Автор Тема: Доступно ли компьютерам творчество?  (Прочитано 60207 раз)

0 Пользователей и 2 Гостей просматривают эту тему.

Оффлайн василий андреевич

  • Участник форума
  • Сообщений: 9586
Re: Доступно ли компьютерам творчество?
« Ответ #570 : Декабрь 25, 2019, 09:41:36 »
Цитата: василий андреевич от Сегодня в 07:52:35
В компах "самоорганизуется" информация.

Это бред, Василий Андреевич,
  Разумеется, точно такой же как и Ваш о "самоорганизации".
  Проявление активности для поддержания неустойчивого равновесия... Уже ближе. Разбираем?
  Комп, принимает упорядоченный поток электронов, который рассеивается-диссипирует в бесполезное тепло. Работая на обесценивании порядка в беспорядок, ком доводит разрозненную входную информацию до упорядоченного состояния. В этом принцип работы компа, как диссипативной системы.
  Таков же принцип всех диссипативных систем - работать против сил рассеяния. И живых в том числе.

  Ввели "само", так извольте держать ответ, чем работа живого "фундаментально" отличается от работы искусственных систем. В противном случае, буду считать Вас Верующим в Догму.

Оффлайн василий андреевич

  • Участник форума
  • Сообщений: 9586
Re: Доступно ли компьютерам творчество?
« Ответ #571 : Декабрь 25, 2019, 19:22:46 »
  Ладно.
  Заковыка в том, что термин диссипативная структура (система) был введен Ильей Пригожиным, который придал ему, на мой взгляд излишне особый, философский смысл. И диссипация, вместо исконного рассеяния, превратилась в процесс трансформирования исходной структуры за счет не просто естественного рассеяния, но рассеяния лишнего. А это избавление от лишнего соответствует комповскому пониманию процесса накопления информации, когда удаляются-отсеиваются избыточные данные.
  При этом подспудно разумеется изначально присущая живому программа цели. И уже воИмя таковой, метаболические процессы ведут не к равновесию, а к взаимо компенсационным процессам, обуславливающим динамическое равновесие, которое не верно трактуется, как неустойчивое равновесие, а то и устойчивое неравновесие.

  И ключевым, на мой взгляд, выступают понятия гомеостаза (динамического равновесия) и странного аттрактора. Именно странного, а не обычного.

Оффлайн DiagoDevilla

  • Участник форума
  • Сообщений: 1
    • Geek squad chat with an agent
Re: Доступно ли компьютерам творчество?
« Ответ #572 : Январь 16, 2020, 11:00:48 »
Technology has become a very important party in people’s life. People are totally dependent on their gadgets like computers, laptops, smartphones, smart wearable gadgets, and smart electronics appliances. With the advancement of technology with each passing
day, it uses are also increasing. These innovative gadgets are attracting more and more people towards them. Just like a coin has two sides, technology has pros and cons as well, a user can face technical issues with there gadgets anytime. Issue like your computer
boots up slow, lags most of the time, your smartphone is having a glitch, you want to install a new application on your computer or smartphone but it’s not letting you through the installation process. In such cases, a technical expert can help you and resolve
your issue very well. We have an expert team of geek tech support to resolve and provide assistance with any issue that you face with your gadgets.

We are available round the clock and available for you 24/7 just to make tech support services available for you whenever you need them. You were doing some important work on your device and in a blink of an eye, it’s not working? Don’t worry our expert geek squad tech support team is always available to help you. We will perform a diagnosis on your device and search for the root cause of the problem so that it can be fixed as soon as possible. You don’t have to worry about your work being hampered as all the services will
be performed without disturbing your work.

Are you facing issues with your devices like laptop, computer, smartphone or kindle and don’t know whom to ask for help? Well, you don’t have to worry about it, our geek squad online support experts are always available to help you and will resolve the technical
issue you are facing with your devices. Our geek squad online support team has expertise and years of experience in resolving the technical issues that you face on your devices and gadgets.Our topmost priority is our clients and we make sure the technical issues are
resolved with the right solution as soon as possible. This is the number one factor why we have so many satisfied clients who recommend us to their peers as well. We have multiple channels through which clients can connect with us, the chat is the first one
through which you can chat with our representative in no time, second is through the call and the third one is through email. Multi-channel has helped us resolve client queries sooner. We are rated best in the technical support online and this is made reality due to
the hard work of our certified expert executives who go the extra mile to resolve your technical issues. Our Geek Squad Chat Online Support professionals provide the right solution to the problems on-time to our clients.

