Aufstieg zum Intellekt. Erfahrung der evolutionÀren hierarchischen Klassifikation

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Der Artikel diskutiert eine Variante der evolutionĂ€r-hierarchischen Klassifikation autonomer automatischer GerĂ€te, zu der zunĂ€chst lebende Organismen gehören können - von Protozoen bis hin zu Menschen. Um jedoch von den vielen Funktionen eines biologischen Organismus zu abstrahieren und sich nur auf die allgemeinen Prinzipien seiner Wechselwirkung mit der Umwelt zu konzentrieren und die Klassifizierung nicht nur auf lebende Systeme zu beschrĂ€nken, wird in dem Artikel der Begriff „GerĂ€t“ anstelle von „Organismus“ verwendet.

Die Argumentation basiert auf einem deutlich vereinfachten Schema des Verhaltens eines lebenden Organismus: Es wird als GerĂ€t dargestellt, dessen Interaktion mit der Umwelt durch eine Reihe von darin eingebetteten Algorithmen spezifiziert wird. Ein Algorithmus bezieht sich auf ein vorhandenes (gespeichertes, festes) Verhaltensschema eines GerĂ€ts, das von ihm eindeutig und wiederholt in Form spezifischer Aktionen implementiert werden kann. Die GrĂŒnde fĂŒr das „Starten“ (Anwenden) des einen oder anderen Algorithmus - ob externe EinflĂŒsse oder interne Zielsetzung - werden nicht berĂŒcksichtigt. Aber auch mit diesem vereinfachten Ansatz war es möglich, eine ausreichend heuristisch produktive Klassifizierung zu erstellen.

Ein elementares GerĂ€t, das eindeutig und nicht variabel mit der Umgebung interagiert - ein elementares GerĂ€t - wird als Ausgangspunkt fĂŒr das Besteigen der hierarchischen Leiter verwendet.

GrundgerÀt


Der Funktionsalgorithmus (Verhalten) elementarer GerĂ€te ist festgelegt, wĂ€hrend ihres Entwurfs (Geburt) festgelegt und Ă€ndert sich wĂ€hrend des Betriebs nicht. Die Anpassung elementarer GerĂ€te an die Umgebung erfolgt nur durch eine einmalige Änderung des gesamten Satzes von Algorithmen wĂ€hrend ihrer Erstellung (Geburt) und Auswahl der am besten geeigneten GerĂ€te mit Fixierung (Vererbung) erfolgreicher Lösungen. Um sich an Änderungen in der Umgebung von ElementargerĂ€ten anzupassen, ist daher deren stĂ€ndige Wiedergabe mit einer Variation eines Satzes von Algorithmen erforderlich.

Es ist vernĂŒnftig anzunehmen, dass die Algorithmen nicht "gelöscht", sondern gespeichert werden, sobald sie wirksam sind (dh zuvor ausgewĂ€hlt wurden), aber schließlich durch neue ersetzt werden. Eine solche AnhĂ€ufung von „vorgefertigten“ Algorithmen ermöglicht es der Bevölkerung in Zukunft, sich schneller und effektiver an sich Ă€ndernde Bedingungen anzupassen - nicht auf zufĂ€llige erfolgreiche Änderungen zu „warten“, sondern offensichtlich vorhandene Algorithmen und deren Kombinationen zu verwenden.

Eine wichtige Folge der AnhĂ€ufung von Algorithmen und des ersten Schritts zur Überwindung der eindeutigen Funktionsweise elementarer GerĂ€te ist die konsequente Anwendung mehrerer verschiedener Algorithmen unter denselben Bedingungen. Selbst der zufĂ€llige Wechsel von zwei oder mehr Algorithmen durch ein GerĂ€t zur Lösung eines Problems erhöht die Wahrscheinlichkeit, ein positives Ergebnis zu erzielen, erheblich. Es ist jedoch klar, dass elementare GerĂ€te keinen Mechanismus zum Isolieren des effizientesten Algorithmus wĂ€hrend des Betriebs (der Lebensdauer) haben - das Fixieren erfolgreicher Kombinationen von Algorithmen wird nur durch Auswahl ihres vollstĂ€ndigen Komplexes realisiert.

