Andrzej Jarzabek <a...@g...com> napisał(a):
> > No ale co z tego?
>
> To z tego, że dokładnie na tej samej zasadzie podobieństwo fizyczne
> [...] w postaci komputera?
Mamut na pierwszy rzut oka nie jest podobny do palca u ręki. Ale pierwotni
(o ile się nie mylę) potrafili przy pomocy palców pokazać ile jest mamutów.
Skoro to było przydatne i dobrze działało to jakieś podobieństwo musi
łączyć mamuty i place. Oczywiście nie rozmiar, wygląd, czy skład chemiczny,
ale liczność. Mamutów do stada mogło przybyć, albo jakiś mógł odejść,
dodatkowy palec pierwotnemu raczej nie wyrastał nagle, a na polowaniu mógł
go stracić. Tak więc powiedzenie że mamutów jest tyle ile palców u ręki
mogło funkcjonować na tyle dobrze na ile palce u ręki zachowują się podobnie
jak mamuty w stadzie.

Tuninguję program szachowy. Nie mam klastra obliczeniowego. Żeby
przyspieszyć cały proces, to rozgrywam gry na bardzo krótki czas.
Wychodzę z założenia że jeśli wygrywa na krótki czas, to na długi też
wygra. Oczywiście to uproszczenie obarczone jest jakimś błędem. Działa
na tyle dobrze, na ile podobna jest gra na krótki czas do gry na długi.

> > Jeśli kreda ma inne właściwości niż ludzka inteligencja
> > to nigdy nie zachowa się do niej podobnie.
>
> Dlaczego nie? Przecież jest mnóstwo rzeczy, które mają inne właściwości,
> a zachowują się podobnie (w sensie że istnieją podobieństwa).
Chodziło mi oczywiście o te właściwości które decydują w istotny sposób o
podobieństwie. Jeśli nie ma żadnych podobieństw to symulacja skończy się
fiaskiem.

> I na jakiej zasadzie są podobne do pojemnika z płynem, Układu
> Słonecznego albo tunelu aerodynamicznego, a nie są podobne do ludzkiego
> mózgu?
Na pewno na zasadzie skomplikowania. Z układu słonecznego wystarczą środki
mas. Całą planetę da się zastąpić kilkoma, niezbyt długimi liczbami. W
przypadku symulowania mózgu nie zdziwiłbym się jakby było potrzeba 10^100
liczb ogromnej precyzji do opisu każdego neuronu. Obliczenia szybko tracą
precyzję. Ponadto mózg może opierać się o działanie czegoś, czego na razie
nie dostrzegamy przy pomocy żadnych zmysłów ani urządzeń pomiarowych.

> A jednak układają się w coś, co daje obraz Układu Słonecznego, pojemnika
> z cieczą, opływu powietrza wokół karoserii jadącego samochodu i mnóstwa,
> mnóstwa innych rzeczy.
Układają się na tyle na ile są podobne. Dlaczego wśród tego mnóstwa
rzeczy nie da się przewidzieć jakie jutro wypadną numery w lotto?

> Być może, ale jaki to ma związek z podobieństwem elektronów do
> czegokolwiek?
No właśnie taki, że jedna molekuła w mózgu sobie świetnie funkcjonuje i
pełni swoją rolę, a do jej symulacji na dłuższą metę potrzeba więcej
elektronów niż znajduje się w znanym kosmosie. Jakby zastosować coś
podobnego do neuronu to by wystarczyło mniej zasobów.

> Ironicznie trochę w stosunku do [...] niepodobny do ludzkiego umysłu?
Uprościłeś. Wystarczy że algorytmy produkowane przez umysł nie są w
niczym podobne do procesu produkcji.

> Po drugie zaistnienie algorytmu w ludzkim umyśle nie jest wcale
> warunkiem koniecznym do zaistnienia implementacji tego algorytmu w
> komputerze.
Nie przeczę, może powstanie bez udziału ludzkiego umysłu. Ale jakby
to mogło być? W umyśle kosmity, boga, przez przypadek? :D

> W tym przypadku konkretnie odwołujesz się do zasad tzw. magii sympatycznej.
Ke?

> Są różnice w szybkości i niezawodności, ale to jest kompletnie bez
> związku.
Po prostu algorytm i jego implementacja to różne zagadnienia.

> Jeśli abakista liczy wolniej i się częściej myli od komputera,
> to po prostu będzie dłużej obliczał i częściej dawał niepoprawne
> (niezgodne z algorytmem) wyniki. Nie ma żadnego związku z tym, czy
> zjawisko modelowane przez algorytm jest bardziej podobne do obwodów
> półprzewodnikowych, czy do człowieka z liczydłem.
Algorytm musi dobrze modelować dane zjawisko, a implementacja dokładnie i
szybko realizować algorytm. Aby jedno i drugie było możliwe musi być
jakieś podobieństwo do modelowanego zjawiska. Czasami można nadrabiać
ilością komputerów, albo czasem oczekiwania na wyniki ale to daje ograniczone
możliwości. Np. w NASA nie robili symulacji komputerowych do testowania
spadochronów. Wywozili podobną konstrukcje samolotem i patrzyli jak się
zachowuje. Na podstawie uproszczonego modelu wnioskowali jak się zachowa
model docelowy. Podobnie z testowaniem leków. Kto by zrobił symulację
komputerową skomplikowanego związku w organizmie? Wprowadza się ją np.
do organizmu szczura i ma się podobne wyniki.