ArefievPV

  • Гость
Re: Доступно ли компьютерам творчество?
« Ответ #573 : Январь 28, 2020, 07:51:45 »
Вы у меня попляшете
https://www.nkj.ru/news/37992/
Нейросеть пытались научить различать танцы, но вместо этого она научилась распознавать самих танцоров.

Решение задачи классификации – это одно из важнейших направлений использования искусственных нейронных сетей. Например, чтобы по запросу «котики» известные поисковые сайты выдали вам миллионы изображений именно усатых-полосатых, поисковый алгоритм должен сначала сам для себя «понять», какие признаки в изображении определяют наличие на нём именно кота, а затем с помощью этой инструкции проверить миллиарды фотографий и отобрать для вас именно котов. 

Чтобы нейронная сеть научилась отделять котов от китов, её сначала нужно этому обучить: предоставить ей, к примеру, несколько десятков, а лучше сотен тысяч или больше фотографий с уже готовыми подписями «котик» и «не котик». Обучившись, нейронная сеть уже сама сможет без подсказки отличать фотографии с котами от всех остальных. Конечно, нельзя гарантировать на сто процентов, что за нужную фотографию машина не примет что-то другое, и, наоборот, пропустит желанного нами котика, но, будем честными, мы и сами не всегда можем точно и сразу сказать, что изображено на фотографии. Также нужно понимать, что под термином «нейросеть» скрывается большой набор разных методов, поэтому для простоты мы будем говорить лишь об общих принципах работы с информацией.

Придумать подобных классификационных задач можно очень много, однако далеко не всегда удаётся научить нейросеть давать правильное решение или же результат может оказаться немного не тем, который ожидалось получить. Например, исследователи из университета Йювяскюля попытались научить нейросеть определять музыкальное направление по танцу, который исполняет человек. Для этого они попросили станцевать под музыку 73 добровольцев, среди которых были как люди, получившие когда-либо музыкальное образование, так и просто «любители». Каждому из участников эксперимента давали в случайном порядке прослушать 16 коротких отрывков песен, относящихся к 8 музыкальным жанрам, и просили двигаться под музыку так, как им хочется. Движения участников записывались с помощью технологии захвата движения (motion capture), которую используют при создании компьютерных эффектов в кино и анимации. Вся эта информация потом обрабатывалась нейросетевыми алгоритмами с целью научить машину, скажем, отличать по движениям танец под джазовую музыку от танца под хип-хоп или под композицию в жанре метал.

К некоторому удивлению исследователей, их нейросеть очень посредственно смогла определить музыкальный жанр по движениям танца. Однако алгоритм в некоторой мере компенсировал этот недостаток тем, что весьма неплохо справился с угадыванием конкретного исполнителя танца, независимо от того, под какую музыку танцевал человек. Получается, что индивидуальные особенности движения человека (отметим, что в данном эксперименте анализировалось движение в общей сложности 21 фиксированной точки на человеке) с точки зрения нейросети оказались более характерными, чем набор движений разных людей, танцующих под одну и ту же музыку. Иными словами, отличить условного Ивана Ивановича, танцующего хип-хоп, от Марии Ивановны, танцующей под музыку регги, нейросети оказалось проще, чем понять, под какую музыку танцуют в отдельности те же Иван Иванович или Мария Ивановна.

При кажущейся некоторой абсурдности цели этого эксперимента, он представляет собой хорошую иллюстрацию того, как методы машинного обучения могут давать неожиданный альтернативный взгляд на привычные для нас явления. Нейросети и мы «видим» мир по-разному, и вполне возможно, что некоторые из будущих открытий в науке будут сделаны именно благодаря «нечеловеческой» нейросетевой логике.

