Dyskusja o wolności słowa na tej grupie i ostatnio przeczytana książka poruszyła tę część w moim mózgu odpowiedzialną za życiowe rozkminy. Tak więc zarzucam linkiem i pytam co sądzicie o dataismie?

en.m.wikipedia.org/wiki/Dataism

Uprzedzając pytania książka to "Homo Deus, krótka historia jutra"

Dobra, ktoś może usunąć ten durny spam, aby wrócić do sedna tematu?

The_Dark_Side_of_The_Moon pisze:
Dobra, ktoś może usunąć ten durny spam, aby wrócić do sedna tematu?

Już. Przykro mi, że mój żart spowodował taki spam.

Litops pisze:
Już. Przykro mi, że mój żart spowodował taki spam.

Ej ty tylko raz coś napisałeś, gorzej jastrząb, on w sumie ciągle rzuca jakieś idiotyczne uwagi

Czemu był spam?

maxmaxi123 pisze:
Czemu był spam?

H O M O D E U S

Yyy
czy ja dobrze zrozumiałem, że chodzi o ideologię, która mówi, że "im więcej informacji tym lepiej"?
Tak gdyby to streścić jednym zdaniem?

CzarnyGoniec pisze:
Yyy
czy ja dobrze zrozumiałem, że chodzi o ideologię, która mówi, że "im więcej informacji tym lepiej"?
Tak gdyby to streścić jednym zdaniem?

Tak gdyby to streścić jednym zdaniem to tak, ale wtedy nie oddamy całości tematu. Nawet się do tego nie zbliżamy

A po co to komu tak w ogóle? Bo ja pojmuję religię jako twór, który ma odprowadzać złe emocje, a to po co to komu?

W tym samym celu, aby dostarczyć odpowiedzi. Użyłem słowa religia ze względu na mystyfikację jaką nadają różnym podmiotami. Chrześcijaństwo - bóg, jakieś wiary pierwodne - zwierzęta, kosmos itd, humanizm - człowiek, kapitalizm - wolny rynek, dataizm - informacja. Głębsze założenie jest takie, że skoro człowiek, jego myśli, pomysły i decyzje są tylko wynikiem reakcji biochemicznych, skomplikowanych algorytmów to można analizę tych informacji przekazać algorytmom które zrobią to lepiej i szybciej o ile będę posiadały wsytarczającą bazę informacji

Ale jaki to ma sens? Bo nie rozumiem jakie jest clou tego dataismu? Ten opis też mi bardziej do filozofii pasuje niż religii, ale może coś pomijam, bo nie znam się na tym.

Wydaje mi się, że "odprowadzanie złych emocji" bynajmniej nie jest głównym zadaniem religii. A w każdym razie, że nie jest to jedyne główne zadanie religii.
Jest nim też wyjaśnianie wiedzy o świecie (świat powstał, bo Bóg/ bogowie go stworzyli), wiedza na temat celu życia i wartości (Bóg mówi, że dobre jest X) oraz grupowanie ludzi w społeczności.

Dataizm odpowiada z tego co widzę na kwestię systemu wartości i wydaje mi się też, że może całkiem nieźle służyć do wyjaśniania rzeczywistości.

Religie powstały po to, by nie obciążać ludzi zbyt inteligentnych do niemyślenia filozoficznego, nihilizmem. Po prostu wierzyli i mogli się zająć czymś innym niż Nietzche-owaniem, co sprawiało, że byli bardziej produktywni i pronatalistyczni.

Dam jeszcze to

CzarnyGoniec pisze:
Wydaje mi się, że "odprowadzanie złych emocji" bynajmniej nie jest głównym zadaniem religii.

To jest tylko i wyłącznie moja interpretacja i zastosowanie religii, bo każdą inną jak np. tłumaczenie sobie stworzenie czegokolwiek bogiem uważam za skończony debilizm.
Dla mnie religia jest równoznaczna z medytacją, modlitwą itp. a nie stworzeniem świata, wiarą w duszę, duchy, cuda czy cokolwiek takiego.
To tylko i wyłącznie tłumaczenie wiary z punktu widzenia ateisty dla którego formą medytacji jest taoizm filozoficzny polegający na interpretacji tekstów z tao te ching.

