Twitter, Tesla Motors, Solar City и другие проекты Маска

[Not]

Apollo13 пишет:
А зачем убирать сразу двух пилотов? Сначала уберут одного, а второму скажут "покорми собак и смотри не трогай там ничего".  

Практика показывает, что при отсутствии регулярного пилотирования пилоты теряют навыки. В качестве показательного примера - неожиданная посадка на руках корейского борта в Сан Франциско, когда два пилота не справились с одним исправным самолетом.

[Vlad_hm]

Not пишет:
Системы, основанные на Deep Learning работают на основе наработанных шаблонов, которые суть конкретные ситуации. Вы же пытаетесь им приписать некоторый интеллект, дескать сами найдут воду, сами оценят риски, сами маршрут проложат. Ага, щас!

Они учатся на основе предлагаемой базы знаний, но без проблем могут генерировать новые решения, не заложенные в базу. Тот же опыт АльфаГо продемонстрировал, что "человеческие учебники" ему вообще не нужны. Опыт анализа партий, где АльфаГо играет сам с собой, показывает, что стратегия и тактика у него своя, по его играм можно писать новые учебники, человек за столетия развития Го вообще не додумался (а игра очень популярна!) до тех решений, которые принёс в игру АльфаГо, поиграв сам с собой всего лишь год-другой... в этом, кстати, разработчики видят главный плюс своей системы. Помогать людям двигаться дальше, развиваться в путях, до которых они ещё сами не дошли.
Тот же Ли Седоль уже начал использовать в своей игре те стратегии и те приёмы, которые он "подсмотрел" у машины. И не считает это зазорным.

Not пишет:
Системы, основанные на глубоком обучении неспособны индуцировать знания, они по определению системы дедуктивные

Ясно.
Так бы и сказали, что вы ничего не понимаете в информатике, и ориентируетесь тут сугубо по своим фантазиям.
Автоматы уже давным давно могут генерировать новые знания, новые решения. Это вообще не вопрос. Собственно, это не было проблемой и 50 лет назад для них.
Сложность в выборе оптимального решения среди той кучи новых путей и новых знаний, которые вы генерируете. И тут как раз последнее время - есть успехи.
Кстати, очень многие люди тут (с выработкой новых решений, не сводимый к опыту и обучению) тоже - очень плохо справляются.
Это основной парадокс неприятия ИИ - люди забывают, что многие, очень многие люди справятся с тем же вождением принципиально хуже, чем даже нынешние (в самом зачастке развития) автоматы. Но мы же не отказываем этим людям в интеллекте, верно? И даже права выдаём им... а ИИ сравнивают с самыми лучшими, или верхним сегментом. А статистика аварийных ситуаций показывает, что люди работают "не оптимально" увы, слишком, слишком часто.
Приводя примеры действительно красивых, очень оптимальных решений "от человека" - не надо допускать классическую ошибку выжившего.

В применении к самолётам, полагаю, тут люди останутся ещё долго (как дублёры - минимум), ну и с организацией постоянной и надёжной связи со всеми бортами в любое время (пока нет этого, но сделать можно), будет использоваться и удалённое пилотирование в сложных ситуациях, пока не доступных людям. Если человек объективно требует присутствия на борту в 1% по времени, действительно сложных ситуациях, то он и должен принимать участие в управлении только этот 1% времени.
Всё прочее - это мы не уважаем самого человека, заставляя его делать работу, с которой легко справится и машина.

[Not]

Vlad_hm пишет:
Так бы и сказали, что вы ничего не понимаете в информатике, и ориентируетесь тут сугубо по своим фантазиям.

Попробуйте не хамить, и с Вами возможно поговорят.

Не путайте процесс вывода новых знаний и перебора комбинаций дедуктивных выводов. Можно сколько угодно играть с самим собой, но вывод новой информации обычно сопровождается ассоциациями с другими областями знания, которые машине недоступны, и вероятно чем то еще, о чем мы понятия пока не имеем. В противном случае роботы давно бы уже создавали свои усовершенствованные копии - в чем проблема то - автомат сообразит что улучшить, ага? О какик автоматах вы ведете речь, о конечных? Или о чем то еще?

Нет никаких проблем управлять автомобилем или аэропланом в нормальных условиях. Управление в условиях с отказами оборудования или с непредусмотренными обучением внешних воздействиями - вот что трудно.  Более того, экспоненциально (NP) трудно. Это вообще говоря достаточно старая проблема - как переконфигурировать систему с отказавшими элементами в условиях с ограниченями времени и и памяти.

