Применение искинов - шоссе империализма (Стенгазета русификаторов ИТ)

Информация о пользователе

Привет, Гость! Войдите или зарегистрируйтесь.

Вы здесь » Применение искинов - шоссе империализма (Стенгазета русификаторов ИТ) » обучение машин » Рассуждения о вычислительной мощности мозга

Рассуждения о вычислительной мощности мозга

Страница: 1

Сообщений 1 страница 18 из 18

1

  • Автор: rst256
  • Участник
  • Зарегистрирован: 2017-09-15
  • Приглашений: 0
  • Сообщений: 104
  • Уважение: [+2/-0]
  • Позитив: [+0/-1]
  • Провел на форуме:
    1 день 6 часов
  • Последний визит:
    2020-11-21 18:26:14
Павиа написал(а):

А у американцев всё проссчитано. Через 10 лет мощи  процессора хватит для моделирования человеческого мозга в реальном времени. И они проводят госпрограмму по создании рынка. И обучения школьников робототехнике.

Как можно уверенно заявлять хватит мощи процессора или нет, если еще никто не знает точно сколько мощи у человеческого мозга?
Тем более что архитектура мозга адаптивна, от частого использования в нем образуются новые связи и его мощь возрастает. А я понял, благодаря тому что большинство функций которые мозг раньше делал сам теперь за него будут делать всевозможные умные гаджеты, через 10 лет мощь мозга у американцев упадет до такого уровня что любого процессора хватит для его моделирования в реальном времени.

Павиа написал(а):

Не растерять? Эта попытка загнать народ в трудовые професии что-бы платить меньше.

Ага, типа если все будут с в/о им высокая з/п гарантированна государством, а с какой стати то вы так думаете? Если будет надо народу платить меньше то это гораздо легче как раз таки сделать сразу и для всех не взирая на профессию, что за бред гнать народ получать трудовые профессии что бы через несколько лет только снизить ему з/п. Когда достаточно просто включить станок (его тут недавно включали кстати) и сразу же получить сколько хочешь деревянных рублей, а с народа рынок потом сам за вброс денежной массы свое инфляцией возьмет, тихо и незаметно.

Под не растерять рабочие профессии следует понимать то что рабочего  имеющего высокий разряд того же сварщика 10го разряда ни одно учебное заведение выпустить не сможет 2-3 разряд это потолок, что бы получить сварщика 10го разряда нужно перенять опыт работы у того кто этот разряд уже имеет, или же до всего доходить самому (а это не факт что получится). Такие навыки по книгам не изучить, тут в основном требуется мышечная память, ее без инструктора очень сложно правильно освоить. И положение тут уже давно критическое, еще 7 лет назад в Красноярске на вагоноремонтный завод с распростертыми объятьями брали ушедших на пенсию фрезеровщиков с высоким разрядом ибо у молодежи, уж простите за мой французский, руки росли точно из задницы и причем криво. 

Если прежнее поколение не передаст свой опыт новому учится придется у сварщиков из Китая или иной страны,

0

2

  • Автор: MihalNik
  • Участник
  • Зарегистрирован: 2017-08-17
  • Приглашений: 0
  • Сообщений: 1120
  • Уважение: [+9/-1]
  • Позитив: [+7/-0]
  • Провел на форуме:
    21 день 10 часов
  • Последний визит:
    Сегодня 01:39:46
rst256 написал(а):

если еще никто не знает точно сколько мощи у человеческого мозга?

Мало, верхние оценки не велики, клеток много, но скорости передачи данных малы. И ещё дублирование для надёжности.

от частого использования в нем образуются новые связи и его мощь возрастает

Медленно, слишком медленно против роста пр-ти машин)

Ага, типа если все будут с в/о им высокая з/п гарантированна государством, а с какой стати то вы так думаете?

Нет, просто они будут намного активнее за свои права. Либо склонны к миграции, что тоже усложняет принуждение к труду.

Такие навыки по книгам не изучить, тут в основном требуется мышечная память, ее без инструктора очень сложно правильно освоить.

Верно, поэтому у робота-сварщика огромное преимущество в виде возможности по сути мгновенного копирования навыков.

с распростертыми объятьями брали ушедших на пенсию фрезеровщиков с высоким разрядом

Наверное, потому что мало платили? Ну сами посчитайте, зачем это молодым, если проще переехать и за то же время обучения на сварщика заработать денег на жилое помещение?
Дяде моему токарем тоже предлагали. Вот, правда, обшивка домов или сенокос гораздо проще и выгоднее были, другое дело что у многих пенсионеров в городе вообще была безысходность.

что за бред гнать народ получать трудовые профессии что бы через несколько лет только снизить ему з/п.

Вполне себе превращение в рабов.

сразу же получить сколько хочешь деревянных рублей, а с народа рынок потом сам за вброс денежной массы свое инфляцией возьмет, тихо и незаметно.

