Просмотр

Материал из MachineLearning.

У вас нет прав на выполнение этой операции по следующим причинам:

• Запрошенное действие могут выполнять только участники из групп emailconfirmed, Администраторы.
• Вы должны подтвердить ваш адрес электронной почты перед правкой страниц. Пожалуйста, введите и подтвердите ваш адрес эл. почты на странице настроек.

Вы можете просмотреть и скопировать исходный текст этой страницы:

Первый промпт к Qwen3.7 был таким: {{tip| Ты — эксперт по философии искусственного интеллекта и истории когнитивной науки, пишешь статью для вики-энциклопедии MachineLearning.ru в рамках курса "Философия. Введение в ИИ". Ты понимаешь, что эта вики существует, чтобы создавать полезный людям информационный продукт, а не просто демонстрировать навык. Задача: написать статью "Коннективизм" (как парадигма в ИИ и когнитивной науке, НЕ путать с политическим/социологическим смыслом слова — явно укажи в статье это разграничение, если оно уместно). Требования к содержанию: 1. Дай чёткое определение: коннективизм как парадигма, противопоставленная символьному подходу к ИИ (GOFAI) — представление знаний через веса связей между простыми элементами (нейронами), а не через явные символы и правила. 2. Раскрой историко-философский контекст: спор символизм vs. коннекционизм (критика перцептронов Минским и Пейпертом, "нейросетевая зима", возрождение через backpropagation, современный ренессанс через глубокое обучение). 3. Обозначь философскую проблематику: вопрос "распределённого представления знаний" — можно ли говорить, что нейросеть "понимает", если знание не локализовано ни в одном узле; аккуратно, как открытый вопрос со ссылкой на первоисточники, а не как решённый вопрос. 4. Свяжи с современностью: как коннекционизм лежит в основе современных нейросетей и больших языковых моделей. Критерии, которым должна соответствовать статья: - должна дать эксперту что-то новое и небанальное, а не пересказ википедии; - должна быть одновременно доступна новичку и содержательна для профи; - связность: используй внутренние вики-ссылки [[Название]] на: [[Искусственный интеллект]], [[Нейронные сети]], [[Многослойный персептрон]], [[Дартмутский семинар]] — только реально уместные; - никаких следов "я как ИИ-модель", пиши как человек-эксперт, без вводных клише; - не выдумывай цитаты и не приписывай конкретные фразы конкретным учёным без уверенности в источнике — формулируй мысль своими словами со ссылкой на общее направление работ, а не как прямую цитату. Формат: разметка MediaWiki. Структура: определение → историческая справка → коннективизм vs. символизм → современное значение → критика и открытые вопросы → см. также → категории → источники. Добавь 1-2 категории в конце (например [[Категория:Нейронные сети]]). Объём 500-800 слов. }} Первая генерация получилась достаточно плотной, с хорошей исторической справкой и примерами. К согласованности обозначений не было ни одной претензии. Я сделал проверку списка литературы — 5 позиций, все источники существуют и указаны корректно. Я решил, что статье не хватает глубины в философском разделе и сравнительной таблице, поэтому был сделан второй промпт: {{tip| Очень хорошо. Перепиши текст этой статьи, добавив следующие разделы и уточнения. Добавь сравнительную таблицу "Коннективизм vs. Символизм" по аспектам: представление знаний, обработка, обучение, устойчивость к шуму, интерпретируемость. Это наглядно покажет читателю разницу парадигм. Усиль философский раздел: подробнее раскрой проблему локализованности знания. Где "хранится" знание в нейросети? Что такое graceful degradation? Подними вопрос о связи с аргументом "китайской комнаты" Джона Сёрла. Добавь раздел про современный синтез: нейро-символьный ИИ как попытку объединить сильные стороны обеих парадигм. Добавь в источники классическую статью Fodor J.A., Pylyshyn Z.W. "Connectionism and cognitive architecture: A critical analysis" (Cognition, 1988) — это важная критическая работа. Добавь категории [[Категория:Нейронные сети]], [[Категория:Искусственный интеллект]], [[Категория:Когнитивная наука]]. Повторю ещё раз основные технические требования: разметка строго MediaWiki, формулы только в тегах <tex>...</tex>, никаких ИИ-штампов, тон энциклопедический, внутренние вики-ссылки [[...]] на смежные темы, плашка {{well|...}} в самом начале. }} Вторая генерация получилась значительно глубже. Старый текст в основном сохранился, но были добавлены сравнительная таблица, расширен философский раздел (с упоминанием graceful degradation и "китайской комнаты"), появился раздел про нейро-символьный ИИ и дополнительная критическая литература. Я вручную проверил список литературы — 5 позиций, все источники существуют. Внутренние ссылки [[Нейронные сети]], [[Многослойный персептрон]], [[Метод обратного распространения ошибки]], [[Дартмутский семинар]] ведут на существующие или логичные для этой вики темы. Также я добавил ссылку на новую статью из статьи [[Искусственный интеллект]] в разделе, посвящённом парадигмам ИИ, чтобы выполнить критерий связности. В целом опыт считаю успешным — особенно удачным получился переход от исторической справки к философской проблематике распределённого представления знаний. —&nbsp;''[[Участник:Камиль_Багдалов|Камиль Багдалов]] 14:20, 11 июля 2026 (MSD)'' == О распределённом представлении знаний == Хочу обратить внимание читателей на один содержательный момент, который, на мой взгляд, является ключевым для понимания философии коннекционизма. В классической символьной системе знание локализовано: можно указать конкретную переменную, правило или узел семантической сети, в котором «закодирован» факт. В нейронной сети знание распределено по всем весам связей: удаление одного нейрона или связи, как правило, не приводит к потере конкретного факта, а лишь слегка снижает общую точность. Это свойство называется graceful degradation (изящественная деградация) и роднит нейросети с биологическим мозгом. Это порождает глубокий философский вопрос: '''понимает ли нейронная сеть?''' Если знание не локализовано, можно ли говорить о том, что сеть «знает» что-то о мире, или она лишь статистически аппроксимирует распределение данных? Этот вопрос напрямую связан с аргументом «китайской комнаты» Джона Сёрла: манипулирует ли сеть символами с пониманием или лишь синтаксически? Коннекционисты отвечают, что понимание — это и есть способность к обобщению и ассоциации, которую демонстрируют распределённые представления. Критики же (например, Джерри Фодор и Зенон Пилишин) указывают на отсутствие явной семантики, интерпретируемости и способности к композициональному рассуждению. Этот спор не завершён и, возможно, никогда не будет завершён — но именно он делает коннекционизм одной из самых философски насыщенных областей искусственного интеллекта. —&nbsp;''[[Участник:Камиль_Багдалов|Камиль Багдалов]] 14:20, 11 июля 2026 (MSD)''

• Шаблон:Mbox
• Шаблон:Tip
• Шаблон:Хозяйке на заметку

Возврат к странице Обсуждение:Коннективизм.