Виктор Ноздрачев
Здесь описывается причина, мутация, которой 70 тысяч лет https://riojournal.com/article/38546/instance/5250346/
Вы не будете осуждать обращение к этому источнику? https://bookz.ru/authors/eduard-vitol/evolucio_218/1-evolucio_218.html
Спасибо за ссылку и замечания. При написании статьи не ставилась задача философского осмысления тенденций развития ИИ. Наоборот, хотелось максимально упростить язык обсуждения действительно сложных вопросов, и противопоставление эволюции без смены парадигмы и будущей неизбежности её революционного изменения мне показалось оправданным. Кстати, изначальный смысл слова "революция" - это всего-навсего "вращение", в крайнем случае "переворот", но никак не "разрушение".
Распознать кошку - задача восприятия, она проще, не требует изменять картину мира. Открыть закон - это когнитивная задача, решение которой означает изменение картины мира, исключения из неё кучи мусора и введение новой концепции. Эти задачи несравнимы по сложности. ИИ нам нужен для решения когнитивных задач, но пока мы подчищаем наши представления о работе интеллекта и передаём ИИ задачи попроще.
Живой нейрон - это не простой сумматор. Заманчиво использовать такую богатую структуру, но опыт
Blue Brain Project не вдохновляет, затраты огромные, эффект от внедрения ничтожный.
Страшны не уровни абстракции, хуже то, что ни нейрофизиология, ни социальная психология не обеспечивают полноту этих абстракций.
Надеюсь, наличие интеллекта у людей "из пробирки" не отрицается?
Описать всё, что случилось делать за последние пару лет непросто. Если вам доводилось видеть стартап изнутри, вы поймёте. Сложнее всего было понять, что сверхзадача безумно сложна, и решить ту её часть, которая нужна людям здесь и сейчас. https://humanteq.ai/?content=company#/
Боюсь, что учить кого-либо (или чего-либо) открывать законы природы мы пока не умеем.
Нет, тест Тьюринга - это условие необходимое, но не достаточное. Вот если ИИ откроет закон всемирного тяготения по фотографиям звёздного неба, тогда он точно человек. Даже круче, потому что у людей на это ушло две тысячи лет, Архимед, Эрастофен и Аристарх Самосский уже знали про планеты. Даже Пифагор знал.
Представим, что мы научили ИИ накапливать багаж распознавания, даже научили его общаться с другими ИИ с такой целью. Хватит этого, чтобы "стать человеком"?
Выбор невелик: либо ждём, когда все механизмы работы мозга будут поняты, либо решаем задачу (как сможем) здесь и сейчас. Так и написано в статье.
Я и не говорил о вашей ошибке. Проблема есть и она всесторонне обсуждается в статьях, на которые ссылается Leon Bottou из Google в этой презентации https://leon.bottou.org/slides/invariances/invariances.pdf
"После этого" означает "вследствие этого" - типичная логическая ошибка.
Коэффициент корреляции не позволяет различить причину и следствие.
Как посчитан - без проблем, но что этот коэффициент значит - знают только британские учёные
Слишком далёк путь от нейрофизиологии до социального поведения.
Человек ещё может попытаться объяснить, а ИИ - никогда.
Суть статьи не в отрицании несомненных достижений современного ИИ. Наоборот, мы сами решали конкретную задачу - приспособить существующие инженерные решения для максимально эффективного и понятного человеку предсказания некоторых особенностей человеческого поведения. В общем случае эта задача современными методами не решается, и приходится её упрощать и привлекать дополнительную информацию, которой нет в данных. Аналогичные подходы используются при решении других сложных задач с использованием методов машинного обучения. Сегодняшний (конец 2019 года) ИИ выигрывает у человека там, где нужно одновременно учитывать слишком много (для человека) факторов и есть достаточно данных, где эти факторы проявляются. Пока вывести ИИ за эти пределы не получается и при опоре на те же базовые концепции не получится. Нужна смена парадигмы. Об этом и написано в статье.
С кошками и человеческими лицами дело обстоит несколько сложнее. В мозгу человека есть специализированные области для этого. http://web.mit.edu/sinhalab/Papers/19results_sinha_etal.pdf У взрослого дополнительно есть опыт узнавания животных. Если бы ИИ имел специализированную систему и возможность накапливать опыт, сравнение было бы честным.
Спасибо за ссылку. К сожалению, предлагается ещё один тест интеллекта, который не может оценить главную способность человека, способность создать (с помощью социума) модель мира и поддерживать её, адаптируя к изменяющейся реальности. Модель мира ежесекундно используется человеком для прогноза будущего, чтобы экономить умственные усилия при совпадении прогноза с реальностью, а в редких случаях несовпадения - включать когнитивные, эмоциональные и коммуникативные механизмы для устранения противоречия. Это определяет принципиально динамический характер естественного интеллекта, который статическими тестами не оценивается.
Успехи ИИ против ЕИ в играх - это следствие упрощения поведения толпы естественных интеллектов, связанных правилами и единым пакетом стратегий. К пониманию человеческого поведения это продвигает мало. Полировать ИИ нужно обязательно. Эффективные модели поведения - это вопрос к психологам, пока они больше изучали поведение в лаборатории, а не "в поле".
А вот насчёт переносимости достижений - вопрос фундаментальный. Человек, решив сотню различных задач, решает сто первую существенно быстрее. Пока ИИ этим свойством не обладает, прогресс достигается за счёт обучения тех, кто с ИИ работает.
Именно об этом я и пишу. Полная модель естественного интеллекта сейчас невозможна и не будет возможна в ближайшем будущем по причине недостатка фундаментальных знаний. Вырастить её путём эволюции из современного искусственного интеллекта тоже не получится, все его базовые концепции (которым десятки лет) свой потенциал исчерпали. Остаётся одно - привлекать априорную информацию, накопленную другими областями знаний и полировать инженерные решения, точно понимая, что прорыва не будет, но практические результаты будут обязательно. Опять же, закон Мура пока работает.
Пользователи наших мобильных приложений сами предоставляют нам доступ к данным, для сторонних мобильных приложений есть SDK.
По поводу причинно-следственных связей и современного машинного обучения можно посмотреть презентацию от Google https://leon.bottou.org/slides/invariances/invariances.pdf Там много ссылок на работы, где проблема обсуждается со всех сторон.
Черты личности определяют все действия человека. По тому, как он ведёт себя в социальных сетях, можно оценить почти все значимые параметры. Публичные тексты несут больше информации, стиль использования приложений - чуть меньше и т.д. Если вас интересует именно посещение сайтов, посмотрите патент Cambridge https://patentimages.storage.googleapis.com/91/ba/c0/12b46f49cece30/US10346856.pdf
Это особенно важно, потому что prefrontal cortex (PFC), передняя часть мозга участвует как в механизмах памяти, так и занимается установлением отношений между объектами, и продление периода её анатомического развития - это принципиально важно.