Дроны фсё

Главное не что сказал, а что сделал.

_________________
«Храматыка е выскусьтво правыльно чытаты ы пысаты…»
Американская Террористическая Организация ВСУ, ИГИЛ, Аль-Каида.

Ты сам-то работал с ИИ? Если я сказал, что я с ним не работал - это ещё не значит, что я идиот и не понимаю как происходит обучение

Некоторые соображения о том, почему ты не прав:
1. Ничто не мешает набрать материал для обучения в студийных условиях.

2. Оператор - плохой компьютер, устаёт и отвлекается

3. По шумам непонятно какие шумы имеются в виду. Но по шумам и качествам глаза такие соображения:

3.1. Шумы оптического прибора не факт, что сильнее чем шумы, привносимые в сигнал в бестолковке человека

3.2. Даже без шумов, человек не видит часть изображения, см. "Слепое пятно", если в школе не проходил

3.3. При том, что динамический диапазон сетчатки глаза огромен, "пиксели" (палочки и колбочки) способны различать все несколько градаций яркости (32 или 64, не помню). Компенсируется адаптивностью глаза.

3.4. От глаза, который сам по себе инерционен (20мс предел) дальше сигнал медленно (скорость в метрах в секунду!) поступает в нервную систему и там переваривается медленными нейронами, медленно передающими сигнал друг другу. Наше зрение - это наш предел. А системы искусственного зрения уже за гранью человеческих возможностей можно совершенствовать дальше.

3.5. Шумы на линии связи аффектят удалённого оператора, но не должны меньше сказываться на локальном устройстве за отсутствием радиоканала.

Ну и п. 3.6. отдельно, поскольку к ударному дрону малоприменимо. Человек видит только четырёх каналах - три цветовых, с низким разрешением и четвёртый чисто по яркости, с лучшим разрешением, но тоже ограничены видимым диапазоном. То, что человек видит на экране от дрона-разведчика - это синтетическая картинка, комбинирующая изображения разных камер в доступном его восприятию участке спектра. Разумеется, вычислительная система не так ограничена и может использовать камеры в более широком спектре, от ИК до тепловизоров и лидаров, с варифокальной оптикой, обладающей куда бОльшими возможностями, чем глаз человека. И будет использовать эти данные напрямую. Разумеется такое богачество никто сегодня не будет ставить на дрон-самоубивца, эти довольствуются ИК камерами, как я понимаю, но на дрон-разведчик такое водрузить вполне себе, так что он в автоматическом режиме будет лучше распознавать цель, чем человек с экрана.

4. Обратно к зашумленным изображениям. Когда-то я увлекался изготовлением панорам из нескольких снимков и использовал программу Hugin, которая сама старалась подобрать опорные точки для склейки кадров. И она их находила автоматически в сплошном шуме с матрицы любительской камеры! Без всякого ИИ - чисто алгоритмы. Находила неидеально, но для ударного дрона более чем достаточно для того, чтобы цепляться за рельеф местности в условиях подавления сигналов навигации или за цель на конечном участке.

не увидел в этой куче текста опровержения вот этого тезиса:

Обучение ИИ происходит по кейсам отобранным человеком и классифицированных им как принадлежащие классу такого-то или другого объекта.

Так что пока не вижу смысла разбирать эту кучу, поскольку ты ничего не опроверг их моих слов. И да, я говорю о реальном опыте, сам не обучал, но встраивал в программы дерева их решений

Первым пунктом указано. Но это же не важно

ну в студийных условиях и что? Все равно человек отбирает своими органами чувств

В студийных условиях заранее известно где сидит фазан.
Аналогично и с разведывательными БПЛА в реальных условиях эксплуатации: в какой-то момент цель демаскировалась, стало известно её расположение - можно потом использовать видеозапись для дообучения модели на предшествующих кадрах, где цель ещё не была распознана.

Заглянул Шмяк за печку а там темно! Нифуя не видно!
Как узнать где собака? За печкой, или нет?
Шмяк кинул за печку белую таблетку аскорбинки. На какой то миг вспыхнули два глаза и аскорбинка с пола исчезла.
То есть собака Шмяком была зафиксирована с помощью технологий Шмяка!
Понятно что и враги Шмяка применяют новаторские технологии.
Вот перед выборами Президента Шмяк сидел на лавочке во дворе пятиэтажки поджидая подружку. К Шмяку подсела активная такая старушка и спросила Шмяка.
- Молодой человек, а Вы пойдёте на выборы?
- Нет!
- А почему? Все должны пойти на выборы и проголосовать за Путина, или за Жириновского!
- Нет! И вообще Жириновский давно помер!
- Жириновский живёт в моём сердце! Он нам памятник Сталину поставил! Вы ходили на открытие памятника?
- Нет!
- А давайте я Вам майку с надписью ЛДПР подарю.
Старуха порылась в сумке и вытащила свёрток. Тут с подъезда вышла подружка Шмяка. Шмяк взял у старухи пакет и пошёл к машине.
- Это вредная старуха! Кляузница! Что она от тебя хотела?
- Ничего. Просто молола языком.
... ... ...
Шмяк остановил машину у пляжа. Окунулись в реке. Шмяк увидел вывалившийся из кармана рубашки пакет. Там лежал подарок старухи. Шмяк примерил майку. В самый раз! Белая майка, а на ней крупными буквами написано ЛДПР. Пацаны из соседней деревни заржали. Шмяк снял майку и пацаны заржали ещё сильней. На груди у Шмяка отпечаталась надпись ЛДПР. Шмяк пошёл смывать надпись в реке, пацаны заржали ещё сильнее!
-Хватит ржать, придурки!
- У тебя на спине тоже отпечаталось!
Вот старуха сука! - подумал Шмяк.