[Vlad_hm]

Not пишет:
Практика показывает, что при отсутствии регулярного пилотирования пилоты теряют навыки

Разумеется. Но для этого есть тренажёры. Безопасно для пассажиров, ныне очень достоверно по полноте моделирования, и навыки в порядке. Но борту дублёр будет кормить собачек, а на земле - тренироваться в поте лица.

[Not]

Vlad_hm пишет:

Not пишет:
Практика показывает, что при отсутствии регулярного пилотирования пилоты теряют навыки

Разумеется. Но для этого есть тренажёры. Безопасно для пассажиров, ныне очень достоверно по полноте моделирования, и навыки в порядке. Но борту дублёр будет кормить собачек, а на земле - тренироваться в поте лица.

я Вас отправлю к опыту корейский пилотов, не справившихся с посадкой в условиях отключения ILS и делайте с этим что хотите.

[Vlad_hm]

Not пишет:
Попробуйте не хамить, и с Вами возможно поговорят.

Не вижу тут хамства. Если я вижу, что человек, имхо, не понимает основ информатики - я так и говорю.

Not пишет:
Не путайте процесс вывода новых знаний и перебора комбинаций дедуктивных выводов.

Не смешивайте холодное с мягким.
Процесс генерации новых знаний - это задача, решённая в информатике с самого начала её зарождения. Принципиально и окончательно.
Стоит как актуальная и сложная, никто не спорит (везде и всегда) задача именно селекции новых знаний, удовлетворяющих поставленной задаче.

Перебор дедуктивных методов - это просто одна из стратегий селекции, для машин,к стати, не всегда продуктивная. Это "человеческая" модель работы с данными, для машины их приходится эмулировать.

Индукция для автоматов "освоена" тоже очень, очень давно, и, собственно, её очень легко отличать по результату, опирающемуся на вероятность корректности результата. А не строгую его доказательность. Или вы думаете, что всё, что ныне умеют делать машины, опирается на детерминизм?! Не надо так думать.

Основная сложность с ИИ (даже нынешним, очень слабым объективно), чтобы сделать его комплиментарным человеческому разуму, кстати. Потому что там, где такая связность не требуется, автоматы во многих областях уже справляются лучше людей. Т.е. он-то найдёт тебе решение. Но вот объяснить, что это, как это работает, почему оно вообще работает - порой намного-намного сложнее. Автомату сейчас сложно не столько решить задачу, а сколько решить его так, чтобы понятно было человеку. Такие дела.
для демонстрации этого:
Компьютер сгенерировал эффективные, но непонятные человеку алгоритмы ускорения TCP
https://habrahabr.ru/post/187278/
Работу того же АльфаГо анализировать уже практически невозможно до отдельного нейрона. Нет, принципиально можно, но нет людей, которые с этим справятся. Применяют для анализа методы... примерно те же, что применяют нейробиологи для анализа НС животных. Вероятностные методы, статистика, упрощение и временная и пространственная структурная декомпозиция, кластеризация областей. Работать можно, но полного детерминизма уже давно нет. Она и не нужна для практиков.

[Not]

Vlad_hm пишет:
Процесс генерации новых знаний - это задача, решённая в информатике с самого начала её зарождения. Принципиально и окончательно.

Ого. А мужики то не знают. Что вы называете знаниями? Чем знания отличаются от данных? Дайте определение, потом будем двигаться дальше.

Vlad_hm пишет:
 Индукция для автоматов "освоена" тоже очень, очень давно

Дайте определение автомата, о котором ведете речь.

[Кубик]

Not пишет: беспилотные и автономные ВС живут по тем же законам маневрирования в управляемом воздушном пространстве (УВД), что и пилотируемые. Это где нибудь в Антарктиде
или там на Крайнем Севере он может решать, что можно и что нельзя, в зоне же УВД
командует диспетчер, с которым принято консультироваться и считаться.

Вот и попробуйте устроить оперативные консультации робота-пилота с диспетчером..или дайте ему совет, какие меры принимать при фактическом отключении управления и отсутствии информации от датчиков о неисправностях..

[Vlad_hm]

Not пишет:
Ого. А мужики то не знают. Что вы называете знаниями? Чем знания отличаются от данных? Дайте определение, потом будем двигаться дальше.

Вики не так уж плоха для общепринятых вещей.

Not пишет:
Дайте определение автомата, о котором ведете речь

Это я не совсем формально, но для краткости именую интеллектуальные машины, программы, или автоматизированные системы с использованием ИИ.

