paleoforum.ru

Цитата: eL-Tric от февраля 17, 2023, 22:59:01сколько лет этому органу - мозг.

Мозг, вообще то не орган.Справка : Орган представляет собой функциональную единицу в пределах организма, обособленную от других функциональных единиц данного организма.
Тело - продолжение мозга . Например, рецепторы тела распределены неравномерно и на разной глубине. Больше всего рецепторов в коже пальцев рук, ладоней, подошв, губ и половых органов.
Рецепторы распределены неравномерно и на разной глубине. Больше всего рецепторов в коже пальцев рук, ладоней, подошв, губ и половых органов.
Мозг - отдел ЦНС. Высший отдел ЦНС — кора больших полушарий головного мозга и ближайшие подкорковые образования — в основном регулирует связь и взаимоотношения организма как единого целого с окружающей средой.
Организм ещё является частью окружающей среды.Без которой никакой мозг не состоится вместе с интеллектом.Доказано И.П. Павловым "Башня молчания"
Привычка, называть мозг органом, иногда затрудняет познание.
Постоянное взвешивание, расчёт объёмов мозга , поиск гениальных мозгов - не дают никакого результата в познании.Например по ископаемым эндокранам, пытаются выяснить развитие интеллектуальных способностей древних людей и животных.
Но когда распотрошили мозги Эйнштейна , (как тот завещал для науки)- никаких признаков гениальности учёного в его мозге ,обнаружить не удалось.Правда.. кроме увеличенного количества нейронов глия в некоторых отделах мозга.
Потому , сколько бы миллиардов лет мозгу не было - изучать интеллект по одному из отделов ЦНС - пустое занятие , которое до сих пор никакого результата не принесло.   

Цитата: Некто_Владимир от февраля 17, 2023, 23:41:05Очень сомневаюсь, что 40000 лет назад мозг человека был способен создавать космические корабли. Для этого нужно соответствующее сознание, иначе, интеллект. Если бы интеллект не эволюционировал, мы бы там и оставались, где были 40000 лет назад.

Нервная система крайне консервативна и глобальные перестройки даже минимальных масштабов приведут к гибели организма.
Говорить об интеллекте нужно говорить не об мозгах, А О СИСТЕМНЫХ МЕХАНИЗМАХ , которые не зависят от способа реализации.
Говорил уже о том, что ворона с совсем другой конструкцией мозга и небольшим объёмом - кандидат на второе место по интеллекту после человека.Обезьяна просто отдыхает.

ЦитироватьВороны считаются одними из самых умных живых существ. Несмотря на большое количество исследований, посвященных поведению этих удивительных птиц, до сих пор ни разу не проводилась систематическая и количественная оценка их когнитивных показателей в сравнении с другими представителями животного мира.

https://ria.ru/20201210/vorony-1588642844.html
Приматы обособились 90 млн лет назад, а врановые появились менее 50 млн лет назад, то есть в 2 раза позже.Древнейшими гоминидами, или людьми, были австралопитеки, появившиеся около 6 млн лет назад, а древнейшим человеком стал человек умелый, появившийся порядка 2 млн. лет назад.
Смотрите - даже ворон, системно никто ещё не изучал, с их небольшими мозгами , но с потрясающими когнитивными способностями.
Древние приматы, врановые , просто не могли быть на уровне ЦНС  насекомых.
После насекомых идёт 3-й интегральный уровень поведения - рассудочная деятельность и развитая психика, сознание. Это все высшие животные и человек.
Понятно , для технического прогресса нужна была неолитическая  революция , когда первые следы взращивания пшеницы появились в Африке 15 тысяч лет назад.
Вот оттуда и начинался НТП , который приведёт к полётам в космос, но на одних и тех же древних и современных мозгах.

Цитата: Савелий от февраля 17, 2023, 23:46:25Мозг, вообще то не орган.Справка : Орган представляет собой функциональную единицу в пределах организма, обособленную от других функциональных единиц данного организма.

ОК.
Вопрос, конечно, интересный. Например, как обособленный? Может ли он существовать вне организма, а организм без него?
В другой статье Википедии
Список органов человеческого теласказано: "Насчитывается около 79 органов, хотя не существует стандартного определения органа, и статус некоторых групп как единого органа обсуждается", и далее в разделе "Нервная система" первым в списке органов указан "Головной мозг".
Ладно, это вопрос обсуждаемый. Остается другой вопрос: а когда же появился этот отдел ЦНС - мозг?

Цитата: eL-Tric от февраля 18, 2023, 00:47:51Ладно, это вопрос обсуждаемый. Остается другой вопрос: а когда же появился этот отдел ЦНС - мозг?

