LINUX.ORG.RU

Zig 0.8

 , ,


2

5

После 7 месяцев работы и 2711 коммитов вышла новая версия Zig: 0.8

Zig это:

  • Современный компилятор С

  • Современный компилятор С++

  • Компилятор языка Zig

  • Сборочная система для C, C++, языка Zig

  • (Планируется) Пакетный менеджер для С, C++, языка Zig

Zig разрабатывается под лицензией MIT: https://github.com/ziglang/zig/blob/master/LICENSE

Язык Zig – это язык общего назначения, который старается быть простым. Нет макросов, скрытых аллокаций, скрытого потока управления.

Небольшая заметка, которая пытается объяснить зачем нужен Zig, когда уже есть C++, D, и Rust: https://ziglang.org/learn/why_zig_rust_d_cpp/

Даже если вам не интересен язык Zig, возможно вам будет интересен Zig как кросскомпилятор С или С++.

#include <iostream>
int main() {
    std::cout << "Hello World!\n";
    return 0;
}
$ zig c++ -o hello hello.cpp -target riscv64-linux
$ qemu-riscv64 ./hello
Hello World!

Ещё про использование zig как кросскомпилятора: https://andrewkelley.me/post/zig-cc-powerful-drop-in-replacement-gcc-clang.html

В новой версии:

  1. Обновление LLVM до LLVM 12.

  2. Поддержка arm64 macOS (aka the Apple Silicon) и также поддержка кросскомпиляции C, C++, и Zig в arm64 и x86_64 macOS.

  3. Zig также разрушает миф, что вам нужен Mac и Xcode для компиляции кода для Mac OS. Заголовочные С файлы Apple выложены под Apple Public Source License которая разрешительная.

Так что вы можете собирать бинарники для Apple из-под Linux/Windows/FreeBSD без XCode:

#include <iostream>

int main() {
   std::cout << "Hello World!\n";
}
$ zig c++ main.cpp -o test -target x86_64-macos
$ file test
test: Mach-O 64-bit x86_64 executable, flags:<NOUNDEFS|DYLDLINK|TWOLEVEL|PIE>

Подробнее: https://ziglang.org/download/0.8.0/release-notes.html#macOS-Support

и

https://github.com/ziglang/fetch-them-macos-headers

  1. Добавлена поддержка WASI libc

  2. Начальная поддержка Haiku

  3. Изменения в языке: https://ziglang.org/download/0.8.0/release-notes.html#Language-Changes

  4. Изменения в стандартной библиотеке: https://ziglang.org/download/0.8.0/release-notes.html#Standard-Library

  5. Zig поддерживает Position Independent Executables, даже когда компилируются статические бинарники

  6. Изменения в сборочной системе: https://ziglang.org/download/0.8.0/release-notes.html#Zig-Build-System

  7. Обновление musl до 1.2.2, mingw-w64 до 9.0.0, возможность нацеливания glibc 2.33

Полный список изменений: https://ziglang.org/download/0.8.0/release-notes.html

>>> Официальный сайт

★★★★★

Проверено: Satori ()
Последнее исправление: xaizek (всего исправлений: 6)

Ответ на: комментарий от red75prim

Ну вот поживем, и увидим. Недолго осталось, судя по темпам роста)

aist1 ★★★
()
Ответ на: комментарий от red75prim

Давай я вернусь к тому, с чего эта ветка обсуждения началась, а то мы скатились в «коннекционизм против всех».

Вопрос был о том, что не поддается объектной декомпозиции. Ответ состоял в том, что ООЯП оптимизированы под обхекты с низкой описательной сложностью, тогда как реальные объекты в большинстве случаев будут иметь высокую поисательную сложность. И там делалась ссылка на Теорию алгоритмической информации и теорему о несжимаемости строк.

Проблема для нас, программистов, в том, что объекты с высокой описательной сложностью уже не получается программировать «руками», и нужны методы машинного обучения. Но последние, как черные ящики, плохо управляемы.

