making sense - [ieraksti | vēsture | ko es lasu | par mani]
gedymin

[   par mani   ]
[   arhīvs   ]

[4. Feb 2016|17:10]
Previous Entry Add to Memories Tell A Friend Next Entry
[Tags|, ]

Autonomous driving's biggest problem is addressing all the corner cases--all the strange things that happen once per 10,000 or 100,000 miles of driving. Machine learning is good at getting your performance from 90% accuracy to maybe 99.9%, but it's never been good at getting us from 99.9% to 99.9999%
tieši tāpēc mašīnmācīšanās, uz statistiku balstītā tulkošana utt. "big data" metodes nekad nespēs notvert cilvēku ģenialitāti, jo pietiekoši daudz datu būs tikai par "vidējo cilvēku", par normas robežās esošiem sasniegumiem.
saiteatstāt nospiedumu

Comments:
[User Picture]
From:[info]shrdlu
Date:4. Februāris 2016 - 18:57
(Link)
Nu vidusmēra cilvēkam jau arī pārsvarā ir dati par "vidējo cilvēku", varbūt pat vēl mazāk kā tiem mašīnapmācības algoritmiem
[User Picture]
From:[info]shrdlu
Date:4. Februāris 2016 - 19:00
(Link)
Piemēram, autonomās mašīnas teorētiski var mācīties no visu autonomo mašīnu pieredzes, kamēr viduvējais autovadītājs mācās tikai no savas pieredzes (un varbūt vēl dažu draugu/paziņu stāstiem un ieteikumiem)
[User Picture]
From:[info]gedymin
Date:5. Februāris 2016 - 16:40
(Link)
Cilvēka intelekts ir universāls, tas var mācīties no daudz plašāka informācijas apjoma un nav ierobežots ar to, kas ir jau noticis un ticis novērots konkrētajā domēnā. Nestandarta situācijās tieši common sense var būt tas, kas AI pietrūks.

Un vispār, "mācīšanās" mūsdienu AI kontekstā parasti paredz iespēju pārbaudīt pareizo atbildi (pamata izmanto t.s. supervised learning, jo unsupervised learning nav sasniedzis tādus panākumus). Domāju, ka tā būs viena problēma mācīties no citu gudro mašīnu pieredzes, jo trūkst datu par to, kādai būtu bijis jābūt optimālai rīcībai lielākajā daļā situāciju.
[User Picture]
From:[info]gedymin
Date:5. Februāris 2016 - 16:44
(Link)
AI spējas uz jaunradi gluži vienkārši ir fundamentāli ierobežotas (kamēr tiek izmantotas šādas statistikās metodes), vismaz jomās, kur vajadzīgs "plašāks skats".
[User Picture]
From:[info]kautskis
Date:4. Februāris 2016 - 23:19
(Link)
Es biju dzirdējis versiju, ka lielākā problēma esot tā, ka mašīnas brauc pēc noteikumiem, bet cilvēki -- nē. Un tas pat nav tā, ka viņām nevarētu to iemācīt. Vienkārši -- kā nu tu ņemsies programmēt mašīnu pārkāpt ātrumu, lai iekļautos plūsmā?!
[User Picture]
From:[info]gedymin
Date:5. Februāris 2016 - 16:34
(Link)
tas ir interesants jautājums, izskatās, ka par to šobrīd tiek nopietni diskutēts: http://www.bloomberg.com/news/articles/2015-12-18/humans-are-slamming-into-driverless-cars-and-exposing-a-key-flaw

Bieži esmu aizdomājies par to, kā tādas mašīnas apies neloģiskās vietas likumos un neloģisks ceļa zīmju izvietojums, bet pieņemu, ka tur vairāk tomēr vajadzētu mēģināt ievērot likuma garu nevis burtu. Tas ir, ja zīme "70" seko 20m attālumā zīmei "apdzīvota vieta", tad tos divdesmit metrus tomēr arī vajadzētu atļaut braukt ar 70, nevis 50 km/h.

Katrā ziņā noprogrammēt mašīnu iekļauties plūsmā (sekot priekšā braucošajai ieturot +-nemainīgu distanci) ir daudz vienkāršāk nekā saprast, kādi tieši juridiskie likumi ir spēkā konkrētajā situācijā.