• Huom! TechBBS-foorumi on päivitetty uusimpaan Xenforo 2.1-versioon. Kyseessä oli iso päivitys, jonka seurauksena ulkoasu täytyy työstää kokonaan uudelleen, lisäosat päivittää ja toiminallisuuksia säätää. Päivityksen jälkeinen työ ja viilailu jatkuu kulisseissa ja palautetta voi antaa palautealueella, kiitos.

AI ei lyönytkään läpi?

Liittynyt
02.04.2019
Viestejä
99
Googlessa kuohuu: Google's DeepMind co-founder placed on leave after controversy over some of his projects | Daily Mail Online

Eli Googlen DeepMindin perustaja on saanut potkut, kun yritys on tehnyt $571 miljoonan tappiot.

Eihän tuo DeepMind saanut aikaan kunnon robotteja. Jonkun GO-algoritmin se sai kyhättyä. Mutta ei sellaisella tee yhtään mitään. Joten ei ihme että sai potkut.

Jotenkin tuo AI junnaa paikallaan. On neuroverkot ja muut. Mutta eipä niillä muuta tee kuin ehdotettua sopivia hydrauliikkavideoita kuluttajille.
 
Liittynyt
17.06.2018
Viestejä
3 427
AI on kehittynyt koko ajan ja se on varsin kypsää. Ei tietenkään mitään scifin unelmia simultaanitulkkauksesta ja itseajavista autoista. Nuo sisältöehdotukset, muuallakin kuin hydrauliikassa, ovat päteviä. Laaduntarkkailu, kuvan tunnistus ja asiakaspalvelu ovat käyttökohteita. SI on jo luonut itsensö läpi. Jopa niin ettei sitä edes pidetä AI:nä.

Itseajavat autotkin ovat kehittyneet, mutta eivät vielä valmiita.
 
Liittynyt
13.01.2019
Viestejä
336
Googlessa kuohuu: Google's DeepMind co-founder placed on leave after controversy over some of his projects | Daily Mail Online

Eli Googlen DeepMindin perustaja on saanut potkut, kun yritys on tehnyt $571 miljoonan tappiot.

Eihän tuo DeepMind saanut aikaan kunnon robotteja. Jonkun GO-algoritmin se sai kyhättyä. Mutta ei sellaisella tee yhtään mitään. Joten ei ihme että sai potkut.

Jotenkin tuo AI junnaa paikallaan. On neuroverkot ja muut. Mutta eipä niillä muuta tee kuin ehdotettua sopivia hydrauliikkavideoita kuluttajille.
AI on vielä alkutekijöissään ja tekoälystä ei käsitetä oikeastaan juuri mitään. Olenkin monesti todennut, että tekoälyn sijasta pitäisi puhua oppimisen matematiikasta. Tekoälyä järjestelmissä ei vielä ole.

Kyse on ollut vain mediahypestä kun muutama oppiva algoritmi pystyy johonkin näyttävään. Tutkijat ja media saavat rahaa hypen avulla.
 
Liittynyt
22.12.2016
Viestejä
5 283
Kyllä mun mielestäni tekoäly on aika fiksua nykypäivänä ja keskeinen osa miltei jokaisen ihmisen elämää, mutta eihän se tietysti sillä tasolla ole että pystyisi vielä inhimillisesti ajattelemaan.
 
Liittynyt
22.10.2018
Viestejä
604
Jos pintapuolisestikin tarkastelee tekoälyn historiaa monta, monta vuosikymmentä taaksepäin niin huomaa että hypeaaltoilu on aivan normaali asia.

Muistaako joku Colin McRae Rally 2:n? Peli julkaistiin vuonna 2000 ja neurooneja treinattiin jo silloin massahyödykkeeksi. http://www.ai-junkie.com/misc/hannan/hannan.html
 
Liittynyt
02.04.2019
Viestejä
99
AlphaGon treenaus maksoi 35,000,000 dollaria. Oliko siitä hyötyä juuri kenellekään? Ei.

Syväoppiminen on käytännössä vain tuunattua muistamista. Siitä on iloa vain hyvin kapealla osalla. Miten AlphaGOta voidaan soveltaa esim vanhustenhuollossa? Ei mitenkään.

DeepMindilla on kaikki munat samassa korissa; Syväoppimisessa.

Tuntuu että DeepMind on täynnä lautapelinörttejä. Joten näitä turhanpäiväisiä GO-siirtotietokantoja pukkaa ulos. Ei kunnon geneeristä tekoälyä.
 