А за самими примерами далеко ходить не нужно. Феноменальное сознание изобилует вещами, которые на уровне самоотчета кажутся простыми, но при попытке формализации раскрываются в динные несжимаемые тексты описаний.

Проблематику феноменального сознания можно игнорировать, ссылаясь на философский зарактер вопроса, но не получится игнорировать проблемы управляемости методов машинного обучения. Денюжки не бесконечные.

aist1 ★★★
()
Ответ на: комментарий от aist1

Есть «гипотеза Сильного ИИ», состоящая в том, qualia можно запрограммировать, и машина будет переживать beingness точно так же, как человек (хотя и в другой форме).

«Если ты плаваешь, как утка, летаешь, как утра и крякаешь, как утка, то ты — утка». Чисто поведенческий аспект интеллекта, как черного ящика.

Это одно и тоже. Если сделан ИИ, который во всех внешне-проявляемых аспектах воспроизводит человеческий, то он будет сильным ИИ, хотя внутри он может работать совсем не так, как человеческий.

Вот я и говорю, что сама постановка вопроса такой же абсурд, как и философский зомби (первый случай с квалиа, второй – зомби).

X512 ★★★★★
()
Последнее исправление: X512 (всего исправлений: 2)
Ответ на: комментарий от aist1

Пример нерешаемых задач я как раз и привел выше. А так же разъяснил, почему они по факту нерешаемые.

Я бы не был таким пессимистом. Я уверен, что когда-нибудь сильный ИИ таки сделают.

X512 ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от X512

Это одно и тоже.

Если гипотеза Сильного ИИ истинна, то, да, это если и не одно и то же (критерии?), то сводимо к... Вопрос тут больше эпистемологический, переходящий в практический — на что тратить бюджеты. Пока что доминирует элиминативистская повестка и все хайповые деньги получают «нейросетевики», решающие проблемы ИИ методами машинного обучения.

Можно пробовать решать проблему сознания методом реверс-инжиниринга мозга. Но может так оказаться, что нейронные коды «зашифрованы» и их нельзя прочитать извне. Только сам мозг может их «расшифровать», и процесс такой расшифроски — и есть переживание.

Т.е. единственный универсальный способ что-то из состояния мозга достать — это вербальный отчет субъекта о своих состояниях. И вот тут как раз и появляется феноменальное сознание, как элемент самоочета.

И вот пока что мы находимся как раз в такой ситуации. Единственный способ что-то из головы достать сейчас — это самоотчет о ментальных состояниях.

aist1 ★★★
()
Ответ на: комментарий от aist1

Проблематику феноменального сознания можно игнорировать, ссылаясь на философский зарактер вопроса, но не получится игнорировать проблемы управляемости методов машинного обучения.

Корень всех этих суждений ВЫСОКОУМИЕ.
Оно с виду кажется уууууууууууууумным, а на самом деле - ЧУШЬ.
Вот что вам скажу

Нельзя игнорировать критерии утопического субъективизма в свzзи с ультрарадикальными взглядами на реально существующее.   
Ну, это и понятно, поскольку ведь каждый индивидуум метафизически самосоставляет абстракцию.   
Ведь индивидуум живет в отртодоксальной иллюзии восприятии заботы общественного строя об нем.
anonymous
()
Ответ на: комментарий от X512

Я бы не был таким пессимистом. Я уверен, что когда-нибудь сильный ИИ таки сделают.

Я, может быть, недостаточно четко выражаюсь. Я, например, не просто уверен, что когда-либо Сильный ИИ сделают. Я считаю, что мы его прямо сейчас делаем, когда пытаемся понять, как же именно мы пишем свои программы (конкретные алгоритмы).

Т.е. если ты способен видеть себя как машину _и_ способен эту машину описать как программу, то это и есть Сильный ИИ. Строго говоря, тут еще есть тесты, но идея именно такая.

Я же говорил о том, что задачи процессной интроспекции (достать что-то из головы, что еще к этому не готово) по факту очень трудны, хотя могут казаться простыми.

