kdyz vidim vysledky a vyherce mnohych soutezi, napada me, ze je to prast jak uhod ..

Takhle ale AI nefunguje. To, co umí, může být klidně prací profesionálního fotografa. Jedna věc je udělat algoritmus, ale úplně jiná věc je to, co se ten algoritmus naučí. Funkce autonomních aut také není záležitostí programátorů ­(ty algoritmy jsou už hotové­), ale problémem učení těch algoritmů. Učení je ládování systému vzorovými sitiacemi a k nim odpovídajícím požadovaným výsledkům. To vůbec nemusí dělat programátor.

Jasne, ale porad to jsou algoritmy. Clovek je schopen hodnotit ­(v tomhle pripade­) fotku na zaklade pocitu, ktery bude jedinecny stejne jako jeho nositel. Paklize bychom chteli takovy pocit ­"nejak­" simulovat necim co bude vytvorenoi nejakym algoritmem, musel by byt onen algoritmus vytvoren tak, aby korepondoval s onim pocitem, ktery, jak jsem psal je stejne jedinecny jako jeho nositel.

Takze ano, pokud je to soutez o fotky odpovidajici kriteriim jako dostatecne procento modre barvy, dostatecne procento pletovky, pritomnost byrvy tetovani, zvednute koncetiny apod ...pak proc ne....
Konec koncu jak jsem jiz psal nejspise i umela inteligence muze byt na minimalne stejne porotcovske urovni jako porotoovce.

Jenže ten algoritmus nevyhodnocuje líbivost na základě toho, co tam naprogramuje programátor, ale na základě toho, co mu někdo řekne, že je pěkné, na příkladech ­(trénovali na to 4 milionech fotek­). Takže to víceméně stále hodnotí člověk ­(protože ten řekl, které fotky byly hezké a které ne­). Pokud ty fotky pro trénování AI ohodnotí dva lidé různě, tak jeden a tentýž algoritmus na jednom a tom samém setu fotografií bude dávat různé výsledky. Tedy ten algoritmus to bude hodnotit jedinečně podle toho, kdo ho trénoval ­(samotný algoritmus se trénováním nemění­). Je také otázkou, v jakém formátu je onen vstup ­(fotka­) reprezentován v systému.

Je naivní si myslet ­(to není na vás, pane Šurkalo­), že natrénování softwaru v křemíkovém čipu na čtyřech milonech fotek pojme lidskou kulturu a psychiku. Naučí se to pár jednoduchých rozlišovacích pravidel a cokoli se jim vymkne, letí do koše. Bude to něco jako když vědci odvodili ideálně krásnou ženskou tvář. Ano, byla pohledná, milá a naprosto tupá.

To netvrdím :­-­) Jen jsem chtěl říci, že ten systém není řízen tím, co tam naprogramuje programátor, ale tím, co mu někdo podstrčí jako vzorová data a očekávané hodnocení. Tyhle systémy pak na základě učení sice občas mohou něco ­"zahodit­", i když by neměly, ale zároveň tam mohou objevit něco, co tam člověk nevidí. Neuronové sítě jsou sice poměrně jednoduchým algoritmem ­(jejich jednoduché formy naprogramuje středoškolák­), ale překvapivě efektivním. Dnes na nich běží už skoro všechno a informatika tak trochu už nemá moc co dělat kromě stále lepších neuronových sítí.

Tak ale ten algoritmus se musi preci ucit hodnoceni dle nejakych kriterii, musi se napsat tak, aby neco konkretniho vyhodnocoval. Nemuze vyhodnocovat prostou peknost fotky. Pokud ma fungovat musi hodnotit na zaklade nejakych parametru. Nemuze hodnotit jen na zaklade parametru jednoho­(peknost­). No a pokud by ten algoritmus byl vytvoren na zaklade toho, jak ony fotky hodnotil jeden ci dva lide, tak to by asi nebyl dobry algoritmus ne?

