Такого рода соревнование уже было: * Аналоговые компьютеры против цифровых в 70-х. Цифровые были весьма несовершенны, но массовы. Аналоговые давали мгновенный результат и не имели проблем численных методов того времени. Но проиграли ввиду сильной зависимости от человеческого фактора. Всегда в наличии нужен был умный и знающий специфику программист. * Процессоры Intel （кирпич, поддерживающий архаичные команды) и Motorola (с ноготок и более качественным функционалом). В области компьютеров Motorola проиграла в нулевых к всеобщему изумлению поклонников Apple. Заявления о преимуществе в энергетической эффективности менее чем на порядок, а то и два, недостаточно для победы над уже массовой, увы, технологией нейросетей. Мне кажется, что интереснее объединение программной (Рефал) и стохастической (нейросети) технологий, использование сильных сторон каждой. Либо нужны какие-то оригинальные (или гениальные) маркетинговые ходы. Пока я вижу массовое желание использовать нейронки в программировании вместо людей. Даже если они выдадут некачественный, но работающий продукт, потребителя можно уговорить (или заставить) платить за него. И это будет катастрофа для тех, кто хочет быть программистом и работать головой, а не другими частями тела. Причём такой софт не сопровождается, а переписывается нейронной сетью весь каждый раз при внесении изменений. Через несколько лет квалификация людей упадёт и они перестанут делать code review таких инкубаторных систем. И где контроль за «железным братом»? Вот здесь как раз есть место Рефалу либо другим подобным способам обработки логики. Но чтобы сделать тут даже первые шаги, нужны готовые и проверенные решения. И люди, способные соединять одно с другим.
-------- Пересылаемое сообщение -------- От кого: Mike Potanin mpotanin_AT_gmail.com <[email protected]> Кому: [email protected] Дата: Среда, 6 ноября 2024, 16:53 +03:00 Тема: Re: Сфера применения Рефала ... Хотя в лингвистике сейчас все захватили нейросети, мне кажется что для работы с текстами у классических методов есть шансы, скажем опередить нейросети по энергопотреблению и возможности анализа. Здесь интересно было бы генрировать программы анализа естественного языка и перевода с него на язык формальной логики с помощью машинного обучения (генетических алгоритмов, чего-то типа индуктивного логического программирования). С уважением, Александр Гусев [email protected]
