Читать «Рассвет Сингулярности» онлайн - страница 16

Причина разделения имитационного анализа на обучение, предсказание, начало и конец оптимизации заключается в необходимости предохранить программу от зацикливания на эйфории, желания модифицировать себя таким образом, что интерпретация сенсорных данных станет более важной составляющей её функционирования в сравнении с реально существующей целью.

Составные части программы, ответственные за эффективную интерпретацию и детерминизм в достижении цели, не могут быть изменены теми частями программы, в которых заложена мотивация к увеличению скорости достижения цели.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Что касается того, почему программа модифицирует лишь познавательные алгоритмы, а не саму структуру программы, то я целенаправленно пытался достичь более простой цели проектирования интеллектуального средства на уровне отсутствия самосознания и собственной мотивации, как более реально достижимой стартовой точки в деле создания семени ИИ.

Эта модель не претендует на то, чтобы копировать работу человеческого мозга. В ней не делается каких-либо попыток эмуляции сознания, эмоций или автономной мотивации.

Аргумент о несоответствии ситуации, который робототехники используют против тех, кто моделирует ИИ, зависит от богатства взаимодействия со средой. Одно дело если робот знает, что сообщения поступили от его сенсоров. И другое дело, когда Вы можете обучиться передвижению без помощи ног, но тогда ваши "ноги" и их функционирование становятся частью вашей среды.

Модель на этой стадии развития не дает подробного определения того, какой алгоритм распознавания используется каждым из модулей. Одна из главных целей системы состоит в том, чтобы выяснить, что и где работает лучше всего. Однако нет причин начинать создавать систему с нуля, например, заново изобретая алгоритм симплексного метода или быстрого преобразования Фурье (FFT). Программисты должны внести свою лепту, основываясь на своей многолетней практике, и задать исходную логику. Система должна также включать обширную библиотеку всех типов алгоритмов для экспериментирования. Системе необходим не чисто случайный, а более рациональный способ самомодификации. Этот подход будет включать использование аллегорического изоморфизма плюс распознавание причинных связей в среде высокоуровневых абстрактных кодов.

Я бы хотел выразить признательность Элизеру Юдковскому за концепцию кодовой модальности и замечание о взаимодействии программистов в фазе разработки, а также за предложение описывать среду от простого к сложному. Также замечу, что хотя это специально выше не оговаривалось, но его понимание уровней организации (восприятия, концептуального мышления, рассуждения) я считаю чрезвычайно привлекательными вместе с его походами с обратной связью в логике сосредоточения внимания для сенсорной модальности, что может быть весьма полезно или необходимо в любой интеллектуальной системе.