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強力なAIを作成する可能な方法

以下では、チューリングテストに合格できるAIを作成できるパス（基本原則）について説明します。つまり、「機械的に」ではなく、会話の本質を「理解」する人と通信します。 多くの点で、この知性は人間に似ており、人間と同じ感情を「経験」し、記憶を持ち、「考える」でしょう。 実際の脳に固有のプロセスとメカニズムを説明しますが、自然が同様の問題を解決する方法に「似ている」と主張するのではなく、コンピューターモデリングで利用可能な実装方法を指摘します。



モデルの根底にあるいくつかのイデオロギーの論文を定式化しましょう：



1. AIに関連して、モデルは、各プロパティの「ソフトウェアパッチ」ではなく、すべてのプロパティがモデル構成の原則から流れるように、思考のすべての観察プロパティを可能な限り再現する必要があります。 さらに、実際の脳は段階的に進化のプロセスで作成されたため、「作成シーケンス」が表示されます。 つまり、モデルのフレームワーク内で、機能が制限されたデバイスのシーケンスを表示することができます。これらのデバイスは、簡素化されているにもかかわらず、「適切な」動作という意味で動作し続けます。



2.人間と、それに応じて、彼の脳は自然selectionの結果です。 脳の進化の2つの経路を区別すると便利です。 1つ目は、構造の複雑さ、新しい機能システムの出現、それらの「パワー」の増加です。 2つ目は、反射システムの複雑さ、行動を引き起こす新しい無条件反射の出現、感情や感覚を引き起こす反射の出現です。 コンピューターとそのソフトウェアの改善によって、ある程度の類似性を引き出すことができます。 反射、感情、感覚の重要性については以下で説明します。 提案されたモデルでは、それらは思考の基礎です。



3.脳は「生の情報」と直接作用しません。 強力な情報処理が事前に実行されます。 重要な機能は、今後の操作に便利な着信情報とは区別されます。 これに関与する機能システムは、たとえば、 McCulloch – Pittsニューロンで正常にモデル化できます。

この段階での主なタスクは、着信情報の分類です。

自然界では、そのようなネットワークは突然変異の結果として形成されます。 しかし、これらのネットワークがどのように訓練されるかは問題ではありません。 これらのネットワークの出力で便利な機能セットを取得することが重要です。一方で、それは非常にコンパクトになりますが、一方で、周囲の世界を認識するために重要なさまざまな現象は1つに統合されません。 したがって、私たちの聴覚は、自然の音と発話の音の両方を認識しながら、操作に便利な音素と音の兆候のセットを区別します。



4.人工ニューラルネットワークを作成し、特定のネットワークトポロジを作成し、それをトレーニングします。 この場合、条件に応じてステージを区別することができます：

  1. トポロジの作成-出生前。
  2. トレーニングは10代の状態です。
  3. 搾取は成人状態です。
しかし、そのようなアナロジーは、脳トレーニングに拡張しようとすると、深刻な誤解を招く可能性があります。 実際の画像は次のようになります。

5.脳の記憶は、情報を保存し、それとともに動作する特定の「プロセッサ」に提供する構造ではありません。 メモリ自体は「プロセッサ」であり、情報の認識、世界の様子の反映、行動の記憶、モデリング、制御が可能です。 メモリをモデル化する場合、メモリニューロンを再現するか、同様のプロパティを持つコンピューターモデルを作成する必要があります。 そして、ここで重要なのは、記憶ニューロンが形式的なニューロンと根本的に異なり、それらによって再現できないことです。



6.「本能」-常識-自然が私たちに与えた行動。 現実には、誕生から無条件の反射のみがあります。 反射は、反射作用、感情、感覚を引き起こします。 感情と感覚は記憶の形成を制御します。 メモリは動作を制御します。 「本能的な行動」は訓練の結果であり、感情と感覚の初期のセットと環境によって決定されます。



7.感情は行動を直接制御しません。 感情は行動を刺激しません。 感情は現在の状況の評価のみを提供します。 状況は現実的な場合もあれば、架空の場合もあります。 記憶は、私たちに起こるすべてまたは私たちが表すもの、すべての私たちの実際の行動と架空の行為をキャプチャします。 同時に、「状況」だけでなく、感情状態のどのような変化がそれに対応していたかが記憶されます。 その後、記憶は「なじみのある状況」を認識し、感情状態の肯定的な変化を約束する行動を活性化しようとし、私たちの経験では否定的な変化を約束する行動をブロックします。 これはすべて「潜在意識」レベルで起こります。 これを思い出、空想、意識と混同しないでください。



