Добрый день, господа. Хочу спросить, а где вы скиллы по низкоуровневому программированию применять на практике планируете? Не тратите ли вы свое драгоценное время напрасно? Просто я сомневаюсь, что например навыки программирования на ассемблере вам в вашей работе реально понадобятся. Спрос на это в IT-индустрии нельзя назвать высоким. https://www.tiobe.com/tiobe-index/ Индекс языков. В топе Java, C, C++. Эти специалисты наиболее востребованы. Так же активно идет развитие AI области, где высокий спрос на специалистов. Ассемблер, можно назвать невостребованным языком, на нем если и пишут, то в полгода раз небольшой участок кода и то на очень специфичных проектах, которые вы вряд ли встретите. Я к тому, что асм имеет смысл знать для более глубокого понимания механизмов исполнения софта на железе, но вести разработку вполне можно и без этих знаний. То есть это как доп, а не какая то база без чего вы не можете программировать, решать задачи и участвовать в разработке.
Ну просто в эру autonomous driving, 5G, big data, smart house, IoT, smart cities - интерес к AI должен больше быть, а не к ассемблеру. Все идет к тому, что AI в будущем код писать будет, вместо программистов. Уже 3 уровня autonomous driving реализованы, AI водит авто без водителя, пока не идеально, но водит. 5-й уровень, это когда водитель может спать в авто, 100% автономность. С генерацией кода сложнее, но над этим работают, обучают нейронки...
Планируешь похоже ты, кому надо, те уже не первый год применяют. Не тратишь ли ты свое драгоценное время напрасно за такими концептуальными беседами на злободневные темы?
Ну и зачем тогда учить эти ваши джаву с си++. AI изучать тоже смысла нет, скоро AI будет писать AI. Потом наступит всеобщий скайнет и кому-то придется собирать высокотехнологичные пукалки и леталки из старых транзисторов найденных на помойке, вы кино не смотрели что-ли?
Nafanya, Вы какой то фантастики насмотрелись, какие нейросети, это же не алгоритм, а огромная функция. Она в принципе ничего не может решать, логический анализ не предусмотрен.
https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning Обучают нейросеть на реальных данных. Обученная нейронка может изображения распознавать, например дорожные знаки. Именно нейронка распознает знак стоп, выдаст что на картинке с камеры знак стоп - вероятность 98%, сгенерится эвент, по эвенту уже обработка. Так это работает. Ездит авто и нейронка учится на данных. А вы разве это по другому представляли? Вы видно технические детали любите) Ну да, нейронка функция, на входе массив пикселей например - изображение, а на выходе будет вероятность для каждого знака дорожного движения например. Ну и если вероятность выше пороговой - значит знак, надо эвент генерить и обрабатывать. speech recognition - на вход нейронки аудио, на выходе текст. переводчики на нейронках работают с англ на русский например. тескт->текст преобразование. никакой фантастики.
Nafanya, Более глубокое знание архитектуры позволяет проще понимать процессы и происходящее в аппаратуре. Сейчас по-вылазило студентов, которые не знают, что такое стек и откуда функция знает куда вернуться.
Nafanya, > А вы как это представляли? По прямой она сможет порулить, значки распознать, камеры то хорошие. Пусти на реальную трасу, поубивает всех в туже минуту. Потому что на спонтанный шум не была обучена. Особенно пустить такое на дорогу с таксистами, там сеть вообще уйдёт в глубокий деадлок :lol:
Сами же приводите С. Там прячутся те, кто знает асм. Отладчик освобождает. Фреймворки плодят людей с комплексом самозванца.
