Citat:
number42
no bez obzira na to, ne znam koliko sam se dobro izrazio u proslom postu- ne mislim da oni imaju vec gotovu ai, nego da bi autnomni oruzani sistemi mogli nastati greskom.
Nisam bas siguran da je to realan scenario.
Za pocetak, svaki hardver ima kill-switch - znaci, okreni-obrni sta god da se desi, uvek mozes da resetujes cudo pritiskom na "inzenjersko dugme".
Cak i da zanemarimo kill-switch, niko do sad ne pravi sistem koji je 100% autonoman.
To znaci da bilo koji sistem, na kraju krajeva, zavisi od izvora energije koji su pod kontrolom ljudi.
Da bi doslo do nekog Skynet scenarija ljudi bi morali prvo da pocnu da prave 100% autonomne sisteme. A tu, kao sto rekoh, postoje fundamentalni problemi koji su daleko od resenih - 100% autonomni sistem bi danas jako brzo zavrsio u nekoj rupi kada bi ga pustio da potpuno autonomno ide po neprijateljskom terenu.
Citat:
slazem se da je evolucija kompleksna. zato bi trebalo uzeti najprostiji slucaj, tacnije izvuci esenciju evolucije i primeniti je na ai.
ne znam kako bi se to racunarski moglo izvesti, ali evo opisno kako bi moglo recimo da se upotrebi najprostija evolucija najprostijeg ai:
-imitacija evolucije zivota
Imitacija evolucije zivota je "brute force" pristup. Kao takav je atraktivan zato sto je moguce zamisliti da je polazno stanje sistema daleko prostije od danasnjeg i da je broj pravila koja upravljaju evolucijom sistema ogranicen.
Problem nastaje cim se uzme u obzir vreme koje je bilo potrebno prirodi da dodje do necega upotrebljivog. Pricamo o milijardama godina na paralelnoj platformi zvanoj "univrzum" gde se svaka cestica moze posmatrati kao mikro proces.
Cak i nekim teskim aproksimacijama recimo na nivo molekula i dalje pricamo o enormnom problemu za danasnje pojmove.
Zbog toga danas mahom koristimo razne fenomenoloske modele bioloskih sistema. Moguce je i tu, naravno, primeniti genetske algoritme i omoguciti selekciju, ali je kompleksnost sistema znacajno manja.
Esencija evolucije je, zapravo, jednostavna i moze se primeniti na razlicite nivoe apstrakcije prirodnih sistema, ili kompletno vestacke sisteme koji nemaju veze ni sa cim u prirodi. Medjutim, nase racunarske mogucnosti danas su, jednostavno, i dalje previse slabe da bi mogle da simuliraju nastanak stvari koje su nastale u prirodi.
Citat:
nije mi jasna jedna stvar kod svih tih ljudi kad rade sa ai: zasto svi uglavnom imitiraju coveka, zasto ne bi napravili ai amebe recimo? za to su potrebni manji hardverski zahtevi, manje para, vremena, programiranja...
Pa i da i ne - trenutni pristupi simulacije bioloskih neuronskih kola se baziraju na fenomenoloskim modelima neurona, gde se neuron predstavlja kao skup diferencijalnih jednacina.
Simulacija amebe bi verovatno zahtevala fenomenoloske modele koji bi simulirali sastavne delove amebine celije - mozda cak i individualne molekule.
Znaci sama kompleksnost (racunarska) ne bi nuzno bila znacajno manja posto bi "rezolucija" simulacije bila veca.
Problemi simuliranja jedne amebe nisu uopste mali - kod neurona postoji neko razumno ocekivanje (koje mozda nije ispravno!) da je moguce apstrakovati neke stvari sve dok se grupe neurona (cak mozda i hiljade neurona) ponasaju kao u prirodi. Ako hoces da simuliras jednu amebu, ne mozes imati takvu pretpostavku na nivou celije vec eventualno na nivou grupe molekula.
DigiCortex (ex. SpikeFun) - Cortical Neural Network Simulator:
http://www.digicortex.net/node/1 Videos:
http://www.digicortex.net/node/17 Gallery:
http://www.digicortex.net/node/25
PowerMonkey - Redyce CPU Power Waste and gain performance! -
https://github.com/psyq321/PowerMonkey