Справка - Поиск - Участники - Войти - Регистрация
Полная версия: Вычислительная мощность человеческого мозга
Частный клуб Алекса Экслера > Наука и техника
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43
Rendom
23 июля 2014, 11:35

Голубая Собака написала: Т.е. про само сознание (кстати, туда же - самоосознание, разум и проч.) никто ничего не знает, зато народ точно уверен, что оно квантовое..

кто уверен?
Голубая Собака
24 июля 2014, 17:01

Rendom написал:
кто уверен?

Не знаю кто.
Откуда вообще взялись квантовые феномены применительно к сознанию?
Почему не оптические? Или не электрохимические? или еще какие...
Rendom
24 июля 2014, 17:56

Голубая Собака написала: Не знаю кто.
Откуда вообще взялись квантовые феномены применительно к сознанию?

Я спросил, потому что это выглядит логичным. И только.
homo sapiens
24 июля 2014, 18:14

Голубая Собака написала:
Не знаю кто.
Откуда вообще взялись квантовые феномены применительно к сознанию?
Почему не оптические? Или не электрохимические? или еще какие...

Что такое оптические и электрохимические феномены по отношению к физике я слабо понимаю. Физика обычно делится на классическую (физику до начало 20 века) и новую (квантовая механика, ОТО и т.д.). Первая хорошо работает для макроскопических объектов и малых скоростей, но для микрообъектов и больших скоростей, она перестает работать. В начале 20 века была создана квантовая теория - для микрообъектов, большинства взаимодействия (за исключением гравитации) и ОТО - для макрообъектов, больших скоростей и описания гравитации. Если где-то допустил неточность просьба не пинать, так как профессором по физике я не являюсь.
Поэтому ваш вопрос об оптике и электрохимических феноменах не имеет смысла, так как их можно рассматривать как с точки зрения классической физики, так и с точки зрения новой физики (в том числе и квантовые феномены).
Почему некоторые ученые и любители обратились к феноменам новой физики? Причина, с моей точки зрения, очень проста. Текущая ситуация с интеллектом и сознанием похожа на ситуацию с алхимиками. Так как никакой теории они не имели, но имели сильное желание получить из свинца золото, то пробовали различные способы этого добиться, не получается одним способом, тогда попробуем другим. Убедительной теории того, как с помощью мозга появляется сознание и интеллект, с моей точки зрения пока не имеется. В середине 20 века была очень сильная вера, что компьютер является аналогом мозга и мы уже на пороге появления искусственного интеллекта, еще 10-20 лет и все. Прошло 50-60 лет, а воз и ныне там. Поэтому многие разочаровались. И начали искать причину этого. Большинство продолжает считать, что мозг - аналог компьютера и проблема только в мощности. Сейчас добавим скорости компьютерам и уж точно создадим искусственный интеллект и сознание. Меньшинство решило, что проблема в самом компьютере, что мозг создать на основе компьютера невозможно, поэтому до сих пор и не создали искусственный интеллект. А если на основе компьютера нельзя создать аналог мозга, то почему? И ответ кажется очевидным: Компьютер подчиняется законам классической физики, следовательно проблема, наверное, в этом.
Кто из них прав, те кто считает, что мозг - классический компьютер. Те кто считает, что в мышлении участвуют квантовые феномены или, может быть, мы вообще , что то еще до конца не понимаем в физике и мозге? Время покажет. smile.gif
Голубая Собака
24 июля 2014, 18:55

Rendom написал:
Я спросил, потому что это выглядит логичным. И только.

Тогда возвращаюсь к моему же вопросу: если квантовые явления представляются логичными, каким образом их можно наблюдать применительно к мозгу / сознанию / интеллекту и т.д.?

Применительно к электрону - понятно как "наблюдать". Ну то есть понятно, что вот есть электрон, он ведет себя черт знает как... а как именно ведёт - пытается описать вся эта "новая" физика.

Мозг тоже непонятно как себя ведет, но... мой вопрос-то на самом деле простой: почему именно квантовую механику к нему привязывают? К электрону понятно почему (квантовая механика вполне прилично этот электронный мир описывает, если я что-то помню из школьного курса физики). А к мозгам? Как квантмех описывает движение человечьей мысли?

Голубая Собака
24 июля 2014, 19:05

homo sapiens написал:
Большинство продолжает считать, что мозг - аналог компьютера и проблема только в мощности. Сейчас добавим скорости компьютерам и уж точно создадим искусственный интеллект и сознание. Меньшинство решило, что проблема в самом компьютере, что мозг создать на основе компьютера невозможно, поэтому до сих пор и не создали искусственный интеллект. А если на основе компьютера нельзя создать аналог мозга, то почему? И ответ кажется очевидным: Компьютер подчиняется законам классической физики, следовательно проблема, наверное, в этом.
Кто из них прав, те кто считает, что мозг - классический компьютер. Те кто считает, что в мышлении участвуют квантовые феномены или, может быть, мы вообще , что то еще до конца не понимаем в физике и мозге? Время покажет.  smile.gif

Ну хорошо, пусть не оптика-механика (с таким же успехом я по-обывательски могла бы спросить "а почему там внутре не неонка?"), пусть будет новая-старая физика.
Почему из всей новой физики вытащили квантмех и пытаются теперь приложить к мозгам? Раз уж старая физика не подходит (интересно, ее проверяли?) - ну давайте приложим что-нибудь из микромира (потому что в мозгу и микромире сам черт ногу сломит).

Что я сейчас пытаюсь спросить: есть ли какие-то объективные данные и догадки, позволяющие натянуть квантовые теории на наше мышление? Что-то типа "была такая мысль, сейчас другая, на МРТ активничает такой-то участок, электрод в черепушке показывает то и сё... обычно в таких условиях подобным образом ведут себя какие-нибудь... ну пусть кварки... И вообще, вот эта связка мысль/активность мозга и вон та довольно неплохо описывается уравнением таким-то из "новой физики"...

Или вся связь мозга с квантмехом - что и то и другое "одинакова фигня", которую без ста грамм не разберешь?
homo sapiens
24 июля 2014, 19:18

Голубая Собака написала:
Что я сейчас пытаюсь спросить: есть ли какие-то объективные данные и догадки, позволяющие натянуть квантовые теории на наше мышление?

Догадки есть, но только, с моей точки зрения, они ничем не лучше, догадок, что мышление описывается без всяких квантовых эффектов. Про объективные данные я молчу, так как не видел таких. biggrin.gif
Я только не могу понять. Вы вот очень сильно допытываетесь о квантовых эффектах в мышлении. А зачем вам это? Квантовое мышление у нас или не квантовое в любом случае, с моей точки зрения, в ближайшие 20 лет никакого искусственного интеллекта сравнимого с человеческим не создадут.
Rendom
24 июля 2014, 20:12

Голубая Собака написала: Мозг тоже непонятно как себя ведет, но... мой вопрос-то на самом деле простой: почему именно квантовую механику к нему привязывают? К электрону понятно почему (квантовая механика вполне прилично этот электронный мир описывает, если я что-то помню из школьного курса физики). А к мозгам? Как квантмех описывает движение человечьей мысли?

В живой клетке есть молекулярные машины, которые, фактически, умеют оперировать отдельными атомами.
Голубая Собака
25 июля 2014, 12:19

Rendom написал:
В живой клетке есть молекулярные машины, которые, фактически, умеют оперировать отдельными атомами.

Ясно, спасибо.


homo sapiens написал: Я только не могу понять. Вы вот очень сильно допытываетесь о квантовых эффектах в мышлении. А зачем вам это? Квантовое мышление у нас или не квантовое в любом случае, с моей точки зрения, в ближайшие 20 лет никакого искусственного интеллекта сравнимого с человеческим не создадут.

да интересно же, черт возьми, что это такое за штука у нас в черепушке, которая производит непонятный науке продукт (ни пощупать его, ни взвесить, ни как-то иначе оценить).

