Вот и смотрим, хоть и не инженерно, но кибернетически!
У вас же подход, как в анекдоте "че думать, прыгать надо", коль скоро есть нейросетки и на них что-то можно получать, то кидаемся обучать и незачем думать об иных постановках задачи. Весьма узкий подход, хоть и локально практичен.
У вас очень высокое самомнение. На самом деле, от вашего "кибернетического представления" толку минус единица. Нету никакого кибернетической точки зрения, он у вас обывательский, основанный на голливудских фильмах. А вот инженерная мысля - она да, использует все реальные знания, факты, технологии.
В данной теме предлагалось обсуждать сильный ИИ, а не существующий.
Существующий интеллект - это реальное явление. Зачем обсуждать несуществующий? Никакой связи между "существующий" и "сильный" нету. Есть только две категории:
- нейронные сети, человеческий интеллект, существующий
- сильный интеллект (в негативном смысле), несуществующий интеллект, сказка, выдумка, фантазия
Распознавание слов строится не по буквам, а по слогам.
Лучше не делайте предположения.
То, как мозг распознаёт текст, не сможет уложиться в имеющиеся понятия "буквы", "слоги", "слова", "предложения". Нужно придумать новый термин "букво-слого-слово-словосочетание", чтобы объяснить принципы распознавания. Вы рассуждаете чрезмерно банально, миллионы весов нейронной сети устроены намного сложнее.
Но вопрос в том что НС заточены под решения фиксированных задач. Они не способны хорошо работать в изменяющихся ситуациях. А сильный ИИ должен это делать.
Непонятно, откуда вы взяли, что кто-то кому-то должен. Очень сильно зависит от исходных данных, если данных и времени на обучение достаточно, то задачу можно решить. Если данных недостаточно, то задача не решается, либо решается плохо.
Третьего не дано.-- 08.11.2018, 09:57 --Но вопрос в том что НС заточены под решения фиксированных задач. Они не способны хорошо работать в изменяющихся ситуациях. А сильный ИИ должен это делать.
Вы опять ударились в ошибочные рассуждения об аппроксимации, интерполяции, экстраполяции. Нейронные сети и любые научные методологии могут генерировать новую информацию только основываясь на фактах и минимальном уровне гипотез. Чем больше доля гипотезы, тем выше вероятность ошибки. Это закон природы, который вам никогда не удастся обойти. Научный прогресс идёт маленькими шажками: 1. выдвигается
простая гипотеза, 2. проводится эксперимент, доказывающий или опровергающий гипотезу.
Если гипотезу строить сразу сложную и комплексную, то научный прогресс затормозится вследствие постоянных бесполезных петляний.
В общем наука и нейросети работают на основе аппроксимаций, интерполяций и экстраполяций. Это всё одно и тоже.
Других вариантов нет.