Kecerdasan Buatan

Pembukaan

Sepanjang sejarah peradaban tentang perkembangan umat manusia, manusia berjuang untuk menjadi lebih kuat dan tidak terlalu rentan, yang disebabkan oleh kebutuhan akan perjuangan abadi untuk sumber daya vital dan memastikan keamanan mereka sendiri. Homo-Sapiens selalu ingin mengembangkan kemampuan dan kemampuan fisik dan mentalnya. Seseorang ingin melihat lebih jauh dan lebih jelas daripada yang biasanya dia bisa lakukan, dia ingin terbang tinggi dan berenang dalam, mendengar dari jauh dan merasa lebih tajam, mengingat lebih banyak dan berpikir lebih cepat ...

Tujuan yang diinginkan ini di hampir setiap aspirasi seperti itu biasanya selalu dicapai melalui penciptaan beberapa produk penguat teknis berdasarkan hukum fisik yang terkenal. Dan di sini orang-orang, dalam hampir semua kasus, mencapai kesuksesan, dengan kemungkinan pengecualian dari satu mimpi lama - penciptaan " Inteligensi Inteligensi Buatan, " yaitu, alat yang dapat berpikir dengan kecepatan tidak manusiawi dan beroperasi dengan Pengetahuan tidak lebih buruk, daripada makhluk berpikir paling maju bisa melakukan ini.

Ketika sebuah komputer diciptakan pada pertengahan abad ke-20 yang dengan megah meningkatkan kemampuan menghitung manusia dan menjadi akselerator operasional paling kuat dari pemrosesan data , para pemikir terbaik dari kalangan akademis dari negara-negara terkemuka di planet ini mengarahkan upaya mereka untuk mengubah komputer menjadi " mesin berpikir " yang dicari, berusaha untuk memaksa untuk mengoperasikannya dengan Pengetahuan. Tetapi bertahun-tahun telah berlalu dan lebih dari setengah abad telah berlalu sejak awal perkembangan pertama ke arah ini, dan semua upaya raksasa untuk menciptakan " mesin yang masuk akal " sejauh ini sia-sia.

Sebuah pertanyaan yang masuk akal muncul di sini: "Apa masalah yang tidak dapat diatasi yang tidak memungkinkan pasukan ilmuwan, peneliti, dan penggemar yang ambisius di seluruh dunia mencapai tujuan yang telah lama ditunggu-tunggu, memaksa komputer untuk berpikir dengan Pengetahuan , apakah mungkin kegiatan sadar manusia tidak tunduk pada perangkat fisik?"

Dalam perkiraan pertama, jawaban atas pertanyaan ini cukup sederhana. Komputer mampu "mengenali dan membaca Data", tetapi sepenuhnya " tidak memahami Pengetahuan" dan, apalagi, tidak dapat beroperasi dengan itu, setidaknya sampai sekarang. Tesis ini membutuhkan penjelasan yang diperluas tentang apa yang disajikan Pengetahuan dalam kaitannya dengan apa yang kita sebut "Kecerdasan Buatan" (AI).

Tentang Kecerdasan

Istilah Intellectus berasal dari konsep Latin "pengetahuan," "alasan," "pemahaman," atau kemampuan untuk berpikir secara rasional.

Dari posisi pengembang AI, " Intelijen " mengacu pada Sistem Perilaku Teknologi dari Objek di dunia di sekitarnya. Batu, air, kayu, binatang, dan daging manusia - semua esensi Objek, serta komputer atau perangkat buatan lainnya.

Adapun istilah " Objek ", itu dipahami berarti sekelompok elemen struktural yang terorganisir secara hierarki, diidentifikasi secara independen dan ada dalam Continuous Space-Time, terdaftar dengan bantuan indra manusia, disatukan baik oleh Formulir umum dalam batas-batas umum maupun oleh Entitas tunggal berdasarkan pada hukum fisik. .

Pada prinsipnya, semua Objek fisik di Bumi yang dikenal sejak zaman kuno yang memenuhi persyaratan ini dibagi menjadi empat kategori berikut:

1. Fisio-mineral dan paduan . (Benda mati zat tidak bernyawa);
2. Fito-flora . (Hidup tanaman tidak hidup yang tidak masuk akal selama pertumbuhan atau perkembangannya);
3. Bio-fauna . (Hewan hidup animasi tidak masuk akal selama kehidupan biologis mereka);
4. Mento-Razio sphere . (Hidup animasi orang cerdas selama "kehidupan cerdas" mereka).