ИИ не ИИ, а просто любопытно. Если выяснится, что у нас там действительно [/S]неонка[S] полна голова квантов со их спецэффектами - это будет даже поинтереснее всяких железяк.
Rendom
28 июля 2014, 15:27
Буду считать своевременное появление этой статьи приятной неожиданностью, никак не связанной с квантовыми эффектами, возможно имеющими место быть в голове человека smile.gif

Механизм фотосинтеза использует вибронную квантовую когерентность
Martin
10 августа 2014, 22:23
На Хабре появилась новость:

IBM представила новый, полностью законченный чип, реализующий нейронную сетку. Программа его разработки, существовала давно и шла достаточно успешно.

user posted image

В чипе 1 миллион нейронов и 256 миллионов синапсов. Судя по всему, как и в симуляции, чип имеет сходную с неокортексом архитектуру.

user posted image

Чем это офигенно круто? Тем, что все сегодняшние нейронные сети должны производить астрономическое количество операций, особенно при обучении. Зачастую это упирается в производительность. В реальном времени на одном устройстве можно решать только простые задачки. Распараллеливание на кластеры и видеокарты значительно ускоряют обработку (за счёт огромных вычислительных мощностей и большого энергопотребления). Но всё упирается в главную проблему архитектуры фон Неймана: память разнесена с блоками обработки. В настоящих нейронах всё по-другому: память сама выполняет обработку (на Хабре есть классный цикл статей про нейросети).

Если IBM начнёт выпуск таких процессоров, то многие задачи видеоаналитики можно будет решать напрямую на них. Самое простое, что приходит в голову — классификация объектов в видеопотоке (люди, автомобили, животные). Именно эту задачу IBM и продемонстрировало в качестве примера работы. В видеопотоке 400*240 30fps они выделяли людей, велосипедистов, машины, грузовики и автобусы.

Если всё настолько круто, то машины-роботы в скором времени не будут требовать лидаров, пяток видеокамер с таким чипом — и вперёд.

Кстати, если считать производительность такого чипа в терафлопсах, то получится астрономическое число. Ведь, по сути, такой чип это 1 миллион процессоров, за один такт каждый из которых обрабатывает информацию с 256 каналов входа (ну, приблизительно).

Чуть больше информации на сайте IBM Research


Martin
24 сентября 2014, 22:53
На Хабре появилась статья о том, грозит ли нам безработица при массовом внедрении роботов:
Станут ли роботы причиной глобальной безработицы?
   Спойлер!
Когда-то мысль о роботах, прочно вошедших в нашу жизнь, захватывала дух и обещала немыслимые свершения. «Позабыты хлопоты, остановлен бег.» Нам грезился дивный новый мир, в котором роботы являются верными слугами, а человек наслаждается плодами своих научных достижений.

Однако в последние годы нарастающее внедрение роботов заставляет переосмыслить знак этого явления. «Вкалывают роботы, а не человек.» И вот в этом-то как раз корень назревающей масштабной драмы. А человек-то что? Не вкалывает и — не зарабатывает. Всё чаще раздаются голоса, что развитие и удешевление роботов вскоре сделает невыгодным труд людей во многих профессиях. И можете не сомневаться, бизнесмены сделают однозначный выбор в пользу роботов. А значит, множеству людей придётся искать новую работу, переучиваться на другие профессии, падение уровня благосостояния, социальная напряжённость, рост преступности и далее по списку.

Действительно ли нас ожидает столь безрадостное роботизированное будущее? Давайте обсудим.

Раньше людям ради выживания приходилось охотиться или заниматься собирательством. Но люди оказались слишком ленивы и достаточно умны, поэтому изобрели инструменты, облегчающие их труд. Развитие инструментов позволило освободить подавляющее большинство населения от непосредственного производства пищи: в 1790 году этим было занято около 90% населения, в 1900 — около 35%, в 2010 — 2-3%. При этом мы по прежнему живём в продуктовом изобилии, а около 30% произведённых продуктов питания не доходят до прилавков, сгнивают и портятся.

Всё это верно не только для сельского хозяйства. В течение нескольких тысячелетий мы создавали всё новые инструменты для облегчения любых видов физического труда. Инструменты и машины — это наши механические мускулы, более сильные, надёжные и неустанные. Применение всех этих средств позволило миллиардам людей специализироваться в чём-то одном, что стало залогом роста экономики и уровня жизни. Некоторые специализируются в программировании и инженерии, создавая искусственные разумы. И как «механические мускулы» сделали менее востребованным физический труд, так и искусственные разумы сделали менее востребованным труд человек. То есть труд нашего мозга.

Мы стоим на пороге новой экономической революции. И если вам кажется, что подобное уже когда-то было, то вы ошибаетесь. В этот раз всё по другому.

Физический труд

Когда речь заходит об автоматизации, то многим представляются огромные, сделанные на заказ, дорогие, эффективные, но слепые к окружающему миру роботы, предназначенные для выполнения только какой-то одной или нескольких операций.



Однако это уже устаревший подход к автоматизации. Несколько лет назад появился робот Baxter, способный самостоятельно обучаться действиям, которые раньше не совершал.



В отличие от специализированных промышленных роботов, требующих для своей эксплуатации специально обученных операторов, техников и денежных вливаний, Baxter может просто наблюдать за действиями человека, а потом повторить их. А его стоимость меньше среднегодовой зарплаты рабочего в развитой стране. Baxter стал одним из первых роботов общего назначения.

Здесь на память приходит сравнение с компьютерами. В начале своей истории они тоже были большими, дорогими и крайне специализированными. Но однажды появились компактные универсальные компьютеры, и скоро они стали способны делать что угодно. И благодаря применимости почти во всех сферах жизни и отраслях, компьютеры не перестают наращивать свою мощь и дешеветь.

Сейчас Baxter можно сравнить с универсальным компьютером из 1980-х. Даже несмотря на его медлительность, час его работы стоит копейки благодаря небольшому потреблению энергии. В то время как его биологическим конкурентам нужно платить минимальную заработную плату. И даже будучи в 10 раз медленнее, он будет более выгоден, если стоимость его эксплуатации будет в 100 раз ниже зарплаты рабочего. При этом он вполне способен выполнять многие действия, не требующие высокой квалификации.

Уже есть пример того, как гораздо менее продвинутые роботы, чем Baxter, могут занять место человека. В некоторых новых супермаркетах в США уже используются роботизированные кассы.



Ещё одна иллюстрация: сейчас под угрозой находятся сотни тысяч бариста по всему миру. Конечно, мастерски приготовленный человеком кофе не сравнится с выбранным на экране кофейного автомата. Но большинству людей не нужны гурманские изыски.



Совсем свежий пример наступления роботов и на куда более сложные профессии, чем приготовление кофе: авиация. Нет, речь не о системе автопилота, а о полноценном самостоятельном управлении самолётом, начиная от взлёта и заканчивая посадкой. Знакомьтесь — PIBOT, его на днях продемонстрировали на международной конференции Intelligent Robots and Systems. Это немного модифицированный очень дешёвый робот Bioloid Premium от компании Robotics.



Как вы увидите из видеоролика ниже, он способен самостоятельно, без помощи человека, с помощью механических органов управления осуществлять взлёт и полёт по маршруту в авиасимуляторе. Процедура посадки всё ещё требует помощи человека, но разработчики утверждают, что они уже почти близки к решению задачи самостоятельной посадки. Робот ориентируется по изображению на экране с помощью алгоритма контурного распознавания. Авторы PIBOT заявляют, что его возможности уже удовлетворяют ряду требований, прописанных в лётном руководстве от Федерального авиационного управления США.



В скором времени разработчики обещают опубликовать видеозапись, на которой робот управляет уже не виртуальным самолётом, а радиоуправляемой моделью.

Луддизм

На заре 1900-х началось активное развитие автотранспорта. С точки зрения самих лошадей, это было отличным трендом: не нужно изнывать на тяжёлой работе в полях, выбиваться из сил при доставке почты, нести всадников в бой. Сегодняшние сторонники повсеместного внедрения роботов утверждают, что люди, освобождённые механическими помощниками от многих занятий, обретут новые профессии, ещё даже не созданные. Но на примере тех же лошадей мы знаем, что это самообман. Много ли нашлось лошадям новых, невиданных применений за прошедшие 100 лет?