Но сразу скажу, что в строгом философском смысле у меня нет объяснения сознания, с которым можно было бы прийти на защиту диссертации по философии разума и эту диссертацию защитить.

Что же касается математики, то там возникают самоприменимые алгоритмы, у которых есть необычные (в смысле, ранее еще не изучавшиеся) свойства.

aist1 ★★★
()
Ответ на: комментарий от aist1

Я понимаю, что ты сказал. Я не понимаю — зачем))

А вот зачем …
Всякая теория строится на базисе аксиом.
Понимаете АКСИОМ.
Так в основном развивается наука.
Вы говорите что не всегда возможна декомпозиция, …
Это верно.
Почему?
Потому, что знания людей крайне мизерные.
К примеру рассмотрим такой вопрос - «Что означает любовь к своей стране?».
Можно много разных свойств придумать и обобщить их, но в результате будем иметь вовсе не знания, а совокупность аксиом, которые нам вроде бы дают какие-то «знания».
При разработке проектов или даже ИИ вы можете строить базу «знаний», на основе уже имеющихся и в зависимости от контекста как-то их использовать.
То бишь в целом проблема не разрешима, но она может быть «решена» при принятии за основу каких-то аксиом …

А так, кто может объяснить

Что такое точка?  
Что такое время?  
Что такое бесконечность? 
...
anonymous
()
Ответ на: комментарий от anonymous

То бишь в целом проблема не разрешима, но она может быть «решена» при принятии за основу каких-то аксиом …

Все эти проблемы от того, что не известна когнитивная архитектура, стоящая за феноменальным сознанием (переживания точки, времени, бесконечности, единства, множественности, долготы, красности, вИдения и т.п.).

Если эта архитектура становится известна, то и вопрос об аксиомах снимется. А пока она неизвестна, она просто работает на уровне интуиции — и всё.

aist1 ★★★
()
Ответ на: комментарий от anonymous

Что такое точка?

Что такое время?

Это неопределямые термины (в теории). Так сказать символы алфавита в теории. Можешь подставить вместо них любой (реальный) объект и совокупность таких объектов будет моделироваться теорией, ну, или не будет - не повезло значит.

anonymous
()
Ответ на: комментарий от aist1

Если эта архитектура становится известна, то и вопрос об аксиомах снимется

Эти вопросы ни кто и никогда не решит.
Еще раз.

Мыслительные способности всех людей крайне ограничены.  

Нельзя познать, то что не может быть воспринято духовным естеством человека.

Бог создал все и вся /и в т.ч. этот мир/ и установил границы, которые ни кто не сможет переступить и познать.
anonymous
()
Ответ на: комментарий от anonymous

Это неопределямые термины (в теории).

Нет, это он имел в виду как раз те самые qualia. И они не неопределяемые, а трудно-определяемые, хотя и легко-переживаемые. Объяснительная пропасть между первым и вторым и есть «трудная проблема сознания».

aist1 ★★★
()
Ответ на: комментарий от anonymous

Бог создал все и вся /и в т.ч. этот мир/ и установил границы, которые ни кто не сможет переступить и познать.

Давай я предложу тебе фальсифицируемую гипотезу. Эксперимент, который можно проверить. И точно можно сказать, когда эксперимент будет неудачным, что опровергнет гипотезу.

Гипотеза в том, что процессную интроспекцию можно развивать, и это будет расширять границы доступного сознания, тем самым отодвигая границы феноменального. И вот сама подвижность этих границ, а так же чисто формальный (физический) механизм их расширения, указывает на то, что ничего Бог на самом деле не полагал. А всё это просто выдумки людей, которые не хотят, чтобы другие думали.

Если ты докажешь, что несмотря ни на какие усилия, процессную интроспекцию нельзя развивать, то это косвенно подвердит твои слова о том, что таки да, какие-то границы есть.

aist1 ★★★
()
Ответ на: комментарий от aist1

Если ты докажешь, что несмотря ни на какие усилия, процессную интроспекцию нельзя развивать, то это косвенно подвердит твои слова о том, что таки да, какие-то границы есть.

