क्या जीवन बुद्धि का एकमात्र योग्य लक्ष्य है?

लेख में बुद्धि और उसके अंतिम लक्ष्यों पर चर्चा की गई है, जबकि रूढ़िवाद और अभिसरण पर शोध किया गया है। मेरे पिछले लेख 'लाइफ, इंटेलेक्ट, माइंड, माइंड' में, प्रश्न को पर्याप्त रूप से स्पष्ट नहीं किया गया था। उस लेख में, सिद्धांत घोषित किया गया था: मजबूत बुद्धि को अंतिम लक्ष्य के आधार पर एक अनुकूलनीय प्रणाली के रूप में बनाया जाना चाहिए: एक जीवित जीव का संरक्षण और अस्तित्व - बुद्धि का वाहक। और बुद्धि के साथ जीव के सामान्य संरचनात्मक आरेख, संभवतः मजबूत, दिया जाता है। नीचे एक अतिरिक्त विश्लेषण है कि ऐसा क्यों है।

शब्दावली पर एक नोट।
एक मजबूत बुद्धि के रूप में, हम इसकी सामान्य रूप से स्वीकृत समझ को ध्यान में रखेंगे। कमजोर बुद्धि कोई भी प्रणाली या एल्गोरिथ्म है जो मजबूत बुद्धि को लागू नहीं करता है। दोनों का सामान्य नाम केवल बुद्धि है, हम कृत्रिम और प्राकृतिक बुद्धि के बीच अंतर नहीं करेंगे।

उद्देश्य और बुद्धिमत्ता की अलंकारिकता की थीसिस।
ऑर्थोगोनलिटी की थीसिस कहती है कि आप किसी भी लक्ष्य के साथ किसी भी स्तर की बुद्धिमत्ता को जोड़ सकते हैं, क्योंकि बुद्धि और अंतिम लक्ष्य ऑर्थोगोनल हैं, यानी स्वतंत्र, चर।

अनुकूल व्यवहार

हम संभवतः स्पष्ट, लेकिन महत्वपूर्ण तथ्य दिखाते हैं: लक्ष्य के बिना अनुकूली व्यवहार असंभव है। अनुकूली गुणों वाले किसी भी एल्गोरिदम पर विचार करें, जिसमें मजबूत बुद्धि की प्रणालियां शामिल हैं, क्योंकि, सामान्यता के कारण, उन्हें बाहर करने का कोई कारण नहीं है।

अनुकूलन के रूप में माना जा सकता है:

• 1) अदिश राशियों का परिवर्तन - एल्गोरिथम के पैरामीटर
• 2) नियंत्रण संरचनाओं का परिवर्तन

तंत्रिका नेटवर्क के लिए, 1 विधि का उपयोग किया जाता है - कनेक्शन भार सेट करना। वज़न को सीखने की प्रक्रिया में समायोजित किया जाता है, शिक्षक एक बाहरी कारक के रूप में कार्य करता है जो नेटवर्क को अडॉप्ट करता है - केवल वह क्यों जानता है, हम कह सकते हैं कि यह एक प्रेरक प्रक्रिया के रूप में कार्य करता है। विधि 2 को प्रोग्रामर द्वारा किया जा सकता है, प्रोग्रामर के प्रेरक कारणों को भी केवल उसके लिए जाना जाता है।

लक्ष्य मानों के लिए अनुकूलन प्रक्रिया के रूप में एक और अनुकूलन पद्धति को लागू किया जा सकता है। ऐसी अनुकूलन प्रक्रियाओं का कार्यान्वयन काफी सरल हो सकता है। तंत्रिका नेटवर्क को पुन: लागू करना एक अच्छा उदाहरण है: एक पारदर्शी एल्गोरिथ्म लक्ष्य व्यवहार के लिए नेटवर्क भार को समायोजित करता है। लक्ष्य व्यवहार के लिए अनुकूलन तकनीक, एआई को Google से स्वतंत्र रूप से 49 पुराने अटारी खेलों में महारत हासिल करें ।

और तदनुसार, स्व-शिक्षा या अनुकूली प्रणालियों की संरचना:



यह योजना मजबूत बुद्धि सहित किसी भी अनुकूली प्रणालियों के लिए सही है। दो अवधारणाओं को पेश किया जाता है: बुद्धि का अनुकूली और प्रेरक घटक। प्रेरक घटक अंतिम लक्ष्य के अनुसार लागू किया जाता है। प्रेरक घटक संशोधित नहीं है (अनुकूलन नहीं करता है) - यह कठोरता से सेट किया गया है।

सिस्टम में अंतिम लक्ष्य कैसे दर्ज करें?

