Intelligence artificielle

Préambule

Tout au long de l'histoire civilisationnelle du développement de l'humanité, les gens se sont efforcés de devenir plus puissants et moins vulnérables, ce qui a été déterminé par la nécessité d'une lutte éternelle pour les ressources vitales et d'assurer leur propre sécurité. Homo-Sapiens a toujours voulu développer ses capacités physiques et mentales. Une personne voulait voir beaucoup plus loin et plus clairement que d'habitude, elle voulait voler haut et nager profondément, entendre de loin et se sentir plus nette, se souvenir de plus et penser plus vite ...

Ces objectifs souhaités dans presque toutes ces aspirations étaient généralement toujours atteints grâce à la création de certains amplificateurs techniques basés sur des lois physiques bien connues. Et ici, les gens, dans presque tous les cas, ont réussi, à l'exception peut-être d'un rêve de longue date - la création de « l'intelligence artificielle », c'est-à-dire un appareil qui serait capable de penser à une vitesse inhumaine et de fonctionner avec la connaissance sans pire, que les êtres pensants les plus développés peuvent le faire.

Lorsqu'un ordinateur a été créé au milieu du 20e siècle qui a considérablement augmenté les capacités de comptage de l' homme et est devenu l'accélérateur opérationnel le plus puissant du traitement des données , les meilleurs esprits des cercles académiques des principaux pays de la planète ont dirigé leurs efforts pour transformer l'ordinateur en le « dispositif de réflexion » souhaité, essayant de forcer pour le faire fonctionner avec la connaissance. Mais les années ont passé et plus d'un demi-siècle s'est écoulé depuis le début des premiers développements dans cette direction, et tous les efforts titanesques pour créer une « machine raisonnable » ont jusqu'à présent été vains.

Cela pose la question raisonnable: "Quel est un problème si insurmontable qui ne permet pas à une énorme armée de scientifiques, de chercheurs et de passionnés ambitieux du monde entier d'atteindre leur objectif tant attendu, forçant les ordinateurs à penser avec la Connaissance , est-il vraiment possible qu'une activité humaine consciente ne soit pas soumise à des dispositifs physiques?"

En première approximation, la réponse à cette question est assez simple. L'ordinateur est capable de «reconnaître et lire des données», mais « ne comprend pas complètement les connaissances» et, de plus, ne peut pas fonctionner avec lui, du moins jusqu'à présent. Cette thèse nécessite une explication approfondie de ce que représente exactement la Connaissance par rapport à ce que nous appelons «l'Intelligence Artificielle» (AI).

À propos d'Intelligence

Le terme Intellectus est dérivé du concept latin de «connaissance», de «raison», de «compréhension» ou de la capacité de penser rationnellement.

Du point de vue des développeurs d'IA, « Intelligence » fait référence au Système de Comportement Technologique d'un Objet dans le monde qui l'entoure. Pierre, eau, bois, animaux et chair humaine - toute l'essence des objets, ainsi que les ordinateurs ou autres appareils artificiels.

Quant au terme « objet », il s'entend comme un groupe d' éléments structurellement hiérarchiquement organisés, identifiés et existant indépendamment dans le continuum espace-temps, enregistrés à l'aide des sens humains, unis à la fois par une forme commune à l'intérieur de frontières communes et par une seule entité basée sur des lois physiques. .

En principe, tous les objets physiques sur Terre connus depuis l'Antiquité qui satisfont à cette exigence sont divisés en quatre catégories:

1. Physio-minéraux et alliages . (Substances inanimées inanimées déraisonnables);
2. Phyto-flore . (Vivant des plantes inanimées et déraisonnables pendant leur croissance ou leur développement);
3. Bio-faune . (Animaux animés vivants déraisonnables pendant leur vie biologique);
4. Sphère Mento-Razio . (Des personnes intelligentes animées vivantes pendant leur «vie intelligente»).

Dans le cadre de cette classification, il y a, respectivement, leurs quatre formes de comportement au format de l'Intelligence Naturelle (IE):

1. Intelligence déraisonnable d'objets inanimés inanimés de nature minérale;
2. Intelligence déraisonnable de vivre des objets floraux inanimés;
3. Intelligence déraisonnable des objets vivants animés de la faune;
4. Intelligence raisonnable des objets animés vivants, couplée à leurs sujets conscients.

