Digital Intelligence Laboratory
22 lipca 2009
"Ultraszybkie Jednostki Inteligentne"™ oparte na
"Wektorowym Procesorze Symbolicznym"™
Sztuczna inteligencja
Rysunek: Tomasz Wietrzykowski, 2004
Spis treści
Wstęp
W latach 1990 w wyniku prac w zakresie Sztucznej Inteligencji powstała idea inteligentnych jednostek, wyspecjalizowanych do określonego zadania. Miały być one autonomiczne w podejmowaniu decyzji na własnym odcinku problemowym. Jednostkom tym nadano nazwą "inteligentnych agentów", a metodologię ich produkcji nazwano "technologią inteligentnych agentów".
Z ideą tą wiązano bardzo dużą nadzieję, ponieważ była to w gruncie rzeczy słuszna idea. Zamiast dysponować dużym i jednymi systemem inteligentnym nadzorującym całość i posiadającym pełną wiedzę o wszystkim, często zawodnym i trudnym do utrzymania oraz rozwoju, można go było zastąpić mniejszymi, bardziej wyspecjalizowanymi jednostkami, o działaniu i wiedzy ograniczonej tylko do własnego odcinka problemowego, podejmujących własne decyzje i współpracujących ze sobą. Taki podział zwiększa niezawodność i wytrzymałość na awarie oraz umożliwia łatwą ich lokalizację i usuwanie. Zapewnia też większą specjalizację i pracę równoległą jednostek oraz lepszą organizację pracy całości, itd.
Do tej pory technologia inteligentnych agentów związana była raczej z wyspecjalizowanymi jednostkami wirtualnymi (programami) pracujących w pewnym systemie operacyjnym, lub w sieci komputerowej.
Sieci symboliczne
Dotychczasowe metody przetwarzania w systemach symbolicznych opierają się na istnieniu ścisłej zależności między strukturą sieci symbolicznej, a zgromadzonej w niej wiedzy. Wiedza kodowana jest w strukturze tej sieci. Inna struktura odpowiada innej wiedzy. Powoduje to, że gdy na wejściu pojawią się dane, to porównywane są one z wiedzą zawartą już w sieci symboli. Odbywa się to w ten sposób, że system odszukuje w sieci połączeń odpowiadającą tym danym strukturę sieci. Jeżeli brak takiej struktury, to wynik przeszukania wskazuje, gdzie można wstawić brakujące elementy struktury odpowiadającej wiedzy związanej z danymi. Przy dużych sieciach symbolicznych, porównanie danych z siecią zajmuje bardzo dużo czasu. Sprawia to, że systemy symboliczne nie nadają się do szybkiego reagowania na dane wejściowe, co przy specjalizowanych jednostkach inteligentnych jest podstawowym warunkiem, dlatego sieci symbolicznie nie nadają się do budowy szybko-reagujących jednostek inteligentnych.
Sztuczne sieci neuronowe
W odróżnieniu od sieci symbolicznych sztuczne sieci neuronowe bardzo szybko dokonują porównania danych wejściowych z wiedzą zgromadzoną w sieci. Nie przeszkadza im nawet to, że dane mogą być niepełne. Ich istotną wadą jest brak możliwości wykonywania operacji wnioskowania, a więc w pełni kontrolowanych operacji przetwarzania danych. Sztuczne sieci neuronowe pozwalają modelować raczej intuicję, a nie świadome myślenie. Ponadto nie mogą one korzystać z gotowych reguł, lub kopiować wiedzę z jednostki do jednostki. W przypadku zupełnie nieznanych obiektów lub zjawisk sztuczne sieci neuronowe są bezsilne i w tym przypadku, sieci symboliczne lepiej sobie radzą. To wszystko sprawia, że nie nadają się one do budowy jednostek inteligentnych.
"Ultraszybkie Jednostki Inteligentne"™
Wadą zarówno sieci symbolicznych i sztucznych sieci neuronowych jest to, że nie dają ścisłej odpowiedzi na pytanie, jaka jest istota umysłu człowieka i jak dokładnie go technicznie modelować. Istniejące koncepcje są niewystarczające i z tego względu niezadowalające.
