LINUX.ORG.RU
ФорумTalks

История ИИ. Лиспы, прологи - пригодились?

 , , ,


0

3

Есть кто-нибудь, кто 30-40 лет ИИ занимается? Вот, все эти лиспы, прологи, экспертные системы и прочие нейросети.

Насколько там велика преемственность? Т.е. все эти лиспы и прологи с ЭС - пригодились для ныныешних генеративных нейросетей? Или, на каждом этапе учёные изобретали всё с нуля?

★★★★★

Последнее исправление: tiinn (всего исправлений: 1)

Или вот такой вопрос: если попросить ИИ написать на лиспе какую-то гуевую программу для домохозяйки, сломается ли он, или просто будет вечно рассуждать и жрать энергию?

thesis ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от nightsinger

для Emacs

«Как лиспер представляет себе домохозяйку».

thesis ★★★★★
()

У лиспа есть преемственность, но в целом лисп это секта. А что вы хотели? При таком враждебном отношении окружения и вообще.

lovesan ★★☆
()

Ты всё в кучу смешал. Символьные вычисления и коннектомика - это разные этапы развития или разные школы ИИ. Перцептрон Розенблата появился грубым счётом тогда же, когда взлетел ЛИСП. Но прошло очень много времени, прежде чем люди, во-первых, стали соединять перцептроны в слои, и во-вторых, научились их эффективно тренировать.

Не знаю, как на счёт LLM, а вот у сверхточных сетей и глубокого обучения (Ян Лекун и ко.) преемственность от нейросетей 80х непосредственная.

seiken ★★★★★
()
Последнее исправление: seiken (всего исправлений: 1)

Есть грустная история разработки ABBYY Compreno. Экспертной лингвистической системы. Примерно три десятка лет, около 100 миллионов долларов чтобы получить на выходе впечатляющий, но опоздавший родиться продукт, который вытеснили нейросети.

https://www.sysblok.ru/blog/gorkij-urok-abbyy-kak-lingvisty-proigrali-posledn...

praseodim ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от lovesan

А что вы хотели? При таком враждебном отношении окружения и вообще.

Где ты увидел враждебное отношение? Люди слушают евангелистов лиспа как это круто и сколько всего он может, а потом сталкиваются с тем, что на практике он почему-то не шибко применим.

praseodim ★★★★★
()

а охотничьи ритуалы на удачу перед выходом на оленя годятся для похода в магазин за фаршем говядина-свинина?

olelookoe ★★★
()

Не там ты её ищешь, эту преемственность. Матан пригодился, там преемственность на века. А лисп это для нитакусь.

mamina_radost
()
Последнее исправление: mamina_radost (всего исправлений: 1)

Да, они существенно повлияли на современную математическую логику.

buddhist ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от praseodim

Примерно три десятка лет, около 100 миллионов долларов чтобы получить на выходе впечатляющий, но опоздавший родиться продукт, который вытеснили нейросети.

Т.е., по факту намного дешевле современных LLM? И сумма, так понимаю, не разовая, а представляет собой расходы на протяжении 2+ десятилетий.

Интересно, а вот эту часть их словаря как-то можно дёрнуть или это что-то серверное? Я как раз искал что-то вроде аристотелевского genus-differentia словаря. А тут - пожалуйста, половина от того, что нужно: иерархия понятий.

Pwner
()
Ответ на: комментарий от Pwner

Интересно, а вот эту часть их словаря как-то можно дёрнуть или это что-то серверное? Я как раз искал что-то вроде аристотелевского genus-differentia словаря. А тут - пожалуйста, половина от того, что нужно: иерархия понятий.

Можно LLM-кой нагенерять :P

Merlin86
()
Ответ на: комментарий от her_s_gory

то что лисперы закрылись в секту это как раз следствие

первично тут то что как относятся к лиспу после AI Winter

lovesan ★★☆
()

Насколько там велика преемственность

Модный GraphRAG по сути Пролог, вид сбоку.

Или, на каждом этапе учёные изобретали всё с нуля?

Около того.

no-such-file ★★★★★
()

Т.е. все эти лиспы и прологи с ЭС - пригодились для ныныешних генеративных нейросетей?

Не больше, чем для другого компутер сайинс)

Или, на каждом этапе учёные изобретали всё с нуля?

