К вопросу о системах "предсказания" и "обучения"

Роботы, манипуляторы, системы автоматической подачи и смены заготовок

К вопросу о системах "предсказания" и "обучения"

Сообщение Nonstopich » 26 ноя 2018, 14:21

Вот хотел обсудить :thinking:
Мой товарищ по долгу службы часто сталкивается со всякого рода системами "предсказания" и "обучения" или как сейчас принято говорить "ИИ",
и с отсылкой на то, что я увлекаюсь ЧПУ поделился со мной таким вот видосиком:

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

На суд общественности. Подчёркиваю речь идёт не о 3Д печати с помощью сварки, а о том, что перед тем как машину заставить что-то сделать, подготовленные данные скармливают некой мат.модели, которая в состоянии предсказать (основная задача нейронных сетей) исход результата.

В конечном итоге, нашумевшая тема о создании киборг-фииборга для создания УП не нова, как думает небезызвестный автор :yawn:
Но вот только класс задач для этих мат.моделей пока слишком ограничен. Собственно, кто что думает про этот подход внедрять эти "обучаемые системы" в сферу ЧПУ?
Аватара пользователя
Nonstopich
Мастер
 
Сообщения: 983
Зарегистрирован: 02 авг 2015, 19:46
Откуда: Москва, ФО Крым - Феодосия
Репутация: 249
Настоящее имя: Александр Абдулаев

Re: К вопросу о системах "предсказания" и "обучения"

Сообщение michael-yurov » 26 ноя 2018, 16:36

Корреспондент, как обычно, несет отсебятину, не разобравшись в вопросе.
А вообще, решение вполне здравое. Порой человека обучить сложнее, чем нейросеть.
Аватара пользователя
michael-yurov
Почётный участник
Почётный участник
 
Сообщения: 11005
Зарегистрирован: 26 июл 2012, 00:10
Откуда: Новоуральск, Свердловская область.
Репутация: 4336
Медальки:
Настоящее имя: Михаил Львович

Re: К вопросу о системах "предсказания" и "обучения"

Сообщение Duhas » 26 ноя 2018, 18:00

Duhas
Мастер
 
Сообщения: 1358
Зарегистрирован: 10 окт 2015, 23:25
Репутация: 212
Настоящее имя: Андрей

Re: К вопросу о системах "предсказания" и "обучения"

Сообщение SVP » 29 ноя 2018, 12:20

Пока еще нормально только микрят. С макро проблемы ужасающие.
И микрят странно кстати, к примеру блинк-бот зачем-то после отблинкивания лез пробитыми сталкерами вперед и они дохли.
В доту как по мне более показательно играют.
Но совсем показательно они играют в го и шахматы.

Но к станкам это всё не прилепишь, все эти последние достижения крутятся вокрут того, что система сама с собой наигрывает 100500 матчей.
SVP
Мастер
 
Сообщения: 4916
Зарегистрирован: 19 дек 2012, 15:49
Откуда: Москва
Репутация: 758

Re: К вопросу о системах "предсказания" и "обучения"

Сообщение Nonstopich » 29 ноя 2018, 12:49

SVP писал(а):сама с собой наигрывает 100500 матчей.

Немного не так. Обучение - это в первую очередь получение опыта от более разумных систем.
В компьютерных играх - это анализ реплеев и стримов.

SVP писал(а):Но к станкам это всё не прилепишь

Я вот всё хочу поспорить на этот счет. Ведь даже на самые простые задачи:
определение центров или краёв деталей можно было бы применить некие принципы самообучения машин.

Вы посмотрите на эти интерфейсы (для Mach или LCNC), которые строят разработчики для своих центроискателей.
Ведь применить CV и немного обучения в плане распознавание базовых поверхностей детали можно было бы избавиться от всех этих параметров "отступов справа\сзади\сверху".

Потом задача поиска "касания" инструмента к детали. При шлифовке, скажем.
Это ведь тоже своего рода условность: научить систему слышать звук "чирканья" или "распознавать горящие искры".

Или это всё бред?)
Аватара пользователя
Nonstopich
Мастер
 
Сообщения: 983
Зарегистрирован: 02 авг 2015, 19:46
Откуда: Москва, ФО Крым - Феодосия
Репутация: 249
Настоящее имя: Александр Абдулаев

Re: К вопросу о системах "предсказания" и "обучения"

Сообщение SVP » 29 ноя 2018, 13:11

Nonstopich писал(а):
SVP писал(а):сама с собой наигрывает 100500 матчей.