Praveze paradoxne moze vyhodnocovat prostu peknost fotky !
Pozor, tu sa nejedna o ­"normalny­" algoritmus typu sady podmienok ­"Ak je tam a tam taka farba a tak a tak su rozmiestnene tvary tak fotka je pekna­". Tu sa jedna o neuronovu siet, a ta funguje trosku inak ­- ovela podobnejsie ako ludsky mozog. Clovek tiez automaticky od narodenia nevie, co je pekne a co nie, musi sa to pocas zivota naucit. Podobne tak aj umela neuronova siet ­- dostane na vstupe spustu fotiek ­(podla clanku styri miliony­), pricom pri kazdej fotke je hodnotenie ci je pekna. Neuronova siet si nasledne dokaze zapametat obecne charakteristiky ­(dalo by sa s troskou nadsadzky napisat ze ­"pocity­") peknosti a nasledne sa dokaze s vysokou pravdepodobnostou strafit do hodnotenia peknosti akejkolvek inej fotky.

A co konkretne si tedy ta neuronova sit z te fotky pamatuje? respektive co vyhodnocuje? Neco preci vyhodnocovat musi. Shodou okolnosti ted jsem projizdel kamaradovy fotky na jednom fotoserveru, abych mu ty, co povazuji za opravdu dobre olajkoval :­) nooo a taky jsem to nejak vyhodnocovat musel, treba kompozici, treba jak je sexy modelka, treba barvy, treba ostrost. Ale ten stroj si preci musi zapamatovat nejake hodnoty....nebo ma ten stroj­/algoritmus sve vlastni pocity? Jak vypada zapis takoveho pocitu?

Co konkretne, to uz Milan nizsie pekne vysvetlil. Ale ja by som tvoju otazku aplikoval priamo na cloveka. Je zname, ze mozog cloveka je tiez taka neuronova siet. A tiez sa mozeme opytat ­- co konkretne ta neuronova siet vyhodnocuje, a na zaklade akych algoritmov, aby prisla k zaveru, ze nejaka fotka je pekna a nejaka ina nie ?

No vzdyt prave to je ono....ze podle mne ani toto nejsme schopni plne zodpovedet. Tak jak muzeme naucit nejakou AI, aby to delala tak, aby to bylo v souladu s nasim vnimanim, ktere prave neumime mnohdy ani plne vysvetlit. A ta AI se to nemuze naucit zcela sama, musime ji rict, co se ma ucit, pokud chceme aby to odpovidalo nasemu vnimani.

Ano, ta fotka se musí v tom systému nějak reprezentovat, to máš pravdu ­(nemůže to být jeden parametr­). Na kolik vstupu to rozdělili, toť otázka. Faktem ale je, že výsledné učení v podstatě spočívá v tom, že systému předhodíš fotku ­(systém si ji interně nějak reprezentuje ­- nevíme jak, nevíme v kolika a jakých parametrech­) a předhodíš očekávané hodnocení. Takto to uděláš s miliony fotek a ten systém si interně přenastavuje váhy jednotlivých parametrů tak, aby když tam hodíš jinou fotku ­(na kterou se neučil­), ale má podobnou strukturu parametrů, vyhodil i podobné hodnocení. Sám algoritmus se nijak nemění. Ten dělá pořád totéž, vynásobí vstupy ­(předloženou fotku­) aktuálními hodnotami vah. Mění se váhy, ale to už není změna algoritmu, ty jsou už jen vstupem algoritmu.

Takže to, zda to hodnotil jeden nebo dva lidi, nemá s kvalitou algoritmu vůbec nic společného. Algoritmus je pořád stejný, ať to hodnotí jeden člověk nebo celá republika. To, kolik lidí to hodnotí ­(učí­), mění jen parametry, se kterými ten algoritmus po učení bude pracovat. Na algoritmu se nezmění vůbec nic, mění se jen vstupy do něj. Umělá inteligence tedy není problém správného naprogramování, aby to dělalo to, co po něm chceš, ale jsou to problémy dva. Prvně to musí být dobře naprogramováno, aby bylo schopno se to učit. Pak ale samotná práce programátora končí. Pak nastupuje fáze učení a na té závisí, co ten algoritmus bude dělat a jak kvalitně. Jeden a tentýž algoritmus, který ti předhodí programátor, můžeš ­(s trochou nadsázky­) beze změny použít k řízení autonomního auta i k rozpoznávání kvality fotek.