Anpassbare GerÀte


Wenn fĂŒr elementare GerĂ€te die Effizienz der Anwendung von Algorithmen nur als Ergebnis des Überlebens einiger und des Aussterbens anderer bewertet wird und die Anpassung nur ĂŒber viele Generationen erreicht wird, besteht fĂŒr komplexere GerĂ€te, die einen ĂŒbermĂ€ĂŸigen Satz von Algorithmen angesammelt haben, eine echte Gelegenheit (und Notwendigkeit), die Ergebnisse der Algorithmen wĂ€hrend des Betriebs zu bewerten . Der Mechanismus dieser Bewertung wurde als eine Reihe zusĂ€tzlicher Algorithmen implementiert, die als emotional bezeichnet werden können. Emotionsalgorithmen stehen im Gegensatz zu Aktionsalgorithmen nicht in direktem Zusammenhang mit der Bereitstellung bestimmter GerĂ€tefunktionen. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, einige Änderungen am GerĂ€t einzuleiten, die es uns ermöglichen, den Erfolg der Aktionsalgorithmen direkt wĂ€hrend ihrer AusfĂŒhrung (oder unmittelbar danach) zu bewerten.das heißt, negative oder positive "Emotionen" verursachen.

Die AnhĂ€ufung einer ĂŒbermĂ€ĂŸigen Anzahl von Aktionsalgorithmen sowie das Auftreten von Emotionsalgorithmen zur Bewertung ihrer Wirksamkeit bildeten die Grundlage fĂŒr die Bildung eines neuen GerĂ€tetyps, der als adaptiv bezeichnet werden kann. Der Hauptunterschied zwischen einem adaptiven und einem elementaren GerĂ€t besteht in seiner FĂ€higkeit, die Verwendung der effizientesten Algorithmen zu konsolidieren, wenn sich die Umgebung Ă€ndert. Daher erfolgt die Anpassung von GerĂ€ten nicht ĂŒber Generationen hinweg, sondern direkt im Prozess ihrer Funktionsweise (Lebensdauer).

Die adaptive GerĂ€teanpassung erfolgt ebenfalls zufĂ€llig durch Ausprobieren. Die Auswahl erfolgt jedoch nicht aus den Optionen fĂŒr vollstĂ€ndige SĂ€tze von Algorithmen, sondern zwischen mehreren Algorithmen.

Wenn der Übergang von einem elementaren zu einem adaptiven GerĂ€t durch die interne Differenzierung des GerĂ€ts verursacht wurde, die mit der Akkumulation einer ĂŒbermĂ€ĂŸigen Anzahl von Algorithmen verbunden ist, wird der nĂ€chste hierarchische Sprung durch die externe NichtidentitĂ€t des adaptiven GerĂ€ts mit sich selbst verursacht. Das Ändern des adaptiven GerĂ€ts wĂ€hrend seiner Funktion (Lebensdauer) macht es erforderlich, sich bei der Bewertung der Ergebnisse der Anwendung der Algorithmen als eines der Elemente der Umgebung einzuschließen, was einen Impuls fĂŒr die Bildung des nĂ€chsten GerĂ€tetyps gibt - eines reflektierenden GerĂ€ts.

Reflektierendes GerÀt


Der grundlegende Unterschied zwischen einem reflektierenden und einem adaptiven GerĂ€t besteht in seiner FĂ€higkeit, a priori (vor dem AusfĂŒhren von Aktionen) einen der verfĂŒgbaren Verhaltensalgorithmen auszuwĂ€hlen. Möglich wurde dies durch die regelmĂ€ĂŸige Wiederholung des Prozesses der Auswahl der bestmöglichen Aktionsoption durch adaptive GerĂ€te. Infolgedessen wurde der Mechanismus dieser Wahl in Form eines zusĂ€tzlichen Algorithmus festgelegt - des Reflexionsalgorithmus, als ob er ĂŒber den Verhaltensalgorithmen aufgebaut wĂ€re. Im Gegensatz zu Emotionsalgorithmen, die das Ergebnis von Aktionen bewerten, wird der Reflexionsmechanismus vor der AusfĂŒhrung der Algorithmen fĂŒr externe Aktionen aktiviert.