Привет остановка работ на месяцы. Рубль ничего не стоит, на всех предприятиях все несрочные деньги в баксах. Народ перейдёт на подножный корм и теневую торговлю в баксах, ему не в первой, Россия же.
Банки, живущие на ипотечных кредитах, будут тоже разорены, уже от одной инфляции)

Отредактировано MihalNik (2018-08-27 06:07:52)

0

3

  • Автор: Павиа
  • Участник
  • Зарегистрирован: 2017-10-23
  • Приглашений: 0
  • Сообщений: 386
  • Уважение: [+3/-0]
  • Позитив: [+2/-3]
  • Провел на форуме:
    18 дней 1 час
  • Последний визит:
    2021-04-01 13:43:30

rst256

rst256 написал(а):

Как можно уверенно заявлять хватит мощи процессора или нет, если еще никто не знает точно сколько мощи у человеческого мозга?

Это вполне известно. Я ещё более 5 лет назад делал расчёт.
У человека в мозгу 87 миллиардов нейронов.  Это для взрослого человека и верхняя оценка, по другим замерам 40 миллиардов.
Частота работы нейрона известна и она не превышает 100 Гц.  Ещё в том веке выращивали клетки на металлических контактах.
Количество синапсов тоже известно, но оно варьируется от 3  в коре головного мозга до 10 000 тысяч в спинном.
Возьмём в среднем 1000.
87*10^9*100*1000=8.7 ПФлопс.

Видео карта 15 ТФлопс/с. При переходе от single float к half float получим ускорение в 10 раз. =150 ТФлопс (есть специальные вычислители). При переходе с 10 нм к 1. Ускоримся в 100 раз. 15 ПФлопса.   

rst256 написал(а):

от частого использования в нем образуются новые связи и его мощь возрастает.

Рост количества нейронов практически прекаращается к 10 годам жизни. А основные знания и умения человек получает в вузе и старшей школе.
Так что хотя новые связи и помогают в детстве, но не являются определяющими.

Отредактировано Павиа (2018-08-27 07:10:43)

0

4

  • Автор: utkin
  • Созидатель языка Валентина-2
  • Зарегистрирован: 2017-07-27
  • Приглашений: 0
  • Сообщений: 1105
  • Уважение: [+2/-0]
  • Позитив: [+4/-0]
  • Провел на форуме:
    11 дней 18 часов
  • Последний визит:
    2019-07-19 07:12:54

Как можно уверенно заявлять хватит мощи процессора или нет, если еще никто не знает точно сколько мощи у человеческого мозга?

Точно измерить нельзя, но границы уже измерены по классам решаемых задач. Параллельность в 9 объектов максимум и всё. Даже для решения квадратного уравнения требуется либо бумага либо длительное обучение. Извлечение квадратного корня это сразу тыдыщ, потому что нужно учить отдельно алгоритмы, которые примерно дадут результат. Следование этим алгоритмам - тыдыщ, опять нужна бумага. Обычные вспомогательные действия (типа разложение функции в ряд) и снова тыдыщ. Факториал в уме выше 10 - тыдыщ. Даже элементарное вычисление Пи это абзац и причем очень медленный.

Тем более что архитектура мозга адаптивна, от частого использования в нем образуются новые связи и его мощь возрастает.

Да ладно? То что образуются новые связи это круто, но почему Вы не говорите о том, что при этом другие связи активно разрушаются? Число нейронов велико, но конечно. Откиньте механику (управление желудком, дыхание и т.д.) и останется процентов 10-20. Из них сколько занято под память? Это как обучение нейросети. Нельзя создать новые связи не разрушив старые. Вот кубик-рубик наглядный пример. Вертеть-то его можно по-разному, но его мощь остается конечной. Есть максимальное количество вариантов и все на этом. Поэтому никаких экстрасенсов, телекинеза и прочей байды. И я уже молчу об алкоголе, наркоте и вообще о всем что влияет на мозг (кофе, шоколад, например).

А я понял, благодаря тому что большинство функций которые мозг раньше делал сам теперь за него будут делать всевозможные умные гаджеты, через 10 лет мощь мозга у американцев упадет до такого уровня что любого процессора хватит для его моделирования в реальном времени.

Вы путаете вычислительные способности и различия в культурах (которое в силу того, что у нас разные общественно-политические строи, будет только увеличиваться).
И потом, просто берем цифры, источник: https://gtmarket.ru/ratings/scientific- … ivity/info
Россия в списке 15. Причем разница между США (первая разумеется) и РФ составляет более 15 раз. Это о мощностях мозгов тех кто управляет странами.
По инновациям мы на 42 месте (США на 4-м).
А вот здесь список наших докторов наук, ознакомтесь: https://www.rbc.ru/photoreport/07/07/20 … om=right_2

Ага, типа если все будут с в/о им высокая з/п гарантированна государством, а с какой стати то вы так думаете?

Она не гарантирована, но есть такая фигня, называется профстандарты. И госорганы обязаны на них переходить. Соответственно и все крупные компании, значительная часть из которых госкорпорации.

Когда достаточно просто включить станок (его тут недавно включали кстати) и сразу же получить сколько хочешь деревянных рублей, а с народа рынок потом сам за вброс денежной массы свое инфляцией возьмет, тихо и незаметно.

