Что такое искусственный интеллект, как он работает?

Если это для «вас» смешно, то вы должны хорошо понимать разницу между «настоящими» (модными сейчас) нейросетями и импульсными, какую динамику могут обеспечить импульсные нейросети (рекурсивные), например, рефлексию.

Но да, направление молодое неисследованное. И да, без непосредственной связи с реальностью, без автономности, интеллект (рефлексирующий) не особо и нужен.

Ни то ни другое. Это отображение. Я могу объяснить, но это потребует немножко математических знаний. Возможно они у вас есть и вы прикалываетесь. Вероятность это обычный интеграл, но с тем свойством, что по всему множеству равен единице.

а принцип неопределенности учитывается или это просто сухая вероятность бинарного вопроса? я клоню к тому что если мы перейдем к полю вероятности где ответ самый первый бинарный, мы приходим к следующему вопросу, какова вероятность, что бинарный вероятный ответ исказиться наблюдателем, я может что-то путаю, но вопрос поидее логичный.

разницу между «настоящими» (модными сейчас) нейросетями и импульсными

Мы до сих пор не понимаем, как зарождается и как утихает импульс. Если про зарождается ещё есть идеи, то про нарастает становится мутно, когда и почему достигает пик неясно, а как утихает - самое простое объяснение, нехватка белка, вообще ничего не говорит. Но это не моя область, я здесь мало, что понимаю.

Вероятность - это простой функционал из поля функций в числа, определённый по правилам интеграла с введением дополнительных ограничений. Какой принцип неопределенности? Зачем он? Здесь математика, точнее мат. анализ. Никаких неопределённостей.

Тебя интересует биофизика процессов в человеческом мозге, тогда причем тут психология с рефлексией? Слишком разные уровни абстракций. Если что я не эксперт во этих вопросах, просто наблюдатель, рефлексирующий наблюдатель.

Меня интерисует правильная биофизика процессов, которая объясняет наблюдаемую картину и позволяет создавать искусственные структуры, работающие по такому же принципу.

Биохимия, кстати, тоже!

Вот только за словами нет вещей — только слова.

Но есть ли вещь не за словами, или это просто состояние ума?

А потом Платон завел всех в пещеру, из которой европейцы все еще выйти не могут

Я бы возлагал большую ответственность на Святую Римскую Католическую Церковь. Её трудом переосмыслялись идеи Платона и Аристотеля, и Её трудом были воспитаны поколения западных интеллектуалов

Но есть ли вещь

Вещь - это слово?

Биохимия неизучает галлюцинации интеллекта.

Но есть ли вещь не за словами, или это просто состояние ума?

При слишком пристальном взгляде на лингвистические ловушки происходит бесконечная редукция, которая позволяет, почти по Витгенштейну (и к его обомлеванию), заключить что «есть что-то» и «состояние чего-то», за исключением посыла Витгенштейна по маршруту «сходить выяснить чо как».

Вещь - это слово?

Когда оно написано, то несомненно.

Но я говорил (уже иронично), именно об ощущении вещи. Это когда ты видишь стол. Но то что ты видишь, это стол или это состояние твоего ума, которое сейчас идентифицирует это как стол? Те умы, которые столов не видели, проидентифицируют иначе, даже не обязательно в той же форме, для них крышка и ножки могут быть отдельными сущностями с разным назначением, а не чем-то единым, как для меня стакан, стоящий на столе, не часть стола.

Т.е. Платона просто расхайповали, как «удобного язычника», и остановиться не могут?

Т.е. Платона просто расхайповали, как «удобного язычника», и остановиться не могут?

Теперь не остановиться, всё таки они стали почти отцами церкви, особенно через Фому Аквинского, как главного амбасадора Аристотеля.

При слишком пристальном взгляде на лингвистические ловушки

Проблема любого языка.

Ушёл созерцать стену

Ушёл созерцать стену

Почему Prolog перестали развивать?

Почему Prolog перестали развивать?

Осознали тщетность. Или что в конце он разовьется в эпилог и всех поимеет трехчастная структура повествования :)

Те умы, которые столов не видели, проидентифицируют иначе

У математиков есть термин эквивалентность теорий. У каждого человека своя теория мира, со своим видением столов и стульев. Между этими теориями существуют эквивалентные преобразования стульев Пети в стулья Вани. Возможно с птицами можно найти подтеории с эквивалентными преобразованиями «токенов».