Так я же не высокоумный …
Предыдущий пост не является плодом моих измышлений.
Почитайте Библию …
Зачем мне что-то домысливать из того, что лежит за пределами дарованных мне знаний.

Вот для ВЫСОКОУМНЫХ, свойственно придумывать всякую чушь …

anonymous
()
Ответ на: комментарий от aist1

qualia.

Давайте, возьмем неизвестную «филосовсую художественную» теорию с неизвестными свойствами, в особенности свойства «полнота» и «непротиворечивость». И будем ссылаться на это художестенное произведение как математическую истину последней инстанции. Хотя Гедель сказал, что даже с непротиворечивыми теориями есть поблема с определением истиности утверждений (с полнотой).

И они не неопределяемые, а трудно-определяемые, хотя и легко-переживаемые.

Они трудно определяются, так как не всякая совокупность объектов вселенной соотвествует теории-гипотезе. Но как только будет найдет такой набор, то проверить не составить труда - «легко пережить», точнее сложность его проверки NP-полная задача.

Объяснительная пропасть между первым и вторым и есть «трудная проблема сознания».

Проблема придумывания гипотез и их проверки.

Все это сказано в рамках логики - логического интеллекта.

anonymous
()
Ответ на: комментарий от anonymous

Ты, наверное, удивишься, но я Библию читал, и много раз. И не только Библию. У меня нет степени по догматическому богословию, но поддержать разговор я могу.

Я тебе так скажу. Каждый раз, когда ты начинаешь в себе самом видеть что-то новое, происходит спонтанное раширение границ твоего доступного (для произвольной регуляции) сознания. Та самая граница, которую вроде как Бог положил неизменной. Сама, без твоего видимого участия. Так что тебе для этого всего даже не надо ничего «домысливать».

Проблема в том, что психология, на которую ты сейчас опираешься, — она образца конца позапрошлого тысячелетия. Как бы очень много времени с тех пор прошло. И Христианство сейчас уже совсем другое.

Тебе, как программисту, я предлагаю провести такое наблюдение. Попробуй ответить на вопрос, почему благодать никогда не повторяется дважды, и почему это ощущение всегда затухает. И если ты начинаешь видеть тут какую-то закономерность — то это оно. Какие еще у Бога могут быть закономерности?

aist1 ★★★
()
Ответ на: комментарий от anonymous

Все это сказано в рамках логики - логического интеллекта.

Опять же, я понимаю что ты говоришь, но не понимаю — зачем))

Тот анонимус — верующий человек, который пытается программировать что-то нетривиальное. Адская смесь (pun intended, гы). Программировать что-то обобщенное и нетривиальное: API для универсальных объектных баз данных. Т.е. какая-то заявка на теории разума, потому что ООП — это именно теория разума для программистов. Набор взглядов и практик, которые позволяют им оформлять свои впечатления и переживания в виде программно-реализуемых объектов.

aist1 ★★★
()
Ответ на: комментарий от anonymous

То есть этот анонимус уже (неосознанно) пытается себя увидеть как набор объектов (машину), но при этом верит в божественность своей души. Вот такой расклад.

aist1 ★★★
()
Ответ на: комментарий от aist1

я понимаю что ты говоришь, но не понимаю — зачем

«Хороший» риторический приемчик. Сам придумал иль кто подсказал?

ООП — это именно теория разума для программистов.

Вопросов больше не имею. Увидеть связь между «неоределямыми терминами»-объектами и ООП - это … (непечатное слово, даже много таких слов).

anonymous
()
Ответ на: комментарий от aist1

Ты, наверное, удивишься, но я Библию читал, и много раз. И не только Библию. У меня нет степени по догматическому богословию, но поддержать разговор я могу.

