E' l'esatto contrarioOriginariamente inviato da ioememedesimo
Le macchine sono già computazionalmente superiori all'uomo. Il problema vero stà l'apprendimento.
Di programmi che apprendono (e si evolvono) ce ne sono gia in giro (vedere reti neurali), il problema è che ci vuole una potenza di calcolo enorme per simulare un numero sufficiente di neuroni.
mai negatoOriginariamente inviato da taddeus
Di film sai 'na sega, ammettilo.
no il problema è un altro e si chiama teorema di incompletezza di Gödel. Che pone il problema fondamentale dell'indecidibilità della macchina di turing. Quindi non cambia un cazzo quanta potenza di calcolo hai..Originariamente inviato da tia86
E' l'esatto contrario
Di programmi che apprendono (e si evolvono) ce ne sono gia in giro (vedere reti neurali), il problema è che ci vuole una potenza di calcolo enorme per simulare un numero sufficiente di neuroni.
cito da wiki tanto per intenderci:
1 teorema
"In ogni formalizzazione coerente della matematica che sia sufficientemente potente da poter assiomatizzare la teoria elementare dei numeri naturali — vale a dire, sufficientemente potente da definire la struttura dei numeri naturali dotati delle operazioni di somma e prodotto — è possibile costruire una proposizione sintatticamente corretta che non può essere né dimostrata né confutata all'interno dello stesso sistema."
2teorema
"Sia T una teoria matematica sufficientemente espressiva da contenere l'aritmetica: se T è coerente, non è possibile provare la coerenza di T all'interno di T . "
Flectere si nequeo superos acheronta movebo
ma se non sappiamo manco come funziona il cervello... non si può pensare di emularlo
E perchè mai non cambia un cazzo? Mica c'è bisogno di una macchina che violi un limite dei nostri formalismi matematici (che magari sono un limite assoluto).Originariamente inviato da Cinzia Satana
no il problema è un altro e si chiama teorema di incompletezza di Gödel. Che pone il problema fondamentale dell'indecidibilità della macchina di turing. Quindi non cambia un cazzo quanta potenza di calcolo hai..
cito da wiki tanto per intenderci:
1 teorema
"In ogni formalizzazione coerente della matematica che sia sufficientemente potente da poter assiomatizzare la teoria elementare dei numeri naturali — vale a dire, sufficientemente potente da definire la struttura dei numeri naturali dotati delle operazioni di somma e prodotto — è possibile costruire una proposizione sintatticamente corretta che non può essere né dimostrata né confutata all'interno dello stesso sistema."
2teorema
"Sia T una teoria matematica sufficientemente espressiva da contenere l'aritmetica: se T è coerente, non è possibile provare la coerenza di T all'interno di T . "
La potenza di calcolo può essere un grande vantaggio in un'elaborazione di tipo:Originariamente inviato da tia86
E' l'esatto contrario
Di programmi che apprendono (e si evolvono) ce ne sono gia in giro (vedere reti neurali), il problema è che ci vuole una potenza di calcolo enorme per simulare un numero sufficiente di neuroni.
evento-->azione
Ma quando l'elaborazione è:
evento+variabile imprevista-->azione
quindi un caso reale, conta molto di più l'algoritmo che viene usato.
L'apprendimento, e cioè la capacità della macchina di reagire secondo ciò che non è preprogrammata a fare, è un problema estremamente complesso, poichè risolvibile:
o cercando di prevedere ogni tipo di "disturbo", cosa che risulta pressochè infattibile
oppure sviluppando un modulo di "autocompletamento" che permetta di memorizzare (apprendere) in modo da ottimizzare l'azione all'occorrersi di quell'evento.
hai letto quello che ho scritto o hai risposto a caso ?Originariamente inviato da tia86
E perchè mai non cambia un cazzo? Mica c'è bisogno di una macchina che violi un limite dei nostri formalismi matematici (che magari sono un limite assoluto).
Flectere si nequeo superos acheronta movebo
Ed il modello piu gettonato per l'autoapprendimento e la gestione di input con rumore sono le reti neurali. E quindi?Originariamente inviato da ioememedesimo
La potenza di calcolo può essere un grande vantaggio in un'elaborazione di tipo:
evento-->azione
Ma quando l'elaborazione è:
evento+variabile imprevista-->azione
quindi un caso reale, conta molto di più l'algoritmo che viene usato.
L'apprendimento, e cioè la capacità della macchina di reagire secondo ciò che non è preprogrammata a fare, è un problema estremamente complesso, poichè risolvibile:
o cercando di prevedere ogni tipo di "disturbo", cosa che risulta pressochè infattibile
oppure sviluppando un modulo di "autocompletamento" che permetta di memorizzare (apprendere) in modo da ottimizzare l'azione all'occorrersi di quell'evento.
Mi stai dicendo che non è possibile realizzare tramite una macchina di touring una macchina piu intelligente di noi perchè sottosta ad un limite proprio della macchina di touring? Non mi sembra corretto.Originariamente inviato da Cinzia Satana
hai letto quello che ho scritto o hai risposto a caso ?
Peccato che questo abbia provocato la crisi della robotica degli anni 80, e sia un problema per tutti coloro i quali lavorano in quel campo a cavallo tra informatica e filosofia. Poi se a tia86 non pare corretto bhè che dire...Originariamente inviato da tia86
Mi stai dicendo che non è possibile realizzare tramite una macchina di touring una macchina piu intelligente di noi perchè sottosta ad un limite proprio della macchina di touring? Non mi sembra corretto.
Per me non hai capito un cazzo di quello che ho scritto.
Flectere si nequeo superos acheronta movebo
Permessi di invio
Rispondi quotando