Исходные предположения.
1. Любой алгоритм обучения, так или иначе, в той или иной степени, предопределяет будущий алгоритм функционирования. В свою очередь будущий алгоритм функционирования определяет те свойства окружения с которыми он может работать и подразумевает «заужение» диапазона «анализа» возможных ситуаций. Таким образом, другими словами, любой алгоритм в той или иной степени предопределяет границы своей применимости, что и является его ограничением.
2. Альтернативой и дополнением изначально алгоритмического подхода, вероятно, может служить обучение (самообучение/переобучение/до-обучение) основанное на выработке множества алгоритмов функционирования на основе не алгоритмического перебора. При этом, основным доводом против такого подхода является размер, так называемого, комбинаторного взрыва. В первом случае ограничением является сам алгоритм, во втором случае, комбинаторный взрыв.
Предлагается концепция системы, максимально дополняющая строго алгоритмический подход, обходя его ограничения и, предположительно, принципиально уменьшающая негативную роль комбинаторного взрыва. Уменьшение комбинаторного взрыва предлагается достичь за счет автоматического накопления в системе разных, для разных условий, «окончательных» и «промежуточных» комбинаций «первичных» алгоритмов автоматически нарабатываемых такой системой в процессе функционирования и участвующих в последующих комбинациях (переборах) вместо перебора только «первичных» алгоритмов.
Концепция.
Вначале выскажу некое предположение, что преобразования СИИ не могут представлять собой строго детерминированную систему каких-либо сложных, многоуровневых, со всевозможными обратными связями и т.п., алгоритмов. Бытовой иллюстрацией такого предположения может служить рассуждение, что не может быть не Божественного, строго детерминированного алгоритма ограниченной сложности по типу некоего философского камня, который мог бы решить заранее не известную задачу, образно говоря, предсказать никак не определенное будущее.
С другой стороны и другими словами, видимо, можно сказать, что Мир дан нам разрывным, а не гладким (непрерывным). Это можно образно «почувствовать» при сравнении теплого с тяжелым, или в том, что чисто из свойств отдельных атомов не выводиться, например, то, что мы называем живым организмом. Если так, и плюс к тому, если Божественный промысел не наш удел, то предполагается, что придется добавить в систему к нашим обычным алгоритмам то, что называется не алгоритмическим перебором.
Исходя из сказанного, получается, что, так или иначе, СИИ должен быть неким вариантом «самопереборного», эволюционируемого автомата, в котором сигналы из внешней среды (независимо или вместе со ставящейся системе или встраиваемой целью) являются неким фактором усиливающим или ослабляющим перебор в зависимости от закономерностей этой среды.
Но если мы обратили внимание на перебор, то сразу же требуется представить мартышку, шлепающую по клавиатуре рядом с исследователем, поседевшим от длительности ожидания захватывающего романа. Другими словами остро встает вопрос о комбинаторном взрыве. Вопрос о возможности оптимизации перебора так, чтобы он мог быть осуществим с «полезным выходом» в допустимое время и с допустимыми ресурсами, становится принципиальным.
Примером адаптивного «ядра» конструкции, предположительно решающего отмеченные выше вопросы, предлагается рассмотреть некую систему, условно назовем ее Нечто-Когнитроном.
В качестве основы для «конструирования» такой системы возьмем следующий базовый пакет, где все категории относятся к элементам системы: количество, разнообразие, «смертность», «чувствительность-реагируемость», случайность.
В качестве системы представим совокупность так или иначе связанных и взаимодействующих элементов («нейронов», демонов, сущностей или можно назвать как-то иначе).
Для ее конструирования, условно говоря, предварительно создадим некий мешок, в котором у нас будут набросаны разные элементы. Данный мешок «бездонный», т.е. элементы в нем нескончаемы (генерируются новые при необходимости). Все элементы в мешке разнообразны, отличаются друг от друга.
Свойства отдельного элемента в мешке задаются количеством входов, выходов; алгоритмами («первичными») преобразования определенных сигналов на входах в определенные сигналы на выходах (при этом у каждого элемента свои индивидуальные сочетания алгоритмов). Сигналы могут представлять собой некие цифры. Кроме этого задаются индивидуальные диапазоны «чувствительности-реагируемости» и «смертности» элементов, другими словами диапазоны сочетаний возможных сигналов на входах, при которых элемент «погибает», никак не реагирует или по своему, какому-то заранее присвоенному ему алгоритму, преобразовывает входные сигналы в выходные. От доли этих диапазонов в общем количестве, закладываемых в систему возможных вариантов сочетаний проходящих в ней сигналов, предполагается значимая зависимость свойств будущей системы, в частности, например, возможность локальных, не мешающих друг другу переборов, «точность»/«грубость» настройки на закономерности сочетаний сигналов от сенсоров (на закономерности внешней среды), накопление «промежуточных решений» (отражений закономерностей внешней среды).
Далее определимся с количеством элементов в будущей системе в зависимости от потребностей исследователя и возможностей оборудования. Очевидно, что потенциал системы будет значимо зависеть от количества закладываемых в нее элементов, для упрощения будем считать, что количество пока постоянное. Возьмем заданное количество элементов из мешка и случайным образом соединим входы элементов с выходами других так, чтобы всегда часть из всей совокупности связей соединялась с входами/выходами сенсоров/эффекторов самой системы (плюс подсистем определяющих цели, если требуется). Т.е. назначим связи элементов системы с сенсорами системы приоритетными.
В простейшем виде система готова. Осталось только задать случайность в выборе/рождении нового элемента из мешка в случае «смерти» элемента системы и случайность его будущего местоположения в системе с учетом высвобождающихся (за счет «смертности» элементов) в процессе функционирования входов/выходов и приоритетов.
Потенциал такой системы будет зависеть от диапазонов количественных характеристик категорий отмеченных в базовом пакете.
В процессе функционирования такой системы в зависимости от хаотичности или закономерностей сочетаний сигналов от внешней среды будет происходить структурирование/преобразование системы как по связям, так и по составу элементов, представляющее собой автоматическое накопление и согласование неких «кусочков» и собираемых «больших» алгоритмов (ансамблей, узоров) преобразования входов системы в выходы.
Все довольно просто и, тем не менее, такие системы по типу Нечто-Когнитрона призваны устранить или значимо уменьшить следующие возможные ограничения «интеллектуальных систем»:
- ограничения, связанные с комбинаторным взрывом;
- ограничения, связанные с не достаточной универсальностью заранее задаваемой, часто довольно детерминированной логики (обучения) преобразования входных сигналов для еще не определенных (не доопределенных) условий внешней среды и целей;
- ограничения, связанные с нарушением предшествующих «обученностей» при новых обучениях, «дообучениях»;
- ограничения, связанные с невозможностью задавать цели внешним обучением, без предварительного включения целей в систему, а соответственно и ограничения по обучаемости и целеполаганию.