Доброй ночи, товарищи!
Под конец семестра нам дали, на мой взгляд, очень интересную обзорную лабу. Я хочу подробнее изучить темы, которые были в ней даны, и, соответственно, поделиться с Вами 😁
Одной из этих тем была теория решения изобретательских задач, созданная советским инженером Генрихом Альтшуллером. Суть этой теории заключается в формулировке самой задачи таким образом, чтобы в ней отсутствовали все бесмыссленные и неэффективные методы, но при этом смысл задачи оставался тем же. Основные постулаты:
* Техника, её объекты развиваются в целом закономерно.
* Закономерности развития техники познаваемы и могут быть использованы для поиска новых технических решений.
* Процесс поиска нового решения можно описать в виде последовательности интеллектуальных, мыслительных действий.
Важным элементом ТРИЗ являются противоречия: при улучшении одного парамметра, ухудшается другой. Такими противоречиями могут быть:
1) Административные - когда ты не можешь что-то сделать, потому что не знаешь или не умеешь. Самое легкое для устранения противоречие (изучить больше литературы).
2) Технические - либо ты делаешь шумоизоляцию в машине и она становится тяжелее, либо ты ездишь на, условно, легкой машине, но с шумом.
3) Физические - большинство инженеров в своих разработках упираются в ограничения законами физики.
#about_ml
Под конец семестра нам дали, на мой взгляд, очень интересную обзорную лабу. Я хочу подробнее изучить темы, которые были в ней даны, и, соответственно, поделиться с Вами 😁
Одной из этих тем была теория решения изобретательских задач, созданная советским инженером Генрихом Альтшуллером. Суть этой теории заключается в формулировке самой задачи таким образом, чтобы в ней отсутствовали все бесмыссленные и неэффективные методы, но при этом смысл задачи оставался тем же. Основные постулаты:
* Техника, её объекты развиваются в целом закономерно.
* Закономерности развития техники познаваемы и могут быть использованы для поиска новых технических решений.
* Процесс поиска нового решения можно описать в виде последовательности интеллектуальных, мыслительных действий.
Важным элементом ТРИЗ являются противоречия: при улучшении одного парамметра, ухудшается другой. Такими противоречиями могут быть:
1) Административные - когда ты не можешь что-то сделать, потому что не знаешь или не умеешь. Самое легкое для устранения противоречие (изучить больше литературы).
2) Технические - либо ты делаешь шумоизоляцию в машине и она становится тяжелее, либо ты ездишь на, условно, легкой машине, но с шумом.
3) Физические - большинство инженеров в своих разработках упираются в ограничения законами физики.
#about_ml
👍1
Не смотря на то, что ТРИЗ имеет противоречия, тем не менее, именно они помогают решать ее задачи методом их устранения. Следовательно, теория отмечает, что любые изобретательские задачи не являются чем-то "элитным", "доступным только гениям". Наоборот, она показывает, что процесс изобретения может быть систематизирован.
Эта тема привлекла меня тем, что как казалось бы все фантазии человеческой души не имеют четких границ воображения, но находятся люди, которые могут построить связи и законы для выявления всей этой магии)
Я считаю, что подобные теории - прямой путь к созданию подражения настоящего интеллекта.)
#about_ml
Эта тема привлекла меня тем, что как казалось бы все фантазии человеческой души не имеют четких границ воображения, но находятся люди, которые могут построить связи и законы для выявления всей этой магии)
Я считаю, что подобные теории - прямой путь к созданию подражения настоящего интеллекта.)
#about_ml
👍1
Фууух, наконец-то эта адовая неделя подходит к концу...😪 Сдала все зачеты, теперь можно начинать писать посты😄
- Какие модели представления знаний Вы знаете? - такой вопрос получила я на одном из зачетов.
- Лингвистические переменные! - первое, что пришло мне в голову. О них сейчас и пойдет речь.
Если дело касается каких-то точных числовых данных, то тут все просто: рост измеряется в сантиметрах, следовательно можно точно сказать, когда человек выше 160 см или ниже 170 см. Но как понять, в какой момент человек становится высоким или низким? Где та самая граница, когда человек еще считается среднего роста, а, прибавив 1 мм, он уже станет высоким?