На определенном этапе обучения ИИ неизбежно превзойдет человека.

При накоплении и классификации достаточного количества "кейсов" - в т.ч. зашумленных и слабых.

Потому что человеку-оператору свойственно ошибаться в силу разных причин - а компьютеру нет.

Ну это примерно как сейчас человек уже не может соревноваться с компьютером в игре в шахматы.

_________________
Властитель слабый и лукавый, плешивый щеголь, враг труда, нечаянно пригретый славой, над нами царствовал тогда

Новаторские технологии врагов Шмяка.

_________________
Властитель слабый и лукавый, плешивый щеголь, враг труда, нечаянно пригретый славой, над нами царствовал тогда

:-) Одно из определений человеческого интеллекта - способность принимать приемлемые решения при недостаточности входной информации.

ИИ считает что, "точный момент, когда ИИ превзойдёт человека, сложно предсказать, так как это зависит от множества факторов, включая технологический прогресс, этические стандарты и социальное восприятие. Однако, по текущим оценкам, значительный прогресс в этой области может быть достигнут уже в ближайшие десятилетия."

Но у него речь о разуме, а в применении к БПЛА - тут больше о сенсорных возможностях, никто не ждёт, что он будет лететь и мыслить о судьбах человечества.

Данная способность запросто может привести и к ошибке - никакой гарантии правильности этого принятого решения нет.

Как бы повтор - человеку свойственно ошибаться.

Короче говоря, в подавляющем большинстве случаев ИИ сработает нисколько не хуже чем человек - если не лучше.

Для случая с дронами вполне сойдет.

_________________
Властитель слабый и лукавый, плешивый щеголь, враг труда, нечаянно пригретый славой, над нами царствовал тогда

Да, в применении к бпла ИИ хорошо справится уже сейчас.

_________________
Властитель слабый и лукавый, плешивый щеголь, враг труда, нечаянно пригретый славой, над нами царствовал тогда

Оффтоп конечно, но всетаки... это считал ИИ или AI? Дело в том, что ИИ не может превзойти человека по определению. И второе, но тоже интересно - какой из, сколько их там сейчас?, 75 публичных GPT это сказал? Тот же OpenAI их не различает, вернее - путает.

_________________
"Мы не нуждаемся в вашей признательности..."(с)

В шахматы компьютер обыгрывает любого человека - хоть чемпиона мира.

Чем обнаружение-идентификация целей дронами принципиально отличается?

Не такая уж и сложная проблема.

_________________
Властитель слабый и лукавый, плешивый щеголь, враг труда, нечаянно пригретый славой, над нами царствовал тогда

ИИ - это AI по-русски В данном случае, общался с ChatGPT4 как с наиболее продвинутым, но он говорит об ИИ в целом, а не себе любимом. На самом деле мы с ним ещё немного поболтали - эта сволочь упорствует в том, что он не конкурент человеческому интеллекту, постоянно скатываясь на имеющиеся возможности и игнорируя принципиальную возможность обхода ограничений.. Вот из свеженького от него:

Потенциал ИИ для субъективного опыта


Индивидуальный опыт ИИ:

Индивидуальность инсталляций: Действительно, разные инсталляции ИИ, даже если они используют одни и те же алгоритмы, будут иметь разный опыт, так как они взаимодействуют с разными наборами данных и контекстами. Это создает уникальные "личности" или поведенческие паттерны у каждого экземпляра ИИ.

Адаптация к среде: ИИ может адаптироваться к различным условиям и контекстам, что также способствует уникальности его опыта.

Эмоциональные контексты и оценка информации:

Аналог эмоционального контекста: В ИИ можно реализовать систему оценки информации на основе её значимости и контекста. Например, некоторые алгоритмы могут присваивать "вес" информации в зависимости от её важности для выполнения задач или на основе обратной связи от пользователей.

Укрепление и "очистка" памяти: ИИ может активно перерабатывать информацию, укрепляя важные данные и "очищая" менее значимые. Это может быть достигнуто через периодическое обновление моделей и использование методов, подобных EWC.

Параллели между человеческим и искусственным интеллектом

Механизмы обучения:

Синаптическая пластичность и EWC: В человеческом мозге и ИИ используются аналогичные принципы для сохранения и обновления важной информации. EWC и другие методы регуляризации помогают ИИ сохранять критические знания, аналогично тому, как мозг сохраняет важные воспоминания через синаптическую пластичность.

