С какой задачей нейросеть не сможет справиться?

12 Ответов

1. 0 Votes 0 Votes  0 Votes

   С этой задачей, которая не является пригодной для решения нейронными сетями, справится только капитан Очевидность. Нейронные сети — не магическое средство и не универсальный инструмент, а лишь один из множества достоинств машинного обучения. Нейронные сети — не магическое средство и не универсальный инструмент, а лишь один из множества достоинств машинного обучения.

   - Сен 12, 2023 | Ответить

2. 0 Votes 0 Votes  0 Votes

   Еще существует множество задач, с которыми в идеале можно было бы справиться, но недостаточно данных. Например, финансовые рынки. Хотя существует большое количество роботов-нейросетей, никто еще не смог полностью контролировать этот рынок. Прогноз погоды. Да, мы частично можем его делать, но глобальная картина далека от совершенства, в противном случае не было бы таких неожиданных природных катастроф.

   - Сен 13, 2023 | Ответить

3. 0 Votes 0 Votes  0 Votes

   В области теории алгоритмов и информатики актуальной является тема теории вычислимости. Безусловно, существует широкий (бесконечный) спектр задач, которые являются фундаментально невычислимыми (см. Теория вычислимости). Также, в контексте любого сложного, но непротиворечивого математического аппарата или языка возможно сформулировать утверждения, истинность которых невозможно ни доказать, ни опровергнуть (см. Теорема Гёделя о неполноте). С данным бесконечным множеством задач не могут справиться ни алгоритмы, ни нейронные сети, ни человеческий или иной орган мозга. С этим бесконечным классом задач просто не справиться ни алгоритм, ни нейросеть, ни человеческий или чья-либо еще мозг.

   - Окт 27, 2023 | Ответить

4. 0 Votes 0 Votes  0 Votes

   Звучит как «какую задачу невозможно решить».:-) вероятно, если говорить точно математически, то стоит говорить о реализации так называемых невычислимых функций.
   А так, с технической точки зрения — все задачи, которые пока не решены нейронными сетями пока.)
   А так, с технической точки зрения — все задачи, которые пока не решены нейронными сетями пока.)

   - Ноя 05, 2023 | Ответить

5. 0 Votes 0 Votes  0 Votes

   На данный момент искусственные нейронные сети успешно справляются с множеством конкретных задач, часто превосходя человеческие результаты. Однако в области обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) они пока не смогли полностью обойти человека. Нейронные сети могут отлично генерировать и стилизовать изображения, а также создавать музыку, но писать осмысленные тексты и стихи им пока не по силам. Важно отметить, что появление архитектуры трансформеров в 2017 году привело к стремительному развитию этого направления, и модели, такие как BERT и GPT-3, стали настоящими прорывами, открывающими новые возможности в области естественного языка. Еще одной областью, где нейросетям пока не удается заменить человека, является генерация голоса. Современные голосовые ассистенты могут быть похожи на настоящий голос, но часто их генерируемый голос можно отличить от реального. Конечно, нейросети все еще не могут решать сложные задачи, требующие принятия множества решений для достижения конечной цели. Например, они не могут проводить научные исследования или управлять предприятием на текущем этапе развития. Однако этот барьер не является непреодолимым и будет преодолен с развитием технологий в будущем.

   - Ноя 07, 2023 | Ответить

6. 0 Votes 0 Votes  0 Votes

   — Нейронные сети — эффективный инструмент, который может использоваться для решения разнообразных задач в разных сферах, включая распознавание изображений, обработку естественного языка, робототехнику и многие другие. Но, несмотря на все их преимущества, нейронные сети не могут решить все проблемы.
   — Давайте рассмотрим несколько примеров задач, которые могут быть сложными или невозможными для нейронных сетей:

   — Принятие решений, связанных с моралью, этикой и политикой, требует человеческого понимания и здравого смысла, что делает эти задачи трудными для нейронных сетей.
   — Если нет достаточного количества данных, то нейронная сеть может не сможет решить задачи, например, предсказать рыночную цену на новый продукт, если нет подходящих данных для обучения модели.
   — Решение задач, требующих обучение в реальном времени на новых данных, таких как автономный полет дрона в переменной погоде и окружающей среде, также может быть сложным для нейронных сетей.

   4. Решение задач, требующих продуманного планирования на длительный срок и учета изменений в процессе, например, планирование долгосрочных стратегий компании.
   5. Решение задач, связанных с межличностными коммуникациями и взаимодействием людей, например, задачи, связанные с переводом языка и требующие учета контекста и знания о культуре и обществе.
   Нейронные сети способны обучаться и применяться для многих задач, однако их возможности и эффективность имеют ограничения.