Вообще то отдел ЦНС , которому приписывают интеллект это неокортекс.
Новая кора отвечает за выполнение высших нервных функций (мышление, речь, обработка информации с органов чувств, творчество и др.).https://clinic-a-plus.ru/articles/nevrologiya/14121-neokorteks-novaya-kora-stroenie-i-funktsii-razlichie.html
  80 млн лет назад, появилась ранняя версия неокортекса (нового отдела мозга, который мы знаем, как кора). Вместе с появлением приматов, а затем больших обезьян и первых гоминид начинает появляться стратегическое мышление.
Вообще то более подробно лучше смотреть лекции В.А.Дубынина.
Это академические сведения.Так же любой курс лекций для ВУЗов - физиология ЦНС  животных и человека.
Но есть основания предполагать, что развитие интеллектуальных способностей появилось гораздо ранее -  200 млн. лет назад.
Сроки появления интеллекта близкого к современному обусловлены имеющимися фактическими данными о древних животных.
Огромный динозавр не может быть одного уровня с поведением и интеллектом  насекомого.Рост, вес, охота,конкуренция и т.п - для этого нужно более развитый мозг.
Опять же нужно иметь в виду , что ещё никто не исследовал когнитивную шкалу способностей даже врановых.Системно - даже близко не приближался к вопросу возникновения интеллекта.
Существуют только заочные споры например с А. Марковым.https://red-ptero.livejournal.com/1792197.html Посмотрите как всё туманно, неопределённо.Даже потребление мозгом 25% энергии организма  неверно трактуется.

Цитата: Савелий от февраля 18, 2023, 01:20:16неокортекс

ОК. Спасибо

Цитата: eL-Tric от февраля 18, 2023, 01:23:55

Цитата: Савелий от февраля 18, 2023, 01:20:16неокортекс

ОК. Спасибо

Вот Нам и "неуловимый Джо", которого нельзя поймать, арканя термином. Или "новая кора", которая становится старой при попытке изучить-понять.

Много букв (некоторые сообщения привожу полностью, чтобы не переходить по ссылкам), кто не в состоянии читать большие тексты, тот может пропускать текст в цитатах.

Опять обсуждение упёрлось в нейрофизиологическое «железо» – типа, интеллект именно в нём «прячется» (или даже круче – «железо» и есть сам интеллект) и жёстко связан с ним. Если насчёт связи ещё отчасти (только отчасти!) можно согласиться, то приравнивание понятий «железа» и интеллекта – это ошибка (принципиальная ошибка).
 
Для того чтобы разобраться можно начать с явлений попроще и более понятных для нас.
 
Например:

Цитата: ArefievPV от февраля 17, 2017, 04:53:06Коротенькая "вводная" лекция про ИИ.
Видео:

Интеллект следует сравнивать не с «железом», а с программным обеспечением. Программное обеспечение – это совокупность программ (совокупность алгоритмов, совокупность вычислительных функций). На одно и то же «железо» можно установить разный софт, и, что характерно, этот софт будет работать. Мало того, зачастую, один и тот же софт может работать на разном «железе».
 
Теперь перейдём к живым организмам с ЦНС (желательно с головным мозгом).
 
Используя аналогию (и утрируя до безобразия) можно сказать, что интеллект – это софт, а нейрофизиологические структуры – это «железо». Соответственно, по смыслу (по смысловому содержанию, по смысловому наполнению), понятие психика ближе именно к понятию софта (программного обеспечения).
 
Установить же по структуре «железа», какой используется софт – это непосильная задача.
Об этом можно почитать тут:

Цитата: ArefievPV от января 24, 2017, 20:22:20Сможет ли нейробиолог понять компьютер?
http://www.popmech.ru/science/320882-smozhet-li-spetsialist-po-mozgu-ponyat-kompyuter/

ЦитироватьУченые взяли процессор от компьютеров и приставок 70-х и представили, что совсем не знают, как он устроен. Используя методы современной нейробиологии, ученые попытались понять, как работает процессор. И у них почти ничего не получилось.

Нейробиологи очень любят сравнивать человеческий мозг с компьютером. Миллионы нейронов обмениваются сигналами и обрабатывают информацию подобно тому, как работают транзисторы в процессорах. Вот только о том, как работает мозг, нам до сих пор известно очень мало, а о том, как устроен компьютер, известно всё.

Эрик Джонас из Калифорнийского университета в Беркли и Конрад Кординг из Северо-Западного университета в Чикаго решили проверить, можно ли понять принципы работу компьютера, используя методы современной нейробиологии. В качестве «модельного организма» выбрали процессор MOS 6502, 1975 года, на котором работали компьютеры Apple II и игровые приставки Atari 2600 и Nintendo Entertainment System. У него всего 3510 транзисторов — это количество вполне можно смоделировать на современном компьютере так, чтобы видеть колебания вольтажа на каждом при выполнении любой задачи. Виртуальный 6502 — это 1,5 гигабайта данных в секунду.

