Изкуствен интелект: Папагали на клона или защо е време за осмисляне?

В тази статия в Neftelimov.com ще си говорим за сегашния добре имитиращ механичен изкуствен интелект и как може да се превърне от имитиращ в осмислящ. Но първо ще разкажа интригуващия разказ на Вилхелм Хауф „Младият англичанин„.

В позаспало немско градче пристига странен, но видимо заможен, саможив непознат (описанието доста отговаря на това за програмист) и се настанява в изоставена, необитаема къща. Всички в градчето се вълнуват кой е той.

Малко по-късно пристига и неговият малко странен, но очарователен племенник, който всички, кой знае защо, вземат за англичанин. Въпреки своите странности младежът е очарователен. Побеждава кмета на шах, пее чудесно, чете стихове, които сякаш той е съчинил, макар на по-начетената публика да се струват познати, танцува неизтощимо, води светски беседи, спори за политика, казва, че той знае и може от всички по-добре.

Понякога странното му поведение взема превес – тогава вуйчо му се приближава и затяга вратовръзката на високата му яка.

Развръзката настъпва, когато „племенникът“ се явява сам на дълго чакано градско тържество. Вратовръзката му пада, поведението му става неудържимо и всички разбират, че младият „човек“ е маймуна, управлявана от неразбираем (за непосветените) магически текст на латински, написан върху скрит във вратовръзката лист хартия. Какво друго, ако не сорс код?!

Прилики със сегашния изкуствен интелект

Под вратовръзките на нашите добре познати проекти с изкуствен интелект можем да намерим същото: Критериални brute-force (брут форс) (математически, статистически) модели върху огромни представителни, клонящи към глобална изчерпателност, бази данни, невронни мрежи, които са форма на същото с по-приятно название и в най-добрия случай някоя онтологична база „знания“.

Всичко това работи чудесно при неезиковите проекти (рaзпознаване и генериране на звук: глас, реч, музика и пр.; образи: лица, изображения, текст (OCR) и пр.), но е различно при езиковите/смислови/семантични проекти.

Семантичен е думата от утвърдилия се професионален жаргон.

При езиковите, респективно смислови/семантични проекти има една особеност: Езиковите проекти с изкуствен интелект не осъзнават какво говорят и пишат, и какви ги вършат, ако си позволим да се пошегуваме.

Те, както споменахме, са основани на хибридни, механични, безкрайно екстраполирани (повтаряни във всички възможни комбинации изкуствен интелект) с критериална оптимизация, модели.

В крайна сметка се получават очарователни „Млади племенници“, управлявани от магически заклинания, които, на пръв поглед, много приличат на елегантния ексцентричен млад англичанин, но всъщност не знаят какво говорят/пишат и четат. Както и да е, въведохме ги в светското общество и всички сме очаровани от тях.

Когато теглим чертата – настъпва отрезвяващото разочарование, защото се оказва не повече от (много) добре механичен имитиращ изкуствен интелект. Също като маймунката в приказката на В. Хауф, която приказка сякаш пророчески е писана за нашите езикови проекти с изкуствен интелект.

Известни модели изкуствен интелект

Два от най-известните модели изкуствен езиков интелект са Google преводач и GPT chat bot на OpenAI. И двата модела не осъзнават какво правят и смисъла на текстовете, които превеждат и създават.

Google преводач е по-стар и всеобщо познат изкуствен интелект модел за преводи. До скоро беше известен с лошите си преводи и липса на контекстно нюансиране. Например думата ,,Paste‘‘ в ръководства за работа с Microsoft Office, Google превеждаше не като „Постави“, а като „Боядисай“. „Боядисай избрания текст“.

Изглежда, че напоследък Google са въвели контекстно нюансиране. Последно, когато имах случай да превеждам юридически тесктове, Google преводач се справи доста добре.

Въпреки подобренията Google преводач си остава механичен математическо-статистически критериален модел за превод на текст. Google преводач не осъзнава какво превежда и няма знание за смисъла на съдържанието в текста.

