Capítulo 1. Manejador de señal
En la vida cotidiana, no pensamos por qué nos gusta el bistec o la naranja. Está frito, jugoso y carnoso, y tenemos hambre. Gracias a la teoría de Darwin, los científicos, afortunadamente, ya pueden explicarnos por qué nos gusta el bistec. Porque en el proceso de selección natural todos los que simplemente no les gustaban estos filetes murieron. Los que asaron carne al fuego sobrevivieron y lograron sacrificar sus enormes mandíbulas en favor de un cerebro más grande. El cerebro de los sobrevivientes está sintonizado con el hecho de que el filete a la parrilla es bueno. En el cerebro, por comer tal plato, se liberan una serie de hormonas que activan el centro de placer. Estas hormonas, la dopamina y la serotonina, y varias más, forman un cóctel de cierta concentración, a lo que el llamado procesador o intérprete de señales reacciona en nuestro cerebro. Cada señal es como la música, que consiste en una serie de notas. Filete: una especie de suma de señales del sistema nervioso, que incluye el sabor visual, olfativo. Estos tres sistemas dan una cierta cantidad única, que nuestro procesador interpreta como "bueno" (¡esto fue desarrollado como resultado de una selección natural!), Y luego envía una señal "buena" a nuestra conciencia, por lo que sentimos satisfacción. Pero, ¿qué sentimos exactamente? Es poco probable que alguien pueda describir con palabras el sentimiento de felicidad. Pero si las sensaciones no pueden describirse en palabras, al menos pueden describirse en números matemáticos.
Entonces, las conclusiones: no podemos decidir por el controlador si algo es malo o bueno. En el cuerpo humano, el papel de este procesador lo desempeña un pequeño órgano llamado hipotálamo. El tamaño de este órgano es aproximadamente la uña, y está conectado a todo el sistema nervioso, absolutamente a todo el cerebro. Es este cuerpo el que decide por nosotros que en el desierto queremos un vaso de agua en el centro de la mesa. Su ajuste en sí ocurre en el proceso de evolución, y es él quien decide, no nosotros. El ejemplo más simple es que los padres dieron a luz a una generación en la cual, en un cachorro, el procesador interpreta la naranja como sabrosa, y en otro cachorro el procesador interpreta la naranja como no sabrosa. Aquí debemos tomar nota de la biología de que la próxima generación puede tener no solo signos de padre y madre, sino también signos aleatorios debido a mutaciones. En el futuro, la acumulación de estos rasgos aleatorios brinda ventajas a algunos descendientes a través de muchas generaciones, y otras ramas que no tienen tales ventajas mueren en la lucha o simplemente mueren sin comida. O coexisten en diferentes territorios lejos el uno del otro. Bueno, sobre las naranjas. Uno de los niños comenzó a vivir más tiempo durante 20 años debido a las vitaminas de una naranja y difundió sus genes con mayor fuerza. Después de 10,000 años, toda la población de personas ama las naranjas, porque todos los que no las amaron se extinguieron hace mucho tiempo. ¿Y qué es el amor por una naranja? Esta es la respuesta de la red neuronal a la melodía de las señales del sistema nervioso. Esta es la respuesta del controlador de señal, la conversión de la suma de las señales de la función del controlador a "buena" o "mala". Se puede emular en cualquier lenguaje de programación moderno. Las redes neuronales convencionales pueden identificar la naranja en la imagen. Pero, ¿y si esta red neuronal determinada por la imagen, es mala o buena? Le muestras una naranja, ella responde bien, le muestras una serpiente, ella responde "mal". Puede entrenar la red usted mismo cambiando accidentalmente los coeficientes y explicando que una naranja es buena, pero una serpiente es mala, pero puede dejar que se desarrolle sola, solo necesita un entorno.