Eine reflektierende Bewertung des am besten geeigneten Verhaltensalgorithmus vor der Aktion selbst ermöglicht es Ihnen, in der aktuellen Situation viel schneller auf UmgebungsĂ€nderungen zu reagieren, als durch Ausprobieren. Das Vorhandensein des Reflexionsalgorithmus beseitigt jedoch nicht das probabilistische Moment in der Funktionsweise des GerĂ€ts - es ist nur so, dass die Suche nach Algorithmen aus der externen SphĂ€re in die "interne" ĂŒbergegangen ist.

Wie bereits erwĂ€hnt, ist die Bildung von Reflexion eine direkte Folge der zeitlichen Differenzierung des adaptiven GerĂ€ts, seiner NichtidentitĂ€t zu sich selbst in verschiedenen Momenten des Funktionierens. Wir können sagen, dass der Reflexionsalgorithmus die zeitliche IntegritĂ€t des GerĂ€ts wiederherstellt - bei einer hĂ€ufigen Änderung der Verhaltensalgorithmen ist es die Reflexion, die seine IdentitĂ€t festlegt.

Bei der Erörterung des Anpassungsproblems ist es ĂŒblich, das Konzept des „Umweltmodells“ einzufĂŒhren. Im allgemeinen Fall wird das Modell als Ersatz (interner Ersatz) der umgebenden Welt betrachtet, wodurch das GerĂ€t angemessen auf Ă€ußere EinflĂŒsse reagieren kann. Mit diesem Ansatz kann jedoch festgestellt werden, dass das Modell der Umgebung von GerĂ€ten mit vorreflexiven Pegeln absolut identisch mit dem Satz ihrer Algorithmen ist. Das heißt, die Außenwelt fĂŒr elementare und adaptive GerĂ€te besteht nur aus dem, worauf sie reagieren und was sie beeinflussen können, dh aus den Elementen der Algorithmen ihrer Funktionsweise (zum Beispiel besteht das Modell der Welt des Abwassertanks nur aus dem Wasserstand und dem Ereignis des DrĂŒckens des Griffs Pflaume). Erst nach der Bildung des Reflexionsalgorithmus unterscheidet sich das GerĂ€t von sich selbst,Sich als Element der Umgebung trennen - das Modell der Umgebung ist vom Komplex der Aktionsalgorithmen getrennt. TatsĂ€chlich ist dieses neue Modell, das das GerĂ€t selbst als Element der Umgebung enthĂ€lt, nichts anderes als eine Reihe von Algorithmen, aus denen der Reflexionsmechanismus besteht.

Dies ist nicht mehr extern, sondern intern und nicht zeitlich beabstandet, sondern eine einmalige Unterscheidung zwischen dem GerĂ€t selbst und sich selbst. Die Unterscheidung zweier Arten von Algorithmen - zwei Modelle der Umgebung - an sich schafft neue Möglichkeiten, GerĂ€te an Änderungen in der externen Umgebung anzupassen.

Einerseits (1) ermöglicht das Vorhandensein des Reflexionsmechanismus nicht nur eine a priori-SchĂ€tzung der Wirksamkeit der Algorithmen aus der vorhandenen Menge, sondern schafft auch eine echte Gelegenheit, grundlegend neue Verhaltensalgorithmen zu generieren, die wĂ€hrend ihrer Erstellung (Geburt) nicht festgelegt wurden. Neue Algorithmen werden als Kombinationen bestehender Algorithmen erstellt und behoben, wenn sie als nĂŒtzlich erkannt werden.

Andererseits fĂŒhrt (2) die Trennung des durch Reflexion gebildeten Modells der Außenwelt vom aktiv-reaktiven Modell (Modell von Handlungen und Reaktionen) zu der Möglichkeit und Notwendigkeit, sich durch das ReflexionsgerĂ€t nicht nur als (a) Element der Außenumgebung, sondern auch zu bewerten als (b) ein Element des Modells davon. Eine solche interne Trennung des GerĂ€ts in (a) real und (b) ideal unterscheidet sich auch von seinen "Verwandten" (GerĂ€ten des gleichen Typs), was natĂŒrlich einen weiteren Kanal eröffnet, um den Satz von Algorithmen direkt im Laufe des Funktionierens (Lebens) wieder aufzufĂŒllen. GerĂ€te - Nachahmung, Übernahme von Algorithmen.