Осознали тщетность. Или что в конце он разовьется в эпилог и всех поимеет трехчастная структура повествования :)

Одно время на него много надежд пологали.
Интересно всё же почему его перестали развивать.

Между этими теориями существуют эквивалентные преобразования стульев Пети в стулья Вани. Возможно с птицами можно найти подтеории с эквивалентными преобразованиями «токенов».

Боюсь, что для людей ИИ станет «Горе от ума».
Опасно людям предоставлять такой инструмент.
Ведь хлынут потоки …
Обязательно.

Самое интересное, что руководители будут верить, что ИИ это двигатель прогресса.
Окончил двухмесячные курсы по ИИ и ты лучше любого профи.

У каждого человека своя теория мира, со своим видением столов и стульев.

Теории есть, а мира, как чего-то за пределами субъективных эквивалентных теорий, получается – нет?

Одно время на него много надежд пологали.

Интересно всё же почему его перестали развивать.

Вероятно стали полагать мало надежд

У каждого человека своя теория мира, со своим видением столов и стульев.

Да в 6-й палате то же самое.

https://habr.com/ru/articles/106224 Кто убил пролог?

Одно время на него много надежд пологали. Интересно всё же почему его перестали развивать.

Ну... prolog помешали комбинаторные взрывы на тогдашнем железе, и необходимость показать уже результаты вложений, и кто-то из японцев крупно попал на деньги, и кому-то по традиции пришлось наверное резать пальцы косты.

Вот что yandex ответил

Вопрос интересный! Сразу оговорюсь: говорить, что Prolog совсем не развивается, нельзя — у него есть активные сообщества, появляются новые реализации (например, SWI-Prolog), ведутся исследования в области логического программирования. Но в широком профессиональном сообществе действительно бытует мнение, что язык «застрял» в прошлом и не задаёт главных трендов индустрии. Я подобрала основные причины такого взгляда.

Нереалистичные ожидания в прошлом. В 1980-х был мощный всплеск энтузиазма: в Японии в рамках проекта «компьютеры пятого поколения» всерьёз верили, что Prolog станет основой для сильного ИИ. Когда стало ясно, что для многих задач ИИ язык не идеален, интерес угас. Люди ждали, что Prolog совершит прорыв в ИИ, а он в этой нише остался сильным, но не единственным инструментом.

Сложность для промышленной разработки. Prolog — декларативный язык, и описывать задачу набором фактов и правил иногда проще, чем детально прописывать каждый шаг алгоритма. Но для крупных, сложных, долгоживущих промышленных систем это становится проблемой: код труднее читать, поддерживать, интегрировать с другими частями системы. Часто для таких задач выбирают более «императивные» или функциональные подходы, которые лучше подходят для масштабирования.

Проблемы с производительностью и параллелизмом. Одна из сильных сторон Prolog — работа с символьными данными и логическими выводами. Но когда дело доходит до задач, где критически важна скорость на современных многоядерных процессорах (например, интенсивные вычисления, поиск в огромных графах, машинное обучение с массивами), декларативная модель иногда проигрывает процедурным подходам.

Фрагментация экосистемы. Исторически разные реализации Prolog (SWI-Prolog, GNU Prolog и другие) развивались по-разному: где-то появились свои расширения, где-то — несовместимые модули. Это затрудняет переносимость кода и создаёт барьеры для экосистемы: сложнее находить готовые библиотеки, фреймворки, инструменты отладки.

Смена приоритетов в индустрии. Со временем фокус сместился: сейчас в тренде микросервисная архитектура, IoT, data-intensive задачи, где Prolog просто не так удобен. Появились языки и парадигмы, которые лучше решают эти задачи (Python, Java, Go, Rust).

Академический фокус. Prolog глубоко укоренён в академической среде — его активно изучают, в нём проводят исследования, он остаётся стандартом в некоторых областях (автоматическое доказательство теорем, экспертные системы, компьютерная лингвистика). Но из-за этого в промышленной разработке его реже видят как инструмент для «больших промышленных проектов».