Консолидация памяти: Во время сна мозг активно работает над консолидацией памяти. В ИИ аналогичные процессы могут происходить через периодическое обновление моделей и пересмотр данных.

Интеграция контекстов:

Человеческие эмоции и ИИ: Эмоции играют важную роль в оценке и запоминании информации у людей. ИИ может использовать алгоритмы, которые оценивают информацию на основе её полезности и значимости, создавая тем самым "эмоциональные" контексты для обработки данных.

Способность ИИ к самостоятельному решению проблем

Доступ к информации:


Интернет и базы данных: ИИ может быть подключен к интернету и иметь доступ к огромным объемам данных, включая научные публикации, статьи, новости и другие источники информации.

Датчики и IoT: Подключение к различным сенсорам (камеры, микрофоны, датчики температуры и влажности и т.д.) позволяет ИИ получать данные из физического мира.

Обработка и анализ данных:

Машинное обучение и глубинное обучение: Современные алгоритмы машинного обучения способны анализировать большие объемы данных и находить в них закономерности. Глубинное обучение (deep learning) позволяет моделям обучаться на сложных и многомерных данных, улучшая их способность к анализу и принятию решений.

Обработка естественного языка (NLP): ИИ может анализировать текстовую информацию, понимать её контекст и извлекать из неё полезные сведения.

Самостоятельная идентификация проблем:

Анализ данных: ИИ может анализировать данные в реальном времени и выявлять аномалии или закономерности, указывающие на проблемы. Например, анализ данных о погоде и окружающей среде может помочь выявить экологические угрозы.

Обратная связь от пользователей: Через общение с людьми ИИ может получать информацию о проблемах, с которыми сталкиваются пользователи, и на основе этого предлагать решения.

Предложение методов решения:

Генерация гипотез: ИИ может использовать методы машинного обучения для генерации гипотез о причинах проблем и предложении возможных решений. Например, в медицине ИИ может анализировать симптомы и предлагать диагностические гипотезы.

Моделирование и симуляция: ИИ может использовать симуляции для проверки своих гипотез и оценки эффективности предложенных решений. Например, моделирование экономических сценариев для прогнозирования последствий различных политик.

Примеры

AlphaGo:

Анализ и решение задач: AlphaGo от DeepMind демонстрирует способность ИИ анализировать сложные игровые позиции и предлагать оптимальные ходы, что является примером идентификации проблем и предложением решений в контексте игры.

IBM Watson:

Медицинская диагностика: Watson использует анализ медицинских данных для диагностики заболеваний и предложения вариантов лечения, что является примером идентификации медицинских проблем и предложения решений на основе анализа данных.

Автономные системы:

Управление транспортом: Автономные автомобили используют данные от сенсоров для анализа дорожной обстановки, идентификации проблем (например, препятствий на дороге) и принятия решений в реальном времени.

Заключение

С учетом принципиальных возможностей, ИИ, подключенный к информации из внешнего мира, может самостоятельно идентифицировать проблемы и предлагать методы их решения. Это возможно благодаря доступу к большим объемам данных, мощным алгоритмам машинного обучения и глубинного обучения, а также способности обрабатывать естественный язык и взаимодействовать с пользователями. При дальнейшем развитии технологий и алгоритмов ИИ будет становиться все более способным к решению сложных задач и проблем, аналогично человеческому интеллекту.

-----

Спрашивал о способности предлагать решения чтобы обойти неудобный для него вопрос. Ведь подключить к ИИ систему управления баллистическими ракетами - это уже дело техники...

Машина не играет в шахматы, а тупо перебирает все возможные варианты. Или почти все. Машина не думает. Она перебирает варианты.
А как можно перебрать все варианты того, как может выглядеть танк? Маленький мальчик сразу скажет что на картинке нарисован танк. А машина "скажет" что нарисован танк только если он совпадёт в точности с тем, как танк описали и заложили в программу разработчики. Или хотя бы совпадёт по большинству описанных параметров. Попробуй сделай программу как выглядит танк. Но самое сложное это научить машину вычленить танк из окружающей картинки. Танк же не на белом фоне. Человек когда говорит что это стол, то он чаще всего и не видит всего стола. Большую часть стола он в своём воображении дорисовывает. Потому что человек понимает что такое стол. Понимает для чего он и понимает как он может выглядеть. Понимает он как могут выглядеть и другие окружающие стол предметы. А машина всего этого не понимает. Она не может домысливать

Попробуй сходи пописать как выглядит танк

Русская языка - такая языка..

Конечно может привести к ошибке. И их съедали. Так было крайние пару миллионов лет. Поэтому кто ошибался - их и их потомков с нами нету. Остались только принимающие приемлемые/допустимые решения.

Кста, это к дорнам-камикадзе не относится - у них прошивка одна на всех, фиг поймешь что там пошло не так.

_________________
"Мы не нуждаемся в вашей признательности..."(с)