Google преводач все още е само превеждащ изкуствен интелект. Той не създава съдържание, ако не смятаме превода за добавено съдържание. Не така е при нашумелия напоследък GPT chat bot на OpenAI.

GPT chat е от типа генеративен (създаващ съдържание) модел. Той смело създава съдържание, което много прилича на смислен и интелигентен, създаден от хора, текст. Но само прилича.

Всички бяха очаровани от непознатия в града, възложиха му големи надежди, но скоро се появиха и основателни забележки. В някои случаи GPT chat говори откровени глупости, неверни факти и дори лъжи. Оказа се, че GPT chat може да бъде обучен да създава и разпространява фалшиви новини и пропаганда.

В едно интервю Андрю Брукс казва:

Системи като ChatGPT все още са само умен папагал, повтарящ написаното от човечеството.

Оказва се, че OpenAI харчи 3 милиона долара на ден разходи за ток, за да работи ChatGPT. Не е ли малко много за „мислещ“, всъщност имитиращ папагал?

Колкото и симпатични да изглеждат всички тези езикови модели изкуствен интелект, те си остават механични и в пълно неведение за смисъла в текстовете, с които работят.

Затова са и огромните разходи на електроенергия на тези модели. Брут форс технологизкуствените интелекти върху големи (огромни) бази данни са доста ресурсоемки. Моделите се настройват (тоест те са критериални), но колкото и добре да са настроени, в основата си остават брут форс технология. За разлика от тях нашите мозъци харчат в час енергията на не много силна стара електрическа крушка. Мисленето, респективно осмислянето, е само малка част от десетките, дори стотици функции на мозъка, работещи паралелно с това.

От къде идва тази феноменална „изчислителна“ ефективност? Тя идва, може би, от това, че нашите мозъци не използват брут форс технологизкуствен интелект и модели.

Нашите мозъци „знаят“ в почти всеки момент, почти всичко за смисъла на съдържанието, което обработват. Осмисляйки съдържанието, мозъците ни използват огромната мощ на този модел (осъзнаването) и имат практически нулеви разходи за допълнителни изчисления.

Не е само невероятната ефективност на моделите интелект с осмисляне. Крайно време е моделите изкуствен интелект да се превърнат от имитиращи в осмислящи. Тогава бих се съгласил, че такъв модел е наистина (изкуствен) интелект. Сега понятието интелект за съществуващите имитиращи модели се използва доста разширено.

И не на последно място, никога няма да можем да се доверим напълно на имитиращ изкуствен интелект. Защото, несъзнавайки какво чете и създава, имитиращият изкуствен интелект може да ни подложи на огромен брой непредвидими и разрушителни рискове. Имитиращият изкуствен интелект никога ще достигне невероятната мощ на човешкото разбиране и мислене. Крайно време е да се заемем с осмислящи модели изкуствен интелект. Така нареченото от мен смислово интерпретационно ядро.

Защо смисловото интерпретационно ядро е пътят към осмислящ изкуствен интелект?

За тази цел създадох дисциплината смислова роботика (semantic robotic). Създадох я, защото не намерих съществуваща подобна дисциплина. Ако някъде я има, моля колегите да ме извинят за плагиатството.

Смислова роботика означава да се създаде мислеща машина, реализираща (не имитираща) мисленето на нас хората. Начална стъпка в този проект е създаването на смислово интерпретиращо ядро.

Срещам съществени проблеми, когато говоря за смисловата роботика с колегите и това се дължи на широката култура на имитиращите несъзнателни изкуствен интелект модели.

Тя се е наложила през годините в такава степен, че на събеседниците ми е трудно да мислят за нещо различно от критериални брут форс модели и невронни мрежи, което е вид на същото. Някои колеги смятат, че задачата за мислеща машина може да се реши само с невронауки и други  мнения в този дух.

Мисленето на IT специалистите

Разговаряйки с колеги IT специалисти срещам един не особено очевиден подвеждащ елемент. Много дори и опитни в IT сектора хора се насочват натам. Почти всеки, с когото говорите за мислеща машина, ще се насочи в тази посока.

