Forum » Znanost in tehnologija » Česa računalnik ne bo nikoli mogel, kar človek pa lahko?
Česa računalnik ne bo nikoli mogel, kar človek pa lahko?
Irbis ::
Najbrž bi moral poudariti podroben življenjepis, od datuma in kraja rojstva naprej, šolanja (z vsemi sošolci vred). In pa seveda ne preveč dober spomin, kaj je treba tudi pozabiti ali zamešati, ker preveč popolni odgovori so takoj sumljivi. Že to, koliko tipkarskih napak mora narediti bot, je taka zanimiva tema.
Pred leti sem zasledil stran mindpixel, kjer so poskušali graditi bazo splošnega znanja s tem, da so od obiskovalcev zbirali vprašanja in odgovore nanje. Žal je zanimanje kmalu usahnilo in vidim, da je zdaj že tudi sama stran v bistvu izginila (smola, za sodelovanje po ponujali deleže v zaslužku, ki bi jih dosegli s to bazo, in parkrat sem se poigral tam
).
Se bojim, da bo pri vseh takih projektih problem potrpežljivost ljudi, ki bi odgovarjali računalniku - če seveda niso plačani, kar pa bi bilo predrago. Tako da bo najbrž prihodnost v avtomatskem zajemanju znanja iz besedil, kar je sicer že samo po sebi hud problem, ampak če bi količkaj toliko dobro delovalo, bi se dalo zgraditi ogromno bazo znanja. Že iz Wikipedije bi se dalo najti marsikaj uporabnega.
Pred leti sem zasledil stran mindpixel, kjer so poskušali graditi bazo splošnega znanja s tem, da so od obiskovalcev zbirali vprašanja in odgovore nanje. Žal je zanimanje kmalu usahnilo in vidim, da je zdaj že tudi sama stran v bistvu izginila (smola, za sodelovanje po ponujali deleže v zaslužku, ki bi jih dosegli s to bazo, in parkrat sem se poigral tam
).Se bojim, da bo pri vseh takih projektih problem potrpežljivost ljudi, ki bi odgovarjali računalniku - če seveda niso plačani, kar pa bi bilo predrago. Tako da bo najbrž prihodnost v avtomatskem zajemanju znanja iz besedil, kar je sicer že samo po sebi hud problem, ampak če bi količkaj toliko dobro delovalo, bi se dalo zgraditi ogromno bazo znanja. Že iz Wikipedije bi se dalo najti marsikaj uporabnega.
Roadkill ::
>> Ampak Turing je rekel da je inteligenten stroj tisti, ki v pogovoru prepriča človeka da je inteligenten.
Ja, s tem stroj dokaže da je inteligenten.
Lahko ti pa dokaže, da je inteligenten, tudi če napiše glasbo, ki je ne znaš ločiti od človeške, ali naslika sliko, ki je ne moreš ločiti od človeške.
Problem je v tem, da veliko ljudi pričakuje, da bo stroj, ki mu bodo rekli inteligenten, bil inteligenten na vseh področjih - kot človek.
Meni je pa dokaz inteligence lahko že nek povsem asocialen kos softwara, ki je spreten le v matematiki in šahu.
Itak se je pa res težko o tem pogovarjat, dokler niamo neke skupne definicije inteligence.
Ja, s tem stroj dokaže da je inteligenten.
Lahko ti pa dokaže, da je inteligenten, tudi če napiše glasbo, ki je ne znaš ločiti od človeške, ali naslika sliko, ki je ne moreš ločiti od človeške.
Problem je v tem, da veliko ljudi pričakuje, da bo stroj, ki mu bodo rekli inteligenten, bil inteligenten na vseh področjih - kot človek.
Meni je pa dokaz inteligence lahko že nek povsem asocialen kos softwara, ki je spreten le v matematiki in šahu.
Itak se je pa res težko o tem pogovarjat, dokler niamo neke skupne definicije inteligence.
Ü
MarkV ::
Ampak to že mamo. Šahovske programe ki premagajo človeške velemojstre. Pa programe ki rišejo sem tudi že videl (ni bilo bog ve kaj), pa celo programe ki skladajo glasbo.
Ne spomnim se imena, ker je že dolgo tega, vendar je imel program ogromen database glasbe v malo prirejenem notnem zapisu (ki ga je lažje bral)
Pesmico je začel z random noto, potem je izbral random lestvico, in iz tiste lestvice random noto, ki se sklada s prejšnjo noto. To je naredil še ene parkrat da je dobil kratek vzorec. Ko je program končal z vzorcem, je tak vzorec poiskal v databaseu komadov, in kjer ga je zasledil, pobral par naslednjih not. Nato je vzorcu odštel prvih par not.
Program je tudi poskrbel da so se določeni vzorci ponavljali in da je imel komad ritem.
Izdelek sicer ni bil bog vedi kako super, a ušesa niso ravno bolela, ko si poslušal melodijo. Drugače je lahko predvajal samo 1 noto hkrati zato so bile melodije zelo enostavne. Kot če bi se popoln analfabet usedel za klavir 2 uri, malo ugotovil kje je kak ton, pa potem nekaj sestavil. Eno tipko hkrati.
Ampak hej, to je že velik napredek
Ne spomnim se imena, ker je že dolgo tega, vendar je imel program ogromen database glasbe v malo prirejenem notnem zapisu (ki ga je lažje bral)
Pesmico je začel z random noto, potem je izbral random lestvico, in iz tiste lestvice random noto, ki se sklada s prejšnjo noto. To je naredil še ene parkrat da je dobil kratek vzorec. Ko je program končal z vzorcem, je tak vzorec poiskal v databaseu komadov, in kjer ga je zasledil, pobral par naslednjih not. Nato je vzorcu odštel prvih par not.
Program je tudi poskrbel da so se določeni vzorci ponavljali in da je imel komad ritem.
Izdelek sicer ni bil bog vedi kako super, a ušesa niso ravno bolela, ko si poslušal melodijo. Drugače je lahko predvajal samo 1 noto hkrati zato so bile melodije zelo enostavne. Kot če bi se popoln analfabet usedel za klavir 2 uri, malo ugotovil kje je kak ton, pa potem nekaj sestavil. Eno tipko hkrati.
Ampak hej, to je že velik napredek
Vajenc ::
A.I. bo verjetno slonela na splošni človekovi inteligenci, kot so razni IQ testi, bolj bo škripalo pri čustveni inteligenci, predvsem zaradi že umenjenih prepoznavanj čustev oz. vživljanja v njih.
