提升智力。进化层次分类的经验
本文讨论了自主自动设备的进化-分级分类的变体，该分类首先可以包括从原生动物到人类的生物。但是，为了从生物的许多功能中抽象出来，并仅关注其与环境相互作用的一般原理，并且不将分类仅限于生物系统，本文使用术语“设备”而不是“有机体”。推理基于对活生物体行为的显着简化方案：它被呈现为一种设备，其与环境的相互作用由嵌入其中的一组算法指定。算法是指设备的现有（保存的，固定的）行为方案，该方案可以以特定动作的形式明确重复地实现。没有考虑“启动”（应用）一种或另一种算法的原因（无论是外部影响还是内部目标设定）。但是即使采用这种简化方法，也可以建立足够启发式的生产性分类。与环境毫不含糊且不可变地交互的基本设备（基本设备）被视为爬升阶梯的起点。基本设备
基本设备的功能（行为）算法是固定的，在其设计（出生）期间是固定的，并且在操作期间不会更改。仅通过在算法的创建（出生）过程中对整套算法进行一次修改，并通过固定（继承）成功的解决方案来选择最“合适的”设备，即可对基本设备进行环境适应。因此，为了适应基本设备环境的变化，需要通过一组算法的变化不断地再现它们。可以合理地假设，一旦有效（即先前选择的）但最终被新算法取代，就不会“擦除”算法，而是将其保存。将来，这种“现成”算法的积累使人们能够更快，更有效地适应变化的条件-无需“等待”随机成功的修改，而是可以使用现有的算法及其组合。算法的积累和克服基本设备的明确功能的第一步的重要结果是它们在相同条件下对几种不同算法的一致应用。甚至设备为解决问题而随机替换两个或多个算法，也大大增加了获得肯定结果的可能性。但是，很明显，基本设备不具有在操作（生命）过程中隔离最有效算法的机制-仅通过选择其全部复杂度，才能实现算法成功组合的固定。适应性设备
如果对于基本设备，仅由于某些设备的生存而另一些设备的灭绝而评估了算法应用的效率，并且仅通过多代设备才实现了适应，那么对于积累了过多算法集的更复杂的设备，则确实存在（并且需要）在运行期间评估算法结果的机会。评估的机制是作为一组附加算法实现的，可以称为情感算法。与动作算法不同，情绪算法与特定设备功能的提供没有直接关系。他们的主要任务是启动设备中的某些更改，使我们能够直接在动作算法执行期间（或之后）评估动作算法的成功性，也就是说，引起消极或积极的“情绪”。大量动作算法的积累，以及评估其有效性的情感算法的出现，为形成新型设备（可称为自适应设备）奠定了基础。自适应设备与基本设备之间的主要区别在于，当环境变化时，它可以整合使用最高效算法的能力。因此，设备的适应性不是世代相传的，而是直接在其功能（生命）过程中实现的。自适应设备的适应性也通过试验和错误随机发生，但是选择不是根据完整算法集的选项进行的，而是在几种算法之间进行的。如果从基本设备到自适应设备的过渡是由与过多算法累加相关的设备内部差异引起的，则下一个层次跃迁是由自适应设备与其自身的外部不一致性引起的。在评估自适应算法的功能（寿命）期间对其进行更改时，有必要在将应用算法的结果进行评估时将其自身包括在环境要素中，这会推动下一类设备的形成-反射设备。反光装置
反射装置与自适应装置之间的根本区别在于其先验能力（在执行动作之前）选择可用行为算法之一的能力。这要归功于自适应设备定期重复选择最佳动作选项的过程。结果，这种选择的机制以一种附加算法（即反射算法）的形式被固定，好像建立在行为算法之上。与评估动作结果的情绪算法不同，反射机制是在执行外部动作算法之前打开的。在动作本身之前对最合适的行为算法进行反思性评估，可以使您在当前情况下更快地响应环境变化，而不是反复试验。但是，反射算法的存在并不能消除设备运行中的概率问题-只是从外部领域对算法的搜索已经转移到“内部”领域。如已经指出的，反射的形成是自适应设备在时间上的差异的直接结果，自适应设备在功能的各个时刻与其自身不相同。可以说，反射算法可以恢复设备的时间完整性-随着行为算法的频繁更改，反射可以修复其身份。在讨论适应问题时，习惯上引入“环境模型”的概念。在一般情况下，模型被视为周围环境的某种替代物（内部替代物），这使设备可以充分响应外部影响。但是，使用这种方法，可以说预反射级别的设备的环境模型与它们的算法集完全相同。就是说，基本设备和自适应设备的外部世界仅由它们可以响应和可以影响的部分组成，即由它们的功能算法组成（例如，排水箱的世界模型仅包括水位和按下手柄的事件）李子）。