СУЩЕСТВОВАНИЕ, АБДУКЦИЯ И ПОИСК СМЫСЛА

«Шерлок Холмс использовал абдукцию, а не дедукцию» / «Sherlock Holmes practised abduction, not deduction»

«Индукция никогда не может породить какой-либо идеи вообще. Не более этого может сделать дедукция. Все научные идеи возникают посредством абдукции... Дедукция доказывает, что что-то должно быть. Индукция показывает, что что-то действительно существует. Абдукция просто предполагает, что что-то, возможно, существует» — Чарльз Сандерс Пирс

«Induction never can originate any idea whatever. No more can deduction. All the ideas of science come to it by the way of Abduction...Deduction proves that something must be. Induction shows that something actually is operative. Abduction merely suggests that something may be» — Charles Sanders Peirce

Абдукция — это процедура выдвижения предположения о принадлежности некоторого элемента некоторому множеству по критерию наличия общего свойства у рассматриваемого элемента и всех элементов множества. Абдукция это процедура обобщения, создания представления о множестве на основании известных данных о его элементах. Сам факт наличия общего свойства не является доказательством принадлежности элемента множеству, как и существования самого множества. Но он позволяет сделать такое предположение. Итерационное применение такой процедуры является способом (негарантированным) убедиться в достоверности проверяемого предположения. Общее свойство элементов множества это не что иное как представление об отношении в более общем нашем определении. Т.е. смысл, в его определении, приведенном выше. Таким образом, абдукция может использоваться как инструмент для поиска смыслов, т.е. элементов знания. Что, собственно, и утверждалось автором термина абдукция (Ч.Пирс), полагавшим абдукцию механизмом возникновения научных гипотез. Мы лишь, используя наш теоретико-множественный подход к понятиям существования и восприятия, показываем, что с помощью последовательного применения абдукции процедура поиска смысла может быть формализована. И, возможно, использована при конструировании общего искусственного интеллекта (AGI, Artificial General Intelligence)

СИЛЛОГИЗМЫ АРИСТОТЕЛЯ КАК ЛОГИЧЕСКИЙ ПРОЦЕССОР AGI / ARISTOTLE'S SYLLOGISMS AS A LOGICAL PROCESSOR FOR AGI

Абдукция может использоваться в AGI для важнейшей процедуры обобщения и формирования смысла. Дедукция и индукция не менее важны для процедур формирования логического вывода, для оперирования логическими высказываниями. В данном изложении мы рассматриваем AGI в его менее широком толковании ‒ как искусственный интеллект, оперирующий естественным языком.

Впервые систематизация логических высказываний была осуществлена Аристотелем. Силлогизмы Аристотеля представляют собой набор словесных высказываний, на естественном языке формулирующих положения двоичной логики. Несмотря на то, что аппарат двоичной (булевой) логики вполне развит, в том числе в форме теоретико-множественных операций, нас в данном контексте интересует именно реализация логических высказываний на естественном языке. Поэтому силлогизмы Аристотеля весьма перспективны для применения в качестве логического процессора AGI, т.е. аппарата формирования рассуждений, логических выводов и фиксации причинно-следственных связей в текстах на естественном языке.

ПАТТЕРНЫ СМЫСЛА / PATTERNS OF MEANING

В естественном языке, которым должен уметь оперировать AGI, отношения (смыслы и знания в понимании и определении, приведенном выше) выражаются предложениями, содержащими логические высказывания (утверждения), истинность которых проверяется (доказывается) предложениями, содержащими информацию, истинность которой доказывать не требуется (данные в понимании и определении, приведенном выше). Зная, что типов возможных силлогизмов, утверждений вида «<субъект><предикат><объект>» и просто возможных вариантов структуры повествовательного предложения весьма ограниченное количество, можно утверждать, что «логический процессор AGI» должен оперировать также лишь ограниченным количеством паттернов возможных умозаключений (смыслов).

Этот очевидный вывод весьма важен. Он позволяет утверждать, что даже весьма сложный и умный AGI может представлять собой результат рекурсии весьма простой базовой модели, оперирующей простыми логическими высказываниями, изначально «заряженной» некоторым минимальным набором таких «паттернов смысла».