При этом важно не обобщать: сообщество продолжает работать над улучшением конкретных инструментов, появляются новые библиотеки для работы с базами данных, логическими программами, развиваются методы оптимизации. Просто фокус сместился — язык не умер, он просто нашёл свою узкую, но очень ценную нишу.

Как думаете, в каких конкретных задачах сейчас имеет смысл смотреть в сторону Prolog? Могу подсказать пару свежих примеров, где его логические возможности действительно выигрывают!

Продолжение предыдущей публикации

https://habr.com/ru/articles/107165/ Фатальный выбор

Ну таки кэп неопровержим, потому что кэп. Просто этот хайп я наблюдал еще «в бумажных интернетах», в виде сообщений в профильных журналах в новостных колонках. А японцы реально на деньги попали. И само МИТИ, которое предоставляло бюджеты. А там у них с этим строго. Хайп еще застал на излете — в виде тем для дипломных работ про экспертные системы.

А там у них с этим строго. Хайп еще застал на излете — в виде тем для дипломных работ про экспертные системы.

Несколько лет назад IBM не ИИ развивало, а экспертные системы.
Сколько шума было …

Вот ещё от yandex о Prolog

Я бы сказала так: Prolog не претендует на роль универсального языка, но в нишах, где суть задачи — работать с отношениями, правилами и поиском, у него отличные перспективы. Я подобрала несколько направлений, которые сейчас выглядят особенно интересно.

Экспертные системы и поддержка решений. Здесь Prolog силён, потому что позволяет чётко закодировать базу знаний (факты) и правила вывода. Например, в медицинской диагностике система может на основе симптомов и медицинских правил формировать гипотезы. Аналогично — в юридической сфере: проверка соответствия ситуации нормам, анализ прецедентов. Сейчас растёт интерес к объяснимому ИИ (Explainable AI): Prolog помогает строить модели, где логика принятия решений прозрачна, что критически важно в чувствительных областях.

Обработка естественного языка (NLP). У Prolog есть встроенные механизмы (например, DCG — определённо-клаузальные грамматики), которые удобны для декларативного описания синтаксических правил. Это полезно для синтаксического анализа, проверки грамматики, извлечения структурированной информации из текста, создания систем ответов на вопросы. Часто перспективен гибридный подход: Prolog для символьных правил и логического вывода, а нейросети — для статистической обработки или классификации. Например, в некоторых системах машинного перевода Prolog помогает сохранять смысловые нюансы.

Работа с базами знаний и онтологиями. Prolog отлично подходит, чтобы хранить факты и затем с помощью логического вывода получать новые знания. В связке с семантическими технологиями (например, с онтологиями на OWL) Prolog может брать на себя именно этап сложных логических рассуждений над структурированными данными. Это актуально для интеграции разнородных данных в сложных доменах.

Биоинформатика и вычислительная биология. В этой области много задач с комбинаторной природой: анализ геномных последовательностей, поиск ортологов (генов с общей функцией у разных видов), анализ белковых структур, интерпретация биомедицинских данных. Декларативный стиль Prolog позволяет элегантно моделировать такие проблемы.

Задачи с ограничениями (Constraint Logic Programming, CLP). Это расширение классического Prolog. Оно особенно ценно в промышленных сценариях: планирование расписаний (например, для экипажей авиакомпаний), составление графиков производства, проектирование цифровых схем, управление логистическими цепочками. CLP позволяет декларативно задавать ограничения и эффективно искать решения, удовлетворяющие всем условиям.

Гибридные ИИ-системы. Одна из самых интересных перспектив — комбинирование Prolog с другими технологиями. Например, использовать Prolog для символьных рассуждений и работы с правилами, а машинное обучение — для обработки «сырых» данных или оценки вероятностей. Или интегрировать Prolog с графовыми базами данных: граф даёт структуру для хранения связей, а Prolog — мощный инструмент для логического вывода поверх этой структуры.

Важное уточнение: часто Prolog не используют как монолитную основу всей системы. Гораздо перспективнее его роль как «движка» для конкретной подзадач — например, для логического вывода в рамках более крупной платформы.