Сломай и изучай

Нейробиологи часто наносят подопытным животным повреждения, чтобы узнать, какой отдел мозга выполняет ту или иную функцию. Так, несчастные мыши с изрезанным гиппокампом теряли способность распознавать объекты, и ученые заключили, что гиппокамп отвечает за эту функцию.
Тот же подход ученые попытались применить к 6502. Ученые «установили», например, что играть в игру Donkey Kong (в которой водопроводчик Марио швыряется бочками в огромную гориллу) невозможно, если не работает определенная группа транзисторов.

При этом другие игры спокойно запускались без этой группы. Если бы речь шла о мозге, ученые могли бы сделать осторожный вывод о том, что функция этой группы транзисторов заключается в том, чтобы играть в эту игру.

Но это совсем не так: на самом деле эти самые транзисторы только косвенно задействованы в обработке алгоритма Donkey Kong. Они были только частью цепи, выполняющей одну маленькую программу, нужную для запуска игры про гориллу, но ненужную для других игр.

Корреляция не означает причинно-следственную связь

Другой популярный у нейробиологов метод — наблюдать за активностью разных групп нейронов, когда мозг работает над конкретной задачей. В случае с процессором ученым удалось установить явную корреляцию между активностью пятью транзисторов и яркостью самого яркого пикселя на экране. Но и тут, казалось бы, громкое открытие оказалось ошибкой: эти транзисторы не были вовлечены в регулирование яркости пикселей на экране (на приставке Atari эту функцию вообще выполняет другой процессор, Television Interface Adaptor). А пять транзисторов, которые заинтересовали исследователей, только косвенно участвовали в принятии решений о яркости экрана.

По словам доктора Джонаса, главная проблема заключается в том, что нейрологические методики оказались неспособны выявить структуры, которые заведомо присутствовали в виртуальном процессоре, и плодили сущности, обнаруживая несуществующие связи и закономерности.

Процессор состоит из множества транзисторов, которые объединены в группы для решения простых логических задач, а те, в свою очередь, в еще более крупные группы. Но когда процессор работает, очень сложно увидеть логику за бесконечным мельтешением электрических разрядов в тысячах транзисторов одновременно, — объясняет Джонас.

Нам не нужно больше данных

В адрес Джонаса и Кординга сразу зазвучала критика. Нейробиологи обращали внимание на то, что процессор 6205 настолько непохож на мозг, насколько это вообще возможно, что, несмотря на все ограничения, нейронауки продвинулись далеко и получили вполне верифицируемые сведения о работе, например, зрительной коры.

Джонас и Кординг отвечают, что никогда не ставили себе цель дискредитировать нейробиологию и ее методы. Вместо этого ученые старались доказать, что иногда лучше иметь фундаментальное понимание того, как что-то работает, вместо того, чтобы наращивать доступный объем данных. Они приводят в пример амбициозный проект расшифровки генома человека Human Genome Project, успешно завершенный в 2003 году. Ожидалось, что расшифровка генома ответит на сотни вопросов обо всем — от рака до старения. Но оказалось, что выделить полезную информацию из огромного «текста», записанного «буквами» азотистых оснований, сложнее, чем просто переписать этот текст себе в блокнот.

Или здесь:

Цитата: АrefievPV от февраля 04, 2021, 11:22:27К предыдущему сообщению (немного иная подача материала), в копилку...
Пойми меня! Как неживое помогает разбираться в живом
https://www.computerra.ru/179981/6502/

ЦитироватьРазница между in silico и in vivo — живыми и неживыми системами, обрабатывающими информацию, всегда смущала исследователей. Велик соблазн смоделировать на компьютере или прямо электронной схемой, например, головной мозг мыши. Но как далеко можно проводить аналогии между мозгом настоящим и его цифровой моделью? Вопрос этот всплывает всякий раз, когда удаётся получить интересные результаты моделирования. И всякий раз находятся те, кто напоминает: живое и неживое — две совершенно разных категории, все связи между ними условны, сходство только внешнее!

Скептиков можно понять: действительно, системы in silico и in vivo устроены и работают совершенно по-разному. С одной стороны тут транзистор, микропроцессор, да пусть даже искусственный нейрон: объекты детерминированные, цифровые. С другой — головной мозг, в котором одних только нейронов десятки, а то и сотни типов, соединённых хаотично, в неясную массивно-параллельную аналоговую структуру, биофизически сложных, в работе которых случайность играет не последнюю роль.

Тем не менее проводить аналогии всё-таки возможно — как от живого к неживому, так и в обратном направлении. Дело в том, что хоть элементарные «детали» отличаются, функциональные, логические схемы могут быть очень похожи. Как в живом, так и в неживом можно выделить блоки, разделённые анатомически или отличающиеся поведением, связанные друг с другом. Такую схему уже можно анализировать общими для живого и неживого методами. И это позволяет задать вопрос: почему бы не проверить работоспособность методов анализа живых нейроструктур, натравив их на простые и понятные структуры электронные?