只有在形成反射算法之后-设备才能将自己与自身区分开来，将自己作为环境的一个要素分开-环境模型与复杂的动作算法分开。但是，实际上，这种新模型将设备本身作为环境的一部分，其中仅包括构成反射机制的一组算法。正是这样，它不再是外部的，而是内部的并且没有时间间隔，而是设备本身与自身之间的一次性区别，两种算法本身的区别-两种环境模型-创造了使设备适应外部环境变化的新可能性。一方面，（1）反射机制的存在不仅使我们能够从现有集中对算法的有效性进行先验估计，而且还创造了一个真正的机会来生成从根本上没有在其创建（诞生）期间就制定下来的新行为算法。新算法构建为现有算法的组合，并在被认为有用时予以修复。另一方面，（2）通过反射形成的外部世界模型与主动-反应模型（作用和反应模型）的分离导致反射设备不仅需要评估自身（a）是外部环境的一个要素，而且还需要评估自己的可能性和必要性。作为（b）其模型的要素。如此将设备内部分为（a）真实和（b）理想状态的内部隔离，也使其与“相对”（相同类型的设备）区分开来，当然，这为在功能（生命）过程中直接补充算法集开辟了另一个渠道。设备-模仿，采用算法。因此，对反射设备进行定期的改进导致形成了用于生成和传输算法的新机制，迫切需要新的机制来保护它们，因此从根本上提高了设备及其复合物的组织水平。智能设备
为了固定在反射装置的操作期间产生的不断增长的新算法流，固定的旧的，遗传的固定算法方法（动作算法和反射算法，即动作算法的先验估计）从根本上不再适用。开发用于算法操作的方法的下一个逻辑步骤是形成机制（1），将算法保存在执行设备之外，以及（2）将这些算法外部“嵌入”到新设备中。具有这种能力的设备将被称为合理的，算法的累积（保存）和分发（传输）的形式将被称为一种文化，其主要内容最初是语言。我们可以区分智能设备和反射设备之间的几个基本区别：（1）合理的设备可以在其创建（出生）过程中未指定的算法集。为了形成一个完整的智能设备，“加载”算法的过程（称为训练）是必要的。（2）智能设备不仅可以先验地从可用算法中选择最有效的算法，而且可以从外部文化中呈现的算法集中补充算法集。（3）智能设备能够捕获自身在文化要素中创建的算法。鉴于这些特征，首先应该得出结论，合理的设备从根本上说是社会（集体）设备。为了使其形成和发挥作用，需要某种智能设备的环境-文化的载体-社会。因此，与较低级别的设备的特征（如适应性，反射）不同，理性是纯粹的社会性系统性概念。如果较早地将设备的类型设置为“从出生开始”，并且主要需要确保设备的多样性以确保算法的可变性和最有效的算法的选择，那么对于合理地将设备纳入社会是定义它的必要条件。设备的合理性不是其内在的初始特性；它只有在社会中才变得理性。实际上，理性行为本身与较低级别设备的自适应行为没有区别，因为在动作的特定时刻，算法形成的方法（背景）无关紧要-遗传的，反思的或社会的。智能设备之间的一个重要区别是，在操作过程中，它可以更改和补充一组算法，并在自身之外捕获新算法。适应智能设备环境的速度远高于以前级别的设备。保证速度的主要原因是设备之间形成了水平（永恒）连接。也就是说，如果改变与敏感设备环境的交互原理需要几代人，因为它们只能使用遗传（垂直，时空）方法来传输和保存算法，那么在合理的水平上，新的高效算法几乎可以立即用于每个设备。至少在一代人的生命中一方面，智能设备的最初未编程，另一方面，文化中记录的新算法的雪崩般增长，自然导致了设备的专业化。即，在训练期间，智能设备可以接收不同的算法集，因此在功能上彼此明显不同。在先前的等级级别（动物中的性和其他类型的种内分离）中也观察到了根据一组功能算法对设备进行的区分，但是在创建时已严格固定该设备，并且在运行过程中不能再进行更改。 （1）单个设备感知文化中累积的整个算法复杂性的能力有限，因此需要对智能设备进行外部区分。（二）社会整体运转的需要。虽然这是一个合理水平的问题，但可以不采用“程序”的概念而做。单个设备的完整算法集构成了其功能的唯一不变的程序。设备内部社会分化的形成，它们的专业化要求区分算法的个体复杂性，这些复杂性可以固定为各种程序。如前所述，除了各种智能设备可以具有不同的程序这一事实外，它们还可以通过几个实际上独立的程序（专业等）进行主动操作，并在运行过程中补充其组成。根据变化的条件，“下载”许多程序并有意识地从一个程序切换到另一个程序的能力，也是智能设备和反射设备之间的重大区别。