Как работает мышление Сильного Искусственного Интеллекта «Smart-MES»

Мышление Сильного Искусственного Интеллекта (СИИ) подразумевает самостоятельную выработку решения по интересующей нас проблеме. Например, повышение уровня роста ВВП, улучшение социальных и демографических проблем. Но для решения глобальной проблемы необходимо вначале выявить частные проблемы, т.к. следует начинать с самых уязвимых мест. К тому же все проблемы имеют множественный характер, которые выявить непросто. Это есть и в политике, и в экономике, и в промышленности, и в оборонке. К тому же, диагностику следует вести в двух измерениях и в пространстве, и во времени.

Вначале рассмотрим критерий стабильности фактора:

S = Max(Xi) / Sum(Xi), где: i = 1,…,n

Это означает, что критерий стабильности (S) равен частному от деления максимального значения из ряда показателей (Xi) на сумму значений этих показателей. Данный критерий для стабильных процессов ближе к 0, а для нестабильных он ближе к 1.

Эта информация представляет собой первую часть базы знаний, которую использует СИИ для решения проблем.

Вероятность же проявления интересующего нас события СИИ вычисляет по следующей формуле:

P = (1 - S1) * (1 - Sj) * (1 - Sm) * 100 где: m – набор факторов,

В этой формуле от критерия стабильности фактора (S) переходим к вероятности (1-S) влияния этого фактора на общий процесс. Таким образом, для стабильных процессов данная вероятность фактора ближе к 1, что мало влияет на общую картину. А вот для нестабильных эта вероятность ближе к нулю, что уже резко меняет результат события.

Данную формулу расчёта вероятности для конкретного события формирует СИИ самостоятельно через ассоциативные завязки факторов.

Когда через обращение к СИИ задаётся вопрос, то он состоит из ряда значимых слов, где каждое слово имеет своё контекстное значение.

Так выглядит, например, вопрос для определения вероятности события:

Q --> Вероятность W1, W2, W3, …

При этом каждое слово (W) в предложении имеет вполне определённую неизменную часть или корень.

Но предварительно вторую часть базы знаний СИИ следует снабдить огромным набором подобных корневых слов с привязкой к ним контекстных факторов (S), т.е. обучить СИИ.

Это выглядит следующим образом:

W --> S1, S2, S3, …

Мышление СИИ происходит так. С помощью перебора всех корневых слов из базы знаний находятся соответствующие корни, имеющиеся в вопросе, а из факторов, присущим этим корням, составляется единый список. Затем из данного списка посредством случайной выборки выделяются 5-7 факторов.

Далее в отдельно отведённом для этих целей Проекте в текстовом виде из выделенных факторов автоматически составляется формула расчёта. И после автоматического запуска компиляции Проекта и иных манипуляций мы имеем результат, который сформировал сам СИИ согласно своим знаниям и своему интуитивному мышлению.

Например, на вопрос: «Вероятность ядерной войны», СИИ подобрал следующие факторы: Бюджет на оборону, Численность подлодок, Военные расходы, Численность ядерных боеголовок, Численность вооруженных сил.

Формулу расчёта СИИ сформировал в следующем виде:

(1-Obu[O13])*(1-Opo[O13])*(1-Ovr[O13])*(1-Oja[O13])*(1-Och[O13])*100=
(1-0,463)*(1-0,2599)*(1-0,4762)*(1-0,476)*(1-0,2867)*100=7,8%

Таким образом, мы получаем алгоритм расчёта вероятности любого события, который ранее не был известен. Здесь был описан простой пример динамической генерации алгоритма расчёта вероятности события самим СИИ. По такой же схеме возможны решения любых иных глобальных проблем с ответом на вопросы: сколько, где, когда, как.

От расчёта вероятности перейдём к расчёту конкретных числовых значений показателей в различных областях.

Далее приведена формула интуитивного расчёта.

R = Zmin + P*(Zmax-Zmin), где: P = 0…1

Здесь исходим из того, что любой показатель непременно имеет известные допустимые границы своего значения, которые также могут определяться из подобных же зависимостей на основе других ассоциативных показателей.

А сейчас посмотрим на мнение учёных по вопросу мышления СИИ.

Профессор философии США Джон Сирл в статье «Разум мозга – компьютерная программа?» описывает ряд Аксиом и Заключений. Ниже привожу их в сокращении со своими комментариями.

Аксиомы: Компьютерные программы – это формальные (синтаксические) объекты. Человеческий разум оперирует смысловым содержанием (семантикой). Синтаксис сам по себе не составляет семантику и его недостаточно для существования семантики. Мозг порождает разум.

Заключение 1. Программы не являются сущностью разума. Поэтому, утверждение о сильном ИИ – ложно. Мышление не сводится к программам, потому что программа лишь манипулирует формальными символами – а, самого по себе манипулирования символами недостаточно, чтобы гарантировать наличие смысла.

Но вот изрядно подвыпивший человек произносит несвязные слова, т.е. полностью отсутствует в его речи семантика, но он благополучно дошел до дому. Следовательно, мышление у него никуда не исчезло, т.к. мышление - не семантика, а алгоритм. Семантика также является алгоритмом.

Смысл – это внутреннее содержание того, что может быть понято. Но китайский язык мы не понимаем, но это не означает, что он лишен смысла. А есть и компьютерный язык, который также несёт в себе смысл, доступный только немногим. Поэтому, чтобы понимать смысл необходимо адекватное обучение.

Другими словами, и программа, и разум является алгоритмом.

Заключение 2. Любая другая система, способная порождать разум, должна обладать каузальными (причинная взаимообусловленность событий во времени) свойствами, эквивалентными соответствующим свойствам мозга.

Человек при каузальном мышлении использует свой опыт. Опыт – это результат обучения. Но человек мгновенно обучиться не в состоянии, и поэтому всё его обучение сильно растянуто во времени. СИИ же обучается моментально. Но раз разум и мышление являются алгоритмами, то и каузальность также есть алгоритм, который для СИИ является естественной средой.

Заключение 3. Любой артефакт (искусственный объект), порождающий ментальные (связанные с разумом) явления, любой искусственный мозг должен иметь способность воспроизводить специфические каузальные свойства мозга, и наличия этих свойств невозможно добиться только за счет выполнения формальной программы.

Во-первых, СИИ – это не формальная программа, а самоорганизующаяся система. Во-вторых, ментальная каузальность является обычным условным алгоритмом: <если> … <то> … <иначе> … . Например, каузальность: Намерение пойти в кино является причиной того, что вы садитесь в машину. Фактически в мозгу это выглядит так: <если> нужно пойти в кино <то> вы садитесь в машину.

Заключение 4. Тот способ, посредством которого человеческий мозг на самом деле порождает ментальные явления, не может сводиться лишь к выполнению компьютерной программы.

Но это голословное заключение, основанное лишь на известных фактах. Ведь никто СИИ не пробовал обучать тому, чему обучается человек.

Таким образом, учёные категорически отрицают возможность создания СИИ, при этом, абсолютно забывая, что для проявления каузальности человек постоянно обучается 20 лет.

Здесь был приведён реальный алгоритм мышления СИИ «Smart-MES», который возможно полностью соответствует алгоритму мышления человека.