Тест Тьюринга и ИИ/ AI/МП/МТ

Реплика в духе/формате Твиттера по мотивам недавних разговоров на тему ИИ/МП.

Ну и?! Машина может запросто сойти за человека, поскольку в переводе несет чушь раз за разом с человеческим упорством.

Перевод, интерфейс и др.

Несколько недавних «разговоров» на переводческие темы, включая машинный перевод и «прозрачность» перевода, навели меня вот на какие размышления, как обычно, разрозненные и несистематические…

Довольно долгое время у заказчика/пользователя был практически один вариант преодоления языкового барьера, а именно через переводчика, если не считать перевода собственными силами со словарем.

Интерфейс был человеко-человеческим, со всеми проистекающими межличностными заморочками: предатель, прозрачность, кто начальник-кто дурак и т. п.

А теперь оказывается, что можно обратиться не к человеку, а к машине, с которой межличностных проблем заметно меньше. Соответственно, не исключен еще один источник соблазна для пользователя.

Это раз.

А второе направление моих размышлений по касательной вот про что…

Пока машины стремятся догнать, обогнать и заменить людей, может людям есть смысл попробовать представить себя машинами и не зацикливаться, например, на той же прозрачности?

Взять хотя бы роботизированную хирургическую систему «Да Винчи» (https://ru.wikipedia.org/wiki/Da_Vinci_(%D1%80%D0%BE%D0%B1%D0%BE%D1%82-%D1%85%D0%B8%D1%80%D1%83%D1%80%D0%B3).

Она ведь далеко не прозрачна. Видит одно, а хирургу показывает другое. Да и вовсе поправляет и замечания делает. При этом хирург как бы командует парадом.

Соответственно, может, есть смысл задуматься о переводчике не как о прозрачном несуществующем человеке, а как о приспособлении, способном работать там, где человек без него оказывается беспомощным. Та же Да Винчи или экзоскелет.

Ну и еще ответвлений есть у меня…

The Devil is in the HMI?

Довелось тут несколько раз поработать в качестве где-то редактора/где-то эксперта-экзаминатора с несколькими системами на базе МП более-менее последнего поколения.

Впечатления довольно забавные. Сами по себе системы работают (пожалуй, даже лучше, чем я ожидал бы). Но когда доходит до «вишенки на торте» (т. е. я вот тут пару вещей подправлю, система мою правку подхватит, и всем станет хорошо) – наступает полное индейское жилище (фигвам).

Мне выдают отсортированный по алфавиту список строк с сайта/из интерфейса. Моя задача – отредактировать 2 тыс. слов из 50 тыс.

При этом:

1) никаких ссылок на контекст;
2) на загрузку строки уходит минут пять (не исключено, что по злобе полемически преувеличиваю);
3) после редактирования у меня два варианта – не подтверждать (т. е. потом долго искать) или подтвердить, после чего к якобы отредактированному вернуться практически невозможно.

Learners vs. disciples

Открываю новый раздел «ИИ, машинное обучение и прочая чушь». Писать буду по-русски и по-английски, а также не суржике из обоих, короткими перебежками, поскольку времени и молока на большее не хватает.

13 июня 2018 г.

Is machine learning a misnomer?

I think it is. Those honestly looking for learners, not to mention «fast learners», are few and far between. Learners are disruptive, and not really in demand. Disciples is what pretty much everybody is (and has been for quite some time) looking for.

17 июня 2018 г.

Еще по теме (более-менее)…

RBMT, EBMT, SBMT, NMT практически ничем, если не считать «упаковки и маркировки», друг от друга не отличаются.

В варианте RBMT некто с нейронными сетями на белковой основе обработал на каталожных карточках некий корпус, а затем попытался скормить результаты ЭВМ в машиночитаемом виде.

В случае EBMT и SBMT часть обработки (большая/бОльшая?) была переложена на небелковых участников процесса (вот корпус, вот правила обработки — вперед!).

А NMT – просто для ленивых. Вкалывают роботы, а не человек. (с) (Вот корпус, а детали додумайте сами.) Но при этом, похоже, что мало кто задумался о том, где один ленивый человек стоит десяти вкалывающих роботов. И наоборот (приложений для ИИ полно, но ищут их не там).

Заявление полемическое.