Нет такого экономического закона, согласно которому новые технологии создают больше новых задач для лошадей. Это даже вслух произносить как-то неловко. Но стоит заменить «лошадей» на «людей», как эта фраза почему-то для большинства перестаёт быть абсурдной. Но это лишь отрицание очевидного. Как автомобили в своё время сделали ненужными лошадей, так и роботы сделают ненужными людей. Не сразу и не везде, но в достаточно больших масштабах и довольно скоро. И если мы не подготовимся, то это выльется в колоссальные проблемы. Возможно, вы сейчас считаете, что уж вашу-то профессию роботам не заменить. Но технологии становятся всё лучше, дешевле и производительнее. Ярким примером являются всё те же автомобили.

Автомобили



Самоуправляемые автомобили из фантастики уже превратились в реальность. Они уже вполне способны самостоятельно ориентироваться на дорогах. И вопрос уже не в том, заменят ли они обычные автомобили, а как скоро это произойдёт. И для этого им не нужно ездить идеально, достаточно просто быть лучше, чем живые водители. В одних лишь США в автокатастрофах ежегодно гибнет около 40 000 человек, в России около 15 000. Самоуправляемые автомобили не засыпают не ходу, не пишут СМС, не ездят пьяными и не подвержены приступам водительской безмозглости. Фактически они уже лучше нас.

Вообще, называть их «автомобилями» неправильно. Это как если бы первые автомобили называли механическими лошадями. Возможно, в будущем появится какой-то новый термин, а слово «автомобиль» будет употребляться только в отношении управляемого человеком транспортного средства. А теперь представьте, сколько водителей муниципального и грузового транспорта лишатся работы благодаря внедрению самоуправляемых автомобилей?

Надеяться на сплочённость и защиту со стороны профсоюзов не приходится. История знает немало примеров, когда представители тех или иных профессий всячески препятствовали автоматизации их труда. Но технологии всегда побеждали, потому что это было экономически выгоднее. Например, для тех же транспортных компаний заработный фонд может достигать трети от всех расходов. При этом водители-дальнобойщики должны каждые несколько часов делать перерыв на отдых, а это время и деньги. Не считая периодических аварий. А низкая аварийность самоуправляемых автомобилей моментально привлечёт на их сторону страховые компании.

Так что роботизированные машины наверняка станут первым примером того, как роботы меняют общество. Причём мы сможем это ощутить довольно скоро, уже в течение ближайших десяти лет. Элон Маск, основатель компаний Tesla Motors и SpaceX, заявил, что в течение 6 лет сможет представить полностью автономный электромобиль.

К чему всё идёт

На примере Baxter и гугломобиля можно поразмыслить о том, как новые технологии всегда уничтожают самые низкоквалифицированные профессии. Людям приходится переучиваться, повышать свой уровень. И нас впереди ожидает большая проблема вынужденного переобучения сотен миллионов потерявших работу людей. «Белые воротнички» тоже не могут себя считать сегодня в безопасности. Работу многих офисных сотрудников по всему миру уже сегодня могут выполнять специальные программы. А ведь софтверные боты куда быстрее и дешевле полноценных роботов. К тому же один бот сможет заменить нескольких работников, а отдача выше, чем при автоматизации низкоквалифицированных рабочих мест. Это ещё больше повышает потенциальную привлекательность ботов.



И здесь особенно полезна окажется способность к самообучению. Зачем делать очень умного специализированного бота для каждой профессии, если можно сделать самообучающуюся программу? Для миллионов людей станет чёрным тот день, когда создадут программу, которую не надо будет учить что-то делать, а которой достаточно показать что-то сделанное правильно, а она сама вычислит, как к тому придти.

Боты для замены офисных сотрудников

Кстати, рынок ценных бумаг уже давно во власти специализированного ПО. В подавляющем большинстве случаев это боты, которые «научились» торговать на бирже с другими, тоже самообучившимися, ботами. Эти программы не выполняют приказы людей, они сами принимают решения, продавать или покупать акции.

Уже есть боты, которые пишут тексты для средств массовой информации. Чаще всего, для газет. Существуют компании, специализирующиеся на обучении ботов-журналистов. Например, компания Automated Insights, которая помогает агентству Associated Press внедрять автоматический сервис, способный генерировать до 4400 отчётов о прибылях сторонних компаний в квартал. По словам представителя АР, люди-журналисты за это время создают лишь около 300 статей. При этом озвучена благая цель внедрения бот-сервиса — освободившиеся журналисты смогут сконцентрироваться на репортажах, аналитике, выявлении трендов и поиске эксклюзивных сюжетов.

«Работа с бумагами, принятие решений, написание текстов» — множество профессий подпадает под эти определения. И специализированные боты в будущем смогут заменить людей в большинстве из этих профессий. Например, юристов. По большей части их работа сводится к подготовке документов и поиску нужной информации в кипах бумаг, вроде странных транзакций или подозрительных совпадений. Всё это самая настоящая работа для бота. И поиск данных во многих фирмах уже возложен на ботов. Они просматривают миллионы электронных писем, заметок и документов в течение часов, а не недель. И их преимущество заключается не только в скорости, но и в точности.

Вот куда более сложный пример. Программа искусственного интеллекта IBM Watson уже справляется с задачами по диагностике на уровне студентов медицинского ВУЗа. Как и в случае с самоуправляемыми автомобилями, роботам не нужно быть идеальными врачами, достаточно быть в этом лучше людей. А доля ошибочных диагнозов в современной медицине по прежнему ужасающая. Кроме того, роботы никогда не забудут и не напутают с применением лекарств, а также с их взаимным воздействием. Медицинские боты смогут обмениваться друг с другом опытом и знаниями, держать руку на пульсе новейших исследований. Они будут способны постоянно собирать и анализировать медицинскую статистику обо всех своих пациентах. Конечно, боты смогут заменить не всех врачей, но целый ряд специализаций — вполне.

Боты для замены творческих людей

Если ваша работа связана с творчеством, то наверняка вы считаете себя «неуязвимым» для роботов. Возможно, это верно лишь отчасти.

Творческий процесс многие сравнивают с чем-то магическим, но это всё же не так. Мозг — очень сложная структура, возможно, самая сложная во вселенной. Но это не останавливает нас от попыток смоделировать его.



И если нам это удастся сделать, то мы создадим инструмент, который сделает ненужным наши способности к мышлению. Бытует мнение, что возложив на роботов скучную рутину, человечество дружно займётся творчеством во всех его проявлениях. Увы, но сотни миллионов художников, скульпторов, фотографов, писателей, поэтов, актёров, режиссёров, певцов, музыкантов и прочих творческих личностей никому не нужны. Их реальное количество и без того очень невелико. Их доходы зависят от популярности и востребованности, поэтому количество таких людей в любом обществе всегда незначительно. Не существует экономики, основанной на рисовании или писательстве.

Возвращаясь к ботам — они уже пишут музыку. Бот по имени Emily Howel может за день сгенерировать огромное количество контента. И при слепом тестировании мало кто сможет отличить «её» произведения от написанных человеком. Естественно, сейчас не может быть и речи о полноценном творчестве искусственного интеллекта. Задача создания механического разума до сих пор представляется непосильной. Однако вышеприведённый пример уже доказывает, что идея алгоритмов, собирающих из каких-то базовых компонентов готовое «изделие», вполне жизнеспособна. Не исключено, что в среднесрочной перспективе появятся программы, способные создавать вполне сносные картины. Первые шаги в этом направлении уже сделаны:





Хотя в художественной литературе в обозримой перспективе роботам вряд ли удастся достичь каких-то высот. Несмотря на успехи в создании газетных заметок, для осознанного и ценного с точки зрения искусства складывания слов в предложения нужен полноценный интеллект, пусть и искусственный. По крайней мере, на это хочется надеяться.

Увы, но в каких-то сферах в будущем нам будет под силу автоматизировать творческий процесс. Пусть не на уровне создания шедевров, но в рамках массовой попкультуры — вполне.

Психологические аспекты

Вряд ли внедрение роботов будет исключительно навязанным корпорациями. Недавнее исследование специалистов Массачусетского Технологического Института дало неожиданные результаты: люди-рабочие чаще предпочитают, чтобы их непосредственными начальниками были… роботы, а не люди. Как отмечено исследователями, подопытные под надзором роботов работали эффективнее и больше выражали удовлетворённость.



