иллюзия интеллектуальности КА
Кстати, в продолжение мысли тут: тыц.
Типичный конечный автомат работает в "минимальном энергетическом режиме", т.е. затраты на умственную деятельность минимизированы (оптимизированы) относительно остальных потребителей энергии в системе, поэтому основная глубина анализа причинно-следственных связей (ПСС) - низкая, т.е. происходит анализ простейших обстоятельств ситуации без оценки возможностей предыдущего опыта. Кажущийся хаотический парадокс возникает в случаях достаточности накопления шаблонов последовательного приближения типичных шаблонных ситуаций, решаемых с помощью пошаговых приближений: данный метод создает иллюзию "интеллектуальности КА" в типичных условиях со сравнительно высокой эффективностью разрешения ситуации. Однако при невозможности последовательного выбора согласованных шаблонов в системе обычно есть сформированный некритичный шаблон "ускоренного принятия решения", который по сути может в целом и не соответствовать правильности его применения, но при условии экстренности этот шаблон обычно имеет неоднократное подтверждение, поэтому его применение не обуславливается логическими последовательностями и базируется на чистой статистике успешности его применения.
Всякий КА работает в режиме с низкой глубиной анализа ПСС пусть и, возможно, на разветвленной структуре применимости шаблонов для статистически часто встречающихся условий. Однако данный режим характеризуется и низкой глубиной анализа предыдущего опыта, т.е. этот опыт практически не анализируется из-за сформированности шаблонной структуры на условных внешних сигналах. Исходя из этих предположений можно выдвинуть гипотезу, что именно на этом базируются внешне-хаотические поведенческие модели и противоречивые несвязанные между аналогичными решениями умозаключений и последующих действий.
Интеллектуальная система аналогичной по производительности КА проигрывает в быстродействии на типичных ситуациях, но более эффективна в меняющихся условиях. КА с высокой глубиной анализа может выигрывать на задачах со сложной структурой причинно-следственных связей, однако при типичности задач и сформированности структуры шаблонных решений - КА с низкой глубиной анализа получает преимущество, но часто решения будут упрощаться до уровня простой шаблонной реакции с частичной применимостью. В этих обоих ситуациях будет наблюдаться ошибочность принятия решений в зависимости усложнения или упрощения условий принятия решений.
Типичный конечный автомат работает в "минимальном энергетическом режиме", т.е. затраты на умственную деятельность минимизированы (оптимизированы) относительно остальных потребителей энергии в системе, поэтому основная глубина анализа причинно-следственных связей (ПСС) - низкая, т.е. происходит анализ простейших обстоятельств ситуации без оценки возможностей предыдущего опыта. Кажущийся хаотический парадокс возникает в случаях достаточности накопления шаблонов последовательного приближения типичных шаблонных ситуаций, решаемых с помощью пошаговых приближений: данный метод создает иллюзию "интеллектуальности КА" в типичных условиях со сравнительно высокой эффективностью разрешения ситуации. Однако при невозможности последовательного выбора согласованных шаблонов в системе обычно есть сформированный некритичный шаблон "ускоренного принятия решения", который по сути может в целом и не соответствовать правильности его применения, но при условии экстренности этот шаблон обычно имеет неоднократное подтверждение, поэтому его применение не обуславливается логическими последовательностями и базируется на чистой статистике успешности его применения.
Всякий КА работает в режиме с низкой глубиной анализа ПСС пусть и, возможно, на разветвленной структуре применимости шаблонов для статистически часто встречающихся условий. Однако данный режим характеризуется и низкой глубиной анализа предыдущего опыта, т.е. этот опыт практически не анализируется из-за сформированности шаблонной структуры на условных внешних сигналах. Исходя из этих предположений можно выдвинуть гипотезу, что именно на этом базируются внешне-хаотические поведенческие модели и противоречивые несвязанные между аналогичными решениями умозаключений и последующих действий.
Интеллектуальная система аналогичной по производительности КА проигрывает в быстродействии на типичных ситуациях, но более эффективна в меняющихся условиях. КА с высокой глубиной анализа может выигрывать на задачах со сложной структурой причинно-следственных связей, однако при типичности задач и сформированности структуры шаблонных решений - КА с низкой глубиной анализа получает преимущество, но часто решения будут упрощаться до уровня простой шаблонной реакции с частичной применимостью. В этих обоих ситуациях будет наблюдаться ошибочность принятия решений в зависимости усложнения или упрощения условий принятия решений.