новости  материалы  справочник  форум  гостевая  ссылки Поиск с Яндексом  
Новости
Материалы
  Логические подходы
  Нейронные сети
  Генетические алгоритмы
  Разное
  Публикации
  Алгоритмы
  Применение
Справочник
Форум
Гостевая книга
Ссылки
О сайте
 

8. Резюме

В этом пункте в качестве резюме мы поместим краткое (упрощенное и бездоказательное) изложение вышеописанных идей построения ИИ и интегрального подхода в целом.

Итак, что такое ИИ? Это устройство, которое может делать все то, что может человек. Виды работ, выполняемые людьми, делятся на 2 основные категории: физическая и умственная деятельность. Умственная деятельность также состоит из 2 частей: счетно-решающей и мыслительной. За все время своего существования человечество создавало машины, на которые можно было бы переложить часть этих работ. Физический труд стали выполнять трактора, подъемные краны, грузовики и т.д.. Счетно-решающую мозговую деятельность - такую где не надо что-то придумывать, а только выполнять однообразные операции с числами, текстом и др. - стали выполнять компьютеры. А вот машин осуществляющих мыслительную деятельность нет. А нет их потому что мыслительная деятельность сводится к придумыванию решения задачи - нужно составить алгоритм ее решения. Задача в которой известно что нужно получить, но неизвестно как это сделать - открытая задача. ИИ должен уметь решать открытые задачи.

Если удастся найти нечто, что может придумывать любые алгоритмы, и соединить это нечто с машинами физического труда и счетно-решающей деятельности, то как раз и получиться ИИ. Сегодня создатели ИИ бьются над такими программами, которые могли бы сами, без посторонней помощи, создать любой алгоритм. Но результата нет. Возникает целый ряд непреодолимых трудностей принципиального характера. Так может такие программу вообще нельзя придумать? Так оно и есть.

Важное место в интегральной теории занимает теория объектов. Согласно ей, как объекты следует рассматривать не только материальные вещи, но и любые явления происходящие в нашем мире, даже абстрактные понятия. Все объекты делятся на порядки. Объект более высокого порядка может управлять только объектом более низкого порядка, т.е. по-другому может изменить, удалить или добавить любое его свойство. На основе теории объектов получается что все программы - это объекты одного порядка. Следовательно не существует программы, которая могла бы генерировать произвольные алгоритмы - другие программы. Этот вывод нашел блестящее подтверждение практикой.

Количество попыток создать обладающую интеллектом программу очень велико. Со время появления компьютера были использованы все мыслимые и немыслимые способы, создавались хитроумные алгоритмы, применялись различные математические модели. Все тщетно. Даже бурное, взрывообразное, развитие современного программного обеспечения не дало делу ИИ никакого толка. Забавные игрушки вроде электронных собак, да узкоспециализированные системы управления беспилотными самолетами или планетоходами - вот, пожалуй, и все "интеллектуальные" плоды информационной революции. Тут даже неспециалисту ясно что никакой это не ИИ, ведь ни один из этих образцов даже и близко не может сравниться с могуществом разума человека. С настоящим интеллектом. Учитывая что в создании ИИ-программы принимало участие огромное число людей и затрачены гигантские средства, не будет большой ошибкой утверждать что к настоящему времени программный путь попросту исчерпал себя. Все возможные варианты кем-то когда-то уже были испробованы и это ничего не дало. Итак, сделать ИИ программой невозможно. Однако мозг человека - доказательство реальности ИИ. Значит в ИИ есть нечто, что нельзя запрограммировать, но оно существует в реальности. Как всем известно мозг состоит из атомов, образующих молекулы. Молекулы образуют нейроны, совокупность которых и представляет собой мозг. Почему же ничего не работает, если заменить реальные атомы, молекулы и нейроны моделирующим их алгоритмом? Может потому что нейронов слишком много и создать такой алгоритм пока нельзя? Этой мыслью утешали себя первые создатели ИИ. Однако уже давно ушли в прошлое времена первых слабых ЭВМ, а современные суперкомпьютеры так и не смогли самостоятельно решить ни одной открытой задачи. Следовательно, дело тут не в количестве. Трудности создает обстоятельство, на которое до этого никто никогда не обращал внимания: физический объект и алгоритм его работы не эквивалентны друг другу!

