Гораздо больший примитивизм - ссылаться на Евангелие в вопросах искусственного интеллекта.

сказки древних погонщиков верблюдов ( Евангелие) ... не более важны чем другие сказки ...например "Буратино" ..

там тоже есть много интересного для цитат.

и тема стремительно развивается--в применении к хакингу:

Forschungschef von F-Secure: Warnung vor KI-Wettrüsten mit Hackern | heise online

Zuletzt sorgten Ransomware-Angriffe für Schlagzeilen – und weitreichende Folgen. Einem Experten zufolge könnten Cyberattacken bald weiter eskalieren.

Раздвоение личностей. Хакеры взяли на вооружение системы распознавания лиц. Чем это опасно для миллионов людей?: Киберпреступность: Интернет и СМИ: Lenta.ru

Мечты фантастов прошлых поколений, похоже, окончательно сбылись: все чаще от госуправленцев и глав крупных технологических корпораций можно услышать, что будущее уже наступило. Западные и отечественные фильмы начала тысячелетия приучили нас, что можно подделать документы человека, его фото, голос и даже отпечатки пальцев. Последним оплотом надежности оставалась идентификация человека по лицу. Сегодня эту технологию используют производители смартфонов, госорганы, банки и метрополитены. Технологию распознавания лиц нередко называют абсолютно безопасной, но мировые эксперты бьют тревогу: еще ни разу не случалось, чтобы хакеры не находили способа обмануть систему. Насколько на самом деле реальна угроза — разбиралась «Лента.ру».

Группа Квазар Позитив и Познание

Существование искусственного живого организма признали возможным: Наука: Наука и техника: Lenta.ru

Группа Квазар Позитив и Познание

Spot und Co: Bundeswehr rekrutiert Robohunde (t3n.de)

Die Bundeswehr testet Roboterhunde zur Einsatzunterstützung. Angeblich werden „Schreitroboter“ unterschiedlicher Hersteller verwendet. Zu erkennen ist jedenfalls Spot von Boston Dynamics.

Boston Dynamics: Roboterhund Spot bekommt per Update neue Fähigkeiten - Golem.de

Группа Квазар Позитив и Познание

KI findet neue Materialien für Batterien | heise online

Forschende haben gezeigt, wie maschinelles Lernen bei der Suche nach neuen Materialien unterstützen kann. KI und menschliches Fachwissen ergänzen sich dabei.

Описан мозг для искусственного интеллекта: Будущее: Наука и техника: Lenta.ru

Группа Квазар Позитив и Познание

US-Waffenhersteller zeigt hundeähnlichen Roboter als Scharfschützen (msn.com)

Группа Квазар Позитив и Познание

Militär-Roboter: Mehr als nur starke Kampfmaschinen - Golem.de

Trotz anhaltender Diskussionen über autonome Waffensysteme - das Geschäft mit Kampfrobotern boomt international. Auch Tesla könnte profitieren.

Группа Квазар Позитив и Познание

Что такое вычислительный центр искусственного интеллекта (ИИ)? Почему рыночный спрос такой высокий?

中國逐鹿人工智能，哪些關鍵技術被國外壟斷著？怎麼破？

——專訪中國工程院院士、清華大學計算機科學與技術系教授鄭緯民

2021年09月28日08:57 | 來源：中國新聞網

小字號

原標題：中國焦點面對面：中國逐鹿人工智能，哪些關鍵技術被國外壟斷著？怎麼破？

當前，新一輪科技革命深入演進，數字時代扑面而來，全球主要國家在數字經濟領域展開激烈角逐。關鍵數字技術創新，中國已經取得了哪些優勢？在當前國際環境下，面臨哪些難題要“啃”？

作為引領未來的戰略性技術——人工智能是中國提高經濟與科技水平、提升國際競爭力的重要算力基礎設施，目前各地掀起了人工智能計算中心的建設熱潮。人工智能計算中心如何才能發揮出最大價值？中國人工智能計算中心技術自主可控水平如何？哪些關鍵技術被國外壟斷著？近日，中國工程院院士、清華大學計算機科學與技術系教授鄭緯民接受“中國焦點面對面”專訪，進行權威解讀。

