ИИ не было и нет.

[EUgeneUS]

dsge
Насколько понимаю, для подбора параметров в нелинейной регрессии нужно знать или угадать вид зависимости.

[mihaild]

EUgeneUS в сообщении #1337856 писал(а):

во-первых, не факт

Факт. Я говорил про существующие алгоритмы.

EUgeneUS в сообщении #1337856 писал(а):

В естественном глазу нет ни грамма стекла, из которого сделан искусственный глаз, но глазом он от этого быть не перестаёт.

Спор об определениях. Важно то, что современные ИНС отличаются от мозга - и по устройству, и по задачам, которые способны решать.

dsge в сообщении #1337857 писал(а):

Искусственный интеллект, нейронные сети, машинное обучение, генетические алгоритмы — все эти громкие названия нужны только для маркетинга

Всё-таки не надо это всё валить в одну кучу. Генетические алгоритмы и нейросети - конкретный класс методов (точного определения, конечно, нет, но в большинстве встречающихся на практике случаев понятно, используются тут генетика или нейронки, или нет). И кстати не любая нелинейная регрессионная модель является нейросетью.
(плюс называть рекуррентные нейросети нелинейной регрессией ИМХО странно)
Машинное обучение не сводится к вычислению параметров.
Вот ИИ действительно непонятно что значит. И вроде бы еще недавно серьезные люди избегали этого словосочетания.

[fan_of_algoritms]

EUgeneUS в сообщении #1337859 писал(а):

dsge
Насколько понимаю, для подбора параметров в нелинейной регрессии нужно знать или угадать вид зависимости.

Или подобрать?

[EUgeneUS]

mihaild в сообщении #1337860 писал(а):

Спор об определениях. Важно то, что современные ИНС отличаются от мозга - и по устройству, и по задачам, которые способны решать.

Спор об определениях задан в стартовом посте. ТС почему-то не нравится использование определения ИИ применительно к ИНС.
С учетом того, что в основе ИНС лежит подобие с естественными нейронными сетями - не вижу в этом применении термина ничего плохого, впрочем ничего особо хорошего - тоже.
Упомянутый выше искусственный глаз всего лишь внешне похож на естественный.
Искусственная кожа реализует только некоторые свойства естественной.
Современные искусственные ноги позволяют бегать довольно быстро, но не являются полной копией естественных.
И так далее и тому подобное. Протез всегда будет отличаться от естественного органа.

[dsge]

mihaild в сообщении #1337860 писал(а):

называть рекуррентные нейросети нелинейной регрессией ИМХО странно)
Машинное обучение не сводится к вычислению параметров

Все, что минимизирует целевую функцию подбором параметров модели будем называть регрессией.
Начиная читать литературу по ии, далеко не сразу понимаешь, что под «обучением» нс понимается банальная подгонка параметров.

[fan_of_algoritms]

EUgeneUS в сообщении #1337863 писал(а):

mihaild в сообщении #1337860 писал(а):

Спор об определениях. Важно то, что современные ИНС отличаются от мозга - и по устройству, и по задачам, которые способны решать.

Спор об определениях задан в стартовом посте. ТС почему-то не нравится использование определения ИИ применительно к ИНС.
С учетом того, что в основе ИНС лежит подобие с естественными нейронными сетями - не вижу в этом применении термина ничего плохого, впрочем ничего особо хорошего - тоже.
Упомянутый выше искусственный глаз всего лишь внешне похож на естественный.
Искусственная кожа реализует только некоторые свойства естественной.
Современные искусственные ноги позволяют бегать довольно быстро, но не являются полной копией естественных.
И так далее и тому подобное. Протез всегда будет отличаться от естественного органа.

Ваши аналогии понятны. А вот НС может быть(или не быть) лишь составляющей частью И(и аналогично, наверно, ИИ), т.к. понятие ИИ гораздо шире.

[EUgeneUS]

UPD:
так-то можно ещё написать в спортлото в Канадское космическое агенство и потребовать перестать называть Canadarm рукой.

-- 10.09.2018, 13:49 --

fan_of_algoritms в сообщении #1337867 писал(а):

А вот НС может быть(или не быть) лишь составляющей ИИ, т.к. понятие ИИ гораздо шире.

Давайте с естественным интеллектом разберемся.
1. У Вас интеллект есть? Пусть, есть.
2. У Вас в мозгу что-то кроме естественных нейронных сетей этот интеллект реализует?
3. Если да, то что?
4. Если нет, то зачем ИИ что-то еще кроме ИНС?

