История изменений

Зачем вы так долго и муторно пересказывали всю эту общеизвестную пургу?

Эта «пурга», как изволили выразиться, такое впечатление, что вам была неизвестна. Иначе бы не сводили нейросетки к просто адаптивному алгоритму. Это чересчур широкое обобщение.

Классов не существует, класс это то, как их классифицируют люди. Вы можете раезделять их хоть по миллиону параметров и каждому классу давать новое красивое имя. Но сути это никак не меняет - это адаптивные алгоритмы, которым в обед сто лет.

Да вообще все это как их люди классифицируют. Что вы тут сказать хотели? Вы могли бы опустить слово «адаптивные», еще бы круче звучало. Это просто алгоритмы, которым 100 лет в обед.

Вы, похоже, за хайпом так ничего и не поняли. Любой адаптивный алгоритм - самообучаемый. При желании разработчика он может совершенствоваться бесконечно, автоматизированно, пока позволяют вычислительные ресурсы. Он может бесконечно наращивать количество параметров, количество слоев и так далее - только подавай ему память и такты. Он не должен для этого даже называться «нейросетями». И так можно делать давным давно.

Я вам уже говорил, что слова «адаптивный алгоритм» слишком общие. Любой алгоритм с изменением каких-то параметров, в зависимости от входных данных, можно назвать адаптивным и что дальше? Таких алгоритмов каждый второй, если не более.

Он не иной. Это по прежнему все те же адаптивные алгоритмы. И они за счет другого количества вычислительных ресурсов могут достигать других количественных показателей ) Количественных, а не качественных.

Например, какие конкретно? А то в теории так рассуждая любой умственно полноценный может получить Нобелевскую премию, да что-то на практике не у всех выходит =)

Эта схема существует несколько веков - датчики, с них информация, которая идет на исполнительный механизм, который чего-то крутит. Меняется лишь количество информации - все за счет того же роста вычислительных ресурсов.

Так никто и не отрицает, что нейросети «взлетели» из-за роста вычислительных ресурсов. Если в 1998-м году сети LeNET нужны были суперкомпьютерные мощности, чтобы обучиться распознавать рукописные цифры в наборе MNIST, то сейчас ее обучение - это упражнение на пару десятков строчек на питоне и несколько минут работы CPU.

Вопрос, почему что-то другое не особо взлетело? Вернее, не настолько мощно, чтобы вызвать незатухающую волну разговоров об ИИ.

Пришел сантехник с автоматическим гаечным ключом и покрутил. С видеокамерой и фонариком. В индивидуально-сложных условиях. Каких еще чудес вы ждете от своих «нейросетей»? Абсолютно излишняя сущность для работ под раковиной.

Робота с видеокамерой и датчиками, который все вместо сантехника сделает. И если вам это кажется абсолютно лишней сущностью, то просто представьте, что речь идет не о раковине на кухне, а о химически или радиационно-вредном производстве.

Зачем вы так долго и муторно пересказывали всю эту общеизвестную пургу?

Эта «пурга», как изволили выразиться, такое впечатление, что вам была неизвестна. Иначе бы не сводили нейросетки к просто адаптивному алгоритму. Это чересчур широкое обобщение.

Классов не существует, класс это то, как их классифицируют люди. Вы можете раезделять их хоть по миллиону параметров и каждому классу давать новое красивое имя. Но сути это никак не меняет - это адаптивные алгоритмы, которым в обед сто лет.

Да вообще все это как их люди классифицируют. Что вы тут сказать хотели? Вы могли бы опустить слово «адаптивные», еще бы круче звучало. Это просто алгоритмы, которым 100 лет в обед.

Вы, похоже, за хайпом так ничего и не поняли. Любой адаптивный алгоритм - самообучаемый. При желании разработчика он может совершенствоваться бесконечно, автоматизированно, пока позволяют вычислительные ресурсы. Он может бесконечно наращивать количество параметров, количество слоев и так далее - только подавай ему память и такты. Он не должен для этого даже называться «нейросетями». И так можно делать давным давно.

Я вам уже говорил, что слова «адаптивный алгоритм» слишком общие. Любой алгоритм с изменением каких-то параметров, в зависимости от входных данных, можно назвать адаптивным и что дальше? Таких алгоритмов каждый второй, если не более.

Он не иной. Это по прежнему все те же адаптивные алгоритмы. И они за счет другого количества вычислительных ресурсов могут достигать других количественных показателей ) Количественных, а не качественных.

Например, какие конкретно? А то в теории так рассуждая любой умственно полноценный может получить Нобелевскую премию, да что-то на практике не у всех выходит =)

Эта схема существует несколько веков - датчики, с них информация, которая идет на исполнительный механизм, который чего-то крутит. Меняется лишь количество информации - все за счет того же роста вычислительных ресурсов.

Так никто и не отрицает, что нейросети «взлетели» из-за роста вычислительных ресурсов. Если в 1998-м году сети LeNET нужны были суперкомпьютерные мощности, чтобы обучиться распознавать рукописные цифры в наборе CIFAR10, то сейчас ее обучение - это упражнение на пару десятков строчек на питоне и несколько минут работы CPU.

Вопрос, почему что-то другое не особо взлетело? Вернее, не настолько мощно, чтобы вызвать незатухающую волну разговоров об ИИ.

Пришел сантехник с автоматическим гаечным ключом и покрутил. С видеокамерой и фонариком. В индивидуально-сложных условиях. Каких еще чудес вы ждете от своих «нейросетей»? Абсолютно излишняя сущность для работ под раковиной.

Робота с видеокамерой и датчиками, который все вместо сантехника сделает. И если вам это кажется абсолютно лишней сущностью, то просто представьте, что речь идет не о раковине на кухне, а о химически или радиационно-вредном производстве.

