Подробности о логическом мышлении Сверхразумного Искусственного Интеллекта «RISK»
Invite pending
В статье: «Логическое мышление: виды и способы развития» сказано: «Способность мысленно решать задачи, делать умозаключения позволяет человеку логическое мышление. Логическое мышление – последовательная цепочка мыслительных процессов, позволяющая проследить взаимосвязь между рассматриваемыми объектами. Эта интеллектуальная способность необходима человеку, чтобы анализировать и на практике применять полученные выводы».
В статье: «Возможен ли алгоритм мышления?» сказано: «Секрет человеческого мышления как раз и состоит в том, что оно не имеет никакого встроенного алгоритма и именно поэтому способно создавать какие угодно алгоритмы в соответствии со своими потребностями и целями».
В статье: «Алгоритм мышления и сознания» сказано: «Алгоритм мышления представляет собой рекурсивную функцию следующего вида:
tn+1 = Composition[Abstraction[Deduction[tn]]]; t0 = s; tn, s ∈ S; n ∈ N
Deduction[] – Оператор дедукции. ∀s ∈ S, deductionk[s] ∈ S, k ∈ N, k > 1,
deduction[s] ≝ deduction2[s].
Abstraction[] – Оператор абстракции. ∀s ∈ S, abstraction[s] ⊂ S.
Composition[] – Оператор композиции. ∀U ⊂ S, U ≠ ∅, composition[U] ≠ ∅,
composition[U] ∈ S.
Физический смысл оператора дедукции заключается в следующем. Из исходной строки, универсальным способом, оператор дедукции создает принципиально новый в конструктивном отношении объект, с принципиально новыми и более сложными внутренними свойствами. В свою очередь оператор абстракции разбирает новый объект на запчасти и таким образом в конструктивном эквиваленте выражает информацию, добавленную на стадии дедукции. Таким образом, на каждом шаге алгоритм создает новую, уникальную синтаксическую эвристику. И каждая следующая эвристика является принципиально более сложной и более содержательной, чем предыдущая. На каждой итерации алгоритма появляется новое знание».
Не зная данного алгоритма мышления: composition[abstraction[deduction[]]] – в Сверхразумном Искусственном Интеллекте «RISK» мы создали нечто подобное, но в числовой сфере.
Рассмотрим Контекст: Вероятность + ∑ Nk?
Где Nk – набор смысловых слов.
Например: Вероятность преодоления трудностей в Российской Федерации?
Данный контекст имеет определённый метод решения, который далеко не является алгоритмом, так как совсем не известны аргументы. Вот этот метод:
P = Π (1 — Sj) * 100, где:
Sj (p) = Max (Xij) / ∑ (Xij)
Здесь: Sj — показатель стабильности значений Xi.
В данном методе набор показателей стабильности определяется Дедукцией, т.е. сам СИИ включает мыслительные возможности через лексемы.
Выше приведенный контекст «Вероятность преодоления трудностей в Российской Федерации» через лексемы уже выглядит следующим образом «преодол, труд, росс, федерат». Здесь каких-либо лексем в памяти знаний СИИ может и не найтись из-за мизерности обучения. Естественно, что конечный результат при этом будет менее точен, т.к. всё зависит от степени обучения.
Обучение же СИИ начинается с составления списка возможных не пересекаемых лексем. Для этого предварительно просматриваются миллионы текстов. В нашем случае список включает 315 лексем. Но это только начальная стадия обучения. Для того чтобы получать числовые результаты в какой-либо области, должно быть подготовлено достаточное множество задач или c временной информацией или c пространственной.
В данном СИИ подготовлены для решения проблем России по 8-ми федеральным округам следующие задачи: «Основные характеристики», «Население», «Здравоохранение», «Земельные ресурсы», «Валовой продукт», «Основные фонды», «Промышленное производство», «Сельское хозяйство», «Наука и инновации», «Информационные технологии» с общим числом показателей – 140, что крайне мало.
