Сильный искусственный интеллект (AGI, HLAI, SAI...)

[Mihaylo]

Alephegg в сообщении #1350178 писал(а):

И, напротив, человек с легкостью оперирует нечеткими данными, размытыми условиями, запросто принимает противоречия, а компьютер нет. Нормального человека можно научить с одного раза, а компьютер нет.

У вас нет опыта, чтобы говорить иное. Задачу MNIST решали? Где там чёткость и отсутствие противоречий?

Школьников тоже учат писать много раз значки, буквы, цифры, потом по 100 раз математические примеры, квадратные уравнения, позже - дифференциальные уравнения. С одного раза? Где?

И вообще опять вы пытаетесь сравнить при неравных условиях, которые я 1000 раз повторял до этого. Понимаете или нет?

[Alephegg]

Mihaylo в сообщении #1350180 писал(а):

У вас нет опыта, чтобы говорить иное.

На личности переходим? Ну-ну.

-- 29.10.2018, 21:03 --

Mihaylo в сообщении #1350180 писал(а):

Где там чёткость и отсутствие противоречий?

Всюду там "четкость". Ты думаешь, что именно делает CNN? Создает метаописания? Нет, CNN "размывает" исходную картинку, чтобы избавится от "четкостей" и особенностей каждого сампла. Это и есть аппроксимация.
По той же причине наложение шума на изображение (в тестах, после обучения) приводит к ошибкам распознавания.

[Mihaylo]

Откуда вы с такими познаниями выпрыгиваете? По поводу ошибок при распознавании изображений с шумам - ну ложь же!

Человек тоже ошибается при распознавании, картинку про кота-ворону не зря чуть ранее выложил. Однако от вас хорошие мысли отскакивают как горох об стенку.

-- 30.10.2018, 18:52 --

Сейчас два поста пройдёт и опять начнут генерализованную нейронную сеть сравнивать с простым трёхслойным перцептроном или ещё какие-то подобные ложные доводы строить. Потом опять в аргумент пойдут доводы типа "аппроксимация - это фильтрация".

Вы не устали думать всякое себе на уме и не понимать, почему нейронная сеть распознает изображение и речь лучше человека?

[Alephegg]

Mihaylo в сообщении #1350288 писал(а):

Откуда вы с такими познаниями выпрыгиваете? По поводу ошибок при распознавании изображений с шумам - ну ложь же!

Просто, в отличие от Вас, я профессионально этим (ML, AI, AGI) занимаюсь. И мне очень печально осознавать, что Вы ВООБЩЕ НЕ ИНТЕРЕСУЕТЕСЬ той тематикой, по которой здесь постоянно скачете с нерелевантными суждениями. Вы закончили уже изучать Воронцова?, пару лет назад Ваши познания даже в kNN были удручающими.

-- 30.10.2018, 09:36 --

Вот по поводу наложения шумов, полюбопытствуйте:
https://medium.com/@samim/adversarial-m ... 8d8362e996

[Mihaylo]

По поводу шумов - будьте внимательны, не спутайте кошку с вороной, а то чего...

Блин, ребята, ну неужели ваша любовь к человеческому мышлению такая слепая-слепущая??? Даже профессиональное отношение к теме не спасает бедственное положение! Что поделаешь... Слепой антропоцентризм.

Люди за свою жизнь ошибаются в 70% решений, но для вас они - высшее разумное существо вселенной, ассоциирующееся с метаописанием и безошибочным поведением, требующим обучения всего один раз!!!

Ребята, ну что за дела? Вы с какой планеты?

[Alephegg]

Mihaylo, Ну посмотрите ещё раз те ошибки, которые делает CNN, разве они похожи на человеческие?

[Mihaylo]

Вы при принятии решений полагаетесь на рассуждения или на сердце? Отвечаю за вас: на сердце. Потому что рассуждений нет. Где рассуждения? А их нет, но "вы посмотрите на фото!"

