Аннотация. В работе предложен новый подход к созданию искусственного интеллекта на базе апробированного прототипа – система «Smart-MES». Рассматриваются вопросы: самообучения, самоорганизации, мышления, творчества, интуиции – как необходимые детерминанты ИИ. Приведены особенности системы: адаптивность, скорость расчёта, самонастройка, самодиагностика, самовосстановление и др. Трактуется алгоритм мышления ИИ как непрерывный процесс решения огромного множества технологических задач, представляющих знания из различных областей науки, с прерыванием от внешних воздействий. Доказывается, что сильный ИИ обязательно должен обладать основными детерминантами: самообучение и самоорганизация, которые обеспечивают легчайшую адаптивность и высочайшую скорость расчётов, и которые являются основой для реализации мышления, творчества и интуиции ИИ. Утверждается, что для подъёма экономики России необходим именно сильный ИИ, способный мыслить алгоритмическими числовыми контекстами.
Введение
Принято считать, что наука является форвардом прогресса, т.е. теория указывает правильный путь для развития практики. Но в отношении искусственного интеллекта (ИИ) именно для промышленности получилось наоборот, т.е. практическая реализация IT-самоорганизации в системе «Smart-MES» может в корне изменить представление об ИИ.
Здесь ИИ «Smart-MES» представляет собой работающий прототип современного искусственного интеллекта, который успешно апробирован на ряде электростанций для интеллектуального расчёта ТЭП, и который доказывает верность новейшей теории создания ИИ. Почему только для промышленности? Потому что именно в промышленности создаётся экономика России, потому что для подъёма экономики нужны интенсивные методы с неординарным подходом, что и предоставляет ИИ. Поэтому для увеличения производительности труда необходимы именно подобные ИИ.
Когда говорят об ИИ, то почему-то речь обязательно заходит о нейронной составляющей мозга. Это равносильно, как, рассматривая ИИ, следует подробно описывать элементную базу компьютера. Ведь нейроны являются именно элементной базой биологического интеллекта. Но с творчеством нейроны не имеют ничего общего. А для подъёма экономики нужно именно творчество. Поэтому, наблюдающееся затишье в области создания ИИ, возникло из-за этого тупика, т.е. из-за устаревшей теории создания нейроподобных ИИ.
Интеллект – это, прежде всего, творчество, но творчество не может быть без знаний. Таким образом, в интеллекте знание всегда стоит на первом месте. И чем больше знаний, тем и большая возможность для творчества. Но если Интернет кишит знаниями, то может ли Интернет представлять собой сильный ИИ? Абсолютно нет, т.к. там отсутствует самоорганизация всей совокупности знаний. Интернет представляет собой огромное множество разрозненных «кладовок» со знаниями, но там нет общего анализатора, который и должен обеспечивать логику творчества. Здесь все подходы BIG DATA, хотя и предоставляют новую информацию, но являются сродни прогнозу погоды, а не творчеству.
И программа, которая играет в шахматы, или сочиняет музыку и стихи, или выполняет тест Тьюринга, так же не может считаться сильным ИИ, т.к. она кроме этого ничего не умеет делать, и у неё нет механизма самоорганизации и самообучения иному переделу. А ИИ «Smart-MES» предназначен именно для реализации любых алгоритмов любого объёма с механизмом самоорганизации, самообучения и переобучения.
1. Текущие проблемы ИИ
Прежде, чем рассматривать новейшую теорию ИИ, приведу часть выдержек из 2-х книг Иванникова М.А. [1] и Потапова А.С. [2] с существующими взглядами на перспективы создания ИИ и мои возражения по данному вопросу.
1) Невычислимость мышления и перспективы искусственного интеллекта [1]
1. «Знание алгоритма мышления равносильно бессмысленной возможности выйти «за» знания, взглянуть на знания «со стороны», знать больше, чем знания, или аналогично – выйти «за» самого себя, имея возможность наблюдать себя со стороны во всей полноте своих действий, мыслей и чувств» [1, с.3].