Dataizm wydaje mi się zbyt skomplikowany bym miał ochotę się w niego zagłębiać, ale sama idea prześcignięcia biochemii przez algorytmy wydaje mi się dosyć mało prawdopodobna. O ile chodzi w tym o to, że maszyny będą wyżej od organizmów żywych, bo nie wiem do końca czy to ma na myśli ten tekst.

Nooo i takie wyjaśnienie ja rozumiem
niby to samo co na wiki, ale innymi słowami.

To z "systemem wartości" uważam za bullshit, ale to, że "świat składa się z informacji" to co innego.
O ile nie pokrywa się to z moimi poglądami o tyle uważam to za bardzo ciekawą ideę, która ma dużo sensu

O, wygląda na to, że jestem dataistą. Choć nie wiem czy takim typowym. Jest w tym sporo miejsca na różne nurty i poglądy.

Problem polega na tym, że przegeana z maszynami już się zaczeła. Przynajmniej w wąskich specjalizacjach do których te algorytmy stworzono. Pierwszy lepszy przykład

pl.m.wikipedia.org/wiki/Watson_(superkomputer)

To może dorzucę jeszcze koniec książki i rodziału o dataismie. W sumie to chętnie bym ją z kimś przedyskutował, ale tutaj chyba tylko ja czytałem

Hmm...
Jako wielki fan świadomości mam pewien problem z wnioskami.

Uważam je za zasadniczo słuszne, ALE zbyt szerokie.
Tzn. zgadzam się z kierunkiem który wskazują wnioski, ale nie zgadzam się z ich skalą.

1. Nauka skupia [...] - czy autor podał w poprzednich rozdziałach dowody na tę tezę? Bo jeśli nie to wydaje mi się, że takie myślenie o nauce jest typowe dla osób, które nie znają dobrze nauki.
Tzn. znają ją dobrze, ale wybiórczo. Bo nauka, o ile mi wiadomo, nie ma takiego dogmatu.
Kwestia tego czym jest życie, czym jest świadomość etc - to cały czas sprawa otwarta i nierozstrzygnięta w nauce.
Owszem, istnieją pewne robocze założenia pasujące do obecnie znanego nam obrazu rzeczywistości, ale jednocześnie wiemy też, że w kwestii świadomości nie wiemy na tyle dużo, że nasze robocze założenia mogą być niewiele warte.

2. Inteligencja oddziela się od świadomości - Zasadniczo się zgodzę, ACZ dam mały aneks, że istnieją definicje inteligencji, które nie oddzielają jej od świadomości. Inteligencja oddziela się od świadomości tym bardziej im bardziej ścisłą definicje inteligencji przyjmiemy. W neuronauce jest więc to już często norma, podejrzewam, że w informatyce też (ale nie wiem, bo nie znam się na informatyce).
Jednak wiele definicji z nauk z zakresu osobowości czy psychologii różnic interpersonalnych definiuje inteligencje tak, że trudno ją odłączyć od świadomości czy w ogóle od człowieka.
Np. inteligencja jako zdolność do adaptacyjnego radzenia sobie z kryzysami rozwojowymi.
(tę definicje akurat wymyśliłem, ale istnieje bardzo podobna. Chodzi mi o koncept)

3. Algorytmy mogą nas znać lepiej, niż my sami - i tak i nie. Problemem algorytmów jest to, że nie wszystkie dane na temat naszej osobowości są algorytmizowalne (a przynajmniej na razie).
W sensie - obecnie istnieją informacje o naszej osobowości, które są uznawane za albo niealgorytmizowalne albo zdatne do zalgorytmizowania, ale dopiero w odległej przyszłości.

Bo tutaj ważną kwestią jest kwestia w sumie filozoficzna - co to oznacza "znać samego siebie?"
Jeśli chodzi tutaj o odnalezienie w nas pewnych schematów - np. tego, że jestem ekstrawertykiem z niską ugodowością, który głosuje na Trumpa, lubi mleko i woli niebieskie samochody od czerwonych - to jasne, algorytmu już to umieją i w ten sposób często oceniają nas dużo lepiej, niż nasi najlepsi przyjaciele czy rodzice (vide Cambridge Analityca i jej algorytmy do odczytywania osobowości z lików na fb).