Viimeksi muokattu:
Liittynyt
17.10.2016
Viestejä
10 295
Mies käveli baariin ja tilasi kaksi tuoppia ja kaksi viskiä. Kun hän yritti maksaa laskun, hän kohtasi kaksi miestä, joista toinen huusi: ”Tämä on Syyrian kunniaksi!” Sitten kurkkuun puukotettu mies jätettiin vuotamaan verta.
 
Liittynyt
09.11.2016
Viestejä
409
Mies käveli baariin ja tilasi kaksi tuoppia ja kaksi viskiä. Kun hän yritti maksaa laskun, hän kohtasi kaksi miestä, joista toinen huusi: ”Tämä on Syyrian kunniaksi!” Sitten kurkkuun puukotettu mies jätettiin vuotamaan verta.
Nyt on pakko sanoa että tämä meni minulta vähän ohi.
 
Liittynyt
09.11.2016
Viestejä
409
Liittynyt
02.06.2018
Viestejä
1 243
Tekoäly päättää jo lainoista. Kelan tuista? Siitä ketä treffaillaan, mitä asioita nähdään sosiaalisesta mediasta. Mitä musiikkia kuunnellaan. Mitä elokuvia katsotaan. Tai alkojahan ne taitaa vielä olla.
 
Liittynyt
17.10.2016
Viestejä
689
Se on paras vitsi! AI on sen tehnyt.

Vaarallisena pidetty tekoäly kirjoitti klassisen vitsin uusiksi – lopputulos oli järkyttävä

Eiköhän tässä ole taas yksi esimerkki, missä AI ei ole täysin onnistunut..
Tämä on hyvä esimerkki siitä, että neuroverkko ei ymmärrä yhtään mitään. Se on erittäin hyvä menetelmä etsimään erilaisia korrelaatioita (todellisia tai kuviteltuja) datasta, mutta ymmärrys puuttuu täysin.
Erityisesti käytännön sovellukset puuttuvat, koska neuroverkko on "musta laatikko" josta ei tiedetä minkä vuoksi se päätyy ratkaisuihin joita se tekee. Erityisesti tämä korostuu lääketieteessä jossa lähes päivittäin uutisoidaan että "neuroverkko diagnosoi sairauden X paremmin kuin lääkärit". Joo niinhän se tekee kun tarkastellaan ainoastaan harjoitusdataa. Mutta käytännössä, oikealla datalla neuroverkko yleensä epäonnistuu.
 
Liittynyt
17.10.2016
Viestejä
2 571
Tämä on hyvä esimerkki siitä, että neuroverkko ei ymmärrä yhtään mitään. Se on erittäin hyvä menetelmä etsimään erilaisia korrelaatioita (todellisia tai kuviteltuja) datasta, mutta ymmärrys puuttuu täysin.
Erityisesti käytännön sovellukset puuttuvat, koska neuroverkko on "musta laatikko" josta ei tiedetä minkä vuoksi se päätyy ratkaisuihin joita se tekee. Erityisesti tämä korostuu lääketieteessä jossa lähes päivittäin uutisoidaan että "neuroverkko diagnosoi sairauden X paremmin kuin lääkärit". Joo niinhän se tekee kun tarkastellaan ainoastaan harjoitusdataa. Mutta käytännössä, oikealla datalla neuroverkko yleensä epäonnistuu.
Jep. Lääketieteessä joudutaan usein tyytymään heikommin pärjääviin malleihin, johtuen siitä syystä että malleilta vaaditaan selitettävyyttä. Ja neuroverkkojen kohdalla se selitettävyys on käytännössä nolla.

On tosin kyllä väärin sanoa että neuroverkko yleensä epäonnistuu opetusdatan ulkopuolisella datalla. "Ihan hyvin" ne yleensä pärjää jos tekijät tietää mitä ovat tekemässä. Joissain asioissa saattaa voittaa ihmisen, usein päästään suunnilleen kuin ihminen ja toisinaan taas ei. Kannattaa muistaa että "onnistuminen" ei usein edes vaadi sitä että päästään ihmisen tasolle siinä tekemisessä, vaan jos homma voidaan automatisoida sille asteelle että koneelta saadaan just tasan heti se summittainen vastaus, se jo auttaa merkittävästi verrattuna siihen että se vähän tarkemmin osaava lääkäri/patologi/radiologi ehtii asiaan tutustumaan vasta jollain viiveellä, mikä pahimmillaan saattaa olla päiviä tai viikkoja. (Maasta, ajankohdasta ja tehtävästä asiasta riippuen.) Samalla ne vastaukset on konsistentteja, eikä niin että kun paikkakunnan A patologi on sapattivapaalla ja hommat ostetaan toiselta patologilta X niin laatu on jotain ihan muuta kuin mihin on totuttu.
 
