Из практики обсуждения ИТ у читателя может возникнуть недоумение будто она теорией объектов и спорами вокруг философии и ограничивается. Наверное, стоит немного выправить образовавшийся крен
1. Случайность происходит от слова "непредсказуемость", а не "неопределенность" или "бесконечность". Механизм генерации случайности — объект 2-го порядка (в терминологии ИТИИ — неопределенный объект 2-го порядка или сокращенно ГС), осуществляющий случайный выбор значений управляемых им объектов 1-го порядка. ГС есть первичное — т.е. не представимое произвольной комбинацией определенных объектов 2-го порядка понятие, как, очевидно, взаимно-первично и понятие определенного объекта 2-го порядка. Однако, определенный объект 2-го порядка м.б. описан алгоритмом, в то время как неопределенный — нет, поскольку всякий алгоритм неслучаен по определению. И, т.о., на примере ГС хорошо видна разница между объектом 2-го порядка и алгоритмом. Примеры:
* последовательность цифр иррациональной десятичной дроби бесконечна, но предсказуема;
* объект «случайность» определен посредством его отличия от объекта «не случайность»;
* непредсказуемость x означает что не существует алгоритма и переменных, по значениям которых можно определить значение x: x^2+y^2=1 в целых числах. Тем не менее, набор решений м.б. как конечен (в данном примере), так и бесконечен;
* случайность в описанном объяснении — относительна. Например, можно сказать что не монета падает случайной стороной, а совокупность событий окружающего мира непредсказуемы относительно положения монеты.
2. Инструкция создателю ИИ:
* определись со средой функционирования. Ошибка большинства ИИ-шников состоит в недооценке роли сложного мира, необходимого для успешной работы их детища;
* проверь ее на соответствие условиям существования ИИ. Интернет близок к выполнению 2-го условия;
* определи объект-результат;
* проведи от него надежные обратные связи;
* и только после всей этой подготовительной работы начинай конструировать собственно ядро ИИ.
3. Принципиальные отличия ИТ от остальных:
У каждой науки есть своя главная задача, у науки-ИИ это создание генератора алгоритмов с новой логикой, неизвестной (даже косвенно) создателям ИИ.
* доказано что алгоритм — неважно как реализованный аппаратно или программно — не может породить знаний больше, чем в него заложено программистом. Поэтому он не м.б. генератором алгоритмов с новой логикой и представляет собой не усилитель интеллекта, а лишь его преобразователь. Кроме того, на «входе» и «выходе» у алгоритма принципиально всегда данные. Однако, чтобы от ИИ был практический толк, он должен иметь цель и эта цель — алгоритм (т.к. результат — алгоритм). Поэтому создателям ИИ необходимо материализовывать не один (собственно блок управления рецепторно-эффекторными матрицами), а целых три алгоритма: цель, блок управления, обратные связи;
* механизм генерации алгоритмов в ИТ расположен на трассе ИИ->...->результат и работает следующим образом:
- трасса состоит из большого числа природных материальных объектов, каждый из которых работает по НЕИЗВЕСТНОМУ создателям ИИ сложному алгоритму;
- каждый материальный объект трассы связан со всеми другими объектами физическими полями и потому каждый «понимает» каждого. Этим во-первых снимается характерная программированию проблема совместимости форматов и корректной интерпретации частично нарушенного содержимого, во-вторых естественным образом сама собой решается задача построения блочно-параллельных (процедурных, объектно-ориентированных) алгоритмов;
- алгоритм поведения эффекторов ИИ задан создателями, ключевой момент состоит в том, что одно и то же их воздействие на окружающую среду в разные промежутки времени вызывает разные ответные реакции среды;
- под влиянием эффекторов объекты трассы начинают взаимодействовать друг с другом неизвестным создателям ИИ образом и в конце-концов их цепочка образует нужный алгоритм с НОВОЙ логикой, действие которого и приводит к возникновению результата. ИИ, а точнее управляющая эффекторами компьютерная коробочка с проводами, играет лишь роль возбудителя объектов трассы. На входе и выходе у коробочки данные — как и д.б., а вот у трассы — уже материальные носители алгоритмы, т.е. знания;
- поэтому фактически обрабатывающий знания интеллект «размазан» по всей трассе — ведь именно там генерируется новая логика, но он же требует доступа к физике мира во всей его сложной полноте и, следовательно, не м.б. реализован как компьютерная программа. Вывод не отменяет современных наработок по ИИ — известные алгоритмы безусловно найдут свою нишу в «управляющей эффекторами коробочке с проводами», но перечеркивают надежды на виртуализацию интеллектуальной деятельности в любом ее проявлении: осмысленный перевод, написание статей, понимание смысла изображений, фильмов, ведение разумного диалога и т.п.;
* построить обладающий сверхсложным алгоритмом работы материальный объект (например, самолет) вышеописанным способом практически нереально. Но:
- поскольку окружающий мир бесконечно велик, бесконечно сложную трассу в принципе возможно уместить в любую часть мира, называемую мозгом. Это одна из причин, почему мозг невозможно построить на куда более простом, нежели натурное моделирование, принципе математического моделирования. Мозг — это бесконечность внутри бесконечности, со своим собственным времяисчислением. Замедление/ускорение субъективного времени вкупе с возможностью отмены неверных построений дает колоссальные преимущества умопостроений перед построением результата сразу в окружающей среде;
- мир изотропен, поэтому определяющие поведение трасс законы природы одинаковы, что и дает возможность натурно моделировать мир мозгом;
- в ИТ доказывается что любой материально реализованный алгоритм м.б. построен по принципу одноэтажной (т.е. исключается ситуация когда выход одного блока идет на вход другого) связки параллельно взаимодействующих блоков. Это делает возможным реализацию в мозге и мире мощнейшего принципа достижения результата посредством однотактного распада/синтеза материальных носителей алгоритма — т.н. логических доменов, минуя процедуру перебора вариантов, следовательно и комбинаторный взрыв. И это еще одна причина, окупающая гигантские сложности натурного моделирования внутреннего мира.
Замечание. ИИ использует три метода корректировки трассы достижения результата: случайное воздействие на трассу без запоминания, запоминание промежуточных результатов (не столько внутри коробочки ИИ, сколько в объектах трассы!), принцип р/с ЛД. Следует особо подчеркнуть фундаментальную независимость указанных принципов друг от друга. Случайность вытекает из взаимной непредсказуемости значений переменных. Запоминание в объектах трассы, более известное как эволюционный процесс, обусловлено самой природой алгоритмов: сохранять соответствие y=f(x) (кстати, в известном смысле антагонистичное случайности, ибо результат всякого алгоритма неслучаен по определению). Р/с ЛД есть проявление принципа суперпозиции уравнений в системе. Т.о., эволюция применительно к ИИ представляет собой лишь одну из технологий, т.е. носит сугубо прикладной характер.