Основа инженерного подхода ИИ стандарт ANSI языка Common Lisp. Фундамент технологии баз знаний система KEE (Knowledge Engineering Enverionment) Когда в СССР перестали поддерживать Лисп-технологию, ИИ быстро сошел на нет. К ИИ часто относят т.н. искуственные нейросети фактически статистические машины. Нейроподход, пока не будет решена проблема создания интеллекта/жизни или искусственного нейрона, который более полно имитировал бы нейрон естественный, абсолютно бесплодный подход.
В настоящее время основное направления развития ИИ ожидание в бурном информационном потоке достижений, появления физических элементарий интеллекта функциональные структуры нанотехнологии, эфиродинамика
Основное критическое для военных направление достижение ИИ развитие беспилотных аппаратов. Судя по всему движение в воздушном океане уже полностью освоено беспилотными аппаратами, и сейчас осваивается передвижение по пересеченной местности (ДАРПА беспилотные гонки) парадигма классической армейской операции. Создается задел перемещения в трехмерном пространстве (создание бионических систем прилипания, сцепление с поверхностью) парадигма войны в городе (urban war).
На карте ИИ существует сейчас только одна страна США, все остальные японии и европы жалкая имитация деятельности.
Универсальный учебник ИИ «Критика чистого разума» И. Канта (только репринт перевода Н. Лосского!!!)
Стоит ли во главу угла ставить создание жизни?
Тут сложная диалектика процессов развивающихся с нашим участием и/или помимо нашей воли. Самая глубинная тенденция это эволюция пространства и материи. Эта эволюция наиболее ярко проявляется в создании полупроводников все более тонкой структуры.
Использование наработок ИИ это технологический процесс. А создание ИИ поэзия, философия, архитектура и эстетика.
Самый интересный технологический вопрос это конструирование роботов подростками. Сейчас выросло поколение детей которые начали работать с компьютером с 35 лет и сейчас делают роботов на уровне который раньше был доступен огромным корпорациям.
Операционная система (ИИ) волшебная креативная игрушка.
Если мы планируем рассуждать об операционных системах и через пятнадцать лет, тут что-то явно не так. Может быть, странно слышать это от человека, который прославился созданием собственной операционной системы, но по большому счету операционная систем никому не нужна.
Если уж на то пошло, и компьюте никому не нужен. Людям нужна просто волшебная игрушка, которая позволяет бродить по Интернету, писать курсовые, играть в карты, подводить баланс, {беседовать с Ларошфуко} и так далее. А о том, что для этого нужен компьютер и операционная система, большинство людей хотело бы забыть. Линус Торвальдс [Just for fun]
Создание искусственных существ способных к творчеству. [112Т,67]
Дедуктивные подходы такие, как искусственный интеллект, начинают с символьных имен и описания уже имеющихся категорий (например магический, математический символизмы и физический мир). Когнитивное моделирование исходит из представления, что такое символьное взаимодействие имеет сходство со способами классификации, используемыми нашим мозгом. Ожидается, что со временем этот подход объединится с индуктивным подходом пытающимся смоделировать аппаратное обеспечение нашего мозга. Конрад Беккер [218,124]
ИИ мозгоподобная система.
Свойства мозгоподобных систем:
I.
Высочайшая динамическая устойчивость, пластичность, адаптация к разным условиям работы.
II.
Высокая упорядоченность детерминированного типа сочетающаяся с вероятностным принципом работы. Раскрыть оптимальное сочетание этих двух принципов деятельности важная задача науки.
III.
Существенная роль в работе мозга принадлежит непрерывным (а не только дискретным) процессам обработки информации. Использование аналогового принципа работы на различных уровнях во многом объясняет гигантские возможности мозга в переработке поступающей в него информации. Поэтом актуальным является вопрос об определении путей оптимального сочетания дискретности и непрерывности в работе сложных систем.
IV.
«Разумная» точность. В работе современных автоматов господствует «чрезмерная» точность, для достижения которой тратится много сил, времени и средств. В работе мозга известная «неточность» нужна для сокращения времени переработки информации, для экономии сил в решении многих сложных задач. По видимому, степень точности распределена в зависимости от оценки существенности и ценности поступающей информации. целом это проблема целесообразной селективности, избирательности системы в переработке информации.
IV.