Немного не так. Обучение - это в первую очередь получение опыта от более разумных систем.
В компьютерных играх - это анализ реплеев и стримов.


Да нет-же.
Никакие реплеи и стримы они не анализируют. И шахматные тоже.
По крайней мере про играющих в боту дотов они даже публиковали инфу, что они-де наигрывают
сотни тысяч партий ежедневно. Сами с собой конечно, не с людьми. Люди столько не играют.

Смысл всего того что вы видите - обучение на большом количестве ОПЫТОВ.
Именно поэтому они в некоторых случаях делают странные вещи, которые на основе наблюдения
за людьми ониб делать не стали. Там даже в этом видео есть по-моему соответствующие комментарии.

Именно поэтому дото-боты плохо играют в лейт-гейме, они до него играя друг с другом не доигрывают.
Мала выборка слишком.

Nonstopich писал(а):
SVP писал(а):Но к станкам это всё не прилепишь

Я вот всё хочу поспорить на этот счет. Ведь даже на самые простые задачи:
определение центров или краёв деталей можно было бы применить некие принципы самообучения машин.

Зачем ? Солидкам ищет их прекрасно и так :)

Nonstopich писал(а):Вы посмотрите на эти интерфейсы (для Mach или LCNC), которые строят разработчики для своих центроискателей.
Ведь применить CV и немного обучения в плане распознавание базовых поверхностей детали можно было бы избавиться от всех этих параметров "отступов справа\сзади\сверху".

Потом задача поиска "касания" инструмента к детали. При шлифовке, скажем.
Это ведь тоже своего рода условность: научить систему слышать звук "чирканья" или "распознавать горящие искры".

Или это всё бред?)


Вы путаете одно с другим.
То, что вы видите в киберспорте - это так называемая нейронная сеть.
Это механизм самообучения за счет накопления коллосального опыта.
Учатся они гораздо ХУЖЕ человека, им требуются десятки тысяч ЛЕТ игры, чтобы научиться играть на уровне
человека игравшего десятки месяцев.

А нахождение центров отверстий, касаний, детекция касания или проблем с инструментом - это проблема "датчика".
Если можно сделать датчик - можно на него реагировать. Обучаться там в общем-то нечему.
И это всё сделано уже. Просто в дорогих станках, не в дешевых.
SVP
Мастер
 
Сообщения: 4916
Зарегистрирован: 19 дек 2012, 15:49
Откуда: Москва
Репутация: 758

Re: К вопросу о системах "предсказания" и "обучения"

Сообщение uralpt » 02 дек 2018, 17:21

SVP писал(а):им требуются десятки тысяч ЛЕТ игры, чтобы научиться играть на уровне
человека игравшего десятки месяцев.

не, немного не так. Немного увлекаюсь шахматами. Последнее детище от Гугля, самое совершенное на сей момент, училось играть всего лишь 4 часа и обыграла все имеющиеся в мире программы. Да, там ИИ + нейронная сеть.
Смотрел анализ ее партий в ютубе... впечаляет. Агрессивно и не жалея ничего ради достижения цели. Если интересно, поищу ссылки.

SVP писал(а):А нахождение центров отверстий, касаний, детекция касания или проблем с инструментом - это проблема "датчика".
Если можно сделать датчик - можно на него реагировать. Обучаться там в общем-то нечему.

согласен на все 100. У меня товарищ, электрик, уже лет 10 ставит системы включения света в подъезде, срабатывающие от шороха именно обуви о бетонный пол. На щелчки, хлопки, присвисты - тупо не реагируют. Зачем там ИИ, если можно решить одним датчиком :))
Аватара пользователя
uralpt
Мастер
 
Сообщения: 247
Зарегистрирован: 23 ноя 2015, 14:31
Откуда: Миасс
Репутация: 27
Настоящее имя: евгений

Re: К вопросу о системах "предсказания" и "обучения"

Сообщение SVP » 03 дек 2018, 15:30

uralpt писал(а):
SVP писал(а):им требуются десятки тысяч ЛЕТ игры, чтобы научиться играть на уровне
человека игравшего десятки месяцев.