[Ну-и-ну]

Чебурашка пишет:
В США общие затраты на зарплату 20% и более. Но непонятно какую часть из этих расходов состовляют зарплата пилотов

Да понятно всё. У пилота зарплата 80-90 в год, командир 100-120, пусть 200 на двоих.

Летают дофига. Если на международных линиях - 2-4 полёта в неделю, пусть два. Итого сто полётов в год.

Двушник на полёт. Накиньте командировочные и прочие бенефиты - ну получите трюльник. Если даже не 5 кресел, а 10 - ну фигня же.

Засада-то не только в том, что нет экономии, а в том, что пассажиры разбегутся без пилотов.

[Ну-и-ну]

Vlad_hm пишет:
Или вы думаете, что всё, что ныне умеют делать машины, опирается на детерминизм?

Кроме поиска в Амазоне - практически всё.

Ну, 99.8% Если-то-иначе-всё (в широком смысле) - наше всё.

PS: Про поиск в Амазоне - кто много пользовался, поймёт.

[Ну-и-ну]

Vlad_hm пишет:
Компьютер сгенерировал эффективные, но непонятные человеку алгоритмы

Обилие ссылок на научно-популярные ресурсы вызывает ощущение, что там-то Вы всего "про нейросети" и начитались. А фундаментальных знаний-то и нет.

На всякий случай, даю фундаментальные знания про нейросети.

Вся совокупность задач, которые предстоит решать, "достаточно хорошо" представима конечным набором примеров. Это постулат и базис.

Например, функция "заполнить массив заданной произвольной длины числами из арифметической прогрессии". Каков конечный набор примеров, "достаточно хорошо" представляющий все возможные входы?

Второй например. Функция undo в текстовом редакторе. Тот же вопрос.

Так вот. Нейросеть - это некая функция, которая "достаточно хорошо" отвечает на вопросы из набора примеров. И всё. Функция сильно сложная, строится из "слоёв нейронов". Но короче - это некий вид функции.

Коэффициенты в нейронах находятся неким оторванным от конкретной решаемой задачи абстрактным методом (тем или иным). В результате они минимизируют ошибку на наборе примеров.

И "существует вера", что ежели набор хороший, то и на прочих входах оно тоже как-то "типа неплохо" сработает, что конечный набор примеров представляет реальность.

При этом нам не хочется формализовывать, по какому алгоритму надо бы решать задачу. Скажем, формализация крайне трудоёмка или вообще непонятно, как её делать. Т.е. можно указать, _как_ должна себя вести нейросеть на наборе примеров, но не удаётся указать (алгоритм), _почему_.

Ибо если мы можем данный алгоритм указать, то классичесское программирование задачу решает надёжнее и дешевле. На порядки.

Собственно, всё.

Надеюсь, понимание почему данный метод не применим для управления самолётами и прочими автомобилями, возникло?

[Vlad_hm]

Ну-и-ну пишет:
Обилие ссылок на научно-популярные ресурсы

Мне не проблема давать ссылки на рецензируемые статьи в серьёзных изданиях, но, кмк, не то место и место. Всё же это несколько иной уровень, нет?.. К тому же они все англоязычные. У нас мало что в стране пишут по этому вопросу... я стараюсь подбирать в рунете наиболее релевантные ссылки для демонстрации тезисов всего лишь.

Ну-и-ну пишет:
Нейросеть - это некая функция, которая "достаточно хорошо" отвечает на вопросы из набора примеров. И всё.

Понимаете, если говорить в общем, то любого человека можно под это же определение подогнать. В любой области. Человека в любой ситуации тоже можно понимать в информационном поле как некую ф-ю, которая отвечает на вопросы. И всё. Система, от которой требуются ответы/реакция на воздействия среды или на внутренние. Они не всегда из готового набора (но как и для ИС), но всё ведь можно свести к этому. А если ответов системы нет, потыкайте его палочкой и понюхайте, не завонялось ли...
И ничего это не объясняет, и проясняет.
А только запутывает.

Ну-и-ну пишет:
При этом нам не хочется формализовывать, по какому алгоритму надо бы решать задачу. Скажем, формализация крайне трудоёмка или вообще непонятно, как её делать.

