Почему нейросетям сложнее оптимизировать модели реального мира
з@ctodailyAI-инженер
5 днНейросети лучше справляются с замкнутыми задачами вроде шахмат и го, чем с задачами, проверка которых требует обращения к реальному миру.
Нейросети хорошо оптимизируют модели изолированных, замкнутых задач, типа шахмат или го, где небольшой набор правил описывает всю вселенную и можно запустить «быструю петлю обратной связи» и плохи в оптимизации моделей, которые для проверки требуют обращения в реальный мир с его задержками.
Большинство задач, для которых мы пишем софт — второго типа.
Кратко (AI)
В посте сравниваются задачи с замкнутыми правилами и быстрой обратной связью, такие как шахматы и го, с задачами, для проверки которых нужно обращаться к реальному миру. Автор отмечает, что большинство задач, для которых пишут софт, относятся ко второй категории.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