новости  материалы  справочник  форум  гостевая  ссылки Поиск с Яндексом  
Новости
Материалы
  Логические подходы
  Нейронные сети
  Генетические алгоритмы
  Разное
  Публикации
  Алгоритмы
  Применение
Справочник
Форум
Гостевая книга
Ссылки
О сайте
 

Интеллект: определение понятия (тезисы)


Автор: А.Г. Дубинский,
Дата: 2000 г.
Учебное заведение: Днепропетровский государственный университет
Источник: http://dubinsky.nm.ru/pub/00x2/00x2.htm

Содержание



Базовое определение:

Интеллект - это способность решать "задачи".


Задачи

В понятие "Задачи" входят в первую очередь такие классы проблемных ситуаций, когда необходимо осуществить:

  1. сбор информации,
  2. оценку ситуации,
  3. принятие решений,
  4. осуществление действий.
К группе наиболее важных классов "задач" относятся:
  • формулировка целей,
  • постановка задач,
  • построение моделей,
  • выдвижение гипотез,
  • оценка достоверности решений,
  • верификация моделей,
  • декомпозиция задач,
  • упрощение,
  • планирование,
  • классификация\категоризация,
  • выбор из многих альтернатив,
  • распознавание образов,
и проч.

Следует полагать, что множество возможных задач, точнее групп (классов) сходных, однотипных, одинаково разрешаемых задач, бесконечно.

Обозначим это множество через .


Решать

Понятие "решать" подразумевает нахождение решения, верного в некотором приближении, которое устраняет (разрешает) данную проблемную ситуацию полностью либо частично (приемлемую ее часть), постоянно или временно (на приемлемый срок).

Решению можно приписать некоторый коэффициент, указывающий на качество решения, на стоимость решения, выражаемую через количество требуемых ресурсов, на то, насколько данное решение разрешило рассматриваемую "задачу". Будем считать, что коэффициент лежит в пределах [0;1].

Для каждого класса задач может существовать множество решений. Множество не обязательно конечно. Среди этого множества может не быть решений с высоким качеством.

Раздельный учет качества решения и его цены. Будем каждому решению приписывать два коэффициента

  1. качество решения (описано выше) - это (внутренняя) характеристика самого решения
  2. стоимость получения (нахождения) этого решения - это (внешнее) свойство, относится к объекту, который получил это решение


Объект

В определении подразумевается наличие объекта, (пытающегося найти решение). Не требуется наличие сознания у этого объекта. Не требуется, чтобы объект был живым.

Необходимы только лишь способность воспринять задачу, возможность выбора и возможность действия. Количество возможных вариантов (различия восприятия, выбора, действия) может быть минимальным (т.е. = 1 бит).


Способность - Мера интеллекта

Мера = количественное выражение способности решать.

Величина интеллекта есть вероятность нахождения верного решения.


Мера интеллекта 1: нормированная, на классе задач.

Пусть для выбранного класса задач , существует множество решений R={ri}, i=1..n, с коэффициентами качества {ki}, i=1..n.

Если для рассматриваемого объекта X существуют вероятности {pi}, i=1..n получения данных решений, то величина интеллекта на данном классе задач есть сумма:
, при ограничении суммы вероятностей: (1)

Мера интеллекта 2: на классе задач, с учетом стоимости решения

Пусть, при тех же условиях, для каждого решения из множества R решений задач класса , задана стоимость его получения объектом X: {mi}, i=1..n. Тогда величина интеллекта объекта X на данном классе задач есть сумма:
(2)

Если стоимость получения решения может принимать набор значений {mil}, l=1..Mi, i=1..n, где Mi - количество вариантов стоимости получения решения ri, и существуют соответствующие вероятности {pil}, l=1..Mi, i=1..n, то
(3)

Если стоимость решений есть не дискретная, а непрерывная величина (например, когда стоимость есть функция затраченного времени), и заданы распределения (плотности) условных вероятностей P(m/ri) стоимости m решения ri, то можем найти среднюю стоимость получения решения ri:
, (4)

которое затем следует подставить в (2).

Если набор решений также не дискретная величина, а континуум, то в выражении (2) сумма по i также заменяется на интеграл по всему R.


Мера интеллекта 3: на множестве (наборе) классов задач.

