¿Cómo funciona en la práctica el mecanismo categórico de la inteligencia humana, que describí
en un artículo anterior ?
En otras palabras, ¿cómo puede ayudarnos la eidética a crear inteligencia artificial?
Veamos un ejemplo.
¿Qué es eidos? Esta es una imagen mental de un objeto real, cosa, concepto, fenómeno, evento, acción ... Podemos decir que cualquier definición en el diccionario es una especie de Eidos. Platón consideró el material de Eidos, viviendo su vida en el mundo de las ideas. Podemos suponer que esto es cierto si estamos de acuerdo en considerar los eidos realmente existentes en la medida en que cualquier dibujo de ingeniería es real, conectado entre sí texto, imagen, símbolo. Este no es el tema en sí, sino su modelo simplificado, pictograma o reparto, instantánea. Pero, ¿quién dijo que no puedes trabajar con imágenes en realidad?
Nuestra mente hace este trabajo cada segundo. Comenzando con las operaciones básicas del hogar y terminando con la creación de inventos complejos, ingeniería.
Pero en los inventos, el trabajo de la mente se ve realmente hermoso, por lo que es más fácil de usar como ejemplo.
¿Cómo hace una persona inventos? ¿Por qué los grandes inventos suelen ir precedidos de una visión o un sueño, como el del gran químico D. Mendeleev, el inventor de la tabla de elementos periódicos? Porque la invención realmente puede ser "vista". Me arriesgaré a afirmar que es imposible hacerlo sin "ver", es decir, sin presentar la idea clara y detalladamente en mi imaginación.
Imagínese como ingeniero-inventor. Vives en el siglo XIX, cuando todavía no hay submarinos y Julio Verne aún no ha escrito sus "20 mil leguas bajo el mar". Recibes una orden del Ministerio de Defensa para crear un caza para naves enemigas. Al mismo tiempo, debe actuar de manera encubierta, con municiones limitadas y armas débiles. Una especie de solitario saboteador cazador en el mar. Por cierto, Alemania enfrentó aproximadamente esa tarea durante la Segunda Guerra Mundial, cuando se vio obligada a buscar formas de lidiar con la flota superior de Gran Bretaña. ¿Cómo resolver el problema?
Lo primero que el inventor comienza a hacer es hacer una lluvia de ideas, buscar nuevas ideas.
Este mecanismo ha sido analizado con gran detalle en la teoría TRIZ de la resolución inventiva de problemas.
Tratemos de representar este proceso simplificado, gráficamente y en pasos.
Principio de pensamiento
1. Obviamente, el método actual no es adecuado para la guerra encubierta en el mar. El arma principal de la flota son los barcos. Para protegerlos, están cubiertos con armadura, armados con armas pesadas. Como resultado, son muy grandes, notables, pesados, de movimiento lento.
2. ¿ Quizás hacer pequeñas embarcaciones de alta velocidad - cazadores?
3. Pero al aumentar la velocidad del barco para la guerra de sabotaje, nos vemos obligados a poner un motor más potente. Al aumentar el motor, aumentamos el tamaño del barco y su peso. Y esto es una desaceleración. Y así sucesivamente hasta el infinito. A la salida, nuevamente tomamos la nave de la fortaleza. Es decir, este camino es un callejón sin salida.
4. ¿Y si piensas en la dirección de aumentar el sigilo? Es difícil esconderse en el mar, por lo que lo primero que viene a la mente es esconderse en el lugar, debajo del agua. Pero los barcos existentes no saben cómo hacer esto. ¿Y quien puede? ¡Saben pescar!
5. Pero el pescado no es un barco, no puede transportar personas y armas. ¿Es posible convertir un barco en un pez o un barco como un pez?
Nota: inesperadamente, el ingeniero planteó la pregunta en la clave de la dialéctica de Platón: ¿cómo combinar lo incompatible? (en lo sucesivo, en cursiva, se destacan mis comentarios sobre los pensamientos del ingeniero).
6. El esquema de esta contradicción se ve así:
Entonces, para resolver el problema, debemos buscar una salida a esta contradicción. Pero como? - Al analizarlo.
7. ¿Qué es un barco inherentemente? ¿Cuál es el eidos básico de la nave? Este es un gran bote.
¿Qué es el pescado inherentemente? Este es un "bote viviente", solo uno pequeño.