Niemniej - kwestia "znajomości siebie" może też obejmować takie mniej precyzyjne terminy i dziedziny.
Kim jesteśmy? Co nas odróżnia od innych? Co sprawia, że jesteśmy wyjątkowi? Jakie jest nasze prawdziwe "ja" wewnątrz nas?
Aby zalgorytmizować te pojęcia i odpowiedzi na nie należy uprzednio je zoperacjonalizować. Czyli określić jaka część naszego zachowania, czy aktywności mózgowej może nam powiedzieć coś na temat jednej z tych rzeczy na temat nas.
Ale o ile istnieją elementy zachowania, które ewidentnie robią z nas ekstrawertyka, czy wyborcę Trumpa, czy preferującego niebieski kolor, czy impulsywnego, o tyle trudno (o ile to możliwe) znaleźć elementy zachowania, które sprawiają, że wiemy jakie jest nasze prawdziwe "ja" wewnątrz nas. Bo to często kwestia tylko naszych wewnętrznych myśli i wrażeń, które nie muszą objawiać się w świecie na zewnątrz naszego umysłu.

The_Dark_Side_of_The_Moon pisze:
To może dorzucę jeszcze koniec książki i rodziału o dataismie. W sumie to chętnie bym ją z kimś przedyskutował, ale tutaj chyba tylko ja czytałem

Jaki tytuł? Gdzie ją dostałeś?

Litops pisze:
Jaki tytuł? Gdzie ją dostałeś?

Tytuł już podawałem na samym początku. Książka to Homo Deus, która historia jutra. Można kupić w empiku, mi zamówiła siostra w innym skelpie jak i siebie coś zamawiała. Oczywiście serce janusza itd, na dramową przesyłkę się załapać chciała. No i pamiętam że tam było taniej, tylko nie pamiętam nazwy sklepu.

CzarnyGoniec w książce są dowody co do wszystkich wniosków autora, zawsze istnieje możliwość, że traktował je wybiórczo, ale te co sprawdziłem raczej się zgadzają z jego wnioskiami. No i na końcu jest lista z odniesieniani do wszystkich badań/terminów więc możesz je sprawdzić. Najgorszy jest chyba dział traktujący o "ja" i obalający tą ideę, a określający umysł jako minimum bipolarny.

EDIT: Zamawiana tutaj
aros.pl/

The_Dark_Side_of_The_Moon pisze:
Problem polega na tym, że przegeana z maszynami już się zaczeła. Przynajmniej w wąskich specjalizacjach do których te algorytmy stworzono. Pierwszy lepszy przykład

pl.m.wikipedia.org/wiki/Watson_(superkomputer)

To nie jest przegrana z maszynami, bo równie dobrze można powiedzieć, że babcia przegrała z maszyną do szycia - niby tak, ale nie do końca.
Stworzenie odpowiedniej maszyny na odpowiednie miejsce, to nie jest przegrana człowieka, a wyręczenie go w podejmowaniu się żmudnej i jednostajnej roboty takiej jak np. kasjer, gdybyśmy zaczęli przegrywać z maszynami, to wyraźnie byłoby widać, że to ludzie są dla maszyn, a nie maszyny dla ludzi.
Są w tym przypadku minusy takie jak np. mniej miejsc pracy, ale wtedy być może powstałoby więcej miejsc pracy w innej dziedzinie, może bardziej artystycznej.

Bardzo fajna idea, jednak nie bardzo jestem w stanie zrozumieć jaki to ma związek z religią

jacek1s pisze:
To nie jest przegrana z maszynami, bo równie dobrze można powiedzieć, że babcia przegrała z maszyną do szycia - niby tak, ale nie do końca.
Stworzenie odpowiedniej maszyny na odpowiednie miejsce, to nie jest przegrana człowieka, a wyręczenie go w podejmowaniu się żmudnej i jednostajnej roboty takiej jak np. kasjer, gdybyśmy zaczęli przegrywać z maszynami, to wyraźnie byłoby widać, że to ludzie są dla maszyn, a nie maszyny dla ludzi.
Są w tym przypadku minusy takie jak np. mniej miejsc pracy, ale wtedy być może powstałoby więcej miejsc pracy w innej dziedzinie, może bardziej artystycznej.

