LINUX.ORG.RU
решено ФорумTalks

Реально ли этим облегчить смерть животных на мясокомбинатах?


0

1

Каждую минуту столько животных умирает. И всех их, тварей, так жалко. Вообще не люблю когда кто-нибудь умирает.

Читал вот про газовые камеры:

В 1995 году Стюарт А. Крек (англ. Stuart A. Creque) предложил использовать для казни в газовой камере чистый азот, которым заменяется обычный воздух. Пребывание в атмосфере чистого азота вызывает потерю сознания менее чем за минуту без каких-либо неприятных ощущений. Поскольку азот является естественным компонентом воздуха, он не имеет вкуса, цвета и запаха, прост в получении и, в отличие от синильной кислоты, не представляет опасности в случае утечки из газовой камеры.

Вот только это ещё ни разу не применили, потому что в наше время большинство стран отказались от практики смертной казни таким способом, а в тех, в которых не отказались, преступники очень редко выбирают смертную казнь в газовой камере.

И вот я подумал может, в мясокомбинаты эту технологию? Чтобы животные не мучились. Если просто усыплять чем-нибудь - передастся человеку с пищей.

★★★★★

Последнее исправление: ZenitharChampion (всего исправлений: 2)
Ответ на: комментарий от Deleted

franchukroman

Ну значит ты пытаешься решать нейросетями не те задачи.

НЕ пытаюсь.

drBatty ★★
()
Ответ на: комментарий от drBatty

это я всё знаю. Как мне написать программу для составления алгоритма скажем сортировки?

Может я не понимают задачу. Это ведь не задача классификации существующих сортировок? Критерием «хорошести» будет что? Скорость выполнения?

Тогда надо как-то генерировать/варьировать программы, в пределах допустимой грамматики, компилировать, запускать и получать время выполнения над одним и тем же массивом. И искать глобальный минимум (минимум времени выполнения - это фитнесс-функция).

Тут вообще генетический алгоритм будет более полезен, чем нейросети. Так как скорее всего нечем будет сетку обучать.

siberean
()
Ответ на: комментарий от siberean

siberean

Может я не понимают задачу.

я тоже.

siberean

Это ведь не задача классификации существующих сортировок?

нет

siberean

Критерием «хорошести» будет что?

я не знаю.

siberean

Скорость выполнения?

нет. тогда она мне RAID с O(1) изобретёт. Не то...

siberean

Тогда надо как-то генерировать/варьировать программы, в пределах допустимой грамматики, компилировать, запускать и получать время выполнения над одним и тем же массивом. И искать глобальный минимум (минимум времени выполнения - это фитнесс-функция).

там получается сложная многомерная поверхность, по которой скатываешься совсем не туда.

siberean

Тут вообще генетический алгоритм будет более полезен, чем нейросети.

тоже не подходит(хотя и лучше). слишком горбатая функция качества - популяция будет варится в одном-двух локальных котлах, не зная о том, что где-то есть мир лучше. И выбраться никак не получается - чуть шаг вправо-влево, и организм становится полностью нежизнеспособным.

беда в том, что алгоритм - штука очень жёсткая: если у организма клюв больше среднего, он в принципе хуже/лучше, но живёт по любому, а вот если не та команда в алгоритме - алгоритм полностью мёртвый. И не очень понятно, в какую сторону крутить эволюцию. А уж как алгоритмы скрещивать - тут я вообще ничего не понимаю.

drBatty ★★
()
Ответ на: комментарий от drBatty

Длы «выпрыгивания» из локальных минимумов - в нейросетях (как и в методе градиентного спуска) применяется так называемый «jitter»: введение в систему случайного шума, амплитуда которого больше - чем величина «гор». И всё по новой :) До нахождения ещё лучшего (может и не глобального) экстремума. И в ГА тоже рандомальный генератор (мутации) рулят.

Там конечно, в первую очередь надо знать - что всё-таки ищем, что хотим получить (т.е. лучше ответить на первые 3 вопроса, где Вы ответили «нет»).

siberean
()
Ответ на: комментарий от siberean

siberean

Длы «выпрыгивания» из локальных минимумов - в нейросетях (как и в методе градиентного спуска) применяется так называемый «jitter»: введение в систему случайного шума, амплитуда которого больше - чем величина «гор». И всё по новой :) До нахождения ещё лучшего (может и не глобального) экстремума. И в ГА тоже рандомальный генератор (мутации) рулят.