Здесь наблюдается явное введение в заблуждение методом подтасовки фактов о категорической невозможности создания ИИ. Не следует путать знание и мышление, т.к. знание – статика, а мышление – динамика. Алгоритм же мышления как раз очень прост, который обеспечивает постоянную работу анализатора в режиме прерывания от зрительной и слуховой информации, предоставляя анализатору новые контексты. Пытаться же создать ИИ наподобие мозга просто бесполезно, т.к. для этого ИИ должен состоять из аминокислот.
2. «По-другому можно сказать, что алгоритм мышления должен быть и алгоритмом познания, обучения, при этом алгоритм обучения, очевидно, должен обобщать в себе алгоритмы всех возможных знаний. Или, проще говоря, чем точнее знание процесса появления знаний, тем точнее знание знаний. Следовательно, алгоритм мышления будет равносилен знанию всех возможных знаний заранее, «формуле всех формул», что не имеет смысла» [1, с.4].
Это звучит примерно так, что операционная система компьютера должна заранее знать абсолютно обо всех задачах, которые будут в ней функционировать. Что является нонсенсом. К тому же, мышление, познание и обучение это разные типы алгоритмов. Обучение – это ввод информации, мышление – текущая обработка данных, познание – переключение на новое обучение, а творчество – копание в архивах. Поэтому мышление не равносильно знанию всех знаний, а обычный рядовой процесс.
3. «В итоге вывод, что мышление невозможно алгоритмизировать, подтверждается и тем выводом, что познание само по себе не может быть алгоритмом» [1, с.4].
Действительно, когда всё смешивается в кучу, то не возможно выявить рациональное зерно. Во-первых, прежде чем человек начнёт заниматься познанием, его непрерывно обучают 20 лет, т.е. алгоритмизируют. Во-вторых, если все полученные знания состоят из алгоритмов, то оперирование этими знаниями также является алгоритмом, а другое и не дано. В-третьих, познание не осуществляется в пустоте, а тесно связано с социумом, который сам функционирует по алгоритмам, осознаёт это он или нет.
4. «Таким образом, можно сделать некоторые выводы о «системе мышления». Это должна быть система с нелинейным поведением, которая в процессе взаимодействия со средой способна усложняться – эволюционировать из некоторого более неопределённого к некоторому более упорядоченному состоянию» [1, с.5].
С этим полностью можно согласиться, т.к. ИИ «Smart-MES» точно такой и является. При этом если человек эволюционирует очень медленно, то для ИИ «Smart-MES» больше подходит термин – революционирование.
5. «В итоге, исходя из логических аргументов, в том числе и не связанных с теоремами Гёделя, полнота знания не имеет смысла, как, следовательно, не имеет смысла и алгоритм мышления» [1, с.5].
Здесь действительно – не объять необъятное. В мире нет ни одного человека, который бы знал абсолютно всё, но все они мыслят, т.е. обладают алгоритмом мышления. Да и само понятие: полнота – является относительным. Но если утверждается, что алгоритм мышления не имеет смысла, то и алгоритм творчества не имеет смысла, то и стремление создать сильный ИИ не имеет смысла. Но это же не так!
6. «Алгоритм – это последовательность действий, ведущая к цели за конечное число шагов... Поэтому никакая последовательность шагов, программа, сколько бы подробной она ни была и сколько бы быстро ни выполнялась, никакое физическое явление в принципе не выразит, описывая всегда только некоторое «внешнее» проявление физической реальности... В итоге если само мышление – это не «последовательность шагов», а объём изменений некоторой физической структуры мышления, где алгоритмы действий субъекта только возникают, а не являются сутью процесса, то данное обстоятельство и может определять качественное различие мышления и алгоритмов» [1, с.6].
Если мышление не является алгоритмом, то почему ребёнок кроме «агу» ничего произнести не может? А это значит, что он ещё говорить и мыслить не умеет. Или кто-нибудь может мыслить категорией теоремы Гёделя? Безусловно, нет. Следовательно, без обучения нет и мышления. Но обучение это – алгоритмистика. Когда человек смотрит на объект, то его мышление может уловить лишь то, что он видит, и то, о чём он может интуитивно догадаться. Но это же последовательность действий, как и у алгоритма.