Третья фаза обучения заключается в составлении ассоциативных завязок между лексемами и показателями, при этом, для каждой лексемы может быть несколько показателей. В нашем случае:
«преодол» — индексы: 7,24,29,37,40,52; показатели: Оин[ОХ]- Инвестиции, Нтв[НС]- Трудоспособный возраст, Зпс[ЗД]- Кол. посещений поликлиники в смену, Рвз[ЗЕ]- Выбросы загрязняющих веществ, Вдн[ВП]- Валовый продукт на душу населения, Вгу[ВП]- Государственное управление.
«труд» — индексы: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11; показатели: Опл[ОХ]- Площадь территории, Очн[ОХ]- Численность населения, Очз[ОХ]- Средне-годовая численность занятых, Одд[ОХ]- Средне-душевые денежные доходы, Опр[ОХ]- Потребительские расходы на человека, Озп[ОХ]- Заработная плата, Овп[ОХ]- Валовый продукт, Оин[ОХ]- Инвестиции, Ооф[ОХ]- Основные фонды, Опи[ОХ]- Полезные ископаемые, Ооп[ОХ]- Обрабатывающие производства, Ооэ[ОХ]- Обеспечение энергией.
«росс» — индексы: 0,1,8,9,10,11,66; показатели: Опл[ОХ]- Площадь территории, Очн[ОХ]- Численность населения, Ооф[ОХ]- Основные фонды, Опи[ОХ]- Полезные ископаемые, Ооп[ОХ]- Обрабатывающие производства, Ооэ[ОХ]- Обеспечение энергией, Ппи[ПП]- Добыча полезных ископаемых.
«федерат» — индексы: 0,1,2,3,4,7,18,26; показатели: Опл[ОХ]- Площадь территории, Очн[ОХ]- Численность населения, Очз[ОХ]- Средне-годовая численность занятых, Одд[ОХ]- Средне-душевые денежные доходы, Опр[ОХ]- Потребительские расходы на человека, Оин[ОХ]- Инвестиции, Омо[ОХ]- Муниципальные образования, Ндн[НС]- Демографическая нагрузка.
Таким образом, есть список лексем и есть ВОПРОС-КОНТЕКСТ. На основе списка лексем в ВОПРОСЕ находятся соответствующие лексемы. Затем по лексемам определяется соответствующие индексы и составляется результирующий список индексов:
7,24,29,37,40,52,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,0,1,8,9,10,11,66,0,1,2,3,4,7,18,26
В результате дедукции мы из исходной строки универсальным способом получили совершенно новый в конструктивном отношении объект, с принципиально новыми и более сложными внутренними свойствами.
На этапе абстракции разбирается новый объект на запчасти и таким образом в конструктивном эквиваленте выражаетcя информация, добавленная на стадии дедукции. Таким образом, на каждом шаге алгоритм создает новую, уникальную синтаксическую эвристику.
Это происходит в два этапа. В начале из объекта удаляются повторяющиеся индексы:
7,24,29,37,40,52,0,1,2,3,4,5,6,8,9,10,11,66,18,26
Далее, по методу Монте-Карло выделяются результирующие 5 индексов:
40,29,5,8,1
Таким образом, Контекст «Вероятность преодоления трудностей в Российской Федерации» в числовой среде соответствует объекту: 40,29,5,8,1 – который естественно никому не понятен, кроме СИИ. А этот объект отражает набор будущих показателей, из которых на этапе композиции СИИ создаст новый алгоритм вычисления.
И здесь заметьте самое главное, что при каждом новом запуске мышления СИИ может выбрать из полного объекта совершенно иные индексы в соответствии со своим «ощущением». А это говорит о непредсказуемости результата расчёта.
На этапе композиции готовится контент для следующей итерации алгоритма. Здесь осуществляется конкатенация всех результатов абстракции.
