Искусственный ложный Разум и Мир

Неполнота формальных систем исчислений является платой за возможность того, что дедуктивные системы приближаются к тому способу, которым человеческий мозг разум и мышление получает математическое знание за счёт индукции. Таким образом, аксиоматическая система, все истины которой представляют собой аксиомы, не является полной формальной системой, в которой могут быть выражены все математические истины.

Никакая формальная система математики не может быть одновременно непротиворечивой и полной, или, любая непротиворечивая формальная теория математики должна содержать неразрешимые предложения.

Таким образом, аксиоматический базис субъективной математики, состоящий из чисто математических истин, познаваемых человеческим мозгом разумом и мышлением с математической определенностью без математического доказательства вместе с правилами вывода не может быть представлен формальной логической системой.

Можно предположить, что такой базис может быть представлен на основе новой содержательной (трансцендентальной) логике по Канту.

Гёдель полагал, что его теоремы о неполноте проливают свет на соотношение мозга и ума, что и находит отражение в его дилемме между человеческим мозгом разумом и мышлением и машинным искусственным разумом.

Если очевидные аксиомы порождаются мозгом и в этом отношении вполне допустимым становится вопрос о том, является ли человеческий мозг разум и мышление эквивалентным машинному искусственному разуму.

Если это так, то тогда можно говорить о правиле порождения априорных по Канту (возможно случайным образом) очевидных аксиом (гипотез).

Если это множество порожденных аксиом не является рекурсивно перечислимым, то тогда способность ума к математической определенности превосходит аналогичную возможность современных машин, поскольку действие последних ограничено рекурсивными процедурами.

Отсюда следует вывод, что перспективный машинный искусственный разум, основанной на содержательной (трансцендентальной) логики согласно Канту, может иметь возможность вырабатывать априорные аксиомы (гипотезы), возможно случайным образом. У него возможен эффект «ага!» по Канту.

Второй вопрос касается следствий второй теоремы Геделя о неполноте, согласно которой утверждение о непротиворечивости множества порожденных аксиом не обладает математической определенностью. Идеальным является положение, при котором множество аксиом «схватывает» всю математику, истинность утверждений которой гарантируется очевидностью аксиом.

Гедель полагал, что этот идеал неосуществим в силу двух причин. Если все аксиомы очевидны, тогда в число таких очевидных утверждений должно входить утверждение о непротиворечивости аксиоматической системы, что противоречит второй теореме о неполноте.

В случае же бесконечного числа аксиом речь будет нужно вести о рекурсивном их перечисление, что невозможно.

Основной проблемой в отношении возможностей человеческого мозга разума и мышления и машинным искусственным разумом является утверждение о том, что человек видит истинность высказывания, что невозможно, как предполагал Гёдель, в случае машины.

По Гёделю человеческий мозг разум и мышление может доказать, что аксиомы не могут доказать своей собственной непротиворечивости, и в то же время видеть (без доказательства этого из имеющихся аксиом), что те же самые аксиомы правильны, будучи непротиворечивыми. Человеческий мозг разум и мышление тем самым расширяет свой дедуктивный базис, усилив себя до возможности доказательства неполноты предыдущих аксиом из нового множества. Человеческий мозг разум и мышление может повторить эту процедуру в отношении нового дедуктивного базиса на основе эмпирического опыта согласно содержательной (трансцендентальной) логики действия по Канту, и тогда опять уже с новым базисом, и т. д. до бесконечности.

Таким образом, если у человеческого мозга разума и мышления имеется некоторое конечное правило порождения аксиом, получаемый аксиоматический базис должен быть эффективно перечислимым по Гёделю. Это утверждение по Гёделю чрезвычайно важно для понимания соотношения человека и машины в отношении математического мышления. Если каждая чисто математическая проблема разрешима человеком в принципе, тогда не существует эффективной процедуры для перечисления аксиом субъективной математики. Требование эффективности аксиоматического базиса субъективной математики реализуется, прежде всего, в том, что самые элементарные математические истины представлены примитивно – рекурсивными структурами математического мышления.

По Гёделю каждое рекурсивное отношение является арифметическим. Неполнота элементарной арифметики, доказанная теоремой Геделя, является результатом использования сложных синтаксических структур. Одной из составляющих метода Геделя является феномен кодирования. Геделевская примитивно – рекурсивная арифметизация синтаксиса позволяет отобразить исследование синтаксических манипуляций в саму арифметику, и установить их внутри формальной системы арифметики.

В дальнейшем, после Гёделя, А. Тарский доказал в своей теореме, что понятие истинности не может быть выражено на языке логики, формального дедуктивного метода не учитывающего содержательную часть языка по Канту.