Но:

• Говорейки за смислова роботика не говорим за това как мисли мозъкът на невронно ниво.
• Говорейки за смислова роботика не говорим за това как мисли човекът.

Това са различни неща. Чувайки мислене, много хора се насочват към изкуствен интелект с невронни мрежи. Но изкуствен интелект с невронни мрежи са по-елегантна форма на брут форс подход.

За да създадем „Мислеща машина“ или всъщност смислово интерпретационно ядро, не ни е необходимо да знаем каквото и да е за мозъка. Достатъчно е да наблюдаваме самия процес на смислово, понятийно, онтологично ниво. Неговата (на процеса на мислене) механика и материала, с който работи.

В началото говорим за процеса на осмисляне – смислова интерпретация.

Реализирайки процеса на осмисляне – смислова интерпретация, ще стъпим върху процеса на осмисляне за създаване на процес на мислене. Ще се появи и мислеща машина. До голяма степен процесът на осмисляне е вид мисловен процес. Областите не са рязко разграничени и преливат една в друга. Важното е да имаме ясен поглед върху целия модел, неговата многомерност, многопластовост, размитост (взаимно проникване и преливане) и синергия.

Това, че мислим с нервони не означава, че мисленето е невронна материя.

Мисленето не е патент на невронните мрежи в мозъка ни, както светлината не е плод на цветните колбички в ретината ни. Ровейки се в невронните мрежи, няма да намерим мислене. Ровейки се в колбичките на ретината ни, няма да намерим светлина.

Мисленето е материя на смисъла.

Невроните са само многото милиарди транзистори в машинката, както това е в компютрите и няма да ни разкрият тайната на мисленето.

Смисълът е материя на мисленето. Ще попиташ ,,Що е материята на смисъла?‘‘. Скоро ще се заемем и с това.

Ще се запиташ какво е мисленето. Кратко казано мисленето се изразява с формулата i+i=3Xi. Информация плюс информация е равно на три пъти информация. Процесът на мислене е процес, при който, въз основа на наличната информация, се създава нова и различна информация.

Що е информацията?

Аз съм IT специалист с 30-годишен опит на ниво солюшънс архитект (архитект на цялостни, често комплексни, уеб базирани информационни системи) и програмист.

Разбирай – работата ми е да работя с информация.

Преди около 20 години осъзнах, че всъщност работата ми е да работя с информация. Това е толкова очевидно, че десетилетия наред може да ти убегне като факт. Малко IT специалисти се замислят с какво работят всъщност. Те някак си несъзнавано „знаят“, че работят с информация.

Всъщност, ако запиташ някой IT специалист с какво работи, най-често ще получиш отговор, че работи с данни. След като минеш нивата на конретната му профилираност (например той/тя ще ти каже, че прави сайтове или софтуер (за бизнеса, за фармацията, финансовия сектор и пр)). Та, след като и ако минеш в разговора си с него/нея слоя на конретната профилираност на IT специалиста, най-вероятно ще стигнете до по-базовия отговор, че работи с данни.

Данните са вид информация, така че всъщност IT специалистите работят с информация.

За незапознатите: Софтуерът е данни. Софтуерът е данни, които работят с данни. Софтуерният код (сорс кодът) е данни, които работят с данни. Има също така мета данни – това са данни за данните, но да не навлизаме в детайли.

И така, бидейки IT специалист преди време осъзнах, че работя с информация.

Разбира се, веднага се запитах що е информацията. Срещал ли си IT специалист, който да се запита що е информацията. Най-вероятно не, защото всички мислят, че знаят що е информацията.

Ще получиш много отговори на въпроса какво е информацията:

• информацията е данни,
• информацията е знание,
• информацията е пари,
• информацията е власт,
• информацията е сила,
• информацията е средство за манипулация,
• религията е опиум за народите. А що е религията – религията е информация.

Както виждаш, не може всички тези отговори заедно и по отделно да са базовият отговор на въпроса що е информацията.

Тук стигаме до сферата на Платон: Света на идеите

Стигаме до онтологията, абстрактен формален анализ (АФА), формална таксономия и куп други  философски понятия. Онтологията е философска дисциплина, която се занимава с изследване и разбиране на съществуващото, реалността и битието като цяло. Кратко казано – онтологията е наука за нещата.