Die Verbesserung der reflektierenden Vorrichtung mit einer RegelmĂ€ĂŸigkeit fĂŒhrt daher zur Bildung neuer Mechanismen zur Erzeugung und Übertragung von Algorithmen, die bei großem Bedarf die Entwicklung eines neuen Mechanismus fĂŒr ihre Erhaltung und damit die Entstehung einer grundlegend neuen Organisationsebene der Vorrichtungen und ihrer Komplexe erfordern.

Intelligente GerÀte


Zum Fixieren eines kontinuierlich wachsenden Stroms neuer Algorithmen, die wĂ€hrend des Betriebs von reflektierenden Vorrichtungen erzeugt werden, ist das alte, erbliche Verfahren zum Fixieren von Algorithmen (sowohl Aktionsalgorithmen als auch Reflexionsalgorithmen, d. H. Eine a priori SchĂ€tzung von Aktionsalgorithmen) grundsĂ€tzlich nicht anwendbar geworden. Der nĂ€chste logische Schritt bei der Entwicklung von Methoden zum Arbeiten mit Algorithmen war die Bildung von Mechanismen (1) zum Speichern von Algorithmen außerhalb ausfĂŒhrender GerĂ€te und (2) zum externen „Einbetten“ dieser Algorithmen in neue GerĂ€te. GerĂ€te mit solchen FĂ€higkeiten werden als vernĂŒnftig bezeichnet, und die Form der Akkumulation (Erhaltung) und Verteilung (Übertragung) von Algorithmen wird als Kultur bezeichnet, deren Hauptelement anfĂ€nglich die Sprache ist.

Wir können verschiedene grundlegende Unterschiede zwischen intelligenten und reflektierenden GerÀten unterscheiden:

(1) Der Satz von Algorithmen, mit denen ein vernĂŒnftiges GerĂ€t arbeiten kann, wird bei seiner Erstellung (Geburt) nicht angegeben. Um ein vollwertiges intelligentes GerĂ€t zu bilden, ist der als Training bezeichnete Prozess des „Ladens“ der Algorithmen erforderlich.

(2) Ein intelligentes GerĂ€t kann nicht nur a priori den effizientesten Algorithmus aus den verfĂŒgbaren auswĂ€hlen, sondern auch den Satz von Algorithmen aus dem in der externen Kultur dargestellten Satz auffĂŒllen.

(3) Ein intelligentes GerĂ€t kann die Algorithmen erfassen, die es außerhalb von sich selbst erstellt - in den Elementen der Kultur.

Angesichts dieser Merkmale sollte zunĂ€chst der Schluss gezogen werden, dass ein vernĂŒnftiges GerĂ€t ein grundsĂ€tzlich soziales (kollektives) GerĂ€t ist. FĂŒr seine Bildung und Funktionsweise ist ein bestimmtes Umfeld intelligenter GerĂ€tetrĂ€ger der Kultur erforderlich - die Gesellschaft. Im Gegensatz zu den Merkmalen von GerĂ€ten niedrigerer Ebenen (wie AnpassungsfĂ€higkeit, Reflexion) ist RationalitĂ€t daher ein rein soziales, systemisches Konzept. Wenn frĂŒher der GerĂ€tetyp „von Geburt an“ festgelegt wurde und die Vielzahl der GerĂ€te hauptsĂ€chlich erforderlich war, um die VariabilitĂ€t der Algorithmen und die Auswahl der effektivsten zu gewĂ€hrleisten, ist fĂŒr eine vernĂŒnftige Einbeziehung des GerĂ€ts in die Gesellschaft eine notwendige Bedingung, die es als solche definiert. Die RationalitĂ€t des GerĂ€ts ist nicht seine immanente Anfangscharakteristik; es wird nur in der Gesellschaft rational.

TatsĂ€chlich unterscheidet sich das rationale Verhalten selbst nicht vom adaptiven Verhalten von GerĂ€ten niedrigerer Ebenen, da zu einem bestimmten Zeitpunkt der Aktion die Methode (Hintergrund) der Algorithmusbildung keine Rolle spielt - genetisch, reflektierend oder sozial. Ein wesentlicher Unterschied zwischen einem intelligenten GerĂ€t besteht darin, dass es wĂ€hrend des Betriebs eine Reihe von Algorithmen Ă€ndern und ergĂ€nzen sowie neue Algorithmen außerhalb von sich selbst erfassen kann.

