The OpenNET Project / Index page

[ новости /+++ | форум | теги | ]



Вариант для распечатки  
Пред. тема | След. тема 
Форум Разговоры, обсуждение новостей
Режим отображения отдельной подветви беседы [ Отслеживать ]

Оглавление

Техника атаки на системы, использующие алгоритмы машинного о..., opennews (??), 28-Авг-17, (0) [смотреть все]

Сообщения [Сортировка по времени | RSS]


44. "Техника атаки на системы, использующие алгоритмы машинного о..."  +/
Сообщение от Orduemail (ok), 28-Авг-17, 11:03 
>> Ха-ха. Я долго думал как объяснить всем этим последователями Пути Глубокого Научения,
>> что они ничего не понимают в ИИ.
> Прелесть ИИ в том что понимания и не требуется. В природе нейросети
> вообще самозапустились.

Процессору тоже понимание не требуется. Вон миллиарды хомячков вполне в состоянии включить компьютер или смартфон, и ничего.

Ответить | Правка | К родителю #24 | Наверх | Cообщить модератору

50. "Техника атаки на системы, использующие алгоритмы машинного о..."  +/
Сообщение от Аноним (-), 28-Авг-17, 11:29 
> Процессору тоже понимание не требуется. Вон миллиарды хомячков вполне в состоянии включить компьютер или смартфон, и ничего.

1) А что, обязательно надо понимать, чтоб пользоваться? Ты же не понимаешь, как во всех деталях происходит пищеварение. Но уже 14-ый год подряд спокойно пользуешься этими механизмами.

2) Для разработки процессора понимание требуется. Для разработки модели, построенной на искуственных нейросетях, точного понимания того, где какие весы в связях между конкретными нейронами, не требуется.

Ответить | Правка | Наверх | Cообщить модератору

70. "Техника атаки на системы, использующие алгоритмы машинного о..."  +1 +/
Сообщение от Orduemail (ok), 28-Авг-17, 12:36 
>> Процессору тоже понимание не требуется. Вон миллиарды хомячков вполне в состоянии включить компьютер или смартфон, и ничего.
> 1) А что, обязательно надо понимать, чтоб пользоваться?

Не обязательно, я же сказал выше об этом. Зачем ты переспрашиваешь?

> 2) Для разработки процессора понимание требуется. Для разработки модели, построенной на
> искуственных нейросетях, точного понимания того, где какие весы в связях между
> конкретными нейронами, не требуется.

Да, и это хорошо. Хомячки не понимают работу процессора, но он хотя бы разрабатывается теми, кто понимает. И это позволяет иметь разработчикам софта иметь столь глубокое понимание процессора, какое им требуется. Некоторым, по крайней мере.

ИИ -- это не первый случай, когда люди делают что-то, не понимая того, что они делают. И как показывает история, до тех пор, пока понимание не придёт, эти разработчики будут тыкаться как слепые котята. В этом нет ничего необычного. Классический пример -- это создание самолётов. Тыкались ведь как слепые котята, пока братья Райт не создали аэродинамику. Но больше всего меня вымораживает то, что эти слепые котята не могут осознать своей слепоты. То есть ладно котята, они тупые, им положено. Но последователи Пути Глубокого Научения? Иногда даже складывается ощущение, что им так хочется создать ИИ чтобы компенсировать нехватку естественного.

Ответить | Правка | Наверх | Cообщить модератору

98. "Техника атаки на системы, использующие алгоритмы машинного о..."  +3 +/
Сообщение от _ (??), 28-Авг-17, 16:47 
>пока братья Райт не создали аэродинамику

Это - в бронзу!
Давай больше перлофф, народу надо ржать по понедельникам, а то тяжко :)

Ответить | Правка | Наверх | Cообщить модератору

100. "Техника атаки на системы, использующие алгоритмы машинного о..."  +/
Сообщение от Orduemail (ok), 28-Авг-17, 17:02 
>>пока братья Райт не создали аэродинамику
> Это - в бронзу!
> Давай больше перлофф, народу надо ржать по понедельникам, а то тяжко :)

Объяснишь юмор?

Ответить | Правка | Наверх | Cообщить модератору

138. "Техника атаки на системы, использующие алгоритмы машинного о..."  –1 +/
Сообщение от ЫЫ (?), 29-Авг-17, 09:34 
http://taviak.ru/distance/Materials/162105/uchebnyye%20...

"
Основоположниками аэродинамики считают членов Российской Академии наук Леонарда Эйлера (1707 ...1783 гг) и Даниила Бернулли (1700... 1782гг).
"

А Райт... ну.. если не знать ничего по предмету кроме братьев Райт - то они может не только  аэродинамику создали... а и квашеную тематику пивных дрожжей...