Именно для описания таких нечетких правил американский математик Лотфи Заде ввел понятие Лингвистической переменной.
В отличии от простых переменных, которые принимают числовые значения и их выражения, лингвистические переменные принимают слова и предложения. Тем самым становится проще оперировать понятиями "высоко" и "низко", "быстро" и "медленно", "много" и "мало".
Встает следующий вопрос, как тогда оценивать эти лингвистические переменные? Как они относятся друг к другу?
#about_ml
- Какие модели представления знаний Вы знаете? - такой вопрос получила я на одном из зачетов.
- Лингвистические переменные! - первое, что пришло мне в голову. О них сейчас и пойдет речь.
Если дело касается каких-то точных числовых данных, то тут все просто: рост измеряется в сантиметрах, следовательно можно точно сказать, когда человек выше 160 см или ниже 170 см. Но как понять, в какой момент человек становится высоким или низким? Где та самая граница, когда человек еще считается среднего роста, а, прибавив 1 мм, он уже станет высоким?
Именно для описания таких нечетких правил американский математик Лотфи Заде ввел понятие Лингвистической переменной.
В отличии от простых переменных, которые принимают числовые значения и их выражения, лингвистические переменные принимают слова и предложения. Тем самым становится проще оперировать понятиями "высоко" и "низко", "быстро" и "медленно", "много" и "мало".
Встает следующий вопрос, как тогда оценивать эти лингвистические переменные? Как они относятся друг к другу?
#about_ml
👍1
Для этого существуют их функции принадлежности. Условно, три функции описываются от переменной X: "не Х", "более-менее Х" и "очень Х" (страшные математические формулы приводить не буду, чтобы не напугать Вас, но покажу график) и затем, подставляются какие-то числовые данные, от которого зависит само нечеткое понятие.
На мой взгляд, это просто потрясающе. Люди стремятся к тому, чтобы научиться описывать все четко и правильно с помощью различных наук. Я думаю, некоторые вещи, которые могли показаться чудом и магией тысячу лет назад, сейчас, благодаря науке, кажутся вполне обыденной вещью, которая не удивит практически никого (например, салют)
#about_ml
На мой взгляд, это просто потрясающе. Люди стремятся к тому, чтобы научиться описывать все четко и правильно с помощью различных наук. Я думаю, некоторые вещи, которые могли показаться чудом и магией тысячу лет назад, сейчас, благодаря науке, кажутся вполне обыденной вещью, которая не удивит практически никого (например, салют)
#about_ml
👍1
Поздравляю всех с наступившем 2023 годом!!!🎉🎄
А я все так же продолжаю готовиться к маге😌
Расскажу немного про самые простейшие модели мл. Представьте, что у вас есть множество объектов, а вы хотели бы каждому объекту сопоставить какое-то значение. К примеру, у вас есть набор операций по банковской карте, а вы бы хотели, понять, какие из этих операций сделали мошенники. Если вы разделите все операции на два класса и нулём обозначите законные действия, а единицей мошеннические, то у вас получится простейшая задача классификации. Таким образом, задачи классификации можно сформулировать как поиск отображения из множества объектов в множество возможных таргетов. Возможных отображений может быть много, но мы можем упростить себе задачу и договориться, что хотим искать решение только в каком-то заранее заданном параметризированном семействе функций — линейным функциям вида y = w1x1+...+wdxd+w0 где y – целевая переменная (таргет), (x1, ... , xd)– вектор, соответствующий объекту выборки (вектор признаков), а w1, ..., wd, w0– параметры модели. Теперь задача стала проще, мы ищем не какое-то абстрактное отображение, а конкретный вектор.