это я знаю, но смысла в таком огромном jitter'е нет - если можно прыгать через горы, то сама эволюция теряет смысл.

siberean

Там конечно, в первую очередь надо знать - что всё-таки ищем, что хотим получить (т.е. лучше ответить на первые 3 вопроса, где Вы ответили «нет»).

формально ответить можно: алгоритм во первых должен работать. Что-то сортировать. Как - другой вопрос. Это уже проще, да вот только как задать мутацию А1 -> А2 ? Что-бы А2 хоть как-то работал? А то он у меня в 99.999999% случаев не работает вообще, потому оценить качество мутации невозможно.

drBatty ★★
()
Ответ на: комментарий от drBatty

но смысла в таком огромном jitter'е нет - если можно прыгать через горы, то сама эволюция теряет смысл.

Не теряет. Мы же ищем наилучшее приближение к глобальному минимуму и всегда храним найдённый до этого минимум. Всё путём.

формально ответить можно: алгоритм во первых должен работать. Что-то сортировать. Как - другой вопрос. Это уже проще, да вот только как задать мутацию А1 -> А2 ? Что-бы А2 хоть как-то работал? А то он у меня в 99.999999% случаев не работает вообще, потому оценить качество мутации невозможно.

Для просто сортировки - имхо нужно сначала чётко сформулировать критерий ценности (скалярную функцию). Т.е. плясать от требований - что же надо получить. Мутацию нужно задавать так - чтобы её было достаточно - чтобы «выпрыгнуть» из локальных минимумов, эмпирически (я не знаю деталей, надо отрабатывать эвристики для каждой задачи свои). Критерий качества - результат и скорость сходимости.

siberean
()
Ответ на: комментарий от siberean

siberean

Мутацию нужно задавать так - чтобы её было достаточно - чтобы «выпрыгнуть» из локальных минимумов, эмпирически (я не знаю деталей, надо отрабатывать эвристики для каждой задачи свои)

попробуйте изменить любой бит в любой программе - какой-то из алгоритмов просто перестанет работать. Как тут делать мутации?

drBatty ★★
()
Ответ на: комментарий от drBatty

Под мутациями в нейросети я имел в виду jitter, а в случае с ГА - рандомальные встряски, выводящие из локальных минимумов. Просто традиционные биологические мутации (откуда термин) - это тоже чисто рандомальные вещи. Наверное, я неправильно применил этот термин.

В случае нейросетей - если поведение нестабильно - то скорее всего надо подбирать параметры (rate parameter) и наблюдать за сходимостью. Короче, сплошной хакинг. Я уж нечего не помню, а литературу поднимать лень. Почитайте, что там специалисты пишут. Решают задачи, находят. Просто надо знать как. Я не специалист - я лишь давно учил в универе.

siberean
()
Ответ на: комментарий от drBatty

На самом деле - нейросети решают те же задачи, что и методы координатного, градиентного спуска (ну не будете же говорить - что эти методы не работают), а там ведь тоже «колдовать» приходится, всякие овражьи методы и прочие оптимизации - в случае медленной сходимости. Нигде наскоком волшебно не получится решить - без экспериментирования и подбора.

siberean
()
Ответ на: комментарий от siberean

siberean

На самом деле - нейросети решают те же задачи, что и методы координатного, градиентного спуска (ну не будете же говорить - что эти методы не работают)

вот то-то и оно, что не подходят мне эти методы. И единственные, кто в состоянии решать такие задачи - животные (в частности люди). Как мы это делаем - никто не понимает. Самое обидное, что у нас не только алгоритмов нет, у нас нет и интерфейсов - можно сделать экскаватор, который сам копает. Можно даже его «обучить», прокапав 1 траншею. Он ещё 100500 точно таких накопает. Вот только это не нужно. Выгоднее нанять экскаваторщика, потому-что одинаковые траншеи не нужны. Такие дела.

drBatty ★★
()
Ответ на: комментарий от drBatty

Вот только это не нужно. Выгоднее нанять экскаваторщика,

Практически все траншеи одинаковые. Когда-то и экскаваторщиков заменят. Когда-то было выгоднее посадить продавца и он выдавал каждую вещь в магазине, потом появились автоматы (хотя казалось бы - посади человека!), а сейчас ставят робота под каждой вещью - на суперскладах е-коммерса в шататах - для получения суперскоростей поиска и обработки на складах. Когда-то было выгоднее собирать машины вручную (казалось бы - посади механика!), а сейчас роботы не просто собирают, но и делают дизайн (имеется в виду компьютеры, пока ещё под руководством человека), просчитывают потребности, продажи итд.

