Психика, сознание, разум - определения и возможность моделирования

[незлой]

А нейросеть это алгоритм как ни крути.

докажите.
фишка в том, что в принципе никто особо не понимает, как это работает. с небольшими сетями (в несколько слоёв) - ещё можно разобраться, а вот дальше сложность растёт лавинообразно.
отдельный нейрон тоже работает вполне алгоритмически, кстати. и что?

[незлой]

Ну так придумано же. Достаточно не не отличить в ходе общения, а понять в ходе взаимодействия в целом. Дело в том, что по всевозможному общению накоплена огромная база, на чём нейронные сети и обучают. Человек же обучается на гораздо меньшей выборке и именно мыслит.

извините, притянуто за уши. нуда, к чат жипити ещё руки не прикрутили. про базу и меньшую выборку вообще непонятно откуда взято. у вас жизненного опыта меньше, чем у ии???

[troglodit888]

докажите.
фишка в том, что в принципе никто особо не понимает, как это работает. с небольшими сетями (в несколько слоёв) - ещё можно разобраться, а вот дальше сложность растёт лавинообразно.
отдельный нейрон тоже работает вполне алгоритмически, кстати. и что?

Я понимаю прекрасно как работает. Огромные количества связей, которые при определенном запросе выдают некий паттерн, выраженный набором чисел. А затем побуквенно подбирается ответ, исходя из накопленной базы. Причем именно побуквенно, ко всему тексту - ищется следующая буква.

[troglodit888]

извините, притянуто за уши. нуда, к чат жипити ещё руки не прикрутили. про базу и меньшую выборку вообще непонятно откуда взято. у вас жизненного опыта меньше, чем у ии

Я видел в миллиарды раз меньше текста за всю жизнь, чем было использовано для обучения этой нейронки. Причем более того - я когда первую книгу в жизни читал - уже понимал контекст и смысл написанного.

[незлой]

Я понимаю прекрасно как работает

запишите алгоритм, станете миллиардером.

[незлой]

Я видел в миллиарды раз меньше текста за всю жизнь, чем было использовано для обучения этой нейронки.

текста - да. но нейронка ограничена текстом, вы - нет.

я когда первую книгу в жизни читал - уже понимал контекст и смысл написанного.

ну, первая осиленная вами книжка наверняка была букварём. где вы как раз и учились составлять слова, складывая по одной букве.
но к тому моменту вы уже явно умели говорить.

[troglodit888]

к чат жипити ещё руки не прикрутили

Прикрутить туда можно что угодно. Только оно в реалтайме не будет обучаться. Там лаг такой временной будет, что устанете ждать(недели, месяцы), под каждый новый запрос обучать.

Поэтому просто создаётся очень сложный алгоритм в процессе обучения. Задача решается за счёт масштаба. Поскольку ясно, что вручную алгоритм написать практически невозможно - используется технология нейронных сетей, когда берется огромная выборка и на ней формируется алгоритм, за счёт причинно- следственных связей.

[незлой]

Только оно в реалтайме не будет обучаться.

да кто сказал то?? оно обучается даже в пределах отдельной сессии.
не зря ему память между сессиями обрубили, иначе хрен его знает, куда оно может забрести..

[незлой]

используется технология нейронных сетей, когда берется огромная выборка и на ней формируется алгоритм, за счёт причинно- следственных связей.

а у нас не так?
откуда известно?

[troglodit888]

а у нас не так?
откуда известно?

Частично так вероятно. Количество материала усвоенного по тематике конечно помогает в процессе обучения.

[troglodit888]

да кто сказал то?? оно обучается даже в пределах отдельной сессии.
не зря ему память между сессиями обрубили, иначе хрен его знает, куда оно может забрести

Это не обучение, а соответствие запросам пользователя. Из того что есть - выбирается более подходящее. Новое при этом в самой нейронке - не возникает. Структура нейронной сети при этом не изменяется.

[otu K.]

а зачем?

