Inteligencia Artificial

Preámbulo

A lo largo de la historia civilizatoria del desarrollo de la humanidad, las personas se esforzaron por ser más poderosas y menos vulnerables, lo que fue determinado por la necesidad de una lucha eterna por los recursos vitales y garantizar su propia seguridad. Los homo-sapiens siempre quisieron desarrollar sus habilidades y capacidades físicas y mentales. Una persona quería ver mucho más lejos y más claro de lo que normalmente puede hacerlo, quería volar alto y nadar profundo, escuchar de lejos y sentirse más agudo, recordar más y pensar más rápido ...

Estos objetivos deseados en casi todas estas aspiraciones generalmente siempre se lograron mediante la creación de algunos productos de amplificadores técnicos basados ​​en leyes físicas bien conocidas. Y aquí las personas, en casi todos los casos, lograron el éxito, con la posible excepción de un sueño de larga data: la creación de la " Inteligencia de Inteligencia Artificial ", es decir, un dispositivo que sería capaz de pensar con una velocidad inhumana y operar con Conocimiento no peor, que los seres pensantes más desarrollados pueden hacer esto.

Cuando se creó una computadora a mediados del siglo XX que aumentó en gran medida las capacidades de conteo del hombre y se convirtió en el acelerador operativo más poderoso del procesamiento de datos , las mejores mentes de los círculos académicos de los principales países del planeta dirigieron sus esfuerzos para convertir la computadora en el " dispositivo de pensamiento " deseado, tratando de forzar para operarlo con conocimiento. Pero han pasado años y ha pasado más de medio siglo desde el comienzo de los primeros desarrollos en esta dirección, y todos los esfuerzos titánicos para crear una " máquina razonable " hasta ahora han sido inútiles.

Esto plantea la pregunta razonable: "¿Cuál es un problema tan insuperable que no permite que un enorme ejército de científicos, investigadores y entusiastas ambiciosos de todo el mundo alcancen su objetivo tan esperado, obligando a las computadoras a pensar con Conocimiento , es realmente posible que la actividad humana consciente no esté sujeta a dispositivos físicos?"

En una primera aproximación, la respuesta a esta pregunta es bastante simple. La computadora es capaz de "reconocer y leer datos", pero completamente " no comprende el conocimiento" y, además, no puede operar con él, al menos hasta ahora. Esta tesis requiere una explicación ampliada de exactamente lo que el Conocimiento representa en relación con lo que llamamos "Inteligencia Artificial" (IA).

Sobre inteligencia

El término Intellectus se deriva del concepto latino de "conocimiento", "razón", "comprensión" o la capacidad de pensar racionalmente.

Desde la posición de los desarrolladores de IA, " Inteligencia " se refiere al Sistema de Comportamiento Tecnológico de un Objeto en el mundo que lo rodea. Piedra, agua, madera, animales y carne humana: toda la esencia de los objetos, así como computadoras u otros dispositivos artificiales.

En cuanto al término " Objeto ", se entiende que significa un grupo de elementos estructuralmente jerárquicamente organizados, independientemente identificados y existentes en el Espacio-Tiempo Continuo, registrados con la ayuda de los sentidos humanos, unidos tanto por una Forma común dentro de límites comunes como por una sola Entidad basada en leyes físicas .

En principio, todos los objetos físicos en la Tierra conocidos desde la antigüedad que satisfacen este requisito se dividen en las siguientes cuatro categorías:

1. Fisio-minerales y aleaciones . (Sustancias inanimadas inanimadas irracionales);
2. Fito-flora . (Viviendo plantas inanimadas irracionales durante su crecimiento o desarrollo);
3. Bio-fauna . (Viviendo animales animados irrazonables durante su vida biológica);
4. Esfera Mento-Razio . (Vivir animadas personas inteligentes durante su "vida inteligente").

Dentro del marco de esta clasificación, existen, respectivamente, sus cuatro formas de comportamiento en el formato de Inteligencia Natural (EI):

1. Inteligencia irrazonable de objetos inanimados inanimados de naturaleza mineral;
2. Inteligencia irracional de los objetos inanimados de Flora;
3. Inteligencia irracional de objetos vivos de fauna animados;
4. Inteligencia razonable de objetos animados vivos, junto con sus sujetos conscientes.

