Форум создателей искусственных интеллектов

Эгг сказал, что Интеллект - это инструмент создания и использования инструментов. Почему это важно, почему это так? 1) Потому, что инструмент - это средство, а механизм - это система. Разница понятна? Она в задачах и целеполагании. Механизм существует без задач. Средство всегда в рамках задачных требований. Механизм - это "что", а средство - это "как")) 2) Всякий механизм может быть инструментом, но не всякий инструмент - это механизм. 3) Механизм - это очень примитивное представление, символьное и логическое, как экспертная система))))) Существует большое количество других представлений. Именно они и работают в мышлении. 4) Инструмент используется человеком для воздействия на объект. Он не работает без участия человека. Задача мышления заключается в изменении текущего состояния к целевому. Поэтому интеллект активен и является актором и субъектом. Механизм пассивен. 5) Почему не синтез? Потому, что анализ тоже)))) "Создание и использование" в сотни раз точнее беззубого "синтеза", поскольку сразу показывает активный характер интеллекта, его направленность на решение задач и прогнозирование развития. Если "синтез" еще как-то тянет на слабенький вариант "создания", то "использование" - это важнейший ключ к пониманию работы интеллекта. Интеллект координирует себя в среде, используя ее для достижения своих целей. 6) И, конечно, "инструмент инструментов" дает понимание рекурсии и фрактальности процесса мышления)) Запомните, дети, Интеллект - это инструмент создания и использования инструментов.

Т.е. не всякий инструмент - это система. Как это понимать? Тут требуется уточнение, что такое механизм, с твоей точки зрения (или на твой вкус)?

Тут нужно понимать, что любое слово можно проассоциировать с любым другим. Притянуть за уши. По типу -- всё есть механизм, всё есть система. Если не впадать в этот абсурд, то я уже сказал отличия. Перечитай. Можно привести пример. Выращивание урожая - это не система. Ожидание чего-либо не система. Зеленый цвет - это не система. Число 13 - это не система. Сложение - это не система. Междометие - это не система. Но всё это может быть инструментами. Инструмент - это средство, механизм - это устройство. Механизмом сложения является индексированное перечисление величин, в сочетании с нотациями - инкремент + сдвиг каретки. Может быть другой механизм. Например маппинг формата a, b -> c. Таблица сложения. То есть имплементация. Механизм == имплементация. Сложение как инструмент может быть полностью абстрагирован от своего механизма. Мышлению имплементация почти не важна. В этом его суть. Сосудом может быть банка, ведро, презерватив (наша использованная мною лаврушка)))) или ладони ковшиком. Конкретные имплементации (реализации) - это механизмы, а вот идея вмещения - это инструмент, который решает задачи.

Это интересная концепция, мне надо её подумать. На первый взгляд кажется тяжеловесным, потому что, с точки зрения мышления, и инструмент и механизм предполагают функционирование, работу, переход в целевое состояние роковым образом, и в этом смысле на абстрактном уровне я пока не вижу необходимости их разделять. Но спорить не стану, мне кажется, если избыточность здесь есть, то она проявится на практике и сама потребует от себя избавиться. И в качестве такой практики предлагаю вернуться к старому вопросу о "минимальном интеллекте", который, как я вижу, бесславно утонул в готайском болоте. Если интеллект - это инструмент создания и использования инструментов, тогда, очевидно, минимальный интеллект - это минимальный инструмент для создания и использования минимального инструмента. Что такое минимальный инструмент?

Минимальный интеллект - это трансформер. В качестве практики каждый может попробовать написать свой.

