·
БАЗА ЗНАНИЙ
В
первом приближении она представлена модулем RS1. Я представляю её как некую
запись всей сенсорной памяти, то есть организованных физически и во времени
сенсорных данных, порождённых окружающей средой, которая снабжена всеми
необходимыми для обучения данными на основе деклараций, процедурного анализа и
определения образов. Для меня это выглядит как статическое моделирование. Здесь
определенно необходима обратная взаимосвязь с данными определения образов в
модуле восприятия SM1.
·
ОБУЧЕНИЕ
Конечно,
видимо существует много хороших работ по вопросам обучения и накопления знаний
машинами, которые вполне доступны, если бы они нам понадобились, хотя я и не
исследовал детально этот вопрос. Важной частью проекта должны стать
всевозможные структурированные сети. Опытный инженер программист, кем я не
являюсь, был бы необходим для руководства командой при
осуществления этого проекта.
·
ПОНИМАНИЕ
Функция
понимания причинных связей формируется в модуле LSA1. Она затем выполняется в
модуле PSA1 для предсказания того, как различные варианты поведения
обеспечивают лучшие шансы повышения вероятности достижения цели.
·
ЦЕЛЬ
Цель
в системе является внешним атрибутом и находится за пределами возможностей
прямого контроля и модификации.
·
МОТИВАЦИЯ
Мотивация
заложена в этих модулях в явном виде. Они выполняются. Они делают то, что
делают. Более сложная разумная система, усиленная позитивными и негативными
факторами влияния, здесь не рассматривается.
Имитационная
модель – суть общий проект рекурсивного самосовершенствующегося семени ИИ –
средства ИИ неразумного уровня. Создание имитаций и их анализ выступают в роли
ядра проекта. Термин 'имитация', как он тут используется, характеризует
передачу исходных данных в некую реляционную базу данных, демонстрирующую
многоуровневое поведение субъекта моделирования наряду с описанием всех
известных обобщений, связанных с его элементами. База данных индексируется по
времени и пространству. Если субъект моделирования не имеет пространственных
характеристик для выполнения операций компьютерной программы, то может быть
создано мнимое размерное пространство, показывающее динамику потока данных в
модуле. Имитация должна моделировать процесс до такого уровня детализации,
который бы был достаточен для анализа всех причинных связей. Уровни
абстрагирования варьируются в диапазоне от совершенно абстрактных
математических описаний до полностью детализированных описаний реальности.
Имитации должны быть спроектированы таким образом, чтобы оптимизировать
функционирование модуля анализа имитаций. Анализ имитаций является функцией
понимания. Он включает идентификацию причинных связей, логический вывод
декларативных и процедурных знаний, сенсорное определение образов, а также
изоморфизм, точное предсказание будущего поведения и создание вариантов
будущего поведения с максимальным соответствием целевой структуре. Для
реализации этих функций требуется длинный список алгоритмов, включающий
конструирование и анализ большого множества гипотетических симуляций во
вспомогательном рабочем пространстве, в модельном окружении. Функции
проектирования и анализа имитаций не являются тривиальными задачами
программирования, но облегчающим обстоятельством служит то, что они не должны
быть полностью безупречными с изначального момента в рекурсивной
самосовершенствующейся модели.
