> оценивающую способность входной строки (т. е. кода, по сути), самообучаться
как ты блядь собрался это оценивать?
а вообще, если взять 26 английских букв + математические знаки + спецсимволы (пусть будет всего 40), то строку длиной в 1000000 знаков можно составить 40^1000000 способами, что можно смело назвать бесконечностью - количество атомов во вселенной тут и рядом не валялось.
Ключевое слово - квантовые.
Взламывать пароли обычными компьютерами тоже можно ~
бесконечно.
>как ты блядь собрался это оценивать?
Если ты не понял это, не к тебе вопрос. Скрой тред тогда и не пиши сюда больше.
Ясно, ты прочитал желтуху про сверхбыстрые квантовые компьютеры и у тебя разыгралась фантазия. Галоперидол прими.
>Вопрос: насколько далеки мы до такого?
Блядь, встречный вопрос: ты хочешь, что бы тебе будущее предсказали? Оно хоть послезавтра может наступить в какой-то закрытой лабе, а может и через 100 лет. Судить по высерам журналистов - такое себе. Серьезные люди, угрохавшие свою жизнь на работу в этой сфере и имеющие реальную инфу здесь тоже не сидят. Кроме того, есть такая вещь, как "стык технологий", что делает возможность вангований ещё более нереальной. Сказками футурологов можно жопу вытереть только.
>генерация кода = ИИ
Ты только что случайно генетическое программирование. https://en.wikipedia.org/wiki/Genetic_programming
Вот только в генетическом программировании всё сложнее, чем ты описал.
>генерируют все возможные последовательности строки
Все возможные генерировать = брутфорс. Брутфорс в контексте ИИ бесполезен, проще попасть в песчинку на пляже, стреляя с Луны.
В ГП/ГА вместо "генерации всех возможных вариаций" действуют умнее, а точнее - как наша биологическая эволюция: берётся выборка рандомных строк, оценивается их качество, затем лучшие из лучших скрещиваются, их потомки мутируют, и мутанты снова оцениваются на качество. И так много-много раз. Таким способом забавные виртуальные человечки учатся ходить и преодолевать препятствия, например, но что-то сложное потребует слишком много времени. Преимущество перед брутфорсом - мы можем постепенно улучшать найденные варианты, вместо того, чтобы выкидывать их в поиске лучших. Грубо говоря, твой брутфорс выглядит так:
... - плохой - неплохой - плохой - очень плохой - плохой - хороший - плохой - неплохой - плохой - плохой - ...
А эволюция, опять же грубо, выглядит так:
... - очень плохой - плохой - неплохой - хороший - очень хороший - почти идеальный.
То есть эволюция позволяет быстрее и надёжнее достичь лучшего результата в задачах, в которых идеального решения не существует, а это по сути любая задача, связанная с "ИИ" - тут не существует и не может существовать решения вида "2 x 2 = 4". Брутфорс же потратил бы неизвестно сколько времени и так бы и не нашёл лучшего результата, но зато перебрал бы огромную кучу плохих и очень плохих.
>оценивающую способность входной строки самообучаться
А что такое "самообучение"? И как его оценить одной функцией? Если ты не можешь оценить способность самообучения одной математической функцией, то никакой квантовый компьютер или кластер квантовых компьютеров тебе не поможет - ведь тебе придётся тестировать каждую твою рандомную строчку кода с помощью длительных тестов, в которых придётся задействовать людей. А это уже само по себе растягивает время такого брутфорса на порядки.
В ГП/ГА оценка проще и определённее. К примеру, бегающий человечек оценивается по параметру "насколько пикселей экрана ему удалось сдвинуться за N секунд времени" - чем дальше он продвинулся, тем лучше он бегает/проходит трассу с препятствиями. Да, тест тратит какое-то время, но с каждым новым тестом мы получаем всё более качественные результаты, и через пару тысяч поколений (меньше трёх часов, если на тест уходит 5 секунд) мы уже будем иметь приличный результат, который может быть улучшен.
>насколько далеки мы до такого?
ГП/ГА уже используется в сфере ИИ, в том числе в применении к нейронным сетям.
>Квантовые компьютеры
Работают совсем не так, как то, на чём ты читаешь этот пост. Программировать их будут совсем иначе и задачи они решают другие.
