Что бы я сделал на месте Трампа в оставшийся до Выборов месяц.
Применил бы технологию поиска "Вектор мысли". А искать надо инстинкт. Расскажу о чем речь ниже.
Итак, я стал бы продавать не самого себя, а продолжение себя и своих идей. Это создаст вектор.
Как понять векторы?
Векторы - это направленные отрезки с определёнными началом и концом. Они могут обозначаться двумя заглавными буквами со стрелкой над ними - например, , где A - начало, а B - конец.
Продавать надо т.н векторы мысли.
Вектор мысли подобен вектору слова, который обычно представляет собой вектор из 300-500 чисел, представляющих слово. Это имеет отношение к искусственному интеллекту.
"Вектор мысли" - это термин, популяризированный Джеффри Хинтоном, выдающимся исследователем глубокого обучения, который сейчас работает в Google, и использует векторы на основе естественного языка для улучшения результатов поиска.
Глубокое обучение - это разновидность машинного обучения, в рамках которого искусственные нейронные сети (алгоритмы, которые должны работать, как человеческий мозг) обучаются на огромных объемах данных.
Так вот... Вектор мысли похож на вектор слова, а вектор слова представляет значение слова в его отношении к другим словам (его контекст) с помощью одного столбца чисел.
То есть слово встраивается в векторное пространство с помощью неглубокой нейронной сети, которая учится генерировать контекст слова посредством повторных догадок.
Повторных Догадок!!! Это ключевое в глубоком обучении. А догадку дает отношение одной мысли к другой.
Таким образом, вектор мысли - это векторизованная мысль, и вектор представляет отношения одной мысли к другим.
Собственно, обучение алгоритма для представления любой мысли в ее отношении к другим можно назвать искусственным построением здравого смысла. Имея одну мысль, нейронная сеть может предсказать мысли, которые, вероятно, последуют, во многом так же, как рекуррентные нейронные сети делают с символами и словами. Разговор как поиск.
Политехнология как поиск! Это и есть суть новинки, о которой я пытаюсь рассказать, пока не пришло время обеда
Хинтон, в своей речи в 2015 году в Королевском обществе в Лондоне, сказал следующее:
"Если мы преобразуем предложение в вектор, который фиксирует смысл предложения, то Google может выполнять гораздо лучший поиск; они могут искать на основе того, что говорится в документе. Кроме того, если вы можете преобразовать каждое предложение в документе в вектор, то вы можете взять эту последовательность векторов и попытаться смоделировать естественное рассуждение. А это было то, чего старомодный ИИ никогда не мог сделать. Если мы можем прочитать каждый английский документ в Интернете и превратить каждое предложение в вектор мысли, у вас будет достаточно данных для обучения системы, которая может рассуждать как люди."
Давайте остановимся на мгновение и рассмотрим, что говорит Хинтон.
Традиционный, основанный на правилах ИИ, куча утверждений "если-то" (если победит Харрис, если победю я - Трамп), фиксирующих хрупкие символы в жестко закодированных отношениях с другими, недостаточно гибок, чтобы представлять мир без почти бесконечного количества человеческого вмешательства. Символическая логика и графы знаний могут устанавливать лишь строгие отношения между сущностями, но эти отношения вряд ли быстро адаптируются к новому.
Хинтон говорит, что вместо того, чтобы жестко кодировать логические переходы, которые ведут ИИ от одной мысли к другой, мы можем просто скармливать нейронным сетям достаточно текста - достаточно цепочек мыслей - чтобы они в конечном итоге смогли имитировать мысли, выраженные там, и генерировать свои собственные цепочки мыслей, контекст мыслей, которые им были скармливаны.
Если мы дадим вольное определение векторам мыслей, мы могли бы сказать, что они уже используются для представления похожих предложений на разных языках, что полезно при машинном переводе. (На самом деле, улучшение Google Translate было одной из целей, которые привели к появлению векторов мыслей.) Поэтому они не зависят от какого-либо конкретного языка.
Проблема с векторами мыслей, даже если мы ограничимся словами, заключается в том, что их число увеличивается экспоненциально со словами, используемыми для их выражения. Мысли комбинаторны. Более того, одно предложение может содержать множество состояний или дискретных элементов мысли. Таким образом, каждое предложение может содержать и смешивать несколько мыслей.
