@raven000 : to nie jest żaden problem obejść sposób "czasowy" jaki podałeś, nawet jeśli była by to 1 sekunda co oczywiście mijało by się z celem, bo żaden człowiek nie byłby w stanie fizycznie wykonać tej czynności. Co do sposobu "czasowego" wystarczy, że zewnętrzna aplikacja prześle kod QR na telefon osoby nieobecnej, a ten odeśle kod "obecności". Prostszym sposobem było by użycie sieci np. bluetooth, która z racji swej specyfiki ma ograniczony zasięg. Innym sposobem wraz z przesłaniem kodu "obecności" informacje na temat tego z jakim urządzeniem łączył się telefon oraz silę sygnału w momencie przesyłania co wykluczyło by odległe hotspoty i inne urządzenia poza uczelnią/szkołą lub też token czasowy generowany w momencie wejścia na teren placówki i dezaktywowany po jej opuszczeniu lub regenerowany, każdorazowo co pewien interwał puki jest się w odpowiednim obszarze - właściwie sposobów jest naście, a każdy w taki czy inny jest mniej lub bardziej możliwy do obejścia - choć niektóre dużo trudniejsze, co nie zmienia faktu, że osobiście uważam tego typu rozwiązania za kompletną bzdurę i jestem im przeciwny. Co do linka jaki podałeś youtube[dot]com/watch?v=aE1kA0Jy0Xg nie jest to tym na co wygląda... przede wszystkim nie jest prawdą to co napisane jest w opisie filmu, nie jest to analiza obrazu w czasie rzeczywisty, gdyż daty i czas nagrania różnią się od tych wyświetlanych na aplikacji (np. nagranie pierwsze, ulica 28.06.2015, system 28.03.3017) - należało by wspomnieć, że jest to analiza obrazu nagranego i śmiem wątpić czy w czasie rzeczywistym. Zajmuje się zagadnieniami związanymi z głębokim uczeniem i sieciami neuronowymi, jednak tego typu analiza obrazu jaką przedstawia nagranie bez uprzedniej ingerencji człowieka nie jest możliwa nawet przy sieci, która była uczona tys. godzin, a i to w tym nagraniu jest w moim odczuciu "zretuszowane". Zacznijmy od jakości analizowanego nagrania, nie wygląda ono na zbyt dobrą, a zbierane informacje są dość szczegółowe nawet po dość dużej zmianie odległości w głąb. Jest bardzo dużo analizowanych obiektów "na raz" i nawet jeśli się "nachodzą", wyniki analizy nie mylą się, tzn. pokazują prawidłowe rozpoznanie obiektu, koloru. Nawet jeśli weźmiemy pod uwagę predykcje trajektorii obiektu to taka dokładność jest praktycznie niemożliwa do uzyskania. Mógłbym tu podaj jeszcze kilka aspektów, które dość mocno - moim zdaniem - podważają autentyczność nagrania. Myślę, że jeśli nagranie jest choć trochę prawdziwe, wyglądało to "mniej więcej" tak: użyto wcześniej nauczoną sieć, która potrafi rozpoznawać obiekty najczęściej występująca na nagraniu, zdefiniowano obszary dla predykcji występowania różnych obiektów (np. na pasach przechodnie, poza nimi samochody, ale musiał to zrobić człowiek "ręcznie" w całym nagraniu bo nie zawsze takie obszary są oczywiste). Następnie "puszczono" ów nagranie do uczenia się sieci pochodnej na podstawie wcześniej wymielonych danych wejściowych, która "mieliła" i analizowała nagranie przez kilka(naście) iteracji/godzin, a następnie to co było rozpoznane błędnie, zostało poprawione przez człowieka.
@~xprawdax to kolego doczytaj na jakim poziomie jest analiza obrazu w Chinach. Skośnookie mandaty pieszym wystawiają za przechodzenie na czerwonym. Ludziom nie samochodom.
Co do filmiku to podobne działanie widziałem w sofcie do rozpoznawania tablic samochodowych (sam osobiście na własne oczy). Soft (razem z sprzętem) radził sobie do 200km/h na godzinę. Podawał : numer, kolor i markę samochodu, czy kieruje kobieta czy mężczyzna (tu się nie zawsze udawało bo rozbłyski na szybie często nie pozwalały na identyfikację nawet człowiekowi). Testowaliśmy to, pół legalnie, na autostradzie pod Warszawą.
Jakości na podglądzie nie potrzeba, nie zawsze nawet kamery w takim sprzęcie są kolorowe. Często nie jest to jedna kamera
PS. Co do błędów, jak byś się przyjrzał dokładnie to się na tym nagraniu zdarzają. Np pieszy rozpoznany jako rowerzysta albo kolor samochodu nie ten.
