В ответ накомментарийот Фёдор ТкаченкоИстория переписки3
Фёдор Ткаченко
ПО для ИИ - это и есть мат. описание моделируемой нейросети, выраженное в к-либо инструкциях процессора/процессоров + обучающая выборка.
Но, обучающая выборка она есть и в более простых алгоритмах принятия решений, например в бд знаний есть коэффициенты значимости. Кроме того есть вполне детерминированные алгоритмы распознавания образов - просто группируют характеристики объекта по признакам. Всё в этом абзаце к ИИ имеет посредственное отношение, а вот нейросеть - это и есть ИИ, но нейросеть создаётся по вполне определённому мат. описанию и, в случае программирования, выражена в машинных кодах, обрабатывающих данные.
Я хотел сказать, что ПО для ИИ не обязано быть на основе двоичной логики, оно вообще может моделировать что то невычислимое (с некоторыми огрехами конечно). И не важно, что оно выполняется на двоичном компьютере. Далась вам эта "обучающая выборка", например для обучения подкреплением требуется взаимодействие с изучаемым миром и выполнение действий, там одной выборкой не обойдёшься, к тому же к обучающей выборке надо обязательно иметь тестовую, иначе наобучаете чёрти что :-) В БД знаний нет обучающих выборок, и коэффициенты значимости - это совсем другое, как правило эти коэффициенты вообще берутся экспертами "с потолка" исходя из своего опыта. И вообще, мало ли что есть, какое это отношение имеет с сабжу ???? Нейросеть - это не есть ИИ, если речь идёт о современных "нейросетях" иногда называемых "хомячковыми", нейросеть - это узкоспециализированная модель, относящаяся к области ИИ, не более того. До ИИ им ещё как пешком до Луны. "выражена в машинных кодах, обрабатывающих данные." - дались Вам эти коды, точно также она может быть выражена в одной железяке, которая запоминает топологию и делает вычисления без машинных кодов и т.п. Надеюсь Вы не путаете мат.описание с фактическими возможностями машины ? Теория вычислимости и прочие теоремы Гёделя были разработаны для ИДЕАЛЬНЫХ машин, а реальные работают малость по другому. Например из-за всяких глюков, накопленных ошибок и т.п. они в принципе могут делать, то что в рамках теории невозможно. Кроме того любая машина взаимодействует с реальными миром, что вообще выходит за пределы этих теорий, например человек может легко забить ей другую произвольную программу, если не рассматривать человека, а только машину как чёрный ящик, то все теории вычислимости тогда летят к чертям !!! Никто не мешает приделать к машине аппаратный датчик случайных чисел (да он и есть в любой веб.камере как шум на матрице) и тогда результаты взаимодействия с реальным миром будут концептуально не тем же, что строгая теория описывающая проводимые вычисления. Я к тому что пора уже забить на "двоичную природу компьютера", не в ней дело :-)
Но, обучающая выборка она есть и в более простых алгоритмах принятия решений, например в бд знаний есть коэффициенты значимости. Кроме того есть вполне детерминированные алгоритмы распознавания образов - просто группируют характеристики объекта по признакам. Всё в этом абзаце к ИИ имеет посредственное отношение, а вот нейросеть - это и есть ИИ, но нейросеть создаётся по вполне определённому мат. описанию и, в случае программирования, выражена в машинных кодах, обрабатывающих данные.