Liittynyt
13.01.2019
Viestejä
336
Tämä on hyvä esimerkki siitä, että neuroverkko ei ymmärrä yhtään mitään. Se on erittäin hyvä menetelmä etsimään erilaisia korrelaatioita (todellisia tai kuviteltuja) datasta, mutta ymmärrys puuttuu täysin.
Erityisesti käytännön sovellukset puuttuvat, koska neuroverkko on "musta laatikko" josta ei tiedetä minkä vuoksi se päätyy ratkaisuihin joita se tekee. Erityisesti tämä korostuu lääketieteessä jossa lähes päivittäin uutisoidaan että "neuroverkko diagnosoi sairauden X paremmin kuin lääkärit". Joo niinhän se tekee kun tarkastellaan ainoastaan harjoitusdataa. Mutta käytännössä, oikealla datalla neuroverkko yleensä epäonnistuu.
Juuri näin. Nykyiset ns. tekoälyteknologiat ovat itseasiassa oppivaa tilastotiedettä - data-analyysin parissahan tuota harrastetaankin.

Äly ja etenkin geneerinen äly on aivan jotain muuta.
 
Liittynyt
17.10.2016
Viestejä
689
Jep. Lääketieteessä joudutaan usein tyytymään heikommin pärjääviin malleihin, johtuen siitä syystä että malleilta vaaditaan selitettävyyttä. Ja neuroverkkojen kohdalla se selitettävyys on käytännössä nolla.

On tosin kyllä väärin sanoa että neuroverkko yleensä epäonnistuu opetusdatan ulkopuolisella datalla. "Ihan hyvin" ne yleensä pärjää jos tekijät tietää mitä ovat tekemässä. Joissain asioissa saattaa voittaa ihmisen, usein päästään suunnilleen kuin ihminen ja toisinaan taas ei. Kannattaa muistaa että "onnistuminen" ei usein edes vaadi sitä että päästään ihmisen tasolle siinä tekemisessä, vaan jos homma voidaan automatisoida sille asteelle että koneelta saadaan just tasan heti se summittainen vastaus, se jo auttaa merkittävästi verrattuna siihen että se vähän tarkemmin osaava lääkäri/patologi/radiologi ehtii asiaan tutustumaan vasta jollain viiveellä, mikä pahimmillaan saattaa olla päiviä tai viikkoja. (Maasta, ajankohdasta ja tehtävästä asiasta riippuen.) Samalla ne vastaukset on konsistentteja, eikä niin että kun paikkakunnan A patologi on sapattivapaalla ja hommat ostetaan toiselta patologilta X niin laatu on jotain ihan muuta kuin mihin on totuttu.
Niin no tietysti kyse on loppujen lopuksi siitä mille korkeudelle rima asetetaan. Esimerkkinä lääketieteestä on neuroverkko joka oppi diagnosoimaan sairauden sillä perusteella mitä testejä lääkäri määräsi käyttämättä varsinaista dataa lainkaan. Toisin sanoen siis neuroverkko oppi testien perusteella päättelemään mitä sairautta lääkäri epäili testejä määrätessään. Toisena esimerkkinä keuhkokuumeen tunnistamiseen röntgen-kuvista koulutettu CNN oppi liittämään kuvan sen ottaneeseen sairaalaan ja sitten käytti kyseisen sairaalan keuhkokuumeen esiintymistodennäköisyyttä ennustuksena.

Neuroverkkoihin pätee samat riskit kuin data-analyysiin yleensäkin: Suuressa datamäärässä on aina todellisia ja sattumanvaraisia korrelaatioita. Turvallinen tapa on ensin laatia teoria ja sitten testata sopiiko havannoitu data siihen. Sen sijaan kun ensin haetaan korrelaatioita ja sitten raportoidaan ne toteta miettimättä mikä olisi voinut aiheuttaa kyseiset korrelaatiot on erittäin vastuutonta toimintaa.
 
