Партнеры

Счетчики








7.3. Объект класса 3.3

Интегральная теория создания ИИ

Перед тем как перейти к рассмотрению объекта класса 3.3 выясним, а зачем
собственно нужен такой переход? Что нас не устраивает в 3.1 и 3.2?
В объектах класса 3.1 и 3.2 движение к цели осуществляется в основном при
помощи случайного перебора различных вариантов. Память, присутствующая в
объекте 3.2 (даже в стековом варианте) лишь увеличивает эффективность этого
процесса. Поэтому при работе объектов 3.1 и 3.2 многое зависит от воли
случая: удастся или не удастся подобрать состояние эффекторов, приближающие
нас к цели. В небольших системах процесс такого перебора сходится к
достижению цели достаточно быстро. Однако чем больше система (внешний мир),
тем все труднее и труднее достигать цели указанным способом. Удачные
сочетания состояния эффекторов становятся все реже, а неудачные, наоборот
- чаще. Более того, некоторые случайные состояния эффекторной матрицы могут
настолько сильно отдалить от цели, что ее повторное достижение станет уже
бессмысленным или даже невозможным (разрушение объекта 3-го порядка).
Кроме случайности существует еще один вредный фактор - ограниченность
рецепторно-эффекторных матриц. Суть его сводится к тому, что текущего
набора рецепторов и эффекторов недостаточно для успешного движения к
цели. Его необходимо модернизировать. В объектах класса 3.1 рецепторы и
эффекторы вообще не меняются. В объектах класса 3.2 новые рецепторы и
эффекторы формируются в основном случайно. В крупных системах случайного
формирования уже недостаточно - слишком мала вероятность того, что
сформированный случайным образом рецептор/эффектор в нужной мере будет
удовлетворять поставленной перед ним задаче. Ведь для этого необходимо
наличие сильной связи между ним и объектом воздействия. Добиться этого
можно двумя путями: либо заранее создавать в рецепторе/эффекторе
необходимые свойства, либо сгенерировать такое количество
рецепторов/эффекторов, что они займут практически весь внешний мир и тем
самым повысят вероятность достижения цели. Для первого пути нужно знать
устройство внешнего мира чтобы наверняка, с первых же попыток, создать
рецептор/эффектор с заданными свойствами. Для второго - обладать огромными
материальными ресурсами и большим запасом субъективного времени (т.е. времени
с точки зрения объекта 3-го порядка. Оно может быть дискретным - например по
количеству шагов к цели). И то и другое отсутствует в 3.1 и 3.2.
В сумме все это резко сужает область применения объекта 3.1 до небольших
систем. В средних, а тем более в больших системах, применение 3.1
практически нереально. Если в среде функционирования присутствуют логические
домены, то возможно применение объекта 3.2. За счет применения памяти объект
3.2 может успешно достигать цели в средних по величине системах.
В более малых системах доменная структура выражена слабо ввиду относительно
небольшого числа объектов 1.1. В крупных системах в результате ограниченности
рецепторно-эффекторных матриц 3.2 "не видит" большинства логических доменов
внешнего мира и потому не может построить связи "причина->следствие". Это
резко понижает его эффективность. Принципиально 3.2 применим в любых конечных
системах с доменной структурой - лишь бы было достаточно заполненной памяти.
Но в бесконечных системах 3.2 оказывается неработоспособным. В силу
существования универсального интерфейса в бесконечных системах на каждый
объект в предельном случае может непосредственно действовать бесконечное
количество других объектов. Естественно чтобы корректно реагировать на
изменение состояния такого внешнего мира в рамках 3.2 необходимо иметь
бесконечно большую память с бесконечно большой скоростью ее обработки, что
представляется нереализуемым. В реальности уже в крупных конечных системах
применение стековой памяти не дает нужного эффекта.
Одной из причин такого понижения эффективности служит то, что 3.2
располагает в своей памяти, так сказать, статическую информацию о внешнем
мире, своего рода коллекцию объектов 1.1 - фотографий состояния рецепторов
и эффекторов. Но внешний мир - не набор изолированных объектов 1.1,
а совокупность связанных друг с другом объектов 2.2. В результате чего
память 3.2, как инструмент описания внешнего мира, работает с погрешностью.
Чем больше мир, тем больше погрешность. При достижении определенного
уровня она становиться неприемлемо велика.
В рамках 3.1 и 3.2 также невозможно преодолеть так называемые потенциальные
барьеры. Допустим для достижения цели необходимо привести некоторые объекты
внешнего мира в определенное состояние. Но чтобы это сделать при помощи
эффекторов нужно несколько раз подряд привести матрицу эффекторов в такое
состояние, при котором происходит повышение значения U - возникает
потенциальный барьер. В результате чего объекты 3.1 или 3.2 никогда (разве
что путем чисто случайного перебора, что крайне маловероятно) не смогут
достичь цели. Хотя для этого нужно всего лишь "перейти" через барьер,
временно пойдя на увеличение U. Для того, чтобы определить какое
направление движения действительно отдаляет от цели, а какое является
потенциальным барьером также необходимо знать пути развития текущего
состояния внешнего мира.
Таким образом, для эффективного достижения цели в крупных системах
необходимо как-то уменьшить влияние различного рода случайных факторов в
формировании матрицы эффекторов и приобрести способность предугадывать
развитие состояния внешнего мира. Как этого достигнуть? Ведь реальный внешний
мир, что нас окружает - бесконечен.
Очевидно что улучшением "механических" характеристик объекта 3.2: объема
и быстродействия памяти, рецепторно-эффекторных матриц и т.д. достигнуть
желаемого невозможно - бесконечность внешнего мира сводит на нет эффект всех
этих доработок. Нужен принципиально новый подход к решению этой проблемы.
В самом начале нашего рассказа про объекты 3-го порядка мы упоминали о
3-х путях получения знаний: случайным перебором, из внешнего мира в явной
форме и из внешнего мира в неявной форме. Первые 2 пути реализуются в
объектах 3.1 и 3.2. Значит единственно оставшейся неиспользованной
возможностью остается 3-й путь. Что значит "знания присутствуют в явной
форме" или "знания присутствуют в неявной форме"? Знание - это объект
2-го порядка, служащий однозначным отображением процесса, протекающего
во внешнем мире. Объект класса 3.2 использует знания в явной форме -
его память вместе с основным модулем однозначно отображает логические
домены внешнего мира. При этом набора рецепторов у объекта 3.2 хватает
для выявления причин возникновения того или иного явления, что и
позволяет использовать эти зависимости для достижения цели. Таким образом
если объект 3-го порядка может однозначно идентифицировать логический
домен, правильно установить истинную причину явления, то это знание
присутствуют для него в явной форме. Очевидно, что количество знаний
в явной форме находится в прямой зависимости от мощности рецепторной
матрицы и в обратной от числа логических доменов внешнего мира.
Каждому явлению кроме его причины сопутствует множество посторонних
факторов. Некоторые из этих факторов обладают удивительным постоянством -
в большинстве случаев сопутствовать причине явления. Это и может сбить
с толку объект 3.2 - при недостаточной мощности рецепторной матрицы он
может принять сопутствующий фактор за причину.

newpoisk.narod.ru, 21 марта 2005 года