В данной статье рассматриваются алгоритмы абстрактного мышления и механизм побуждения разума к действию. Это мышление - главная загадка современности и есть мнение, что компьютер не в силах ее решить, что только душа человека на это способна. Что сначала будет создана урезанная версия ИИ, а только потом будет создан сильный ИИ похожий на человеческий.

Основываясь на том, что:

• мышление основано на картах реальности, см статья теория алгоритма лежащего в основе фантазирования реальностью в мозге.
• мышление основано на сценах, которые предполагают варианты действий разуму в реальности, пример ниже.
• мышление основано на словах, и слова несут информацию.
• смысл слов существующих в реальности (люди, предметы) описан в статье теория алгоритма, дающего смысл словам.
• есть закономерность, что в биологии эволюция идет через создание копий генов с небольшим изменением их функций и гены несут в себе алгоритмы мышления.
• что алгоритм распознавания в визуальной информации стилей и текстур очень многогранен (см. статья теория групп слов, на базе которых работает мышление) и участвует в мышлении, имея разный смысл у различных групп слов.
• мышление рекурсивное, т.е. думая мы повторяем одно и тоже действие (мысль) и что то придумываем.
• есть гипотезы, что за всей работой мозга стоит несложный алгоритм, например фрактал. Хотя считается, что за всем стоят нейросети с еще неопределенными параметрами.

Абстрактное мышление это умение с помощью переноса сознания в абстрактный мир и исследуя вопрос или проблему с разных вариантов в этом мире, правильно либо ее описать, либо решить. Упрощенно мышление с реальными объектами в данной теории (см. рис. 1)

Существуют ограниченное число алгоритмов в нашем разуме, но их почему то, не удается выделить по отдельности и понять. Дело в том, что один и тот же алгоритм проявляет себя по разному в разных группах слов. Эта статья продолжает рассматривает идеи из статьи теория алгоритма, лежащего в основе разума.

Исходя из того, что слова делятся на группы по смыслу и для каждой из них есть свои правила (Статья про семантические карты мозга). Трудность понимания моделирования в человеческой психике в том, что все разделено на группы, и в анализируемом предложении могут быть слова из разных групп со своими законами и с разными правилами взаимодействия между словами различных групп. Например, в книге написано про общение людей в замке, и описаны окружающие людей предметы, и указано, что люди видят. В итоге, в модели присутствует слишком много различных правил для разных групп слов, что бы их можно было обобщить.

В мозге есть карта реальности и есть общий план действий (см. рис. 1). По плану надо перейти через переход. Человек стоит перед переходом и мозг ищет в памяти сцены ко всему, что на карте. Потенциальных сцен много, но учитывая план, что надо перейти через дорогу, мозг находит сцену с переходом, светофором (они есть на карте местности) и с результатом действия, который подходит к плану. Сцена это кусочек карты, но например, на карте светофор имеет свое место, а на сцене он находится в какой то зоне (это понято на основе опыта).

Здесь описан алгоритм мозга, который с небольшими вариациями управляет разнообразными мыслительными процессами и все наше мышление есть по сути его комбинации. Я предполагаю, что он соответствует созданному эволюцией алгоритму разума, так как он простой и универсальный. Проявления этого алгоритма участвуют, как в распознавании картинки, так и в мышлении.

Оригинальный взгляд на алгоритм распознавания объектов головным мозгом, который еще может и фантазировать с увиденными объектами и моделировать их. Так же он объясняет механизм генерации сновидений и на его основе можно объяснить работу пальцев рук.

Мы видим картинку двухмерной, но при фантазировании, например людей, мы их представляем как трехмерную модель. В ней, как бы у людей есть скелет для моделирования движений рук и ног. Но, не смотря на то, что мы используем 3D моделирование, понять как будут пересекаться объекты сложной формы мы не можем (для этого нужна начертательная геометрия). Согласно, данной теории у нас в мозге нечто среднее между 3D и 2D моделированием с пониманием вида поверхности - это к тому же объясняет, почему мы понимаем принадлежность теней объектам. По сути мы имеем 2D виды со всех сторон, но кроме этого запоминаются срезы объема объекта. (см. рис. 1). Срез - это вид сбоку на проекцию, показывающий объем (поверхность) объекта. Срез, в отличие от проекции является не картинкой, а кривой.

Существующие алгоритмы работающие с о смыслом слов:

• Векторное представление слов, GPT-3 - статистика

• Алгоритм Леска - подбор значения многозначного слова по статистике встречаемости слов в предложении

• Семантическая сеть - информационная модель предметной области, имеет вид ориентированного графа. Вершины графа соответствуют объектам предметной области, а дуги (ребра) задают отношения между ними. (см. рис. 1)

• В других вариантах - по сути поиск закономерностей через нейросети.

Эволюция мозга (базовые предпосылки).

Существует тест Роршаха — надо назвать, что ты видишь в кляксе, в которой в принципе и увидеть ничего реального нельзя. Но то, что человек видит определяется необъяснимыми внутренними процессами в его мозге. Интерпретации ответов подобраны опытным путем и никак, и нигде не объяснены.

Из описания вариантов ответа к одной из картинок теста Роршаха для англоязычного пациента: «Медведь может символизировать агрессию, конкуренцию, независимость, восстановление, а также — чувство уязвимости, незащищенность или открытость и честность (игра слов по-английски: bear — медведь, bare — обнажать, обнаруживать, разоблачать).» Здесь прямым текстом сказано, что в мозге слова содержатся в виде текста, почему так вышло, будет объяснено в описании эволюции мозга. Мы можем запоминать и понимать текст без картинки (правила, определения, анекдоты — мы их не представляем, но понимаем).

Из комментария к другой картинке «если пациент видит на ней гусениц, это говорит о перспективах его роста и понимании, что люди постоянно меняются и развиваются.» Здесь сказано, что существует некая связь между существительным гусеница и глаголом меняться (развиваться). То есть в определении слова гусеница в мозге используется этот глагол, ведь все гусеницы изменяются в бабочку.

Так же с помощью фМРТ исследований была создана семантическая карта головного мозга, из которой выходит, что крупные семантические группы слов (например, слова, связанные с едой, с действиями, с объектами, с домом), имеют в мозгу вполне конкретное представительство ссылка на статью. Кстати, в другой моей статье, ссылка на нее будет позже, как раз с этой точки зрения рассмотрены все слова.

Оригинальный взгляд на искусственный интеллект, какие части речи являются какими типами нейросетей. Доказательство на основе фрагментов религиозных текстов, предложений содержащих логические ошибки и отрывков песен, которые сложны для понимания, что теория верна и пояснение, как происходит моделирование словесной информации.