Революционные компьютеры на подходе. Осталось научиться их программировать
Так называется пост на гигаоме, который рассказывает о том что скоро всё может сильно измениться.
Вкратце: Команда учёных в Стенфорде создала новую плату — двойной «Нейросети», которая содержит 16 вычислительных ядер, способных эмулировать более миллиона нейронов и миллиарда синапсов. Они предполагают, что массовый выпуск таких устройств возможен при расходах около $400 за каждый юнит, что делает весьма привлекательным их применение во всевозможных устройствах, начиная с роботов, заканчивая искусственными конечностями, чтобы значительно повысить их вычислительные мощности, сократив при этом энергопотребление.
Однако, даже если предположить то что это уже сегодняшний день, есть один важный момент — чтобы програмировать НейроСеть, необходим учёный-нейролог (с соответствующей подготовкой).
Сейчас та же команда учёных работает над специальными компиляторами, которые бы позволили людям без соответствующего научного багажа приемлемо писать программы под эту систему.
Интересный момент: без создания качественных компиляторов для таких систем, которые будут в состоянии понизить необходимый объём знаний для начала работы с ними, данная разработка может просто «не взлететь». Потому что просто не будет программистов, способных хоть чем-то озадачить эти системы. Примерно те же проблемы сейчас испытывает отрасль суперкомпьютеров. Технически, возможно создавать машины практически любой вычислительной мощности, однако в мире очень мало специалистов, которые в состоянии написать для них ПО, чтобы их озадачить на полную мощность, а новые учатся слишком медленно.
Эволюция это не субъект, а изменение системы. Познание это изменение знания, то есть тоже изменение системы. Знания формируются организмом не только в виде программ, обрабатывающих информацию в мозге - создание генетических программ это тоже разновидность познания.
Врожденные способности человека к познанию являются частью познавательного механизма, но и эта часть познавательного механизма предполагает в своем составе набор правил и инструкций по восприятию информации. А эти правила и инструкции, собственно, и есть части естественной программы, о которой идет речь у меня и которой недостает в разработчикам "революционных компьютеров".
Создать программы для революционных компьютеров равносильно созданию познающих систем.
До этого, как я понимаю, разработчики пока не доросли.
Самообучающиеся программы давно есть. В статье речь о сложности алгоритмов для нейросетей. Слишком много взаимосвязей. Это будет покруче, чем приснопамятный GOTO и современные танцы с многопоточностью.
Самообучающиеся программы всего лишь реализуют алгоритм адаптации к внешней реальности. Адаптация к реальности, собственно и включает в себя этап познания реальности и принятие решения о способе поведения в ней.
В статье же хотят запрограммировать компьютер, а вовсе не поведение в конкретной реальности, которая в общем случае вообще неизвестна.
Все не так. Точнее - так, но не о том. Нейронные сети позволяют очень эффективно решать многие задачи, в т.ч. и самообучение. Запрограммированное поведение в конкретной реальности - с этим и обычные компьютеры справляются.
Следует добавить, что в естественном "компьютере" процент строгой логики не велик. А большинство логических выводов основано, на верованиях в то, что это правильно или с большой долей вероятности является правильным, потому что так считают авторитетные люди.
Мне известна эта гипотеза о "нестрогой" логике, однако считаю ее неверной. Логика это же, в сущности, дискретная причинность, работающая по естественному для причинности принципу "если, то", но со специфическим для причинности дискретным результатом "либо-либо". Не строгой является вовсе не логика, а обстановка, к которой применяется логика.
Согласен с вашей терминологией: "логика" - это событие со 100% вероятностью. Поэтому нейрокомпьютеры - это не логическое вычисление, а вероятностное (вероятность в нейросистеме настраивается на основе опыта).
Неверно. Логика это не событие, логика это наука о правильном мышлении. Даже логическая функция это не событие. И значение результата осуществления логической функции - 100 % только для конкретных условий.
Увязывать логические функции и вероятности вообще бессмысленно, поскольку вероятностями характеризуются вовсе не логические функции, а их входные данные (обстановка).
Нейрокомпьютеры - это вообще выдумка их создателей. Реальные нейронные сети головного мозга мало что имеют общего с этими нейрокомпьютерами. Нейрокомпьютеры реализуют или моделируют не процессы в нейронных сетях, а всего лишь представления разработчиков о процессах в нейронных сетях головного мозга.
В этой системе настройку нейросистемы (то как она будет заполнять нейроны) осуществляют программисты, придумывая наиболее совершенные алгоритмы, а как самообучающаяся система обучится в большей степени зависит от ее опыта.