По Тарскому необходимо для выяснения истинности учитывать семантику (содержание) любого языка, в том числе и формального. Это, означает, что дедуктивный или аксиоматический метод по Гильберту не всесилен в поисках истины и не может быть признан единственно возможным.

Отсюда следует правота Канта, который утверждал, что человеческий мозг, разум и мышление можно понять и возможно смоделировать только на основе его новой содержательной (трансцендентальной) логике действия (новой науки).

Хотя он сомневался в том что это «искусство», по его мнению, когда ни будь сможет понять человек.

Отсюда можно можно сделать вывод о том, что теорема о неполноте по Гёделю, которая относится к формальным дедуктивным системам исчисления по Аристотелю, не может претендовать на право запрета разработки машинного искусственного разума, основанного на содержательной (трансцендентальной) логики по Канту.

Таким образом можно предположить, что разработка имитатора человеческого мозга разума и мышления по Канту вполне осуществима.

В настоящее время существует мнение, что необходимо разработать новый метод и МРМ, с помощью которых можно было бы адекватно описать процесс мышления, учитывающего вероятностную природу индуктивного умозаключения, метод проб и ошибок для получения опыта, а также фактор случая при выработке решения.

Исходя из вышеизложенного, следует актуальность создания МРМ.

Разработка антропоморфного машинного искусственного мозга (АМИМ), подобного природной модели в виде человеческого мозга, разума и мышления по Канту, является в настоящее время фундаментальным направлением развития современной науки и техники.

На современном этапе развития науки принято по Канту, что мозг человека, как и других животных, работает с образами, отражающими объекты, субъекты, процессы и другие явления в мире. Процессы формирования и распознавания образов связаны со специфическими процессами в рецепторах, нервных сетях, и отражаются в нервных импульсах, размерах синапсов, концентрации химических медиаторов, некоторых других физиологических явлениях. Предполагается по Канту, что мозг старается сложить образы в взаимосогласованные системы, в которых устанавливаются различные связи между образами – родовидовые, причинно-следственные и другие. В процессе обучения и опыта система таких образов (знаний) и их ассоциативных связей становится достаточно обширной, развитой и взаимосогласованной настолько, что позволяет нервной системе человека (включая головной или спинной мозг) пользоваться этими знаниями для принятия решений.

Если эти решения соответствуют планируемым результатам (оптимальным или рациональным), то такая система знаний (мировоззрение человека) объективна в определенной степени и имеет субъективный характер.

Принято считать, что поведение человека под управлением разума и мышления – это реакции на внешние воздействия, при достижение оптимальной целевой функции в данной среде поведения, или при приспособлении к условиям, создаваемым природой.

К ним относятся безусловный и условный рефлекс, схема стимул-реакция, представление об уравновешивании со средой поведения и принцип поведения по возмущению с обратной связью или без неё.

В абстрактном виде мозг человека можно представить, с точки зрения функциональной системы, как неравновесную систему с активным целенаправленным поддерживанием неравновесия при управлении поведением человека в среде обитания. Таким образом, мозг человека должен быть постоянно активен и его поведение представим как непрерывное, постоянное решение каких-то поставленных природой задач или для достижения поставленных им самим себе целей и задач при интуитивном или целенаправленном управлении действием человека в среде обитания на основе выработанного в нервной системе человека субъективном мировоззрении.

В основном для решения таких задач в процессе эволюции и формировался мозг человека, а также развивались разум и мышление человека.

В настоящее время можно утверждать то, что мозг человека – это не мощный параллельный суперкомпьютер, который путём битовых вычислений предназначен для решения выше изложенных задач.

Некорректно сопоставлять операции, которые выполняет нервная система человека и человеческий мозг, с операциями вычислительной машины. Это совершенно разные операции. Человек, несмотря на параллельную организацию своего «вычислителя», не может делать миллионы арифметических операций в секунду. Он, как правило, и одной арифметической операции за секунду сделать не может. При этом человеку удается решать почти мгновенно некоторые задачи адаптивного управления, которые современная вычислительная машина, при всей своей вычислительной мощности, решать не может, либо решает очень долго, на основе полного перебора. И дело здесь не в том, что машина – это последовательный вычислитель, а мозг человека – параллельное" вычислительное устройство». Просто мозг человека и процессор вычислительной машины решают свои задачи на основе разных моделей вычислений (битовые и аналоговые модели вычисления).

