Нейронные сети нового поколения

Имеющиеся на сегодняшний день нейронные сети имеют существенные недостатки. Одним из них является проблема «черного ящика», т.е. непрозрачность, скрытость и непредсказуемость процессов искусственного «мышления». Ведь нейронная сеть является не программируемой, а обучаемой или самообучаемой системой, которая производит анализ, классификацию и обобщение входных данных по одной лишь ей понятной (и то под вопросом) логике. Это рождает обоснованные опасения о возможном непредсказуемом и недружественном поведении системы.

Таким образом, необходимо создать нейронную сеть нового поколения, которая была бы лишена подобного недостатка, т.е. логика «размышления» которой была бы близка и понятна людям. А для этого необходимо хорошо понимать логику мышления человека, знать её законы и принципы.

Отличие естественного человеческого интеллекта от искусственного в том, что человек умеет выделять главную цель, фокусировать своё внимание на чём-то одном, а всё остальное считать фоном. Например, человек едет за рулем автомобиля. У него главная цель – следить за дорогой, соблюдать правила дорожного движения, прислушиваться к звуку мотора. Все остальное – любование пейзажем, разговор с попутчиком, прослушивание радио – это второстепенные задачи, фон. Каким образом происходит оценка и калибровка целей нам неизвестно, но этот процесс доведен до автоматизма, отточен веками в ходе эволюции и жизни человека.

Искусственный интеллект лишен этой способности, и поэтому никогда не сможет конкурировать с человеком в области распознавания образов, постановке и калибровке целей, и поэтому эту задачу должен взять на себя человек. Именно он должен предлагать исходные данные искусственному интеллекту и ставить перед ним конкретные, четко сформулированные задачи. Только такой совместный подход к решению задач способен быть плодотворным в научно-практическом плане. А попытка создать биоробота, способного соперничать с человеком, – это просто детские игры, не имеющие к серьёзной науке никакого отношения.

Итак, первое, что мы определили – это цель создания искусственного интеллекта. Она состоит в том, чтобы ИИ взял на себя сложные вычислительные функции, необходимые при систематизации и классификации данных.

Каким образом производится систематизация и классификация данных в сознании человека? Ведь это сложнейшая задача! Каждую секунду человек получает огромное множество сигналов от своих органов чувств – звуки, электромагнитные, оптические волны (световые пятна), тактильные, температурные, вкусовые ощущения и т.д. Как из всего этого потока человек выделяет самые нужные, важные именно в данный момент, как соотносит их со своими целями и задачами, с предыдущим опытом, знаниями?

Это было бы совершенно невыполнимой задачей, если бы у каждого человека не было своей личной цели, своего стремления реализовать некий замысел. Именно это качество и является отличительной чертой естественного интеллекта.

Один человек любит животных, и он всегда обращает на них свое внимание – просто ему это интересно. Он начинает их изучать, классифицировать, становится зоологом. Другой больше любит растения, цветы, деревья, он становится ботаником. Третий обожает что-то конструировать, изобретать – он становится конструктором, инженером…

Разумеется, это не значит, что люди должны выбрать что-то одно, а всё остальное пропускать мимо сознания. Но всю остальную информацию человек рассматривает применительно к сфере своих интересов и целей.

Если биолог интересуется конструированием, то для того, чтобы сконструировать микроскоп и изучать еще лучше свою биологию. Если инженер интересуется биологией, то для того, чтобы почерпнуть оттуда полезные идеи и создать новые механизмы (есть даже такой раздел в науке – бионика).

Таким образом, любая классификация всегда отталкивается от чего-то конкретного, изучаемого в данный момент, какого-то конкретного множества. И уже затем – по мере изучения – делаются обобщения, классификации, происходит синтез со смежными областями знаний.

Любая подробная, полная систематизация по какому-то одному признаку представляет собой дерево:

 

Например, мы хотим изучить, что такое жизнь? Тогда наши размышления можно представить в виде дерева:

 

Разумеется, человек воспринимает всё многообразие мира сразу – и чувствами, и разумом, без разделений и классификаций. Но логическое мышление не может работать одновременно с множеством разнообразных данных и задач. Для логики, для научной классификации необходимо выделить какой-то один признак, по которому будет осуществляться анализ и обобщение. Только в этом случае можно рассчитывать на какое-либо серьезное научное продвижение.

Рассмотрим подробнее наше логическое дерево. У него очень интересная архитектура. С одной стороны – сетевая, с другой – иерархическая. Каждый узел этой сети представляет собой элемент вышестоящего (анализируемого) класса и является классом (обобщением) для нижестоящих элементов.

Начиная исследование с любого узла, можно прийти к отправной точке наших рассуждений и связать воедино все отрасли и ветви нашей классификации.

С точки зрения программно-аппаратной реализации данного логического дерева не должно быть особых трудностей. В её основе лежит двоичное кодирование, которое понятно «цифровому» интеллекту.

Но какое это имеет практическое значение? В природе существуют некие закономерности развития. Зная их, можно предсказывать появление новых элементов и свойств.

До открытия Менделеевым периодической таблицы химия была скорее алхимией, а не современной точной наукой. Теперь же, зная массу атомов и периодический закон, можно предсказывать нахождение в природе даже таких химических элементов, которые не встречаются на Земле.

Что-то похожее на периодический закон есть и в биологии. Наш соотечественник Вавилов назвал это гомологическими рядами в наследственной изменчивости.

Разумеется человеку не под силу производить столь сложные и громоздкие вычисления, когда дело касается расшифровки ДНК, например. Но именно для этого и необходим искусственный интеллект нового поколения, который будет выстраивать полное дерево классификаций и находить причины, по которым одни пути развития в природе имеют преимущество перед другими.

Задача же человека – выделить один главный признак, по которому будет производиться классификация, и обеспечить ИИ входными данными.

Получив базу данных и задание, ИИ начинает производить анализ и обобщение, выстраивая логическое дерево, и выдавая результат в виде закономерных последовательностей для заданного уровня.

Продолжение следует…