Naučnici stvorili program koja uspešno imitira mozak

Kazu da imamo jos samo par godina za nas

Ne cackaj mecku...

Naravno jer su u pitanju algoritmi, a ne neuroni.

Mozak je mozak. Neistrazen. Vecita zagonetka.
Priroda je cudo.
A ove imitacije..ne znam,
igraju se deca. :D

I priča iz "I robot" postaje stvarnost..:D

ima jedna iskra koja ce uvek faliti za tako nesto....

I am a cybernetic organism. Living tissue over metal endo-skelleton.

Skynet u izradi

Uveren sam , ne znači da ne prihvatam da možda grešim, ali kako rekoh uveren sam da procesori u sadejstvu sa bilo kakvom memorijom neće moći da razmišljaju i , duboko sam uveren , da NIKADA neće biti svesni svoga postojanja. Tako da ....koliko god moćni računari budu bili , neće moći da skontaju neki dobar dvosmislen vic i da se tome smeju ! ;) A sve do tada smo bezbedni !

i jos jedan korak ka matrixu.
pa ako je to neizbezno nnda nek bude brzo i bezbolno

Evo nekih linkova na tu temu, ja verujem da ce uskoro racunar prevazici ljudski mozak. Brzi je, ne zaboravlja, nema ogranicenja u memoriji... malo mu fali da se usavrsi, ovaj koncept je genijalan

http://www.ted.com/talks/jeremy_howard_the_wonderful_and_terrifying_implications_of_computers_that_can_learn
http://www.ted.com/talks/fei_fei_li_how_we_re_teaching_computers_to_understand_pictures
http://www.ted.com/talks/nick_bostrom_what_happens_when_our_computers_get_smarter_than_we_are
http://www.ted.com/talks/andrew_mcafee_are_droids_taking_our_jobs

(Ladislav, 13. decembar 2015 21:03)

Ljudi su tokom istorije bili ubedjeni u mnoge stvari.

Imao sam u skoli jednog drugara koji je bio isti kao ovaj softver: imao je nevjerovatno pamcenje i sve je ucio napamet. Na zalost, nista od toga nije stvarno kontao. Kod mene je upravo obrnuto. Kad naprave softver kao moj, poklanjam im sve moje dragocjenosti, ukljucujuci i fotku sa Monikom Beluci.

Nisam lep , ali sam glup .

Prvo, ovo je znacajno. Zasto? Pa ako se ne razumete u nauku i tehnologiju (a niko se na razume u sve oblasti detaljno), prvo pitajte gde je originalni clanak objavljen. Rad je objavljen u Science magazinu gde se samo najznacajniji rezultati objavljuju. Science magazin je tzv peer-reviewed tako da pre nego sto se objavi ide na anonimno citanje kod 3-4 strucnjaka iz iste oblasti koji daju ocene i samo sa prelaznom ocenom ide u stampu.

Nisam citala rad sad ali evo zasto je znacajno. Program je nadmasio ljude u prepoznavanju rucno pisanih slova i to na jednom primeru. Kad procitam rad javicu kako radi.

Dakle ko voli i razume, originalan tekst je na http://www.sciencemag.org/content/350/6266/1332.full. Izlgleda je i besplatan, sto obicno nije slucaj.

Za one koji se ne razumeju, (ne razumem ni ja detalje da se razumemo): vecina programa koji uce koristi ogromne kolicine podataka da nauci. Ovde su koristili samo jedan set znakova da nauce. Koristili su rastavljanje znakova na sastavne delove i uslovljavanje da bi program shvatio. Elem, kad su uporedjivali prepoznavanje znakova program je bolje radio nego ljudi. Stavise uspevao je i da izmisli znakove koji su bili slicni onome sto bi ljudi izmislili. Ljudske sudije nisu bili sasvim sigurni sta je izmislio program a sta ljudi (konkretno, prepoznavali su 25% vise od statisticke greske).
E sad, znaci u pitanju je konkretan zadatak koji je resavan, ljudi naravno imaju fleksibilnost tj izmisljaju u raznim oblastima. Sa druge stane, napravili su novi princip kako da masine uce iz malog broja pokusaja ne oslanjajuci se na milion primera.