Для сравнения. Слева схема микропроцессора 6502. Справа предполагаемая схема визуальной системы приматов. При этом учёные до сих пор не уверены, правильно ли выделены блоки (тот факт, что они разделены анатомически, мало что значит) и не знают точно, как выходы блоков зависят от состояния их входов...

Этот вроде бы смешной вопрос на самом деле связан с проблемой, которая сильно докучает нейробиологам. Вы, конечно, знаете, что придуманы сотни методов изучения головного мозга. В общем они сводятся к сбору всевозможной информации о работе тех или иных его частей и попыткам, анализируя её, понять, как мозг устроен. Но что значит понять с точки зрения нейробиологии? А это значит быть способным заменить любой участок искусственным аналогом, не нарушив работы мозга целиком.

Так вот, несмотря на все успехи в выдумывании всё новых методов изучения мозга, от понимания его учёные всё ещё бесконечно далеки! Отчасти причиной тому чрезмерная сложность живого: чаще всего мы не знаем даже, действительно ли оно работает так, как мы предположили. Но тем больше причин проверить методы на простых и известных до последнего винтика неживых системах!

Что и проделала группа исследователей из США, опубликовавших замечательную работу в жанре так называемой вычислительной биологии. Называется она «Может ли нейробиолог понять микропроцессор?» и если вас не смущает английский, я очень рекомендую оригинал: написано простым языком, зато подробнейше разбирает массу любопытных и сложных вопросов.

Суть: нейробиологи, вооружившись методами, обычно применяемыми для изучения живых нейроструктур, попытались использовать их чтобы понять, как функционирует простейшая микропроцессорная система. «Мозгом» стал MOS 6502 — один из популярнейших микропроцессоров всех времён и народов: 8-битный чип, использованный во множестве ранних персональных компьютеров и игровых приставок, в том числе Apple, Commodore, Atari. Естественно, что мы знаем об этом чипе всё — ведь он создан человеком! Но исследователи сделали вид, что не знают ничего — и попытались понять его работу, изучая теми же методами, которыми изучают живой мозг.

Химически была удалена крышка, под оптическим микроскопом изучена схема с точностью до отдельного транзистора, создана цифровая модель (тут я немного упрощаю, но суть верна), причём модель настолько точная, что на ней оказалось возможно запускать старые игры (Space Invaders, Donkey Kong, Pitfall). А дальше чип (точнее, его модель) был подвергнут тысячам измерений одновременно: во время исполнения игр измерены напряжения на каждом проводке и определено состояние каждого транзистора. Это породило поток данных в полтора гигабайта в секунду — который уже и анализировался. Строились графики всплесков от отдельных транзисторов, выявлялись ритмы, отыскивались элементы схемы, отключение которых делало её неработоспособной, находились взаимные зависимости элементов и блоков и т.п.

Насколько сложной была эта система по сравнению с живыми? Процессор 6502, конечно, и рядом не стоит с головным мозгом даже мыши. Но он приближается по сложности к червю Caenorhabditis elegans — ломовой лошадке биологов: этот червь изучен вдоль и поперёк и уже предпринимаются попытки смоделировать его полностью в цифровом виде (вспомните «О правах животных in silico»). Таким образом задача анализа системы на чипе 6502 не является чрезмерным упрощением. И результаты имеют право быть экстраполированы на системы in vivo.

Вот только исследователи... потерпели поражение! Нет, какие-то результаты, конечно, получены были. Анализируя чип, удалось выделить функциональные блоки, набросать схему их вероятных взаимосвязей, получить некоторые интересные подсказки насчёт того, как, вероятно, работает микропроцессор в целом. Однако понимания в том смысле, в каком его требует нейробиология (в данном случае: быть способным исправить любую поломку), достигнуто не было! Отсюда два неприятных вывода и один совет.

Во-первых, имеющиеся на вооружении нейробиологов методы очевидно бесполезны для изучения живого мозга. Разве вправе мы надеяться понять сложнейшую живую систему, если не в силах справиться даже с простейшей искусственной моделью?

Во-вторых, наращивание объёма информации, собираемой о мозге, вероятно, не поможет проникнуть в секреты его работы глубже — без смены методов анализа. Ведь 6502 измерялся с предельной точностью, от исследователей не укрылось ничто в нём происходящее, и тем не менее понять его не удалось!

Что же до совета, нейробиологам рекомендуют взяться за задачу с другого конца: разработать (принципиально новые) методы изучения искусственных систем, убедиться, что они работают, что действительно позволяют понять, как система вроде того же 6502 устроена — и только потом экстраполировать их на живые нейроструктуры. Так неживое поможет разобраться в живом.