"Ultraszybkie Iednostki Inteligentne"™ powstały na bazie przekonania, że rozpatrywanie umysłu człowieka na poziomie symbolicznym lub w postaci sztucznych sieci neuronowych nie są właściwym postępowaniem Więcej >>. W tym pierwszym wybiera się poziom zbyt wysoki, nie dający odpowiedzi na pytanie, jakie są podstawowe elementy składowe umysłu, które stanowią dopiero istotę wszystkiego, a w tym drugim przypadku zakłada się, że istnieje jedno optymalne rozwiązanie w wersji biologicznej, jak i technicznej.
Budowa biologicznej jednostki inteligentnej w oparciu o
"Wektorowy Procesor Symboliczny"™
Koncepcja "Ultraszybkich Jednostek Inteligentnych"™ opiera się na właściwościach "Wektorowego Procesora Symbolicznego"™ (praktyczną realizacją tego procesora jest VESYPER™). Zakłada ona modelowanie umysłu człowieka na poziomie niższym od symbolicznego, zwanym poziomem subsymbolicznym, na którym działa pewien procesor symboliczny, co stanowi pod względem technicznym bardziej optymalne rozwiązanie niż zapewniają to sztuczne sieci neuronowe (koncepcja ich narzuca się wprost z rozwiązania biologicznego i stanowi, że subsymbole są odpowiednikami połączeń synaptycznych między neuronami).
Znaczenie poziomu subsymbolicznego jest istotne, ponieważ na poziomie tym odbywają się wszystkie procesy przetwarzania subsymboli z wykorzystaniem pełnej szybkości obliczeniowej komputera. Dopiero złożenia tych operacji, na wyższym poziomie, stanowią operacje symboliczne uświadamiane dopiero przez człowieka.
Każda koncepcja musi mieć tą szczególną własność, na której opiera się jej wyjątkowość, dzięki której może istnieć. Tą właśnością jest niezależność struktury zbioru subsymboli od wiedzy. Inaczej mówiąc, niezależnie od tego, jaką postać przybierze w danej chwili struktura subsymboliczna, odpowiada ona zawsze tej samej wiedzy.
W zależności od procesu przetwarzania subsymboli, struktura subsymboli może przybrać postać indeksowaną lub relacyjną, strumienia do przesyłania subsymboli, a także strukturę bezpostaciową, jednak. zawsze zbiór tych subsymboli reprezentuje tą samą wiedzę.
Cała wiedza mieści się bowiem w subsymbolach, a nie z strukturze ich połączeń, czyli inaczej niż w przypadku symbolów.
Drugą nie mniej ważną właściwością tej koncepcji jest możliwość dokonywania operacji wnioskowania bezpośrednio na poziomie subsymbolicznym, z tego względu, że dane wejściowe są przetwarzanie na postać subsymboliczną, a nie symboliczną. Wnioskowanie takie ma tą cechę, że może przebiegać przez zbiór subsymboli bez zważania na aktualną postać struktury tego zbioru, także przez różne struktury zbiorów subsymboli. Dzięki możliwości przybierania przez zbiór subsymboli, dowolnej postaci, na przykład strumieni danych, możliwa jest realizacja "magistracji subsymbolicznej"™ łączącej elementy wewnętrzne jednostki inteligentnej.
W dotychczasowych rozwiązaniach technicznych, na przykład sieci symbolicznej lub sztucznej sieci neuronowej, po podaniu danych na wejściu oczekuje się na dane na wyjściu. Takie rozwiązania nie zapewniają obróbkę dużej ilości wielomodalnych danych wejściowych.
W przypadku "Ultraszybkich Jednostek Inteligentnych"™ przetwarzanie danych wejściowych przebiega w inny sposób i dotyczy bardzo dużej ilości danych. Dane wejściowe w postaci strumienia danym zamieniane są na strumień subsymboli, który w połączeniu z subsymbolami, które jednostka już posiada (wiedza dotychczasowa) stanowi przestrzeń, w której przebiegają operacje przetwarzane w postaci porównywania, szukania i wnioskowana (przetwarzanie w czasie rzeczywistym).