@raven000 : Z całym szacunkiem, ale chyba nie do końca zrozumiałeś, gdy wspomniałem, że zajmuje się tą tematyką… bardzo dobrze jest mi znany system oceny obywateli jaki wprowadzono w chinach – ale za nim nie stoi system, a sztab najemników, którzy są jedynie wspomagani przez pomniejsze elementy. Tego typu wiadomości rozpowszechnia się celowo w mediach, filmach i książkach by ludzie mieli wrażenie nieomylności i niezniszczalności systemu, dzięki czemu łatwiej im wprowadzić zamordyzm, totalną kontrolę poprzez strach i beznadzieje.
To o czym piszesz z rozpoznawaniem tablic, a to co na nagraniu jest nieporównywalne. Bardzo często na taśmach produkcyjnych stosuje się niskiej rozdzielczości czarno-białe kamery by rozpoznać wadliwy produkt, ale jest to tylko jedna z metod weryfikacji przy pomocy sieci neuronowych.
Tą technologię dość łatwo oszukać nie tylko przy rozpoznawaniu twarzy, linii papilarnych, rozmieszczeniu żył, tęczówki oka, sposobie chodzenia, kształtu małżowiny czy mowy – pełno jest udokumentowanych sposobów na każdą z nich co oznacza, że jest bardzo wadliwa i nie można na niej w żaden sposób polegać, ani przy rozpoznawaniu, ani jako element zabezpieczeń (co usilnie próbuje się wmówić masą bo dzięki temu będzie im łatwiej o kontrolę - dostaną się już w tedy do każdego urządzenia w przeciągu chwili, a to z kolei pozwoli im przejść do ostatecznej fazy, no bo skoro jednak to się okazało nieskuteczne to najlepiej zaczipuj się).
Technologie głębokiego uczenia mają potencjał, ale są niedoskonałe co więcej jest w nich nadal wiele zagadnień, których nie da się w żaden sposób ani sprawdzić, ani udowodnić – wiele z nich uzyskuje się poprzez przybliżone metody numeryczne, a niektóre wręcz na ”wyczucie” (przeuczenie, liczba warstw ukrytych, liczba neuronów, itd.).
Problematyczne są też rekursywne podejścia, czy elementy z pamięcią. Inne jak np. pewne warianty sieci bysowskich w połączeniu z innymi metodami dają wyniki prawdopodobne, ale większość procesów stochastycznych musi być przewidywalna i mierzalna, a jeśli nie jest generuje narastające błędy, dla tego zauważ, że wszędzie tam gdzie mogą wystąpić krytyczne sytuacje ostateczną decyzje podejmuje człowiek i tak powinno pozostać. Wmawianie ludziom samosterujących się samochodach, jest kolejną bajką, gadżetem by uwiarygodnić ich nieomylny i niezniszczalny system – jestem ciekaw o ilu poważnych wypadkach opinia publiczna nie była informowana, a całość ładnie tuszowano i zamiatano pod dywan.
@xprawdax widać nie wiesz wszystkiego. Prosty przykład z samochodami. Tak sieci są w stanie się nauczyć dobrze prowadzić, analizując duże ilości danych i innych rzeczy. Zwróć uwagę na przykład na to że te autonomiczne samochody są najpierw trenowane na pustych drogach/placach manewrowych, później jeździ z kierowcą, więc jest duża szansa że nie było większych wypadków. Do tego części sytuacjach ludzie musieli podjąć decyzje: np w sytuacjach spornych, czy ma zginąć kierowca, czy np 5 idiotów którzy weszło na drogę.
A przykład samouczenia, stworzyli sieć, która od podstawa sama się nauczyła się gry w go.
Druga rzecz, na nagraniu jest taki szczegół Camera 1, wygląda to że jest tam tych kamer więcej, które razem obserwują teren i dają analizę zapewne wspólną, więc dokładność daleka ma sens.
Postęp i nowoczesność łączy się bardziej z prawicą, niż z lewicą (pomijając fakt, że to archaiczne określenia). Wynika to choćby z kapitalizmu, wolnego rynku i wymuszonej konkurencyjności. Lewica to zastój i "wszyscy po równo". Przykład masz w UE, choćby w takich krajach jak francja i niemcy, gdzie rządzi głównie lewica. Postęp, gospodarka itd. w porównaniu do takich Chin jest mizerny.
~fgijk @eph12 wiesz w chinach dbaja o pracownikow dzieki parciu na przod inzynierowie wprowadzili tam siatki ktore ratuja ludzi przed samobujstwem, a w niemczech? nic takiego nie ma, zero poszanowania dla ludzkiego zycia i zdrowia!
@eph12 u nas rządzi niby "prawica" a mamy tylko 500+, dodatkowe zasiłki i "postęp" w porównaniu do "lewicowych" Niemiec taki, że cofamy się do epoki... węgla kamiennego.
@eph12 coś Ci się pokićkało, i to zdrowo.