Трудно сказать, почему люди предпочли подчиняться машине. О глубинных механизмах лучше расскажут психологи, но можно предположить несколько причин. Например, что это своеобразный отдых от необходимости постоянного поддержания социальных контактов. Ведь мы ежедневно сталкиваемся с десятками и сотнями людей, и нам так или иначе приходится с ними коммуницировать, от пересёкшихся взглядов в метро до тесного взаимодействия по рабочим вопросам. Не удивительно, что столь популярно для многих людей желание отправиться в отпуск туда, где встречается как можно меньше собратьев по биологическому виду. Второй причиной, по которой робот «лучше» человека, это отсутствие необходимости налаживать личные отношения, стараться понравиться начальнику, терпеть его неприятное отношение к себе. Хотя специалисты MIT считают, что причина более высокой эффективности связки «робот-человек» является способность роботов быстрее вырабатывать указания «на лету».
Есть и ещё одна причина возможной благосклонности к роботам. Речь идёт о персонификации машин, наделении их чертами людей или животных. Это вообще свойственно для человека, многие из нас относятся к своим автомобилям или компьютерам не просто как к механизмам, даже имена им даём. Эту тенденцию в отношении роботов подтверждают результаты исследования, проведённого среди американских солдат, использующих военных роботов.

На бытовом уровне мы тоже наверняка будем радостно приветствовать вхождение роботов в нашу жизнь, и с удовольствием начнём перекладывать на них мелкие дела и заботы. Доставка грузов, использование в качестве планировщика дня для всей семьи и домашний информационный портал (вспомните всевозможные искусственные разумы в фантастических фильмах на космических кораблях, всемогущие, всеведущие и общающиеся голосом). Роботы станут привычны и удобны, и тем незаметнее для нас самих они будут замещать нас на рынке труда.

Небольшой оффтоп. Интересную точку зрения на наше возможное роботизированное будущее озвучила Нэл Ватсон (Nell Watson), инженер, футурист и CEO компании Poikos. Правда, речь идёт не о безработице по вине роботов, а о традиционной страшилке из серии «мы все умрём». По мнению Ватсон, развитие технологий искусственного интеллекта может привести в будущем к созданию достаточно развитого машинного разума, который самостоятельно или коллегиально с себе подобными примет решение об уничтожении людей из милосердия. Или из жалости, если вам так больше нравится. Ватсон исходит из тезиса, что искусственный интеллект, изначально функционирующий на основе системы правил, в будущем достигнет уровня человеческого разума, познающего мир с помощью интуиции.

Не будем уходить в рассуждения о проблемах создания искусственного интеллекта и сценариях а-ля «Терминатор». Интерес представляет предложенное Ватсон решение этой гипотетической проблемы: роботам нужно изначально прививать человеческие ценности. Она считает, что «понимание» людей роботами позволит предотвратить геноцид из жалости.

Заключение

Кто-то из читателей по прежнему будет считать, что все описанные выше сценарии — досужие вымыслы. К сожалению, роботы уже среди нас, а в лабораториях создаётся и обкатывается множество новых. Человечество уже проходило через различные экономические революции, но внедрение роботов — это совсем другое. Они угрожают не просто каким-то конкретным профессиям, но почти любым. Скоро множество из нас внезапно окажется на месте лошадей, тщетно старающихся соревноваться с автомобилями.

Помимо безработицы, одним из возможных последствий массового внедрения роботов в различные профессиональные сферы может стать постепенная утеря знаний. Вложив в электронных помощников весь накопленный багаж знаний, сделав из них совершенных заменителей, мы сами постепенно начнём терять научные кадры и профессионалов-практиков. В условиях, когда за нас что-то хорошо будут делать роботы, а людям той же профессии придётся переучиваться, то просто нарушится преемственность передачи знаний. Развитие наук станет уделом горстки людей, чувствующих своё призвание.

Надеяться на появление множества новых профессий, в которые смогут податься миллионы людей, не приходится. Сейчас существуют сотни профессий, но вклад новых из них в экономику невелик. Подавляющее профессиональных сфер, где занято около 45% населения США, существуют уже много столетий, и почти все из них могут быть автоматизированными. Для сравнения, во времена Великой Депрессии уровень безработицы в США достигал 25%. Конечно, это не произойдёт в одночасье, или даже в течение года или пяти. Но это процесс будет расширяться и усиливаться.

Наверное, у вас сложилось впечатление, что мы категорически против роботов и автоматизации. Это не так. Мы лишь призываем не заниматься самообманом при оценке будущего, которое даст нам массовое распространение роботов как физических, так и программных. Нужно уже сейчас думать, что делать с огромными массами населения, которое потеряет работу не по своей вине. Что нам делать в будущем, в котором для большинства профессий люди не потребуются?
Martin
12 октября 2014, 23:13

homo sapiens написал: в любом случае, с моей точки зрения, в ближайшие 20 лет никакого искусственного интеллекта сравнимого с человеческим не создадут.

В ближайшие 20 лет, может быть, и не создадут, а через 30 лет - могут:

В 2013-м году суперкомпьютеру потребовалось 40 минут, чтобы сымитировать 1 секунду работы человеческого мозга. При этом суперкомпьютер имитировал работу 1,73 млрд виртуальных нервных клеток с 10,4 трлн виртуальных синапсов.

Маркус Дисман из Института неврологии и медицины в Германии, подытоживает: «Итак, если мы знаем, на что способны машины вроде „K Computer“, можно рассчитать, что вычислительные мощности, необходимые для имитации работы всего мозга, станут доступны примерно после 2020-го года». Однако, по словам некоторых учёных, Маркус чересчур оптимистичен в своих прогнозах.

Я попробовал рассчитать такой прогноз, исходя из закона Мура, согласно которому производительность компьютеров удваивается через каждые 18 месяцев (1.5 года). Имеем: 40 * 60 секунд * 100 (примерно доля имитируемого мозга) = 240 000 раз. Логарифм от 240000 по основанию 2 примерно равен 18. 18 * 1.5 года = 27 лет. Т.е. имитацию всего мозга в реальном времени следует ожидать к 2013 (год проведения эксперимента) + 27 = 2040 году. У некоторых форумчан есть шансы дожить до этого времени. smile.gif

Хомса
14 октября 2014, 05:07
Я просто удивляюсь, дорогая редакция.
Закон Мура уже давно не работает, параллельные системы требуют особенного написания кода, а народ все подсчитывает когда же наконец комп начнет думать.

Но это, конечно, полная ерунда: никто еще не подтвердил что эти ваши нейронные сети в самом деле могут воспроизвести полноценную работу мозга "в железе". Вон, возьмите какую-нить дрозофилу и попытайтесь ее симулировать в полной мере. Чисто для проверки модели.
Daemonis
14 октября 2014, 13:36

Хомса написал:
Но это, конечно, полная ерунда: никто еще не подтвердил что эти ваши нейронные сети в самом деле могут воспроизвести полноценную работу мозга "в железе".

Никто ведь и не опроверг.
Martin
14 октября 2014, 20:13

Хомса написал: Вон, возьмите какую-нить дрозофилу и попытайтесь ее симулировать в полной мере. Чисто для проверки модели.

Blue Brain Project на русской википедии. На английской википедии подробнее.
Хомса
14 октября 2014, 21:01

Daemonis написал:
Никто ведь и не опроверг.

Конечно, опровергли. Множество нейронных сетей построены, ни одна не симулирует работу мозга. Это и есть опровержение.

Можно улучшать дизайн системы, пытаясь-таки найти "правильное" решение, но до сих пор это никому не удалось.

Ссылки на недостаточность мощностей не катят. Мозгов разного размера в природе хватает, не обязательно начинать с самого сложного, что есть. К слову говоря, для меня это показатель несерьезности работы - стремление решить сразу главную проблему, без предварительной обкатки систем на задачах меньшей сложности.
Хомса
14 октября 2014, 21:04

Martin написал:
Blue Brain Project на русской википедии. На английской википедии подробнее.

Угу. Никаких результатов этот проект, как и предполагалось, не принес, кроме желания получить еще побольше денег на исследования.

