Есть ли опыты по обучению нейросети логике?

[Rasool]

Можно поставить вопрос шире: можно ли в современных НС реализовать для начала хранение (а потом и обработку) баз знаний (типа онтологий)? Ведь наша нейросетка, которая находится в нашем мозгу, вмещает столько всякого!

[Mihaylo]

Аппроксимация функции решения логических задач относится к NLU-задачам, а значит обучать этому сложно. Нужна большая хорошая обучающая выборка natural-примеров.

[arseniiv]

(Оффтоп)

Rasool в сообщении #1276059 писал(а):

Ведь наша нейросетка, которая находится в нашем мозгу, вмещает столько всякого!

«Наша нейросетка» посложнее будет, и в ней сформировано достаточно структуры уже при рождении. (Авторам надо было назвать нейросети как-то иначе — а то всех постоянно так тянет делать сравнения сомнительной корректности…)

[Rasool]

arseniiv в сообщении #1276143 писал(а):

(Оффтоп)

Rasool в сообщении #1276059 писал(а):

Ведь наша нейросетка, которая находится в нашем мозгу, вмещает столько всякого!

«Наша нейросетка» посложнее будет, и в ней сформировано достаточно структуры уже при рождении. (Авторам надо было назвать нейросети как-то иначе — а то всех постоянно так тянет делать сравнения сомнительной корректности…)

(Оффтоп)

Ну когда же, когда, наконец, искусственные нейронные сети достигнут уровня сложности нашего человеческого мозга?

[arseniiv]

(Оффтоп)

Во-первых, сначала надо разобраться с его устройством до конца. Во-вторых, надо разобраться, зачем его вообще копировать. Можно представить гипотетически, что это зачем-то обязательно потребуется для переноса сознания, но вот чтобы это потребовалось для построения даже сильного ИИ, как-то не верится — у нас слишком много эволюционно сложившихся штучек, которые вряд ли ему обязательны.

А то получается «ну когда же запустят вторую луну из сыра?»: сыра для этого пока, конечно, маловато, но зачем вообще к этому стремиться — вот вопрос, который надо себе задать.

[grizzly]

Мне понравился подход к развитию ИИ в этой статье. Авторы работы настроили генетический алгоритм, формирующий шаги формального доказательства и натравили на выход этого алгоритма Coq для проверки. Таким образом им удалось полностью автоматизировать доказательства десятка очень простых утверждений, как математических, так и просто логических. Все источники выложены в открытом доступе, кажется.

И это только один из многих возможных подходов. А "война" ведётся на всех фронтах.

[Ontos]

Mihaylo в сообщении #1276063 писал(а):

Аппроксимация функции решения логических задач относится к NLU-задачам, а значит обучать этому сложно. Нужна большая хорошая обучающая выборка natural-примеров.

Можно подробнее, что такое NLU задачи, ничего не нагуглил?
grizzly, спасибо за описание и ссылку на статью.

[Rasool]

Ontos в сообщении #1276470 писал(а):

Можно подробнее, что такое NLU задачи, ничего не нагуглил?

NLU - это Natural Language Understanding, понимание естественного языка. Считается ИИ-полной задачей, то есть пока с ней справляется только человек.

Я бы еще посмотрел в сторону не только реализации логического вывода нейросетями, но и реализацию процесса вывода по аналогии и ассоциации. Вроде бы нейросетки с такими задачами должны хорошо справляться.

[Mihaylo]

Кстати, человек очень плохо знает и применяет логику, даже если он её проходил в университете. Понятный и простой пример: "совершенно не небезопасный" - это какой, опасный, неопасный или безопасный? Надо ответить быстро.

Так что в NLU логика не рулит, далеко не рулит...

[Dmitriy40]

(Оффтоп)

arseniiv в сообщении #1276398 писал(а):

Во-вторых, надо разобраться, зачем его вообще копировать.

Например чтобы получить хоть как-то работающий ИИ. Отрезать потом лишнее и оптимизировать как угодно на порядки проще чем добавить неизвестно что чтобы наконец заработало.

[arseniiv]

(Оффтоп)

Dmitriy40 в сообщении #1276561 писал(а):

Например чтобы получить хоть как-то работающий ИИ. Отрезать потом лишнее и оптимизировать как угодно на порядки проще чем добавить неизвестно что чтобы наконец заработало.

Ну, возможно. Но я не уверен, что сейчас мы в состоянии говорить наверняка, что именно этого будет легче добиться первым: пока возможностей таких нет, чего угадывать?

[Mihaylo]

У меня варится идея о том, чтобы ввести в обиход любителей ИИ понятие NLU-примеров.

NLU-примеры - это такие обучающие данные, которые могли бы позволить решить NLU-задачу путëм обучения на этих данных. Таким образом хотелось бы свести NLU-задачу к задаче создания релевантной подборки NLU-примеров.

Типа: дайте мне точку опоры, и я сдвину Землю!

[Rasool]

У меня варится задача, как сделать некую гибридную систему для решения NLU-задачи, подобно тому, как GNMT более-менее успешно решает задачу синтаксического перевода.