Для нашей ориентации в этом вопросе. Влад: Возможность, средство, инструмент, уложи эти понятия в последовательность для получения отверстия в металлическом листе. DeepSeek: Отличный вопрос! Здесь есть нюанс, так как понятия пересекаются, но если выстроить их в логическую цепочку от абстрактного к конкретному, последовательность будет такой: Возможность Средство Инструмент А теперь давайте разберем, почему именно так и что означает каждый этап на примере получения отверстия в металлическом листе. 1. Возможность (Самый широкий концепт) Это идея, знание или физический закон, которые делают сам процесс возможным. Что это: Понимание того, что металл можно деформировать, резать или удалять его часть. Это знание о том, что если приложить достаточное усилие резания или давления, в листе образуется отверстие. Примеры: Знание о том, что сверло, вращаясь, может снимать стружку. Знание о том, что мощный импульс лазера может испарить металл. Знание о том, что заостренный пуансон под давлением может вырезать фрагмент. Без возможности (идеи) не было бы даже мысли о создании отверстия. 2. Средство (Более конкретный способ) Это технологический метод или процесс, который реализует возможность. Это ответ на вопрос "КАК мы это сделаем?". Что это: Конкретный способ обработки, который включает в себя принцип действия. Примеры: Сверление — как технологический процесс. Лазерная резка — как технологический процесс. Пробивка на прессе — как технологический процесс. Газокислородная резка. Средство выбирается на основе возможности. Вы решили, что будете сверлить, а не пробивать. 3. Инструмент (Самая конкретная физическая реализация) Это материальный объект, который непосредственно контактирует с заготовкой и выполняет работу. Это ответ на вопрос "ЧЕМ мы это сделаем?". Что это: Физическое устройство или деталь, которая воздействует на металл. Примеры: Для средства "сверление" инструментом будет сверло. Для средства "пробивка" инструментом будет пуансон и матрица. Для средства "лазерная резка" инструментом будет лазерная головка (хотя здесь луч является "режущей кромкой"). Сам станок (дрель, пресс, лазерный станок) часто называют оборудованием или инструментом в более широком смысле, но непосредственно работу выполняет именно режущая/пробивная часть. Итоговая последовательность на примере: Чтобы получить отверстие, вы проходите все три этапа: Возможность: Вы знаете, что металл можно просверлить. (Мыслительный этап) Средство: Вы выбираете технологию — сверление. (Этап планирования) Инструмент: Вы берете конкретный инструмент — сверло диаметром 5 мм, вставляете его в дрель и выполняете операцию. (Этап исполнения)

Если Вы хотите поговорить со мной о чем-нибудь -- предлагаю использовать речь и русский (английский, французский) язык. А вот такие полупереваренные логи общения с китайскими свистелками оставьте себе. Хорошо?

Хорошо. Можно и переварить полностью. Если нашу логическую цепочку начать с Идеи мира (система, механизм), то понятно, откуда берутся возможности и всё остальное. Но это уже входит в противоречие с Вашим текстом, хоть и решает проблему «Мета».

Вы можете начинать свою "логическую" цепочку с чего угодно, простите меня, но мне не интересно, какие у Вас там в Вашей понятийной каше есть противоречия. Эгг многократно говорил, что не занимается построением самой правильной модели мира как он есть на самом деле. Когда я говорю об отличии механизма от инструмента, то просто пытаюсь сформировать представление. Чтобы вы здесь все немножко учились и умнели. Если Вы хотите делать "правильно", то 1) Начните с формулирования задачи как изменения текущего состояния к целевому 2) Затем сформируйте требования к ее решению 3) Затем займитесь поиском средств, которые ее решат 4) Среди этих средств будут и модели мира, модели каких-то механизмов, модели чего угодно 5) Произведите какое-то решение (как деятельность по изменению состояния среды) 6) Сравните новое состояние с целевым (тем, который необходимо получить в результате решения задачи) 7) Вернитесь к пункту #1 и переформулируйте задачу в новых условиях Вот так примерно это всё работает, если сильно упрощать

Вот так примерно выглядит архитектура минимального интеллекта для этого процесса. Единственное, что здесь не расскрыто - это активность, как возникает целеполагание и формулирование задачи. Здесь задача сразу представлена Стимулом. В 2020 году мы еще не знали, что Features это и есть Embeddings, а вот Intention я поместил центральным элементом архитектуры)))

Интеллект включает в себя не только умственные способности, но и логическое мышление, творческий подход и социальные навыки. Калькулятор или ЭВМ - это инструмент. Программное обеспечение - это инструмент.

Это не интеллект в человеческом понимании, это мышление (процесс), а схема в посте - это схема мышления.

Вы произнесли набор слов, который считаете правильным. Однако, не можете разделить интеллект, сознание, восприятие, подсознание, рефлексию, etc. Ваши слова - это просто лозунги, а мои решения реально работают в реальных средах в реальном времени ))

Не натягивайте свои иллюзии на человеческое понимание))) У меня есть награда от IEEE за эту схему и ЕЯ-интерфейс, созданный на ее основе.