Prawica -> konserwatyzm. "Konserwa", myślisz że skąd się to wzięło. Dobrze jest, jak jest. Powolny postęp.
Lewica -> szybkie zmiany i postęp. Tak to było historycznie.
Obecnie to nie wiadomo co lepsze, dżuma czy cholera.
Nie mogłabyym studiować w Chinach... Ciekawe co by zrobili z takim uczniem jak ja: Telefon tylko do dzwonienia. Tak bardzo tylko do dzwonienia, ze nie ma aplikacji do skanowania.
@~RaistlinM : wszystkiego również nie wiesz i Ty, a już na pewno stanu mojej wiedzy na temat tego zagadnienia, bo jak na razie żaden z Was nie podał choćby szczątkowych informacji na ten temat (w przeciwieństwie do mnie), a jedynie medialną papę, którą można wyczytać w każdym pierwszym lepszym brukowcu czy serwisie. Najwyraźniej nie miałeś do czynienia z tymi zagadnieniami w innej formie, niż tej jaką w ów „artykułach” wyczytałeś o czym może świadczyć np. jedno ze zdani Twej wypowiedzi, cytuję: „A przykład samouczenia, stworzyli sieć, która od podstawa sama się nauczyła się gry w go” – pojęcie samouczenia jest niczym innym, jak chwytem marketingowym nie mającego nic wspólnego z pojęciem nawet wariantów poznawczych, a co dopiero procesów tak skomplikowanych jak uczenie się (to coś jak z pojęciem sztucznej inteligencji, która z inteligencją prócz nazwy nie ma nic wspólnego, ale ładnie brzmi). co do – jak to ładnie i znów medialnie nazwałeś – autonomicznych pojazdów ów maszyny nie powinny być w żadnym wypadku dopuszczone do użytku w miejscach publicznych czy zaludnionych, to jest tykająca bomba, ale myślę, że każda osoba, która ma choć garść roztropności i umiejętności samodzielnego myślenia nawet i bez specjalistycznej wiedzy i zagadnień z tematyką związanych winna to wiedzieć. Oczywiście temat jest bardzo rozległy i by móc dogłębnie go przeanalizować i dojść do jakiś konstruktywnych wyników, trzeba było by najpierw posiąść widzę praktyczną, a potem dywagować nad zasadnością hipotez czy tez. Reasumując, sztuczne sieci neuronowe niezależnie od swojego typu, jest jedynie zbiorem gradientów zależnych od siebie łańcuchów zmian, które wyliczają pewne PRAWDOPODOBIEŃSTWO w swoim zbiorze i na bazie stricte określonych i sztywnych reguł (funkcje aktywacji, mometum, wskaźnika uczenia się, itd.) oraz procesów forwardowania czy propagacji wstecznej są niczym innym jak grupą wag deterministycznych i to nie uporządkowanych chaotycznie tworzących i dopasowujących swoje wartości do aktualnie badanego zagadnienia. W bardzo dużym uproszczeniu jest to proces zgadywania (bo w końcu są to procesy probabilistyczne); wyobraź sobie, że na np. przedziale wartości od 0 do 100 wybiorę sobie jedną spośród nich, a Ty próbujesz zgadnąć jaka to wartość, ja jedynie co podaje po Twych próbach zgadnięcia to to, czy byłeś bliski poprawnej wartości czy nie i zgadujesz tak aż w końcu zgadniesz, a cały proces, czyli kolejne iteracje moich odpowiedzi (czyli łańcuch gradientów) zapisujesz w postaci wag w zależności od tego jak blisko wyniku prawidłowego byłeś. Za pomocą takiego „zgadywania” po n-tym razie możesz wypracować pewien przybliżony schemat, który na przestrzeni probabilistycznej charakteryzuje – i tu uwaga, zakłada, ale nie jednoznacznie – schemat mojego wyboru wartości. Każda taka n-ta próba zgadywania jest nazwana „procesem uczenia” więc jak widać z uczeniem nie ma to nic wspólnego, gdyż choćby brak wyciągania wniosków i szybkiej adaptacji do zmian w procesach zagadnienia – gdybym teraz zmienił przedział np. od 50 do 200, sieć musiała by znów przejść n-ilość powtarzalnych schematów by się spróbować dopasować do nowych warunków, co oznacza, że wartość osiągalnych celów rozmywa się jeszcze bardziej z powodu rozszerzenia możliwych do uzyskania wyników, czyli i ogólna wartość błędu całej sieci rośnie, a to powoduje, że im większy narzut różnorodności na sień narzucimy tym będzie ona mniej dokładna co do „odgadnięcia” potencjalnego rozwiązania, dlatego też nigdy nie używa się jednej sieci, a ich sprężenia, jednak sposób dobory jest zwykłym procesem zgadywania, a nie jednoznacznym wynikiem ich doboru. W rzeczywistości dopasowywanie sieci do zagadnienia ma jeszcze prościej niż przykład jaki podałem z odgadnięciem wartości z przedziału, gdyż np. jako wzorzec końcowy dostaje prawidłowe wyniki. Tego typu technologie można używać jako sugestie, albo system zarządzania i wspomagania procesami prostymi, a nie sterowaniem potencjalnie niebezpieczną maszyną, która z powo
@~xprawdax coś ucieło Twoją wypowiedź, ale i tak od razu uważasz że się nie znam. Lubię takich ludzi. Widzisz pomyliłeś się. Bo nie licząc studiów na których zajmowałem się tą tematyką, także w pracy używam. To że pisze prostymi stwierdzeniami, nie znaczy że mam 0 pojęcie. Używam pojęć zrozumiałych dla każdego. I tak wiem że uczenie się jest pojęciem dość populistycznym, ale obrazuje w pewien sposób sens tego. Gdyż posiadając dane, sieć uczy się czy dana decyzja jest dobra czy zła. Tak jak człowiek podejmuje decyzje na temat swoich wcześniejszych doświadczeń. W wielu wypadkach przy podejmowaniu decyzji nie masz pewności czy będzie ona dobra czy zła.
