18 побед искусственного интеллекта в 2018 году

[Mihaylo]

Победы, поражения - это игра научных скептиков, начатая из безвыходности... На самом деле это все факты и свидетельства большого количества приложений машинного обучения как прикладного раздела матстата.
Вы все желаете, чтобы с вами заговорил ИИ по-натуральному и, только тогда вы признаете настоящей победу ИИ. Победу над чем? Зачем? Почему?
Наука эти вопросы практически не решает, разве что в развлекательных целях, для удовлетворения голода скептиков, находящихся в той или иной степени сомнения. Да нет, я наверное вру: науке вообще по барабану на скептиков. Просто развлечение (энтертейнмент).

Люди тоже затрудняются в натуральном общении, особенно когда речь заходит об ощущениях в ногах при прыжке на батуте. Как можно передать опыт прыжков на батуте человеку, который ни разу не пробовал и даже не видел, как это делают другие? Примерно так: "Ну это... берешь так, прыгаешь, потом бум - отскок... Как тетива в луке..."

Соответственно нельзя машину обучить прыжкам на батуте или более приземленным вещам, например, ходьбе и бегу без реальной практики. А вы всё ждете какого-то прорыва от машины с проводами и монитором, которая прочитала весь интернет. Бред! Наука такую задачу не решает и не будет решать.

[Rasool]

Dmitriy40 в сообщении #1378500 писал(а):

Ха-ха-ха, а раньше это же самое называли победой ИИ.

А в это время Goldman Sachs заменила 600 трейдеров на 200 программистов (новость от 2017-го года).

[Rasool]

Первое, что приходит в голову при рассмотрении применимости машинного обучения в жизни - это необходимость больших датасетов для обучения машины. В этом ограничение методов машинного обучения.

[spyphy]

Rasool в сообщении #1454806 писал(а):

Первое, что приходит в голову при рассмотрении применимости машинного обучения в жизни - это необходимость больших датасетов для обучения машины. В этом ограничение методов машинного обучения.

Это относится к ML с учителем, но есть и другие подходы в ML.