"Ultraszybka Jednostka Inteligentna"™ odbiera napływające dane w sposób ciągły i w sposób ciągły je przetwarza. Odbierane są wszystkie dane, bez względu na to, czy dana jest istotna w danej chwili dla jednostki, czy nie (może się okazać, że dana jest istotna w trakcie późniejszego wnioskowania). Taki tryb pracy zapewnia bardzo dużą przepustowość oraz dużą szybkość przetwarzania danych, stąd nazwa ultraszybka jednostka inteligentna.
"Ultraszybka Jednostka Inteligentna"™ posiada również mechanizm usuwania zbędnych subsymboli, nagromadzonych w procesie wczytywania strumienia danych.
Inaczej mówiąc "Ultraszybka Jednostka Inteligentna"™ pochłania w czasie rzeczywistym wszystkie informacje wejściowe, usuwa informację nieistotną, a gromadzi informację ważną z punktu widzenia wiedzy już zgromadzonej.
"Ultraszybkie jednostki inteligentne"™ (ang. "ULtra-HIgh-SPeed INtelligent Unit"™), oparte na "Wektorowym Procesorze Symbolicznym"™,
"Wektorowe Procesory Symboliczne"™ i oparte na nich "Utraszybkie Jednostki Inteligentne"™ odtworzyły szerokie możliwości rozwoju inteligentnych technologii z prawdziwego zdarzenia.
W laboratorium DIL są obecnie prowadzone prace programistyczne nad realizacją "Wektorowego Procesora Symbolicznego"™ i "Ultraszybkiej Jednostki Inteligentnej"™ według wcześniej opracowanych już założeń projektowych.
Należy pamiętać, że bezpostaciowa struktura zbioru subsymboli może odpowiadać wielopoziomowej strukturze hierarchicznej wiedzy. Struktura wiedzy pozostaje niezmieniona nawet po zmianie struktury zbioru subsymboli z bezpostaciowej na, np. tablicową indeksowaną, itd.
Spostrzeżenia w "Ultraszybkiej Jednostce Inteligentnej"™ odbywają się na drodze pionowego wnioskowania progresywnego (w przód) od poziomu sensorów, aż do poziomu symbolicznego, gdzie powstaje ich uświadomienie.
Wykonywanie czynności uświadomionych odbywa się poprzez pionowe wnioskowanie regresywne (w tył) od poziomu symbolicznego (uświadomionego), aż do dużych obszarów efektorów.
Świadomość jest poziomem świadomości, z którego i do którego może przebiegać pionowe wnioskowanie z poziomu sensorów i do poziomu efektorów. Jest związana w możliwością wykonywania czynności nieautomatycznych, wolą jednostki, itd.
Ultraszybka Jednostka Inteligentna"™ posiada ośrodki komunikacji na poziomie subsymbolicznym, czyli podświadomym (nie są to ośrodki komunikacji werbalnej, które odbywają się przy obecności świadomości.). Nie znany jest jeszcze nośnik, przy pomocy którego odbywa się ta komunikacja. Przy pomocy tych ośrodków otwierane są połączenia o bardzo dużej przepustowości z inną "Ultraszybką Jednostką Inteligentną"™. Zdalna komunikacja na poziomie subsymbolicznym i możliwość emisji w postaci dużej porcji ilości danych z i do jednostki może być wyjaśnieniem takich zjawisk jak: telepatia, opuszczanie ciała przez duszę, reinkarnacja, itd. i pozwala na dalsze badanie tych zjawisk.
Waldemar Wietrzykowski
Computational Neuroscience
Digital Intelligence Laboratory
email: 
Zobacz też
- Czy komputer potrafi myśleć?
- Myślące maszyny
- Kręgi Vesyper™
- "Biologiczna Sieć Pakietowa"™
- Telepatia
- Wykorzystanie metod sztucznej inteligencji w badaniach nad umysłem
- Genealogia i ideologia Sztucznej Inteligencji
Linki
Copyright © 2009 net3plus