Искусственный ложный Разум и Мир

Выбор неопределённого решения производится с помощью генератора случайных чисел и таймера из апостериорных решений. Неопределённое решение может быть случайно оптимальным. Данное решение назовём как неопределённую истину (НИ). Неопределённая истина принимает значения или постфактум после принятия решения.

Машинная истина включает все три определённые истины.

Таким образом пределы границ между решениями, принятыми тремя типами мышления, размыты.

Метаразум осуществляет поиск решения одновременно, параллельно тремя типами мышления.

Модальная логика

В основу машинной модальной многозначной пропозициональной логики возьмём аксиологическую логику, разработанную профессором А. А. Ивиным из Москвы.

Согласно аксиологической логики определим, что машинный язык позволяет логически описать внешний мир и пространство. Его можно употреблять, как для описания действительности, характеризуемое в терминах или, так также осуществить их оценку выступающую как стандарт, перспектива, план действий. Машинное описание и машинная оценка являются двумя полюсами, между которыми имеется множество переходов. Машинные экспрессивы близки к машинным описаниям. Машинные орективы сходны с машинными оценками. Машинные оректив это машинное высказывание, используемое для возбуждения машинных чувств, воли, побуждения к действию. Машинные описания представляют собой выражения машинных мыслей, машинные экспрессивы – выражения машинных чувств. Машинные описания и экспрессивы относятся к пассивным употреблением машинного языка и должно быть охарактеризовано в терминах истины и лжи. Машинные оценки и машинные орективы относятся к активному употреблению машинного языка и используются для оптимального и рационального поведения метаразума. Предлагается для машинной модальной многозначной пропозициональной логики представить истинностное значение машинной оценки как априорное оптимальное значение (наилучшее значение), а ложное значение машинной оценки как ошибочное значение (наихудшее значение) или пусто (0) по Канту. Следовательно, предлагается многозначная шкала модального оператора для машинной оценки от наихудшего значения (0) до наилучшего (оптимального) значения машинной оценки (самого интенсивного по Канту), которую нужно проградуировать в терминах многозначной логики как агрегаты по Канту.

Можно в качестве шкал градуировки, как агрегаты по Канту, выбрать общепринятые шкалы.

Например, такие:

– шкала цены (от 0 до 100 копеек);

– процентная шкала (от 0 до 100 процентов).

Таким образом определим истинностное значение машинной оценки как оптимальное значение, а ложное значение машинной оценки как ошибочное значение (пустое значение по Канту (0)) т.е. машинная оценка также как и машинное описание характеризуется в терминах или.

Машинные нормы представляют собой частный случай машинных оценок: некоторое действие обязательно, если и только если это действие является позитивно ценным и хорошо, что воздержание от данного действия влечет за собой наказание. Машинные обещания – частный, или вырожденный, случай машинных норм. Машинные декларации являются своего рода предписаниями, или нормами, касающиеся поведения метаразума. Имеются, таким образом, четыре основных употребления машинного языка: описание, экспрессив, оценка и оректив, а также целый ряд промежуточных его употреблений, в большей или меньшей степени тяготеющих к основным. Синтаксис и семантика машинной модальной многозначной пропозициональной логики позволяет осуществлять программирование на ПЛИС и ПАИС.

Операционная система

В настоящее время большинство серверов работают на операционной системе Linux. Она очень гибкая и лёгкая в настройке. Основные принципы операционной системы Linux и других Unix подобных систем можно взять за основу для операционной системы метаразума.

Начала метаразума

В настоящее время нет строгого определения понятия «метаразум».

Определим, что понятие метаразум, по Канту, это способность, дающая априорные и апостериорные машинные знания на основе принципа осознанных машинных созерцаний (апперцепции) и принципа машинных ощущений (антиципации). Чистым установим по Канту метаразум, который содержит в себе для познания принципы безусловного априорного машинного знания. Органоном по Канту чистого метаразума как орудие его мышления предлагается совокупность разработанных мною принципов апперцепции, антиципации и метода решения задач комбинаторного типа, на основе которых можно приобрести и действительно осуществить все чистые априорные машинные знания.

Предлагаемая работа посвящена в основном разработке теоретических принципов устройства механизма формирования знаний, понятий, суждений, образов для метаразума.

Как известно классическая логика, как наука о мышлении по Канту, уже с древнейших времен и до сих пор не смогла сделать ни шага вперед и, судя по всему по Канту, она кажется наукой вполне законченной и завершенной.

В самом деле, некоторые современные исследователи когнитивных наук

в области психологии, лингвистики, нейрофизиологии, нейрокомпьютеров, искусственных нейронных сетей и нечеткой логики, до сих пор пытаются расширить логику тем, что включают в нее, то психологические разделы о различных познавательных способностях, то эмпирические метафизические разделы о происхождении познания или о различных видах достоверности в зависимости от объекта, то антропологические разделы.