訪談實錄摘編如下：

給三句話，它就能寫50集連續劇

記者：近期，中國“人工智能計算中心訂單爆單”的話題引發不少關注。武漢市5月底建成的第一個人工智能計算中心，剛開張就天天客滿，滿負荷運行，目前預約已經排到半年以后。人工智能(AI)計算中心是算什麼的？為何市場需求這麼強？

鄭緯民：人工智能有多種多樣的應用場景，需求很旺。根據場景可以分為三大類應用：

一、圖像檢測、視頻檢索類。可以用在安防、醫療診斷、自動駕駛。核心是卷積網絡，這一類應用落地做得很好，已經起到了很好的作用。

二、決策類。比如交通規劃等，這個類型也已經起到了很好的效果，核心是強化學習。

三、自然語言處理類。比如搜索與推薦，智能人機接口，核心是Transformer。在應用方面，語言翻譯，把中文翻譯成英文，英文翻譯成日文等，問什麼問題都能回答，這樣的機器需要非常大才行。又比如生成文本摘要，你給它三句話，能給你寫成50集電視連續劇。

這三類應用的需求很多，所以才會(出現訂單)排隊排到半年后這樣一個情況。

記者：目前流行的人工智能計算中心與傳統數據中心有何不同？日前，工信部印發《新型數據中心發展三年行動計劃(2021-2023年)》，《行動計劃》中定義的新型數據中心和人工智能計算中心是一回事嗎？

鄭緯民：傳統數據中心主要由通用CPU架構的服務器集群構成。近年來，隨著人工智能的發展，數據中心也逐漸包括了很多具有高性能人工智能算力(GPU或人工智能加速器)的機器。

而人工智能計算中心是什麼呢？主要由具有高性能人工智能算力(GPU或人工智能加速器)的機器組成。因此可以說，數據中心概念的覆蓋面會更大一些，包含了人工智能算力。

中國技術自主可控嗎？

記者：人工智能和大數據中心都屬於“新基建”，當前全球主要國家都在大規模建設人工智能、大數據基礎設施，有人說未來人工智能算力將會像水和電一樣，成為一種公共基礎資源，對此您怎麼看？中國建設人工智能基礎設施有哪些核心優勢？中國人工智能計算中心的技術自主可控水平如何？哪些關鍵技術被國外壟斷著？

鄭緯民：從全球公有雲市場的快速發展可以看出，通用算力和人工智能算力都是公共基礎設施，是一種重要的趨勢，過去通用的算力是基礎設施，現在把人工智能算力也作為基礎設施，正在被越來越多的用戶認可。

但是我們也要注意到，算力作為基礎設施，需要相關的數據作為基礎，把機器包括普通的機器，包括人工智能的機器都放在雲上，不少行業的數據隱私性和保密性，對其上雲仍然有很大的限制，怎麼把數據放在雲上是一個值得考慮的問題。

中國在建設人工智能基礎設施上的主要優勢，是政府主導的投入較多。但在市場化建設和運營，整體人工智能算力基礎軟硬件的技術水平和自主可控程度上，還與美國有一定的差距，如，編程框架目前以TensorFlow和Pytorch為主。智能計算芯片方面，華為昇騰和寒武紀在人工智能算力體系結構上取得了很好的進展，但受制於先進芯片制程，或在軟件生態環境上仍然與Nvidia產品有明顯差距，仍然需要盡快發展。

https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web...

искусственный интеллект всегда имел разные взгляды на его определение:

«Искусственный интеллект - современный метод» делит существующие определения искусственного интеллекта на четыре категории:

1) системы, которые думают как люди,

2) системы, которые думают что-- они думают как люди.

3) Система, которая действует как человек,

4) система, которая мыслит рационально, и которая действует рационально.

2021年中国人工智能行业市场现状及竞争格局分析 大数据、云计算技术为重点核心技术

前瞻产业研究院

产业规划与创新咨询服务平台

人工智能是引领未来的战略性技术，也成为了国际竞争的焦点。我国人工智能行业主要分为三层：基础层、技术层和应用层，其中，应用层涵盖企业技术集成与方案、智慧商业和零售、智能机器人、智能硬件等20 个领域。2020年，我国人工智能企业中大数据、云计算技术领域占比41.13%，是我国人工智能行业发展的重点核心技术。

人工智能行业主要上市公司：百度(BIDU)、腾讯控股(http://00700.HK)、阿里巴巴(http://09988.HK)、科大讯飞(002230)、海康威视(002415)、京东集团(http://09618.HK)、好未来(TAL)、小米集团(http://01810.HK)等。