Dalam kerangka klasifikasi ini, ada, masing-masing, empat bentuk perilaku mereka dalam format Kecerdasan Alami (EI):

1. Kecerdasan yang Tidak Masuk Akal Benda mati yang bersifat mineral;
2. Kecerdasan yang Tidak Masuk Akal atas Benda Flora yang hidup;
3. Kecerdasan tidak masuk akal dari objek Fauna yang hidup;
4. Kecerdasan yang masuk akal dari objek animasi yang hidup, ditambah dengan Subjek sadar mereka.

Secara umum, kesadaran orang mengidentifikasi delapan fungsi perilaku berikut untuk keempat kategori Objek dengan EI:

Fn1 => Keberadaan => Menjadi, Menjadi Ada
Fn2 => Transformasi => Menjadi, Ubah
Fn3 => Daftar => Rasakan, Rasakan
Fn4 => Refleksi => Bereaksi, Gembira
Fn5 => Action => Act, Produce, Produce
Fn6 => Transportasi => Pindah, Pindah, Bawa
Fn7 => Niat => Keinginan, Keinginan, Minat
Fn8 => Berpikir => Berpikir, Berpikir, Kesadaran, Berbicara

Perhatikan bahwa setiap proses di mana Objek Semesta berpartisipasi dijelaskan oleh kata kerja dalam bahasa alami dengan delapan fungsi perilaku ini. Pada saat yang sama, berbagai kategori Objek dunia fisik memiliki, masing-masing, serangkaian fungsi perilaku yang berbeda.

1. Sebuah batu sederhana hanya memiliki 4 fungsi pertama => Fn1 - Fn4
Artinya, Objek dari kategori pertama dapat Ada, Ubah, Daftar dan Bereaksi. Jadi, jika kita ulangi pada level artifisial fungsi fungsi alami 4 ini, kita mendapatkan 4 jenis “artifisitas”:

- Keberadaan Buatan ;
- Transformasi Buatan ;
- Registrasi Buatan ;
- Refleksi Buatan .

2. Pabrik biasa memiliki 2 unit lebih banyak fungsi perilaku => Fn1 - Fn6
Di sini Objek dari kategori kedua masih dapat Diproduksi dan bahkan diangkut. Oleh karena itu, mitra teknis mereka mungkin juga memiliki dua jenis "kesemuan":

- Produktivitas Buatan ;
- Transportasi Buatan .

3. Pada hewan yang berbeda, hingga primata, jumlahnya mencapai 7 fungsi => Fn1 - Fn7
Oleh karena itu, untuk menyalin perilaku hewan, kami menambahkan lebih banyak:

- Niat Buatan .

4. Tetapi orang-orang memiliki maksimum semua delapan fungsi => Fn1 - Fn8
Oleh karena itu, Kecerdasan Buatan harus dapat melakukan fungsi:

- Berpikir Buatan .

"Homo sapiens" (Homo Sapiens) berbeda dari Objek dari tiga kategori pertama dalam hal itu, selain tubuh materialnya, sebagai " objektivitas fisik ", ia juga memiliki " subjektivitas mental " dalam bentuk Kesadaran . Artinya, orang, atau lebih tepatnya, tubuh mereka bukan hanya Objek dari sudut pandang sifat fisik (material), tetapi mereka juga bertindak sebagai Subjek mental (sadar).

Dari sini mudah untuk memperhatikan bahwa hanya " Pemikiran Buatan " yang benar-benar dapat menambahkan subjektivitas pada mesin, menjadikannya benar-benar " Obyek yang Wajar ".

Dengan demikian, kami mencatat bahwa semua sistem AI yang dibuat di dunia saat ini tidak dapat diukur , karena mereka tidak memiliki kemampuan mental.

