Предлагаемый метод самомодификации состоит в
следующем:
При выполнении
программы Prog1 она пытается сгенерировать такие варианты поведения, которые
повышают удовлетворение от продвижения к цели. Используя кодовую модальность и
аналогичный Prog1 дизайн интеллектуального агента, программа Prog2 наблюдает за
ходом работы Prog1 и пытается сгенерировать логические изменения в Prog1,
которые повысят эффективность Prog1. Prog3 наблюдает за ходом работы Prog2 и
пытается сгенерировать логические изменения в Prog2, которые повысят
эффективность Prog2. Поскольку Prog3 идентична Prog2,
то любые изменения, передаваемые из Prog3 в Prog2, также реализуются и в Prog3.
То есть, идёт рекурсивное самосовершенствование.
Итак. Программа Prog1
задаёт поведение. Программа Prog2 изменяет программу Prog1. Программа Prog3
изменяет программу Prog2, а поскольку программа Prog3 идентична программе
Prog2, то изменения программы Prog3, передаваемые программе Prog2 также
передаются и программе Prog3.
Работа модулей
осуществляется непрерывно в параллельном режиме с использованием текущих
данных, поступающих от входных модулей.
Модель способна лишь
модифицировать свои познавательные алгоритмы, а не всю структуру программы, что
ограничивает её как статическое средство.
Если система будет
запущена в ограниченной среде, то она оптимизирует себя в этой среде. Если она
будет запущено в комплексной расширенной среде, то она оптимизирует себя для этой
среды.
Самое эффективное
развитие происходит тогда, когда работа начинается в строго ограниченном и
простом подмножестве объективной среды, а после расширения масштаба и сложности
этой среды система берёт на себя управление причинными связями подмножеств.
Подмножества должны расширяться в смежные причинно обусловленные области.
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.
