Mašininio mokymosi valiutos numatymas, Nuo Sprendimo Priėmimo Iki Skaičiavimo: įkūnyto įgūdžio Fenomenologija

Mano vizito į MIT m. Ar Sokratas kaltas dėl kognityvizmo? Bendradarbiaudamas su AI ir visuomene, Hubertas ne tik prisidėjo prie devintojo dešimtmečio diskusijų apie ekspertų sistemas formavimo, bet ir įkvėpė daugelį autorių pateikti straipsnius AI ir visuomenei, kad apmąstytų vykstančias AI diskusijas, ar jos yra internete, neuroniniuose tinkluose, robotikoje.

Nors daugeliui PG bendruomenės Hubertas prisimenamas kaip nusistovėjęs autorius, įsitraukęs mokytojas, žavus kolega, kūrybinis bendradarbis, atsidavęs draugas ir žavus pasakotojas, jis kartu su Weizenbaum išlieka įkvepiančiais vadovais ir šaltiniu daugeliui mūsų autoriai ir skaitytojai, kaip parodyta mūsų tomų duoklėje jiems šiame tome. Matome vis didesnį manipuliavimą duomenimis, kad būtų palaikomos ir kontroliuojamos žmonių sąveikos, institucinės ir organizacinės struktūros.

Apžvelgdamas šiuos klausimus, Gill atkreipia mūsų dėmesį į manipuliacijos duomenimis praktiką kaip problemišką, nes ji yra neįsivaizduojama, automatinė ir įtraukiama į kasdienės praktikos srautą. Be algoritminio skaidrumo ir atvirumo, skaičiavimo praktika daro didelį poveikį tam, kaip kuriamos žinių ir kompetencijos sritys ir kaip tokios mašininio mokymosi valiutos numatymas sritys tampa internalizuotos ir daro įtaką institucijų valdymui.

Šis interaktyvumas pats tampa menininko ir mokslininko tęstinės evoliucijos ir jų partnerystės sujungimo įrankiu. Galų gale spektaklis skirtas informuotumui apie visko ir visų tarpusavio ryšį didinti. Technologija yra arba turėtų būti naudojama siekiant sustiprinti patirtį ir arba įtakos diapazoną.

Kadangi daugėja nešiojamų jutiklių, turime prieigą prie gausios informacijos apie žmonių judėjimą, kuri suteikia mums įžvalgos apie mūsų kasdienę veiklą kaip niekad anksčiau. Palankioje aplinkoje, kurioje yra daug jutiklių, pageidautina sukurti sistemas, žinančias apie žmogaus sąveiką kontekstinėje ir santykinėje padėtyje.

Patyrę mokslininkai, amatininkai, medicinos praktikai ir inžinieriai neapdorotus duomenis paverčia informacija, tada, naudodamiesi savo įgūdžiais ir patirtimi, informaciją paverčia žiniomis, o pritaikydami savo kontekstines žinias ir išmintį, priima sprendimus dėl duomenų, kurie yra teisingi, tikslingumo ir priimtinumo.

Taip pat galite sužinoti apie temų ir kompanijų santykius jas renkantis ir apie tai, kaip ši tema įdomi rinkoje. Jį nesunkiai rasite.

Tai priešingai nei intervencija, pagrįsta mašininio mokymosi algoritminiais skaičiavimais. Kitaip tariant, praktinių specialistų rankose pateikiami duomenys yra vertinami kaip besikeičiantis sprendimų priėmimo procesas, kurio pabaiga yra veiksmas. Vis dėlto turėtume pripažinti, kad sprendimo skaičiavimo modelis, paverčiantis sprendimą algoritmu, vis dar yra dominuojantis duomenimis pagrįstos PG dėmesys. Gali būti pagunda teigti, kad duomenų veiksmo cikle niekas iš esmės nepasikeitė, išskyrus duomenų gausos didžiųjų duomenų prieinamumą ir eksponentinį kompiuterių apdorojimo greitį.

