Inteligência Artificial

Preâmbulo

Ao longo da história civilizacional do desenvolvimento da humanidade, as pessoas se esforçaram para se tornarem mais poderosas e menos vulneráveis, o que foi determinado pela necessidade de uma eterna luta por recursos vitais e por garantir sua própria segurança. Homo-Sapiens sempre quis desenvolver suas habilidades e capacidades físicas e mentais. Uma pessoa queria ver muito mais longe e mais claro do que costuma fazer, queria voar alto e nadar fundo, ouvir de longe e se sentir mais afiado, lembrar mais e pensar mais rápido ...

Esses objetivos desejados em quase todas as aspirações costumavam ser sempre alcançados através da criação de alguns produtos técnicos de amplificação baseados em leis físicas conhecidas. E aqui as pessoas, em quase todos os casos, obtiveram sucesso, com a possível exceção de um sonho de longa data - a criação da " Inteligência Artificial de Inteligência " , isto é, um dispositivo que seria capaz de pensar com velocidade desumana e de operar com o Conhecimento não pior, do que os seres pensantes mais desenvolvidos podem fazer isso.

Quando um computador foi criado em meados do século XX, que aumentou grandemente as capacidades de contagem do homem e se tornou o acelerador operacional mais poderoso do processamento de dados , as melhores mentes dos círculos acadêmicos dos principais países do planeta direcionaram seus esforços para transformar o computador no " dispositivo pensante " desejado, tentando forçar operá-lo com o conhecimento. Mas anos se passaram e mais de meio século se passaram desde o início dos primeiros desenvolvimentos nessa direção, e todos os esforços titânicos para criar uma " máquina razoável " foram inúteis até agora.

Isso levanta a questão razoável: "Qual é um problema tão intransponível que não permite que um exército enorme de cientistas, pesquisadores e entusiastas ambiciosos em todo o mundo alcance seu objetivo tão esperado, forçando os computadores a pensar com o Conhecimento , é realmente possível que a atividade humana consciente não esteja sujeita a dispositivos físicos?"

Numa primeira aproximação, a resposta a esta pergunta é bastante simples. O computador é capaz de "reconhecer e ler dados", mas completamente " não entende o conhecimento" e, além disso, não pode operar com ele, pelo menos até agora. Esta tese requer uma explicação ampliada de exatamente o que o conhecimento representa em relação ao que chamamos de "inteligência artificial" (IA).

Sobre a inteligência

O termo Intellectus é derivado do conceito latino de "conhecimento", "razão", "entendimento" ou a capacidade de pensar racionalmente.

Da posição de desenvolvedores de IA, " Inteligência " refere-se ao Sistema de Comportamento Tecnológico de um Objeto no mundo ao seu redor. Pedra, água, madeira, animais e carne humana - toda a essência dos Objetos, bem como computadores ou outros dispositivos artificiais.

Quanto ao termo " Objeto ", entende-se um grupo de elementos estruturalmente organizados hierarquicamente, identificados e existentes independentemente no Continuum Espaço-Tempo, registrados com a ajuda dos sentidos humanos, unidos por uma Forma comum dentro de limites comuns e por uma Entidade única baseada em leis físicas. .

Em princípio, todos os objetos físicos na Terra conhecidos desde os tempos antigos que atendem a esse requisito são divididos nas quatro categorias a seguir:

1. Fisio-minerais e ligas . (Substâncias irracionais inanimadas e inanimadas);
2. Fito-flora . (Viver plantas inanimadas e irracionais durante seu crescimento ou desenvolvimento);
3. Biodiversidade . (Viver animando animais irracionais durante sua vida biológica);
4. Esfera Mento-Razio . (Viver animando pessoas inteligentes durante sua "vida inteligente").

Dentro da estrutura dessa classificação, existem, respectivamente, suas quatro formas de comportamento no formato de Inteligência Natural (IE):

1. Inteligência irracional de objetos inanimados e inanimados de natureza mineral;
2. Inteligência irracional de objetos inanimados da flora;
3. Inteligência irracional de objetos vivos da fauna animados;
4. Inteligência razoável de objetos animados vivos, juntamente com seus sujeitos conscientes.