Когда говорят, что мозг за десятки тысяч лет (или за миллионы лет) вообще не изменился, то лукавят – люди ведь точно не знают, были изменения или нет (а если были, то насколько существенные). А изменения (даже за десятки тысяч лет) вполне себе были. Да, эти изменения структуры «железа» были относительно незначительные, но ведь на работу этого нейрофизиологического «железа» это могло влиять. И таковое влияние могло изменять функционал, связанный, например, с обучением, с абстрактным мышлением и т.д.
 
А ведь более легко обучаемое нейрофизиологическое «железо» да ещё и на более продолжительном временном отрезке (период онтогенеза, детство) позволяет установить гораздо более продвинутый софт. И ведь это, по сути, и будет означать, что на практически прежнем нейрофизиологическом «железе» начнёт функционировать гораздо более продвинутый интеллект.
 
Сразу возникает вопрос – а откуда возьмётся этот продвинутый софт (это продвинутое программное обеспечение)?
 
Тут всё просто – это программное обеспечение, которое инсталлировалось социальным окружением на нейрофизиологическое «железо» отдельной человеческой особи, со временем эволюционировало, практически параллельно развитию человеческой культуры.
 
То есть, эволюция культуры приводила к усложнению взаимодействий (в том числе, и коммуникации) между особями, к возникновению общественных знаний (в разной форме – в том числе, и в виде умственных навыков, выявленных закономерностей, идей, теорий), которые циркулировали между особями и передавались (например, устно) не только от особи к особи одного поколения, но и между поколениями (обучение детёнышей).

Уже говорил об этом в данной теме:

Цитата: АrefievPV от января 30, 2023, 20:03:28Однако возникает вопрос, а откуда возьмётся новый, и желательно прогрессивный, «софт»?
То есть, потенциал «железа» особи, вроде, позволяет нарастить вычислительный функционал (типа, приобрести интеллект), но где взять нормальный и адекватный «софт»? Ответ прост – из социума.

И если присмотреться к эволюции человеческого вида, то легко заметить, что биологически особи нашего вида меняются медленно, а социум (его структура, включая материальные и духовные результаты деятельности особей) меняется быстро. Мало того, социум развивается – то есть, не просто адаптируется/приспосабливается к среде обитания (которая постоянно усложняется), но и растёт и усложняется при этом. Частенько это дело обзывают культурой, забывая, что понятие культура относится к социуму в целом.

Кстати, причина усложнения социума – усложнение среды обитания (например, городская среда с обилием строений/сооружений/коммуникаций, всяких правил, сообществ людей и пр., будет сложнее деревенской), которое само является следствием увеличения численности и плотности населения.

А так как, для отдельных человеческих особей социум является их средой обитания (или важной частью это среды), то и его влияние на особей становится определяющим для развития (в том числе, и для развития интеллекта особей). Особенно сильному влиянию социума подвержены детёныши – нейрофизиологические структуры мозга весьма пластичны и всё это на фоне роста мозга (в этот период любой «софт» можно установить на такое «железо»). Можно сказать, что приобретённый интеллект – производная интеллекта социума, а врождённый интеллект – производная биологического интеллекта вида.

И ведь о том, что большинство наших знаний (особенно высокоуровневых знаний), которые мы получаем во время обучения (и в детстве, и во взрослом состоянии), являются знаниями социума (результатом работы множества людей на протяжении многих поколений). Наш социальный (общественный, культурный) интеллект постоянно развивался, эволюционировал. Разумеется, в отдельных популяциях и в отдельные исторические периоды он деградировал, но в целом (для всего человечества) наш социальный интеллект развивался.
 
Ну, а более развитый социальный интеллект способен инсталлировать и более развитый софт на нейрофизиологическое «железо» человеческих особей, воспитываемых и проживающих в этом социуме.
 
В итоге получается, что наш интеллект вполне себе эволюционирует – и как интеллект социума (параллельно усложнению и развитию культуры), и как индивидуальный интеллект особи (ведь более продвинутый софт инсталлируется в процессе обучения и воспитания).
 
Вот здесь упоминается о том, что наш интеллект коллективный:

Цитата: ArefievPV от сентября 28, 2017, 08:36:43Заблуждения искусственного интеллекта
https://postnauka.ru/faq/80051
Специалист по Computer Science Анатолий Гершман рассказывает о главных мифах, окружающих ИИ

ЦитироватьИстория развития понятия ИИ

Термин «искусственный интеллект» родился в 50-е годы ХХ века, и уже тогда шли дебаты о том, что он означает. Первые системы для редактирования текстов считались «умными». Тогда и родилась шутка, что искусственный интеллект — это то, что люди могут делать, а компьютеры пока нет. То есть изначально искусственный интеллект рассматривался как автоматизация умственной деятельности человека.

В 80-е годы прошлого века большое распространение получили так называемые экспертные системы. Они оказали большое влияние на автоматизацию бизнес-процессов, которые регулируются точными правилами. Когда-то за применением бизнес-правил следили армии менеджеров. Потом эти правила стали частью кода программ управления. Под влиянием экспертных систем они были отделены от кода и собраны в таблицы. В современных системах управления можно менять правила без перепрограммирования самой системы.