Ни одной рабочей модели мозга живого существа у ребят нет, невзирая на все суперкомпьютеры.

Хвастаться что мы мол построили систему, в которой живет столько-то нейронов - уже немодно. Они может там и живут, но никакой гарантии что живут они именно так как в чьем-нибудь мозгу, и что ведут себя именно так, как ведет себя эта часть мозга - нет.

Вот когда будет у них виртуальная крыса, повадками хотя бы похожая на настоящую - тогда можно о чем-то говорить. Ну или таракан там хотя бы...
Martin
15 октября 2014, 16:52
Материал с Хабра: Новый сервис от IBM Watson поможет ученым работать более эффективно.

Вкратце: IBM Watson может анализировать огромную тучу научных и других статей в единицу времени, что значительно перекрывает возможности отдельного человека-ученого, разработчика лекарств, химических соединений, аналитика финансовых и юридических документов и т.д.

Новый сервис IBM Watson Discovery Advisor доступен в облачной среде и создан для того, чтобы помогать ученым в работе над исследованиями. Сервис позволяет сократить время, необходимое для подтверждения гипотез и формулирования заключений, с месяцев до дней и с дней до считанных часов, открывая новые возможности для исследователей и разработчиков.

   Спойлер!
Компания IBM представила новое дополнение к когнитивным возможностям IBM Watson, которое позволяет исследователям ускорить темпы научных исследований путем нахождения ранее неизведанных связей при анализе больших данных.

Новый сервис IBM Watson Discovery Advisor доступен в облачной среде и создан для того, чтобы помогать ученым в работе над исследованиями. Сервис позволяет сократить время, необходимое для подтверждения гипотез и формулирования заключений, с месяцев до дней и с дней до считанных часов, открывая новые возможности для исследователей и разработчиков.

Основываясь на возможности IBM Watson понимать естественные языки, Watson Discovery Advisor таким же образом понимает язык науки, к примеру, то, как взаимодействуют химические элементы, и предоставляет специалистам полнофункциональный инструмент для проведения исследований в сфере биологических наук и других областях.

Ученые из ведущих академических, фармацевтических и других коммерческих исследовательских центров уже используют новый сервис для того, чтобы в сжатые сроки анализировать и подтверждать гипотезы, используя данные из открытых источников. Новое исследование публикуется ежедневно каждые 30 секунд. В свою очередь, за год публикуется около миллиона научных работ (источник: CiteSeer*). По данным Национального института здравоохранения США, среднестатистический исследователь прочитывает около 23 научных трудов в месяц, то есть около 300 в год. А это значит, что полностью совладать с растущим количеством научных работ физически невозможно.

В 2013 г. 1000 ведущих научно-исследовательских и девелоперских компаний потратили более чем 600 миллиардов долларов США на проведение исследований (источник: Strategy&). Если взять в качестве примера полный цикл разработки фармацевтического препарата, то исследования продвигаются довольно медленно, занимая в среднем от 10 до 15 лет (источник: Pharmaceutical Research and Manufacturers of America). Используя Watson Discovery Advisor, ученые могут находить новые или ранее нераскрытые связи среди разрозненных данных, которые потенциально могут значительно ускорить темпы научных исследований.

«Мы стоим на пороге новой эры научных открытий, основанных на больших данных, – комментирует Майк Родин (Mike Rhodin), старший вице-президент, IBM Watson Group. – Watson Discovery Advisor представляет собой логичное дополнение к существующим когнитивным возможностям суперкомпьютера Watson. Мы предлагаем индустрии мощный инструмент, который поможет увеличить эффект от инвестиций в исследования и разработку, в итоге приводя к новым важным открытиям».

Ведущие исследовательские организации, включая Медицинский колледж Бэйлора, компанию Johnson & Johnson и Центра исследования генома в Нью-Йорке, уже сейчас приступают к использованию Watson Discovery Advisor с целью ускорить развитие научных проектов.

• По данным совместного исследования Медицинского колледжа Бэйлора и IBM, ученые продемонстрировали новую возможность для постановки вопросов, которые могут быть полезны в контексте долгосрочной разработки новых эффективных способов лечения заболеваний. В течение нескольких недель биологи и специалисты по обработке данных, использующие набор инструментов Baylor Knowledge Integration Toolkit (KnIT), основанный на технологии Watson, с высокой точностью определили протеины, модифицирующие p53 – важный белок, непосредственно влияющий на прогрессирование раковых заболеваний. Данное открытие может помочь ускорить разработку и увеличить эффективность лекарственных средств и препаратов. В противном случае данное исследование могло бы занять несколько лет. Технология Watson помогла анализировать 70000 научных работ, чтобы определить белки, которые влияют на активность p53. Автоматизированный анализ информации позволил исследователям идентифицировать шесть белков для следующего изучения. Это знаменует значительный прорыв, поскольку в последние 30 лет ученые могли справиться с изучением лишь одного белка в год.

«В среднем один ученый может прочитать от одного до пяти исследований в день, – говорит д-р Оливье Личтардж (Olivier Lichtarge), ведущий исследователь и профессор молекулярной генетики в Медицинском колледже Бэйлора. – Если говорить конкретно о p53, то этому белку посвящено более 70000 научных работ. Даже если я буду читать по пять исследований в день, я потрачу почти 38 лет для того, чтобы полностью переработать всю имеющуюся на сегодня информацию. Технология Watson, в свою очередь, продемонстрировала возможность увеличения скорости и качества исследовательской работы».

• Компания Johnson & Johnson сотрудничает с командой разработчиков IBM Watson Discovery Advisor с целью научить суперкомпьютер Watson читать и понимать научные работы, которые детально описывают результаты клинических испытаний лекарственных препаратов. Сотрудничество двух компаний может повлиять на сравнительный анализ эффективности лекарств, что позволит медицинскому персоналу назначать правильные средства лечения пациентам, а также минимизировать побочные эффекты. В среднем, сравнительный анализ эффективности, сделанный вручную, требует участия трех специалистов и работы в течение 10 месяцев только чтобы собрать необходимые данные и подготовить их к анализу информации и подтверждению гипотезы. Специалисты Johnson & Johnson и IBM надеются научить суперкомпьютер оперативно извлекать информацию напрямую из медицинской литературы, позволяя исследователям задавать вопросы, основываясь на полученных данных, с целью определить эффективность лечения в сравнении с применением других препаратов, а также минимизировать побочные эффекты от их использования.

• Суперкомпьютер IBM Watson будет поддерживать работу аналитиков Центра исследования генома в Нью-Йорке в области развития геномной медицины. Внимание исследователей будет сконцентрировано на клиническом применении геномики с целью помочь онкологам предоставлять лечение, основанное на ДНК пациента, больным глиобластомой – агрессивной формой рака мозга, от которой погибает более чем 13000 американцев ежегодно. Несмотря на значительные прорывы в области исследования генетических причин раковых заболеваний, огромные размеры массивов геномных данных затрудняют их применение для нахождения эффективных средств лечения. На основе результатов нового клинического исследования в ближайшем будущем IBM Watson поможет ускорить предоставление персонализированных средств лечения.



Практическое применение

Новые технологии могут найти применение во всех сферах, где требуется анализ большого количества информации. Когнитивные вычисления позволят экспертам работать с огромными массивами данных, включая продукты интеллектуального труда множества экспертов.

Watson может использоваться:

— Для помощи разработчикам медицинских препаратов, необходимых для спасения жизней множества людей
— Расширения аналитических возможностей финансовых консультантов- Улучшения стратегии адвокатов по слияниям и поглощениям за счет более всеобъемлющей юридической оценки и анализа документов

— Для работы государственных аналитиков в областях, связанных с безопасностью
— Для создания новых рецептов. Повара могут использовать Watson для создания новых блюд, изучения принципов готовки и состава еды, а также пользоваться огромной базой рецептов с данными о совместимости продуктов, химии и кухнях стран мира.

