SUN_VU_KUNG: Osobne pochybuji, protoze je to furt ten samy trojity strukturalni problem.
1) Platonova jeskyne: pocitac nema zadne vnimani reality, tzn. nema zadnou vlastni fenomenologickou znalost fyzikalnich zakonu = ze existuji Pravidla, ktera proste nemuzes ohnout ani zmenit a musis se jimi ridit, napr. kolize hmotnych objektu, pro nas samozrejma, je pro AI stejne neuchopitelna, jako pro nas kolize 6D prostoru; AI obecne zadna pravidla z principu pouzivat neumi, protoze statistika nejsou pravidla - proto take AI neumi a nikdy umet nebude matematiku, maximalne se muze naucit volat nejake matematicke API expertniho systemu, ktery matematicka pravidla zna a funguje podle nich.
2) Strukturovane poznani: kdo ma dite si muze introspekci uvedomit, ze veskera vychova je vlastne vyuka strukturovaneho systems-of-systems; od uceni jak se pozna znacka aut (struktura auto dana 4 koly s motorem bez kone, struktura chladic motoru, struktura odznacek uprostred chladice, az potom mapping znacek na odznacek) az po skolskou biologii (tridy druhu atd.) Veskera AI je snaha
bezpracne se vyhnout te
praci takto strukturovane neco ucit, protoze v IT to znamena tu strukturu naklepat do trid v OOP. Takze misto toho je cilem, aby veskere logicke systematicky strukturovane poznani masina odvodila "sama" statistikou, coz nikdy neda to spravne poznani. Kdyby radeji naucili NLP zparsovat skolske ucebnice jako autoritativni zdroj se statistickou vahou 100, vysledek by byl verohodnejsi.
3) Problem cinskeho pokoje: bez poznani vyznamu tokenu, daneho 1)+2), jsou jakekoli operace nad takovymi tokeny nutne absolutni nepochopeni vyznamu tech tokenu, a to ackoli se daji statisticky odvodit relace mezi tokeny, jejichz replikace podava realisticky vypadajici vysledky z hlediska pozorovatele, ktery vyznam tokenu zna