P.S. Танец - абстракт более высокого уровня, чем танцор. Полагаю, чтобы научить нейросеть распознавать именно танец, сначала нейросети необходимо научится распознавать танцора. Для обучения распознавания танца потребуется другая выборка - множество танцоров (которых нейросеть уже научилась распознавать), танцующих один и тот же танец.

В этом плане нейросети, как раз, «видят» мир, как мы (только в младенчестве и на ранних этапах по вычленению абстракта более высокого уровня), и нейросетевая логика вполне человеческая. Просто мы этот этап распознавания проскакиваем на автомате - распознаём (учимся распознавать) сначала сам объект/явление, а потом уже отдельные характерные особенности этого объекта/явления (в зависимости от ситуации вокруг объекта/явления). Существующие искусственные нейросети, в этом плане, настолько примитивны по сравнению с нами, что в экспериментах с ними, данная этапность по вычленению абстракта, проявляется весьма наглядно (типа, бросается в глаза).

ArefievPV

  • Гость
Re: Доступно ли компьютерам творчество?
« Ответ #574 : Февраль 23, 2020, 11:19:41 »
Искусственный интеллект нашёл новый антибиотик
https://www.nkj.ru/news/38178/
Антибиотик от искусственного разума оказался эффективным против самых лекарственноустойчиых бактерий.

Если мы хотим сделать новый антибиотик, мы сначала должны решить, что именно в бактериальной клетке мы хотим испортить. Это может быть, например, какой-нибудь фермент, необходимый для постройки клеточной стенки, или фермент, участвующий в синтезе белков. Зная структуру молекулы-мишени, мы конструируем молекулу антибиотика, который будет связываться с мишенью и отключать её.

При этом мы, конечно, помним, что антибактериальных веществ на свете существует множество, так что мы можем взять какое-нибудь готовое вещество и усовершенствовать его, добавив к нему химические группы, которые, как нам кажется, должны повысить его эффективность. Проблема в том, как из огромного количества уже существующих и потенциально возможных соединений выбрать наиболее перспективное. Здесь не мог не появиться искусственный интеллект, и в статье, которая вышла на днях в Cell, речь идёт как раз об антибиотике, в прямом смысле созданном машинным алгоритмом.

Исследователи из Массачусетского технологического института создали нейросеть – алгоритм, который учился выбирать среди моря химических соединений те, которые лучше всего подавляют рост бактерий. Программу тренировали на кишечной палочке и 2335 молекулах, среди которых были как медицинские антибиотики, так и разнообразные вещества животного, растительного и микробного происхождения с антибактериальной активностью; кроме них, были вещества без антибактериальной активности. Сами исследователи и так знали всё про эти молекулы, но сейчас нужно было, чтобы нейросеть, сравнивая вещества между собой, научилась по структуре определять антибиотики.

Алгоритм создавали с двумя важными условиями: ему не давали информации о том, что за механизм действия у того или иного вещества, и в самих молекулах не было отмечено никаких химических групп. При «человеческом» анализе химики и биологи всегда держат в уме, на какие процессы в бактериальной клетке действует молекула, и какие группы атомов к ней нужно прицепить или убрать, чтобы она действовала эффективнее – то о чём мы говорили в начале. Так вот, алгоритм запрограммировали так, чтобы он такими категориями не думал.

После обучения на тренировочных 2335 молекулах нейросети дали примерно 6000 потенциальных лекарственных молекул, которые сейчас только изучаются и про которых неизвестно, как они действуют на бактерий. Задача была та же – найти вещества, подавляющие рост кишечной палочки. Из этих более чем 6000 нейросеть выбрала около сотни. Их протестировали на настоящих микробах, и оказалось, что одна из молекул, которую изучают как потенциальное лекарство от диабета, может быть весьма эффективным антибиотиком.

Вещество назвали халицин (или хэлицин, halicin)  – в честь компьютера HAL 9000 из «Космической одиссеи 2001» (несколько сомнительный юмор, если вспомнить, какие проблемы HAL 9000 доставил героям фильма. Впрочем, спасибо, что не Скайнет).