Tuomet šio argumento klaidingumas sukasi apie mintį, kad tik tada, kai turime daugybę duomenų ir eksponentinį kompiuterio apdorojimo greitį, mes galime sukurti mašininio mokymosi algoritmus, kurie gali pranokti žmogaus pažinimą tiek, kiek mašinos gali geriau apdoroti žmones įvairesnė ir didesnė duomenų rinkinių įvairovė, veikiant analitinius sprendimus skirtingai nei žmonėms.

Tačiau šis į skaičiavimą orientuotas sprendimo požiūris nepripažįsta, kad žmogaus vertinimas yra procesas, kuriuo siekiama rasti nuoseklumą tarp dažnai prieštaringų ir dar kūrybingų galimybių, kurių negalima atsisakyti skaičiavimu. Be to, žmogaus vertinimas atspindi dinamišką ir kintantį profesinės ir socialinės praktikos pobūdį, praturtinantį žmogaus patirtį, žinias, įgūdžius ir pažinimą.

Šis požiūris siekia suprasti fizinio, kultūrinio ir mūsų patirtinio pasaulio sąsajų pobūdį. Sąsajos pobūdis ir praktika iš esmės yra tarp kontekstinių sričių, tarp jų ir tarp žinių, patirties ir praktikos, o ne operatyvios priežasties ir pasekmės skaičiavimo prasme Gill Šis požiūris nukreipia mūsų dėmesį nuo grynai technologinio mašininio mokymosi susižavėjimo prie besikeičiančios žmogaus sistemų ir technologijos sąveikos, taip sukurdamas simbiotinį duomenų atlikimo horizontą.

Vienintelis instrumentinio proto universalumo pasakojimas Weizenbaum taip įsiskverbė į skaičiavimo ir mašininio mokymosi kultūrą, kad žmogaus tikslo klausimai ir iššūkiai yra arba ignoruojami, arba klaidingai pateikiami, tarsi kiekvienas realiojo pasaulio aspektas galėtų būti įforminamas ir pavaizduotas kaip terminas.

Portable Document Format (PDF)

Tačiau kokios yra prielaidos, kurias pažymi Weizenbaumas, už vienos skaičiavimo istorijos? Ši įgijimo koncepcija nepaiso to, kad žinios yra kūniškos ir iš dalies susijusios su kinestetika. Joks organizmas, neturintis žmogaus kūno, negali žinoti šių dalykų taip, kaip žmonės juos žino. Kiekvienas simbolinis tikrovės vaizdavimas turi prarasti mašininio mokymosi valiutos numatymas tikrą informaciją, kuri yra būtina siekiant kažkokio žmogaus tikslo; 3 kai kuriuos dalykus žmonės sužino tik dėl to, kad kiti žmonės su jais elgėsi kaip su žmonėmis; 4 tos rūšies žinios, kurios atrodo paviršutiniškai perduodamos iš vieno žmogaus kitam tik kalba, iš tikrųjų nėra tokios perduodamos; v be to, žmonėms vartojama kalba nėra vien tik funkcinė, kaip ir kompiuterių kalbos.

Tai neidentifikuoja daiktų ir žodžių tik mašininio mokymosi valiutos numatymas tiesioginiais tikslais, kuriuos reikia pasiekti, arba su objektais, kuriuos reikia pakeisti.

Žmonių kalbos vartojimas parodo žmogaus atmintį. Pavyzdžiui, pirmasis sukelia vilčių ir baimių. Sunku suvokti, ką galėtų reikšti sakant, kad kompiuteris tikisi. Šie svarstymai liečia ne tik tam tikrus techninius kompiuterių apribojimus, bet ir pagrindinį klausimą, ką reiškia būti žmogumi ir ką reiškia būti kompiuteriu. Weizenbaumas pažymi, kad tie, kurie siekia mašinų intelektą prilyginti žmogaus intelektui, įtikina save, kad iškeldami žaidėjus, kuriančius muziką, kurdami muziką ar kurdami tokius žmones, kaip socialiniai robotai, mašinos jau arba greitai ketina pergudrauti žmones.

Šis tikėjimas mašinų intelektu nemato skirtumo tarp funkcinės mašinos ir žinančio bei įsivaizduojamo žmogaus.