Пример соревнования по скорости вычислений человека со счётами и современных вычислительных машин, где человек иногда побеждает, указывает на наличие в мозге механизма, который передаётся генетически следующему поколению, позволяющего значительно увеличить скорость вычислений с помощью придуманных мозгом человека различных алгоритмов и реализуемых во внешнем мире. Это прямо доказывает существование в мозге человека какого то аналогового механизма, который аналогично формирует подобные алгоритмы и во внутреннем мире т. е. в нервной системе человека.

В настоящее время предполагается, что каждый отдельный нейрон располагает чем-то вроде «личной нервной системы» в его цито скелете, которая, возможно, позволяет проводить параллельные аналоговые вычисления. Это говорит лишь о том, что потенциальная вычислительная мощность мозга оказывается гораздо большей, чем можно было бы ожидать, используй мозг в качестве простейших вычислительных блоков «цельные» нейроны (например сумматор), что предполагают некоторые современные исследователи.

Если представить простейшими вычислительными блоками микротрубочки димеров тубулина, из которых состоят нейроны, то придется предположить, что потенциальная вычислительная мощность мозга просто неимоверно превосходит самые смелые предположения различных исследователей. В таком случае не имеет особого смысла изучать активность нейрона с помощью наномашин, так как тогда исследователям будет необходимо понять как устроен биохимический процесс в микротрубочках димеров тубулина, который возможно используется при принятии решения человеком, что вряд ли осуществимо. Остаётся только исследователям попытаться создать имитатор нервной системы человека по Канту, что возможно вполне достижимо.

В настоящее время, основываясь на «цельной нейронной» модели мозга, доказано, что человеческий мозг может в принципе достичь производительности порядка операций в секунду. Это определяется тем, что в мозге имеется приблизительно функционирующих нейронов, каждый из которых способен посылать примерно по сигналов в секунду. Если же в качестве элементарного биохимического вычислительного блока (элементарной модели вычислений) взять димер тубулина, который входит, как составная часть, в предполагаемый высоко параллельный аналоговый биохимический квантовый механистический вычислитель человеческого мозга, то следует учесть, что на каждый нейрон приходится приблизительно димеров. Следовательно, элементарные параллельные операции в микротрубочках димеров нейрона (химико-биологическо-электромагнитные) могут выполняются в раз быстрее. В результате чего получаем потенциальную производительность человеческого мозга в операций в секунду. Производительность современных компьютеров приближается к операций в секунду. Достичь в обозримом будущем производительности операций в секунду на современных суперкомпъютерах не представляется возможным. Такую производительность можно достичь только на предлагаемой мной модели специализированной гибридной вычислительной машины.

Предположительно, существующие современные направления исследований различных исследователей в области изучения природного мозга и конструирования искусственного мозга являются тупиковыми.

В процессе развития науки и техники выработалось мнение, что в природе, в среде поведения человека, всё делается оптимально. Таким образом, можно утверждать, что и мозг человека стремиться достигнуть поставленных целей оптимальным образом.

На основании вышеизложенного, представим поведение мозга человека в среде обитания как автоматическую систему управления, которая стремиться удержать оптимальное состояние, отклонение от которого происходит за счёт воздействия на неё какого либо возмущения из среды обитания или стимула в ответ на какую-то мотивацию человека. При создании МРМ будем использовать модель индетерминированного машинного разумного поведения (МИМРП), которая позволяет иррационально находить оптимальное решение в качестве априорной математической истины по Канту, которая рассчитывается, а не находиться на основе дедуктивного метода.

Принцип оптимальности

С точки зрения науки и техники, по отношению к природе, под оптимальными состояниями и процессами понимается такое состояние какой-либо системы в целом, которое практически не изменяется или изменяется минимально при различных вариациях внутренней структуры системы. Такое состояние называется ещё равновесным. В природе из всех принципиально возможных процессов в какой-либо системе реализуется только оптимальные процессы.

Сформулированный Р. Беллманом принцип оптимальности гласит: отрезок оптимального процесса от любой его точки до конца процесса сам является оптимальным процессом с началом в данной точке.

Таким образом, можно, на основе принципа оптимальности, прогнозировать поведение любой системы в будущем. Предлагается принять, что это в полной мере относится и к поведению человека.

Метод случайного поиска решения

Если задача носит индетерминированный характер, то принято считать, что одним из самых эффективных методов нахождения решения является метод случайного поиска решения.

Случайный поиск характеризует свободу выбора по Канту при нахождении оптимального решения разнообразных задач.

В настоящее время утверждается, что системы, структура которых лишена неопределённости, индетерминированности, свободы выбора, ошибки, являются неработоспособными.

Гармоничное соотношение между детерминированным поведением сложной системы и её индетерминированным поведением, благодаря свободе выбора, при случайном поиске, определяет работоспособность сложной системы.

Человеческий мозг как сложная система