MarkV, zanimiva igra 20q, ampak od 4 poizkusov mi je le 2X uganil (podgano in jagode ni znal).
Edit:polepšava
MarkV, zanimiva igra 20q, ampak od 4 poizkusov mi je le 2X uganil (podgano in jagode ni znal).
Edit:polepšava
Zgodovina sprememb…
- spremenilo: Vajenc ()
MarkV ::
Ja če ne ugotovi je dobro vzet dodatna vprašanja.
Je pa pri 20q tudi faktor sreče. Prva vprašanja nameče random in če postavi prava vprašanja ugotovi stvar tudi pred 20 vprašanji. Če nimaš sreče in vpraša sama napačna se zna zgodit da tudi po dodatnih vprašanjih ne ugotovi. Je pa zanimivo kakšne specifične zadeve lahko ugotovi. Celo pasme psov in mačk
Sem šel igrat in si zamislil synth. Najprej je failil in rekel da je mp3 player, v drugem poskusu pa mu je uspelo:
Q20. I am guessing that it is a synthesizer (electronic keyboard)?
Right, Wrong, Close
19. Does it have lots of buttons? Yes.
18. Is it colorful? No.
17. I guessed that it was a MP3 player? Wrong.
16. Is it worth a lot of money? Sometimes.
15. Is it used with a computer? Sometimes.
14. Do you use it with a computer? Sometimes.
13. Can it be played? Yes.
12. Is it used for entertainment? Yes.
11. Is it used in a sport? No.
10. Is it an electro-mechanical device? Yes.
9. Is it decorative? No.
8. Is it made out of wood? No.
7. Does it have a handle? Sometimes.
6. Is it native to Asia? No.
5. Can you find it in a church? Sometimes.
4. Is it used for communications? No.
3. Does it usually have four corners? Yes.
2. Do you use it at night? Sometimes.
1. It is classified as Other.
Je pa pri 20q tudi faktor sreče. Prva vprašanja nameče random in če postavi prava vprašanja ugotovi stvar tudi pred 20 vprašanji. Če nimaš sreče in vpraša sama napačna se zna zgodit da tudi po dodatnih vprašanjih ne ugotovi. Je pa zanimivo kakšne specifične zadeve lahko ugotovi. Celo pasme psov in mačk
Sem šel igrat in si zamislil synth. Najprej je failil in rekel da je mp3 player, v drugem poskusu pa mu je uspelo:
Q20. I am guessing that it is a synthesizer (electronic keyboard)?
Right, Wrong, Close
19. Does it have lots of buttons? Yes.
18. Is it colorful? No.
17. I guessed that it was a MP3 player? Wrong.
16. Is it worth a lot of money? Sometimes.
15. Is it used with a computer? Sometimes.
14. Do you use it with a computer? Sometimes.
13. Can it be played? Yes.
12. Is it used for entertainment? Yes.
11. Is it used in a sport? No.
10. Is it an electro-mechanical device? Yes.
9. Is it decorative? No.
8. Is it made out of wood? No.
7. Does it have a handle? Sometimes.
6. Is it native to Asia? No.
5. Can you find it in a church? Sometimes.
4. Is it used for communications? No.
3. Does it usually have four corners? Yes.
2. Do you use it at night? Sometimes.
1. It is classified as Other.
Zgodovina sprememb…
- spremenil: MarkV ()
MarkV ::
Ja, q20 zbira odgovore in jih povezuje ter si avtomatsko širi znanje.
Problem so ljudje ki ga načrtno zavajajo in tudi če q20 ugotovi na kaj so mislili kliknejo wrong. To zelo škodi podatkovni zbirki q20.
Problem so ljudje ki ga načrtno zavajajo in tudi če q20 ugotovi na kaj so mislili kliknejo wrong. To zelo škodi podatkovni zbirki q20.
Vajenc ::
Ta statistkika dostikrat zavede. Sej je ta Bayes min. max. ? Ker se lahko npr. samo pri parih besedah delajo norca iz 20q.
Vajenc ::
Ne, da se ponorčujejo le na parih najbolj aktualnih besedah (npr. Microsoft, Apple, Gates, monkey...) in je na teh besedah max. na nepravilnih odgovorih - to so tisti, ki rečejo da ima Gates čekane. Iz filtrom verjetno izloči tiste, ki jih je najmanj.
Vajenc ::
Če bi znal računalnik 2D sliko, v tv kvaliteti "dojemati" približno tako hitro kot človek in bi imel vgrajene podobne filtre kot q20, potem bi obvladal tudi čustva, katera bi čez čas morda znal tudi sam uporabljati... in potem še tip in voh pa smo že pri tisti "pravi ljubezni". Srhljivo.
Roadkill ::
To je problem, ki ga Kurzweil opisuje večkrat.
Opisuje, kako so težke stvari preproste in preproste težke... torej, kako lahko računalnik enostavno rešuje kompleksne matematične probleme in igra šah, ima pa velike probleme, če mora ločiti mačka od psa.
Ampak to je pomojem le problem v tem, da se ljudem zdijo problematične zadeve, katere so zelo jasno definirane. To so recimo jasno zapisana matematična pravila, do katerih ne moremo priti po naši asociativni logiki, ampak se jih moramo naučiti eksplicitno.
Program pa dosti lažje funkcionira, če mu točno poveš pravila in parametre.
Opisuje, kako so težke stvari preproste in preproste težke... torej, kako lahko računalnik enostavno rešuje kompleksne matematične probleme in igra šah, ima pa velike probleme, če mora ločiti mačka od psa.
Ampak to je pomojem le problem v tem, da se ljudem zdijo problematične zadeve, katere so zelo jasno definirane. To so recimo jasno zapisana matematična pravila, do katerih ne moremo priti po naši asociativni logiki, ampak se jih moramo naučiti eksplicitno.
Program pa dosti lažje funkcionira, če mu točno poveš pravila in parametre.
Ü
gzibret ::
> ima pa velike probleme, če mora ločiti mačka od psa.
Nič več. Že 30 let se izpopolnjuje tehnologija umetnih nevronskih mrež. Že nekaj plasti nevronov in velika baza podatkov nalogo reši zelo hitro in zelo dobro. Pa niti superračunalnika ne potrebuješ.
