Страница 1 из 1

Мой путь к Real AGI.

СообщениеДобавлено: 11 ноя 2020, 21:22
talash
Artificial general intelligence (AGI) is the hypothetical[1] intelligence of a machine that has the capacity to understand or learn any intellectual task that a human being can.
По-русски: СИИ сильный(или общий) искуственный интеллект.

Хочу сразу заявить, что на мой взгляд качественный AGI возможно получить только путём компьютерной симуляции вселенной и животного мира. Задача чрезвычайно трудная и в ближайшей перспективе возможно появление лишь зачатков AGI в виде простых кибернетических животных, существующих в компьютерных вселенных с простой физикой. Именно таким проектом я и занимаюсь, кому интересно, ищите на ютубе "проект Дафния". Сейчас в AGI пытаются записывать по критериям "неотличимости от человека", например, написал AI текст и люди сходу не могут различить, кто это написал человек или AI. Ура! Наверное значит это AGI. Речь сейчас про GPT-3.

Моё мнение, что здесь мы имеем имитацию творческих способностей, принципиально отличающуюся от творчества человека. И записывать это в AGI это создавать путаницу. GPT-3 это просто качественный narrow AI для создания текстов. Впрочем, это вопрос определений, если сообщество AGI приняло такие термины, то у нас будет Real AGI.

В чём же принципиальные отличия реального интеллекта? Поясню свой взгляд на примере. Вот у меня сейчас есть новорождённая кибердафния, существующая в цифровой вселенной с упрощённой физикой. У неё девственно чистая нервная система. Я добавил в неё два безусловных рефлекса, чтобы она поворачивалась влево и вправо. Вопрос, что дальше? Как нервная система будет самообучаться? У кибердафнии есть глаз с сеткой 16x16 сенсорных нейронов, улавливающих фотоны. Как будет самообучаться зрительная система? Ответ на этот вопрос выводит нас на понимание откуда возникают творческие способности мозга.

По идее, зрительная система должна самообучиться от восприятия фотонов на первом входном слое зрительных нейронов, до восприятия объектов реальности на одном из последующих слоёв. Как она это делает? Мой подход заключается в экспериментальной реализации самых простых гипотез. У моей кибердафнии второй и последующие слои будут заполняться нейронами со случайным связями(и случайными параметрами в этих связях) к нейронам предыдущего слоя. Далее нейроны, которые будут участвовать в реализации условных рефлексов, будут сохраняться, а остальные через некоторое время будут терять все связи и образовывать новые. Назовём этот процесс "психический мутагенез", термин из П.В.Симонова.

Я ещё только подхожу к попытке реализации этой идеи на практике. Мне представляется, что этот процесс психического мутагенеза очень медленный. Поэтому, найденные удачные правила должны хотя бы частично передаваться по наследству, чтобы процесс самообучения следующих кибердафний шёл быстрее. Но это будет, когда и если удасться развить проект до стадии конкуренции множества кибердафний за еду.

Могут ли существовать описанные механизмы у реальных существ? Я знаю, что возможность наследования опыта многими отвергается, но также знаю, что за существование такого наследования выступал сам Дарвин, причём весьма категорично. Также я знаю, что Дарвин жил давно и что современная наука знает больше, просьба тем, кто читает этот текст мне про это не рассказывать, а лучше попытаться реализовывать на практике кибернетическое существо по своим представлениям с генами и т.п., я знаю такой проект, дам наводку. Если всё же допустить наследование опыта, то мы приходим к представлению, что слои нейронов у человека формируются не по неким универсальным правилам, а с помощью огромного массива специальных правил, накопленных в процессе эволюции. При этом для разных слоёв эти правила могут различаться. Творческие способности мозга существуют благодаря этому механизму психического мутагенеза. Отсюда понятно, почему на данный момент практические успехи Real AGI весьма невелики, исследователи пытаются найти универсальные алгоритмы, а их нет.