Шуруповёрт из Cyberpunk 2077
Роботы Figure на кухне
Nothing Phone 3a
Робот-человек
Nikola всё
Uber для охраны
iPhone 16e
Смартфон Huawei с 3 экранами
Аниме: Улицы разбитых фонарей

Философия Людвига Витгенштейна сделала возможным создание нейросетей

Философия Людвига Витгенштейна сделала возможным создание нейросетей

Философия, на первый взгляд далекая от повседневных технологий, часто оказывается на передовой научного и технологического прогресса. Идеи, зародившиеся в философских трактатах, нередко становятся основой для революционных открытий. Одним из таких примеров является философия Людвига Витгенштейна, чьи мысли легли в основу разработки нейросетей и искусственного интеллекта.

Философия нередко ставит вопросы, которые могут показаться абстрактными и оторванными от реальности, однако именно они помогают переосмыслить базовые понятия и открыть новые горизонты. Людвиг Витгенштейн — один из самых влиятельных философов XX века, посвятивший свое творчество вопросам языка, логики и познания. Его работы, особенно «Логико-философский трактат», стали отправной точкой для множества научных и технологических достижений. Философия Витгенштейна не только изменила наше представление о языке и мышлении, но и заложила основы для создания искусственного интеллекта.

«Логико-философский трактат», опубликованный в 1921 году, является одной из самых значимых работ Витгенштейна. В ней он предлагает новый взгляд на язык и мир, утверждая, что мир состоит из фактов, а язык служит инструментом их описания. Витгенштейн считал, что язык и реальность связаны через логическую структуру. Он писал: «Мир есть совокупность фактов, а не вещей». Эта идея стала основой для логического анализа языка и мышления, что позже нашло применение в компьютерных науках.

Работы Алана Тьюринга и других пионеров компьютерных наук были вдохновлены логическими идеями, включая те, что изложены в «Логико-философском трактате». Например, Тьюринг использовал логические принципы для создания своей абстрактной модели вычислений — машины Тьюринга.

Факт, согласно Витгенштейну, — это элементарное утверждение о мире, которое может быть истинным или ложным. Например:

«На улице идет дождь» — это факт, который можно проверить.

«2 + 2 = 4» — это факт, основанный на логике.

Факты — это базовые элементы, из которых строится наше понимание мира. Однако позже Витгенштейн осознал, что мир нельзя свести исключительно к фактам.

Хотя идея фактов кажется простой и удобной, она имеет свои ограничения. Например:

Эмоции и субъективные переживания невозможно полностью описать через факты. Как выразить чувством любви или страха?

Искусство и эстетика также не укладываются в рамки фактов. Картина или музыка вызывают эмоции, которые нельзя свести к логическим утверждениям.

Витгенштейн понял, что мир гораздо сложнее, чем просто совокупность фактов. Это осознание привело его к переосмыслению своих ранних идей.

В поздних работах Витгенштейн отказался от строгого логического подхода и ввел понятие «семейного сходства». Он утверждал, что многие понятия, такие как «игра» или «язык», нельзя определить через четкие критерии. Вместо этого они объединяются через сходства, как члены одной семьи. Например:

Игры бывают разными: шахматы, футбол, прятки. У них нет единого определения, но они связаны через общие черты.

Языки также имеют «семейное сходство»: английский, русский, китайский — все они служат для общения, но их структуры и правила сильно различаются.

Это понятие решает философскую проблему жестких определений и позволяет описывать сложные и разнообразные явления.

Идея «семейного сходства» стала ключевой для создания нейросетей. Нейросети обучаются на основе примеров, выявляя общие черты и закономерности. Например:

При распознавании изображений нейросеть не использует строгие правила, а находит сходства между объектами. Кошка на одной фотографии может отличаться от кошки на другой, но нейросеть распознает их как представителей одного класса.

В обработке естественного языка нейросети анализируют контекст и сходства между словами, что позволяет им понимать смысл текста.

Без идеи «семейного сходства» нейросети не смогли бы справляться с такими задачами, так как они требуют гибкости и способности работать с нечеткими категориями.

Классификация объектов — это одна из основных задач нейросетей. Например:

Распознавание лиц: нейросеть анализирует черты лица и находит сходства с другими изображениями.

Классификация текстов: нейросеть определяет, к какой категории относится текст, основываясь на сходстве с другими текстами этой категории.

«Семейное сходство» позволяет нейросетям работать с разнообразными данными, не требуя четких правил для каждого случая.

Идеи Витгенштейна, особенно понятие «семейного сходства», стали основой для машинного обучения и искусственного интеллекта. Без его философских прозрений нейросети не смогли бы справляться с задачами, требующими гибкости и способности работать с нечеткими категориями. Философия Витгенштейна показала, что мир нельзя свести к простым фактам, и это понимание стало ключом к созданию технологий, которые имитируют человеческое мышление.