Теперь насчёт возможностей нейро-сетей. Нас точно также обучали всю жизнь, с первого вздоха (и даже ранее, в утробе). Если человек родился без интерфейсов и его не обучать - то он будет не умнее улитки. Это обучение нейросети ложится на нейросеть, жутко оптимизированную для всех типов задач 3х-мерного мира. Нет оснований сомневаться, что при повторении этой архитектуры (100 миллиардов нейронов, 100 триллионов связей, причём связи соединены не произвольным образом) - мозг можно будет обучить так же, как и ребёнка. А при более удачной архитектуре - заточенный под задачу робот будет намного более умным (для задачи). Пока искуственные нейросети довольно примитивные и их интеллект тянет максимум на мышь, а скорее - на улитку. Но это количественное ограничение, которое при экспоненциальном развитии возможностей компьютинга - может быть преодолено уже довольно скоро.

siberean
()
Ответ на: комментарий от siberean

siberean

Когда-то было выгоднее посадить продавца и он выдавал каждую вещь в магазине, потом появились автоматы (хотя казалось бы - посади человека!)

это всё возможно лишь в том случае, если мы сами прогнёмся под машину - например кофейный автомат принимает строго заданные деньги, и выдаёт строго отмеренный стаканчик кофе. Пока мы согласны прогнуться под машину - мы используем машину. Да и то - к кофейному автомату нужен во первых охранник, что-бы никто автомат не обманул, а во вторых администратор, который решает вопрос «обмана» автоматом человека (скажем если автомат налил вполовину кофе, ибо он у него кончился. Всего не предусмотришь.).

siberean

Теперь насчёт возможностей нейро-сетей. Нас точно также обучали всю жизнь, с первого вздоха

у нас есть интерфейс взаимодействия, у нас есть желание слушать и учится. У автомата всего этого нет. Как это запрограммировать - неясно.

siberean

100 миллиардов нейронов, 100 триллионов связей

таракан намного проще моего компьютера, и при этом намного умнее. Да и быстродействие выше на 2..3 порядка.

siberean

Пока искуственные нейросети довольно примитивные и их интеллект тянет максимум на мышь, а скорее - на улитку.

скорее на амёбу. Максимум на ленточного червя.

siberean

Но это количественное ограничение, которое при экспоненциальном развитии возможностей компьютинга - может быть преодолено уже довольно скоро.

привет из 60х годов прошлого века! Именно тогда все были с вами согласны. Компьютеры стали быстрее и мощнее, но мозгов у них не прибавилось. Мало того, они теперь ещё и медленнее работают.

drBatty ★★
()
Ответ на: комментарий от drBatty

Мало того, они теперь ещё и медленнее работают.

Что за бред?

Насчет компьютеров, мозгов и нейросетей: BlueBrain Project. Пока одна колонка, но еще лет 20 назад даже это казалось совершенно нереалистичным. А т.к. вычислительные мощности растут очень быстро, то можно ждать целых мозгов в не столь отдаленном будущем :)

Deleted
()
Ответ на: комментарий от drBatty

это всё возможно лишь в том случае, если мы сами прогнёмся под машину - например кофейный автомат принимает строго заданные деньги, и выдаёт строго отмеренный стаканчик кофе.

У автомата всего этого нет. Как это запрограммировать - неясно.

таракан намного проще моего компьютера, и при этом намного умнее. Да и быстродействие выше на 2..3 порядка.

скорее на амёбу. Максимум на ленточного червя.

Вы живёте в 20м веке. В 21м веке компьютеры уже на джепарди людей обыгрывают. И несколько групп исследователей уже разработали автоматические методы понейронного сканирования биологического мозга и переноса структуры связей - в модель. Работа идёт. ИИ продолжает развиваться (включая машинный интеллект для решения сложных проблем в индустрии), вот навскидку один из кратких отчётов: http://www.sciencedaily.com/releases/2011/04/110411083750.htm

Выше я давал линки на 3 графика. Там (ещё несколько лет назад) уже видно - что не червь, а с джепарди и аналитическими системами - по узким аналитическим направлениям машины давно опережают человека.

