roboforum.ru

Народ! Поясняю для всех свои высказывания. У нас на форуме есть как специалисты, так и просто интересующиеся робототехникой в целях расширения кругозора. В этом есть что-нибудь плохое?
Почему бы крутым спецам, таким как Dead и Kanoka, не рассказать популярно о своей работе? Dead , правда, говорит, что он "чайник" в какой-то мере, но это из скромности. А Kanoka частенько себя дураком обзывает, но кто этому поверит? Считаю, что именно такие люди могут способствовать пониманию "чайниками" действительных проблем робототехники.
Ну как, все согласны? Давайте опрос сделаем: нужна ли робототехнике популяризация?

Floksa писал(а):Почему бы крутым спецам ... не рассказать популярно о своей работе? Dead , правда, говорит, что он "чайник" в какой-то мере, но это из скромности.

Хех, дело далеко не в скромности ... Если бы только в этом-то дело было, как было-бы здорово!

Чем серьёзнее занимаешся какой-то проблемой, тем больше новых проблем попутно возникает.

Начавши заниматься одной, на первый взгляд элементарной проблемой, в один "прекрасный" момент доходит, что проблема далеко не так элементарна. Вполне ясно осознаёшь, что почти вся база знаний, накопленная за весь период разработки - всего лишь малюсенькая частица, частный случай глобальной проблемы (которую только теперь уже начинаешь видеть). Что большинство вопросов (да в общем-то, все ), которые возникали до этого момента - как минимум некорректны либо неверно сформулированы, соответственно и ответы на них - безсмысленны.

Но!

Ровно с этого момента, пересматриваешь сделанное, и ищеш ответы на другие, но на этот раз, правильно сформулированные вопросы (как раз на этом этапе чувствуешь себя полнейшим чайником в этой сфере: вопросы есть - ответов нет, а столько времени потрачено ). Кстати, правильно сформулированый вопрос - это уже минимум 95% ответа на него (ИМХО).

Отыскав ответы уже на правильно сформулированные вопросы, снова-же возникает несколько попутных, "простеньких" вопросов, которые нехочеться оставлять без ответа... И все повторяеться снова!..

П.С. Этот процесс по определению бесконечный - формально, "гуру" стать нельзя в принципе, но можно стремиться. И понятие "крутой спец" - весьма относительное.

Floksa писал(а):Понятие круга познания давно известно. Чем больше знаешь, тем лучше понимаешь, как мало ты знаешь.

Ну вот и первые грабли, на которые наступит ИИ - неспособность обобщить накопленый опыт.

У людей это получаеться коряво - что говорить про машину?

Outcaster писал(а):2) Зачем создавать ИИ?

Я тоже часто задаю себе этот вопрос. И удовлетворительного ответа не нахожу.
Можно встать на позицию "робот - это орудие труда". Роботы-манипуляторы уже вовсю трудятся в народном хозяйстве. Но робототехника идёт вперёд, и в головах проектировщиков встал вопрос: а не может ли робот сам принимать решения и не ждать, пока это сделает человек?  У робота появилось зрение, слух, осязание, система ориентации в пространстве. Все эти системы дают возможность роботу на основе обратной связи и по заданному алгоритму принимать решение, каким образом ему выполнить задачу. А дальше логика развития робототехники, может быть, и приведёт к созданию самого что ни на есть искусственного интеллекта.
Если в моих рассуждениях есть какие-то погрешности, то Dead их непременно заметит и поправит меня.

В настоящее время об уже созданном говорят как об элементах ИИ.

Outcaster писал(а):

Floksa писал(а):Понятие круга познания давно известно. Чем больше знаешь, тем лучше понимаешь, как мало ты знаешь.

Ну вот и первые грабли, на которые наступит ИИ - неспособность обобщить накопленый опыт.
У людей это получаеться коряво - что говорить про машину?

Понятие круга познания символизирует бесконечность знания.

Karr писал(а):Когда люди рассуждают "в общем", то маловероятно получение ответов на конкретные вопросы.
А Вы, Floksa, настиваете всё время на конкретных ответах, разве не так?  :wink:

С одной стороны, с чётко сформулированными понятиями легче оперировать. А с другой, в такой области, где ещё многое неизвестно, чёткая формулировка может даже помешать. Скажете, я себе противоречу. Напомню второй закон диалектики: развитие происходит в условиях единства и борьбы противоположностей. Да, мои чайниковые представления об ИИ тоже развиваются.
Незачем расплывчато говорить об уже решённых проблемах и изобретать деревянный велосипед, как уже было сказано в данном обсуждении. (по-моему, это Dead сказал).
А в каких случаях лучше не формулировать проблему чётко? Пример. Мы проектируем ИИ. Наша задача: "создать какую-то штуку, чтобы она думала". При всей смехотворности данной постановки задачи мы изначально имеем большой выбор вариантов возможных решений. Мы ещё ничего не знаем ни о решениях, ни о вариантах, мы не знаем, какое направление верное, и вольны выбирать.
Данный метод постановки задач - это не моё изобретение. Это было уже давно опубликовано, кстати, в научно-популярной литературе.
Если же мы поставим задачу так: "мы хотим, чтобы компьютер научился думать", то ограничим себе выбор. А вдруг потом окажется, что "думающее вещество" окажется вовсе не на кристалле?

Моё видение понимания какой либо темы не отличается то того что было сказано выше, но зато оно иллюстрированно графиком

Процесс понимания двигается сверху вниз.
Расстояние между двумя черными кривыми это объем знаний который необходимо уяснить что бы продвинутся далее в понимании данной темы.
Насыщенность цвета это твоя осведомленность в этой теме.
Точка Х это тот момент когда кажется еще немного и я буду знать все!
После перехода за эту точку становится видным то что раньше нельзя было разглядеть раньше, с верху,  из за узкого горлышка, и ты понимаешь что не знаешь НИЧЕГО.

=DeaD= писал(а):Зато в процессе решения мы просто обязаны сделать ряд ограничивающих предположений, построить некоторую теорию и лишь потом проверить ее на достоверность...

Приблизительно так и делалось: машину учили "строить теории", и их проверять... Ничего особенного - статистическая обработка информации . Для "прикола", ввели фактор спонтанности предположений - иногда скорость построения теории повышалась (что в принципе, логично )...

Но стандартная проблема как была, так и осталась - неспособность адекватно обобщить накопленную информацию. "Нет однозначной взаимосвязи" - строгий вердикт, который машина ставит почти в 90% случаев (хотя в "человеческих" теориях - взаимосвязи будто-бы есть в 100%)... так вот