Nič več. Že 30 let se izpopolnjuje tehnologija umetnih nevronskih mrež. Že nekaj plasti nevronov in velika baza podatkov nalogo reši zelo hitro in zelo dobro. Pa niti superračunalnika ne potrebuješ.
Vse je za neki dobr!
Roadkill ::
No, ampak se strinjaš, da so nevronske mreže kompleksne, kar kaže na to, da ima standarden računalnik (in njegov programer) precej večji problem pri izgradnji nevronske mreže in sploh pri njenem "učenju", kot pa pri pisanju enega algoritma, za igranje šaha.
Sploh če gledaš, da bo računalnik po tem igral šah zelo dobro, še vedno pa ne bo znal ločit labradorca od zlatega prinašalca. :)
Drugače so pa nevronske mreže ena zelo zanimiva stvar. Ob priliki jim nameravam posvetiti malo več pozornosti. :)
Sploh če gledaš, da bo računalnik po tem igral šah zelo dobro, še vedno pa ne bo znal ločit labradorca od zlatega prinašalca. :)
Drugače so pa nevronske mreže ena zelo zanimiva stvar. Ob priliki jim nameravam posvetiti malo več pozornosti. :)
Ü
gzibret ::
> Drugače so pa nevronske mreže ena zelo zanimiva stvar. Ob priliki jim nameravam posvetiti malo več pozornosti. :)
Imam ogromno literature na to temo. Prav ne moreš verjet, kaj vse folk dela z njimi.
Imam ogromno literature na to temo. Prav ne moreš verjet, kaj vse folk dela z njimi.
Vse je za neki dobr!
Saladin ::
Samo nekaj:
Tudi nevronske mreže niso še "komponenta za zavest". Njen razvoj bo verjetno pripomogel pri razvoju le te, ampak to še ni to (niti v zasnovi).
Samo toliko, da ne bo sedaj prevelikega veselja nad končnim ciljem ;)
Nekdo je omenjal filozofijo in se moram strinjati - prvo je potrebno razumetu vse umske in biološke procese, ki vodijo filozofsko razmišljanje ter razviti primeren ardware/software za to. In prva pva zahteva je najtežja za dognat.
Računalnika bom imel za zavestnega, ko bo znal (med ostalim) tudi filozofirati. Da mu pa to omogočiš, moraš prej razumeti temelje filozofije in temelje biologije. Moraš do potankosti poznati sebe.
Moraš poznati biološki original preden začneš delat umetno kopijo (ki je najlažje za ustvarit).
OK, se že ponavljam.
Tudi nevronske mreže niso še "komponenta za zavest". Njen razvoj bo verjetno pripomogel pri razvoju le te, ampak to še ni to (niti v zasnovi).
Samo toliko, da ne bo sedaj prevelikega veselja nad končnim ciljem ;)
Nekdo je omenjal filozofijo in se moram strinjati - prvo je potrebno razumetu vse umske in biološke procese, ki vodijo filozofsko razmišljanje ter razviti primeren ardware/software za to. In prva pva zahteva je najtežja za dognat.
Računalnika bom imel za zavestnega, ko bo znal (med ostalim) tudi filozofirati. Da mu pa to omogočiš, moraš prej razumeti temelje filozofije in temelje biologije. Moraš do potankosti poznati sebe.
Moraš poznati biološki original preden začneš delat umetno kopijo (ki je najlažje za ustvarit).
OK, se že ponavljam.
Dobro je kar nosi največ svobodne koristi/najmanj bolečine čim več sentientom
na najhitrejši, najvarnejši in najbolj moralen način za najdaljše obdobje.
"Utilitarianizem po Saladinovo"
na najhitrejši, najvarnejši in najbolj moralen način za najdaljše obdobje.
"Utilitarianizem po Saladinovo"
Sayer ::
Bi me precej skrbelo ce bi bil jezikovni prevajalec - zakaj ?
Google bo kmalu lansiral svoj novi "language translator", ki je na testih ze totalno pometel z vso konkurenco na trgu do sedaj. Trenutno je zadeva se non-public, vendar na vseh testih ter internih predstavitvah je folk ostal odprtih ust. Tudi tisti najbolj 'zafrustrirani' ljudje - ces racunalniki ne bodo nikoli prevajali bolje od ljudi so dojeli da so se motili. Trenutno Google na trgu uporablja drug sistem, ki temu novemu ne seze niti do kolen (je pa zunaj beta verzija prevajalnik English-Arabic and vice versa)
Bogi skeptiki ...
LP
Google bo kmalu lansiral svoj novi "language translator", ki je na testih ze totalno pometel z vso konkurenco na trgu do sedaj. Trenutno je zadeva se non-public, vendar na vseh testih ter internih predstavitvah je folk ostal odprtih ust. Tudi tisti najbolj 'zafrustrirani' ljudje - ces racunalniki ne bodo nikoli prevajali bolje od ljudi so dojeli da so se motili. Trenutno Google na trgu uporablja drug sistem, ki temu novemu ne seze niti do kolen (je pa zunaj beta verzija prevajalnik English-Arabic and vice versa)
Bogi skeptiki ...
LP
hamax ::
google je idealno podjetje za narest translator.
ima dost stevilcno zasedbo in sredstva, da spisejo to precej veliko bazo podatkov.
komi cakam, da vidm prve rezultate na laste oci.
ima dost stevilcno zasedbo in sredstva, da spisejo to precej veliko bazo podatkov.
komi cakam, da vidm prve rezultate na laste oci.
Azrael ::
@Thomas:
Žal te moram popraviti, motiš se, ni bilo kakšno leto nazaj, ta tema je bila odprta 31.01.2006, torej pred slabimi 7. meseci. Zanimivo branje.
Pri vprašanju, ki ga zastavlja ta tema res velja izrek iz filmov 007: Nikoli ne reci nikoli.
.
Žal te moram popraviti, motiš se, ni bilo kakšno leto nazaj, ta tema je bila odprta 31.01.2006, torej pred slabimi 7. meseci. Zanimivo branje.
Pri vprašanju, ki ga zastavlja ta tema res velja izrek iz filmov 007: Nikoli ne reci nikoli.
.