7. «Из-за чего, например, нельзя проверить создаваемый вариант ИИ на соответствие некому «эталонному мышлению» и тем самым точно определить его пригодность» [1, с.8].
Когда рождается человек, то никто не может предсказать будущую степень его мышления, т.к. всё зависит от унаследованной способности и интенсивности обучения. Если человека с рождения заточить в чулан, то через 20 лет он абсолютно не будет обладать никаким мышлением. Следовательно, мышление зависит только от обучения знаниями. Так и ИИ «Smart-MES» – изначально это ребёнок без знаний, а, следовательно, и без возможности мышления. После же обучения ИИ определенным знаниям, он вполне будет обладать мышлением именно в этой области.
8. «Можно рассмотреть вариант с гипотетическим компьютером, который будет очень быстро перебирать варианты искусственного интеллекта, моделируя его работу. Однако, как уже говорилось, компьютер может только имитировать мышление, следуя программе, описывающей выявленные «внешние» проявления процесса мышления, то есть компьютер не сделает чего-либо «сам», так как физически никакого моделируемого процесса в компьютере не происходит» [1, с.16].
Я уже говорил, что без обучения и человек не будет обладать мышлением. Следовательно, и человеческое мышление также действует по алгоритму, по сложному с привлечением эмоциональной составляющей, но алгоритму. В противном случае это ненормальный человек.
9. «Таким образом, создание искусственного интеллекта, приближающегося к человеческому, в той же мере не имеет итога, как и написание алгоритма мышления или познания» [1, с.17].
У меня на это один простой вопрос. А кто-нибудь практически это проверял? А кто-нибудь загружал в ИИ многие триллионы знаний с 20-ти летней программой обучения? Нет. Поэтому данные утверждения голословны. К тому же есть реальный ИИ «Smart-MES», способный эти данные впитать всего лишь за один час, вместо 20 лет, которые необходимы для обучения человека.
10. «Однако нейронная сеть – не алгоритм, сеть – это континуум одновременных, разнонаправленных и взаимозависимых процессов» [1, с.58].
Так ведь и ИИ «Smart-MES» это континуум, основанный на алгоритмах. А то, что нейронная сеть – не алгоритм, является ложью. А как быть с различными видами нейронов (Персептрон, Сигмоидальный, Адалайн, Инстар и Оутстар, WTA, Хебба, Стохоластический), каждый из которых работает по своему уникальному алгоритму? А как быть с выбором архитектуры сети? А как быть с подбором весов взаимосвязи? Всё это и есть алгоритмы.
2) Искусственный интеллект и универсальное мышление [2]
1. «Пока рано говорить о том, что все загадочные феномены – от самоорганизации до самосознания – могут быть описаны в алгоритмических терминах» [2, с.703].
Странно, что это клише навешивается на весь социум. А ведь данные учёные определяют ошибочный вектор развития всего человечества по созданию ИИ. Но вот в России появился ИИ «Smart-MES» именно с этими загадочными феноменами от самоорганизации до самосознания и ничего, тишина. Поэтому, на самом деле, сами эти феномены никому не нужны. А нужен полностью упакованный ИИ, тогда, возможно, его заметят. Но как можно обучить ИИ правильным и нужным обществу знаниям, если нет соответствующей школы. Ведь беспризорника, впитавшего законы улицы, властные структуры не подпустят даже к порогу. В этом и заключается парадокс сегодняшнего дня.
2. «Таким образом, серьезных научных аргументов против возможности алгоритмического ИИ в настоящее время нет, а имеющиеся аргументы порой даже противоречат друг другу. В частности, можно одновременно встретить утверждения о том, что человек может решать NP-полные задачи, что недоступно компьютеру (а значит, подразумевается гарантированное нахождение полного решения), и о том, что человеку, опять же в отличие от компьютера, свойственно ошибаться» [2, с.703].