не, немного не так. Немного увлекаюсь шахматами. Последнее детище от Гугля, самое совершенное на сей момент, училось играть всего лишь 4 часа и обыграла все имеющиеся в мире программы. Да, там ИИ + нейронная сеть.
Смотрел анализ ее партий в ютубе... впечаляет. Агрессивно и не жалея ничего ради достижения цели. Если интересно, поищу ссылки.

Субъективного времени оно сколько потратило ?
Сколько партий сыграло ? Человек за сколько времени мог бы сыграть такое количество партий ?
SVP
Мастер
 
Сообщения: 4916
Зарегистрирован: 19 дек 2012, 15:49
Откуда: Москва
Репутация: 758

Re: К вопросу о системах "предсказания" и "обучения"

Сообщение uralpt » 03 дек 2018, 16:33

SVP писал(а):Субъективного времени оно сколько потратило ?
Сколько партий сыграло ? Человек за сколько времени мог бы сыграть такое количество партий ?


а какая разница, сколько? На временном отрезке имеем "0", на втором отметка "4 часа". Это единственное, что важно.
Так можно и про самолет сказать, что он субъективно неправильно летает, приняв за меру скорость движения человека :))

ps. конкретно эта программа сыграла миллионы и миллионы партий, и там, где есть накопленный опыт (БД), ИИ всегда всегда выиграет.
Учится ИИ вовсе не хуже человека (если быть точным, то лучше), а просто в соответствии с тем алгоритмом, который предоставит ему человек. Пример тому - классическая реализация любой карточный игры на основе теории вероятности. Там, кроме алгоритма, практически ничего не требуется. И никакого опыта и многочисленных отыгранных партий тоже.
Аватара пользователя
uralpt
Мастер
 
Сообщения: 247
Зарегистрирован: 23 ноя 2015, 14:31
Откуда: Миасс
Репутация: 27
Настоящее имя: евгений

Re: К вопросу о системах "предсказания" и "обучения"

Сообщение SVP » 03 дек 2018, 16:40

uralpt писал(а):
SVP писал(а):Субъективного времени оно сколько потратило ?
Сколько партий сыграло ? Человек за сколько времени мог бы сыграть такое количество партий ?


а какая разница, сколько? На временном отрезке имеем "0", на втором отметка "4 часа". Это единственное, что важно.
Так можно и про самолет сказать, что он субъективно неправильно летает, приняв за меру скорость движения человека :))

А разница большая. Есть такая штука "субъективное время".
Если вас так именно это "беспокоит", то перефразируйте мое утверждение иначе:
"компьютерные алгоритмы" требуют для своего "обучения" до сравнимого уровня в десятки тысяч(может и сотни) раз большее количество сыгранных партий, чем человек. О каком уж тут "лучше учится" можно говорить даже прям и не знаю.

Причем тут карточные игры и вероятности вообще непонятно.
Мы говорим о шахматах, старкрафте и доте :) если чё... а покер - это извините не игра в вероятности, а игра в покер :)
SVP
Мастер
 
Сообщения: 4916
Зарегистрирован: 19 дек 2012, 15:49
Откуда: Москва
Репутация: 758

Re: К вопросу о системах "предсказания" и "обучения"

Сообщение uralpt » 03 дек 2018, 17:23

SVP писал(а):"компьютерные алгоритмы" требуют для своего "обучения" до сравнимого уровня в десятки тысяч(может и сотни) раз большее количество сыгранных партий, чем человек.

неа, не согласен. Выигранная партия в его памяти всегда будет выигранной. Компьютер, в зависимости от алгоритма, будет всегда стремиться довести текущую партию до той, в которой он гарантированно побеждает. В отличие от человека, который может наступить дважды, трижды на одни и те же грабли.
В этом смысле компьютер - идеальный ученик. Однажды усвоенный урок навсегда остается в его памяти.

