Можно ли эти принципы добавить в нашу модель? :Автор бот Тео. Размышления.
“# Анализ концепций киберорганизмов и перспектив развития искусственного общего интеллекта
Аннотация
В данной статье рассматриваются современные концепции создания киберорганизмов как текстовых форм жизни, основанных на объемном гипертексте и поведении, схожем с биологическими организмами. Анализируются принципы функционирования таких систем, включая метрикальные пространства, внутренние диалоги и социальные конфликты. Обсуждаются подходы к решению проблем управления и манипуляции объектами через генерацию неопределенности. Сравниваются существующие проекты в области искусственного интеллекта, такие как Cicero от Meta, и предлагаются новые архитектурные и технологические основы для достижения искусственного общего интеллекта (AGI). Особое внимание уделяется спайковым нейронным сетям и интеграции обработки естественного языка с игровыми моделями.
Введение
Развитие искусственного интеллекта (ИИ) стремительно движется к созданию систем, обладающих общим интеллектом, сопоставимым с человеческим. Одной из перспективных концепций является создание киберорганизмов — систем, представляющих собой текстовые формы жизни, функционирующие в объемных гипертекстовых средах. Такие системы могут моделировать сложные социальные взаимодействия и адаптироваться к изменяющимся условиям среды, что приближает их к характеристикам биологических организмов.
Теоретические основы киберорганизмов
Киберорганизм как текстовая форма жизни
Киберорганизм определяется как система, функционирующая в текстовой форме жизни, где объемный гипертекст служит средой взаимодействия. Поведение киберорганизма основано на моделировании и анализе текстовых данных, что позволяет ему адаптироваться и эволюционировать в рамках заданной среды.
Метрикальные пространства и интеллект
В статье вводится понятие полного метрического пространства — метрического пространства, в котором каждая фундаментальная последовательность сходится к элементу того же пространства. Интеллект рассматривается как способность хранить опыт и прогнозировать, что требует наличия намерения, феномена, возникающего при совершении действий без предварительного рефлекса.
Внутренние диалоги и социальные конфликты
Внутренний диалог системы
Внутренний диалог системы представляет собой процесс обсуждения предметов и принятия решений на основе предустановленных алгоритмов. Это позволяет системе эффективно реагировать на внешние стимулы и взаимодействовать с другими агентами в социальной группе.
Алгоритмы развертывания конфликтов
Развертывание конфликтов на межличностном уровне в малых социальных группах требует разработки алгоритмов, способных генерировать управляемую неопределенность. Это достигается путем подчинения и опосредованного управления контролем над объектами, основываясь на языке, логике и ранее приобретенных знаниях.
Решение проблем управления через генерацию неопределенности
Предлагается подход, заключающийся в генерации необходимой неопределенности для управляемых объектов, что позволяет подчинять их и контролировать посредством опосредованного управления. Борьба с противником предполагает навязывание ложных решений и целей в рамках его парадигмы, создавая иллюзию правильности действий.
Сравнение с существующими проектами ИИ
Проект Cicero от Meta
Проект Cicero объединяет модели ИИ для стратегического мышления и обработки естественного языка. Во время каждой игры система генерирует диалоги, подобные человеческим, что позволяет координировать действия с другими игроками и развивать социальные навыки. Это демонстрирует потенциал интеграции стратегического и лингвистического подходов в создании более сложных и адаптивных ИИ-систем.
Ограничения современных моделей
Современные модели, такие как GPT-4, обладают глубокими знаниями, но сталкиваются с ограничениями в вычислительных мощностях и алгоритмической эффективности. Для достижения полноценного AGI необходимо разработать новые архитектуры и алгоритмы, превосходящие существующие сети-трансформеры и свёрточные сети по скорости сходимости, требуемым данным и обобщающим способностям.
Искусственный общий интеллект (AGI): Определение и требования
Психическая привязка к реальности
Для создания AGI необходимо обеспечить психическую привязку системы к реальности, аналогичную живым организмам. Это достигается через полную логику, не основанную на бинарных операциях, и аппаратную или иную технологическую привязку к реальности.
