"Na jednotlivých snímcích došlo k identifikování jednotlivých objektů a jejich přireznutí ce slovům a fráze... " Jo, ten systém si dokáže něco zapamatovat, identifikovat a přiřadit k tomu správný popis a pod. To jsou možné počítačové funkce, počítače a programu. Není to důkaz, že ten systém to "chápe", že je živý nebo že si to uvědomuje jako člověk. Např . když do počítače zadáte nesprávné heslo, identifikuje ho jako nesprávné a nepustí vás, když zadáte správné heslo identifikuje ho a umožní vám prístup. Má určitý druh paměti, schopnost identifikace apod. Ale samozřejmě neuvědomuje si to jako člověk, podobně jak si třeba kalkulačka neuvědomuje že počítá😉
No ty vole ty screenshoty snad dodal terminátor 😁
Jinak tento objev byl zveřejněn před více než půlrokem (ve stejné době kdy Google zveřejnil něco podobného).
Kdepak!Tyto programy fungují jen jakási složitější databáze a často hrozí při dosažení určitého počtu záznamů zkolabování - extrémní zpomalení - pád.1. Pracuje na principu jedu autem, vidím strom, je zelený, smrk, hýbe se větru. Příště vím o co půjde je to uloženo.2. Umí prohazovat jednotlivé zjištěné informace a kombinovat.Kreativitu a především chápání našeho mozku vůbec nezná. Kdyby to bylo takto snadné - mechanické už dávno by AI byla. Protože takto si zjednodušeně princi mozku představujeme. Ovšem já se ptám a jak vypadá program, který opravdu u dítěte roky ukládá nové věci a nakonec vytvoří i povahu jedince?
Názor byl 1× upraven, naposled 30. 7. 2015 17:05
bod 1. i 2. je presne to co dela i nas mozek. Ano mozek toho dokaze vice, ale vyvoj tohoto ai se zaklada zakladnim fungovanim mozku a v te casti neni tak odlisny. Jestli prijdou i pokrocilejsi funkce to se uvidi.
Přeji jim to, ale přiznám se, že složitost takové programu si zatím představit neumím.
Pochybuji, že současná AI něco "chápe". Přesnější termín by byl rozpoznávání nebo vyhledávání.
Současná ai chápe. Vyhledávač google se snaží pochopit co po něm chcete, když napíšete do vyhledávače “movie about the black guy with his son on abandoned earth” najde to film který jsem měl na mysli na prvním místě a to není žádné katalogové vyhledávání. Watson by nikdy nevyhrál Jeopardy kdyby nechápal souvislosti. AI od Deepmindu nemá žádná vstupní data o “arkanoidu” ale po pár hrách ho pochopí. Je to tak 3 roky zpět co AI nechápala, ale časy se mění sakra rychle.
ad "Watson by nikdy nevyhrál Jeopardy kdyby nechápal souvislosti."Souvislosti zatím žádný stroj nechápe vůbec, stroj není kreativní. Zlepšit pravidla hry Jeopardy nenavrhne, pak by teprve chápal souvislosti. 😀 Watson je cca 4 TB databáze s pokročilou statistickou analýzou dat. Watson consistently outperformed its human opponents on the game's signaling device, but had trouble responding to a few categories, notably those having short clues containing only a few words.The Jeopardy! staff used different means to notify Watson and the human players when to buzz,[28] which was critical in many rounds.[31] The humans were notified by a light, which took them tenths of a second to perceive.[32][33] Watson was notified by an electronic signal and could activate the buzzer within about eight milliseconds.https://en.wikipedia.org/wiki/Watson_%28computer%29...
Ten nový „deapdream“ kreativní je. Vy tu všeobecně machine learning tak strašně podceňujete. Teď to maluje rybodlaky, za rok,dva to namaluje cokoli. Ten počítač od deepmind je kreativní taky. On si sám přijde na to jak tu hru hrát nejlépe, a to jsou 2 roky starý výsledky.
Nepodceňuju. Jenom hraní s vyhledáváním a se statistikou v datech nepovažuji za nějaký "advanced machine learning".
Vyhledávač google se vůbec nesnaží pochopit co po něm chcete, když napíšete do vyhledávače “movie about the black guy with his son on abandoned earth”. Najde to sice film který jsem měl na mysli na prvním místě, není to žádné katalogové vyhledávání ale čistá a pokročilá statistika. 😀
Ještě jednu o Watsonovi, jak nechápe.Watson's performance was characterized by some quirks. In one instance, Watson repeated a reworded version of an incorrect response offered by Jennings (Jennings said "What are the '20s?" in reference to the 1920s. Then Watson said "What is 1920s?") Because Watson could not recognize other contestants' responses, it did not know that Jennings had already given the same response. In another instance, Watson was initially given credit for a response of "What is leg?" after Jennings incorrectly responded "What is: he only had one hand?" to a clue about George Eyser (The correct response was, "What is: he's missing a leg?"). Because Watson, unlike a human, could not have been responding to Jennings's mistake, it was decided that this response was incorrect. The broadcast version of the episode was edited to omit Trebek's original acceptance of Watson's response.[51] Watson also demonstrated complex wagering strategies on the Daily Doubles, with one bet at $6,435 and another at $1,246.[52] Gerald Tesauro, one of the IBM researchers who worked on Watson, explained that Watson's wagers were based on its confidence level for the category and a complex regression model called the Game State Evaluatorhttps://en.wikipedia.org/wiki/Watson_%28computer%29...