К примеру, при D = 1 у наших объектов есть ровно один численный признак, по которому они отличаются. Теперь наша линейная модель будет выглядеть совсем просто: y = w1x1 + w0. Давайте вспомним про пример с поиском мошеннических транзакций по картам. Допустим, нам известна ровно одна численная переменная — объём транзакции. Для бинарной классификации транзакций на законные и потенциально мошеннические мы будем искать так называемое разделяющее правило: там, где значение функции положительно, мы будем предсказывать один класс, где отрицательно – другой. В нашем примере простейшим правилом будет какое-то пороговое значение объёма транзакций, после которого есть смысл пометить транзакцию как подозрительную (см. рис).
#about_ml
А я все так же продолжаю готовиться к маге😌
Расскажу немного про самые простейшие модели мл. Представьте, что у вас есть множество объектов, а вы хотели бы каждому объекту сопоставить какое-то значение. К примеру, у вас есть набор операций по банковской карте, а вы бы хотели, понять, какие из этих операций сделали мошенники. Если вы разделите все операции на два класса и нулём обозначите законные действия, а единицей мошеннические, то у вас получится простейшая задача классификации. Таким образом, задачи классификации можно сформулировать как поиск отображения из множества объектов в множество возможных таргетов. Возможных отображений может быть много, но мы можем упростить себе задачу и договориться, что хотим искать решение только в каком-то заранее заданном параметризированном семействе функций — линейным функциям вида y = w1x1+...+wdxd+w0 где y – целевая переменная (таргет), (x1, ... , xd)– вектор, соответствующий объекту выборки (вектор признаков), а w1, ..., wd, w0– параметры модели. Теперь задача стала проще, мы ищем не какое-то абстрактное отображение, а конкретный вектор.
К примеру, при D = 1 у наших объектов есть ровно один численный признак, по которому они отличаются. Теперь наша линейная модель будет выглядеть совсем просто: y = w1x1 + w0. Давайте вспомним про пример с поиском мошеннических транзакций по картам. Допустим, нам известна ровно одна численная переменная — объём транзакции. Для бинарной классификации транзакций на законные и потенциально мошеннические мы будем искать так называемое разделяющее правило: там, где значение функции положительно, мы будем предсказывать один класс, где отрицательно – другой. В нашем примере простейшим правилом будет какое-то пороговое значение объёма транзакций, после которого есть смысл пометить транзакцию как подозрительную (см. рис).
#about_ml
🥰2
Юхуу, мою статью одобрили на печать!🎉
В ней я описала более подробно алгоритмы позиционирования, о которых уже писала ранее. Если кому-то интересно почитать - кину журнал, после публикации
#info
В ней я описала более подробно алгоритмы позиционирования, о которых уже писала ранее. Если кому-то интересно почитать - кину журнал, после публикации
#info
👍4
2023-K-342-2-01_23.pdf
4.5 MB
Так, что-то совсем я заотдыхалась🤪
Законные каникулы проведены шикарно!
Как и обещала, кидаю сборник со статьей) Может быть, кто-то найдет для себя другие интересные статьи и познает все вопросы вселенной😌
#about_ml
Законные каникулы проведены шикарно!
Как и обещала, кидаю сборник со статьей) Может быть, кто-то найдет для себя другие интересные статьи и познает все вопросы вселенной😌
#about_ml
Я уверена, что все когда-нибудь слышали о таких методах мышления как ДЕДУКЦИЯ и ИНДУКЦИЯ💭
Захотелось немного поговорить об этом.
Дедукция - рассуждение от общего к частному (вспоминаем круги Эйлера, в большой круг полностью входит маленький круг). Пример:
1 ссылка. Все люди смертны
2 ссылка. Сократ - человек
Вывод. Сократ - смертен
На этом методе основана вся математика, потому что дедукция - абсолютно истинное рассуждение, которое ни в коем случае не допускает ошибок.
Раз этот способ так хорош, зачем тогда существует индукция? Затем, что первый метод имеет большой недостаток - отсутствие новой информации. Все умозаключения являются следствием из уже имеющихся.
К примеру, фермер каждый день на рассвете кормил цыпленка в течение нескольких месяцев. В один день цыпленок просыпается и делает вывод по дедукции (раз фермер кормил его каждый рассвет на протяжении всех прошлых дней => покормит сегодня). К его сожалению, в этот день фермер решил поесть суп на завтрак.