> Algorytmy są owszem, abstrakcyjne, ale niby czemu magiczne? Świętość
> uważam, że jest kwestią opinii, "dogmatyczne" w ogóle chyba tu nie pasuje.
> Nie bardzo rozumiem o co chodzi?
Nie wiemy czym są algorytmy. Może są w tym kosmosie postawione dogmatycznie a
nasz umysł je w jakiś sposób obserwuje? A może umysł je tworzy? Jeśli to
drugie, to algorytmy są tylko produktem implementacji zwanej mózg. W
drugiej wersji bez mózgu nie ma algorytmów.

> Nic się nie dzieje, na tym właśnie polega ich abstrakcyjność. Co
> najwyżej mózg z odrobiną alkoholu, LSD czy czego tam nie będzie w stanie
> myśleć o danym algorytmie. Ale przecież nie jest tak, że 2+2 przestaje
> być 4 bo ktoś po pijaku przestaje umieć to policzyć.
Ja tego właśnie nie wiem. Może przestaje? Może gdy zginie gatunek
ludzki to zginie także prawidłowość 2+2=4?

> Jeśli chodzi ci o algorytm opisujący ludzki umysł, to po pierwsze nie
> bardzo rozumiem, dlaczego wprowadzanie jakichś substancji nie mogłoby
> być jedym z parametrów wejściowych tego algorytmu?
Wydaje się wręcz że to dobry parametr.

> A po drugie, czy
> nadal będziemy uznawać, że nie da się symulować działania umysłu tylko
> dlatego, że naszej symulacji nie da się upić? [...] detonacji bomby
> atomowej w pobliżu owej kadzi.
Zapewne każda nawet bardzo uproszczona symulacja okaże się przełomem.

> Jeśli chodzi o to, co można policzyć na komputerze, to nie ma znaczenia.
Nie przeczę. Ale być może właściwości fotonów przydadzą się do symulowania
czegoś bez pośrednictwa komputera cyfrowego? Może fotony bezpośrednio
będą podobne do innych procesów.

> Jakieś tam podobieństwo. Ale jeśli istnieje algorytm do symulowania
> umysłu, to istnieje podobieństwo między umysłem a takim algorytmem. A
> jeśli istnieje komputer realizujący taki algorytm, to istnieje
> podobieństwo między algorytmem a komputerem. Podobieństwo elektronów i
> neuronów jest nieistotne - istotne podobieństwo jest w czym innym.
Bardzo trudno jest wyrazić jedną rzecz przy pomocy drugiej jeśli ta
druga jest niezbyt podobna. Np. jak rośnie stopień wielomianu względem
długości dziedziny jeśli chcemy wielomianem wyrazić funkcję sinus z
stałą dokładności?

A czym jest istotne podobieństwo? Ogólnie nie wiem. W przypadku leków
zadowalamy się podobieństwem szczura do człowieka.

Pozdrawiam






--
Wysłano z serwisu Usenet w portalu Gazeta.pl -> http://www.gazeta.pl/usenet/

do góry

Michoo <m...@v...pl> napisał(a):

> >> Rozumiem, że chodziło o problem klasyfikacji. Możesz padać jakieś
> >> bliższe szczegóły? Bo na razie jest to bardzo niejasne - jakie było
> >> wejście, jakie wyjście, jaka sieć miała być użyta, etc.
> > Upraszczając, chodziło o sieć realizująca taką 'funkcję':
> Uproszczony opis to ja zrozumiałem już wcześniej. Chodziło mi o
> nieuproszczony, bo może były jakieś niuanse.
Właśnie to było takie banalne. Sieć miała odgadnąć czy tym razem
dla wektora x ma wypluć wektory y czy z. Szczegółów zadania nie
znam, wiem o tej historii z drugiej ręki.

> Dla niektórych sieci możliwa jest sekwencja ...;f(3)=3;...;f(3)=8;....;
Ale w tym przypadku nie chodziło o taką. Po prostu jednoprzebiegowa,
bez pamięci, bez cykli, bez chaosu.

> > wystarczyło przesunięcie nawet idealnego odciska o 2-3 piksele i skuteczność
> > spadała w okolice losowej.
> Prawdopodobnie za dużo neuronów i sieć się wyuczyła na pamięć zamiast
> aproksymować albo zły dobór danych uczących.
Na pamięć to nie, ponieważ odporność na szumy miała zdumiewającą. Problem
był gdy zakłócenia miały inny charakter niż losowy szum.

Z moich obserwacji wynika, że bez skomplikowanego tuningu i ciężkiej
pracy, gdy sieć jest użyta tak po prostu z paczki, to w skomplikowanych
zadaniach nadaje się tylko do oddzielenia danych od szumu.

Pozdrawiam





--
Wysłano z serwisu Usenet w portalu Gazeta.pl -> http://www.gazeta.pl/usenet/

do góry

Artur Muszyński <a...@u...wytnijto.com.pl> napisał(a):

> Dałeś na wejście po prostu bitmapę?
Dałem wiele sieci. Jedne przetwarzały obraz przez "dziurkę od klucza".
Miały za zadanie rozpoznawać charakterystyczne wzorce. Kolejne sieci
miały analizować wyniki tych pierwszych.

