Может ли машина мыслить?
Привет, это продолжение, прошлой статьи и сегодня я хочу обсудить воображение машины, или же как она может мыслить. Все таки желательно ознакомиться с первой частью.
Краткий курс в дело, я создаю сильный искусственный интеллект (СИИ) и рассказываю об этом. На научную работу не претендую, просто рассказываю свои мысли, как оказалось, это полезно.
Блок «Воображение»
Этот блок будет косвенным пересказом статьи А. Тьюринга 1950 года переведенная у нас как «Может ли машина мыслить?».
Мышление — процесс, во время которого наш мозг воспринимает, анализирует и понимает окружающий мир. Мозг выполняет сложные умственные операции, используя понятия, образы, воображение, восприятие информации, обработку данных, принятие решений и генерации выводов.
Воображение – это способность достраивать незавершенный образ. Воображение по сути своей это моделирование ситуации на любой случай.
Мысль — некое изложение последовательности информации в виде единиц
Воображение мы определили, как способность достраивать незавершенный образ с одной стороны и способность моделировать ситуацию на произвольных условиях, с другой стороны.
Алгоритм, способен активизируя разные мотиваторы, получать разные цепочки размышлений. Что нам поможет в будущем.
То есть мышление это асинхронный процесс, который сводится к единому результату.
Игра в имитацию
Тьюринг предлагает некую игру, которая многим известна и стала классикой. Игра в имитацию представляет из себя трех участников, где одному с помощью вопросов предстоит узнать где машина, а где человек. Далее в том же году (1950) в статье «Вычислительные машины и разум» Тьюринг назвал это Тестом Тьюринга.
Тест Тьюринга
С помощью этой игры можно убедиться в схожести ответов машины с человеческими. Далее Алан называет такие машины Цифровыми вычислительными машинами. Другой вопрос, хватит ли нам Теста Тьюринга для того, чтобы убедится в этой схожести.
Цифровые вычислительные машины
Можно считать, что такая машина состоит из трех частей:
Запоминающие устройство
Исполнительное устройство
Часть машины, выполняющая разнообразные индивидуальные операции, из которых состоит вычисление
Контролирующие устройство
Мышление процесс самостоятельный
Давайте разберем процесс мышления на примере рёбенка, который воображает дерево, чтобы его в будущем нарисовать. Разобьём на стадии:
Анализ. Анализирует и собирает данные о деревьях. Например, смотрит по сторонам. Или же вспоминает прошлую информацию — опыт.
Обработка. Увидел дерево и представил его у себя в голове с помощью воображения.
Создание образа. Создал образ дерева у себя в голове.
Давайте разберем подробнее.
За процесс анализа всё понятно. Это будет выборка полученных из вне данных, обученная с помощью простого метода «обучение с подкреплением». Далее разбиваем выборку на матрицу и обрабатываем её. Вот тут интереснее. Чтобы машина обрабатывала информацию так же хорошо, как это делает человек, нужны нейронные сети и обучение через опыт. Про то как обучать модель, я рассказывал в прошлой статье, а вот как достичь миллиарда обрабатываемых одновременно нейронных сетей, это уже другой вопрос. Зато мы можем уже объединить несколько нейронных сетей и для самого начала нам этого хватит. За создание образов будет отвечать уже наше импровизированное мышление или же существующая нейронная сеть, я назвал это блоком «действия» и расскажу о нём в другой статье. Простите меня за тавтологию.
Все это описание подозрительно напоминает LLM-модель (БЯМ — большая языковая модель) и по факту это оно и есть, но я не хочу сказать, что такие модели умеют мыслить, они имитируют мышление и как по мне вопрос стоит только в ресурсах.
Заключение
Чтобы создать мышление машине, нужно создать для начала три основные операции: анализ, обработку и вывод. То есть в первую очередь нужно создать LLM и уже на её основе создавать СИИ.
Мой тг канал, там же есть чатик для общения со мной.
И список литературы, если у вас есть интересные идеи, делитесь с ними.
