Saturday, June 26, 2021

// // Leave a Comment

Заблуждения для искуственного интеллекта профессора Сергея Савельева: нет, вещественная морфогенеза не нужна для процесса мышления в машине

Если вы попали здесь, наверно вам известен профессор Сергей Савельев, нейробиолог, еволюционист. Автор книг для мозга, человеческая еволюция: Нищета мозга, Морфология сознания, Церебралный сортинг и др. Он популярная личност в радио передачи и в Ютюбе.

Замечание: Мой русской язык немного "экспериментальной"* и иногда вероятно я употребляю "упрощенный " запис - извините для ошибки. Я не хотел написать эта статья по английскому, либо по болгарскому, потому что я полагаю что профессор мало известен вне русскоговорящих стран.

Комментарий о этого и другие передачи:
"Вычисление структуры мозга человека", С.Савельев, 5.11.2019 г. 

https://youtu.be/53QqkRt2crI?t=1011   (~16-17 мин)


Тодор Арнаудов:

Савельев крутой, но иногда он очень буквалнoe и наглядное рассмотреть на понятия и для будеть всегда "правой" он мешает разных слоев абстракции через софистических методами, извините меня. 

Нейроны в мозге тоже не разумеет ничего - как електронных машин либо программы либо что-нибудь - они только "клетки" - в этот абстракция; либо только "набор моллекулы", "атомы и електроны" - "какая мысл здесь?". 

Если хочем, мый можем тоже сказать: "мозг" как физическое тело ничто не "разумеет": он только "материя". Он только "живёт", "метаболизирует", "существует", "стареет" и т.д. Того что разумеет: это человек, ум, сознание и т.н.: все это абстракции которой мы придумали: "этот значит этого, следовательно"...

 Кроме того, спорное кто чего "разумеет" в действительности, также как точно "разумею" определяется как четкое понятие - для Савельев, когда оно связанное с человеком, оно разумеется "ясное"?, кроме того он часто объясняет насколько тупы были большинство людей - "еда, доминантность,...".

 "Связ" это абстрактное понятие, не надо никаких специальных "физических" связи создаются - мы тоже знаем, что нейроны тоже не связаны физические (молекуллы тоже - всегда ест празное пространство). "Связ" это абстракция - когда клетки активируется "одновременно" либо в цепочка для определенное время; когда клетки разположенны одно до другая на "минималное расстояние" и т.д.: разные вида "корреляции". 

Ест вероятностны алгорифмы, себеизменяемы алгорифмы, алгорифмы меняющихся с данныйми (все обучающихся машин) и т.д. - данны определяет и меняет "связи" (корреляции), не надо запрограммирует все связи буквално и не надо "знать" их.

 Когда система достаточно универсальная и гибкая, когда она покроют все возможный сенсорный и двигателний модалносты и их содержание: всевозможный изображения, звуки, движения, всевозможный понятия и т.д. (система для представление всего мыслимое) - тогда она не "узкая" и не "фиксированая", она изменяется с средам и настолько сложная, сколько сложная её среда.

~ + 27:33 Проблемы моделирования мозга



Их определения для исскуствены системи... чуть исскуствены, сделани для оправдание его утверждения.

Правда что памет для фиксировани нейронни сети имеет постоянной размер (tf_model.h5 ... 1.33 GB ..., 347М параметров 32-бит FP) и они не имеет претензии моделирование мозга - они только моделирует и оптимизировать функции. Ничто не ограничаеть разработчик соединят сколко угодно и какая-нибудь более большая система, сочетана с других методами; кроме того этот размер можеть быт очень большой, триллионный параметров сегодня: GPT3 и другие. 

Возможности мозг тоже ограничени, нет безграничное количество нейрони и связи. Компьютер имеет намного больше потенциально неограниченная и более быстрая памет: Интернет в целиком. Каждый бит потенциально может быт другой за секунд, мили-, микро-, наносекунда. В мозге не так: какое время будеть потерят для научение несколко слов на чужом языке? Насколко усилия нужни для построения новые связи в мозга?

Энергопотребление в машин не обязательно "общо ограниченное", оно тоже приспособляется в современный систем. Решения даже в "тупои" нейронны сети не линейные: профессор надо смотрить "нелинеен елемент", он обязательной для обучение сеть:
"С точки зрения математики, обучение нейронных сетей — это многопараметрическая задача нелинейной оптимизации." (Википедия)

Комбинаторика - это что творец или исследователь человек тоже делает, однако люди часто не могут разумеят этого - обычно они кто не творят и не знают творческый процесс, проверка на то  что работает и что нето и т.д.; тестирования разни вариантов, искание в пространство возможных развитиях; прослеждение истории и т.д. разные вида исчерпывающо искание.

Что касается "двойственность сознание" - да, наличие "чувственная" и более простая первичная система вознограждения и управления ~ обучение с подкреплением, базовы  нужд и т.д. - это очевидно в поведение и интроспективно, это не профессорого откритие, извините меня. 

Не надо знать вообще обо мозг и лимбическая система (анатомически, физиологически) для знать для существование первичны и потребности и т.д. Они нужни для развития разумного существо чрез взаимодействие с средам "с нуля" и для общое направление: так как делает человек (ребёнок) и т.д., но это не Савельеву откритие, извинете меня; люди это знали и писали для этого, включая в литературе для искуственного интеллекта. Мои работы обсудили этого когдо я был юноша: это было очевидно.


Автор: Тодор Арнаудов, автор первого в мире университетский курс Универсальной искусственный разум (Artificial General Intelligence), 2010.

Смотрите (по болгарский) https://artificial-mind.blogspot.com/2019/08/AGI-at-Plovdiv-2010-vs-MIT-2018.html  и т.д. в этом блоге.


* "и" (возможно "ъй") наместо "ы" и др.

Read More