Panašu, kad vykdant mašininį intelektą žmogaus intelekto įteisinimas buvo sumažintas iki technologinių stebuklų rodymo, kaip ir mokslo žinios buvo sumažintos iki duomenų mokslo stebuklų. Weizenbaumo tikslas yra suabejoti, ar yra realybės aspektų, apie kuriuos vien mokslas negali mums pranešti.

Glaudžiai susijęs klausimas yra, ar yra toks dalykas kaip pavojingos žinios, ir, jei yra, ar toks dalykas yra draudžiamos žinios.

Straipsnyje nuo m. Šis straipsnis pristatė žvalgybos apibrėžimo metodą; vadinamasis Turingo testas. Žmogus pastatytas viename kambaryje, o kompiuteris - kitame.

• Dvigubo voko prekybos strategija. Forex prekybos valdymo mon
• Dvejetainių parinkčių uždarbio strategijos vaizdo įrašas Vokai dvejetainiams opcionams Trijų žvakių strategija yra paprastas būdas užsidirbti pinigų Forex.
• Sante fx dvejetainių opcionų prekybos sistema
• Они просили напомнить тебе, чтобы ты не погружалась слишком .
• Prekiaus sandorį su Kinija boost kriptovaliuta

Abu geba bendrauti su išoriniu pasauliu, bet tik per spausdintus tekstus. Kitas asmuo paguldytas į trečią kambarį ir, apklausęs abu šiuos intelektus, turi nuspręsti, kuris iš jų yra žmogus. Turingas teigė, kad jei tardytojui nepavyksta atlikti savo užduoties, jis turi priskirti žvalgybą prie kompiuterio.

Dekartas sukūrė griežtesnę Turingo testo versiją. Dekarto testas atrodo taip: kad būtų galima nuspręsti, kad jis yra protingas, mašina turi sugebėti atlikti kalbos ir protingus veiksmus, nepriklausomus nuo programuotojo. Dekartas padarė visiškai kitokią išvadą nei Turingas.

Žmogaus ir gyvūno ar mašinos skirtumas yra tas, kad žmogus turi kalbą ir tai, kaip jis formuluoja savo sąvokas. Tai intelektualinė Turingo testo pozicija, kurią Joseph Weizenbaum bando įveikti savo dabar klasikiniame Elizos pavyzdyje. Kurdamas programinę įrangą, kuri imituoja mašininio mokymosi valiutos numatymas klausimus ir atsakymus, jis norėjo, kad žmonės geriau suprastų kompiuterių apribojimus.

Weizenbaumo reakcija buvo visiškai netikėta. Psichoanalitikai, tiesiogiai paveikti programos, buvo entuziastingi. Jie matė galimybę įsigyti psichiatrinės priežiūros pacientų laukimo laiko sutrumpinimo instrumentą.

Kompiuterinė sistema užsidirbti pinigų bitcoin kauliukais aptarnauti kelis šimtus pacientų per valandą. Žmogų terapeutą galima laikyti informacijos tvarkytoju ir sprendimus priimančiu asmeniu, kuris taiko sprendimų taisyklių rinkinį, glaudžiai susijusį su trumpojo ir ilgojo nuotolio tikslais.

Gyvatvorių fondas „Sigma“ 60 mlrd. USD, tas pats marionetė? - Naujos dienos kriptovaliuta

Šiais sprendimais jis vadovaujasi grubiomis empirinėmis taisyklėmis, pasakodamas, ką tam tikrame kontekste yra tinkama sakyti, bet nesakyti. Weizenbaumo taikymas rodo, kad Turingo testas nėra patenkinamas.

Tai gali būti klaidinanti. Tai Weizenbaumui suteikė galimybę mašininio mokymosi valiutos numatymas pagrindinę problemą; žmonės gali priskirti naujoms technologijoms, šiuo atveju, diagnostikos programai medicinos priežiūros srityje, daugiau intelekto, nei ji turi. Mes prarandame atstumą. Mes nesuvokiame, kokie yra apribojimai.