Pozdrawiam


--
Wysłano z serwisu Usenet w portalu Gazeta.pl -> http://www.gazeta.pl/usenet/

do góry

On 09.06.2012 13:48, M.M. wrote:
> Andrzej Jarzabek<a...@g...com> napisał(a):
>>> No ale co z tego?
>>
>> To z tego, że dokładnie na tej samej zasadzie podobieństwo fizyczne
>> [...] w postaci komputera?
> Mamut na pierwszy rzut oka nie jest podobny do palca u ręki. Ale pierwotni
> (o ile się nie mylę) potrafili przy pomocy palców pokazać ile jest mamutów.
> Skoro to było przydatne i dobrze działało to jakieś podobieństwo musi
> łączyć mamuty i place. Oczywiście nie rozmiar, wygląd, czy skład chemiczny,
> ale liczność. Mamutów do stada mogło przybyć, albo jakiś mógł odejść,
> dodatkowy palec pierwotnemu raczej nie wyrastał nagle, a na polowaniu mógł
> go stracić. Tak więc powiedzenie że mamutów jest tyle ile palców u ręki
> mogło funkcjonować na tyle dobrze na ile palce u ręki zachowują się podobnie
> jak mamuty w stadzie.
>
> Tuninguję program szachowy. Nie mam klastra obliczeniowego. Żeby
> przyspieszyć cały proces, to rozgrywam gry na bardzo krótki czas.
> Wychodzę z założenia że jeśli wygrywa na krótki czas, to na długi też
> wygra. Oczywiście to uproszczenie obarczone jest jakimś błędem. Działa
> na tyle dobrze, na ile podobna jest gra na krótki czas do gry na długi.
>
>>> Jeśli kreda ma inne właściwości niż ludzka inteligencja
>>> to nigdy nie zachowa się do niej podobnie.
>>
>> Dlaczego nie? Przecież jest mnóstwo rzeczy, które mają inne właściwości,
>> a zachowują się podobnie (w sensie że istnieją podobieństwa).
> Chodziło mi oczywiście o te właściwości które decydują w istotny sposób o
> podobieństwie. Jeśli nie ma żadnych podobieństw to symulacja skończy się
> fiaskiem.
>
>> I na jakiej zasadzie są podobne do pojemnika z płynem, Układu
>> Słonecznego albo tunelu aerodynamicznego, a nie są podobne do ludzkiego
>> mózgu?
> Na pewno na zasadzie skomplikowania. Z układu słonecznego wystarczą środki
> mas. Całą planetę da się zastąpić kilkoma, niezbyt długimi liczbami. W
> przypadku symulowania mózgu nie zdziwiłbym się jakby było potrzeba 10^100
> liczb ogromnej precyzji do opisu każdego neuronu. Obliczenia szybko tracą
> precyzję. Ponadto mózg może opierać się o działanie czegoś, czego na razie
> nie dostrzegamy przy pomocy żadnych zmysłów ani urządzeń pomiarowych.
>
>> A jednak układają się w coś, co daje obraz Układu Słonecznego, pojemnika
>> z cieczą, opływu powietrza wokół karoserii jadącego samochodu i mnóstwa,
>> mnóstwa innych rzeczy.
> Układają się na tyle na ile są podobne. Dlaczego wśród tego mnóstwa
> rzeczy nie da się przewidzieć jakie jutro wypadną numery w lotto?
>
>> Być może, ale jaki to ma związek z podobieństwem elektronów do
>> czegokolwiek?
> No właśnie taki, że jedna molekuła w mózgu sobie świetnie funkcjonuje i
> pełni swoją rolę, a do jej symulacji na dłuższą metę potrzeba więcej
> elektronów niż znajduje się w znanym kosmosie. Jakby zastosować coś
> podobnego do neuronu to by wystarczyło mniej zasobów.
>
>> Ironicznie trochę w stosunku do [...] niepodobny do ludzkiego umysłu?
> Uprościłeś. Wystarczy że algorytmy produkowane przez umysł nie są w
> niczym podobne do procesu produkcji.
>
>> Po drugie zaistnienie algorytmu w ludzkim umyśle nie jest wcale
>> warunkiem koniecznym do zaistnienia implementacji tego algorytmu w
>> komputerze.
> Nie przeczę, może powstanie bez udziału ludzkiego umysłu. Ale jakby
> to mogło być? W umyśle kosmity, boga, przez przypadek? :D
>
>> W tym przypadku konkretnie odwołujesz się do zasad tzw. magii sympatycznej.
> Ke?
>
>> Są różnice w szybkości i niezawodności, ale to jest kompletnie bez
>> związku.
> Po prostu algorytm i jego implementacja to różne zagadnienia.
>
>> Jeśli abakista liczy wolniej i się częściej myli od komputera,
>> to po prostu będzie dłużej obliczał i częściej dawał niepoprawne
>> (niezgodne z algorytmem) wyniki. Nie ma żadnego związku z tym, czy
>> zjawisko modelowane przez algorytm jest bardziej podobne do obwodów
>> półprzewodnikowych, czy do człowieka z liczydłem.