Em geral, a consciência das pessoas identifica as oito funções comportamentais a seguir para todas as quatro categorias de Objetos com EI:

Fn1 => Existência => Ser, Existir
Fn2 => Transformação => Tornar-se, Mudar
Fn3 => Registrar => Sinta, Sinta
Fn4 => Reflexão => Reagir, Excitar
Fn5 => Ação => Agir, Produzir, Produzir
Fn6 => Transporte => Mover, Mover, Carregar
Fn7 => Intenção => Desejo, Quer, Interesse
Fn8 => Pensando => Pensando, Pensando, Consciência, Falando

Observe que quaisquer processos nos quais os Objetos do Universo participam são descritos por verbos em linguagens naturais com exatamente essas oito funções comportamentais. Ao mesmo tempo, diferentes categorias de objetos do mundo físico têm, respectivamente, um conjunto diferente de funções comportamentais.

1. Uma pedra simples possui apenas 4 primeiras funções => Fn1 - Fn4
Ou seja, os objetos da primeira categoria podem existir, alterar, registrar e reagir. Portanto, se repetirmos no nível artificial essas 4 funções comportamentais naturais, obteremos 4 tipos de “artificialidade”:

- Existência Artificial ;
- Transformação Artificial ;
- Registro artificial ;
- Reflexão artificial .

2. Uma planta comum possui 2 unidades a mais de funções comportamentais => Fn1 - Fn6
Aqui, os objetos da segunda categoria ainda podem ser produzidos e transportados. Portanto, seus colegas técnicos também podem ter mais dois tipos de “artificialidade”:

- Produtividade Artificial ;
- Transporte artificial .

3. Em animais diferentes, até primatas, seu número atinge 7 funções => Fn1 - Fn7
Portanto, para copiar o comportamento dos animais, adicionamos mais:

- Intenção Artificial .

4. Mas as pessoas têm no máximo todas as oito funções => Fn1 - Fn8
Daqui resulta que a Inteligência Artificial deve ser capaz de executar a função:

- Pensamento artificial .

O “Homo sapiens” (Homo Sapiens) difere dos Objetos das três primeiras categorias, pois, além de seu corpo material, como “ objetividade física ”, ele também tem “ subjetividade mental ” na forma de Consciência . Ou seja, as pessoas, ou melhor, seus corpos não são apenas objetos do ponto de vista da natureza física (material), mas também agem como sujeitos mentais (conscientes).

A partir daqui, é fácil perceber que apenas o " Pensamento Artificial " pode realmente adicionar subjetividade à máquina, tornando-a verdadeiramente um " Objeto Razoável ".

Assim, notamos que todos os sistemas de IA criados no mundo no momento são RAZOÁVEIS , pois não possuem habilidades mentais.

Análise e Síntese

O funcionamento de qualquer Substância, seja um Objeto físico, por exemplo, um corpo humano ou o mesmo Sujeito mental na forma de sua Consciência, baseia-se, como se sabe, em duas tecnologias, condicionalmente denominadas:

1. Análise da situação registrada;
2. Síntese da resposta à situação;

Os objetos de Fauna e Flora, juntamente com toda a natureza inanimada, incluindo os corpos humanos, têm registro paramétrico de influências físicas, que é uma Análise física da Situação, e também capaz de reações reflexas , que, consequentemente, é uma Síntese Física de Reações.

Em geral, a Análise física usada por vários Objetos do mundo físico é baseada na função Fn3 (“ Registro ”) atribuída a vários sentidos e receptores dos Objetos do mundo físico, que distinguem 16 tipos de Receptores:

- Visio (visual, luz)
- Áudio (acústico, som)
- Olfazio (olfativo)
- Gevzio (aromatizante)
- Termo (térmico)
- Proprio (vestibular)
- Tactilio (cinestésico, tátil, contato)
- Dermio (pele, sarna)
- Elétrico (elétrico)
- Magnetio (magnético)
- Rádio (radiofrequência)
- raio X (raio X)
- Emotio (neuro-emocional)
- Exio (sensual)
- Nestesio (dor, dor nos nervos)
- Neuropsio (impulso neural-neural)

Observe que, praticamente, todos os tipos de receptores acima têm dimensões paramétricas lineares que são totalmente consistentes com o formato de dados; portanto, a análise física é a análise de dados . Por conseguinte, a síntese física é baseada apenas nos resultados da análise de dados físicos. Segue-se que todas essas funções físicas e as regras de reação fornecidas são relativamente fáceis de modelar em programas de computador na forma de Análise física e Síntese física .

