Вооружение, оружие, боевые системы

[Старый]

Ответ неправильный. Разрешение глаза при одном взгляде у человека примерно 5-15 Мп. Я прогуглил, поверь.

Интеллект человека измеряется не в мегапикселях. В мегапикселях мыслят блондинки выбирая новый смартфон. 

[Inti]

Ответ неправильный. Разрешение глаза при одном взгляде у человека примерно 5-15 Мп. Я прогуглил, поверь.

Интеллект человека измеряется не в мегапикселях. В мегапикселях мыслят блондинки выбирая новый смартфон.

Дык поэтому этот софт и называют ИИ. Искусственный ИНТЕЛЛЕКТ. Не потому что он в целом умнее человека - а потому что он способен некоторые функции человека выполнять. В том числе функцию распознавания образов - уже на порядки быстрее и лучше. В том числе и за счёт лучшей чем глаз камеры конечно.

[Старый]

Дык поэтому этот софт и называют ИИ. Искусственный ИНТЕЛЛЕКТ.

И искусственный интеллект измеряется не в мегапикселях. 

[Старый]

Искусственный ИНТЕЛЛЕКТ.

Скажи мне как представитель искусственного интеллекта: он без подключения к нейросети работает? 

[Inti]

Искусственный ИНТЕЛЛЕКТ.

Скажи мне как представитель искусственного интеллекта: он без подключения к нейросети работает?

Да, конечно. Искусственный интеллект (ИИ) включает в себя широкий спектр технологий, методов и подходов, и не все они обязательно основаны на нейросетях.

[Inti]

Вот несколько других методов и подходов к реализации искусственного интеллекта, которые не используют нейросети:

Экспертные системы: Они основаны на знаниях экспертов в конкретной области и используют правила для принятия решений. Экспертные системы широко применяются в медицине, финансах и других областях.

Символьные методы: Используют символьные вычисления и логику для представления знаний и решения задач. Примером может быть язык программирования Prolog.

Методы машинного обучения без нейросетей: К таким методам относятся, например, метод опорных векторов (SVM), деревья решений, наивные байесовские классификаторы и другие.

Генетические алгоритмы: Они моделируют процессы естественного отбора для оптимизации решений в сложных задачах.

Логическое программирование: Программирование на основе логических правил, например, в языке программирования Prolog.

Рулевые системы: Они используют правила в форме "если-то" для автоматизации принятия решений.

Методы обработки естественного языка: Это технологии, которые позволяют компьютерам понимать и взаимодействовать с естественным человеческим языком.

Таким образом, хотя нейросети стали важным инструментом в области искусственного интеллекта, существует множество других методов и подходов, которые также используются для создания интеллектуальных систем.

[Старый]

Да, конечно. Искусственный интеллект (ИИ) включает в себя широкий спектр технологий, методов и подходов, и не все они обязательно основаны на нейросетях.

А мне все эти чаты ГПТ при попытке пообщаться ними без интернета советуют идти лесом... 

[Старый]

Вот несколько других методов и подходов к реализации искусственного интеллекта, которые не используют нейросети:
Экспертные системы: Экспертные системы широко применяются в медицине, финансах и других областях.
Символьные методы:
Методы машинного обучения без нейросетей: 
Генетические алгоритмы: 
Логическое программирование:
Рулевые системы: 
Методы обработки естественного языка: 

Ну а в распознавании образов в военных целях? 

[Inti]

Да, конечно. Искусственный интеллект (ИИ) включает в себя широкий спектр технологий, методов и подходов, и не все они обязательно основаны на нейросетях.

А мне все эти чаты ГПТ при попытке пообщаться ними без интернета советуют идти лесом...

Если бы ты ими пользовался то мог бы получить ответ:

Да, существует Искусственный Интеллект (ИИ), который может работать без прямого доступа к интернету. Некоторые приложения и системы искусственного интеллекта спроектированы и развернуты таким образом, чтобы функционировать в оффлайн-режиме. Это может быть полезно в случаях, когда подключение к интернету ограничено, или когда требуется обеспечить высокую степень безопасности и конфиденциальности данных.

Примеры таких систем включают в себя:

Мобильные приложения с ИИ: Некоторые мобильные приложения, такие как персональные ассистенты или приложения для обработки изображений и распознавания речи, встроены в устройства и могут работать в оффлайн-режиме, используя встроенные модели и данные.

Локальные системы умного дома: Некоторые устройства умного дома, например, системы умного освещения или управления климатом, могут использовать встроенные алгоритмы ИИ для адаптации к предпочтениям пользователей, даже без подключения к интернету.

Системы в автономных устройствах: Некоторые автономные системы, такие как роботы-пылесосы с функцией навигации, могут использовать ИИ для принятия решений в реальном времени, не требуя постоянного интернет-соединения.

Встроенные системы обработки данных: Некоторые устройства с встроенными системами обработки данных и ИИ, такие как камеры видеонаблюдения с функцией распознавания лиц, могут работать в оффлайн-режиме, чтобы обеспечивать быстродействующую и надежную систему.

[Inti]

Всё, на сегодня ликбез и политпросвет окончен, пака!

[Старый]

Ну а в распознавании образов в военных целях? 

Всё, на сегодня ликбез и политпросвет окончен, пака!

