Что такое интеллект? Направления развития и Механизмы искусственного интеллекта.

Интеллект - это способность к пониманию, обучению, абстрактному мышлению, решению проблем, адаптации к новым ситуациям и принятию решений на основе имеющихся знаний и опыта. Это сложный концепт, и его точное определение остается предметом дискуссии в различных областях науки.

Искусственный интеллект имеет несколько направлений развития и механизмов, которые способствуют достижению интеллектуальных задач.

1. Машинное обучение: Это одно из основных направлений развития искусственного интеллекта. В машинном обучении компьютерные системы обучаются на основе больших объемов данных и разрабатывают модели и алгоритмы, способные делать предсказания, распознавать образы, классифицировать данные и принимать решения. Методы машинного обучения включают в себя нейронные сети, алгоритмы обучения с учителем и без учителя, регрессию, кластеризацию и многое другое.

2. Глубокое обучение: Это подраздел машинного обучения, который использует искусственные нейронные сети с множеством слоев для обработки информации. Глубокое обучение позволяет моделям распознавать и анализировать сложные структуры данных, такие как изображения, звуки и тексты. Оно широко применяется в областях компьютерного зрения, распознавания речи, обработки естественного языка и других.

3. Обработка естественного языка: Это направление искусственного интеллекта, связанное с пониманием и генерацией естественного языка человека. Системы обработки естественного языка позволяют компьютерам анализировать и интерпретировать тексты, отвечать на вопросы, проводить автоматический перевод и выполнять другие задачи, связанные с языком.

4. Экспертные системы: Это метод искусственного интеллекта, в котором знания экспертов в определенной области инкорпорируются в компьютерные системы. Экспертные системы используют правила и логические выводы для решения сложных проблем и предоставления рекомендаций в своей области экспертизы.

5. Робототехника: Это область искусственного интеллекта, связанная с созданием и разработкой физических роботов, способных воспринимать окружающую среду, принимать решения и выполнять задачи. Робототехника объединяет в себе множество технологий, включая компьютерное зрение, машинное обучение, планирование движения и датчики.

Это лишь несколько направлений развития и механизмов искусственного интеллекта. Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта приводит к новым и инновационным подходам в данной области и открывает новые возможности для применения ИИ в различных сферах жизни.

Разум, интеллект, сознание . . . Рассмотрим, прежде всего, как эти категории определяют различные, доступные читателю источники. Это нужно нам для того, чтобы яснее представить многообразие тех сторон интеллектуальной деятельности, которые подвергаются научному изучению, полнее усмотреть то место, которое занимают в нем модельно-кибернетические разработки, направленные на создание систем "искусственного интеллекта"

Обычно, однако, термином "искусственное" пользуются лишь в смысле "сделанное человеком". Примечательно при этом, что в объяснении слова "искусственный" толковыми словарями отразилось "глубокое недоверие человека к творениям рук своих": "Созданное руками человека, а не природой; не настоящее, не естественное, притворное, не относящееся к сути дела". Синонимы: поддельное, деланное, неискреннее, лицемерное, показное, нарочитое, фальшивое, сфабрикованное, неестественное.

Г. Саймон наметил четыре признака, по которым "искусственное" отличается от "естественного":
"1. Искусственные объекты конструируются (хотя и не всегда вполне преднамеренно) человеком.
2. Искусственные объекты могут внешне походить на естественные, но существенно отличаться от последних в одном или нескольких аспектах.
3. Искусственные объекты можно охарактеризовать их функциями, целями и степенью приспособления к требованиям среды.
4. Искусственные объекты часто, особенно при их проектировании, рассматриваются не только в описательных терминах, но и с точки зрения категории долженствования".

Что касается второго пункта этой классификации Г. Саймона, то следует отметить, что в кибернетической практике чаще встречается обратная ситуация: создается некая математическая или физическая- система (модель), которая "внешне" совершенно не сходна с "естественной", но так организована, что в некоторых рамках обнаруживает поведение, которое практически одинаково или сходно с функционированием естественного объекта, - при одинаковых условиях окружающей среды.