А ведь еще нужно порассуждать: как сделать так, чтобы среди миллиона картинок человек перепутал кошку со страусом? Учитывая, что после просмотра 1000 картинок человек устает и не может сказать "стоп, вот картинка страуса".
А в случае с машиной поиск "глючных" картинок автоматизирован и неоднократно воспроизводим, к тому же машина смотрит на картинки строго покадрово, а человек вдобавок может привлечь чудеса генерализации - порассуждать логически.

Короче, специалисту требуется ликбез.

[Alephegg]

Mihaylo в сообщении #1350334 писал(а):

Вы при принятии решений полагаетесь на рассуждения или на сердце?

Понятно, Вам в очередной раз нечего возразить. Да, Mihaylo, факты - такая вещь - против них не попрешь...

-- 30.10.2018, 11:47 --

Вот о том же самом в блоге Андрея Карпатого:



http://karpathy.github.io/2015/03/30/breaking-convnets/

[Mihaylo]

Да, любые нейросети переобучаются.

Ворона confidence 60%


Переобучение - это взятие на вооружение признаков, которые в некоторых случаях могут неправильно работать. Человеческое зрение, например, определяет признаки формы по яркости изображения на сетчатке. А как ещё в плоской картинке распознавать трехмерные объекты? В итоге - ошибки при игре света, иллюзии.

[Alephegg]

Mihaylo в сообщении #1350427 писал(а):

любые нейросети переобучаются

Нет, это не примеры overfitting'а, это демонстрация того, что аппроксимация не умеет работать ни с образами, ни с понятиями.
И да, я жду Ваших извинений по поводу того, что Вы орали, что я лгу по поводу того, что добавление шума в картинку приводит к ошибкам распознавания.

[Deggial]

Alephegg в сообщении #1350178 писал(а):

Вера в могущество ученых тоже наивна, я всю свою жизнь работаю с учеными - это самые бесполезные существа на свете, нуждающиеся в постоянном утешении, опеке и защите. Что они там могут знать, эти ученые.

правила форума писал(а):

I. Нарушения и санкции

1) Нарушением считается:
...
д) ... оскорбления и бездоказательные обвинения общего характера в адрес научного сообщества и отдельных ученых (см. п. III-4).

Alephegg, предупреждение за оскорбление научного сообщества. Воздержитесь от подобных высказываний даже в такой форме.

Alephegg в сообщении #1350181 писал(а):

Ты думаешь

Alephegg, замечание за фамильярность. На форуме принято обращаться друг к другу на "Вы".

[Mihaylo]

Alephegg в сообщении #1350428 писал(а):

аппроксимация не умеет работать ни с образами, ни с понятиями.

Ваше личное мнение ничтожно в связи с необоснованностью.

Просто человек может привлекать к рассуждениям знания из других областей (эффект генерализации). Можно посмотреть на фотографию подольше и, например, объяснить искажения физическими явлениями (падением тени и т.п.). Глядя на кошку, можно сказать, что, мол, да, она может так вывернуть голову, она смотрит на хозяина. Ага, вот тут где-то второй глаз должен быть - вот он, едва заметный!

Как это можно представить в случае ИНС??? ИНС обучалась различать кошек от ворон, но не обнаруживать плохо различимые объекты на изображениях. Нейронная сеть не обучалась многим вещам, но вы требуете от неё этого!

Это запрещённый приём. Вы в очередной раз сравниваете не алгоритмы, а степень их прокачки (объемы обучающих данных).

[Alephegg]

Mihaylo в сообщении #1350512 писал(а):

Нейронная сеть не обучалась многим вещам, но вы требуете от неё этого!

Нет. Я просто хотел бы, чтобы добавление шума на изображение не приводило к кардинальному изменению распознанного класса.

[Mihaylo]

Господи.

(НЕДОСТАТКИ РАБОТЫ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО МОЗГА)

ОСТОРОЖНО: не подносите линейку к кривым линиям, а то они перейдут в класс прямых!

[Alephegg]

Mihaylo в сообщении #1350580 писал(а):

не подносите линейку к кривым линиям

Хорошо, что напомнили. Оптические иллюзии - это то, что совершенно не умеет машинное обучение.
Статья недавно была, погуглите, если хотите.