Халицин действовал не только на кишечную палочку, но и на целый ряд других бактерий, включая штаммы, весьма устойчивые к самым разным антибиотикам. Обычно антибиотики создают так, чтобы они не давали бактериям синтезировать клеточную стенку, или мешали синтезировать белок, или мешали синтезировать нуклеиновые кислоты. Но халицин оказался нестандартным антибиотиком: он нарушает поток протонов через клеточную мембрану (а поток протонов через специальные мембранные ворота – это движущая сила многих важных процессов в клетке).

Для животных он малотоксичен (всё-таки клетки животных и клетки бактерий сильно отличаются друг от друга) и, что особенно важно, бактерии не могут стать к нему устойчивыми – либо, по крайней мере, устойчивость к халицину развивается намного, намного медленнее, чем к другим антибиотикам. Очевидно, такой успех был связан с тем, что машинный интеллект избавили от привычек мыслить химическими группами и механизмами действия.

Кроме базы из 6000 молекул, исследователи дали нейросети ещё одну, в которой было более 107 млн молекулярных структур. Из них машина выудила 23 потенциальных антибиотика, а тесты на бактериях показали, что в них есть восемь, у которых действительно есть антибактериальная активность. Две молекулярные структуры из оставшихся восьми могут сработать даже против лекарственноустойчивых штаммов.

Про лекарственную устойчивость бактерий мы неоднократно писали. Это стало настоящей проблемой в медицине, и сейчас по всему миру ищут новые антибиотики, которые могли бы убивать именно таких устойчивых микробов. Время от времени появляются сообщения, что очередной суперантибиотик нашли в земле, или в утконосе, или в человеческом носу; но надо думать, что с нейросетями дело тут пойдёт быстрее.

Оффлайн Evol

  • Участник форума
  • Сообщений: 4310
Re: Доступно ли компьютерам творчество?
« Ответ #575 : Февраль 23, 2020, 15:49:05 »
Ну, вот, лишнее свидетельство - по моему мнению, - в пользу представления о жизни, как среде, транслирующей "неразумную" косность в "разумную".
Ответ - возможный, - на "вечный" вопрос о значении жизни.
Потому и аналогия с водой просматривается. А, может, не только аналогия.

Оффлайн Evol

  • Участник форума
  • Сообщений: 4310
Re: Доступно ли компьютерам творчество?
« Ответ #576 : Февраль 23, 2020, 15:56:40 »
С мембранами, еще. Гиперплоскостями.
Поэтому возникает вопрос - среда может быть разумной? Если понаблюдать за развитием детенышей, находишь больше аргументов за то, что дело обстоит именно так.
Помнится, мы, ранее, уже обсуждали подобный вопрос.

Оффлайн Evol

  • Участник форума
  • Сообщений: 4310
Re: Доступно ли компьютерам творчество?
« Ответ #577 : Февраль 23, 2020, 19:00:07 »
Вот, что, еще, нужно?
Сравните, пожалуйста, томографические картинки работающего мозга со схемами анизотропии вселенной или распределением электричества по поверхности ночной Земли. Вот, почему они похожи? Найдутся аргументы "против" утверждения о сходстве. Но будет, полагаю, немало и "за". Можно с ними поработать, как думаете?   

Оффлайн Evol

  • Участник форума
  • Сообщений: 4310
Re: Доступно ли компьютерам творчество?
« Ответ #578 : Февраль 23, 2020, 19:10:05 »
И все, в конечном итоге - почти уверен в этом, - сведется к той же схеме. Исходный ресурс ("начало"), результат и между ними - какая-то функция. Через которую определятся соответствия динамики одного другому. Не потому ли, что каждому из нас, на самом деле, "делегируется" некоторая порция "разумности"? А с рождения мы обладаем, лишь, потенциалом к ее восприятию и развитию. Разве с компьютерами не та же "заморочка"?

Другое дело - какова природа этого потенциала? Проясняя этот вопрос, полагаю, мы сможем отделить то, что обусловлено работой генома от того, что является результатом делегирования от среды.