Ответить | Правка | Наверх | Cообщить модератору

142. "Техника атаки на системы, использующие алгоритмы машинного о..."  +1 +/
Сообщение от Orduemail (ok), 29-Авг-17, 10:50 
> http://taviak.ru/distance/Materials/162105/uchebnyye%20...
> "
> Основоположниками аэродинамики считают членов Российской Академии наук Леонарда Эйлера
> (1707 ...1783 гг) и Даниила Бернулли (1700... 1782гг).
> "

Ой, ну давайте перефразируем, если вам так важен русский приоритет. "Братья Райт первыми нашли способ использовать аэродинамику для исследования самолёта". Ну или что-нибудь в этом роде. Только с этими перефразированиями есть две проблемы: во-первых очень долго и муторно сочинять тексты, которые излагают мысли с математической точностью, во-вторых, читатель заснёт на второй странице.

Есть и ещё одна проблема. Тот кто не хочет понять, о чём идёт речь, тот кто просто хочет спорить, всё равно не поймёт и будет спорить. Так какой смысл во всех этих формулировках?

> А Райт... ну.. если не знать ничего по предмету кроме братьев Райт
> - то они может не только  аэродинамику создали... а и
> квашеную тематику пивных дрожжей...

Они варили пиво?

Ответить | Правка | Наверх | Cообщить модератору

144. "Техника атаки на системы, использующие алгоритмы машинного о..."  –1 +/
Сообщение от ЫЫ (?), 29-Авг-17, 10:55 
"Братья Райт первыми нашли способ использовать аэродинамику для исследования самолёта"

И опять бронза :)

"
Первые в мире аэродинамические трубы были построены 1871 году членом Совета Королевского авиационного общества Великобритании Фрэнсисом Гербертом Уэнхемом (Francis Herbert Wenham) и русским военным инженером В. А. Пашкевичем[2][3]. Уэнхем использовал свою аэродинамическую трубу для исследований несущих свойств крыла[4], тогда как труба Пашкевича предназначалась для определения аэродинамических характеристик артиллерийских снарядов[3].

В 1897 году К. Э. Циолковский построил прототип аэродинамической трубы собственной конструкции, использовав поток воздуха на выходе из центробежного вентилятора, и впервые в России применил этот агрегат для изучения эффектов, проявляющихся при обтекании твёрдых тел (самолётов, автомобилей, ракет) воздушным потоком.

Под руководством Н. Е. Жуковского при механическом кабинете Московского университета в 1902 году была сооружена аэродинамическая труба, в которой осевым вентилятором создавался воздушный поток со скоростью до 9 м/с.
"

И все это задолго до братьев Райт...

Ответить | Правка | Наверх | Cообщить модератору

145. "Техника атаки на системы, использующие алгоритмы машинного о..."  +/
Сообщение от Orduemail (ok), 29-Авг-17, 10:57 
> И все это задолго до братьев Райт...

Окей. Я согласен. Давайте теперь вернёмся ближе к теме. Из этого мы делаем вывод, что аэродинамика не нужна для создания самолёта? Или что успех братьев Райт базируется не на использовании аэродинамики? Или какой мы вывод из этого делаем?

Ответить | Правка | Наверх | Cообщить модератору

147. "Техника атаки на системы, использующие алгоритмы машинного о..."  –1 +/
Сообщение от ЫЫ (?), 29-Авг-17, 10:59 
>> И все это задолго до братьев Райт...
> Окей. Я согласен. Давайте теперь вернёмся ближе к теме. Из этого мы
> делаем вывод, что аэродинамика не нужна для создания самолёта? Или что
> успех братьев Райт базируется не на использовании аэродинамики? Или какой мы
> вывод из этого делаем?

Вывод такой: Надо лучше учить матчасть.

Ответить | Правка | Наверх | Cообщить модератору

148. "Техника атаки на системы, использующие алгоритмы машинного о..."  +1 +/
Сообщение от Orduemail (ok), 29-Авг-17, 11:07 
> Вывод такой: Надо лучше учить матчасть.

То есть по сути разгвора тебе сказать совершенно нечего? Я так и думал. Ну иди учи матчасть тогда.

Ответить | Правка | Наверх | Cообщить модератору

149. "Техника атаки на системы, использующие алгоритмы машинного о..."  +/
Сообщение от ЫЫ (?), 29-Авг-17, 11:26 
Это выпендреж такой? ты спросил в чем юмор.И почему твои слова надо в бронзу.
Это и есть суть нашего с тобой разговора.
По сути разговора - ты получил развернутый ответ. Ты что то хочешь еще?

Или ты какую-то иную суть разговора узрел?

