Опасности и преимущества использования нейросетей и ИИ для человечества - факты и только факты

[simple]

Нужно ли было для этого понимания тратить 10 миллиардов зеленых?
Какие процессоры, автомобильные?

так тратили на другое по сути, тут надо понимать стратегию эпла по выпуску продукта.
m1 и далее

[nonconvex]

Нужно ли было для этого понимания тратить 10 миллиардов зеленых?
Какие процессоры, автомобильные?

так тратили на другое по сути, тут надо понимать стратегию эпла по выпуску продукта.
m1 и далее

Причем тут m1?

революционный бортовой компьютер, новая операционная система, облачное ПО и специальный автомобильный процессор, разработанный собственными силами.

Тут что-то революционное до мозга костей, а революции сами понимаете, денег стоят.

[simple]

Нужно ли было для этого понимания тратить 10 миллиардов зеленых?
Какие процессоры, автомобильные?

так тратили на другое по сути, тут надо понимать стратегию эпла по выпуску продукта.
m1 и далее

Причем тут m1?

революционный бортовой компьютер, новая операционная система, облачное ПО и специальный автомобильный процессор, разработанный собственными силами.

Тут что-то революционное до мозга костей, а революции сами понимаете, денег стоят.

и что?
все еще непонятно что хотите сказать

[nonconvex]

и что?
все еще непонятно что хотите сказать

Отсутствие математического образования у руководства проекта приводит к попыткам решать нерешаемые по вычислительным причинам задачи. Они еще называются непроходимыми (intractable). В результате в лучшем случае разбитый о закрытую дверь лоб, в худшем - потерянные десятки миллиардов.

[simple]

и что?
все еще непонятно что хотите сказать

Отсутствие математического образования у руководства проекта приводит к попыткам решать нерешаемые по вычислительным причинам задачи. Они еще называются непроходимыми (intractable). В результате в лучшем случае разбитый о закрытую дверь лоб, в худшем - потерянные десятки миллиардов.

с чего решили что нерешаемая? куча примеров бегает что решаемая, а для автопилота достаточно мозга мышки

[nonconvex]

с чего решили что нерешаемая? куча примеров бегает что решаемая, а для автопилота достаточно мозга мышки

Мышки может быть и достаточно, а суперкомпьютера - нет.

[nonconvex]

Сейчас человек и управляет, подстраховывая "Автопилот", он же ADAS-плюс-плюс
Когда же человек реально отвлекается, тогда и случаются проблемы.

Никто не говорит, что сейчас автопилот может полностью заменить человека. Автопилот еще далек от совершенства, и сейчас сюда вкладываются большие ресурсы . Но прогресс налицо, и здесь не видно нерешаемых проблем в виде принципиальной невозможности создания автопилота, заменяющего водителя-человека.

Нерешаемая проблема - экспоненциальная вычислетельная сложность обучения. Сколько еще раз это нужно озвучить?
Она разрешится только тогда, когда для класса NP-полных задач найдут полиномиальное решение.
Формально говоря, P != NP.

Вам напомнить, что не так давно, всего лишь пару десятков лет тому назад утверждали, что компьютер не сможет обыграть человека? И ссылались на ту же  экспоненциальную вычислительную сложность. Но если решать задачи не путем переборов (пусть и модифицированных), то такого типа проблемы могут успешно разрешаться.

Смотря во что. Если вы про шахматы, то оптимальная программа относится к классу NP-трудных, ничего с тех пор не изменилось.
Существующие программы, Alpha-Zero например, работают с аппроксимациями. Самообучаясь на биллионах сыгранных партий, они действительно обыгрывают гроссмейстера, но не забывайте, что гроссмейстер во время своего обучения сыграл на много порядков меньше партий.

И тут мы приходим к интересной проблеме - скорости обучения. Шахматы - игра со статичными правилами, машине к ней можно подготовиться заранее.
В жизни все не так - правила меняются на лету, и все обученные массивы летят под хвост коту, который быстро соображает как изменить свое поведение, чтобы не попасть под раздачу. Машине такого рода быстрое самообучение недоступно, по причинам вычислительного характера.