Analisis dan Sintesis

Berfungsinya Zat apa pun, baik itu Obyek fisik, misalnya, tubuh manusia atau Subjek mental yang sama dalam bentuk Kesadarannya, didasarkan, seperti diketahui, pada dua teknologi, yang secara kondisional disebut sebagai:

1. Analisis situasi yang direkam;
2. Sintesis Respon terhadap situasi;

Objek Fauna dan Flora, bersama dengan semua benda mati, termasuk tubuh manusia, memiliki registrasi parametrik pengaruh fisik, yang merupakan Analisis fisik Situasi, dan juga mampu reaksi refleks , yang, karenanya, adalah Sintesis Reaksi fisik .

Secara umum, Analisis fisik yang digunakan oleh berbagai Objek dari dunia fisik didasarkan pada fungsi Fn3 (" Registrasi ") yang ditugaskan untuk berbagai indera dan reseptor dari Objek dunia fisik, yang membedakan 16 jenis Reseptor:

- Visio (visual, cahaya)
- Audio (akustik, suara)
- Olfazio (penciuman)
- Gevzio (penyedap rasa)
- Thermo (panas)
- Proprio (ruang depan)
- Tactilio (kinestetik, sentuhan, kontak)
- Dermio (kulit, kudis)
- Listrik (listrik)
- Magnetio (magnet)
- Radio (frekuensi radio)
- X-ray (X-ray)
- Emotio (neuro-emosional)
- Exio (sensual)
- Nestesio (sakit, sakit saraf)
- Neuropsio (saraf-saraf-impuls)

Perhatikan bahwa, secara praktis, semua jenis reseptor di atas memiliki dimensi parametrik linier yang sepenuhnya konsisten dengan format data, oleh karena itu, Analisis Fisik adalah Analisis Data . Dengan demikian, Sintesis fisik hanya didasarkan pada hasil Analisis Data fisik. Oleh karena itu, semua fungsi-fisio ini dan aturan reaksi yang diberikan relatif mudah untuk dimodelkan dalam program komputer dalam bentuk Analisis fisik dan Sintesis Fisik .

Dengan demikian, semua perangkat AI modern diimplementasikan secara eksklusif sesuai dengan " Teknologi REAKSI Fisik (TFR) berdasarkan hasil Analisis fisik ", dan mewakili respon fisik sederhana dari Objek terhadap rangsangan fisik.

Tetapi Analisis, yang digunakan oleh Substansi mental dalam bentuk Kesadaran manusia, menggunakan fungsi Fn8 (" Berpikir "). Artinya, seseorang, sebagai Obyek dari kategori ke-4, yang memiliki fungsi subyektif dari Pikiran, menjadi berpikir hanya jika ia belajar untuk secara sadar berbicara , berpikir , memahami , memahami , membuat , menyusun ...

Dari sini kita memiliki bahwa "Mesin Berpikir Artifisial" harus memiliki " Teknologi Reaksi Mental (TMP) sebagai hasil dari Analisis mental" , yaitu, TMP harus menyalin respons mental dari Objek ke situasi mental.

Meringkas, kami mencatat bahwa hanya orang, selain Analisis fisik (karena reseptor fisiologis mereka), juga memiliki Analisis mental ( mental ) (karena peralatan kesadaran mereka), yaitu, seseorang dapat membuat penilaian semantik dari situasi , dan juga orang memiliki tambahan mental ( mental ) Sintesis, yaitu, seseorang dapat menerapkan logika respons yang masuk akal , yang, secara umum, sesuai dengan format Pengetahuan , bukan Data.

Jika kita menyelidiki lebih dalam alasan perbedaan antara TFT dan TSR, maka kita dapat sampai pada kesimpulan yang tidak ambigu bahwa semua Objek FM beroperasi secara eksklusif pada Data dan hanya menggunakan satu Operand Format Implan (bersyarat) tunggal untuk hal ini (bersama dengan berbagai rumus berulang):
"Jika A = X, maka lakukan Y, jika tidak lakukan Z."

Pada saat yang sama, setiap kuantitas yang diukur secara fisik selalu bertindak sebagai Data, yang dibandingkan dengan Data Referensi yang diberikan. Misalnya, jika Anda mengetuk batu biasa dengan ringan dengan jari Anda, maka pasti tidak akan runtuh. Dan jika sangat kuat untuk memukulnya dengan palu godam, maka kemungkinan besar batu itu akan runtuh atau, setidaknya, rusak sebagai akibat dari mengatasi kekuatan dampak kekuatan pamungkas batu itu. Artinya, kita dapat mengatakan bahwa batu “ merasakan ” gaya tumbukan, membandingkannya dengan standar internal sendiri, dan “ berperilaku ” secara ketat sesuai dengan parameter dampak yang diukur: gaya tumbukan, area tumbukan, daya tumbukan spesifik, dan lebih banyak lagi sesuai dengan dunia fisik yang diberikan program perilaku untuk batu.

