Манифест

1. Историческая аналогия

«Призрак бродит по планете — призрак Artifical General Intellegence (AGI, сильный искусственный интеллект). Все силы объединились для священной травли этого признака».

Почти что так начинается напечатанный в 1848 году (170 лет назад) Манифест Коммунистической партии.

Тогда мало кто знал, что такое коммунизм, а те кто что-то знал — либо пугали ужасами коммунизма, либо агитировали за него, как за светлое будущее человечества.

Именно такое отношение к AGI наблюдается сейчас. Нет гарантий, что AGI будет построен и неизвестно, каким он будет, но в случае его создания он окажет существенно влияние на пути развития цивилизации.

Это призыв к объединению разработчиков AGI на основе формирования и согласованного понимания списка основополагающих проблем и принципов построения AGI.

2. Основа

Основное свойство AGI — понимание выполняемых им действий.

Ряд авторов прямо указывают: главным признаком AGI является способность к предсказанию, которую можно трактовать как понимание ситуации, в которой происходит деятельность AGI.

2а. Основа разработки AGI. Основным условием успешной разработки AGI является понимание причин необходимости использования прогнозирования и других принципов построения AGI.

3. Самое успешное прогнозирование

В программе AlphaZero Д. Хассибаса обучаемые компоненты: RL policy и Value networks. Первая предлагает варианты развития партии в Го, а вторая — оценивает формируемые в Self-play позиции.

Рациональное использование High Perfomance Computing (HPC) позволяет намного превзойти человека по игре в Го.

Развитие успеха AlphaZero на задачи реального мира мешает в первую очередь сложность построения для них компоненты Self-play positions.

4. Центральная проблема

Экспоненциальный рост сложности описания процессов при увеличении числа зависимых параметров, то есть «проклятие размерности», «комбинаторный взрыв», «NP-полнота» и пр.

Рост числа параметров описания определяется не только существенной размерностью сигнала Х. Играет роль не столько размерность Х, сколько степень взаимовлияния компонентов Х на вид преобразования Y=F(X).

Выделение независимых компонент сильно экономит описание вида преобразований:

5. Выявление латентных переменных

Поступающие с датчиков и сенсоров данные содержат информацию о наблюдаемых объектах. Выявление значений латентных (неявно связанных с данными) переменных тоже сложная задача, особенно, если её решение должно быть согласовано с центральной проблемой — выделением независимых компонент.

Традиционный путь вычленения латентных переменных состоит в использовании автокодировщиков (АЕ).

Другим путём выявления латентных переменных является картирование пространств состояний входных сигналов и описание параметров наблюдаемого объекта в значениях координат этих карт.

Как для АЕ, так и для картирования задача выявления латентных переменных разрешима только для объектов с числом степеней свободы, не превышающим 10-15.

6. Декомпозиция

Сведение сложных задач к нескольким более простым для решения, производится путём декомпозиции: компонентной, иерархической и за счёт выделения существенных переменных.

Выявление многих групп компонент даёт десятки и сотни десятичных порядков экономии.

Иерархическое представление позволяет описать работу сложной системы в виде набора простых законов взаимодействия простых компонент.

7. Формирование метаописаний

Взаимное влияние карт и экранов позволяет моделировать состояния ненаблюдаемых объектов.

В качестве матаописаний могут быть использованы латентные переменные в виде значений координат положения точек компонент входного сигнала в пространствах их состояний. Или в скрытых признаков АЕ.

8. Прогноз

Прогноз — соотнесение текущей (или ожидаемой) ситуации с (динамическими) свойствами моделей простых объектов. Формируется много прогнозов при различных вариантах действий субъектов (или значениях недоступных данных).

Необходимы не только карты свойств объектов, но и карты оценок различных состояний.

9. Выделение нового

Разность между прогнозом и наблюдением может выявить шум, сложный сигнал или простой сигнал. Для последнего возможно формирование описания (карты пространства состояний).

Карты простых объектов создаются в терминах метаописаний экрана предыдущего уровня.

10. Формирование целей

Нижние уровни представляют верхним своей активностью состояние внешнего мира. Верхние уровни формируют нижним уровням цели для достижения (в метаописаниях, координатах карт нижних уровней).

Центры конкурентных активностей карт отображают состояние «осознаваемых» ими объектов (в различных уровнях метаописаний). Одновременно может быть «осознано» состояние только небольшой чатси объектов. Только часть их «осознаваемых» объектов доступна для взаимодействия. Время на моделирование — до достижения ранее поставленных целей нижними уровнями.

11. Выводы

Степень использования основных идей будет, конечно, различной в разных проектах по созданию AGI. Однако в наиболее передовых проектах могут быть почти повсеместно привлечены следующие идеи:

1. Необходимость выделения и моделирования простых объектов из-за экспоненциального роста сложности описания;

2. Создание наборов карт динамических свойств универсальных средств описания простых объектов и явлений;

3. Описание конкретных свойств объектов в терминах значений выделенных на картах динамических свойств координат;

4. Создание универсальных методов описаний объектов и явлений для создания иерархических моделей;

5. Создание универсальных моделей и виртуальных полигонов (экранов) для моделирования развития сложных событий на основе карт;

6. Формирование цели на основе моделирования результатов действий для осуществления управления по цели;

7. Конкурентная активность на микро и макроуровнях;

8. Использование времени, необходимого для достижение цели нижними уровнями иерархии для моделирования вариантов новых целей в верхних уровнях;

9. Формирование оценок последовательностей действий на основе достижимости и значимости локальных и системных целей;

10. Использование различных форм памяти для сохранения навыков, знаний, информации об объектах и процессах (как взаимодействии с внешним миром, так и моделирования).

Литература

https://metamodeling.livejournal.com/19578.html

1. Все есть модель.

1.1. Реальность или натура (окружающая человека среда) - автоморфизм ...

1.2. Сознание - модель, составляющая содержание активного менталитета (памяти), моделирующая модели, результат или состояние мышления.

1.3. Мышление - моделирование или процесс, формирующий сознание.

1.4. ...

...

2. Модель - ...

...

3- Язык - ...

...

4. Менталитет - ...

https://metamodeling.livejournal.com/23038.html, 3М. Манифест МетаМоделирования. Черновик. Прототип 04, 3М. Манифест МетаМоделирования. Черновик. Прототип 03, Манифест метамоделирования, План большого текста, ...