W sztuce też maszyna potrafi być lepsza:

www.nytimes.com/1997/11/11/science/undiscovered-bach-no-a-computer-wrote-it.html

Oraz:

www.amazon.com/Comes-Fiery-Night-D-Cope/dp/1466219157

Kup i powiedz mi które napisał człowiek, a które maszyna

Fragment o teleturnieju przeczytałeś? Wygrał komputer czy ludzie? Na razie nas wyręczają mogą pomóc, ale w końcu zastąpią. Nie we wszystkim, ale zajmą wiele miejsc pracy

The_Dark_Side_of_The_Moon pisze:
W sztuce też maszyna potrafi być lepsza:

www.nytimes.com/1997/11/11/science/undiscovered-bach-no-a-computer-wrote-it.html

Oraz:

www.amazon.com/Comes-Fiery-Night-D-Cope/dp/1466219157

Kup i powiedz mi które napisał człowiek, a które maszyna

Fragment o teleturnieju przeczytałeś? Wygrał komputer czy ludzie? Na razie nas wyręczają mogą pomóc, ale w końcu zastąpią. Nie we wszystkim, ale zajmą wiele miejsc pracy

Kupować nie będę, od sztuki też nie jestem, więc nie będę oceniał, ale wątpię by maszyna była w stanie namalować coś lepszego niż Picasso czy Van Gogh.
Moim zdaniem sztuka nie polega na algorytmie namalowania czegoś, a na wyobraźni i luźnym, może czasami bezsensownym maźnięciom, maszyna nie posiada wyobraźni, maźnięć bezsensownych też nie zrobi, bo to jest poza jej możliwościami, ona jest zaprojektowana tak, by wykonywać coś co jest z góry założone i idealne od linii.

Teleturnieje wydają mi się marnym źródłem informacji, bo do nich przychodzą prości ludzie, a zastąpienie człowieka maszyną nie wiem na czym miałoby polegać. Zajmą wiele, ale takich, które męczą ludzi lub nudzą.
Maszyna nie wytworzy sobie świadomości, więc nie przekroczy swoich możliwości, które nadał jej człowiek.

Maszyna może być najlepsza w szachy, bo szachy polegają na schematach. Dlatego po wgraniu jej wszystkich możliwości ruchu, ona będzie niezwyciężona, dlatego maszyny są dobrą pomocą przy takich rzeczach jak praca przy kasie czy produkcja, ale w sztuce czy medycynie ludzi się nie da zastąpić maszynami, przyczyną tego jest brak wyobraźni maszyn, empatii i możliwości podejmowania niekonwencjonalnych decyzji.

Widzisz znowu podałeś dziedziny w których da się zastąpić człowieka maszyną. Ten sam komputer który wygrał w teleturnieju zdiagnozował poprawnie 70% chorób, człowiek dużo mniej (nie pamiętam ile dokładnie). Wiesz czemu był w tym lepszy, bo znał wszystkie możliwe opcje. Rozumiem trochę twój punkt widzenia bo w książce mam dokładną analizę (tego co wiemy) ludzkiego umysłu. Bez niej pewnie bym inne wnioski wyciągał

The_Dark_Side_of_The_Moon pisze:
Widzisz znowu podałeś dziedziny w których da się zastąpić człowieka maszyną. Ten sam komputer który wygrał w teleturnieju zdiagnozował poprawnie 70% chorób, człowiek dużo mniej (nie pamiętam ile dokładnie). Wiesz czemu był w tym lepszy, bo znał wszystkie możliwe opcje. Rozumiem trochę twój punkt widzenia bo w książce mam dokładną analizę (tego co wiemy) ludzkiego umysłu. Bez niej pewnie bym inne wnioski wyciągał

Właśnie dlatego człowiek zawsze wygra z maszyną. Maszynę trzeba aktualizować, a człowiek wiedzę przyswaja bardzo szybko - mam tu na myśli medycynę i lekarzy.
Człowiek jest w stanie podejmować niekonwencjonalne decyzje, a maszyna jak czegoś nie ma w sobie zapisanego, to nie zrobi nic.

Poza tym gdyby człowiek uparł się nad zastąpieniem człowieka maszynami we wszystkim, to skąd ludzie braliby pieniądze? Cały kapitalizm by upadł.

jacek1s pisze:
Właśnie dlatego człowiek zawsze wygra z maszyną. Maszynę trzeba aktualizować, a człowiek wiedzę przyswaja bardzo szybko - mam tu na myśli medycynę i lekarzy.
Człowiek jest w stanie podejmować niekonwencjonalne decyzje, a maszyna jak czegoś nie ma w sobie zapisanego, to nie zrobi nic.