En général, la conscience des personnes identifie les huit fonctions comportementales suivantes pour les quatre catégories d'objets avec IE:

Fn1 => Existence => Être, Exister
Fn2 => Transformation => Devenir, changer
Fn3 => Register => Feel, Feel
Fn4 => Réflexion => Réagir, Exciter
Fn5 => Action => Agir, produire, produire
Fn6 => Transport => Déplacer, déplacer, transporter
Fn7 => Intention => Désir, envie, intérêt
Fn8 => Penser => Penser, penser, prendre conscience, parler

Notez que tous les processus auxquels participent les objets de l'univers sont décrits par des verbes en langage naturel avec exactement ces huit fonctions comportementales. En même temps, différentes catégories d'objets du monde physique ont, respectivement, un ensemble différent de fonctions comportementales.

1. Une pierre simple n'a que 4 premières fonctions => Fn1 - Fn4
Autrement dit, les objets de la première catégorie peuvent exister, changer, s'inscrire et réagir. Donc, si nous répétons au niveau artificiel ces 4 fonctions comportementales naturelles, nous obtenons 4 types «d'artificialité»:

- Existence artificielle ;
- Transformation artificielle ;
- Enregistrement artificiel ;
- Réflexion artificielle .

2. Une plante ordinaire a 2 unités de fonctions comportementales en plus => Fn1 - Fn6
Ici, des objets de la deuxième catégorie peuvent encore être produits et même transportés. Par conséquent, leurs homologues techniques peuvent en outre avoir deux autres types «d'artificialité»:

- Productivité artificielle ;
- Transport artificiel .

3. Chez différents animaux, jusqu'aux primates, leur nombre atteint 7 fonctions => Fn1 - Fn7
Par conséquent, pour copier le comportement des animaux, nous ajoutons plus:

- Intention artificielle .

4. Mais les gens ont au maximum les huit fonctions => Fn1 - Fn8
Il s'ensuit que l'intelligence artificielle devrait être en mesure de remplir la fonction:

- Pensée artificielle .

«Homo sapiens» (Homo Sapiens) diffère des objets des trois premières catégories en ce que, en plus de son corps matériel, en tant qu '« objectivité physique », il a également une « subjectivité mentale » sous la forme de la conscience . Autrement dit, les gens, ou plutôt, leur corps ne sont pas seulement des objets du point de vue de la nature physique (matérielle), mais ils agissent également comme des sujets mentaux (conscients).

De là, il est facile de remarquer que seule la « pensée artificielle » peut réellement ajouter de la subjectivité à la machine, ce qui en fait vraiment un « objet raisonnable ».

Ainsi, nous notons que tous les systèmes d' intelligence artificielle créés dans le monde en ce moment ne sont PAS ASSURABLES , car ils n'ont pas de capacités mentales.

Analyse et synthèse

Le fonctionnement de toute substance, qu'il s'agisse d'un objet physique, par exemple un corps humain ou le même sujet mental sous la forme de sa conscience, est basé, comme on le sait, sur deux technologies, appelées conditionnellement:

1. Analyse de la situation enregistrée;
2. Synthèse de la réponse à la situation;

Les objets de la faune et de la flore, ainsi que toute nature inanimée, y compris les corps humains, ont un enregistrement paramétrique des influences physiques, qui est une analyse physique de la situation, et également capable de réactions réflexes , qui, en conséquence, est une synthèse physique des réactions.

En général, l'analyse physique utilisée par divers objets du monde physique est basée sur la fonction Fn3 (« enregistrement ») attribuée à divers sens et récepteurs des objets du monde physique, qui distinguent 16 types de récepteurs:

- Visio (visuel, léger)
- Audio (acoustique, sonore)
- Olfazio (olfactif)
- Gevzio (arôme)
- Thermo (thermique)
- Proprio (vestibulaire)
- Tactilio (kinesthésique, tactile, contact)
- Dermio (peau, gale)
- Électrique (électrique)
- Magnétio (magnétique)
- Radio (radiofréquence)
- Rayons X (rayons X)
- Emotio (neuro-émotionnel)
- Exio (sensuel)
- Nestesio (douleur, douleur nerveuse)
- Neuropsio (impulsion neurale-neurale)

Notez que, pratiquement, tous les types de récepteurs ci-dessus ont des dimensions paramétriques linéaires qui sont entièrement cohérentes avec le format de données, par conséquent, l' analyse physique est l' analyse de données . En conséquence, la synthèse physique est basée uniquement sur les résultats de l'analyse des données physiques. Il s'ensuit que toutes ces physio-fonctions et les règles de réaction données sont relativement faciles à modéliser dans des programmes informatiques sous forme d'analyse physique et de synthèse physique .

Ainsi, tous les dispositifs d'IA modernes sont mis en œuvre exclusivement selon la « Technologie de RÉACTION Physique (TFR) basée sur le résultat de l'Analyse Physique », et représentent une réponse physique simple de l'Objet aux stimuli physiques.

