С помощью Цеттеля делается в основном калейдоскопический коллаж. Содержательно он не сильно отличается от результата работы нейросети. Скоро вместо журналиста можно будет запустить приложение и результат будет быстрее и дешевле. )
Основное ограничение нейросети пока - факты и отсутствие знаний о собственных границах знаний. Нейросеть при ответе на вопрос о президенте Америки в 1624 году назовёт имя английского короля, и она не сможет корректно ответить об американском президенте в 500 году до н.э.
Основное ограничение нейросетей уяснено еще 80 лет назад - они могут распознавать только регулярные события сложности, зависящей от их (сетей) размера. Т.е. заведомо уступают Машине Тьюринга.
Это не имеет никакого значения. Человек проигрывает нейросети в шахматы и го, а также принципиально с большим трудом решает задачу определения пространственной структуры белка, которую нейросетка тоже быстро и успешно решает.
Человеку нужно учиться осваивать новый инструмент и двигаться дальше.
Именно из-за успехов. Эксперименты показали, что хорошая машина вполне заменяет среднего управленца. Поэтому был прекращен Чилийский эксперимент (вместе со всем Чили). Поэтому перестали печатать Амосова. Постепенно свернуты работы над машинами пятого поколения.
Ну, если читаете правильно (например, на моем форуме), что должны заметить, что на тех мечтах мы и остановились. Точнее, нам объяснили, что мы слишком многого хотели.
Сильно сомневаюсь. Не читал, не слышал и не знаю ни одного кейса. Скорее наоборот. Машина может хранить неимоверный объем, но понять, ей пока не дано. Об этом, кстати пишет и Дойч в СЕЗОН 9. Структура Реальности | Дэвид Дойч
В разделе Тайное знание программирования (смотреть Каталог!) я попытался отследить идеи, приведшие к созданию “думающих машин”. И там можно, например, видеть, что между 80-м и 90-м “губу закатали”.
Да-да! Именно так нам и положено думать после “закрытия кибернетики”. Но, во-первых, машина может не только хранить, а, во-вторых, понимать не обязательно…
Вы немножко времена путаете. Кибернетику запрещали несколько раньше. Но даже несмотря на запреты наша кибернетика обеспечивала решение задач. В 70е и 80е ее вполне хорошо преподавали в ВУЗах.
Но кибернетика - это немножко примитивный уровень. Вот ИИ 70е и 80е годы переживал спад интереса (зиму ИИ) и активизировался только в этом веке.
Самый зримый успех кибернетики конца 50х - сбитый летчик Пауэрс.
Ага. В 80е распознавание речи и распознавание образов было только в мечтах. Сегодня Сири, Алиса и еще куча других помощниц вполне успешно решают свои задачи. Смартфоны включаются по отпечатку пальца или облику хозяина - а это распознавание образов. Все активно развивается сегодня.
А машину и не учат понимать. )) ИИ пробует соответствовать тесту Тьюринга, который не подразумевает понимания, а подразумевает внешнюю имитацию.
Хуже того, человек тоже не всегда способен понимать. Да и понятие “понимания” у нейрофизиологов несет сюрпризы незнакомым с ним.
Извините, но все, что Вы тут написали - как раз следствие того закрытия 70-х. Вам просто объяснили, что “все было неправильно”. Но, если Вы всерьез начнете копать, узнаете много интересного, например, что речь начали распознавать еще в 30-е…
Интересно, насколько это серьезные и масштабные запросы.
Например, я занимаюсь технической документацией и вполне мог бы переключиться на фуллтайм заметковедение в интересной предметной области
Пара тройка человек. Выстраивают свою систему, мы читаем вместе книгу и составляем заметки, по пути учимся менять формат мышления и привычные подходы к обдумыванию.
Конспектируем все в виде аутлайна, с кем-то делаем это на английском. Один вообще с Австралии, занимается маркетингом для ресторанов.
Я бы не смогла бы, наверное. Тут нужен очень высокий уровень интереса к человеку и эмпатии: нужно понять, какие у человека цели и ограничения, способ работы с информацией, сильные и слабые стороны и т.д. А люди, в которых мне интересно было бы так разбираться, как правило в помощи с ведением заметок не нуждаются.
Для меня вообще профессия учителя или ментора кажется очень сложной - мне обычно встречаются люди, которых учить - только портить или, наоборот, учить бесполезно
ЮРИЙ КОЗЛОВ. БЛИЖНИЙ КРУГ. ВОЗДУШНЫЙ ЗАМОК
Это тоже была своего рода игра, но игра особенная. Из непонимания, незнания, из механического прочтения рождалось некое подобие знания, его мимолетное зеркальное отображение, ибо так горда была молодая душа и так впечатлителен молодой мозг, так жаждали они насыщения, что были готовы питаться чем угодно, в том числе самыми недоступными книгами. В кажущейся недоступности материала, в плавании по книжному морю, следовательно, и заключалась игра, когда среди застилающих горизонт волн незнания вдруг вставали дивные острова с воздушными замками, вознаграждавшие Андрея за долгий труд. В такие минуты ему казалось: одно какое-то изречение, одна выхваченная из контекста мысль дают волшебный ключ к пониманию всего; казалось, горькая стариковская мудрость как бы пронизывает, и было даже не по себе: как жить с этой мудростью, как смотреть на людей, когда ты все про них знаешь… Незаконнорожденной сестрой знания было иное. Повторяя знание внешне, совершенно искажало его суть. Не улучшить мир трудом призывало, а возвысить, противопоставить всему на свете собственную слабую душу. Чтение, таким образом, отнюдь не являлось для Андрея средством познания. Не работы для души искал он в чтении, но наслаждения. А может ли из наслаждения родиться истинное знание? Нет, только иное!