И что же тогда делать?
Вводить инварианты. Скажем инвариант угол из двух векторов создает предпосылки для общего начала, а в перспективе и фигуру треугольника.
Еще раз зачем нужны векторы мыслей?
Для улучшения результатов поиска.
Очевидно, что избиратели ищут в претендентах личную выгоду себе. Так вот базу для таковой и нужно создавать. База - начало отсчета векторов. У всех людей начальным являются инстинкты. Соответственно, берешь начальную точку и проводишь через нее и через себя и точку повторных Догадок вектор мысли.
Точка повторных Догадок - это например, это пересечение Трампа и его Вице президента. Почему бы Трампу не продавать своего претендента на должность Вице президента как следующего президента?
У того есть ряд преимуществ над Трампом, а у следующего за Трампом президентом - уже и другие задачи. А вот какие - это избиратели должны достроить сами в уме.
Как быть с началом вектора и инстинктом в начале?
Инстинктивные действия отличаются от сознательных главным образом тем, что они совершаются и имеют смысл только в определенных (обычных, естественных) условиях и при резком изменении этих условий могут исчезнуть или стать нецелесообразными.
Соответственно, если речь идет о повторной догадке, встаивающейся в вектор мысли избирателя, то она - речь должна идти о появлении резкого изменения этих условий.
Пример:
- Скажем, - рассуждать должен Трамп, - все ожидают продолжение соперничества США и Китая. Что предлагают демократы?
Все и республиканцы и демократы едины в стремлении сдержать развитие Китая, но демократы предлагают политическое противостояние между демократиями и автократиями. В частности за счет AUKUS, известного как "Опора номер один", который является инструментом стратегического окружения КНР. AUKUS - трехстороннее политическое соглашении о безопасности в тихоокеанском регионе. Центральным элементом AUKUS является поставка Австралии атомной ударной подводной лодки.
Что предлагает Трамп и Джей Ди Вэнс?
Они предлагают противостояние между экономиками США и Китая. Трамп обещает "зоны сверхнизких налогов" для компаний, переводящих производство в США, большие импортные тарифы (до этого Трамп говорил о намерении ввести импортные тарифы на китайские товары в размере от 60% и на импорт из всех остальных стран в размере 20%), и на этом строится план возрождение американской промышленности.
А что будет дальше - после возрождения? Этот вопрос задает вектор догадкам. И каждый избиратель будет достраивать сам исходя из своего инстинктивного выбора. Получить это может каждый только если Джей Ди Вэнс станет следующим президентом, а вероятность им стать увеличивает президенство Трампа.
А что даст американцу AUKUS? Во первых не американцу, а австралийцу. Во вторых, в политике на месте австралицев будет вский раз оказываться другой, тогда как в рамках политики изоляционизма Трампа и Джей Ди Вэнса в уме всегда экономика США.
Что бы я сделал на месте Трампа в оставшийся до Выборов месяц.
Применил бы технологию поиска "Вектор мысли".
Стал бы продавать не себя, а продолжение себя и своих идей. Это создаст вектор.
Как понять векторы?
Векторы - это направленные отрезки с определёнными началом и концом. Они могут обозначаться двумя заглавными буквами со стрелкой над ними - например, , где A - начало, а B - конец.
Продавать надо т.н векторы мысли.
Вектор мысли подобен вектору слова, который обычно представляет собой вектор из 300-500 чисел, представляющих слово. Это имеет отношение к искусственному интеллекту.
"Вектор мысли" - это термин, популяризированный Джеффри Хинтоном, выдающимся исследователем глубокого обучения, который сейчас работает в Google, и использует векторы на основе естественного языка для улучшения результатов поиска.
Глубокое обучение - это разновидность машинного обучения, в рамках которого искусственные нейронные сети (алгоритмы, которые должны работать, как человеческий мозг) обучаются на огромных объемах данных.
Так вот... Вектор мысли похож на вектор слова, а вектор слова представляет значение слова в его отношении к другим словам (его контекст) с помощью одного столбца чисел.
То есть слово встраивается в векторное пространство с помощью неглубокой нейронной сети, которая учится генерировать контекст слова посредством повторных догадок.
Повторных Догадок!!! Это ключевое в глубоком обучении. А догадку дает отношение одной мысли к другой.
