Wie funktioniert der kategoriale Mechanismus der menschlichen Intelligenz, den ich
in einem früheren Artikel beschrieben habe , in der Praxis?
Mit anderen Worten, wie kann uns Eidetik bei der Schaffung künstlicher Intelligenz helfen?
Schauen wir uns ein Beispiel an.
Was ist eidos? Dies ist ein mentales Bild eines realen Objekts, einer Sache, eines Konzepts, eines Phänomens, eines Ereignisses, einer Handlung ... Wir können sagen, dass jede Definition im Wörterbuch eine Art Eidos ist. Platon betrachtete Eidos Material und lebte sein Leben in der Welt der Ideen. Wir können davon ausgehen, dass dies zutrifft, wenn wir uns damit einverstanden erklären, die tatsächlich vorhandenen Eidos in dem Maße zu berücksichtigen, in dem jede technische Zeichnung real ist und Text, Bild, Symbol miteinander verbindet. Dies ist nicht das Thema selbst, sondern das vereinfachte Modell, das Piktogramm oder der Schnappschuss. Aber wer hat gesagt, dass Sie in der Realität nicht mit Bildern arbeiten können?
Unser Verstand macht diese Arbeit jede Sekunde. Beginnend mit grundlegenden Haushaltsvorgängen und endend mit der Schaffung komplexer Erfindungen, Engineering.
Aber bei Erfindungen sieht die Arbeit des Geistes wirklich schön aus, so dass es einfacher ist, sie als Beispiel zu verwenden.
Wie macht eine Person Erfindungen? Warum geht großen Erfindungen oft eine Vision oder ein Traum voraus, wie der des großen Chemikers D. Mendeleev, dem Erfinder des Tisches der periodischen Elemente? Weil die Erfindung wirklich "gesehen" werden kann. Ich werde das Risiko eingehen, zu behaupten, dass es unmöglich ist, dies überhaupt zu tun, ohne zu „sehen“, dh ohne die Idee in meiner Vorstellung klar und detailliert darzustellen.
Stellen Sie sich als Ingenieur-Erfinder vor. Sie leben im 19. Jahrhundert, als es noch keine U-Boote gibt und Jules Verne seine „20.000 Meilen unter dem Meer“ noch nicht geschrieben hat. Sie erhalten vom Verteidigungsministerium den Befehl, einen Kämpfer für feindliche Schiffe zu entwickeln. Gleichzeitig muss er verdeckt handeln, mit begrenzter Munition und schwachen Waffen. Eine Art einsamer Saboteurjäger auf See. Übrigens stand Deutschland im Zweiten Weltkrieg vor einer solchen Aufgabe, als es gezwungen war, nach Wegen zu suchen, um mit der überlegenen Flotte Großbritanniens umzugehen. Wie löse ich das Problem?
Das erste, was der Erfinder anfängt, ist Brainstorming, Suche nach neuen Ideen.
Dieser Mechanismus wurde in der TRIZ-Theorie der erfinderischen Problemlösung sehr detailliert analysiert.
Versuchen wir, diesen Prozess vereinfacht, grafisch und schrittweise darzustellen.
Beginn des Denkens
1. Offensichtlich ist die derzeitige Methode nicht für verdeckte Seekriege geeignet. Die Hauptwaffe der Flotte sind Schiffe. Zum Schutz sind sie mit Rüstungen ummantelt, die mit schweren Waffen bewaffnet sind. Infolgedessen sind sie sehr groß, auffällig, schwer und bewegen sich langsam.
2. Vielleicht um kleine Hochgeschwindigkeitsboote zu bauen - Jäger?
3. Aber wenn wir die Geschwindigkeit des Schiffes für den Sabotagekrieg erhöhen, müssen wir einen stärkeren Motor einsetzen. Durch Erhöhen des Motors erhöhen wir die Größe des Schiffes und sein Gewicht. Und das ist eine Verlangsamung. Und so weiter bis ins Unendliche. Am Ausgang bekommen wir wieder das Festungsschiff. Das heißt, dieser Weg ist eine Sackgasse.
4. Und was ist, wenn Sie in Richtung zunehmender Heimlichkeit denken? Es ist schwierig, sich auf See zu verstecken. Das erste, was mir in den Sinn kommt, ist, sich direkt vor Ort zu verstecken - unter Wasser. Bestehende Schiffe wissen jedoch nicht, wie sie dies tun sollen. Und wer kann? Sie können fischen!
5. Aber Fisch ist kein Schiff, er kann keine Menschen und Waffen transportieren. Ist es möglich, ein Schiff in einen Fisch oder ein Schiff wie einen Fisch zu verwandeln?
Hinweis: Unerwartet stellte der Ingenieur die Frage im Schlüssel von Platons Dialektik: Wie kombiniert man das Inkompatible? (Im Folgenden sind meine Kommentare zu den Gedanken des Ingenieurs kursiv hervorgehoben).
6. Das Schema dieses Widerspruchs sieht folgendermaßen aus:
Um das Problem zu lösen, müssen wir nach einem Ausweg aus diesem Widerspruch suchen. Aber wie? - Durch Analyse.
7. Was ist ein Schiff von Natur aus? Was ist das grundlegende Eidos des Schiffes? Dies ist ein großes Boot.
Was ist Fisch von Natur aus? Dies ist ein "lebendes Boot", nur ein kleines.