应该注意的是，只有在确定程序与设备本身的独立性，它们属于文化而不是个人的独立性时，才建议引入“程序”的概念。尽管所有作为特定算法集的程序仅在功能上仅由特定单个设备实现，但（1）由它们的起源，（2）与其他算法组合的区别，（3）由固定（存储）方法实现，它们具有纯粹的社会性，一般文化性。因此，将它们称为社交程序会更正确。在所有社交程序中，最重要的是通用社交程序-语言，它要求在培训期间优先“下载”设备。与应用程序（即实现智能设备的直接功能的程序）不同，语言确定并设置了整个社会的功能。它直接提供了新算法的保存及其“加载”到设备中的功能。在实践中，智能设备社会中的语言执行反射功能（一种用于管理算法的算法），它固定了社会的身份。正如过度算法的存在和意识装置的内部分化导致向新的组织过渡一样，合理的社会向着将文化分化为许多社会计划并形成具有规律性的单一超计划（语言）的发展也导致了新的进化飞跃的可能性和必要性。 -智能设备的出现。智能设备
合理的开发阶段的实质和结果是：（1）将算法与设备本身分离，（2）将算法集成到复杂的程序中，（3）同时形成一种超级程序的语言来区分程序。从本质上讲，所有这些都是对新现实，新环境，单一智能设备的第二生存空间-文化的出现的陈述。形成新现实的逻辑结果是出现了专门计划，这些计划不再专注于使设备适应环境，而是专注于文化空间的操作元素。这样的程序和可以在这些程序上运行的智能设备可以称为智能程序。智能设备功能的主要结果不是适应环境（对于先前级别的设备），而是新的社交程序。如果我们可以谈论智力程序的适应性角色，那么仅将其指整个社会，而不是指特定的智力装置。尽管智能设备可以捕获并保存由其生成的新算法，使其可用于其他设备，但是产生新算法的能力并不是其必要的特性。新社交程序的产生是智能设备的唯一且决定性的功能。应当注意，智能设备仅在智能程序“工作”时才可操作。在设备运行的其他阶段，设备的智能不会明确显示出来，它们会根据现有的一组合理的和其他适应程序与环境进行交互。因此，智能更多地是专门社交程序的特征，而不是实现它的设备的特征。因此，通常不谈论智能设备而是谈论智能设备的智力活动会更正确。此外，由于智能程序的功能与单个设备的适应性（对环境的有效适应）没有直接关系，因此智能程序不仅在其起源（像其他社交程序）一样具有社会（系统范围）状态，而且在本质上也具有社会地位。智力程序既不是个人（1）内容（不旨在适应特定设备），也不是批量（2）-处于智力活动过程中的单个设备不能“加载”并仅制定出任何智力程序的特定部分。就是说，我们可以说，智能程序不仅在特定的设备上脱离了它们的起源，在固定和传输方法（作为合理的程序）上，而且在本质上，在新的自给自足的现实对象中逐步形成，并根据自己的法律发展（例如，宗教，科学系统）。一段时间以来变得智能化的单个智能设备只能实现并推动这种发展，这是必需的，但已经是辅助的辅助元素。 （智能程序的分类值得单独讨论。）结论
总之，介绍了选定的进化和层次级别的设备的简要特性。- 基本设备根据创建（出生）时制定的算法（一组算法）进行操作。
- 自适应设备能够通过对它们的实际动作的结果进行统计估计的方法从预定集的剩余部分中选择最有效的算法。
- 反射设备对可用算法的应用成功执行先验（没有实际应用）评估。
- 智能设备根据外部程序（在学习过程中加载）运行-算法复杂，它能够以文化元素的形式在自身外部存储新算法，从而可以选择和更改各种程序。
- 智能设备将生成新程序。
提出的设备（有机体）的进化和层次分类为它们的识别提供了完全明确的标准。当然，尽管在所选级别之间没有明确的界限。例如，没有“加载到”社交程序中的智能设备只是反射性的，而在智力活动之外（即，在创建新程序的过程之外）的智能设备是普通的智能设备，其“合理性”甚至“适应性”都可能不如其他智能设备。 （非智能）设备（例如臭名昭著的心不在professor的教授）。条件设备的这种分层分类可以被认为是假设的，仅间接反映了生物体神经活动进化的真实过程。但是，很可能正是这种从真实系统中提取出来的东西才使人们可以更自由地（而不是特别地钻研）来认识和理解高级神经活动的进化形式的规律性。圣彼得堡，2004年5月Source: https://habr.com/ru/post/zh-CN393925/
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