> Algorytm musi dobrze modelować dane zjawisko, a implementacja dokładnie i
> szybko realizować algorytm.
Zgadza się.

> Aby jedno i drugie było możliwe musi być
> jakieś podobieństwo do modelowanego zjawiska.
Nieprawda.

> Czasami można nadrabiać
> ilością komputerów, albo czasem oczekiwania na wyniki ale to daje ograniczone
> możliwości. Np. w NASA nie robili symulacji komputerowych do testowania
> spadochronów. Wywozili podobną konstrukcje samolotem i patrzyli jak się
> zachowuje.
Bo nie mieli dość mocy obliczeniowej. Dla kontrastu - teraz samochody,
samoloty, rakiety, etc najpierw się modeluje komputerowo a dopiero potem
weryfikuje w tunelu aero.

> Podobnie z testowaniem leków. Kto by zrobił symulację
> komputerową skomplikowanego związku w organizmie? Wprowadza się ją np.
> do organizmu szczura i ma się podobne wyniki.
W sumie prawda, ale bullshit. Nie _testuje_ się leków komputerowo, bo
problem jest zbyt złożony. Natomiast SZUKA się leków komputerowo na
zasadzie:
- znamy receptor X, wiemy, że działanie na niego spowoduje efekt Y
- szukamy komputerowo cząstek pasujących do X
- testujemy kandydatów w laboratorium (in vitro, potem zwierzęta, etc)

Zobacz na przykład http://folding.stanford.edu/English/HomePage

> A czym jest istotne podobieństwo? Ogólnie nie wiem. W przypadku leków
> zadowalamy się podobieństwem szczura do człowieka.
Absolutnie nie. Długotrwałe testy na ludziach są konieczne.

--
Pozdrawiam
Michoo

do góry

Michoo <m...@v...pl> napisał(a):
> > Podobnie z testowaniem leków. Kto by zrobił symulację
> > komputerową skomplikowanego związku w organizmie? Wprowadza się ją np.
> > do organizmu szczura i ma się podobne wyniki.
> W sumie prawda, ale bullshit. Nie _testuje_ się leków komputerowo, bo
Chodzi o ogólną ideę przewidywania przebiegu różnych procesów, nie o
szczegóły testowania leków. Zawsze w takich sytuacjach jest potrzebny
model o podobnych właściwościach. Model jest albo tańszy, albo
łatwiejszy w konstrukcji, albo szybszy... a poza tym musi zachowywać się
podobnie. Jak się nie zachowuje podobnie to daje złe wyniki.

Podobieństwo elektronów do zjawisk które można z powodzeniem modelować na
komputerze polega na liczności. Ilość elektronów może być funkcją jakiejś
masy,odległości, temperatury, czy czego tam jeszcze. W przypadku sztucznej
inteligencji kompletnie nie wiemy z czym mamy do czynienia. Co trzeba
wyrazić liczbą elektronów aby program czytał książki ze zrozumieniem?

Pozdrawiam


--
Wysłano z serwisu Usenet w portalu Gazeta.pl -> http://www.gazeta.pl/usenet/

do góry

On 09/06/2012 12:48, M.M. wrote:
> Andrzej Jarzabek<a...@g...com> napisał(a):
>>> No ale co z tego?
>>
>> To z tego, że dokładnie na tej samej zasadzie podobieństwo fizyczne
>> [...] w postaci komputera?
> Mamut na pierwszy rzut oka nie jest podobny do palca u ręki. Ale pierwotni
> (o ile się nie mylę) potrafili przy pomocy palców pokazać ile jest mamutów.
> Skoro to było przydatne i dobrze działało to jakieś podobieństwo musi
> łączyć mamuty i place. Oczywiście nie rozmiar, wygląd, czy skład chemiczny,

No więc dlaczego uważasz, że "jakieś podobieństwo" nie łączy również
neuronu i komputera?

>> I na jakiej zasadzie są podobne do pojemnika z płynem, Układu
>> Słonecznego albo tunelu aerodynamicznego, a nie są podobne do ludzkiego
>> mózgu?
> Na pewno na zasadzie skomplikowania. Z układu słonecznego wystarczą środki
> mas. Całą planetę da się zastąpić kilkoma, niezbyt długimi liczbami. W

Ale już w przypadku ośrodka płynnego nie jest to prawdą.

> przypadku symulowania mózgu nie zdziwiłbym się jakby było potrzeba 10^100
> liczb ogromnej precyzji do opisu każdego neuronu.

Ale dlaczego tak uważasz?

Poza tym co to ma wspólnego z "podobieństwem elektronów"? Jeśli z tego
powodu symulowanie mózgu jest niemożliwe, to nie dlatego, że elektrony
są niepodobne, tylko dlatego, że komputery są za małe.

Przy czym liczba, którą podajesz, wydaje się raczej absurdalna. Liczba
Avogadra z grubsza określa liczbę nukleonów w gamie substancji i wynosi
około 6*10^23. 10^100 to liczba nukleonów w 6*10^74 kilogramach masy. To
100000000000000000000000000000000000000000000000000 razy więcej niż waży
palneta Ziemia. Neuron jest zdaje się odrobinkę lżejszy, a przecież też
nie ma szczególnych powodów, żeby uważać, że jakąkolwiek wierność
symulacji uzyska się dopiero na poziomie atomowym.