Tai yra technologinės kultūros atsiradimo ypatybė. Šiame tome Massimo Negrotti pateikia įžvalgą apie du vienu metu vykstančius praėjusio amžiaus AI pagrindinius srautus - simbolinį ir neuronetą, kylančius iš racionalizmo filosofinių tradicijų ir holistinių mokyklų.

Nuo Sprendimo Priėmimo Iki Skaičiavimo: įkūnyto įgūdžio Fenomenologija

Negrotti pagerbia Dreyfuso filosofinį įsipareigojimą pateikti alternatyvią AI teiginių racionalizmo viziją. Tai gali būti vertinama kaip tikros kovos tarp dviejų kultūrų, tarkime, humanitarinių mokslų ir technologijų, dalykas, kuris vis dar yra gyvas ir šiandien.

Picardas dirbo įmonės prezidentu nuo pat veiklos pradžios iki išėjimo į pensiją m. Mažosios raidės sigma σ rodo šio standarto investicijų grąžos nepastovumą, o didžiosios raidės sigma Σ nurodo sumą. Spalio mėn.

Pagrindinis Dreyfuso pasiūlytas argumentas kilo iš jo požiūrio į žmogaus suvokimą ir dalykų bei situacijų vertinimą, nes tai kyla mašininio mokymosi valiutos numatymas daugybės šaltinių, įskaitant žmogaus kultūrą, kurios neįmanoma apibūdinti simboline strategija. Argumentas yra tas, kad žmogaus sugebėjimo suprasti ir išspręsti problemas esmę sudaro sugebėjimas veikti intuicijos, o ne samprotavimo, suprantamo kaip sąmoningas ir formalus skaičiavimas, pagalba.

Dėl to kompiuterinė programa negali atkurti žmogaus proto, nes joje trūksta žmogaus daugiskaitos galimybių. Priežastis yra labai paprasta: nors tradicinis technologijos dizainas, kad jis būtų sėkmingas, turi atitikti gamtą, išnaudodamas savo išteklius ir gerbdamas jos keliamus suvaržymus, naturoidų dirbtinių technologija turi susidurti su papildoma pagrindine problema: žinoti ir tada žinoti modeliavimuigeriausiu analitiniu būdu, natūralų daiktą ar procesą, kurį norima atkurti.

Siekdami išaiškinimo, kreipiamės į Dreyfusą, kuris sutelkia dėmesį į skirtumą tarp formalaus loginio skaičiavimo ir intuicijos. Jo argumentas yra tas, kad nors pirmasis atsiranda dėl aiškių taisyklių, antrasis vyksta be jokių nuorodų į išmoktas taisykles. Nepaisant to, Dreyfus'o penkių pakopų įgūdžių įgijimo modelis, leidžiantis ekspertui priimti sprendimus nepaisant formalių taisyklių, savaime nepaaiškina, kas yra intuicija.

Jei intuicija reiškia netiesioginį procesą, kaip man gauti daugiau pinigų kolegijai yra ne tik numanomas, bet netgi yra tam tikras paslaptingas reikalas, tada lauke galima atmesti bet kokias galimas hipotezes.

Kaukės beveik visur Lietuvoje – tik rekomenduojamos. Ar dėvėsite jas ir tokiu atveju?

Galima manyti, kad, pavyzdžiui, intuicija gali būti mašininio mokymosi valiutos numatymas, kuria mūsų smegenys vadovaujasi taikydamos taisykles fone ir, tariamai, labai dideliu greičiu, nes nereikia imtis lėtesnių, analitinių ir kalbinių, procesų, kaip kad naujokas taisykles nuskaito po vieną. Galima pagrįstai teigti, kad ekspertas vadovaujasi savo taisyklėmis, be mašininio mokymosi valiutos numatymas nuorodos į išmoktus, tačiau jo asmeninės taisyklės turėtų būti ne kas kita, o tarsi sintezė, iš esmės atitinkanti išmoktas taisykles.

Priešingu atveju jo sprendimų žlugimas bus tikras. Štai kodėl iš tikrųjų nė vienas ekspertas negalėjo parodyti intuityvaus sugebėjimo, jei niekada neišmoko taisyklių.