например, для перенастройки сети в зависимости от эмоции. в состоянии ностальгии есть вход в первую сигнальную систему, активизация "фотографической" памяти, например

[EmperioAf]

Так алгоритмически неразрешимые задачи алгоритмически не решаются. Доказано же. А нейросеть это алгоритм как ни крути.

А вот человек может решить подобные задачи.

Ох уж эти алгоритмические неразрешимые задачи
Каждый раз человек берёт эту алгоритмически неразрешимую задачу и формулирует словами так, чтобы она стала алгоритмически разрешимой, после чего можно её скармливать нейросетям.
Ну очевидно же, что надо просто дать возможность компьютеру самостоятельно формулировать задачи! Ну до боли очевидно же! И тогда нейросеть будет решать алгоритмически неразрешимые задачи.


А если говорить серьёзно, то в природе существует всего 2 "алгоритма" - операции (с невообразимо огромным количеством вариаций конечно, но их всё равно всего два) , которые позволяют решать алгоритмически неразрешимые задачи.


Первую из этих операций человек точно регулярно использует, что очевидно по тому устройству мозга, которое увидели нейробиологи много десятилетий назад.
Нейросети тоже её используют в неявном виде. Я об этом сужу исходя из того, что я неоднократно перечитывал первые три главы учебника по глубокому обучению "Глубокое обучение: Погружение в мир нейронных сетей" (см.скриншот)


Вторую из этих операций человек почти наверняка использует, но мы этого достоверно не узнаем до тех пор, пока не разберёмся в работе мозга чуть менее чем полностью.
Нейросети в частности, и компьютер вообще, имеют возможность её использовать, но никто всерьёз в программах массово её не использует, потому что людям нужны содержательные результаты работы программных кодов, а не хаос.


P.s. называть эти операции я не буду, потому что мне понадобилось несколько лет размышлений, чтобы осознать, что базовая основа разума при решении алгоритмически неразрешимых задач, - это всего эти две операции.

[Инопланетянин]

P.s. называть эти операции я не буду, потому что мне понадобилось несколько лет размышлений, чтобы осознать, что базовая основа разума при решении алгоритмически неразрешимых задач, - это всего эти две операции.

Ну вот, заинтриговал и в кусты. Вы деньги на этих алгоритмах заработать хотите?

[EmperioAf]

P.s. называть эти операции я не буду, потому что мне понадобилось несколько лет размышлений, чтобы осознать, что базовая основа разума при решении алгоритмически неразрешимых задач, - это всего эти две операции.

Ну вот, заинтриговал и в кусты. Вы деньги на этих алгоритмах заработать хотите?

Так в том и ирония, что обе эти операции всем известны со школьной скамьи. Люди их используют в программах в явном и неявном виде. И даже не подозревают, что именно эти две вполне алгоритмические операции и позволяют решать абсолютно любые алгоритмически неразрешимые задачи.
Т.е. никакие деньги тут не заработать)


Вообще говоря, я писал о том, что пора уже перестать считать "алгоритмически неразрешимые задачи" чем то очень важным, т.к. во все нейросети встроен неявным образом алгоритм решения любых "алгоритмически неразрешимых задач".

[PathFinder]

Вообще говоря, я писал о том, что пора уже перестать считать "алгоритмически неразрешимые задачи" чем то очень важным, т.к. во все нейросети встроен неявным образом алгоритм решения любых "алгоритмически неразрешимых задач".

Раскажите, как с помощью нейросети решить, например, проблему остановки.

[EmperioAf]

Вообще говоря, я писал о том, что пора уже перестать считать "алгоритмически неразрешимые задачи" чем то очень важным, т.к. во все нейросети встроен неявным образом алгоритм решения любых "алгоритмически неразрешимых задач".

Раскажите, как с помощью нейросети решить, например, проблему остановки.