Пусть задано множество классов задач A={Aj}, j=1..N, и существуют вероятности возникновения задач этих классов {vj}, j=1..N. Тогда величина интеллекта на данном множестве классов задач A для рассматриваемого объекта X есть:
, (5)

куда затем подставляется одно из выражений (1) - (3).

При этом следует иметь ввиду, что наличие нескольких классов задач приводит к возникновению дополнительной задачи классификации, т. к. перед началом решения исходной задачи необходимо отнести ее к какому-либо классу задач. Таким образом, получаем выражение, в котором задача классификации вынесена за знак суммы; вероятность ее возникновения равна сумме вероятностей возникновения любых других задач:
; (6)

при нормировке .

Таким образом, величина интеллекта зависит от выбора классов задач, на которых он определяется. Требуется, однако, какое-либо инвариантное определение, пригодное для рассмотрения в общем случае. Прямое расширение Меры 2 путем устремления , по-видимому, не имеет смысла, так как при этом для определения величины интеллекта будут необходимы значения вероятностей для неизвестных классов задач.

Для практических целей, достаточно ограничить рассмотрение множеством наиболее часто встречающихся задач . Выделение можно производить либо по некоторой граничной частоте v0:
(7)

(включаем классы с вероятностью не меньше граничной), либо по суммарной частоте , где классы задач из множества A={Aj}, упорядочены по убыванию вероятности {vj}, а - наименьшее число, для которого (7a).


Динамика

Рассмотрим теперь динамику.

Возможны два типа изменений:

  1. изменения внешней среды;
  2. изменение объекта.
Изменения внешней среды будут выражаться в изменении распределения вероятностей возникновения классов задач {vj}, в том числе и путем изменения набора рассматриваемых классов задач. При этом, в общем случае, для поддержания своей величины интеллекта, объект должен изменяться.

Пусть рассматриваемый объект X может изменяться. Изменение будет выражаться в виде изменения значений матрицы вероятностей нахождения решений P=(pij), i=1..n, j=1..N. Появление новых решений интерпретируем как увеличение значений соответствующих элементов матрицы, имевших прежде нулевое значение. Таким образом, у изменяющегося объекта в общем случае изменяется величина интеллекта. Направления изменений:

  1. внутри класса задач:
    • усовершенствование - увеличение вероятностей,
    • ухудшение - уменьшение вероятностей;
  2. разные классы:
    • освоение решений новых классов задач,
    • потеря способности решать задачи определенного класса.

Соответственно, развитие объекта и увеличение величины его интеллекта может происходить двумя путями:

  1. интенсивный путь - увеличение вероятностей - путь специализации;
  2. экстенсивный путь - освоение новых классов - путь диверсификации.


Мера изменчивости

Введем меру изменчивости величины интеллекта - это будет производная величины интеллекта по времени.

Изменчивость величины интеллекта объекта X на множестве классов задач в момент времени t:

, (8)

здесь показывает изменение объекта, а - изменение рассматриваемой внешней среды.

Разложим изменчивость по составляющим:
, (9)

где

- обучаемость объекта по интенсивному пути развития,
- обучаемость объекта по экстенсивному пути,
- изменчивость среды при постоянстве набора классов возникающих задач ,
- изменчивость среды, вызванная изменением набора классов задач .

Рассмотрим их поочередно, подставляя соответствующую составляющую (8) в (9).

В силу линейности (5) получаем:
,

далее, подставляя (2) получаем:
, (10)

где дополнительное слагаемое соответствует возможности расширения множества решений.

Таким образом, обучаемость по интенсивному пути сводится к способности объекта

  1. уменьшать стоимость получения решений;
  2. увеличивать вероятность получения более дешевых решений;
  3. находить новые решения данного класса задач.
Обучаемость объекта по экстенсивному пути сводится к возможности освоения решений нового класса задач; также, как и для новых решений в (10), имеет дискретную природу:
(11)

Изменчивость среды при постоянстве набора классов возникающих задач сводится к перераспределению вероятностей {vj}, j=1..N возникновения задач этих классов; из (8) и (5):
(12)

Последнее слагаемое (9) - изменчивость среды , является особой формой , которая имеет место, когда изменяется состав набора классов , входящих в (7) или (7a).