Negrotti sako, kad Dreyfusas ir kiti autoriai, kritikuodami AI teiginius, susidūrė su tyrėjais, kurie iš tikrųjų tikėjo, kad auganti kompiuterių galia gali atverti duris fiksuoti žmogaus mąstymo šaknis. Tai darydami jie susidūrė su kritiniu tikrinimu. Nepaisant to, parodydami, kad PG nėra teisingas kelias, kuriuo reikia suprasti žmogaus mąstymą, neturėtų trukdyti mums pripažinti PG rezultatus, suderinamus su mūsų prigimtimi ir poreikiais.

Capurro tikėjosi, kad JAV filosofas bus analitikas ir atmes žemyninę filosofiją apskritai bei Heideggerio fenomenologiją. Dreyfusas pateikia gilesnį suprantamų klausimų aiškinimą. Šiuo metu mes turime atsispirti šiai pagundai ir tvirtinti savo kūnus, nepaisant jų subtilumo ir pažeidžiamumo, bet todėl, kad be mūsų kūno, kaip matė Nietzsche, mes buvome tiesiog niekuo.

• būsto nuoma | ltik.lt
• Kaip tikėtasi, nuo m.
• Pasitikėti brokerio dvejetainiais opcionais
• Ryšių tinklų, maitinimo tinklų projektavimas ir optimizavimas.
• Arbatpinigiai pelno bitcoin

Huberto Dreyfuso m. Nors Dreyfusas įrodinėja pirmojo požiūrio tinkamumą, antrasis turėjo didelę įtaką Vakarų mąstymui nuo Descartes'o dualizmo, atskiriančio protą nuo materijos, dienų. Abi šios pasaulėžiūros ilgą laiką buvo skleidžiamos izoliuotai ir mašininio mokymosi valiutos numatymas viena kitai. Be to, abi jos yra susijusios su dviem iš esmės skirtingais žinių tipais, apibūdinamais kaip numanomos ir įkūnytos ar patirtinės žinios pvz.

Galima teigti, kad abi nuomonės grindžiamos patikimais įrodymais, ir neįmanoma paneigti vienų ar kitų argumentų. Ilgalaikiai abiejų perspektyvų ginčai, be abejo, nėra tuščias akademikų ginčas, bet yra ypač svarbūs socialinei praktikai, susijusiai su sudėtinga skaičiavimo technika.

Tai sudaro epistemologinį pagrindą projektuojant, vertinant ir pritaikant šio specifinio semiotinio tipo mašinų veikimo ženklus, kurie skiriasi nuo energiją ar medžiagas transformuojančių mašinų, veikiančių su jėgomis. Brodneris teigia, kad pagrindinė reprezentacinio pasaulėvaizdžio veikėjų klaida, pradedant Descartes'o cogito ir baigiant dabartinėmis kognityvistų ir AI bendruomenėmis, yra koncepcinio pažinimo laikymas išimtiniu žmonių patekimu į pasaulį.

Laikydamiesi šios pozicijos, jie nepaiso ar net paneigia žmogaus pažinimo biologines šaknis, egzistencinį kūno buvimo pasaulyje faktą su tiesioginiu intuityviu suvokimu, esančiu vietoje.

Prieš konceptualųjį investuoti į paragon kriptovaliutą, jausmų kūrimas ir žmogaus intelektas yra sėkmingi nuolatiniai veiksmai ir sąveika su aplinkiniu fiziniu bei socialiniu-kultūriniu pasauliu, paremti kolektyviniu intencija, holistiniu suvokimu ir betarpiška patirtimi.

Kompiuterinės sistemos, netgi turinčios galimybę prisitaikyti prie aplinkos sąlygų pagal jutiklių mašininio mokymosi valiutos numatymas, išgyvena savo funkcijas tik patogiai mašininio mokymosi valiutos numatymas algoritmais iš išorės, pagrįstomis teiginiais mašininio mokymosi valiutos numatymas jų taikymo sritį.

