Теория элит — концепция, предполагающая, что народ в целом не может управлять государством и эту функцию берёт на себя элита общества. Элиты разных эпох отбирались по самым разным признакам — сила, происхождение, образование, опыт, способности, богатство и т.д., развитые общества обязательно включали возможность выдвижения наиболее способных представителей народа. Механизмы этого выдвижения самые различные.
С точки зрения этой теории в так называемых демократических государствах тоже управляет не весь народ, а несколько элит, которые ведут борьбу за власть. Ряд современных концепций в рамках этой теории cчитает, что народ может управлять этими элитами, используя избирательное право
А вот у нас в России (не Москва) когда я участвовал в собеседованиях, мы смотрели в первую очередь на опыт работы и знания, и только при отсутствии опыта имел значение диплом. И без диплома был выше порог прохождения и спрашивали более пристрастно. Я сам устраивался без диплома и с малым опытом, но очень хорошо показал себя на собеседовании.
Нейросети проявляют многие свойства присущие биологическому мозгу, например ассоциативная память, там даже есть процесс сходный по своей природе со сном, когда сеть заполняется образами состоящими из рекомбинации реальных образов, и таким образом закрепляются реальные воспоминания и устраняются химеры (ложные воспоминания которые логичны, но в реальности никогда не наблюдались). Также при отсутствии сна у человека начинаются галлюцинации, ложные воспоминания и стирается граница между реальным и воображаемым. Т.е. поведение модели соответствует тому, что мы наблюдаем в живых организмах. Так что я лично считаю эту модель близкой к истине, хотя в реальном мозге еще химия играет не последнюю роль, регулируя реакции возбуждения и торможения.
Ну известно, что мозг состоит из нейронов, синапсов, аксонов и прочего. Все это довольно хорошо моделируется на компьютере, тут вопрос в производительности, современные компьютеры не тянут пока такое количество связей. И тут алгоритм не пишется, а подгоняется сам под воздействием внешних данных. Нейросетевые алгоритмы кстати очень простые, а вот сами сети могут быть сколь угодно сложными.
Посредственных здесь в значении обычных, средних. Средний уровень может быть выше чем сейчас сам по себе, но качественное различие между средними и лучшими никуда не денется.
Существуют всяческие алгоритмы обучения, нейросети, генетические алгоритмы, и прочее, позволяющие решить задачи, решение которых не было заложено в программу изначально. Программа также может самомодифицироваться, по каким то правилам, принимая форму, которую программист изначально не мог представить. Например нейросети определенного типа могут составить некий идеальный образ, получая на вход только искаженные варианты образцов. То есть имеем пример формирования идеи в понимании Платона.
Тут скорее в степени самосознания вопрос, возможно это стоит рассматривать как два полюса, допускающие некие промежуточные варианты, типа слабый ИИ с некоторыми элементами сильного, но это скорее вопрос терминологии.
И получиться ситуация как в Индии, где большинство низших каст кормило меньшинство высших и давало им заниматься их делом, не отвлекаясь на хлеб насущный. Или в Греции где труд рабов позволял свободным гражданам заниматься политикой и философией. Только вместо рабов будут роботы. Эх утопия :)
Ресурсы все равно ограничены, как правило. По мне так лучше дать ресурсы 10% лучших, чем распределить поровну между 80% посредственных. Плюс большее количество занимающихся будет генерировать много информационного шума, где будет проблематично отделить зерна от плевел.
Они тогда будут конкурировать за ресурсы и тратить время на взаимодействие, как у Брукса добавление людей затягивает проект. То есть тогда над ними уже может понадобиться менеджмент для эффективного распределения ресурсов и усилий. Только и будут читать работы друг друга и спорить на бесконечных конференциях :)
Общий смысл в том, что без самосознания это слабый ИИ (который впрочем вполне может решать определенные задачи лучше людей), а с самосознанием и прочим это сильный ИИ. Ссылка дана не как попытка опровержения ваших слов, а наоборот как дополнение для внесения ясности в вопрос. Потому что для описанного вами есть уже известные термины.
Это и не нужно, маленький процент энтузиастов вполне может двигать прогресс, будучи обеспеченным всем необходимым и имея развязанные руки, как в принципе и было на протяжении почти всей истории. От остальных требуется только поставлять нужные ресурсы и не мешать. Это мое имхо конечно.
Ну можно для примера взять Индию, где наукой и вообще умственными занятиями занимались только представители касты брахманов, которые как раз и составляли меньшинство. Зато им была предоставлена свобода и все ресурсы и система была стабильна многие тысячи лет, избежала серьезных потрясений и сохранила культуру. Как пример можно взять Панини, который еще в 5 веке до н.э. составил формальную грамматику санскрита, хотя эта работа в то время и близко не имела практического приложения, и нашла применение только в 20м веке.
Так что возможно лучше иметь мало ученых, но полностью обеспеченных ресурсами и свободных в своих исследованиях, а не работающих только над тем, что быстро можно применить на практике и окупить исследования.
Не обязательно «кодил», есть алгоритмы обучения, самомодифицирующийся код. Всякие нейросети, генетические алгоритмы и прочее, которые могут найти решение, не заложенное в них изначально.
С точки зрения этой теории в так называемых демократических государствах тоже управляет не весь народ, а несколько элит, которые ведут борьбу за власть. Ряд современных концепций в рамках этой теории cчитает, что народ может управлять этими элитами, используя избирательное право
ru.wikipedia.org/wiki/Теория_элит
Так что возможно лучше иметь мало ученых, но полностью обеспеченных ресурсами и свободных в своих исследованиях, а не работающих только над тем, что быстро можно применить на практике и окупить исследования.