En general, la conciencia de las personas identifica las siguientes ocho funciones de comportamiento para las cuatro categorías de objetos con EI:

Fn1 => Existencia => Ser, Existir
Fn2 => Transformación => Convertirse, Cambiar
Fn3 => Registrarse => Sentir, Sentir
Fn4 => Reflexión => Reaccionar, Excitar
Fn5 => Acción => Actuar, Producir, Producir
Fn6 => Transporte => Mover, Mover, Llevar
Fn7 => Intención => Deseo, Deseo, Interés
Fn8 => Pensar => Pensar, Pensar, Conciencia, Hablar

Tenga en cuenta que cualquier proceso en el que participen los Objetos del Universo se describe mediante verbos en lenguajes naturales con exactamente estas ocho funciones de comportamiento. Al mismo tiempo, diferentes categorías de Objetos del mundo físico tienen, respectivamente, un conjunto diferente de funciones de comportamiento.

1. Una piedra simple tiene solo 4 primeras funciones => Fn1 - Fn4
Es decir, los objetos de la primera categoría pueden existir, cambiar, registrarse y reaccionar. Entonces, si repetimos a nivel artificial estas 4 funciones de comportamiento natural, obtenemos 4 tipos de "artificialidad":

- existencia artificial ;
- Transformación artificial ;
- Registro artificial ;
- Reflexión artificial .

2. Una planta ordinaria tiene 2 unidades más funciones de comportamiento => Fn1 - Fn6
Aquí, los objetos de la segunda categoría aún se pueden producir e incluso transportar. Por lo tanto, sus contrapartes técnicas también pueden tener dos tipos más de "artificialidad":

- Productividad artificial ;
- Transporte artificial .

3. En diferentes animales, hasta los primates, su número alcanza 7 funciones => Fn1 - Fn7
Por lo tanto, para copiar el comportamiento de los animales, agregamos más:

- Intención artificial .

4. Pero las personas tienen como máximo las ocho funciones => Fn1 - Fn8
De ello se deduce que la Inteligencia Artificial debería poder realizar la función:

- Pensamiento artificial .

El "Homo sapiens" (Homo Sapiens) difiere de los Objetos de las tres primeras categorías en que, además de su cuerpo material, como " objetividad física ", también tiene " subjetividad mental " en forma de Conciencia . Es decir, las personas, o más bien, sus cuerpos no son solo objetos desde el punto de vista de la naturaleza física (material), sino que también actúan como sujetos mentales (conscientes).

A partir de aquí, es fácil notar que solo el " Pensamiento Artificial " puede agregar subjetividad a la máquina, convirtiéndola realmente en un " Objeto Razonable ".

Por lo tanto, observamos que todos los sistemas de IA creados en el mundo en este momento son IRREASURABLES , ya que no tienen habilidades mentales.

Análisis y Síntesis

El funcionamiento de cualquier sustancia, ya sea un objeto físico, por ejemplo, un cuerpo humano o el mismo sujeto mental en la forma de su conciencia, se basa, como se sabe, en dos tecnologías, referidas condicionalmente como:

1. Análisis de la situación registrada;
2. Síntesis de la respuesta a la situación;

Los objetos de Fauna y Flora, junto con toda la naturaleza inanimada, incluidos los cuerpos humanos, tienen un registro paramétrico de las influencias físicas, que es un análisis físico de la situación, y también son capaces de reacciones reflejas , que, en consecuencia, es una síntesis física de reacciones.

En general, el Análisis físico utilizado por varios Objetos del mundo físico se basa en la función Fn3 (" Registro ") asignada a varios sentidos y receptores de los Objetos del mundo físico, que distinguen 16 tipos de Receptores:

- Visio (visual, ligero)
- Audio (acústico, sonido)
- Olfazio (olfativo)
- Gevzio (saborizante)
- Termo (térmico)
- Proprio (vestibular)
- Tactilio (cinestésico, táctil, contacto)
- Dermio (piel, sarna)
- Eléctrico (eléctrico)
- Magnetio (magnético)
- Radio (frecuencia de radio)
- Rayos X (rayos X)
- Emotio ( neuroemocional )
- Exio (sensual)
- Nestesio (dolor, dolor nervioso)
- Neuropsio (impulso neural-neural)

Tenga en cuenta que, prácticamente, todos los tipos de receptores anteriores tienen dimensiones paramétricas lineales que son totalmente consistentes con el formato de datos, por lo tanto, el análisis físico es el análisis de datos . En consecuencia, la síntesis física se basa únicamente en los resultados del análisis de datos físicos. Se deduce que todas estas funciones físicas y las reglas de reacción dadas son relativamente fáciles de modelar en programas de computadora en forma de análisis físico y síntesis física .

Por lo tanto, todos los dispositivos modernos de IA se implementan exclusivamente de acuerdo con la " Tecnología de REACCIÓN FÍSICA (TFR) basada en el resultado del análisis físico " y representan una respuesta física simple del objeto a los estímulos físicos.