Mais l'Analyse, qui est utilisée par la Substance mentale sous forme de Conscience humaine, utilise la fonction Fn8 (« Pensée »). C'est-à-dire qu'une personne, en tant qu'Objet de la 4ème catégorie, possédant la fonction subjective de l'Esprit, ne devient pensée que si elle apprend à parler , penser , comprendre , comprendre , créer , composer consciemment ...

De cela, nous avons que la «machine à penser artificiellement» doit posséder la « technologie de la réaction mentale (TMP) résultant de l'analyse mentale» , c'est-à-dire que le TMP doit copier la réponse mentale de l'objet aux situations mentales.

En résumé, nous notons que seules les personnes, en plus de l'analyse physique (en raison de leurs récepteurs physiologiques), ont également une analyse mentale ( mentale ) (en raison de leur appareil de conscience), c'est-à-dire qu'une personne est capable de faire une évaluation sémantique de la situation , et que les personnes possèdent également des analyses supplémentaires. la synthèse mentale ( mentale ), c'est-à-dire qu'une personne est capable d'appliquer une logique de réponse raisonnable , qui, en général, correspond au format de la connaissance , pas des données.

Si nous étudions plus en profondeur la raison de la différence entre TFT et TSR, nous pouvons arriver à la conclusion sans ambiguïté que tous les objets FM fonctionnent exclusivement sur les données et n'utilisent qu'un seul opérande de format implicatif (conditionnel) pour cela (ainsi que diverses formules itératives):
"Si A = X, alors faites Y, sinon faites Z."

Dans le même temps, toute grandeur physique mesurée agit toujours comme une donnée, qui est comparée à une donnée de référence donnée. Par exemple, si vous tapez légèrement sur la pierre ordinaire avec votre doigt, elle ne s'effondrera certainement pas. Et s'il est puissant de le frapper avec un marteau, alors la pierre devrait probablement s'effondrer ou, au moins, être endommagée en surmontant la force d'impact de la force ultime de la pierre. Autrement dit, nous pouvons dire que la pierre « ressent » la force d'impact, la compare à sa propre norme interne, et « se comporte » strictement en fonction des paramètres mesurés de l'impact: force d'impact, zone d'impact, puissance spécifique de l'impact, et plus en fonction du monde physique donné programme de comportement pour la pierre.

À partir de la position d'un ordinateur simulant le comportement naturel d'une pierre, ces paramètres sont des signaux d'entrée dans un certain format de données numériques de la machine . Par conséquent, à ce jour, les développeurs d'IA ont été en mesure de réaliser assez facilement une simulation de l'intelligence naturelle avec des degrés divers d'exhaustivité et de similitude uniquement pour les sept premières fonctions inhérentes à l'informatique. Et cela s'appelle " Seek AI " ou SAI - ("Weak AI").

En principe, le même ordinateur ordinaire exécutant le programme est l'exemple SAI le plus typique.

Mais la huitième fonction - Penser , qui peut transformer un animal déraisonnable ou même Mowgli en Homo Sapiens - est devenue une véritable pierre d'achoppement sur le chemin des créateurs de Power AI - PAI (Strong AI) ou comme on l'appelle aussi Artificial Super Intelligent - ASI (« Super Intelligence artificielle - ISI ”). Et ici, le fait est que «l'homme intelligent», comme on l'a dit plus tôt, contrairement aux trois autres catégories d'objets de la nature, est capable de fonctionner non seulement avec des données, mais aussi avec des connaissances !

La communauté scientifique et technique mondiale impliquée dans la création de Super Intelligence le comprend bien et est convaincue que si le format informatique requis pour les connaissances standard est créé , il sera possible, par analogie avec la technologie de traitement des données actuelle, de créer la technologie de traitement des connaissances, en utilisant la base de connaissances correspondante (KB) et en supposant que si vous remplacez des arguments sous forme de données par des arguments sous forme de connaissances dans l'opérande implicative, le problème sera immédiatement résolu. Cependant, l'échec de toutes les nombreuses tentatives pour trouver une solution pour modéliser le fonctionnement de la machine de la connaissance pendant une si longue période de temps aujourd'hui a conduit uniquement au fait que la grande majorité des développeurs FIS ont soit refusé de continuer à travailler dans cette direction, soit ont pris un chemin différent - la création de technologies basées sur ce que l'on appelle « Réseaux de neurones artificiels » (RNA), en espérant que tôt ou tard les RNA puissent devenir «raisonnables».