Переход "нейрон -> алгоритм его работы" принципиально неверен. Алгоритм - отвлеченное абстрактное понятие, придуманное человеком для описания происходящих в природе процессов. Нет в реальности никаких алгоритмов, а есть только физические объекты, характеристики и поведение которых приближенно описываются данными и алгоритмами, составляющими формальную модель физического объекта. Естественно предположить что при проектировании ИИ, работающего в настоящем, а не виртуальном мире, необходимо учитывать эти особенности.

Также неверно и негласное предположение о том, что зная принцип работы ИИ его можно построить где угодно. Подобно тому как зная алгоритм работы программы, можно запрограммировать ее на любом языке и выполнить на любом компьютере. Секрет работы мозга заключен вовсе не в его внутреннем хитроумном устройстве (хотя это тоже немаловажно), а за его пределами. Человек в целом и его мозг в частности использует особые свойства окружающей его среды, недоступные для использования из обычных компьютерных программ.

Почему же поправки на учет материального носителя алгоритма так существенны? Формальная модель (алгоритм работы) отличается от реального объекта тем, что в ней описываются только профилирующие свойства. Мало того, любой объект существует не сам по себе, а в окружении других объектов, с которыми непрерывно взаимодействует - в среде функционирования. Поэтому, создавая формальную модель объекта, мы так или иначе создаем и модель его среды функционирования. Она также формальна и тоже содержит только профилирующие свойства. Для решения алгоритмических задач этого вполне достаточно, поскольку в их рамках происходит оперирование только ограниченным кругом свойств объекта и окружающей его среды (профилирующими свойствами). Однако формальные модели непригодны для решения задач ИИ, в которых для получения результата нужно использовать свойства не входящие в формальные модели (при этом какие именно это свойства заранее неизвестно). Неприменимость формальных моделей для решения такого рода задач наглядно демонстрируется известным парадоксом про яйцо и курицу (кто раньше появился - яйцо или курица). Очевидно что если учитывать только профилирующие свойства объектов (их форма - "яйцо" или "курица" и отношение родитель-потомок "курица вылупилась из яйца") и не учитывать непрофилирующие (ход эволюции жизни на Земле, различные генетические аномалии и т.п.), то этот парадокс неразрешим.

Отличие интегральной теории от общепринятых подходов как раз и заключено в комплексном рассмотрении абстрактных понятий - данных и алгоритмов совместно с их материальным носителем. В связи с этим ее можно рассматривать как общий случай теории алгоритма.

Объекты 1-го порядка - это материальный носитель данных. Жесткий диск компьютера или дискета, на которых хранятся данные. Лист бумаги с написанным на нем текстом. Все это объекты 1-го порядка. Вырытая на ровной поверхности земли яма или возвышающийся над ней холм - тоже объекты 1-го порядка. Одним словом, объектом 1-го порядка является любая неоднородность на общем однородном фоне.

Объекты 2-го порядка - это и есть материальный носитель алгоритма, настроенный на работу с нужным типом неоднородности в объекте 1-го порядка. Когда компьютер включен и на нем выполняется программа, то он - объект 2-го порядка. Не сама программа, а именно аппаратура в момент выполнения программы. И если объект 1-го порядка возникает уже благодаря только одному факту своего существования, то объект 2-го сверх этого находится в постоянном движении. Данные обрабатываются только пока компьютер включен, пока бегут по его коммуникациям потоки электронов. Выключили напряжение - прекратилась и обработка данных, перестал существовать объект 2-го порядка. Объектами 2-го порядка является не только компьютер, но и любое созданное человеком устройство, поскольку любая машина или любое оборудование для выполнения физической или счетно-решающей деятельности служит для преобразования объектов 1-го порядка. Без соответствующего объекта 2-го порядка извлечь информацию из объекта 1-го порядка невозможно.