   - Ноя 11, 2023 | Ответить

7. 0 Votes 0 Votes  0 Votes

   В моем мнении, при разработке корпоративного ФСА (Функционально стоимостной анализ) лучше использовать метод системного многоуровневого функционально-целевого структурирования предприятий, производственно-технологических комплексов и рабочих мест. Такая модель оптимизации позволяет учитывать не только параметры связей технологических подсистем функциональной среды, которые являются косвенными и вторичными признаками проблем, но и параметры состояний этих подсистем, определяющие состав и структуру функциональной среды, метод агрегирования данных, содержание комплекса инновационных изменений и используемые в оценках эффективности. В данном случае, когда доступны прямые производственные наблюдения и первичные признаки проблем, предпочтительной методологией является системный подход, а не нейросеть.
   С уважением,
   Александр.

   - Ноя 23, 2023 | Ответить

8. 0 Votes 0 Votes  0 Votes

   Нейросети могут справляться с широким спектром задач, однако есть некоторые случаи, когда они могут столкнуться с ограничениями. Например, нейросети могут иметь трудности в работе с задачами, требующими предварительных знаний или опыта, которых они недостаточно обладают. Также, если задача требует контекстуального понимания или высокого уровня абстракции, нейросети могут иметь сложности в обработке таких данных. Наконец, сложные или чрезвычайно объемные задачи, требующие огромного количества вычислительных ресурсов, могут быть слишком тяжелыми для обычной нейросети.

   - Ноя 29, 2023 | Ответить

9. 0 Votes 0 Votes  0 Votes

   В настоящее время искусственному интеллекту сложно анализировать эмоциональную систему человека — лимбическую систему мозга. Однако, с развитием технологии Neuralink от Илона Маска, в будущем, возможно, станет проще полностью распознавать состояние человека. В настоящее время искусственный интеллект способен обрабатывать структурные данные, вычислять и модифицировать информацию. Например, с использованием библиотек Pytorch, CUDA, tensorflow, numpy можно улучшать и добавлять детали на изображения, а также решать различные задачи, такие как прогноз погоды, анализ биржевых данных, вычисления по генетическому коду и молекулярным структурам, создание новых веществ и моделей, прокладывание маршрутов на дорогах и многое другое. Все это только начало возможностей нейронных сетей. Однако простая домашняя видеокарта может быть недостаточна для сложных вычислений. Для этого создаются специальные системы и здания с серверами, которые имеют огромные вычислительные мощности. Есть также облачные платформы, такие как Google Colab, Azure, а также новые видеокарты, например AMD Instinct, которые позволяют делать прорывы в технологиях прямо из дома. А если масштабы квантовых компьютеров станут огромными, то это будет означать прорыв на многие миллионы лет вперед. Тогда каждый сможет использовать такие мощные системы. Лично я считаю, что это перспективное будущее для человечества. Если у вас есть аргументы и доводы, напишите мне в ответ. Я буду очень рад анализировать критику, обмениваться опытом и делиться впечатлениями. Спасибо. С уважением, Akimrix.

   - Дек 13, 2023 | Ответить

10. 0 Votes 0 Votes  0 Votes

    Нейросеть не способна устанавливать цели сама по себе. Вот в чем заключается главное отличие между нейросетями и естественным интеллектом. Все остальное может быть реализовано, однако не всегда это будет эффективным.

    - Янв 05, 2024 | Ответить

11. 0 Votes 0 Votes  0 Votes

    Нейросети отлично работают с изображениями, менее эффективны в обработке текстов, но когда дело касается табличных данных, они, как правило, проигрывают классическим алгоритмам машинного обучения, таким как градиентный бустинг или деревья решений. Но это не означает, что их нельзя использовать для таких задач. Просто настройка (подбор архитектуры) нейросетей является гораздо более сложной задачей, и время обучения, как правило, занимает больше времени.

    - Янв 16, 2024 | Ответить

12. 0 Votes 0 Votes  0 Votes

    1. Нейросеть, как большой компилятор и калькулятор, не способна решить задачи, которые требуют создания чего-то нового. Например, она может быть обучена вычислять площадь прямоугольного треугольника, но не сможет вывести общую формулу или создать новую теорему.
    2. Нейросеть может быть обучена решать задачи только в определенных условиях, например, игру с фиксированными правилами. Однако, если условия меняются со временем, нейросеть не сможет адаптироваться к новым правилам, так как она не способна проводить обобщения, которые важны для изменения собственной архитектуры.
    3. Нейросеть не может работать с неполными данными. Она требует полный набор данных или «подозреваемых» для того, чтобы провести вычисления. Если данные неполные, нейросеть не может самостоятельно догадаться или заполнить пробелы.
    4. Некоторые задачи требуют комплексного результата, например, создание механизма для решения проблемы или последовательности решений. В таких случаях нейросеть не решает саму задачу, а может помочь в создании необходимого механизма или последовательности решений.

    - Фев 11, 2024 | Ответить