Интеллектуальная технология будущего

Упрощенная общая схема:

Anastai Synergetic Network - это универсальная сеть (заметьте, не нейронная, хотя есть некие подобия), в основе которой лежит такой элемент как - Aseuron - это преобразователь аналогового сигнала в дискретный при помощи прямого взаимодействия с хаосом. Естественно на данной схеме - лишь примитивная ячейка с 4-мя входами и выходами, но способная поточно преобразовывать аналоговый сигнал в дискретное множество (выходов), при этом с изменяемой энтропией, зависимой от самого входного сигнала. Такая система, будучи примененной в форме «электронного оракула» с точностью 92.3% (несовершенство схемы и программных интерпретаторов) сможет дать верный ответ на все (практически) вопросы. В том числе даже на те, на которые человечество еще не знает ответа, главное здесь - иметь базу понятий для восприятия ответа.

Сразу предупрежу, что в этой статье я, во-первых, не стану раскрывать ни каких ноу-хау, во-вторых ограничусь лишь общими фразами описания идеи, которая в самом общем виде заключается в создании искусственного интеллекта (ИИ) как аппаратно-программного комплекса способного находить решение задач за счет энтропической выборки псевдослучайных значений генерируемых на базе сложных неравномерных систем. Другими словами: это чистой воды синергезис!

Давайте для начала очень утрированно представим: есть некий объем информационного пространства Вселенной, называемый хаосом. Этот хаос содержит в себе абсолютно все знаний (включая информацию о всех существующих объектах, и объектах существование которых возможно) и ответы на все вопросы, которые могут возникнуть в рамках данной Вселенной. Это огромный и самый полный кладезь знаний, который не нуждается в пополнении какой-либо полной информацией. Все, что мы хотим или хотели бы узнать - можно найти в этом самом хаосе. Но главной проблемой является то, что все эти знаний, хранятся в этом кладезе в формате отдельных маленьких кусочков мозаики.

Для тех, кому не совсем ясно, что я написал выше, предлагаю еще более простую аналогию: представьте огромную кучу элементов мозаики (хаос) из которых можно собрать все что угодно, но проблема в том, что все они перемешаны между собой и если брать любые случайные элементы из этой кучи, то есть определенный шанс собрать что-то дельное, но большая вероятность - не собрать ни чего!

Итак, у нас есть хаос - то есть величайшая во Вселенной база данных (БД), которая не нуждается в пополнении (за нас это сделала сама Вселенная). Все, что нам остается - научится выуживать из этой кучи обрывков знаний, те фигуры, из которых сможет сложится картинка решения нужной нам задачи. Если мы сможем создать такой механизм, то мы фактически создадим полноценный ИИ, при этом бесконечно разумный и не нуждающийся в каком-либо обучении (скорее он будет учить нас).

Многие на этом этапе чтения скажут про себя: «но это же не возможно!!». И будут не правы. Прежде всего возвращаемся к ссылке «Синергетика» и внимательно читаем, все что там написано. Самое главное написано, как обычно, в начале: «самоорганизация структур... в открытых системах... далеких от равновесия». Это важно для понимания хаоса - как масштабной базы знаний всего сущего.

Теперь подкрепившись этими определениями взглянем на космические микро- и макро- процессы - абсолютно все они проявляют собой самоорганизацию в некие конечные структуры (самое простое: любой камень под ногами - это множество атомов соединенных в некую материальную структуру, при этом процесс такого соединения в конечно счете является самопроизвольным (самоорганизация)). Все это и еще тысячи фактов доказывают очень простую истину - на самом деле все в нашей Вселенной - не случайно! Одни взаимодействия порождают другие и в этом водовороте синергии жизни появились, и мы с вами, и все, что только можно представить.

