Построение искусственного интеллекта

МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

ЛЕКЦИЯ № 5

ПОСТРОЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

На прошлой лекции мы:

—  разобрались с объектами классов 3.1, 3.2 и 3.3,

—  поговорили об объектах уровней 3.3.1—3.3.3, а также об объектах 4-го порядка.

Каким же должен быть этот искусственный интеллект, как он должен выглядеть? На этот счёт есть некоторые соображения.

Эскизный проект объекта класса 3.3.1, который в перспективе можно нарастить до уровня 3.3.2, ставит своей задачей создать промышленное описание искусственного интеллекта.

Рекомендуемые материалы

Пожалуй, самым сложным его блоком будет внутренний мир, и проектирование следует вести от него.

И первая же проблема — выбора конструкции, которая будет эффективно удовлетворять всем требованиям, предъявляемым к среде существования 3.3.1 и его внутреннему миру, а именно: универсальный интерфейс, логические домены и потенциальная бесконечность.

Можно поступить наиболее простым способом — моделировать всё это на суперкомпьютере. Но в таком случае неизбежно применение крайне ресурсоёмких методов вычислительной математики, что неэффективно даже на самых мощных компьютерах.

Следовательно, остаётся другой — реальный — выход, заключающийся в использовании естественной суперпозиции взаимодействия физических тел через электрическое, магнитное, гравитационное, электромагнитное и корпускулярное взаимодействие. Корпускулярное — это, напомню, когда происходит движение заряженных частиц.

Рассмотрим систему объектов 1-го порядка, связанную универсальным интерфейсом, и рассмотрим её в виде полносвязного ориентированного графа.

(рисунок)

Полносвязный — означает, что каждая вершина соединена с каждой отдельным ребром.

Требование полносвязности вытекает из того, что формирователь внутреннего мира будет настраивать внутренний мир произвольным образом. Следовательно, для повышения эффективности протекания процесса настройки необходимо иметь полносвязную схему.

Вершины графа означают объекты 1-го порядка, рёбра — объекты 2-го порядка. Направление стрелки на ребре указывает, от какого объекта 1-го порядка к какому передаётся взаимодействие.

(примеры с F=ma; v=gt)

Возможные варианты реализации такого графа:

1) Проводниковая схема. В этом случае строится электрическая схема, расположение проводов которой в точности совпадает с рёбрами графа. В середине каждого провода расположен объект 2-го порядка. Отдалённым аналогом такой схемы можно считать нейронную конструкцию биологического мозга. Нервные волокна можно в первом приближении рассматривать как саморастущие провода. Поскольку такая схема очень громоздка, подвержена влиянию паразитных связей, характерных для сложных пространственных электрических разводок. Поэтому, скорее всего, от такой схемы нам придётся отказаться. Однако совсем списывать со счетов её не стоит, т.к. она обладает высоким быстродействием, а в случае применения эффекта сверхпроводимости, и малым энергопотреблением. Да и похожа она на человеческий мозг.

2) Корпускулярная схема. Неэффективна, потому что в таком случае будет необходим большой запас химических веществ и кажется неразрешимой проблема надёжной передачи сигнала удалённым приёмникам. Велики помехи в работе, в основном из-за не учитываемых химических взаимодействий веществ-информаторов. Низкая скорость.

3) Взаимодействие через поля. Любые: гравитационное, электромагнитное… Гравитационное взаимодействие сразу убираем из рассмотрения — оно очень слабо. Электростатическое и магнитостатическое тоже не очень подходят. Акустика требует среды распространения волн, что не очень хорошо. Остаётся применять переменное электрическое/магнитное поле. Поскольку переменное магнитное поле порождает переменное электрическое поле и наоборот, остановимся на способе связи вершин нашего графа посредством электромагнитного излучения.

Выбрали мы среду работы — электромагнитное поле. Теперь проблема выбора элементарных элементов.

Если электромагнитное излучение образует рёбра графа, то элементарные элементы — его вершины.

Требования к элементарным элементам:

—  быть как можно меньше размером,

—  обеспечивать как можно большую частоту работы, а лучше вообще использовать аналоговые элементарные элементы,

—  не изнашиваться,

—  иметь как можно более простую однотипную конструкцию.

Из всего ассортимента известных на сегодня конструкций на роль элементарных элементов, пожалуй, лучше всего подходят макромолекулы. Которые, кстати, вовсе необязательно должны быть органическими. Поскольку в качестве связи мы имеем электромагнитное излучение, на этапе передачи информации от одного элемента к другому никакой обработки информации не происходит. Поэтому элементарный элемент должен состоять из двух частей: объекта класса 2.2 и объекта класса 1.1.

Объект 1-го порядка достаточно просто получить, используя явление изометрии — неизменная по химической формуле макромолекула имеет колоссальное число геометрических пространственных конфигураций. Точно так же, как бельевая верёвка может скручиваться в моток, клубок, завязываться в узел и т.п.

Объект 2.2, таким образом, должен, в зависимости от информации поступающего на его вход электромагнитного излучения, придавать молекуле разные формы.

Это может выглядеть примерно так: электромагнитное излучение приходит на сверхчувствительный активный центр молекулы — приёмник. Приёмник, в свою очередь, активизирует усилитель сигнала, а тот — передаёт сигнал и запускает логику объекта 2-го порядка. В результате меняется пространственная форма молекулы, чем достигается изменение состояния объекта 1-го порядка.

Естественно, что кроме приёмника должен быть ещё и передатчик — для того, чтобы молекула могла сообщать своё состояние другим объектам 2-го порядка. Передатчик может быть построен по обратной приёмнику схеме.