На этих примерах мы видим, что системы автоматизации умственной деятельности сами ничему не учатся. Все их знания, например экспертные правила, нужно разрабатывать и вводить вручную. В последнее время фокус сместился на так называемые системы машинного обучения. Цель этих систем — замена ручной разработки правил на автоматическое обучение с помощью примеров. До конца 1990-х годов системы машинного перевода работали на правилах, разработанных десятками лингвистов. Успех этих систем оставлял желать лучшего. С распространением интернета появилась возможность собрать большое количество параллельных текстов на двух языках. Так были предложены статистические модели перевода. Параметры этих моделей были автоматически оптимизированы на основе параллельных текстов без применения лингвистических правил. Такой же тип работы происходил в направлении распознавания речи. Этот подход дал большой рывок вперед по качеству перевода, как только количество примеров для обучения достигло десятков миллионов.

Современные системы статистического машинного обучения, основанные на глубоких нейронных сетях, достигли впечатляющих результатов в машинном переводе, распознавании речи и анализе фотографий. Это дает основание для оптимистов считать, что не за горами излечение от рака и умные роботы, с которыми можно говорить на любую тему. Пессимисты говорят о массовой безработице и даже о бесконтрольных роботах, захватывающих мир. И те и другие забегают далеко вперед, в область научной фантастики.

Миф 1: ИИ способен решать любые задачи
 
Все современные системы искусственного интеллекта узкоспециализированны. За прошедшие годы было создано много систем, автоматизирующих те или иные виды умственной человеческой деятельности, — например, игра в шахматы или распознавание рукописных слов. Но даже самая совершенная шахматная программа не сможет ответить на вопрос о том, где родился нынешний чемпион мира Магнус Карлсен. Она может делать только шахматные ходы — ничего другого. Пока мы не знаем, как создавать системы общего, а не узкоспециализированного интеллекта.

Компания IBM попыталась сделать из этого маркетинговую кампанию, основанную на том, что если компьютер может побеждать в шахматы, то он может делать все что угодно, например лечить рак. На самом деле это не так. На современном этапе развития различные методы искусственного интеллекта могут решать отдельно взятые проблемы, причем довольно успешно. Но теории общего интеллекта все еще не существует.

Миф 2: ИИ все могут самостоятельно

Системы статистического машинного обучения требуют огромного количества размеченных данных — параллельных текстов или картинок с выделенными предметами. Областей, в которых такие данные существуют, не так много. Недостаточное количество обучающих примеров ведет к большому количеству ошибок.

Наши обширные знания и логика позволяют нам учиться на очень малом количестве примеров. Психологические опыты показывают, что одной фотографии антилопы гну достаточно для человека, чтобы научиться ее узнавать. И это для человека, который никогда раньше не видел антилопу гну. Для лучших нейронных сетей нужны тысячи фотографий. Скорее всего, люди могут делать это быстрее и качественнее, поскольку у них есть богатые представления о животных, с которыми они могут сравнить что-то новое. Как говорил Пушкин, «наука нам сокращает опыты быстротекущей жизни».

Миф 3: Работа ИИ подчинена правилам здравого смысла
 
Статистические системы по своей природе всегда будут делать ошибки, противоречащие здравому смыслу. Еще в 60-е годы приводились примеры, где правильный перевод требовал применения здравого смысла. Мы знаем, что в предложении "I saw the Grand Canyon flying to New York" Большой каньон не летит в Нью-Йорк. Однако по сей день Google и Яндекс переводят это предложение как: «Я видел Гранд-Каньон, летящий в Нью-Йорк».

Еще один простой пример: если я хочу послать телеграмму, то в банковском деле это называют "to send a bank wire". Wire — это телеграмма. Google и Яндекс это переводят как «проволока» — банковская проволока. Потому что статистически «проволока» гораздо более частый перевод слова wire, чем «телеграмма». Поэтому программы, основанные на статистике, хорошо работают там, где есть огромное количество статистического материала. Но когда нужна точность, например, когда нужен точный перевод в какой-нибудь узкоспециализированной области, они работают плохо. Программы, основанные на статистических методах, всегда будут делать статистические ошибки.

Заключение: почему ИИ неравнозначен человеческому интеллекту?

Чего же не хватает для постройки общего интеллекта? Полного ответа на этот вопрос у нас нет. По аналогии с человеческим интеллектом стоит обратить внимание на несколько необходимых компонентов. Часто говорят, что искусственному интеллекту не хватает здравого смысла. Но что такое здравый смысл? Это наши знания и логика их применения. Двухлетнему ребенку не надо десять раз трогать горячую плиту, чтобы ее бояться. У него уже есть модель горячих предметов и понимание того, что происходит при контакте с ними. Достаточно один раз обжечься, чтобы больше не хотеть прикасаться к таким предметам.