Дружище, НЕ МОЖЕШЬ и диалога о Библии не будет ни какого.
Один пост правда подготовил, но боюсь кроме обиды тебе от него толку не будет …

anonymous
()
Ответ на: комментарий от aist1

Вопрос был о том, что не поддается объектной декомпозиции. Ответ состоял в том, что ООЯП оптимизированы под обхекты с низкой описательной сложностью, …

Проблема для нас, программистов, в том, что объекты с высокой описательной сложностью уже не получается программировать «руками», и нужны методы машинного обучения. Но последние, как черные ящики, плохо управляемы.

То есть ООЯП оптимизированы под задачи, которые возможно программировать. Остальные задачи программировать невозможно кроме как методами машинного обучения.

Феноменальное сознание изобилует вещами, которые на уровне самоотчета кажутся простыми, но при попытке формализации раскрываются в динные несжимаемые тексты описаний.

Но манипуляция этими текстами всё равно удобна в виде ООЯП. Tensorflow сложен, но его использование почти тривиально и делает операцию «выделить на картинке всех людей и автомобили» почти примитивной.

monk ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от anonymous

«Хороший» риторический приемчик. Сам придумал иль кто подсказал?

Я всего лишь имел в виду, что не могу понять, к чему именно ты это сказал. Тут уже несколько ветвей дискуссии, и это создает неопределенность.

aist1 ★★★
()
Ответ на: комментарий от aist1

Адская смесь (pun intended, гы).

Метаданные - адская вещь?
Вы перешли на личности, да еще насмехаетесь над другим. Больше ни одного поста и ни какого диалога с вами не будет.

anonymous
()
Ответ на: комментарий от anonymous

Дружище, НЕ МОЖЕШЬ и диалога о Библии не будет ни какого.

Давай тогда договоримся. Не говори мне про то, что Бог создал этот мир и положил какие-то там лимиты, за которые человеку выйти невозможно, и даже пытаться это делать — нельзя. Ок?)

Если же ты упоминаешь Бога, то тем самым открываешь дискуссию. И тут уже говорить придется, извини)

aist1 ★★★
()
Ответ на: комментарий от aist1

Забей. Твой тезис «ООП - теория РАЗУМА для программистов» сразу определяет уровень обсуждения. Я не потяну такой уровень

anonymous
()
Ответ на: комментарий от anonymous

Не лезь в бутылку) Это просто юмор. Правослвные пьют вино, и травят анекдоты про себя и про священников. И это не считается грешным. Да, я тебя троллю немного. Но ты сам на себя эту ношу юродства взвалил, упоминая про Бога на форуме программистов. Ты бы еще к БСД-шникам сходил.

aist1 ★★★
()
Ответ на: комментарий от monk

То есть ООЯП оптимизированы под задачи, которые возможно программировать. Остальные задачи программировать невозможно кроме как методами машинного обучения.

Совершенно верно. Для работы с объектами более высокой описательной сложности нужны другие средства, которые в язык программирования уже так просто не впихнуть. Но можно вынести в тулинг.

Но манипуляция этими текстами всё равно удобна в виде ООЯП.

Манипуляция текстами (синтаксический уровень) != манипуляция переживаниями (семантический уровень), возникающими при при восприятии этих текстов. Понимаешь? А надо именно второе. Поэтому манипуляция текстами всё больше уходит в область ML.

Tensorflow сложен, но его использование почти тривиально и делает операцию «выделить на картинке всех людей и автомобили» почти примитивной.

Вопрос в том, какой размер будет иметь tensorflow, когда в него можно будет скормить текст с описанием личности Васи и спросить у него, что такое любовь Васи к Родине, причем этот ответ с хорошей точностью совпадет с реальностью (с реальным поведением Васи в характерных ситуациях).

Последний раз я слышал, что создали нейросеть с уже триллионом параметров.

aist1 ★★★
()
Ответ на: комментарий от aist1

«Вася очень любит свою страну» — эдесь есть определенный потенциал действия (поведения), который понимается человеком, но не вербализуется.

Гм. Текст «Вася очень любит свою страну» не является текстом?

В лучшем случае он опишет только крошечную часть юзкейсов.

Почему? Это утверждение вполне формализуется описанием в каких ситуациях какие действия (или их отсутствия) он ожидает в каких ситуациях.