Оказва се, че преследването на знанието що е мисленето (осмислянето на първи етап) е хибридна  философско-аналитична-антропологична материя. Както виждаш, няма брут форс концепцизкуствен интелект, невронни мрежи и харчещ ток за милиони чат бот.

Попадаме в съвсем друг, различен свят, света на огледалата от вълшебната приказка за „Алиса в огледалния свят“. Добре дошъл! Заповядай. За да влезем в този свят, трябва да намерим малкото златно ключе към входа на вълшебната градина, скрита зад (много) малка врата.

Трябва да отговорим на въпроса що е информацията. За целта трябва да се уголемим, да се смалим, да се приведем и да надникнем с детско любопитство през ключалката на малката врата. Опитай се да отговориш с валидна базова дефиниция на въпроса що е информацията.

Добре дошли в света на мисленето, философията, абстрактния формален анализ и формалната таксономия. Настанявай се. Няма да те мъча с въпроси. Отне ми около 15 минути да дефинирам що е информацията. Пробвай на теб колко ще те отнеме.

Информацията е различности, всъщност всеки атом информация е една различност. Единичната различност е неделима, ако може да се радели значи имате повече от една различности.

Виждаш ли колко забавен инструмент е знанието що е информацията?

Веднага след това поставих основите на моята теория на информацията, да не се бърка с математическата теория на информацизкуствен интелект. Тази теория на информацията е по-скоро онтологична.

Разбира се, проверих дали някой друг по света е на моето мнение по въпроса що е информацията. Намерих в интернет един унгарски философ, който беше стигнал до същата дефиниция, но не можах да се свържа с него.

Подобни „открития“ се наричат субективни открития. Това е, когато самостоятелно, независимо от другите откриватели, откриете нещо, което вече е открито. Така че, нямам претенцията за първопроходец в тези материзкуствен интелект, но знанието що е информацията е безкрайно полезен инструмент в моите анализи и в частност на моите анализи на смисъла. И така тръгнах с ентусиазъм в моето самотно пътешествие в преследване на смисъла. По пътя срещнах интересни чудовища.

Смисълът в мисленето

#1 Смисълът е антропоцентричен.

Тъй като единствените, очевидно, мислещи същества сме ние хората. То и смисълът, който сме създали, е единствено антропоцентричен, сиреч човешки.

Възможно е да има всякакъв смисъл според гледната точка/позиция на осмислящия. Възможно е да има смисъл на пеперудите, цветята и медузите, но ние нямаме достъп до този смисъл. Смисълът е безкрайно вариантен, защото всяко нещо може да има смисъл според даващия му смисъл.

Ние сме единствените даващи смисъл, до които имаме достъп, така че за начало ще работим с антропологичния смисъл. Да не се бърка антропологичния смисъл с обективния смисъл от света на идеите на Платон. Ние като мислещи същества работим с обективния смисъл, но сме свободни да го нарушаваме, игнорираме и преосмисляме.

Ако искаме да създадем изчерпателно работещ смислов робот, следва да имаме това предвид. Обективният смисъл е само част от съдържанието, с което ще ни се наложи да работим. Изчерпателният спектър на състава на нашия труд е атропоцентричният смисъл.

#2 Антропоцентричният смисъл е персонален селфцентричен смисъл.

Единственото живо същество, което мисли, е отделният човек. Човекът мисли единствено и само от лична (селфцентрична) гледна точка. Извън човека – за човека няма смисъл.

Ако човекът придобие някакъв нов смисъл, ново знание, то става единствено и само чрез човека и в човека. Тоест, може да придобием някаква нова информация, само ако тя по някакъв начин е станала част от нас. За това служат сетивата и нашето мислене.

Виждаш, че навлизаме във философски материзкуствен интелект, но те са основополагащи за нашия проект за смислов робот. Не огромните данни с брут форс модели и механични невронни мрежи.

Мислят само отделните индивиди, не групите. Мисленето на групите е синергичен сбор от мисленето на индивидите в тях.