Natomiast dzięki temu że w większości gry polegają na nauczeniu się schematów, czy też podjęciu tego czy dana decyzja jest dobra czy zła, dlatego grając duża ilość partii w rozgrywce system się jej w końcu uczy, bo wie że tak będzie lepiej a tak gorzej. Nie mówię tu nawet o partii w szachy, która ma dość małą ograniczoną ilość kombinacji, ale o np go, gdzie jest tego od groma. I teraz co robi gracz grający w grę? obstawia że dany ruch będzie dobry, i decyzje wybiera według wcześniejszych wniosków, które de facto dają nam prawdopodobieństwo że dany ruch był dobry.
Tak samo tworzenie systemów, analizujących zdjęcia rtg, czy inne badania medyczne, mając odpowiedni zbiór danych, można wyszkolić system, który ma większą szanse dobrej diagnozy niż lekarz (choć w tym wypadku systemy te powinny być połączone ludzie i komputery, analizujące badania)
Natomiast wracając do samochodów, prosta sprawa, sterowanie nim jest oparte na prostych zasadach, na które wpływa świat dookoła jak temperatura, znaki, inni ludzie itp itd. I w większości sytuacji taki samochód nie ma jakiś większych decyzji do podjęcia, tylko typu czy jechać, czy stać i jaką prędkością. Natomiast w sytuacjach wyboru, jak nielegalnie wejdzie Ci na jezdnię nielegalnie 3 pierwszych to nieraz zahamuje/inie ich i zareaguje szybciej zazwyczaj niż człowiek, natomiast jeśli ma podjąć decyzje czy ma ucierpieć pasażer tego samochodu, czy 3 pieszych, to już jest kwestia moralna i zależy od producentów. I teraz jeśli dobrze pamiętam (mogę się mylić, więc nie bierzcie tego 100%, bez weryfikacji) to bmw i mercedes zakładają że najważniejszy jest kierowca i szybciej rozjedzie tych 3 pieszych niż zrobi krzywdę pasażerowi, natomiast volvo prowadzi z założenia minimalizacji strat, czyli wybór śmierci 1 osoby czy 3, wybierze 1.
I mówisz że to jest tykająca bomba, to jest złe określenie, bo tak, na pewno będą wypadki z udziałem takich aut, ale to czynnik ludzki najczęściej powoduje największe szkody. Czyli jazda po pijaku, niedostosowanie prędkości do warunków, nie włączanie świateł itp itd.I decyzje ludzi w prowadzeniu samochodów też są na podstawie prawdopodobieństwa, którego nauczył się wcześniej, ukrytego bardziej, ale jednak, bo człowiek decyduje się zrobić dany ruch nie wie czy na pewno on dobrze się skończy, ale robi to na podstawie możliwych zebranych wcześniej danych, i tak samo nauczy się jeśli dostanie nowe dane, tak samo sieć się tego nauczy dostając nowe dane.
W czym problem, żeby wysłać fotkę qr-kodu znajomkowi, którego akurat nie ma?;) No chyba, że są jakieś zabezpieczenia.
Odpowiedzmacie 10s na zeskanowanie kodu i "od klikanie" obecności.
e marek wez moj telefon bo kufa nie dam rady dzisiaj.
@raven000 No to wystarczy, że pożyczysz kolorze telefon i może on zeskanować. Gorzej jak profesor przyłapie...