Nekoč je bil Slo-tech.
tsh2 ::
ne biti preveč navdušeni glede prevajalca. AI je že velikokrat razočaral in najbrž tudi tokrat ne bo izjema.
prevajal bo že za silo, a perfektno tako kot človek še zelo dolgo ne, ker je za prevod potrebno popolno razumevanje tistega, kar prebereš. narediti popolnega prevajalca je enako težko kot narediti program, ki bo prebral neko knjigo in ti potem napisal kratek opis o njej.
razumevanje jezika je zelo pomembno za razumevanje, kako na splošno človeška inteligenca deluje. preden bo možno napisati popolnega prevajalca bo treba zelo dobro razumeti, kako deluje človeški jezik. ni nobene bližnjice.
da bo google naredil dobrega prevajalca (in še kaj v zvezi z AI) pa kar verjamem, ker:
1) imajo denar, 2) pametne ljudi (sledi iz 1), 3) čas (lahko si privoščijo, da se ukvarjajo s tem, ker ni tako važno, če jim ne uspe) (sledi iz 1) in 4) dobro motivacijo oziroma razlog.
prevajal bo že za silo, a perfektno tako kot človek še zelo dolgo ne, ker je za prevod potrebno popolno razumevanje tistega, kar prebereš. narediti popolnega prevajalca je enako težko kot narediti program, ki bo prebral neko knjigo in ti potem napisal kratek opis o njej.
razumevanje jezika je zelo pomembno za razumevanje, kako na splošno človeška inteligenca deluje. preden bo možno napisati popolnega prevajalca bo treba zelo dobro razumeti, kako deluje človeški jezik. ni nobene bližnjice.
da bo google naredil dobrega prevajalca (in še kaj v zvezi z AI) pa kar verjamem, ker:
1) imajo denar, 2) pametne ljudi (sledi iz 1), 3) čas (lahko si privoščijo, da se ukvarjajo s tem, ker ni tako važno, če jim ne uspe) (sledi iz 1) in 4) dobro motivacijo oziroma razlog.
Zgodovina sprememb…
- spremenilo: tsh2 ()
Tear_DR0P ::
OK nikoli ne reci nikoli se tud men zdi uporaben nauk
ampak me pa nekaj zanima
nit ne zanm definirat tega kar me zanima, ampak pri iskanju pravilnega ključa ima človek prednost logičnega sklepanja, pred naključnim poskušanjem vseh ključev - slednji sistem namreč uporablja računalnik - al sem jaz na tem področju že zelo zadaj in je to sedaj drugače?
kar pa se možganov in 10% izkoriščenosti tiče, pa je že bila tema o tem, pa nisem videl ali je kdo marku podal link do nje? človeški možgani so zame kot nek rečunalnik z več procesorji, na katerem teče virtualizacija, če odstranimo kos možganov, se resursi samo prerazporedijo, sistem pa teče še naprej
ampak me pa nekaj zanima
nit ne zanm definirat tega kar me zanima, ampak pri iskanju pravilnega ključa ima človek prednost logičnega sklepanja, pred naključnim poskušanjem vseh ključev - slednji sistem namreč uporablja računalnik - al sem jaz na tem področju že zelo zadaj in je to sedaj drugače?
kar pa se možganov in 10% izkoriščenosti tiče, pa je že bila tema o tem, pa nisem videl ali je kdo marku podal link do nje? človeški možgani so zame kot nek rečunalnik z več procesorji, na katerem teče virtualizacija, če odstranimo kos možganov, se resursi samo prerazporedijo, sistem pa teče še naprej
"Figures don't lie, but liars figure."
Samuel Clemens aka Mark Twain
Samuel Clemens aka Mark Twain
Irbis ::
Nekaj na temo od 10 % možganov.
Seveda je Google zelo zainteresiran za prevajanje - izboljšanje razumevanja besedila mu lahko zelo koristi pri Adsense, pa še druge jezike lahko pri tem pokrije.
Računalnik zlepa ne bodo popolno prevajal - ampak to dela tudi zelo malo ljudi. Če bo računalnik prevajal recimo tako kvalitetno, kot so prevedeni amaterski podnapisi (s kakšnimi občasnimi prevodi v slogu "Popravil je nedeljsko tekmo."), ali bomo rekli, da prevaja že tako dobro kot ljudje ali ne? Ali bomo to računalniku priznali šele, ko bo izpljunil brezhibno prepesnjen sonet?
Seveda je Google zelo zainteresiran za prevajanje - izboljšanje razumevanja besedila mu lahko zelo koristi pri Adsense, pa še druge jezike lahko pri tem pokrije.
Računalnik zlepa ne bodo popolno prevajal - ampak to dela tudi zelo malo ljudi. Če bo računalnik prevajal recimo tako kvalitetno, kot so prevedeni amaterski podnapisi (s kakšnimi občasnimi prevodi v slogu "Popravil je nedeljsko tekmo."), ali bomo rekli, da prevaja že tako dobro kot ljudje ali ne? Ali bomo to računalniku priznali šele, ko bo izpljunil brezhibno prepesnjen sonet?
Sayer ::
Se nekaj glede Google translatorja. Sami developerji niti niso znali tuje jezike, v osnovi gre za statisticno analizo. Ravno tukaj je breakthrough, ker navadni translatorji delujejo predvsem z razumevanjem logike nekega jezika ter ponavadi tudi tukaj odpovedo. Google Labs so redefinirali problem ter prakticno popolnoma opustili logiko jezika kot osnovo ter raje vzeli enormno kolicino ze prevedenih tekstov ter vse skupaj povezali z iskanjem vzorcev ter statistiko. Rezultat tega je precej bolje preveden tekst, prakticno tak kot mora biti. Niti ni vazno kako se pride do zeljenega rezultata ali z razumevanjem logike jezika ali pa brute force vzorci in statistika - glavno da deluje.
Thomas ::
Tak brute force delamo tudi ljudje v glavi. Vedno kadar se ga nakopiči dovolj, mu potem pristransko rečemo "pamet", "inteligenca", "razum", "doumevanje" ali kaj podobnega.
V resnici pa ne gre za drugega, kot za ogromno computinga. Kateri sicer zna tudi optimizirati poti do cilja, vendar v bistvu je to - to! Gora computinga, to je vse, kar inteligenca je.
Na to misel se počasi navadite, če želite razumeti. Tistim, ki pa imate raje staro dobro mitiziranje in mistificiranje ... pa .. izvolite naprej verjet v pravljice! Bodite ogorčeni nad mojo "mehanično razlago"!