> Obliczenia szybko tracą
> precyzję. Ponadto mózg może opierać się o działanie czegoś, czego na razie
> nie dostrzegamy przy pomocy żadnych zmysłów ani urządzeń pomiarowych.

No ale nie masz przecież żadnych racjonalnych przesłanek, żeby uważać,
że tak jest?

>> A jednak układają się w coś, co daje obraz Układu Słonecznego, pojemnika
>> z cieczą, opływu powietrza wokół karoserii jadącego samochodu i mnóstwa,
>> mnóstwa innych rzeczy.
> Układają się na tyle na ile są podobne. Dlaczego wśród tego mnóstwa
> rzeczy nie da się przewidzieć jakie jutro wypadną numery w lotto?

Można zbudować symulator, który maszynę lotto tak w ogóle będzie
symulował bardzo dobrze - jeśli w ślepej próbie dostaniesz do porównania
wynik losowania prawdziwej maszyny lotto i symulatora, to będzie trudno
odróżnić które jest które. A o takim poziomie symulacji raczej mówimy -
maszynie, która zachowuje się jak człowiek, a nie takiej, która
przewiduje, co zrobi jakiś konkretny człowiek?

>> Być może, ale jaki to ma związek z podobieństwem elektronów do
>> czegokolwiek?
> No właśnie taki, że jedna molekuła w mózgu sobie świetnie funkcjonuje i
> pełni swoją rolę, a do jej symulacji na dłuższą metę potrzeba więcej
> elektronów niż znajduje się w znanym kosmosie. Jakby zastosować coś
> podobnego do neuronu to by wystarczyło mniej zasobów.

Dlaczego tak uważasz? Przecież nawet biorąc coś tak podobnego do
neuronu, że aż jest neuronem, nie będzie się to nadawało do "symulacji
na dłuższą metę" (według twoich kryteriów) dowolnego innego neuronu.

>> Po drugie zaistnienie algorytmu w ludzkim umyśle nie jest wcale
>> warunkiem koniecznym do zaistnienia implementacji tego algorytmu w
>> komputerze.
> Nie przeczę, może powstanie bez udziału ludzkiego umysłu. Ale jakby
> to mogło być? W umyśle kosmity, boga, przez przypadek? :D

Mogą powstać w jakimś procesie, mogą być generowane przez inne algorytmy
i dobierane według jakichś tam kryteriów. Żeby nie szukać daleko, masz
obecnie na przykład takie programy jak generatory parserów, które
generują kod znacznie trudniejszy do zrozumienia dla człowieka niż
wejściowa gramatyka.

>> W tym przypadku konkretnie odwołujesz się do zasad tzw. magii sympatycznej.
> Ke?

Sorki, ale nie będę wyjaśniać co to jest myślenie magiczne. Jeśli chcesz
wiedzieć, to poczytaj, jeśli chcesz podyskutować, to nie ze mną, jeśli
ci się nie chce czytać, to też ok - uznaj swoją niewiedzę i przyjmij, że
twoje przekonanie wynika z dobrze znanego antropologii sposobu myślenia,
który jest irracjonalny.

>> Są różnice w szybkości i niezawodności, ale to jest kompletnie bez
>> związku.
> Po prostu algorytm i jego implementacja to różne zagadnienia.

"Implementacja algorytmu" zwykle rozumiana jest jako program w pewnym
języku programowania, realizujący ten algorytm. Między algorytmem a
programem istnieje pewna konkretna relacja równoważności, która mapuje
odpowiednie parametry (wejścia, wyjścia) algorytmu na zachowania
programu (pobieranie danych skądśtam, wysyłanie ich gdzieśtam). W takim
sensie implementacji relacja między implementacją a alorytmem jest dość
ścisła i dowiedliwa matematycznie - nie ma to związku z tym, na jakim
fizycznie medium będą się dokonywały obliczenia, dany program albo
realizuje dany algorytm, albo nie.

W powszechnie przyjętej terminologii miałbyś więc abstrakcyjny byt
"algorytm" na przykład "bubble sort" i ogromną rozmaitość ciagów symboli
będących jego "implementacjami" w różnych językach programowania. Dla
nas z punktu widzenia pytania "czy istnieje/może istnieć
algorytm/program/maszyna licząca" jest to rozróżnienie absolutnie
nieistotne: dla każdego algorytmu istnieje program realizujący ten
algorytm i dla każdego programu liczącego cokolwiek istnieje klasa
równoważnych programów tzn. dających równoważny wynik obliczeń, w tym
klasa równoważnych programó na Uniwersalne Maszyny Turinga i
równoważnych wyrażeń lambda. Z punktu widzenia naszej dyskusji możemy
sobie to wszystko nazwać "algorytmem".