Actuellement, personne ne peut dire si les RNA aboutiront ou non au résultat souhaité. Néanmoins, les pays maintenant développés investissent massivement dans ce domaine. Par exemple, la Chine a annoncé son intention d'investir 2 milliards de dollars dans la construction de la «Cité de l'intelligence artificielle», où seront concentrées plus de 400 sociétés informatiques, dont la tâche est de faire de la Chine un leader mondial de l'IA forte d'ici 2030. L'entreprise est désormais en concurrence avec Ilona Mask, qui a annoncé qu'il allait investir 1 milliard de dollars dans la création d'ISI.

Le problème

Examinons maintenant la difficulté de résoudre la création d'un format de connaissance de la machine et pourquoi les principaux développeurs de Super Intelligence dans le monde ont mis fin à cette direction. La réponse consolidée de nombreux experts sur ce sujet indique que, contrairement au terme « ceci », pour le concept de « connaissances », malheureusement, il n’existe pas encore de définition claire, généralement acceptée et sans ambiguïté sur la base de laquelle il serait possible de créer vos propres connaissances particulières. format machine pour que cette «Connaissance numérisée» puisse déjà faire fonctionner un ordinateur.

La connaissance est toujours plus que cela. Les connaissances et les données sont liées les unes aux autres, comme par exemple le système et l' élément , où ce dernier fait partie du système, mais l'élément ne détermine pas le système lui-même. Seule la somme des propriétés et des capacités de tous les éléments inclus dans le système peut donner une nouvelle fonctionnalité intégrale, mais dans un format différent de l'essence d'un élément individuel, semblable à la façon dont, par exemple, les images individuelles d'une bande de film (éléments) ne peuvent pas donner une idée de l'intrigue du film (Système) jusqu'à ce que le film lui-même soit lu et réalisé par le spectateur.

La technologie de reconnaissance des données existe déjà en cybernétique, sans laquelle, en fait, elles ne pourraient pas être exploitées. À cet effet, une base de données (DB) est créée dans la mémoire de l'ordinateur, comme, par exemple, un dictionnaire d'un langage naturel s'il est nécessaire de reconnaître, par exemple, des graphèmes de texte. En utilisant une telle base de données, les données d'entrée (graphème) sont comparées à des données similaires (graphèmes) disponibles dans la base de données afin d'identifier et d'identifier de manière unique les données d'entrée (graphème). Par conséquent, il serait naturel de résoudre le problème en utilisant l'analogie et en créant une base de connaissances pour comparer toutes les connaissances d'entrée avec elle.

Ou un autre exemple est les phrases et leur signification . Voici juste Bazysmyslov , comme BZ, personne n'a encore créé.

Et qui, en général, pourrait aider ici à résoudre le problème de la définition du terme «savoir»? Si vous recherchez une aide académique, alors la science la plus proche de ce sujet est la linguistique, qui, à première vue, aurait dû être capable de faire face à une telle difficulté, mais, malheureusement, il s'agit, encore une fois, exclusivement de données, c'est-à-dire en mots, graphèmes, sèmes et tout ce jazz, cependant, il est complètement incompétent dans le domaine de la pensée humaine et de la théorie de la Connaissance. Malgré la section «Sémantique», la théorie linguistique ne développe pas la base de signification, qui devrait contenir une variété de phrases dans les langues naturelles. Cette tâche va dans le domaine du Big Data, mais les spécialistes du domaine du Big Data sont également loin de résoudre ce problème.

D'autres sciences et théories, des sciences cognitives et des réseaux de neurones artificiels à la philologie avec cryptographie, sont encore plus éloignées de la solution souhaitée. Par conséquent, la principale raison pour laquelle le format de connaissances machine (MFZ) n'a pas encore été créé est le principe dominant:

"Vous ne pouvez pas programmer ce qui ne peut pas être décrit dans des vérités connues."

Ainsi, il s'avère que si vous développez le MD requis et créez une base de connaissances à partir de celui-ci, et si vous apprenez à l'ordinateur à extraire des connaissances à partir des informations et à les utiliser, le problème de la création d'une «IA forte» est résolu, pour ainsi dire, par lui-même.

Cependant, malheureusement, le résultat souhaité ne peut pas être atteint à ce stade, même si quelqu'un a réussi à présenter les connaissances dans un format machine. IFZ et BZ - ce n'est que la moitié de la bataille. Et tout l'intérêt réside dans le fait que le BZ est nécessaire, à son tour, pour extraire le Sens des informations, car les gens échangent en réalité des Sens , pas des Connaissances et des Données, à l'aide desquels, en fait, une personne ne code et décode que les Sens, en utilisant outils linguistiques. Et ici, un nouveau problème se pose - comment apprendre à un ordinateur à comprendre le sens du texte ou même le contexte, comme la façon dont les gens peuvent le faire? En effet, la conscience humaine opère, comme vous le savez, avec des Pensées !

Signification

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