Конечно, у каждой ниши есть свои вызовы (например, производительность на очень больших объёмах данных или сложность отладки сложных цепочек правил), но там, где требуется именно логическая строгость и возможность явно выразить отношения, у Prolog хороший потенциал.

С какой из этих тем вам было бы интереснее разобраться детальнее? Могу привести конкретный пример задачи и как её решить на Prolog.

Сайты

Несколько лет назад IBM не ИИ развивало, а экспертные системы. Сколько шума было …

Ну, моя дипломная работа была сдата в 2002м, ядро было написано под онтопиком на CLIPS :) Этот хайп как чемодан без ручки... из франшизы про гоняние лысого. Т.е. возвращается как бумеранг. А IBM надо куда-то девать свои мейнфреймы, которые они не продают как вещи, а сдают в аренду за машинное время. В 2025 они собирались на Z-серии, например, жарить ИИшенку.

Теории есть

Моя теория - это моя теория, твоя - это твоя теория. Мы можем согласовать теории используя теорию (передачи) информации. Будет сочувствие, сопереживание, в общем понимание. Или отвергнуть - будем определять друг друга чужими, согласно системе «свой-чужой».

мира … нет?

Где нет? В твоей теории, в моей? Мира нет в теории мира? Как поговорить с миром и узнать, если в его теории мир?

Зависит от цели — хочешь смотреть в стену, как mamina_radost, будешь углубляться в бесконечную солипсистскую редукцию, хочешь поговорить и узнать — спросишь и если ответы согласуются с твоей теорией — примешь что «ЗБС», т.е. теория работает, а если не согласуются — проверишь свою теорию на прочность.

Теории есть, а мира, как чего-то за пределами субъективных эквивалентных теорий, получается – нет?

Должон быть. Эти же теории с него и построены, для его моделирования, чтобы познавать его и им манипулировать. Если теория недостаточно точная, то она будет негодная, чтобы взаимодействовать с миром, в печь ее!

если ответы согласуются с твоей теорией

Проблема здесь. Субъективность.

Математическая теория тоже интерпретируется субъектом.

Аристотель как раз говорит о метафизике на сколько помню.

типо есть 2 дискуса

есть таблица умножения

а есть 4 камня, это как 2 + 2 логика в том, что человек видит 4 камня и считает их типо идеей чтоли получается не знаю…

Проблема здесь. Субъективность.

Нет никакой проблемы, если все согласуется и отвечает твоим целям. Все остальное --> редукция. Все равно что на любой твой ответ спрашивать «И?»

по этим 2 взглядам есть идеи и есть реальность, и есть человек, который наблюдая применяя опыт, рассуждает применяя теорию о том, что наблюдает типо что-то такое.

по этим 2 взглядам есть идеи и есть реальность

Или есть реальность такая, как ты ее схлопнул своим наблюдением :)

там без квантовой запутанности уже скорее всего не разобраться :)

С точки зрения выживательной стратегии, как обстоят дела на самом деле и есть ли самое дело в какой-то реальности, кроме данной тебе в ощущениях, совершенно пренебречь :)

был бы телепортатор, мы бы вполне возможно могли бы наблюдать паралельные ветки или витки разных ситуаций :) но врятли конечно, это же фантастика.

Ой ли! Ещё как изучает. А при правильном подходе иногда даже вызывает. Но не будем углубляться…

отвечает твоим целям

редукция

Редукция («упрощение») - это тоже твоя субъективная цель.

По воле случая одинаково согласованные теории разных людей могут «упростить» (интерпретировать) до одинакового результата.

Биохимия изучает био-соединения. А физиологические/психические и прочие проявления от наличия/отсутствия био-соединений изучают соответствующие раздели медицины.

По воле случая одинаково согласованные теории разных людей могут «упростить» (интерпретировать) до одинакового результата.

А если разницы не видно, то об чем спич? Это как с концептом «философского зомби»: нельзя доказать что у кого-то внутри «не горит свет», пока не доказано что у тебя он точно есть.

А если разницы не видно

Кому не видно? Себе? Сравнивать с чем? Если результат - уничтожение носителя теории? Кто будет сравнивать результат? Мир со своей теорией мира?

Например, у вирусов и прочих микроорганизмов результат видит только выживший. «Ошибка выжившего».