Исходя из этих знаний, становится понятно, что сама постановка любой задачи (есть процесс упорядочивания энергии в определенную структуру (мысли)) уже порождает собой синергию (как процесс причинно-следственной связи взаимодействий в окружающей Вселенной), в следствии которой, окружающее пространство преобразуется, порождая некие иные (чем до момента формулировки вопроса) информационные структуры - а их семантика и есть ответ на данную задачу! Если сказать проще: то задавая (Вселенной) некий вопрос, мы в любом случае перманентно получаем на него ответ исходя из свойств материи породившей эту Вселенную (другое дело, мы не можем воспринять этот ответ как нечто материальное из-за отсутствия или, возможно, деградации у современного человека механизма восприятия такого рода (формата) информации).

Звучит фантастически! Но вспомните множество случаев, как из своей жизни, так и из истории жизни многих великих ученых и творцов, когда ответ на сложный вопрос приходил как бы из неоткуда, при том часто тем людям, которые не разбирались в теме данного вопроса. Более того, история знает немало случаев, когда одна и та же идея посещала головы совсем не связанных между собой людей.  Вот и ответ о том, что же такое «биоинформационное поле» которое так любит желтая пресса и современная эзотерика, приводя тысяча и один факт доказывающий наличие такового (поля то нет, просто хаос отвечает всем).

Но «вернемся с небес на землю». Даже если все что написано выше - так и есть, то, что с этим нам делать? Кусочки мозаики так и перемешаны в куче, а шанс выловить из нее нужные - очень не велик. И даже если Вселенная шлет нам мысленные сигналы с ответами на самые насущные вопросы - мы, увы, в лучшем случае воспринимаем как нейроэлектрический шум.

Прежде чем отчаиваться, не стоит забывать, что вселенский закон синергезиса справедлив абсолютно для любых структур и систем. Примером самого простого взаимодействия могут служить любые схемы содержащие в себе генератор случайных или псевдослучайных чисел. На самом деле даже не нужно ходить за сложным примером нейросетей, генетических и биологических алгоритмов. Достаточно запустить на своем ПК любую простенькую игру со случайной генерацией уровней или действий героев. Ведь их поведение в конечном счете во многом будет зависеть от инициатора этих действий (пользователя, его ПК, архитектуры процессора, программного кода и мысли программиста).

Любая нейронная сеть по сути своей также использует принцип вселенского синерезиса (я думаю всем понятно где и как), но за тем лишь исключением, что хаос в ней имеет лишь ограниченное влияние, а сами «мозаики» ответов и задач собираются из уже отсортированных человеком или машинным обучением кучек, которые содержат куда более полные фрагменты итоговых «картинок».

Это удобно, практично, применимо и доступно, имеет прямую связь с процессами происходящими в нашем мозге, но не достаточно оптимально и универсально. Наверно очень большая нейронная сеть сможет найти решение вопроса, которое лежит за пределами современных знаний (относительно времени ее создания), но сделает она это крайне медленно, пожирая огромные аппаратные ресурсы. И здесь я говорю не о распознавании визуальных образов и рисовании интеллектуальных абстракций, не о расчетах технического или математического характера. Речь идет о том, что такая сеть совершит открытие в любой научной области, по средствам «мысленного эксперимента».

К сожалению такой принцип пока не работает для современных «мыслящих» сетей. Но выход есть. Достаточно давно, уже не помню кто именно и кто из числа многих первым предложил самую простую схему синергетического ИИ: исходя из приблизительного объема ответа на ту или иную задачу, генерируем случайное множество чисел, до тех пор, пока оно не обретет очертания нужного ответа. В практическом смысле, мы генерируем массив информации и каждую последующую итерацию делаем проверку полученного результата критериям ответа на задачу. Проще сказать тыкаем пальцем в небо в надежде увидеть там ответ на наш вопрос. Рано или поздно (скорее всего очень поздно) мы таки попадем в тот участок неба, где звезды сложились в форме нужного нам ответа! Факт. Другое дело, как этот процесс ускорить??

Для этого нам нужно как можно больше повлиять своим вопросом на хаос, то есть создать структуру информации в таком формате, который наиболее близко будет приближен к формату отклика хаоса. Другими словами нам нужно не просто мысленно выразить свой вопрос, а задать его в формате аппаратной или программной части, непосредственно взаимодействующей с хаосом.

