресурсов будет меньше, чем необходимо для решения задачи, задача не будет решена.

Все научно-технические проблемы это частности, которые стандартно решаются в рамках научной методологии и эти частности не могут служить каким-то препятствием при достаточности ресурсов.

И тем более не является препятствием мистический настрой по отношению к естественным НС или мозгу некоторых индивидуумов.

Чтобы вычислить когда будет создан ИР достаточно прикинуть сложность задачи и посмотреть сколько ресурсов на решение выделяется. Естественно оценка сложности задачи не так проста как я тут описал, но оценить сложность задачи куда проще чем решить её.

0

@vino0s

Да не, просто у ребёнка 3D перед глазами, а ИИ в ус не дует, что есть хотя бы 2D, если не объяснить, ребенок осознает движущиеся части как объект, а ИИ попиксельно обучается ( ну тут смотря как обучать ). Ребенок посмотрит на солнце, его слепит, смотрит на лампочку, его слепит, ему рассказали что такое лампочка -> отсюда понимание ( хоть и от части ошибочное ) что такое солнце, рассказали о солнечных часах, сказали как по тени определять время, отсюда он понял что источники света отбрасывают тень. Просто, я повторюсь, сегодня не тот уровень использования ИИ, чтобы говорить о Богомозге, и что прикладные науки в целостном понимании у ИИ это только плюс, самостоятельно ИИ может быть ( кто то проверял? Скажем на физике ... =) ) затратит уйму времени, итераций и эпох для того чтобы из обучения нахождения скорости через расстояние и время, смог бы когда то рассчитать еще и ускорение...

Добавлено через 7 минут
В общем, многим вещам человек учится зрительно в 3-хмерном пространстве, а ИИ учат тексты обрабатывать)) И графику менять в плоском мире)) Потому и результаты и затраты усилий колоссальные.
Вот мучаются они придумывают как свет от солнце обработать, он же влияет на цвет объекта на картинке.
Обучив 3Д объектам и сценам со временем ( гораздо меньшим, а если ИИ подсказать, то значительно меньшим ) Он бы сам обучился вычислению игр света и тени, сравнивая 2 кадра со смещением объектов.
Так что всю логику что вложили в видеокарты надо переносить в ИИ - а не это ли прикладная наука? )

Добавлено через 13 минут
По мне так чем более базовые знания получает ИИ, в случае если они аккумулируются ( различные направления ), тем меньшее количество задач придется решать. А сегодня, люди пишут Hello world под ИИ, пусть даже и некоторые из них крутые, но прогресс, в моем понимание, будет когда начнут обучать базовым моделям ( N-мерное пространство, понятие объекта ( не зря ООП сегодня в моде ), понятие цвета, звука, "Запаха"?, в общем по 5-ти чувствам челобряка) (научить смотреть кино -> это наверно уже планка) Ну и физику, школьную, да и вообще всю школу в ИИ. Т.е. научить читать ( уже вроде могут ) Писать ( тоже ) Рисовать ( тоже ) Считать ( тоже ) Говорить ( более менее, вопрос в количестве информации )
И получается ИИ 7-лет, который ходить то не умеет...

0

@Moon-Watcher

Не понял о каком переборе дефектных картинок ты говоришь. Речь о том, что к примеру в фото автомобиля меняют несколько пикселей (человек этого даже не заметит), а ИИ (который до этого безошибочно распознал автомобиль) принимает его за какого-нибудь жирафа. Если ты об этом, то человека так обмануть невозможно - пример с ногами/сосисками совсем другого рода, там объективное сходство.

Ты все-таки определись - я подвержен действию "религии богомозга" (и склонен занижать возможности машины), или мне надо спуститься на землю (что вероятно подразумевает завышенные ожидания). Идея этой темы как раз в том, что нынешние концептуальные (архитектурные) возможности ИИ явно не дотягивают до уровня искусственного разума - какие бы вычислительные ресурсы ни были предоставлены разработчикам. Между тем даже среди тех, кто позиционирует себя специалистами, многие говорят о нехватке вычислительных ресурсов как единственной проблеме - дескать вот выйдем на эксафлопсный уровень к 2020 году, и дело заладится. Я хочу понять на каком мы этапе и брезжит ли свет в конце туннеля.

Твое сравнение Яндекс-Алисы с пареньком из подворотник в порядке юмора? Если ИИ выйдет на уровень хотя бы 3-летнего ребенка, это будет величайшим прорывом.

Добавлено через 3 минуты
Согласен, примерно это я и имел в виду когда говорил, что "мозг ребенка обучен не только распознаванию изображений - вероятно дополнительные интеллектуальные способности тоже содействуют этой относительно примитивной задаче".

