ИИ не было и нет.

[ozheredov]

fan_of_algoritms в сообщении #1337818 писал(а):

Интеллект же это сущность которая в процессе работы способна менять 3) критерии оценок, 1) синтезировать новые методы и оценки, 2) менять свое содержание и структуру.

Для удобства отвечания расставил в цитате циферки, и теперь по пунктам:

1) На каждой итерации веса NN изменяются, то есть получается новая методика оценки
2) Никто не мешает юзать например GA-оптимизируемые структуры NN. Нейронка будет менять свою структуру, а насчёт содержания — я знаю единственный вид содержания, вот такой:

Глава 1: Заинька знакомится с Лисичкой........стр.3
Глава 2: Заинька и Лисичка встречают Новый Год......стр.21

3) естественный интеллект меняет критерии????? То есть если меня вчера ударили фейсом об тейбл, это плохо, а сегодня — это уже хорошо ?

[fan_of_algoritms]

ozheredov в сообщении #1337890 писал(а):

fan_of_algoritms в сообщении #1337818 писал(а):

Интеллект же это сущность которая в процессе работы способна менять 3) критерии оценок, 1) синтезировать новые методы и оценки, 2) менять свое содержание и структуру.

Для удобства отвечания расставил в цитате циферки, и теперь по пунктам:

1) На каждой итерации веса NN изменяются, то есть получается новая методика оценки
2) Никто не мешает юзать например GA-оптимизируемые структуры NN. Нейронка будет менять свою структуру, а насчёт содержания — я знаю единственный вид содержания, вот такой:

Глава 1: Заинька знакомится с Лисичкой........стр.3
Глава 2: Заинька и Лисичка встречают Новый Год......стр.21

3) естественный интеллект меняет критерии????? То есть если меня вчера ударили фейсом об тейбл, это плохо, а сегодня — это уже хорошо ?

1) Меняется лишь конфигурация структуры, при неизменной структуре и методике.
2) Это масштабирование структуры, но не изменение ее типа.
3) Да, примерно так, вчера хулиган вредил, сегодня врач позвонок вправляет.

[Geen]

mihaild в сообщении #1337887 писал(а):

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 $H$.

Так и чем это отличается от "обычной" регрессии? Надо только заменить "обучение" на "поиск минимума".

[mihaild]

fan_of_algoritms в сообщении #1337896 писал(а):

1) Меняется лишь конфигурация структуры, при неизменной структуре и методике.

Так и у мозга меняется только конфигурация структуры - достаточно объявить всё, что меняется, параметрами, и получим, что меняются только параметры.

Geen в сообщении #1337903 писал(а):

Так и чем это отличается от "обычной" регрессии?

Чтобы ответить на этот вопрос, нужно достаточно строгое определение "обычной" регрессии. Я такого не знаю.

Я говорил, что оптимизация по $W$ при фиксированном $H$ и оптимизация пары $H, W$ на практике производится сильно разными методами.

[fan_of_algoritms]

[/quote]Так и у мозга меняется только конфигурация структуры - достаточно объявить всё, что меняется, параметрами, и получим, что меняются только параметры.[/quote]
Не знаю, может в мозге логические структуры являются виртуальными, синтезируемыми непосредственно под задачу, а физический нейронный каркас это лишь средство загрузки и хранения.

[ozheredov]

fan_of_algoritms в сообщении #1337896 писал(а):

1) Меняется лишь конфигурация структуры, при неизменной структуре и методике.
2) Это масштабирование структуры, но не изменение ее типа.
3) Да, примерно так, вчера хулиган вредил, сегодня врач позвонок вправляет.

Давайте я попробую для начала разгрести кашу, которая у вас сформировалась по поводу естественного интеллекта.