Dari posisi komputer yang mensimulasikan perilaku alami batu, parameter ini adalah sinyal input dalam beberapa format data digital-mesin . Oleh karena itu, hingga saat ini, pengembang AI telah dapat dengan mudah mencapai simulasi Natural Intelligence dengan berbagai tingkat kelengkapan dan kesamaan hanya untuk tujuh fungsi pertama yang melekat dalam TI. Dan ini disebut " Seek AI " atau SAI - ("Weak AI").

Pada prinsipnya, komputer biasa yang sama menjalankan program adalah contoh SAI paling khas.

Tetapi fungsi kedelapan - Berpikir , yang dapat mengubah hewan yang tidak masuk akal atau bahkan Mowgli menjadi Homo Sapiens - telah menjadi batu sandungan nyata di jalur pembuat Power AI - PAI (Strong AI) atau karena itu juga disebut Artificial Super Intelligent - ASI (“ Artificial Super Intelligence - ISI ”). Dan di sini faktanya adalah bahwa "manusia cerdas", seperti yang dikatakan sebelumnya, tidak seperti tiga kategori Obyek Alam lainnya, mampu beroperasi tidak hanya dengan Data, tetapi juga dengan Pengetahuan !

Komunitas ilmiah dan teknis dunia yang terlibat dalam penciptaan Super Intelligence memahami ini dengan baik, dan yakin bahwa jika format komputer yang diperlukan untuk Pengetahuan standar dibuat , akan dimungkinkan, dengan analogi dengan teknologi pemrosesan data saat ini, untuk menciptakan teknologi pemrosesan Pengetahuan, menggunakan Basis Pengetahuan (KB) yang sesuai dan dengan asumsi bahwa jika Anda mengganti argumen dalam bentuk Data dengan argumen dalam bentuk Pengetahuan di Operand implikatif, masalah akan segera diselesaikan. Namun, kegagalan dari semua upaya banyak untuk menemukan solusi untuk pemodelan operasi mesin Pengetahuan untuk jangka waktu yang lama hari ini telah menyebabkan fakta bahwa sebagian besar pengembang FIS menolak untuk terus bekerja ke arah ini sama sekali, atau mengambil jalan yang berbeda - penciptaan teknologi berdasarkan apa yang disebut " Jaringan Syaraf Tiruan " (JST), berharap bahwa cepat atau lambat JST dapat menjadi "masuk akal."

Saat ini, tidak ada yang bisa mengatakan apakah JST akan mengarah pada hasil yang diinginkan atau tidak. Namun demikian, sekarang negara-negara maju melakukan investasi yang kuat di bidang ini. Sebagai contoh, Cina mengumumkan bahwa mereka berniat untuk menginvestasikan $ 2 miliar dalam pembangunan "Kota Kecerdasan Buatan", di mana lebih dari 400 perusahaan IT akan terkonsentrasi, yang tugasnya adalah menjadikan Cina pemimpin dunia dalam Strong AI pada tahun 2030. Perusahaan ini sekarang bersaing dengan Ilona Mask, yang telah mengumumkan bahwa ia akan menginvestasikan $ 1 miliar dalam penciptaan ISI.

Masalah

Sekarang, mari kita lihat kesulitan menyelesaikan pembuatan format pengetahuan mesin dan mengapa pengembang terkemuka Super Intelligence di dunia mengakhiri arah ini. Respons gabungan dari banyak pakar tentang hal ini mengatakan bahwa, tidak seperti istilah " Ini ", untuk konsep " Pengetahuan ", sayangnya, belum ada definisi yang jelas, diterima secara umum dan tidak ambigu atas dasar di mana dimungkinkan untuk membuat pengetahuan khusus Anda sendiri. format mesin sehingga "Pengetahuan digital" ini sudah dapat mengoperasikan komputer.

