Алгоритм генерации сложности
«задача показать, что возможна неограниченная генерация сложности и две теоремы Геделя для формальных систем нам не помеха, мы обходим их просто, добавляем произвольно новые аксиомы в нашу теорию ...
... в принципе ситуация точно такая же как и с нейросетями, понятно что они как универсальные аппроксиматоры способны на многое, вопрос был в технических деталях и в том, как модифицировать структуру, чтобы нейросетки имели практический смысл на текущий момент. В этом серьезное продвижение достигнуто. Аналогично надо строить и универсальную моделирующую машину ...
Что нужно, что бы универсальный алгоритм, мог конструировать более сложные алгоритмы? Предварительно требуется научить алгоритм делать копию описания алгоритма (копию ленты с описанием) ...
1. выбираем рандомно несколько описаний алгоритмов из уже имеющихся
2. добавляем к основному описанию алгоритма описание добавочной побочной функции, которую генерировать можно разными способами, например
- произвольная комбинация известных описаний
- произвольная комбинация подпрограмм входящих в ленты
- генерация случайных подпрограмм любым способом, в том числе можно и через генерацию строк в лексикографическом порядке, очевидно, что время от времени будем наталкиваться на полезные подпрограммы
3. снабжаем вновь построенный автомат (аналогично построениям Неймана самовоспроизводящхся автоматов) изготовленной лентой с побочной функцией из п.2
4. производим наблюдение за функционированием автомата и таким образом выносим решением об отборе ленты в коллекцию ранее построенных лент
... это будет универсальная машина извлекающая модели из окружающей среды (?!) и из перечня моделей хранящихся в памяти.
Чем заменить язык?
Что такое интеллект?
МЕТАМОДЕЛИРОВАНИЕ: Гомеостатическая теория сознания в медиальных базах знаний
Can Computers Understand Language?