V resnici pa ne gre za drugega, kot za ogromno computinga. Kateri sicer zna tudi optimizirati poti do cilja, vendar v bistvu je to - to! Gora computinga, to je vse, kar inteligenca je.
Na to misel se počasi navadite, če želite razumeti. Tistim, ki pa imate raje staro dobro mitiziranje in mistificiranje ... pa .. izvolite naprej verjet v pravljice! Bodite ogorčeni nad mojo "mehanično razlago"!
Irbis ::
Strojno prevajanje s statistiko ni kakšna huda novost, zadnja leta zelo veliko delajo na tem področju. Še za slovenščino imaš že tak prevajalnik. Pravzaprav se pri raziskavah veliko več ukvarjajo s tem kot s pravili, te metode namreč zahtevajo veliko manj ročnega dela kot pisanje slovarjev in pravil, kar je druga možnost.
Res pa do zdaj komercialni prevajalniki večinoma niso bili statistični, tako da bo zanimivo videti, kaj lahko nastane z res ogromnimi bazami besedil. Čeprav je pa najbrž še bolj pomembna dobra metoda posploševanja, da uspe potem dobro prevesti tudi stvari, ki se v učni množici niso pojavile.
Res pa do zdaj komercialni prevajalniki večinoma niso bili statistični, tako da bo zanimivo videti, kaj lahko nastane z res ogromnimi bazami besedil. Čeprav je pa najbrž še bolj pomembna dobra metoda posploševanja, da uspe potem dobro prevesti tudi stvari, ki se v učni množici niso pojavile.
tsh2 ::
potem so vzeli način "nevronske mreže". jaz jih nimam pretirano rad. jih še ne razumem čisto, ampak se mi zdi da nevronske mreže niso nič drugega kot vnašanje "if" stavkov za vsak primer posebej, in zmožnost primerjanja podobnosti primerov, in se potem odločiti, kateri "if" stavek uporabiti. to deluje, če imaš dobolj dober "sample" vseh mogočih primerov. a inteligenca ne deluje tako. inteligenca izkorišča logiko in red, ki obstaja v svetu.
Roadkill ::
[edit - brez zbadanja prosim!]
>>a inteligenca ne deluje tako.
Tole te zna presenetit, ampak tvoji možgani SO nevronska mreža. Razen če ti procese, ki po tvojem potrebujejo inteligenco, opravljaš s kakim drugim organom.
Simulacije nevronskih mrež na računalnikih pa do popolnosti posnemajo funkcionalnost naših možganov.
Problem je le, da so simulirane nevronske mreže zaenkrat še manjše od tistih, ki jih imamo v glavah. Še večji problem je pa interpretacija podatkov, ki jih sprejemamo od zunaj.
>>a inteligenca ne deluje tako.
Tole te zna presenetit, ampak tvoji možgani SO nevronska mreža. Razen če ti procese, ki po tvojem potrebujejo inteligenco, opravljaš s kakim drugim organom.
Simulacije nevronskih mrež na računalnikih pa do popolnosti posnemajo funkcionalnost naših možganov.
Problem je le, da so simulirane nevronske mreže zaenkrat še manjše od tistih, ki jih imamo v glavah. Še večji problem je pa interpretacija podatkov, ki jih sprejemamo od zunaj.
Ü
Zgodovina sprememb…
- spremenilo: gzibret ()
tsh2 ::
Ali je bila trditev, ki sem jo dal o (umetnih) nevronskih mrežah, napačna? Iskreno me zanima, da se kaj novega naučim. :)
Možgani so že nevronska mreža, ampak ta nevronska mreža opravlja samo nalogo računanja, je samo hardware. Glavna stvar glede človeških možganov so pravila sklepanja in logike. Pravila, ki opisujejo red v svetu. Ta pravila se avtomatično vgradijo v našo nevronsko mrežo. Lahko si predstavljaš, da se program "inteligenca" naloži v naš računalnik (nevronsko mrežo). Ta program mora očitno biti shranjen v naših genih.
Možgani so že nevronska mreža, ampak ta nevronska mreža opravlja samo nalogo računanja, je samo hardware. Glavna stvar glede človeških možganov so pravila sklepanja in logike. Pravila, ki opisujejo red v svetu. Ta pravila se avtomatično vgradijo v našo nevronsko mrežo. Lahko si predstavljaš, da se program "inteligenca" naloži v naš računalnik (nevronsko mrežo). Ta program mora očitno biti shranjen v naših genih.
tsh2 ::
5 letni otrok je bolj pameten kot dojenček. ampak to ni zato, ker bi se v teh 5 letih vse to naučil iz okolja, ampak zato, ker so geni v teh petih letih pridno pisali ta program iz svoje "baze". zakaj ne napišejo tega programa takoj na začetku? ni potrebe za to, ker za otroke poskrbijo tastari, tastari pa so tudi odgovorni za preživetje skupine, v kateri živijo, in za to rabijo polno funkcionalne možgane. in ta program se tudi prilagaja okolju najbrž, je zakomplicirano.
[edit - brez zbadanja prosim!]
[edit - brez zbadanja prosim!]
Zgodovina sprememb…
- spremenilo: gzibret ()
CCfly ::
Možgani so že nevronska mreža, ampak ta nevronska mreža opravlja samo nalogo računanja, je samo hardware. Glavna stvar glede človeških možganov so pravila sklepanja in logike.
Zaskrbljujoče je dejstvo, da zate logika in dedukcija nista računanje. Od kje tebi ta predpostavka ?
5 letni otrok je bolj pameten kot dojenček. ampak to ni zato, ker bi se v teh 5 letih vse to naučil iz okolja, ampak zato, ker so geni v teh petih letih pridno pisali ta program iz svoje "baze". zakaj ne napišejo tega programa takoj na začetku?
Dobro vprašanje. Morda pa ta baza ne obstaja in se sinapse povezujejo zaradi podatkov, ki izhajajo iz okolja ?
Zaskrbljujoče je dejstvo, da zate logika in dedukcija nista računanje. Od kje tebi ta predpostavka ?
5 letni otrok je bolj pameten kot dojenček. ampak to ni zato, ker bi se v teh 5 letih vse to naučil iz okolja, ampak zato, ker so geni v teh petih letih pridno pisali ta program iz svoje "baze". zakaj ne napišejo tega programa takoj na začetku?
