Este texto contém explicações para o algoritmo do meu primeiro artigo
"Algoritmo de pensamento e consciência" . Teses do primeiro artigo:
- O fenômeno do pensamento subjetivo pode ser algorítmico.
- O algoritmo apresentado no artigo pensa e isso pode ser usado na prática.
- Usando o algoritmo do pensamento, podemos definir a consciência de forma assintótica.
Visão do autor em geral . Antes de tudo, procedo da suposição de que racionalidade e complexidade são a mesma coisa. Como resultado, a lógica da complexidade, seja qual for a essência, precede qualquer outro tipo de lógica e, portanto, absoluta. É desse ponto de vista que meu algoritmo proposto é razoável, pois pode atingir qualquer complexidade estrutural em um processo formal de computação.
O algoritmo de pensamento é baseado na lógica formal da complexidade com as seguintes propriedades:
- Os objetos da lógica são teorias abstratas.
- Qualquer teoria tem complexidade e essa complexidade pode ser claramente verificada.
- De qualquer teoria, uma teoria mais complexa pode ser deduzida.
- De qualquer teoria complexa, uma teoria simples pode ser deduzida.
- Haverá conclusões diferentes de duas teorias diferentes.
- Qualquer teoria é significativa. Uma teoria é chamada de significativa se for única e infinitamente complexa. Na prática, isso significa que uma cadeia potencialmente infinita de conclusões pode ser construída a partir de uma teoria significativa, de modo que todas as conclusões da cadeia sejam únicas e cada conclusão subsequente seja mais complicada do que a anterior.
A transição de uma teoria simples para outra mais complexa, com muitas teorias substanciais, corresponde intuitivamente ao conceito de pensamento ideal. A implementação construtiva de tal lógica será, entre outras coisas, a teoria construtiva do pensamento.
Mais sobre teorias abstratas . Teorias abstratas são qualquer coisa sobre a qual se sabe apenas que elas são inerentes à complexidade construtiva, porque essa complexidade pode ser claramente verificada. E também é sabido que, de qualquer coisa, é possível uma transição construtiva para outras partes mais complexas e isso também pode ser verificado.
Informalmente sobre complexidade construtiva . Um objeto complexo é algo que pode ser decomposto exclusivamente em objetos simples. Quanto mais objetos simples estiverem em um objeto complexo, mais complexo será esse objeto. Objetos simples não podem ser criados de uma maneira única. A complexidade de todos os objetos simples é a mesma.
Assim, as teorias abstratas são divididas em dois tipos: simples e complexas. Uma teoria é chamada complexa se, usando algum procedimento, um conjunto único de teorias simples puder ser derivado dela. Por sua vez, para todas as teorias simples, o mesmo procedimento retorna um resultado constante e, portanto, a complexidade das teorias simples é a mesma. Devido ao fato de que a complexidade da lógica em consideração é determinada construtivamente, ela pode ser calculada e comparada. Duas teorias têm a mesma complexidade se puderem ser decompostas no mesmo número de teorias simples. Quanto mais teorias simples você conseguir, mais complexa será a teoria original.
Definição formal de complexidade . No conjunto de teorias
S =
P ∪
C , onde
P = {s ∈
S | A [s] = ∅} é um subconjunto de teorias simples,
C = {s ∈
S | A [s] ≠ ∅} é um subconjunto de teorias complexas, o operador A:
S → 2
P define complexidade se ∀ (c
1 , c
2 ) ∈
C , c
1 ≠ c
2 , A [c
1 ] ≠ A [c
2 ] ; isto é, para qualquer teoria complexa, há uma decomposição única em simples. Por sua vez, | A [s] |: uma medida numérica da complexidade s.
A lógica da complexidade . O conjunto de teorias
S , o operador A e o operador D:
S →
S, tais que ∀s ∈
S , | A [s] | <| A [D [s]] | e ∀ (s
1 , s
2 ) ∈
S , s
1 ≠ s
2 , D [s
1 ] ≠ D [s
2 ] definem a lógica da complexidade. O operador D de qualquer teoria dada deduz uma nova e garantida, mais complicada.
A implementação da lógica da complexidade . A lógica descrita acima pode ser expressa em operações formais em strings de um tipo especial. Consulte o primeiro artigo para obter uma descrição detalhada da implementação. Abaixo está apenas uma descrição esquemática simplificada da implementação.
Muitas teorias . Para representar teorias, são usadas strings que consistem em uma sequência arbitrária de parênteses '(', ')' e quaisquer identificadores gráficos dentro dos colchetes. Por questões de brevidade, cada letra é considerada um identificador separado. Todo o conteúdo da cadeia deve estar entre colchetes externos comuns. Para cada suporte de abertura na linha deve estar fechando. Exemplo: a linha
((b) a (e)) está correta, enquanto as linhas
(b) a (e) ,
(a (b (e)) estão incorretas.