Основная беда в том, что количество денег у народа конечно, хоть эта цифра и велика. Потому что большая часть уже подошла и перешла красную черту (20 млн за чертой бедности, причем среди них и официально работающие). Фокус в том, что когда у человека нет денег он становится слабо управляем и независим от государства. А это чревато украинскими событиями. Поэтому нельзя просто так взять и раскрутить сценарий кризисов 90-х. Народ потребует классических "отнять и поделить", а это еще никогда ничем хорошим ни для кого не заканчивалось.

Под не растерять рабочие профессии следует понимать то что рабочего  имеющего высокий разряд того же сварщика 10го разряда ни одно учебное заведение выпустить не сможет 2-3 разряд это потолок, что бы получить сварщика 10го разряда нужно перенять опыт работы у того кто этот разряд уже имеет, или же до всего доходить самому (а это не факт что получится).

Проблема в том, что кадры нужно все время переобучать. Потому что выпустив например тракториста, умеющего работать на каком-нибудь Т-40 это выпустить плохого тракториста. Или сварщик работающий на советском агрегате не пригоден для работы со сварочным инвентором и пофиг, что у него 10 разряд.

Незнаю из чего делать ноги. Но орентировочно они вам обойдутся в 120 тыс руб.

Из роборуки, раз все так дешево :).

Отредактировано utkin (2018-08-27 10:17:53)

0

5

  • Автор: rst256
  • Участник
  • Зарегистрирован: 2017-09-15
  • Приглашений: 0
  • Сообщений: 104
  • Уважение: [+2/-0]
  • Позитив: [+0/-1]
  • Провел на форуме:
    1 день 6 часов
  • Последний визит:
    2020-11-21 18:26:14
Павиа написал(а):

Количество синапсов тоже известно, но оно варьируется от 3  в коре головного мозга до 10 000 тысяч в спинном.
Возьмём в среднем 1000.
87*10^9*100*1000=8.7 ПФлопс.

А разве при прохождении сигнала через нейрон достаточно всего одной операции на каждый синапс? Вы учитывали лишь только умножение сигнала на вес синапса, а как же передаточная функция?
Даже если взять по одной операции на синапс, это справедливо для мозга, но при моделировании процессору потребуется произвести еще множество операций.

Вот код перцептрона функции обучения и обработки

double const *genann_run(genann const *ann, double const *inputs) {
    double const *w = ann->weight;
    double *o = ann->output + ann->inputs;
    double const *i = ann->output;

    /* Copy the inputs to the scratch area, where we also store each neuron's
     * output, for consistency. This way the first layer isn't a special case. */
    memcpy(ann->output, inputs, sizeof(double) * ann->inputs);

    int h, j, k;

    const genann_actfun act = ann->activation_hidden;
    const genann_actfun acto = ann->activation_output;

    /* Figure hidden layers, if any. */
    for (h = 0; h < ann->hidden_layers; ++h) {
        for (j = 0; j < ann->hidden; ++j) {
            double sum = 0;
            for (k = 0; k < (h == 0 ? ann->inputs : ann->hidden) + 1; ++k) {
                if (k == 0) {
                    sum += *w++ * -1.0;
                } else {
                    sum += *w++ * i[k-1];
                }
            }
            *o++ = act(sum);
        }

        i += (h == 0 ? ann->inputs : ann->hidden);
    }

    double const *ret = o;

    /* Figure output layer. */
    for (j = 0; j < ann->outputs; ++j) {
        double sum = 0;
        for (k = 0; k < (ann->hidden_layers ? ann->hidden : ann->inputs) + 1; ++k) {
            if (k == 0) {
                sum += *w++ * -1.0;
            } else {
                sum += *w++ * i[k-1];
            }
        }
        *o++ = acto(sum);
    }

    /* Sanity check that we used all weights and wrote all outputs. */
    assert(w - ann->weight == ann->total_weights);
    assert(o - ann->output == ann->total_neurons);

    return ret;
}

void genann_train(genann const *ann, double const *inputs, double const *desired_outputs, double learning_rate) {
    /* To begin with, we must run the network forward. */
    genann_run(ann, inputs);

    int h, j, k;

    /* First set the output layer deltas. */
    {
        double const *o = ann->output + ann->inputs + ann->hidden * ann->hidden_layers; /* First output. */
        double *d = ann->delta + ann->hidden * ann->hidden_layers; /* First delta. */
        double const *t = desired_outputs; /* First desired output. */

        /* Set output layer deltas. */
        if (ann->activation_output == genann_act_linear) {
            for (j = 0; j < ann->outputs; ++j) {
                *d++ = *t++ - *o++;
            }
        } else {
            for (j = 0; j < ann->outputs; ++j) {
                *d++ = (*t - *o) * *o * (1.0 - *o);
                ++o; ++t;
            }
        }
    }

    /* Set hidden layer deltas, start on last layer and work backwards. */
    /* Note that loop is skipped in the case of hidden_layers == 0. */
    for (h = ann->hidden_layers - 1; h >= 0; --h) {

