To akurat da sie wyjasnić.
Rozwiązując test na inteligencję w niektórych zdaniach widzimy analogie i dajemy poprawną odpowiedź w innych zdaniach brakuje nam inteligencji by te analogie zauważyć. One tam sa, ale my ich nie widzimy, natomiast ktoś bardziej inteligentny je zauważy.
Jeśli widzimy wiec działający algorytm ale nie rozumiemy dlaczego dziąła to dlatego ze do zrozumiena jego sensu potrzeba np. IQ 250, a ludzie tyle nie mają, w związku z tym są bezradni jak ktos mało inteligentny rozwiazujacy skomplikowany test na inteligencję.

Pies też nigdy nie pojmie dlaczego działa latarka, brakuje mu do tego inteligencji (pomijając inne braki)

Patrząc jedynie na twoje 'byłem kiedyś na wykładzie', to ja mam wątpliwości czy masz cokolwiek związku z programowaniem.

To co dany program zwróci jest tym na co piszący go pozwoli. Jeżeli jest to program 'Hello World', to zwróci jedynie ten napis. Jeżeli program losuje liczbę z przedziału 1-100, to zwróci jedynie takie liczby. Nie ważne czy to będzie prosty szkolny program czy rozbudowana sieć neuronowa, wynik jest określony, koniec kropka, nie przeskoczysz tego.
To co słyszałeś na tym wykładzie kilkanaście lat temu, nawet w ułamku nie kłóci się z tym o czym piszę. Jeżeli sieć neuronowa będzie zwracała wynik w języku umożliwiającym opisanie syreny, to jak najbardziej taki wynik może powstać, tylko taki język trzeba zdefiniować i 'udostępnić' SI do użytku.
Ty z kolei piszesz jakby taka sieć neuronowa była tak wspaniałą maszynką, że wszystko sama zrobi i wymyśli nowe rzeczy. Nie, nie zrobi, chyba że doszliśmy już do poziomu, gdzie takie sieci mogą same tworzyć czy modyfikować język zwracanych danych i wchodzić na zupełnie nowe poziomy abstrakcji.

Podałem bardzo prosty przykład co sieć neuronowa miałaby robić. Jeżeli twierdzisz, że jest w stanie z języka 'trójkąt, kwadrat, koło, inna' zrobić odpowiedzi: pięciokąt, stożek, dom, koło w trójkącie, to napisz w jaki sposób miałaby to zrobić.

I właśnie dlatego nie mamy szans ze sztuczną inteligencją, ponieważ naturalna ludzka działa tak jak twoja tutaj na przykład



Sieć neuronowa to nie program, geniuszu i nie działa tak jak piszesz. A jak trudne jest liczenie na sieciach neuronowych to powinieneś sam czuć po tym jak sobie twoja radzi. Co ciekawe dosłownie kilka dni temu mieliśmy przełom w sieciach rozumiejących liczby:

https://www.youtube.com/watch?v=v9E7Wg0dHiU


Nope. Jest ZERO problemu żeby sieć SAMA poznawała REGUŁY ŚRODOWISKA. Jesteś po prostu tak niedouczony w tym co piszesz, że wierzysz w to w stylu płaskoziemców.



Problem polega na tym, że 'wymysla nowe rzeczy' to jest DOKŁADNIE DEFINICJA TEGO CZYM JEST MACHINE LEARNING Chłopie, robisz z siebie pośmiewisko na całą globalną wioskę.



Poza tym, że de facto każda sieć robi to z samej definicji, to ukonkretniając jest wiele typów sieci, które wybitnie zajmują się właśnie odkrywaniem złożonych koncepcji:

https://www.youtube.com/watch?v=eSaShQbUJTQ

Te reguły środowiska ustala programista, jak mam to jeszcze jaśniej napisać, żeby dotarło?

No i nie odpowiedziałeś na pytanie o ten mój konkretny przykład, tylko wymijająco piszesz. To jak, przy tak ustalonym środowisku sieć będzie mogła dać inną odpowiedź, czy jednak nie?
Potrafisz na to odpowiedzieć, czy wolisz uciekać w obrażanie?

Po pierwsze poznaj w końcu swoje miejsce w szeregu pod względem intelektu (to taki żarcik, bo mniej inteligentny nie tylko nie zrozumie takiego mocno bardziej, ale i nie dostrzeże, bo nie widzi się tego czego się nie zna – taka ciekawostka), a po drugie reguły twojego środowiska ustaliła bozia i nawet sam sobie nie potrafisz wyobrazić niczego, czego wcześniej w nim nie widziałeś, więc...



To nie jest albo-albo: Obrażam cię celem wytrenowania twojej sieci do trzymania się w ramach realiów własnych możliwości i nastawienia bardziej na skromność połączoną z próbami internalizacji nowej wiedzy, niż na kreowaniu bełkotu z bezwartościowych strzępków pseudowiedzy. To raz, a dwa: Myślę, że w ramach internalizacji lepiej się sprawdzą filmiki, więc oto filmik – AI znajdujące i wykorzystujące bugi w starych grach, bugi o których nie mieliśmy pojęcia. Czy to jest wystarczająco obrazowy przykład znajdowania przez AI innej odpowiedzi niż z góry przewidywało środowisko i niż się grający dotąd białkowcy spodziewali?

https://www.youtube.com/watch?v=wm8tK91k37U

Czyli nadal pomijasz odpowiedź... Szkoda, spodziewałem się więcej po tobie, skoro kreujesz się na takiego wiedzącego.

[quote name='Bono[UG]' date='2018.08.14 04:16' post='1159032']Czyli nadal pomijasz odpowiedź... Szkoda, spodziewałem się więcej po tobie, skoro kreujesz się na takiego wiedzącego.[/quote]

Jak widać nie uczy się świni śpiewać, bo się tylko straci czas i energię, a i świnia się zdenerwuje

Świetny tekst, chociaż trochę za długi
co do wszelkich syntetycznych tzw. inteligencji które ostatnio przeżywają boom, to nie są tak naprawdę systemy inteligentne, lecz takie które się adaptują do bieżących parametrów swojego otoczenia, i nic więcej.
Metodami na to są albo fizyczne albo softwareowe odwzorowania sieci neuronowych, oraz ..... o czym zdaje się całkiem zapomniano, ważne są tu też algorytmy genetyczne, które nie tylko potrafią się zaadaptować do bieżącej sytuacji, ale przy odpowiednim sprofilowaniu, potrafią sobie 'przypomnieć' wcześniejsze sytuacje do których się zadaptowały w momencie, kiedy te sytuacje powrócą.

SI to definitywnie marketingowy bełkot. Podstawowe założenia SI to zdawanie sobie sprawy z istnienia samego siebie, samorozwój, adaptacja, analiza danych. To, że możemy stworzyć obszerny algorytm to nie znaczy, że już mamy do czynienia z SI.