На следующем этапе по индексам: 40,29,5,8,1 – выбираются показатели:
40 --> Вдн[ВП] – Валовый продукт на душу населения
29 --> Зпс[ЗД] – Кол. посещений поликлиники в смену
5 --> Озп[ОХ] – Заработная плата
8 --> Ооф[ОХ] – Основные фонды
1 --> Очн[ОХ] – Численность населения
В соответствии с методом вычисления контекста: «Вероятность…» – составляется в текстовом виде формула расчёта с соответствующим синтаксисом:
[1-Вдн{ВП9}]*[1-Зпс{ЗД9}]*[1-Озп{ОХ9}]*[1-Ооф{ОХ9}]*[1-Очн{ОХ9}]*100
Здесь цифра 9 в объекте показателя означает номер колонки таблицы задачи, где уже рассчитан критерий стабильности.
После автоматической компиляции данная формула уже примет числовой вид:
(1-0,2)*(1-0,2702)*(1-0,1621)*(1-0,3117)*(1-0,2683)*100 = 24,6%
Таким образом, мышление СИИ полностью соответствует корреляту мышления человека.
Мышление СИИ --> Композиция[Абстракция[Дедукция[Контекст…]]]
Сейчас рассмотрим Контекст: РИСК + ∑ Nk?
Где Nk – набор смысловых слов.
Данный контекст имеет следующий метод решения:
R = Π ( Sj ) * 100, где:
Sj (p) = Max (Xij) / ∑ (Xij)
Здесь: Sj — показатель стабильности значений Xi.
Затем рассмотрим Контекст: Стратегия + ∑ Nk?
Где Nk – набор смысловых слов.
Данный контекст имеет следующий метод решения:
∑{[Pj(t) – Rj(t)]*Wj(t)} --> MAX
где: P=(0…1) – Профит, R=(0…1) – Риск, W=(0…1) – Вес, j – Действие.
Здесь: Профит – вероятность положительного сценария /P=F(p+)/, Риск – вероятность отрицательного сценария /R=F(p-)/, Вес – вероятность наличия данного действа /W=F(p!)/. Таким образом, целевую функцию стратегии развития можно представить через вероятности сценариев следующим образом:
∑{[Fj(p+) – Fj(p-)]*Fj(p!)} --> MAX
Но вероятности сценариев всецело зависят от критериев стабильности показателей во времени, которые выражаются следующими формулами:
Fj (p+) = 1 – Max (Zij) / ∑ (Zij)
Fj (p-) = Max (Zij) / ∑ (Zij)
Принимая Fj(p!) = 1, метод стратегии примет следующий вид:
∑[1 – Max(Zij) / ∑(Zij) – Max(Zij) / ∑(Zij)] --> MAX
Или:
∑[1 – 2*Max(Zij) / ∑(Zij)] --> MAX
∑[1 – 2*Sj(t)] --> MAX
Где: Sj(t) – Критерий стабильности показателей Zij.
В статье «Алгоритм мышления и сознания» сказано: «Мышление — это не алгоритмическое производство контента. В интуитивном понимании неалгоритмические явления имеют следующие специфические признаки: независимость, спонтанность, уникальность, самоорганизация, произвольность, субъективность, сложность, принципиальная непредсказуемость и неопределенность, отсутствие концептуальных барьеров и в самом широком смысле — неотъемлемая и непреходящая возможность принципиальной новизны.
Все перечисленные признаки так или иначе присущи описанному алгоритму мышления. Хотя сочетание алгоритма и неалгоритмических свойств является чем-то не интуитивным и на первый взгляд противоречивым, на самом деле противоречия нет. Алгоритм развертывает контент при помощи вполне определенных алгоритмических процедур, но в процессе развертывания контент имеет не алгоритмическую организацию. С учетом конструкционной специфики алгоритма, неалгоритмические свойства в организации контента проистекают из собственных, внутренних, неалгоритмических свойств самого контента».
