12.Алпатов С. В. "Интегральная теория создания искусственного интеллекта: новая версия, новое направление"

ВВЕДЕНИЕ. КРИТИКА СУЩЕСТВУЮЩИХ ПОДХОДОВ

ИТ - новая, большая и интересная теория. Сегодня в глазах большинства ИИ оказывается прочно связанным с областью экспертных систем, нейронных сетей, генетических алгоритмов... и т.п. Данная теория не имеет прямого отношения к этим подходам, а является альтернативной. Она доказывает, что такие алгоритмические подходы ошибочны на изначальных предположениях. В основе всех этих подходов лежит алгоритм. А алгоритм не отвечает требованиям ИИ, если понимать под таковым искусственный разумом (ИР). ИР должен уметь решать любую открытую задачу, т.е. задачу - способ решения которой заранее неизвестен, но известно, что требуется получить в итоге. На данный момент не создано ни одной программы способной решать открытые задачи. При рассмотрении алгоритма можно выявить ряд непреодолимых ограничений:

1. Во-первых, все свойства реального объекта учесть невозможно, следовательно, алгоритмическая модель с заложенными профилирующими свойствами физического объекта работает неточно.

2. Во-вторых, это ограничение множества исходных данных и результатов по типу элементов, что влечет жесткость ввода/вывода для данных программы и не дает возможности сделать ее восприимчивой к типам данных, не предусмотренных ее создателями.

3. В-третьих, любая программа - это воплощение определенного круга идей ее создателя. Естественно, что она просто не в состоянии оперировать тем, что выходит за её рамки.

Таким образом, ИР просто не может быть программой. В существующих подходах сделать ИИ самообучающимся также невозможно. Причина этому - сама постановка задачи ИИ, в корне отличающаяся от постановки задачи создания программ. Принцип работы всех программ опирается на математический аппарат, который работает только с объектами, свойства которых известны заранее, уже на этапе постановки задачи, но невозможно оперировать с объектами, если неизвестно, что они собой представляют. Отсюда и фиксированность множеств - ввода/вывода для данных программы, жесткость логики ее работы. А смысл ИИ как раз и заключается в том, чтобы самостоятельно находить и обрабатывать то, что неизвестно его создателям. Мат-аппарат уже невозможно применить к решению задачи ИР, ввиду его выхода из области своей применимости.

Но ИИ все-таки остается возможным, ведь в живой природе мы находим все то, что хотим получить от него. Все это наводит на мысль о том, что с помощью традиционного подхода ИИ не сделать. Согласно ИТ нужно отказаться от попыток сделать ИИ при помощи одних только алгоритмов и дополнительно использовать для его создания такие свойства нашего мира, которые невозможно описать алгоритмически. В рамках данной теории ИИ рассматривается неотделимым от физической среды своего существования. В этом заключена базовая идея интегрального подхода. Такой подход предполагает гораздо более общее рассмотрение проблемы ИИ. Это выходит далеко за рамки программирования и затрагивает практически все области естествознания. Это и дало название подходу - интегральный, т.е. всеобъемлющий, многогранный.

ОСНОВНЫЕ ИДЕИ ИНТЕГРАЛЬНОЙ ТЕОРИИ

Главной задачей и достоинством данной теории является построение такой системы, которая способна самостоятельно решать открытые задачи. Упрощенно, принцип работы такой системы можно описать следующим образом. Для решения задачи системе требуются ресурсы: материальные, интеллектуальные и сама цель. Все действия осуществляются с реальными физическими объектами. Эта система взаимодействует с физической средой и при этом накапливает знания о ней. Её знания представляют устойчивые зависимости состояний объектов, с которыми она направленно взаимодействует тем или иным образом. Такое взаимодействие осуществляется по принципу обратной связи. Если при текущих воздействиях полученные зависимости приближают систему к цели, то воздействия продолжаются. Если же полученные зависимости отдаляют от цели, то происходит возврат к предыдущему состоянию системы и последующему за ним ряда воздействий другого вида. Так система работает, пока не будет получена конечная зависимость, ведущая от начального состояния объектов к состоянию определяемого целью. Есть три способа получения таких зависимостей:

1. Эмпирически со случайно выбранными вариантами воздействия. Этот способ используется на начальном этапе функционирования системы, а так же когда система не имеет достаточных сведений об объектах, с которыми ей необходимо взаимодействовать.

2. По аналогии, т.е. опираясь на память, что позволяет существенно сократить число вариантов поиска, делает их обоснованными.

3. Путем логического вывода, т.е. на базе общих, первично заложенных в систему знаний и знаний, полученных системой самостоятельно.

Такие механизмы позволяют не искать способа решения задач путем хаотического перебора миллиардов вариантов, а позволяют сводить выбор к нескольким наиболее перспективным путям.

Согласно теории объектов и ИТ, компьютер - является объектом 2-го порядка, а такая система - объект 3-го порядка, как и мозг человека. Знания такой системы представляют собой - объекты 2-го порядка, а данные, обрабатываемые компьютером - объекты 1-го порядка, что не позволяет компьютеру обрабатывать их без заранее установленных правил работы с ними. А система 3-го порядка способна самостоятельно выявлять такие правила без участия человека, это позволяет ей самостоятельно решать поставленную задачу.

Система имеет много обязательных подсистем для такого функционирования. Например, она обладает: внутренней моделью мира, формирователем этого мира, начальной энциклопедией знаний, памятью рецепторно-эффекторных образов, средствами для взаимодействия со средой, средствами обратной связи и д.р. подсистемами, позволяющими достигать поставленной цели.

Также следует обратить внимание, что применительно к такой системе, которую можно назвать интеллектом, знаменитый Тест Тьюринга может дать и неправильный результат, так как проверяет в основном широту познаний испытуемого, а не его способность мыслить.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На данный момент ИТ переводится на английский язык и уже не является "голой" в практическом смысле. На её основах сейчас разрабатывается план реализации этой грандиозной затеи. Его главная задача доказать возможность практического создания интеллекта в виде описанной модели. Этот план на данный момент является только эскизным, но в силу его публичной доступности он постоянно пополняется и детализируется, что говорит о нем как о продукте коллективного труда, в котором может принять участие каждый и внести в него свои идеи.

Список литературы:

1. Newpoisk "Интегральная теория создания искусственного интеллекта", 2005

http://newpoisk.narod.ru/it.zip

2. Эскизный проект практической реализации интеллекта на базе данной теории http://newpoisk.narod.ru/eskiz.zip

3. Приложение к теории (некоторые уточнения, пояснения, дополнения) http://newpoisk.narod.ru/idei.zip