Индукция - рассуждение от частного к общему. Пример:
1 ссылка. Таня и Петя сдают экзамены
2 ссылка. Таня и Петя студенты
Вывод. Все студенты сдают экзамены
Кажется, что метод индукции делает поспешные выводы. В этом и заключается его недостаток - теории могут быть недостоверными, их нужно проверять. Один из интересных философских примеров такой: все люди до нас были смертны => мы и люди в будущем смертны. Но! Это индукционное высказывание, которое может быть ложным.
Однако, у этого метода есть преимущество перед первым - можно найти новую информацию. Я сразу вспомнила мутацию, необходимый генетический процесс для появления новых полезных признаков организмов.
Очередной раз убедились - чтобы добиться хороших результатов, нужно пользоваться не одним инструментом, а комбинировать разные⚒
#phil_thoughts
Захотелось немного поговорить об этом.
Дедукция - рассуждение от общего к частному (вспоминаем круги Эйлера, в большой круг полностью входит маленький круг). Пример:
1 ссылка. Все люди смертны
2 ссылка. Сократ - человек
Вывод. Сократ - смертен
На этом методе основана вся математика, потому что дедукция - абсолютно истинное рассуждение, которое ни в коем случае не допускает ошибок.
Раз этот способ так хорош, зачем тогда существует индукция? Затем, что первый метод имеет большой недостаток - отсутствие новой информации. Все умозаключения являются следствием из уже имеющихся.
К примеру, фермер каждый день на рассвете кормил цыпленка в течение нескольких месяцев. В один день цыпленок просыпается и делает вывод по дедукции (раз фермер кормил его каждый рассвет на протяжении всех прошлых дней => покормит сегодня). К его сожалению, в этот день фермер решил поесть суп на завтрак.
Индукция - рассуждение от частного к общему. Пример:
1 ссылка. Таня и Петя сдают экзамены
2 ссылка. Таня и Петя студенты
Вывод. Все студенты сдают экзамены
Кажется, что метод индукции делает поспешные выводы. В этом и заключается его недостаток - теории могут быть недостоверными, их нужно проверять. Один из интересных философских примеров такой: все люди до нас были смертны => мы и люди в будущем смертны. Но! Это индукционное высказывание, которое может быть ложным.
Однако, у этого метода есть преимущество перед первым - можно найти новую информацию. Я сразу вспомнила мутацию, необходимый генетический процесс для появления новых полезных признаков организмов.
Очередной раз убедились - чтобы добиться хороших результатов, нужно пользоваться не одним инструментом, а комбинировать разные⚒
#phil_thoughts
👏1
Ну и конечно же старый анекдот про воздушный шар и математика
Два человека летели на воздушном шаре и потерялись. Видят, по земле идёт человек. Они к нему подлетели и спросили:
- Здравствуйте! Скажите, пожалуйста, где мы сейчас находимся?
Человек посмотрел на них, посмотрел по сторонам и ответил:
- Вы сейчас в корзине воздушного шара.
Люди взлетели на высоту и один другому говорит:
- Знаешь, я на 100% уверен, что этот человек математик.
- Почему ты так думаешь?
- Ну во- первых, он сначала подумал. Во-вторых, он сказал абсолютную правду. В-третьих, эта информация была бесполезна)))
К какой метод был применен здесь?😂
Два человека летели на воздушном шаре и потерялись. Видят, по земле идёт человек. Они к нему подлетели и спросили:
- Здравствуйте! Скажите, пожалуйста, где мы сейчас находимся?
Человек посмотрел на них, посмотрел по сторонам и ответил:
- Вы сейчас в корзине воздушного шара.
Люди взлетели на высоту и один другому говорит:
- Знаешь, я на 100% уверен, что этот человек математик.
- Почему ты так думаешь?
- Ну во- первых, он сначала подумал. Во-вторых, он сказал абсолютную правду. В-третьих, эта информация была бесполезна)))
К какой метод был применен здесь?😂
😁1
Решала сегодня задачку по проге, где нужно было перевести римские числа в арабские.