Poza tym gdyby człowiek uparł się nad zastąpieniem człowieka maszynami we wszystkim, to skąd ludzie braliby pieniądze? Cały kapitalizm by upadł.

Ktoś te maszyny musi programować, aktualizować czy nadzorować. Chirurgów szybko nie zastąpimy, ale lekarza pierwszego kontaktu już tak. Decyzje człowieka są wynikiem jego wiedzy, doświadczeń i biochemicznych algorytmów. Komputer może posiadać tak wiedzę jak i nieorganiczny odpowiednik tych algorytmów. Niekonwencjonalnymi decyzjami możemy określić takie których wcześniej nie podejmowano wyglądały na idiotyczne, a co jeśli komputer analizując wszystkie zgromadzone dane uzna to za najlepszą opcję? Poda to nam jako rozwiązanie.

Tak poza tym to zobaczyliśmy ciut z tematu.

The_Dark_Side_of_The_Moon pisze:
Ktoś te maszyny musi programować, aktualizować czy nadzorować. Chirurgów szybko nie zastąpimy, ale lekarza pierwszego kontaktu już tak. Decyzje człowieka są wynikiem jego wiedzy, doświadczeń i biochemicznych algorytmów. Komputer może posiadać tak wiedzę jak i nieorganiczny odpowiednik tych algorytmów. Niekonwencjonalnymi decyzjami możemy określić takie których wcześniej nie podejmowano wyglądały na idiotyczne, a co jeśli komputer analizując wszystkie zgromadzone dane uzna to za najlepszą opcję? Poda to nam jako rozwiązanie.

Tak poza tym to zobaczyliśmy ciut z tematu.

Wydaje mi się, że za nadzór i aktualizacje może odpowiadać jedna osoba, a za programowanie druga. Nie wydaje mi się, by nagle każdy sprzedawca czy pracownik fizyczny miał zostać programistą.
Dodatkowo nie każda taka osoba nadaje się do tego typu pracy, co z tymi ludźmi?

Chirurgów nigdy nie zastąpimy, tak samo jak lekarzy. Możemy co najwyżej odciążyć ich od jakiejś części obowiązków. Niekonwencjonalne decyzje, to takie, których maszyna nie ma w swojej przypisanej wiedzy, a więc takie, których nie może użyć, bo wykracza ona poza jego schematy. Maszyna nie zrobi wtedy nic, wystąpi błąd, wezwie człowieka lub zrobi coś czego nie przewidziano jak np. podejmie decyzje samodzielną i zamiast np. podać lekarstwo na X, poda lekarstwo na Y lub zamiast lekarstwa podejmie czynność nieodpowiednią do stanu pacjenta. Problemem jest też to, że nie można będzie wtedy winić maszyny, bo maszyna jest w 100% skonstruowana przez człowieka i nie będzie to w żadnym stopniu wina maszyny, że podjęła złą decyzję, po prostu została źle zaprogramowana.

Wiesz, temat jest szeroki bo dotyczy filozofii związanej z przejmowaniem kontroli przez maszyny z tego co udało mi się wywnioskować (nie wiem czy to dobre wnioskowanie), więc i również próbuję poddać tę filozofię pod wątpliwość.

No i też nie rozumiem co miałoby się stać z ludźmi, którzy byliby pod butem technologii, nie widzę tego typu scenariusza, ani nie rozumiem czym mieliby się zajmować.

Wiesz w histori mamy wiele przykładów jak niemożliwe stało się możliwe. Komputer w każdej z dziedzinie do której zostanie stworzony okaże się lepszy. Pytanie tylko czy ida się je połączyć w jedno, na obecnym poziomie wątpie. Jest chinska gra, nie pamiętam jak się nazywa, komputerowi podano tylko zasady i cel wygrać w tą grę. Więc co zrobił, rozgrywał tą grę sam ze sobą ucząc się na swoich błędach, w końcu postawiono go przeciw mistrzowi. Zastosował techniki które nikomu nie przyszły do głowy i wygrał. Ale rolą tych maszyn nie będzie zastąpienie człowieka tylko wykonanie najlepszej nalizy danych jakimi dysponuje i przekazanie ich człowiekowi. Jeśli to będzie błacha decyzja typu "zamówić tą czy tamtą taksówkę" podejmie ją sam, jeśli coś bardziej złożonego przekaże dalej.