Bueno, ya mejor. Dos barcos, solo en diferentes escalas y con diferentes tareas.
8. ¿Y si los llevamos a una sola escala y combinamos estos dos barcos en uno? Haremos un gran barco-barco, capaz de navegar bajo el agua.
9. ¿Cómo? Bueno, por ejemplo, como un pez que regula su ascenso-buceo usando una burbuja especial. Kingston puede servir como una "burbuja" para un barco militar.
Fin del pensamiento
Entonces, vimos el proceso de pensar en su ingeniería, espíritu inventivo en pasos. Es cierto, ¿has hecho algo como esto repetidamente, tratando de resolver un problema o problema? Si es así, este mecanismo es familiar para las personas desde la infancia, como el aire que todos respiramos, pero no lo notamos.
Con respecto a la programación, todo aquí también es simple y no hay nada más que el procesamiento de imágenes (imágenes).
Primero, describimos las muestras propuestas, las "reconocimos". Luego se simplificó, se "redujo" para que fuera posible manipularlos. Además, de acuerdo con las leyes de la dialéctica, elaboramos estas imágenes. Los comparamos, encontramos similitudes y correspondencias. Creó una nueva imagen basada en las dos anteriores. Y luego los "desplegaron" en una solución completa.
Si fuera analista de negocios, mostraría este proceso en el siguiente diagrama:
Reconocimiento de imágenes Las redes neuronales de inteligencia artificial han aprendido a funcionar perfectamente. Y las imágenes convolucionales escanean las redes convolucionales sin problemas. Además, las redes neuronales pueden encontrar imágenes similares basadas en el aprendizaje profundo. E incluso pueden crear nuevas imágenes, imitando los patrones propuestos.
Pero las leyes de la dialéctica en la inteligencia artificial moderna no funcionaron. De la palabra en absoluto. Lo cual no es sorprendente: todos están obsesionados con las redes neuronales, y la dialéctica es un algoritmo. Incluso un conjunto de algoritmos, un "conjunto algorítmico", un conjunto. La ciencia abandonó la creación de IA basada en algoritmos casi a fines de los años 70 del siglo pasado.
Basado en los algoritmos de pensamiento, el conductismo informático está tratando de funcionar. Se pueden encontrar más detalles, por ejemplo, por
Ron Sun , Rensselaer Polytechnic Institute (RPI), Troy, NY USA.
Se hacen intentos para describir modelos individuales de comportamiento humano: toma de decisiones, encontrar una salida, un mecanismo de selección (e incluso se intenta algoritmar la conciencia). Se han escrito muchos algoritmos matemáticos.
Por sí mismos, estos algoritmos funcionan muy bien e incluso pueden integrarse en cualquier programa. Hay API abiertas.
Es cierto que se reveló un problema.
Hay cientos, si no miles, de tales modelos conductistas. Y esto lejos de agotar las opciones para el comportamiento humano. Además, al intentar ensamblar estos algoritmos juntos, se produce una sobrecarga del sistema debido a la dificultad de elegir entre modelos o al combinarlos.
Es decir, la cuestión de cómo una persona construye modelos, cómo es posible el modelado en sí mismo: permaneció detrás de los corchetes. Una persona no solo combina muestras preparadas. Puede descomponer la tarea en sus componentes y volver a montarla en un nivel superior ya diferente.
Por lo tanto, puede resolver los problemas más complicados que no se pueden resolver mediante simple fuerza bruta / combinatoria o que se resuelven extremadamente lento y costoso.
Por lo tanto, ahora para crear una inteligencia artificial completa o "fuerte", la "pequeñez" en sí misma no es suficiente: el algoritmo dialéctico, que describe el mecanismo de modelado en la mente humana.
El algoritmo dialéctico debe poder funcionar con universal, comprensible para cualquier persona sin conocimientos especiales en programación, imágenes - pictogramas - eidos.
Mostré el principio de funcionamiento de este algoritmo en el diagrama anterior.
Cómo desarrollar un paquete, o más bien un intérprete entre pictogramas y los comandos habituales de un lenguaje de computadora, es el tema de un estudio separado.
En realidad, esto es lo único que separa esta teoría de la implementación comercial hasta ahora.
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Críticas, análisis y sugerencias son bienvenidas.