Если бы квантовый компьютер мог бы решить любую задачу за мгновение... эволюция давно бы построила его за нас, вместо того, чтобы нагромождать медленные, неповоротливые и очень глючные нейронки в наших мозгах))) Нет, конечно, бродят всякие слухи про квантовые эффекты внутри нейронов - но почему ж тогда нам нужно носить в себе триллионы нейронов вместо одного, а разрушение части мозга приводит к существенным искажениям в его работе? Значит нет особой пользы в квантовых компах, по крайней мере для выживания (а для выживания желательно быть быстрее всех, однако что-то не заметно, чтобы люди решали задачи мгновенно).
по скоростям - людской интеллект заточен не только на решение задач, но на их постановку.
Но генерирует новые задачи тоже нейросеть. И было бы неплохо, если бы она тоже была быстрее (представь, ты бы смог во сне за одну ночь смоделировать все возможные решения всех возможных проблем, вместо того, чтобы смотреть какую-то редкую и медленную наркоманию про какие-то очень частные свои проблемы). Но эволюция чёт не придумала эффективного квантового компьютера вместо огромной бочки с кашей из нейронов (которые ещё и воюют друг с другом, судя по психическим болезням).
Приведи пример самообучения ВХОДНОЙ, блядь, СТРОКИ.
>Но генерирует новые задачи тоже нейросеть.
Хотелось бы ознакомиться с предпосылками, которые привели тебя к такому выводу. Отец пиздил? Мать пила?
Хз, я не спрашивал как это работает. Я спрашивал - далеко ли мы до такого на основании нынешних технологий?
Благодарю!
Тред можно закрывать, тащемта.
>Хотелось бы ознакомиться с предпосылками
Хочешь, чтобы я доказал тебе отсутствие "потусторонних сил" или что? Что есть в головном мозгу кроме клеток организма?
>самообучения ВХОДНОЙ СТРОКИ
А что не так? Что у нас может самообучаться? К примеру, нейросети. Мы можем описать набор параметров нейросети в формате строки символов. Изменяя символы в строке, мы изменяем конфигурацию нейронной сети. Т.о. разные строки будут описывать нейросети с разной "способностью к самообучению", которую можно измерить, например, по скорости получения нейросетью необходимых качеств (чем быстрее нейросеть учится отличать котиков, тем она более способна к самообучению).
Кажется, именно так генетические алгоритмы применяют к искусственным нейросетям. То есть сначала ГА генерирует несколько ИНС, они проходят тесты, далее происходит отбор, скрещивание, мутация, цикл замыкается. Или можно с помощью ГА подбирать не целую ИНС, а только отдельный её участок, или только часть её параметров (скажем, число слоёв и входов-выходов зафиксированы).
>я не спрашивал как это работает. Я спрашивал - далеко ли мы до такого
Ты спросил о какой-то гипотетической технологии, которая якобы должна работать, но не спросил, будет ли она вообще работать. Соответственно мы можем этой технологии никогда не достичь просто потому, что ты выдумал что-то невозможное/нерабочее в реальности.
Интересно, а почему тебя вообще такой вопрос заинтересовал?
>Интересно, а почему тебя вообще такой вопрос заинтересовал?
Я прост слабо разбираюсь в квантовых технологиях и спросил у наукача за возможности.
>>Приведи пример самообучения ВХОДНОЙ, блядь, СТРОКИ.
>А что не так? Что у нас может самообучаться? К примеру, нейросети.
>Мы можем описать набор параметров нейросети в формате строки символов.
>Изменяя символы в строке, мы изменяем конфигурацию нейронной сети.
>Т.о. разные строки будут описывать нейросети с разной "способностью к самообучению",
>которую можно измерить, например, по скорости получения нейросетью необходимых качеств
>(чем быстрее нейросеть учится отличать котиков, тем она более способна к самообучению).
>Кажется, именно так генетические алгоритмы применяют к искусственным нейросетям.
>То есть сначала ГА генерирует несколько ИНС, они проходят тесты, далее происходит отбор,
>скрещивание, мутация, цикл замыкается.
>Или можно с помощью ГА подбирать не целую ИНС, а только отдельный её участок,
>или только часть её параметров (скажем, число слоёв и входов-выходов зафиксированы).
