Скорость формирования знаний

архитектуры самого человеческого разума

Можно подумать мы о ней сейчас вообще что-то знаем.

Где-то перетерали по поводу чиновника с отсутствием 95% мужушного ганглия, думаю статья о нем тебе будет интересна.

Я видел ту статью, но про его обучаемость там ничего не говорилось.

Искусственные нейронные сети быстрее человека обучаются в общем случае, или нет?

Намного медленнее. Человек может и с 1 примера обучиться. Ибо есть внимание.

Искусственные нейронные сети быстрее человека обучаются в общем случае, или нет?

В общем случае и так и так, в зависимости от аппаратной реализациии ©, цели и критерия качества обучения.

P.S. Нейросеть самочинно сотворить оные не горазда, ибо «когда <у нейронной сети> нет цветовой дифференциации штанов, то нет цели! А когда нет цели - нет будущего!» :)

Наверное некорректно их так вообще сравнивать, человек-то уже наполовину обученный поставляется.

Ну... 99% нейросетей (сверточных, что используют в компьютерном зрении) тоже просто переучивают, удаляя верхние слои и подстраивая их под задачу. Но данные все-равно требуются, хоть и в меньшем объеме.

Некорректно, я согласен. Но Фрактальчик задал бытовой вопрос об интересных ему вещах, цели дать точный ответ не было :)

Сетям очень сильно не хватает механизма внимания на данный момент, чтобы обучиться быстро.

Generative adversarial networks, кстати, выглядят довольно изящным частным решением таких проблем.

А что такое внимание, по сути?

Человек может и с 1 примера обучиться

Не может. Ты гору информации через себя пропускаешь в режиме реального времени (зрение, слух, тактильные ощущения, запахи, вкус). Ни одна нейронка пока на такое не способна.

Человек только «базовая единица» системы формирующей знание, у которого есть уже требуемая характеристика «скорость формирования знаний».

«Формирование знаний» делает только «человечество целиком», а одиночный человек даже язык удержать не может в одиночку, не говоря уже о том, что бы какое то там знание «создать» (были опыты).

Скорее всего уровнями технического развития и нейрофизиологии. Допускаю возможность слепить нужную нейронную структуру прямо в мозгу сиюминутно при помощи технических средств.

Не может.

Concept learning об этом. И мало того, что может, так и делает это невероятно часто.

Ты гору информации через себя пропускаешь в режиме реального времени (зрение, слух, тактильные ощущения, запахи, вкус).

И он легко способен переобучиться на этих данных. Значит, сам мозг как модель куда сложнее поступающих данных. Кстати, именно из-за этого процессы работы мозга сопровождается шумом, описываемым потоком Пуассона. Форма регулизации обучения.

Ни одна нейронка пока на такое не способна.

Да и вычислительные мощности далеки от таких способностей. Только вот я говорил о концептах.

ты не поверишь...скоростью усвоению глюкозы. тут либо другой вид топливо, либо перестройка .

Зачем так категорично? Скорее проблема перегрева возникнет при ускорении метаболизма, мозги и так не самый холодный орган. А 42 градуса по Цельсию + как бы смерть (хотя строго говоря для разных органов разная температура).

это тоже печально.

Пока лучшие кремниевые мозги на уровне мозга крыски и занимают две стоечки, набитые платами с FPGAшками.

Уже немного знаем.

Так расскажите!

Ну можно, например, замечательный калтеховский курс Drugs and brain на курсере посмотреть.

И с другой стороны про deep learning не на видюхах.

Значит, сам мозг как модель куда сложнее поступающих данных.

Сложнее будет «совокупность мозгов» связанных языком общения.

Человек может и с 1 примера обучиться.

У тебя дети есть? (Конечно нет у тебя детей).