IBM Watson Discovery Advisor может трансформировать индустрии и профессии, опирающиеся на данные, такие как юриспруденция, биотехнологии, образование, химия, производство металлов, научные исследования, техника и криминалистика.
Хомса
16 октября 2014, 10:22

Основываясь на возможности IBM Watson понимать естественные языки, Watson Discovery Advisor таким же образом понимает язык науки, к примеру, то, как взаимодействуют химические элементы

Что за фигня?
Какая связь между разговорным русским и принципом Паули, например
Martin
16 октября 2014, 20:59
В общем, IBM Watson можно представить себе как очень "умный" поисковик, который распознает человеческий язык.
Хомса
16 октября 2014, 23:04

Martin написал: В общем, IBM Watson можно представить себе как очень "умный" поисковик, который распознает человеческий язык.

Ватсон ближе к экспертным системам, чем к поисковикам.
Отличие в том, что поисковик (гугл, бинг) находит существующий документ, а ватсон синтезирует ответ, пользуясь данными из разных источников. Грубо говоря, ватсон не выдаст в виде ответа страницу Вики, хотя может пользоваться хранящимися там данными. Ватсон не находит существующий контент, он его создает.

Как-то так.
Martin
17 октября 2014, 22:13

Хомса написал:
Ватсон ближе к экспертным системам, чем к поисковикам.
Отличие в том, что поисковик (гугл, бинг) находит существующий документ, а ватсон синтезирует ответ, пользуясь данными из разных источников. Грубо говоря, ватсон не выдаст в виде ответа страницу Вики, хотя может пользоваться хранящимися там данными. Ватсон не находит существующий контент, он его создает.

Как-то так.

Немного напоминает Wolfram Alpha, но построена немного по-другому.
Хомса
18 октября 2014, 04:08

Martin написал:
Немного напоминает Wolfram Alpha, но построена немного по-другому.

Вот это твое "немного по-другому" в контексте сравнения альфы и ватсона - особенно круто звучит.
Martin
18 октября 2014, 23:46

Хомса написал:
Вот это твое "немного по-другому" в контексте сравнения альфы и ватсона - особенно круто звучит.

Вот статья на английском: Jeopardy, IBM, and Wolfram|Alpha - сравнивающая альфу и ватсона.
Хомса
19 октября 2014, 01:45

Martin написал:
Вот статья на английском: Jeopardy, IBM, and Wolfram|Alpha - сравнивающая альфу и ватсона.

Хорошо, что ты подразумеваешь под "система построена немного по-другому"?
v-groove
20 октября 2014, 13:41
Как известно, огромная часть работ, проводимых в связи с разработкой систем искусственного интеллекта, связана с разработкой т.н. алгоритмов "машинного обучения". Собственно, те же нейронные сети, каковыми мыслит человек, как раз к ним и относятся. Существуют также теоретические разработки алгоритмов "машинного обучения", которые относятся к классу "квантовых алгоритмов", т.е. рассчитанные на квантовые компьютеры. Такие алгоритмы дают весьма значительное преимущество в скорости работы.

Ну и вот тут появилась занятная новость. Пишут, что удалось физически продемонстрировать работу простого квантового алгоритма "машинного обучения" на своеобразном "квантовом компьютере". В качестве задачи надо было заставить квантовую систему научиться различать рукописные цифры 6 и 9. В качестве "квантового компьютера" выступали, на сколько я понял, определенным образом подготовленные (что интересно) органические молекулы (carbon-13-iodotrifluroethylene). По словам авторов работы (китайцы), это произошло впервые в мире - продемонстрирован реально работающий простейший квантовый AI.

Я вот очень сильно сомневаюсь, что в мозге человека квантовые эффекты имеют сколько-нибудь определяющее значение для разума и мышления (скорее всего, полностью теряются на клеточном макро уровне), чего нельзя сказать о будущих специально спроектированных квантовых AI. Такие AI уже полностью и бесповоротно превзойдут человека на качественном уровне, абсолютно без всяких шансов для последнего понять первого. В интересное время живем. smile.gif
Лунный Волк
21 октября 2014, 16:54

v-groove написал:  абсолютно без всяких шансов для последнего понять первого.

А с чего бы это?
Горизонты познания может и расширятся, но едва ли более того.
Хомса
21 октября 2014, 23:51
Вы уж конечно простите меня, но все эти разговоры о том как машина превзойдет человека мыслительно сильно напоминают мне рассуждения о покорении межзвездного пространства в классической космической фантастике середины двадцатого века. Типа: раз построили ракету, то нет причин не долететь до звезд.
v-groove
22 октября 2014, 12:39

Хомса написал: Вы уж конечно простите меня, но все эти разговоры о том как машина превзойдет человека мыслительно сильно напоминают мне рассуждения о покорении межзвездного пространства в классической космической фантастике середины двадцатого века.  Типа: раз построили ракету, то нет причин не долететь до звезд.

Что сказать. На мой взгляд, совершенно неверная аналогия. Можно было бы принять ее, если бы, к примеру, существовала мифическая птица "говорун", каковых было бы как крыс в городах (ну или голубей), и которые летали бы среди звезд. И вот тогда можно было бы сказать, мол, у вас попугаи среди звезд летаю, а ракеты с трудом только над Землей поднимаются. Мол, вам с вашими ракетами до биологических аналогов, как пешком до Марса. Как с "механизацией" межзвездных полетов не получилось, так и с "механизацией" мыслительной деятельности не получится. smile.gif

Разница между задачей межзвездных полетов и задачей постройки ИИ принципиальная. Природных объектов, целенаправленно совершающих такие полеты, человечество не знает. Зато знает множество физической ограничений, затрудняющих таковые. Да и в середине прошлого века прекрасно знало, поэтому серьезно никто про межзвездные полеты не говорил. Фантастика не считается. Про межпланетные говорили, да. А вот примеров природных объектов, совершающих мыслительную деятельность, существует как грязи вокруг. Бери, изучай, воспроизводи, улучшай. Базовые принципы функционирования разобраны и поняты, вплоть до атомного уровня. Никаких физических ограничений на воспроизведение данной способности не найдено. Нужные технологии постепенно подтягиваются к необходимому уровню. Добиться требуемой сложности внутренней структурной организации таких объектов - дело времени (не особо и далекого). Прогресс идет быстро. Если уж разум смог возникнуть в процессе слепой эволюция, то его разумное воспроизведение и улучшение не имеет никаких принципиальных ограничений. smile.gif

Гораздо больше разговоры о том, что машины не смогут превзойти человека в способности думать, напоминают разговоры в начале прошлого (в конце позапрошлого) века о том, что самолеты не смогут превзойти попугая в способности летать, да и вообще летательные аппараты тяжелее воздуха построить практически невозможно. Чем кончилось, все знаем. smile.gif

v-groove
22 октября 2014, 12:55

Лунный Волк написал:
А с чего бы это? Горизонты познания может и расширятся, но едва ли более того.

Мне думается, что у человека, в его текущем виде, есть ограничения на его способности что-либо понимать. Чисто количественные. Ровным счетом как и у любого другого биологического мозга любого другого живого существа на планете. У AI, даже не особо важно на каких он принципах работает, такая проблема будет стоять существенно меньше. Человеку надо будет либо кардинально менять себя, но тогда он уже перестанет быть человеком, а станет AI (который думает, что он человек), либо просто делать вид, что он что-то "понимает" (см., к примеру, религии, эзотерику и прочее). smile.gif
Martin
22 октября 2014, 13:23

v-groove написал:
Мне думается, что у человека, в его текущем виде, есть ограничения на его способности что-либо понимать. Чисто количественные. Ровным счетом как и у любого другого биологического мозга любого другого живого существа на планете. У AI, даже не особо важно на каких он принципах работает, такая проблема будет стоять существенно меньше. Человеку надо будет либо  кардинально менять себя, но тогда он уже перестанет быть человеком, а станет AI (который думает, что он человек), либо просто делать вид, что он что-то "понимает" (см., к примеру, религии, эзотерику и прочее). smile.gif

Выдержка из курса Питера Тиля "Стартап":


Существует множество способов описания и организации интеллекта. Не все они включают человеческий интеллект.
Даже принимая в расчет огромное разнообразие умов людей, человеческий разум, возможно, — всего лишь небольшая точка по отношению ко всем эволюционным формам интеллекта; представьте себе всех пришельцев со всех планет вселенной, которые только могут существовать.