Таким образом, вектор мысли - это векторизованная мысль, и вектор представляет отношения одной мысли к другим.
Собственно, обучение алгоритма для представления любой мысли в ее отношении к другим можно назвать искусственным построением здравого смысла. Имея одну мысль, нейронная сеть может предсказать мысли, которые, вероятно, последуют, во многом так же, как рекуррентные нейронные сети делают с символами и словами. Разговор как поиск.
Политехнология как поиск! Это и есть суть новинки, о которой я пытаюсь рассказать, пока не пришло время обеда
Хинтон, в своей речи в 2015 году в Королевском обществе в Лондоне, сказал следующее:
"Если мы преобразуем предложение в вектор, который фиксирует смысл предложения, то Google может выполнять гораздо лучший поиск; они могут искать на основе того, что говорится в документе. Кроме того, если вы можете преобразовать каждое предложение в документе в вектор, то вы можете взять эту последовательность векторов и попытаться смоделировать естественное рассуждение. А это было то, чего старомодный ИИ никогда не мог сделать. Если мы можем прочитать каждый английский документ в Интернете и превратить каждое предложение в вектор мысли, у вас будет достаточно данных для обучения системы, которая может рассуждать как люди."
Давайте остановимся на мгновение и рассмотрим, что говорит Хинтон.
Традиционный, основанный на правилах ИИ, куча утверждений "если-то" (если победит Харрис, если победю я - Трамп), фиксирующих хрупкие символы в жестко закодированных отношениях с другими, недостаточно гибок, чтобы представлять мир без почти бесконечного количества человеческого вмешательства. Символическая логика и графы знаний могут устанавливать лишь строгие отношения между сущностями, но эти отношения вряд ли быстро адаптируются к новому.
Хинтон говорит, что вместо того, чтобы жестко кодировать логические переходы, которые ведут ИИ от одной мысли к другой, мы можем просто скармливать нейронным сетям достаточно текста - достаточно цепочек мыслей - чтобы они в конечном итоге смогли имитировать мысли, выраженные там, и генерировать свои собственные цепочки мыслей, контекст мыслей, которые им были скармливаны.
Если мы дадим вольное определение векторам мыслей, мы могли бы сказать, что они уже используются для представления похожих предложений на разных языках, что полезно при машинном переводе. (На самом деле, улучшение Google Translate было одной из целей, которые привели к появлению векторов мыслей.) Поэтому они не зависят от какого-либо конкретного языка.
Проблема с векторами мыслей, даже если мы ограничимся словами, заключается в том, что их число увеличивается экспоненциально со словами, используемыми для их выражения. Мысли комбинаторны. Более того, одно предложение может содержать множество состояний или дискретных элементов мысли. Таким образом, каждое предложение может содержать и смешивать несколько мыслей.
И что же тогда делать?
Вводить инварианты. Скажем инвариант угол из двух векторов создает предпосылки для общего начала, а в перспективе и фигуру треугольника.
Еще раз зачем нужны векторы мыслей?
Для улучшения результатов поиска.
Очевидно, что избиратели ищут в претендентах личную выгоду себе. Так вот базу для таковой и нужно создавать. База - начало отсчета векторов. У всех людей начальным являются инстинкты. Соответственно, берешь начальную точку и проводишь через нее и через себя и точку повторных Догадок вектор мысли.
Точка повторных Догадок - это например, это пересечение Трампа и его Вице президента. Почему бы Трампу не продавать своего претендента на должность Вице президента как следующего президента?
У того есть ряд преимуществ над Трампом, а у следующего за Трампом президентом - уже и другие задачи. А вот какие - это избиратели должны достроить сами в уме.
Как быть с началом вектора и инстинктом в начале?
Инстинктивные действия отличаются от сознательных главным образом тем, что они совершаются и имеют смысл только в определенных (обычных, естественных) условиях и при резком изменении этих условий могут исчезнуть или стать нецелесообразными.
Соответственно, если речь идет о повторной догадке, встаивающейся в вектор мысли избирателя, то она - речь должна идти о появлении резкого изменения этих условий.
Пример:
- Скажем, - рассуждать должен Трамп, - все ожидают продолжение соперничества США и Китая. Что предлагают демократы?