Дополнение «логического процессора AGI» «паттерном абдукции» позволит ему строить отношения (знания), обобщающие уже имеющуюся в его базе знаний информацию. На практике задачу «базовой» версии AGI можно сформулировать несколько проще — необходимо не конструировать новые неизвестные ранее отношения (знания), а проверять гипотезы, задаваемые человеком в виде вопросов в диалоге с AGI.

Пример.

Отношение (задаваемый человеком вопрос): «Люди были на Луне?»

Данные (имеющаяся в базе знаний информация): «Американские астронавты летали на Луну»

Это простейший пример для демонстрации вышесказанного.

Вопрос (гипотеза) и имеющиеся данные представляют собой утверждения, представимые «паттерном смысла» вида «<субъект><предикат><объект>». «Логический процессор AGI» на основании данных, истинность которых доказывать не требуется, должен сделать вывод об истинности или ложности тестируемого утверждения, т.е. существовании отношения, знания в приведенном выше определении. При этом необходимо применение абдукции (которая в данном примере может использовать семантику) для формирования необходимых обобщений («астронавты это люди», «летали, значит были»). Еще раз замечу здесь, что применение абдуктивного метода не гарантирует однозначности результата — на практике часто возникает необходимость в дополнительных данных для оценки достоверности. Даже в рассматриваемом простейшем примере абдуктивный вывод «летали, значит были» не является абсолютно достоверным, поскольку в русском языке «летали» не означает «долетели». Глаголы несовершенного вида, отвечающие на вопрос «что делать?» («что делали?» в прошедшем времени в данном случае), обозначают повторяющееся или продолжающееся действие, без указания на то, было ли это действие завершено.

Итак, «паттерны смысла» позволяют категоризировать типы логических высказываний, которыми оперирует AGI и последовательно планировать разработку версий AGI, начиная с наиболее простых и поддающихся алгоритмизации.

Также «паттерны смысла» расширяют булеву логику, поскольку, кроме строгих логических высказываний типа «Сократ тоже человек» покрывают и любые другие высказывания, содержащие неопределенности, неоднозначности и противоречия. А оперирование неопределенностями и неоднозначностями есть важнейшая характеристика интеллекта.

ПРИМЕНИМОСТЬ / APPLICABILITY

«До сих пор философы лишь различным образом объясняли мир, но дело заключается в том, чтобы запрограммировать его» / «Philosophers have hitherto only interpreted the world in various ways. The point, however, is to program it»

Это мой подход к раскрытию проблемы существования, восприятия и связи их с когнитивными понятиями. Я называю его конструктивной, или формализованной философией. Данный подход характеризуется стремлением к строгости и краткости определений и приверженностью принципу Оккама.

Принцип бритвы Оккама это не что иное как эвристический метод использования абдукции. Теоретико-множественная интерпретация когнитивных понятий позволяет формализовать и такое важное философское понятие как герменевтический круг — в нашей интерпретации это не что иное как рекурсивный процесс формирования знания как отношения на множестве элементов и самого множества на основе восприятия данных с применением абдукции. Заметим в этой связи, что такая интерпретация показывает, насколько связаны и близки понятия бритвы Оккама, абдукции и герменевтического круга. Все эти понятия декларируют познание как процесс последовательного обобщения, формулирования общих зависимостей на основе частичных, неполных данных.

Философское понятие «вещь в себе» («thing-in-itself»), отделяемое от понятия «феномен» (или «явление») это не что иное как определяемые в данной работе формализованное понятие «существование» и отделяемое от него понятие «восприятие». А различные философские интерпретации связи этих понятий не что иное как неформальные попытки описания определяемого здесь понятия «отношение».

Формализация философских понятий позволяет их программировать, оценивать их количественно и применять для определения качественных когнитивных понятий, что является принципиально важным для развития общего искусственного интеллекта AGI.