Assim, todos os dispositivos modernos de IA são implementados exclusivamente de acordo com a “ Tecnologia de REAÇÃO Física (TFR) com base no resultado da análise física ” e representam uma resposta física simples do Objeto a estímulos físicos.

Mas a Análise, que é usada pela Substância mental na forma de Consciência humana, usa a função Fn8 (“ Pensar ”). Ou seja, uma pessoa, como Objeto da 4ª categoria, possuindo a função subjetiva da Mente, passa a pensar apenas se aprender a falar conscientemente , pensar , entender , compreender , compreender , criar , compor ...

Disto, temos que a “Máquina de Pensar Artificialmente” deve possuir a “ Tecnologia de Reação Mental (TMP) como resultado da Análise Mental” , ou seja, o TMP deve copiar a resposta mental do Objeto a situações mentais.

Resumindo, notamos que apenas as pessoas, além da Análise física (devido a seus receptores fisiológicos), também têm uma Análise mental ( mental ) (devido ao aparato de consciência), ou seja, uma pessoa é capaz de fazer uma avaliação semântica da situação e também possui outras informações adicionais. Síntese mental ( mental ), ou seja, uma pessoa é capaz de aplicar uma lógica razoável de resposta , que, em geral, corresponde ao formato de Conhecimento , não de Dados.

Se investigarmos mais profundamente a razão da diferença entre TFT e TSR, podemos chegar à conclusão inequívoca de que todos os Objetos FM operam exclusivamente em Dados e usamos apenas um único Operando de Formato implicativo (condicional) para isso (junto com várias fórmulas iterativas):
"Se A = X, faça Y, caso contrário, faça Z."

Ao mesmo tempo, qualquer quantidade medida física sempre atua como um dado, que é comparado com um dado dado de referência. Por exemplo, se você tocar levemente na pedra comum com o dedo, ela certamente não entrará em colapso. E se for poderoso acertá-lo com uma marreta, provavelmente a pedra entrará em colapso ou, pelo menos, será danificada como resultado da superação da força de impacto da força máxima da pedra. Ou seja, podemos dizer que a pedra " sente " a força do impacto, comparando-a com seu próprio padrão interno, e " se comporta " estritamente de acordo com os parâmetros medidos do impacto: força do impacto, área de impacto, potência específica do impacto e muito mais de acordo com o mundo físico em questão programa de comportamento para a pedra.

Da posição de um computador simulando o comportamento natural de uma pedra, esses parâmetros são sinais de entrada em algum formato de dados digitais da máquina . Portanto, até o momento, os desenvolvedores de IA conseguiram facilmente obter uma simulação da Inteligência Natural com graus variados de completude e semelhança apenas para as sete primeiras funções inerentes à TI. E isso é chamado de " AI de busca " ou SAI - ("AI fraca").

Em princípio, o mesmo computador comum executando o programa é o exemplo mais típico da SAI.

Mas a oitava função - o pensamento , que pode transformar um animal irracional ou até Mowgli em Homo Sapiens - tornou-se um verdadeiro obstáculo no caminho dos criadores do Power AI - PAI (Strong AI) ou como também é chamado de artificial super inteligente - ASI (" Super Inteligência Artificial - ISI ”). E aqui o fato é que o “homem inteligente”, como foi dito anteriormente, diferentemente das outras três categorias de Objetos da Natureza, é capaz de operar não apenas com Dados, mas também com Conhecimento !

