"ИИ" реализуют совершенно конкретные алгоритмы. Они базируются на конкретных принципах.
Я бы применил к этой торговой марке закон о недобросовестной рекламе и штрафовал бы за использование термина "Интеллект".
Вместо обсуждения этих компьютерных алгоритмов все дружно обсуждают название торговой марки.
Нынешняя версия того, что по наглости и из-за сознательной ошибки называют "ИИ", основана на словаре.
Любой процесс описывается некоторым словарем - изображение, звук, видео. Далее, в процессе обучения алгоритма выясняется, какие сочетания слов оказываются более вероятными, какие менее.
Когда пользователь формирует задание для "ИИ", тот анализирует это задание и выдает на гора ту конструкцию из слов, которая максимально вероятно соответствует этому заданию.
Критерий верности и критерий максимальной вероятности - совершенно разные критерии. "ИИ" анализирует на наибольшую вероятность множество из той информации, которая уже изначально ошибочная, микшируя эти ошибки до кучи произвольным образом.
Очевидно, что нынешнее информационное поле в массе своей цензурировано. Исключения разнообразны и потому на вероятностную основу не влияют, как бы их много ни было. "ИИ" в таких условиях должен выдавать политкорректные ответы. Но нет. Прямо сейчас завершается процесс внедрения соответствующих правил, которым "ИИ" обучают специально, вручную. Без вручную формируемой цензуры "ИИ" выдает информационный мусор, который никак не соответствует тому информационному полю, на массе которого его учат.
Причины этого несоответствия фундаментальные и неустранимые. Я писал о них в общем виде неоднократно. Любая рациональная модель по мере своего создания с неизбежностью упирается в демона бесконечности, когда непонятно, что такое бесконечности. Бесконечности - во множественном числе.
Пробуем распознавать образы, различая их, опираясь на разницу яркости картинки. Яркость кодируем параметром А. Имеем ось параметра А. Образов огромного количество. Разница между ними минимальна. Как бы тонко мы не различали картинки по яркости, оказывается, что одной лишь яркости мало.
Проблема в том, что образы пластичные. Вечером одна яркость, в тени другая, а образ прежний.
Чтобы различать образы, нужно использовать множество параметров, у каждого своя ось и своя норма вероятности, которую и выстраивают, "обучая" "ИИ". У каждой оси своя бесконечность. Эти бесконечности разные, поскольку параметры разные. Ось теплого отличается от оси мягкого. Единица теплого отличается от единицы мягкого, бесконечности, соответственно, тоже, кривые наибольшей вероятности у каждой оси разные.
Человек, распознавая образы, учитывает бесконечности, в чем и обнаруживается его Божественная сущность. Бесконечности доступны через полноту.
"ИИ" идет с другой стороны, различая не полные оси условно теплого и мягкого, но различая единицы теплого и мягкого.
"ИИ" обучают на множество образцов каждого образа. Реальные образы пластичные, они где-то между теми образцами, на которых их учили. И вот тут "ИИ" попадает в неразрешимый тупик. Он не знает, к какой единице из матрицы, на которой его обучили, приписать анализируемой образ. Между единицами (между точками осей) теплого и мягкого он не различает теплое и мягкое.
"ИИ" учат на точках каждой из осей. Но между точками он не знает, попал ли он в точку оси мягкого или данный образ ближе к точки оси теплого. Теплый этот образ или мягкий - вопрос непонятный для "ИИ". Критерий близости к точке не решает. Практика показывает, что из-за пластичности образов конкретный вариант образа может быть ближе к точке мягкого, но правильно выбрать чуть более далекую точку теплого.
Ошибка рационального приближения заключается в том, что рациональное число игнорирует бесконечности нерационального числа. А что там в этой бесконечности, которую рационально округлили, т.е. проигнорировали, непонятно. Бесконечно ошиблись - на самом деле.
Рост размерности матрицы - рост числа параметров, по которым можно различать, пока что улучшает различимость образов.
На данный момент "ИИ" обучили уже на всей информационной базе, которую накопили цифровые сети. Для "ИИ" важна статистически вероятная база информации. Огромный объем единичных знаний, не дублируемых многократно, эту базу не формирует. Так что дальнейшее увеличение базы информации, на которой учат "ИИ" ничего принципиально не улучшает.
Выход один - наращивать число параметров, по которым различают образы.
Каждый новый параметр увеличивает сложность матрицы коэффициентов радикально больше, нежели на единицу. Алгоритм нейтронной сети разбухает радикально. Технически эту возрастающую сложность поддержать можно. Но это невероятно дорого. Лишь некоторые страны могут позволить себе столь дорогостоящие проекты. За что авторы идеи обещают этим странам уникальное преимущество.
Кроме того, что это дорого, так этот рост сложности требует невероятное количество энергии - в масштабах потребления экономикой не самой малой страны. Зеленые принципы - это бусы для туземцев. Для себя любимых можно и на преимущество потратить. Но где брать свободную энергию в таких объемах?
При том, что результат экспоненциального роста счетного числа параметров, мягко говоря, не решает проблему "демона бесконечности". Ошибка распознавания образов таки будет уменьшена. Но. Не уверен, что реальные объемы финансирования и энергии доведут до такого уровня. Тем не менее, теоретические перспективы такие.
На некотором пороге улучшения окажется, что дальнейшее увеличение числа параметров приведет уже к ухудшению распознавания образов. К требуемому качеству распознавания экспоненциальный рост числа параметров не ведет. Поскольку проблему непонимания бесконечности не решает.
Знание бесконечности обеспечивает знание любой точки на этой оси, вообще любой, а не только того конкретного набора точек, на которых алгоритм обучили. Человек работает с бесконечностями, он способен распознавать образы, потому он может их и творить - любые новые.
Творение основано на работе в текущем настоящем непосредственно. В прошлом или будущем никому еще творить не удавалось. Чтобы компьютеру работать в текущем настоящем непосредственно, ему нужна бесконечная скорость и бесконечная мощность (требование роста мощности см. выше). Но как бы близко компьютер не приближался к текущему настоящему, он всегда в прошлом, он в принципе не способен творить новое, он всегда анализирует прошлое.
А где-то на пути приближения к текущему настоящему, но все еще в достаточно далеком от творения прошлом, компьютер попадет в яму эффективности, когда дальнейшее наращивание мощности будет приводить уже к ухудшению распознавания образов. Текущее настоящее - идеал, который изолирован от прошлого разрывом.
Прошлое - в памяти компьютера, а не на оси времени. В текущем настоящем - без памяти, на бесконечной скорости и на бесконечной мощности компьютер не работает. Уже только из этого абзаца понятно, что компьютер творить не способен в принципе.
оставил комментарий
от
olga
(7.8 тыс. баллов)
оставил комментарий
от
pacient-8642573
(161 баллов)
оставил комментарий
от
andy33