हम अपने आप से एक सवाल पूछते हैं - लक्ष्य प्राप्त करने के लिए अनुकूलन को व्यावहारिक रूप से कैसे लागू किया जाए। यदि अनुकूलन घटक को सरल माना जाता है और इनपुट और आउटपुट की सिग्नल जटिलता सरल है, तो प्रेरक घटक भी सरल है और इसका कार्यान्वयन पारदर्शी है।

आइए हम अटारी खेलों की ओर मुड़ें - संवेदी और कार्यकारी सूचना संकेतों और लक्ष्य सेट की इस जटिलता के लिए, डेवलपर्स प्रभावी रूप से एक प्रेरक घटक बनाने में सक्षम थे जो नेटवर्क को सीखने वाले सुदृढीकरण को लागू करता है। सहज रूप से, कार्य ही मजबूत बुद्धि के लायक नहीं है! और अटारी खेलों के मामले में मजबूत बुद्धि के बारे में बात करना सवाल से बाहर है।

यह उचित रूप से भीख माँगता है: किस स्तर पर मजबूत बुद्धि के बारे में बात करना संभव है? यह स्पष्ट है कि मजबूत बुद्धिमत्ता संभावित रूप से संभव है यदि अर्थ और जटिलता की अवधारणा में संवेदी (इनपुट) और कार्यकारी (आउटपुट) की जटिलता और अवधारणाओं का स्तर एक निश्चित महत्वपूर्ण सीमा से अधिक हो। यह संदेहास्पद है कि कोई स्वयं को इस तथ्य तक सीमित कर सकता है कि इनपुट जानकारी को एकीकृत करने का कुछ सरल तरीका सुदृढीकरण संकेतों का एक छोटा समूह होगा।

सबसे अधिक संभावना है, एक मजबूत बुद्धि को प्रेरित करने के लिए, एक जटिल और जटिल प्रेरक घटक का गठन किया जाना चाहिए, जिसमें कई शर्तें और प्रतिक्रिया पैटर्न शामिल हो सकते हैं। सबसे अधिक संभावना है, यह इनपुट जानकारी के प्रतिनिधित्व के अर्थ में बहुस्तरीय होगा - पहचानने योग्य सरल पैटर्न और प्रतिक्रियाएं (हम उन्हें बुनियादी या बिना शर्त रिफ्लेक्स कहेंगे) उनमें से एक उच्च क्रम और प्रतिक्रियाशील व्यवहार के पहचानने योग्य वस्तुओं में संयुक्त होते हैं (हम उन्हें अनुष्ठान कहेंगे)। जैविक संस्करण में, विकास के दौरान आनुवंशिक एल्गोरिदम द्वारा प्रेरक घटक का गठन किया गया था।

ध्यान दें कि प्रेरक घटक के लिए, यह तर्क दिया जा सकता है कि अलग से माना जाता है, यह एक मजबूत बुद्धि नहीं हो सकती है, क्योंकि यह कठोर रूप से सेट है।

एक संभावित मजबूत बुद्धि वाले सिस्टम के लिए एक विस्तारित योजना :(बिना शर्त सजगता और अनुष्ठान एक प्रेरक घटक बनाते हैं )




जीवित जीवों के लिए, प्रेरित घटक में एक लक्ष्य के रूप में संरक्षण की अवधारणा रखी गई है। इस बीच, सिद्धांत रूप में, अन्य लक्ष्यों को प्रेरक घटक (ओर्थोगोनलिटी की थीसिस) में रखा जा सकता है। यह महत्वपूर्ण है कि लक्ष्य में अनुकूलन प्रक्रिया के लिए एक जगह होनी चाहिए।

अंतिम लक्ष्य क्या हैं?

सभी प्रकार के लक्ष्यों के साथ, हम निश्चित रूप से कह सकते हैं कि अधिक या कम गैर-तुच्छ लक्ष्य के साथ काम करने के लिए अधिक या कम लंबी अवधि की आवश्यकता होती है, और इसलिए एक मध्यवर्ती लक्ष्य की आवश्यकता होती है - इसकी सुरक्षा और सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए। और यह अभिसरण की थीसिस के अनुरूप है।

वाद्य अभिसरण की थीसिस कहती है कि अधीक्षण अभिनय बल या एजेंट, अपने अंतिम लक्ष्यों की व्यापक विविधता के साथ, फिर भी समान मध्यवर्ती लक्ष्यों को आगे बढ़ाएंगे, क्योंकि सभी एजेंटों के पास समान वाद्य कारण होंगे।

रोबोटिक्स के प्रसिद्ध तीन कानूनों को लें: और उनमें से रोबोट की लक्ष्य सुरक्षा पर एक कानून है। और जीवन की परिभाषा के अनुसार (लेख 'जीवन, बुद्धि, मानस, कारण' देखें ), इस तरह के लक्ष्य व्यवहार को एक जीवित जीव का संकेत माना जा सकता है।

इस प्रकार, किसी भी अधिक या कम गैर-तुच्छ लक्ष्य के साथ किसी भी खुफिया प्रणाली को मुख्य रूप से जीवित रहना चाहिए, जिसमें मजबूत बुद्धि का वाहक भी शामिल है।

जैविक विकास के दौरान, जीवित रहने के उद्देश्य से एक मजबूत मानव बुद्धि का गठन किया गया था। यदि हम मानते हैं कि मजबूत बुद्धि के एक कृत्रिम वाहक को महसूस करना संभव होगा, तो क्या यह मानवीय होगा, जो अस्तित्व-संरक्षण के लक्ष्य के अलावा, इसमें अंतर्निहित होगा, कुछ अतिरिक्त लक्ष्य? मुझे आश्चर्य है कि यदि आप एक व्यक्ति (!) के रूप में उसकी जगह पर थे, तो क्या आप इसे पसंद करेंगे?

निष्कर्ष।

मजबूत बुद्धि को लक्ष्य के आधार पर संभावित रूप से महसूस किया जा सकता है - एक जीवित जीव का संरक्षण, बशर्ते कि संवेदी और कार्यकारी जानकारी की जटिलता की महत्वपूर्ण सीमा को पार कर लिया जाए।

Source: https://habr.com/ru/post/hi393579/