Жертва хохлопропаганды. Пиздуй на фронт, сбивать мордорские МИГи банками с огурцами.

Ну так и в арабских странах пилят тоже не сами шейхи. Думаешь у них нет своих чинуш? Все те, кто в их иерархии ниже шейха - вполне себе местный аналог чинуши: бабосы шейхов им не принадлежат, но доступ к бабосам имеют.

Можно также задать вопрос: зачем русские/украинцы пилят бабло в принадлежащей им стране?

Ну так гендеры можно придумать новые здесь и сейчас, а в науку для кошкодевочек надо вкладывать десятки (или сотни, хз сколько для биотеха полноценного надо) миллиардов, десятилетия времени и это без гарантий результата.

Оооооо! У меня был авианосец из этой серии, на коробке которого на обратной стороне был этот кораблик в рекламных целях.

А чё так мало древесного наполнителя в лотке? Я насыпаю своим котанам в лотки минимум сантиметра два наполнителя, чтобы и впитаться уверенно могло всё, и чтобы было чем котечкам какахи закапывать.

Я чуть ниже написал Тестеру, что он тебя кажись неправильно понял, от чего ваш диалог скатился во взаимное измазывание говном. Я так понял, ты имел в виду, что у нейронок и наших органических мозгов слишком мало общего, чтобы вообще их сравнивать в здравом уме, что нейронки, как они есть сейчас - жалкая имитация, и по настоящему мыслящего ИИ на их основе не сделать никак. Я с этим согласен. Сам разбираюсь в нейронках в некоторой степени.

Чтобы тебе было более понятно, объясню на пальцах, что такое все эти хвалёные нейронки.
Любая нейронка, если обобщённо - это векторная функция векторного аргумента, принимает упорядоченный набор чисел и высирает упорядоченный набор чисел. Надеюсь, ты в ВУЗе учился, матан минимально знаешь. Эта векторная функция имеет в себе дохуя большое количество всяких параметров-коэффициентов. Любое обучение сети состоит в том, чтобы сравнить вектор-результат, что выдаёт нам эта функция при подстановке некоторого определённого входного вектора, с некоторым определённым целевым выходным вектором. Исходя из их расхождения, мы можем посчитать частные производные, от тех самых параметров. По частным производным, мы можем определить приращение для этих параметров, немного уменьшить/увеличить их, чтобы вектор-результат получался чуть ближе к целевому. Всё обучение состоит в итеративной, многократной коррекции параметров, пока выход сети не начнёт нас удовлетворять. Отсюда и тот самый "жёсткий мэппинг" (т.е. привязка нейросети к тому на чём мы "подкручивали" её параметры) и невозможность объединить разнородные модальности (т.е. мат. функции крайне специализированные штуки, объединить в одной такой сущности совсем разных категорий весьма не тривиальная задача, а попытка обучить уже обученную сеть чему-то совершенно новому другой категории скорее всего приведёт либо к затиранию и обнулению результата раннего обучения либо просто получится хуйня которая уже вообще ни на что не годится).

Честно, больше кажется что это у тебя, а не у Hello, горит жопка (без обид :D). Сам прекрасно понимаю как работают эти ваши нейронки, так как писал в разное время пару курсачей с ними, а фактически делал свой лайтовый вариант тензорфлоу, с этими вашими нейронами, матрицами и активациями. Знаю как они обучаются, реализовывал и градиентный спуск и по методу Левенберга-Маркварда. Так что могу с уверенностью заявлять, что тоже несколько разбираюсь в этой хуйне.

В общем, что хотел сказать: вот ты злишься, и кажется (может где-то пропустил) не заметил простую суть того что пытается сказать Hello, до того как вы начали просто мазать в говне друг друга - у нейронок и наших органических мозгов слишком мало общего, чтобы вообще их сравнивать в здравом уме, и я с этим в какой-то степени согласен.
Нейронки слишком искусственная хуйня, фактически это огромная математическая функция с кучей параметров, обучение которой происходит за счёт изменения параметров в направлении обратном частным производным. Нейронки, которые могли бы быть у настоящего ИИ человеческого уровня, способного ПО НАСТОЯЩЕМУ МЫСЛИТЬ, будут сильно другими концептуально. На основе того, что имеем сейчас, можно построить лишь имитацию, возможно, очень качественную, даже поражающую, но всё равно лишь имитацию.