Учитывая важность влияния изменения внешней среды и то, что в сложных системах внешняя среда обычно не является стабильной, необходимо ввести дифференциальную меру интеллекта. Будем называть ее "обучаемость".


Мера интеллекта 4: "обучаемость":

(13)
Уровень интеллекта

Мера интеллекта 4 позволяет ввести понятие "уровня интеллекта".

Табл. 1. Уровни интеллекта.

Номер уровня Характеристика мер Описание уровня интеллекта
0 I(X)=const;
L(X)=0
Объект способен применять известные решения известных классов задач. Объект не изменяется и не способен совершенствоваться.
1 L(X)=Lin;
/alfa=0
Объект способен применять известные решения известных классов задач. Объект способен совершенствоваться эволюционным путем, улучшая соотношения частот применяемых решений и/или уменьшая стоимость их получения.
2 L(X)=Lin;
/alfa>0
Объект способен совершенствоваться революционным путем - может находить новые решения известных классов задач.
3 Lext>0 Объект способен совершенствоваться революционным путем - может находить (создавать) решения для ранее неизвестных классов задач.


Направления развития и применения рассматриваемого определения понятия "интеллект".


Построение экологической модели.

Припишем каждому классу задач новое свойство - "значимость" sj, которое характеризует важность их решения, необходимость, величины выигрыша, полезного эффекта и т. п. Тогда в выражениях (5) и (6) вместо вероятности vj, j=1..N будет произведение вероятности на значимость (vj*sj), j=1..N. Таким образом, будет возможно моделировать поведение объекта и исследовать задачу оптимизации его поведения.

Если значимость и классов задач sj и стоимость получения их решений mi описаны переменными совпадающей размерности, то возможно моделирование распределения ресурсов в среде и рассмотрение различных задач оптимизации распределения ресурсов.


Учет топологии и метрики пространства классов задач.

Очевидно, что если рассматривать новые классы задач, то среди них найдутся более и менее похожие на уже известные классы. Подобная близость должна влиять на величину объектов 3-го уровня интеллекта. Некоторые классы задач могут требовать от объекта для их решения наличия специальных свойств, не относящихся к интеллекту.


Экологические ниши.

Экологическая модель+топология пространства классов задач. Интеллект и понятие об экологических нишах и стратегиях выживания объектов: коммутанты, патиенты, виоленты, эксплеренты. Емкость экологических ниш. Изменчивость внешней среды. Жизненный цикл экологических ниш: возникновение, существование, исчезновение. Какой требуется (оптимален) интеллект для данных типов внешней среды? волюция интеллекта. Стратегия захвата ниши. Предпринимательские стратегии.


Сравнительная мера интеллекта

Сравнительная мера интеллекта для объектов, решающих задачи разных классов (полностью или частично непересекающихся).

Сравнение актуального интеллекта и потенциального.


Источник повышения интеллекта.

Варианты обучения:

  • с учителем;
  • без учителя.
Методы познания. Построение моделей. Разработка теорий. Абстракция.


Учет источника новых знаний.

Следует полагать, что иерархии уровней интеллекта соответствует иерархия уровней поступления знаний.

0. Прием информации или получение данных.
1. Приобретение или извлечение знаний.
2. Создание новых знаний (относительная новизна).
3. Создание новых знаний (абсолютная новизна).
Не-самостоятельный переход к новым решениям или к решениям новых классов задач, является (при наличии источников получаемых знаний) задачей 0-го или 1-го уровня. Системы ИИ этих уровней существуют, создаются или будут созданы. Таким образом, интеллект системы ИИ, в принципе, может достигать величины совокупного актуального интеллекта всего человечества (и возрастать по мере его дальнейшего увеличения).


Знание и умение.

Уровни:

0. Не-знание;
1. Знание без умения;
2. Умение.
Уровень интеллекта, необходимый для повышения уровня знаний (в разных вариантах обучения).


Другие направления:

  • Способность обучать другие объекты; создавать ИИ.
  • Интеллект и информационный метаболизм.
  • Учет сложности решаемых задач.