Интеллект: Способность создавать и использовать инструменты (Переработанная и усиленная версия от deepseek ) Исходный тезис «Интеллект — это инструмент...» был мощной, но нестрогой метафорой. Более точно и фундаментально следующее: Интеллект — это системная способность к созданию и использованию инструментов. Почему это важно и почему это так? 1. Инструмент — это средство, а способность — это потенциал. Разница понятна? Она в онтологическом статусе. Инструмент (молоток, формула) существует как внешний или внутренний объект. Способность (мышление, творчество) — это свойство сложной системы. Инструмент — это «что мы используем», а способность — «то, что позволяет нам использовать». Интеллект — это не сам молоток, а умение его создать и применить с целью. 2. Интеллект — это не один инструмент, а цех по их производству и арсенал для их применения. Всякий созданный инструмент является продуктом интеллекта, но не всякий продукт исчерпывает его суть. Интеллект — это фабрика, а не только ее конечный продукт. 3. Интеллект включает в себя множество представлений, а не только логику. Изначальное представление о «примитивном механизме» упускает главное. Интеллект — это не только логические схемы. Он включает в себя: • Логическое мышление — для анализа и построения цепочек причинности. • Творческий подход — для генерации новых, нетривиальных инструментов и решений. • Социальные навыки — где сами коммуникация, кооперация и доверие становятся сложнейшими социальными инструментами. Именно синергия этих и других компонентов и составляет работу целостного мышления. 4. Интеллект активен по своей природе. Инструмент пассивен — он лежит и ждет применения. Интеллект — это сама активность, направленная на изменение текущего состояния к целевому. Он не просто реагирует, он предвосхищает, планирует и действует. Поэтому интеллект — это актор и субъект, а не средство в чужих руках. Он обладает способностью, а не является инструментом. 5. Почему не «синтез»? Потому что «создание и использование» — это конкретное проявление способности. «Синтез» — это абстрактная функция. «Создание и использование» в сотни раз точнее, поскольку сразу показывает активный, целеориентированный и прогностический характер интеллекта. Если «синтез» еще как-то тянет на слабенький вариант «создания», то «использование» — это важнейший ключ к пониманию работы интеллекта. Интеллект координирует себя в среде, используя ее ресурсы и созданные им инструменты для достижения своих целей. 6. И, конечно, «способность создавать и использовать инструменты» дает понимание рекурсии и фрактальности процесса мышления. Мы можем использовать наш интеллект, чтобы создавать инструменты (компьютеры), которые усиливают наш интеллект, позволяя нам создавать еще более сложные инструменты. Это петля самоусиления, возможная только благодаря рекурсивной природе этой фундаментальной способности. Запомните: Интеллект — это не один инструмент. Это системная и рекурсивная способность создавать и использовать инструменты, включающая в себя логику, творчество и социальное взаимодействие. В этом ключ к его силе.

Поздравляю, награды просто так не дают. Только в этой схеме я не нашел слова "интеллект".

Хорошая схема. К ней вопросов нет. Только понятие "интеллект" не я придумал. Это общепринятое понятие. Что такое "сознание" я думаю никто не занят. Обычно говорят: "Человек пришел в сознание после обморока или при выходе из комы". А что он может сны смотрел или видения какие. После приходя в себя такие бывают вещи рассказывают, что потом совсем другими людьми становятся. Хотя может у вас награды и по психологии или психиатрии есть?