Теперь представим очень простую линейную схему: мы имеем плоскую квадратную решетку состоящую из проводников, в углах каждой клетки которой находится электрическая вращающаяся с определенной скоростью щетка, попеременно соприкасающаяся с каждым из четырех концов проводников. Назовем это - узлы решетки (каждый узел решетки связан с 4-я соседними проводниками). Каждый такой узел крайнего ряда двух противоположных сторон (две другие пока опустим) имеет свободные концы проводников. Учтем, что длинна проводников между узлами такова, что сможет повлиять на скорость прохождения электрического сигнала. Теперь возьмем свободные концы проводника узлов одной из сторон нашей незатейливой конструкции и подадим на них любой несложный аналоговый сигнал. Концы с противоположной стороны заземлим (или занулим) и присоединим к ним осциллографы (вольтметры, амперметры). Проведем измерения: аналоговый сигнал поданный на наши импровизированные входа, породит с противоположного конца иной аналоговый (или все таки дискретный?? ) выходной сигнал. При этом любое изменение входного сигнала, скажется на выходном, но при этом с огромнейшей вероятностью оба эти сигнала никогда не совпадут.

Представим, что к входам нашего сетевого примитива мы подключаем преобразователь голоса в электрические сигналы (аналоговые конечно). И вот некий хорошо поставленный голос вещает в микрофон вопрос: «2х2=?». На обратном конце схемы вся эта какофония колебаний голосовых связок превращается также в некий электрический сигнал, который будет означать ответ - 4! И ни как иначе, ибо: 2х2=4 Если теперь представим, что все мы говорим одинаковым голосом или наш чудо преобразователь вышеизложенную фразу всегда будет кодировать в одинаковый (до точности погрешности всей электрической схемы) аналоговый сигнал, то любой из нас получит на выходе одинаковый сигнал (4). Все! Не нужно никакого обучения, потому как система и без вас знает, что 2х2=4. Я думаю теперь на практическом примере становится понятно, почему ИИ на основе хаоса не нужно ни какое обучение - ведь он и без вас знает все ответы наперед!

Но, думающий читатель скажет: «так ведь откуда мы знаем, что 2х2= именно 4-ом? Это мы из школьной тетрадки знаем, что тот электрический шум равен обозначенному числу, а если мы неучи?». И в этом будет абсолютно прав, до тех пор пока мы многократно не уложим нашу схему или огромной БД, куда будут писаться все выходные сигналы с линиями их соответствия вопросам (семантика, которая при достаточном объеме таких записей, позволит пользователю свободно оперировать выходными данными, как частью нового естественного\искусственного, а возможно даже машинного, языка - «сколько 2х2? Ответ: -0.3; 1.2; 1.4; 0.43 В, марьиванна»), или же - усложним саму схему так, чтобы можно было влиять на скорость вращения щеток в узлах, в зависимости от входного аналогового сигнала. Что это нам даст? Это позволит менять энтропию потока случайных данных таким образом, чтобы выходной сигнал был более однозначно интерпретируемым и входил в числовое множество области входного сигнала. Другими словами: раз мы спрашиваем результат произведения натуральных чисел 2х2, то и ответ должен быть натуральным числом, а значит крутим тумблеры и ручки, чтобы выходной сигнал однозначно был нами понят как код натурального числа. Зачем? Да все просто - сокращаем кол-во итераций для выборки правильного ответа. Или по иному скажем: чтобы не запутаться в дешифровки электрических значений выходов (мы ж точно знаем, что теперь выходной сигнал означает число от 0 до 9).

Все это конечно хорошо, но очень мало понятно с практической точки зрения. А все потому, что мы мыслим примитивами. Так давайте расширим нашу схему до неимоверного уровня, обернем сеткой всю планету несколько раз и получим миллиарды миллионов выходов и входов, а также пару октавиллиончиков узлов Даже для такой огромной системы, имея механизм изменения энтропии проходящего через нее сигнала случайных чисел, мы можем закодировать в входной поток все что угодно и получить для всего чего угодно - однозначный выходной сигнал! Но это же круто! Вот так на пальцах и не прибегая к сложным понятиями нейронных сетей мы создали вселенскую «думалку»...

На главную