Привет, это продолжение, прошлой статьи и сегодня я хочу обсудить воображение машины, или же как она может мыслить. Все таки желательно ознакомиться с первой частью.
Краткий курс в дело, я создаю сильный искусственный интеллект (СИИ) и рассказываю об этом. На научную работу не претендую, просто рассказываю свои мысли, как оказалось, это полезно.
Блок "Воображение"
Этот блок будет косвенным пересказом статьи А. Тьюринга 1950 года переведенная у нас как "Может ли машина мыслить?".
- процесс, во время которого наш воспринимает, анализирует и понимает окружающий мир. выполняет сложные умственные операции, используя понятия, образы, воображение, восприятие информации, обработку данных, принятие решений и генерации выводов.
Воображение – это способность достраивать незавершенный образ. Воображение по сути своей это моделирование ситуации на любой случай.
Мысль - некое изложение последовательности информации в виде единиц
Воображение мы определили, как способность достраивать незавершенный образ с одной стороны и способность моделировать ситуацию на произвольных условиях, с другой стороны.
Алгоритм, способен активизируя разные мотиваторы, получать разные цепочки размышлений. Что нам поможет в будущем.
То есть это асинхронный процесс, который сводится к единому результату.
Игра в имитацию
Тьюринг предлагает некую игру, которая многим известна и стала классикой. Игра в имитацию представляет из себя трех участников, где одному с помощью вопросов предстоит узнать где машина, а где человек. Далее в том же году (1950) в статье "Вычислительные машины и разум" Тьюринг назвал это Тестом Тьюринга.
С помощью этой игры можно убедиться в схожести ответов машины с человеческими. Далее Алан называет такие машины Цифровыми вычислительными машинами. Другой вопрос, хватит ли нам Теста Тьюринга для того, чтобы убедится в этой схожести.
Цифровые вычислительные машины
Можно считать, что такая машина состоит из трех частей:
-
Запоминающие устройство
-
Склад информации
-
-
Исполнительное устройство
-
Часть машины, выполняющая разнообразные индивидуальные операции, из которых состоит вычисление
-
-
Контролирующие устройство
-
Следит за тем, чтобы операции выполнялись безошибочно и в правильном порядке
-
Мышление процесс самостоятельный
Давайте разберем процесс на примере рёбенка, который воображает дерево, чтобы его в будущем нарисовать. Разобьём на стадии:
-
Анализ. Анализирует и собирает данные о деревьях. Например, смотрит по сторонам. Или же вспоминает прошлую информацию - опыт.
-
Обработка. Увидел дерево и представил его у себя в голове с помощью воображения.
-
Создание образа. Создал образ дерева у себя в голове.
Давайте разберем подробнее.
За процесс анализа всё понятно. Это будет выборка полученных из вне данных, обученная с помощью простого метода "обучение с подкреплением". Далее разбиваем выборку на матрицу и обрабатываем её. Вот тут интереснее. Чтобы машина обрабатывала информацию так же хорошо, как это делает человек, нужны нейронные сети и обучение через опыт. Про то как обучать модель, я рассказывал в прошлой статье, а вот как достичь миллиарда обрабатываемых одновременно нейронных сетей, это уже другой вопрос. Зато мы можем уже объединить несколько нейронных сетей и для самого начала нам этого хватит. За создание образов будет отвечать уже наше импровизированное или же существующая нейронная сеть, я назвал это блоком "действия" и расскажу о нём в другой статье. Простите меня за тавтологию.
Все это описание подозрительно напоминает LLM-модель (БЯМ - большая языковая модель) и по факту это оно и есть, но я не хочу сказать, что такие модели умеют мыслить, они имитируют и как по мне вопрос стоит только в ресурсах.
Заключение
Чтобы создать машине, нужно создать для начала три основные операции: анализ, обработку и вывод. То есть в первую очередь нужно создать LLM и уже на её основе создавать СИИ.
Мой тг канал, там же есть чатик для общения со мной.
И список литературы, если у вас есть интересные идеи, делитесь с ними.
Автор: Fech