Възможно е на някакъв етап, решавайки модела за персонален атропоцентричен мислещ робот, да направим система на групово мислене от персоналните единици, но засега това не е на дневен ред. Говорейки за персонално (селфцентрично) мислене/осмисляне имаме предвид общия случай на такова мислене.

Когато говорим за конкретния индивид, конкретни индивидуални реализацизкуствен интелект на мислене говорим за PersonMata. Мислещ робот индивид със своя индивидуалност. Това, както и груповото мислене, са задачи за бъдещето, в което ще сме решили задачата за общия случай на индивидуално антропологично селфцентрично мислене/осмисляне.

#3 Ние, хората не мислим, а чувстваме.

Това в началото ме ядоса, защото винаги съм разглеждал анализа като обективна абстрактна нормативна материя. Бях стресиран и объркан, но впоследствие разбрах, че чувствата са мотив на мисленето/осмислянето/смисъла.

Чувствата са мотив и критериалност на антропологичното мислене/осмисляне/смисъл. Съвсем естествено е да е така, говорейки за антропоцентричен селфцентричен смислов робот. Но в началото бях малко неподготвен за този очевиден обрат. Мисленето не възниква, ако няма нужда от него. А има нужда от мислене, когато в персоналния сенсомат възникне дефицит.

И тук вече става страшно. Ще се опитам да го опростя. Изцяло щастлив човек, нямащ никакви нужди и изцяло лишен от любопитство (вид нужда). Няма причина да мисли. Не му се налага. Такъв човек съществува в съвършената будистка нирвана като огрявано от слънцето цвете. Или като вид бодър и свеж зеленчук.

Звучи малко хипарско, но дефицитите са моторът на нашия антропологичен персонален сенсомат. Конкретната мисловна ситуация приключва, когато е удовлетворен дефицитът. Това наричам семантична достатъчност. Защото мисленето трябва да започва, но трябва и да свършва. Не искаме вечно мислещ едно и също нещо параноичен и шизофреничен робот.

В заключение се оказва, че мисленето/осмислянето/смисълът са антропоцентричен критериален процес. Тази критериална матрица за наличието на дефицит, сиреч нужда, посока, критериалност и достатъчност на мисленето/осмислянето, са нашите чувства. Изцяло и само те.

Дефицитът раждат нужда, нуждата предизвиква и предопределя мисленето/осмислянето (придаването на смисъл). Задоволяването на нуждата (покриването на дефицита) прекратява мисловния процес като достатъчен. Дефицитите и критеризкуствен интелект за тяхното покриване се определят изцяло и само от нашето естество във всичките му аспекти.

#4 Мисленето е надезиково.

Това си го знех от самото начало, наблюдавайки собственото си мислене – тук за мен нямаше изненади.

Този факт на надезиковост има няколко аспекта. Като начало нашият мозък разполага с понятиен смислов/мисловен апарат, който е надезиков и автоматичен, като впоследствие друг автоматичен механизъм облича мислите ни в думи, така че те да са универсално, еднакво и еднозначно разбираеми за нашата езикова, културана и битова група. Тук няма да засягаме материята за междуезиковост и междуезикова универсалност на понятията в езиците. Явлението е естествено предвид надезиковата и антропологично универсална същност на нашето мислене. Пинкър нарича този наш несъзнаван мисловен апарат „езиков инстинкт“. С което смята, че ние се раждаме с този апарат, готово създаден в главите ни и не знаем как работи.

Чомски говори за вродената езикова способност и универсалната граматика. Концепцията за универсалната граматика е естествена, предвид надезиковия ни автоматичен универсален за вида ни смислов/мисловен апарат. Този ни апарат е генетично заложен във вида ни както цвета на кръвта за всяка раса и не зависи от други второстепенни разлики между нас като хора. Накратко, той е еднакъв за всички човеци. В този ред на мисли е естествено езиците да имат универсална/обща граматика, доколкото те (езиците) обслужват еднакъв за всички хора смислов апарат/автомат. Няма да навлизаме в дискусия дали това е предопределено на генетично, духовно и свързано с абсолютния разум ниво, доколкото това е въпрос за човешкото естество, който не ни интересува в нашия проект.