Все и республиканцы и демократы едины в стремлении сдержать развитие Китая, но демократы предлагают политическое противостояние между демократиями и автократиями. В частности за счет AUKUS, известного как "Опора номер один", который является инструментом стратегического окружения КНР. AUKUS - трехстороннее политическое соглашении о безопасности в тихоокеанском регионе. Центральным элементом AUKUS является поставка Австралии атомной ударной подводной лодки.
Что предлагает Трамп и Джей Ди Вэнс?
Они предлагают противостояние между экономиками США и Китая. Трамп обещает "зоны сверхнизких налогов" для компаний, переводящих производство в США, большие импортные тарифы (до этого Трамп говорил о намерении ввести импортные тарифы на китайские товары в размере от 60% и на импорт из всех остальных стран в размере 20%), и на этом строится план возрождение американской промышленности.
А что будет дальше - после возрождения? Этот вопрос задает вектор догадкам. И каждый избиратель будет достраивать сам исходя из своего инстинктивного выбора. Получить это может каждый только если Джей Ди Вэнс станет следующим президентом, а вероятность им стать увеличивает президенство Трампа.
А что даст американцу AUKUS? Во первых не американцу, а австралийцу. Во вторых, в политике на месте австралицев будет вский раз оказываться другой, тогда как в рамках политики изоляционизма Трампа и Джей Ди Вэнса в уме всегда экономика США.
Что бы я сделал на месте Трампа в оставшийся до Выборов месяц.
Применил бы технологию поиска "Вектор мысли".
Стал бы продавать не себя, а продолжение себя и своих идей. Это создаст вектор.
Как понять векторы?
Векторы - это направленные отрезки с определёнными началом и концом. Они могут обозначаться двумя заглавными буквами со стрелкой над ними - например, , где A - начало, а B - конец.
Продавать надо т.н векторы мысли.
Вектор мысли подобен вектору слова, который обычно представляет собой вектор из 300-500 чисел, представляющих слово. Это имеет отношение к искусственному интеллекту.
"Вектор мысли" - это термин, популяризированный Джеффри Хинтоном, выдающимся исследователем глубокого обучения, который сейчас работает в Google, и использует векторы на основе естественного языка для улучшения результатов поиска.
Глубокое обучение - это разновидность машинного обучения, в рамках которого искусственные нейронные сети (алгоритмы, которые должны работать, как человеческий мозг) обучаются на огромных объемах данных.
Так вот... Вектор мысли похож на вектор слова, а вектор слова представляет значение слова в его отношении к другим словам (его контекст) с помощью одного столбца чисел.
То есть слово встраивается в векторное пространство с помощью неглубокой нейронной сети, которая учится генерировать контекст слова посредством повторных догадок.
Повторных Догадок!!! Это ключевое в глубоком обучении. А догадку дает отношение одной мысли к другой.
Таким образом, вектор мысли - это векторизованная мысль, и вектор представляет отношения одной мысли к другим.
Собственно, обучение алгоритма для представления любой мысли в ее отношении к другим можно назвать искусственным построением здравого смысла. Имея одну мысль, нейронная сеть может предсказать мысли, которые, вероятно, последуют, во многом так же, как рекуррентные нейронные сети делают с символами и словами. Разговор как поиск.
Политехнология как поиск! Это и есть суть новинки, о которой я пытаюсь рассказать, пока не пришло время обеда
Хинтон, в своей речи в 2015 году в Королевском обществе в Лондоне, сказал следующее:
"Если мы преобразуем предложение в вектор, который фиксирует смысл предложения, то Google может выполнять гораздо лучший поиск; они могут искать на основе того, что говорится в документе. Кроме того, если вы можете преобразовать каждое предложение в документе в вектор, то вы можете взять эту последовательность векторов и попытаться смоделировать естественное рассуждение. А это было то, чего старомодный ИИ никогда не мог сделать. Если мы можем прочитать каждый английский документ в Интернете и превратить каждое предложение в вектор мысли, у вас будет достаточно данных для обучения системы, которая может рассуждать как люди."
Давайте остановимся на мгновение и рассмотрим, что говорит Хинтон.