Ответить | Правка | К родителю #148 | Наверх | Cообщить модератору

153. "Техника атаки на системы, использующие алгоритмы машинного о..."  +1 +/
Сообщение от Orduemail (ok), 29-Авг-17, 12:49 
> Это выпендреж такой? ты спросил в чем юмор.И почему твои слова надо
> в бронзу.
> Это и есть суть нашего с тобой разговора.

Вообще-то нет. Это оффтоп. Каждый раз, когда ты берёшь аналогию или пример оппонента, начинаешь спорить с ними, и не находишь в себе сил вырулить обратно к основной теме обсуждения -- это значит что ты утонул либо в оффтопе, либо в демагогии, либо и в обоих.

> По сути разговора - ты получил развернутый ответ. Ты что то хочешь
> еще?

Получил. Просто я надеялся на что-нибудь более интересное. Не обращай внимания.


Ответить | Правка | К родителю #149 | Наверх | Cообщить модератору

146. "Техника атаки на системы, использующие алгоритмы машинного о..."  –1 +/
Сообщение от ЫЫ (?), 29-Авг-17, 10:58 
>> А Райт... ну.. если не знать ничего по предмету кроме братьев Райт
>> - то они может не только  аэродинамику создали... а и
>> квашеную тематику пивных дрожжей...
> Они варили пиво?

Я этого не знаю..Это была аллюзия на Футураму.... Но братья Райт не были первыми в том, в чем  заслугу Вы им приписываете...ни в каких смыслах...

Прочитайте все таки что они в самом деле сделали первыми (да и то..условно...условно)


Ответить | Правка | К родителю #142 | Наверх | Cообщить модератору

116. "Техника атаки на системы, использующие алгоритмы машинного о..."  –1 +/
Сообщение от Аноним (-), 28-Авг-17, 23:19 
Знает ли птица про аэродинамику? В природе есть более одного способа получить результат. И даже инженеры считают многие конструкции по упрощенным эмпирическим приближениям. Потому что полная точная модель может быть очень сложной или нерешаемой.

А тут инженеры то же самое сделали с AI. Собственно ученые и подкачали - теории описывающей работу AI мало. Птицы в природе полетели без знаний в аэродинамике.

Ответить | Правка | К родителю #70 | Наверх | Cообщить модератору

126. "Техника атаки на системы, использующие алгоритмы машинного о..."  +/
Сообщение от Orduemail (ok), 29-Авг-17, 00:39 
> Знает ли птица про аэродинамику? В природе есть более одного способа получить
> результат.

И что? У человека ещё больше способов получать результат, чем у природы. И создание теории -- это один из таких способов, которыми не владеет природа.

> И даже инженеры считают многие конструкции по упрощенным эмпирическим приближениям.

Кто сказал, что аэродинамика точная? Те же братья Райт, как я понимаю, не столько считали -- у них не было суперкомпьютеров для решения дифур, -- сколько моделировали в реале, в аэродинамической трубе. Аэродинамика -- это знания о том, как газ обтекают твёрдые тела, и методы изучения этого обтекания. В том числе и упрощённые эмпирические способы.

> Потому что полная точная модель может быть очень сложной или нерешаемой.

Не существует такого понятия, как "полная точная модель". Модель по определению неточна и не полна. Если мы создадим точную карту местности, то эта карта будет в масштабе 1:1 и она будет содержать такое количество деталей, что единственным способом представить такое количество информации будет создание точной копии. Что, кстати, совершенно неизвестно как сделать в силу квантовой неопределённости. Но даже если и сделать, это будет совершенно непрактично.

Люди создают модели для того, чтобы выкинуть из рассмотрения то, что не важно для решения данной конкретной задачи. Чтобы ненужные данные под ногами не болтались.

> А тут инженеры то же самое сделали с AI. Собственно ученые и
> подкачали - теории описывающей работу AI мало.

Во-во. Поэтому я и говорю, что до решения проблемы AI ещё пахать и пахать. Deep-learning не повод считать, что мы уже на пороге.

В новости приведён пример демонстрирующий границы понимания. Я могу привести другой. http://www.evolvingai.org/fooling
Самым честным образом обученная нейронная сеть подвержена иллюзиям, но каким именно неясно. А это false positives, причём на которые сеть даёт высокий уровень достоверности распознавания, при желании даже более высокий, чем на реальный объект. Эти иллюзии можно изучить единственным способом, тыкая эту нейронную сеть палочкой. Работая с ней как с чёрным ящиком. И речь ведь не о таких сложных процессах как "мышление", речь о гораздо-гораздо более простой вещи -- о классификации.

Ответить | Правка | Наверх | Cообщить модератору

131. "Техника атаки на системы, использующие алгоритмы машинного о..."  +/
Сообщение от Аноним (-), 29-Авг-17, 04:02 
> И что? У человека ещё больше способов получать результат, чем у природы.