siberean
()
Ответ на: комментарий от drBatty

Кстати, мне попадались целые журналы, посвящённые построению мозговых моделей. Поинтересуйтесь - чем занимаются в МИТе и на каком уровне. Кстати, на TEDе есть видео роботов, бегающих как собаки по пересечённой местности, а также роботы ползающие по отвесным стенам, летающие, как стрекозы итд итп. Есть уже биокомпьютеры, которые кракают encryption (массивно-параллельные компьютеры, это уже ближе к работе мозга).

siberean
()
Ответ на: комментарий от siberean

siberean

Вы живёте в 20м веке. В 21м веке компьютеры уже на джепарди людей обыгрывают

да, я стар. посмотрел: google.ru/search?num=20&hl=ru&newwindow=1&safe=off&site=&q=джепарди

что это такое-то?

siberean

ИИ продолжает развиваться (включая машинный интеллект для решения сложных проблем в индустрии), вот навскидку один из кратких отчётов: http://www.sciencedaily.com/releases/2011/04/110411083750.htm

походу ваш мозг деградирует...

siberean

Выше я давал линки на 3 графика. Там (ещё несколько лет назад) уже видно - что не червь, а с джепарди

что за джепарди-то? объясните тупому by design

drBatty ★★
()
Ответ на: комментарий от siberean

siberean

Кстати, на TEDе есть видео роботов, бегающих как собаки по пересечённой местности, а также роботы ползающие по отвесным стенам, летающие, как стрекозы итд итп.

а ещё говорят, что в моськве кур доят. А пришли - сисек не нашли.

drBatty ★★
()
Ответ на: комментарий от drBatty

Вместо того - чтобы клоуничать - лучше бы открыли ted.com: во-первых, там есть поиск, во-вторых - есть tags, т.е. можно сразу идти через таги (категории) на: http://www.ted.com/talks/tags/robots

роботы на собачьих ногах и в виде насекомых показаны здесь (это ещё старый фильм): http://www.ted.com/talks/juan_enriquez_shares_mindboggling_new_science.html

не помню где там про роботов-футболистов, может быть и здесь (не хочу пересматривать): http://www.ted.com/talks/lang/en/dennis_hong_my_seven_species_of_robot.html

siberean
()
Ответ на: комментарий от drBatty

ИИ продолжает развиваться (включая машинный интеллект для решения сложных проблем в индустрии), вот навскидку один из кратких отчётов: http://www.sciencedaily.com/releases/2011/04/110411083750.htm

походу ваш мозг деградирует...

походу всё же у вас - если найти не можете:

«The field is very active and offers solutions to very diverse sectors. The number of industrial applications that have an AI technique is very high, and from the scientific point of view, there are many specialized journals and congresses. Furthermore, new lines of research are constantly being open ... Among them we can cite the construction of computer programs that make life easier, which take decisions in complex environments or which allow problems to be solved in environments which are difficult to access for people,» he noted. From the point of view of these research trends, more and more emphasis is being placed on developing systems capable of learning and demonstrating intelligent behavior without being tied to replicating a human model."

siberean
()
Ответ на: комментарий от drBatty

Если не понятно что за такое явление - jeopardy - разъясню. Это не просто прохождение тюринг-теста, но реальная аналитика, где компьютер легко бьёт человека. Согласно http://www.sciencedaily.com/releases/2011/03/110308101537.htm лидирующие компании по аналитике безопасности спонсируют построение таких компьютеров, специализирующихся на Strategic Intelligence.

Никак не стыкуется с тем что выше говорилось про машины как кофейный автомат. Кстати, в одной из статей встречал, что ватсон (тот который побил интеллектуалов в jeopardy) назвали одним из прорывов в ИИ. А Вы говорите застой в ИИ...

siberean
()
Ответ на: комментарий от siberean

siberean

Если не понятно что за такое явление - jeopardy - разъясню. Это не просто прохождение тюринг-теста, но реальная аналитика, где компьютер легко бьёт человека

простите, но я всё равно ничего не понял. какие-то нелепые телешоу, какие-то „роботы на собачьих ногах“... Что за бред?

siberean

про роботов-футболистов

при чём тут AI?

drBatty ★★
()
Ответ на: комментарий от siberean

откуда цитата, кто аффтор, и вообще, к чему она здесь?

drBatty ★★
()
Ответ на: комментарий от drBatty

простите, но я всё равно ничего не понял. какие-то нелепые телешоу, какие-то „роботы на собачьих ногах“... Что за бред?

при чём тут AI?

откуда цитата, кто аффтор, и вообще, к чему она здесь?

don't mind, please just ignore that

siberean
()
Вы не можете добавлять комментарии в эту тему. Тема перемещена в архив.