В лучшем случае он опишет только крошечную часть юзкейсов.

Только если он захочет описать что это значит очень быстро. Как распознавание изображений в момент постановки задачи показалось работой на лето… При нормальном описании он вполне сможет полностью описать, что это значит для него лично.

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

При нормальном описании он вполне сможет полностью описать, что это значит для него лично.

Неа. Не работает на практике. Посмотри, сколько люди сидят на психотерапии. Годами. Процесс интроспекции — трудоемкий и долгий. Промежуточный когнитивный материал может накапливаться поколениями (сотни лет), прежде чем окончательно вербализоваться.

Да, при условии истинности гипотезы Сильного ИИ, в пределе Вася может отрефлексировать всё и свести натуральную семантику к операционной. Но у нас нет такого количества времени.

aist1 ★★★
()
Последнее исправление: aist1 (всего исправлений: 1)
Ответ на: комментарий от anonymous

Я не потяну такой уровень

Слижком низко для тебя или слишком сложно? Просто ответь, чтобы я однозначно понял, что ты имеешь в виду. Пока что для меня твои тезисы амбивалентны.

aist1 ★★★
()
Ответ на: комментарий от aist1

манипуляция переживаниями (семантический уровень), возникающими при при восприятии этих текстов

Семантика также является текстом на специализированном языке.

Вопрос в том, какой размер будет иметь tensorflow, когда в него можно будет скормить текст с описанием личности Васи и спросить у него, что такое любовь Васи к Родине

Не намного больше. Но вот «текст с описанием личности» будет значителен. Более того, либо мы в этом тексте уже имеем такую частность, как описание любви Васи к Родине, либо имеем утверждения, из которых однозначно выводится это описание и правила вывода.

Последний раз я слышал, что создали нейросеть с уже триллионом параметров.

Нейросеть не умеет делать выводы. Она лишь сопоставляет с шаблоном .Если в тот же GPT-3 загрузить несколько тысяч правильных пар описаний людей и описаний их любви к Родине, он сможет выдать верный ответ на описание Васи.

Последний раз я слышал, что создали нейросеть с уже триллионом параметров.

Мозг человека всё равно сложнее.

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

Семантика также является текстом на специализированном языке.

Яж не против. Это называется «когнитивные коды». Проблема в том, что у каждого человека они уникальные. Т.е. мы этот специализированный язык Васи не знаем. Знали бы, процессили именно его, а не васины вербальные отчеты и когнитивных кодах.

Если в тот же GPT-3 загрузить несколько тысяч правильных пар описаний людей и описаний их любви к Родине, он сможет выдать верный ответ на описание Васи.

Тысяч? Всего лишь? Почему же она (сеть) тогда такой производительности не показывает?

Мозг человека всё равно сложнее.

С чего вообще этот аргумент рассматривается? Разве в количестве параметров дело?

aist1 ★★★
()
Ответ на: комментарий от aist1

он вполне сможет полностью описать, что это значит для него лично.

Процесс интроспекции — трудоемкий и долгий.

Почему интроспекции? Простые задачи на ожидаемое поведение человека обладающего описываемой чертой и не обладающего таковой чертой в списке ситуаций. Психологические тесты, кстати так же устроены. И сказки.

monk ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от aist1

амбивалентны

Вот еще один риторический приемчик - показывать «эрудированость».

Я не потяну такой уровень эрудиции. Адназначна. :)

anonymous
()
Ответ на: комментарий от monk

Почему интроспекции?

Я имел в виду интроспекцию, как процесс анализа ментальных состояний. Используется всякий раз, когда человек пытается «понять себя». Т.е. если спросить Васю, что есть его «любовь к Родине», он пойдет анализировать свои переживания. Надолго.

Да, есть простые вещи, которые легко вербализируются, превращаясь в объекты «сразу». Проблема в том, что они редки и разрозненны. Всё более-менее нетривиальное сразу требует длительного анализа.

aist1 ★★★
()
Ответ на: комментарий от aist1

Тысяч? Всего лишь? Почему же она (сеть) тогда такой производительности не показывает?