Однако было бы глупо игнорировать удачные примеры и не пользоваться этим.

> И создание теории -- это один из таких способов, которыми не владеет природа.

Да, и это позволяет более осмысленное конструирование и оптимизацию технологий. Но есть нюансы. Технологии уже сложны и не умещаются в 1 голову, полным состоянием не владеет никто. Зато это расширило возможности. Нереализуемые и непрактичные вычисления заменили эмпирикой. Воспроизводимость часто не 100%. Но как показала природа, с этим можно жить. Можно поатомно компоновать микросхему. С точными параметрами. Десяток простых чипов в год по цене лунной экспедиции. А надо ли, здесь и сейчас? Возможно когда-нибудь их и не только будут делать именно так. Но до тех пор мы как-нибудь обойдемся обычными микросхемами. Немного менее идеальными и более непредсказуемыми.

> дифур, -- сколько моделировали в реале, в аэродинамической трубе. Аэродинамика --
> это знания о том, как газ обтекают твёрдые тела, и методы
> изучения этого обтекания. В том числе и упрощённые эмпирические способы.

Тогда можно считать что для нейросетей аналогично, с разницей что эмпирика такая: показал достаточно примеров - обучилось. Теория поведения нейронов есть. Без нее не было бы нейросетей. Для простейших нейросетей достаточно. И не только - жизнь запустилась без теории, так же как птицы летают не зная аэродинамику.

> Не существует такого понятия, как "полная точная модель". Модель по определению неточна и не полна.

Похоже на правду.

> Если мы создадим точную карту местности, то эта карта будет в масштабе 1:1 и она будет содержать такое количество
> деталей, что единственным способом представить такое количество информации будет создание
> точной копии.

Интересный тезис. А откуда следует? И не нарушается ли сжатием информации? Появился новый фактор - энтропия данных карты. Но в начальных условиях его не было, но он важен.

> Что, кстати, совершенно неизвестно как сделать в силу квантовой
> неопределённости. Но даже если и сделать, это будет совершенно непрактично.

Возможно. Но квантовые эффекты не влияют или мало влияют на большинство процессов - можно делать оптимизации. Если состояние нейрона характеризуется только макро параметрами, на сохранение квантовых состояний можно забить. На валидность дампа состояний не повлияет. Искуственные нейросети как я понимаю эту идею подтверждают.

> Люди создают модели для того, чтобы выкинуть из рассмотрения то, что не
> важно для решения данной конкретной задачи. Чтобы ненужные данные под ногами не болтались.

Т.е. модель - специализированная форма сжатия с потерями. А что, это мысль.

> Во-во. Поэтому я и говорю, что до решения проблемы AI ещё пахать
> и пахать. Deep-learning не повод считать, что мы уже на пороге.

Смотря какая цель. Если хочется максимально быстро запустить full ai, можно перекинуть в достаточно большую нейросеть дамп живого существа способного к высшей нервной деятельности и дать поэволюционировать ускоренным темпом. ИМХО раскрутится. Главное чтобы процесс вышел мягким и без обид. Чтобы не познакомиться с сверхразумом желающим вздуть создателей воспринимаемых как обидчики.

> В новости приведён пример демонстрирующий границы понимания. Я могу привести другой. http://www.evolvingai.org/fooling

А что в этом удивительного? Естественные нейросети не работают без ошибок. Но все пришло к тому что они редко ошибаются. Даже на плохо формализуемых задачах. Как математически описать отличия собаки от кошки? Нейросети то с этим справятся, хоть и не стопроцентно но с вероятностью достаточной для большинства практических применений.

> Самым честным образом обученная нейронная сеть подвержена иллюзиям, но каким именно неясно.
> А это false positives, причём на которые сеть даёт высокий уровень
> достоверности распознавания, при желании даже более высокий, чем на реальный объект.

Если посмотреть на людей и их закидоны, можно получить представление о длинном списке возможных проблем и особенностей технологии в полной реализации. Но ведь работает как-то. Можно ли лучше? ИМХО да.

> Эти иллюзии можно изучить единственным способом, тыкая эту нейронную сеть палочкой.
> Работая с ней как с чёрным ящиком. И речь ведь не о таких сложных процессах как "мышление",
> речь о гораздо-гораздо более простой вещи -- о классификации.

Вероятно, будущее за гибридными технологиями. Берущими лучшее из всех. Ничему не противоречит совмещать подглюкивающие но зато решающие трудно формализуемые задачи технологии с математическими алгоритмами. Машинам пригодилась бы самодиагностика и самопочинка, которая в органических и полуорганических технологиях делается проще и естественнее, хотя ниоткуда не следует что это нельзя сделать иначе. Интересным вариантом была бы саморепликация, но с ней можно доиграться не меньше чем с full ai.

