Создание естественного интеллекта

                   Образование естественного интеллекта, фантомным путём

Рассмотрим построение такой организации как сеть связи с коммутацией каналов (изложенные здесь методы справедливы и для сетей с коммутацией пакетов). Сети связи состоят из узловых станций (с функциями коммутации) и многоканальных линий связи, соединяющих эти станции. На узлах к станциям абонентскими линиями подключены потребители услуг связи. Сеть, как правило, не является полносвязной, но любой узел сети можно соединить с любым другим узлом той же сети транзитом через другие узлы этой же сети составным каналом связи, образуемым с помощью средств коммутации станций из простых каналов связи. Простой (несоставной) канал представляет собой часть пропускной способности линии связи, напрямую соединяющей два узла. Узловая станция становится сетевой, если обретает способность решать задачу организации составных каналов в соответствии с требованиями потребителей, решая её совместно с другими сетевыми станциями с использованием общего для всех сетевых станций канала сигнализации. Созданные соединения можно не разрушать, а после освобождения сохранять для повторного применения (использования) до тех пор, пока не понадобятся одиночные транзитные участки этих составных каналов (или совокупности, состоящие из уже соединённых одиночных участков) для образования новых составных каналов, − каналов для удовлетворения новых предпочтений потребителей.

           Понятно, что в этом случае, при достаточной стабильности предпочтений потребителей, − время предоставления услуг связи и их качество значительно улучшится. Ведь образуется совокупность готовых к использованию (и, как правило, востребованных) протестированных предыдущим использованием соединений. Своеобразное искривление информационного пространства по аналогии с ОТО Эйнштейна. Ведь соединения не только хранят следы об услугах связи, оказанных пользователям, но и являются памятью об их типичных предпочтениях (информационном тяготении). Нужно всего лишь «научить» сетевую станцию оперировать не только с простыми каналами, но и с их агрегатами (соединениями). И научить все станции, чтобы получилась более «умная» система. Научить «мыслить» рекурсивно: «деталь для построения соединения это 1) простой канал, а также 2) деталь для построения соединения, к которой подключён простой канал».

В принципе сетевые станции уже умеют делать длинные соединения, но не знают об этом. Нужно только «напомнить им об этом. Дальше они будут обучаться самостоятельно, сообразуясь с «историей» предшествующей деятельности. Для сети, заданием неспецифического параметра, можно даже придать прогрессивный или консервативный характер. Параметр должен определять, какой из имеющихся составных каналов «разорять» первым, − дольше всех невостребованный или впервые созданный и только что освободившейся. Но мы обратим внимание на то, что после обучения сеть «умнеет» сама по себе, преадаптируется   без каких-либо специальных процедур, производя запас составных каналов, наиболее востребованных текущей, но достаточно стабильной конъюнктурой потребителей. Вот так, постоянно «перетаптывая английский парк» коммутационного пространства, сеть развивается сама по себе. При «перетаптывании» коммутационного пространства сети неактуальные объекты автоматически исчезают, а актуальные − рождаются. Происходит «естественный отбор». Но нет актуальности без какой-либо стабильности. При полной же стабильности − умнеть не актуально. На основе этого принципа сеть может делать уже всё самостоятельно. Внешний мониторинг и администрирование могут только ухудшить её характеристики. Нельзя сказать: сеть обрела искусственный интеллект. Более верным будет утверждение: сеть, способная к обучению, в процессе функционирования, одновременно являющимся и процессом обучения, обрела интеллект естественный, ориентированный на решение её естественных функциональных задач. Следует отметить, что использование параметрического управления как бы наделяет сеть «органами чувств», отсутствующими у человека.

Итак, мы видим здесь следующее: пригодные к обучению организации способны адаптироваться к целям и задачам использующего их носителя интеллекта, так как «идейно» агрегированы им с ним на базе возникающего в них в процессе обучения         своего естественного интеллекта.

Здесь мы наблюдаем как отдельные сетевые станции, реализуя достаточно простой репертуар действий, совокупно демонстрируют принципиально не подлежащую алгоритмизации деятельность.