December 15th, 2018

иные подходы к искусственному интеллекту

---
Специалисты Google Brain не первый год разрабатывают эту идею, но впервые авторы пришли к выводу, что нейронную сеть можно вовсе исключить из готовой модели. Выстраивание отношений объектов не только охватывает все модели машинного обучения — сверточную, рекуррентную, долгую краткосрочную память и прочие — но и другие подходы, которые не являются нейронными сетями, например, теорию множеств. Они считают, что графовые сети дают больше возможностей, чем любая из технологий машинного обучения. Графы — это возможность делать выводы о структуре, которой нет у отдельных нейросетей.
...
Летом специалисты DeepMind опубликовали исследование о возможности абстрактного мышления искусственного интеллекта. Чтобы проверить, насколько нейросети способны замечать закономерности и решать проблемы на концептуальном уровне, они разработали специальный IQ-тест для ИИ.


DeepMind предлагает создать человекоподобный ИИ без нейросетей
https://hightech.plus/money
---
DeepMind разработала IQ-тест для ИИ
https://hightech.plus/2018/07/12/deepmind-razrabotala-iq-test-dlya-ii
---

Relational inductive biases, deep learning, and graph networks
Peter W. Battaglia, Jessica B. Hamrick, Victor Bapst, ...
https://arxiv.org/abs/1806.01261
---

о чем я тут и талдычу в жж уже давно )

---
Они также признают, что графы не способны выразить все: «понятия, такие как рекурсия, поток управления и условная итерация, не так просто представить с помощью графов и, как минимум, требуют дополнительных предположений».

Могут потребоваться другие структурные формы, такие как, возможно, имитация компьютерных структур, включая «регистры, контроллеры ввода-вывода памяти, стеки, очереди» и другие.

Google ponders the shortcomings of machine learning
https://www.zdnet.com/article/google-ponders-the-shortcomings-of-machine-learning/
Google обдумывает недостатки машинного обучения
---

ну да, ну да, только вопрос не в графах, а в моделях
все будет на графах, но суть не в графах, а в моделях
опять немного правильного и далее сразу сворачивают с правильной тропинки
а почему? а потому как им все равно куда идти
они решают проблему я бы сказал формально-механически, а надо решать по сути