Capítulo 2. Entorno de red neuronal
¿Qué necesita una red neuronal para el autodesarrollo? Necesitamos condiciones que la obliguen a hacerlo, incluida la motivación y las oportunidades para el autodesarrollo. Necesita selección natural. Creemos el modelo humano más simple en un espacio virtual vacío. Para cada modelo de este tipo, vincularemos nuestra propia red neuronal. Para empezar, enseñaremos a estos bots a caminar. Para empezar, debes emular alrededor de 50 músculos del cuerpo. Al controlar eficazmente los músculos, la red neuronal podrá moverse a través del espacio. Para un movimiento efectivo, recompensa, dando las ventajas de la red. Las mismas ventajas que da el controlador de señal. Esto ya está emulado hoy, puedes encontrar muchos videos de Youtube donde varios robots divertidos aprenden a dar sus primeros pasos. Pero no tan simple. Nuestro bot se moverá en el espacio cuanto más eficientemente, más parámetros en la entrada a la red neuronal que tenemos. En primer lugar, por supuesto, la visión artificial. En segundo lugar es el tacto de la máquina. Dividiremos la superficie del modelo 3D en piezas pequeñas, algo así como una máscara de píxeles, y cada pieza tendrá un parámetro, ya sea que toque algo o no. Entonces, por ejemplo, los pies sentirán condicionalmente el suelo, lo que dará un movimiento más suave en el resultado final después del entrenamiento. También debe agregar a los parámetros de entrada desde el giroscopio virtual en el cabezal virtual. 3 parámetros de desplazamiento a lo largo de los ejes XYZ, que determinan la inclinación de la cabeza o de todo el cuerpo, así como la fuerza de aceleración y su posible vector, para una coordinación más precisa en el espacio. Juntos, este sistema se parecerá a una especie de enebro, que está presente en los organismos de todos los vertebrados.
Que sigue Luego debes enseñarles a criar. Si comenzamos a emular personas, necesitamos emularlas por completo. Por ejemplo, creamos un hombre y una mujer virtuales. Puede programar que cuanto más cerca estén sus genitales, más ventajas de satisfacción caerán. Pero tan pronto como nuestros chicos terminaron todos sus asuntos, las ventajas dejaron de caer por cierto tiempo. Que no solo tengan relaciones sexuales, tenemos cosas más importantes que hacer.
Del mismo modo, debe enseñarles a comer. Nuestro bot ya es un poco capaz de controlar su cuerpo, intenta emular los movimientos de las manos. Las manos diestras no son tan difíciles para las redes neuronales de hoy. Crea una naranja virtual al lado. Y mezclaremos los pesos de la red neuronal hasta que su procesador de señal decida que una naranja es buena. Y que comerlo por la boca es bueno. Después de eso, nuestra criatura virtual comerá naranjas virtuales con su boca, todo lo que encuentre en su espacio virtual vacío.
Al mismo tiempo, el modelo humano tendrá una visión virtual y recibirá la imagen a través de los ojos, y preferiblemente en estéreo para 2 ojos. Con una audición virtual en un radio determinado, por ejemplo, 40 dB dentro de 10 metros y cuanto más cerca esté la señal, más fuerte es, más lejos, más silenciosa es. Todavía necesita sentido del olfato, tacto, gusto. Todo esto se emula fácilmente. En una emulación simple, el olor puede consistir en 50 tonos diferentes que componen la composición, a los cuales el procesador de señal responde bien o mal. Cada objeto en la simulación también tiene un parámetro como el olor. Suponga que la carne podrida en la simulación tiene algunos coeficientes aleatorios. Para una red neuronal, es solo un número, realmente no le importa cómo huele, porque de hecho no hay olor allí, solo hay un conjunto de coeficientes. A alguien le gusta, a alguien no. Quienes les gusta este olor comen carne y mueren más rápido. Por lo tanto, en las generaciones futuras se solucionará que el olor a carne podrida sea malo. Una vez más, no hay olores en la realidad objetiva, el olor es una cosa puramente subjetiva, no es una cosa material, el olor es la relación del cerebro o la red neuronal a un conjunto de moléculas o coeficientes en el mundo virtual.
Con el gusto, todo es exactamente igual, con el tacto ya es más difícil, pero en sí mismo, el tacto no es tan importante en el desarrollo del cuerpo como la visión y el oído. El tacto es un método para interactuar con algo o un método para responder a algo. Por ejemplo, dolor físico de un derrame cerebral. En este sentido, el tacto es más importante. Para nuestros bots virtuales, puedes emular que con golpes fuertes no podrá usar ningún músculo y los movimientos tendrán que volverse a entrenar ligeramente. Además, al recibir daños, en forma de golpes o algo más peligroso, el procesador de señales percibió estas situaciones como "malas", tratando de no repetir en las generaciones futuras. A quienes les gustan los golpes, el dolor se percibe como una emoción positiva. Estas criaturas fallarían rápidamente todos los músculos y otras funciones de su organismo virtual, lo que en última instancia limitaría la posibilidad de reproducción.
Capítulo 3. Simulación del cuerpo.
Para emular a una criatura viviente, es necesario privarlo del régimen de Dios. Hágalo muy frágil, agregue peligros externos. Imagine un modelo 3D de una persona en un editor simple.