Скорее все удивились, что перспективнее оказалась именно эта ветка, а остальные застряли или вообще может тупиковые.

goingUp ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от Pwner

Интересно, а вот эту часть их словаря как-то можно дёрнуть или это что-то серверное? Я как раз искал что-то вроде аристотелевского genus-differentia словаря. А тут - пожалуйста, половина от того, что нужно: иерархия понятий.

Не уверен, что у них вообще можно дернуть часть словаря, а не использовать готовые SDK, но в принципе они вроде даже и сейчас торгуют своими решениями (даже не уверен, что под капотом сейчас Compreno, судя по информарции на сайте Abbyy они похоже решения на нейросети перевели)

Но продукты вроде ABBYY InfoExtractor SDK, ABBYY Smart Classifier, ABBYY Intelligent Search есть на рынке. Например, https://platforms.su/platform/640

Т.е., по факту намного дешевле современных LLM? И сумма, так понимаю, не разовая, а представляет собой расходы на протяжении 2+ десятилетий.

Смотря как считать. По деньгам может и дешевле затрат на оборудование, но Compreno - это продукт очень длительной работы буквально многих десятков специалистов в области лингвистики. А это не совсем та специальность, которую легко найти на рынке труда. Просто так не повторить.

Кроме того, относительно приемлемого качества перевода уровня гуглтранслейта начала 2010-х можно достигнуть при обучении нейросетки уже буквально на паре современных топовых геймерских видеокарт. Было бы только на чем обучать.

praseodim ★★★★★
()
Последнее исправление: praseodim (всего исправлений: 2)
Ответ на: комментарий от goingUp

Скорее все удивились, что перспективнее оказалась именно эта ветка, а остальные застряли или вообще может тупиковые.

История часто развивается циклично по спирали. Были периоды, когда нейросети казались тупиковыми решениями. Возможно на каком-то новом уровне лиспы с прологами еще будут востребованы для ИИ.

praseodim ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от seiken

правильнее было бы написать, что на компе даже с 16-64 килобайтами памяти все это реализовать невозможно было в принципе. нейросети появились лишь в 90-е, тогда же первые чат-боты были созданы на цепях маркова (бредогенераторы). а цепи маркова в начале 20-го века придумали. эпоха нейродрисни началась в начале 21-го века с внедрения систем распознавания лиц. те эти скобкодрочеры ни в 60-х, ни в 90-х ничего сделать не могли. таким образом, lisp не имеет отношения к нейросетям… как и нейросети не имеют отношения к ии

rtxtxtrx ★★★
()
Последнее исправление: rtxtxtrx (всего исправлений: 3)
Ответ на: комментарий от rtxtxtrx

Ты это википедию завязывай читать и школьную программу, а читай патенты и техническую литературу прошлого и рассекреченный документы, тогда поймёшь что был ИИ уже в 90 и не на цепях маркова а на многоядерных многокласстерных процах от ibm и ускорителях =)))

Вам старье дали пощупать если что и так же дают дозированно технологии

RedTerror
()
Ответ на: комментарий от seiken

и получается, что нейронки изначально писали на C#, пока не появилась реализация на более быстром C++, а потом решили задействовать язык, который может прозрачно использовать сишные биндинги. у питона тут конкурентов уже не было… он с самого начала мог сишные либы грузить, что использовалось в pyqt…

rtxtxtrx ★★★
()
Ответ на: комментарий от RedTerror

существование патента не значит существование реализации. про рассекречкнные документы по рен-тв рассказали?

rtxtxtrx ★★★
()
Ответ на: комментарий от rtxtxtrx

По крайней мери я не живу с розовыми очками и голубыми понями, это как бы маркер того что тебя перепрограммировали на задний привод

Во вторых я тебе даже расскажу как тебя сделали соевым, сначала обкололи вакцинками потом металлами и вот уже база для обработки ментальной чтобы человек выродился в управляемого соевого понивода, который не стесняется афишировать где его ключик и как им управлять

RedTerror
()
Ответ на: комментарий от rtxtxtrx

правильнее было бы написать, что на компе даже с 16-64 килобайтами памяти все это реализовать невозможно было в принципе.

С этим соглашусь, хотя можно было алгоритм продемонстрировать, но на что-то минимально полезное подобного объема не хватало. Но ведь были суперкомпьютеры с порядка гигабайта RAM уже даже в 70-е.