Проблема с правильными парами описание/результат для каждого описываемого термина. И вполне показывает.

С чего вообще этот аргумент рассматривается? Разве в количестве параметров дело?

Вы зачем-то подняли этот вопрос. Но чем больше параметров, тем более сложные образы можно классифицировать.

Яж не против. Это называется «когнитивные коды». Проблема в том, что у каждого человека они уникальные. Т.е. мы этот специализированный язык Васи не знаем.

Я не про это. Я про язык-прим и словарный запас из ифкуиля. Первое уберегает от досрочной классификации, второе от случайных омонимов.

monk ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от aist1

Т.е. если спросить Васю, что есть его «любовь к Родине», он пойдет анализировать свои переживания. Надолго.

Изначально было не «Я люблю Родину» в исполнении Васи, а «Вася любит Родину» в исполнении некого человека.

Всё более-менее нетривиальное сразу требует длительного анализа.

Так я и написал, что проблема только в том случае, если ответ надо дать быстро.

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

Ладно, я вижу уже, что мы, в целом, согласны относительно первоначального вопроса об ООП. Я свои мысль донес. Относительно же моих аргументов про сложность реальных объектов и рост параметров нейросетей — предлагаю подождать и посмотреть. Разговоры про power wall уже идут.

aist1 ★★★
()
Ответ на: комментарий от monk

Так я и написал, что проблема только в том случае, если ответ надо дать быстро.

Там не так, чтобы вот это требует 100мс, вот это 1 секунды, вот это 2 — и т.д. Там 100 мс и дальше сразу экспоненциальный рост, как только нет заготовок. Потому что характер проблемы переборный.

aist1 ★★★
()
Ответ на: комментарий от aist1

Потому что характер проблемы переборный.

Переборно-обобщающий на описании классов ситуаций. Дети учатся именно так.

Или можно дать короткое определение через другие сложные понятия (для любви к Родине требуется понятие «польза»). Это как раз и есть «100 мс и дальше сразу экспоненциальный рост, как только нет заготовок». Но этот путь необязательный.

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

Переборно-обобщающий на описании классов ситуаций. Дети учатся именно так.

Это уже детали. В ИИ нет никакой «магической формулы». Оно всё сводится к конкретным эвристикам, этот перебор снижающим. Мы, программисты, находимся целиком и полностью в классе задач, для которых либо есть полиномиальные алгоритмы, либо хорошие эвристические. Еще один метод — это размен времени на память, когда мы просто запоминаем промежуточные решения с той или иной степенью обощения («сжатия») и потом их переиспользуем. Нейросети неявно относятся к этому типу. Мемория идет по другому пути — создания сжатых структур данных для кодирования ограничений в пространстве перебора вариантов. Преимущество в том, что нейросети основаны на матричных операциях, которые имеют суперлинейную трудоемкость (от количества параметров). Тогда как поиск в просранственных деревьях — логарифмический. Энергозатраты будут меньше.

ОО же языки программирования в размен времени на память на таком уровне не могут, потому что нужных для этого инструментов не предоставляют. Можно, правда, нейросеть написать. Это относительно просто. Но это будет уже не ОО-подход с точки зрения кодировки данных внутри нейросети.

Вот это, в конечном счете, и имелось в виду)

aist1 ★★★
()
Ответ на: комментарий от aist1

поиск в просранственных деревьях — логарифмический

И конечно же деревья бесплатно сбалансированы в многомерных (многопараметрических) пространствах.

anonymous
()
Ответ на: комментарий от anonymous

Я сильно извиняюсь, да))

Про сам Zig лучше стоит идти читать на официальный сайт языка. Обсуждение же выше к этому языку отношение, в принципе, имеет. Если он станет популярным, с ним начнет происходить то же самое, что и Rust, и с Go. Последний задумывался очень простым, но народ в конце-концов дожал Пайка и тот согласился на дженерики. Слава Здравому Смыслу, сразу на мономорфные.

