Искусственный Интеллект.

Сохранилось свидетельство того, как в Нью-Йорке в кафе Белловских лабораторий однажды в 1943-м на фоне тихого гула невнятных разговоров хорошо воспитанных сотрудников, мечтающих о повышении, неожиданно громко раздался высокий голос Тьюринга: "Нет, меня не интересует создание мощного разума. Все что меня интересует — это создание заурядного ума, что-то вроде президента Американской телефонной и телеграфной компании (ATT)".

 

Заметки об искусственном интеллекте (fb2) | Либрусек

В современном понимании главным для всех направлений развития искусственного интеллекта является его способность извлекать информацию из окружающей среды и использовать ее для "самообучения", по сути дела перепрограммирования, с целью выбора оптимальной стратегии действий. Этот вопрос был разобран в нашей предыдущей статье. Важно отметить, что "окружающей средой" для искусственного интеллекта является то, что он может воспринимать с помощью своих рецепторов-сенсоров, поэтому, в зависимости от типа задач и назначения, ей может являться как обычная реальность, так и некоторая абстрактная среда с формализованными правилами поведения и законами. // Дальше — lib.rus.ec

 

МАТЕМАТИКА, МЕТАМАТЕМАТИКА И ИСТИНА

В связи с разными точками зрения на природу математики рассматриваются вопросы о метаматематическом понятии истины и возможности убедительного доказательства истинности математических теорем. In connection with different points of views on the nature of mathematics I consider the questions of the metamathematical concept of the truth and the possibility of the conclusive proof of the truth of mathematical theorems. 0. Введение. Если спросить человека, далёкого от науки,  об истинности математических теорем, то скорее всего он скажет, что они абсолютно истинны. // Дальше — www.keldysh.ru

 

Пределы доказуемости

Из идей сложности и случайности, впервые высказанных Готфридом Лейбницем в его «Рассуждении о метафизике» (1686), и их подтверждения в современной теории информации следует, что невозможно создать «самую общую теорию всего» в математике. // elementy.ru

 

Теоремы софиста Горгия и современная математика

Дмитрий Германович Фон-Дер-Флаасс«Квант» №5, 2010 Был такой античный софист Горгий. Знаменит он тем, что сформулировал три теоремы. Первая теорема звучит так: ничто в мире не существует. Вторая теорема: а ежели что и существует, то непознаваемо для человека. Третья теорема: а ежели все-таки что-то познаваемо, то непередаваемо ближнему. Другими словами, нет ничего, а ежели что-то есть, то мы об этом ничего не узнаем, а ежели даже что-то и узнаем, рассказать никому не сможем. Я добавил бы к этим трем теоремам еще четвертую: если даже мы и сможем что-то рассказать, то никто не заинтересуется. // Дальше — elementy.ru

 

Сначала автор математическими рассуждениями пытается свести задачу к проверке конечного числа случаев. После этого, иногда используя компьютер, он это конечное, но очень большое число случаев проверяет, все сходится, и — ура! — гипотеза Кеплера доказана. И вот проблема с этой статьей — ее никто не может прочитать. Потому что она тяжелая, потому что местами не совсем понятно, что перебор действительно полный, потому что просто скучно ее читать. Двести страниц скучных вычислений. Человек ее прочитать не в силах.

Вообще говоря, все верят, что эта статья содержит доказательство этой теоремы. Но с другой стороны, никто до сих пор не проверил это честно, в частности, эта статья не опубликована ни в одном рецензируемом журнале, т. е. никакой уважающий себя математик не готов поставить подпись под утверждением, что «да, все верно, и гипотеза Кеплера доказана».

И это не единственная ситуация, и в других областях математики такое тоже встречается. Совсем недавно я напоролся на список нерешенных проблем в теории множеств, в теории моделей, в разных областях. И вот к одной гипотезе там комментарии такие: она якобы опровергнута в статье вот такой-то, но никто в это не верит.

Вот такая ситуация. Человек доказал утверждение, но передать это другому, рассказать это другому он не в силах.

 

Куда движется математика?