Из определений и высказываний об "искусственном интеллекте" можно вывести три основных заключения:
а) термин "искусственный интеллект" употребляется в двух различных смыслах: как обозначение определенного исследовательского направления и как название для систем, на разработку которых это направление нацелено;
б) среди ученых существуют разногласия относительно возможностей - как принципиальных, так и реальных - "искусственного интеллекта" как исследовательского направления;
в) для обсуждения проблемы "искусственного интеллекта" характерен функциональный подход: машина признается "интеллектуальной" - в том или ином, быть может, весьма ограниченном - смысле, если в рассматриваемой сфере интеллектуальной деятельности она будет выдавать результаты, аналогичные тем, какие выдают люди; и желательно - далеко превосходящие эти результаты.

Следует отличать интеллект от имитации интеллекта. Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Имитация это решение по образцу. Задача подвергается человеком анализу. Выделяются ими же существенные признаки (параметры) имитируемой деятельности. Далее искусственная система варьирует параметры для производства вариантов. Подробнее...

Имитацию легко отличить от интеллекта, если дать созданной системе задачу из принципиально другой области. Но имейте в виду, имитация - незаменимый инструмент для создания интеллектуальных систем. Интеллект имитирует реальность и без имитации здесь не обойтись. Только имитационная интерпретирующая система имеет способность к саморазвитию. Интеллект должен сам себя построить (достроить, самообучить), мы имеем право создавать только ядро.

Два направления развития искусственного интеллекта

Наблюдается развитие интеллектуальных систем по двум направлениям - экспертные системы и имитация рассудочной деятельности, целесообразного поведения. Первое: экспертные системы - это системы вывода, основой которых является математическая логика. При том, что данные системы могут быть полезными в областях с небольшой размерностью, они имеют достаточно серьезные недостатки: при выводе возникает множество побочных фактов, комбинации которых достигают по количеству огромного числа, обработать которые невозможно не на одной вычислительной машине. Вторым недостатком, можно считать, монотонность математической логики, которая не соответствует человеческой логике. Механизмы, применяемые в экспертных системах, рекомендуется использовать для встраивания в программные продукты, наделяя последние чертами интеллектуальности. Мир экспертных систем должен изменяться, развиваться, но данный механизм реализуется здесь крайне сложно.

Другой путь - имитация интеллекта, когда для имитации используются модели.

рис.1.1

Должна ли система искусственного интеллекта быть подобной нам? Несомненно, она таковой должна быть и будет являться! Разумное существо, каким бы оно не было не родственным другому, будет иметь общие черты РАЗУМНОСТИ. Дельфин понимает Человека, Пятница - Робинзона, и так далее. Понимание происходит на основе общности, значит подобие имеет место.

Но насколько? Каков уровень подобия?

Если подобие при имитации составит 100%, то это, во-первых, слишком дорого в финансовом отношении и, во-вторых, мы построили то же самое, но искусственным путем, надо ли было так стараться? Если подобие составляет 0%, то это бесполезный продукт.

Истина между этими двумя цифрами.

Человек и то, что понимается под современным компьютером, похожи друг на друга многим, например, имеют близкую основу (электрические процессы), но еще большим не похожи, главное - принципы "мышления" совершенно разные. Поэтому (да и по результатам деятельности) компьютер не может быть назван разумной машиной, хотя в ряде случаев может создаваться такая иллюзия. Нами компьютер будет рассматриваться как неплохой (возможны, кстати, носители и по лучше) носитель для интеллекта, но не сам интеллект. Компьютер - наиболее удобная среда (относительно других известных сред) для автоматизации проблемы интеллекта.

Для данного направления серьезной задачей является поиск ответа на вопрос: что такое человек, коего собираются имитировать? К сожалению, делая попытки строить интеллект, мы слабо знаем, что мы хотим строить, что такое интеллект. Автоматизировать можно только то, что можно четко представить, описать. К сожалению, науки о человеке (биология, психология, медицина, социология, философия, антропология и другие ) не дают нам информации об объекте, необходимой для проведения АВТОМАТИЗАЦИИ.

Кроме этого, человек не существует вне среды. Если среда исчезает, человек тут же деградирует. Если погрузить человека в бассейн (имитируя невесомость), перекрыть все каналы общения (обоняние, слух, зрение, осязание). Мозг откажется работать через несколько десятков минут. Галлюцинации, сумасшествие неизбежно. Человек без постоянного притока информации, без переработки информации не существует.

Среда, то есть неЯ, имеет сложную структуру для личности. НеЯ делится на общество и мир. Общество - публику и семью. Мир - естественный и искусственный. То есть по степени близости и отдаления от Личности, связанной со шкалой <полезно - опасно>. Личность взаимодействует с НеЯ информационно.