        /* Find first output and delta in this layer. */
        double const *o = ann->output + ann->inputs + (h * ann->hidden);
        double *d = ann->delta + (h * ann->hidden);

        /* Find first delta in following layer (which may be hidden or output). */
        double const * const dd = ann->delta + ((h+1) * ann->hidden);

        /* Find first weight in following layer (which may be hidden or output). */
        double const * const ww = ann->weight + ((ann->inputs+1) * ann->hidden) + ((ann->hidden+1) * ann->hidden * (h));

        for (j = 0; j < ann->hidden; ++j) {

            double delta = 0;

            for (k = 0; k < (h == ann->hidden_layers-1 ? ann->outputs : ann->hidden); ++k) {
                const double forward_delta = dd[k];
                const int windex = k * (ann->hidden + 1) + (j + 1);
                const double forward_weight = ww[windex];
                delta += forward_delta * forward_weight;
            }

            *d = *o * (1.0-*o) * delta;
            ++d; ++o;
        }
    }

    /* Train the outputs. */
    {
        /* Find first output delta. */
        double const *d = ann->delta + ann->hidden * ann->hidden_layers; /* First output delta. */

        /* Find first weight to first output delta. */
        double *w = ann->weight + (ann->hidden_layers
                ? ((ann->inputs+1) * ann->hidden + (ann->hidden+1) * ann->hidden * (ann->hidden_layers-1))
                : (0));

        /* Find first output in previous layer. */
        double const * const i = ann->output + (ann->hidden_layers
                ? (ann->inputs + (ann->hidden) * (ann->hidden_layers-1))
                : 0);

        /* Set output layer weights. */
        for (j = 0; j < ann->outputs; ++j) {
            for (k = 0; k < (ann->hidden_layers ? ann->hidden : ann->inputs) + 1; ++k) {
                if (k == 0) {
                    *w++ += *d * learning_rate * -1.0;
                } else {
                    *w++ += *d * learning_rate * i[k-1];
                }
            }

            ++d;
        }

        assert(w - ann->weight == ann->total_weights);
    }

    /* Train the hidden layers. */
    for (h = ann->hidden_layers - 1; h >= 0; --h) {

        /* Find first delta in this layer. */
        double const *d = ann->delta + (h * ann->hidden);

        /* Find first input to this layer. */
        double const *i = ann->output + (h
                ? (ann->inputs + ann->hidden * (h-1))
                : 0);

        /* Find first weight to this layer. */
        double *w = ann->weight + (h
                ? ((ann->inputs+1) * ann->hidden + (ann->hidden+1) * (ann->hidden) * (h-1))
                : 0);

        for (j = 0; j < ann->hidden; ++j) {
            for (k = 0; k < (h == 0 ? ann->inputs : ann->hidden) + 1; ++k) {
                if (k == 0) {
                    *w++ += *d * learning_rate * -1.0;
                } else {
                    *w++ += *d * learning_rate * i[k-1];
                }
            }
            ++d;
        }

    }

}

Их тоже нужно учитывать.

И такой момент вычислитель ведь не только из процессора состоит, как насчет того что для хранения только одних весов синапсов всех нейронов мозга нужно если брать размер типа float равным 4 байтам:
87*10^9*1000*4==348000000000000 байт или 348000 Гбайт.

И еще долговременная память основана не только на усилении синаптической силы, но и на увеличении числа синаптических связей.
По какому алгоритму определяется когда и главное куда проложить новую связь я так и не смог найти (или понять) буду исходить из того что условием для образования связи будет прохождение более чем N сигналов за единичку времени Т между цепочкой нейронов начинающейся с нейрона А и оканчивающейся нейроном В. Если условие выполняется между нейронами А и В устанавливается связь.
Для этого нужно еще придется добавить к каждому синапсу ссылку на тот нейрон к которому он присоединен это еще по 8 байт на нейрон:
87*10^9*1000*(4+8)==1044000000000000 байт или 1044000 Гбайт!

Так теперь значит нам надо отслеживать прохождения сигнала по цепочки нейронов запоминать начало и конец и отсчитывать сколько сигналов N пройдет за время Т. Как то это запредельно сложно, упростим задачу введя допущение что нейроны в начале и конце цепочки находятся каждый строго на определенном слое, слоя между которыми возможны возникновения новых связей сгруппируем в кластеры и в каждом кластере будем хранить историю успешных похождений сигналов между начальным и конечным слоем нейронов произошедших за время Т, если число сигналов будет больше чем N создаем связь.
Еще надо реализовать эллиминацию синапсов и апоптоз нейронов при перегрузке, влияние гормонов и нейромедиаторов (без них в мозгу никак!). На вскидку тут нужно хранить в структуре нейрона число рецепторов для каждого медиатора это примерно на 6 медиаторов по 1 байту целочисленного значения для числа рецепторов будет еще 100 байт на нейрон.
87e9*(1000*(4+8)+100)==1052700000000000 байт или 1052700 Гбайт.