Сначала, традиционно решала через кучу условий (на удивление, такое решение прошло), но код показался мне совсем не эстетичным, поэтому я полезла в разбор задачи🤪
Открыла для себя инсайт (для кого-то он может быть очевидным):
Как вы все знаете, при увеличении счета римские цифры дописываются справа от предыдущих, но числа 4, 9, 40, 90, 400, 900 дописываются слева текущим порядком от следующего. Пример: VIII - 8, но IX - 9.
Встает вопрос, как красиво расшифровать большое римское число? Инсайт заключается в том, что любое такое число можно получить за счет его вычитания из текущего результата.
Возьмем к примеру тест из задачки: MCMXCIV - 1994. Парсим слева направо и на каждой итерации проверяем больше или меньше текущая цифра относительно следующей: цифру M прибавляем к результату как 1000, затем вычитаем цифру С (100-100=900) и прибавляем следующую цифру М (900+1000=1900) и так далее. Voilà! Мы получили правильный ответ!)
Так же работает, если число сразу начинается с 4 или 9. Например, для числа IX сначала из результата 0 нужно вычесть 1 (получаем -1) и далее прибавить 10 (получаем 9)
#phil_thoughts
Сначала, традиционно решала через кучу условий (на удивление, такое решение прошло), но код показался мне совсем не эстетичным, поэтому я полезла в разбор задачи🤪
Открыла для себя инсайт (для кого-то он может быть очевидным):
Как вы все знаете, при увеличении счета римские цифры дописываются справа от предыдущих, но числа 4, 9, 40, 90, 400, 900 дописываются слева текущим порядком от следующего. Пример: VIII - 8, но IX - 9.
Встает вопрос, как красиво расшифровать большое римское число? Инсайт заключается в том, что любое такое число можно получить за счет его вычитания из текущего результата.
Возьмем к примеру тест из задачки: MCMXCIV - 1994. Парсим слева направо и на каждой итерации проверяем больше или меньше текущая цифра относительно следующей: цифру M прибавляем к результату как 1000, затем вычитаем цифру С (100-100=900) и прибавляем следующую цифру М (900+1000=1900) и так далее. Voilà! Мы получили правильный ответ!)
Так же работает, если число сразу начинается с 4 или 9. Например, для числа IX сначала из результата 0 нужно вычесть 1 (получаем -1) и далее прибавить 10 (получаем 9)
#phil_thoughts
👍2
Внезапно осознала, что мой метод подготовки (сначала теория, потом практика) в моем случае неверный😬
Так что в следующий раз приступлю к разбору теории только перед собеседованием, а сейчас делаю упор на задачи!
В одной беседе по подготовке встретила такую задачу (кто расскажет мой любимый анекдот про математиков, тому + балл):
Заходят как-то 322 математика в бар, нумеруются от 1 до 322, каждый выбирает наугад кого-то кроме себя и записывает его номер на бумажку. Бармен вызывает первого математика, он заказывает пиво тому кто написан у него на листке, после чего к бармену подходит следующий по очереди математик кому еще не заказали пиво, заказывает тому кто написан у него на листке и так далее. Сколько математиков останется без пива в матожидании. (Матожидание можно понимать как среднее значение)
Правильный ответ выложу завтра (если я его найду😅)
#info
Так что в следующий раз приступлю к разбору теории только перед собеседованием, а сейчас делаю упор на задачи!
В одной беседе по подготовке встретила такую задачу (кто расскажет мой любимый анекдот про математиков, тому + балл):
Заходят как-то 322 математика в бар, нумеруются от 1 до 322, каждый выбирает наугад кого-то кроме себя и записывает его номер на бумажку. Бармен вызывает первого математика, он заказывает пиво тому кто написан у него на листке, после чего к бармену подходит следующий по очереди математик кому еще не заказали пиво, заказывает тому кто написан у него на листке и так далее. Сколько математиков останется без пива в матожидании. (Матожидание можно понимать как среднее значение)
Правильный ответ выложу завтра (если я его найду😅)
#info
👍1
Вот я тут рассказываю про методы искусственного интеллекта, про решаемые задачи и траектории его развития...