8.非常に大まかな近似の連想メモリは、次の構造です。

  1. 予備;
  2. 暗記。 同時に、シナプスでの活動の現在の状況と感情状態の変化の程度が記録されます。
  3. 認識。 ニューロンは、シナプスの画像が記憶の瞬間に対応するものと「類似」するまでアクティブではありません。
  4. アクティビティ。 この状態では、ニューロンは世界を表す画像の一部です。 モデルでは、活動情報は軸索とシナプスに沿って配信されます。 アクティブなニューロンは、シナプス空間の一部である他のニューロンがより複雑な高次のパターンを認識することを可能にします。 アクティブなニューロンは、感情的背景の記憶に応じて、「経験」に関連する運動活動を「引き起こす」または「阻害する」このアクティビティが発生した場合に否定的な感情につながります）。
-アクティブなニューロンのセットは、特定の瞬間に脳が知覚し、考えていることの絵を表します。 ニューロンの活動の写真を現在のビューと呼びます。



9.記憶の各ニューロンは、実際、結果として得られた特定の出来事と経験の記憶です。 世界の写真の説明は、「既存の経験の観点から」行われます。 各「用語」の背後にある「意味」は、ニューロン自体ではなく、「概念の意味」を定義する接続の構造によって決まります。 「すべての道はローマに通じます。」 「宙に浮いている」という概念はありません。すべての概念は、連想的なつながりの連鎖をたどり、受容体または機能システムの出力、予備情報処理によって形成される感覚フィールドにつながります。



10.スピーチ自体は「意味をなさない」。スピーチは、現在のプレゼンテーションに関する情報を伝える方法です。 話者には、人生経験とある種の感情によって形成された記憶があります。 対話者が同様の条件で形成された記憶と同様の感情のセットを持っている場合、スピーチは彼の中で現在のプレゼンテーションの写真を呼び起こすことができます。

言い換えれば、AIに単語を配置し、特定の通信フローを生成するだけではAIを作成することは不可能です。 人が単語の意味を物や現象に関連付けるとき、その人はすでに重要な経験を持ち、それが基礎となります。 子供はまず、食べ物、その特性、味、外見、何が起こるか、どうやって手に入れるかなどについて多くの情報を学びます。 そして、これらの概念を「食べ物」という言葉に結び付けます。 食物という言葉は、食物の概念の連想的な兆候の1つであり、感覚の分野に基づいて作られています。

既存のセマンティックネットワークの主な欠点は、非セマンティックベースからの分離です。



11.周囲の世界に関する情報は、まず個々の現象を認識し、その兆候を強調する機能システムによって処理されます。 メモリは「便利な」情報を扱います。 まったく同じ現象が異なる記憶に入っていく可能性があります。 実際、1つの現象に関連するこのようなメモリのセットは、この現象に関するすべての経験と知識を説明しています。 世界の各絵は、記憶の要素による認識を引き起こす一連の現象で構成されています。 その結果、記憶ニューロンの活動の特定の図が生じ、世界の図の認識を反映します。

1つの現象に関連するニューロンのグループを識別するのが便利です。 経験上、これらの現象が共有メモリに存在する場合、あるグループに属するニューロンの活性化は、別の現象に関連するニューロンの活性化を引き起こす可能性があります。 言い換えれば、それらの間に連想関係が確立されている場合です。 連想コミュニケーションの強さは、共有メモリの数と、これらのメモリに対応する感情の強さによって決まります。



連想記憶と感情装置により、思考プロセスがどのように発生するかを説明できます。 おそらく、これが本説明の主要な要素であり、これについてさらに詳しく説明します。



現在のプレゼンテーションの写真は、私たちが何を考え、何を認識するかを決定します。 「思考」の変化が周期的に起こると想像してください。

1つのメジャーについて説明しましょう。

説明は多くの重要かつ基本的な点を意図的に省略しました。実行可能な設計の説明はやや複雑であり、ここでの目標は主要なアイデアを策定することでした。



そのような設計で論理的、発見的、創造的な思考がどのように発生するかを簡単に追跡できます。



12. AIの人間の言語を教えるために、トレーニングの段階の1つを「スキップ」し、書かれたまたは話された音声を解析し、それから単語を抽出し、予備情報を準備する既製の機能システムをすぐに作成することは理にかなっています。



13.多かれ少なかれ適切に私たちを知覚するAIを取得したい場合、感情のマトリックスを設定せずにはできません。 つまり、人間に特徴的な感情の記述と、その出現の条件を記述する反射のタスクです。 残念ながら、このタスクは実際には心理学者によって解決されておらず、感情の既存の正式なモデルではうまく機能していません。



14. AIのコンピューターシミュレーションでは、簡単に実装できる感覚刺激を設定することから開始できます。たとえば、触覚の類似物や、空腹や退屈などの内部感覚のモデリングなどです。 その後、モデルにテクニカルビジョンおよび聴覚アナライザーを追加することが可能になります。 特定の感情を活性化する反射神経が最初に存在することが重要です。 感情的な反応があるかなり小さな情報チャネルを通じて、それは簡単ではありませんが、複雑な概念を教えることができます。 同様のトレーニングスキームはよく開発されており、盲ろう者や愚かな子供たちを教えるのに長い間使用されてきました。



上記の原則は、強力なAIを構築するための完全なガイドではありません。 しかし、それらを理解することは、チューリングテストに合格できるAI開発を開始するための鍵です。


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