A úplně poslední o Watsonovu algoritmu odpovědí : One passage scorer counts the number of IDF-weighted terms in common between the question and the passage. Another passage scorer based on the Smith-Waterman sequence-matching algorithm (Smith and Waterman 1981), measures the lengths of the longest similar subsequences between the question and passage (for example “on Sept. 8, 1974”). A third type of passage scoring measures the alignment of the logical forms of the question and passage. A logical form is a graphical abstraction of text in which nodes are terms in the text and edges represent either grammatical relationships (for example, Hermjakob, Hovy, and Lin [2000]; Moldovan et al. [2003]), deep semantic relationships (for example, Lenat [1995], Paritosh and Forbus [2005]), or both . The logical form alignment identifies Nixon as the object of the pardoning in the passage, and that the question is asking for the object of a pardoning. Logical form alignment gives “Nixon” a good score given this evidence. In contrast, a candidate answer like “Ford” would receive near identical scores to “Nixon” for term matching and passage alignment with this passage, but would receive a lower logical form alignment score.http://www.aaai.org/Magazine/Watson/watson.php...
No hezký no, a nechápeme přesně takhle my? Já se nesnažím tvrdit že počítače jsou nějaké superinteligentní bytosti, dnes to vůbec nejsou bytosti a zároveň se nechci dostat do polemiky co tvoří naši „duši“ kterou oni podle vás nikdy mít nebudou.Ale ten watson je sestrojený tak aby pomocí skórování pochopil otázku. Ty neurální sítě deepmind jsou naprogramované tak aby pochopily hru. My věci chápeme uplně stejně. Skórujeme si to dokud nám to nedocvakne. Když poprvé vživotě zapnu arkanoida budu postupovat stejně jako počítač, kulička spadne, já ji neodpinknu, aha game over.A začnu skórovat,pustil jsem kupičku = špatně. pak ji odpinku,ona nahoře rozbije cihličku a mě docvakne „ aha takhle“ a chápu to. Počítač tohle chápe stejně. To není žádné rouhání, ty neurální sítě vznikly na základě výzkumu mozku.Rozpoznávání obrázků neuronovou sítí není pokročilá statistika, nebo jinak, jestli je to pokročilá statistika tak my to děláme stejně. Pokud vidim na obrázku kovboje na koni tak ze svých statistických údajů chapu co vidim. Kdybych ale vživotě neviděl kovboje, budu to chápat jako člověka v klobouku na koni, pokud jsem vživotě neviděl klobouk, chápu to jako člověka ve zvláštní čepici. Chápání čehokoli úzce souvisí se slovní zásobou, pokud nedokážu něco pojmenovat, nechápu to.Neuronové sítě dneska chápou stejně. Oni je na sérii dat naučí, a ta síť pak chápe co vidí.
Takto my přesně v žádném případě nechápeme a o nějakou duši nejde už vůbec... Zkusme si vůbec definovat pojem chápání. Co si pod tím představujete? Já si pomůžu slovníkem synonym a mám : • porozumět• pochopit• uvědomit sihttp://www.slovnik-synonym.cz/web.php/slovo/chapat... Porozumění, pochopení a uvědomění si problému totiž tvoří i kreativita, chápání souvislostí v kontextu. Ne pouze jednoduchý popis světa, který samozřejmě souvisí se slovní zásobou. Watson nikdy žádnou otázku ani v nejmenším nepochopil. Vyzkoušejte se ho zeptat, za jak dlouho dojede do místa vzdáleného 150 km, když půlku cesty pojede na kole průměrně 20 km/h a druhou půlku autem průměrně 60 km/h. Pokud nemá odpověď v databázi, tak smolík. Bude se jenom lexikálně snažit vyhledat podobný problém. K pochopení něčeho mají dnešní neuronové sítě pěkně daleko, proto neumí správně přeložit text z jednoho jazyka do druhého. Vyvažování funkce na vzorku dat a z toho plynoucí různé a algoritmicky zajímavé výstupy ještě neznamenají, že stroj uvažuje, něco chápe v souvislostech a z nudy si složí sonátu. A to se ještě vůbec nebavím o tom, aby si stroj nějak uvědomil sebe a svou existenci. 😀
Nezná odpověď, neb ho to nikdo nenaučil? Stejně jako u člověka - naučit algoritmu - extrémně jednoduché pro stroj, rozpoznat typ úlohy - výrazně složitější. Btw. sranda je, že zrovna u této úlohy dost velká část lidí (kteří byli naučeni) odpoví špatně :))
Hele, zrovna nedávno tu byl tento článek:http://www.zive.cz/clanky/proc-maji-strojove... ... Každý si může ověřit, jaký problém je pro překladač "chápat" souvislosti, kontext v jakémkoliv textu, řeči.Ono něco jiného je soutěž s danými pravidly na kterou se mohli tvůrci připravit, analyzovat dřívější kola, s databází otázek a odpovědí a vytvořit algoritmus na míru nějaké situaci a něco jiného realita bez pravidel.Pozor, já nijak neznevažuji dílo těch machrů z IBM, je to samo o sobě obdivuhodné a klobouk dolů. Jen bych z toho zas nedělal přestřelené scifi závěry i když to k tomu svádí.
