Пределы автоматизации и внедрения роботов

[BlackMokona]

Не понимаю я все эти завывания насчёт нечестного АПМ и скорости отклика.
Даже при мап хаке, овер 9000000 АПМ и нулевом отклике текущие ИИ крайне позорно проигрывают текущим игрокам в SC2

[вова111]

Не понимаю я все эти завывания насчёт нечестного АПМ и скорости отклика.
Даже при мап хаке, овер 9000000 АПМ и нулевом отклике текущие ИИ крайне позорно проигрывают текущим игрокам в SC2

Потому что вопрос к качеству принимаемых решений. Если там обучение происходит за счёт огромного числа сыгранных партий, то качество принимаемых решений гораздо ниже, чем у живой нейросети.

[BlackMokona]

Потому что вопрос к качеству принимаемых решений. Если там обучение происходит за счёт огромного числа сыгранных партий, то качество принимаемых решений гораздо ниже, чем у живой нейросети.

У вас замечательная логика. Вот стереть вам всю память подчистую включая мышечную, и посмотрим кто лучше сыграет в шахматы вы или 7 летний ребёнок. У вас же крутая нейросеть по сравнению с ним 

[Nucleosome]

А Ви таки знаете, что есть така вещь - дно морей и океанов, много там без роботов не добудешь.

а причём тут добывать и дно морей и океанов? речь шла о тверди на глубине 1 - 1,5 км и для её разведки. что всё равно делается геологическими скваженами, работы самозарождаться в скадьной породе (даже насыщенной редкоземельными элементами) сильной наших мыслей или даже ИИ не умеют

если это будет экономически выгодно.

а если нет?

К тому же количество машин может быть больше населения планеты

ну как только будет понятно какой энергией они будут питаться и из каких элементов их производить, то да.

[вова111]

Ситуация, имхо, ещё хуже. По мере приближяения к точке технологической сингулярности системное время ускоряется гиперболически, так что, от достижения уровня развития, когда цивилизация может посылать сигналы, которые теоретически способны принять другие цивилизации, до её гибели, для внешнего наблюдателя, по-видимому, проходит не более пары столетий...

По всем признакам, сингулярность эту мы уже давно проскочили и теперь чисто по инерции допиливаются до совершенства технологии, приобретенные в процессе. Те же нейросети это совсем не новое изобретение.

[Combinator]

По всем признакам, сингулярность эту мы уже давно проскочили и теперь чисто по инерции допиливаются до совершенства технологии, приобретенные в процессе. Те же нейросети это совсем не новое изобретение.

Если быть точными, то нейросети были изобретены природой сотни миллионов лет назад. Но когда всего за несколько дней играя лишь сама с собой нейросеть "с нуля" научилась играть в шахматы и го лучше любого хомо сапиенс, это не очень-то похоже на инерцию. Мой прогноз - до конца нынешнего века не останется профессий, в которых человек будет ещё способен конкурировать с компьютером.

[вова111]

Но когда всего за несколько дней играя лишь сама с собой нейросеть "с нуля" научилась играть в шахматы и го лучше любого хомо сапиенс, это не очень-то похоже на инерцию.

Ну как понять с нуля и за несколько дней. Во первых там перебор по алгоритму монте-карло, во вторых проигрывание множества комбинаций и нахождение среди них самых удачных. Это конечно обучение, но человек обучается гораздо быстрее, если рассматривать субъективное время, по той причине, что не может осилить за время своей жизни столько сыгранных партий, сколько смог компьютер.

Молоток тоже гвозди забивает быстрее, чем если по ним кулаком бить.

А, чуть не забыл - если не ошибаюсь - альфа го натаскивали на онлайн портале, где она играла с реальными игроками. Там о нескольких часах речи и не идёт. Там сеанс одновременной игры шел при обучении, который в человекочасах очень велик.

То есть стоит плюсовать время каждого игрока, которое он провёл в игре с машиной.