Во всех биологических юнитах ЖЕСТКО прописана целевая функция, и они имеют возможность её измерять посредством аппарата ЭМОЦИЙ. Боль, голод, сочувствие, сожаление, любовь, готовность к самопожертвованию и т.д. — результат мониторинга текущего приращения целевой функции. Никакая учеба в вузе и никакие философские рассуждения не в силах повлиять на функционирование аппарата эмоций. Рассудочная же деятельность, напротив, полностью подчиняется эмоциональной (даже если вам кааццо что это не так): начальник ставит задачу, подчинённые ищут оптимальные пути ее выполнения. Вы возможно спросите, на что именно направлена оптимизация целевой функци? По текущим представлениям — на выживаемость ПОПУЛЯЦИИ (прошу заметить, никак не отдельного индивида)

Масштабирование—это увеличение размеров. А я писал об оптимизации структуры, а не дублировании ее элементов. Более того — вы даже не подозреваете, сколько всего в мозге заложено генетически. Ребёнок с рождения следит за движением объектов — кто по вашему его научил, что нужно ориентироваться на максимум градиента яркости (граница объекта) и на рзменяющуюся часть картинки? Папа с мамой?

Если вредит хулиган — вы понимаете, что это вам в минус. Если врач вправляет позвонок, даже если это в 10 раз больнее ударов хулигана — вы понимаете, что это вам в плюс, и ваш аппарат эмоций мониторит положительное приращение targetFunction(). Я не понимаю каким образом этот пример опровергает то что я говорю.

-- 10.09.2018, 17:31 --

mihaild в сообщении #1337909 писал(а):

достаточно строгое определение "обычной" регрессии

Функциональная зависимость одного набора скейлинговых переменных от другого. Всё что не, обычно называют по-другому

[mihaild]

ozheredov, можете поделиться ссылками на исследования, в которых более точно сформулировано то, что вы говорите, и написано, как это проверяли?

-- 10.09.2018, 17:36 --

ozheredov в сообщении #1337913 писал(а):

Функциональная зависимость одного набора скейлинговых переменных от другого

Каких переменных?

Кроме того, получается, что "обычная регрессия" - это функция откуда-то куда-то. Тогда отличие от обучение модели с параметрами и гиперпараметрами - категориальное (обучение модели не является функцией).

[ozheredov]

fan_of_algoritms в сообщении #1337911 писал(а):

может в мозге логические структуры являются виртуальными, синтезируемыми непосредственно под задачу,

Обычный персептрон это обобщенная логическая структура (нейроны вместо И, ИЛИ, НЕ), синтезированная непосредственно под задачу

-- 10.09.2018, 17:49 --

mihaild в сообщении #1337914 писал(а):

ozheredov, можете поделиться ссылками на исследования, в которых более точно сформулировано то, что вы говорите, и написано, как это проверяли?

Вы имеете в виду это:

Во всех биологических юнитах ЖЕСТКО прописана целевая функция, и они имеют возможность её измерять посредством аппарата ЭМОЦИЙ. Боль, голод, сочувствие, сожаление, любовь, готовность к самопожертвованию и т.д. — результат мониторинга текущего приращения целевой функции. Никакая учеба в вузе и никакие философские рассуждения не в силах повлиять на функционирование аппарата эмоций. Рассудочная же деятельность, напротив, полностью подчиняется эмоциональной (даже если вам кааццо что это не так): начальник ставит задачу, подчинённые ищут оптимальные пути ее выполнения. Вы возможно спросите, на что именно направлена оптимизация целевой функци? По текущим представлениям — на выживаемость ПОПУЛЯЦИИ (прошу заметить, никак не отдельного индивида)

?

Это моё личное (ни коем образом не претендую на авторство, скорее всего это велосипед) обобщение из:

1)Теории эволюции а-ля Дарвинизм
2)Личного опыта создания своих и использования чужих нейронных сетей и GA-алгоритмов
3)Бизнес-коучинга (посмеёмся вместе)
4)Пикап-тренингов (аккуратнее с фейс-палмами — лицо ещё пригодится )
5) Ну и не знаю чего ещё, наверное личного общения

-- 10.09.2018, 17:50 --

mihaild в сообщении #1337914 писал(а):

Функциональная зависимость одного набора скейлинговых переменных от другого Каких переменных?

Извините, не понял вопроса — в смысле кто такие скейлинговые переменные?

-- 10.09.2018, 17:53 --

mihaild в сообщении #1337914 писал(а):

Тогда отличие от обучение модели с параметрами и гиперпараметрами - категориальное (обучение модели не является функцией).

Обучение модели — функция трёх объектов: базы данных, инициализированной конфы сетки и юзерских параметров.

