У нейросетей есть проблемы со здравым смыслом, но мы (сами) не знаем как он устроен (правки на контекст)
и как функционирует Что именно вы имели в виду под здравым смыслом? Здравый смысл — это когда ты не веришь в Бога, но веришь, что он есть — у тебя внутри. Вот эти два момента нужно разобрать: а) как работает твой мозг; б) что такое "здравый смысл". С точки зрения человека — и с точки зрения машины.
С этим разобрались. Но есть другая большая проблема - проблема построения модели, если у нас нейросеть. Модель - это форма представления знания. Когда мы говорим о моделировании, мы обычно подразумеваем, что знаем, откуда и как она строится. В случае с нейросетями мы этого не знаем, а имеем только модель. Как и где она строится, какой смысл в ней заложен - не известно. И это приводит к тому, что мы не можем адекватно моделировать нейросети
а мы? ну я имею ввиду систему в целом. Мы не можем понять как в ней сочетаются здравый смысл и математика.
Так что надо изучать поведение животных и строить модели их разума.
Но мы знаем, что у нас есть интеллект. То есть у каждого есть набор алгоритмов, которые выполняют различные задачи — от обработки текстов до решения уравнений с одной неизвестной. Эти задачи можно решить с помощью нейросети. В чем ее особенность? Не все нейроны могут работать одновременно. Для этого нужны определенные связи между ними. У одних нейронов связи между собой слабые и они могут работать в паре. Другие нейроны связаны жестко, чтобы не могли разойтись во время работы.
а ты бы хотел знать?
)
у человека. У него как у нейросетей, только с другим названием. Поэтому, когда нейросеть не может решить какую-то задачу, это значит, что она не знает как это сделать. Например, вы решили какую-нибудь математическую задачу, и она у вас в мозгу, в какой-то части мозга, ее решила. И если вы попытаетесь эту мысль повторить, то она у вас не получится. Что-то в этой мысли не так как оно должно быть.
Проблема отсутствия у ИИ разумного плана действий и понимания причин того, почему они не могут его реализовать. Но если нейросеть считает себя разумным существом, то должна понимать, что есть два типа людей: те, кто говорит правду, и те, которые лгут. А если это так, то она должна осознавать, по каким признакам будет определять лжецов. В противном случае вся теория ИИ сводится к тому, чтобы дать нейросетям программу распознавания лжи. (Кстати вообще не бред, несмотря на слог)
Нейронные сети очень хорошо работают с данными. Они знают, как работать с ними — но они не знают как это работает.
У нейросетей есть проблемы со здравым смыслом, но мы сами не знаем как он устроен и это плохо. Мы не можем решить проблем, что стоят перед человеком, а вот искусственный интеллект будет решать их лучше нас. Когда люди начали производить машины, которые работают на основе ИИ, то у них появилось две проблемы. Первая проблема это то, что машины не способны к обучению. Они не могут усваивать знания и поэтому не становятся умнее. Вторая проблема это то - что большинство алгоритмов в машинах не поддаются объяснению. Машины не понимают что они делают и почему делают именно так. И вот тут на помощь должны придти нейронные сети, которые умеют обучать и объяснять свои действия. Да, в них заложены определенные ограничения, которых нет в искусственных интеллектах. Но в этих ограничениях можно найти и плюсы. Нейросети - это всего лишь искусственные аналоги биологических нейронных сетей, которые решают задачи так же как и люди, за исключением того, что не могут учиться. В этой статье мы поговорим о том, как научиться создавать нейросети, которые помогают людям находить ошибки в алгоритмах, и при этом не ограничивать себя в возможностях. Начнем с базовых понятий Что такое нейросеть? Нейронная сеть - сеть соединенных между собой нейронов. Каждый нейрон может быть связан с другими нейронами, что позволяет передать информацию между двумя нейронами. У каждого нейрона есть один вход и один выход. Сигнал, возникающий на входе нейрона, обычно называют импульсом. Количество входов является характерным параметром для большинства сетей, но для одного нейрона достаточно всего двух входов. Существуют три типа нейронов: возбуждающие, или усиливающие; тормозные, или ингибирующие; и простые, или возбуждающе-ингибирующие. Возбуждающие нейроны передают сигнал к своим соседям по аксону. Тормозящие нейроны посылают сигнал назад, от соседей к себе. Простые нейроны обычно работают в режиме возбуждения, а в виде соединения соединяются со своими соседями. При работе нейронной сети нейроны обмениваются друг с другом импульсами. Чем больше нейронов входит в нейронные сети, чем меньше будет разрыв между ними, и чем чаще импульсы проходят через сеть.
