tvc Первая страница похожа на последнюю, потому что конкретики здесь почти не встречалось. Роботы, амебы, рефлексы, распознавание, обучение, алгоритмизация. (
Serg_HIS «Крутые алгоритмисты» – камень в огород В.Р.? Зря, наверное, - он на практике сделал больше, чем многие из нас.) Алгоритмизация рефлексов, обучение амеб и распознавание роботов. Плюс ссылки на Турчина (извините,
Комбинатор...), который тоже напоминает человека, который «знает, но молчит» (в отношении ИИ – не в отношении философии науки или замечательной метакомпиляции). И определение ИИ. Определение ИИ нужно?! А зачем – если мы (вы) так и не договорились, что этот ИИ будет делать?
1. На мой скромный взгляд (редко тут появляющийся, но старающийся соблюдать правила приличия и русского языка), решать (если пытаться...) нужно конкретную задачу – очень общую, но конкретную: взять любую из существующих ПОВЕРХНОСТНЫХ ИИ-ориентированных проблем (распознавание образов, машинный перевод, какую-нибудь экспертную систему, а лучше всего – какую-нибудь игрушку) и попытаться перевести ее с ПОВЕРХНОСТНОГО на ГЛУБИННЫЙ уровень. Дело тут в следующем: большая часть вохможных «поверхностных» результатов в этих областях уже получена и сделано это, на мой взгляд, примерно так. Объекты предметного уровня – образы, слова, движения бота, и т.д. – классифицированы одноуровневой классификацией (относительно друг друга), после чего программа определенным образом – заранее и эвристически или сама и вероятностно – обучена их комбинировать. Все. Но это, естественно, тупик, потому что все эти задачи по-своему критичны в отношении реально существующего контекста (действительности) – который совершенно не учитывается. Одноуровневая внутренняя классификация ограничена – и если бы программа знала контекст, то она бы лучше распознавала, переводила, играла. Примеры: распознавалка при наличии сомнений начинает «взвешивать» – а человек на ее месте берет смысл и контекст того, что уже распознано («непонятно что, но по смыслу вокруг похоже на то-то») ; переводчик берет неправильное значение слова, потому что не знает, «о чем идет речь»; компьютерный игрок в том же Квейке ориентируется на такие же внутриклассификационные факторы типа своих координат относительно поверхности, но не способен мыслить «стратегически» : ни что это за поверхность, ни где она находится, ни в какой комнате лучше устроить засаду, а какую пропрыгать очень быстро – чтобы не дай бог... В общем, реальное продвижение в сторону чего-то такого под названием ИИ может произойти только из улучшения реально существующих задач за счет обучения их обращению с контекстом. И не надо говорить, что контекст – это такая же сумма правил / весовых коэффициентов / статей в базе знаний, как и внутренняя предметная классификация. А даже если это и так, то все равно его никто еще не описал. Так что, действительно, тут не амеб надо обсуждать, а человека: как научить программу человеческому контексту. Не рефлексам и не чему-то еще, а контексту. Это вполне сошло бы за ИИ в первом приближении. А научив контексту конкретной области, можно было бы переходить к использованию контекста самого по себе – тогда в итоге программа начала бы общаться, думать, и тому подобные ненужные вещи.
В общем, есть такая схема для первого конкретного шага (который наверняка пытается кое-кто делать, пока мы тут...) : конкретная задача поверхностного уровня => пересмотр/обобщение объектов этой задачи на низком (универсальном) уровне. Причем, какая именно будет задача – почти все равно: лишь бы не счетная, имеющая дело с абстрактными объектами (шахматы), а смысловая, имеющая дело с реально существующими предметами (распознавание образов, перевод, игра).
2. Это, по-моему, совершенно конкретная мысль – однако, это всего лишь мысль, поскольку мы тут не соберемся и не начнем ничего делать за неимением ни готовой поверхностной программы, ни соответствующих производственных ресурсов. В принципе, все могло бы свестись в обсуждению, но и оно вряд ли пойдет. Хотя – еще раз : чем это плохой шаг на пути к ИИ – попробовать в рамках КОНКРЕТНОЙ задачи перейти от поверхностной классификации к обобщающей? Несмотря на общую формулировку, в зависимости от задачи встретится масса интересных конкретных проблем. Однако же, наверняка распознавание роботов и самообучение амеб окажется гораздо интереснее...
3. Впрочем, такой шаг, скорее всего, тут уже предлагался. Не смог найти страницу
).