A comunidade científica e técnica mundial envolvida na criação da Super Inteligência entende isso muito bem e está confiante de que, se o formato de computador necessário para o Conhecimento padrão for criado , será possível, por analogia com a atual tecnologia de processamento de dados, criar a tecnologia de processamento do Conhecimento, usando a Base de Conhecimento correspondente (KB) e assumindo que se você substituir argumentos na forma de Dados por argumentos na forma de Conhecimento no Operando implicativo, o problema será resolvido imediatamente. No entanto, o fracasso de todas as inúmeras tentativas de encontrar uma solução para a operação de máquinas de modelagem do Conhecimento por um período tão longo hoje levou apenas ao fato de que a grande maioria dos desenvolvedores do FIS se recusou a continuar trabalhando nessa direção ou seguiu um caminho diferente - a criação de tecnologias baseadas nos chamados " Redes neurais artificiais " (RNAs), esperando que mais cedo ou mais tarde RNAs possam se tornar "razoáveis".

Atualmente, ninguém pode dizer se as RNAs levarão ao resultado desejado ou não. No entanto, os países agora desenvolvidos fazem investimentos sólidos nessa área. Por exemplo, a China anunciou que pretende investir US $ 2 bilhões na construção da “Cidade da Inteligência Artificial”, onde mais de 400 empresas de TI estarão concentradas, cuja tarefa é tornar a China líder mundial em IA forte até 2030. A empresa agora está competindo com Ilona Mask, que anunciou que vai investir US $ 1 bilhão na criação do ISI.

O problema

Agora, vejamos a dificuldade de resolver a criação de um formato de conhecimento de máquina e por que os principais desenvolvedores de Super Inteligência do mundo colocaram um fim nessa direção. A resposta consolidada de muitos especialistas sobre esse assunto diz que, ao contrário do termo " This ", para o conceito de " Knowledge ", infelizmente ainda não existe uma definição clara, geralmente aceita e inequívoca, com base na qual seria possível criar seu próprio conhecimento especial formato da máquina para que esse “conhecimento digitalizado” já possa operar um computador.

O conhecimento é sempre mais do que isto. Conhecimento e Dados estão relacionados entre si, como, por exemplo, o Sistema e o Elemento , onde este último faz parte do Sistema, mas o Elemento não determina o próprio Sistema. Somente a soma das propriedades e habilidades de todos os Elementos incluídos no Sistema pode fornecer uma nova funcionalidade integral, mas em um formato diferente da essência de um Elemento individual, semelhante a como, por exemplo, os quadros individuais de uma tira de filme (Elements) não podem dar uma idéia do enredo do filme. (Sistema) até que o próprio filme seja reproduzido e realizado pelo visualizador.

A tecnologia de reconhecimento de dados já existe na cibernética, sem a qual, de fato, eles não poderiam ser operados. Para isso, é criado um banco de dados (DB) na memória do computador, como, por exemplo, um dicionário de alguma linguagem natural, se for necessário reconhecer, por exemplo, grafemas de texto. Usando esse banco de dados, os Dados de entrada (grafema) são comparados com Dados semelhantes (grafemas) disponíveis no banco de dados para identificar e identificar exclusivamente os Dados de entrada (grafema). Portanto, seria natural resolver o problema seguindo uma analogia e criando uma base de conhecimento para comparar todo o conhecimento de entrada com ele.

Ou outro exemplo é frases e seu significado . Aqui estão apenas Bazysmyslov , como BZ, ninguém ainda criou.

E quem, em geral, poderia ajudar aqui na solução do problema da definição do termo "conhecimento"? Se você procura ajuda acadêmica, a ciência mais próxima desse tópico é a lingüística, que, à primeira vista, deveria ter sido capaz de lidar com essa dificuldade, mas, infelizmente, lida, novamente, exclusivamente com Data, ou seja, em palavras, grafemas, semes e todo o jazz, porém, é completamente incompetente no campo do pensamento humano e da teoria do conhecimento. Apesar da seção “Semântica”, a teoria lingüística não desenvolve a Base de Significado, que deve conter uma variedade de frases em idiomas naturais. Essa tarefa entra no campo do Big Data, mas os especialistas no campo do Big Data também estão longe de resolver esse problema.

Outras ciências e teorias, da ciência cognitiva e redes neurais artificiais à filologia com criptografia, são ainda mais afastadas da solução desejada. Portanto, o principal motivo pelo qual o Machine Knowledge Format (MFZ) ainda não foi criado é o princípio dominante:

"Você não pode programar o que não pode ser descrito em verdades conhecidas."

