deep-econom (deep_econom) wrote,
deep-econom
deep_econom

Categories:

Глупости от профессора физика Рагнара Фьелланда - 3. Окончание.

предыдущая часть
Глупости от профессора физика Рагнара Фьелланда - 2
https://deep-econom.livejournal.com/676526.html
Будет еще послесловие.

-----------------
Три «вехи» в исследованиях ИИ

***Я упомяну три «вехи», которые привлекли внимание общественности и создали впечатление, что AGI просто «за углом».

На самом деле всё это, что упомянуто не является AGI на мой взгляд. ОН не понимает, что можно называть AGI и что нет. Это всё узкие ИИ, специализированные ИИ, хотя и выполняют какие-то интеллектуальные функции, пример альфа-го (AlphaGo).
Я писал у себя неоднократно, что AlphaGo всего лишь калькулятор, чуть усовершенствованная нейросетка со своими особенностями.
Чтобы AGI был AGI нужна правильная когнитивная архитектура, а не абы какая.
Чтобы машина стала ездить, а телефон звонить, нужна правильная соответствующая архитектура.
Альфа-го не имеет такой.
------------------------

Последний обман: большие данные

Вообще непонятно зачем этот раздел написан. Большие базы данных полезны. Обман тут ни при чем.
------------------------

Корреляции и причины

***Предыдущие примеры просто включали корреляции. Однако в науке, а также в повседневной жизни мы хотим иметь причинно-следственные связи.

В науке полезно иметь и то, и другое. Далее он приплел глобальное потепление. Типа , что вижу, о том пою. Далее приплел Юма с Кантом и тут же отказался разбирать их концепции причинно-следственных связей. Зачем приплетать было? Продемонстрировать эрудицию? ))

***Однако вместо того, чтобы углубляться в философские дискуссии о причинно-следственных связях, которые продолжались до сегодняшнего дня, более плодотворно увидеть, как мы определяем причинно-следственные связи.

Ну дык сразу бы и определял. Далее приплетает еще одного философа Милля, написавшего нечто в 1882г. Ничего посвежее не нашлось? ))
Далее гонит пургу про корреляции. Любой первокурсник знает отличие корреляции от причинно-следственных связей.
Далее идут пространные рассуждения о разных корреляциях и ПСС (причинно-следственных связях).
Данные всегда играли и будут играть серьезную роль, без данных не вычислишь ни корреляцию, не установишь и ПСС. А если есть данные, то можно разными методами пытаться извлечь закономерности.
Непонятно зачем этот раздел вообще был ему нужен с точки зрения целей статьи.
----------------------------

Мини-тест Тьюринга

***Я уже цитировал книгу Перла и Макензи « Книга почему» ( 2018 ). Основной аргумент в книге заключается в том, что для создания в компьютере человеческого интеллекта компьютер должен уметь справляться с причинно-следственной связью.

Ну должен, естественно должен, должен уметь разными способами извлекать закономерности, причем способы должны быть достаточно общими, а иначе получим ANI.
И далее еще сюда приплел Харрари (в буквальном смысле педераста). Совсем уже смешно.

***Однако решительный шаг произошел между 70 000 и 30 000 лет назад, что историк Юваль Харари называет Когнитивной революцией (Harari, 2014, п. 23). Согласно Харари, отличительной чертой Когнитивной революции является способность воображать то, чего не существует. Примером Харари является фигурка из слоновой кости «мужчина-лев» (или «женщина-львица»), найденная в пещере Штадель в Германии, и ей приблизительно 32 000 лет. Он состоит из человеческого тела и головы льва.

Да будет им обоим известно вместе Ювалем, что ложь в природе распространена очень сильно и в разных формах. Например, собаки умеют обманывать, писал об этом у себя, смотрим на сайте этологии.
Неверно придавать этому принципиальное значение. Но вот развитие форм моделирования, символьного отражения и все такое вполне можно и назвать когнитивной революцией. Если уже называть такой революцией, то это письменность и еще можно выделить этапы, математика, компьютеры.
Но я бы все равно не стал называть революцией. Просто постепенно усложняющийся процесс моделирования в разных формах.
Юваль гуманитарий, историк, что он может понимать в когнитивном? Ничего. Лучше у этологов спросить.

***По словам Перла и Маккензи, корень проблемы в том, что компьютеры не имеют модели реальности. Однако проблема в том, что никто не может иметь модель реальности. Любая модель может изображать только упрощенные аспекты реальности. Настоящая проблема в том, что компьютеров нет в мире, потому что они не воплощены.