Die Anpassungsgeschwindigkeit an die Umgebung intelligenter GerĂ€te ist viel höher als die von GerĂ€ten frĂŒherer Stufen. Diese Geschwindigkeit wird hauptsĂ€chlich durch die Bildung horizontaler (zeitloser) Verbindungen zwischen GerĂ€ten sichergestellt. Das heißt, wenn das Ändern der Prinzipien der Interaktion mit der Umgebung sensibler GerĂ€te viele Generationen erfordert, da sie nur die erbliche (vertikale, zeitlich beabstandete) Methode zum Übertragen und Speichern von Algorithmen verwenden können, werden auf angemessener Ebene fĂŒr jedes GerĂ€t fast sofort neue effiziente Algorithmen verfĂŒgbar zumindest wĂ€hrend des Lebens einer Generation.

Die anfĂ€ngliche Nichtprogrammierung eines intelligenten GerĂ€ts einerseits und das Lawinenwachstum neuer Algorithmen, die in der Kultur aufgezeichnet wurden, andererseits fĂŒhrten natĂŒrlich zur Spezialisierung von GerĂ€ten. Das heißt, wĂ€hrend der Trainingsperiode können intelligente GerĂ€te unterschiedliche SĂ€tze von Algorithmen empfangen und unterscheiden sich daher in ihrer Funktionsweise erheblich voneinander. Die Differenzierung von GerĂ€ten nach einer Reihe von Funktionsalgorithmen wird auch auf frĂŒheren Hierarchieebenen (sexuelle und andere Arten der intraspezifischen Trennung bei Tieren) beobachtet, war jedoch zum Zeitpunkt der Erstellung streng festgelegt und konnte sich wĂ€hrend der Funktion nicht mehr Ă€ndern. Die Notwendigkeit einer externen Differenzierung intelligenter GerĂ€te ist eine Folge von (1) den begrenzten FĂ€higkeiten einzelner GerĂ€te, den gesamten Komplex von in der Kultur akkumulierten Algorithmen wahrzunehmen.und (2) die BedĂŒrfnisse des Funktionierens der Gesellschaft als Ganzes.

WĂ€hrend es sich um ein vernĂŒnftiges Niveau handelte, war es möglich, auf das Konzept des „Programms“ zu verzichten. Ein vollstĂ€ndiger Satz von Algorithmen fĂŒr ein einzelnes GerĂ€t war das einzige unverĂ€nderte Programm seiner Funktionsweise. Die Bildung einer intra-sozialen Differenzierung von GerĂ€ten, deren Spezialisierung die Unterscheidung einzelner Komplexe von Algorithmen erfordert, die als eine Vielzahl von Programmen festgelegt werden können. ZusĂ€tzlich zu der Tatsache, dass verschiedene intelligente GerĂ€te, wie bereits erwĂ€hnt, unterschiedliche Programme haben können, können sie auch aktiv mit mehreren praktisch unabhĂ€ngigen Programmen (professionell usw.) arbeiten und ihre Zusammensetzung wĂ€hrend des Funktionsprozesses wieder auffĂŒllen.Die FĂ€higkeit, viele Programme herunterzuladen und abhĂ€ngig von den geĂ€nderten Bedingungen bewusst von einem Programm zum anderen zu wechseln, ist auch ein wesentlicher Unterschied zwischen intelligenten und reflektierenden GerĂ€ten.

Es ist zu beachten, dass die EinfĂŒhrung des Begriffs „Programm“ nur dann ratsam ist, wenn die UnabhĂ€ngigkeit der Programme von den GerĂ€ten selbst, ihre Zugehörigkeit zur Kultur und nicht zum Einzelnen festgestellt wird. Obwohl alle Programme als spezifische SĂ€tze von Algorithmen nur von bestimmten einzelnen GerĂ€ten funktional implementiert werden, sind sie (1) aufgrund ihrer Herkunft, (2) aufgrund des Unterschieds zu anderen Komplexen von Algorithmen, (3) aufgrund ihrer Fixierung (Speicherung) rein sozialer, allgemeiner kultureller Natur. Daher wĂ€re es richtiger, sie als soziale Programme zu bezeichnen.