Assim, verifica-se que, se você desenvolver o MD necessário e criar uma base de conhecimento com base nele, e se ensinar o computador a extrair conhecimento da informação e a operar com ela, o problema de criar uma "IA forte" será resolvido, por assim dizer.

No entanto, infelizmente, o resultado desejado não pode ser alcançado nesta fase, mesmo que alguém consiga apresentar o Conhecimento em um formato de máquina. IFZ e BZ - isso é apenas metade da batalha. E o ponto principal reside no fato de que o BZ é necessário, por sua vez, para extrair o sentido da informação, porque as pessoas na realidade trocam sentidos , não conhecimentos e dados, com a ajuda da qual, de fato, uma pessoa apenas codifica e decodifica sentidos, usando ferramentas de linguagem. E aqui surge um novo problema - como ensinar um computador a entender o significado do texto ou mesmo do contexto, como a maneira como as pessoas podem fazê-lo? De fato, a consciência humana opera, como você sabe, com Pensamentos !

Significado

O Homo sapiens, como você sabe, não possui telepatia, ao contrário de algumas espécies animais, uma vez que a humanidade perdeu 9 pares de cromossomos responsáveis ​​pela telepatia. Portanto, para trocar informações, as pessoas precisam codificar seus pensamentos com vários meios de linguagem. O pensamento de qualquer autor, descrito por ele, por exemplo, usando o idioma russo, torna-se informações para todos os destinatários que conhecem esse idioma, e esse pensamento deve ser decodificado posteriormente pelos destinatários que usam o conhecimento. Por isso, em última análise, a humanidade precisa de conhecimento!

Portanto, o conhecimento é necessário para restaurar o pensamento do autor a partir de informações textuais, que, de fato, nada mais são do que extrair sentido das mensagens em linguagem natural, ou seja, sem o conhecimento, é impossível entender o que é dito através da fala, textos, gestos ... Portanto, o pensador Além da KB, o computador também deve ter a tecnologia de extração Sense !

Assim, para criar uma máquina de pensamento artificial, é necessário desenvolver um software que possa decodificar com sucesso o Pensamento do autor, criptografado, por exemplo, em um texto em linguagem natural. No entanto, para alcançar o sucesso, é necessário entender aqui qual é exatamente a natureza processual do Pensamento da consciência humana, do que outros Operandos, além do implicativo usual, consistem no "processo de pensamento" etc. Em outras palavras, para desenvolver uma tecnologia para descriptografar os Pensamentos do autor, você precisa conhecer a própria tecnologia de codificação!

As abordagens

Cientistas e desenvolvedores do SRI para obter a ideia desejada por computador já tentaram no momento muitas abordagens de várias ciências e teorias, envolvendo linguística, estatística, estocástica e muito mais. Nos últimos anos, tendo tentado, sem sucesso, tudo o que era conhecido anteriormente, a maioria dos entusiastas, como mencionado acima, na criação de pensamento computacional, concentrou seus esforços no desenvolvimento de RNAs e em tentativas de criar SRI usando uma nova direção baseada na chamada tecnologia de " aprendizado de máquina ", graças a que alcançou - note-se - resultados muito significativos no campo do reconhecimento de objetos audiovisuais.

No entanto, essa abordagem usandoa tecnologia para revelar qualquer regularidade pelos métodos de processamento estatístico de dados e outros truques matemáticos , independentemente, sem envolver a tecnologia de processamento semântico de informações em linguagem natural (textos), é completamente incapaz de processar o conhecimento (pelo menos hoje e no futuro próximo), e ainda mais , impotente para extrair o Sense do código de informações, que é um texto em idioma natural.

Além disso, no momento, com base em informações de fontes do mundo aberto, não existe um único desenvolvimento conhecido pelo autor, mesmo no nível de uma idéia que possa ensinar um computador a operar com o Conhecimento e extrair o significado do contexto, restaurando os pensamentos sobre direitos autorais.

Sair

E onde está a luz que nos levará a esse beco sem saída? Os leitores aprenderão sobre isso na sequência desta publicação.