Традиционный, основанный на правилах ИИ, куча утверждений "если-то" (если победит Харрис, если победю я - Трамп), фиксирующих хрупкие символы в жестко закодированных отношениях с другими, недостаточно гибок, чтобы представлять мир без почти бесконечного количества человеческого вмешательства. Символическая логика и графы знаний могут устанавливать лишь строгие отношения между сущностями, но эти отношения вряд ли быстро адаптируются к новому.
Хинтон говорит, что вместо того, чтобы жестко кодировать логические переходы, которые ведут ИИ от одной мысли к другой, мы можем просто скармливать нейронным сетям достаточно текста - достаточно цепочек мыслей - чтобы они в конечном итоге смогли имитировать мысли, выраженные там, и генерировать свои собственные цепочки мыслей, контекст мыслей, которые им были скармливаны.
Если мы дадим вольное определение векторам мыслей, мы могли бы сказать, что они уже используются для представления похожих предложений на разных языках, что полезно при машинном переводе. (На самом деле, улучшение Google Translate было одной из целей, которые привели к появлению векторов мыслей.) Поэтому они не зависят от какого-либо конкретного языка.
Проблема с векторами мыслей, даже если мы ограничимся словами, заключается в том, что их число увеличивается экспоненциально со словами, используемыми для их выражения. Мысли комбинаторны. Более того, одно предложение может содержать множество состояний или дискретных элементов мысли. Таким образом, каждое предложение может содержать и смешивать несколько мыслей.
И что же тогда делать?
Вводить инварианты. Скажем инвариант угол из двух векторов создает предпосылки для общего начала, а в перспективе и фигуру треугольника.
Еще раз зачем нужны векторы мыслей?
Для улучшения результатов поиска.
Очевидно, что избиратели ищут в претендентах личную выгоду себе. Так вот базу для таковой и нужно создавать. База - начало отсчета векторов. У всех людей начальным являются инстинкты. Соответственно, берешь начальную точку и проводишь через нее и через себя и точку повторных Догадок вектор мысли.
Точка повторных Догадок - это например, это пересечение Трампа и его Вице президента. Почему бы Трампу не продавать своего претендента на должность Вице президента как следующего президента?
У того есть ряд преимуществ над Трампом, а у следующего за Трампом президентом - уже и другие задачи. А вот какие - это избиратели должны достроить сами в уме.
Как быть с началом вектора и инстинктом в начале?
Инстинктивные действия отличаются от сознательных главным образом тем, что они совершаются и имеют смысл только в определенных (обычных, естественных) условиях и при резком изменении этих условий могут исчезнуть или стать нецелесообразными.
Соответственно, если речь идет о повторной догадке, встаивающейся в вектор мысли избирателя, то она - речь должна идти о появлении резкого изменения этих условий.
Пример:
- Скажем, - рассуждать должен Трамп, - все ожидают продолжение соперничества США и Китая. Что предлагают демократы?
Все и республиканцы и демократы едины в стремлении сдержать развитие Китая, но демократы предлагают политическое противостояние между демократиями и автократиями. В частности за счет AUKUS, известного как "Опора номер один", который является инструментом стратегического окружения КНР. AUKUS - трехстороннее политическое соглашении о безопасности в тихоокеанском регионе. Центральным элементом AUKUS является поставка Австралии атомной ударной подводной лодки.
Что предлагает Трамп и Джей Ди Вэнс?
Они предлагают противостояние между экономиками США и Китая. Трамп обещает "зоны сверхнизких налогов" для компаний, переводящих производство в США, большие импортные тарифы (до этого Трамп говорил о намерении ввести импортные тарифы на китайские товары в размере от 60% и на импорт из всех остальных стран в размере 20%), и на этом строится план возрождение американской промышленности.
А что будет дальше - после возрождения? Этот вопрос задает вектор догадкам. И каждый избиратель будет достраивать сам исходя из своего инстинктивного выбора. Получить это может каждый только если Джей Ди Вэнс станет следующим президентом, а вероятность им стать увеличивает президенство Трампа.
А что даст американцу AUKUS? Во первых не американцу, а австралийцу. Во вторых, в политике на месте австралицев будет вский раз оказываться другой, тогда как в рамках политики изоляционизма Трампа и Джей Ди Вэнса в уме всегда экономика США, а экономика - это сфера, обеспечивающая инстинкт самосохранения человека.