Ответить | Правка | Наверх | Cообщить модератору

143. "Техника атаки на системы, использующие алгоритмы машинного о..."  +/
Сообщение от Orduemail (ok), 29-Авг-17, 10:50 
> Технологии уже сложны и не умещаются в 1 голову, полным состоянием не владеет никто.

Для этого и нужна теория. Теоретическая модель -- это тоже модель. И как и любая модель она нужна для того, чтобы человеческий мозг мог бы работать над проблемой.

> Зато это расширило возможности. Нереализуемые и непрактичные вычисления заменили эмпирикой.

Это всегда так происходит. Это начальный этап освоения задачи. Ребёнок в детстве тоже решает проблемы методом наглядно-действенного мышления. У него есть, например, доска с круглым, треугольным и квадратным отверстиями, и три объекта -- цилиндр, треугольная и квадратная призмы. Он не знает что куда влезет, и поэтому берёт один из объектов и начинает тыкать его во все дыры. Тыкает, оно не лезет, он крутит и тыкает. Через некоторое время начинает тыкать в другую дырку. Рано или поздно находит решение задачи. Взрослый человек поступает также, когда ему мозгов не хватает решить проблему в уме.

>> Во-во. Поэтому я и говорю, что до решения проблемы AI ещё пахать
>> и пахать. Deep-learning не повод считать, что мы уже на пороге.
> Смотря какая цель. Если хочется максимально быстро запустить full ai,

Что может быть полезно только для одной цели -- изучение этого самого ai. Ну, на самом деле: зачем ещё может понадобиться копия мышиного мозга?

> Если посмотреть на людей и их закидоны, можно получить представление о длинном
> списке возможных проблем и особенностей технологии в полной реализации. Но ведь
> работает как-то. Можно ли лучше? ИМХО да.

Работает "как-то". И мы видим как водители автобусов, вдруг психанув, ставят автобус вместе с пассажирами под поезд.

Ответить | Правка | Наверх | Cообщить модератору

158. "Техника атаки на системы, использующие алгоритмы машинного о..."  +/
Сообщение от Аноним (-), 30-Авг-17, 11:25 
> Для этого и нужна теория. Теоретическая модель -- это тоже модель.

Сколько людей может обсчитать электромагнитное поле меняющееся во времени в 3D? Казалось бы это везде. Еще интереснее если хочется учесть квантовые или релятивистские эффекты. А одновременно и с учетом гравитации? "теорию всего" еще не написали?! Это что, электричеством не пользоваться, а инженеры - еретики?

> И как и любая модель она нужна для того, чтобы человеческий мозг
> мог бы работать над проблемой.

Если это получилось и хорошо работает - ок! Но никто не потащит академию наук считать трансформатор для однодолларовой зарядки. С нейросетями аналогично.

> Это всегда так происходит. Это начальный этап освоения задачи.

Это не "начальный" этап а скорее "практический".

> Ребёнок в детстве тоже решает проблемы методом наглядно-действенного мышления.

Обучение ребенка, в том числе на примерах - пример запуска новой нейросети. Почему делать то же самое с искусственными нейросетями - фи?

> треугольная и квадратная призмы. Он не знает что куда влезет, и
> поэтому берёт один из объектов и начинает тыкать его во все дыры.

А есть еще вариант когда наглядно покажут - вот это кот. А это собака. А это опять кот. Через некоторое время ребенок начнет отличать кошек и собак.

> задачи. Взрослый человек поступает также, когда ему мозгов не хватает решить
> проблему в уме.

У людей и животных есть много "приблизительных" способов решения трудно формализуемых проблем. Эти способы вероятностные и не гарантируют 100%, но с высокой вероятностью ведут к успеху. Нейросети как раз об этом. Это не дано строгой математике и было серьезной проблемой для компьютеров и алгоритмов в множестве областей.

>> Смотря какая цель. Если хочется максимально быстро запустить full ai,
> Что может быть полезно только для одной цели -- изучение этого самого ai.

Это может быть полезно для множества вещей. Особенно после того как AI станет сильнее человека.

> Ну, на самом деле: зачем ещё может понадобиться копия мышиного мозга?

Именно мышиного - разве что как bootstrap. Но там половину эволюции придется заново прогнать. Но точку старта можно взять и выше. Я думаю среди людей найдутся добровольцы (при том это должны быть именно добровольцы, иначе отыгрыш может быть ужасен).

> Работает "как-то". И мы видим как водители автобусов, вдруг психанув, ставят автобус
> вместе с пассажирами под поезд.