Von allen sozialen Programmen ist das universelle soziale Programm - Sprache - das wichtigste, das wĂ€hrend des Trainings vorrangig auf GerĂ€te heruntergeladen werden muss. Im Gegensatz zu angewandten Programmen, dh Programmen, die das direkte Funktionieren intelligenter GerĂ€te implementieren, bestimmt und bestimmt die Sprache das Funktionieren der Gesellschaft als Ganzes. Es bietet direkt sowohl die Beibehaltung neuer Algorithmen als auch deren „Laden“ in GerĂ€te. In der Praxis erfĂŒllt die Sprache in der Gesellschaft intelligenter GerĂ€te die Funktion der Reflexion (ein Algorithmus zur Verwaltung von Algorithmen) und legt die IdentitĂ€t der Gesellschaft fest.

So wie das Vorhandensein eines Überalgorithmus und eine interne Differenzierung bewusster GerĂ€te zu einem Übergang auf eine neue Organisationsebene fĂŒhrten, fĂŒhrt die Entwicklung einer vernĂŒnftigen Gesellschaft zur Differenzierung der Kultur in viele soziale Programme und zur Bildung eines einzigen Superprogramms (Sprache) mit RegelmĂ€ĂŸigkeit zur Möglichkeit und Notwendigkeit eines neuen Evolutionssprungs - das Aufkommen intelligenter GerĂ€te.

Intelligente GerÀte


Das Wesentliche und Ergebnis eines vernĂŒnftigen Entwicklungsstadiums war: (1) Trennung von Algorithmen von den GerĂ€ten selbst, (2) Integration von Algorithmen in Komplexprogramme, (3) Differenzierung von Programmen bei gleichzeitiger Bildung einer einzigen Superprogrammsprache. All dies ist im Wesentlichen eine Aussage ĂŒber die Entstehung einer neuen RealitĂ€t, einer neuen Umgebung, eines zweiten Existenzraums einzelner intelligenter GerĂ€te - der Kultur. Eine logische Folge der Bildung einer neuen RealitĂ€t war die Entstehung spezialisierter Programme, die sich nicht mehr auf die Anpassung von GerĂ€ten an die Umwelt konzentrieren, sondern auf Betriebselemente des Kulturraums. Solche Programme und intelligenten GerĂ€te, die mit diesen Programmen arbeiten können, können als intelligent bezeichnet werden.

Das Hauptergebnis der Funktionsweise eines intelligenten GerĂ€ts ist nicht seine Anpassung an die Umgebung (wie bei GerĂ€ten frĂŒherer Ebenen), sondern neue soziale Programme. Wenn wir ĂŒber die adaptive Rolle intellektueller Programme sprechen können, dann beziehen wir uns nur auf die gesamte Gesellschaft und nicht auf ein bestimmtes intellektuelles GerĂ€t.

Obwohl ein intelligentes GerĂ€t neue von ihm generierte Algorithmen erfassen und speichern kann, um sie fĂŒr andere GerĂ€te verfĂŒgbar zu machen, ist diese FĂ€higkeit, neue Algorithmen zu erstellen, nicht das erforderliche Merkmal. Die Produktion neuer sozialer Programme ist die einzige und bestimmende Funktion intelligenter GerĂ€te.

Es ist zu beachten, dass intelligente GerĂ€te nur zum Zeitpunkt der "Arbeit" eines intelligenten Programms betriebsbereit sind. In anderen Funktionsperioden manifestiert sich die Intelligenz der GerĂ€te nicht explizit - sie interagieren mit der Umgebung auf der Grundlage der vorhandenen Reihe angemessener und anderer Anpassungsprogramme. Folglich ist Intelligenz eher ein Merkmal eines spezialisierten sozialen Programms und nicht des GerĂ€ts, das es implementiert. Daher wĂ€re es richtiger, im Allgemeinen nicht ĂŒber intelligente GerĂ€te zu sprechen, sondern ĂŒber die intellektuelle AktivitĂ€t intelligenter GerĂ€te.