А собственно, с чего все началось??? Как люди пришли к идее и уже частичной реализации себе подобных?
На самом деле, все началось еще с Аристотеля, который впервые задумался о формализации человеческого мышления. Его идеи обрели ценность только спустя многие столетия и были интегрированы в автоматизированные устройства.
В конце 1950-х годов люди сфокусировались на создании алгоритмов, способных принимать решения в различных играх и головоломках (шашки, шахматы). В следующем десятилетии появились задачи на умение "мыслить" не в искусственно созданных условиях, а в реальных. Были разработаны первые роботы, а также всеми любимый язык* Lisp😍 Тогда же появились первые генетические алгоритмы, понятия нечеткой логики и нечетких множеств (Лотфи Заде).
Спустя некоторое время появляется другой всеми любимый язык Prolog😏 Формулируется задача о представлении знаний и общении с машиной на естественном языке. На текущее время, существует два основных направления развития ИИ:
- восприятия человеческой деятельности, анализ и попытка повторить результат;
- изучение психологических, анатомических, химических механизмов деятельности человека и их воспроизведение.
* под всеми любимыми понимается студенты ИжГТУ
#about_ml
А собственно, с чего все началось??? Как люди пришли к идее и уже частичной реализации себе подобных?
На самом деле, все началось еще с Аристотеля, который впервые задумался о формализации человеческого мышления. Его идеи обрели ценность только спустя многие столетия и были интегрированы в автоматизированные устройства.
В конце 1950-х годов люди сфокусировались на создании алгоритмов, способных принимать решения в различных играх и головоломках (шашки, шахматы). В следующем десятилетии появились задачи на умение "мыслить" не в искусственно созданных условиях, а в реальных. Были разработаны первые роботы, а также всеми любимый язык* Lisp😍 Тогда же появились первые генетические алгоритмы, понятия нечеткой логики и нечетких множеств (Лотфи Заде).
Спустя некоторое время появляется другой всеми любимый язык Prolog😏 Формулируется задача о представлении знаний и общении с машиной на естественном языке. На текущее время, существует два основных направления развития ИИ:
- восприятия человеческой деятельности, анализ и попытка повторить результат;
- изучение психологических, анатомических, химических механизмов деятельности человека и их воспроизведение.
* под всеми любимыми понимается студенты ИжГТУ
#about_ml
👍1
мотивационное письмо.pdf
153 KB
🎉 У меня радостные новости!!! 🎉
с 24 по 28 апреля пройдет образовательный форум в МФТИ по искусственному интеллекту, математике и физике. "Образовательный форум в МФТИ — это встречи с учеными на лекциях и общение с ними «без галстуков», хакатоны по искусственному интеллекту и физике, экскурсии в лаборатории знаменитых институтов и центров передовых знаний и компетенций. Участников форума ждет разнообразие исследовательской тематики: от биофизики до физики нейтрино, от алгебры логики до методов трехмерного компьютерного зрения."
Участники данного мероприятия отбирались по их мотивационным письмам. Так вот.
Мою заявку одобрили!!!🥳🥳🥳
Так что в конце апреля еду покорять Москву🥸
Приложу свое мотивационное письмо для тех, кому интересно почитать)
#dvizh
с 24 по 28 апреля пройдет образовательный форум в МФТИ по искусственному интеллекту, математике и физике. "Образовательный форум в МФТИ — это встречи с учеными на лекциях и общение с ними «без галстуков», хакатоны по искусственному интеллекту и физике, экскурсии в лаборатории знаменитых институтов и центров передовых знаний и компетенций. Участников форума ждет разнообразие исследовательской тематики: от биофизики до физики нейтрино, от алгебры логики до методов трехмерного компьютерного зрения."
Участники данного мероприятия отбирались по их мотивационным письмам. Так вот.
Мою заявку одобрили!!!🥳🥳🥳
Так что в конце апреля еду покорять Москву🥸
Приложу свое мотивационное письмо для тех, кому интересно почитать)
#dvizh
👏5
Есть два основных подхода построения систем искусственного интеллекта: информационный и нейробионический.