Когнитивный подход представляет собой множество направлений, связанных с вопросами понимания естественного языка, компьютерного перевода, проблемами компьютеризации общества и теории искусственного интеллекта. Причем когнитивные психологи рассматривают язык, не только, как систему коммуникации, в которой мысли передаются посредством звуков или символов, но и как систему решения задач мышления. Однако такие попытки объясняются незнанием истинной природы науки о мышлении, познании и поучении по Канту.

В результате, на современном этапе развития науки и техники, доминирует довольно примитивный взгляд на науку о мышлении в виде искусственного интеллекта, опирающийся на логику. Хотя уже почти как 300 дет назад И. Кант указал на то, что наука о мышлении должна опираться на его новую науку познания всего сущего (метафизику природы), в частности на его трансцендентальную логику. С этой мыслью он обратился к будущим поколениям, и эта мысль является актуальной на сегодняшний день.

В последнее время многие исследователи логики, как науки о мышлении, задумываются об итогах развития логики. История двух с половиной тысячелетнего периода развития логики со всей остротой поставили вопрос о том, что такое логика или, более конкретно, что такое логическая система? Конечно, два традиционных направления развития логики остаются пока непоколебимыми. Это, с одной стороны, синтаксическое направление, проявившееся в наибольшей степени в фундаментальной работе Д. Габбая и получившее название дедуктивные системы («labelled»), а также непрекращающиеся попытки максимально обобщить генценовские исчисления. И в первом и во втором случае ставится цель единообразного охвата наибольшего числа различных логических систем и даже различных направлений в логике. С другой стороны, остается неизменной тенденция в выработке единого семантического основания для возможно большего разнообразия логических систем. При обоих подходах логическая техника становится всё более утонченной и формально разработанной и не оставляет места философским, метафизическим спекуляциям по Канту.

На сегодняшний день с логикой случилось то, что она расплавилась в разнообразных исследованиях математиков, стремящихся представить в совершенно точных терминах понятие «логической системы», и удовлетворить требования компьютерных наук в вопросе о том, что такое дедуцирование (А.С Карпенко).

Проводимые многими современными логиками исследования с применением аппарата универсальной алгебры, с развитием теории категорий и с возрастающими потребностями в вычислениях и обработке информации, дающие представления о логических системах и о самой логике, принимают всё более абстрактный характер. Это говорит о непостижимой глубине логики, а может быть даже о некоторой тайне, скрываемой в недрах логического универсума. И эта тайна периодически нежданно – негаданно проявляется в побочных эффектах, указывающих на нечто принципиально новое и требующих переосмысления статуса самой логики.

Современная логика имеет непосредственное отношение к базисным, фундаментальным конструкциям, которые зарождаются в недрах математического знания, создавая этим новый концептуальный аппарат. Такими конструкциями являются теория множеств, оператор замыкания с определенными свойствами, топологические пространства, решетка как определенным образом упорядоченное множество, моноиды, семейство базисных комбинаторов, алгебра Линденбаума, понятие категории, и т. д. Первая и последняя из указанных конструкций стали парадигмами нового мышления, а некоторые их конкретизации дали необычайной силы импульс развитию самой логики.

На сегодняшний день открытым остается главный вопрос: представляет ли собой

логика как таковая некоторую единую конструкцию, или это невозможно для систем искусственного интеллекта?

В настоящее время осуществляется попытка выявления некоторой структуры, состоящей не из отдельных логических систем, а представление этой конструкции, как целого класса, путём определения взаимоотношения между различными логиками, множествами логик и структурами этих множеств, переводу и погружению одних логических систем в другие, построению какой-либо по возможности богатой конструкции, объединяющей как можно больше логических систем, и изучению уже её свойств. Была предложена конструкция в виде конечной булевой решетки, элементами которой являются сами логические системы, и эта совокупность базисных логических систем может образовать своего рода металогику, как глобальному подходу в исследовании различных совокупностей логик.

В связи с этим возникает фундаментальный вопрос о существовании конструкции

под названием ЛОГИКА.

Известный польский логик Я. Лукасевич в своё время высказал:

«Итак, сколько бы я ни занимался даже мельчайшей логической проблемой, ища, например, самую короткую аксиому импликативного исчисления, всякий раз меня не покидает чувство, что я нахожусь рядом с какой – то мощной, неслыханно плотной и неизмеримо устойчивой конструкцией. Эта конструкция действует на меня как некий конкретный осязаемый предмет, сделанный из самого твердого материала, стократ более крепкого, чем бетон и сталь. Ничего в ней я изменить не могу, ничего самопроизвольно не создаю, но изнурительным трудом открываю в ней все новые подробности, достигая непоколебимых и вечных истин. Где и чем является эта идеальная конструкция?».