Вся жизнь так работает. С вероятностью 999999 водитель просто проезжает переезд. А раз на миллион какой-нибудь урод психанет или будет очень спешить. Но проблема в том что компьютер ведомый лишь строгой математикой вообще не может водить автобус. Как в строгих математических терминах описать что такое "поезд" и "переезд" и хотя-бы вообще их просто опознать как объект, без серьезных костылей? Ну то-есть можно карту взять. Но если на карте не окажется вот этого переезда - компьютер ведомый строгой математикой встанет в этом месте без малейщих сомнений. И это для техники довольно большая проблема - компьютеры стали рулить достаточно чреватыми вещами, но при этом напрочь не умеют избегать явно суицидальных и провальных ситуаций.

Ответить | Правка | Наверх | Cообщить модератору

160. "Техника атаки на системы, использующие алгоритмы машинного о..."  –1 +/
Сообщение от Orduemail (ok), 30-Авг-17, 12:35 
Вот ты делаешь ту же ошибку, что и большинство людей. Ты пытаешься спорить со мной, не пытаясь понять, что я говорю. Мне сегодня лень заниматься педагогической деятельностью и вколачивать кому-либо понимание чего-то вопреки его желаниям, поэтому я не буду разбирать всё написанное тобой. Лишь кусочек.

> Но проблема в том что компьютер ведомый лишь строгой математикой вообще не может водить автобус. Как в строгих математических терминах описать что такое "поезд" и "переезд" и хотя-бы вообще их просто опознать как объект, без серьезных костылей?

Что такое "строгая математика"? Сама фразировка предполагает, что существует "нестрогая математика", так ведь? Не кажется ли тебе, что "нестрогая математика" -- это оксюморон?

У тебя какие-то пораженческие настроения, впрочем, свойственные инженерам: если математика не может, значит она фундаментально не может, значит глупо даже думать о том, как может быть иначе. Но математика не фундаментальная наука. Можно даже поспорить, является ли математика наукой. Математика -- это инструмент, который задачивают по мере необходимости.

Если математика чего-то не может, значит математику надо развивать. Так всегда было. Когда-то математика не могла доказать, что закон гравитации, у которого в знаменателе квадрат расстояния, приводит к траекториям движения типа "конические сечения". Пришёл Ньютон, запилил матан, и показал, что это именно так. Правда запилил он это для двух тел, и с тех пор математика до сих пор не может справится с задачей трёх тел. Бьётся-бьётся а не получается. Но китайцы тут недавно дали пинка этой задаче, найдя пачку периодических конфигураций[1]. Может ещё лет через 50-100 математика научится записывать решения ньютоновских дифур в аналитическом виде, описывать траектории так, чтобы точность описания не зависела бы от времени. Или хотя бы в меньшей степени зависела бы.

> Но проблема в том что компьютер ведомый лишь строгой математикой вообще не может водить автобус.

Компьютер не может быть ведомым математикой, компьютером рулит программа. Математика -- это инструмент, которым пользуется инженер, а не компьютер и не программа. У компьютера вообще очень большие проблемы с математикой, он даже в целых числах считать не умеет, без сложных и тормозных алгоритмов из bignum.

> Как в строгих математических терминах описать что такое "поезд" и "переезд" и хотя-бы вообще их просто опознать как объект, без серьезных костылей?

Что по-твоему "костыль", а что нет? Зачем описывать в "строгих математических терминах"? Проблема не в костылях и не в строгости, а в том, чтобы поведение программы было бы предсказуемо. Чтобы мы могли бы доказать, что программа не поставит автобус под удар локомотива. Или даже ещё шире, что она обеспечит более высокий уровень безопасности для пассажира, чем человек. Сегодня эта проблема решается инженерными методами -- вон гугл миллионы часов гонял свои гугломобили в тестовом режиме, когда за рулём сидел специально обученный человек, который был готов перехватить управление в любой момент. Сколько триллионов часов специально обученным людям придётся разбирать рассуждения гипотетического ИИ, который будет "думать", для того, чтобы убедиться, что он думает "правильно"?

Инженерные подходы к решению задач имеют верхнее ограничение по сложности тех задач, с которыми они могут справиться. Пока не придёт математика и не найдёт способ заменить O(e^n) на O(n^M). Ну а general intelligence -- это задача, сложность которой далеко за пределами возможностей инженеров.

[1] https://arxiv.org/abs/1705.00527

Ответить | Правка | Наверх | Cообщить модератору

163. "Техника атаки на системы, использующие алгоритмы машинного о..."  +/
Сообщение от Аноним (-), 31-Авг-17, 09:33 
> Вот ты делаешь ту же ошибку, что и большинство людей. Ты пытаешься
> спорить со мной, не пытаясь понять, что я говорю.

Я попытался понять, но возможно это было не совсем удачно. Мне показалась что такая точка зрения несколько однобока.

