Сравнивая с классическими компьютерами и ЯП, СИМ и язык образов (ЯО) это параллельно-последовательная (комбинированная) архитектура в которой отсутствует разделение на данные и команды, это одновременно и язык программирования СИМа и внутренний язык, на котором СИМ «мыслит».

Мяч, он круглый, маленький и лёгкий (не липкий). Можно его взять в руки и бросить, а также можно пнуть ногой, в то же время, вместо меча может оказаться любой другой подобный предмет. И предметы, и действия в отдельности – эти образы имеют признаки, по этим признакам можно найти все действия, что можно совершить с предметом, или наоборот, к каким предметам можно применить определённое действие. Дополнительно у каждого действия, имеются условия, в зависимости, к примеру, от расстояния до меча, к нему ещё нужно подойти, если он далеко.

Таким образом, нет необходимости заранее прописывать, что можно делать с тем или иным объектом, программируя СИМ (КИР). По сути это и есть основа создания адаптационных алгоритмов, любой новый объект или действие могут быть связанны теми или иными признаками или наоборот такой взаимосвязи может не быть. Помимо того, что непосредственно база объектов и действий, не просто пополняема извне, но СИМ может сам генерировать новые сложные объекты и действия, варьируя признаки и моделируя взаимодействия объектов между собой.

Эта статья продолжает тему разработки СИМа

Говорящие имена образов.

Имена образов (объектов и действий) строятся на основе их неизменных свойств (признаков). Основная часть этих признаков составляет «говорящее имя» и используется как ключ в ассоциативной памяти. Признаки образа определяются позиционно, друз за другом в имени (без разделителей) состоящей из пар бит (квадров), некоторые квадры являются определяющими для группы признаков. Определяющие квадры задают наличие остальных признаков в группе и наличие расширенного набора параметров при необходимости. В расширениях возможно использование целочисленных коэффициентов, описывающих степень приближенности значения.

Если, смотреть по аналогии с мозгом, то позиция признака в коде «говорящего имени» привязывается к некоторому параметру, регистрируемому одним из органов чувств и обработанным неким предпроцессинговым центром. Такая обработка и эти центры обработки, закодированы самой природой, генетическим кодом. Есть доказанные данные, по устройству мозга высших животных и человека, что такие центры, образованные группами нейронов, ответственные за распознавание сигналов от рецепторов органов чувств, не только существуют, но имеют аналоги у разных животных, только отличаются своими возможностями, в зависимости от развитости органов чувств.

Задавая изначально (аппаратно или в эмуляторе), извлечение нужной, в зависимости от контекста, информации из «говорящего имени», мы, по сути, используем наработки природы в этом направлении. Знакомясь с новым образом, СИМ сможет, сравнивая его с имеющимися в памяти образами, кодировать его, на основе встроенных механизмов (алгоритмов) оценки по тем или иным признакам.

Переменные параметры объектов группируются по типам и располагаются в списке значения, в том числе для нематериальных объектов сущностей, вроде самих по себе всевозможных свойств (признаков) объектов.
Если некоторые признаки безразличны, то запись сокращается. К примеру, некоторые объекты не стоит пробовать на вкус, а некоторые фактически не пахнут, значит при значении интенсивности этих признаков равном NE (отрицательно), уже список признаков сокращается наполовину.

Интересный момент также по объектам, не имеющим формы. Их представление зависит от свойств материала. Куча песка – лежит на поверхности, лужа – заполняет углубление, газ – заполняет окружающее пространство или объём помещения (а может не перемешиваться и как жидкость делить пространство по вертикали с другими газами, в зависимости от плотности).

Образы делятся (1) на простые (примитивы), сложные статичные, состоящие из наборов простых объектов, действий (или признаков в виде сущностей), а также на коллекции – сложные динамические образы, состоящие из объектов и действий, описывающие взаимосвязь объектов в пространстве и времени.
Главный (2) параметр:
– макромир/норма/микромир или нечто (неизвестно).
Объекты микромира во взаимодействии напрямую с другими объектами участия не принимают. Объекты макромира просчитываются отдельно (их взаимосвязи) от нормальных объектов и, оказывая влияние на нормальные объекты, от них почти не зависят.
Следующие параметры для нормальных объектов.
Основное разделение (3):
– живое/неживое/нематериальное или нечто (неизвестно).
Следующие параметры идут в соответствии с третьим.
Если это живое, то идёт следующий (4) параметр:
– индивид/животное/растение или нечто (неизвестно).
Далее идут биологические особенности вида (5), для животного добавляются особенности поведения (6).
Для индивида, используется расширение (7) в виде списка особенностей его характера.