Информационный подход (также его называют нисходящим или "сверху-вниз") основывается на объяснении полученных результатов и принятых решениях Такие экспертные системы подразумевают собой отсутствие каких-либо знаний и навыков логического вывода, но при этом они умеют имитировать психическое поведение человека: речь, эмоции, творчество и рассуждения. На сегодняшний день этот метод считается наиболее проработанным, хотя его результаты все так же далеки от результатов работы человеческого мышления.
Нейробионический подход (по аналогии восходящий или "снизу-вверх") занимается воспроизведением биологических структур мозга и его механизмов. Сюда же входит создание соответствующих систем: нейрокомпьютеров и биокомпьютеров. Этот подход чаще всего продвигают писатели и режиссеры: машина начинает чувствовать и ощущать себя. Однако сразу же назревает вопрос: в какой момент можно определить машину как осознанную? Есть много предположительных решений. Например, всем знаменитый тест британского математика Алана Тьюринга, суть которого заключается в диалоге машины и человека, в ходе которого человек не поймет, что общается с искусственным интеллектом (есть шутка про доп. баллы за то, что система заставит думать человека, что он сам является машиной😳).
В любом случае, создание действительно разумного интеллекта еще далеко, так что можно не волноваться, что он отнимет у нас работу😅
#about_ml
Информационный подход (также его называют нисходящим или "сверху-вниз") основывается на объяснении полученных результатов и принятых решениях Такие экспертные системы подразумевают собой отсутствие каких-либо знаний и навыков логического вывода, но при этом они умеют имитировать психическое поведение человека: речь, эмоции, творчество и рассуждения. На сегодняшний день этот метод считается наиболее проработанным, хотя его результаты все так же далеки от результатов работы человеческого мышления.
Нейробионический подход (по аналогии восходящий или "снизу-вверх") занимается воспроизведением биологических структур мозга и его механизмов. Сюда же входит создание соответствующих систем: нейрокомпьютеров и биокомпьютеров. Этот подход чаще всего продвигают писатели и режиссеры: машина начинает чувствовать и ощущать себя. Однако сразу же назревает вопрос: в какой момент можно определить машину как осознанную? Есть много предположительных решений. Например, всем знаменитый тест британского математика Алана Тьюринга, суть которого заключается в диалоге машины и человека, в ходе которого человек не поймет, что общается с искусственным интеллектом (есть шутка про доп. баллы за то, что система заставит думать человека, что он сам является машиной😳).
В любом случае, создание действительно разумного интеллекта еще далеко, так что можно не волноваться, что он отнимет у нас работу😅
#about_ml
Полтора часа ушло на то, чтобы разобраться какой подход за что отвечает🫠
Почему-то во многих русскоязычных источниках противоречат эти два понятия, хотя пишут +- одно и то же. К тому же, нашла информацию, что сторонники первого подхода считают, что возможно создать полностью самостоятельный и мыслящий ии, а сторонники второго подхода - нет.
Лично мне непонятно почему так🤷♀️
Вроде казалось бы, создание машины, полностью повторяющее строение человеческого мозга, должно вести за собой и повторение его процессов, то бишь повторение мышления человека.
Так и не поняла, почему нейробионический подход считает иначе.
#about_ml
Почему-то во многих русскоязычных источниках противоречат эти два понятия, хотя пишут +- одно и то же. К тому же, нашла информацию, что сторонники первого подхода считают, что возможно создать полностью самостоятельный и мыслящий ии, а сторонники второго подхода - нет.
Лично мне непонятно почему так🤷♀️
Вроде казалось бы, создание машины, полностью повторяющее строение человеческого мозга, должно вести за собой и повторение его процессов, то бишь повторение мышления человека.
Так и не поняла, почему нейробионический подход считает иначе.
