Todd megy kocsikázni, a jövő hazudós videóiban már az nvidia lesz a főszereplő Utoljára szerkesztette: Sir Cryalot, 2022.04.22. 13:06:50
Ez igaz, de nem az eszközök javításával van a probléma, mert chipeket nem lehet javítani, hanem amennyiben valami tervezési gebasz van a chippel, akkor ember nem fogja tudni annak az okát hatékonyan vizsgálni.
anno ezt már kifejtette egy szaki a Chip magazinban is még vagy 20 éve. Ott is azt okfejtették, hogy a nem emberi logikával készített eszköznél még a hiba forrását is nehéz lesz detektálni.
Ez nem problema, hanem a jovo maga. A komplexitas felso hatara mar most is az, hogy egy bizonyos bonyoultsagon tul az ember keptelen megerteni es atlatni a rendszert. Az egesz AI koncepcionak az a lenyege, hogy ezt a korlatot atlepjuk. Maga a deep learning is azon alapul, hogy nagy adathalmazban talal olyan osszefuggeseket, amit egy ember mar keptelen atlatni.
Egy darabig meg el lehet jutni azzal hogy modularizalunk, es egy embernek csak egy kisebb modult kell egyszerre megerteni, de akkor meg a modulok kozotti kommunikacio lesz az overhead, es a modulok kezdenek szaporodni.
1.) Ember chipeket eddig sem tudott javítani. 2.) A kísérő áramkör komplexitását minimalizálni fogja a gépi tanulós logika is, a költségek minimalizálása miatt, ebből kifolyólag meg lehet érteni és javítani is lehet.
ez király. A gond akkor lesz, ha az MI olyan logika mentén fog tervezni amit az emberek már nem fognak megérteni. Ez némileg nehezíteni fogja az eszközök javítását. Jelenleg emberi logika tervezte eszközeink vannak. Ezért némi utána járással kvázi bárki meg tud javítani bármit. (meg hát szaktudás is kell) De ha egy nem emberi logika alkot meg valamit azt megérteni is marha nehéz, ha nem lehetetlen. Ez némi gondot fog okozni a jövőben az MI által tervezett eszközök terén. Sztem.
Informatika és tudomány
