Обучай машину также, получишь такой же результат.
Проблема только в том, что большинство интеллектуальных задач не являются задачами аппроксимации. И как я уже говорил выше, машина вообще не умеет заниматься генерацией моделей. От слова совсем.
Это немножко разрушает картину мира ув. Михайло, но зато соответствует реальности.
Так и есть.
-- 06.10.2018, 14:35 --realeugene Онтология это структура данных по сути. Формализация неформальных данных и знаний, понятий. При чтении всяких текстов, где встречается слово онтология, я подставляю мысленно слова "определение/понятие" и текст становится понятным.
-- 06.10.2018, 14:38 --Да, любое моделирование (а мышление - это (если сильно упрощать) и есть моделирование) включает в себя все эти вещи. Другое дело, что они могут существовать неявно, размыто, нечетко, с противоречиями и прочим, но суть не меняется. Модель необходимо подразумевает язык, язык необходимо подразумевает онтологию и правила, онтология подразумевает понятия и объекты), то есть любой модели соответствует некоторое мета-описание, опять же, в явном или неявном виде.
Правильно, поддерживаю позицию.
-- 06.10.2018, 14:40 --Другое дело, что они могут существовать неявно, размыто, нечетко, с противоречиями и прочим, но суть не меняется.
Суть меняется, однозначно и бесповоротно. Иначе все выглядит так, будто человек - это бог и так далее. Я даже утверждаю это для людей с высшим образованием, а у вас это свободно и для всех. Глупость какая-то.
Это не глупость. Вы наделяете нейросетки тем содержанием, которым они не обладают, судя по вашим высказываниям в данной теме.
-- 06.10.2018, 14:40 --Нейросети по своим возможностям соответствуют возможностям человека (по силе интеллекта), это уже сто раз доказано реальными результатами.
Это глубоко неверно.
-- 06.10.2018, 14:44 --Уже в возрасте года человек проявляет достаточную разумность, а в три (при не очень хорошей "синтезации" речи и письменности, и плохого vocabulary) проявляет исчерпывающую разумность, которую сразу можно отличить от машинной "разумности". Тут дело не в обучающих данных и не в архитектуре слабого интеллекта, тут дело как раз в том, что архитектура сильного интеллекта совсем другая.
Именно так.
И мы пока вообще не понимаем, какая она.
Это слишком пессиместично, в принципе уже кое-что понимаем.
-- 06.10.2018, 14:48 --На мой вкус, понимание (в каком-то смысле) - это неотъемлемая способность такого интеллекта.
Это одна из ключевых вещей!
-- 06.10.2018, 14:50 --Так что, ещё раз повторю, на сегодняшний момент человек и машина - одного поля ягода. Оба обладают слабым интеллектом. Не преувеличивайте интеллект человека.
Это уже совсем ни в какие ворота не лезет.
Хотя, конечно, бывает и мясорубка умнее человека.
-- 06.10.2018, 15:00 --Теперь про нейросети. Нейросети принципиально не могут стать сильным ИИ в связи со своей архитектурой. Архитектура не та, совсем не та. А какой должна быть архитектура сильного ИИ? Над этим и надо размышлять. Для этого вся текущая литература бесполезна по сути. Почему? А потому, что еще нет сильного ИИ. Если чуть корректнее сказать, по литературе разбросаныы крупицы правильного, но если не знать правильного ответа, то и не выберешь нужные крупицы, крупицы правильного тонут в Тьюринговской трясине смысла и трясине мелких подробностей. А все почему? Нужна формализация многих понятий! А ее нет. Как следствие нет понимания.
Короче, надо размышлять, а не нейросети гонять на датасетах.
-- 06.10.2018, 15:10 --Проблема понимания ЕЯ в том, что очень мало людей понимают, что такое понимание. :) Как оно реализовано на уровне когнитивных функций естественного мышления. Что оно такое и как может быть реализовано в формальных системах. Если поймете 'понимание', то уже можно и задачи ставить и инструменты соответствующие искать.
Горячо поддерживаю спич. )
-- 06.10.2018, 15:12 --По задаче понимания текста на ЕЯ - я лично пересекался в LinkedIn с Джоном Совой, который сообщил, что задача Natural Language Understanding - ИИ-полная, для ее решения требуется сильный ИИ.
Я так понимаю, что для понимания текста на ЕЯ нужно решить задачу трансляции этого текста в базу знаний, например, онтологию.
Именно так и в моем понимании.
-- 06.10.2018, 15:17 --Рекомендую почитать книгу Кобозевой И.М. "Лингвистическая семантика", можно Ю. Д. Апресяна "Избранные труды том I
Лексическая семантика".
Понимание смысла текста сводится к тому, что субьект (человек или машина) сопоставляет смысл прочитанного с имеющимися знаниями о мире в голове. Если 5-летнему ребенку рассказать про синхрофазотрон, то он ничего не поймет, потому что он не обладает нужными знаниями о физике. В случае машины читаемый текст на ЕЯ можно преобразовывать в онтологию с помощью специального синтактико-семантического парсера и сравнить эту онтологию с имеющейся базой знаний в памяти. Тут уже потребуется логика, как говорил известный ученый в области инженерии знаний Джон Сова.
Именно так. Текст должен преобразовываться в модели, модели должны сопоставляться, идентифицироваться, преобразовываться, дополняться из базы моделей, на окончательном этапе модели должны преобразовываться в текст на другом языке.
-- 06.10.2018, 15:21 --Тут даже вопрос не в том, как определить NLU и AIC, здесь самое главное дорожная карта. На мой вкус оба доминирующих сейчас варианта: а) оно само возникнет, нужно просто глубже обучать и б) соберем все модули в кучу, это и будет AGI-архитектура - ведут в тупик.
Однозначно, аналогично.