Выходит солидный объем памяти, а время доступа к данным в памяти не должно быть больше чем время за которое нейрон передает сигнал.
И если это не будет не ОЗУ то даже с ssd-шниками собранными в рейд массив время доступа к данным все равно ставит крест на моделировании в реальном времени, даже восприятие зрительной информации озадачит такую систему на гораздо большее время чем 1/25 секунды.
А еще эти 1052700 Гбайт нужно заполнить данными отражающими реальную структуру связей хотя бы теми что имеет мозг на момент рождения, иначе он просто не запустится (как комп с матери которого вырвали чип биоса). И вот с этим будет большой геморрой и сложная моральная дилемма: геморрой снять эти данные крайне сложно что приводит нас к дилемме, снять их не убив/повредив носителя нереально сложно. Даже имея способ снятия информации не повреждаю носитель могут возникнуть ошибки в следствии нарушения синхронизации между уже считанными и оставшимися данными: после считывания верхнего слоя нейронов у мозгу происходит некий процесс в результате которого изменяются веса у синапсов в уже считанной части и еще не прочитанной, насколько такое расхождение будет критично судить не берусь но расхождений возникнет наверное довольно много.

0

6

  • Автор: rst256
  • Участник
  • Зарегистрирован: 2017-09-15
  • Приглашений: 0
  • Сообщений: 104
  • Уважение: [+2/-0]
  • Позитив: [+0/-1]
  • Провел на форуме:
    1 день 6 часов
  • Последний визит:
    2020-11-21 18:26:14
utkin написал(а):

Точно измерить нельзя, но границы уже измерены по классам решаемых задач. Параллельность в 9 объектов максимум и всё. Даже для решения квадратного уравнения требуется либо бумага либо длительное обучение. Извлечение квадратного корня это сразу тыдыщ, потому что нужно учить отдельно алгоритмы, которые примерно дадут результат. Следование этим алгоритмам - тыдыщ, опять нужна бумага. Обычные вспомогательные действия (типа разложение функции в ряд) и снова тыдыщ. Факториал в уме выше 10 - тыдыщ. Даже элементарное вычисление Пи это абзац и причем очень медленный.

Ну т.к. человек сделал себе калькулятор что бы повысить скорость своих вычислений, и у процессора же тоже для чисел с плав. точкой отдельный блок сопроцессора есть, значит и человеку можно на калькуляторе а не на бумаге. А коли настаиваете на бумаге тогда и ставьте против такого анахронизма такой же анахронизм, к примеру ЭВМ МЭСМ с перфолентой!

А вообще хоть мозг и не предназначался для подобных задач я полагаю его высокая адаптивность вполне способна сформировать подобный навык на уровне вычислений без бумажки с выдачей результатов с задержками не более 30 сек, пусть это и далеко от результативности ЭВМ. Нужна лишь мотивация: электро шок и психостимуляторы при полной сенсорной изоляции от посторонних раздражителей и очень скоро человек будет щелкать такие задачки как орехи. Однако за сохранение всех характерных для человека функций его мозга и психическое здоровье я уже не поручусь. И вообще это варварство полнейшее нейросетями вычисления производить, все равно что микроскопом гвозди забивать!
Вы лучше попробуйте программу написать которая сама сможет разработать алгоритм решения квадратных уравнений, или хотя бы которая поймет что ей нужно разработать. Или просто понять что такое уравнение, да даже просто смысл несложных фраз на естественном языке: например "маша и катя сестры. сестры имеют общую маму. машина мама блондинка. какой цвет волос у катиной мамы?" или просто проверить эквивалентность фраз "сестры имеют общую маму." и у сестер одна мама."? Для машины это очень сложная и еще не решенная задача, а человек обрабатывает это на лету без участия сознания. Мозг и ЭВМ работают по совершенно разным принципам, когда человек вычисляет значения арифм. операции это эмуляция работы ЭВМ, когда ЭВМ распознает голос или образы это эмуляция работы нейросети. И там и там это требует больших трудозатрат чем если бы эта задача решалась предназначенном для нее устройстве.

0

7

  • Автор: utkin
  • Созидатель языка Валентина-2
  • Зарегистрирован: 2017-07-27
  • Приглашений: 0
  • Сообщений: 1105
  • Уважение: [+2/-0]
  • Позитив: [+4/-0]
  • Провел на форуме:
    11 дней 18 часов
  • Последний визит:
    2019-07-19 07:12:54

Ну т.к. человек сделал себе калькулятор что бы повысить скорость своих вычислений, и у процессора же тоже для чисел с плав. точкой отдельный блок сопроцессора есть, значит и человеку можно на калькуляторе а не на бумаге.

Нет, это жульничество.

А вообще хоть мозг и не предназначался для подобных задач я полагаю его высокая адаптивность вполне способна сформировать подобный навык на уровне вычислений без бумажки с выдачей результатов с задержками не более 30 сек

Это ужасно медленно. Это не приемлимо.

Вы лучше попробуйте программу написать которая сама сможет разработать алгоритм решения квадратных уравнений, или хотя бы которая поймет что ей нужно разработать.

Беда в том, что таких отклонений и среди людей исключающе мало. Сколько человек не читая об этом способны на это? Вот если бы не учили в школе - смогли бы?

