Что может, что не может AI. Обсуждаем возможности, делимся опытом, спорим, но в рамках приличия.

Комбинаторика используется в шахматах. Когда там компьютер обыграл какого-то великого шахматиста? В 80-х? Походу ИИ уже был тогда?

Я в курсе, что между машиной Поста и теорией Тьюринга разница как между тем, что имеем, и хотелками.

Там вычислительные мощности вообще не при делах. Живой мозг способен быстро переключаться с одной подзадачи на другую, расстанавливать приоритеты с учетом цели. В компьютерах многопоточность хотя бы на несколько потоков - уже головная боль для программистов.

И вот в очередной раз, заметь, ты даже общаться не умеешь. Я абсолютно спокойно предложил тебе совместную работу(читаем твою подпись) Ты же начинаешь оценивать меня. К чему это? 

Инженер отличается от балабола тем, что может поставить задачу, обьяснить ее,  предложить пути решения. А не прикрываться "своим подходом".  Я тебе рассказал про веса при вычислении коэффициентов модели и ты рассказываешь сказки что знаешь как улучшить. Что улучшить? Построение векторов? Ты изобрел что то лучше чем градиентный спуск? Может стохастический ГС? Или может батчевый СГС? Да ты счас побежишь гуглить, что это такое))) Для этого нужно за плечами не 8 классов математики в средней школе знать)))
А ты в курсе что веса это еще не все, что используется при построении модели?  Может ты и знаешь как по другому ембеддинги создавать?

А методы обучения, их различия знаешь?  А может ты с помощью тензорфлоу хочешь обучить нейросеть твоему фреймфорку, которого на самом деле нет? Есть какие-то нерабочие файлики, на которых невозможно построить даже токенизацию данных.

Работа с ИИ требует знаний, я ежедневно 2-3 часа выделяю только чтоб учиться в этой области. А ты тратишь это время на сказки. Лучше бы попробовал поспрашивать, чем понты колотить. Но я почему то уверен, что ты даже мой готовый код для тренировки простой модели с 5-ю входными и одним выходным параметром не поймешь)))
Займись лучше чем-нить полезным, больше толку будет.

Придётся, и молиться.

ПВО, ПРО, и дальше по списку.

Доткомы, кто выжил, процветают.

Клонирование в животноводстве есть обычная практика.

У соцсетей полезность для рекламы лучше, чем у искалок.

Стволовые клетки успешно применяют.

стать addiction круче, чем любая химия.

Стартапы бывают разные.

Вы о себе?

Да. Deep Blue - прообраз первой системы с ИИ. Не сильно интересуюсь этой темой, но там уже был реализован не просто перебор всех возможных вариантов, но и выбор оптимального.

Оба этих алгоритма не имеют отношения к ИИ. Если ты изучал математику не только в рамках школьной программы, то знаешь что это реализации конечных автоматов, с помощью которых проверяется возможность достижения определенного варианта. По факту - перебор, прогон. Нейросеть работает по  другому. 

Даже смешно читать пассажи:

Как обычно каша и непонимание базовых основ.

Вот тут смешно было.  Уже и не припомню, чтобы писал код, не использующих многопоточность. А для ИИ так вообще.

Балабольство. Там все на уровне экспериментов. Или вы клонирование бактерий за животных приняли. Так там они так размножаются. Еще 3.5 млрд лет назад. 

Так и ЖПТ полезность от рекламы для корпораций вообще зашкаливает. Вам от этого что. Чего примазываетесь к чужим ништякам.

Несколько лет назад была попытка воспроизвести нервную система какого-то червя, простейшей нематоды, если не ошибаюсь. Ничего не вышло.

Никакого подобия человеческого мозга, способного мыслить, нет и в помине. Есть комбинаторные алгоритмы полувековой и далее давности (модели Лапика, Мак-Каллока - Питтса и Ходжкина - Хаксли) , которые натянули на современную элементную базу. Ничего общего с мозгом эти конструкции не имеют. Они соотносятся примерно так же, как трёхмерный объект и его чертёж на бумаге.

На сколько потоков? 10, 100? Или 2-3? Суть в этом. 

Не суть не в этом. Суть в том чтобы изначально писать код, который позволяет парралелить вычисления. Например токенизация при создании модели, Или промпт в чанки закинуть.  А количество потоков - производная от имеющейся мощности и типа вычисления. Если ты считаешь математику а у тебя одноядерный процессор - как ни корячься, все равно вычисления будут последовательными. А если ты парсишь 1000 урлов одновременно - то и кидай это в 10 потоков, получишь прирост кратный, не в 10 раз но серьезно ускоришь. 

Но это опять увод беседы в сторону.

ru.wikipedia.org/wiki/Клонирование_животных_и_растений

Существует коммерческое клонирование домашних животных. Во-первых, клонируют умерших домашних кошек и собак. Так, к 2020 году Барбра Стрейзанд дважды клонировала свою умершую в 2017 году собаку Саманту. Клонирование стоит дорого. В 2015 году в Южной Корее брали за клонирование собаки около 100 тысяч долларов, а в США вдвое меньше. В Китае клонирование собаки в 2020 году стоило 54 тысячи долларов. Власти Китая клонировали полицейского пса Куньсюнь (он служил в городе Пуэр и отличился при поимке преступников), которого стали тренировать в 2019 году. Во-вторых, клонируют скаковых лошадей. В Техасе одна из компаний к 2020 году создала 25 клонов кобылы Айкен Кура (она выигрывала скачки), один из которых продала за 800 тысяч долларов. Клонируют также для производства дорогого мяса. В 2015 году около Тяньцзиня начали строить фабрику по производству премиальной говядины из клонированных коров. В 2018 году Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США разрешило продажу мяса и молока от клонированных животных.

Посетители.