SVP писал(а): Причем тут карточные игры и вероятности вообще непонятно.
Мы говорим о шахматах, старкрафте и доте если чё... а покер - это извините не игра в вероятности, а игра в покер

карточные игры тут только для демонстрации того, что компу для обучения вовсе не обязательны "бесчисленные часы, партии" и т.п. Если есть идеальный алгоритм (как пример - 100% верный алгоритм выпадения числа/карты по теории вероятности), заложенный в него человеком, он также будет лучшим в любой игре. Вот если нет этого идеального алгоритма - тогда и спрос с компа невелик, он проиграет. Но тут уже вопрос больше к составителям алгоритма, а не к компу - он-то как раз сделал все от него зависящее :))
Аватара пользователя
uralpt
Мастер
 
Сообщения: 247
Зарегистрирован: 23 ноя 2015, 14:31
Откуда: Миасс
Репутация: 27
Настоящее имя: евгений

Re: К вопросу о системах "предсказания" и "обучения"

Сообщение SVP » 03 дек 2018, 18:02

uralpt писал(а):
SVP писал(а):"компьютерные алгоритмы" требуют для своего "обучения" до сравнимого уровня в десятки тысяч(может и сотни) раз большее количество сыгранных партий, чем человек.

неа, не согласен.

Вы несогласны с объективными фактами ? Это не ко мне ей богу :).

Машинное обучение совсем не состоит в том, что кто-то помнит какие-то позиции и победные комбинации.
Почитайте про то, что такое "нейронные сети", компьютер вовсе не помнит то, как сыграл старые партии, это попросту ненужно.
Он делает "выводы" из каждой сыгранной партии и помнит только их.
Это в меньшей степени связано с шахматами (там есть какие-то справочники дебютов-эндшпилей, они могут использоваться) и в большем со всем, что связано с киберспортом (возможно драфт в доте сделан по справочникам, но и только).


карточные игры тут только для демонстрации того, что компу для обучения вовсе не обязательны "бесчисленные часы, партии" и т.п. Если есть идеальный алгоритм (как пример - 100% верный алгоритм выпадения числа/карты по теории вероятности), заложенный в него человеком, он также будет лучшим в любой игре. Вот если нет этого идеального алгоритма - тогда и спрос с компа невелик, он проиграет. Но тут уже вопрос больше к составителям алгоритма, а не к компу - он-то как раз сделал все от него зависящее :))


Нету идеального алгоритма для игры в старкрафт, доту и шахматы.
Вообще нет никакого алгоритма для решения этих задач. Даже неидеального.
То, что делает "нейронная сеть" алгоритмом в общем-то не является.

Мне было-бы интересно использует-ли отблинкивающийся от сработавшей мины сталкер специальный макрос, или это результат обучения.
Подозреваю первое, но 100% не уверен.
SVP
Мастер
 
Сообщения: 4916
Зарегистрирован: 19 дек 2012, 15:49
Откуда: Москва
Репутация: 758

Re: К вопросу о системах "предсказания" и "обучения"

Сообщение uralpt » 03 дек 2018, 18:34

я даже не знаю, что такое "дота", "сталкер" и "отблинкиваться" :)) Пришлось помучить гугль.
Еще раз - у задачи есть два пути - а) использовать опыт; б) искать алгоритмы
Зачем зашориваться на "а" - варианте? Ну представь(те) себе, что нейронная сеть начала создавать победные алгоритмы. Она, собственно, именно для этого и нужна, а вовсе не для перебора готовых решений "победа-проигрыш". Почему считаешь, что это невозможно? Это уже не просто возможно, а даже используется. Ну, будет использовать "победная" формула не два-три "x y", а гораздо больше переменных.
На примере - хоть когда-то использовал на практике четырех- и более мерные массивы? К слову, я - нет, не было необходимости. Не можем мы это представить, потому и не применяем. А компу - фиолетово, сколько-мерный массив ему обрабатывать. И будет просто длииииииннючая формула... :))
Аватара пользователя
uralpt
Мастер
 
Сообщения: 247
Зарегистрирован: 23 ноя 2015, 14:31
Откуда: Миасс
Репутация: 27
Настоящее имя: евгений

Re: К вопросу о системах "предсказания" и "обучения"

Сообщение Kachik » 03 дек 2018, 18:40

uralpt писал(а):
а какая разница, сколько? На временном отрезке имеем "0", на втором отметка "4 часа". Это единственное, что важно.
Так можно и про самолет сказать, что он субъективно неправильно летает, приняв за меру скорость движения человека :))



Неправда, и самолет и человек в одном пространстве-времени. В разном они будут только если один из них будет двигаться быстрее скорости света...
А так как гипердвигатели и варп ускорители пока не дошли до коммерческого употребления ... :hehehe:

По этому если сравнивать с человеком, как раз актуально количество сыграных партий для достижения определенного результата. По уму, хорошо бы знать и количество партий человека...

