AIによって、私はさまざまなタスクを実行できるプログラムを理解し、それらを解決方法を既に知っている同様のタスクに導きます。
理論のビット
人は視覚を通して毎秒数百万ビットを受け取り、タッチは人に毎秒数十万ビットを与え、聴覚を通して人は毎秒数万ビットを受け取ります。
感覚の残りのチャネルは、比較にならないほど少ない情報量を与え、実装が非常に難しく、遅く、通信する能力がありません（匂いに基づいてAIを構築することはほとんど不可能です）。
引数1：AIはコンテンツにアクセスできる必要がある
説明しましょう：野生動物の群れで育った人間の子供は、話すことができない原則として、著しく低い発達レベルを持っています。 都市部で育った人々は、村人よりも高いIQを持つ傾向があります。 このことから、通常の開発のためのAIは、意味に満ちた情報に対して非常に貪欲であると想定できます。
引数2：AIにはフィードバックが必要
たとえば、本はフィードバックを提供しないため、本を読むだけで人とのコミュニケーションと比較することはほとんどできません。 より微妙な例：外国語の碑文：それらを100回読んでも、その意味を理解することは不可能です。 あなたがヘビをなでようとすると、ガイドネイティブが何かを叫ぶとしたら、あなたは彼が正確に何を意味したかをすぐに理解するでしょう。
引数3：AIはタイムリーな情報にアクセスできる必要がある
もちろん、リアルタイムであることが望ましいです。 遅延があると、類似性を引き出し、2つのイベントを関連付ける機会が減ります。 特に間隔が異なる場合。 この規則は必要ではなく、単に前の2つの規則に従っています。 情報にはフィードバックがあり、関連性がある場合にのみ広範囲になる可能性があるためです。 もちろん、意識的な対話者と一緒に1日に数ギガバイトのサイズの文字で通信できますが、特定のアクションを介して蜂蜜との関係を識別することは非常に困難です。
私の意見では、これらのルールは、アルゴリズムとニューラルネットワークの両方のAIに共通です。 現実とマトリックス意識の両方。
ちょっとした練習
理論に基づいて、AIは人が受け取るものの少なくとも1％-10％の量の情報が必要であると仮定することができます（結論は盲目の人々がまだ考えることができるという事実に基づいています）。 情報が少ない場合、AIはおそらく十分にインテリジェントではありません（まひで、触覚がなく壊れた盲ろう児は、本格的な人間になる可能性は低いです）。 また、AIはそのアクションのほとんどすべてに対する回答を取得できる必要があります（例として、人がタッチの助けを借りて1秒あたり何回も自分の動きに関する広範なレポートを受け取るという事実）。 応答の遅延は、関係の識別を複雑にし、学習の速度を低下させる可能性があるため、数秒または数分以内でなければなりません。
Habrの参加者の理論的発展を考慮してください。
OpenMinded-ベクターグラフィックスに基づいてAIを作成します。 現実の世界にはベクターグラフィックスがないため、このAIを現実に適応させるのは非常に困難です。 情報の流れについては、そのようなAIをトレーニングするには、おそらく数百人が少なくとも毎秒1メガビットを提供する必要があり、各人はAIからメッセージを受信するとすぐに回答を引き出す必要があります。 そしてそのペースで、AIが少し進歩するまでの年。
追伸 私がこの投稿を書いたのはこのトピックでした。
もちろん、最も一般的なオプションはテキストです。 彼らは彼について書いた：
alizar-アルゴリズムチャットボットスゼット
krestjaninoff-形態のアルゴリズム分析
gorcer-アルゴリズムチャットボットMarishko
pablozer-アルゴリズムAIを作成するためのプログラム
テキストベースのAIの主な問題は、情報の貧困です。 AIチャットをフィードするには、一度に約10万人と通信する必要があります。 もちろん、人類のテキストの遺産全体を彼に与えることはできますが、これは単なる静的なテキストであり、文章を作成するプログラムを彼に教えることはできますが、その意味は理解できません。
Latobcoが書いたチェスAI：
このAIには、情報が飽和するという同じ問題があり、2分ごとに進行し、30万人の対戦相手が常に必要です。 言うまでもなく、AIが存在する世界では、アクションに使用できるオプションの数が非常に限られています。
少し道徳的
必要な情報量を与えることができます：