Zmodyfikowano 1 raz Ostatnia modyfikacja: 9 January 2019 2019 10:02
@bp2345 to co podałem to najprostsze rozwiązanie, bardziej zaawansowane także istnieją i Chińczycy w nich przodują.
https://www.youtube.com/watch?v=aE1kA0Jy0Xg
Zmodyfikowano 1 raz Ostatnia modyfikacja: 9 January 2019 2019 10:11
@raven000 : to nie jest żaden problem obejść sposób "czasowy" jaki podałeś, nawet jeśli była by to 1 sekunda co oczywiście mijało by się z celem, bo żaden człowiek nie byłby w stanie fizycznie wykonać tej czynności. Co do sposobu "czasowego" wystarczy, że zewnętrzna aplikacja prześle kod QR na telefon osoby nieobecnej, a ten odeśle kod "obecności". Prostszym sposobem było by użycie sieci np. bluetooth, która z racji swej specyfiki ma ograniczony zasięg. Innym sposobem wraz z przesłaniem kodu "obecności" informacje na temat tego z jakim urządzeniem łączył się telefon oraz silę sygnału w momencie przesyłania co wykluczyło by odległe hotspoty i inne urządzenia poza uczelnią/szkołą lub też token czasowy generowany w momencie wejścia na teren placówki i dezaktywowany po jej opuszczeniu lub regenerowany, każdorazowo co pewien interwał puki jest się w odpowiednim obszarze - właściwie sposobów jest naście, a każdy w taki czy inny jest mniej lub bardziej możliwy do obejścia - choć niektóre dużo trudniejsze, co nie zmienia faktu, że osobiście uważam tego typu rozwiązania za kompletną bzdurę i jestem im przeciwny. Co do linka jaki podałeś youtube[dot]com/watch?v=aE1kA0Jy0Xg nie jest to tym na co wygląda... przede wszystkim nie jest prawdą to co napisane jest w opisie filmu, nie jest to analiza obrazu w czasie rzeczywisty, gdyż daty i czas nagrania różnią się od tych wyświetlanych na aplikacji (np. nagranie pierwsze, ulica 28.06.2015, system 28.03.3017) - należało by wspomnieć, że jest to analiza obrazu nagranego i śmiem wątpić czy w czasie rzeczywistym. Zajmuje się zagadnieniami związanymi z głębokim uczeniem i sieciami neuronowymi, jednak tego typu analiza obrazu jaką przedstawia nagranie bez uprzedniej ingerencji człowieka nie jest możliwa nawet przy sieci, która była uczona tys. godzin, a i to w tym nagraniu jest w moim odczuciu "zretuszowane". Zacznijmy od jakości analizowanego nagrania, nie wygląda ono na zbyt dobrą, a zbierane informacje są dość szczegółowe nawet po dość dużej zmianie odległości w głąb. Jest bardzo dużo analizowanych obiektów "na raz" i nawet jeśli się "nachodzą", wyniki analizy nie mylą się, tzn. pokazują prawidłowe rozpoznanie obiektu, koloru. Nawet jeśli weźmiemy pod uwagę predykcje trajektorii obiektu to taka dokładność jest praktycznie niemożliwa do uzyskania. Mógłbym tu podaj jeszcze kilka aspektów, które dość mocno - moim zdaniem - podważają autentyczność nagrania. Myślę, że jeśli nagranie jest choć trochę prawdziwe, wyglądało to "mniej więcej" tak: użyto wcześniej nauczoną sieć, która potrafi rozpoznawać obiekty najczęściej występująca na nagraniu, zdefiniowano obszary dla predykcji występowania różnych obiektów (np. na pasach przechodnie, poza nimi samochody, ale musiał to zrobić człowiek "ręcznie" w całym nagraniu bo nie zawsze takie obszary są oczywiste). Następnie "puszczono" ów nagranie do uczenia się sieci pochodnej na podstawie wcześniej wymielonych danych wejściowych, która "mieliła" i analizowała nagranie przez kilka(naście) iteracji/godzin, a następnie to co było rozpoznane błędnie, zostało poprawione przez człowieka.
@~xprawdax to kolego doczytaj na jakim poziomie jest analiza obrazu w Chinach. Skośnookie mandaty pieszym wystawiają za przechodzenie na czerwonym. Ludziom nie samochodom.
Co do filmiku to podobne działanie widziałem w sofcie do rozpoznawania tablic samochodowych (sam osobiście na własne oczy). Soft (razem z sprzętem) radził sobie do 200km/h na godzinę. Podawał : numer, kolor i markę samochodu, czy kieruje kobieta czy mężczyzna (tu się nie zawsze udawało bo rozbłyski na szybie często nie pozwalały na identyfikację nawet człowiekowi). Testowaliśmy to, pół legalnie, na autostradzie pod Warszawą.
Jakości na podglądzie nie potrzeba, nie zawsze nawet kamery w takim sprzęcie są kolorowe. Często nie jest to jedna kamera
PS. Co do błędów, jak byś się przyjrzał dokładnie to się na tym nagraniu zdarzają. Np pieszy rozpoznany jako rowerzysta albo kolor samochodu nie ten.