I proto se tvrdí, že naprogramování autonomního auta vlastně ani není problém pro programování, ale je to problém najetí dostatečného počtu miliard kilometrů s normálními auty, aby se to mohlo naučit na příkladech toho, jak jezdí lidé.

No ale ted tedy je preci podstatne, jake parametry ci typy parametru je ta AI schopna vyhodnocovat, pracovat s nima.
Hele a vis co by me zajimalo .... jak by to dopadlo, kdyby tahle zde disktovana AI dostala za ukol vytvorit nejakou fakt libivou fotku ... :­) nebo lepe nekolik pro jistotu.
Tak ja u takove Ai vidim hlavne jeden velky problem. A to stanovit ty parametry pro tu AI s kterymi bude pracovat.
U tech autonomnich aut tam budou i jine problemy ... jakoze treba vetsina lidi jezdi jak .... píííp ...

Ano, však to i říkám. Nevíme jaké parametry vyhodnocuje, to je otázka. Může to být kombinace průměrného jasu, rozložení jasů do nějakých ploch, ­(ne­)ostrost v daných oblastech, umístění ostrého obrazu v ploše ­(kompozice, zlatý řez­)...

"ukol vytvorit nejakou fakt libivou fotku­" ... nie je najmensi problem ! :­) Podobny pokus sa uskutocnil uz davno. Nejaku umelu inteligenciu ­(predpokladam ze bola na baze neuronovej siete­) nechali naucit sa vsetky Mozartove skladby, a potom jej zadali ulohu, nech vygeneruje nejake nahodne noty, ale tak aby zodpovedali vsetkym jej naucenym parametrom. Vysledkom bola skladba, ktoru sice nikto nepoznal, ale ked ju ­(anonymne­) predlozili hudobnym odbornikom, tak odbornici by dali ruku do ohna za to ze je od Mozarta. Takze umela inteligencia uz dnes dokaze vytvorit nieco, co v cloveku vyvola podobne pocity ­(napr. krasa fotky­) nez ine podobne diela od ludi.

jsem presvedcen, ze to problem bude, pokud ten algoritmus nebude udelany tak, aby to umel. Hudba a obraz je myslim docela rozdil rovnez. Kdyz lide poslouchaji Mozarta, tak se urcite tenhle typ hudby vsem nemusi libit, ale asi nikdo nerekne, ze ty tony spolu neladi nebo rict to muze ale objektivni nazor bude, ze spolu ladi. U nazoru na to, co je pekne vizualne se jednotlivci lisi mnohem vice viz treba krasa zen.
Neboli jsem docela presvedcen, ze ten akgoritmus nebue ve vyhodnocovani tak komplexni, aby top stacilo na vytvoreni krasne fotky. Jinak jiste, algoritmus na vytvoreni peknych fotek by udelat sel, ale asi by bylo dost slozite udelat ho tak, aby mel opravdu dostatek informaci k tomu, aby vytvarel libive fotky bez chyb.

No ono ten ­"robutek­" ani zdaleka nie je uplne blbucky ! Je to neuronova siet ktora sa dokaze aj pri novej, neznamej fotke s velmi vysokou presnostou strafit do takeho hodnotenia, ako by danu fotku hodnotili ti ludia, ktori ohodnotili tie styri miliony fotiek na ktorych je natrenovana. Samozrejme moze sa zmylit. Ale z cisto statistickeho hladiska, pravdepodobnost takehoto omylu je u cloveka vyssia :­)

Mne zase naopak pride hrozne neobjektivne ked o krase mojej fotky rozhoduje par ludi, ktori maju urcity vkus ­(obvykle odlisny od mojho­), urcite veci sa im pacia ­(co sa mne nemusia­) a naopak. Taketo hodnotenie nikdy nebude dostatocne objektivne.

Když ta fotka bude obrazově úplně nudná, ale ponese nějakou geniální myšlenku, tak ten robůtek bude prostě v řiti. A proto je na rozdíl od člověka hloupoučký, protože klidně např. 90% lidí tam tu myšlenku uvidí, ale robůtek tam neuvidí nic. Pochopitelně i myšlenku by bylo možné detekovat na základě řady vzorů odněkud z databáze, kterou má robůtek k dispozici, ale podle mě to vždy půjde jen s velmi omezenou účinností.