Если это неживое, то далее идёт, (4) активное/пассивное/механизм, для простых приводится (5) список свойств, присущих неживым материальным объектам. Составные объекты описываются, как и простые, на основе суммы свойств составляющих их объектов. Далее для составных идёт (6) список указателей на составляющие их образы и для коллекций (7) список действий и взаимодействий в коллекции.

Идентификация (распознавание) сложных объектов, как живых, так и неживых происходит в первую очередь по состоящим в них простым объектам, либо на основе неких общих свойств, в зависимости от контекста.

Нематериальные объекты подразделяются как (4) контекст(тема)/признак(свойство)прочее/действие, (5) особо важное/среднее/неважное для контекста, список применимости для действий (по признакам образов). Для признаков и прочих нематериальных образов: признак/эмоция/соотношение. Соотношения между образами, как материальными так и нематериальными – это типы объектов, разделения их на группы и прочее.

В базе данных имя образа (объекта) является одновременно ключом. При запросе данных с ключом, включающим значения нечто (неизвестно), СУБД должна выдавать список имеющихся в базе пар ключ-значение, где ключи имеют любое значение в этом параметре. Вернее всего потребуется предварительная разбивка имён по параметрам и создания отдельных словарей на каждый параметр.

Параллельно создаются словари, в первом из них с ключами виде хэшей из имён в качестве идентификатора, в значении которых идёт список, в котором первое значение само имя, а далее его аналоги в виде описания на естественных языках. (Хэши имён простых образов также используются в качестве указателей, для описания составных образов и коллекций.) В других, ключом является аналог описания на одном из языков, а первым значением идентификатор, вторым имя образа. Нет и речи об однозначном соответствии между образом и описанием его на ЕЯ (естественном языке) и тем более образ – это ни в коем случае не отдельное слово. Каждое значение словаря имеет коэффициент достоверности знания, на основе которого СИМ сравнивает разные версии описаний. Соответствие между образами, с которыми оперирует СИМ, и словами естественного языка (русский, китайский или английский уже не суть важно), можно не явно задать при начальном программировании. Затем информация будет корректироваться в процессе обучения и далее уже при эксплуатации (так как процесс самообучения СИМа будет идти постоянно).

Взаимодействие СИМа с окружающим миром.

Окружение СИМа, с которым он, так или иначе, взаимодействует, отображается в ассоциативной памяти в виде коллекции, динамического сложного образа. Так же коллекцию СИМ может составить на основе информации полученной от людей, либо посредством средств коммуникаций. При чём, время действия в коллекции может быть не только в настоящем, но и в прошлом или будущем. СИМ может самостоятельно придумать или додумать, при неполноте информации, новую коллекцию или развить её, с учётом взаимодействия образов во времени.

СИМ будет наделён неким списком глобальных задач жизнедеятельности и списком средств достижения цели, на основе которых он самостоятельно сможет составлять для себя списки задач, распределяя их по приоритетам. А самое главное, СИМ станет сам определять, какие действия он должен выполнить для реализации той или иной задачи. Таким образом генерируя алгоритмы непосредственно в процессе решения задач.

Очень важным моментом, считаю, является возможность оценивать качественно результаты выполненных в натуре, или смоделированных в коллекциях, действий, записывая историю, вместе с результатами анализа. Впоследствии СИМ сможет сравнивать и выбирать наилучшие сценарии (алгоритмы) для принятия решений.

Посмотрим на то, что движет живыми существами. Можно с уверенностью сказать, что абсолютно любой живностью (от амёбы до обезьяны) управляет стремление к выживанию вида, причём все остальные цели жизнедеятельности либо подчинены этой глобальной цели, либо имеют намного более низкий приоритет.

Проектируя СИМ (и КИР в перспективе) столкнулся с тем, что для искусственного разума определяющая глобальная цель существования должна быть другая. Сформулируем её. Думаю самым правильным будет содействие, помощь, служение, но не конкретному человеку, а человечеству в целом. И здесь надо не просто выстроить эту цель, но и определить, что должно быть основополагающим, обеспечивающим эту глобальную цель.

Комментарии (0)