Жаль.  
Я ещё хотел спросить: банкомат не подключённый к интернету сможет узнать меня в лицо? 
А китаец сможет расплатиться лицом если касса не подключена к интернету? 

[Serge V Iz]

Да, конечно. Искусственный интеллект (ИИ) включает в себя широкий спектр технологий, методов и подходов, и не все они обязательно основаны на нейросетях.

А мне все эти чаты ГПТ при попытке пообщаться ними без интернета советуют идти лесом...

Потому, что машина, содержащая в себе реализацию чата гпт находится где-то там, и чтобы передать ей входные данные для вычислений нужно воспользоваться каналом связи.

А у меня, например, мини-компьютер с сигаретную пачку полностью автономно может решать задачу обнаружения чего-то похожего на передвигающегося человека. Он же просто не задаётся хилософскими вопросами -- человек это или не человек. Он отвечает на вопрос "выглядит ли это похоже на идущего человека?" 

Вы не можете просматривать это вложение.

ЗЫ. Разумеется, если какой-нибуть затейник притащит достаточно человекообразное чучело, и будет тягать его по двору веревкой, он такой "интеллект" запросто обманет. Но в каких-то ситуациях вероятностью наличия таких затейников можно и пренебречь

[Старый]

А у меня, например, мини-компьютер с сигаретную пачку полностью автономно может решать задачу обнаружения чего-то похожего на передвигающегося человека.

Тю... У нас тут такое умеет простой датчик движения вообще без мозгов. Особенно если не задаваться вопросами человек это или не человек. 
 Так значит с распознаванием целей без связи с нейросетью будут проблемы? 

[Inti]

Потому, что машина, содержащая в себе реализацию чата гпт находится где-то там, и чтобы передать ей входные данные для вычислений нужно воспользоваться каналом связи.

Кстати читал что есть версии ChatGPT для установки на персональный комп. Правда там памяти нужно до фига и он будет туповат. Однако же распознавание образов гораздо меньше ресурсов требует.

[Старый]

Кстати читал что есть версии ChatGPT для установки на персональный комп. Правда там памяти нужно до фига и он будет туповат.

Да он и так не очень то островат. 
А теперь спать! 

[Inti]

Так значит с распознаванием целей без связи с нейросетью будут проблемы?

Распознавание целей без привлечения нейросетей возможно, и существует несколько альтернативных методов и технологий, которые могут использоваться для этой задачи.

Метод опорных векторов (SVM): SVM - это алгоритм машинного обучения, который может использоваться для классификации объектов и обнаружения паттернов в данных.

Дескрипторы признаков и классификация: Использование хорошо разработанных дескрипторов признаков и классификационных алгоритмов может помочь в распознавании объектов.

Обработка изображений на основе правил: Ручное создание правил для распознавания объектов может быть эффективным методом, особенно если задача относительно проста и хорошо определена.

Классификация на основе правил и баз данных: Использование баз данных и правил для классификации объектов может быть применимо в некоторых случаях, особенно если объекты имеют уникальные характеристики.

Геометрические методы: Использование геометрических признаков и методов для анализа формы объектов.

Каждый из этих методов имеет свои преимущества и ограничения в зависимости от контекста и требований задачи. Эффективность подходов может зависеть от типа данных, объема обучающих данных, сложности задачи и других факторов.

[Старый]

Распознавание целей без привлечения нейросетей возможно, и существует несколько альтернативных методов и технологий, которые могут использоваться для этой задачи.

Альтернативных - да.   

[telekast]

Они вон чего пишут:

https://rostec.ru/news/zala-aero-predstavila-novuyu-tekhnologiyu-na-osnove-iskusstvennogo-intellekta/

Это, выходит, сложной частью задачи поиска и распознавания (классификации) может заниматься большой аппарат, имеющий на борту стабилизированное телефото, вычислительные средства, средства связи с барражирующим боеприпасом (раз уж оно его ретранслировать умеет).

А барражирующий боеприпас, с гораздо худшим качеством исходной картинки, может решать сильно упрощённую задачу поиска и захвата по приготовленному ему целеуказанию. )

Ну, это какбЭ напрашивалось. 
Имху 

[Serge V Iz]

с распознаванием целей без связи с нейросетью будут проблемы?

Смотря каких целей. ) Если распознавать, скажем, буквы текста шрифтом известной гарнитуры, или дорожные знаки (известной формы, размера, из фиксированного стандартного набора), то с нейросетью, ожидаю, будет даже больше проблем, чем с "классическими" наборами геометрических и частотных инвариантов.

А если стоит задача находить в картинках всех рыб семейства карповых, в т.ч., тех, которых сам ни разу в жизни не видел , то технологии, разработанные для нейросетей, позволяют значительно сократить трудоёмкость подготовки набора данных, обеспечивающих распознавание.

Акцентирую: человеческую трудоёикость подготовки. Ни компактность или иная какая оптимальность такого набора данных, ни затраты вычислительной мощности на сам этот процесс подготовки, ни, например, удобство его дальнейшего уточнения, например, с целью разделения на подклассы "жерехов", "лещей" и "всех прочих" при этом никак не гарантируются и не обеспечиваются. )

Вычисление выхода уже обученной нейросети по данному входному вектору -- вычислительно совсем не страшная задача, доступна и совсем слабым вычислителя.

[Старый]

Смотря каких целей. )

Военных целей. Замаскированной техники, укрытий и т.п.