Dobro vprašanje. Morda pa ta baza ne obstaja in se sinapse povezujejo zaradi podatkov, ki izhajajo iz okolja ?
"My goodness, we forgot generics!" -- Danny Kalev
TESKAn ::
IMO so v 'bazi' le osnovne funkcije. Ostalo se je treba naučit. Človek se je sam naučil, kako zakurit ogenj. Da je pečena žival boljša od surove. Da ni dobro, če te kača piči. Toliko smo se razvili pa zato, ker imamo možnost, da vse to naučeno prenesemo na potomce. In to bo (IMO) še nekaj časa ločilo ljudi od računalnikov, ta sposobnost učenja. Da se z opazovanjem nečesa in na podlagi preteklih spoznanj naučiš nekaj povsem novega.
Je pa res, da je bilo učenje, kako nekaj naredit bolje, že vključeno v Crusoe procesorje. Optimizacija 'prevajanja' x86 v njihovo kodo. Da je ista opravila opravljal zmeraj hitreje. Mogoče jim bo pa uspelo take algoritme še izboljšati, da bo računalnik med delovanjem porabil še par ekstra ciklov za 'on the fly' optimizacijo programov. Da ti bo softwer na računalniku evolviral, da se ti bodo pogosto uporabljani programi in v njih pogosto uporabljane funkcije zaganjale in izvajale hitreje. Hm, me zanima, zakaj kaj takega še ne obstaja...
Je pa res, da je bilo učenje, kako nekaj naredit bolje, že vključeno v Crusoe procesorje. Optimizacija 'prevajanja' x86 v njihovo kodo. Da je ista opravila opravljal zmeraj hitreje. Mogoče jim bo pa uspelo take algoritme še izboljšati, da bo računalnik med delovanjem porabil še par ekstra ciklov za 'on the fly' optimizacijo programov. Da ti bo softwer na računalniku evolviral, da se ti bodo pogosto uporabljani programi in v njih pogosto uporabljane funkcije zaganjale in izvajale hitreje. Hm, me zanima, zakaj kaj takega še ne obstaja...
Uf! Uf! Je rekel Vinetou in se skril za skalo,
ki jo je prav v ta namen nosil s seboj.
ki jo je prav v ta namen nosil s seboj.
Zgodovina sprememb…
- spremenil: TESKAn ()
jype ::
tsh2> 5 letni otrok je bolj pameten kot dojenček. ampak to ni zato, ker bi se v teh 5 letih vse to naučil iz okolja, ampak zato, ker so geni v teh petih letih pridno pisali ta program iz svoje "baze".
Če otroka izoliraš, bo po 5 letih približno tolk brihten, kot današnji računalniki.
Osnovne funkcije, ki obstajajo, so zgolj senzorji (za okolje, bolečino, ugodje). Vse povezave se zgradijo na podlagi teh vhodnih podatkov.
Kar računalnikom manjka (in to je ogromen preskok), je vzporeden spomin, pri katerem lahko program dostopa do vseh podatkov hkrati in seveda stroj, ki lahko z vsemi podatki hkrati računa.
Nekaj takega bi bil procesor z ogromno registri s po ogromno biti vsak. Možgani so nezanesljivi, zato je videti, da imajo manjšo kapaciteto. V resnici nevroni niso namenjeni shranjevanju bitov - diskretno določenih stanj. Spreminjajo se pogosto in ne vedno optimalno. Po drugi strani znajo možgani zelo hitro (ne pa tudi natančno) skonstruirat informacije, ki manjkajo, ker so se določeni biti izgubili ali spremenili.
Redundanca in zaznava napak računalnika, ki bo znal oponašat možgane, bo morala biti bistveno boljša, kot od današnjih računalnikov.
Kot sem rekel že na začetku - čakali bomo še desetletja.
Če otroka izoliraš, bo po 5 letih približno tolk brihten, kot današnji računalniki.
Osnovne funkcije, ki obstajajo, so zgolj senzorji (za okolje, bolečino, ugodje). Vse povezave se zgradijo na podlagi teh vhodnih podatkov.
Kar računalnikom manjka (in to je ogromen preskok), je vzporeden spomin, pri katerem lahko program dostopa do vseh podatkov hkrati in seveda stroj, ki lahko z vsemi podatki hkrati računa.
Nekaj takega bi bil procesor z ogromno registri s po ogromno biti vsak. Možgani so nezanesljivi, zato je videti, da imajo manjšo kapaciteto. V resnici nevroni niso namenjeni shranjevanju bitov - diskretno določenih stanj. Spreminjajo se pogosto in ne vedno optimalno. Po drugi strani znajo možgani zelo hitro (ne pa tudi natančno) skonstruirat informacije, ki manjkajo, ker so se določeni biti izgubili ali spremenili.
Redundanca in zaznava napak računalnika, ki bo znal oponašat možgane, bo morala biti bistveno boljša, kot od današnjih računalnikov.
Kot sem rekel že na začetku - čakali bomo še desetletja.
jype ::
Potem pa na dan z besedo, da se bomo še mi lahko veselili tehnologije, ki omogoča natančen computing s hitrostjo in paralelizmom človeških možganov, ali celo še več.
Kvantni računalniki? Morda, a še ne tako kmalu. Silicijevi? Niti približno.
Je še kakšna drugačna arhitektura? Najbrž, na dveh od takšnih sem delal, ampak pri obeh je bilo ozko grlo komunikacija med enotami, ki je onemogočala algoritme, ki ves čas izkoriščajo shared memory bus. Kaj čmo, nevroni imajo bistveno višji bandwidth kot današnji računalniki. Precej nezanesljiv sicer, ampak še vedno nekaj magnitud višji.
Kvantni računalniki? Morda, a še ne tako kmalu. Silicijevi? Niti približno.
Je še kakšna drugačna arhitektura? Najbrž, na dveh od takšnih sem delal, ampak pri obeh je bilo ozko grlo komunikacija med enotami, ki je onemogočala algoritme, ki ves čas izkoriščajo shared memory bus. Kaj čmo, nevroni imajo bistveno višji bandwidth kot današnji računalniki. Precej nezanesljiv sicer, ampak še vedno nekaj magnitud višji.
Thomas ::
Pravzaprav ... ne vidim najmanjšega razloga karkoli razlagat. Povem pa vendarle, v kaj sem prepričan.
Ne vem, zakaj bi moral vse utemeljiti, posebej če nočem, ko pa večina ne utemlji praktično ničesar, tudi če in kadar hoče.