user posted image

Но ИИ гораздо разнообразнее, чем все естественно возможные формы интеллекта. ИИ не ограничен эволюцией; он может включать элементы созданные искусственно. Эволюция породила птичек и полёт. Но она не может породить сверхзвуковую птичку с титановыми крыльями. Однонаправленный процесс естественного отбора в экосистемах подразумевает постепенное изменение. ИИ так не ограничен. Таким образом, диапазон потенциальных ИИ еще шире, чем диапазон интеллекта пришельцев, который, в свою очередь, превышает диапазон интеллекта человеческого.

user posted image

Таким образом, ИИ — весьма большое пространство, настолько большое, что обычные человеческие догадки о его размере часто отличаются на порядки.
Один из больших вопросов насчет ИИ — это насколько в действительности умным он может стать. Представьте себе спектр интеллектов с тремя точками: мышка, слабоумный и Эйнштейн. Куда на этой шкале попадёт ИИ?

user posted image

Мы склонны думать, что ИИ немного умнее Эйнштейна. Но априори неясно, почему шкала не может идти дальше, намного дальше. Мы склоняемся к вещам, которые являются измеримыми. Но почему это более реалистично, чем сверхчеловеческий интеллект, настолько умный, что его трудно измерить? Возможно, что мышке будет легче понять теорию относительности, чем нам понять, как работает суперкомпьютер с ИИ.

Будущее с ИИ было бы неузнаваемым, как никакое другое будущее. Биотехнологическое будущее включало бы лучше функционирующих людей, но все еще в узнаваемом человеческом облике. Ретробудущее включало бы вещи, которые уже были опробованы в прошлом и воскрешены снова. Но у ИИ есть возможность быть радикально другим и существенно непонятным.

Существует набор таинственных теологических параллелей, которые вы можете усмотреть. Бог мог быть для Средних веков тем, чем ИИ станет для нас. Станет ли ИИ богом? Будет ли он всемогущим? Будет ли он нас любить? Эти вопросы могут не иметь ответов. Но ими все равно стоит задаваться.

Лунный Волк
22 октября 2014, 16:12

v-groove написал: есть ограничения на его способности что-либо понимать

Чисто голословно. Имеет смысл только в рамках философского предположения. Людей, способных понять и толковать положения кванетовой механики, возможно на земле несколько десятков или сотен.
Непонимаемость для миллиардов имеет место, но это не есть установление пределов способности к пониманию.
Хомса
23 октября 2014, 03:08

v-groove написал:
Что сказать. На мой взгляд, совершенно неверная аналогия. Можно было бы принять ее, если бы, к примеру, существовала мифическая птица "говорун", каковых было бы как крыс в городах (ну или голубей), и которые летали бы среди звезд. И вот тогда можно было бы сказать, мол, у вас попугаи среди звезд летаю, а ракеты с трудом только над Землей поднимаются. Мол, вам с вашими ракетами до биологических аналогов, как пешком до Марса. Как с "механизацией" межзвездных полетов не получилось, так и с "механизацией" мыслительной деятельности не получится. smile.gif

Многобуков, не буду все цитировать. Смысл я уловил.
Поясню свою исходную аналогию.

В голове обывателя во времена расцвета космонавтики было твердое ощущение: если большой ракетой можно долететь до Луны, то очень большой ракетой можно долететь до Марса, а совсем большой ракетой можно долететь до ближайшей звезды.

При этом обыватель не особо вдавался в такие штуки как формула Циолковского, биологические возможности организма, построение замкнутых экосистем, теория надежности систем. Соответственно - ждал скорого покорения просторов космоса.

Аналогичная ситуация сейчас имеет место быть с ИИ. Обыватель не знает, насколько сложно построить не-думающие системы, размером много меньше мозгового. Обыватель полагает, что если набросать побольше кластеров, связать их в кучу и подать ток, то немедля возникнет мысль.

Ситуация с ИИ, замечу, даже хуже, чем с освоением межзвездных пределов. Ракеты хотя бы до Луны долетают, а искусственные мозги и с червяком не особенно справляются.

Я, конечно, говорю о реальных достижениях - симуляция существующих живых систем. Не про очередной рекламный ролик "мы в течении получаса симулировали работу половины головного мозга летучей мыши".
cruizer
23 октября 2014, 11:34

Лунный Волк написал:
Чисто голословно. Имеет смысл только в рамках философского предположения. Людей, способных понять и толковать положения кванетовой механики, возможно на земле несколько десятков или сотен.
Непонимаемость для миллиардов имеет место, но это не есть установление пределов способности к пониманию.

Почему же голословно? У человека небесконечная память, мы можем мысленно оперировать ограниченным количеством объектов. Никто не разберётся в теории в которой каждая формула на 5 страниц. Попытаемся упростить, найти закономерности и так далее, а если не получится то разобраться не сможем.
Квантовую механику придумали люди, поэтому конечно есть те кто может её понять (и их больше чем сотни).
Martin
23 октября 2014, 12:00

Хомса написал: Ситуация с ИИ, замечу, даже хуже, чем с освоением межзвездных пределов. Ракеты хотя бы до Луны долетают, а искусственные мозги и с червяком не особенно справляются.

Президент Обама выделил 100 млн. долларов на исследование мозга.

На сегодняшний день исследователи могут подключать провода к мозгу животных, а иногда и человеческому, дабы записать электрическую активность клеток мозга, называемых нейронами, их взаимодействие. Но, доктор Ньюсам подчеркнул, что сейчас учёные могут записывать не более сотни нейронов одновременно.

Потребуется разработка такой новой технологии, которая позволила бы записывать данные от тысяч или даже сотен тысяч нейронов сразу. Доктор Ньюсам заявил, что для обработки столь огромного количества данных необходимо объединить новые теоретические подходы, достижения в математике и компьютерных технологиях.

cruizer
23 октября 2014, 13:29

Martin написал: Но, доктор Ньюсам подчеркнул, что сейчас учёные могут записывать не более сотни нейронов одновременно.

Интересно в чём загвоздка, сотни нейронов это мало совсем. На датацентр пойдут эти деньги наверное.
Лунный Волк
23 октября 2014, 14:02

cruizer написал:  У человека небесконечная память, мы можем мысленно оперировать ограниченным количеством объектов.

А что есть убедительные доказательства того, что количество обрабатываемых объектов неминуемо переходит в качество? Или достаточно положений марксизма?

cruizer написал: Никто не разберётся в теории в которой каждая формула на 5 страниц.

Опять же голословно.

cruizer написал: и их больше чем сотни

Мне достаточно знаменитого утверждения Фейнмана.
cruizer
23 октября 2014, 18:48

Лунный Волк написал:
А что есть убедительные доказательства того, что количество обрабатываемых объектов неминуемо переходит в качество? Или достаточно положений марксизма?

Разумеется. У нас есть ограниченное время и ограниченное количество объектов, которыми мы можем оперировать одновременно. Очевидно что найдётся теория которая не впишется в эти рамки.
Например 3-хлетнего ребёнка можно научить считать до 10. Но брать интегралы или писать сложные прогаммы - врядли, поскольку для этого требуется совсем другой объём знаний.


Лунный Волк написал:  Опять же голословно.

Ну пусть не 5 а 5 миллиардов страниц, которые человек за жизнь прочитать не успеет. Суть в том что раз есть ограничение сверху, значит существует и граница до которой человек может понять, а после которой - уже нет.


Лунный Волк написал: Мне достаточно знаменитого утверждения Фейнмана.

Ок, согласимся с Фейнманом smile.gif
Лунный Волк
23 октября 2014, 21:15

cruizer написал: оперировать одновременно.

В вычислительных процедурах одновременность успешно заменяется последовательно-параллельными вычислениями. Всего лишь теряем в скорости. Предложи задачу, в которой одновременность жизненно важна.

cruizer написал: Например 3-хлетнего ребёнка

Всего лишь несформировавшийся мозг. С другой стороны есть "гениальные" мозги аутистов.

cruizer написал:  Суть в том что раз есть ограничение сверху, значит существует и граница

Рассуждение по аналогии детектед. Совершенно необоснованное утверждение.
cruizer
23 октября 2014, 22:59

Лунный Волк написал:
В вычислительных процедурах одновременность успешно заменяется последовательно-параллельными вычислениями. Всего лишь теряем в скорости. Предложи задачу, в которой одновременность жизненно важна.