нейросети появились лишь в 90-е,

Вообще-то намного раньше. Главная проблема у них была в отсутствии знаний как их обучать. Причем эта проблема на самом деле даже сейчас не очень хорошо решена и по сути является ключевой. Просто до изобретения метода обратного распространения ошибок (back propagation) в 70-80-е совсем плохо было. Хотя казалось бы в сущности просто поиск минимума многомерной функции. Это кстати к вопросу о полезности математики для программиста.

эпоха нейродрисни началась в начале 21-го века с внедрения систем распознавания лиц.

Системы распознавания лиц появились и развивались и без нейросетей. Более того, уже в середине нулевых гугл умел неплохо искать фотографии лиц. Нейросети его сильно улучшили, но хороший результат был даже без них.

praseodim ★★★★★
()
Последнее исправление: praseodim (всего исправлений: 1)
Ответ на: комментарий от RedTerror

ты просто чушь пишешь и все. самые ранние патенты, где нейросети упоминаются в контексте компьютерной разработки - это 1992 год. самые ранние реализации - это ближе к нулевым…

rtxtxtrx ★★★
()
Ответ на: комментарий от rtxtxtrx

Это уже комерческое использование, тогда что то начали патентовать, а в военных целях раньше)

Войны двигатель прогресса посмотри историю на досуге и то чем Германия занималась и США во вторую мировую и осознай как сильно ты заблуждаешься а потом историю 50-60 годов

RedTerror
()
Последнее исправление: RedTerror (всего исправлений: 1)
Ответ на: комментарий от RedTerror

лишь в 90-е заблюривали контуры всяких бомбардировщиков стелс, те до этого момента не было реальных возможностей с использованием нейронок воссоздать трехмерную модель по фото

rtxtxtrx ★★★
()
Ответ на: комментарий от rtxtxtrx

Да ну блин, нейросети на бумаге были разве что в 1943-м году, когда их впервые придумали. Программно даже на БК-0010 с 64 Кб памяти запускали. Правда толку с этого большого не было. Но в 80-е (а не 90-е) уже первые коммерческие системы были.

Советую посмотреть видео https://www.youtube.com/watch?v=T2ZlOCGRA2Q История нейросетей от перцептрона до ChatGPT.

praseodim ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от rtxtxtrx

здрасте…

Здрасте... Как и распознавание речи. Преобразования Фурье и прочая математика для выделения эмбеддингов.

praseodim ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от rtxtxtrx

Там ссылки на конкретные статьи, которые можешь найти и почитать. Ну не хочешь видео, найди книгу Яна Лекуна «Как учится машина» - она не обо всем рассказывает и автор слишком сконцентрирован на своих достижениях, но все же дает представление.

praseodim ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от rtxtxtrx

А ты слышал что то о цифро-аналоговом распознавании объектов до нейронных сетей?

Это военное применение, советую ознакомиться

RedTerror
()
Последнее исправление: RedTerror (всего исправлений: 1)
Ответ на: комментарий от rtxtxtrx

Разные алгоритмы были придуманы. Наиболее классическое - это сначала преобразование Лапласа с выделением резких контуров, потом поиск характерной структуры для лица (или чего-то еще).

Ну да, работало это менее надежно, чем с нейросетями, но работало и даже использовалось.

А видео советую посмотреть (и не только тебе), ты зря обосрал его автора, это не просто исторический обзор, его можно еще даже как учебник рассматривать, в котором очень сжато рассматриваются основные механизмы работы.

praseodim ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от rtxtxtrx

и получается, что нейронки изначально писали на C#, пока не появилась реализация на более быстром C++, а потом решили задействовать язык, который может прозрачно использовать сишные биндинги. у питона тут конкурентов уже не было… он с самого начала мог сишные либы грузить, что использовалось в pyqt…

Я не пойму ты троллишь или на полном серьезе подобное пишешь?

Скачай например переводную книгу, изданную у нас в 1992-м году (в США вышла несколько лет раньше) Ф. Уоссермен. - Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика https://web.archive.org/web/20070216145724/http://neuroschool.narod.ru/books/...

Там совсем все не на бумаге и до 90-х и конечно не на C#, книга минимум за 10 лет до его появления вышла.

praseodim ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от praseodim

Он просто не может декомпозировать задачу, банально для распознавания объекта можно обойтись оптикой, далее выделение края именно аналоговым способом и если свет выше значения проходит через барьер определенной формы и имеет цвет, то объект детектед.

