2 kcrotor
>Соглашаюсь. (как и человек не может выявлять закономерности, априорно в нем не присутствующие)
Недаром Данер злится - прошла его пора, ИТ в окно стучится и гонит со двора.
Если ИИ-алгоритм не может выявлять закономерности, априорно в нем не присутствующие, то и нейронные сети и все остальное /программное/ не может выявлять закономерности, априорно в них не присутствующие.
Пример: на первый взгляд кажется что у нейросети вовсе нет никакой экстра(интер)поляционной формулы. В действительности это не так: формула задается архитектурой сети используя, например ряд Тейлора, в этом случае веса нейронов играют роль коэффициентов при переменных (x-a)^k. Обучение сети означает ни что иное как подбор весов, т.е. коэффициентов.Осознав только что продемонстрированную принципиальную ограниченность программного ИИ (сколь ни была бы сложна формула - на каком-то этапе ее все равно станет недостаточно), я начал думать как от нее - ограниченности - избавиться. В рамках алгоритма ничего не получалось. Поэтому я пошел с другого конца...
>как хотите, но не я не обещаю что приму участие в этом обсуждении.
Кроме вас некому. Вы - один из тех немногих кто способен вести конструктивный диалог. Не заметили?
Итак:
1. В рамках алгоритма ничего не получалось. Поэтому я начал рассуждать с самого начала. Зачем вообще нам нужен ИИ? Для распознавания речи, образов, для управления беспилотными аппаратами, для каких-то там заумных непосильных людям математических расчетов. А для чего в конечном итоге нужны все эти распознавания, управления, расчеты? Чтобы что-то изменить в физическом мире. Т.о.
в конечном итоге задача любого ИИ явно или косвенно сводится к изменению каких-либо материальных объектов.2. Но для того, чтобы например расчистить лес под пашню вовсе не обязательно приглашать дровосеков, его можно просто поджечь. И для поджигания вовсе не обязательно иметь спички - можно положить на солнце кусок выпуклого стекла и сухая трава под ним загорится. И т.д. и т.п.. К решению любой задачи в реальном мире ведет множество путей. А самое главное - эти пути не требуют никакой подготовки. По любому из этих путей можно пройти чисто случайным путем. Отсюда следовал главный вывод:
для решения задач в реальном мире не нужно иметь никаких моделей этого мира. Но если нет моделей (формул экстра(интер)поляции) - нет и ограничений.
3. И все перевернулось с ног на голову! Оказалось что в роли ИИ может выступать совершенно любое физическое тело. Воздействуя на окружающие предметы совершенно случайным образом оно теоретически способно решить задачу какой угодно сложности. Способ решения задачи - это алгоритм. Следовательно тело генерирует алгоритмы, следовательно оно - ИИ. Единственно что нам надо сделать - придать изменениям направленность: "воздействовал на окружающую среду -> посмотрел что получилось ->
сравнил с заданием -> снова воздействие, пока не
результат не будет достигнут". Т.о. любой ИИ содержит внутри себя модель результата -
цель. Результатом в общем случае м.б. физическое явление, описываемое формулой yi+1=f(yi,t) или если проще y=f(x). Поэтому цель - также формула - y0=f0(x0). Для всех x0i=xi, y0i=yi.
4. Т.о. выявилось еще одно важное следствие: ИИ не придумывает что ему достигать - он строит результат по точной модели. ИИ - это физический усилитель алгоритма.
Пример: у вас в руках действующая модель (не чертеж!) самолета, задача - построить настоящий самолет. В 1000 раз больше.Смысл использования ИИ заключается в постройке алгоритма f
Пример: чтобы построить настоящий самолет нужно построить шахты для добычи ископаемых, заводы, аэродром и др. составляющие функции f.Как ИИ справится с задачей мы не знаем, и он сам не знает. Поэтому ИИ не м.б. «безопасным помощником» человека как это сейчас представляют себе создатели ИИ. Это совершенно самостоятельное сознание, такое же как и мы сами. Единственный способ управлять им — цель.
