на шаблоны 85 %
100,00% (сбалансированная сформированная система по правилу золотого сечения)
0. 61,20 аппаратные и базовые шаблоны
1. 23,75 стадные и социальные шаблоны
2. 9,21 средства идентификации шаблонных условий
3. 3,57 средства сопоставления шаблонных решений
4. 2,27 интеллектуальная деятельность
пп. 2,3,4 в сумме дают интересную цифру подтвержденную практическими исследованиями по сознательной активности головного мозга в пределе стремящемся к 15%. можно сказать - это ресурсы подсистем самообучения и "свободного" мышления.
средне-статистически системы по производительности могут быть разбалансированы в сторону ее снижения.
гипотеза в том, что для выживания организма могут изыматься ресурсы с низшим приоритетом, т.е. потенциально изымаются в первую очередь п 4 и п 3.
при этом если с позиции так называемых "трех законов робототехники", чтобы они были непреложны, то достаточно у ИИ их использовать как основу и заложить в п. 0 - как элементы инстинктов и рефлексов, построив всю систему на них, как основополагающих. При этом вычислительную производительность предоставить таким образом, чтобы в абсолютном выражении п 4 - не давал достаточной вычислительной мощности, либо искусственно занижать жизнеобеспечивающие ресурсы, чтобы на п 4 - они не выделялись (не хватает времени). однако п 3 - может хватить на модификацию уже накопленных базовых шаблонов в рамках их действия, т.е. дорабатывать существующие шаблоны в ту или иную сторону, повышающие выживание организма в целом.
потенциально при активности в 95% и ниже - типичный конечный автомат.
интересна возможность замещения ресурсов пп. 2,3,4 и плавающий процент распределения, вполне вероятно, что это к качественным изменениям не приводит только создавая иллюзию похожести на ИИ кратковременными всплесками нетипичной активности. и к тому же, есть риск того, что суммарную недостаточность будет стремиться захвататить высокоприоритетная база из пп 0 и 1.
при усложнении общего фона информации как компенсаторный механизм в коллективных системах шаблонного мышления может выступать п 1 для повышения степени переработки информации. однако при общем снижении качества ее верификации - может приводить к снижению доверия и модификации механизмами п 0 с соответствующими перекосами общей балансировки.
чистый ИИ с основой только на ресурсах п 4 - нецелесообразен, т.к. выдвигает высочайшие требования к количеству вычислительного ресурса и по мере исследования усложняющейся информации будет приводить к увеличивающимся простоям системы и задержкам в решении из-за необходимости перессмотра всех причинно-следственных цепочек.
потенциально на этапе самообучающегося развития системы ИИ вероятна ее балансировка по правилу "20 - 80".
т.о. на старте системы (100%):
20% - под формируемые базовые шаблоны
80% - под исследовательские познающие механизмы
по достижении накопленной информации в 20% - соответствующий перевод на следующий этап описаный выше.
т.е. при в типичных условиях тех самых 5 процентов может не хватать для осознания простых и очевидных вещей.
0. 61,20 аппаратные и базовые шаблоны
1. 23,75 стадные и социальные шаблоны
2. 9,21 средства идентификации шаблонных условий
3. 3,57 средства сопоставления шаблонных решений
4. 2,27 интеллектуальная деятельность
пп. 2,3,4 в сумме дают интересную цифру подтвержденную практическими исследованиями по сознательной активности головного мозга в пределе стремящемся к 15%. можно сказать - это ресурсы подсистем самообучения и "свободного" мышления.
средне-статистически системы по производительности могут быть разбалансированы в сторону ее снижения.
гипотеза в том, что для выживания организма могут изыматься ресурсы с низшим приоритетом, т.е. потенциально изымаются в первую очередь п 4 и п 3.
при этом если с позиции так называемых "трех законов робототехники", чтобы они были непреложны, то достаточно у ИИ их использовать как основу и заложить в п. 0 - как элементы инстинктов и рефлексов, построив всю систему на них, как основополагающих. При этом вычислительную производительность предоставить таким образом, чтобы в абсолютном выражении п 4 - не давал достаточной вычислительной мощности, либо искусственно занижать жизнеобеспечивающие ресурсы, чтобы на п 4 - они не выделялись (не хватает времени). однако п 3 - может хватить на модификацию уже накопленных базовых шаблонов в рамках их действия, т.е. дорабатывать существующие шаблоны в ту или иную сторону, повышающие выживание организма в целом.
потенциально при активности в 95% и ниже - типичный конечный автомат.
интересна возможность замещения ресурсов пп. 2,3,4 и плавающий процент распределения, вполне вероятно, что это к качественным изменениям не приводит только создавая иллюзию похожести на ИИ кратковременными всплесками нетипичной активности. и к тому же, есть риск того, что суммарную недостаточность будет стремиться захвататить высокоприоритетная база из пп 0 и 1.
при усложнении общего фона информации как компенсаторный механизм в коллективных системах шаблонного мышления может выступать п 1 для повышения степени переработки информации. однако при общем снижении качества ее верификации - может приводить к снижению доверия и модификации механизмами п 0 с соответствующими перекосами общей балансировки.
чистый ИИ с основой только на ресурсах п 4 - нецелесообразен, т.к. выдвигает высочайшие требования к количеству вычислительного ресурса и по мере исследования усложняющейся информации будет приводить к увеличивающимся простоям системы и задержкам в решении из-за необходимости перессмотра всех причинно-следственных цепочек.
потенциально на этапе самообучающегося развития системы ИИ вероятна ее балансировка по правилу "20 - 80".
т.о. на старте системы (100%):
20% - под формируемые базовые шаблоны
80% - под исследовательские познающие механизмы
по достижении накопленной информации в 20% - соответствующий перевод на следующий этап описаный выше.
т.е. при в типичных условиях тех самых 5 процентов может не хватать для осознания простых и очевидных вещей.