Comment fonctionne le mécanisme catégorique de l'intelligence humaine, que j'ai décrit
dans un article précédent , dans la pratique?
En d'autres termes, comment l'eidetic peut-il nous aider à créer une intelligence artificielle?
Regardons un exemple.
Qu'est-ce que les eidos? Il s'agit d'une image mentale d'un véritable objet, chose, concept, phénomène, événement, action ... On peut dire que toute définition dans le dictionnaire est une sorte d'Eidos. Platon considérait le matériel d'Eidos, vivant sa vie dans le monde des idées. Nous pouvons supposer que cela est vrai si nous acceptons de considérer les eidos réellement existants dans la mesure où tout dessin d'ingénierie est réel, connecté ensemble texte, image, symbole. Ce n'est pas le sujet lui-même, mais son modèle simplifié, pictogramme ou distribution, instantané. Mais qui a dit que vous ne pouviez pas travailler avec des images en réalité?
Notre esprit fait ce travail à chaque seconde. Commençant par les opérations ménagères de base et se terminant par la création d'inventions complexes, l'ingénierie.
Mais sur les inventions, le travail de l'esprit est vraiment beau, il est donc plus facile de l'utiliser comme exemple.
Comment une personne fait-elle des inventions? Pourquoi les grandes inventions sont-elles souvent précédées d'une vision ou d'un rêve, comme celui du grand chimiste D. Mendeleev, l'inventeur du tableau des éléments périodiques? Parce que l'invention peut vraiment être «vue». Je risquerai d'affirmer qu'il est impossible de le faire du tout sans «voir», c'est-à-dire sans présenter l'idée clairement et en détail dans mon imagination.
Imaginez-vous en tant qu'ingénieur-inventeur. Vous vivez au 19ème siècle, quand il n'y a pas encore de sous-marins et Jules Verne n'a pas encore écrit ses «20 mille lieues sous les mers». Vous recevez un ordre du ministère de la Défense - de trouver un chasseur pour les navires ennemis. Dans le même temps, il doit agir secrètement, avec des munitions limitées et des armes faibles. Une sorte de chasseur de saboteurs solitaire en mer. Soit dit en passant, l'Allemagne a fait face à une telle tâche pendant la Seconde Guerre mondiale, lorsqu'elle a été forcée de chercher des moyens de gérer la flotte supérieure de la Grande-Bretagne. Comment résoudre le problème?
La première chose que l'inventeur commence à faire est de réfléchir, de rechercher de nouvelles idées.
Ce mécanisme a été analysé en détail dans la théorie TRIZ de la résolution de problèmes inventive.
Essayons de décrire ce processus simplifié, graphiquement et par étapes.
Début de réflexion
1. De toute évidence, la méthode actuelle ne convient pas à la guerre secrète en mer. L'arme principale de la flotte est les navires. Pour se protéger, ils sont gainés d'armures, armés de fusils lourds. En conséquence, ils sont très grands, visibles, lourds et lents.
2. Peut-être pour faire de petits bateaux à grande vitesse - des chasseurs?
3. Mais en augmentant la vitesse du navire pour la guerre de sabotage, nous sommes obligés de mettre un moteur plus puissant. En augmentant le moteur, nous augmentons la taille du navire et son poids. Et c'est un ralentissement. Et ainsi de suite à l'infini. À la sortie, nous récupérons à nouveau le navire forteresse. Autrement dit, ce chemin est une impasse.
4. Et si vous pensez dans le sens d'une furtivité croissante? Se cacher en mer est difficile, donc la première chose qui vient à l'esprit est de se cacher juste sur place - sous l'eau. Mais les navires existants ne savent pas comment procéder. Et qui le peut? Ils savent pêcher!
5. Mais le poisson n'est pas un navire, il ne peut pas transporter des personnes et des armes. Est-il possible de transformer un navire en poisson ou un navire comme un poisson?
Remarque: de façon inattendue, l'ingénieur a posé la question dans la clé de la dialectique de Platon: comment combiner l'incompatible? (ci-après en italique mes commentaires sur les pensées de l'ingénieur sont mis en évidence).
6. Le schéma de cette contradiction ressemble à ceci:
Donc, pour résoudre le problème, nous devons chercher un moyen de sortir de cette contradiction. Mais comment? - En l'analysant.
7. Qu'est-ce qu'un navire en soi? Quels sont les eidos de base du navire? Ceci est un gros bateau.
Qu'est-ce que le poisson en soi? Ceci est un "bateau vivant", seulement un petit.