От всего вышеописанного, ВХОДНАЯ СТРОКА, у тебя не стала самообучающейся.
Самообучаются нейросети потому, что они меняют свою структуру, изменяя весовые коэффициенты,
и меняют их, в результате прогона векторов обучающих выборок - читай данных на входе нейросети.
Эти вот данные, да, ты можешь описать строками, даже всю нейросеть ты можешь описать,
но описание нейросети строкой - самой нейросетью не является, оно является описанием, строкой блядь.
Как строка может самообучаться?
>Приведи пример самообучения ВХОДНОЙ, блядь, СТРОКИ.
>То есть сначала ГА генерирует несколько ИНС
Пробежался поиском по странице, по ключевому слову "ГА", и нашёл только одно:
>Галоперидол
Не, я про другое писал.
Пусть у нас есть генератор строк:
0000000000
0000000001
0000000002
...
Каждая из этих строк преобразовывается в машинные кода т. е. в программу. Эту программу заставляют решать задачу N.
Если генератор достаточно мощный, то способен генерировать очень много таких строк. Я спрашивал именно про квантовые компьютеры, потому что обычные не справятся.
Если квантовые компьютеры работают по принципу воды (много потоков воды поступают на одну плотину сразу, один из потоков воды больше остальных и способен эту плотину преодолеть), то возможно выделить из множества случайных сгенерированных строк одну такую, которая сможет решить задачу N.
Но это всё маняфантазии, я вижу. Хотя где-то, возможно, такой подход помог бы.
>Пусть у нас есть генератор строк
>Каждая из этих строк преобразовывается в машинные кода т. е. в программу.
Я кажется, я тебя понял...
Ты просто хочешь взять двоичный генератор байт (каждый байт - 8 бит), и начать ним, последовательно,
генерировать всевозможные значения комбинаций из байт:
00000000 00000000 ... 00000000
00000000 00000000 ... 00000001
00000000 00000000 ... 00000010
00000000 00000000 ... 00000011
00000000 00000000 ... 00000100
...
в надежде запустить это как код, и получить на выходе - какую-нибудь работающую программу...
Только вот не всякий машинный код, является программой.
Программа, это структура из определённым образом структурированных команд, и данных, для обработки этими командами.
Программа, содержит в себе, и команды, и данные, по принципу однородности памяти:
https://ru.wikipedia.org/wiki/Архитектура_фон_Неймана#Принципы_фон_Неймана
То есть там должны быть не просто команды какие-то, но и данные.
Это должна быть пиздатая строка из байт.
Так, например, самая маленькая игра в мире - занимает размер 58 байт: https://habr.com/ru/post/64254/
58 умножай на 8 - получишь 464 бита.
А теперь смотри прикол...
Чтобы перебрать все возможные комбинации значений от
00000000 00000000 ... 00000000
и до
11111111 11111111 ... 11111111
длиной в 464 бита,
надо просканировать от 0 до (2^464)-1 вариантов различных значений,
и 2 в степени 464 - это настолько ебически пёздатое число,
что охуеть можно: 4.7634102635436893179040485073748e+139 = 4,7634102635436893179040485073748 x 10^139.
И среди всех этих вариантов, ты найдёшь эту самую, самую маленькую игру, и возможно ещё парочку рабочих программ,
а всё остальное, будет шлак, мусор, хуета, фрагменты данных, возможно даже вирусы компьютерные,
а являющиеся какими-то неполными, подпрограммными модулями, программами не являющиеся.
>Я кажется, я тебя понял...
Да, ты правильно понял. Я спросил, скорее, насколько квантовые компьютеры мощнее и производительнее обычных в этом плане. Но, походу, до решения чего-то подобного ещё очень и очень далеко.
Программу, проще написать и скомпилировать, нежели пытаться брутить её машинный код.
К тому же, сам машинный код, в виде подбираемых данных, от этого не становится, внезапно - самообучающимся. Потому что это просто данные, они не обучаются.
Пусть у нас есть много много компьютеров (квантовых и обычных), которые генерируют все возможные последовательности строки длиной N (N=1000000, например). Потом все эти вариации строки с длиной N пропускаются через программу, оценивающую способность входной строки (т. е. кода, по сути), самообучаться.
Вопрос: насколько далеки мы до такого?