Нейросети

[burunduk]

Сообщение от HappySoftX

в смысле ИИ и нейронные сети отсутствую в публичном доступе?

пример хоть одного ИИ (искусственный интелект) можешь привести?

[HappySoftX]

Сообщение от burunduk

пример хоть одного ИИ (искусственный интелект) можешь привести?

Любую узкоспециализированную систему от AlphaZero до любой думающей LLM спокойно можно относить к ИИ.

Интеллект не обязан быть как у человека, а AGI еще не придумали.

[burunduk]

Сообщение от HappySoftX

от AlphaZero

обычная нейросеть и именно так она и позиционируется

[Неуч]

Сообщение от burunduk

обычная нейросеть и именно так она и позиционируется

Тс... А то человек еще узнает в каких годах алгоритмы придумали и совсем поплахеет.

[HappySoftX]

Сообщение от burunduk

обычная нейросеть и именно так она и позиционируется

Ну я бы не назвал ее совсем обычной. Еще раз, ИИ не должен быть как у человека. Не надо путать разум человека и искусственный .

https://deepmind.google/research/pro...ro-and-muzero/

AlphaZero и MuZero — мощные универсальные системы искусственного интеллекта, которые освоили целый ряд настольных и видеоигр, а теперь помогают нам решать реальные проблемы.

зы Неуч не переживай, не поплохеет, я первую нейросеть написал, когда ты еще под стол пешком ходил.

[burunduk]

Сообщение от HappySoftX

AlphaZero и MuZero — мощные универсальные системы искусственного интеллекта, которые освоили целый ряд настольных и видеоигр, а теперь помогают нам решать реальные проблемы.

это просто нейросетки к ИИ не имеют никакого отношения и по твоей ссылки это прямо написано

AlphaZero’s neural network was only given the rules of each game.

[burunduk]

Сообщение от HappySoftX

Еще раз, ИИ не должен быть как у человека

но должно быть как минимум одно единственное свойство - самосознание

[Неуч]

Сообщение от HappySoftX

зы Неуч не переживай, не поплохеет, я первую нейросеть написал, когда ты еще под стол пешком ходил.

Если бы ты хоть одну нейросеть написал, или хотя бы понимал алгоритмы работы/обучения - то не писал бы чушь про ИИ.

[HappySoftX]

Сообщение от burunduk

но должно быть как минимум одно единственное свойство - самосознание

Блин ну мы же на техническом форуме, а не на кружке философии. Не должно быть у ИИ самосознания. Я говорю об инструменте ИИ, а ты ищешь самосознание, разум там где их и не должно быть.

ISO/IEC 22989:2022 (международный стандарт)
«Система искусственного интеллекта — это система, способная воспринимать данные, интерпретировать их, рассуждать и принимать решения для достижения определённых целей».

Есть еще стандарты национальных институтов, ЕС, РФ и т.д. Суть сводится к
ИИ это система, программа которая может адаптироваться, обрабатывать неопределенные данные, ищет закономерности, а не запоминает их, способная к обучению и адаптации.

Да и зачем ИИ самосознание? Это писателям фантастам нужен ИИ с самосознанием, чтобы сюжет был.

[HappySoftX]

Сообщение от Неуч

Если бы ты хоть одну нейросеть написал, или хотя бы понимал алгоритмы работы/обучения - то не писал бы чушь про ИИ.

Пример чуши будет, или так ляпнуть?

Это заголовок простой универсальной линейной нейросети с обучением в параллельных потоках. Как видишь я не теоретик, а практик. Вопрос в том насколько ты компетентен? Да и вообще конкретно с чем ты не согласен.

PHP код:

#pragma hdrstop
#include <vcl.h>
#include <vector>
#include <fstream>
#include <algorithm>
#include <random>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <atomic>
#include <numeric>
#include <cmath>

class NeuronLine {
private:
    struct Layer {
        int NeuronCount = 0;
        int InputCount  = 0;
        bool initialized = false;

        std::vector<std::vector<float>> W; 
        std::vector<float> B;              

        Layer() {}
        Layer(int neurons) : NeuronCount(neurons) {}

            void Init(int inCount, std::mt19937& gen) {
            if (initialized) return;
            InputCount = inCount;
            W.assign(NeuronCount, std::vector<float>(InputCount, 0.f));
            B.assign(NeuronCount, 0.f);

            
            float fan_in = static_cast<float>(InputCount);
            float fan_out = static_cast<float>(NeuronCount);
            float limit = std::sqrt(6.f / (fan_in + fan_out));
            std::Distrib<float> dist(-limit, limit);

            for (int i = 0; i < NeuronCount; ++i) {
                for (int j = 0; j < InputCount; ++j) {
                    W[i][j] = dist(gen);
                }
                B[i] = 0.0f;
            }
            initialized = true;
        }
    };

    std::vector<Layer> Layers;
    std::vector<float> LastResult;

    // Обучающие данные
    std::vector<std::pair<std::vector<float>, std::vector<float>>> TrainingData;

public:
    float LearningRate = 0.01f;
    int   BatchSize    = 16;
    float L2           = 0.0f;  

private:

    int inputDim = 0;              
    std::mutex applyMutex;        

    
    static inline float act_hidden(float x) noexcept {
        return std::tanh(x);
    }
    static inline float dact_hidden(float a) noexcept {
        return 1.0f - a * a;
    }
    static inline float act_out(float x) noexcept {
    
        if (x >= 0) {
            float e = std::exp(-x);
            return 1.0f / (1.0f + e);
        } else {
            float e = std::exp(x);
            return e / (1.0f + e);
        }
    }
    static inline float dact_out_from_a(float a) noexcept { 
        return a * (1.0f - a);
    }


    void AllInit();

    std::vector<std::vector<float>> GetActivations(const std::vector<float>& x);

   
    void BackwardOne(const std::vector<float>& x,
                      const std::vector<float>& y,
                      const std::vector<std::vector<float>>& all_A, 
                      std::vector<std::vector<std::vector<float>>>& dW,
                      std::vector<std::vector<float>>& dB);            



  
    void ApplyGradients(const std::vector<std::vector<std::vector<float>>>& gW,
                         const std::vector<std::vector<float>>& gB,
                         int batch_elems);
public:
    std::atomic<int> Progress{0};

    NeuronLine() {}

    // Добавление слоя
    void AddLayer(int CountNeuron);

    // Очистка сети
    void DeleteLayers();

    // Вычисление результата для одного входа (прямой проход)
    void CalcNeuron(const std::vector<float>& inputs);

    // Возврат вектора с результатом
    std::vector<float> GetResult() const { return LastResult; }

    // Возвращаем номер результата с максимальным значением
    int intResult();

    // Возвращаем результат по заданному шаблону
    int ResultForShablon(const std::vector<float>);

        // Добавление данных для обучения
     bool AppendTrainingData(const std::vector<float>& input, const std::vector<float>& output);

    // Запуск процесса обучения
    void StartTraining(int CountCycle, int CountPotok);

    // Сохранение/загрузка бин
    bool SaveBIN(String NameFile);
    bool LoadBIN(String NameFile);

    // Сохранение/загрузка текст
    bool SaveTXT(String NameFile);
    bool LoadTXT(String NameFile);
};