Take it or leave it.
Ne vem, zakaj bi moral vse utemeljiti, posebej če nočem, ko pa večina ne utemlji praktično ničesar, tudi če in kadar hoče.
Take it or leave it.
tsh2 ::
CCfly, seveda sta logika in dedukcija računanje. ne vem zakaj misliš, da mislim, da nista? vprašanje je, kaj se računa, kakšen algoritem se računa? eno računanje ni enako drugemu računanju.
seveda so v "bazi" glavna stvar splošne stvari (sicer je tudi veliko specialnih, strah pred kačami je že ena taka). večino specialnih stvari pa se seveda naučimo tekom življenja.
>Če otroka izoliraš, bo po 5 letih približno tolk brihten, kot današnji računalniki.
zato ker geni rabijo stimulacijo iz okolja, da sploh pišejo ta program, in ne toliko zato, ker se tak otrok ne bi mogel ničesar naučiti iz okolja. izoliranje iz okolja je nenormalno, ljudje nismo bili narejeni za take pogoje, in potem seveda lahko pričakuješ nenormalnosti v razvoju takega otroka.
seveda so v "bazi" glavna stvar splošne stvari (sicer je tudi veliko specialnih, strah pred kačami je že ena taka). večino specialnih stvari pa se seveda naučimo tekom življenja.
>Če otroka izoliraš, bo po 5 letih približno tolk brihten, kot današnji računalniki.
zato ker geni rabijo stimulacijo iz okolja, da sploh pišejo ta program, in ne toliko zato, ker se tak otrok ne bi mogel ničesar naučiti iz okolja. izoliranje iz okolja je nenormalno, ljudje nismo bili narejeni za take pogoje, in potem seveda lahko pričakuješ nenormalnosti v razvoju takega otroka.
Nejc Pintar ::
[edit - brez zbadanja prosim!]
@tsh2:
geni pač ne pišejo programa. Pišejo ga možgani in potrebujejo stimulacijo iz okolja. In če na računalniku razvijemo algoritem ki bo glede na zahteve okolja začel pisati svoje programe imamo živ računalnik. Seveda bo ta računalnik 1000krat bolj učljiv od človeka.
@tsh2:
geni pač ne pišejo programa. Pišejo ga možgani in potrebujejo stimulacijo iz okolja. In če na računalniku razvijemo algoritem ki bo glede na zahteve okolja začel pisati svoje programe imamo živ računalnik. Seveda bo ta računalnik 1000krat bolj učljiv od človeka.
Zgodovina sprememb…
- spremenilo: gzibret ()
tsh2 ::
možgani pišejo programe praviš. res je.
in kako bi bili možgani lahko zmožni pisati te programe, če ne bi vsebovali nekega prvotnega programa, s katerim sploh lahko pišejo te drugotne programe?
in kako bi bili možgani lahko zmožni pisati te programe, če ne bi vsebovali nekega prvotnega programa, s katerim sploh lahko pišejo te drugotne programe?
gzibret ::
Bom napisal nekaj o nevronskih mrežah, tako, iz glave, ker vidim, da vas to področje zanima.
Osnovni gradnik nevronske mreže je nevron. Njegovo "računalniško" delovanje je tako, da posnema delovanje nevronov v bioloških možganih. Osnovni gradniki nevrona so:
- input iz drugih nevronov ter utežbe na vsakem inputu
- sistem za obdelavo (seštevanje) inputov
- aktivacijska funkcija
- outputi
Vendar to še ne definira nevronske mreže. Nevronska mreža kot taka pa je množica nevronov, ki so med sabo prepleteni s sinapsami. Torej output nekega nevrona predstavlja input drugemu nevronu. V vsak nevron pridejo povezave iz mnogih drugih nevronov in tudi vsak nevron proža signale v številne druge nevrone ali pa tudi lahko v samega sebe. Na takšen način dobimo nelinearne sisteme, ki so sposobni reševati kompleksne probleme (z mnogo spremenljivkami).
Vsaka nevronska mreža ima določeno število inputov in določeno število outputuov. Lahko jo obravnavamo kot t.i. blackbox, saj nas kot končnega uporabnika zanimajo le outputi, ki jeh nevronska mreža proizvede, sama struktura nevronske mreže in parametri posameznega nevrona pa ne.
inputi -> nevronska mreža -> outputi
Shema (vir: Wikipedija):
Sama nevronska mreža je neuporabna brez podatkov, ki jih uporabimo za učenje, ter brez algoritma, ki prireja parametre vsakega nevrona posebej. Poznamo dva tipa učenja:
- supervised learning: podatki za učenje vsebujejo pare input-output, algoritem za učenje prireja parametre mreže tako, da se input in output čim bolj ujemata (primerno za medicinske diagnoze, za vodenje strojev, prepoznavanje objektov...)
- unsupervised learning: podatki za učenje obsegajo zgolj input, algoritem za učenje pa prireja parametre mreže, da imajo posamezni outputi čim manjšo variabilnost. Ta tip je primeren za razne klasifikacije (recimo prosilcev za posojilo, organizmov glede na parametre...)
Tudi algoritmov za učenje je mnogo vrst, najpogosteje uporabljeni je backpropagation algorythm.
Na koncu delimo nevronske mreže še glede na organizacijo nevronov. Najpogostejši tip mreže je "MultiLayer Perceptron" (bolj enostaven MLP je na pripopani sliki), kjer določenemu številu input nevronov sledi poljubno število plasti t.i. hidden nevronov. Vsak nevron iz ene plasti je povezan z vsakim nevronom v naslednji plasti. Število hidden nevronov in plasti je poljubno. Na koncu imamo plast izhodnih "output" nevronov, ki generirajo rezultat.
Torej, če hočemo uporabiti nevronsko mrežo, najprej potrebujemo ogromno število podatkov, s katerimi bomo nevronsko mrežo naučili. Prednost pred ostalimi multiparametričnimi statističnimi metodami je bistvena, saj za podatke ni potrebno, da so normalno porazdeljeni, prav tako pa se izkažejo za uporabne tudi podatki opisnega tipa, recimo: dober (1), povprečen (2), slab (3).
