История изменений

Ну и хотелось бы услышать ваше мнение о перспективах lisp в будущем, страричку пора на покой или у него еще появится возможность проявить себя?

Вынес ответ на этот вопрос отдельным постом. Давайте немного поднимемся над срачем в комментариях и окинем поляну целиком. Что мы имеем?

У нас был символьный ИИ на лиспе который худо бедно мог доказывать и перепроверять, эдакий прокаченный метод конечных автоматов/цепей Маркова. Сейчас у нас есть ИИ на машинном обучении который ищет и запоминает закономерности в больших объемах данных обучаясь минимизируя свою ошибку используя различные параметры-метрики (среднеквадратичное отклонение и тд).

Т.е. современные ИИ это тупые мясорубки, в них суют данные, на выходе фарш. Как-то проанализировать «почему» такой ответ а не другой практически невозможно. Проверить ИИ самого себя тоже невозможно при таком подходе т.к. фарш невозможно провернуть назад.

Чтобы там не рассказывали журналистам про «мы боимся своего ИИ, человечество опасносте !!1» это все хайп и маркетинг. Мы в тупике. У нас есть аппаратные мощности, но ни символьный ИИ ни ИИ на базе данных очевидно не привели к появлению «сильного» ИИ. Да, у нас теплится надежда что вот мы еще засунем десяток другой экзабайт в нейронку и уж тогда ух заживем и она осознает себя, но всем кто реально в теме и своими руками создает сети понятно что сколько данных не суй, самопроверки выводов у сети не появится.

Что придумали на сейчас? Анасамбли ИИ. Это несколько сетей которые работают вместе последовательно и/или параллельно как над препроцессингом так и над полировкой результата. Очевидно, что мы вот-вот выжмем все из этого подхода и упремся очередной раз в тупик.

И вот тут использование символьного ИИ на этапе постпроцессинга может выстрелить. Скорее всего, будущее ИИ это не одна «разумная» сеть, а куча сетей работающих в ансамбле как различные зоны мозга. И под это дело вполне может появиться новый лиспоподобный язык, идентичный натуральному, ориентированный на работу с ИИ.

Ну и хотелось бы услышать ваше мнение о перспективах lisp в будущем, страричку пора на покой или у него еще появится возможность проявить себя?

Вынес ответ на этот вопрос отдельным постом. Давайте немного поднимемся над срачем в комментариях и окинем поляну целиком. Что мы имеем?

У нас был символьный ИИ на лиспе который худо бедно мог доказывать и перепроверять, эдакий прокаченный метод конечных автоматов/цепей Маркова. Сейчас у нас есть ИИ на машинном обучении который ищет и запоминает закономерности в больших объемах данных обучаясь минимизируя свою ошибку используя различные параметры-метрики (среднеквадратичное отклонение и тд).

Т.е. современные ИИ это тупые мясорубки, в них суют данные, на выходе фарш. Как-то проанализировать «почему» такой ответ а не другой практически невозможно. Проверить ИИ самого себя тоже невозможно при таком подходе т.к. фарш невозможно провернуть назад.

Чтобы там не рассказывали журналистам про «мы боимся своего ИИ, человечество опасносте !!1» это все хайп и маркетинг. Мы в тупике. У нас есть аппаратные мощности, но ни символьный ИИ ни ИИ на базе данных очевидно не привели к появлению «сильного» ИИ. Да, у нас теплиться надежда что вот мы еще засунем десяток другой экзабайт в нейронку и уж тогда ух заживем и она осознает себя, но всем кто реально в теме и своими руками создает сети понятно что сколько данных не суй, самопроверки выводов у сети не появится.

Что придумали на сейчас? Анасамбли ИИ. Это несколько сетей которые работают вместе последовательно и/или параллельно как над препроцессингом так и над полировкой результата. Очевидно, что мы вот-вот выжмем все из этого подхода и упремся очередной раз в тупик.

И вот тут использование символьного ИИ на этапе постпроцессинга может выстрелить. Скорее всего, будущее ИИ это не одна «разумная» сеть, а куча сетей работающих в ансамбле как различные зоны мозга. И под это дело вполне может появиться новый лиспоподобный язык, идентичный натуральному, ориентированный на работу с ИИ.