Когда говорят, что NP-полные задачи недоступны компьютеру, то не учитывают способности ИИ «Smart-MES», который имеет возможность оперировать не только строгими алгоритмами, но и интуицией, которая также является алгоритмом. Зачастую, человек выполняя действия, не может точно объяснить, почему именно так он поступил, т.к. он всегда использует интуицию. В мире абсолютно всё взаимосвязано, поэтому реально вообще не возможно точно решить ни одной глобальной задачи, т.к. их размерности огромны, учитывая и многогранную рекурсию. Только интуиции ИИ это под силу.
3. «От «сильного» ИИ компьютер отделяет трудность в реализации способности работать в алгоритмически полном пространстве: это относится и к проблеме поиска, и к проблеме представления, и к проблеме обучения» [2, с.704].
Беда всех математиков в области создания ИИ заключается в обязательном поиске решения там, где его быть просто не может. Человек никогда не ищет точного решения проблемы, т.к. кроме таблицы умножения он оперировать для вычисления больше ничем не способен, поэтому на первый план и выходит опыт, т.е. интуиция. Но если человек создаёт ИИ подобно своему мозгу, то нет необходимости замышлять действия будущего ИИ в алгоритмически полном пространстве, т.к. здесь нужны просто иные подходы по принципу: все сложнейшие и неразрешимые проблемы решаются простейшей интуицией.
Например: X = F(Y), где: Y = f(X) – нереализуемая задача, особенно при отсутствии итерационной сходимости.
Но с помощью интуиции это решается элементарно:
X = F( f( I( Xmin, Xmax ))), где: I – интуиция.
Резюме
Как видим, маститые учёные затрудняются внести ясность в проблему создания ИИ. Мало этого, они даже не представляют, как подступиться к реализации IT-самоорганизации. Но есть и такое понятие, как достижение порога знаний, без которого творчество ИИ не осуществимо.
Прикинем же существующий порог знаний у среднестатистического человека за 20 лет его жизненной учёбы, предположив, что ученик за 1 урок усваивает 1 знание.
5 уроков * 20 дней * 10 месяцев * 10 лет = 10000 знаний. Это увеличим на порядок для учёта ВУЗа, улицы и самообучения, получаем 100 тысяч знаний или 100 тысяч задач для ИИ. Вот порог, после которого вполне возможно реальное творчество ИИ.
2. Гипотеза и эксперимент
Человек визуальные образы разделяет на графическую, текстовую и числовую информацию, а звуковые образы разделяет на текстовую и музыкальную. Мыслит же человек только текстовыми контекстами, а числовое мышление у него вообще отсутствует, кроме математиков. Даже графические образы человек всегда соотносит с текстовыми понятиями, так он привык исторически, что не скажешь о животных. Но для промышленности необходим ИИ с числовым мышлением. Именно когнитивное творчество в числовой сфере без текстовой контекстной логики – это возможно верный вектор для совершенствования ИИ, нацеленного на подъём экономики.
Ниже приводится предлагаемая гипотеза ИИ в разрезе пяти детерминантов: самообучение, самоорганизация, мышление, творчество и интуиция, а также общепринятые определения и то, что получилось в результате эксперимента на ИИ «Smart-MES».
Гипотеза ИИ
1. Самообучение ИИ осуществляется с помощью книг, которые должны быть заранее подготовлены в том виде, в котором он способен изложенные знания понять. Но предварительно ИИ самого обучают грамоте, т.е. возможности впитывать изложенную в книгах текстовую информацию.
2. Самоорганизация ИИ выполняется при самообучении, когда самостоятельно создаётся из множества знаний одна новая уникальная программа методом бифуркации, т.е. медленное количественное накопление различных знаний с мгновенным переходом в точке бифуркации в новое качество с коренным изменением структуры программного кода.
3. Мышление ИИ представляет собой непрерывный процесс по замкнутому циклу последовательного решения множества алгоритмических задач с прерыванием от вводимой информации и от внешних запросов, которые меняют направленность мышления.