[Inti]

Существующие программы, Alpha-Zero например, работают с аппроксимациями. Самообучаясь на биллионах сыгранных партий, они действительно обыгрывают гроссмейстера, но не забывайте, что гроссмейстер во время своего обучения сыграл на много порядков меньше партий.

Тут кстати можно провести полезную аналогию. Например, автопилот Теслы обучается на таком множестве миллионов километров - которые совершенно нереально проехать живому водителю. Т.е. пускай ИИ автопилота в сотню раз тупее человека - но опыта вождения у него будет в 10000 раз больше - и это в конце-концов позволит водить безопасней кожаного водителя.

[Inti]

Вот и в Эпл также наивно полагали. Отсутствие математического образования сказывается.

разжуйте

Неплохо разжевано в соседней теме. Ссылочка оттуда.

и? тут подтверждают то что я и пишу - не хватает мощности железа
при этом они вложились в железо и процессоры получились лучшими, как минимум, в своем классе

Вот кстати видос об альтернативном фотонном железе, пока оно слишком громоздкое, но лиха беда начало:


Там много теории, а преимущества фотоники для ИИ где-то после 10-й минуты. Субтитры на русском есть кстати.

[Inti]

Видос строго по теме, на английском правда...

Спойлер

[свернуть]

[simple]

с чего решили что нерешаемая? куча примеров бегает что решаемая, а для автопилота достаточно мозга мышки

Мышки может быть и достаточно, а суперкомпьютера - нет.

если есть образец значит можно повторить, законы запрещающие это неизвестны 

[cross-track]

И тут мы приходим к интересной проблеме - скорости обучения. Шахматы - игра со статичными правилами, машине к ней можно подготовиться заранее.
В жизни все не так - правила меняются на лету, и все обученные массивы летят под хвост коту, который быстро соображает как изменить свое поведение, чтобы не попасть под раздачу. Машине такого рода быстрое самообучение недоступно, по причинам вычислительного характера.

К сожалению, коты учатся не так быстро. Сейчас я видел котов, которые перебегают дорогу по пешеходным переходам и котов, которые долго стоят на обочине, прежде чем перебежать улицу, но чтобы это закрепилось на уровне постобучения прошло, к сожалению, много времени, и было очень много следов на дорогах от бедных котов.
А машина тоже обучается на новых примерах, и обучается значительно быстрее. Нужно гораздо меньше котов, чтобы автопилот получил свежее обновление.

[simple]

в тему
Гипотезы квантового сознания и критического мозга. Мозг – квантовый компьютер или усилитель хаоса? / Хабр (habr.com)

[nonconvex]

с чего решили что нерешаемая? куча примеров бегает что решаемая, а для автопилота достаточно мозга мышки

Мышки может быть и достаточно, а суперкомпьютера - нет.

если есть образец значит можно повторить, законы запрещающие это неизвестны

Вам неизвестны. Через квантовый барьер мы пробиться не можем, это и запрещает.

[simple]

Вам неизвестны. Через квантовый барьер мы пробиться не можем, это и запрещает.

есть действующий образец значит его можно повторить, запрета на повтор нет

[nonconvex]

Вам неизвестны. Через квантовый барьер мы пробиться не можем, это и запрещает.

есть действующий образец значит его можно повторить

Верно, достаточно просто родить.

[simple]

Верно, достаточно просто родить.

именно, ничего краеугольного в этом нет, можно родить, можно синтезировать, можно сымитировать, тыщи вариантов

[nonconvex]

Верно, достаточно просто родить.

именно, ничего краеугольного в этом нет, можно родить, можно синтезировать, можно сымитировать, тыщи вариантов

Родить можно, синтезировать нельзя, знаний недостаточно.

[simple]

Родить можно, синтезировать нельзя, знаний недостаточно.

естественно, былобы достаточно давноб сделали, нельзя сейчас не значит невозможно.

[simple]

даже если окажется что основная часть мозгов в ноосфере, нет причин считать что не получится примазаться, жаль тока в космосе не развернёшься