Lugar de estudo em sistemas cibernéticos

Para aprendizado de máquina, coloque uma palavra

Estamos enfrentando um boom nos métodos de aprendizado de máquina, e pode parecer que não há problema que uma rede de cem milhões de camadas não resolveria se tivesse tempo infinito e um conjunto de dados ilimitado. O aprendizado de máquina mostra excelentes resultados ao trabalhar com imagens, fala. As redes neurais podem "lembrar" as respostas aos exemplos desenhados no papel e prever para onde uma bola de tênis voará antes de tocar uma raquete.

Eles dizem que o aprendizado profundo, algoritmos genéticos e outras disciplinas com novos fanpages podem resolver problemas de qualquer complexidade. E aparentemente isso é verdade. A menos que você tenha muito tempo e todos os dados deste mundo.

Um dos métodos mais fundamentais de aprendizado de máquina é o algoritmo genético. Como você sem dúvida sabe, o grande algoritmo genético da mãe natureza funcionou por dois bilhões de anos antes do surgimento da vida multicelular. Oitocentos milhões de anos depois, o algoritmo genético construiu uma espécie cujo representante está digitando este texto. Temos paciência para três bilhões de anos de experimentos computacionais e podemos nos dar ao luxo de seguir esse caminho?

Raiz cibernética do mal

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Ao construir a inteligência artificial, deve-se lembrar que as redes neurais artificiais não resolvem os problemas que a maioria deles resolve as redes neurais naturais. Deve-se lembrar que o aprendizado e, em última análise, a inteligência são funções opcionais, caras, perigosas e de alto nível que são estranhas para mexer com pixels e atuadores individuais. Então isso aconteceu há centenas de milhões de anos e até hoje nada mudou, pois esse é o caminho da cibernética.

[1] Vyacheslav Dubynin: "Cérebro e movimento". https://www.youtube.com/watch?v=XNMGhUG3YDA