4. Творчество ИИ производится посредством алгоритмической интуиции, т.е. нахождение иного пути реализации не решаемых задач или задач с неполным алгоритмом и с неточными данными.
5. Интуиция ИИ выполняется самостоятельным процессом, который привлекается при отсутствии точного алгоритма. В этом случае используются различные методы от аналогии до статистики.
Определения
1. Самообучение – направленная индивидуумом деятельность на самостоятельное получение знаний. Качество получаемых знаний при самообучении напрямую зависит от качества и количества необходимого доступного материала. При обучении осуществляется целенаправленный процесс, взаимодействие ученика и учителя для формирования знаний, умений и навыков, обычно по определенной программе [3].
2. Самоорганизация – процесс упорядочения элементов одного уровня в системе за счёт внутренних факторов, без внешнего специфического воздействия. Результат – появление единицы следующего качественного уровня» [4].
3. Мышление – это познавательная деятельность человека. Оно является опосредованным и обобщённым способом отражения действительности [5].
4. Творчество – процесс деятельности, создающий качественно новые материальные и духовные ценности или итог создания объективно нового. Основной критерий, отличающий творчество от изготовления (производства), – уникальность его результата. Результат творчества невозможно прямо вывести из начальных условий [6].
5. Интуиция – метод решения задач посредством единомоментного подсознательного вывода, основанный на воображении, эмпатии и предшествующем опыте [7].
Как видим эти пять обязательных детерминантов ИИ тесно перекликаются с подобными детерминантами у человека. Поэтому ИИ «Smart-MES» вполне может быть сильным.
Эксперимент
1. Самообучение. Для подготовки книг в ИИ «Smart-MES» используется конструктор алгоритмов знаний (задач) на метаязыке. ИИ при самообучении осуществляет преобразование знаний из данных книг в элементы системы с формированием баз данных, экранных форм, расчётов на макроязыке и отчётов. Здесь следует отметить легчайшую адаптивность ИИ, с которым могут легко общаться технологи. В данном случае технологи с помощью конструктора в книгах формулируют знания, а ИИ эти знания уже самостоятельно впитывает.
2. Самоорганизация. В ИИ «Smart-MES» все алгоритмы отдельных мелких задач сливаются в одну большую задачу с генерацией уникального кода, что позволяет в 1000 раз сократить время нахождения результата расчёта. При этом структура создаваемого программного кода заранее никому не известна. Таким образом, медленное усвоение отдельных знаний, что значительно облегчает адаптацию, в точке бифуркации мгновенно приводит к новому качеству.
3. Мышление. В ИИ «Smart-MES» мышление обеспечивает непрерывное функционирование множества больших задач, включающих тысячи мелких задач, с постоянным вводом данных от внешних источников, а также познавательную деятельность по усвоению новых знаний. В процессе мышления ИИ осуществляет диалог с технологом для творческого поиска оригинальных решений.
4. Творчество. Для творческого поиска ИИ должен владеть множеством знаний в разных областях, т.к. только при их комплексном рассмотрении ИИ может реально предложить нечто новое. Процесс творчества ИИ условно выглядит следующим образом: вопрос – идея (поиск решения с привлечением интуиции) – анализ (сравнение с предыдущими решениями и с возвратом на новый поиск) – ответ. В результате ИИ предложит наилучшее решение в условиях неполноты алгоритмов и неточности исходных данных.
5. Интуиция. Данный опосредованный механизм оперирует такими понятиями как: подобие, однотипность, вероятность и иными атрибутами логики. Интуиция включается тогда, когда явный алгоритм решения отсутствует.
Вывод
Естественно, данный ИИ «Smart-MES» ещё очень далёк от совершенства, но он предоставляет вполне понятный вектор развития ИИ. Ведь описанная пятёрка детерминантов обязательно приведёт к созданию сильного ИИ. Здесь мышление, творчество и интуиция хоть и являются определяющими факторами ИИ, но они далеко не главенствующие, коими и являются именно самообучение и самоорганизация. Без них не мог бы существовать биологический интеллект, а, следовательно, и создание ИИ не возможно.