@raven000 : Z całym szacunkiem, ale chyba nie do końca zrozumiałeś, gdy wspomniałem, że zajmuje się tą tematyką… bardzo dobrze jest mi znany system oceny obywateli jaki wprowadzono w chinach – ale za nim nie stoi system, a sztab najemników, którzy są jedynie wspomagani przez pomniejsze elementy. Tego typu wiadomości rozpowszechnia się celowo w mediach, filmach i książkach by ludzie mieli wrażenie nieomylności i niezniszczalności systemu, dzięki czemu łatwiej im wprowadzić zamordyzm, totalną kontrolę poprzez strach i beznadzieje.
To o czym piszesz z rozpoznawaniem tablic, a to co na nagraniu jest nieporównywalne. Bardzo często na taśmach produkcyjnych stosuje się niskiej rozdzielczości czarno-białe kamery by rozpoznać wadliwy produkt, ale jest to tylko jedna z metod weryfikacji przy pomocy sieci neuronowych.
Tą technologię dość łatwo oszukać nie tylko przy rozpoznawaniu twarzy, linii papilarnych, rozmieszczeniu żył, tęczówki oka, sposobie chodzenia, kształtu małżowiny czy mowy – pełno jest udokumentowanych sposobów na każdą z nich co oznacza, że jest bardzo wadliwa i nie można na niej w żaden sposób polegać, ani przy rozpoznawaniu, ani jako element zabezpieczeń (co usilnie próbuje się wmówić masą bo dzięki temu będzie im łatwiej o kontrolę - dostaną się już w tedy do każdego urządzenia w przeciągu chwili, a to z kolei pozwoli im przejść do ostatecznej fazy, no bo skoro jednak to się okazało nieskuteczne to najlepiej zaczipuj się).
Technologie głębokiego uczenia mają potencjał, ale są niedoskonałe co więcej jest w nich nadal wiele zagadnień, których nie da się w żaden sposób ani sprawdzić, ani udowodnić – wiele z nich uzyskuje się poprzez przybliżone metody numeryczne, a niektóre wręcz na ”wyczucie” (przeuczenie, liczba warstw ukrytych, liczba neuronów, itd.).
Problematyczne są też rekursywne podejścia, czy elementy z pamięcią. Inne jak np. pewne warianty sieci bysowskich w połączeniu z innymi metodami dają wyniki prawdopodobne, ale większość procesów stochastycznych musi być przewidywalna i mierzalna, a jeśli nie jest generuje narastające błędy, dla tego zauważ, że wszędzie tam gdzie mogą wystąpić krytyczne sytuacje ostateczną decyzje podejmuje człowiek i tak powinno pozostać. Wmawianie ludziom samosterujących się samochodach, jest kolejną bajką, gadżetem by uwiarygodnić ich nieomylny i niezniszczalny system – jestem ciekaw o ilu poważnych wypadkach opinia publiczna nie była informowana, a całość ładnie tuszowano i zamiatano pod dywan.
@xprawdax widać nie wiesz wszystkiego. Prosty przykład z samochodami. Tak sieci są w stanie się nauczyć dobrze prowadzić, analizując duże ilości danych i innych rzeczy. Zwróć uwagę na przykład na to że te autonomiczne samochody są najpierw trenowane na pustych drogach/placach manewrowych, później jeździ z kierowcą, więc jest duża szansa że nie było większych wypadków. Do tego części sytuacjach ludzie musieli podjąć decyzje: np w sytuacjach spornych, czy ma zginąć kierowca, czy np 5 idiotów którzy weszło na drogę.
A przykład samouczenia, stworzyli sieć, która od podstawa sama się nauczyła się gry w go.
Druga rzecz, na nagraniu jest taki szczegół Camera 1, wygląda to że jest tam tych kamer więcej, które razem obserwują teren i dają analizę zapewne wspólną, więc dokładność daleka ma sens.
Prawactwo ich nienawidzi bo są nowocześni i postępowi.
OdpowiedzPostęp i nowoczesność łączy się bardziej z prawicą, niż z lewicą (pomijając fakt, że to archaiczne określenia). Wynika to choćby z kapitalizmu, wolnego rynku i wymuszonej konkurencyjności. Lewica to zastój i "wszyscy po równo". Przykład masz w UE, choćby w takich krajach jak francja i niemcy, gdzie rządzi głównie lewica. Postęp, gospodarka itd. w porównaniu do takich Chin jest mizerny.
@eph12 Gdzie wolałbyś żyć- w Niemczech,czy w Chinach?
~fgijk @eph12 wiesz w chinach dbaja o pracownikow dzieki parciu na przod inzynierowie wprowadzili tam siatki ktore ratuja ludzi przed samobujstwem, a w niemczech? nic takiego nie ma, zero poszanowania dla ludzkiego zycia i zdrowia!