Pengetahuan selalu lebih dari ini. Pengetahuan dan Data saling terkait seperti, misalnya, Sistem dan Elemen , di mana yang terakhir adalah bagian dari Sistem, tetapi Elemen tidak menentukan Sistem itu sendiri. Hanya jumlah sifat dan kemampuan semua Elemen yang termasuk dalam Sistem dapat memberikan fungsionalitas integral yang baru, tetapi dalam format yang berbeda dari esensi Elemen individu, mirip dengan bagaimana, misalnya, frame individu dari strip film (Elemen) tidak dapat memberikan gambaran tentang plot film. (Sistem) hingga film itu sendiri diputar dan direalisasikan oleh pemirsa.

Teknologi pengenalan data sudah ada di dunia maya, yang tanpanya, kenyataannya, mereka tidak bisa dioperasikan. Untuk tujuan ini, Database (DB) dibuat dalam memori komputer, seperti, misalnya, kamus beberapa bahasa alami jika diperlukan untuk mengenali, misalnya, teks grafik. Menggunakan database seperti itu, input Data (grapheme) dibandingkan dengan Data serupa (grapheme) yang tersedia dalam database untuk mengidentifikasi dan mengidentifikasi secara unik input Data (grapheme). Oleh karena itu, adalah wajar untuk menyelesaikan masalah dengan menggunakan analogi dan menciptakan basis pengetahuan untuk membandingkan semua input Pengetahuan dengan itu.

Atau contoh lain adalah Frasa dan Arti mereka. Ini hanya Bazysmyslov , seperti BZ, belum ada yang membuat.

Dan siapa, secara umum, yang bisa membantu menyelesaikan masalah definisi istilah "Pengetahuan" di sini? Jika Anda mencari bantuan akademis, maka ilmu yang paling dekat dengan topik ini adalah linguistik, yang, pada pandangan pertama, seharusnya mampu mengatasi kesulitan seperti itu, tetapi, sayangnya, ia berurusan, sekali lagi, secara eksklusif dengan Data, yaitu, dalam kata-kata, grapheme, semes dan semua jazz itu, bagaimanapun, itu benar-benar tidak kompeten di bidang pemikiran manusia dan teori Pengetahuan. Meskipun bagian "Semantik", teori linguistik tidak mengembangkan Basis Makna, yang harus mengandung berbagai frasa dalam bahasa alami. Tugas ini masuk ke bidang Big Data, tetapi spesialis di bidang Big Data juga jauh dari menyelesaikan masalah ini.

Ilmu pengetahuan dan teori lain, dari ilmu kognitif dan jaringan saraf tiruan hingga filologi dengan kriptografi, bahkan lebih jauh dari solusi yang diinginkan. Oleh karena itu, alasan utama bahwa Format Pengetahuan Mesin (MFZ) belum dibuat adalah prinsip dominan:

"Anda tidak dapat memprogram apa yang tidak bisa dijelaskan dalam kebenaran yang diketahui."

Jadi, ternyata jika Anda mengembangkan MD yang diperlukan dan membuat basis pengetahuan berdasarkan itu, dan jika Anda mengajar komputer cara mengekstrak Pengetahuan dari informasi dan beroperasi dengannya, maka masalah menciptakan "AI Kuat" diselesaikan, seolah-olah, dengan sendirinya.

Namun, sayangnya, hasil yang diinginkan tidak dapat dicapai pada tahap ini, bahkan jika seseorang dapat mengatur untuk menyajikan Pengetahuan dalam format mesin. IFZ dan BZ - ini hanya setengah dari pertempuran. Dan intinya terletak pada kenyataan bahwa BZ diperlukan, pada gilirannya, untuk mengekstrak Sense dari informasi, karena orang-orang pada kenyataannya bertukar Sense , bukan Pengetahuan dan Data, dengan bantuan yang, pada kenyataannya, seseorang hanya mengkodekan dan menerjemahkan Sandi, menggunakan alat bahasa. Dan di sini muncul masalah baru - bagaimana cara mengajar komputer untuk memahami makna teks atau bahkan konteksnya, seperti cara orang melakukannya? Memang, kesadaran manusia beroperasi, seperti yang Anda tahu, dengan Pikiran !

Artinya

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

, , , , , - , , , , … , !

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



, , , . , , , , , “ ”, — — - .

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

, , , , , , .



, ? .