Todėl jiems trūksta savo ketinimų ir savarankiškos veiklos, nes tai yra būtinas materialus suvokimo, suvokimo ir patirties pagrindas. Jie visi yra grynai fizinių, daugiausia mechaninių ar elektrinių, įrenginių, įgalinančių jutikliais valdomą automatinį judėjimą fizinėje erdvėje, įdiegimas. Su jais Dreyfusas giliai jungia intelektą ir kūną, remdamasis fenomenologiniu požiūriu, ta prasme, kad intelektas turi būti įkūnytas kūne, kad galėtų veikti.

Anot jo pasiūlymo, bet kokia AI, sukurta panašiai į žmogų, yra pasmerktas nesėkmei, jei nėra glaudžiai sujungta su žmogumi panašiu kūnu. Autoriams pažeidžiamumo įvedimas į robotus nėra vien tik neutralus įvadas, paverčiantis robotus kažkuo daugiau nei vien įrankiais. Šis įvadas tiesiogiai liečia ir žmonių dalykų struktūrą. Dėl naujų pažeidžiamumų robotai formuoja etinius sprendimus, kurių reikalauja žmonės.

Be to, dėl skirtingo žvilgsnio jie padaro žmonių subjektus nuogus ir pažeidžiamus skirtingais būdais. Robotų pažeidžiamumo įvedimas gali būti vertinamas kaip būdas pakelti juos iš paprasčiausių įrankių ir kartu modifikuoti, kas mes esame.

Vokas - algoritminė prekybaSkaityti Daugiau

Haris Collinsas savo memoriale apie Dreyfusą šiame tome prisimena jį kaip argumentuojantį draugą jų intensyvių susitikimų metu konferencijose. Collinsas sako, kad jų argumentai visada buvo malonūs, tačiau jie niekada nepasiekė, kad pakeistų kito mintis. Žvelgdamas atgal, Collinsas pateikia tarp jų ilgalaikį argumentą: tai buvo, viena vertus, santykinis vaidmuo, įgyjant patirties ir supratimo, apie fizinę praktiką ir, kita vertus, kalbėtą diskursą. Dreyfusui tai buvo visa praktika, Collinsui kalba yra svarbiausia netgi įvaldant praktiką, o kalba yra visuomenės, o ne atskiro kūno nuosavybė.

Dreyfusui yra dviejų rūšių žinios: matematika ir fizika, viena vertus, kurią galima kompiuterizuoti, ir dauguma kitų mūsų buvimo pasaulyje būdų, kurių nėra. Tapimas socialine būtybe egzistuojančioje visuomenėje gali būti pasiektas atėjus dalintis vien šnekamąja kalba, nors daugeliui žmonių tai taip pat reiškia dalijimąsi tam tikru praktikos mašininio mokymosi valiutos numatymas. Collinsas sako, kad vien kalbos dėka įgyjamos sąvokos, jei tai įvyks, iš pradžių bus kuriamos kolektyvinėje ar gyvenimo formoje, derinant su susijusia praktika.

Labai svarbu atsisakyti senojo dvejetainio pasiskirstymo tarp praktikos, kaip priemonės tyloms žinioms įgyti, ir kalbėti kaip formulių rinkinį su simboliais, atliekančiais tą patį vaidmenį kaip ir matematikoje; kalba yra labai nutylima veikla, kuriai trūksta žinių: laisvas kalbėjimas yra praktika!

Collinsas sako, kad Dreyfusas jam pasakė, jog Heideggeris buvo didžiausias XX amžiaus filosofas su Wittgensteinu buvo antras numeris ir tam viskas buvo. Jei Dreyfus'o idėjos buvo puikios, tada jis buvo puikus, neatsižvelgdamas į tai, kad pats žmogus elgėsi visiškai už universalizmo normos ribų. Anot Collinso, tai, be abejo, ir Dreyfuso universalumas, kad jis taip pat pasirengęs kalbėti nuoširdžiai ir nuoširdžiai su tokiu žmogumi kaip jis, nors metai iš metų Collinsas niekada negalėjo įtikinti Dreyfuso, kad jis yra teisingai apie mūsų skirtumus.