Доказательства с использованием компьютера Первым примером крупной математической теоремы, для доказательства которой был применен компьютер, стала теорема о четырех цветах, доказанная в 1976 году Аппелом и Хакеном , . Это сильно обеспокоило многих математиков по двум причинам.... // elementy.ru

 

В 1998 году Том Хейлз объявил о найденном им строгом математическом решении задачи Кеплера, основанном на сочетание аналитической геометрии и сложных компьютерных вычислений. Журнал «Анналы математики» принял статью на экспертизу и созвал комиссию из двадцати ведущих специалистов в этой области, чтобы они дали отзыв о статье. Экспертная комиссия начала свою работу с конференции в Принстонском университете по выработке общей стратегии. Шли годы, референты постепенно выходили из состава комиссии, и наконец в начале 2004 года было окончательно решено отказаться от усилий рецензировать статью. Редколлегия журнала решила опубликовать «теоретическую часть» работы, а «компьютерную часть» переадресовать в какой-нибудь более подходящий журнал. Член редколлегии «Анналов» Роберт Макферсон по этому случаю заметил, что «в отношении статей подобного рода (негласные) редакционные правила отбора материалов к публикации просто не работают»

 

Принцип Калашникова

Главная страница проекта ИНФОРМАТИКА-21 Наука — Школе © Ф.В.Ткачёв, 2008, 2010; последнее редактирование: 2014-06-24 Содержание: Избыточная сложность — это уязвимость. Сей есть краеугольный камень грамотного проектирования чего угодно. Обмануть его (принцип) нельзя — можно успеть удрать, подставив под удар кого-то другого (как делают профессиональные программеры, предварительно подсунув свои программы клиентам; непрофессиональные удрать не могут, т.к. пишут программы для себя — именно поэтому, кстати, Информатика-21 затеяна «непрофессиональным» программистом). // Дальше — www.inr.ac.ru

 

Основой человеческого интеллекта является фиксируемая уже у шимпанзе (Вольфганг Кёлер, 1919) и др. животных (крупные попугаи, врановые...) способность решать проблемы («доставать бананы») посредством нахождения комбинации движений и действий с объектами в зоне внимания.

Этот комбинаторный интеллект (приматический, тактический) включается в ответ на непосредственные стимулы («банан в зоне видимости»), действует инстинктивно и обеспечивается соответствующими бессознательными механизмами, включающими эмоционально окрашенную активность (ср. аппетитивный цикл по Крейгу, инстинкт цели по И.П.Павлову и т.п.).

Этот род интеллекта составляет, фигурально выражаясь, 99.9% всей совокупной интеллектуальной активности человечества (ср. ниже иллюстрацию). И именно он несёт ответственность за то, что представители вида homo sapiens в подавляющем большинстве случаев преодолевают трудности, возникающие на пути к «бананам», посредством нагромождения всяческих подставок, подпорок, заплаток и подвязок.

По-настоящему рациональный (т.е. преодолевающий — но не отменяющий! — слепой энтуазизм и прочие слепые эмоции, возникающие при слепом функционировании комбинаторного/приматического интеллекта) контроль за этими механизмами ума — т.наз. умотип-2 или интеллект рефлексирующий (абстрагирующий, концептуализирующий, стратегический) — возникает по приобретении достаточно большого опыта при наличии развитой рефлексии.

Можно сказать, что приматический интеллект — это интеллект усложняющий (ср. непрерывное добавление «фич» в программистских творениях; см. картинку ниже).
Тогда абстрагирующий интеллект — это интеллект упрощающий через выделение главного из горы второстепенного.

Элементы и приёмы (само)контроля над приматическими механизмами ума могут внедряться в головы специальным обучением (хотя, конечно, и не во все с одинаковым успехом). Например, в курсах графического дизайна студентов сначала ограничивают абсолютным минимумом средств (белая бумага, черная краска) и лишь постепенно расширяют арсенал средств — разрешают использовать в дополнение к черному и белому еще один цвет и т.д. Другие примеры, в которых нетрудно узнать стремление научиться управлять приматическим интеллектом — ТРИЗ, методики де Боно и т.п.

Теория возникла при обдумывании парадоксальных явлений, наблюдаемых в науке и опровергающих рациональность научного сообщества, на фоне знания об экспериментах В.Кёлера и под влиянием книги Т.Куна «Структура научных революций», где нормальная наука, как теперь ясно, в точности соответствует деятельности по комбинаторному умотипу, а за смены парадигм ответственность несёт умотип-2.