XCHAOS:
- logika muze implementovat strojove uceni
- strojove uceni nikdy nevyplivne logiku
splinuti bude, ale bude vypadat tak, ze budes mit system postaveny na logice a v ramci toho muzes mit machine learning kterej se bude aplikovat pouze na problemy, kde to bude mit smysl pouzit: chaos, ke kterymu mas spoustu dat. Proste, kdyz hledas neco v nejakym sumu a nevis co.
machine learning ti muze pomoct objevit nejaky mozny pravidla pro system, ktery machine learningem meris, ale je matematicky nemozne, aby ti machine learning samotnej nasel vsechny pravidla, ktery v danym systemu platej, a spravne.
YMLADRIS:
YMLADRIS:
ja fyzice moc nerozumim. Matematicky zakony jsou zalozeny na jasnejch dukazech a ML podle poznatku vypocetni slozitosti (computational complexity) funguje na reseni problemu jen do urcite tridy komplexity.
Takze z myho pohledu cloveka, kterej non-ML AI programuje a ML vyuziva, mi to prijde, jako kdyby Elon rikal, ze stavi stroj, kterej spocita, ze 2 + 2 je 5, a ty ho obhajujes tim, ze kdyz se nekdo snazi udelat neco poprve, tak se vzdycky najdou kritici :D
Machine learning je pouze statistika. Je to learning-by-example. Machine learning samo o sobe se pocitat nikdy nenauci. Musis mu pomoct nejakym logickym systemem, ale pak je otazka, na co potrebujes machine learning, kdyz uz pocitat umis a muzes to spocitat rovnou.
Spis mi prijde, ze jeho zajem neni fact checking, ale vytvorit nastroj, kterej bude moct pouzit pro manipulaci. Protoze machine learning je proof-less a do utrob twitteru nevidis, takze si bude moct delat zasahy a svadet to na AI.
Ona ta ML bublina brzo praskne ;)
https://www.youtube.com/watch?v=dDUC-LqVrPU