本文核心数据：人工智能技术层次分布、人工智能核心技术分布

我国应用层人工智能企业占主导地位

人工智能作为一门前沿交叉学科，其定义一直存有不同的观点：《人工智能——一种现代方法》中将已有的一些人工智能定义分为四类：像人一样思考的系统、像人一样行动的系统、理性地思考的系统、理性地行动的系统。维基百科上定义“人工智能就是机器展现出的智能”，即只要是某种机器，具有某种或某些“智能”的特征或表现，都应该算作“人工智能”。

大英百科全书则限定人工智能是数字计算机或者数字计算机控制的机器人在执行智能生物体才有的一些任务上的能力。百度百科定义人工智能是“研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学”，将其视为计算机科学的一个分支，指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

中国国电子技术标准化研究院在《人工智能标准化白皮书(2018版)》中，将人工智能定义为：人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/390293492

ну ети системы ИИ что собирают даные в сети очень просто обманывать ..

и они создадут твой "ложный профиль" ...и естественно будут работать опираясь на него.

пример....надо просто кликать иногда на рекламу которая тебя абсолютно не интерисует.

пытаются конечно строить системы которые смогут прогнозировать поведение людей..но они должны опираться на какие то законы поведения людей.

то есть на ЭТИКУ.

а если принять рациональную этику.

то такие системы ИИ будут выдавать неизбежно ошибочные решения ..

разберись с этим ...чтоб понимать вопрос.

а то будешь бесконечно постить просто то что в "новостях" .

зачем?

ети новости сейчас ИИ подбирает для публикаций ..

если очень сильно упростить и утрировать ..

то задача ИИ заставить тебя каждый день покупать новую стиральную машину..(в идеале)

оно тебе надо?????????????????

---------------------------------------------------------------------------------------------------

Натуралистическая этика.

https://alex-rozoff.livejournal.com/23242.html

Искусственный интеллект (ИИ) оценил степень ожирения жителей отдельных районов США по спутниковым фотографиям.

Для этого алгоритм использовал не снимки отдельных людей, а другие данные,

https://indicator.ru/mathematics/ozhirenie-vidno-iz-kosmos...

---------------------------------------------------------------------------------------------

то есть понимаешь смысл ИИ и нейросетей?

он находит ответы из косвеных данных ..

ну допустим ты спрашиваешь...

"Летят два крокодила ...

один зеленый а второй в Африку...

Света мне сегодня даст?"

и ИИ подключает нейросети ..и выдает ответ с точностью 98 процентов.

Гораздо больший примитивизм - ссылаться на Евангелие в вопросах искусственного интеллекта. .

если быть точным ..то кстати именно на евангелии построена общепринятая этика..то есть законы поведения людей в социуме..

и на их основе ИИ моделирует поведение групп людей .

ну а так как ИИ работает по заказу крупных корпораций и милиардеров..

то нам как отдельным людям их интересы абсолютно не нужны ..

А вот им надо что бы мы

все делали в ущерб себе что бы "Абрамович купил себе новый золотой унитаз!"

поэтому нам больше подходит НАТУРАЛИСТИЧЕСКАЯ ЭТИКА ..

вот тут подробно .

https://alex-rozoff.livejournal.com/23242.html

то задача ИИ заставить тебя каждый день покупать новую стиральную машину..(в идеале)

А вот интересно спросить: кто может сказать, что он купил что-то, в особенности достаточно ценные вещи, под воздействием ИИ? Даже такой небольшой опросик можно провести

Группа Квазар Позитив и Познание

Даже такой небольшой опросик можно провести

то что люди говорят ..и то что они ДЕЛАЮТ...

это две большие разницы.

-------

почитай методички для работников PR . ..

"опросы служат для создания определеного воздействия на общественое мнение ..стандартный человек старается принять мнение большинства" (с).

ну допустим по опросу пишут что 75 процентов респондентов женщин считают что лежачий лучше стоячего ..

(хотя никто опрос не проводил)..но пишут что провели...

..ну и интервью берут ...статьи пишут от маститых врачей сексологов ...

...после етого действительно подскакивает процент женщин которые озвучивают эту идею .

--------------------------------------------------------

ты как ребенок прям

поищи в сети какой нить букварь по рекламе и PR .