Для адекватного взаимодействия личность строит внутри себя МОДЕЛЬ. Модель чего?
Прежде всего, модель - это система. Система - это Элементы (то есть понятия, и их свойства) и Связи. Если модель не приведена в систему, она по большей степени бесполезна, так как на ней не могут быть решены задачи. Модель, не являющаяся системой, не может выполнять прогностическую роль.
Модель адекватно описывающая окружающий мир, подобная миру. Мы понимаем мир, если внутри нас построена модель этого мира - есть понятия, из которых состоит мир, и они связаны, если мы можем сопоставлять внутренний мир и внешний, имитировать, отражать мир в себе. Модель готовую к мысленному эксперименту на ней. За счет этого мы принимаем, усваиваем и храним информацию.
Модель, строящую модель мира. Модель строящую себя.
Модель, решающую проблемы, поступающие из вне, на построенной модели мира.

Человек

Живой может считаться, способная эволюционно самоорганизовываться, агрессивно и адаптивно взаимодействовать с окружающей средой и повышающая свою структурную энтропию система, внутренние процессы в которой протекают кооперативно, сочетание компонент подчиняется правилу нелинейного сверхаддиативного сложения.

Принципиальные моменты:

• нечто должно само себя перестраивать;
• нечто должно "общаться" со средой;
• нечто должно "потреблять" продукты среды, реализовывать деятельность, продуцировать результаты;
• нечто не имеет единого центра, который всем командует;
• нечто или их совокупность реализует эволюцию к лучшему.

Уровнем, после которого говорят о живом, является ДНК.

Сознательным предмет признают, если выполняются следующие условия:

• умение получать и хранить (воспринимать) информацию, причем не биты, а структуру;
• умение обучаться на основе полученной информации;
• логически и эмоционально вырабатывать новую информацию внутри себя;
• по своей воле давать распоряжения к действиям.

механизмы искусственного интеллекта

1. Обучение

• способность обучаться в стационарной среде;
• умение обучаться в нестационарной среде;
• настройка на оптимальную обучающую систему (интеллект себя оптимизирует);
• способность обучаться в коллективе;
• четкое осознание понятий "я", "не я", "такой же, как я", "не такой, как я";
• развитие и разрешение конфликтов.

2. Умение классифицировать

• распознавание - отнесение к одному классу;
• самостоятельное образование новых классов;
• выделение концептов и образование понятий.

3. Воспроизведение, включая самовоспроизведение

• должно присутствовать эволюционное развитие;
• передача полезных знаний по наследству;
• обеспечение механизма мутации и отбора;
• коллективное воспроизведение;
• коллективная охрана.

4. Примитивные реакции ( рефлексы - условные и безусловные)

• страх, хочу, надо, должен, можно;
• мера желаний;
• при взаимодействии в коллективе возникает разность потенциалов, которое должно вызывать ответную реакцию - действие;
• чувства: осязание, обоняние, зрение, вкус, вестибулярное чувство, чувство трехмерного пространства, чувство магнитного поля (у птиц), чувство чужого взгляда и т.д.

5. Язык, как способ восприятия информации

• как способ мышления, хранения, образования структуры, организации информации;
• как обучить языку с нуля, как войти в язык;
• как обучить нематериальным понятиям, которые нельзя показать;
• образование метаязыка, на основе которого объясняются любые понятия, так как он содержит глобальные понятия;
• реальный язык;
• специфические способы коммуникации (гипноз, внушение, визуализация, информационное наведение).

6. Базы знаний
организация информации внутри своего Я, структура знаний;
роль законов (известных из других наук) для мышления, скрытые мета законы, базовые (простейшие) законы;
знания о пространстве, о времени.

Если хотя бы один механизм отсутствует, то затруднительно говорить об искусственном интеллекте. Хотя слагаемых ИИ гораздо больше, например, ряд механизмов здесь не упомянут (например, синтез эмоций, психики, ввод и идентификация зрительной и звуковой информации).

Рассмотрим возможную реализацию каждого механизма из названных. По отдельности разбираться с каждым из них проще. Сложное поведение слагается из совокупности простых актов.

Вау!! 😲 Ты еще не читал? Это зря!

• сильный ии , сильный искусственный интеллект ,
• искусственный интеллект ,
• искусственный разум , искусственный интеллект ,
• искусственная жизнь , искусственный интеллект ,

• интеллект , эмоциональный интеллект ,
• Мышление