Частично разбирал это в 1й части уже.
Некоторые компьютеры имеют модель реальности, например автопилоты транспортных средств.

***Однако проблема в том, что никто не может иметь модель реальности.

Профессор демонстрирует непонимание понятия модель, элементарное непонимание.
Даже лягушка имеет модель реальности, даже бактерия.

*** Любая модель может изображать только упрощенные аспекты реальности.

Поэтому все живые существа и имеют модель реальности, даже растения, даже простейшие.

***Настоящая проблема в том, что компьютеров нет в мире, потому что они не воплощены.

Что же у меня стоит на столе? Иллюзия компьютера видимо. )) Сарказм.

Ну нельзя же столько глупостей писать!
---------------------------

Настоящий тест Тьюринга

Профессор приводит пример тупого чат-бота. Зачем это надо, неясно. Да, бывают тупые чат-боты.
Бывает и мясорубка умнее человека.
-------------------------------

Вывод: компьютеров нет в мире

***The main thesis of this paper is that we will not be able to realize AGI because computers are not in the world.
***Основной тезис этой статьи заключается в том, что мы не сможем реализовать AGI, потому что компьютеров нет в мире.

Что за бред? )) Будем читать далее, может прояснится. ))

***Тем не менее, есть проблема с обеими этими цитатами. Если Харари и Крик правы, тогда цитаты являются «ничем иным, как» результатом химических алгоритмов и «не более чем» поведением огромного скопления нервных клеток. Как они могут тогда быть правдой

***результатом химических алгоритмов и «не более чем» поведением огромного скопления нервных клеток.

Именно, результат алгоритмов вшитых в мясо и алгоритмов созданных в течение жизни, результат работы электробиохимического автомат, действительно поведение огромного скопления нервных клеток.
Обычное дело, никаких чудес.

***Если мы проигнорируем проблему самоссылки и возьмем идеальный мир науки, который я описал выше, как (единственный) реальный мир, то аргумент Харари имеет смысл. Но замена нашего повседневного мира миром науки основана на фундаментальном недоразумении.

Не надо брать глупость и ее опровергать, это очень удобно.

***Вопреки этому, Гуссерль настаивал на том, что науки - это человеческая деятельность.

Естественно.

***Для проведения такого рода экспериментов ученые должны иметь возможность передвигаться, обращаться с инструментами, читать весы и общаться с другими учеными.

Естественно. Все это знают и понимают. Зачем банальности собирать?

***Как отметил Хьюберт Дрейфус, мы телесные и социальные существа, живущие в материальном и социальном мире. Понять другого человека - это не смотреть на химию мозга этого человека, даже на «душу» этого человека, а скорее быть в «шкуре» этого человека. Это понять жизненный мир человека.

Есть разные уровни понимания, есть разные уровни систем, есть иерархия систем. Профессор вместе с Дрейфусом не понимают этого, иначе бы такой фразы не было.

***Биохимические алгоритмы не помогут нам понять пациентов. На самом деле, что действительно необходимо, так это знание более широкого контекста .

Иногда зависит от контекста, иногда не зависит от контекста.
Все время идет жонглирование набором ерунды от громких имен. Проницательные люди этого не делают.

***Компьютеры не в нашем мире. Ранее я говорил, что нейронные сети не нужно программировать, и поэтому они могут обрабатывать скрытые знания. Однако, как утверждают некоторые сторонники «больших данных», это просто неправда, что данные «говорят сами за себя». Обычно используемые данные относятся к одной или нескольким моделям, они выбираются людьми и, в конце концов, состоят из цифр.

Опять странный лозунг и далее какая-то ерунда не связанная с лозунгом. Путаник. Да и данные совсем не обязательно состоят из цифр. Для профессора непростительно писать эту чушь.

***Если мы думаем, например, как Харари, что мир «на дне» управляется алгоритмами, то мы будем склонны переоценивать силу ИИ и недооценивать человеческие достижения.

Не думаем мы как Харрари, он тоже путаник, он нам вообще не упирался, он не специалист. Я практически ничего не читал из Харрари и этому рад. ))

***Переоценка силы ИИ также может иметь пагубные последствия для науки.

Еще большие последствия может иметь недооценка силы ИИ.
Вредны и недооценка и переоценка, но профессор только трындит в нужную ему сторону.

***Мой вывод очень прост: аргументы Хьюберта Дрейфуса против общего ИИ остаются в силе.

Болтал, болтал профессор на разные темы и бац из ниоткуда вывод абсолютно не связанный с предыдущим изложением!!!
----------------------------------
Конец.
Subscribe
  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic
  • 0 comments