Algoritmo de pensamiento y conciencia, parte 2

Este texto contiene explicaciones para el algoritmo de mi primer artículo "Algoritmo de pensamiento y conciencia" . Tesis del primer artículo:

• El fenómeno del pensamiento subjetivo puede ser algoritmo.
• El algoritmo presentado en el artículo piensa y esto se puede usar prácticamente.
• Usando el algoritmo de pensamiento, podemos definir la conciencia en una forma asintótica.

Opinión del autor en general . En primer lugar, procedo de la suposición de que la racionalidad y la complejidad son lo mismo. Como resultado, la lógica de la complejidad, sea lo que sea en esencia, precede a cualquier otro tipo de lógica y, por lo tanto, es absoluta. Desde este punto de vista, mi algoritmo propuesto es razonable, ya que puede lograr cualquier complejidad estructural en un proceso informático formal.

El algoritmo de pensamiento se basa en la lógica formal de la complejidad con las siguientes propiedades:

1. Los objetos de la lógica son teorías abstractas.
2. Cualquier teoría tiene complejidad y esta complejidad puede verificarse claramente.
3. De cualquier teoría, se puede deducir una teoría más compleja.
4. A partir de cualquier teoría compleja, se puede deducir una teoría simple.
5. Habrá diferentes conclusiones de dos teorías diferentes.
6. Cualquier teoría es significativa. Una teoría se llama significativa si es única e infinitamente compleja. En la práctica, esto significa que se puede construir una cadena de conclusiones potencialmente infinita a partir de una teoría significativa, de modo que todas las conclusiones de la cadena son únicas y cada conclusión posterior es más complicada que la anterior.

La transición de una teoría simple a una más compleja, con muchas teorías sustanciales, corresponde intuitivamente al concepto de pensamiento ideal. La implementación constructiva de tal lógica será, entre otras cosas, la teoría constructiva del pensamiento.

Más sobre teorías abstractas . Las teorías abstractas son cualquier cosa sobre la que solo se sabe que son inherentes a la complejidad constructiva, porque esta complejidad se puede verificar claramente. Y también se sabe que de tal cosa es posible una transición constructiva a otras piezas más complejas y esto también se puede verificar.

Informalmente sobre la complejidad constructiva . Un objeto complejo es algo que puede descomponerse de manera única en objetos simples. Cuantos más objetos simples contenga un objeto complejo, más complejo será este objeto. Los objetos simples no se pueden distinguir de una manera única. La complejidad de todos los objetos simples es la misma.

En consecuencia, las teorías abstractas se dividen en dos tipos: simples y complejas. Una teoría se llama compleja si, utilizando algún procedimiento, se puede derivar de ella un conjunto único de teorías simples. A su vez, para todas las teorías simples, el mismo procedimiento devuelve un resultado constante y, por lo tanto, la complejidad de las teorías simples es la misma. Debido al hecho de que la complejidad en la lógica considerada se determina de manera constructiva, puede calcularse y compararse. Dos teorías tienen la misma complejidad si pueden descomponerse en el mismo número de teorías simples. Cuantas más teorías simples puedas obtener, más compleja será la teoría original.

Definición formal de complejidad . En el conjunto de teorías S = P ∪ C , donde P = {s ∈ S | A [s] = ∅} es un subconjunto de teorías simples, C = {s ∈ S | A [s] ≠ ∅} es un subconjunto de teorías complejas, el operador A: S → 2 ^P define la complejidad si ∀ (c ₁ , c ₂ ) ∈ C , c ₁ ≠ c ₂ , A [c ₁ ] ≠ A [c ₂ ] ; es decir, para cualquier teoría compleja hay una descomposición única en otras simples. A su vez, | A [s] |: una medida numérica de complejidad s.

La lógica de la complejidad . El conjunto de teorías S , el operador A y el operador D: S → S tal que ∀s ∈ S , | A [s] | <| A [D [s]] | y ∀ (s ₁ , s ₂ ) ∈ S , s ₁ ≠ s ₂ , D [s ₁ ] ≠ D [s ₂ ], definen la lógica de la complejidad. El operador D de cualquier teoría dada deduce una nueva, garantizada, más complicada.

La implementación de la lógica de la complejidad . La lógica descrita anteriormente se puede expresar en operaciones formales en cadenas de un tipo especial. Consulte el primer artículo para obtener una descripción detallada de la implementación. A continuación se muestra solo una descripción simplificada y esquemática de la implementación.

Muchas teorías Para representar teorías, se utilizan cadenas que consisten en una secuencia arbitraria de paréntesis '(', ')' y cualquier identificador gráfico dentro de los corchetes. Por brevedad, cada letra se considera un identificador separado. Todo el contenido de la cadena debe estar entre corchetes externos comunes. Para cada soporte de apertura en la línea debe estar cerrando. Ejemplo: la línea ((b) a (e)) es correcta, mientras que las líneas (b) a (e) , (a (b (e)) son incorrectas.