Рассмотрим например жесткий диск компьютера. Информацию несет разница в интенсивности магнитного поля на разных участках поверхности диска. Все казалось бы просто. Но можно ли каким-нибудь еще способом, кроме магнитного, записать информацию на данный диск? Оказывается можно. Например путем изменения его толщины в разных местах (как на старых грампластинках). Или можно так отполировать диск, что отражающая способность одних участков его поверхности будет выше или ниже других участков. Можно опуститься с поверхности диска вглубь и начать варьировать химический состав, менять неоднородности его кристаллической решетки... Как видим, способов записи информации на один и тот же диск существует очень много. С первого взгляда кажется что считать информацию несложно: так как мы записываем ее в виде магнитных неоднородностей, то других неоднородностей (механических, оптических и т.д.) на диске просто не существует. Поэтому нужно обратить внимание именно на неоднородное магнитное поле диска. Однако ничего из этой затеи у нас не выйдет. А не выйдет потому что не существует в мире идеальных вещей. Мы никогда не сможем настолько тщательно изготовить диск, что он будет абсолютно одинаковой толщины, представлять собой идеальное зеркало (или абсолютно черное тело) и т.д.. В реальности на нем помимо магнитных неоднородностей всегда будет присутствовать и масса побочных. Из-за этого тот, кто заранее не знает что информация записана в магнитном поле, не сможет ее прочитать. Разве лишь только случайно выберет среди огромного числа неоднородностей именно магнитную... Но если даже удастся правильно определить тип используемой для записи информации неоднородности, нужно еще расшифровать то что в ней записано. Например существует множество файловых систем (FAT16, FAT32, NTFS и др.), в которых одна и та же информация при использовании одного и того же принципа магнитных неоднородностей, хранится в разных форматах. Таким образом, если не знать заранее каким способом записана информация, то в общем случае извлечь ее невозможно.

Знания - это объекты 2-го порядка. Этим они коренным образом и отличаются от данных - объектов 1-го порядка. Образно говоря, знания - это самореализующаяся сущность, это действующая формула, это бегущая вода, это живая книга! Разница между данными и знаниями такая же большая, как между рецептом по приготовлению пирога и самим процессом приготовления.

ИИ - объект 3-го порядка. Имеются 3 ключевые разновидности объектов 3-го порядка. Они образуют вложенную структуру вида 3.1 -> 3.2 -> 3.3, и каждая последующая ступень содержит в себе предыдущую и является ее общим случаем:

1. Идея управления программой при помощи другой программы (под программой подразумевается, естественно, алгоритм работы объекта 2-го порядка).

Вообще есть 2 возможных способа изменения другой программы. Можно либо менять ее "осмысленно", по принципу программиста меняющего текст исходного файла программы. Или менять при уже готовый *.EXE - файл, в надежде что рано или поздно он заработает как нам нужно. На первый взгляд кажется что безусловно нужно воспользоваться первым способом, как наиболее эффективным. Но объекты реального мира - не набор программ. И у ИИ никогда не будет "исходных" файлов. Все что он "знает" об алгоритме работы объекта 2-го порядка - так это только его конечное проявление в виде воздействия на другие объекты мира. При этом совершенно неважно насколько сложен алгоритм: если 2 разных по сложности алгоритма в конечном итоге одинаково воздействуют на окружающую среду, то с точки зрения внешнего наблюдателя они равноценны. Поэтому несмотря на всю привлекательность "осмысленного" способа изменения программы, мы не можем им воспользоваться, поскольку изначально ничего не знаем о ее реальном внутреннем устройстве, а видим только конечный результат ее работы. Что же нужно, чтобы воспользоваться 2-м способом? Используем два момента. Первый: любая программа базируется на каком-то материальном носителе и все ее управляющие сигналы в конечном итоге преобразуются в физическое воздействие на окружающую среду. Второй: состояния всех атомов и молекул нашего мира связаны друг с другом - изменение состояния любого атома или молекулы через электромагнитное и гравитационное поле приводит к изменению состояния всех остальных атомов и молекул Вселенной. Таким образом, воздействие на окружающую среду программы P можно использовать для изменения материального носителя программы Q. Но меняя материальный носитель программы Q мы изменяем и саму программу Q. Точно так же как убирая, добавляя и меняя характеристики резисторов, конденсаторов, диодов и других компонентов электрической схемы мы тем самым меняем и логику ее работы. Как использовать это свойство применительно к проблеме ИИ? Очевидно что целью ИИ служит создание материального носителя некой программы Q - объекта 2-го порядка. Программа Q, в свою очередь, служит для преобразования входных данных - объекта 1-го порядка A в выходные - в объект 1-го порядка B. Так как в реальном мире все движется и изменяется, то A и B также постоянно меняются. Задача ИИ заключается в упорядочивании этих изменений. Ему нужно сделать так, чтобы A и B менялись не как вздумается, а по алгоритму B=Q(A) - нужно поменять характер протекания естественных процессов зависимости состояния B от состояния A соответствующим образом. Станем делать так: случайным образом изменим что-нибудь в окружающей среде и посмотрим приблизились ли мы к цели: к созданию B=Q(A). Если приблизились, то делаем еще один случайный шаг. Если нет - то возвращаем то что мы поменяли в предыдущее состояние и меняем что-нибудь другое. Так шаг за шагом мы и создадим B=Q(A).