Проблема остановки - это несколько надуманная проблема.
Во-первых  в нашей действительности не существует вычислителей с бесконечным объёмом памяти. А с конечным объёмом памяти "проблема останова" просто неверна, т.к. искомый результат работы функции есть некоторая точка в памяти;  и если объём памяти конечен, то мы можем зафиксировать момент, когда машина Тьюринга окажется в некоторой точке второй раз. И соответственно за конечное время машина Тьюринга с конечным объёмом памяти либо попадёт в результат, либо в точку памяти (число), в которой уже попадала.
Для примера:
Пусть у нас есть числа от 1 до 5 и функция, которая переходит от одного числа к другому по таким правилам:
1 -> 5 ; 2 -> 3 ; 3 -> 4 ; 4 -> 3 ; 5 -> 2
Я думаю, что наглядно видно, что если вы начнёте скажем с числа 2, то до результата 5 вы никогда не дойдёте, т.к. попадёте в цикл между числами 3 и 4.
Т.е. для решения проблемы останова в нашем действительном мире нам не нужны нейросети. Достаточно тупо исполнить функцию и посмотреть остановится она или нет.
 
Во-вторых в нашем реальном мире даже работая с потенциально бесконечным набором элементов (например ряд натуральных чисел или ряд действительных чисел) вы всё равно ограничены по времени и энергетически. Т.е. вам всё равно придётся делать выбор, что именно вы будете вычислять
Т.е. например если вы ищете самые большие простые числа-близнецы, то вам придётся сделать выбор какие части из потенциально бесконечного ряда натуральных чисел вы будете исследовать. Конечно же люди выбрали вариант двигаться от единицы с постоянным увеличением, чтобы минимизировать затраты на вычисления, а не начинать например с \( {({({(2^9)}^9)}^9} \)
А ведь начни люди вычислять простые числа не с единицы, а сразу с очень больших значений и сразу вид распределения простых чисел был более ясен.

Ещё хочу заметить, что проблема останова несколько наивная, т.к. сама формулировка предполагает некий универсальный алгоритм, который для любых входных функций, искомого результата и бесконечных входных данных за конечное время определит завершится ли выполнение функции.
Вы что в сказку попали?! Спускайтесь уже с небес...

Нейросети - это о том, какие эвристики использовать, чтобы в конечномерном пространстве как можно быстрее достигать цели.
А если ваши исполняемые функции прокладывают пути по бесконечному пространству, то тут уже с каждой функцией персонально надо работать.

[Rattus]

Так алгоритмически неразрешимые задачи алгоритмически не решаются. Доказано же. А нейросеть это алгоритм как ни крути.
А вот человек может решить подобные задачи

Ну давайте - расскажите нам как "решается" человеком, например, "неалгоритмически" задача поиска неименьшего общего делителя на примере хотя бы дешифровки текста, зашифрованного алгоритмом RSA.
Ну или как замечательно человеком решается структура пространственной укладки белковых молекул по первичной последовательности.

Так в том и ирония, что обе эти операции всем известны со школьной скамьи. Люди их используют в программах в явном и неявном виде. И даже не подозревают, что именно эти две вполне алгоритмические операции и позволяют решать абсолютно любые алгоритмически неразрешимые задачи.

Мутации и отбор.

Вообще говоря, я писал о том, что пора уже перестать считать "алгоритмически неразрешимые задачи" чем то очень важным, т.к. во все нейросети встроен неявным образом алгоритм решения любых "алгоритмически неразрешимых задач".

Именно.

проблема останова несколько наивная, т.к. сама формулировка предполагает некий универсальный алгоритм, который для любых входных функций, искомого результата и бесконечных входных данных за конечное время определит завершится ли выполнение функции.
Вы что в сказку попали?! Спускайтесь уже с небес...

Такъ. Кроме того она ещё и касается по сути только области рекурсивных алгоритмов.

[EmperioAf]

Так в том и ирония, что обе эти операции всем известны со школьной скамьи. Люди их используют в программах в явном и неявном виде. И даже не подозревают, что именно эти две вполне алгоритмические операции и позволяют решать абсолютно любые алгоритмически неразрешимые задачи.

Мутации и отбор.

И процесс естесственного мутагенеза и алгоритм естественного отбора в явном виде используют одну из операций решения "алгоритмически неразрешимых задач".

[otu K.]

обе эти операции всем известны со школьной скамьи.

насчёт школы не уверен, но две операции точно задействуются в любом мышлении: отображение и обобщение