- 主题:[转载] AI 学会新技能
别的不说,光你这信息量的对比就太扯淡了。
按你说的这1800本书文本信息量只有100M。几分钟长度的高清视频也有100M了。那你觉得这几分钟长度的视频更1800本书的信息量差不多了?
【 在 lokta 的大作中提到: 】
: 举个例子。
: 历史上存在狼孩事件。
: 如果按你的说法,无时无刻不在接受信息对神经进行训练,那么为什么狼孩的智力跟正常人类社会的小孩智力差距那么大?那说明无时无刻接受的信息不见得对训练是有效的。这些信息对智力贡献很小。每天接触到的信息就是打猎,吃饭,睡觉,抢地盘。日复一日的重复等于是把有限
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发自「今日水木 on M2002J9E」
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FROM 120.204.171.*
你不是搞这个的吧,20年的说法都来了。
这一轮ai的井喷是2012年提出的alexnet为标志的。
并且这一轮能井喷的前提也是GPGPU的成熟。
【 在 ventana 的大作中提到: 】
: 这方向有二十年了。主流还是靠标注。
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FROM 114.222.223.*
查下unsupervised learning就知道了。无监督学习不是啥新玩意。
【 在 lvsoft (Lv(The Last Guardian)) 的大作中提到: 】
: 你不是搞这个的吧,20年的说法都来了。
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: 这一轮ai的井喷是2012年提出的alexnet为标志的。
: 并且这一轮能井喷的前提也是GPGPU的成熟。
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FROM 73.93.166.*
你们都混淆了信息的度量,和存储信息占用空间的度量两个不同的概念。
【 在 bmulp 的大作中提到: 】
: 别的不说,光你这信息量的对比就太扯淡了。
: 按你说的这1800本书文本信息量只有100M。几分钟长度的高清视频也有100M了。那你觉得这几分钟长度的视频更1800本书的信息量差不多了?
: 发自「今日水木 on M2002J9E」
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FROM 89.187.185.*
你这种数据量只是对当前的算法而言是有意义的
人类AI根本是不同路线,高度抽象和逻辑能力,压根不需要机器AI的数据量训练
强调人类可以接触大量数据的,都是掩盖算法本身的问题,现在的算法根本没有归纳演绎的能力,才导致依赖巨大的数据量
就算有巨大的数据量,也依旧会出很弱智的问题,就如同一个弱智天天做题,以至于能熟练背出一堆题然而依旧扛不住一道稍微调整而出的新题一样。
各种现实场景中智障频发的AI应用,呈现的就是这个问题,特定环境下表现很好,但一换场景就是智障了
现实场景的数据量 是无穷无尽的,不可能用有限的样本数据量覆盖所有的场景,最后一旦有新场景就智障,就这还配和婴儿比智商~ 就是和一头河马比也比不过啊
【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
: 你这个说法不对。人的眼睛大致相当于1亿像素的摄像头,50mm焦段,帧率往少了说至少有10fps吧。
: 并且有2只,从生下来开始每天至少开机14个小时。
: 换算成数据量是多少?注意这可是不带压缩的哦。
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吹泡泡
【 在 hgoldfish 的大作中提到: 】
: 人工智能让研究人员能检查当今科学仪器产生的大量数据,改变了科学实践。使用深度学习,可以从数据本身中学习,在数据的海洋中大海捞针。人工智能正在推动基因搜索、药学、药物设计和化合物合成的发展。为了从新数据中提取信息,深度学习要使用算法,算法通常是在海量数据上训练出来的神经网络。按照其分步说明,它与传统计
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发自「今日水木 on ELS-AN00」
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FROM 223.104.40.*
现在的算法,如果用7层老鼠胡须神经来比喻,可以在黑暗的洞穴里通过对周围的触碰,获得空间感知。
现在的算法,如果用人类视觉神经来比喻,则刚刚做到通过形状颜色分辨出物体,距离给物体标注概念还有差距,更不用说利用概念进行更高层次的智力活动了。
【 在 ztysys 的大作中提到: 】
: 你这种数据量只是对当前的算法而言是有意义的
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: 人类AI根本是不同路线,高度抽象和逻辑能力,压根不需要机器AI的数据量训练
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: 强调人类可以接触大量数据的,都是掩盖算法本身的问题,现在的算法根本没有归纳演绎的能力,才导致依赖巨大的数据量
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: 就算有巨大的数据量,也
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发自「今日水木 on Dol Guldor Express」
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FROM 223.104.122.*
人类学习接收了经验积累 也利用了基因中存储,但是举一反三的能力和机器学习方法完全不同,比机器效率高多了。一句话,人脑怎么做的还没有搞清楚,自然没法教机器也那么做
【 在 adamhj 的大作中提到: 】
: 你第一次见衬衣就能分辨是因为你之前见过很多种各式各样的衣服,还见过很多其他的布料做的东西,还会有人或者说明文字通过语言告诉你这东西叫衬衣,是用在什么情况下穿的之类的
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: 你第一次见衣服的时候是你父母帮你穿的,你那时候啥都不懂
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: 你不能只把见到衬衣当数据,之前你的所有经历经验
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发自「今日水木 on M2102K1C」
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FROM 222.129.32.*
这个真可以,人肯定有缺陷的,可以相互帮助。
【 在 hgoldfish 的大作中提到: 】
: 人工智能让研究人员能检查当今科学仪器产生的大量数据,改变了科学实践。使用深度学习,可以从数据本身中学习,在数据的海洋中大海捞针。人工智能正在推动基因搜索、药学、药物设计和化合物合成的发展。为了从新数据中提取信息,深度学习要使用算法,算法通常是在海量数据上训练出来的神经网络。按照其分步说明,它与传统计算有很大的不同。它从数据中学习。深度学习没有传统计算编程那么透明,这留下了一个悬而未决的重要问题:系统学到了什么,它知道什么?五十年来,计算机科学家一直在试图解决蛋白质折叠问题,但没有成功。2016 年 Google 母公司 Alphabet 的人工智能子公司 DeepMind 推出了 AlphaFold 计划。利用蛋白质数据库作为训练集,该库中包含了超过 15 万种蛋白质的经验确定结构。不到五年的时间里,AlphaFold 就解决了蛋白质折叠问题,或者至少解决了其中最重要的方面:根据氨基酸序列识别蛋白质结构。AlphaFold 无法解释蛋白质是如何如此快速而精准地折叠的。这对人工智能来说是一次巨大的胜利,因为它不仅赢得了很高的科学声誉,而且是一项可能影响每个人生活的重大科学突破。
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https://www.solidot.org/story?sid=71933--
FROM 114.254.0.*
一个高清电影的数据量是多少?
【 在 lokta 的大作中提到: 】
: 举个例子。
: 历史上存在狼孩事件。
: 如果按你的说法,无时无刻不在接受信息对神经进行训练,那么为什么狼孩的智力跟正常人类社会的小孩智力差距那么大?那说明无时无刻接受的信息不见得对训练是有效的。这些信息对智力贡献很小。每天接触到的信息就是打猎,吃饭,睡觉,抢地盘。日复一日的重复等于是把有限的训练集拿来反复训练。数据量打,信息质量差。
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FROM 113.201.51.*