Искусственный интеллект как совокупность вопросов

Когда мы рассуждаем о сильном искусственном интеллекте, то мы понимаем, что это не изолированный вопрос, не вещь в себе, а вопрос ответ на который подразумевает объяснение всех явлений, которые связаны с мышлением человека. То есть, ответив на вопрос о природе интеллекта, мы неизбежно должны будем ответить на такие вопросы как:

• Что есть информация?
• Как мозг представляет знания?
• Что такое язык?
• Какова роль языка в мышлении?
• Как совершаются поступки?
• Как осуществляется планирование?
• Какова природа фантазий и воспоминаний?
• Что такое мотивация?
• Какова природа эмоций?
• Откуда берется многообразие эмоциональных оценок?
• Что есть смысл?
• Как рождается мысль и какова ее природа?
• Что такое внимание?
• Что есть любовь?
• Что есть гармония и красота?

Множество вопросов рождает очевидное, можно сказать «наивное», представление, что мозг – это совокупность систем, каждая из которых ответственна за решение определенной задачи, и перечисленные вопросы относятся либо к действиям определенных систем, либо к процессам обмена информации между ними. К такому подходу к тому же подталкивает инженерный опыт проектирования компьютерных или иных систем, да и само тело человека, которое состоит из органов с ярко выраженной специализацией. И все бы хорошо, но строение реального мозга достаточно хорошо изучено и там и в помине нет никаких систем с изолированными функциями, напоминающими те, что следуют из заданных вопросов.

Из необходимости соответствия объяснений данным нейрофизиологии не остается ничего другого кроме как предположить, что все эти процессы следствие некой единой архитектуры мозга, и есть ее проявления в различных ситуациях. Но что же это за такая удивительная архитектура? Что нам о ней известно?

Основное мнение относительно современного состояния поисков природы мышления, которое, кстати, сформировано не столько учеными, а в основном популяризаторами, желающими разобраться в проблеме, — это, что: «Мы многое знаем о физиологии мозга, существует огромная теория нейронных сетей и нейросетевого управления, есть множество психологических теорий, опирающихся на абстрактное представление о мозге, но при этом пока не существует объяснения тайны мышления, объяснения механизма того как именно мозг оперирует информацией и какие именно процессы ответственны за способность мыслить». К этому иногда добавляется утверждение — вариация парадокса «китайской комнаты», что: «создание сильного ИИ принципиально невозможно без моделирования биологического сознания». А это приводит к рассуждениям, что ко всем «рациональным» моделям надо относиться только, как к попыткам смоделировать некую «техническую» часть мозга, и не стоит ожидать от них полной разгадки главной тайны. Но так ли это?

Огромное количество очень неглупых людей пытались дать ответы на поставленные выше вопросы. Существует множество неплохих теорий. Правда, сложность в том, что многие из этих теории существуют изолированно, не пытаясь состыковаться с ответами на другие вопросы. Причина сложности понятна: вопросы относятся к разным научным дисциплинам, а играть на чужом поле тяжело, как минимум в силу различия терминологии. То есть для каждого вопроса есть множество вариантов ответов, среди которых возможно есть и правильные, но нужна концепция, вписывающаяся в известные данные о строении реального мозга, которая позволит в каждой области выбрать «стыкующиеся» с остальными теории.

Так вот самое интересное, что и такая концепция, и ответы на все приведенные вопросы все это уже есть и, как это не странно звучит, но вопрос о создании сильного ИИ во многом идеологически уже понятен. Оставшиеся вопросы носят скорее технический характер и относятся больше к алгоритмам реализации.

Я подготовил несколько лекций, которые позволяют проникнуться пониманием основных принципов и перейти, как я надеюсь, на новый уровень понимания вопросов ИИ. К сожалению, получилось долго, очень долго, но множество великих умов успело поработать над вопросом и если короче, то выходит или совсем непонятно, или слишком сильно рвется логика рассуждений. Обязательное условие — если слушать, то последовательно. Бесполезно начинать с середины, ища ответ на интересующий вопрос, поймете слова и интонацию, но гарантировано упустите или поймете превратно главные мысли. Даже если вам кажется, что какая-то тема вам знакома, не перематывайте, — моя задача была не объяснить еще раз общеизвестные принципы, а заострить внимание на тех глобальных идеях, что стоят за ними.

Общее название цикла: «Логика мышления».
Часть 1.
Вступление о сильном ИИ.
Бихевиоризм.
Персептрон Розенблатта и его связь с идеями бихевиоризма.
Обучение с подкреплением.
Оценка качества ситуации как сигнал подкрепления.
Адаптивные критики. Q и V критики.
Мотивация. Модели явной и неявной мотивации.
Строение мозга. Кора.
Работа коры на примере первичной зрительной коры.
Неокогнитрон Фукушимы, как модель зрительной коры.
Обобщение. Аналогия с факторным анализом. Суть обобщения.

Часть 2.
Основа системы проекций.
Принципы самоорганизации.
Когнитивная архитектура мозга.
Механизм формирования эмоций.
Эмоции как оценка качества ситуации.
Сведение оценок к страхам и предвкушениям.
Эмоции и естественный отбор. Формирование эмоций в онтогенезе.
Примеры формирования эмоций.

Часть 3.
Принцип сумасшедшего программиста. Эмоциональный базис. Эмоциональная фокусировка.
Мысль и осознание.
Запись мысли.
Парадокс «китайской комнаты».
Ассоциативное размывание.
Нейронные корреляты. Ритмы мозга.
Мышление.

Часть 4.
Эволюционная последовательность формирования мозга.
Знание.
Информация.
Язык и мышление.
Философия языка.

Часть 5.
Понятие эмоции.
Отказ от предопределенности.
Любовь как эмоция.
Изменение эмоций.

Часть 6.
Социальные эмоции.
Смысл слова красота.
Классическое объяснение красоты. Объяснение красоты через природу эмоций.
Гармония.
Красота человека. Понятная красота. Сексуальность. «Загадочная» красота.

Часть 7.
Красота передачи информации.
Социальный статус.
Эмоция смешно.
Путаница признаков и сути смешного.
Юмор.

Автор: AlexeyR