Agréguele el error de cálculo del esqueleto interno que el hueso puede romperse. Agregue el cálculo más simple de la cantidad de sangre en el cuerpo, su movimiento, pero sin mucha precisión, como una serie de parámetros. Por ejemplo, habrá 4 litros de sangre en el modelo; si sufre daños, existe la posibilidad de sangrado. Con una gran pérdida de sangre, la muerte con una pequeña pérdida de sangre son simplemente señales negativas del procesador de señales. Puede agregar a la simulación la capacidad de cortar extremidades, no puede hacerlo. Estúpidos bots de esto no lo harán. Asegúrese de agregar la capacidad de emitir y escuchar sonidos de diferentes frecuencias y diferentes duraciones. Deje que estos sonidos afecten a su entorno y a quienes lo rodean. Excitar en otros algunas reacciones. Si las criaturas usan sonidos, es más probable que desarrollen un lenguaje que comprendamos. Después de todo, ¿qué es el lenguaje para nosotros? ¿Qué pasó antes de que una persona usara el idioma? Es lógico suponer que en los albores de la humanidad usamos diferentes sonidos, como los animales, la forma más fácil de ver a los monos es usar gritos. Inicialmente, había un conjunto de sonidos diferentes en orden aleatorio. Algunos sonidos asustaban a otros, otros atraían, por lo que en el proceso de selección natural surgió un lenguaje, en una forma completamente natural de desarrollo en el proceso de interacción de las redes neuronales en nuestras cabezas. Deje que las redes neuronales interactúen entre sí, mientras aumentan sus posibilidades de supervivencia, y muy pronto aprenderán a comunicarse en su propio idioma. Inicialmente, los límites establecidos para las frecuencias disponibles para la comunicación pueden hacer que un idioma se vea como un lenguaje humano. Por ejemplo, los delfines tienen una apariencia de lenguaje, pero se encuentra en frecuencias ultrasónicas: la mayoría de sus sonidos ni siquiera son audibles para los humanos. El lenguaje es simplemente una colección de sonidos aleatorios generados por la evolución.
Por cierto, la emulación de la respiración puede tener lugar si tiene sentido. Del mismo modo, dé señales positivas para cada respiración. Y los que no respiraron murieron.
Finalmente, nuestro cuerpo está listo para ir a algún lado y sobrevivir, es hora de incluir la selección natural.
Capítulo 4. Razón de la conciencia
Imagine a una persona que se ha visto privada de señales que ingresan al cerebro desde el útero. Desde el nervio óptico, desde el auditivo, el táctil, el gustativo, la temperatura y el olfativo, nunca llegarían señales al cerebro. ¿Qué estaría en el cerebro de esta criatura? Vryatli incluso soñaría, porque en los sueños vemos cosas que generalmente conocemos en la medida en que al menos podemos entenderlas. ¿Y si no has visto nada? Y no escuché a nadie, no sentí a otra persona, el cerebro parecía estar dormido para siempre. La conciencia, tal como la imaginamos, ni siquiera habría surgido allí. ¿Cómo queremos recibirlo sin todas estas señales? La forma más fácil de obtener algo que tenga un análogo de nuestra voluntad es poner la red neuronal en la simulación, darle un cuerpo y, por lo tanto, la reacción del cerebro o la red neuronal a la realidad circundante utilizando las señales del sistema nervioso es la conciencia. La conciencia es la respuesta del cerebro al medio ambiente. Sin ambiente, sin conciencia. No es necesario responder a problemas difíciles de la conciencia, como por qué el rojo es rojo, por qué hay una experiencia subjetiva, por qué existe I. Todas estas preguntas desaparecen cuando consideramos la conciencia del exterior como una reacción del cerebro o la red neuronal a un conjunto de señales entrantes de factores externos. ¿Por qué no escuchamos ultrasonido? Porque el oído es físicamente incapaz de responder a frecuencias de sonido tan altas. Estas frecuencias simplemente no causan vibraciones en el oído. Además, si el oído estuviera físicamente dispuesto de manera diferente, el cerebro, quizás no de inmediato, sino con el tiempo, aprendería a interpretar con éxito la ecografía. No deberíamos estar interesados en lo que una persona escucha exactamente en este momento en su cabeza. Después de todo, incluso si le pedimos que describa, no podrá hacerlo. Solo necesitamos entender que interactúa con éxito y responde a esta señal.
Una vez más, la señal que ingresa al cerebro es interpretada por él. Color, sonido, cualquier otra cosa. El cerebro no puede describir cómo se interpreta esto, es decir Es imposible describir cómo se ve el rojo. Por lo tanto, no tiene sentido tratar de emular la conciencia como tal. Solo necesita programar las respuestas del cerebro a las señales.