Поэтому я и написал, что время тоже ограничено.


Лунный Волк написал: Всего лишь несформировавшийся мозг. С другой стороны есть "гениальные" мозги аутистов.

Сформировавшийся мозг органичен точно так же. Только ограниченность способностей ребёнка заметить легко, а собственную - сложнее.


Лунный Волк написал: Рассуждение по аналогии детектед. Совершенно необоснованное утверждение.

Это не аналогия а теорема smile.gif
Если мы имеем понятные нам теории, или вычислимые формулы если формально, и имеем оценку сверху - теорию которая принципиально не доступна нашему пониманию, значит граница того что мы можем понять существует и находится где-то между. Где именно эта граница это уже другой вопрос. Тут принципиальный момент в том что она есть.
Martin
23 октября 2014, 23:25

cruizer написал:  Только ограниченность способностей ребёнка заметить легко, а собственную - сложнее.

Можно попробовать порешать математические задачки из школьного физ.-мат. журнала "Квант". Сразу самомнение может скорректироваться. biggrin.gif
Хомса
23 октября 2014, 23:46


Ну что ж, пусть исследуют мозг. Может, какие болезни научатся лечить.
К разработкам искусственного интеллекта это, конечно, отношения не имеет.
Хомса
24 октября 2014, 00:00
Вот вам, господа, свеженькое интервью от специалиста в области computer learning.

http://spectrum.ieee.org/robotics/artifici...neering-efforts

Сразу абзац:


Spectrum: It’s always been my impression that when people in computer science describe how the brain works, they are making horribly reductionist statements that you would never hear from neuroscientists. You called these “cartoon models” of the brain.

Michael Jordan: I wouldn’t want to put labels on people and say that all computer scientists work one way, or all neuroscientists work another way. But it’s true that with neuroscience, it’s going to require decades or even hundreds of years to understand the deep principles. There is progress at the very lowest levels of neuroscience. But for issues of higher cognition—how we perceive, how we remember, how we act—we have no idea how neurons are storing information, how they are computing, what the rules are, what the algorithms are, what the representations are, and the like. So we are not yet in an era in which we can be using an understanding of the brain to guide us in the construction of intelligent systems.

Приблизительный перевод:
интервьюер: Мне всегда казалось что когда компьютерщики описывают как работает моск, они используют изрядное упрощение, каким никогда не пользуются ученые-мозговеды. Ты назвал эти модели "мультяшными моделями" работы мозга

Майкл Джордан: Не хотел бы вешать ярлыки и говорить что компьютерщики работают так, а нейроведы иначе. Но это верно, что для нейронауки потребуются десятки или даже сотни лет чтоб понять глубинные принципы. Есть некоторый прогресс в нейронауке на самом низком уровне, но чтоб разобраться в когнитивных функциях - как мы воспринимаем, запоминаем, действуем - у нас вообще нет представления как нейроны хранят информацию, как они вычисляют, какие там правила, алгоритмы, представление (информации) и все такое. То есть мы еще не в том состоянии (не в том времени), когда мы можем использовать понимание работы мозга для построения разумных систем.

Это собственно то, о чем я уже не раз говорил. Примерно знать как работает нейрон в такой же степени дает нам возможность построить мыслящий автомат, как знание булевой алгебры может помочь в написании гугл-поиска релиза 2014-го года. Необходимо, конечно, но крайне недостаточно.


Там в статье еще много дельного написано про то, что количество в качество не переходит, разве что в статьях, написанных для выбивания денег.
homo sapiens
25 октября 2014, 00:22

Martin написал:
В ближайшие 20 лет, может быть, и не создадут, а через 30 лет - могут:

Нужно не имитировать работу мозга и нейронов, а понимать как он работает. А это разные вещи. Например, существуют болезни при которых мозг больного человека даже больше, чем у здорового, но по своим умственным способностям он идиот. Поэтому количество смоделированных нейронов - это не показатель. Приведу простой пример, существует коннектом (полное описание нервной системы) червя Caenorhabditis elegans, состоящий из 302 нейронов. Насколько я знаю, до сих пор не создано правдоподобной компьютерной модели этого червя (под правдоподобием я понимаю поведение компьютерной модели соответсвующее поведению реального червя), но мы уже замахиваемся на мозг человека с 100 млрд. нейронов.
homo sapiens
25 октября 2014, 00:28

Martin написал:
Основываясь на возможности IBM Watson понимать естественные языки, Watson Discovery Advisor таким же образом понимает язык науки, к примеру, то, как взаимодействуют химические элементы, и предоставляет специалистам полнофункциональный инструмент для проведения исследований в сфере биологических наук и других областях.

Ну раз он так хорошо понимает естественные языки, то я надеюсь у IBM скоро появится нормальный машинный переводчик, а то PROMT'ы, Google translate'ы и т.д. с этим явно не справляются. Вот когда я увижу, что машина переводит тексты с одного языка на другой не хуже переводчика-человека, вот тогда я поверю, что она понимает естественный язык, а пока кроме рекламы я тут ничего не наблюдаю.
homo sapiens
25 октября 2014, 00:38

Martin написал:
Blue Brain Project на русской википедии. На английской википедии подробнее.

Моделирование электрических импульсов это хорошо, но мы вроде как собрались моделировать интеллект, а не импульсы. Вопрос: Какие нибудь реальные результаты у них есть, кроме того, что они создали n-ое количество моделей нейронов?
Хомса
25 октября 2014, 03:36

homo sapiens написал:
Моделирование электрических импульсов это хорошо, но мы вроде как собрались моделировать интеллект, а не импульсы.

Угу. Особенно радует вера (именно вера, ибо ни на чем она не держится кроме яркого желания жить при сингулярности) что если соединить кучу транзисторов некоторым способом и подать на это дело напряжение, то оно немедленно начнет мыслить и даже может быть круче человека.

Что-то в этом есть от изобретателя вечного двигателя, который счастливо живет уверенный что вот еще мало-мало добавить шестеренок, и уж тогда машина наверняка не остановится.
cruizer
25 октября 2014, 04:39

homo sapiens написал: Насколько я знаю, до сих пор не создано правдоподобной компьютерной модели этого червя (под правдоподобием я понимаю поведение компьютерной модели соответсвующее поведению реального червя),

Чтобы моделировать поведение приближенное к реальному, придётся смоделировать и все окружающие условия, иначе где этот червяк будет жить? А это намного сложнее.
То же самое и с человеческим интеллектом будет. Пока рано, но когда машины станут достаточно производительными - встанет вопрос обучения. Чтобы быть человеком, понимать человеческий язык, недостаточно будет прочитать все тексты википедии или просмотреть все картинки из интернета.
homo sapiens
25 октября 2014, 07:26

cruizer написал:
Чтобы моделировать поведение приближенное к реальному, придётся смоделировать и все окружающие условия, иначе где этот червяк будет жить? А это намного сложнее.

Сложнее, легче - это отговорки "для бедных". Единственным доказательством правильности мат модели является соответствие поведения модели некоторому объекту. Для нервной системы, как я это понимаю, это внешнее поведение живого существа. Есть факт - не смоделирована нервная система размером в 302 нейрона, откуда тогда такая уверенность, что мы сможем смоделировать мозг человека? Пока я вижу следующее: на компьютере написана программа, которая очень хитрым образом передает модели импульсов по некоторому алгоритму. Насколько эта модель соответствует реальной нервной системе? Как я понимаю, доказательств соответствия этой модели реальной нервной системе нет. Я могу ошибаться. Поэтому и спрашиваю, какие результаты данной программы наводят на мысль, что мат. модель соответствует реальной нервной системе?
Дальше >>
Эта версия форума - с пониженной функциональностью. Для просмотра полной версии со всеми функциями, форматированием, картинками и т. п. нажмите сюда.
Invision Power Board © 2001-2016 Invision Power Services, Inc.
модификация - Яро & Серёга
Хостинг от «Зенон»Сервера компании «ETegro»