Na schon besser. Zwei Boote, nur in unterschiedlichen Maßstäben und mit unterschiedlichen Aufgaben.
8. Und was ist, wenn wir sie auf eine einzige Skala bringen und diese beiden Boote zu einem kombinieren? Wir werden ein großes Bootsschiff bauen, das unter Wasser segeln kann.
9. Wie? Nun, zum Beispiel wie ein Fisch, der seinen Aufstieg mit einer speziellen Blase reguliert. Kingston kann als solche "Blase" für ein Militärboot dienen.
Ende des Denkens
Wir haben also den Prozess des Denkens in seinem technischen, erfinderischen Geist in Schritten gesehen. Haben Sie so etwas wiederholt getan und versucht, ein Problem oder eine Aufgabe zu lösen? Wenn ja, dann ist dieser Mechanismus Menschen von Kindheit an vertraut, wie die Luft, die wir alle atmen, aber nicht bemerken.
In Bezug auf die Programmierung - auch hier ist alles einfach und es gibt nichts als die Verarbeitung von Bildern (Bildern).
Zuerst haben wir die vorgeschlagenen Proben beschrieben und „erkannt“. Dann wurde es vereinfacht, "gekürzt", so dass es möglich wurde, sie zu manipulieren. Ferner haben wir diese Bilder gemäß den Gesetzen der Dialektik ausgearbeitet. Wir haben sie verglichen, Ähnlichkeiten und Entsprechungen gefunden. Erstellt ein neues Bild basierend auf den beiden vorherigen. Und dann haben sie sie zu einer Komplettlösung „bereitgestellt“.
Wenn ich ein Business Analyst wäre, würde ich diesen Prozess in der folgenden Abbildung darstellen:
Bilderkennung Neuronale Netze künstlicher Intelligenz haben gelernt, perfekt zu funktionieren. Und Faltungs-Scan-Bilder Faltungsnetzwerke funktionieren problemlos. Auch können neuronale Netze ähnliche Bilder finden, die auf tiefem Lernen basieren. Und sie können sogar neue Bilder erstellen und die vorgeschlagenen Muster imitieren.
Aber die Gesetze der Dialektik in der modernen künstlichen Intelligenz haben nicht funktioniert. Vom Wort überhaupt. Kein Wunder: Jeder ist von neuronalen Netzen besessen, und die Dialektik ist ein Algorithmus. Sogar eine Reihe von Algorithmen, ein „algorithmisches Ensemble“, eine Reihe. Die Wissenschaft gab die Schaffung von KI auf der Grundlage von Algorithmen fast Ende der 70er Jahre des letzten Jahrhunderts auf.
Basierend auf den Algorithmen des Denkens versucht der Computerverhalten zu funktionieren. Weitere Einzelheiten finden Sie beispielsweise bei
Ron Sun , Rensselaer Polytechnic Institute (RPI), Troy, NY, USA.
Es wird versucht, einzelne Modelle menschlichen Verhaltens zu beschreiben - Entscheidungsfindung, Ausweg finden, Auswahlmechanismus (und sogar versucht, das Gewissen zu algorithmisieren). Viele mathematische Algorithmen wurden geschrieben.
Diese Algorithmen funktionieren an sich hervorragend und können sogar in jedes Programm integriert werden. Es gibt offene APIs.
Es stimmt, ein Problem wurde aufgedeckt.
Es gibt Hunderte, wenn nicht Tausende solcher Verhaltensmodelle. Und dies erschöpft bei weitem nicht die Möglichkeiten für menschliches Verhalten. Wenn Sie versuchen, diese Algorithmen zusammenzusetzen, tritt außerdem eine Systemüberlastung auf, da es schwierig ist, zwischen Modellen zu wählen oder diese zu kombinieren.
Das heißt, die Frage, wie ein Mensch Modelle baut, wie das Modellieren selbst möglich ist - er blieb hinter den Klammern. Eine Person kombiniert nicht nur fertige Proben. Er kann die Aufgabe in ihre Bestandteile zerlegen und auf einer bereits anderen, höheren Ebene wieder zusammensetzen.
Auf diese Weise kann er die kompliziertesten Probleme lösen, die mit einfacher Brute Force / Kombinatorik nicht gelöst werden können oder die extrem langsam und kostspielig gelöst werden.
Für die Schaffung einer vollwertigen oder „starken“ künstlichen Intelligenz reicht die „Kleinheit“ selbst nicht aus: der dialektische Algorithmus, der den Mechanismus der Modellierung im menschlichen Geist beschreibt.
Der dialektische Algorithmus muss in der Lage sein, mit universellen, für jeden verständlichen Personen ohne besondere Programmierkenntnisse, Bilder - Piktogramme - Eidos zu arbeiten.
Ich habe das Funktionsprinzip dieses Algorithmus im obigen Diagramm gezeigt.
Wie man einen Haufen oder vielmehr einen Interpreter zwischen Piktogrammen und den üblichen Befehlen einer Computersprache entwickelt, ist das Thema einer separaten Studie.
Tatsächlich ist dies das einzige, was diese Theorie bisher von der kommerziellen Implementierung trennt.
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Kritik, Analyse und Vorschläge sind willkommen.