На этих рассуждениях основан смысл работы объекта класса 3.1. Однако где попало он не заработает. Ведь для того чтобы была гарантия что удастся построить B=Q(A) необходима взаимосвязь не только A и B, но и всех тех объектов, состояние которых мы случайно меняем, и от которых в конечном итоге зависит характер протекания естественных процессов. Это свойство носит название универсального интерфейса. Ни в компьютере, ни в их сетях, вы его не найдете. Его нельзя воспроизвести искусственно в полном объеме, поскольку связаны друг с другом должны быть все свойства всех объектов, а не только их часть, описанная формальной моделью. Именно универсальный интерфейс, а не внутреннее устройство объекта 3.1 делают возможным создание B=Q(A). Поиск различных вариантов внутреннего устройства ИИ, без анализа свойств окружающей его среды и есть, пожалуй, самая большая ошибка современных методик создания ИИ, их камень преткновения.

2. Идея запоминания предыдущих состояний.

Идея заключена в том, что запоминать предыдущие состояния имеет смысл только тогда, когда есть гарантия что что-то похожее будет повторяться и в будущем. Свойство внешней среды, гарантирующее такие похожие повторения, дают ей логические домены - существующие в ней устойчивые зависимости типа "причина - следствие". Объект класса 3.2 представляет собой объект класса 3.1, использующий это свойство среды и тем самым резко повышающий свою эффективность. Он запоминает и использует информацию не только последнего шага как 3.1, а вообще всех сделанных им шагов. Логические домены, ясное дело, также нельзя создать искусственно. Объект 3.2 обладает и еще одним важным преимуществом перед 3.1 - в нем впервые становиться возможным протекание эволюционного процесса и некоторых других нововведений значительно повышающих эффективность работы.

3. И, наконец, идея построения искусственного интеллекта.