0

@Mikhaylo

Сложность искусственного разума божественна. Ее нельзя оценить, это в миллиарды и еще раз в миллиарды раз сложнее, чем разработка Windows 3.1. Соответственно легко вычислить, что для создания ИР потребуется божественное количество времени. Нужны будут божественные разработчики, им потребуются божественные компьютеры, серверы и видеокарты. Это не мир, а рай какой-то!

Добавлено через 1 минуту
Ты переоцениваешь уровень 3-летнего ребенка.

0

@Mikhaylo

Да почему же невозможно обмануть? Я тебе зря что ли примеры натаскиваю?

Здесь, например, квадраты одинакового цвета:



Приложите палец горизонтально на границе между гранями и увидите, как всё изменится.

Moon-Watcher, почему ты мне не веришь? Ты веришь в иллюзорные знания? Во что ты веришь? Почему нужно во что-то верить? Почему нельзя объективно узнать?

1

@xeonz

С чего вдруг оно сразу объективное? А если там есть мелкие детали, которые человек не видит, а например машина заметит, то что с этим делать будем?

0

@Mikhaylo

Ну да, например, машина может увидеть следы фотошопа. http://www.rbc.ru/own_business... 500537b47b

Чему научишь человека, то он и будет уметь. Чему научишь машину, то она и будет уметь. Есть ли смысл тягаться силенками?

0

@Moon-Watcher

При чем здесь вера? Человека обманывает оптическая иллюзия - продукт его интеллекта, который как бы додумывает за зрение, подгоняя изображение под свой повседневный опыт. А что обманывает ИИ толком даже неизвестно (может уже выяснили, в прошлом году это вроде еще оставалось загадкой).

Будем считать эту машину по меньшей мере ущербной по сравнению с человеком (в задаче визуального распознавания). Потому что когда она из-за нескольких пикселей путает автомобиль с жирафом, это явный дефект.

0

@Mikhaylo

Я не буду считать. Это синтетические изображения, которые получены в результате жесткого перебора. С человеком такой подбор практически невозможен, поэтому я не могу доказать свою точку зрения.

0

@Moon-Watcher

3-летний ребенок понимает смысл многих базовых категорий из своего мира и уже способен вести вполне осмысленный диалог. Нынешние ИИ, насколько мне известно, не понимают ничего.

Добавлено через 9 минут
Не понял о каком переборе идет речь. Еще раз уточню ситуацию: ИИ обучили распознавать образы - и теперь он безошибочно распознает автомобили и даже их марки. Берем одно из этих успешно распознанных им изображений автомобиля и чуть-чуть подправляем - так, что человек не заметит разницы, а если и заметит, то ПРАВИЛЬНО не придаст им значения. А ИИ из-за этого пустяка может принять новое изображение за какого-нибудь жирафа. Очевидно на это есть какие-то свои причины - но это подтверждает и без того очевидный факт, что ИИ распознает изображения совершенно не понимая его смысла. Поэтому не важно, что у жирафа четыре колеса (кстати, а что это?) - главное, что вон те новые закорючки как-то соответствуют визуальным закономерностям жирафа (кстати, а кто это?). Потому что, повторяю, ИИ не понимает смысла, который скрывается за автомобилями, жирафами и прочими категориями.

0

@Mikhaylo

Такая же иллюзия, как у человека. Ученые выяснили, что является причиной иллюзии у человека? Почему иногда у человека классификация дает сбой?

Заяц или утка?




Молодая или старая?


Сколько тут лиц? (Три.)


Эти картинки интересны для классификации. Какие признаки указывают на отношение к тому или иному классу? Как перевзвесить эти признаки нейронной сети? Когда задаешься такими вопросами, то становится понятным, что у человека и у нейронной сети одинаковые проблемы - иллюзии, это общей природы явления.

0

@Mikhaylo

Я думал ты понимаешь, о чем речь. https://geektimes.ru/post/291737/
Итак, тот факт, что машина ошибается на простых изображениях, доказан путем довольно долгого перебора дефектов. В картинку заносится дефект, запускается алгоритм классификации, правильная классификация, заносится другой дефект... И так далее, до тех пора, пока машина не увидит страуса. Это возможно благодаря тому, что перебор изображений и алгоритм классификации работают совместно на одном компьютере. То есть это происходит намного быстрее, чем если бы художник перерисовывал картину, а человек классифицировал бы.
А вот простые иллюзии для человека получить несложно.

Добавлено через 10 минут
Не надо повторять, это самообман. Есть вещи, которые не укладываются в голову.

Понимать смысл картинки - это значит уметь классифицировать. Машина это делает успешно, значит понимает.

Про картинки-иллюзии для машины забудьте, я уже сказал, почему такие картинки обнаружены для машины, а человек прям такой умный. Неуловимый Джо не потому неуловим, что неуловим, а потому что его никто не ловит. Или другими словами: https://ru.wikipedia.org/wiki/... _выжившего

0