[mihaild]

ozheredov в сообщении #1337915 писал(а):

По текущим представлениям

По чьим представлениям?

ozheredov в сообщении #1337915 писал(а):

в смысле кто такие скейлинговые переменные?

В прямом. Термин я слышу первый раз, и не гуглится ни на русском, ни на английском.

ozheredov в сообщении #1337915 писал(а):

Обучение модели — функция трёх объектов: базы данных, инициализированной конфы сетки и юзерских параметров.

Ну хорошо, можно в таком виде вычисления представлять. Тогда отличие - в кодомене.

[fan_of_algoritms]

ozheredov в сообщении #1337913 писал(а):

fan_of_algoritms в сообщении #1337896 писал(а):

1) Меняется лишь конфигурация структуры, при неизменной структуре и методике.
2) Это масштабирование структуры, но не изменение ее типа.
3) Да, примерно так, вчера хулиган вредил, сегодня врач позвонок вправляет.

Давайте я попробую для начала разгрести кашу, которая у вас сформировалась по поводу естественного интеллекта.

Во всех биологических юнитах ЖЕСТКО прописана целевая функция, и они имеют возможность её измерять посредством аппарата ЭМОЦИЙ. Боль, голод, сочувствие, сожаление, любовь, готовность к самопожертвованию и т.д. — результат мониторинга текущего приращения целевой функции. Никакая учеба в вузе и никакие философские рассуждения не в силах повлиять на функционирование аппарата эмоций. Рассудочная же деятельность, напротив, полностью подчиняется эмоциональной (даже если вам кааццо что это не так): начальник ставит задачу, подчинённые ищут оптимальные пути ее выполнения. Вы возможно спросите, на что именно направлена оптимизация целевой функци? По текущим представлениям — на выживаемость ПОПУЛЯЦИИ (прошу заметить, никак не отдельного индивида)

Масштабирование—это увеличение размеров. А я писал об оптимизации структуры, а не дублировании ее элементов. Более того — вы даже не подозреваете, сколько всего в мозге заложено генетически. Ребёнок с рождения следит за движением объектов — кто по вашему его научил, что нужно ориентироваться на максимум градиента яркости (граница объекта) и на рзменяющуюся часть картинки? Папа с мамой?

Если вредит хулиган — вы понимаете, что это вам в минус. Если врач вправляет позвонок, даже если это в 10 раз больнее ударов хулигана — вы понимаете, что это вам в плюс, и ваш аппарат эмоций мониторит положительное приращение targetFunction(). Я не понимаю каким образом этот пример опровергает то что я говорю.

-- 10.09.2018, 17:31 --

mihaild в сообщении #1337909 писал(а):

достаточно строгое определение "обычной" регрессии

Функциональная зависимость одного набора скейлинговых переменных от другого. Всё что не, обычно называют по-другому

Про эмоции и их роль, думаю, не совсем верно, т.к. один из видов мышления(главный) - абстрактное, подразумевает противоположное написанному.

Цитата:

Абстрактное мышление — один из видов человеческого мышления, который заключается в образовании абстрактных понятий и оперировании ими. При абстрактном мышлении человек выходит за рамки привычной системы координат и правил мировосприятия, абстрагируясь от внешней действительности и пытаясь сконцентрироваться исключительно на донесении-восприятии мысли или идеи. В таком виде мышления часто используются образы и символы как и общеизвестные, так и такие, которые получают своё значение исходя только из самого мыслительного процесса или дискуссии.

Наличие некой целевой функции тоже сомнительно, ведь недаром считается, что человек существо и иррациональное в том числе, как в эмоциональном так и в умственном плане.

[ozheredov]

mihaild в сообщении #1337918 писал(а):

По чьим представлениям?

Вы меня поставили в тупик, мне с некоторых пор просто казалось что это очевидно. Ну пусть будет по моим )

-- 10.09.2018, 19:50 --

mihaild в сообщении #1337918 писал(а):

Термин я слышу первый раз, и не гуглится ни на русском, ни на английском.

Ну пусть будет количественная переменная. В общем, элемент обычного метрического пространства.

