Цитата: Papakarlo от 08.07.2017 02:32:26Напоминаю, что сейчас нет готовой модели СИИ, никто не знает, как это сделать и даже в какую сторону двигаться. Какую задачу раскладывать на миллиард компов? Хорошо, есть попытки получить СИИ искусственной эволюцией, как это сделала природа. То есть необходимо смоделировать целую популяцию из биллионов особей с временем эволюции, сопоставимой с человеческой. Бесчисленное количество особей - это принципиально. Опыты говорят о том, что положительного эффекта можно добиться только разнообразием. Реально ли это? Нет.
Чтобы понять, какие должны быть ресурсы, приведу известный пример эволюционных алгоритмов. Проект "амёбы". Виртуальные амебы (подпрограммы) сражаются друг с другом на экране. Выживает сильнейшая особь. Изначально код каждой амебы - это бессмысленный набор команд, и особи ни чего не могут делать, а только хаотично дергаться. Из тысячи особей выбирается лучшие, которые скрещиваются с такими же, некоторые особи подвергаются мутации... таким образом от цикла к циклу подпрограммы улучшаются, появляются целые виды со своей стратегией поведения. В общем, это интересно наблюдать. Действительно, поведение амёб становится похожим на живое и "осознанное", хотя код программ как был кашей, так и остался.
А теперь цифры.
1. Количество особей в популяции несколько тысяч.
2. Размер кода каждой особи 50-100 килобайт.
3. Количество сенсоров и эффекторов около десятка.
4. Модель мира - ограниченная рамками 2D плоскость, где только противник, больше ничего
5. Время до появления "осознанных" действий от нескольких дней (а действительно хорошие результаты - месяцы).
Если месяцы уходят, чтобы провести эволюцию над программой размером в 100 килобайт, представляете сколько надо времени, чтобы сделать таким образом СИИ? В неокортексе человека около 10 миллиардов нейронов. А вообще в мозге их под 100 миллиардов. ОДНА такая программа не влезет даже на терабайтный винчестер, не говоря уже о том, что вся популяция должна быть в оперативной памяти. Но самое главное препятствие - это подключение к модели нормального образа внешнего мира, который обязательно должен изменяться этими "существами". Эта задача может быть даже посложнее всего остального.
Дело-то даже не в том, что нужны бесконечные ресурсы, деньги и время, а в том, что этот подход уже реализован самой природой, и человек - это результат. Бессмысленно повторять этот процесс в кремнии. Все равно модель будет хуже оригинала. Лучше тогда совершенствовать биологический мозг путем селекции. Это проще, быстрее, дешевле, надежней, полезней.
Давно не возвращался к этой теме как то в начале девяностых очень интересовался ею
она у меня "возникла" как побочный интерес.
В связи с бомбардировками Югославии общественное мнение на Западе и у нас кардинально различалось и мне стало интересно как люди определяют что такое хорошо а что плохо , ну знаете как у Маяковского Крошка сын к отцу пришёл, и спросила кроха: — Что такое хорошо и что такое плохо? Размышляя над этим пришел к неутешительному выводу
- Не существует идеальной истины, критерия, точки опоры относительно которой можно принять решение что вот это хорошо а это плохо ( возможно я изобрел велосипед ) конечно существует исторический опыт сформулированый например в десяти заповедях, проблема в том что все меняется то что вчера было хорошо сегодня не очень а завтра и вовсе плохо и наоборот. Все эволюционирует Вселенная, человеческое общество, человек, к стати вот еще один интересный вопрос - Как эволюционирует современный человек и в чем это проявляется? Возвращаясь назад к нашей проблеме что такое хорошо а что плохо можно назвать ее Этической дилеммой так вот я даже вывел (не знаю как это назвать) определение решения этической дилеммы он звучит так - Решение этической дилеммы в самом решении как процессе! Непонятно
и какое это имеет отношение к ИИ, самое непосредственное потому что не понимая как работает то что у нас в голове мы нечего не построим. Вот в дополнение выше сказанному построим такой более общий алгоритм того как человек принимает решение, возьмем человека (Ч) >перейдем к тому как он получает информацию то есть органы чувств назовем это сенсорикой(С) (говорят это термин не научен