Или просто понять что такое уравнение, да даже просто смысл несложных фраз на естественном языке: например "маша и катя сестры. сестры имеют общую маму. машина мама блондинка. какой цвет волос у катиной мамы?

Есть же подобные интерфейсы. Всякие там Алисы и Сири. Да, сколько людей способны понять что такое уравнение? Вот если бы ему не объясняли долго и муторно. Не ставили бы двоек в школе. Сколько?

Мозг и ЭВМ работают по совершенно разным принципам, когда человек вычисляет значения арифм. операции это эмуляция работы ЭВМ, когда ЭВМ распознает голос или образы это эмуляция работы нейросети. И там и там это требует больших трудозатрат чем если бы эта задача решалась предназначенном для нее устройстве.

Однако это не делает человека эффективной системой даже в своей области. Человек безнадежно проигрывает абсолютно по всем фронтам.

Отредактировано utkin (2018-08-27 16:32:33)

0

8

  • Автор: MihalNik
  • Участник
  • Зарегистрирован: 2017-08-17
  • Приглашений: 0
  • Сообщений: 1120
  • Уважение: [+9/-1]
  • Позитив: [+7/-0]
  • Провел на форуме:
    21 день 10 часов
  • Последний визит:
    Сегодня 01:39:46
rst256 написал(а):

Мозг и ЭВМ работают по совершенно разным принципам

У НС общие принципы.

Отредактировано MihalNik (2018-08-27 20:11:33)

0

9

  • Автор: Павиа
  • Участник
  • Зарегистрирован: 2017-10-23
  • Приглашений: 0
  • Сообщений: 386
  • Уважение: [+3/-0]
  • Позитив: [+2/-3]
  • Провел на форуме:
    18 дней 1 час
  • Последний визит:
    2021-04-01 13:43:30
rst256 написал(а):

"маша и катя сестры. сестры имеют общую маму. машина мама блондинка. какой цвет волос у катиной мамы?" или просто проверить эквивалентность фраз "сестры имеют общую маму." и у сестер одна мама."? Для машины это очень сложная и еще не решенная задача, а человек обрабатывает это на лету без участия сознания

Данная задача подпадает под задачу о чтении. НС уже превзошли в ней человека. :playful:

0

10

  • Автор: Павиа
  • Участник
  • Зарегистрирован: 2017-10-23
  • Приглашений: 0
  • Сообщений: 386
  • Уважение: [+3/-0]
  • Позитив: [+2/-3]
  • Провел на форуме:
    18 дней 1 час
  • Последний визит:
    2021-04-01 13:43:30
rst256 написал(а):

Мозг и ЭВМ работают по совершенно разным принципам

Принцип один: вычислимость по Тьюрингу и Чёрчу.

0

11

  • Автор: rst256
  • Участник
  • Зарегистрирован: 2017-09-15
  • Приглашений: 0
  • Сообщений: 104
  • Уважение: [+2/-0]
  • Позитив: [+0/-1]
  • Провел на форуме:
    1 день 6 часов
  • Последний визит:
    2020-11-21 18:26:14
utkin написал(а):

Есть же подобные интерфейсы. Всякие там Алисы и Сири.

Siri и Алиса (и все остальные) - это технология распознавания речи, которая позволяет задавать вопросы на регулярном языке, и получать ответы голосом человека. Они понимают смысл лишь вопросов/команд с примитивной регулярной грамматикой.
Это даже близко не тянет на полноценную обработку естественного языка, да и на неполноценную тоже. А распознавание и синтез голоса к задаче "понять смысл фраз на естественном языке" непосредственного отношения не имеют, тут нам абсолютно не важно каким именно способом был введен текст который машина должна обработать.

Павиа написал(а):

Данная задача подпадает под задачу о чтении. НС уже превзошли в ней человека.

Понимание естественных языков, одна из самых сложных задач для искусственного интеллекта. Сейчас принято считать, что решение подобных проблем на уровне, сопоставимом с человеческим, является AI-полной задачей. ИИ способный понимать естественный язык так же, как понимает его человек, будет обладать способностью учится так как это делают люди, и теоретически способен освоить все на что способен человеческий разум.

0

12

  • Автор: Лис [О]
  • Сочувствующий
  • Лис [О]
  • Зарегистрирован: 2017-03-25
  • Приглашений: 0
  • Сообщений: 1030
  • Уважение: [+0/-3]
  • Позитив: [+1/-0]
  • Провел на форуме:
    4 дня 23 часа
  • Последний визит:
    2019-07-17 09:23:07
rst256 написал(а):

Алисы ... с примитивной регулярной грамматикой.

Ты не в теме. Алиса родом из модели Смысл-Текст, это не регулярные грамматики.

0

13

  • Автор: utkin
  • Созидатель языка Валентина-2
  • Зарегистрирован: 2017-07-27
  • Приглашений: 0
  • Сообщений: 1105
  • Уважение: [+2/-0]
  • Позитив: [+4/-0]
  • Провел на форуме:
    11 дней 18 часов
  • Последний визит:
    2019-07-19 07:12:54

Они понимают смысл лишь вопросов/команд с примитивной регулярной грамматикой.