мне не нужен букварь, я сам эксперт

А опрос для тех, кто хочет ответить, по-моему, здесь даже женские ники в мен-вe

Группа Квазар Позитив и Познание

Выделяется два подхода к построению искусственного интеллекта.

Первый известен под названиями «чистый подход» или «нисходящий ИИ».

Примерами нисходящего подхода являются такие технологии, как экспертные системы, системы поддержки принятия решений, базы знаний, машины вывода

. Принципы нисходящего ИИ выражаются в гипотезе Ньюэлла-Саймона:

«осмысленные действия можно выполнять только при наличии в некоторой физической системе механизма символьных вычислений,

а сами такие символьные вычисления являются необходимым условием наличия в этой системе интеллекта [».

Наиболее развитым направлением в рамках данного подхода является направление символьных вычислений,

основанное на логике синтаксического манипулирования символами.

Второй подход, определение которого сформулировал Марвин Мински,

получил название «грязный подход» или «восходящий ИИ».

Он основывается на предположении возможности моделирования естественных низкоуровневых процессов,

происходящих в живом мозге.

Данное направление объединяет такие технологии,

как искусственные нейронные сети, эволюционные вычисления, а также биокомпьютинг

. Фактически, две парадигмы, описанные выше, лежат в основе всякого подхода к разработке искусственных интеллектуальных систем.
----------
Душкин Р.В., Андронов М.Г. — Гибридная схема построения искусственных интеллектуальных систем // Кибернетика и программирование. –

2019. – № 4. – С. 51 - 58. DOI: 10.25136/2644-5522.2019.4.29809

URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=29809

И чистый, и грязный подход имеют свои достоинства и недостатки.

К достоинствам чистого подхода можно отнести лёгкость интерпретации и объяснения результатов,

полученных машиной логического вывода на основе символьных вычислений.

При этом в рамках чистого подхода сложно работать с данными большого объёма

из-за необходимости готовить для машины вывода слишком большую базу знаний,

которая к тому же должна будет строиться с использованием лингвистических переменных, значение которых определено не строго

[5]. Более того, вопрос обучения искусственных интеллектуальных систем, основанных на нисходящей парадигме, до сих пор скорее открыт

— окончательного формализма для описания функции самостоятельного обучения интеллектуальных систем не предложено [1].

У грязного подхода проблемы скорее противоположные:

искусственную нейронную сеть легко можно обучить на очень больших объёмах данных,

но при этом будет почти невозможно интерпретировать полученный результат.

Полного понимания того, как работает обученная искусственная нейронная сеть (для произвольной архитектуры),

в науке сейчас нет, так что сеть представляет собой «чёрный ящик» [6].

Поэтому сложно проконтролировать корректность выдаваемых нейронной сетью результатов,

например, в случае попадания некорректных данных в выборку, на которых обучалась сеть.

Кроме того, искусственные нейронные сети принципиально отличаются от нейронной сети в мозгу человека:

в человеческом мозгу постоянно идет нейрогенез и дообучение,

действуют другие неясные эффекты, приводящие к появлению сознания [7].

Поэтому искусственные нейронные сети сами по себе не могут претендовать на интеллектуальность в человеческом понимании.

https://e-notabene.ru/kp/article_29809.html

а зачем разговоры?

бери и делай себе ИИ..нейросеть на ПИТОНе.

тогда и будет предмет обсуждения ..

читай на эту тему .

----------

Простая нейронная сеть в 9 строк кода на Python

from numpy import exp, array, random, dot
training_set_inputs = array([[0, 0, 1], [1, 1, 1], [1, 0, 1], [0, 1, 1]])
training_set_outputs = array([[0, 1, 1, 0]]).T
random.seed(1)
synaptic_weights = 2 * random.random((3, 1)) - 1
for iteration in xrange(10000):
    output = 1 / (1 + exp(-(dot(training_set_inputs, synaptic_weights))))
    synaptic_weights += dot(training_set_inputs.T, (training_set_outputs - output) * output * (1 - output))
print 1 / (1 + exp(-(dot(array([1, 0, 0]), synaptic_weights))))

https://neurohive.io/ru/tutorial/prostaja-nejronnaja-set-p...

Пишем нейросеть на Python с нуля

https://proglib.io/p/pishem-neyroset-na-python-s-nulya-202...