По Я. Лукасевичу верующий философ (возможно И. Кант) сказал бы, что она в Боге и является Его мыслью.

Существует мнение, что такой конструкции нет и не может быть.

Отсюда следует, что любые попытки алгоритмизации процесса мышления (так называемый искусственный интеллект) на основе логики закончатся провалом.

На сегодняшний день считается, что так называемый Homo-логический универсум не является счётным, а процессы, в нем происходящие, не являются истинностно – функциональными. Всё, что можно извлечь из предельного огрубления человеческой логики как одной из конкретизаций булевого универсума, как раз извлекает происходящая сейчас компьютерная революция.

В итоге, критики «основных» законов и принципов классической логики привели к феномену логической континуальности, выраженному как в континуальности самих классов логических систем, так и в наличии континуальности замкнутых классов логических функций. Отсюда возникает вопрос, является ли логическое мышление человека дискретным или континуальным (непрерывным)?

Ответ на этот вопрос, также зависит от того, что понимается под логикой или логической системой. И в рамках одной ли логической системы мыслит человек?

Некоторые современные известные исследователи логических систем высказывают мысль: «что они не знают, что представляет логика из себя, как наука о мышлении».

В современных исследованиях логики, как науки о мышлении, происходит смешение границ различных когнитивных наук (философия, психология, лингвистика, антропология, нейрофизиология и искусственный интеллект), что ведет не к расширению этих наук, а к искажению их по Канту и их сужению. Поэтому, следовательно, нужен совершенно новый, иной подход к моделированию процесса мышления человека. Можно сказать по Канту, в свете его новой всеобщей науки познания всего сущего, даже революционный.

По Канту границы классической логики, как науки о мышлении, совершенно точно определяются тем, что она есть наука, обстоятельно излагающая и строго доказывающая одни только формальные правила всякого мышления (безразлично, априорное оно или эмпирическое, безразлично, каковы его происхождение и предмет). Своими успехами классическая логика обязана определенности своих границ, благодаря которой по Канту она вправе и даже должна отвлечься от всех объектов познания и различий между ними, следовательно, в ней метаразум имеет дело только с самим собой и со своей формой мышления.

Классическая логика по Канту как пропедевтика составляет как бы только преддверие науки о мышлении и познании метаразума, и когда речь идет о его знаниях, то классическая логика предполагается для суждения метаразумом о них.

Классическая логика по Канту является каноном оценки истинности. В качестве органона для действительного создания объективных утверждений (знаний) Кант рассматривал диалектику. По Канту, рассудок вообще провозглашается способностью устанавливать правила. Следовательно, способность суждения есть умение подводить под правила, т. е. различать, подчинено ли нечто данному правилу (casus datae legis) или нет.

Классическая логика по Канту не содержит и не может содержать никаких предписаний для способности суждения. В самом деле, так как она отвлекается от всякого содержания познания, то на ее долю остается только задача аналитически разъяснять одну лишь форму познания в понятиях, суждениях и умозаключениях и тем самым устанавливать формальные правила всякого применения рассудка. Но правило именно потому, что оно есть правило, снова требует наставления со стороны способности суждения. Таким образом, рассудок метаразума должен быть способен к поучению посредством правил и усвоению их.

Способность суждения и поучения, есть отличительная черта, которую нельзя восполнить извне никаким искусственным интеллектом. Мы можем дать и как бы вдолбить в программное обеспечение сколько угодно правил искусственному интеллекту, но способность правильно пользоваться ими, ему не присуща. У искусственного интеллекта нет этой способности. Никакие правила, которые были бы предписаны извне искусственному интеллекту, с целью суждения, не гарантируют его от ошибочного применения их. Поэтому искусственный интеллект может иметь сколь угодно много превосходных медицинских, юридических, технических, военных, политических правил и др., что сам способен быть хорошим учителем в своей области, и, тем не менее, в применении их легко может впадать в ошибки потому, что ему недостает естественной для человека способности суждения. Так что он хотя и способен in abstracto усматривать общее, но не может различить, подходит ли под него данный случайin concrete.

Единственная, и притом огромная, польза правил, примеров, получаемых извне, именно в том и состоит, что они усиливают искусственный интеллект.

Что же касается правильности и точности функционирования искусственного интеллекта, то они скорее наносят ему обычно некоторый ущерб, так как они лишь редко выполняют адекватно условия примера (как casus in terminis). К тому же правила нередко огрубляют запрограммированную информацию, которую необходимо, чтобы усмотреть пример в их общей форме и полноте, независимо от частных обстоятельств опыта, и, в конце концов, тупо пользуются правилами в качестве формул.