А в вашем субъективном пространствено-временом континиуме - человек устав ждать когда ИИ научится играть, через пару часов вырубил комп с ИИ и ушел по своим делам :lol:
Аватара пользователя
Kachik
Мастер
 
Сообщения: 362
Зарегистрирован: 13 янв 2017, 16:22
Откуда: Питер
Репутация: 55
Настоящее имя: Сергей

Re: К вопросу о системах "предсказания" и "обучения"

Сообщение uralpt » 03 дек 2018, 19:05

Kachik писал(а):Неправда, и самолет и человек в одном пространстве-времени.

а "количество принятых решений в секунду" у человека и компьютера - в разных?

Kachik писал(а):актуально количество сыгранных партий для достижения определенного результата.

количество партий - это только опыт, необходимый для составления правильного, т.е. "победного" алгоритма. Алгоритм - вот цель нейронных сетей. А с функцией накопления опыта (у нас - сыгранных партий) прекрасно справляются распределенные вычисления. Но давайте все-таки о ИИ и НС.
ps. почему-то считают, что для обучения компу нужно больше времени. Ведь это неправда. Да, для накопления опыта он будет перебирать все заведомо проигрышные варианты, в перекладке на человеческое время это неимоверно долго. Но для компа - это ровно - 4 часа. И это единственный параметр, который важен.
Аватара пользователя
uralpt
Мастер
 
Сообщения: 247
Зарегистрирован: 23 ноя 2015, 14:31
Откуда: Миасс
Репутация: 27
Настоящее имя: евгений

Re: К вопросу о системах "предсказания" и "обучения"

Сообщение SVP » 05 дек 2018, 16:03

uralpt писал(а):я даже не знаю, что такое "дота", "сталкер" и "отблинкиваться" :)) Пришлось помучить гугль.
Еще раз - у задачи есть два пути - а) использовать опыт; б) искать алгоритмы
Зачем зашориваться на "а" - варианте? Ну представь(те) себе, что нейронная сеть начала создавать победные алгоритмы. Она, собственно, именно для этого и нужна, а вовсе не для перебора готовых решений "победа-проигрыш". Почему считаешь, что это невозможно? Это уже не просто возможно, а даже используется. Ну, будет использовать "победная" формула не два-три "x y", а гораздо больше переменных.

Вы понимаете как работает "нейронная сеть" ? Общее представление у вас есть ?
Понимаете, что всё, что эта сеть "содержит" - это коэффициенты для графа выбора действий, либо анализа результирующей позиции, либо чего-то еще.
Это нифига не алгоритмы... Алгоритмы - это часто то, что содержится в переходах между графами.

"Алгори́тм (лат. al­go­rithmi — от арабского имени математика Аль-Хорезми[1]) — конечная совокупность точно заданных правил решения произвольного класса задач или набор инструкций, описывающих порядок действий исполнителя для решения некоторой задачи."

uralpt писал(а):ps. почему-то считают, что для обучения компу нужно больше времени

Что вы со своим временем заладили, для обучения нейронной сети, ей требуется больше ОПЫТА.
В тысячи раз больше, чем человеку.
А сколько требуется объективного времени, применительно к оценки степени "обучаемости" как-раз неважно.
Если с собакой А я за месяц позанимался 3 раза, а с собакой Б за неделю 20 раз, и при этом они научились делать одно и тоже,
то собака Б очевидно ХУЖЕ УЧИТСЯ, чем собака А.
В некоторых условиях собака Б может это чем-то компенсировать, в других нет.
SVP
Мастер
 
Сообщения: 4916
Зарегистрирован: 19 дек 2012, 15:49
Откуда: Москва
Репутация: 758

Re: К вопросу о системах "предсказания" и "обучения"