Если не изменяется, то пугать никого не надо, пуганные. В своё время запихивали в 48Кб ОЗУ столько, сколько сегодня ленивые недоучки не могут запихать в 1(один)Гб. Только и пишут везде - эта программа требует охренеть сколько...
Было бы устройство, а программисты найдутся. Логика - это частный случай, конечный результат работы нейросистемы. На строгой логике (которая применяется в современных компьютерах) сложно построить самообучающую систему. Все что нужно для программирования нейросистемы - это программирование механизма обратной связи (сообщать нейросистеме об ошибках в действии), так нейросистема самообучается (накапливает опыт удачных решений). Правда перед этим придется запрограммировать настройку самой нейросистемы. Но любая нейросистема непредсказуема на 100%. Правда, сказать проще, чем сделать реально. Просто мне хочется сообщить, что понимание, как с этим работать существует.
У Вас есть серьёзное противоречие. Чтобы система обучалась, она должна быть предсказуема, в противном случае - обучение положительному может обернуться обучению отрицательного со всеми вытекающими последствиями для человека...
Самообучающаяся система в принципе не может быть предсказуема в полном объеме. Человек, например, обучается в процессе жизни и отрицательному (от лукавого) и положительному (от ангелов).
Отдел головного мозга - таламус не доступен современным машинам и в ближайшем обозримом будущем вряд ли будет согласован с любой вычислительной схемой, поэтому предсказуемость самообучающейся машины очевидна, иначе эта игрушка бессмысленна и бесполезна.
Много чего пока недоступно. Предсказуемость даже работы Windows не очевидна (зависает когда пожелает), хотя она не самообучаема, а вы утверждаете, что самообучаемая система (которая фактически сама изменяет алгоритм вычисления результата) будет предсказуемой.
Целые коллективы программистов как раз и работают над предсказуемостью той или иной системы - всё непредсказуемое - наши не знания. Это ещё раз доказывает, что в обозримом будущем не может быть интеллектульных (разумно-обучающихся) систем, как бы нам этого не желалось. Подобие мыслящих систем возможно, но только подобие (грубое приближение), но в ракурсе человеческого мышления - это дело очень далёкого будущего. Да и двоичная система исчисления не предрасполагает к этому.
Все что создала природа за миллионы лет бессознательной эволюции может быть воспроизведено этой же природой за более короткий срок с использованием человеческого сознания. Человек часть природы, он продолжатель сознательной эволюции природы. Понятно, что самолет - это подобие птицы (грубое приближение), но определенные функции самолет выполняет лучше птицы. А чем вам не нравится двоичная система? Можно же использовать и троичную и шестнацатиричную. Выбор зависит от способа записи информации на цифровые носители. Непредсказуемость может возникать по двум причинам: от не знаний или от нехватки расчетных мощностей для предсказания.
Привожу мысль великого русского ученого-психолога П. Д. Успенского, высказанную еще в начале 20 века. "Четвёртый путь" - запись бесед и ответов на вопросы, касающиеся доктрины, основанной на учении Г.И. Гюрджиева. - "Логическое мышление всегда имеет дело с двумя вещами: одна должна быть истиной, другая ложной. Для психологического метода это вовсе не обязательно; обе могут быть ошибочными, или обе могут быть верными."
То есть, пока машины мыслят в двоичной системе исчисления, мышление человека машинам не подвластно. Конечно, как помощники в решении прикладных задач компьютеры незаменимы.
Комментарии
Создать программы для революционных компьютеров равносильно созданию познающих систем.
До этого, как я понимаю, разработчики пока не доросли.
В статье же хотят запрограммировать компьютер, а вовсе не поведение в конкретной реальности, которая в общем случае вообще неизвестна.
Увязывать логические функции и вероятности вообще бессмысленно, поскольку вероятностями характеризуются вовсе не логические функции, а их входные данные (обстановка).
Нейрокомпьютеры - это вообще выдумка их создателей. Реальные нейронные сети головного мозга мало что имеют общего с этими нейрокомпьютерами. Нейрокомпьютеры реализуют или моделируют не процессы в нейронных сетях, а всего лишь представления разработчиков о процессах в нейронных сетях головного мозга.
То есть, пока машины мыслят в двоичной системе исчисления, мышление человека машинам не подвластно. Конечно, как помощники в решении прикладных задач компьютеры незаменимы.
Лев Ландау
Личность человека - это конкретная совокупность ОБЩЕСТВЕННЫХ отношений
Карл Маркс