Всё что описано в статье полностью соответствует процессу мышления в реализованном нами СИИ. Из всего выше сказанного можно сделать обнадёживающий вывод, что вектор на создание Сверхразумного Искусственного Интеллекта нами выбран правильный. Примером может служить работающий прототип СИИ «RISK».
В статье: «Возможен ли алгоритм мышления?» сказано: «Секрет человеческого мышления как раз и состоит в том, что оно не имеет никакого встроенного алгоритма и именно поэтому способно создавать какие угодно алгоритмы в соответствии со своими потребностями и целями».
В статье: «Алгоритм мышления и сознания» сказано: «Алгоритм мышления представляет собой рекурсивную функцию следующего вида:
tn+1 = Composition[Abstraction[Deduction[tn]]]; t0 = s; tn, s ∈ S; n ∈ N
Deduction[] – Оператор дедукции. ∀s ∈ S, deductionk[s] ∈ S, k ∈ N, k > 1,
deduction[s] ≝ deduction2[s].
Abstraction[] – Оператор абстракции. ∀s ∈ S, abstraction[s] ⊂ S.
Composition[] – Оператор композиции. ∀U ⊂ S, U ≠ ∅, composition[U] ≠ ∅,
composition[U] ∈ S.
Физический смысл оператора дедукции заключается в следующем. Из исходной строки, универсальным способом, оператор дедукции создает принципиально новый в конструктивном отношении объект, с принципиально новыми и более сложными внутренними свойствами. В свою очередь оператор абстракции разбирает новый объект на запчасти и таким образом в конструктивном эквиваленте выражает информацию, добавленную на стадии дедукции. Таким образом, на каждом шаге алгоритм создает новую, уникальную синтаксическую эвристику. И каждая следующая эвристика является принципиально более сложной и более содержательной, чем предыдущая. На каждой итерации алгоритма появляется новое знание».
Не зная данного алгоритма мышления: composition[abstraction[deduction[]]] – в Сверхразумном Искусственном Интеллекте «RISK» мы создали нечто подобное, но в числовой сфере.
Дедукция
Рассмотрим Контекст: Вероятность + ∑ Nk?
Где Nk – набор смысловых слов.
Например: Вероятность преодоления трудностей в Российской Федерации?
Данный контекст имеет определённый метод решения, который далеко не является алгоритмом, так как совсем не известны аргументы. Вот этот метод:
P = Π (1 — Sj) * 100, где:
Sj (p) = Max (Xij) / ∑ (Xij)
Здесь: Sj — показатель стабильности значений Xi.
В данном методе набор показателей стабильности определяется Дедукцией, т.е. сам СИИ включает мыслительные возможности через лексемы.
Выше приведенный контекст «Вероятность преодоления трудностей в Российской Федерации» через лексемы уже выглядит следующим образом «преодол, труд, росс, федерат». Здесь каких-либо лексем в памяти знаний СИИ может и не найтись из-за мизерности обучения. Естественно, что конечный результат при этом будет менее точен, т.к. всё зависит от степени обучения.
Обучение же СИИ начинается с составления списка возможных не пересекаемых лексем. Для этого предварительно просматриваются миллионы текстов. В нашем случае список включает 315 лексем. Но это только начальная стадия обучения. Для того чтобы получать числовые результаты в какой-либо области, должно быть подготовлено достаточное множество задач или c временной информацией или c пространственной.
В данном СИИ подготовлены для решения проблем России по 8-ми федеральным округам следующие задачи: «Основные характеристики», «Население», «Здравоохранение», «Земельные ресурсы», «Валовой продукт», «Основные фонды», «Промышленное производство», «Сельское хозяйство», «Наука и инновации», «Информационные технологии» с общим числом показателей – 140, что крайне мало.