Mozak je mozak. Neistrazen. Vecita zagonetka.
Priroda je cudo.
A ove imitacije..ne znam,
igraju se deca. :D

Evo nekih linkova na tu temu, ja verujem da ce uskoro racunar prevazici ljudski mozak. Brzi je, ne zaboravlja, nema ogranicenja u memoriji... malo mu fali da se usavrsi, ovaj koncept je genijalan

http://www.ted.com/talks/jeremy_howard_the_wonderful_and_terrifying_implications_of_computers_that_can_learn
http://www.ted.com/talks/fei_fei_li_how_we_re_teaching_computers_to_understand_pictures
http://www.ted.com/talks/nick_bostrom_what_happens_when_our_computers_get_smarter_than_we_are
http://www.ted.com/talks/andrew_mcafee_are_droids_taking_our_jobs

ima jedna iskra koja ce uvek faliti za tako nesto....

Ne cackaj mecku...

Uveren sam , ne znači da ne prihvatam da možda grešim, ali kako rekoh uveren sam da procesori u sadejstvu sa bilo kakvom memorijom neće moći da razmišljaju i , duboko sam uveren , da NIKADA neće biti svesni svoga postojanja. Tako da ....koliko god moćni računari budu bili , neće moći da skontaju neki dobar dvosmislen vic i da se tome smeju ! ;) A sve do tada smo bezbedni !

I priča iz "I robot" postaje stvarnost..:D

Kazu da imamo jos samo par godina za nas

Naravno jer su u pitanju algoritmi, a ne neuroni.

I am a cybernetic organism. Living tissue over metal endo-skelleton.

i jos jedan korak ka matrixu.
pa ako je to neizbezno nnda nek bude brzo i bezbolno

Skynet u izradi

Imao sam u skoli jednog drugara koji je bio isti kao ovaj softver: imao je nevjerovatno pamcenje i sve je ucio napamet. Na zalost, nista od toga nije stvarno kontao. Kod mene je upravo obrnuto. Kad naprave softver kao moj, poklanjam im sve moje dragocjenosti, ukljucujuci i fotku sa Monikom Beluci.

(Ladislav, 13. decembar 2015 21:03)

Ljudi su tokom istorije bili ubedjeni u mnoge stvari.

Nisam lep , ali sam glup .

Prvo, ovo je znacajno. Zasto? Pa ako se ne razumete u nauku i tehnologiju (a niko se na razume u sve oblasti detaljno), prvo pitajte gde je originalni clanak objavljen. Rad je objavljen u Science magazinu gde se samo najznacajniji rezultati objavljuju. Science magazin je tzv peer-reviewed tako da pre nego sto se objavi ide na anonimno citanje kod 3-4 strucnjaka iz iste oblasti koji daju ocene i samo sa prelaznom ocenom ide u stampu.

Nisam citala rad sad ali evo zasto je znacajno. Program je nadmasio ljude u prepoznavanju rucno pisanih slova i to na jednom primeru. Kad procitam rad javicu kako radi.

Dakle ko voli i razume, originalan tekst je na http://www.sciencemag.org/content/350/6266/1332.full. Izlgleda je i besplatan, sto obicno nije slucaj.

Za one koji se ne razumeju, (ne razumem ni ja detalje da se razumemo): vecina programa koji uce koristi ogromne kolicine podataka da nauci. Ovde su koristili samo jedan set znakova da nauce. Koristili su rastavljanje znakova na sastavne delove i uslovljavanje da bi program shvatio. Elem, kad su uporedjivali prepoznavanje znakova program je bolje radio nego ljudi. Stavise uspevao je i da izmisli znakove koji su bili slicni onome sto bi ljudi izmislili. Ljudske sudije nisu bili sasvim sigurni sta je izmislio program a sta ljudi (konkretno, prepoznavali su 25% vise od statisticke greske).
E sad, znaci u pitanju je konkretan zadatak koji je resavan, ljudi naravno imaju fleksibilnost tj izmisljaju u raznim oblastima. Sa druge stane, napravili su novi princip kako da masine uce iz malog broja pokusaja ne oslanjajuci se na milion primera.