Pero el Análisis, que es usado por la Sustancia mental en forma de Conciencia humana, usa la función Fn8 (" Pensamiento "). Es decir, una persona, como Objeto de la 4ta categoría, que posee la función subjetiva de la Mente, se convierte en pensamiento solo si aprende a hablar conscientemente , pensar , comprender , comprender , crear , componer ...

A partir de esto, tenemos que la "Máquina de pensamiento artificial" debe poseer la " Tecnología de reacción mental (TMP) como resultado del análisis mental" , es decir, TMP debe copiar la respuesta mental del objeto a situaciones mentales.

En resumen, observamos que solo las personas, además del análisis físico (debido a sus receptores fisiológicos), también tienen un análisis mental ( mental ) (debido a su aparato de conciencia), es decir, una persona puede hacer una evaluación semántica de la situación , y también las personas poseen Síntesis mental ( mental ), es decir, una persona puede aplicar una lógica razonable de respuesta , que, en general, corresponde al formato de Conocimiento , no a Datos.

Si investigamos más profundamente la razón de la diferencia entre TFT y TSR, entonces podemos llegar a la conclusión inequívoca de que todos los objetos FM operan exclusivamente en datos y usan solo un único operando de formato implicativo (condicional) para esto (junto con varias fórmulas iterativas):
"Si A = X, entonces haz Y, de lo contrario haz Z".

Al mismo tiempo, cualquier cantidad física medida siempre actúa como un dato, que se compara con un dato de referencia dado. Por ejemplo, si toca la piedra ordinaria ligeramente con el dedo, ciertamente no colapsará. Y si es poderoso golpearlo con un mazo, lo más probable es que la piedra se derrumbe o, al menos, se dañe como resultado de superar la fuerza de impacto de la fuerza máxima de la piedra. Es decir, podemos decir que la piedra " siente " la fuerza de impacto, comparándola con su propio estándar interno y "se comporta " estrictamente de acuerdo con los parámetros medidos del impacto: fuerza de impacto, área de impacto, potencia específica del impacto y más de acuerdo con el mundo físico dado programa de comportamiento para la piedra.

Desde la posición de una computadora que simula el comportamiento natural de una piedra, estos parámetros son señales de entrada en algún formato de datos digital de máquina . Por lo tanto, hasta la fecha, los desarrolladores de IA han podido lograr con bastante facilidad una simulación de Inteligencia Natural con diversos grados de integridad y similitud solo para las primeras siete funciones inherentes a TI. Y esto se llama " Buscar AI " o SAI - ("IA débil").

En principio, la misma computadora ordinaria que ejecuta el programa es el ejemplo SAI más típico.

Pero la octava función - Pensar , que puede convertir a un animal irracional o incluso a Mowgli en Homo Sapiens - se ha convertido en un verdadero obstáculo en el camino de los creadores de Power AI - PAI (Strong AI) o como también se le llama Artificial Super Intelligent - ASI (" Súper Inteligencia Artificial - ISI "). ¡Y aquí el hecho es que el "hombre inteligente", como se dijo anteriormente, a diferencia de las otras tres categorías de Objetos de la Naturaleza, puede operar no solo con Datos, sino también con Conocimiento !

La comunidad científica y técnica mundial involucrada en la creación de Super Intelligence lo entiende bien y confía en que si se crea el formato de computadora requerido para el Conocimiento estándar , será posible, por analogía con la tecnología de procesamiento de datos actual, crear la tecnología de procesamiento de Conocimiento, utilizando la base de conocimiento correspondiente (KB) y suponiendo que si reemplaza argumentos en forma de datos con argumentos en forma de conocimiento en el operando implicativo, el problema se resolverá de inmediato. Sin embargo, el fracaso de todos los numerosos intentos de encontrar una solución para modelar la operación de la máquina del Conocimiento durante un período de tiempo tan largo hoy en día solo ha llevado al hecho de que la gran mayoría de los desarrolladores de FIS se negaron a seguir trabajando en esta dirección o tomaron un camino diferente: la creación de tecnologías basadas en el llamado " Redes neuronales artificiales " (ANN), con la esperanza de que tarde o temprano los ANN puedan volverse "razonables".

Actualmente, nadie puede decir si los ANN conducirán al resultado deseado o no. Sin embargo, ahora los países desarrollados realizan inversiones sólidas en esta área. Por ejemplo, China anunció que tiene la intención de invertir $ 2 mil millones en la construcción de la "Ciudad de la Inteligencia Artificial", donde se concentrarán más de 400 empresas de TI, cuya tarea es hacer de China un líder mundial en IA fuerte para 2030. La compañía ahora está compitiendo con Ilona Mask, quien ha anunciado que va a invertir $ 1 mil millones en la creación de ISI.