Я, когда сотрудникам даю указание, я ведь делаю тоже самое! Даю им задачу, не формализуя алгоритм. Ну, для толковых, конечно.
Собственно, вся суть усилий с ИИ сводится к желанию аналогичного процесса для ИС. И только. Мы не философы, мы практики. Мне важно, чтобы мой портфель управлялся с профитом, а кто им будет управлять - белковый сотрудник или спайковая нейросеть с препроцессингом на расширяющемся нейронном газе в облачной платформе - мне как-то всё равно.
Мне главное результат.
И важно, для практиков опять же, что, чтобы ни говорили тут теоретики, что спектр задач, которые я могу поставить перед ИИ, и они справляются несравненно лучше человека - постоянно растёт. Задачи постоянно усложняются, качество и скорость решений растёт, причём на порядки.
Относительно людей я такого сказать не могу. Может, мне так "везёт", конечно...
То, что ещё год назад могли делать только люди - теперь я могу с большей производительностью отдать автоматам. И они будут это делать лучше и дешевле.

Ну-и-ну пишет:
Надеюсь, понимание почему данный метод не применим для управления самолётами и прочими автомобилями, возникло?

Неа. Поясните. Этот логический прыжок мне совершенно не очевиден.

[Not]

Vlad_hm пишет:

Not пишет:
Ого. А мужики то не знают. Что вы называете знаниями? Чем знания отличаются от данных? Дайте определение, потом будем двигаться дальше.

Вики не так уж плоха для общепринятых вещей.

Меня не интересует, что вы там нашли в вики. Дайте ваше, конкретное определение. Понятие автомата также имеет вполне конкретную смысловую нагрузку в информатике и совершенно другую в кибернетике. Определитесь и здесь. Невнятные рассуждения о интеллектуальности нам ничем не помогут.

[opinion]

Ну-и-ну пишет:

Чебурашка пишет:
В США общие затраты на зарплату 20% и более. Но непонятно какую часть из этих расходов состовляют зарплата пилотов

Да понятно всё. У пилота зарплата 80-90 в год, командир 100-120, пусть 200 на двоих.

Летают дофига. Если на международных линиях - 2-4 полёта в неделю, пусть два. Итого сто полётов в год.

Двушник на полёт. Накиньте командировочные и прочие бенефиты - ну получите трюльник. Если даже не 5 кресел, а 10 - ну фигня же.

Вы так легко раскидываетесь десятком мест. А вы думаете, какая норма прибыли у авиакомпаний?

Добавьте затраты на тренажеры, гостиницы. Учтите, что самолеты не всегда бывают заполнены на 100%.

[opinion]

Not пишет:

opinion пишет:
Буран справился с аналогичной задачей в прошлом веке.

Буран садился на выделенную полосу, в условиях близких к идеальным.

В Ла-Гардии тоже есть полоса и после доклада об отказе она была им выделена. Условия для автоматической посадки вообще почти никакого значения не имеют. За исключением совсем уж плохой погоды, но в этом случае и не взлетали бы.

[opinion]

Кто-нибудь может привести пример какой-нибудь относительно недавние авиакатастрофы, в которой от пилотов требовалось придумывать что-то принципиально новое, выходящее за рамки обычной подготовки? Мне приходит в голову только Су-Сити.

[Кубик]

opinion пишет: Кто-нибудь может привести пример какой-нибудь относительно недавние
авиакатастрофы, в которой от пилотов требовалось придумывать что-то принципиально новое, выходящее за рамки обычной подготовки?

Ага, одного, - нет, двух в известных мне случаях так грамотно подготовили, что они самолёты в сваливание ввели согласно предписанной методике действий.. и ещё - авиакомпания, например, сама рассчитала крепление грузов, и неграмотно - пилоты ничего не смогли сделать, когда всё в хвосте было разбито ..или установку двигателей делали чуть не кувалдой, а потом они в полёте отваливались..вот что тогда любому интеллекту прикажете делать? Придумайте..

[Ну-и-ну]

Vlad_hm пишет:
Всё же это несколько иной уровень, нет?.

Странный весь Ваш ответ, какая-то вода. Вы, похоже, таки действительно не понимаете фундаментальных принципов, по которым нейросети работают. Попробуйте перечитать мой предыдущий пост, может врубитесь. И подумайте над ответами на вопросы там, они для понимания, а не для подкола.

Да, третий вопрос. У вас есть нейросеть, натренированная отвечать, есть ли на картинке человек. Ей подсунули картинку с манекеном и она сказала "человек". Ставится задача "объяснить" ей разницу. Как думаете, что при этом произойдёт?

[Ну-и-ну]

opinion пишет:
Вы так легко раскидываетесь десятком мест. А вы думаете, какая норма прибыли у авиакомпаний?

Я, в отличие от дебилов, за авиакомпании болею, ибо пользуюсь ими регулярно. А то вдруг какая почитает форумных идиотов, внедрит беспилотный самолёт, да и разорится. Обидно же