Прежде чем говорить об искусственном интеллекте, не мешало бы задуматься о концепции интеллекта не искусственного. Потому что AI (artifical intellect) будет в любом случае лишь моделью этой самой концепции. Почему- то говоря об интеллекте, все подразумевают мозг и нейроны. Устойчивое заблуждение. Эдакая голова профессора Доуэля.
Интеллект – это композитная система. Для нормальной работы интеллекта необходимо: получение информации об окружающем, анализ данной информации, обратная связь (взаимодействие с окружающим). Без любого звена этой цепи интеллект будет мертв. Говоря другими словами – интеллект – это трансформатор реальности. Другим важным аспектом интеллекта является способность самопрограммирования и самообучения, т.е. автономность.
В начале 80-х в Штатах в свое время была создана т.н. Connection Machine – кубик в котором 56536 процессоров были связаны по принципу каждый с каждым, и установление соединений между процессорами происходило программно, приблизительно так, как в модели работы головного мозга. Несмотря на всю амбициозность и стоимость , данный проект благополучно загнулся ввиду сложностей в параллельном программировании этих самых 56536 процессоров. (кто плохо представляет себе что это такое, пусть нарисует на листочке бумаги временную диаграмму работы хотя бы четырех выключателей, которые должны параллельным потоком обрабатывать сигналы четырех датчиков, зажигая или гася лампочки причем, эти четыре датчика могут управлять любым из четырех выключателей, т.е. сигнал на входе датчика является не только данными но и управлением).
Наиболее популярным развитием якобы AI стали так называемые нейронные сети. Где вроде бы моделировалась работа сети из нейронов. Первым рабочим компьютером на основе нейронной сети стал компьютер MARK I созданный на основе перцептрона (математической модели имитирующей механизм принятия решений человеком) в 1960 году. Данная машина должна была в идеале отбирать из хаотического потока данных осмысленные, проводить статистический анализ на основе неких моделей-фильтров, и делать соответствующие выводы без участия программистов и операторов. Основное отличие нейронной сети от обычной архитектуры фон Неймана (на которой основаны все современные писишки) являются: параллелизм обработки информации, распределенное представление информации, самообучаемость, устойчивость к ошибкам, умение оперировать с контекстом. Несмотря на эти преимущества работы по развитию нейронных сетей были свернуты ввиду концептуальных и математических проблем.
Так что, вопрос, заданный в топике некорректен по определению. Дело не в мощности компьютера и качестве железа. Дело в том, что не существует доступной архитектуры самого компьютера, дома, в котором бы мог жить искусственный интеллект. В настоящее время ведутся попытки создания т.н. биокомпьютера на основе органических пленок и реанимации нейронных сетей на их основе. Но до интеллекта им еще достаточно далеко, хотя некоторые специфические задачи, вроде распознавания образов эти компьютеры решают успешнее стандартных. Главной проблемой является та же что и в 60-х годах. Мы ничего не знаем о том, как работает наш интеллект.
Можно попытаться сформулировать основные критерии искусственного интеллекта, т.е. те качества, которые мы от него хотим получить. Это прежде всего автономность, т.е. способность развиваться сообразно с вложенными в него законами, а не по воле программиста и электронщика. Гибкость – способность к быстрой перестройке базовых законов при наличии несоответствия базовых законов и поступающих данных, т.е. программирование на основе опыта, а не шаблонов. Несомненно, любой искусственный интеллект должен быть снабжен соответствующими системами ввода, с помощью которых он анализирует обстановку и устройствами вывода - с помощью которых оперирует с внешней средой. Т.е. говоря об искусственном интеллекте мы не можем говорить только о мозге, или приборе принимающем решения, без поступающей в него информации данный интеллект будет вещью в себе, а без возможности каким либо образом взаимодействовать с внешней средой на основе анализа полученных данных он будет просто нелеп. Информация же в мире имеет далеко не битовые последовательности. Она имеет много уровней и оперирует всем спектром физических величин. Соответственно и вычислительное, или точнее анализирующее ядро должно иметь не только электрические, но и иные цепи обработки информации, нельзя все многообразие данных свести только к работе пусть даже бесконечного количества выключателей, имеющих два конечных события.
Другой аспект понимания интеллекта – это разумен ли Мир, мир вокруг нас, или все эти цепочки причин и следствий лишь хаотическое переплетение случайностей? Несомненно, что в мире действуют вполне разумные и логичные законы существования событий, причинно-следственные цепочки возникают не хаотично, а в строгой последовательности, что говорит об упорядоченности, а не о хаосе бытия. И в данном разрезе не является ли индивидуальный интеллект человека лишь частью много большего Интеллекта Мира? И должны ли мы при создании искусственного интеллекта не материализовывать, то, что изобрели на основе искаженных представлений о реальности, но может лишь включить некую кибернетическую структуру - зародыш в уже существующий алгоритм Интеллекта? Что может быть основой такой кибернетической структуры? Как мне видится, это фрактальное хранилище информации, построенное по принципу от целого к простому. Т.е. в начале обучения данная структура оперирует примитивами. Главный из примитивов на момент создания это сам Мир. В процессе накопления данных Мир вокруг делится на более мелкие фрагменты – Небо, Земля, Вода и т.п., которые дальше логически связываются и детализируются в процессе обучения на основе связей реального мира. Со временем возникает логически упорядоченная многомерная фрактальная структура знаний, несущая в себе образ прародителя, и чем более детализирована данная структура, тем адекватнее она отражает окружающий мир. Это своего рода семантическое дерево ИИ, причем порядок размещения любого объекта в данной структуре жестко детерминирован соседними структурами по принципу ассоциативности.