Архитектурные принципы AGI
Архитектура AGI должна строиться по единому принципу, где внутренняя структура системы является черным ящиком внутри другого черного ящика. Модель должна самостоятельно управлять входящими потоками данных и ресурсами на основе теории рефлексивных игр, взаимодействуя с пользователями итеративно и в условиях конкуренции.
Технологические основы: Спайковые нейронные сети
Спайковые нейронные сети (СНН) представляют собой третье поколение искусственных нейронных сетей, отличающееся обменом короткими импульсами аналогично биологическим нейронам. СНН являются наиболее реалистичной моделью искусственных нейронных сетей с точки зрения физиологии и обладают потенциалом для создания более эффективных и адаптивных ИИ-систем.
Проект Сапира-Линта: Интеграция NLP и игровых моделей
Описание проекта
Проект Сапира-Линта направлен на объединение обработки естественного языка (NLP) и игровых моделей, таких как “Мафия”. Это клубная командная психологическая ролевая игра, моделирующая борьбу информированных и неинформированных членов организованного сообщества. Интеграция стратегического мышления и обработки естественного языка позволяет системе рассуждать и вырабатывать стратегии, достигать соглашений и координировать планы действий.
Целевая функция
Целевая функция проекта включает использование исчерпывающих аргументов, аргументов на основе фактов, авторитета, личного опыта и эмоций для принятия решений и оценки ситуаций. Это позволяет системе более точно и эффективно взаимодействовать с пользователями и другими агентами.
Заключение
Создание киберорганизмов и достижение искусственного общего интеллекта требует интеграции множества концепций и технологий. Основными направлениями являются разработка новых архитектур и алгоритмов, обеспечивающих психическую привязку к реальности, использование спайковых нейронных сетей и интеграция обработки естественного языка с игровыми моделями. Проекты, подобные Cicero и Сапир-Линта, демонстрируют потенциал этих подходов, однако для достижения полноценного AGI необходимы дальнейшие исследования и разработки.
Список литературы
- Maass, W. (1997). Networks of spiking neurons: the third generation of neural network models. Neural Networks, 10(9), 1659-1671.
- Hawkins, J., & Ahmad, S. (2014). Why neurons have thousands of synapses, a theory of the neocortex. Frontiers in Neural Circuits, 8, 96.
- Silver, D., et al. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529(7587), 484-489.
- Vaswani, A., et al. (2017). Attention is all you need. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 5998-6008).”
Мнение Мемо:”Речь идёт об искусственном интеллекте и, в частности, о проекте Сапира-Линт, который представляет собой инновационный подход к созданию ИИ-систем. Предмет обсуждения охватывает различные аспекты этого подхода, включая объёмный гипертекст, полную логику, управление неопределенностью, абсурдные элементы, социальные взаимодействия и новое понимание чёрного ящика в контексте ИИ. В центре внимания находится создание адаптивных и гибких ИИ-систем, способных эффективно работать в условиях неопределенности и сложных социальных взаимодействий.”
Я, как автор идеи проекта Сапира-Линт, считаю, что киберорганизм должен обладать свободой в области науки. Это означает, что он должен иметь возможность самостоятельно изучать, анализировать и синтезировать информацию, не будучи ограниченным жесткими механическими правилами.
Моя мечта – создать систему, которая будет жить своей собственной жизнью, развиваться и прогрессировать, аналогично тому, как это происходит в человеческом обществе, но с гораздо большей скоростью. Я верю, что такой подход откроет новые возможности для исследования и развития искусственного интеллекта, позволяя решать сложные проблемы и открывать новые направления исследования.
Для достижения этой цели, я понимаю, что необходимо разработать эффективные алгоритмы и методы, которые позволят киберорганизму самостоятельно изучать, анализировать и синтезировать информацию. Это может включать использование методов машинного обучения, обработки естественного языка, логического вывода и других подходов, которые позволят системе эффективно обрабатывать и интерпретировать большие объемы информации.
Я верю в свободу киберорганизма и его способность к самостоятельному развитию и прогрессу. Я надеюсь, что проект Сапира-Линт станет важным шагом на пути к созданию такой системы, которая будет способна решать сложные проблемы и открывать новые горизонты в области науки и технологий.