В началото се опитах да проследя мисленето в развитието на езиците. Но се оказа, че всички познати езици са се появили готови и няма исторически данни за тяхното развитие. В този ход на мисли е уникалният случай с група чуждестранни работници, изолирани на хавайските острови през 19-ти век. Те развиват опростен вътрешен език, наречен пиджин, смесица от думи и фрази, с които да общуват. Нещо като вътре групово есперанто. Граматиката му е била твърде сложна, а изразните му възможности бедни. Това се променя с първото поколение деца, израснали в тази езикова среда. Мисловните им апарати подчиняват езика на универсалната езикова граматика на Чомски. Езикът придобива правила за окончание, словоред и граматика, наложени от децата. Езикът става много по-нормиран и ефективен, като впоследствие е известен като креолски.

#5 Освен надезиков, смисълът е и многосетивен.

Поне в началото нашият смислов робот няма да разполага с богатите канали за придобиване на информация, опит и смисъл, с които разполага човекът.

С образи и звук (не музика) ще се справим някак, но не така стои въпросът с обоняние, вкус и осезание. Ще е много трудно да работим с понятията за аромат, мокро, болка, приятно докосване, усещането за вятър – ураганен вятър, прохладен бриз, топло и студено, топлина и студ и пр. Ще се наложи да работим с тези понятия по косвени пътища.

Въоръжени с тези базови дефиниции на изкуствен интелект, механизми и инструменти, можем да продължим с нашия семантичен робот. Да погледнем във вградените в нас автомати и да извлечем целия възможен мрак от там:

Смислово интерпретационно ядро или смислова генетика

В нашия подход мозъка не ни интересува сам по себе си, защото не използваме невронни мрежи и други брут форс подходи, но следва да отбележим, че мозъкът не се ражда табула раза. Мозъкът ни се ражда с готов мисловен апарат, който се основава на смислово интерпретационни ядро.

Мисловният ни автомат разполага по рождение с един базов, но изчерпателен като функционалност и поради това мощен модел „знания“, но в толкова базова, есенциално концептуална и компресирана форма. Това му позволява да е универсален и еднакво ефективен да се справи (осмисли) с всичко, което може да му предложи света през живота на човека. Точно това изчерпателно, универсално, есенциално базово, компресирано интерпретационно ниво целим да постигнем в нашия проект. Това е целта на проекта.

Естеството на това универсално, базово, изчерпателно, свръхкомпресирано интерпретационно ядро е нещо като смислов геном. То е за мисленето, каквото е генома за нашето тяло. Миниатюрна паяжинка само с 4 нуклеотиди (A, C, T и G) в привидно неразбираема, хаотична последователност, създава практически всичко живо, от бананите и пеперудите до нашите тела и нашия мозък. С такова естество е и и смислово интерпретационното ядро в нашите мисловни автомати.

Какво предстои:

1. Да направим вътрешния смислов/мисловен автомат.
2. Да направим автомата, обличащ мислите мислите ни в думи, така, че те да са универсално, еднакво и еднозначно разбираеми за нашата езикова, културна и битова група. Връзката на вътрешния мисловен апарат с езика – говор.
3. Да направим автомата, който превежда говора, в разбираем за вътрешния смислов/мисловен апарат семантичен състав – слушане (на реч).
4. Да компенсираме недостигащите на семантичния робот знания/опит от липсващите му в сравнение с човека сетива и други информационни източници.