-- 10.09.2018, 19:52 --

mihaild в сообщении #1337918 писал(а):

Ну хорошо, можно в таком виде вычисления представлять. Тогда отличие - в кодомене.

Кодомен как множество всех обученных нейросетей? И зачем он?

-- 10.09.2018, 19:58 --

fan_of_algoritms в сообщении #1337919 писал(а):

один из видов мышления(главный) - абстрактное, подразумевает противоположное написанному.

Главный инструмент для сверления дырок — это дрель. Только она не выбирает, в каком месте делать дырку, какой глубины и какого диаметра. Так что главный все таки хозяин дрели. Точно также абстрактное мышление— инструмент для решения задач, которые диктуются эмоциями: Хочу денег! Хочу славы! Хочу чтоб было интересно «что там за поворотом»! и т.д.

[mihaild]

ozheredov в сообщении #1337934 писал(а):

Вы меня поставили в тупик, мне с некоторых пор просто казалось что это очевидно.

Мне почти ничего не очевидно про эволюцию, но высказывание выглядит как-то интуитивно странно. Т.е. нужна более точная формулировка и какая-то экспериментальная проверка (наверняка уже кем-то проведенная).

ozheredov в сообщении #1337934 писал(а):

Кодомен как множество всех обученных нейросетей? И зачем он?

Вопрос был: чем "это" (обучение модели с гиперпараметрами) отличается от "обычной регрессией". Предлагаются определения: "обычная регрессия - функция из факторов в целевое пространство", "обучение модели с гиперпараметрами - функция из обучающей выборки и еще чего-то в модели". С такими определениями разница очевидна. Еще очевидно, что Geen имел в виду что-то другое.
Скорее всего до уровня функций на абстрактных множествах это не формализуется, но и не надо.

[ozheredov]

fan_of_algoritms в сообщении #1337919 писал(а):

считается, что человек существо и иррациональное в том числе, как в эмоциональном так и в умственном плане.

Одним из проявлений абстрактного мышления является т.н. враньё. С точки зрения некоего усреднённого гуманитарно-научного вранья, описывающего мотивацию человека, последний является безусловно существом иррациональным. Потому что очевидны расхождения вранья и практических наблюдений.

-- 10.09.2018, 20:05 --

mihaild в сообщении #1337937 писал(а):

Предлагаются определения: "обычная регрессия - функция из факторов в целевое пространство", "обучение модели с гиперпараметрами - функция из обучающей выборки и еще чего-то в модели".

Абсолютно согласен.

[fan_of_algoritms]

[quote="ozheredov в [url=http://dxdy.ru/post1337934.html#p1337934]
Главный инструмент для сверления дырок — это дрель. Только она не выбирает, в каком месте делать дырку, какой глубины и какого диаметра. Так что главный все таки хозяин дрели. Точно также абстрактное мышление— инструмент для решения задач, которые диктуются эмоциями: Хочу денег! Хочу славы! Хочу чтоб было интересно «что там за поворотом»! и т.д.[/quote]
А Павлов говорил, что эмоция это результат деятельности, достижимой процессом мыслительным, порожденным неким стимулом. Т.е. о том, что мышление первично. Стимул-мышление-деятельность-эмоция.

[ozheredov]

mihaild в сообщении #1337937 писал(а):

Т.е. нужна более точная формулировка и какая-то экспериментальная проверка (наверняка уже кем-то проведенная).

Вангую, что с этим будет проблема, даже если уточним формулировку (не знаю как)

1) Умные занимаются исключительно абстрактными моделями и оторваны от практики. Интеллект этологов, психологов и социологов—это примерно интеллект медиков.

2) Те кто имеют ценность в плане сбора реальных данных — это практики, изобретающие рабочие стратегии взаимодействия с людьми. Но заставить бизнес-коучей, пикап-тренеров (ещё и шарлатанов отсей!), лоховодов всех мастей и т.д. собирать и ОТДАВАТЬ статистику — ну, такое себе.

3) Это как раз вид исследования, в котором бОльшая часть населения абсолютно точно не заинтересована. Государству проще управлять либо тупыми, либо хотя бы наивными юнитами. Разводилам не выгодно раскрывать основы своих методов, клиентам разводил неприятно осознавать себя таковыми. Так что ситуация патовая, кина не будет