Jacek - no właśnie nie...
Komputer sam też może się czegoś nauczyć

Nie rozumiem w jaki sposób działa samodzielna nauka komputerów, ale nie wydaje mi się by one potrafiły wyjść poza własny zakres. Mam tu na myśli, że jeśli komputer będzie potrafić A i B, to wyjdzie z tego AB przy funkcji samodzielnej nauki, ale nie wydaje mi się, by przy tym by potrafił A i B, by wyszło wtedy AB i C, a przy tym BC i AC etc. nie wydaje mi się by był to taki efekt domina. Być może się mylę, bo nie jestem ze sztuczną inteligencją na bieżąco, ale wydaje mi się, że przy tej samodzielnej nauce również występuje schematyczność.

Mylisz się i to grubo. Uczysz się bo ktoś podaje Ci jakieś dane, tak samo jest z ML, komputer po prostu analizuje jakieś dane j wyciąga z nich wnioski. Na razie w wąskim zakresie, pojedynczej dziedziny, i raczej szybko nie będzie wzsechwiedzący, ale robi to świetnie. Lepiej niż jakikolwiek człowiek

A na jakiej zasadzie to funkcjonuje? Komputer dostaje jakieś szczątkowe informacje i samodzielnie je uzupełnia? Czy do uzupełnienia informacji są mu potrzebne dowody naukowe? Czy komputer jest w stanie samodzielnie przewidzieć skutek lub udowodnić coś bez wcześniejszego potwierdzenia tego w nauce?

Nie wiem, na jakiej zasadzie dokładnie działa. Komputer dostaje dostęp do wszelkich informacji z danej dziedziny, setki tysięcy terabajtów danych. Dostaje jakieś pytanie typu "Czy to jest możliwie" i bada sprawę biorąc pod uwagę wszystko co "wie". Na ten moment to człowiek nadaje mu cel, nie wiem jak będzie w przyszłości. Przy obecnym tępie rozwoju niemożliwe jest wysnucie jakichkolwiek prognóz

A czy dataism nie próbuje wysuwać takich prognoz?

jacek1s pisze:
A czy dataism nie próbuje wysuwać takich prognoz?

Może po części, jako element przetwarzania danych

Ogólnie jest sporo podejść do ML, ale obecnie chyba najlepszym są sieci neuronowe.

W skrócie polega to na bardzo uproszczonym symulowaniu działania ludzkiego mózgu - mamy sieć wirtualnych neuronów wykonujących ważone operacje matematyczne na sygnałach otrzymanych z wcześniejszych neuronów (i na początku - na danych wejściowych).

Tyle, że wagi różnych wejść, a także połączenia między neuronami są w procesie uczenia zmieniane (to jak, zależy od metody: masz prostsze metody losowe zachowujące najlepsze wyniki i bardziej dokładne, ale mniej wydajne metody matematycznie poprawiające model na podstawie różnic w otrzymanych i przewidywanych wynikach).

Trening polega - jak wspomniał The_Dark_Side_of_The_Moon - na podawaniu komputerowi masy danych.
Jest kilka kategorii, ale dla uproszczenia skupię się na najprostszym - nadzorowanym treningu z opisanymi danymi dla sieci mających tylko rozpoznawać coś w danych wejściowych:
Do sieci trafiają dane treningowe, które z założenia mają być podobne do danych którymi model będzie się zajmował w przyszłości. Przechodzą przez losowo ustawioną sieć, dając zupełnie losowe wyniki za pierwszym razem. Tyle, że w zależności od wykorzystywanego algorytmu sieć się za każdym razem powoli zmienia: albo zachowując losowe zmiany kiedy wynik z sieci będzie taki sam jak w opisie danych, albo znowu - odrobina matematyki poprawi odrobinę sieci bardziej dokładnie niż zupełna losowość.
Tyle, że każda runda wiąże się też często z innymi danymi. Cel wciąż jest ten sam, ale wejście inne. To prowadzi do tego, że powstający model musi być bardziej uniwersalny.

Powoli więc powstaje algorytm wykrywający cechy wspólne wszystkich danych z danym opisem.