Например, планеры в виде птиц были раньше Райтов. Некоторые неплохо летали. Затык был в отсутствии легких мощных двигателей и в том что уровень механики и материалов и близко не позволял создать что-нибудь сравнимое с птичьим крылом. На этом идея копипасты и заглохла. С первой проблемой райтам тоже пришлось попотеть. Оказалось что жестко привинтить крылья и заставить мотор крутить пропеллер - сильно проще в плане интерфейса к имеющимся дизайнам моторов, выдающим на выходе врашение. Да, тогда не было аналогов мышц - передрать 1 в 1 не вариант. С этим и сейчас проблемы, поэтому роботы или неуклюжие или неуниверсальные. Самодиагностика и тем паче самопочинка в зачаточном состоянии. Видимо, полуорганические технологии заслуживают больше внимания.

> Мне сегодня лень заниматься педагогической деятельностью и вколачивать кому-либо понимание чего-то
> вопреки его желаниям, поэтому я не буду разбирать всё написанное тобой.

Это уж по желанию.

> Что такое "строгая математика"? Сама фразировка предполагает, что существует "нестрогая
> математика", так ведь?

Она предполагает что существует менее строгий процесс decision making, основанный не на точных вычислениях, а на чем-то типа максимизации вероятностей успешного исхода при помощи сильно упрощенных эмпирических методов и обобщении предыдущего опыта. В природе это выработалось эволюционно. Иногда дает сбой - птицы не знают что замыкать собой провода чревато, опыта нет, а первый опыт часто оказывается и последним. Но через несколько миллионов лет возможно и вывелись бы правильные птицы. Так понятнее почему ии пускают играть сам против себя? Быстрое селекционирование вариантов эволюционирующих в желаемую сторону, если описывать это в духе биологов. Почему-то такое описание простое, понятное и неплохо описывает происходящее. Хоть и не математическое.

> Не кажется ли тебе, что "нестрогая математика" -- это оксюморон?

Пожалуй. А вот нестрогий decision making в природе встречается чуть более чем везде. Иногда он играет дурную шутку, когда из-за неучета какого-нибудь мелкого вторичного фактора вроде бы правильное решение приводит к облому. Орел может атаковать какой-нибудь дрон, но он невкусный, а пропеллерами может покалечить. Отсутствие предыдущего опыта играет дурную шутку.

> У тебя какие-то пораженческие настроения, впрочем, свойственные инженерам: если математика
> не может, значит она фундаментально не может,

Да почему, математически описать можно любые процессы. Но если при этом окажется что надо решить пару миллиардов дифференциальных уравнений с миллиардом переменных? Нафиг такое описание? Тебе не приходило в голову что жизнь научилась использовать упрощенную вероятностную эмпирику, обобщения, грубые экстраполяции и проч по каким-то таким причинам?

> Можно даже поспорить, является ли математика наукой. Математика -- это инструмент,
> который задачивают по мере необходимости.

Если в таком контексте - тогда наверное математику можно доработать. А она не станет при этом больше похожа на биологию, нейросайнс и грубый структурный анализ по макроблокам?

А так кто-то из парней занимающихся сжатием определил full AI в духе того что агент с general intelligence пытается максимизировать вероятность своего выигрыша от взаимодействия с внешним миром на основе прошлого опыта и новых данных. Они это даже записали математически. Но вот толку с такого описания? Оно вроде правдоподобное, но ничего не говорит о том как это сделать на практике.

> Если математика чего-то не может, значит математику надо развивать. Так всегда было.

А с этим кто-то спорил?

> до сих пор не может справится с задачей трёх тел. Бьётся-бьётся
> а не получается. Но китайцы тут недавно дали пинка этой задаче,
> найдя пачку периодических конфигураций[1].

О как. Но понимаешь в чем проблема? Во первых приперся Эйнштейн с относительностью. И ведь работает. GPS учитывает несколько наиболее очевидных эффектов. Остальное компенсируется эмпирическими костылями и поправками, потому что учесть вообще все ошибки - нереал. А во вселенной IRL тел дохрена и половина еще и движется с скоростями где релятивизм уже следует учесть. Или масса такая что придется учесть еще какое-нибудь искривление пространства-времени. Недавно как раз экспериментально искривление света пролетающего рядом с массивным объектом вроде как подтвердили экспериментально.

> чтобы точность описания не зависела бы от времени. Или хотя бы в меньшей степени зависела бы.

Боюсь что полное описание в таком духе для системы хотя-бы из сотни объектов реального мира может получиться на редкость неудобоваримым. Что с ним таким потом делать?

> У компьютера вообще очень большие проблемы с математикой, он даже в
> целых числах считать не умеет, без сложных и тормозных алгоритмов из bignum.