@eph12 u nas rządzi niby "prawica" a mamy tylko 500+, dodatkowe zasiłki i "postęp" w porównaniu do "lewicowych" Niemiec taki, że cofamy się do epoki... węgla kamiennego.
@eph12 coś Ci się pokićkało, i to zdrowo.
Prawica -> konserwatyzm. "Konserwa", myślisz że skąd się to wzięło. Dobrze jest, jak jest. Powolny postęp.
Lewica -> szybkie zmiany i postęp. Tak to było historycznie.
Obecnie to nie wiadomo co lepsze, dżuma czy cholera.
duża oszczędność czasu w szkole nawet 3 minuty zajmuje sprawdzenie obecności
Odpowiedzna uniwersytecie z 15...
no niby fajnie, ale czy wam zawsze łapie qr kod? a tutaj czy wszedzie złapią i to w 10 sek?
OdpowiedzPorażka
OdpowiedzNie mogłabyym studiować w Chinach... Ciekawe co by zrobili z takim uczniem jak ja: Telefon tylko do dzwonienia. Tak bardzo tylko do dzwonienia, ze nie ma aplikacji do skanowania.
OdpowiedzDobry pomysł, ale jeszcze trzeba by mieć aplikacje na telefonie i byc w niej zalogowanym
Odpowiedzgenialne
Odpowiedz@~RaistlinM : wszystkiego również nie wiesz i Ty, a już na pewno stanu mojej wiedzy na temat tego zagadnienia, bo jak na razie żaden z Was nie podał choćby szczątkowych informacji na ten temat (w przeciwieństwie do mnie), a jedynie medialną papę, którą można wyczytać w każdym pierwszym lepszym brukowcu czy serwisie. Najwyraźniej nie miałeś do czynienia z tymi zagadnieniami w innej formie, niż tej jaką w ów „artykułach” wyczytałeś o czym może świadczyć np. jedno ze zdani Twej wypowiedzi, cytuję: „A przykład samouczenia, stworzyli sieć, która od podstawa sama się nauczyła się gry w go” – pojęcie samouczenia jest niczym innym, jak chwytem marketingowym nie mającego nic wspólnego z pojęciem nawet wariantów poznawczych, a co dopiero procesów tak skomplikowanych jak uczenie się (to coś jak z pojęciem sztucznej inteligencji, która z inteligencją prócz nazwy nie ma nic wspólnego, ale ładnie brzmi). co do – jak to ładnie i znów medialnie nazwałeś – autonomicznych pojazdów ów maszyny nie powinny być w żadnym wypadku dopuszczone do użytku w miejscach publicznych czy zaludnionych, to jest tykająca bomba, ale myślę, że każda osoba, która ma choć garść roztropności i umiejętności samodzielnego myślenia nawet i bez specjalistycznej wiedzy i zagadnień z tematyką związanych winna to wiedzieć. Oczywiście temat jest bardzo rozległy i by móc dogłębnie go przeanalizować i dojść do jakiś konstruktywnych wyników, trzeba było by najpierw posiąść widzę praktyczną, a potem dywagować nad zasadnością hipotez czy tez. Reasumując, sztuczne sieci neuronowe niezależnie od swojego typu, jest jedynie zbiorem gradientów zależnych od siebie łańcuchów zmian, które wyliczają pewne PRAWDOPODOBIEŃSTWO w swoim zbiorze i na bazie stricte określonych i sztywnych reguł (funkcje aktywacji, mometum, wskaźnika uczenia się, itd.) oraz procesów forwardowania czy propagacji wstecznej są niczym innym jak grupą wag deterministycznych i to nie uporządkowanych chaotycznie tworzących i dopasowujących swoje wartości do aktualnie badanego zagadnienia. W bardzo dużym uproszczeniu jest to proces zgadywania (bo w końcu są to procesy probabilistyczne); wyobraź sobie, że na np. przedziale wartości od 0 do 100 wybiorę sobie jedną spośród nich, a Ty próbujesz zgadnąć jaka to wartość, ja jedynie co podaje po Twych próbach zgadnięcia to to, czy byłeś bliski poprawnej wartości czy nie i zgadujesz tak aż w końcu zgadniesz, a cały proces, czyli kolejne iteracje moich odpowiedzi (czyli łańcuch gradientów) zapisujesz w postaci wag w zależności od tego jak blisko wyniku prawidłowego byłeś. Za pomocą takiego „zgadywania” po n-tym razie możesz wypracować pewien przybliżony schemat, który na przestrzeni probabilistycznej charakteryzuje – i tu uwaga, zakłada, ale nie jednoznacznie – schemat mojego wyboru wartości. Każda taka n-ta próba zgadywania jest nazwana „procesem uczenia” więc jak widać z uczeniem nie ma to nic wspólnego, gdyż choćby brak wyciągania wniosków i szybkiej adaptacji do zmian w procesach zagadnienia – gdybym teraz zmienił przedział np. od 50 do 200, sieć musiała by znów przejść