Osobną kwestią jest możliwość realizacji tych obliczeń w fizycznej
materii - to, co jak z kontekstu wynika określasz jako "implementację".
I tutaj sprawa ma się tak, że komputer z założenia realizuje program i
podaje taki wynik obliczeń, jaki teoretycznie wynika z semantyki
programu, tzn. równoważny wynikowi równoważnego programu na UMT itd. Ale
oczywiście fizyczny komputer jest zawodny i czasem da wynik niezgodny z
tym, jaki powinien być zgodnie z programem. Ta niezawodność oczywiście
mocno jest zależna od technologii, jakiej komputer używa do obliczeń,
ale nie jest zależna od tego, jakie zjawisko symuluje program, o ile
jakieś symuluje. Co więcej, mówienie o tym, że komputer cokolwiek
potrafi odbywa się z milczącym założeniem, że potrafi pod warunkiem, że
będzie działał bezawaryjnie, w skrócie mówiąc, że nie popsuje się.
Oczywistym jest, że biorąc pod uwagę wystąpienie awarii, nie można
powiedzieć, że komputer z całą pewnością będzie potrafił nie tylko
zasymulować czegokolwiek, ale nawet policzyć 2+2.

> Algorytm musi dobrze modelować dane zjawisko, a implementacja dokładnie i
> szybko realizować algorytm. Aby jedno i drugie było możliwe musi być
> jakieś podobieństwo do modelowanego zjawiska.

"Jakieś podobieństwo" masz już w tym, że algorytm jest podobny do
zjawiska w tym, że je modeluje, program jest podobny do algorytmu w tym,
że go implementuje, a dany komputer jest podobny do programu w tym, że
go realizuje. Podobieństwo obwodów komputera do kisielu, czy co tam
modelujesz, jest kompletnie nieistotne.

>> Algorytmy są owszem, abstrakcyjne, ale niby czemu magiczne? Świętość
>> uważam, że jest kwestią opinii, "dogmatyczne" w ogóle chyba tu nie pasuje.
>> Nie bardzo rozumiem o co chodzi?
> Nie wiemy czym są algorytmy. Może są w tym kosmosie postawione dogmatycznie a
> nasz umysł je w jakiś sposób obserwuje? A może umysł je tworzy? Jeśli to
> drugie, to algorytmy są tylko produktem implementacji zwanej mózg. W
> drugiej wersji bez mózgu nie ma algorytmów.

Jak chcesz sobie tak filozofować, to proponuję zacząć od "czy liczby
(powiedzmy - naturalne) są niezależnymi bytami, właściwością świata
materialnego (liczebnością rzeczy) czy wymysłem człowieka?" Od razu
zdradzę, że takie pytania stawia się od dłuższego czasu i że póki co nie
udało się tego rozstrzygnąć - można tylko przyjąć taki lub inny punkt
widzenia. Z drugiej strony nie jest to szczególnie istotne w temacie
dyskusji, co najwyżej może wpływać na terminologię: gdzie jeden powie
"istnieje" drugi powie "może istnieć", gdzie jeden powie "nie istnieje",
drugi powie "nie może istnieć z powodu sprzeczności logicznej".

Ogólnie: niezależnie jakie stanowisko ontologiczne przyjmiesz w kwestii
liczb czy algorytmów, niezależnie od tego, czy symulowanie umysłu jest
teoretycznie lub praktycznie możliwe, czy niemożliwe, argument "nie da
się w technologii krzemowej, bo krzem jest za mało podobny do kisielu"
jest bzdurą.

>> Nic się nie dzieje, na tym właśnie polega ich abstrakcyjność. Co
>> najwyżej mózg z odrobiną alkoholu, LSD czy czego tam nie będzie w stanie
>> myśleć o danym algorytmie. Ale przecież nie jest tak, że 2+2 przestaje
>> być 4 bo ktoś po pijaku przestaje umieć to policzyć.
> Ja tego właśnie nie wiem. Może przestaje? Może gdy zginie gatunek
> ludzki to zginie także prawidłowość 2+2=4?

Gatunek ludzki jeszcze nie zginął, ale upić się tak, żeby nie wiedzieć
ile jest 2+2 to się pewnie komuś już zdarzyło.

do góry

On Saturday, June 9, 2012 7:44:06 AM UTC+1, Andrzej Jarzabek wrote:
> On 08/06/2012 11:06, Artur Muszyński wrote:
> > W dniu 2012-06-06 15:58, AK pisze:
> >> PS: Polecam pattern GWZ-SDK (dopiero: gdy wszystko zawiedzie, siegnij do
> >> klawiatury).
> >
> > To oczywiste, chociaż zdarza się na tak rzadko, że nie było warto.
> > Znaczy - od razu trzeba było napisać po swojemu, zamiast tracić czas na
> > gotowca nie spełniającego oczekiwań.
>
> W korporacyjnych środowiskach często (według mojego doświadczenia) się
> zdarza, że wprowadzenie dodatkowych "external dependencies" wymaga
> więcej zachodu, niż zaimplementowanie odpowiedniego kawałka
> funkcjonalności in-house - bo musi być przyklepane na odpowiednim
> szczeblu, bo prawnik musi sprawdzić zgodność licencji, bo ileś tam osób
> musi ściągnąć i zainstalować i tak dalej.

W dodatku niektorzy ludzie w korporacjach maja wrecz wisceralna niechec do zaleznosci
zewnetrznych - spotkalem czlowieka, ktory uwazal ze Boost to zbyteczna zaleznosc.