Зачем вы так долго и муторно пересказывали всю эту общеизвестную пургу?

Эта «пурга», как изволили выразиться, такое впечатление, что вам была неизвестна. Иначе бы не сводили нейросетки к просто адаптивному алгоритму. Это чересчур широкое обобщение.

Классов не существует, класс это то, как их классифицируют люди. Вы можете раезделять их хоть по миллиону параметров и каждому классу давать новое красивое имя. Но сути это никак не меняет - это адаптивные алгоритмы, которым в обед сто лет.

Да вообще все это как их люди классифицируют. Что вы тут сказать хотели? Вы могли бы опустить слово «адаптивные», еще бы круче звучало. Это просто алгоритмы, которым 100 лет в обед.

Вы, похоже, за хайпом так ничего и не поняли. Любой адаптивный алгоритм - самообучаемый. При желании разработчика он может совершенствоваться бесконечно, автоматизированно, пока позволяют вычислительные ресурсы. Он может бесконечно наращивать количество параметров, количество слоев и так далее - только подавай ему память и такты. Он не должен для этого даже называться «нейросетями». И так можно делать давным давно.

Я вам уже говорил, что слова «адаптивный алгоритм» слишком общие. Любой алгоритм с изменением каких-то параметров, в зависимости от входных данных, можно назвать адаптивным и что дальше? Таких алгоритмов каждый второй, если не более.

Он не иной. Это по прежнему все те же адаптивные алгоритмы. И они за счет другого количества вычислительных ресурсов могут достигать других количественных показателей ) Количественных, а не качественных.

Например, какие конкретно? А то в теории так рассуждая любой умственно полноценный может получить Нобелевскую премию, да что-то на практике не у всех выходит =)

Эта схема существует несколько веков - датчики, с них информация, которая идет на исполнительный механизм, который чего-то крутит. Меняется лишь количество информации - все за счет того же роста вычислительных ресурсов.

Так никто и не отрицает, что нейросети «взлетели» из-за роста вычислительных ресурсов. Если в 1998-м году сети LeNET нужны были суперкомпьютерные мощности, чтобы обучиться распознавать рукописные цифры в наборе CIFAR10, то сейчас ее обучение - это упражнение на пару десятков строчек на питоне и несколько минут работы CPU.

Вопрос, почему что-то другое не особо взлетело?

Пришел сантехник с автоматическим гаечным ключом и покрутил. С видеокамерой и фонариком. В индивидуально-сложных условиях. Каких еще чудес вы ждете от своих «нейросетей»? Абсолютно излишняя сущность для работ под раковиной.

Робота с видеокамерой и датчиками, который все вместо сантехника сделает. И если вам это кажется абсолютно лишней сущностью, то просто представьте, что речь идет не о раковине на кухне, а о химически или радиационно-вредном производстве.

Зачем вы так долго и муторно пересказывали всю эту общеизвестную пургу?

Эта «пурга», как изволили выразиться, похоже вам была неизвестна. Иначе бы не сводили нейросетки к просто адаптивному алгоритму. Это чересчур широкое обобщение.

Классов не существует, класс это то, как их классифицируют люди. Вы можете раезделять их хоть по миллиону параметров и каждому классу давать новое красивое имя. Но сути это никак не меняет - это адаптивные алгоритмы, которым в обед сто лет.

Да вообще все это как их люди классифицируют. Что вы тут сказать хотели? Вы могли бы опустить слово «адаптивные», еще бы круче звучало. Это просто алгоритмы, которым 100 лет в обед.

Вы, похоже, за хайпом так ничего и не поняли. Любой адаптивный алгоритм - самообучаемый. При желании разработчика он может совершенствоваться бесконечно, автоматизированно, пока позволяют вычислительные ресурсы. Он может бесконечно наращивать количество параметров, количество слоев и так далее - только подавай ему память и такты. Он не должен для этого даже называться «нейросетями». И так можно делать давным давно.

Я вам уже говорил, что слова «адаптивный алгоритм» слишком общие. Любой алгоритм с изменением каких-то параметров, в зависимости от входных данных, можно назвать адаптивным и что дальше? Таких алгоритмов каждый второй, если не более.

Он не иной. Это по прежнему все те же адаптивные алгоритмы. И они за счет другого количества вычислительных ресурсов могут достигать других количественных показателей ) Количественных, а не качественных.

Например, какие конкретно? А то в теории так рассуждая любой умственно полноценный может получить Нобелевскую премию, да что-то на практике не у всех выходит =)

Эта схема существует несколько веков - датчики, с них информация, которая идет на исполнительный механизм, который чего-то крутит. Меняется лишь количество информации - все за счет того же роста вычислительных ресурсов.

Так никто и не отрицает, что нейросети «взлетели» из-за роста вычислительных ресурсов. Если в 1998-м году сети LeNET нужны были суперкомпьютерные мощности, чтобы обучиться распознавать рукописные цифры в наборе CIFAR10, то сейчас ее обучение - это упражнение на пару десятков строчек на питоне и несколько минут работы CPU.

Вопрос, почему что-то другое не особо взлетело?

Пришел сантехник с автоматическим гаечным ключом и покрутил. С видеокамерой и фонариком. В индивидуально-сложных условиях. Каких еще чудес вы ждете от своих «нейросетей»? Абсолютно излишняя сущность для работ под раковиной.

Робота с видеокамерой и датчиками, который все вместо сантехника сделает. И если вам это кажется абсолютно лишней сущностью, то просто представьте, что речь идет не о раковине на кухне, а о химически или радиационно-вредном производстве.