ИИ и FFT

lex_kravetski — 14.11.2025 Нейронные сети могут только варьировать и комбинировать уже известное. Потому что детерминированность. И потому что у них там некий поиск. Или возможно даже база данных. Ну или просто интерполяция чего-то, я точно не знаю чего.

Это экспертное мнение имеет очень много аналогий вот с чем. Есть разложение функции в ряд Фурье и его хитрая разновидность под кодовым названием «быстрое разложение Фурье» (FFT). Прикол последнего в том, что ему не нужна аналитическая запись функции — ему достаточно неких значений в узлах сетки. Если у вас такое есть, то вы это можете разложить в ряд Фурье этим способом. И в ряде случаев сие будет что-то правильно прогнозировать, что проверяется экспериментально. Хотя обычно, конечно, это применяется для частотного анализа, «архивирования» с несущественными потерями и очищения закономерности от шума.

Так вот, всё, что эксперт уверенно говорит про нейросети и ИИ на их базе, ему стоит сказать и про FFT. Например, «FFT умеет только комбинировать разложения уже известных функций». Ну или «FFT — детерминированный алгоритм, поэтому ничего нового таким образом узнать в принципе не получится». Или, скажем, «обратное преобразование каких угодно данных никогда не даст новую функциональную зависимость — только уже известные и детально описанные». Потому что, ну эта, детерминированность алгоритма. И поиск в базе данных.

И вообще для перечисленного нужно квантовое сознание или какая-то ещё НЕХ. А то как-то обидно.

Почему аналогия работает? Ну, в первую очередь потому что нейросеть — это такой очень продвинутый… нет, не T9, как сообщают эксперты, а FFT. Разложение данных в очень сложный ряд, который, в свою очередь, потом может трактоваться как функция. Причём «базовые функции» такие, что из них можно получить любую функцию из довольно широкого класса оных — с конечной точностью, разумеется, но, тем не менее.

И все вышеуказанные тезисы, по сути, сводятся к тому, что есть в мире такое, которое никакой функцией в принципе невозможно описать. Бикоз оф мэджик.

Оставить комментарий

Популярные посты:

• Архив