Объекты 3.1 и 3.2 в принципе уже могут решить открытую задачу. Но очень уж долго будет проходить это процесс - все-таки случайный перебор вещь не очень-то эффективная, хоть и с запоминанием. Ведь даже при игре в шахматы незначительно отличающиеся друг от друга позиции способны гарантированно привести к диаметрально противоположным исходам партии. Чего уж говорить про реальный мир! Чтобы избавиться от процедуры поиска пути к цели нужно не искать способ преобразования уже существующей программы P, а создать ее заново. Для этого используем то, что некоторые из глобальных характеристик бесконечных логических доменов являются свойствами только коллектива слагающих их объектов. Подобно тому, как любое твердое тело имеет форму (это и есть его глобальная характеристика), а слагающие его атомы и молекулы формы не имеют. Поэтому мы и можем заново создавать бесконечный логический домен с заранее заданными свойствами, не изменяя при этом свойств элементарных объектов, из которых он состоит, принципиальным образом. Программа P при этом будет построена на основе глобальных характеристик бесконечных логического домена: от одного домена берется одно свойство, от другого - второе и т.д., а затем все это собирается вместе. Но для того чтобы что-то из чего-то строить нужно знать заранее свойства и первого и второго. Как должно выглядеть "что-то" нам уже известно - это облик цели. А вот чтобы знать из "чего" строить нужно изначально обладать знаниями об окружающем ИИ мире - внешнем мире. Для этого внутри ИИ создается внутренний мир - модель внешнего мира. Сначала все шаги к цели делаются во внутреннем мире, а затем лучший из вариантов ее достижения реализуется во внешнем мире. Но встает вопрос: как создать эту внутренний мир так, чтобы он как можно точнее описывал внешний и чем отличается внутренний мир от обычной формальной модели? Если внутренний мир будет строить сам ИИ, то может получиться что он будет точно описывать реальный мир только в определенных точках, так же как интерполяция или экстраполяция сложной математической функции. Для приемлемой степени сходства внутреннего и внешнего мира необходимо чтобы ИИ-ту были известны основные закономерности, которым подчиняется внешний мир. Поэтому изначально нам нужно вручную создать обобщенную модель внутреннего мира: описать законы физики, основные предметы и свойства нашего мира и другие существенные с точки зрения понимания внешнего мира вещи, составляющие т.н. энциклопедию первичных знаний. А ИИ просто конкретизирует эти знания, использует их в качестве основы (как бы ищет конкретные значения коэффициентов при неизвестных в функции заданного вида). Принцип использование набора первичных знаний из энциклопедии очень похож на игру в детский конструктор. Знания из энциклопедии или относятся к простейшим деталькам (которые невозможно разобрать на более простые) или к готовым сложным конструкциям-заготовкам (их можно разломать на детальки и сделать что-то новое). Фундаментальные законы природы - это детальки. Знания о том, что летом обычно жарко, а зимой холодно - заготовки. Т.к. ассортимент деталек у ИИ ограничен и стыкуются они друг с другом только определенным образом, то он при всем желании не сможет составить из них неосуществимые в реальном мире конструкции. Например отрицательную гравитацию. Детальки и заготовки - объекты 2-го порядка. Взаимодействие объектов 2-го порядка ("стыкуются друг с другом только определенным образом") и его способность к неограниченной детализации - некоторые из отличий внутреннего мира от формальной модели. Очевидно что в пределе внутренний мир описывает внешний полностью, вплоть до мельчайших подробностей. Но может ли часть быть эквивалентна целому? Может в случае бесконечности внешнего мира. Бесконечность среды функционирования - вот итог, делающий возможным построение бесконечных логических доменов с заранее заданными свойствами и внутреннего мира. На этих основных принципах и плюс использование возможностей объектов класса 3.1 и 3.2 и построен объект класса 3.3 - ИИ.

Как мы видим, принцип работы ИИ очень напоминает рассуждения человека. Как и у ИИ, у человека решение сложной задачи в основном происходит по аналогии (у уже существующих логических доменов-знаний берутся глобальные характеристики - часть этих знаний), лишь с небольшой примесью случайности. Он вовсе не ищет способа ее решения путем хаотического перебора миллиардов вариантов подобно шахматным или экспертным программам. Весь его выбор сводится лишь к отбору всего нескольких наиболее перспективных путей.

В заключении хотелось бы еще раз упомянуть об кажущемся отдаленном сходстве принципов работы 3.1, 3.2 и 3.3 с генетическими алгоритмами, нейронными сетями и пр. подобными системами. Все эти средства оперируют формальными моделями, зачастую весьма далекими от реальности. А объекты, рассматриваемые в интегральной теории, в частности объекты 3-го порядка - это физически существующие образования. Похожесть классических "программ ИИ" и принципов работы объектов интегральной теории только внешняя. Интегральная теория не запрещает создание ИИ на основе компьютера, рассматриваемого как ОТКРЫТАЯ система. Т.е. связанного с окружающим его миром посредством периферийных устройств. ИИ невозможно сделать как ЗАМКНУТУЮ программу: играющие сами с собою в шахматы и якобы от этого "умнеющие" программы, разнотипные "говорилки" держащих связь с окружающей средой не иначе как через поток байтов заранее оговоренной структуры и будто бы понимающие смысл слов и другие примеры.


Предыдущая Содержание Следующая