RW

do góry

On Saturday, June 9, 2012 10:10:16 AM UTC+1, Andrzej Jarzabek wrote:

> Nic się nie dzieje, na tym właśnie polega ich abstrakcyjność. Co
> najwyżej mózg z odrobiną alkoholu, LSD czy czego tam nie będzie w stanie
> myśleć o danym algorytmie. Ale przecież nie jest tak, że 2+2 przestaje
> być 4 bo ktoś po pijaku przestaje umieć to policzyć.

No ale liczby naturalne to ludzki koncept, wiec 2+2=4 w ramach ludzkiej cywilizacji i
kultury.

RW

do góry

Andrzej Jarzabek <a...@g...com> napisał(a):
> No więc dlaczego uważasz, że "jakieś podobieństwo" nie łączy również
> neuronu i komputera?
Coraz częściej ulegam wrażeniu że siedzibą inteligencji nie jest mózg i
neurony. Mózg może pełnić tylko jakąś rolę pośrednią, jego rola może
być analogiczna do jakiegoś radaru/sonaru. Jeśli ta spekulacja okaże
się prawdziwa to będzie trzeba symulować coś o czym w ogóle
nie mamy pojęcia. Znane nam podejście algorytmiczne może się do tego
celu kompletnie nie nadawać.

> Ale już w przypadku ośrodka płynnego nie jest to prawdą.
Szczerze to nie wiem, nie interesowałem się dokładnie symulacją płynów.
Gdy symulujemy rozbujaną wodę w akwarium to nie wystarczy pomiar
wysokości z kilku ostatnich chwil zrobiony po jakiejś siatce?

> > przypadku symulowania mózgu nie zdziwiłbym się jakby było potrzeba 10^100
> > liczb ogromnej precyzji do opisu każdego neuronu.
>
> Ale dlaczego tak uważasz?
> Przy czym liczba, którą podajesz, wydaje się raczej absurdalna.
Wszystko zależy od tego jak skomplikowane jest zachowanie neuronów.
Może przesadziłem podając 10^100 ale nie zdziwiłbym się jakby nie
wystarczyła mała wielokrotność cząstek. Poza tym jaka będzie wymagana
dokładność liczby przy symulowaniu neuronów na poziomie molekularnym?
Chyba ogromna?

> > Obliczenia szybko tracą
> > precyzję. Ponadto mózg może opierać się o działanie czegoś, czego na razie
> > nie dostrzegamy przy pomocy żadnych zmysłów ani urządzeń pomiarowych.
>
> No ale nie masz przecież żadnych racjonalnych przesłanek, żeby uważać,
> że tak jest?
Oczywiście że nie mam. To tylko subiektywne wrażenia. Ale też nie ma
żadnych racjonalnych przesłanek żeby zaprzeczyć.

> Można zbudować symulator, który maszynę lotto tak w ogóle będzie
> symulował bardzo dobrze - jeśli w ślepej próbie dostaniesz do porównania
> wynik losowania prawdziwej maszyny lotto i symulatora, to będzie trudno
> odróżnić które jest które. A o takim poziomie symulacji raczej mówimy -
> maszynie, która zachowuje się jak człowiek, a nie takiej, która
> przewiduje, co zrobi jakiś konkretny człowiek?
Zależy o jaki aspekt chodzi. Dokładność typu czy człowie się upije w
czwartek czy w piątek nie wydaje się potrzebna. Ale gdy zaczniemy
symulować sprawny mózg, następnie nakarmimy go wykładami z jakiejś
dziedziny, to potem byśmy chcieli dość dokładnie wiedzieć jakie będzie
miał pomysły. Hmmmm sztuczny mózg bardziej genialny od swoich twórców?

> Dlaczego tak uważasz? Przecież nawet biorąc coś tak podobnego do
> neuronu, że aż jest neuronem, nie będzie się to nadawało do "symulacji
> na dłuższą metę" (według twoich kryteriów) dowolnego innego neuronu.
Błędy obliczeń w takich symulacjach narastają wykładniczo. Właśnie
by musiał być model taki jak mówisz, coś co prawie jest neuronem.

> Mogą powstać w jakimś procesie, mogą być generowane przez inne algorytmy
> i dobierane według jakichś tam kryteriów. Żeby nie szukać daleko, masz
> obecnie na przykład takie programy jak generatory parserów, które
> generują kod znacznie trudniejszy do zrozumienia dla człowieka niż
> wejściowa gramatyka.
Czyli uważasz że uda się zbudować narzędzia które zbudują sztuczną
inteligencję. Nie przeczę, może tak. Bez zaawansowanych narzędzi nie
uda się na pewno, już się nie udało, a narzędzia ludzkość ma najlepsze
w swojej historii.

> Sorki, ale nie będę wyjaśniać co to jest myślenie magiczne. Jeśli chcesz
> [...]
> który jest irracjonalny.
Nikomu dotąd się nie udało storzenie sztucznej inteligencji. Irracjonalne
przykłady myślenia można było zaobserwować w przeszłości, gdy myślano że to
jest możliwe. Moje wnioskowanie jest poprate statystyką, nie jest irracjonalne.
Nie udała się żadna próba to wnioskuję że mamy błędy w założeniach. Może
siedzibą inteligencji w ogóle nie jest mózg?

> "Implementacja algorytmu" zwykle rozumiana jest jako program w pewnym
> [...]
> "algorytm" na przykład "bubble sort" i ogromną rozmaitość ciagów symboli
Przy rozważaniach o sztucznej inteligencji czasami obawiam się określenia
"abstrakcyjny algorytm". Załóżmy że siedzibą inteligencji jest mózg, on
jest odpowiedzialny za tworzenie algorytmów. Więc mózg jest maszyną, a algorytm
wynikiem jej działania. Żaden algortym w takim ujęciu nie jest abstrakcyjny.
Algorytmy są konkretnymi produktami mózgu, są też zwykłymi ciągami symboli.
Różne ciągi symboli albo realizują dokładnie to samo, albo to samo z pewnym
prawdopodobieństwem, albo coś zupełnie innego. Jeśli siedzibą inteligencji
jest mózg, to jesteśmy ograniczeni jego możliwościami. Nie znamy natury tych
ograniczeń. Algortym zakodowany w mózgu ma realizować naturalną inteligencję.
Zakodowany w komputerze bubble sort ma realizować sortowanie. Bubble sort nie
może opracować quick sort. Program do gry w szachy nie może zagrać w warcaby
choć gra w szachy to trudniejsze zadanie. Tyczy się to wszystkicg algorytmów i
mechanizmów. Każdy algorytm może realizować określony zbiór zadań i ani jednego
więcej. Inteligencja naturalna może być takim najzwyklejszym ciągiem instrukcji
który nigdy nie opracuje inteligencji sztucznej, ani narzędzi które ją opracują.

> będących jego "implementacjami" w różnych językach programowania. Dla
> nas z punktu widzenia pytania "czy istnieje/może istnieć
> algorytm/program/maszyna licząca" jest to rozróżnienie absolutnie
> nieistotne:
Też nie widzę (przynajmniej w tej chwili) aby to było istotne.

> dla każdego algorytmu istnieje program realizujący ten
> [...]
> sobie to wszystko nazwać "algorytmem".
Nie protestuję, możemy. De facto niepokoją mnie trochę modele obliczeń
których jeszcze niepoznaliśmy, albo których ze względu na nasze
ograniczenia w ogóle nie będziemy mogli poznać.

> Osobną kwestią jest możliwość realizacji tych obliczeń w fizycznej
> [...]
> zasymulować czegokolwiek, ale nawet policzyć 2+2.
Mam obawy takie same jak w przypadku abstrakcyjnych algorytmów.
Albo dzielimy świat na duchowy(teoretyczny) i fizyczny(praktyczny), albo
nie dzielimy. Przy założeniu że mózg jest tylko kawałkiem białka,
każdy taki podział trzeba wykluczyć. Wyniki pochodzą albo z programu który
wykonał się w mózgu albo poza mózgiem - i tyle. Nie ma żadnych teoretycznych
wyników. Nie ma też żadnych przesłanek co do tego które wyniki
są poprawne. Jedne wyniki mogą być bardziej przydatne od drugich, ale
poprawne bądź niepoprawne w takim ujęciu nie mogą być. Zwykle bardziej
przydatne są te które są bardziej podobne do modelowanego zjawiska.
Albo kiedyś jakiś mózg wygeneruje ciąg symboli który będzie się zachowywał
podobnie do niego samego, albo nigdy nie zdoła wygenerować - w takim
ujęciu nie ma żadnej magii, teorii, abstrakcyjności, duchowości, czy
czego tam jeszcze.

> > Algorytm musi dobrze modelować dane zjawisko, a implementacja dokładnie i
> > szybko realizować algorytm. Aby jedno i drugie było możliwe musi być
> > jakieś podobieństwo do modelowanego zjawiska.
>
> "Jakieś podobieństwo" masz już w tym, że algorytm jest podobny do
> zjawiska w tym, że je modeluje, program jest podobny do algorytmu w tym,
> że go implementuje, a dany komputer jest podobny do programu w tym, że
> go realizuje. Podobieństwo obwodów komputera do kisielu, czy co tam
> modelujesz, jest kompletnie nieistotne.
Nie zgadzam się. Być może da się skonstruować komputer o obwodach
bardziej podobnych do kisielu i symulacja będzie szybsza,
dokładniejsza, tańsza, itd. Tak samo może być w przypadku
sztucznej inteligencji. Może da się skonstruować stosunkowo
proste urządzenie o zachowaniach inteligentnych, a fizyczna
realizacja równoważnej MT wymagałaby kosmicznych nakładów.



--
Wysłano z serwisu Usenet w portalu Gazeta.pl -> http://www.gazeta.pl/usenet/

do góry

Użytkownik "Roman W" <b...@g...pl> napisał:

> W dodatku niektorzy ludzie w korporacjach maja wrecz wisceralna niechec do
zaleznosci zewnetrznych

Cecha z reguly dobra/pozadana (a najczesciej wymuszona przez bezwzgledna Pania
Rzeczywistosc).
Zaczyna szkodzic dopiero wtedy gdy przybiera formy niemerytoryczne/karykaturalne (a
bo tak!).

> - spotkalem czlowieka, ktory uwazal ze Boost to zbyteczna zaleznosc.

To niekiedy swieta prawda (vide boost on Sparc Solaris).
Zwlaszcza gdy sie programuje _naprawde_, a nie tylko niedzielnie.

AK

do góry