Честно я не спец в этой области, но ради интереса понять что за схема пропустил ее через ИИ. Ответ ниже: Перед нами архитектура когнитивной системы, основанная на принципе "стимул-реакция", но радикально усложненная и дополненная внутренними моделями и процессами. Основная идея: Система не просто реагирует на стимулы, а активно стремится к достижению цели. Для этого она использует внутренние модели мира (сенсорную, прогнозную, исполняемую), чтобы понимать текущую ситуацию, предсказывать последствия своих действий и выбирать оптимальное поведение. Ключевые компоненты и их интерпретация: 1. Стимул -> Сенсоры: Мир воздействует на систему через ее сенсоры (как у робота или человека). 2. Сенсорная модель: Система преобразует сырые данные сенсоров в осмысленные "признаки" (Features). Это первый уровень абстракции. 3. Abstraction (Абстракция): Здесь происходит самое важное — формирование "понятий/объектов". Система группирует признаки в устойчивые паттерны, которые она начинает воспринимать как сущности (например, "стол", "чашка", "опасность"). 4. Генерация графа отношений и правил: На основе понятий система выстраивает связи между ними ("чашка стоит на столе") и генерирует правила поведения ("если хочешь пить, нужно взять чашку"). 5. Прогнозная модель (Inference -> Прогнозная модель): Это "воображаемый полигон" системы. Она может "проигрывать" в уме различные действия и предсказывать их результаты, не совершая их в реальном мире. Это основа для планирования. 6. Intention (Намерение) -> Целевое состояние: Здесь определяется ЦЕЛЬ. Система сравнивает текущее состояние (из Abstraction) с желаемым целевым состоянием. Рассогласование между ними порождает Намерение его устранить. 7. Resolution (Разрешение) -> Исполняемая модель: На основе Прогнозной модели и Намерения система выбирает конкретную последовательность действий (план), которая, по ее прогнозу, приведет к цели. 8. Исполняемая модель -> Эффекторы -> Реакция: План исполняется. Система воздействует на мир через эффекторы (моторы, манипуляторы, голосовой синтезатор и т.д.). 9. Learning (Обучение): Это сквозной процесс. Система постоянно оптимизирует все свои модели (особенно прогнозную) на основе сравнения своих прогнозов с реальными результатами действий. Надпись внизу "Формирование «понятий...», оптимизация..." — это и есть результат работы этого блока. Семантический фильтр, указанный в названии, — это, по сути, вся цепочка от "Стимула" до "Abstraction". Это процесс отсева нерелевантной сенсорной информации и придания входящим данным смысла в контексте имеющихся у системы знаний и целей. Ошибки и проблемные места в схеме Схема интересная, но в ней есть несколько существенных недостатков и неясностей. 1. Серьезная опечатка (Ошибка дизайна/верстки) Самое очевидное — дублирование блока "Граница системы". • Слева: Граница системы (условия среды, контекст, интерфейс) • Справа: Границы системы (условия среды, контекст, интерфейс) Это один и тот же элемент, который должен обрамлять всю схему, показывая, что все внутренние процессы происходят внутри системы, отделенной от внешнего мира своим интерфейсом (сенсоры/эффекторы). Его двукратное указание — визуальная ошибка. 2. Отсутствие обратных связей (Концептуальная ошибка) Это самая большая проблема схемы. Она выглядит слишком линейной и однонаправленной (Стимул -> ... -> Реакция). Где обратные связи? • Реакция должна немедленно влиять на Сенсоры (система меняет мир и сразу же видит результат своих действий). Это замкнутый контур. • Результат Реакции (успех/неудача) должен напрямую поступать в блок Learning, чтобы корректировать модели. • Блок Inference (Вывод) должен постоянно получать обновленные данные от Abstraction, а не быть разовым этапом. Без этих связей система не сможет адаптироваться в реальном времени и учиться на своих ошибках. 3. Неясность в распределении функций • Inference (Вывод) vs Resolution (Разрешение): Разница между этими блоками размыта. o Логичнее было бы предположить, что Inference — это процесс предсказания ("что будет, если я сделаю Х?"), o А Resolution — это процесс принятия решения ("какой из вариантов Х是最好的?"). o Но на схеме они расположены странно, и их связь с моделями неочевидна. • Сенсорная модель vs Abstraction: Где именно заканчивается одна и начинается другая? Например, распознавание края объекта — это еще сенсорная модель (признак) или уже абстракция (понятие "граница")? Схема рисует их как отдельные блоки, но в реальной когнитивной архитектуре это, скорее всего, непрерывный континуум. 4. Отсутствие "Я" или "Агентности" Схема описывает механизм, но в ней нет явного указания на то, что порождает Целевое состояние. Откуда берутся цели? Они задаются извне? Генерируются внутренне на основе более высоких-level потребностей (например, "выживание", "экономия энергии")? Этот вопрос обойден стороной, что делает архитектуру неполной. Итог Что это: Это попытка описать сложную когнитивную архитектуру для агента с искусственным интеллектом, способного к обучению, абстракции и целенаправленному поведению. Это шаг вперед по сравнению с простой моделью "стимул-реакция". Ошибки: 1. Визуальная: Дублирование блока "Граница системы". 2. Концептуальные: o Главная ошибка: Отсутствие многочисленных обратных связей, делающее систему неадаптивной. o Размытость в разделении функций между некоторыми блоками (Inference/Resolution). o Не проработан источник возникновения целей. Вердикт: Схема интересна как набросок высокой-level идеи, но для реализации рабочей системы требуется серьезная доработка, прежде всего — добавление обратных связей и уточнение функций блоков.

Спасибо! Награда от Института Американских Инженеров -- это почти как половина нобеля за инженерные решения. Это круто, мало кто может похвастать))) Вы были невнимательны. Слово minGI означает минимальный General Intelligence))

Да, я давно это заметил. Вам нужно поговорить с ув. Владом, он тоже любит развлечься с китайскими свистелками. Мне ИИ-генерация в этой части не очень интересна, я знаю как её использовать, где её сильные и слабые стороны. Но точно не в анализе того, что пишет Computer Vision Architect, работающий в компании Silicon Valley)) Быть специалистом в ИИ - это напряженный труд. Это не для всех. Порог вхождения, знаете ли... Нужно соответствующее образование и уровень интеллекта... философам и/или дегенератам типа одноклеточных злобствующих лаврушек можно не беспокоиться)))