Таким образом, если базовые решения, касающиеся самообучения и самоорганизации, уже реализованы в полной мере и продемонстрированы в ИИ «Smart-MES», то создание алгоритмических детерминантов ИИ: мышление, творчество и интуиция – лишь дело техники и времени, которые в ИИ «Smart-MES» подвластны любому.
Новейшая теория ИИ – это не прямой прообраз биологического интеллекта, а нечто новое и неизученное в полной мере, т.к. для этого необходимы иные подходы к освоению, если, конечно, человечество желает создать сильный ИИ. Но начало положено в виде ИИ «Smart-MES» и задан вектор, т.к. иного вектора создания ИИ для промышленной экономики пока нет.
3. Немного об ИИ «Smart-MES»
ИИ «Smart-MES» состоит из EXE-Базиса и TXT-Надстройки [8, с.117]. Здесь Надстройка представляет все знания, загружаемые в Базис, где после самоорганизации эти знания используются Базисом. Базис мгновенно может очиститься от этих знаний и впитать иные.
Ниже приведены некоторые уникальные особенности ИИ «Smart-MES». Пользовательские: легчайшая адаптивность и высочайшая скорость обработки информации. Системные факторы: самонастройка, самоорганизация, самодиагностика и самовосстановление. Творческие возможности: самообучение, саморазвитие, самосовершенствование и самосознание.
1. Адаптивность. ИИ «Smart-MES» способен легко изменять алгоритм своего функционирования и свою структуру с целью достижения оптимального состояния при изменении внешних условий [8, с.284].
Лёгкость адаптации достигается за счёт множества решений в ИИ, которые ориентированы на технологов без участия программистов и даже на самостоятельную коррекцию алгоритмов самой системой. Здесь основными решениями являются: инженерный метаязык описания алгоритмов; встроенный конструктор для подготовки текстовых проектов технологических задач; интерпретационный язык для отладки алгоритмов; компилятор для перевода инженерного языка в интерпретационный язык алгоритмов с формированием всех элементов системы: базы данных, экранные формы и отчёты; компилятор для преобразования интерпретационного языка в машинные коды.
Добавление или коррекция алгоритмов, как и отладка этих алгоритмов на реальных данных, происходит в процессе функционирования самой системы. В этом случае лёгкость адаптивности обеспечивается простотой инженерного метаязыка и разворачивание всей системы от нажатия одной кнопки.
2. Скорость расчёта. ИИ «Smart-MES» имеет максимально возможную скорость обработки информации за счёт оптимальной структуры кода, которую система генерирует самостоятельно [8, с.285].
Как правило, многие заявляют о второстепенности данного фактора при наличии мощных компьютеров. Но здесь всё зависит от числа обрабатываемых алгоритмов расчёта. И если механизм самоорганизации ИИ позволяет сократить время обработки информации в 1000 раз, то это даёт возможность закладываться на иные горизонты в инженерии для промышленности.
Оптимизация машинного кода по методу однократного сквозного прохода всего глобального алгоритма сверху вниз достигается самостоятельным коренным изменением ИИ структуры программного кода на этапе слияния множества табличных задач в одну общую задачу.
3. Самонастройка. В ИИ «Smart-MES» запоминание настроечной информации выражается в глобальном изменении всех её параметров [8, с.285].
В исходном состоянии ИИ абсолютно чист, как ребёнок, т.е. ни на что не годен. Здесь только от учителя зависят все будущие его навыки по принципу: что заложишь, то и получишь. Как и ребёнок, ИИ обучается по заранее подготовленной книге. Но если ребёнок обучается годами, то для системы этот процесс имеет бифуркационную форму, т.е. при длительном количественном накоплении на этапе подготовки текстовых проектов (книги) и мгновенном переходе в иное качество системы на этапе компиляции.
В этом случае система самостоятельно создаёт все элементы, необходимые для своего промышленного функционирования: базы данных, меню задач, экранные формы, отчёты и расчётные программы. В философских понятиях можно сказать, что EXE-базис создаёт TXT-надстройку, которая и определяет дальнейшее предназначение данного базиса.