[mihaild]

EUgeneUS в сообщении #1337863 писал(а):

Протез всегда будет отличаться от естественного органа.

Но современные ИНС существенно хуже мозга решают некоторые задачи, которые являются "основными" задачами мозга.

dsge в сообщении #1337864 писал(а):

Начиная читать литературу по ии, далеко не сразу понимаешь, что под «обучением» нс понимается банальная подгонка параметров.

Я правильно понимаю, что всевозможные модификации градиентного спуска (например) вы называете "подгонкой"?

fan_of_algoritms в сообщении #1337867 писал(а):

понятие ИИ гораздо шире

Понятия ИИ, с которым можно было бы осмысленно работать, пока не предложено.

[EUgeneUS]

mihaild в сообщении #1337869 писал(а):

Но современные ИНС существенно хуже мозга решают некоторые задачи, которые являются "основными" задачами мозга.

Искусственный глаз вообще не способен видеть, чьёрт побери!

[fan_of_algoritms]

EUgeneUS в сообщении #1337868 писал(а):

UPD:
так-то можно ещё написать в спортлото в Канадское космическое агенство и потребовать перестать называть Canadarm рукой.

-- 10.09.2018, 13:49 --

fan_of_algoritms в сообщении #1337867 писал(а):

А вот НС может быть(или не быть) лишь составляющей ИИ, т.к. понятие ИИ гораздо шире.

Давайте с естественным интеллектом разберемся.
1. У Вас интеллект есть? Пусть, есть.
2. У Вас в мозгу что-то кроме естественных нейронных сетей этот интеллект реализует?
3. Если да, то что?
4. Если нет, то зачем ИИ что-то еще кроме ИНС?

1) Спасибо! :)
2) Откуда мне знать? Возможно. Вы еще спросите - насколько велика вселенная...
3) см. п.2.
4) Затем, что известные структуры НС это, по сути, детерминированные алгоритмы, не способные к изменению своей структуры, не способные к синтезу новых алгоритмов или модификации начального. А И все это может.

[dsge]

mihaild в сообщении #1337869 писал(а):

Я правильно понимаю, что всевозможные модификации градиентного спуска (например) вы называете "подгонкой

Да, подгонка, оптимизация в пространстве параметров модели, алгоритм оптимизации. «Обучение» конечно звучит эмоциональней для непосвященных. Типа программа сама учится как человек.

[mihaild]

dsge в сообщении #1337874 писал(а):

Да, подгонка, оптимизация в пространстве параметров модели, алгоритм оптимизации.

Просто подборка гиперпараметров и оптимизация параметров - это две очень сильно разные процедуры. И алгоритмы оптимизации бывают крайне нетривиальными.

[dsge]

mihaild в сообщении #1337876 писал(а):

dsge в сообщении #1337874 писал(а):

Да, подгонка, оптимизация в пространстве параметров модели, алгоритм оптимизации.

Просто подборка гиперпараметров и оптимизация параметров - это две очень сильно разные процедуры. И алгоритмы оптимизации бывают крайне нетривиальными.

Я не об этом, а о том, что названия, придуманные для чего-либо, не имеют отношения к математической сути этого, а служат целям маркетинга.

[Geen]

mihaild в сообщении #1337876 писал(а):

Просто подборка гиперпараметров и оптимизация параметров - это две очень сильно разные процедуры.

Можно подробнее или на примерах, хотя бы?

[mihaild]

Geen в сообщении #1337886 писал(а):

Можно подробнее или на примерах, хотя бы?

Например для нейронок: число нейронов, метод оптимизации и скажем регуляризации - это гиперпараметры. Зафиксировав их, мы запускаем обучение и получаем набор весов.
При этом скажем информации о регуляризации в модели вообще не остается (в явном виде; может быть, глядя на веса, ее как-то можно восстановить).
Или для деревьев / лесов: фиксируем параметры, дальше ищем разбиения данных, строим ветвления и т.д. Опять же, часть гиперпараметров (скажем, минимальное число примеров в листе) в модели вообще никак не присутствует.

Формально, предсказания нашей модели - функция трех аргументов: $f(H, W, \vec{x})$ - гиперпараметров, параметров и данных. $H$ при каждом запуске алгоритма обучения фиксировано.
Можно, конечно, рассмотреть мета-алгоритм, оптимизирующий и по $H$ (подбор гиперпараметров), но он, как правило, сильно отличается от подбора $W$ при фиксированном $H$.