Каким образом наши знания попадают к нам в голову? Очень мало из того, что мы знаем, пришло к нам на основании нашего собственного опыта. С раннего детства мы учимся у окружающих нас людей. Наши знания коллективные, наш интеллект тоже коллективный. Мы все время помогаем и подсказываем друг другу. Это понятие отсутствует в современных системах машинного обучения. Мы не можем ничего подсказать нейронной сети, и она не может нас ничему научить. Если один робот научится узнавать овцу, а другой — корову, они ничем не смогут помочь друг другу.

Пока мы не решим эти проблемы, нам не надо опасаться страшных вездесущих роботов. Скорее, надо опасаться мифов об искусственном интеллекте и слепо следовать указаниям далеко не совершенных машин. Впрочем, то же самое можно сказать и о людях.

P.S. И в заключение приведу комплект определений (из него легко можно понять отличие интеллекта от разума):

Цитата: АrefievPV от сентября 06, 2021, 18:21:40Привожу комплект определений (их следует рассматривать во взаимосвязи друг с другом):

Жизнь – это живая система (совокупность систем) и её среда обитания.
Живая система – это система, проявляющая в активной фазе своего существования: стремление к самосохранению и способность реализовать это стремление.
Интеллект системы – это вычислительный функционал (практически в физико-математическом смысле слова) системы.
Разум системы – это способность системы реализовать стремление к самосохранению средствами интеллекта.

До кучи:

Ум системы – это локальное и актуальное проявление разума системы.

Помните, eL-Tric, как я предупреждал позавчера, что не надо делать слишком большую ставку на определения?

Теперь смотрите замечательный фокус - как легко и успешно определение решает проблему природы интеллекта.
Достаточно ввести определение, по которому интеллект есть у калькулятора, и бинго! - нет больше никакой проблемы интеллекта.   

Надеюсь, на этом примере Вам станет понятнее, что я имел в виду, когда говорил, что сущности важнее определений каких-либо конкретных терминов.

Цитата: Игорь Антонов от февраля 18, 2023, 10:45:52Надеюсь, на этом примере Вам станет понятнее, что я имел в виду, когда говорил, что сущности важнее определений каких-либо конкретных терминов.

И я надеюсь, что я это понимаю. Отношения между сущностью и её определением напоминают мне отношения между фактом и знанием о нём.

ЦитироватьТеперь смотрите замечательный фокус - как легко и успешно определение решает проблему природы интеллекта.
Достаточно ввести определение, по которому интеллект есть у калькулятора, и бинго! - нет больше никакой проблемы интеллекта.

Вы уверены? Наверное, у вас есть какое-то представление об интеллекте, которое позволяет вам отличть главное (чуть не сказал - сущность) от чепухи. Нужно ли, чтобы и другие люди отличали главное, сущностное от чепухи? И если да, то нужно сформулировать ваше представление. Тогда и другие поймут, что является интеллектом, а что нет.
Я полагаю, что определение (интеллекта), это концентрат, словесно-емкая формула всех объяснений (про интеллект).

Цитироватьне надо делать слишком большую ставку на определения?

Хорошо, постараюсь. Но и принижать значение тоже не буду.
А что значит "слишком большую"? Надо-бы определиться.

Сначала дайте определение "определиться"   

ОК

Цитата: eL-Tric от февраля 18, 2023, 14:54:16. Отношения между сущностью и её определением напоминают мне отношения между фактом и знанием о нём.

Вы не учитываете того обстоятельства, что в определении интерпретация приписывается не сущности, а некоторому слову.

Цитата: eL-Tric от февраля 18, 2023, 14:54:16Наверное, у вас есть какое-то представление об интеллекте, которое позволяет вам отличть главное (чуть не сказал - сущность) от чепухи. Нужно ли, чтобы и другие люди отличали главное, сущностное от чепухи? И если да, то нужно сформулировать ваше представление. Тогда и другие поймут, что является интеллектом, а что нет.

Так есть ведь представление о реальном интеллекте вполне себе в мире доминирующее, которое и я неоднократно здесь проговаривал, а совсем недавно Савелий здесь, обращаясь, между прочим, персонально к Вам.

В этой ситуации закатывать глаза -
"-ой, да я что-то чёткости не вижу, дайте же мне, наконец, определение"
что это - игра в детский сад, забавы от скуки?
У меня ощущение, что скорее это, чем проблемы с пониманием.

Цитата: василий андреевич от февраля 18, 2023, 09:34:05Вот Нам и "неуловимый Джо", которого нельзя поймать, арканя термином. Или "новая кора", которая становится старой при попытке изучить-понять.

Нужно выделить механизм причинно следственных связей организации интеллекта .
Механизм , который не зависит от способа организации т.е в каких мозгах по своей конструкции , этот механизм выявляет качество интеллекта.
Количество интеллекта у всех разное , но качество одно и тоже.