Muchas teorías S consisten en todas las líneas regulares posibles.

Dos líneas son iguales si coinciden hasta una permutación de elementos indivisibles en subcadenas. Un ejemplo de cómo puede reorganizar los elementos: (ab (cd)) ≡ ((cd) ab) ≡ (b (dc) a) ≡ ... ≡ ((dc) ba). Las subcadenas vacías no son significativas y se tiran, por ejemplo, (a ()) ≡ (a).

Reglas de retirada . En el conjunto S, se dan tres reglas de inferencia.

Regla de abstracción . Se aplica a las subcadenas de una cadena dada. Le permite poner el mismo contenido entre corchetes. De cualquier grupo de paréntesis en el mismo nivel, cualquier subcadena idéntica se puede sacar de los paréntesis, de acuerdo con el siguiente principio:

((ab)(ac)) ⇒ (a(bc));

((ab)(abc)) ⇒ { (a(bbc)), (b(aac)), (ab(c )) };

((ab)(ac)(ae)) ⇒ { (a(bce)), (a(bc)(ae)), (a(ab)(ce)) };

Por la regla de abstracción, los resultados son siempre más simples que la cadena original. En el caso de cadenas simples, por ejemplo, ((a) (b)), el resultado de aplicar la regla de abstracción está vacío. La aplicación recursiva de la regla de abstracción le permite descomponer cualquier cadena compleja en simples.

La regla de deducción . De acuerdo con esta regla, puede obtener tantas líneas nuevas como desee de la fila original, duplicando todos los elementos en la fila original un número determinado de veces, de acuerdo con el siguiente principio:

(a) ⇒ { ((aa)(aa)), ((aaa)(aaa)(aaa)), ((aaaa)(aaaa)(aaaa)(aaaa)), …};

(a(b)) ⇒ { ((aa(bb)(bb))(aa(bb)(bb))), ((aaa(bbb)(bbb)(bbb))(aaa(bbb)(bbb)(bbb))(aaa(bbb)(bbb)(bbb))), …};

(a(b(cc))) ⇒ { (aa(bb(cccc)(cccc))(bb(cccc)(cccc)))(aa(bb(cccc)(cccc))(bb(cccc)(cccc))), …};

Regla de composición Cualquier conjunto de líneas de S se puede combinar en una sola línea. Por ejemplo: (a), (b), (e) ⇒ ((a) (b) (e)).

Operador A. El resultado del operador es un conjunto único de cadenas simples. La aplicación recursiva de la regla de abstracción a una línea dada, hasta que se detiene cuando se agotan todas las opciones de descomposición posibles, corresponde a la acción del operador A.

Quiero llamar la atención sobre el hecho de que en el artículo principal, el operador de abstracción, en contraste con el operador A, en el resultado de su trabajo incluye no solo simples, sino en general todas las líneas que se pueden mostrar de acuerdo con la regla de abstracción.

Operador D. Una regla de deducción con un parámetro de duplicación dado corresponde a la acción del operador D. De cualquier línea dada, una línea más compleja puede deducirse de la regla de deducción, y este hecho puede verificarse utilizando el operador A.

Operador de composición (). Corresponde a la acción de la regla de composición.

Por lo tanto, se obtiene un sistema formal que satisface la definición de lógica de complejidad.

El contenido de las teorías . En la lógica de la complejidad, cada teoría es significativa. Dado que ∀s ∈ S existe una cadena única de conclusiones t _n = (A [D [t _n-1 ]]) de complejidad creciente y potencialmente infinita.

La hipótesis de la insolubilidad . Conjuntos de la forma general T _s = {p ∈ S | ∀n ∈ N , p ∈ A [D [t _n ]]; t _n = (A [D [t _n-1 ]]); t ₀ = s} Considero insoluble. El conjunto T _s contiene todas las cadenas simples derivadas por la función recursiva t _n de la línea de inicio s. Dada la insolubilidad de T _s , la salida t _n es algorítmicamente aleatoria. No hay evidencia

Pensando t _n tiene el carácter de complejidad como en el pensamiento ideal y, sobre esta base, es una forma de pensamiento ideal. En cada iteración t _n, hay una transición clara de una teoría menos compleja a una nueva y más compleja, cada transición es única y este proceso es potencialmente interminable.

Pensar realiza la conciencia en una forma asintótica. En términos generales, la "conciencia de la teoría" es el contenido último e infinitamente complejo al que aspira el proceso de computación.

Experiencia subjetiva . Las experiencias subjetivas son prerrogativa de la conciencia. La conciencia no es constructiva.

¿Sobrevivirá la computadora durante la computación? No Pero en los resultados de los cálculos, puede haber experiencias a expensas de la computadora.

Conclusión Creo que todos saben cuánta imaginación se necesita para construir algo realmente complejo. No solo grande, sino complejo. Y para una complejidad infinita, necesitas una fantasía infinita. ¿De dónde saca tanta imaginación el algoritmo? A menos que la fantasía en sí misma sea un algoritmo.