4. Самоорганизация. В ИИ «Smart-MES» формирование алгоритмической информации выражается в коренном изменении структуры системы [8, с.286].
Здесь множество мелких задач или знаний самостоятельно объединяются в одну общую задачу. При этом происходит не механическое соединение кодов программ, а их полное взаимное проникновение. Синтез знаний при данном бифуркационном процессе происходит по критерию максимально возможной скорости обработки информации.
Точно так же происходит последовательное усвоение алгоритмов мозгом человека, где с целью минимизации времени реакции постоянно изменяется структура нейронов. Но здесь есть колоссальная разница в сравнении с ИИ. Если знания человека обнулить не возможно, то у системы это делается элементарно.
5. Самодиагностика. ИИ «Smart-MES» способен самостоятельно обнаруживать, локализовывать и анализировать ошибки и отказы [8, с.286].
Система на всех этапах автоматически контролирует правильность своего функционирования по различным критериям от корректности подготовки текстовых проектов до исправности информационных баз данных.
6. Самовосстановление. ИИ «Smart-MES» автоматически выполняет специфичные действия по восстановлению своей работоспособности при различных сбоях [8, с.287].
Можно сказать проще, что система непотопляема. Система состоит из EXE-базиса, TXT-надстройки и баз данных. Если EXE-базис запортился, то он просто заменяется другим. Если TXT-надстройка вышла из строя, то просто текстовые проекты перекомпилируются. Если же база данных перестала функционировать, то она или заменяется на резервную, или заново в неё закачивается информация из средств нижнего уровня.
7. Самообучение. ИИ «Smart-MES» способен усваивать знания и впоследствии применять их при выборе режимов функционирования [8, с.287].
Зададимся очень простым вопросом: способен ли человек-ребёнок к самообучению? Очевидно, что нет. Так же и для ИИ необходим предварительный набор алгоритмических знаний, после чего он вполне может самостоятельно усваивать новые книги-проекты, приобретая и новые знания.
8. Саморазвитие. ИИ «Smart-MES» имеет возможность развития за счёт внутренних ресурсов и источников в соответствии с собственной программой [8, с.287].
Если саморазвитие человека происходит в тесном контакте с окружающим миром, то и саморазвитие ИИ также осуществляется в содружестве человеком. Применительно к интеллекту, как у человека возможности внутренних ресурсов безграничны, так и у ИИ нет таких ограничений.
9. Самосовершенствование. В ИИ «Smart-MES» заложен потенциал развития до уровня человека, который позволяет диагностировать действительность и следовать за эволюцией бизнеса [8, с.287].
Говорят: совершенству человека нет предела. Также и для ИИ такого предела не существует. Предположим, создан механизм улавливания изменения производственного контекста, который без участия человека внесёт коррекцию в текстовые проекты и запустит самоорганизацию системы, адаптируя ИИ к новым реалиям.
Ведь точно также происходит мыслительная и творческая деятельность у самого человека. Он от увиденного или от услышанного ставит вопрос, анализирует и принимает решение по изменению своих взглядов и подходов.
10. Самосознание. ИИ «Smart-MES» имеет осознание самого себя методом взаимодействия с окружающим миром, имеет сознание своих потребностей, мотивов и действий [8, с.288].
Самосознание человека это ощущения самого себя и только себя, а не других. Как же человек может сказать, что у этого субъекта или ИИ нет самосознания? Это нонсенс, т.к. человек может говорить только за себя.
Ведь ИИ вполне может «заявить», что у него есть самосознание, т.к. самосознание это такой же алгоритм, которому обучают. Он диагностирует и контролирует своё состояние, у него есть информационные и энергетические потребности, он вполне «понимает», как следует действовать для удовлетворения своих мотиваций (восстановление работоспособности), т.к. всё это есть алгоритмистика, как и у человека.
Продолжение здесь: https://e-generation.forum2x2.ru/p1007266-новейшая-теория-искусственного-интеллекта-на-основе-it-самоорганизации-часть-2