Теперь — про организацию взаимодействия.

Перво-наперво необходимо как-то отделить молекулы по признаку их соответствия определённой переменной в системе уравнений, образующих универсальный интерфейс. Т.е. надо указать, что вот этой молекуле соответствует значение переменной , этой —  и т.д. Сложность в том, что молекул невообразимо много и поэтому нет никакой возможности распределить их по ролям неким внешним устройством, пусть даже и очень быстродействующим. Следовательно, надо добиться того, чтобы молекула сама определяла, к какой переменной она относится. Что служит естественным отличием одной молекулы от другой, точно такой же? А? Её координата в пространстве.

С учётом этого, наш молекулярный виртуальный мир примет следующий вид. Во-первых, это максимально сильно охлаждённое твёрдое тело. Скорей всего, кристалл, чтобы молекулы не могли сами собой менять координату в результате теплового движения. Во-вторых, необходимо наличие сверхстабильного, но меняющегося в зависимости от координаты электромагнитного поля, пронизывающего весь объём виртуального мира. Мы будем называть его координатным электромагнитным полем. В задачу этого поля входит подать на каждую молекулу сигнал о том, в какой точке пространства виртуального мира она находится. Получается некоторое подобие сверхточной глобальной навигационной системы.

Второе. Чтобы молекула начала выдавать сигнал с передатчика, ей нужна энергия. Много энергии, ведь её голос должен быть услышан во всём виртуальном мире. Значит, помимо координатного, нужно ещё и поле накачки, энергетическое электромагнитное поле. Чтобы эти два поля не путать, они будут иметь сильно различающуюся частоту.

Обозначим последнее поле — накачки — через , а координатное поле — через .

В итоге получим следующую модель организации структуры внутреннего мира.

Форма — шар, это диктуется требованием минимизировать расстояние от любой произвольно взятой молекулы до любой другой.

Материал шара — диэлектрик, сквозь который будут легко проходить сигналы  и .

Агрегатное состояние — сильно охлаждённый кристалл.

По поверхности шара равномерно распределены источники ,  и  — сигнала с формирователя внутреннего мира.

На вход элементарного элемента поступает 4 сигнала: , ,  и ещё один —  — информационный сигнал, который образуется в результате работы передатчиков других элементарных элементов.

Такая схема вроде должна работать. А если не удастся создать исключительно молекулярную конструкцию, то можно подумать над возможностью применения нанотехнологий. Может, это будет гораздо более удобная штука — кристалл из нанороботов.

Наноро́боты — это машины размером, сопоставимым с молекулой, обладающие функциями движения, обработки и передачи информации, исполнения запрограммированных команд. Возможность создания нанороботов рассмотрел в своей книге «Машины созидания» американский ученый Эрик Дрекслер. В настоящее время уже созданы наноэлектромеханические устройства, ограниченно способные к передвижению, которые можно считать прототипами нанороботов.

АССОЦИАТИВНАЯ ПАМЯТЬ

Введем обозначения: Ei - i-е

состояния эффекторов, Ri - i-е состояние рецепторов, АП - ассоциативная память.

Если АП организована как ориентированный граф переходов (вершины R, ребра E).

Направление ребер показывает за счет какого состояния Ei-1 перешли от Ri-1 к Ri:

Ei=АП(Ei-1,Ri-1). Поиск пути в графе - найти оптимальный путь от текущего

состояния Ra к состоянию с наибольшей близостью к цели Rb. Критерий

оптимальности может быть задан как исключение вершин с отклонением от цели

больше заданного и/или рассмотрение вершин с меньше заданного отклонением

значений рецепторно/эффекторных матриц от вершин иных путей в графе.

Т.о. появляется возможность "перепрыгивать" от одной вершины в другую, даже если

в графе не существует перехода от одной к другой.

Понятно что перебором всех возможных путей проблема нерешаема. Аналогия,

подсказывающая как надо решать: вода находит выход из лабиринтов карстовой

пещеры. Вход в пещеру Ra, выход - Rb. Еще аналогия. Наглядной моделью активного

графа служит сеть, стороны которой сотканы из резистора и диода. Сопротивление

резистора пропорционально приближению к цели при переходе от одного узла к

другому, диод указывает направление перехода. Узлы сети хранят состояния

рецепторно/эффекторных матриц. Если теперь пустить ток от заданного узла к

желаемому, то одни резисторы нагреются больше других. И по степени этого

нагрева можно сразу определить какой путь оптимальнее - он самый горячий.

Т.е мы приходим к выводу о том, что поиск оптимального пути необходимо проводить

при помощи объектов 2-го порядка, встроенных в сам граф. В его ветви и вершины.

Тогда оптимальный путь в АП будет рассчитываться параллельной работой множества

объектов 2-го порядка. Что очень производительно. 3.2.2 только в конце примет

Бесплатная лекция: "2. Исторические и теоретические основы" также доступна.

решение из каких примерно равносильных оптимальных путей выбрать лучший.

Поскольку активный граф АП представляет собой объект 2-го порядка, то для его

построения необходимо использовать 3.2.1.

В заключение.

Как видите теперь, построение искусственного интеллекта, базирующееся на теории объектов, имеет какую-то вполне правдоподобную основу. Вопросов, конечно же, много, но и кое-какие ответы уже есть. Вполне возможно, что искусственный интеллект будет создан на основе этой интегральной теории. А может, и нет.

Поэтому дальше мы займёмся вещами более земными и реальными — нейросетями и генетическими алгоритмами. Со следующей лекции.