Muitas teorias
S consistem em todas as linhas regulares possíveis.
Duas linhas são iguais se coincidirem até uma permutação de elementos indivisíveis em substrings. Um exemplo de como você pode reorganizar os elementos: (ab (cd)) ≡ ((cd) ab) ≡ (b (dc) a) ≡ ... ≡ ((dc) ba). Substrações vazias não são significativas e são jogadas fora, por exemplo, (a ()) ≡ (a).
Regras de retirada . No conjunto
S, são dadas três regras de inferência.
Regra de abstração . Aplica-se a substrings de uma determinada string. Permite agrupar o mesmo conteúdo. De qualquer grupo de colchetes no mesmo nível, qualquer substrato idêntico pode ser retirado dos colchetes, de acordo com o seguinte princípio:
((ab)(ac)) ⇒ (a(bc));
((ab)(abc)) ⇒ { (a(bbc)), (b(aac)), (ab(c )) };
((ab)(ac)(ae)) ⇒ { (a(bce)), (a(bc)(ae)), (a(ab)(ce)) };Pela regra da abstração, os resultados são sempre mais simples que a string original. No caso de cadeias simples, por exemplo, ((a) (b)), o resultado da aplicação da regra de abstração está vazio. A aplicação recursiva da regra de abstração permite decompor qualquer sequência complexa em simples.
A regra da dedução . De acordo com esta regra, você pode obter quantas linhas novas quiser da linha original, duplicando todos os elementos na linha original a qualquer número de vezes, de acordo com o seguinte princípio:
(a) ⇒ { ((aa)(aa)), ((aaa)(aaa)(aaa)), ((aaaa)(aaaa)(aaaa)(aaaa)), …};
(a(b)) ⇒ { ((aa(bb)(bb))(aa(bb)(bb))), ((aaa(bbb)(bbb)(bbb))(aaa(bbb)(bbb)(bbb))(aaa(bbb)(bbb)(bbb))), …};
(a(b(cc))) ⇒ { (aa(bb(cccc)(cccc))(bb(cccc)(cccc)))(aa(bb(cccc)(cccc))(bb(cccc)(cccc))), …};Regra de composição Qualquer conjunto de linhas de
S pode ser combinado em uma linha. Por exemplo: (a), (b), (e) ⇒ ((a) (b) (e)).
Operador A. O resultado do operador é um conjunto exclusivo de sequências simples. A aplicação recursiva da regra de abstração a uma determinada linha, até parar quando todas as opções possíveis de decomposição estiverem esgotadas, corresponde à ação do operador A.
Quero chamar a atenção para o fato de que, no artigo principal, o operador de abstração, diferentemente do operador A, no resultado de seu trabalho inclui não apenas simples, mas, em geral, todas as linhas que podem ser deduzidas de acordo com a regra de abstração.
Operador D. Uma regra de dedução com um dado parâmetro de duplicação corresponde à ação do operador D. A partir de qualquer linha, uma linha mais complexa pode ser deduzida da regra de dedução, e esse fato pode ser verificado usando o operador A.
Operador de composição (). Corresponde à ação da regra de composição.
Assim, é obtido um sistema formal que satisfaz a definição da lógica da complexidade.
O conteúdo das teorias . Na lógica da complexidade, toda teoria é significativa. Como ∀s ∈
S, existe uma cadeia única de conclusões t
n = (A [D [t
n-1 ]]) de complexidade crescente e potencialmente infinita.
A hipótese da insolubilidade . Conjuntos da forma geral T
s = {p ∈
S | ∈n ∈
N , p ∈ A [D [t
n ]]; t
n = (A [D [t
n-1 ]]); t
0 = s} considero insolúvel. O conjunto T
s contém todas as seqüências simples derivadas da função recursiva t
n da linha de partida s. Dada a insolubilidade de T
s , a saída t
n é algoritmicamente aleatória. Não há evidências.
Pensando t tem o caráter de complexidade como no pensamento ideal e, nessa base, é uma forma de pensamento ideal. Em cada iteração t
n, há uma transição clara de uma teoria menos complexa para uma nova e mais complexa, cada transição é única e esse processo é potencialmente interminável.
O pensamento realiza a consciência de forma assintótica. Grosso modo, “consciência da teoria” é o conteúdo final, infinitamente complexo, que não se aspira no processo de computação.
Experiência subjetiva . Experiências subjetivas são prerrogativas da consciência. A consciência não é construtiva.
O computador sobreviverá durante a computação? Não. Mas nos resultados dos cálculos, pode haver experiências às custas do computador.
Conclusão Acredito que todo mundo sabe quanta imaginação é necessária para construir algo verdadeiramente complexo. Não é apenas grande, mas complexo. E para complexidade infinita, você precisa de fantasia sem fim. De onde o algoritmo tira tanta imaginação? A menos que a fantasia em si seja um algoritmo.