I tu może to wyglądać na brak jakiejkolwiek kreatywności i wygląda jakby dało się to zaprogramować ręcznie... Ale to co to są za cechy wspólne nieraz jest naprawdę bardzo przewidzieć. Do tego taka sieć może być podstawą kolejnej - generatora.

Tu oczywiście upraszczam, ale jeśli mamy sieć potrafiącą przetłumaczyć dane na wektor z jakimiś cechami, to jest nieraz możliwe zrobienie tej operacji w drugą stronę - generowanie czegoś na podstawie cech, które mogą być albo ustawione losowo, albo już nastawione na jakiś rodzaj wyniku.

To co tu dokładniej opisuje, to chyba najprostsza w zrozumieniu metoda generatywna, czyli kompresor i dekompresor. Kompresor zamienia dane w cechy, a dekompresor robi coś odwrotnego. Połączenie powinno zwrócić coś bliskiego oryginalnym danym, ale dekompresor sam w sobie potrafi generować coś nowego.

Zaraz... Czy to nie jest po prostu bardzo niebezpośrednia metoda na zapisanie tych danych?
Niezbyt, choć może być. Nazywa się to overfittingiem i może wyniknąć ze zbyt dużej sieci w porównaniu do danych treningowych i zbyt długiego treningu. To prowadzi po prostu do zapisania danych treningowych.
Tyle, że można temu zapobiegać po prostu zwiększając ilość danych. Overfitting jest niemożliwy, gdy nawet najlepszy algorytm kompresji by nie zapisał tego wszystkiego w rozmiarze sieci neuronowej (a jeśli to się uda, to dostałeś genialny algorytm kompresji przypadkiem :).

Program znalazł wzór, o którym nikt mu nie powiedział. Dzieje się to wolniej niż w przypadku ludzi, dla których wskazanie kota raz i może potwierdzenie że coś wyglądającego trochę inaczej to też kot, a nie pies czy inne zwierze wystarczy byśmy byli w stanie rozpoznawać czy coś jest kotem - kiedy sieć neuronowa będzie potrzebowała kilkuset generacji.
Tyle, że modele można replikować do woli. To, że trening może zająć godziny lub dni, nie zmienia tego, że później można skopiować to na miliony urządzeń w sekundy.

Ale to oczywiście tylko najprostszy do wytłumaczenia proces, który ma tu tylko wytłumaczyć, że komputery mogą robić coś, co nie zostało bezpośrednio zaprogramowane. Bowiem tutaj masz oczywiste wyniki (opis danych), opisany trening i prostą strukturę.

A masz wiele bardziej skomplikowanych algorytmów. Są takie, które nie tylko nie mają opisanych danych, ale też nie są nadzorowane, rozwijając się nawet po początkowym treningu i musząc jakoś policzyć swoją własną dokładność. Masz też algorytmy łączące wiele sieci. Są algorytmy wymagające sieci "walczące" ze sobą, aż kiedyś generator wygra z dyskryminatorem mającym ocenić czy dane są sztuczne czy prawdziwe. Masz sieci zdolne zwiększać ilość neuronów, wielowarstwowe, pamiętające ostatnie dane i wyniki i tak dalej.

Ale to, co robią niezależnie od rodzaju - niektóre są po prostu lepsze do różnych zastosowań, a gorsze do innych - to nauka w sposób podobny do człowieka. Znalezienie jakiś kluczowych cech i później bazując na nich, innych znanych rzeczach i odrobinie losowości stworzenie czegoś nowego.

I wychodzi to bardzo dobrze. Jutro postaram się znaleźć trochę z przykładów które już w różnych miejscach podawałem, ale sztuka jest jak najbardziej w zasięgu ręki maszyn :) Czy to muzyka, czy obrazy, czy książki.

Do tego, co napisał Opliko, dodam, że sztuczna inteligencja potrafi nauczyć się grać w gry komputerowe. Po krótkim czasie jest tak dobra, że człowiek z nią nie ma żadnych szans, nawet jeśli wprowadzi się takie ograniczenia jak czas reakcji.

Np. to mmorpg.org.pl/news/zobacz/w-dota-2-zawodowi-gracze-przegrali-ze-sztuczna-inteligencja

Albo to już z zupełnie innej beczki www.crazynauka.pl/przedziwny-sposob-w-jaki-sztuczna-inteligencja-rozumie-obrazy/