Osnovni gradnik nevronske mreže je nevron. Njegovo "računalniško" delovanje je tako, da posnema delovanje nevronov v bioloških možganih. Osnovni gradniki nevrona so:
- input iz drugih nevronov ter utežbe na vsakem inputu
- sistem za obdelavo (seštevanje) inputov
- aktivacijska funkcija
- outputi
Vendar to še ne definira nevronske mreže. Nevronska mreža kot taka pa je množica nevronov, ki so med sabo prepleteni s sinapsami. Torej output nekega nevrona predstavlja input drugemu nevronu. V vsak nevron pridejo povezave iz mnogih drugih nevronov in tudi vsak nevron proža signale v številne druge nevrone ali pa tudi lahko v samega sebe. Na takšen način dobimo nelinearne sisteme, ki so sposobni reševati kompleksne probleme (z mnogo spremenljivkami).
Vsaka nevronska mreža ima določeno število inputov in določeno število outputuov. Lahko jo obravnavamo kot t.i. blackbox, saj nas kot končnega uporabnika zanimajo le outputi, ki jeh nevronska mreža proizvede, sama struktura nevronske mreže in parametri posameznega nevrona pa ne.
inputi -> nevronska mreža -> outputi
Shema (vir: Wikipedija):
Sama nevronska mreža je neuporabna brez podatkov, ki jih uporabimo za učenje, ter brez algoritma, ki prireja parametre vsakega nevrona posebej. Poznamo dva tipa učenja:
- supervised learning: podatki za učenje vsebujejo pare input-output, algoritem za učenje prireja parametre mreže tako, da se input in output čim bolj ujemata (primerno za medicinske diagnoze, za vodenje strojev, prepoznavanje objektov...)
- unsupervised learning: podatki za učenje obsegajo zgolj input, algoritem za učenje pa prireja parametre mreže, da imajo posamezni outputi čim manjšo variabilnost. Ta tip je primeren za razne klasifikacije (recimo prosilcev za posojilo, organizmov glede na parametre...)
Tudi algoritmov za učenje je mnogo vrst, najpogosteje uporabljeni je backpropagation algorythm.
Na koncu delimo nevronske mreže še glede na organizacijo nevronov. Najpogostejši tip mreže je "MultiLayer Perceptron" (bolj enostaven MLP je na pripopani sliki), kjer določenemu številu input nevronov sledi poljubno število plasti t.i. hidden nevronov. Vsak nevron iz ene plasti je povezan z vsakim nevronom v naslednji plasti. Število hidden nevronov in plasti je poljubno. Na koncu imamo plast izhodnih "output" nevronov, ki generirajo rezultat.
Torej, če hočemo uporabiti nevronsko mrežo, najprej potrebujemo ogromno število podatkov, s katerimi bomo nevronsko mrežo naučili. Prednost pred ostalimi multiparametričnimi statističnimi metodami je bistvena, saj za podatke ni potrebno, da so normalno porazdeljeni, prav tako pa se izkažejo za uporabne tudi podatki opisnega tipa, recimo: dober (1), povprečen (2), slab (3).
Vse je za neki dobr!
Zgodovina sprememb…
- spremenilo: gzibret ()
WarpedGone ::
Kratko vprašanje: Se vam zdi von Neumannov model računalnika primeren za opis možganov? Na katerem nivoju (nevroni, signalni tokovi, logični model)?
Zbogom in hvala za vse ribe
Thomas ::
Meni vse zgleda, kot da se da modelirat s von Neumannovo shemo. Tudi takoimenovane biološke sisteme.
Ćisto praktično vprašanje se mi pa zdi, kako to izvesti. Da se pa da, pa ne dvomim.
Ampak to je samo moj pogled, katerega niti nisem pripravljen braniti, čeprav sem zelo prepričan vanj.
Ćisto praktično vprašanje se mi pa zdi, kako to izvesti. Da se pa da, pa ne dvomim.
Ampak to je samo moj pogled, katerega niti nisem pripravljen braniti, čeprav sem zelo prepričan vanj.
gzibret ::
> Meni vse zgleda, kot da se da modelirat s von Neumannovo shemo. Tudi takoimenovane biološke sisteme.
Sej to že obstaja. Cellular Automata..... Tile avtomati znajo računat svašta. Pretok vode v razpoklinskem vodonosniku recimo. Ali pa odgovorijo na vprašanje, kako suha mora biti podrast, da se požar razširi. Ali pa, kako hitro nek patogen virus okuži večino populacije.
Sej to že obstaja. Cellular Automata..... Tile avtomati znajo računat svašta. Pretok vode v razpoklinskem vodonosniku recimo. Ali pa odgovorijo na vprašanje, kako suha mora biti podrast, da se požar razširi. Ali pa, kako hitro nek patogen virus okuži večino populacije.
Vse je za neki dobr!
snow ::
Nekatere lahko še boljše. Predvsem takšne, ki imajo zadaj bolj zahtevno logiko ali matematiko.
Recimo druge... kakšno prepoznavanje slike/videa pa zaenkrat še ne tako zelo dobro. Ampak je po moje problem zgolj v CPU, kajti slika/video je opisan z veliko količino števil/bitov.
Recimo druge... kakšno prepoznavanje slike/videa pa zaenkrat še ne tako zelo dobro. Ampak je po moje problem zgolj v CPU, kajti slika/video je opisan z veliko količino števil/bitov.
Random mutation plus nonrandom cumulative natural selection - Richard Dawkins
gzibret ::
Seveda so - sposobne so prepoznavati pisavo, obraze, registrske tablice... Tudi ob zelo slabih posnetkih dajejo dobre rezultate.
Vse je za neki dobr!
Vredno ogleda ...
| Tema | Ogledi | Zadnje sporočilo | |
|---|---|---|---|
| Tema | Ogledi | Zadnje sporočilo | |
| » | Turingov test še vedno ostaja nedosegljiv (strani: 1 2 )Oddelek: Novice / Znanost in tehnologija | 25533 (21993) | Personanonim |
| » | Kurzweil o projektu Google AI (strani: 1 2 3 )Oddelek: Novice / Znanost in tehnologija | 25059 (21469) | jype |
| » | IBM predstavil prvi čip, zasnovan po zgledu človeških možganov (strani: 1 2 )Oddelek: Novice / Znanost in tehnologija | 15308 (11695) | Thomas |
| » | Definicija človeka (strani: 1 2 )Oddelek: Znanost in tehnologija | 7539 (6185) | _marko |
| » | Umetna inteligencaOddelek: Loža | 1734 (1393) | Thomas |