Применение может быть самым различным и не только в AGI. Например, как альтернатива малоэффективным статистическим методам в некоторых аналитических и прогнозных задачах. Качественную оценку состояния экономических или производственных систем можно пробовать строить не только на статистике изменения параметров системы, а на последовательности рекурсивных применений функции определения множеств параметров и оценки существования в таких множествах параметров с определенным значением. Но в целом такая методология хорошо ложится на практику применения систем искусственного интеллекта (ИИ) и может быть весьма перспективной для аналитических и прогнозных реализаций ИИ. Общий искусственный интеллект AGI, формулирующий логические высказывания на естественном языке, можно строить исходя из изложенных базовых принципов. Известно, что эксперты, оценивающие состояние экономических или производственных систем, анализируют количественные параметры, но для своих выводов о состоянии системы используют качественные оценки, сложившиеся в результате практической работы и жизненного опыта. Алгоритм формирования таких качественных оценок весьма важен для AGI и, как представляется, также может быть воспроизведен, используя изложенный подход.

См. также:

Existence and perception as the basis of AGI

https://medium.com/.../existence-and-perception-as-the...

AGI — «ДА» ИЛИ «НЕТ»? / AGI — «YES» OR «NO»?

https://www.facebook.com/V.Senkevich/posts/1452582378415099

ГОТФРИД ВИЛЬГЕЛЬМ ЛЕЙБНИЦ: «ПОЧЕМУ СУЩЕСТВУЕТ НЕЧТО, А НЕ НИЧТО?» / GOTTFRIED WILHELM LEIBNIZ: «WHY IS THERE SOMETHING RATHER THAN NOTHING?»

https://www.facebook.com/V.Senkevich/posts/1243705512636121

О РАСПОЗНАВАНИИ СМЫСЛА И РАСПОЗНАВАНИИ ЧУВСТВА В ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ (ИИ) / ON MEANING RECOGNITION AND SENTIMENT RECOGNITION IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI)

https://www.facebook.com/V.Senkevich/posts/1301947976811874

AGI (ARTIFICIAL GENERAL INTELLIGENCE, ОБЩИЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ), ПРОБЛЕМА СМЫСЛА И КОЛМОГОРОВСКАЯ СЛОЖНОСТЬ ЧИСЛА π... / AGI, THE PROBLEM OF MEANING AND THE KOLMOGOROV COMPLEXITY OF THE NUMBER π

https://www.facebook.com/V.Senkevich/posts/1280542788952393

«Квалиа — это детали мироощущения»

https://www.facebook.com/V.Senkevich/posts/1270807269925945

AGI (ARTIFICIAL GENERAL INTELLIGENCE, ОБЩИЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ) оперирует смыслами

https://www.facebook.com/V.Senkevich/posts/1258099661196706

ИНТЕЛЛЕКТ И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ / INTELLIGENCE AND UNCERTAINTY

https://www.facebook.com/V.Senkevich/posts/1187413631598643

DO WE NEED AUGMENTED INTELLIGENCE? AUGMENTED INTELLIGENCE NEEDS US! AS AUGMENTATION... / НАМ НУЖЕН ДОПОЛНЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ? ЭТО МЫ НУЖНЫ ДОПОЛНЕННОМУ ИНТЕЛЛЕКТУ! КАК ДОПОЛНЕНИЕ...

https://www.facebook.com/V.Senkevich/posts/927745760898766

МОДЕЛИРОВАНИЕ РАЗУМА? ЗАБУДЬТЕ ОБ ЭТОМ! ПРОСТО СОЗДАЙТЕ ЕГО…/ MODELING THE BRAIN? FORGET ABOUT IT! JUST CREATE THIS ONE…

https://www.facebook.com/V.Senkevich/posts/876778702662139

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ЕСТЕСТВЕННАЯ ИНДИВИДУАЛЬНОСТЬ…НЕТ, МИСТЕР РОБОТ, МЫ НЕ МАШИНЫ!

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND NATURAL INDIVIDUALITY…NO, MR. ROBOT, WE AREN'T MACHINES!

https://www.facebook.com/V.Senkevich/posts/766112077062136

https://telegra.ph/SUSHCHESTVOVANIE-I-VOSPRIYATIE-KAK-OSNOVA-AGI-02-09