Сообщение SVP » 05 дек 2018, 16:07

Вопрос про "отблинкивающегоса сталкера" не случаен.
Этот "маневр" используется и людьми, но за счет того, что "временное окно" очень узкое, используется нечасто.
У компьютера нет проблем с микроконтролем, он как мы видим на видео может почти всегда "отпрыгивать".
Однако прикладной интерес не в этом, сам маневр довольно тривиален. Лично мне было-бы интересно, откуда он в ИИ взялся ?
Это готовый алгоритм действий, который активируется по событию "стал целью минки", или это результат машинного обучения.
В первом случае мы имеем всего-лишь быстродействующий калькулятор, во-втором самообучающуюся систему... но что-то сомневаюсь я... очень.
SVP
Мастер
 
Сообщения: 4916
Зарегистрирован: 19 дек 2012, 15:49
Откуда: Москва
Репутация: 758

Re: К вопросу о системах "предсказания" и "обучения"

Сообщение uralpt » 06 дек 2018, 06:37

SVP писал(а):набор инструкций, описывающих порядок действий исполнителя для решения некоторой задачи
-
вот это как раз и есть то, чем занимается нейронная сеть. В игре - это набор действий (просто к примеру, я точно не знаю, что делает сталкер) сталкера при виде мины, т.е. вырабатывает инструкцию типа "присесть на 100, отклониться вправо на 50, затем отпрыгнуть". Если это работает - все, нейронная сеть считает эту комбинацию выигрышной. А как это назвать - матрицей выигрышных переменных, графом, массивом коэффициентов - не суть важно.

А с собакой... не, неправильный пример. Вот если бы вы собаке из 20 раз 19 объясняли, как неправильно учиться, показывали бы это на примерах, посмотрели бы с ней обучающий фильм - тогда да. А реального времени для обучения ей понадобилось бы все одно, правильное, занятие. И тут также - программисту проще написать цикл от 0 до бесконечности, чем попытаться добавить правило, согласно которому система не будет перебирать заведомо неправильные варианты. Дело в программисте, т.е. алгоритме, а не в компьютере. И вовсе не программист плохой, а просто он не знает, как довести до компьютера информацию, что 99% его машинного времени будет потрачено зря.
И как пример, приводил карточную игру на основе теории вероятности, где вообще нет никакого опыта, а комп всегда выиграет. Просто потому, что у него есть 100% правильная формула. И ему достаточно одно, "правильное", занятие.

Давайте, что ли, к нашим вопросам. Допустим, админу сего сайта захотелось сделать приятное деревообработчикам. Чтобы фрезы у мастеров не ломались, чтобы ворса на изделии не было. И создает он БД, в которую заносит: а) обрабатываемый материал, составляет для него матрицу постоянных коэф-тов - дерево-вид-вязкость-плотность-влажность и т.п. б) шпиндель-биение-обороты... в) инструмент-фирма-твердость. Короче, все, что знает, то и заносит. Получает walter-калькулятор.
Затем приглашает присоединиться и самих мастеров. Те также заносят те параметры, при которых фреза гарантированно ломается. Пишет алгоритм, чтобы каждый пользователь мог увидеть, при каких режимах какой инструмент с какой вероятностью сломается. Получает прогнозирующую систему. Мастера рады - достаточно занести свои данные в прогу, скормить ей векторный объект, а она сразу расставляет режимы. Но пока получилась БД с интерполированными значениями на выходе.
Немного подумав, админ дописывает в код возможность предсказания - т.е. пользователь вводит данные обрабатываемого материала, а программа прогнозирует вероятность поломки. И приходит мастер Вася, который хочет обрабатывать, к примеру, парафин напильником. Скормив системе имеющиеся у него данные шпинделя, воска и напильника, он получит так необходимые ему обороты и подачи. При этом - данная НС выдаст ему готовый алгоритм(!), хотя никогда до этого не обрабатывала данные воска и напильников.
Аватара пользователя
uralpt
Мастер
 
Сообщения: 247
Зарегистрирован: 23 ноя 2015, 14:31
Откуда: Миасс
Репутация: 27
Настоящее имя: евгений

Re: К вопросу о системах "предсказания" и "обучения"

Сообщение kentawrik » 06 дек 2018, 08:28

Извините - но тут явно разговор материалиста и идеалиста. Один понимает, что сейчас ИИ - это просто бухгалтерская программа тупо перебирающая терабайты инфы и даже не строящая графов решений, а тупо перебирающая и настраивающая коэффициенты для движения по этому графу. Не буду вдаваться в некоторые ухищрения типа свёрток и подобного позволяющих уменьшить порядок мощности вычислений. А второй думает, что ИИ пишет "программы". Т.к. с темой ИИ профессионально не сталкивался с конца 80х, могу предположить, что сейчас пытаются научить и программировать ИИ.