Интересно если будет нарушение пдд, какой ответ, так же синтезатором - трезв, прошивка дала сбой. Хотелось бы на такое посмотреть.)
https://en.wikipedia.org/wiki/Waymo да ездят уже, на реальных трассах. In April 2017, Waymo started a limited trial of a self-driving taxi service in Phoenix, Arizona. On December 5, 2018, the service launched a commercial self-driving car service called "Waymo One"; users in the Phoenix metropolitan area use an app to request a pick-up. Сейчас даже мода новая появилась, каждая уважающая себя it-корпорация хочет построить свой лучший в мире авто-беспилотник, гонка идет, все строят) А уж программистов сколько тысяч задействовано....
Nafanya, У тебя гуманитарное мышление и именно поэтому ты задаёшься данным вопросом, ты не понимаешь что всегда есть связанная система. При упрощении некоторой системы теряются более мелкее детали, поэтому более сложная система принимается без понимания как она устроена, в виде правил. Если ты не понимаешь её фундамент, то при любом нарушении правил ты будешь плавать".
В принципе создать ИИ которая создаст оптимизирующий компилятор лучше человека не проблема. Принцип тот же как у AlphaGo. Далее нужно создать ИИ который сможет писать программы. Это сложно, так как с пониманием человека трудно и оно на начальном уровне. В принципе первый ИИ скорее всего будет писать игры. Всё уже началось. Сейчас ИИ подменяет лица, потом он научится делать порно ролики, потом порно игры, потом игры. А потом уже примитивные утилиты и полноценные программы. Согласен есть такая проблема. Мало специалистов знаю что надо обучать на шуме. Найти алгоритм обучения который гарантированно даст на задаче 99٫9% правильных ответов очень трудно. Сейчас бум новичков. Кому-то везёт, а кому-то нет. Но суть что сейчас в прод идут даже решения с точностью в 60%. Так что через 5 лет на дороге появятся именно машины с качеством опознавания около 80-95%.
Pavia, > Сейчас ИИ подменяет лица, потом он научится делать порно ролики Нет, её научат. Давно была обширная тема по нс, TermoSINteZ технически вроде бы в той теме не плохо разбирается, интересно почему не ответил. Я искал только алгоритмическое решение по изображениям, но эта тема не подьёмная в принципе. Создать некоторую аппрокс(AI") к серии эталонных обьектов единственное простое решение, которое можно хоть как то реализовать.
Дык не суть. Если она будет знать больше чем 10 человек вместе взятых и иметь функций больше чем дней в жизни одного человека. То она будет его превосходить. И не важно что для этого потребуется всего лишь усилия 10 000 программистов. До своего превосходства ИИ потребуется всего лишь 10 лет. Это не чуть не сложнее создания ОС. Вопрос в том что примерно через 20 лет она уже не будет нуждаться в человеке. --- Сообщение объединено, Dec 18, 2019 --- А теперь допустим эти 10 человек это гаишник, эксперт который на месте ПДД снимал показания, прокурор и судья.
ии область которую мало кто понимает, даже ведущие специалисты) это скорее область вопросов открытых, ресеча и исследований. нейронка выдает результаты, но объяснить почему она их выдает, повлиять на это, изменить, программисты не всегда могут. Нейросеть - это не статически запрограммированный код, где все точно и конкретно, а плавающая логика
Nafanya, Всё там понятно, внутренние структуры которые выдаёт алго это рандом, он не нужен. Как и всякого длинного полинома, как у него связаны части между частями никому не нужно знать, потому что он сформулирован. А есчо ии и нс совершенно никак не связанные названия. ИИ это в лучшем случае пока солвер, а нейронка это полином.
из выше сказанного можно сделать только один вывод: Инде совершенно не шарит в ИИ и МО, тему можно закрывать...
a)Не согласен с Indy. ML, DL, neural networks подобласти, подразделы AI. Связь есть. b) может вы просто не писали Android application, которое юзает AI? Сложности там есть. Зря вы. Даже с выключением электроэнергии у компаний были сложности, нс теряла всю инфу чему ее обучили) С) смотрю есть топик - начинающим делфистам. Убрать стоит. В промышленной разработке не используется. Компании переписали софт старый делфийский на иных языках. Учить его не надо точно.