[Combinator]

Ну как понять с нуля и за несколько дней. Во первых там перебор по алгоритму монте-карло, во вторых проигрывание множества комбинаций и нахождение среди них самых удачных. Это конечно обучение, но человек обучается гораздо быстрее, если рассматривать субъективное время, по той причине, что не может осилить за время своей жизни столько сыгранных партий, сколько смог компьютер.

О чём я и говорю. Эволюция на основе перебора на уровне мутаций не может конкурировать с перебором на уровне нервных импульсов. Но и она, в свою очередь, остаётся не у дел когда пытается конкурировать с эволюцией на основе перебора, реализованного на уровне кремниевых микросхем...

[вова111]

О чём я и говорю. Эволюция на основе перебора на уровне мутаций не может конкурировать с перебором на уровне нервных импульсов. Но и она, в свою очередь, остаётся не у дел когда пытается конкурировать с эволюцией на основе перебора, реализованного на уровне кремниевых микросхем...

Там не совсем перебор как бы - скорее обучение. Но чтобы она обучилась, ей надо скормить много информации, а в отдельных случаях и объяснить, что это решение подходит, а это нет. Так вот за то , подходит решение или нет, отвечают люди.

Не ну перебор хорош и если есть возможность им пользоваться - то конечно эти элементы используют.

[Combinator]

А, чуть не забыл - если не ошибаюсь - альфа го натаскивали на онлайн портале, где она играла с реальными игроками. Там о нескольких часах речи и не идёт. Там сеанс одновременной игры шел при обучении, который в человекочасах очень велик.

То есть стоит плюсовать время каждого игрока, которое он провёл в игре с машиной.

Это не так:
============
В октябре 2017 DeepMind сообщила о появлении ещё более сильной версии AlphaGo - AlphaGo Zero. Новая нейросеть обучалась играть в го с нуля, «tabula rasa», играя сама с собой (без обучения на партиях, сыгранных людьми, как это было в более ранних версиях AlphaGo). Всего за 21 день самообучения система достигла уровня силы игры AlphaGo Master, а затем и превзошла его. К 40-му дню достигнув превосходства более чем в 300 пунктов эло.
===========
https://ru.wikipedia.org/wiki/AlphaGo

[вова111]

В октябре 2017 DeepMind сообщила о появлении ещё более сильной версии AlphaGo - AlphaGo Zero. Новая нейросеть обучалась играть в го с нуля, «tabula rasa», играя сама с собой (без обучения на партиях, сыгранных людьми, как это было в более ранних версиях AlphaGo). Всего за 21 день самообучения система достигла уровня силы игры AlphaGo Master, а затем и превзошла его. К 40-му дню достигнув превосходства более чем в 300 пунктов эло.

Она с человеком не играла, я про ту, которая играла.

Да это всё понятно. Но тут речь о интеллекте, который занят только одной задачей. Как бы представьте, что с рождения у вас нет ни одного органа, а только некие абстрактные сигналы, вот найдя среди них закономерность вы и выигрываете. Для мозга это тривиальная задача, но информацию мы получаем уже от органов чувств, с которыми такая работа была когда то проделана - в раннем детстве.

 А если бы единственный орган чувств был - транслирующий сигналы по партии, то конечно уверен, результаты были бы впечатляющими.

[Combinator]

Там не совсем перебор как бы - скорее обучение. Но чтобы она обучилась, ей надо скормить много информации, а в отдельных случаях и объяснить, что это решение подходит, а это нет. Так вот за то , подходит решение или нет, отвечают люди.

Люди задают лишь "правила игры". Замените их законами природы и ничего принципаиально не изменится.

[Combinator]

Она с человеком не играла, я про ту, которая играла.

Не играла именно потому, что поединок был бы бессмысленым, у человека не было бы шансов.

Да это всё понятно. Но тут речь о интеллекте, который занят только одной задачей.

Одно и то же железо оказалось способно научиться обыгрывать человека как в шахматы, так и в го. А это очень разные игры. У меня лично мало сомнений, что пройдёт ещё пара десятилетй, и это будет справедливо практически для любой интеллектуальной проблемы.