Вы оперируете мутными терминами. Что такое смысл? Разве человек не такой же? Вот Вам зададут какой-то вопрос из медицины с активными ссылками на латинские термины, сможете ответить? Не будет ли это означать, что раз не сможете, то Вы понимаете лишь смысл вопросов с примитивной грамматикой? Ведь латинский язык отличается от русского и следовательно русский + латинский это более сложная грамматика, чем просто русский :).

Понимание естественных языков, одна из самых сложных задач для искусственного интеллекта.

Здесь проблема не в искусственном интеллекте, здесь проблема в человеке. Потому что он сам не полностью понимает каким образом происходит понимание и обработка естественного языка в собственном же мозге. И вообще как работает мозг никто толком не знает. Соответственно и научить НС этому сложно, потому что собственно говоря неизвестно чему и как нужно учить.

ИИ способный понимать естественный язык так же, как понимает его человек,

А как понимает его человек? Вот например дать обычный диктант среднестатистическому человеку. Каков процент будет тех людей которые напишут без ошибок (не опечаток, как при написании в Интернете, а именно ошибок)? Хотя бы больше 50% :) ? Просто Вам для справки - в 2014 году 780 млн. чел. не умели читать (имеются ввиду взрослые люди). То есть примерно каждый 7-й человек имел проблемы с естественным языком в достаточно сильной форме. Поэтому по легче на поворотах. Прежде чем пинать ИИ, сначала попинайте интеллектуальные способности человекоподобных обезьян.
И еще мне нравятся расчеты мощностей мозга. Почему Вы решили, что достаточно просто перемножать синапсы между собой? Это означает что любой нейрон из надглоточного межушного узла может соединиться с любым нейроном, управляющим мышцами клоаки (Лис, я надеюсь я не очень оскорбительно выражаюсь? Термины сугубо медицинские :) ). Но для того чтобы этого произошло у человека требуется миллионы нейронов позвоночника, выполняющих исключительно транспортные функции и только. Я не знаю как правильно подсчитать, но думаю, что как минимум из приведенных расчетов следует извлечь какой-нибудь кубический корень, чтобы быть ближе к действительности, касательно вычислительных мощностей биологических НС. То же самое касается и памяти - транспортные клетки не помнят ни одного садового овоща (я учел претензии к качестве формы текста от Лиса :) ). Их задача соединить один нейрон с другим, потому что, еще раз, нейрон с гипофиза ни разу не дотягивается до нейрона из лобной доли.  Потому что длина нейрона 130 мкм (максимальная). Это значит, что на один мм расстояния требуется минимум 10 нейронов, вот и помножьте один сигнал на метр от головы до копчика. Это все системная шина и ее элементы бесполезны в решении любых задач. Они только передают сигналы. Аналогично и в мозге. Соответственно вычислительная мощность гораздо менее потенциально расчетных. Имея сведения о физических размерах нейронов (вместо представления их как программных объектах) можно вычислить физически допустимое количество вариантов соединений. То есть сколько нейронов рядом и со сколькими он может соединиться. И тем самым определить примерное число реальных возможных состояний системы.

Отредактировано utkin (2018-09-01 14:38:28)

0

14

  • Автор: rst256
  • Участник
  • Зарегистрирован: 2017-09-15
  • Приглашений: 0
  • Сообщений: 104
  • Уважение: [+2/-0]
  • Позитив: [+0/-1]
  • Провел на форуме:
    1 день 6 часов
  • Последний визит:
    2020-11-21 18:26:14
utkin написал(а):

Вы оперируете мутными терминами. Что такое смысл? Разве человек не такой же?

Я имел в виду что множество возможных реакций на вопросы/команды отданные на регулярном языке, конечен и определяется числом возможных комбинаций известных слов/словосочетаний (которые обрабатываются как одно слово). В отличии от естественного языка где при том же количестве известных слов число их комбинаций бесконечно (за счет рекурсии).

utkin написал(а):

И еще мне нравятся расчеты мощностей мозга. Почему Вы решили, что достаточно просто перемножать синапсы между собой? Это означает что любой нейрон из надглоточного межушного узла может соединиться с любым нейроном, управляющим мышцами клоаки

Мы перемножали не синапсы между собой, а число нейронов на примерно количество связей который каждый нейрон имеет. Т.е. это все таки и есть примерное количество связей в мозгу. Но вы правы  реальная мощность наверное будет ниже.

Отредактировано rst256 (2018-09-02 00:05:12)

0

15

  • Автор: utkin
  • Созидатель языка Валентина-2
  • Зарегистрирован: 2017-07-27
  • Приглашений: 0
  • Сообщений: 1105
  • Уважение: [+2/-0]
  • Позитив: [+4/-0]
  • Провел на форуме:
    11 дней 18 часов
  • Последний визит:
    2019-07-19 07:12:54

В отличии от естественного языка где при том же количестве известных слов число их комбинаций бесконечно (за счет рекурсии).