ビデオ-もちろん、そのような情報の流れを処理し、フィードバックを提供し、何らかの意味を与えることができる場合。 AIの壁紙が刺激になりそうにない
触覚-触覚センサーを構築できる場合、
音-おそらく彼らの困難もあります、
または、回答ソースからのその他の一定の、高速、広範囲の変更。
結論
AIの作成を開始する前に、独自の方法でAI情報を提供できるかどうかを慎重に検討してください。
数字で
ビジョン-10 ^ 6 bps
タッチ-10 ^ 5 bps
聴覚-10 ^ 4 bps
生後3年（12時間の睡眠）-5.25 * 10 ^ 13ビット
盲目の子供、最初の3年間-5.2 * 10 ^ 12ビット= 650ギガバイトの情報
AIが自己認識の機会を得るためには、AI全体をフィードする必要があります。
追伸 誰かがアイデア、追加、または間違いに気づいた場合-議論することを歓迎します
UPD3
集合的な心のアイデアと補足は以下の通りです。
（質問のグループ：男： 「彼の引用...」私の主観的な意見）：
入力情報構造：
igudym：
「はるかに少ない量の既に構造化された情報が思考のレベルに入りつつあります。」
はい、はるかに少ない量の情報が人工知能のより深い層に到達しますが、情報を体系化し、過剰なものを除去する能力が必要です。
OpenMinded：
「主なことは、情報が論理的で一貫していることです。そうでなければ、消化不良が発生します。」
はい、人工知能、情報の豊富さ、その複雑さも重要です。
教育と世界：
名前：
「インテリジェンスは社会的有機体の財産です。 「Adyn thing」は作成できません。 コミュニティのみ。」
人工知能には、開発のレベルごとに適切な対話者のいる環境が必要です。
ダース：
「最も基本的な学習方法は、現時点での不快感を解消するために問題を解決することです。」
はい、人工知能には、有害な影響（不快感）を感じることができる特定の器官（感知できる=センサー）が必要です。その回避は最も簡単なアクションです。
twdragon：
「したがって、AIはトレーニングする必要があるだけでなく、特定の問題を解決するためにリソースを集中するためのトレーニングの入力として有用な情報と「水」を組み合わせて供給する必要があります。」
はい、人工知能はすべての着信信号を厳密に必要とせず、それらの多くは「水」ノイズに置き換えることができますが、これを行う方法を慎重に検討し、AIが興味のある詳細に集中する機会を残す必要があります。
OpenMinded：
「世界の法則は、そのオブジェクトの詳細よりもはるかに重要です。」
ビガ：
「ロボット工学や現実世界をシミュレートすることなくAIを作成できると考えていますが、そのようなAIと人間以外の言語で通信する必要があります。 „
はい、人工知能は、3Dワールドなどの現実の単純化されたモデルに基づいて物理世界の法則を理解できますが、これは人間と対等に話すことを学ぶには十分ではありません。
内部構造：
名前：
「個人的には、私は一般に知能の概念を神経系全体、最小の神経結節と結末にまで拡張します。 そして、彼はより多くの規制の化学サブシステムを含めるでしょう。」
人工知能は、正方形のニューラルネットワークだけでなく、一般に、情報の処理または送信に関与するすべてのニューロンです。 ニューラルネットワークに十分な影響を与える可能性があるシステムも、その一部と見なすことができます（体液性調節など）。
OpenMinded：
「複雑な環境->複雑なメンタルモデル->複雑な動作。」
人工知能は、十分に複雑であるために、複雑な世界に存在し、複雑な行動をとるのに十分な構造である必要があります。
その他：
grokinn：
「オルガ・イワノフナ・スコロホドワは聴覚障害者の女性でしたが、科学者であり作家でした...」
それにもかかわらず、知性は基本的な感情が失われる前に形成されました（5年）、さらに、有名になった数少ない障害者の1人です。 このようなまれな例外は、意識のために膨大な量の情報が必要であるというルールを証明しています。
mechmind：
「フェロモンアリは、彼らの何千もの「コミュニティの調整された仕事を提供します。」
クラフマン：
「例えば、非常に大部分の昆虫のコミュニケーションは、分泌された酵素のために起こります...」
はい、理論的には匂いベースの人工知能が可能です。
しかし、私たちのレベルの技術では、また可能な対談者がいないため、実行不可能です。
終了
意見を述べてくれたすべての人に感謝します。
メタプリントについてのtwdragonとamiからの応答記事を興味を持って待ちます。