El problema

Ahora, veamos la dificultad de resolver la creación de un formato de conocimiento de máquina y por qué los principales desarrolladores de Super Intelligence en el mundo pusieron fin a esta dirección. La respuesta consolidada de muchos expertos en este tema dice que, a diferencia del término " Esto ", para el concepto de " Conocimiento ", lamentablemente, todavía no existe una definición clara, generalmente aceptada y sin ambigüedades sobre la cual sería posible crear su propio conocimiento especial. formato de máquina para que este "conocimiento digitalizado" ya pueda operar una computadora.

El conocimiento es siempre más que esto. El conocimiento y los datos están relacionados entre sí, como, por ejemplo, el sistema y el elemento , donde este último es parte del sistema, pero el elemento no determina el sistema en sí. Solo la suma de las propiedades y habilidades de todos los Elementos incluidos en el Sistema puede proporcionar una nueva funcionalidad integral, pero en un formato diferente de la esencia de un Elemento individual, similar a cómo, por ejemplo, los fotogramas individuales de una tira de película (Elementos) no pueden dar una idea de la trama de la película (Sistema) hasta que la película se reproduzca y el espectador la realice.

La tecnología de reconocimiento de datos ya existe en la cibernética, sin la cual, de hecho, no podrían ser operados. Para este propósito, se crea una base de datos (DB) en la memoria de la computadora, como, por ejemplo, un diccionario de algún lenguaje natural si es necesario reconocer, por ejemplo, grafemas de texto. Usando dicha base de datos, los datos de entrada (grafema) se comparan con datos similares (grafemas) disponibles en la base de datos para identificar e identificar de forma única los datos de entrada (grafema). Por lo tanto, sería natural resolver el problema yendo por analogía y creando una base de conocimiento para comparar todos los conocimientos de entrada con él.

U otro ejemplo son las frases y su significado . Aquí están solo Bazysmyslov , como BZ, nadie ha creado aún.

¿Y quién, en general, podría ayudar aquí a resolver el problema de la definición del término "Conocimiento"? Si busca ayuda académica, la ciencia más cercana a este tema es la lingüística, que, a primera vista, debería haber sido capaz de hacer frente a tal dificultad, pero, desafortunadamente, trata, nuevamente, exclusivamente con datos, es decir, en palabras, grafemas, semes y todo ese jazz, sin embargo, es completamente incompetente en el campo del pensamiento humano y la teoría del conocimiento. A pesar de la sección "Semántica", la teoría lingüística no desarrolla la base de significado, que debe contener una variedad de frases en idiomas naturales. Esta tarea entra en el campo de Big Data, pero los especialistas en el campo de Big Data también están lejos de resolver este problema.

Otras ciencias y teorías, desde la ciencia cognitiva y las redes neuronales artificiales hasta la filología con criptografía, se eliminan aún más de la solución deseada. Por lo tanto, la razón principal por la que aún no se ha creado el Formato de conocimiento de la máquina (MFZ) es el principio dominante:

"No se puede programar lo que no se puede describir en verdades conocidas".

Por lo tanto, resulta que si desarrolla el MD requerido y crea una base de conocimiento basada en él, y si le enseña a la computadora cómo extraer Conocimiento de la información y operar con él, entonces el problema de crear una "IA fuerte" se resuelve por sí solo.

Sin embargo, desafortunadamente, el resultado deseado no se puede lograr en esta etapa, incluso si alguien pudiera presentar el Conocimiento en un formato de máquina. IFZ y BZ: esta es solo la mitad de la batalla. Y todo el asunto radica en el hecho de que BZ es necesario, a su vez, para extraer el Sentido de la información, porque las personas en realidad intercambian Sentidos , no Conocimientos y Datos, con la ayuda de los cuales, de hecho, una persona solo codifica y decodifica los Sentidos, utilizando herramientas de lenguaje. Y aquí surge un nuevo problema: ¿cómo enseñar a una computadora a comprender el significado del texto o incluso el contexto, como la forma en que las personas pueden hacerlo? De hecho, la conciencia humana opera, como saben, ¡con pensamientos !

Significado

, , , , - 9 , . , , . - , , , , , , . , , !

, , , , , - , , , , … , !

, - , , , , - . , , , , , “ ” .? , , !



, , , . , , , , , “ ”, — — - .

, , - , , - (), ( ) , , , - .

, , , , , , .



, ? .