[вова111]

Люди задают лишь "правила игры". Замените их законами природы и ничего принципаиально не изменится.

Это понятно, что живые существа могут ориентироваться в окружающей среде и обучаться взаимодействию с ней. Нейросети то же самое демонстрируют. Но тут разница в энергопотреблении большая.

[вова111]

Одно и то же железо оказалось способно научиться обыгрывать человека как в шахматы, так и в го. А это очень разные игры. У меня лично мало сомнений, что пройдёт ещё пара десятилетй, и это будет справедливо практически для любой интеллектуальной проблемы.

Я о том, что у человека множество других задач, на которые расходуется ресурс мозга.

У любого человека есть опыт нахождения взаимосвязей в абстрактных сигналах, поступающих извне. Причем без какого либо обучения извне - видеть и слышать то люди начинают как то. Причём в итоге ещё и формируется картинка с высокой степенью достоверности. Это между прочим посложнее задача, чем какая то шахматная партия или трижды го.

[Combinator]

Люди задают лишь "правила игры". Замените их законами природы и ничего принципаиально не изменится.

Это понятно, что живые существа могут ориентироваться в окружающей среде и обучаться взаимодействию с ней. Нейросети то же самое демонстрируют. Но тут разница в энергопотреблении большая.

Во-первых, энергопотребление в расчёте на одну логическую операцию продолжает уменьшаться. Во-вторых, не забываем, что Альфа обыгрывет лучших игроков из почти десятимиллиардного населения Земли, впитавших опыт всего человечества. А если сравнивать с энергопотреблением мозга, то дешёвый смартфон, который может обыграть 99.99% рядовых игроков, потребляет, на вскидку, не более его...
 

[вова111]

Во-первых, энергопотребление в расчёте на одну логическую операцию продолжает уменьшаться.

А общее потребление суперкомпьютерами уменьшается или нет?

[вова111]

Во-вторых, не забываем, что Альфа обыгрывет лучших игроков из почти десятимиллиардного населения Земли, впитавших опыт всего человечества. А если сравнивать с энергопотреблением мозга, то дешёвый смартфон, который может обыграть 99.99% рядовых игроков, потребляет, на вскидку, не более его...

Как понять впитавших опыт всего человечества? Каким органом впитывали? Далее про население - разве всё население в го играет? В третьих - для живого человека одновременно существует множество задач, а не всего лишь одна, ограниченная шахматной доской. Будь он хоть трижды шахматистом - у него в жизни много чего происходит и всё это прямо в реальном времени где то в недрах интеллекта обрабатывается.

В четвёртых - доступ к игре у человека осуществляется не напрямую. Сперва происходит зрительный анализ, затем ассоциативное мышление. У компьютера принципиально иначе. Сигналы сразу поступают напрямую. Это то же самое что научиться видеть только что рождённому ребёнку. Да ладно, даже чего ребёнка брать - мухи и те очень быстро справляются с анализом окружающей обстановки.

[Combinator]

У любого человека есть опыт нахождения взаимосвязей в абстрактных сигналах, поступающих извне. Причем без какого либо обучения извне - видеть и слышать то люди начинают как то. Причём в итоге ещё и формируется картинка с высокой степенью достоверности. Это между прочим посложнее задача, чем какая то шахматная партия или трижды го.

Видеть и слышать это не абстрактная задача, алгоритм её решения "прошит" на генетическом уровне. Большинство млекопитающих видят и слышат примерно на одном и том же уровне, сравнимом с человеком, хотя на особую интеллектуальность особо не претендуют...

[вова111]

Видеть и слышать это не абстрактная задача, алгоритм её решения "прошит" на генетическом уровне. Большинство млекопитающих видят и слышат примерно на одном и том же уровне, сравнимом с человеком, хотя на особую интеллектуальность особо не претендуют...

Да ладно? И в каком же месте он прошит? Орган да, есть - он в мозг информацию передаёт, а вот обучается её воспринимать мозг уже самостоятельно.