Поскольку люди в этом еще более тормозные - это шаг вперед. Кстати, были такие забавные штука как аналоговые вычислители. Имели свои плюсы в виде скорости выполнения не самых тривиальных операций. Но с точностью и возможностью их интерфейсить к чему-то еще вышла засада. Да и переконфигурировать на ходу сложно.

> Что по-твоему "костыль", а что нет? Зачем описывать в "строгих математических терминах"?

Костыль - это какой-то фикс по месту, поправка или воркэраунд, сделанный для того чтобы система могла нормально работать. Хотя научное обоснование этого решения может и не существовать. Ну то-есть если я померял координаты по GPS, набрал статистику и заметил что они всегда врут на 200 метров в этом месте - я могу взять да и загнать в систему компенсацию на 200 метров в этом месте. Не зная реальных причин по которым это вранье появилось. Как вариант я бы мог потратить полжизни реконструируя электромагнитное поле в 3D, конечно, чтобы найти ту стену от которой отражаются сигналы.

> Проблема не в костылях и не в строгости, а в том, чтобы поведение программы было бы предсказуемо.

Реальный мир слишком сложен для того чтобы быть предсказуемым. Соответственно, взаимодействие программы с ним не будет полностью предсказуемым. Смотри, дилемма: перед автобусом переезжавшим переезд кто-то заглох. Допустим, компьютер придерживается строгого принципа что он не может устраивать ДТП. Хороший же принцип. Но тогда он должен остановить автобус на переезде. Формально, в том что посторонний объект "поезд" размажет 50 пассажиров компьютер не виноват. Это же не компьютер вред нанес. Но было ли это решение наилучшим? Или имело смысл отступить от идеалов и толкануть неудачника вперед, хоть это и было бы ДТП? И вот в таких вещах компьютеры здорово дают маху в данный момент.

> Чтобы мы могли бы доказать, что программа не поставит автобус под удар локомотива.

А если для того чтобы в автобус не врезался локомотив надо устроить небольшое ДТП, тогда как? Разрешить устраивать ДТП? Описать все мыслимые ситуации когда ДТП устроить допустимо? А кто-то может перечислить все такие ситуации? Живой водитель в этом случае будет оперировать приблизительной эмпирикой, прикинув возможные исходы и вероятности (возможно сам это не полностью осознавая).

> Или даже ещё шире, что она обеспечит более высокий уровень безопасности для пассажира, чем человек.

С другой стороны начнутся глупые и обидные смерти т.к. компьютер ведомый такой логикой не сможет гибко маневрировать "по ситуации". И умереть не боится. И поступиться принципом не может, даже если так было бы лучше в конкретной ситуации. Что означает простую вещь: при отклонении от идеала пассажирам по сути выписывается приговор. Мне кажется decision making мог бы быть и лучше. Совмещая оба подхода.

> Сегодня эта проблема решается инженерными методами -- вон гугл миллионы
> часов гонял свои гугломобили в тестовом режиме, когда за рулём сидел
> специально обученный человек, который был готов перехватить управление в любой момент.

Наверное обучали нейросетку.

> Сколько триллионов часов специально обученным людям придётся разбирать рассуждения гипотетического
> ИИ, который будет "думать", для того, чтобы убедиться, что он думает "правильно"?

Проблема в том что жестко заданный алгоритм может быть вообще не способен адекватно разрулить некоторые ситуации. Пример выше. В реальном мире может потребоваться быстро и решительно выбрать из нескольких неправильных/запрещенных опций нечто "наименее проблематичное".

> Инженерные подходы к решению задач имеют верхнее ограничение по сложности тех задач,
> с которыми они могут справиться. Пока не придёт математика и не
> найдёт способ заменить O(e^n) на O(n^M).

Жизнь на планете сама нащупала эти способы. Ничего не зная о математике.

Ответить | Правка | Наверх | Cообщить модератору

58. "Техника атаки на системы, использующие алгоритмы машинного о..."  +4 +/
Сообщение от Аноним (-), 28-Авг-17, 11:48 
> Процессору тоже понимание не требуется. Вон миллиарды хомячков вполне в состоянии включить
> компьютер или смартфон, и ничего.

Все так, но в процессе возникает вопрос: а кто кем все-таки пользуется? Насколько я вижу, ответ - создатели смартфона и программ для него пользуются хомячком. Хомячок может считать иначе, но кто ж его спрашивает.

Ответить | Правка | К родителю #44 | Наверх | Cообщить модератору

Архив | Удалить

Рекомендовать для помещения в FAQ | Индекс форумов | Темы | Пред. тема | След. тема




Партнёры:
PostgresPro
Inferno Solutions
Hosting by Hoster.ru
Хостинг:

Закладки на сайте
Проследить за страницей
Created 1996-2024 by Maxim Chirkov
Добавить, Поддержать, Вебмастеру