Полное определение

Интеллект - это способность самостоятельно, эффективно (верно, с возможно меньшими затратами ресурсов) находить качественные (верные, простые, требующие как можно меньших затрат ресурсов) решения (в том числе новые, ранее неизвестные) разнообразных сложных "задач", в том числе новых, ранее неизвестных (в идеале - любых возможных "задач"). Интеллект характеризуется уровнем и величиной (величинами).

Величина - это количественная мера. Интеллект на разных уровнях отличается качественно. Наличие интеллекта определенного уровня подразумевает наличие интеллекта всех нижележащих уровней (безотносительно к их величинам).

Интеллект уровня 0 - это способность объекта решать известные "задачи" известными, неизменными методами. Характеризуется скоростью нахождения решений и качеством известных методов (решений). Может быть описан числом - коэффициентом интеллекта (IQ).

Примеры: инстинкт, программа, алгоритм, прошивка ПЗУ.

Сложность построения искусственного интеллекта (ИИ) уровня 0 определяется только сложностью целевого класса задач. Системы ИИ уровня 0 для классов простых задач обычно не считаются интеллектуальными.

Интеллект уровня 1 - это способность объекта улучшать, оптимизировать известные решения задач известных классов. Это способность обучаться, совершенствоваться эволюционным путем. Характеризуется обучаемостью - скоростью обучения и эффективностью - количественным увеличением величины интеллекта уровня 0. Прямые измерения величины интеллекта уровня 1 затруднены.

Примеры: адаптация живых организмов; генетические алгоритмы.

Рассмотрение класса задач оптимизации приводит к возможности эмуляции интеллекта уровня 1 системами, с интеллектом уровня 0. Пример: программные пакеты, решающие задачи оптимизации математического программирования.

Системы ИИ уровня 1 обычно называют интеллектуальными.

Интеллект уровня 2 - это способность объекта находить новые решения задач известных классов. Его реализация во многом зависит от внешних условий, от того, существуют ли, в принципе, новые, более эффективные решения этих классов задач. Находит себе новые применения по мере возрастания величины интеллекта уровня 0. Трудноизмерим. Возможны численные описания через частоту его применения и эффективность (насколько новые решения лучше известных?). Представляет собой революционный путь совершенствования.

Близкие понятия: креативность, относительная новизна, изобретательность,. Интеллект уровня 2 иногда проявляется у высших животных при решении простых задач. При решении сложных классов задач проявляется далеко не у всех людей.

Интеллект уровня 3 - это способность объекта находить (создавать) решения для ранее неизвестных классов задач. Способность решать любые новые задачи. Важнейшая составляющая - это способность к обнаружению новых задач и формулировки их условий. Трудноизмерим. Возможно описание через измерение новизны классов задач (необходим учет топологии и метрики пространства классов задач).

Наличие интеллекта уровня 3 есть безграничность интеллекта, потенциальная бесконечность возможных классов разрешимых задач, потенциальная бесконечность самосовершенствования объекта. Дополнительное качественное отличие: если для предыдущих уровней, все сводилось к увеличению интеллекта уровня 0, то для интеллекта уровня 3 это маловажно. Освоение новых классов задач на много порядков лучше (эффективнее, ценнее, выгоднее, интереснее...), чем совершенствование способностей по решению старых задач. Объект с интеллектом уровня 3 может существенно уступать каким-либо другим объектам с интеллектом уровня 0 на каком-либо (или даже на любом) отдельном классе известных задач.

Близкие понятия: абсолютная новизна, научное открытие, изобретение, гениальность.

Следует полагать, что системы ИИ уровня 3 не могут быть разработаны в обозримом будущем и этот уровень интеллектуальной деятельности останется для человека, точнее для лучших (гениальных) представителей человечества.


Дополнительные замечания

Интеллект необходим для функционирования в сложной среде, для достижения объектом своих целей (в первую очередь для гомеостаза, выживания, продолжение рода).

Интеллект не требует наличия сознания. Сознание - это производная интеллекта. Можно считать, что интеллект заключен (и) в бессознательном.

Общепринятая концепция обучения требует от учащихся наличия интеллекта лишь 0-го и, отчасти, 1-го уровня. Современная система среднего и, де-факто, высшего образования направлена на развитие только 0-го уровня интеллекта. Важнейшей задачей человечества является переориентация обучения на развитие 2-го и 3-го уровня интеллекта.