Eh bien, déjà mieux. Deux bateaux, uniquement à différentes échelles et avec différentes tâches.
8. Et si nous les amenions à une seule échelle et combinions ces deux bateaux en un seul? Nous ferons un grand bateau-bateau, capable de naviguer sous l'eau.
9. Comment? Eh bien, par exemple, comme un poisson qui régule son ascension-plongée à l'aide d'une bulle spéciale. Kingston peut servir de «bulle» pour un bateau militaire.
Fin de réflexion
Ainsi, nous avons vu le processus de la pensée dans son ingénierie, l'esprit inventif par étapes. Certes, avez-vous fait quelque chose comme ça à plusieurs reprises, en essayant de résoudre un problème ou un problème? Si c'est le cas, ce mécanisme est familier aux personnes de l'enfance, comme l'air que nous respirons tous, mais ne le remarque pas.
En ce qui concerne la programmation - tout ici est aussi simple et il n'y a que le traitement d'images (images).
Tout d'abord, nous avons décrit les échantillons proposés, les «reconnus». Ensuite, il a été simplifié, «raccourci» afin de pouvoir les manipuler. De plus, selon les lois de la dialectique, nous avons élaboré ces images. Nous les avons comparés, trouvé des similitudes et des correspondances. Créé une nouvelle image basée sur les deux précédentes. Et puis ils les «ont déployés» dans une solution complète.
Si j'étais analyste d'entreprise, j'afficherais ce processus dans le diagramme suivant:
Reconnaissance d'image Les réseaux neuronaux d'intelligence artificielle ont appris à fonctionner parfaitement. Et les images convolutionnelles à balayage par convolution se passent sans problème. En outre, les réseaux de neurones peuvent trouver des images similaires basées sur l'apprentissage en profondeur. Et ils peuvent même créer de nouvelles images, imitant les motifs proposés.
Mais les lois de la dialectique dans l'intelligence artificielle moderne n'ont pas fonctionné. Du mot du tout. Ce qui n'est pas surprenant: tout le monde est obsédé par les réseaux de neurones, et la dialectique est un algorithme. Même un ensemble d'algorithmes, un «ensemble algorithmique», un ensemble. La science a abandonné la création de l'IA basée sur des algorithmes presque à la fin des années 70 du siècle dernier.
Basé sur les algorithmes de la pensée, le behaviorisme informatique essaie de fonctionner. Plus de détails peuvent être trouvés, par exemple, par
Ron Sun , Rensselaer Polytechnic Institute (RPI), Troy, NY USA.
Des tentatives sont faites pour décrire des modèles individuels de comportement humain - prise de décision, trouver une issue, un mécanisme de sélection (et même une tentative est faite pour algorithmiser la conscience). De nombreux algorithmes mathématiques ont été écrits.
En eux-mêmes, ces algorithmes fonctionnent très bien et peuvent même être intégrés à n'importe quel programme. Il existe des API ouvertes.
Certes, un problème a été révélé.
Il existe des centaines, voire des milliers, de tels modèles comportementaux. Et cela n'épuise pas les options de comportement humain. De plus, lorsque vous essayez d'assembler ces algorithmes ensemble, une surcharge du système se produit en raison de la difficulté de choisir entre les modèles ou de les combiner.
Autrement dit, la question de savoir comment une personne construit des modèles, comment la modélisation elle-même est possible - il est resté derrière les crochets. Une personne ne se contente pas de combiner des échantillons prêts à l'emploi. Il peut décomposer la tâche en ses composants et remonter à un niveau déjà différent et supérieur.
Ainsi, il peut résoudre les problèmes les plus compliqués qui ne peuvent pas être résolus par une simple force brute / combinatoire ou qui sont résolus extrêmement lentement et coûteux.
Ainsi, maintenant pour créer une intelligence artificielle à part entière, ou «forte», la «petitesse» elle-même ne suffit pas: l'algorithme dialectique, qui décrit le mécanisme de modélisation dans l'esprit humain.
L'algorithme dialectique doit être capable de travailler avec des universels, compréhensibles par toute personne sans connaissances particulières en programmation, images - pictogrammes - eidos.
J'ai montré le principe de fonctionnement de cet algorithme dans le schéma ci-dessus.
Comment développer un bundle, ou plutôt un interprète entre les pictogrammes et les commandes habituelles d'un langage informatique, fait l'objet d'une étude distincte.
En fait, c'est la seule chose qui sépare cette théorie de la mise en œuvre commerciale jusqu'à présent.
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Les critiques, analyses et suggestions sont les bienvenues.