Третья фаза обучения заключается в составлении ассоциативных завязок между лексемами и показателями, при этом, для каждой лексемы может быть несколько показателей. В нашем случае:
«преодол» — индексы: 7,24,29,37,40,52; показатели: Оин[ОХ]- Инвестиции, Нтв[НС]- Трудоспособный возраст, Зпс[ЗД]- Кол. посещений поликлиники в смену, Рвз[ЗЕ]- Выбросы загрязняющих веществ, Вдн[ВП]- Валовый продукт на душу населения, Вгу[ВП]- Государственное управление.
«труд» — индексы: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11; показатели: Опл[ОХ]- Площадь территории, Очн[ОХ]- Численность населения, Очз[ОХ]- Средне-годовая численность занятых, Одд[ОХ]- Средне-душевые денежные доходы, Опр[ОХ]- Потребительские расходы на человека, Озп[ОХ]- Заработная плата, Овп[ОХ]- Валовый продукт, Оин[ОХ]- Инвестиции, Ооф[ОХ]- Основные фонды, Опи[ОХ]- Полезные ископаемые, Ооп[ОХ]- Обрабатывающие производства, Ооэ[ОХ]- Обеспечение энергией.
«росс» — индексы: 0,1,8,9,10,11,66; показатели: Опл[ОХ]- Площадь территории, Очн[ОХ]- Численность населения, Ооф[ОХ]- Основные фонды, Опи[ОХ]- Полезные ископаемые, Ооп[ОХ]- Обрабатывающие производства, Ооэ[ОХ]- Обеспечение энергией, Ппи[ПП]- Добыча полезных ископаемых.
«федерат» — индексы: 0,1,2,3,4,7,18,26; показатели: Опл[ОХ]- Площадь территории, Очн[ОХ]- Численность населения, Очз[ОХ]- Средне-годовая численность занятых, Одд[ОХ]- Средне-душевые денежные доходы, Опр[ОХ]- Потребительские расходы на человека, Оин[ОХ]- Инвестиции, Омо[ОХ]- Муниципальные образования, Ндн[НС]- Демографическая нагрузка.
Таким образом, есть список лексем и есть ВОПРОС-КОНТЕКСТ. На основе списка лексем в ВОПРОСЕ находятся соответствующие лексемы. Затем по лексемам определяется соответствующие индексы и составляется результирующий список индексов:
7,24,29,37,40,52,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,0,1,8,9,10,11,66,0,1,2,3,4,7,18,26
В результате дедукции мы из исходной строки универсальным способом получили совершенно новый в конструктивном отношении объект, с принципиально новыми и более сложными внутренними свойствами.
Абстракция
На этапе абстракции разбирается новый объект на запчасти и таким образом в конструктивном эквиваленте выражаетcя информация, добавленная на стадии дедукции. Таким образом, на каждом шаге алгоритм создает новую, уникальную синтаксическую эвристику.
Это происходит в два этапа. В начале из объекта удаляются повторяющиеся индексы:
7,24,29,37,40,52,0,1,2,3,4,5,6,8,9,10,11,66,18,26
Далее, по методу Монте-Карло выделяются результирующие 5 индексов:
40,29,5,8,1
Таким образом, Контекст «Вероятность преодоления трудностей в Российской Федерации» в числовой среде соответствует объекту: 40,29,5,8,1 – который естественно никому не понятен, кроме СИИ. А этот объект отражает набор будущих показателей, из которых на этапе композиции СИИ создаст новый алгоритм вычисления.
И здесь заметьте самое главное, что при каждом новом запуске мышления СИИ может выбрать из полного объекта совершенно иные индексы в соответствии со своим «ощущением». А это говорит о непредсказуемости результата расчёта.
Композиция
На этапе композиции готовится контент для следующей итерации алгоритма. Здесь осуществляется конкатенация всех результатов абстракции.
