Navespro.ru

Многие исследователи не первое десятилетие бьются над созданием ИИ, но пока максимум, чего удалось достичь, так это самообучающихся программ на скриптах.
Долгое время я сам обдумывал, какие условия нужны для образования интеллекта и что вообще он из себя представляет. Попробую сформулировать некоторые мыли, которые мне пришли в голову во время изысканий.

Что такое интеллект?
Представим себе программу human mind 2008, базирующуюся на платформе HBS (human body subsystem), установленную на "железе" human body. "Железо" - это наше тело, со всеми своими физиологическими процессами и бешеными колониями подвластных нанороботов (симбиотических микроорганизмов). Оно нас хоть и интересует, но слабо - лишь бы было, имело достаточно сенсоров и было достаточно шустрым. Платформа - представляет собой операционную систему, которая управляет всеми физиологическими процессами и нанороботами, а кроме этого имеет необходимые драйверы и API для сенсоров и механизмов. Платформа нам более интересна, так как именно на ней функционирует программа human mind 2008 и ее нам придется эмулировать, если мы хотим воссоздать условия для работы нашей программы. И наконец, гвоздь программы –  human mind 2008. Самая главная загадка, над которой многим ученым еще предстоит поломать свои носители этой программы. ;)

Методы исследования.
Каковы могут быть методы исследования вышеописанной программы human mind? На мой взгляд эти методы встречаются нам повсеместно и стоят в основе исследования любых технологий.

1. Реверс-инженеринг
Все, что трудно придумать самому, нужно попытаться стырить. Это правило работает в большинстве случаев и для любых технологий. Такой метод подразумевает изучение второго звена - HBS с целью расшифровки API. Если разгадать принципы работы всех интерфейсов мозга, можно будет добраться до самой программы и начать второй этап реверс-инженеринга, а именно - воссоздание API в искусственных условиях и попытка переселить на них программу. Стоит так же заметить, что этот метод подразумевает значительных затрат ресурсов и времени. Первое следует из того, что человеческими телами с работающим  мозгом никто не спешит разбрасываться, в последнее – из того, что ребенку на то, чтобы проявить признаки интеллекта приходится прожить несколько лет – и это при наличии мегабиоплатформы "human body", которая вероятнее всего многократно превосходит по мощности ныне существующие.

2. Теоретическое моделирование
Этот метод подразумевает моделирование нейросетей, попытки создания самообучающихся механизмов и прочие веселые мероприятия, напоминающие стрельбу из снайперской винтовки на слух. Не стоит правда списывать со счетов и ту вероятность, что кто-то попадет. Ведь пробуют многие и я, пожалуй, не исключение.

Мысли вслух
Основные мои предположения насчет функционирования человеческого интеллекта строятся вокруг двух идей.
    Первая высказана давно до меня - это то, что разум оперирует не строгими понятиями "Да" и "Нет", как это происходит в современных компьютерах, а полями вероятности. То есть максимум, что вы можете добиться от любой версии программы human mind - ответ типа "скорее да, чем нет", "скорее нет, чем да" и, например, "недостаточно условий".
   Второе предположение касается самих механизмов вычисления и заключается в том, что программа human mind представляет собой двух-уровневую систему. В частности это некий фреймворк "submind" и основной элемент "mind". Первый элемент работает на сверхвысоких скоростях, взаимодействуя с API на низком уровне. Он мне представляется в виде непрерывного потока вычислений на базе получаемых/уже полученных данных от сенсоров и механизмов. На базе этого потока вычислений "паразитирует" подпрограмма "mind", которая отслеживает поток, сохраняя в некий пул результаты вычислений и координируя направление потока. Вероятнее всего тут имеет место некая рекурсия: как только "mind" вытягивает из потока случайный результат вычисления, подпрограмма "submind" корректирует направление потока, подавая больше результатов для "mind".
На основании этих рассуждений, я пришел к выводу, что псевдонезависимость "mind" обеспечивает возможность отвлеченного мышления, а наличие рекурсивных связей добавляет возможности выхода из циклов и смены направления мышления.

Что-то типа вывода
Если бы я управлял командой программистов, работающих над созданием ИИ, я бы создал программу на базе вышеперечисленных идей. То есть:
Программа должна состоять из двух взаимосвязанных модулей. Один из них создает непрерывный поток вычислений на базе данных, поступающих от множества сенсоров (их должно быть как можно больше - все, включая термодатчики на микросхемах), второй - собирает результаты на базе алгоритма выбора приоритетов и провоцирует изменение направления потока вычислений первого модуля.

Так, чего-то я заболтался... Вряд-ли кому-то интересны подробности моих измышлений на тему модели ИИ, так что на этом, пожалуй, остановлюсь.

Надеюсь было не очень скучно, пока.

Вам это будет интересно!

Последние новости