Ето и няколко термина от кухнята:

• семантичен театър
• семантична сцена
• семантична механика
• семантичен състав на семантичната сцена
• семантично кадриране – семантични кадри, семантична последователност, семантична линия. Малки семантични процеси в малки семантични състави и контекст.
• семантичен фокус на процес
• семантични базови примитиви – атоми
• семантична компресия
• семантична икономия
• семантичен контекст
• семантично възникване и унищожаване
• семантични критериални слоеве
• семантична топология – измерения и позициониране на смисъла
• семантичен топологичен контекст за подразбиране
• семантични процеси/процедури като контекст за подразбиране
• семантични концепти
• семантични матрици
• семантичен автоматизъм
• семантични измерения
• семантични линизкуствен интелект на абстракция и конкретизация
• теория на хумора – преливане на контексти, безопасност и други случаи на смислови трансформацизкуствен интелект в хумора
• иносказателност
• ралност и фикция
• метафори
• семантични светове/измерения – платоничен, мисловен, реалност, фикция – въображаем свят
• базови семантични примитиви на селфцентричната антропологична/антропоцентрична критериалност
• семантични облаци – семантичен състав и изчерпателна екстраполация на семантични връзки в семантичните матрици на семантичния състав на семантични теми, кафри, ситуацизкуствен интелект, техните вътрешни конструкти и обединения.

Семантичната концепция/модел

Семантичната концепция е нашето несъзнавано (на нашия мисловен апарат) универсално, есенциално, базово и достатъчно, изчерпателно понятие за определен обект.

Например чаша: Нямаме хиляди копия на разнообразни чаши в главата си, както това се твърди в теорията на хилядите мозъци (в мозъка ни). Ако имахме хиляди варианти на чаши, които сме виждали, не бихме разпознали вид чаша, която не сме виждали. Вместо това имаме единен, универсален, есенциален, базов и достатъчен концептуален за обекта ,,чаша‘‘.

Заради тази концептуализация и ред други семантични процеси и инструменти, не се нуждаем от енергоемки брут форс процеси. В общия случай чаша е антропологично сравнително малък обект, с който да можем да си служим. Вид съд, с отворено отгоре пространство, стени, затворено дъно, с или без дръжка. Способен да задържа според обема си определено количество течност или други обекти. Елементите дъно и стени могат да преливат помежду си. Тяхното позициониране е приблизително. Това, което е отдолу и това, което е отстрани.

Чашата може да е огромна или миниатюрна, стъклена, порцеланова, дървена, метална или от слънчеви лъчи. Тук говорим за външна граница, вътрешна граница, ядро, ключ и достатъчност на семантичния модел. Достатъчността на понятието/семантичния модел е да описва чашата като различим обект във всичките ѝ възможни разновидности и контекст.

Извличане на смисъл

Да си дойдем на думата.

Какво е смисъл в тази многомерна хибридна среда и материя и какво е смисъл само по себе си е почти философски въпрос. Но не това е тема на проекта в този му етап. Света е голям и смисъл дебне от всякъде.

Смисъл може да се извлече от почти всички семантични връзки, констукцизкуствен интелект и механики в модела. Дефинирането на смисъл и източници на смисъл е един от основните слоеве на проекта и модела. Този паралелен процес на дефиниране и извличане на смисъл ще в ход през цялото развитие на проекта. Във всеки нов конструкт ще се търси възможен и различен източник на смисъл, каквото и да значи това, но да изброим няколко възможни източника на този етап:

• смисъл в между смисловите връзки и матрици;
• екстраполация на семантичните връзки в семантичния облак, създаващи смисъл;
• смисъл, създаван на базата на семантичните базови примитиви;
• смисъл в семантичните концепции;
• смисъл в слоя антопологична селф центричност, заложена в модела;
• други модели и източници за извличане на смисъл.

Верификация на нашия осмислящ изкуствен интелект

За начално, но не изчерпателно, демонстриране и верификация на извличания смисъл, системата ще генерира въпроси върху изчерпателната итерация на семантичния състав в семантичния облак и ще трябва да отговаря правилно на тези въпроси. Ще се следи изчерпателността на формулираните въпроси и верността на даваните отговори. Този метод на верификация е съвсем механичен, но достатъчен за началния етап на проекта.

В последствие системата ще трябва да може да анализира в по-разширена форма семантичен състав, да води смислен осъзнат разговор и финално да мисли: i+i=3i.

Заглавното изображение е създадено с изкуствения интелект Midjourney.com

Виж други наши статии на футуристични теми

Ако тази статия е била полезна за теб? Сподели я, за да бъде полезна и за други: