Абсолютно прав Сергей Савельев: Вычислительная машина это тот же железный Феликс в электронном исполнении
Опубликовано День ТВ на YouTube 29.10.2019
Доктор биологических наук, профессор Сергей Савельев о том, чем является и чем не является искусственный интеллект. Почему рынок компьютерных технологий не растёт. Как работает мозг, а как компьютер. Что происходит с человеком, который полагается на гаджеты.
Путин подписал приказ о развитии искусственного интеллекта до 2030 года. В декабре правительство России должно разработать программу до 2030 года.
posmotriach
Понты. Весь мир спокойно и планомерно занимается изучением мозга. Денег закачивается немерено, результаты вполне впечатляющие.
Ровно так же спокойно и планомерно создавали атомную бомбу и готовили полёты в космос.
Выступления профессионала уже похожи на заклинания умельцев из гаража о близком изобретении «вундервафли». Проходили, помним чем кончилось. Жаль, конечно, но увы…
Плеханов Егор
Посмотрел пока первые 7 минут, лицо уже пробито фейспалмом, сидят два человека обсуждают тему в которой вообще ничего не понимают, начиная с самого простого понятия искусственного интеллекта.
Час наверное смотрел до 20 минуты, это просто пипец настолько не понимать о чем ты говоришь и с видом эксперта нести такую лютую пургу, буквально через слово. с видом эксперта. Если раньше еще сомневался в критике Савельева, биология не моя тема, то тут все сомнения развеялись. Можно было бы допустить что професор добросовестно заблуждается и просто не в курсе, но сейчас нейросетки в тренде и настолько на слуху и почти в каждом смартфоне, что даже не интересующийся человек что-нибудь да слышал. Такую чушь случайно и по незнания пороть нельзя тут готовится надо.
Смотрим дальше.
Думал что Савельев в последние 10 минут уже не сможет меня удивить, ибо он достиг такого дна, что марсианская впадина просто мелкая лужа, но тут снизу постучали.
Так профессор катил бочку на смартфоны, типа от них тупеют; вот интересно, если ты книгу читаешь ты тупешь или нет? А если ты книгу читаешь в смартфоне однозначна тупеешь. Но если ты в смартфоне в игрушки играешь то точно тупеешь! Но как оказалось нет, огромное количество исследований доказало что игры наоборот способствую развитию разных участков мозга, причем разные игры по разному, так у любителей экшена повышается скорость реакции, они быстрей принимают решения и лучше различают цвета. Даже самые примитивные игры на смартфонах, и те показывали положительные улучшения и это логично, потому как сам процесс игры подразумевает включение мозга. И эти исследования по идее входят в область его компетенции, но профессор демонстрирует уровень компетентности бабушки которая компьютера не видела, но точно знает что от него тупеют.
Ну и вишенка на огромном торте из шарлатанства и невежества. Это про чистку информации в интернете! Даже тривиальную, не говоря уже про серьезную, а пример можно такой чистки хотя бы тривиальной? Просто есть правило, все что попало в интернет остается там навсегда, огромный ряд примеров когда корпорации и правительства пытаются удалить утечки из интернета, а интернет сообщество ехидно смеется над этими наивными. На таких сливах бывают десятки а то и сотни лямов теряют, и если Савельев поделится секретом чистки информации, сможет спокойно несколько десятков а то и сотен лямов долларов заработать, он же положительно к зарабатыванию относится, а тут у него такой туз в рукаве.
И. С.
Не очень понятно понимает ли уважаемый Сергей Вячеславович, что нервная система, в том числе центральная и компьютер устроены прямо противоположно. В компьютере постоянна структура (как собрали), содержание, процессы внутри всё время разные, в нервной системе содержание, процессы в каждом нейроне абсолютно одинаковы, структура ежедневно (еженощно) меняется, дендриты прирастают, образуются (и исчезают) новые синаптические связи.
Можно ли сделать искусственный нейрон и их сеть? Сложно, но можно. Вопрос зачем? Её невозможно запрограммировать. Создать альтернативную жизнь? Польза сомнительна. Опасность очевидна.
Думаю лучше заняться, скажем, разработкой бильярдного шара, из которого волосы растут. Вполне можно сделать, если привлечь треть бюджета страны и весь оставшийся научный потенциал. Главное убедить всех, что им это очень нужно и обеспечит небывалый прорыв в чем-нибудь.
Alexander Zorin
Вы позволите контр-ремарку от одного из тех «кому кажется, что он научился тыркать пальцем на Python’е»?
Вы неправильно интерпретируете термин «искусственный интеллект», и только это даёт пространство для подобных рассуждений. Для нас искусственный интеллект — это техническая система. Создаваемая и администрируемая, разумеется, человеком. Решающая чётко поставленную узкую техническую задачу. И термин «нейронные сети», относящийся к машинному обучению, тоже не надо воспринимать буквально. Кстати, машинное обучение в варианте «без учителя» прекрасно используется намного больше, чем в 1% случаев.
Успехи в создании искусственного интеллекта сделаны колоссальные, и за разработкой подобных систем будущее. Необыгрываемый AlphaZero, безаварийный Waymo Driver, смертоносный Corax и выполняющий сложнейшие хирургические операции Da Vinci Surgical System — лишь небольшой перечень наиболее известных уже существующих систем искусственного интеллекта. Да, и автомобильные навигаторы работают великолепно.
Смешки над непроизводительностью немцев и дороговизне исследовательских проектов в странах с намного более высоким, чем 50-е, местом в рейтинге стран по ВВП на душу населения я оставлю без комментария.
Вафельное Полотенце
О каких 2% идёт речь? Худо бедно, но прогресс идёт вперёд. Сейчас вышли новая архитектура процессоров АМД – даёт прирост 15% производительности на ядро. Количество ядер увеличивается с каждым годом. Если пару лет назад можно было купить 4х ядерный процессор с современной архитектурой – тот же интел, то сейчасза эти же деньги можно купить 8 или 12 ядер с современной архитектурой.
Да был застой года эдак с 2014 – когда не было конкуренции и amd нечего было противопоставить интелу. Но сейчас с приходом конкуренции рост производительности набирает обороты. Новые архитектуры процессоров, основанные на чиплетной компоновке.
Всё идет не к увеличению производительности одного ядра, а всё идёт медленно но верно к бОльшей многоядерности. Чтобы софт мог использовать без костылей полноценно все ядра процессора. Всё зависит от программистов – когда они будут делать новый софт, который будет вытеснять предыдущий софт. Когда будут вводиться оптимизации под новые инструкции процессора и бОльшее количество ядер и новую архитектуру.
Но глобально, то конечно – нету такого прироста как в 90е или даже нулевые.
Юрий Прокопчук
Да у нас всегда промышленное программирование было колхозным. Разбивали общую тему на делянки, назначались бригадиры – тяпки в руки и погнали. Когда я впервой столкнулся с программированием процесса вычисления информационных задач, задач маневрирования и прочих необходимых для кораблевождения, то меня удивила шаблонность методов подхода. Не вникая в целесообразность, просто ставились циклические операции с набором логических переходов, привязанных к временным циклам.
Абсолютно прав Сергей Савельев. Вычислительная машина это тот же железный Феликс в электронном исполнении. И помню как я ржал до упаду, когда посмотрел какой-то американский фильм, где Бортовой ЭВМ АПЛ взял на себя управление и хотел повоевать. И что удивительно, ЭВМ на тактовой частоте >1MHz, OЗУ = 2К, ДЗУ = 64К позволяли решать огромный перечень задач, получая почти мгновенный результат. А сейчас процессор i7 – 8 Пц с частотой 3800 МГц х64, ОЗУ = 16 Гб, ДЗУ = 1,5 Тб, а вроде особой шустрости и не заметно. Не заметно потому, что ПО так же раздуто неимоверно. Раньше принцип программирования был совершенно другим.
Anatol Sevashko
Наивные дети говорят Савельеву: "Мы можем это запрограммировать". Савельев улыбается в усы, и он банально прав, но затем он тянется к бороде за волшебным волоском и заявляет – я могу запрограммировать хоть что-то, но для начала я должен создать компьютер, работающий на иных принципах.
После чего приходит время улыбнуться мне. Из чего создавать собираетесь? Вы можете уходить все дальше и дальше от языков высокого уровня на все более низкие уровни. Вы дойдете до фундамента науки – до базовых законов (логического) мышления – других у вас нет, человечество их не создало пока еще.
Другие ученые исследовали базу науки и доказали неразрешимую ущербность методологии науки в ее текущей форме.
На шаг два неразрешимость приводит к неизбежной ошибочности, на шаг три неизбежная ошибочность науки в ее текущей форме приравнивается к соответствующим неизбежным свойствам самоей природы. Это не мы такие тупые – это природа работает именно так.
А раз природа генерирует ошибки, то на очередной счет – на три-пятнадцать – общество уже бац – и состоит из ошибок природы – меньшинств. Если реальность опровергает теорию, то мы ж творцы – мы построим новую реальность. Это не мы тупые – посмотрите на реальность. А что мы вам говорили?
Вопрос не в критике. С критическим анализом как раз таки вопросов нет. Ученые дошли от языков программирования верхних уровней до самых основ парадигмы научного мышления и поставили окончательный диагноз этим основам. Вопрос в синтезе. Можем ли мы синтезировать новую науку? Да так, чтобы не отрицать, но расширить текущую, она ж о фактах. Факты к формализации не приводят. Доказано. Где взять формализацию – обобщение? Через модель мозга? Для начала вы создаете модель на языке науки, ущербность которого доказана. Во вторых, модель мозга повторить невозможно – слишком сложная структура и принципы ее работы.
Доказываете обман под маркой брэнда "Искусственный Интеллект"? Согласен и поддерживаю. Профанация науки наносит ей существенный ущерб. Использование таких принципов для регулирования обществом недопустимо.
Вопрос не в этом. С этим апофеозом апофеоза понятно – дурь в квадрате. Но что делать с самоей наукой? Альтернативы науке нет. Нужно строить новую.
Татьяна Мануковская
Блестящая программа: труднейшая тема современности, на которой "подвис" Кремль, разбирается так просто и внятно, что хочется выразить глубокую благодарность команде День ТВ! Примеры, приводимые профессором, отличаются таким сарказмом и юмором, что воспринимаются даже самым ленивым мозгом на ура.
Особенно поражает мысль о противоположности принципа действия компа и мозга. В первый надо заложить программу (матрицу), которая должна предусмотреть буквально все варианты развития событий и реакции на них.
Мозг действует противоположно, на физическом уровне: 400 миллиардов синопсисов, образующихся ежедневно нашими 150 миллиардами нейронов, реагируют немедленно, на физическом уровне, зачастую непредсказуемо и случайным образом. Это и есть принцип морфогенеза, который невозможно заложить ни в какой, даже квантовый компьютер. мозг не суммирует информацию, он её кодирует триллионами способов – и человечество до сих пор не понимает, как это происходит.
Lidiyar Modest
Что Савельев понимает в программном обеспечении? Майкрософт работает на «и-или дереве» – это логические связи, которые никто не отменял. А Макинтош работает на погружении программного продукта в среду. У Макинтоша изначально программирование интеллектуальное. У Майкрософта – умное. Два Начала определяют Эволюцию. Сам Савельев состоит из одного Начала. Женского Начала у него проявленного нет.
Поэтому Майкрософт намного умнее так называемого профессора. Этот профессор мог бы знать, что интеллект состоит из нарабатываемых нейросетей. Это он знает. Кто ими управляет? Либо жена, либо темные. Других вариантов нет. Женщина создаёт гормоны для Мужчины. Это гормоны становятся нейромедиаторами в синапсах. Проблема не в нейросетях. Проблема в синапсах. Холостые мужчины через синапсы получают однозначно внешнее управление. Что и имеет профессор. А с искусственным интеллектом – это как с телевизором: либо ты его имеешь(управляешь), либо он тебя имеет по полной программе.
Аналогично с компом, с соцсетями и даже с радио. Все, кто ходит с наушниками, тех неплохо имеют. Савельев никогда не говорит, что мозг – это системное взаимодействие нейронов и гормонов. У него нет гормонов, вот он про них и не говорит. Поэтому все рассуждения Савельева сводятся к вырожденному варианту – одни нейроны.
Математик идёт и видит афишу «Сегодня состоится концерт ка-мерной музыки». очень интересно, и пошёл. Сидел, слушал, слушал, потом стукнул себя по лбу: понял, тривиальный случай К=3.
Вот у профессора К=1. Поэтому ему ни искусственный интеллект, ни программирование понимать нечем. Он работает не на знании, а на информации, которые ему поставляют СМИ. Сам он ничего не знает. Зато имеет суждение.
Сергей Горлов
Что заставляет нашего дорогого профессора применять давно замусоленный термин "нейристор" непонятно. Если это маскировка некоего прорыва, то ладно… Но… раз речь идёт о круглом черве? С интеллектом? Ой.
Ещё раз повторю (тому, кто с первого раза не просёк) – задача решена уже довольно давно! Машина заработала и была продемонстрирована в апреле 2001 года (в лаборатории на площадке Института Гриппа, на Аптекарском острове в СПБ, так получилось). Конечно, тогда она "жила" в оперативной памяти ПК, и при сбросе питания "умирала бесследно". Ныне и теория, и практика этой Системы почти вылизана и доведена до мелкосерийного производства (даже печатные платы научились под неё делать). Только, кто ж допустит профессора в святая святых, ему ж палец в рот положи, и он, ха, тут же миллиардером станет?!. Пусть болтает, колышет воздух про нейристоры сименсам – нам от этих глупостей ни тепло, ни холодно: =(и пусть дальше даром верит, что ИИ нет, только нам лапши не надо, Христом просим…
PS: там математика (логика и топология) конечно вся своя. Не говоря об идеологии… Просто, макетировать, эмулировать эту "зверушку" можно хоть на виртуале двоичных компьютеров, хоть на китайских микросхемах – не принципиально – всё работает как часы. И даже может сохраняться/делиться наработанной памятью через флешки бесконечно.
NeocortexLab
Устранение связей и синтез новых между нейронами напоминает очень лайтовый процесс решения задач методом "генетический алгоритм", то есть подгонкой под результат по сути. Суть его в том, что берётся система с N параметров и перебором разных значений параметров находится наилучшее или соотв. заданию комбинация этих параметров. Это часто быстрее, чем пытаться аналитически вникнуть в связь между параметрами и т.д.Этим же занимаются и алгоритмические сети, которые называют "нейронными". По сути это очень сильно избыточные логические схемы в которых методом подгонки под результат ("обратным распространением ошибки") создаёт сеть алгоритмов так, чтобы она выдавала приемлемый результат.
|
33м:55с
Дата: 31.10.19 09:42 (Прочтено: 1621) Copyright © ПравдаИнформ Все права защищены.
|