) потом следует анализ полученной информации (А) на основе анализа человек принимает решение (Р) и потом приняв решение он действует (Д) в результате действия он либо прогрессирует (П) либо регрессирует (Р2) для наглядности: / > (П)
(Ч)>(С)>(А)>(Р)>(Д)
\ >(Р2)
такой алгоритм успеха или не успеха кому как
вообще на что это похоже? Роджер Пенроуз (английский физик и математик) считает наш мозг существенно квантовой системой и я с ним согласен поэтому с помощью нейросети или там эволюционных алгоритмов ИИ не построить, теперь немного квантовой механики в популярном изложении - " рассмотрим очень простую систему - обычную монету. Отвлекаясь от проблем, связанных с ее движением, будем интересоваться единственным вопросом - что выпадает, -«орел» или «решка». При классическом описании состояние может быть либо орлом, либо решкой; классическая теория отвечает на этот вопрос, когда монета перескакивает из одного состояния в другое. В квантовой механике состояние монеты нельзя описать, просто сказав, что оно есть орел или решка; для его описания потребуется ввести вектор, называемый вектором состояния. Вектор состояния существует в двумерном пространстве с координатными осями, помеченными в соответствии с двумя возможными состояниями - орел и решка (рис. 1).
Может оказаться, что вектор состояния направлен вдоль оси «решка», и тогда вы скажете, что монета определенно находится в состоянии «решка»; если же вектор состояния направлен вдоль оси «Орел», то вы скажете, что монета определенно находится в состоянии «орел». В классической механике имеются только два возможных исхода. Однако в квантовой механике вектор состояния может указывать в любом промежуточном направлении. Если этот вектор указывает в промежуточном направлении, то монета определенно не находится ни в состоянии «Орел», ни в состоянии «решка». Однако, взглянув на монету, вы застанете ее в одном из этих двух состояний. Другими словами, в результате измерения реализуется одна из двух возможностей - «орел» или «решка». Когда вы проводите измерение с целью выяснить, находится ли монета в состоянии «Орел» или «решка», она будет оказываться в том или ином состоянии с вероятностью, зависящей от величины угла, под которым вектор состояния был ориентирован до измерений. Вектор состояния можно задать, определив его компоненты, одну из которых я буду называть О («Орел»), а другую - Р ( «решка») (см. рис. 1). Величины О и Р называются амплитудами вероятности. Вероятность обнаружить монету в состоянии «орел» равна квадрату величины О, а вероятность получить решку - квадрату другой амплитуды - Р. Теорема Пифагора говорит о том, что сумма квадратов этих амплитуд равна квадрату длины вектора состояния. Также известно, что сумма вероятностей всех возможных исходов события должна равняться единице. Это означает, что сумма квадратов амплитуд должна быть равна единице, и, следовательно, квадрат длины нашего вектора тоже равен единице. Другими словами, вектор состояния должен иметь единичную длину. Таким образом, в квантовой механике система описывается вектором состояния единичной длины, а вероятность получить в результате эксперимента тот или иной результат дается квадратом соответствующей компоненты этого вектора. Динамика такой системы описывается законом, в соответствии с которым вектор состояния изменяет свою ориентацию со временем. Правило, гласящее, что в определенный момент вектор состояния повернется на определенный угол, и есть динамическое описание системы. Выходит, что такое описание носит абсолютно детерминированный характер. Временная эволюция вектора состояния при этом полностью предопределена, а неопределенность возникает лишь при попытке узнать, в каком именно состоянии находится система." ℗
P.S. я не истина в последней инстанции могу продолжить если кому интересно
Отредактировано: Balamut - 03 июл 2019 07:05:31