以下に、AIコンピュータプログラムが何であるかについて、少し議論しました。 まず、私の意見では、「目標を達成する方法」という質問に答える心そのものを分離する必要があります。つまり、目標を決定する欲求から、言い換えれば、心は感情を設定する問題を解決します。 さらに、理由は、回答が事前にわからないときに質問への回答を見つけることができるプログラムまたはアルゴリズムとして理解されます。 しかし、このプログラムはどのように機能しますか。目標を達成するために必要な一連のアクションをどのように把握しますか？
目標を達成するための最も簡単なアルゴリズムを開発するために、心はさらに、イベント間の接続を自動的に識別することができなければならないことにすぐ注意してください。 イベントは、円が壊れた、音が鳴ったなど、周囲の世界での突然の変化として理解されます。
自然界では、最も賢い動物にはこの能力がありません。たとえば、猫はイベント1（ニックネーム）とイベント2（給餌）の間に接続を確立します。 しかし、これはどのように起こりますか？ そして、どのイベントをメモリに記録し、どのイベントを記録しませんか？ 結局のところ、多くのイベントがあり、それらのすべてが明らかにメモリに収まりません。 生物にとって、どうやら関係が確立されるのは2つの場合です。イベントが繰り返される場合と、イベントが強い感情を引き起こす場合です。 AIの場合、原則として、さまざまな基準を設定できます。
コンピュータプログラム内のイベント、オブジェクト間の接続の形成はどのように実現できますか？ たとえば、プログラムがビデオストリームとオーディオストリームを受信する場合、これらのストリームは一連のイベントとして表される必要があります。 たとえば、ビデオカメラは、緑色のランプが最初に点灯し、次に赤色のランプが点灯し、次に緑色が再び点灯するなどを確認します。これは、イベントK-Z-K-Z-K ...などのシーケンスで表示されます。イベントKはイベントKに続き、イベントKはKに続きます。イベントまたはこのような例：ビデオカメラは、スイッチを上に動かすとランプが点灯し、下に動かすと消灯することを確認します。 メモリでは、スイッチのトリップがオンになり、オフがオフになるように修正する必要があります。
しかし、これはコンピュータープログラムにとって何を意味するのでしょうか？ そして、「スイッチアップ発生」イベントが保存されているメモリの領域には、別のイベントへのポインタがあります。つまり、ランプをオンにします。 等 これは、情報の連続的な流れの中でイベントを互いに分離する方法という疑問を招きます。 たとえば、ピクセルごとに現在の画像から前の画像を単純に差し引くことで、たとえば10％の差がある場合は、これをイベントに使用すると想定できます。 ただし、基準は異なる場合があります。
次に、オブジェクト間の接続について説明します。人が何かを聞いたり見たりすると、さまざまな関連が彼に生じます。 つまり、人が見るオブジェクトの画像では、他の同様の画像が接続されているだけでなく、音もコンテキストが類似しているオブジェクトが接続されています。 たとえば、お茶という言葉は砂糖、マグカップ、スプーンなどに関連付けられています。質問は、コンピュータープログラムでこれをどのように行うことができるかということです。 どうやら、オブジェクト自体のイメージまたはそのサウンドは、メモリ上の名前である必要があります。 つまり、心がオブジェクトを見るとき、そのイメージは、それに関する情報を持つ「フォルダ」の名前です。 さらに、フォルダーには、現在のオブジェクトに関連する他の画像、イベント、および情報への参照が含まれている場合があります。
また、特定の画像、音声、イベントだけでなく、三角形、動きなどの一般的な式もメモリに保存できるようにする必要があります。 たとえば、無限に多数の異なる三角形が存在する可能性がありますが、それらはすべて三角形とは何かを説明する特定の式に対応しています。 これを実装する方法は？
ここではすべてが簡単です。一方で、異なる三角形の画像が一方のセンサーに届き、同じ指定がもう一方のセンサーに届きます。 つまり、異なる三角形の同じ記号を「三角形」という名前でメモリセルに保存する必要があります。
もちろん、心はメモリに保存されている周囲の世界に関する情報で動作しますが、非常に圧縮されており、特定の方法で処理される可能性が最も高いです。 つまり、画像がメモリに保存されている場合、これは間違いなくBMP形式ではなく、SVGに近いものです。 そして、音がWAVEでない場合。 そして、これらがプロセス、イベントである場合、これはビデオ録画ではなく、GIFのような意味でのSVG画像の短いシーケンスですが、変更のパスは可能です。
質問は次のとおりです。このすべてをどのように機能させる必要がありますか？ 確かに、心はそれについての質問を理解しなければなりません。 しかし、それはどういう意味ですか：質問を理解しますか？ 質問が人間の言葉であると仮定します。 次に、AIは質問を構成する単語やフレーズの意味を理解する必要があります。 しかし、それはどうですか：言葉を理解することですか？ コンピュータプログラムはどのように理解できますか？
単語がオブジェクトを意味する場合、AIのこの単語はこの主題に関する情報（画像、いくつかの音など）を示す必要があります。 たとえば、ギターという言葉は、ギターの形とその音を示す必要があります。
ただし、「移動」、「追加」などの多くの単語は、アクション、プロセスを示します。 どのような情報を示す必要がありますか？ ここで、一般化する能力が必要です。 次に、モーションという言葉が結び付けられます。何かの空間での座標の変化です。 等 したがって、イベント、オブジェクト間の関係を確立する機能により、AIは単語を理解します。
この例を考えてみましょう。AIに「液体をもっと甘くする方法は？」という質問をします。 AIが答えを出すには、次の関係がAIの記憶にある必要があります。液体の甘さは、その中の甘い物質の量に直接関係しています。 また、「甘くする」というフレーズは、甘さのパラメータを増やすことを意味します。
または別の質問：受信機の音を大きくする方法は？ 答えは明らかです。たとえば、受信機のノブを右にスクロールします。 AIが答えを出すには、メモリに関係があることが必要です。音量はハンドルの位置に依存し、右への回転=増加、音量を上げる=音量を増加させます。
そのため、AIプログラムは次のようなことができるはずです。
-センサーからの情報を、メモリに保存される単純な形式に変換します。
-プログラムは、イベント間の最も単純な因果関係を確立する必要があり、原因と結果はそれらのシーケンスによって決定されます。
-プログラムは、一般化、つまり異なるオブジェクト、現象、イベントの共通の特徴を識別できる必要があります。
メモリは、画像、音声、「このフォルダを開く」オブジェクト、およびこのオブジェクトとそれに類似し、関連する他のすべてのオブジェクトに関する情報を整理する必要があります。
AIプログラムは次のようになります
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