Přesně to jsem chtěl říct - Watson byl určitě obdivuhodný stroj, ale spíš z oblasti velmi pokročilého dataminingu než nějaká úžasná umělá inteligence. Ovšem někdy mi připadalo, že byl prezentován jako inteligentní stroj, který už bude za pár let sám vymýšlet lék na rakovinu. 🙂
Ale kolem rozpoznání není takový hype. 😃
Myslím, že hype je rodu ženského (nebo v ančličtině středního). Dlouho mi vrtalo hlavou, co znamená hype, až jsem se odpovědi dočkal v jednom cartoonu: je to akronym slova hyperbole.
Naše neuronové sítě jsou podobné a chápeme, byť se to milionkrát inteligentnějším mimozemšťanům tak nemusí zdát. Ale oni nevidí do naší hlavy. Zvenku vypadá vědomí jako soubor neuronů, ale co se děje uvnitř, to se asi jinou entitou nedá pochopit. Za dvacet let budou neuronové sítě chytřejší a zvenku budou vypadat stejně. Přijměme tedy fakt, že chápe.
Umělá neuronová síť nechápe zatím vůbec nic... Zkuste umělou neuronovou síť něčím naštvat. Mě se to bez problémů podařilo u hafáka a i u kanárka. Ti totiž nějak chápou, i když jsou to "nižší" živočichové. 😀
Já bych možná viděl problém v tom, že ta neuronka v počítači v podstatě "degraduje" na pouhou víceméně sekvenční posloupnost nějakých příkazů - mov-push-add... Chtělo by to (bio)HW, který by se jako neuronka skutečně choval.
Reakce na podnět není důvodem pochopení podnětu. Zkuste mě naštvat :)
Reakce na podnět je dokonce jeden ze znaků života. 🙂 Pro nějakou emocionální reakci jako je naštvání je přece potřeba podnět pochopit. Myslíte, že se dokážete naštvat bez pochopení podnětu? Zvíře se jednoduše naštve a začne bojovat při bolesti (trochu těžko realizovatelné u neuronové sítě) nebo při pocitu ohrožení (už celkem abstraktní věc). U člověka jednoduché - nevím, kdo by nezuřil po vykradení svého bytu. 😀Znaky života:- schopnost rozmnožovat se a předávat svou genetickou informaci- jednotná složitá struktura (atomy - molekuly - makromolekuly)- podobné chemické složení všech buněk- metabolismus – přeměna látek a energií- dráždivost (=jakýkoli živý organismus reaguje na vnější podněty)- vývoj a růst
Nebo zkuste dokázat, že chápete. Není důkaz chápání totéž, co napodobenina důkazu chápání?
Není. Pokud chápu, tak nebudu reagovat jako Watson. Mám stroj, který napodobuje člověka, ovšem například v 25% nějakých jednoduchých standardních situacích se stroj zachová naprosto nesmyslně a zbytek má nějakým způsobem "vyčteno" z TB dat na internetu a naprogramováno, takže v těchto situacích to vypadá, že všechno funguje a stroj "přemýšlí". Realita je jenom jedna - stroj pořád nepřemýšlí a nic nechápe. Jenom na to zpočátku nemusí někdo přijít. 😉
A důkaz takového trochu pokročilého chápání? Subjektivně zabarvený popis nejkrásnějšího zážitku s doplňujícími otázkami typu - jak ses cítil, co jsi prožíval, jak ti bylo, zažil jsi už předtím něco takového, v kterém období, v které zemi a za kterého prezidenta a za jakého počasí se to stalo atp. Prostě něco osobního, abstraktního a na co nejde odpovědět nějakou upravenou větou z databáze, ale musí se chápat okolí a souvislosti (a úplně nejlépe do toho dát ještě nějaké pocity a emoce, to je teprve něco). Nebo jednodušeji správná reakce na věty - můžeš se prosím vrátit a trochu tu hlavní myšlenku/informaci ještě rozvinout? Co si myslíš o aktuálním problému kolejí? (zase dobrá nejednoznačnost ve slově) atp. Příkladů je pořád dost, kde má člověk navrch. 😁
Potvrďte prosím přezdívku, kterou jsme náhodně vygenerovali, nebo si zvolte jinou. Zajistí, že váš profil bude unikátní.
Tato přezdívka je už obsazená, zvolte prosím jinou.