Parę tygodni temu nagrałem dłuższą prezentację, właśnie dzisiaj wystawioną przez naszą telewizję UMK. Poniżej link do strony UMK i nagrania na YouTube
https://portal.umk.pl/pl/article/dokad-zmierza-sztuczna-inteligencja?
Recent Comments
Piotr on Sztuczna inteligencja czy już… Piotr on Sztuczna inteligencja czy już… wduch on Sztuczna Inteligencja AD … B.M on Sztuczna Inteligencja AD … wduch on Sztuczna Inteligencja AD …
wduch 
Sporo się dzieje.
https://www.cea.fr/Pages/actualites/sante-sciences-du-vivant/premiere-mondiale-cerveau-devoile-comme-jamais-grace-irm-le-plus-puissant-monde.aspx
Już w kwietniu zacznie działać Deep South. Neuromorficzny superkomputer. Jestem bardzo ciekawy, co z tego wyjdzie.
Dziękuję. Świetna prezentacja. Dzisiaj natrafiłem na bardzo ciekawe i wzbudzające niepokój badanie.
https://home.dartmouth.edu/news/2024/03/if-faces-appear-distorted-you-could-have-condition
Dziękuję, ciekawe zjawisko, nie słyszałem o tym. Zapewne to wyniki błędnej percepcji głębi i ekran 3D by wywołał podobne wrażenie jak prawdziwy obraz. To łatwo zbadać.
Dzień dobry. Czy teoria przetwarzania predykcyjnego ma coś wspólnego z poznaniem ucielesnionym? Dziękuję.
Przetwarzanie predykcyjne to bardzo ogólny pomysł, ale w niektórych ujęciach może się odnosić do konkretnych modeli. Jest sporo prac wiążących ucieleśnione poznanie z przetwarzaniem predykcyjnym, np.
Elmarie Venter, Toward an Embodied, Embedded Predictive Processing Account.
https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.543076
“Concretely, this implies that the generative models in the predictive system are not detached and neutral reconstructions of the world but rather generative models of the possible ways in which the agent can interact with the world as constrained by their body. “
Więc nasze teorie i modele naukowe można postrzegać jako rodzaj modeli generatywnych?
https://digifesto.com/2020/07/31/instrumental-realism-a-few-key-points/
To rozsądny punkt widzenia. Na pierwszym wykładzie z wstępu do kognitywistyki pokazuję obrazek, na którym są dwie drogi poznania, zmysły i tworzenie modeli rzeczywistości dzięki eksperymentom.
W nauce nie ma dogmatów tylko najbardziej użyteczne modele.
Z drugiej strony podejście bayesowskie łączy prawdopodobieństwo z użytecznością.
Im bardziej użyteczne modele rzeczywistości, tym większe prawdopodobieństwo, że odzwierciedlają one rzeczywistość. Im bardziej praktyczne i efektywne modele tym lepiej są dostosowane do opisywania rzeczywistych zjawisk i zachowań. Więc użyteczność jest kluczowym czynnikiem, który wpływa na to, jak dany model odzwierciedla rzeczywistość? Co Pan Profesor o tym myśli?
To postawa pragmatyczna,
https://www.is.umk.pl/~duch/Wyklady/WDK/29-filoz.htm#peir
Charles Sanders Peirce (1839-1914) i William James (1842-1910) to pionierzy pragmatyzmu.
Głosili naukowy realizm: prawda to po prostu najpełniejszy opis natury.
https://arxiv.org/abs/1902.11233
https://arxiv.org/abs/2006.13158
Tak, jest trochę bayesowskich teorii działania mózgu na poziomie probabilistycznego opisu.
Dla jednych celem nauki jest konstruowanie mentalnego lub matematycznego obrazu samego świata. Dla innych właściwym celem nauki jest poszerzenie i uporządkowanie naszego doświadczenia. Kto ma rację?
Doszedłem do wniosku że świat nie jest w pełni poznawalny w swojej istocie. Rzeczywistość nie jest bezpośrednio dostępna dla naszych zmysłów ani umysłu. Jesteśmy zwierzętami, które poznają świat poprzez narzędzia, takie jak teoria, matematyka czy język. Używamy schematów pojeciowych i płodnych metafor. Te narzędzia pozwalają nam modelować i opisywać rzeczywistość, ale nigdy nie odzwierciedlą pełnego obrazu rzeczywistości.