Пример: f0= «спустить рояль с 3-го этажа на 1-й» ИИ решит ее как f=«выкинуть из окна».5. Понятно что простейший «случайный» ИИ (класса 3.1 по терминологии ИТ) малоприменим на практике, поэтому волей-неволей нужно как-то убыстрить путь к цели. Для этого он должен запоминать серию «воздействие-ответ» и формировать новую серию воздействий уже на основе анализа запомненного. Анализ — та самая экстра(интер)поляция производится по неизменной формуле. Однако теперь мы видим что
путь к результату прокладывает вовсе не формула экстра(интер)поляции, а внешняя среда. Формула только помогает. Т.о. вместо классического ИИ «посмотрел, придумал от и до как сделать, сделал» возникает «посмотрел, случайно пнул, поглядел что выйдет, пнул немного по-другому».
6. Т.о. более-менее толковый ИИ (класса 3.2 по терминологии ИТ) устроить очень просто: надо лишь соединить нейросеть с рецепторно/эффекторной матрицей и связать цель нейросети (минимизация т.н. функции ошибок) обратной связью через рецепторы с объектом реального мира (будущий результат). Всё!
Все, да не все. Принцип достижения результата через случайное воздействие на внешнюю среду запускает в ИИ
эволюционный процесс: «случайное воздействие одних эффекторов изменило другие эффекторы, в итоге те стали эффективнее приближать результат». Совершенствуя 3.2 мне удалось получить ИИ гораздо более мощный чем все существующие модели. С рефлексами, очень быстро эволюционирующий (практически полностью перестраивая свое тело за считанные часы и минуты), с т.н. буферизацией (долговременная память). Он намного совершеннее любого животного.
7. Но это было все еще недостаточно для выполнения главной задачи ИИ-строительства: получения ИИ равного по интеллекту человеку, а затем и сверх-ИИ. Основной загвоздкой был комбинаторный взрыв. Он же лабиринт решений.
Предыстория вопроса: формулу экстра(интер)поляции можно привести к виду Ri=M(Ri-1, Ei-1), где M – модель мира, R – рецепторы, E – эффекторы. Пуская «выход» на «вход» теоретически можно предугадать развитие событий. Как в шахматах. Только объем вычислений во много-много раз больше.От лабиринта необходимо избавится, иначе ИИ так и останется на уровне животного — будет действовать только исходя из того, что видит и слышит в данный момент. Решение тоже лежит во внешней среде. Принцип независимости действия сил.
Пример: вы захотели полететь по воздуху. Как? Ищете материальные объекты, которые дали бы 2 независимые силы: поддержания в воздухе и толкания в нужном направлении. Именно поэтому впервые в воздух поднялся не имеющий прямых аналогов в природе воздушный шар, поднимаемый паром и толкаемый ветром.Так же и ИИ класса 3.3 — он не высчитывает триллиарды вариантов и не ищет как взлететь случайным способом. Он берет — физически — от уже летающего объекта физический блок, который поднимает его в воздух, от другого — блок толкания. Соединяет вместе и вуаля! Все что надо — найти. А это уже гораздо проще чем делать самому. Принцип распада/синтеза физических объектов (логических доменов — ЛД — по терминологии ИТ) вместе с принципом независимости действия сил и лежит в основе настоящего мышления. Поскольку ИИ — материальное устройство, то получается что каждая его мысль (алгоритм) — базирующаяся в конечном итоге на материальном носителе, сама материальна. Т.о. открывается возможность эффективно работать описанным способом с собственными мыслями и получить абстрактное мышление.
Пример: жесткость балки зависит от ее формы — возникает ЛД жесткость=функция(форма). Синтезируя эту мысль с другими мыслями, сначала мысленно (т.е. в M1) строим легкую, но прочную конструкцию-результат, мысленно испытываем ее, и если все Ок, делаем тоже самое в реальности.Что такое M1? Внутренний мир — модель внешнего мира. По сути аналоговая ЭВМ, работающая со скоростью света и одни части которой можно распадать/синтезировать с другими. Вселенная внутри Вселенной.