#about_ml
Так, что-то я совсем выпала из реальности с этой учебой…
Из новостей:
1. Финал «Я - профи» по математике уже завтра. Я совсем не подготовилась к нему, поэтому залечу туда чисто ради интереса. Очень смущает дистанционный формат довольно серьезного мероприятия - жесткие требования для участников: наличие микрофона и камеры, направленной на тебя, твои руки и твой стол; хорошая скорость инета и куча всего другого. Первый раз с таким сталкиваюсь, поэтому немного не по себе😬
2. Начала читать книжку «Наука о данных», которую скидывала в одном из постов. Очень сильно зацепило, потому что написано лёгким и простым языком, даже с юмором))) Затрагиваются обширные темы максимально поверхностно, но очень эффективно, чего достаточно на первоначальном этапе изучения data science.
3. Готовлюсь к поездке на день открытых дверей в МФТИ. Планирую осмотреться в студ. городке, т.к. раньше никогда не была в Долгопрудном. Ну и естественно, максимум узнать про магу, экзы, научруков и общаги. (Хотя скорее всего, я больше узнаю на форуме)
4. Начинаю со следующей недели усиленно заниматься дипломом. К сожалению, по стечению обстоятельств моя крутая идея с распознанием превратилась в обычную визуальную обертку 😢 Ладно, если честно, всегда считаю, что никто и ничто не причастны к событиям, кроме меня самой ахахахах. Так что будем стараться выкручиваться из ситуации и вывозить на ‘’междустрочных’’ темах.
Как всегда, не теряю духа и мотивации, смотрю только вперёд😎 Как сказал мой учитель физики: «Беги в направлении своей мечты. Если не можешь бежать, то иди. Если не можешь идти, тогда ползи. Ну а если и ползти не можешь, тогда лежи в ее направлении!»
#dvizh
Из новостей:
1. Финал «Я - профи» по математике уже завтра. Я совсем не подготовилась к нему, поэтому залечу туда чисто ради интереса. Очень смущает дистанционный формат довольно серьезного мероприятия - жесткие требования для участников: наличие микрофона и камеры, направленной на тебя, твои руки и твой стол; хорошая скорость инета и куча всего другого. Первый раз с таким сталкиваюсь, поэтому немного не по себе😬
2. Начала читать книжку «Наука о данных», которую скидывала в одном из постов. Очень сильно зацепило, потому что написано лёгким и простым языком, даже с юмором))) Затрагиваются обширные темы максимально поверхностно, но очень эффективно, чего достаточно на первоначальном этапе изучения data science.
3. Готовлюсь к поездке на день открытых дверей в МФТИ. Планирую осмотреться в студ. городке, т.к. раньше никогда не была в Долгопрудном. Ну и естественно, максимум узнать про магу, экзы, научруков и общаги. (Хотя скорее всего, я больше узнаю на форуме)
4. Начинаю со следующей недели усиленно заниматься дипломом. К сожалению, по стечению обстоятельств моя крутая идея с распознанием превратилась в обычную визуальную обертку 😢 Ладно, если честно, всегда считаю, что никто и ничто не причастны к событиям, кроме меня самой ахахахах. Так что будем стараться выкручиваться из ситуации и вывозить на ‘’междустрочных’’ темах.
Как всегда, не теряю духа и мотивации, смотрю только вперёд😎 Как сказал мой учитель физики: «Беги в направлении своей мечты. Если не можешь бежать, то иди. Если не можешь идти, тогда ползи. Ну а если и ползти не можешь, тогда лежи в ее направлении!»
#dvizh
🔥4
Ну вот, начало форума МФТИ по искусственному интеллекту уже завтра😊
Сижу, жду самолет. Немного волнуюсь…
Но ничего страшного, ведь уже сегодня меня ждет знакомство с интересными людьми, а завтра куча увлекательных лекций☺️
Буду стараться писать конспекты в этот паблик. Наверное, многим будет интересно, что это вообще за тусовка?)
#dvizh
Сижу, жду самолет. Немного волнуюсь…
Но ничего страшного, ведь уже сегодня меня ждет знакомство с интересными людьми, а завтра куча увлекательных лекций☺️
Буду стараться писать конспекты в этот паблик. Наверное, многим будет интересно, что это вообще за тусовка?)
#dvizh
👍6