И вот мы уже понимаем едет какая то техника

Потом добавили транзисторы и пошло поехало….

RedTerror
()
Последнее исправление: RedTerror (всего исправлений: 1)
Ответ на: комментарий от Psilocybe

Еще один сторонник магии. Путаешь мягкое с теплым. Это, кстати, то о чем ты втираешь https://ieeexplore.ieee.org/document/990517… 2001 год… угу… AdaBoost, который в разделе нейронные сети… Придуман в 1995… Вы как в лесу каком-то жили, и не помните, что все это говно для массовой слежки совсем недавно появилось. Осталось только узнать о сверхсекретных разработках, о которых можно услышать только у Прокопенко в передаче «Военная тайна» на Рен-ТВ

rtxtxtrx ★★★
()
Последнее исправление: rtxtxtrx (всего исправлений: 4)
Ответ на: комментарий от rtxtxtrx

Еще один сторонник магии. Путаешь мягкое с теплым. Это, кстати, то о чем ты втираешь https://ieeexplore.ieee.org/document/990517… 2001 год… угу… AdaBoost, который в разделе нейронные сети…

AdaBoost - это машинное обучение, но НЕ нейронные сети. ML - несколько более широкое понятие вообще-то.

Вот тебе статья 1983-го года. https://www.mathnet.ru/rus/dan/v269/i5/p1061

Ю. П. Пытьев, “Морфологический анализ изображений”, Докл. АН СССР, 269:5 (1983), 1061–1064

В ней есть иллюстрации, сделанные на компьютере

praseodim ★★★★★
()
Последнее исправление: praseodim (всего исправлений: 1)
Ответ на: комментарий от praseodim

В России первые системы для распознания лиц с применением нейронных сетей были реализованы на C# еще в начале нулевых на основе общедоступной информации (метод Виолы-Джонса)…

rtxtxtrx ★★★
()
Ответ на: комментарий от rtxtxtrx

Я в 90-е курсач делал по нейронкам, а материал уже был наработан умными людьми раньше. Так что не надо мне тут заливать.

Правда тогда считалось перспективной нейронка с обратной связью, а не то что сейчас.

Psilocybe ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от Psilocybe

Да все равно оно неприменимо. В реальности ничего ты не распознаешь.

rtxtxtrx ★★★
()
Ответ на: комментарий от rtxtxtrx

Ну вот тебе статья на Хабре «История систем распознавания лиц: от Вуди Бледсо до нейронной сети Косински» https://habr.com/ru/companies/first/articles/759444/ из нее видно, что это все уже таки применялось, причем до 2000-х и не на основе нейросетей. И это https://netology.ru/blog/08-2020-raspoznavanie-lits-istoriya

Коммерчески успешные результаты стали появляться в конце в 90-х.

В России первые системы для распознания лиц с применением нейронных сетей были реализованы на C# еще в начале нулевых на основе общедоступной информации (метод Виолы-Джонса)…

Виола-Джонса - это опять же не нейронная сеть и не первый алгоритм такого рода.

praseodim ★★★★★
()
Последнее исправление: praseodim (всего исправлений: 2)
Ответ на: комментарий от praseodim
Впоследствии другие исследователи, Мэтью Терк и Алекс Пентланд, «научили» Eigenface автоматически обнаруживать лица на фотографиях. Их совместная научная статья была опубликована в 1991 году.

Уже ближе к 2000 году правительство стало использовать распознавание лиц официально. DARPA (Агентство оборонных проектов) и NIST (Национальный институт стандартов) выпустили собственную систему «Face Recognition Technology» (FERET).

Лишь в 1991 научились находить лица на фото (подозреваю отвечать есть там оно или нет, не видя разницы между узором на кошачьем анусе и лицом). Там не написано, что FERET не использует нейронные сети, да и странно было бы их не использовать, когда тот AdaBoost описан в 1995

В 1998 году подходы к распознаванию рукописных цифр усовершенствовал Ян Лекун в его сети LeNet — благодаря эволюции вычислительных мощностей, которых не было во времена исследований Вуди Бледсо

Опять же 90-ые. Я в принципе не ошибся в датах.

rtxtxtrx ★★★
()
Закрыто добавление комментариев для недавно зарегистрированных пользователей (со score < 50)