n-ilość powtarzalnych schematów by się spróbować dopasować do nowych warunków, co oznacza, że wartość osiągalnych celów rozmywa się jeszcze bardziej z powodu rozszerzenia możliwych do uzyskania wyników, czyli i ogólna wartość błędu całej sieci rośnie, a to powoduje, że im większy narzut różnorodności na sień narzucimy tym będzie ona mniej dokładna co do „odgadnięcia” potencjalnego rozwiązania, dlatego też nigdy nie używa się jednej sieci, a ich sprężenia, jednak sposób dobory jest zwykłym procesem zgadywania, a nie jednoznacznym wynikiem ich doboru. W rzeczywistości dopasowywanie sieci do zagadnienia ma jeszcze prościej niż przykład jaki podałem z odgadnięciem wartości z przedziału, gdyż np. jako wzorzec końcowy dostaje prawidłowe wyniki. Tego typu technologie można używać jako sugestie, albo system zarządzania i wspomagania procesami prostymi, a nie sterowaniem potencjalnie niebezpieczną maszyną, która z powo
Odpowiedz@~xprawdax coś ucieło Twoją wypowiedź, ale i tak od razu uważasz że się nie znam. Lubię takich ludzi. Widzisz pomyliłeś się. Bo nie licząc studiów na których zajmowałem się tą tematyką, także w pracy używam. To że pisze prostymi stwierdzeniami, nie znaczy że mam 0 pojęcie. Używam pojęć zrozumiałych dla każdego. I tak wiem że uczenie się jest pojęciem dość populistycznym, ale obrazuje w pewien sposób sens tego. Gdyż posiadając dane, sieć uczy się czy dana decyzja jest dobra czy zła. Tak jak człowiek podejmuje decyzje na temat swoich wcześniejszych doświadczeń. W wielu wypadkach przy podejmowaniu decyzji nie masz pewności czy będzie ona dobra czy zła.
Natomiast dzięki temu że w większości gry polegają na nauczeniu się schematów, czy też podjęciu tego czy dana decyzja jest dobra czy zła, dlatego grając duża ilość partii w rozgrywce system się jej w końcu uczy, bo wie że tak będzie lepiej a tak gorzej. Nie mówię tu nawet o partii w szachy, która ma dość małą ograniczoną ilość kombinacji, ale o np go, gdzie jest tego od groma. I teraz co robi gracz grający w grę? obstawia że dany ruch będzie dobry, i decyzje wybiera według wcześniejszych wniosków, które de facto dają nam prawdopodobieństwo że dany ruch był dobry.
Tak samo tworzenie systemów, analizujących zdjęcia rtg, czy inne badania medyczne, mając odpowiedni zbiór danych, można wyszkolić system, który ma większą szanse dobrej diagnozy niż lekarz (choć w tym wypadku systemy te powinny być połączone ludzie i komputery, analizujące badania)
Natomiast wracając do samochodów, prosta sprawa, sterowanie nim jest oparte na prostych zasadach, na które wpływa świat dookoła jak temperatura, znaki, inni ludzie itp itd. I w większości sytuacji taki samochód nie ma jakiś większych decyzji do podjęcia, tylko typu czy jechać, czy stać i jaką prędkością. Natomiast w sytuacjach wyboru, jak nielegalnie wejdzie Ci na jezdnię nielegalnie 3 pierwszych to nieraz zahamuje/inie ich i zareaguje szybciej zazwyczaj niż człowiek, natomiast jeśli ma podjąć decyzje czy ma ucierpieć pasażer tego samochodu, czy 3 pieszych, to już jest kwestia moralna i zależy od producentów. I teraz jeśli dobrze pamiętam (mogę się mylić, więc nie bierzcie tego 100%, bez weryfikacji) to bmw i mercedes zakładają że najważniejszy jest kierowca i szybciej rozjedzie tych 3 pieszych niż zrobi krzywdę pasażerowi, natomiast volvo prowadzi z założenia minimalizacji strat, czyli wybór śmierci 1 osoby czy 3, wybierze 1.
I mówisz że to jest tykająca bomba, to jest złe określenie, bo tak, na pewno będą wypadki z udziałem takich aut, ale to czynnik ludzki najczęściej powoduje największe szkody. Czyli jazda po pijaku, niedostosowanie prędkości do warunków, nie włączanie świateł itp itd.I decyzje ludzi w prowadzeniu samochodów też są na podstawie prawdopodobieństwa, którego nauczył się wcześniej, ukrytego bardziej, ale jednak, bo człowiek decyduje się zrobić dany ruch nie wie czy na pewno on dobrze się skończy, ale robi to na podstawie możliwych zebranych wcześniej danych, i tak samo nauczy się jeśli dostanie nowe dane, tak samo sieć się tego nauczy dostając nowe dane.