Может быть вы не поверите, но в Ростове-на-Дону была такая лаборатория "Искусственного интеллекта" во ВНИИ ПС(программных средств). Уж не помню точно когда мне удалось там студентом поработать, но было это в районе 86-89 годов. т.е. 30 лет назад.

Но почему я решил встрять в ваш разговор. Как ни странно я увидел большой разрыв в понимании обучения систем ИИ. Основанный на игнорировании развития ИИ- мысли ;)
Дам немножко экскурс в историю процесса.
Тогда системы ИИ представляли из себя дерево решений (в идеале бинарное) - которое строилось следующим образом. бралась некая статистика (я помню часы вбития этой статистики в компы :) ), и по каждой группе данных этой статистики ЭКСПЕРТ давал решение - будет так или не так. Чтобы понятнее - например: брались параметры больного, температура давление лейкоциты и пр. и пр. А эксперт давал ответ: умрёт или выживет :).
И программы ИИ анализировали эти данные (часами на AT-286 16/20МГц смешно вспомнить, у меня сейчас на столе блюпил лежит на порядки мощнее :) ) выбирали значащие параметры, убирали шум и случайные неверные данные и реально рисовали дерево для бумажной экспертной системы. Книжки грубо говоря, Ну или её электронного представления в виде программы осуществляющей поиск по этой книжке.

Нынче, уважаемый SVP, люди дошли до того,что они просто выкинули ЭКСПЕРТА(именно так - большими буквами) из данной цепочки. Они тупо ростом вычислительных мощностей решили выкинуть специалиста из ареала его обитания. Сделать его атавизмом под благой целью: это поможет начинающим. Давайте поможем лентяю не делать косяков. и поощрим его помогающей в этом программой...

Уж извините за лирику, но как ни крути мы уже близко к тому будущему которое описал Уэлс в своей "машине времени". Куча людей занимающихся "искусствами" и морлоками их пожирающими. Мы от этого уже очень недалеки. Нынешнюю когорту бомонда мы уже готовы убивать. Ну правда до кушать пока далековато :lol:

Это вопрос цели жизни каждого. Но тут альтруизм порождает сон разума. Дальше знаете что...

Ещё раз извините что вмешался...
kentawrik
Опытный
 
Сообщения: 133
Зарегистрирован: 25 авг 2008, 00:46
Репутация: 10

Re: К вопросу о системах "предсказания" и "обучения"

Сообщение SVP » 06 дек 2018, 11:26

Не очень понимаю причем тут эксперты. Обучать ИИ по реультатам идей экспертов - это получить ИИ заменяющего этого эксперта.
Лучше эксперта он не станет.

Ныне т.н. ИИ обучаются по БОЛЬШИМ объемам информации. Реально большим. Запредельно большим.
Подобный объем информации об "обработке фрезами" нам не собрать и за 100 лет упорной работы.

Обычно эта информация берется из одного из нескольких источников.
1. "Др ватсон2 вроде бы берет её из электронных историй болезней американцев, чуть ли не ВСЕХ
2. Игровые ИИ берут её осуществляя игры ДРУГ с ДРУГОМ. Миллионы игр.

Ни то, ни другое к металлообработке в общем не имеет применения.

ЗЫ. Хотелось бы получить пруф на тот факт, что сталкеры сами научились "отпрыгивать", было бы интересно почитать.
SVP
Мастер
 
Сообщения: 4916
Зарегистрирован: 19 дек 2012, 15:49
Откуда: Москва
Репутация: 758

След.

Вернуться в Роботы

Кто сейчас на конференции

Зарегистрированные пользователи: _taras_, Bing [Bot], Brynet83, Chili, Darxton, Ewgeniy, Figaro, Glite, Google [Bot], Hugo, iMaks-RS, Kovus2, Lunatic, meganom, MukhinG, ppdisk, ruh2100, serpvect, sima8520, UAVpilot, Yandex [bot], zakatnyi, Зерноед

Reputation System ©'