Владимир Асташин - Сотницы определений искусственного интеллекта

Для цифровой машины вопрос о мере сложности интеллекта, и соотвественно его создании корректно не ставится. Для аналоговой (контининтуальной с мерой Лебега, с гипотезой Вейля о континиуме и цифре и соотвествующем аппарате функционального анализа, элиптических и тета-функций) машины проблемы сложности в принципе не существует. Простой резистор, один электрон – неисчерпаемы. Например на гетероструктурах строится отрицательтный резистор (черпающий энергию вакума), из них строится система и пошло и поехало…

Основа инженерного подхода ИИ – стандарт ANSI языка Common Lisp. Фундамент технологии баз знаний – система KEE (Knowledge Engineering Enverionment) Когда в СССР перестали поддерживать Лисп-технологию, ИИ быстро сошел на нет. К ИИ часто относят т.н. искуственные нейросети – фактически статистические машины. Нейроподход, пока не будет решена проблема создания интеллекта/жизни или искусственного нейрона, который более полно имитировал бы нейрон естественный, – абсолютно бесплодный подход.

В настоящее время основное направления развития ИИ ожидание в бурном информационном потоке достижений, появления физических элементарий интеллекта – функциональные структуры нанотехнологии, эфиродинамика

Основное критическое для военных направление достижение ИИ – развитие беспилотных аппаратов. Судя по всему движение в воздушном океане уже полностью освоено беспилотными аппаратами, и сейчас осваивается передвижение по пересеченной местности (ДАРПА – беспилотные гонки) – парадигма классической армейской операции. Создается задел перемещения в трехмерном пространстве (создание бионических систем прилипания, сцепление с поверхностью) – парадигма войны в городе (urban war).

На карте ИИ существует сейчас только одна страна – США, все остальные японии и европы – жалкая имитация деятельности.

Универсальный учебник ИИ – «Критика чистого разума» И. Канта (только репринт перевода Н. Лосского!!!)

Стоит ли во главу угла ставить создание жизни?

– Тут сложная диалектика процессов развивающихся с нашим участием и/или помимо нашей воли. Самая глубинная тенденция это эволюция пространства и материи. Эта эволюция наиболее ярко проявляется в создании полупроводников все более тонкой структуры.

Использование наработок ИИ – это технологический процесс. А создание ИИ – поэзия, философия, архитектура и эстетика.

Самый интересный технологический вопрос – это конструирование роботов подростками. Сейчас выросло поколение детей которые начали работать с компьютером с 3—5 лет и сейчас делают роботов на уровне который раньше был доступен огромным корпорациям.

Операционная система (ИИ) – волшебная креативная игрушка.

Если мы планируем рассуждать об операционных системах и через пятнадцать лет, тут что-то явно не так. Может быть, странно слышать это от человека, который прославился созданием собственной операционной системы, но по большому счету – операционная систем никому не нужна.

Если уж на то пошло, и компьюте никому не нужен. Людям нужна просто волшебная игрушка, которая позволяет бродить по Интернету, писать курсовые, играть в карты, подводить баланс, {беседовать с Ларошфуко} и так далее. А о том, что для этого нужен компьютер и операционная система, большинство людей хотело бы забыть. Линус Торвальдс [Just for fun]

Создание искусственных существ способных к творчеству. [112Т,67]

Дедуктивные подходы – такие, как искусственный интеллект, начинают с символьных имен и описания уже имеющихся категорий (например магический, математический символизмы и физический мир). Когнитивное моделирование исходит из представления, что такое символьное взаимодействие имеет сходство со способами классификации, используемыми нашим мозгом. Ожидается, что со временем этот подход объединится с индуктивным подходом пытающимся смоделировать аппаратное обеспечение нашего мозга. Конрад Беккер [218,124]

ИИ – мозгоподобная система.

Свойства мозгоподобных систем:

I.

Высочайшая динамическая устойчивость, пластичность, адаптация к разным условиям работы.

II.

Высокая упорядоченность детерминированного типа сочетающаяся с вероятностным принципом работы. Раскрыть оптимальное сочетание этих двух принципов деятельности – важная задача науки.

III.

Существенная роль в работе мозга принадлежит непрерывным (а не только дискретным) процессам обработки информации. Использование аналогового принципа работы на различных уровнях во многом объясняет гигантские возможности мозга в переработке поступающей в него информации. Поэтом актуальным является вопрос об определении путей оптимального сочетания дискретности и непрерывности в работе сложных систем.

IV.

«Разумная» точность. В работе современных автоматов господствует «чрезмерная» точность, для достижения которой тратится много сил, времени и средств. В работе мозга известная «неточность» нужна для сокращения времени переработки информации, для экономии сил в решении многих сложных задач. По видимому, степень точности распределена в зависимости от оценки существенности и ценности поступающей информации. целом – это проблема целесообразной селективности, избирательности системы в переработке информации.

V.

Двоичная логика и детерминированные алгоритмы – то лишь поверхность нашего мышления. Видимо справедливо замечание А. Н. Колмогорова о том, что мы недооцениваем роль подсознания, деятельности подкорки головного мозга и ее влияния на наше сознательное мышление. Наверное, такие сложные и высокоорганизованные системы как мозг, работают в своей основе по некоторой «серой» (а не «черно-белой») логике, с широким использованием алгоритмов с вероятностным выбором шагов. Логическая наука пока только восприняла лишь общую идею такой логики, которая, как говорил Дж. Нейман, должна быть существенно менее комбинаторной и гораздо более аналитической. По видимому, и в области логики (как и физики) нужны новые радикальные («сумасшедшие») идеи, – идеи, которые позволят совершить существенный шаг вперед.

VI.

Все нетривиальные задачи теории сложных систем связаны с проблемой облегчения поиска, перебора вариантов и т. п. Системы, подобные мозгу, способны сокращать сферу поисков на основе выработки новых общих критериев отбора вариантов и выдвижения новых гипотез, постановки новых задач, меняющих направление поиска, и т. п.

VII.

Высокая надежность, связанная с избыточностью построения (например избыточность в кодировании информации, в каналах связи, в проведении преобразований и т.д.), с компенсаторной способностью (например, мозг способен компенсации нарушенных функций, к замене функций и т.д.)