Capítulo 5. Simulación del entorno.
La simulación del entorno nos dará varias posibilidades a la vez. Primero, las redes neuronales recibirán un flujo constante de señales a todos los posibles receptores programados. Incluso si tomamos nuestra realidad y emulamos solo el 10% cualitativamente, sin átomos, la física simple de Newton, todo consiste en pequeñas partículas y se basa en la palabra honesta del programador. En este mundo, puede que no haya química, física cuántica. Pero debería haber oportunidades para arrancar la fruta de los árboles, romper el coco encontrado con un palo. Es necesario que la criatura se congele y encuentre un refugio. Es necesario emular la edad de piedra. Deja que haga calor en la cueva, incluso después de muchos años virtuales de emulación, esta criatura algún día tomará acciones aleatorias que lanzarán el script de la hoguera.
En un sentido cuantitativo, no necesitamos emular tanto, comencemos con unos pocos kilómetros cuadrados, dejemos que las criaturas vivan en un mundo donde, después de una docena de kilómetros, regresen a su lugar original. Parece ser un mundo finito limitado en área. O simplemente con una cerca perimetral J.
La forma más fácil es emular a los animales y su comportamiento. Pero si queremos un comportamiento humano real, necesitamos algo más. Como mínimo, necesitamos describir por nosotros mismos lo que nos hace diferentes de los monos. Es en estos monos que el comportamiento de las redes neuronales será inicialmente similar. Pero cuanto más se desarrolla la simulación, más oportunidades tienen sus residentes, más inteligentes se pueden volver. Imagine que en algún momento estas criaturas tomaron posesión de palos, aprendieron a sacrificar animales y usarlos para encender un fuego por la fricción de un palo. Todo se implementa utilizando scripts y redes neuronales existentes. Pero luego nos toparemos con el límite del desarrollo de esta tribu. Allí, capacidades informáticas adicionales ya vendrán en nuestra ayuda, cuyas existencias aumentan cada año. Puede emular todos los territorios grandes, además, puede agregar química real al mundo virtual. Al principio simplificado, luego cada vez más similar al que conocemos. Además, la química no tiene nada que ver directamente con la emulación de átomos. La química puede existir sin simular átomos reales. Un pequeño conjunto de reacciones químicas para el mundo creado será suficiente.
Capítulo 6. Desarrollo
La vida es inseparable de la muerte. Por lo tanto, para el desarrollo de la inteligencia artificial, es necesario emular la reproducción, el nacimiento y la muerte. Con cada generación, los descendientes adoptarán los rasgos de sus padres y un pequeño porcentaje de parámetros aleatorios que se fijarán en las generaciones. Los parámetros deben establecerse bastante, pero no tantos como están contenidos en nuestro ADN. Incluso 1000 fracciones de lo que hay en el ADN es suficiente para empezar. Por ejemplo, altura, peso, fuerza: todo esto está relacionado con el cuerpo emulado por nosotros. Lo más importante, estos parámetros no tienen que contener todas las reacciones del procesador de señales de generaciones anteriores. Es suficiente imaginar un controlador de señal como una función que varía de generación en generación y toma algunos valores (bueno, malo, así ...) al aplicar esta función a las señales entrantes. Por lo tanto, no es necesario recordar las respuestas a todas las preguntas (¿es una naranja buena ?, ¿la carne podrida es buena?), Es suficiente usar nuestra función de controlador de señal y medir el resultado. Pasamos un millón de años. Nos fijamos en el resultado. ¿Siguen nuestros pueblos primitivos cavando arena en busca de raíces? Entonces, la emulación limita sus capacidades solo en esto. Afortunadamente, nuestro mundo nos permite mucho más y, por lo tanto, hemos logrado más. Al aumentar gradualmente las posibilidades de simulación, aumentamos las posibilidades potenciales de sus habitantes. Todo esto se puede mejorar indefinidamente. O, en algún momento, puedes dejar que tal criatura controle un avatar en nuestro mundo real, si está listo para esto. Pero esto no reemplaza la evolución en la simulación, que es muchos órdenes de magnitud más rápido. Sí, y no tendrá mucho sentido en esto, porque si bien la simulación no es tan precisa como nuestro mundo, es probable que las criaturas sean más tontas que nosotros. Solo en condiciones como la nuestra, puede nacer una mente como la nuestra y no de otra manera. Entonces, el comienzo está establecido, es hora de comenzar la simulación.