На следующем этапе по индексам: 40,29,5,8,1 – выбираются показатели:
40 --> Вдн[ВП] – Валовый продукт на душу населения
29 --> Зпс[ЗД] – Кол. посещений поликлиники в смену
5 --> Озп[ОХ] – Заработная плата
8 --> Ооф[ОХ] – Основные фонды
1 --> Очн[ОХ] – Численность населения
В соответствии с методом вычисления контекста: «Вероятность…» – составляется в текстовом виде формула расчёта с соответствующим синтаксисом:
[1-Вдн{ВП9}]*[1-Зпс{ЗД9}]*[1-Озп{ОХ9}]*[1-Ооф{ОХ9}]*[1-Очн{ОХ9}]*100
Здесь цифра 9 в объекте показателя означает номер колонки таблицы задачи, где уже рассчитан критерий стабильности.
После автоматической компиляции данная формула уже примет числовой вид:
(1-0,2)*(1-0,2702)*(1-0,1621)*(1-0,3117)*(1-0,2683)*100 = 24,6%
Таким образом, мышление СИИ полностью соответствует корреляту мышления человека.
Мышление СИИ --> Композиция[Абстракция[Дедукция[Контекст…]]]
Сейчас рассмотрим Контекст: РИСК + ∑ Nk?
Где Nk – набор смысловых слов.
Данный контекст имеет следующий метод решения:
R = Π ( Sj ) * 100, где:
Sj (p) = Max (Xij) / ∑ (Xij)
Здесь: Sj — показатель стабильности значений Xi.
Затем рассмотрим Контекст: Стратегия + ∑ Nk?
Где Nk – набор смысловых слов.
Данный контекст имеет следующий метод решения:
∑{[Pj(t) – Rj(t)]*Wj(t)} --> MAX
где: P=(0…1) – Профит, R=(0…1) – Риск, W=(0…1) – Вес, j – Действие.
Здесь: Профит – вероятность положительного сценария /P=F(p+)/, Риск – вероятность отрицательного сценария /R=F(p-)/, Вес – вероятность наличия данного действа /W=F(p!)/. Таким образом, целевую функцию стратегии развития можно представить через вероятности сценариев следующим образом:
∑{[Fj(p+) – Fj(p-)]*Fj(p!)} --> MAX
Но вероятности сценариев всецело зависят от критериев стабильности показателей во времени, которые выражаются следующими формулами:
Fj (p+) = 1 – Max (Zij) / ∑ (Zij)
Fj (p-) = Max (Zij) / ∑ (Zij)
Принимая Fj(p!) = 1, метод стратегии примет следующий вид:
∑[1 – Max(Zij) / ∑(Zij) – Max(Zij) / ∑(Zij)] --> MAX
Или:
∑[1 – 2*Max(Zij) / ∑(Zij)] --> MAX
∑[1 – 2*Sj(t)] --> MAX
Где: Sj(t) – Критерий стабильности показателей Zij.
В статье «Алгоритм мышления и сознания» сказано: «Мышление — это не алгоритмическое производство контента. В интуитивном понимании неалгоритмические явления имеют следующие специфические признаки: независимость, спонтанность, уникальность, самоорганизация, произвольность, субъективность, сложность, принципиальная непредсказуемость и неопределенность, отсутствие концептуальных барьеров и в самом широком смысле — неотъемлемая и непреходящая возможность принципиальной новизны.
Все перечисленные признаки так или иначе присущи описанному алгоритму мышления. Хотя сочетание алгоритма и неалгоритмических свойств является чем-то не интуитивным и на первый взгляд противоречивым, на самом деле противоречия нет. Алгоритм развертывает контент при помощи вполне определенных алгоритмических процедур, но в процессе развертывания контент имеет не алгоритмическую организацию. С учетом конструкционной специфики алгоритма, неалгоритмические свойства в организации контента проистекают из собственных, внутренних, неалгоритмических свойств самого контента».
Всё что описано в статье полностью соответствует процессу мышления в реализованном нами СИИ. Из всего выше сказанного можно сделать обнадёживающий вывод, что вектор на создание Сверхразумного Искусственного Интеллекта нами выбран правильный. Примером может служить работающий прототип СИИ «RISK».