Liittynyt
17.10.2016
Viestejä
2 571
Niin no tietysti kyse on loppujen lopuksi siitä mille korkeudelle rima asetetaan. Esimerkkinä lääketieteestä on neuroverkko joka oppi diagnosoimaan sairauden sillä perusteella mitä testejä lääkäri määräsi käyttämättä varsinaista dataa lainkaan. Toisin sanoen siis neuroverkko oppi testien perusteella päättelemään mitä sairautta lääkäri epäili testejä määrätessään. Toisena esimerkkinä keuhkokuumeen tunnistamiseen röntgen-kuvista koulutettu CNN oppi liittämään kuvan sen ottaneeseen sairaalaan ja sitten käytti kyseisen sairaalan keuhkokuumeen esiintymistodennäköisyyttä ennustuksena.

Neuroverkkoihin pätee samat riskit kuin data-analyysiin yleensäkin: Suuressa datamäärässä on aina todellisia ja sattumanvaraisia korrelaatioita. Turvallinen tapa on ensin laatia teoria ja sitten testata sopiiko havannoitu data siihen. Sen sijaan kun ensin haetaan korrelaatioita ja sitten raportoidaan ne toteta miettimättä mikä olisi voinut aiheuttaa kyseiset korrelaatiot on erittäin vastuutonta toimintaa.
Juurikin näin. Nuo antamasi esimerkit on oikein mallitapauksia siitä kun tekijät ei osaa hommaansa. Sinällään tuo esimerkki noiden eri testien teettämisestä ei ole edes neuroverkkospesifi, vaan jotain samaan asiaan reagoivaa featurea saattaisi joku käyttää vaikka ihan perus logistisessa regressiossa.
 
Liittynyt
22.12.2016
Viestejä
5 283
Muistan kuinka takavuosina ennustettiin, että tekoäly saavuttaa ihmisen älykkyyden vuoteen 2030 mennessä. Tuskinpa toteutuu näillä näkymin...
 
Liittynyt
26.11.2018
Viestejä
95
Omien havaintojen mukaan suuri osa ihmisistä saavuttaa koneen älykkyystason aivan pian.

Jos nyt ensin käytettäisiin älyä sen nykyisen tekniikan mahdollisuuksien hyödyntämiseen. Se ei edes maksa yleensä mitään.
 
Liittynyt
03.07.2018
Viestejä
70
Nykyään hypetetään tekoälyä, mutta sitten väsätään delphillä jotain algoritmejä.

Voisiko joku vääntää rautalangasta missä vaiheessa pelkästä algoritmistä tulee tekoälyä?
 
Liittynyt
17.10.2016
Viestejä
2 571
Voisiko joku vääntää rautalangasta missä vaiheessa pelkästä algoritmistä tulee tekoälyä?
Viimeistään siinä kohtaa kun markkinoinnin pitää keksiä miten täysin tavanomaista softatuotetta saadaan myytyä tyhmille.

Ei vaan. Jaottelu on aika vaikeaa. Siksi yleensä tuleekin puhuttua ennemmin koneoppimista hyödyntävistä sovelluksista kuin tekoälystä. Kiitos scifi-leffojen, "tekoäly" on monien mielissä jotenkin kaikkivoipainen tai vähintään ihmisen tasolle kaikessa pääsevä asia.
 
Liittynyt
26.06.2018
Viestejä
133
AI:lla tai siis koneoppimisella mitä se nykyisin on, voi tehdä paljon hienoja juttuja. Osana isompaa järjestelmää mahdollistavat paljon edistyneitä asioita mille ei käsin tehtäisi lähellekkään vastaavia algoritmeja, ja tekevät sen paljon halvemmalla. Nämä tutkimusmallit mihin upotellaan miljoonia että saadaan aikaiseksi toimii sitten monesti lähtökohtana niille käytännön kustannustehokkaille ratkaisuille.

Saattaahan tuo olla, että oltiin siellä hypekäyrän huipulla, käytäisiin nyt välillä vähän alempana, jonka jälkeen siirryttäisiin "normaaliin" ja sitten otettaisiin näitä käyttöön vähän joka paikassa arkisempina työkaluina. Välineet ja platformit alkaa olla sillä tasolla että olisi senkin takia mahdollista.
 
Toggle Sidebar

Statistiikka

Viestiketjuja
80 523
Viestejä
1 640 618
Jäsenet
36 221
Uusin jäsen
keskokavero

Hinta.fi

Ylös Bottom