«Разумная» точность. В работе современных автоматов господствует «чрезмерная» точность, для достижения которой тратится много сил, времени и средств. В работе мозга известная «неточность» нужна для сокращения времени переработки информации, для экономии сил в решении многих сложных задач. По видимому, степень точности распределена в зависимости от оценки существенности и ценности поступающей информации. целом это проблема целесообразной селективности, избирательности системы в переработке информации.
V.
Двоичная логика и детерминированные алгоритмы то лишь поверхность нашего мышления. Видимо справедливо замечание А. Н. Колмогорова о том, что мы недооцениваем роль подсознания, деятельности подкорки головного мозга и ее влияния на наше сознательное мышление. Наверное, такие сложные и высокоорганизованные системы как мозг, работают в своей основе по некоторой «серой» (а не «черно-белой») логике, с широким использованием алгоритмов с вероятностным выбором шагов. Логическая наука пока только восприняла лишь общую идею такой логики, которая, как говорил Дж. Нейман, должна быть существенно менее комбинаторной и гораздо более аналитической. По видимому, и в области логики (как и физики) нужны новые радикальные («сумасшедшие») идеи, идеи, которые позволят совершить существенный шаг вперед.
VI.
Все нетривиальные задачи теории сложных систем связаны с проблемой облегчения поиска, перебора вариантов и т. п. Системы, подобные мозгу, способны сокращать сферу поисков на основе выработки новых общих критериев отбора вариантов и выдвижения новых гипотез, постановки новых задач, меняющих направление поиска, и т. п.
VII.
Высокая надежность, связанная с избыточностью построения (например избыточность в кодировании информации, в каналах связи, в проведении преобразований и т.д.), с компенсаторной способностью (например, мозг способен компенсации нарушенных функций, к замене функций и т.д.)
VIII.
Природа естественных процессов реализующих функционирование сложных систем. Быть может, приближение используемых человеком материалов к живому (ии жизнеподобному) субстрату позволит осуществить синтез противоположных свойств (жестко детерминированного и вероятностного, дискретного и непрерывного принципов действия и т.п.) необходимый для реализации функций, характерных для высокосложных систем.
[191,223225] О понятии сложности. Б. В. Бирюков, В. С. Тюхтин 1967
Rem: Как видим, в последующем, поставленные задачи не решены, или решены неудовлетворительно (лингвистические переменные Заде, статистические нейросети), либо искажались (ИИ), либо игнорировались (ИИ), либо дезинформировались (гипотеза закрытого созданного ИИ), либо сам ИИ как направление организационно уничтожался кретинизация и уничтожение ВТ в СССР.
Rem: Дегенеративные, «сумасшедшие» идеи ничего не дали. Эзотерика квантовомеханических расчетов оказалась ересью. Проблема заключается в освобождении от враждебных индоктринаций и возврате к классике. Узловая точка кризис Макса Планка, и выбор пути квантовой парадигмы.
Лайнус Полинг, Р. Шелдрейк о квантовых рассчетах
Rem: Сейчас есть аналог мозга весь интернет и решена задача подготовки и поиска данных. Например запрос «решена задача поиска» в Google дает результат 408 страниц, 340 для «search problem resolved».
Rem: Задача создания субстрата интеллекта сейчас решается нанотехнологией не по дням, а по часам.
Задача ИИ полная расшифровка мыслительного кода. Бехтерева Н. П. [118T,24]
Мечта об озарении про озарение. Бехтерева Н. П. [118T,268]
AI almost religious visions, the same idea of the Rapture. Dr. Horvitz
ИИ частью завершает то, что природа не в состоянии сделать, частью же подражает ей. Аристотель [242,210]
Искусственный интеллект (artificial intelligence, machine intelligence) это область исследований, находящаяся на стыке наук, специалисты, работающие в этой области, пытаются понять, какое поведение, считается разумным (анализ), и создать А работающие модели этого поведения (синтез). Исследователи ставят задачу с помощью новых теорий и моделей научиться понимать принципы и механизмы интеллектуальной деятельности. Практической целью является создание методов и техники, необходимой для программирования «разумности» и ее передачи вычислительным машинам, а через них всевозможным системам н средствам. Инженерные методы и навыки в области искусственного интеллекта стали называть технологией знаний (knowledge engineering). Э. Хювёнен, Й. Сеппянен [120T.1,23]