Добавление «продвинутых фич» в язык, изначально заточенный на простоту в рамках определенной «филосфии простоты» сначала сломает эту философию, а потом и сам язык. Так же было и с Rust, в дженерики которого изначально не добавили числовые параметры в угоду простоте вывода типов, да так всё сдизайнили, что потом пять лет эти параметры добавляли обратно. Когда оказалось, что они таки нужны.

По той же тропинке идет и Zig. Он нацелен на простоту восприятия, но это — недостижимая цель для системного низкоуровневого языка. Почему так происходит, и объяснятеся в этом длинном треде выше про свойства описательной сложности. Да, всё сложно и на грани «не нужно». Но никто нам в этой профессии и не обещал, что будет легко (и просто).

Дизайн языка должен учитывать характер задач, которые будут решатся. Так вот, этот характер изменился. Сильно. Почему и как — выше (объекты всё более «утяжеляются» в смысле, раскрытом выше). А Zig — идеальный язык для 90-х.

aist1 ★★★
()
Последнее исправление: aist1 (всего исправлений: 1)
Ответ на: комментарий от anonymous

И конечно же деревья бесплатно сбалансированы в многомерных (многопараметрических) пространствах.

Смотря какие. Некоторые — да. Но я думал, что ты скажешь про проклятие размерности. Так?

aist1 ★★★
()
Ответ на: комментарий от aist1

Да, при условии истинности гипотезы Сильного ИИ, в пределе Вася может отрефлексировать всё и свести натуральную семантику к операционной.

Далеко не факт что всё состояние мозга поддаётся рефлексии. Некоторые участки мозга могут быть просто не подключены к механизму рефлексии. Например вряд ли можно отрефлексировать как человек переводит сигналы на сетчатке глаза в семантические образы. Такое можно исследовать только прямыми наблюдениями внутри мозга.

X512 ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от aist1

Некоторые — да.

Значит, логарифмическая сложность только в «некоторых» случаях. Главное - громко заявить.

А вот в нейронных сетях используют NNUE на обычных процессорах (не gpu!), когда сложность зависит только от изменившихся параметров.

anonymous
()
Ответ на: комментарий от X512

Далеко не факт что всё состояние мозга поддаётся рефлексии... Такое можно исследовать только прямыми наблюдениями внутри мозга.

Резонное замечание, если мы говорим о прямой рефлексии, я полностью согласен. То, что я сказал выше нужно понимать расширительно, «в пределе». Дело в том, что еще может иметь место опосредованная. Например, когда состояние этих самых недоступных нейронов визуализируется и показывается субъекту на экране компьютера. Утверждение состоит в том, что человек будет способен выучить этот искусственный когнитивный код.

Важный момент состоит в том, что рефлексия «в принципе» может проникнуть сколь угодно глубоко, вопрос лишь в наличии (экспоненциальных) вычислительных ресурсов. Однако, поскольку таких ресурсов физически нет, то ограничения в рефлексии носят фундаментальный характер. И, более того, их субъективные манифестации полностью определяют нас как мыслящий феномен.

Например, «свобода воли» возникает из-за дефицита процессной интроспекции. И тот факт, что мозг просто физически не может увидеть всех детерминант, приводит к формированию переживания «необусловленности» и восприятия субъектом себя самого как «точки» (привет, анонимус с АПИ!). И вот такое переживание будет фундаментальным. Оно будет всегда, и у машин в том числе, если они будут обладать совместимой с нашей когнитивной архитектурой.

Доминирующее же мнение состоит в том, что рефлексия принципиально неразрешима независимо от ресурсов. И анонимус с АПИ просто озвучил её с религиозных позиций, где она наиболее отчетливо артикулируется.

aist1 ★★★
()
Последнее исправление: aist1 (всего исправлений: 1)
Ответ на: комментарий от anonymous

Ты обучение имеешь в виду или inference? Я про последний говорил.

aist1 ★★★
()
Вы не можете добавлять комментарии в эту тему. Тема перемещена в архив.