Вот цитата АrefievPV :

ЦитироватьОпять обсуждение упёрлось в нейрофизиологическое «железо» – типа, интеллект именно в нём «прячется» (или даже круче – «железо» и есть сам интеллект) и жёстко связан с ним. Если насчёт связи ещё отчасти (только отчасти!) можно согласиться, то приравнивание понятий «железа» и интеллекта – это ошибка (принципиальная ошибка).

С этим согласен.

Вот -  почти новость про неокортекс в свободном изложении автора.

ЦитироватьРазумеется, самая главная особенность врановых – их интеллект. Причём история исследования птичьего мозга полна драм и мучительных попыток натянуть сову теории на глобус практических наблюдений.

Проблема заключалась в следующем: поскольку исследования психики базировались в первую очередь на матчасти хомосапиенсов (по очевидным причинам), во вторую на приматах (как близких родственниках), а в третью – на млекопитающих в целом, долгое время самоочевидной вещью считался тот факт, что за ВНД отвечает неокортекс. Нет неокортекса – нет ВНД. А поскольку неокортекс отсутствует у птиц как явление, вопрос птичьего интеллекта закрыли, толком не открыв. Архитектура ЦП не позволяет. Точка.

Врановые и попугаи пожали плечами и продолжили успешно решать сложные когнитивные задачи назло кожаным мешкам. Число наблюдаемых случаев сложного поведения росло, игнорировать их становилось всё труднее. Со временем дело дошло и до лабораторных экспериментов по полному чину, и от их результатов отмахнуться уже не получалось. По всему выходило, что птицы не только догоняют млеков в среднем по больнице – они уделывают большинство из них на изи. ........среди птиц выделяются два семейства – врановые и попугаи – интеллект которых догоняет, а местами и перегоняет обезьян и вполне сравним с человеческим.

https://habr.com/ru/post/647257/
Неокортекс - просто системный элемент в механизме интеллекта , который предстоит выяснить тем кому это интересно.
Нет неокортекса - есть другие с. элементы как у птиц.

Цитата: Савелий от февраля 17, 2023, 19:31:48Интеллект, если его граничить словарными определениями : ** «восприятие»; «разуме́ние», «понимание»; «понятие», «рассу́док») или ум — качество психики, состоящее из способности осознавать новые ситуации...** не эволюционировал.Могут эволюционировать как не причина а следствие  небольшие  химические  изменений  в регуляторной области гена, кодирующего белок продинорфин.Уже здесь давал ссылку для иллюстрации, чтобы легче было почувствовать мизерность возможных морфологических изменений.   https://elementy.ru/novosti_nauki/165008/Endorfiny_sdelali_nas_lyudmi
Но и это на механизмы интеллекта не повлияло.Повлияло на социализацию , самодоместикацию человека.Просто был небольшой сдвиг в сторону цивилизации.
Механизмы организации интеллекта , какие были  миллионы  лет назад с появлением животных предрасположенных к психической организации  такие и остались.
Способность осознавать новые ситуации , приспосабливаться к новому и даже ещё к совершенно неизвестному  - будет актуальной ещё через миллионы лет и механизм будет точно такой же.
Конечно иногда путают:  универсальный для высших животных и человека  - механизм организации интеллекта -  с достижениями научно-технического прогресса.
Мозг древнего  сапиенса около 40 тысяч лет назад - так же был способен создавать космические корабли . Морфология мозга у сапиенсов никак не изменилась и сам механизм интеллекта такой же как у ещё более древних гоминид.

Я полностью с этим согласен. Где-то даже писал, что и эректус смог бы, возможно, создать со своим мозгом и интеллектом подобную человеческой цивилизацию. Вопрос именно в социализации. А он неизбежно связан не только со способностью индивидуумов к общению, но и с количеством этих особей. Давал на форуме многократно ссылку, имеющую к этому отношение прямое, уже надоело искать в очередной раз...
То, что Вы называете "предрасположенностью к психической организации,
способностью осознавать новые ситуации , приспосабливаться к новому и даже ещё к совершенно неизвестному", наверное, проявлялось и совершенствовалось в сторону разумной и осознанной деятельности в условиях социальной жизни существ с высокоорганизованным мозгом...

Цитата: Савелий от февраля 16, 2023, 23:42:26"интеллект": это - проявление осознанной деятельности, в отличие от проявления уже сформировавшихся стереотипов поведения. Т.е. тот, кто обладает даже очень богатым и эффективным набором жизненного опыта проявляет лишь прошлое действие своего интеллекта, но не демонстрирует настоящего. Поэтому интеллекту соответствует не способность решать( обрабатывать) задачи, что может делать и компьютер, а способность творческого нахождения новых решений

Ставит ли это крест хотя бы на "интеллекте одноклеточных"?