В чем смысл создавать ИИ, который будет само обучаться, если быстрее и дешевле его сразу научить?
Не понимаю, зачем делать столько много для того чтобы ИИ сам научился, например, копать лопатой землю, если его можно сразу научить и это раз в 900 быстрее и раз в 900 дешевле? Какой в этом смысл?
Ладно, если копать глубоко(не землю, а вопрос интеллекта), то подразумевается очень глубокое при-глубокое программирование универсального организма, но это все тот же набор условий, действий в рамках условий, а потом анализ новых измененных условий в результате действий. Это три кита. Но есть четвертый, смысловой - стратегическая задача. Вот в итоге сводиться все(повторюсь): к набору условий, действий в рамках условий и анализ новых условий в результате предыдущих действий, а потом снова новый цикл на базе стратегической задачи.
В чем то само обучение состоит? В переборе 100500 способов? Так внутри каждого из 100500 перебора уже алгоритм этого самого процеса. Выходит ИИ, это безконечные сети сетей алогоритмов, которые постоянно пополняются новыми и в итоге, на поставленную ему(ИИ) задачу, он(ИИ) просто выдаст самый, на данный момент, экономный вариант(быстрее, меньше, легче, проще)? Это большой мозг просто получается с кучей ненужных(в 99,999-9% случаев) логических таких себе паттерных сетей?
Дешевле и проще научить решать задачи которые до него еще никто не решал?
Как так дешевле и проще?
Дешевле и проще показать как решаются задачи - а дальше он сам.
Приведи аналогию с человеком - ты хочешь, чтобы на тебя работали только те, кому нужно идеально разжевывать все задачи и которые при небольшом отклонении от задачи впадают в ступор или все таки ты хотел бы чтобы работающие на тебя были хоть немного но самостоятельны в принятии решений, чтобы ты не тратил на них 200% своего времени, будучи над ними нянькой постоянной?
Хороший вопрос с "задачами которые еще не решали". Это какие например?
В любом случаей задач которые на 100% не решали не существует. То есть корень всегда заложен кем-то или чем-то.
Аналогия с человеком, это да, но этот процент отклонения, это вопрос динамичности, гибкости - перепробовать еще 100500 способов(в прогнозом вероятности на то, какой способ будет пробоваться первым, вторым). Это все можно назвать прощупать новую территорию теми руками и ногами(допустим они есть у нашего ИИ) что уже есть - анализ новых условий, с которых вытекут дополнительные под задачи, дополнительные цели, данные(в нашу базу на триллионы терабайт).
То есть новая задача, это на какой то процент делать по другому. Копать, но не прямо, а с уклоном на 5% куда-то в торону. Вот в корне копать он умеет и поворачивать, хоть на 5%, хоть на 25%, но возможно он еще не пробовал уклон делать в левую сторону.
Neogener:
Если ты знаешь как решить любую задачу и научить это делать компьютеры - да ты гений. Никому не рассказывай - сделай сам этот универсальный решатель - станешь властелином мира.
Задач уникальных дохрена. Если ты и вправду не понимаешь - ты дебил.
Neogener:
> То есть новая задача, это на какой то процент делать по другому. Копать, но не прямо, а с уклоном на 5% куда-то в торону. Вот в корне копать он умеет и поворачивать, хоть на 5%, хоть на 25%, но возможно он еще не пробовал уклон делать в левую сторону.
Вот это и "копать под углом" и есть одна из самых больших неразрешимых в общем случае проблем.
loxenehej: да-да, но уникальность задачи не 100%. Как мы условились, копать он умеет, даже под углами разными, но вот пока не пробовал именно под углом 5%. Но это не уникальная задача на 100%, повторюсь, корень всегда есть. Более того, даже наш базовый код(следить за питанием и исправностью деталей) это корень корня :D
Выходит снова одна и таже задача - допиливать постоянно корень, который служит базой для развития внешнего. Это бесконечность.
loxenehej: "Если ты знаешь как решить любую задачу и научить это делать компьютеры - да ты гений." Универсальный способ называется "метод тыка", в нем есть единица и ноль. Единица - это есть прогресс, а ноль - это нет прогресса. Умножаем это на много уровней и много сторон, получаем матрицу безконечности.
Простой
Средний
Простой