Da die Funktionsweise eines intellektuellen Programms nicht direkt mit der Anpassung (effektive Anpassung an die Umwelt) eines einzelnen GerĂ€ts zusammenhĂ€ngt, hat das intellektuelle Programm nicht nur aufgrund seiner Herkunft (wie bei anderen sozialen Programmen), sondern auch aufgrund seiner Natur einen sozialen (systemweiten) Status. Intellektuelle Programme sind weder individuell (1) inhaltlich (nicht auf die Anpassung eines bestimmten GerĂ€ts ausgerichtet) noch (2) volumenmĂ€ĂŸig - einzelne GerĂ€te im Prozess der intellektuellen AktivitĂ€t können nur einen bestimmten Teil eines der intellektuellen Programme „laden“ und ausarbeiten. Das heißt, wir können sagen, dass intelligente Programme nicht nur in ihrem Ursprung, in den Methoden der Fixierung und Übertragung (als vernĂŒnftige Programme), sondern auch in ihrem Wesen von bestimmten GerĂ€ten getrennt sind.allmĂ€hlich Gestalt annehmen in neuen autarken Objekten der RealitĂ€t, die sich nach ihrem eigenen Gesetz entwickeln (zum Beispiel sind dies religiöse, wissenschaftliche Systeme). Einzelne intelligente GerĂ€te, die fĂŒr eine Weile intelligent werden, realisieren und befeuern diese Entwicklung nur als notwendige, aber bereits sekundĂ€re Hilfselemente. (Die Klassifizierung intelligenter Programme verdient eine gesonderte Diskussion.)

Schlussfolgerungen


Abschließend werden kurze Merkmale von GerĂ€ten ausgewĂ€hlter evolutionĂ€rer und hierarchischer Ebenen vorgestellt.

  1. Das ElementargerĂ€t arbeitet gemĂ€ĂŸ dem zum Zeitpunkt der Erstellung (Geburt) festgelegten Algorithmus (eine Reihe von Algorithmen).
  2. Die adaptive Vorrichtung ist in der Lage, die effektivsten Algorithmen aus einem Überschuss eines vorbestimmten Satzes durch das Verfahren der statistischen SchĂ€tzung der Ergebnisse ihrer tatsĂ€chlichen Wirkung auszuwĂ€hlen.
  3. Das reflektierende GerĂ€t fĂŒhrt eine a priori (ohne echte Anwendung) Bewertung des Erfolgs der Anwendung der verfĂŒgbaren Algorithmen durch.
  4. Ein intelligentes GerĂ€t funktioniert nach externen (im Lernprozess geladenen) Programmen - Komplexen von Algorithmen, es kann neue Algorithmen in Form kultureller Elemente außerhalb von sich selbst speichern, eine Auswahl treffen und verschiedene Programme Ă€ndern.
  5. Das Smart Device generiert neue Programme.


Die vorgeschlagene evolutionĂ€re und hierarchische Klassifizierung von GerĂ€ten (Organismen) liefert völlig eindeutige Kriterien fĂŒr ihre Erkennung. Obwohl es natĂŒrlich keine klare Grenze zwischen den ausgewĂ€hlten Ebenen gibt. Zum Beispiel ist ein intelligentes GerĂ€t ohne "Laden in" soziale Programme nur reflektierend, und ein intelligentes GerĂ€t außerhalb der intellektuellen AktivitĂ€t (dh außerhalb des Prozesses der Erstellung neuer Programme) ist ein gewöhnliches intelligentes GerĂ€t und kann in seiner "RationalitĂ€t" und sogar "AnpassungsfĂ€higkeit" anderen weit unterlegen sein (nicht intelligente) GerĂ€te (zum Beispiel der berĂŒchtigte abwesende Professor).

Diese hierarchische Klassifizierung bedingter GerĂ€te kann als hypothetisch angesehen werden und spiegelt nur indirekt den tatsĂ€chlichen Evolutionsprozess der NervenaktivitĂ€t lebender Organismen wider. Aber wahrscheinlich ist es genau diese Abstraktion von realen Systemen, die es freier macht, ohne insbesondere zu vertiefen, die RegelmĂ€ĂŸigkeit der evolutionĂ€ren Bildung höherer NervenaktivitĂ€t zu erkennen und zu verstehen.

St. Petersburg, 2004, Mai

Source: https://habr.com/ru/post/de393925/


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