реклама
разместить
Начать дискуссию
Личный коуч в кармане: 5 эффективных промптов для Ai, о которых никто не говорит
Личный коуч в кармане: 5 эффективных промптов для Ai, о которых никто не говорит

Представьте, что у вас есть личный коуч, который работает 24/7, не устаёт, не просит зарплату и всегда готов помочь с любым вопросом. Думаете, такого не бывает? Тогда пора познакомиться с нейросетями, которые могут изменить вашу жизнь. Сегодня я расскажу о пяти мощных промптах, которые сделают искусственный интеллект вашим наставником, повысят вашу…

33
11
реклама
разместить
Личный опыт использования технологии GPT

Добрый день, я Евгений Николаевич Рычков, и я хочу поделиться результатами использования Giga Chat. Затрагивать эту тему я начал чуть ли не в пионерской стадии развития, когда хайпа еще не было. Вот, например, с Воробьевым Александром и без него выступал в Точке Кипения на тему кодинга с использованием GPT

11
Штурмы крепости (зачем вообще?)

Все мы слышали, что в Средние века штурмовали очередную крепость, так было очень часто. Так почему же крепости штурмовали так часто?Кажется, что можно просто обойти крепость и идти вглубьвражеских земель, но так делать не стоит по ряду причин:

15 задач, где ИИ может быть максимально полезен

Хотите максимизировать пользу от использования ChatGPT? Или хотите начать, но не знаете, для каких задач он подойдет лучше, а набивать шишки не хочется? Тогда читайте этот гайд от профессора школы бизнеса.

15 способов переписать текст. <a href="https://api.vc.ru/v2.8/redirect?to=https%3A%2F%2Fwww.oneusefulthing.org%2Fp%2F15-times-to-use-ai-and-5-not-to%3Futm_source%3Dsubstack%26amp%3Bpublication_id%3D1180644%26amp%3Bpost_id%3D152600543%26amp%3Butm_medium%3Demail%26amp%3Butm_content%3Dshare%26amp%3Butm_campaign%3Demail-share%26amp%3Baction%3Dshare%26amp%3BtriggerShare%3Dtrue%26amp%3BisFreemail%3Dtrue%26amp%3Btoken%3DeyJ1c2VyX2lkIjoxMTM3OTcwNywicG9zdF9pZCI6MTUyNjAwNTQzLCJpYXQiOjE3MzM3NDc1OTksImV4cCI6MTczNjMzOTU5OSwiaXNzIjoicHViLTExODA2NDQiLCJzdWIiOiJwb3N0LXJlYWN0aW9uIn0.k3e0NbQp6f9-BCEXbUCclASUvs9pOSqlwMgLaSt-P5o%26amp%3Br%3D6rwmz%26amp%3BtriedRedirect%3Dtrue&postId=1721880" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">Источник</a><br />
55
Конец больших данных или как будут обучаться нейромодели

Вы наверняка слышали, что для нейроне нужны большие данные, и этих данных постоянно нет: или недоступны по причине авторского права, или их тяжело добыть и обработать. А развиваться нужно. Так как быть? Лучше умы думают об этом, и И.Суцкевер (один из ведущих разработчиков искусственного интеллекта и со-основатель OpenAI) предлагает свой любопытный…

Илья Суцкевер сравнивает масштабирование систем ИИ и эволюционную биологию. <a href="https://api.vc.ru/v2.8/redirect?to=https%3A%2F%2Fwww.theverge.com%2F2024%2F12%2F13%2F24320811%2Fwhat-ilya-sutskever-sees-openai-model-data-training&postId=1720318" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">Источник</a><br />
22
11
Что на самом деле показало нашумевшее исследование о «сбежавших и обманывающих» больших языковых моделях
Что на самом деле показало нашумевшее исследование о «сбежавших и обманывающих» больших языковых моделях

Всем привет! В последнее время я заметил множество постов и статей в русскоязычном сегменте интернета, которые ссылаются на одно интересное исследование, но интерпретируют его… скажем так, довольно своеобразно. Часто можно встретить заголовки вроде «ИИ научился обманывать чтобы спастись!» или «Нейросети вышли из-под контроля и пытались сбежать!». Э…

Чек-лист отдела продаж строительной компании: что должно быть, чтобы бизнес рос
Чек-лист отдела продаж строительной компании: что должно быть, чтобы бизнес рос

Отдел продаж в строительной компании — это как фундамент в доме. Если он хлипкий, никакая реклама и маркетинг не спасут бизнес от проседания. Заявки вроде есть, менеджеры работают, но клиенты исчезают, сделки затягиваются, а прибыль не растет.

77
33
11
Сможет ли ИИ принять правильное решение? Ответы нейросетей на моральные вызовы
Сможет ли ИИ принять правильное решение? Ответы нейросетей на моральные вызовы

Нейросети научились писать симфонию и превращать холсты в шедевры. Они умеют даже чувствовать и сопереживать. Если попросить ChatGPT написать грустный стих или весело описать процесс теплообмена — справится быстро не хуже профессионального поэта. А вот умение искусственного интеллекта решать моральные дилеммы и логические задачи пока под вопросом.…

33
[]