Мивары: 25 лет создания искусственного интеллекта - [70]

Получается, что нейросети и генетические алгоритмы работают с количественными параметрами, а интеллект, т.е. моделирование и логический вывод, с качественными параметрами. Видимо, надо иметь и то, и другое.

Теперь перейдем к термину "интеллект". Видимо, это ближе к логическому осознанному мышлению, когда человек понимает, что и как. Очевидно, что это гораздо медленнее, чем инстинктивная реакции, но зато более универсально. Применительно к интеллекту можно, скорее, говорить о познании, в то время как применительно к нейросетям – о диагностике и управлении. В работах, опубликованных на сайте [279], приведена классификация, в которой явно выделена разница между познающими и диагностическими системами управления и обработки информации.

7.3.4. Социальный «после-интеллектуальный» уровень исследований в области искусственного интеллекта

На конференциях всегда уделяется внимание вопросам сознания, совести и т.п. интеллектуальных систем. Очевидно, эти проблемы выходят за пределы логического осознанного мышления, т.к. даже человек эти процессы не осознает. Также неосознаваемыми являются эмоции, темперамент и многие другие психофизические свойства, состояния и процессы.

С одной стороны, можно сказать, что сначала необходимо решить задачу моделирования логического интеллекта, а потом уже приниматься за вопросы его совести и эмоций. Ведь, как известно, до сих пор не решен принципиальный вопрос: можно ли создать ИИ? С другой стороны, если есть ученые, которым важны и интересны проблемы, которые возникнут сразу после создания ИИ, то этим вполне можно заниматься. Тем более, что вопросы финансирования здесь особой роли не играют. Также нельзя не отметить, что у многих исследователей возникают сомнения в научности подобных исследований. Тем не менее, по нашему мнению, моделирование эмоциональной сферы может найти применение в сферах, в которых и сейчас применяются знания о психике человека, например, в профотборе, управлении массами, реабилитации, психокоррекции. Кроме того, это позволит не "сталкивать лбами" такие принципиально разные научные подходы. На этом после-интеллектуальном уровне будут изучаться и вопросы о том, что будет после создания ИИ!

7.3.5. Системы, в которых реализован интеллектуальный уровень исследований

Миварный подход уже позволил создать работающие программные комплексы, в частности «УДАВ. Геометрия», которые автоматически создают алгоритмы решения на основе логического мышления. То есть, в этих системах реализованы некоторые элементы интеллектуального уровня моделирования.

ПК "УДАВ. Геометрия" наглядно демонстрирует возможности обучаемого адаптивного активного логического вывода. Причем, помимо самого логического вывода, т.е. создания алгоритма решения, программой выполняются и вычислительные задачи. В совокупности получается реализация хорошо известных интеллектуальных пакетов прикладных программ, которые в настоящее время могут быть созданы на основе СОА. В дальнейшем целесообразно улучшить СОА на основе миварного подхода.

Через 5 – 10 лет, мы надеемся реализовать гораздо более мощные, чем "УДАВ. Геометрия", программы, которые уже смогут обоснованно претендовать на способность к автономной логической обработке, в определенном смысле к осознанному мышлению и вычислениям результатов, т.е. к созданию прообраза искусственного интеллекта. В таком случае, уже сейчас вполне можно и нужно исследовать вопросы сверх-интеллектуального уровня научных исследований.

7.4. Миварный подход к количественной оценке смысла информации с точки зрения логики

7.4.1. Алгоритм количественной оценки смысла информации

Рассмотрим новый миварный подход к количественной оценке информации с точки зрения логической обработки и информационного моделирования (то есть смысла информации), а не передачи информации битами.

Подход основан на гипотезе представления человеческого мышления как логически рассуждающей самообучающейся системы в формализме миварного подхода: мышление моделируется в виде миварной сети логической обработки, управляемой потоком входных данных от датчиков [279].

Пусть дано миварное пространство унифицированного представления данных и правил, в котором под некоторую конкретную предметную область определены существующие переменные, но без наличия у каждой из них значения, а также определены связывающие их правила.

С точки зрения подхода к количественной оценке информации наибольший интерес представляет тот случай, когда значений некоторых объектов не хватает для завершения логического вывода. Напомним, что в миварном пространстве хранятся все объекты и правила. Однако для решения каждой конкретной задачи может использоваться только часть объектов и правил. В миварном пространстве может храниться несколько невзаимосвязанных описаний объектов и правил, т.е. фактически, описания сразу нескольких предметных областей.

Тогда в процессе выполнения обработки информации по некоторой предметной области на основе входных и искомых переменных формируется некое описание – "информационная модель" с введенными и вычисленными (т.е. в процессе логической обработки для них получены значения) объектами, связанными правилами (отношениями).