Мощность словаря не является показателем разума. Если у одного человека словарный запас 5000 слов, а другого 20 000 это не значит, что первый не разумен.

Мы перемножали не синапсы между собой, а число нейронов на примерно количество связей который каждый нейрон имеет

Но Вы не учитывали, что нейроны имеют не только ограниченное число связей, но и ограниченное число нейронов с которыми он способен соединиться.

Т.е. это все таки и есть примерное количество связей в мозгу. Но вы правы  реальная мощность наверное будет ниже.

Число связей не является показателем мощности. Все из-за тех же причин расстояний между нейронами.

0

16

  • Автор: rst256
  • Участник
  • Зарегистрирован: 2017-09-15
  • Приглашений: 0
  • Сообщений: 104
  • Уважение: [+2/-0]
  • Позитив: [+0/-1]
  • Провел на форуме:
    1 день 6 часов
  • Последний визит:
    2020-11-21 18:26:14
utkin написал(а):

Мощность словаря не является показателем разума. Если у одного человека словарный запас 5000 слов, а другого 20 000 это не значит, что первый не разумен.

Нет конечно дело не в мощности, если у одного словарный запас 5000 слов и он может составлять из них неограниченное число уникальных предложений, а другого 20 000 но он может составлять только предложения из 2х слов то как раз таки второй будет неразумен.
Ну как минимум второго мы может заменить на детерминированный автомат и отличий не будет ведь несмотря на больший словарный запас он может составить только 20 000 ^ 2 различных предложений, тогда как у первого с меньшим запасом может составлять бесконечное число предложений.
Компьютеры в лучшем случае сейчас способны обрабатывать КС и отчасти КЗ грамматики. Например программа понимает фразу "Разбуди меня в ВРЕМЯ" , где время конкретное время в нескольких распространенных форматах. Однако такой текст сможет понять лишь человек:
"Женя завтра в 6 утра приезжает.
Разбуди меня за два часа до ее приезда."
Тем более такую
"Напиши всем кто сегодня звонил мне после 6 что я им перезвоню"
Или такую
"Если Игорь не позвонит до обеда напиши ему что он уволен"

Все это конечно можно легко добавить в программу, но научить таким способом понимать все что может сказать человек невозможно.

А еще есть сложности с раскрытием анафор (распознаванием, что имеется в виду при использовании местоимений): предложения
«Мы отдали бананы обезьянам, потому что они были голодные» и
«Мы отдали бананы обезьянам, потому что они были перезрелые»
И если вы думаете что правильное понимание зависит от знаний компьютера, какими могут быть бананы и обезьяны, то шиш вам!
«Мы отдали бананы обезьянам, потому что они были краденные»
Краденные могут быть и бананы и обезьяны, однако мы легко и однозначно понимаем что краденные были бананы. Здесь мы отнесли краденные к бананам исходя из логики и здравого смысла. Как мы бы узнали что обезьяны краденные и даже так разве это повод отдавать им бананы, а вот смысл отдать краденные бананы очень даже есть.

0

17

  • Автор: rst256
  • Участник
  • Зарегистрирован: 2017-09-15
  • Приглашений: 0
  • Сообщений: 104
  • Уважение: [+2/-0]
  • Позитив: [+0/-1]
  • Провел на форуме:
    1 день 6 часов
  • Последний визит:
    2020-11-21 18:26:14
utkin написал(а):

Да, сколько людей способны понять что такое уравнение? Вот если бы ему не объясняли долго и муторно.

В каком смысле этого слова? В узком математическом или в более широком как действие по значению уравнять? Как например в фразе: «Линкольн дал людям свободу, а Кольт уравнял их шансы».
Вот в таком широком смысле его понимает любой кто знает слово равнять и значение приставки "у" и окончания "ение". Я имею ввиду интуитивное знание которое есть у любого носителя языка уже в возрасте 4-6 лет.

А то что люди с трудом понимают что это такое вовсе не значит что это действительно для них сложно,  просто это большинством оценивается как "навык не имеющий практической пользы" еще на уровне подсознательного и ресурсы мозг на это выделяет по остаточному принципу. Любой здоровый умственно человек в состоянии это осилить, весь вопрос в мотивации. Ибо это и правда подавляющему большинству никогда в жизни не понадобится. Даже те кому понадобится скорее всего воспользуются компьютером, символьные вычисления для него уже давно не проблема. Ну тут ничего не попишешь, если есть вероятность что хоть один из них талантливым математиком учить будут всех долго и муторно.

Отредактировано rst256 (2019-05-29 16:32:02)

0

18

  • Автор: Лис [К]
  • Сочувствующий
  • Лис [К]
  • Зарегистрирован: 2019-05-16
  • Приглашений: 0
  • Сообщений: 1009
  • Уважение: [+1/-0]
  • Позитив: [+0/-0]
  • Провел на форуме:
    6 дней 3 часа
  • Последний визит:
    2021-02-04 17:36:28

см. также Путин про ИИ

0

Страница: 1

Вы здесь » Применение искинов - шоссе империализма (Стенгазета русификаторов ИТ) » обучение машин » Рассуждения о вычислительной мощности мозга