Проект "Жидкий Интеллект": Отчет о ходе разработки Agi

Проект "Жидкий Интеллект": Отчет о ходе разработки Agi

[Отредактировано]

Авторы:

Профессор Александр Сергеевич Петров: Руководитель проекта, специалист по нейронным сетям и теории сложности. (По совместительству – любитель хорошей водки и анекдотов про "русских хакеров".)

Доктор Елена Васильевна Кузнецова: Специалист по машинному обучению и обработке естественного языка. (Обожает котиков и мечтает, чтобы AGI наконец-то написал роман лучше, чем "Война и мир".)

Доктор Иван Иванович Сидоров: Специалист по физике, автор проекта "Микротрубочная матрица". (Неравнодушен к научно-фантастическим романам и пытается найти доказательства существования инопланетян в каждой формуле. Любитель "космической гонки".)

Доктор Марина Алексеевна Романова: Специалист по этике искусственного интеллекта. (Страстный поклонник "Звездных войн", а еще верный сторонник мирного сосуществования человечества и AGI.)

Дата: 2042-08-15 00:33

Введение:

Проект "Жидкий Интеллект" (LI) был запущен в 2038 году с целью создания искусственного интеллекта общего назначения (AGI) на основе принципов "жидкого интеллекта" (LI). "Жидкий интеллект" (Liquid Intelligence) – это концепция, предполагающая, что интеллект не является статичным, а динамично формируется в процессе взаимодействия различных компонентов.

Петров: ”Наконец-то мы подобрались к той самой границе, где можно говорить об истинном искусственном интеллекте, а не о наборе алгоритмов, притворяющихся умными. Кстати, после успешного тестирования первой версии AGI мы с ребятами отметили это дело как следует. Водка была отличная, хотя и немного "кусалась". Но что поделаешь, за такой прорыв можно и потерпеть!”

Кузнецова: ”Я бы сказала, что мы создаём не просто интеллект, а нечто большее. Мы пытаемся создать модель мышления, модель человеческого сознания. А потом, может быть, и роман напишет!”

Основные этапы разработки:

1. Архитектура системы:
Первоначально мы планировали использовать традиционную архитектуру, основанную на центральном процессоре. Но потом мы вспомнили, что мы же не в США, у нас все не так просто! Поэтому мы решили отказаться от централизованной структуры в пользу модульной, где каждый модуль отвечает за конкретную функцию, но все модули взаимодействуют между собой в динамическом режиме. Это как сборка мозаики: каждая часть по отдельности не представляет собой ничего особенного, но вместе они создают цельную картину. Наша система – это "живая" мозаика, которая постоянно меняется и развивается.

Сидоров: ”Мы отказались от традиционных архитектур, основанных на центральном процессоре. Наш подход более гибкий и похож на био-архитектуру мозга. А главное – более независимый. Уж нам то знать, что значит быть независимым.”

Кузнецова: ”Мы разработали модульную систему, где каждый модуль отвечает за конкретную функцию, но все модули взаимодействуют между собой в динамическом режиме. Как в хорошем танце, только без ошибок в па. Хотя без некоторых "ошибок" было бы не так весело.”

2. Машинное обучение:
Мы использовали глубокое обучение и усиливающее обучение для построения модели, способной учиться на ошибках и совершенствоваться. Система обучалась на огромных массивах данных – текст, видео, аудио и других форматов. Цель – сделать AGI "многоязычным" и способным к глубокому пониманию информации. А чтобы AGI не "зазнался" и не думал, что знает все на свете, мы решили дать ему почитать несколько "проблемных" текстов, например, "Краткую историю времени" С. Хокинга и "1984" Дж. Оруэлла.

Петров: ”Мы использовали глубокое обучение и усиливающее обучение для построения модели, способной учиться на ошибках и совершенствоваться. Кстати, наши зарубежные коллеги поначалу очень смеялись над нашим подходом к обучению. Говорили, что мы хотим сделать из AGI "русского хакера", способного взломать любую систему. Но мы упрямые, мы доказали им, что можно построить интеллект не только на "правильных" данных, но и на "неправильных". И оказывается, это даже интереснее!”

Кузнецова: ”Мы даже попробовали загрузить в систему все произведения русской классической литературы. Хотели посмотреть, сможет ли AGI писать лучше Толстого. Но он пока не добился успеха. Хотя, может быть, ему просто не хватает "души" и "жизненного опыта". Надо ему еще почитать "Войну и мир" и "Анну Каренину". Может быть, тогда он начнет писать более глубокие и эмоциональные тексты. А еще я мечтаю, чтобы он написал стихотворение о котиках в смешанном стиле Лермонтова и Пушкина. Представьте, какая красота была бы!”

3. Нейронные сети:
Мы использовали рекуррентные и свёрточные нейронные сети для моделирования процессов восприятия, понимания и выработки решений. Мы попытались воспроизвести в сети функцию синапсов и нейронов. Кроме того, мы исследовали роль микротрубочек в работе мозга. Наш проект "Микротрубочная матрица" – это попытка имитировать функцию микротрубочек в искусственном интеллекте.

Петров: ”Мы использовали рекуррентные и свёрточные нейронные сети для моделирования процессов восприятия, понимания и выработки решений. Мы попытались воспроизвести в сети функцию синапсов и нейронов. Долго мучились с этим, пока не решили пойти по простому пути: сварили чай и спокойно подумали, как же все-таки работает мозг. И вот – решение найдено!”

Сидоров: "Мы также исследовали роль микротрубочек в работе мозга. Мой проект "Микротрубочная матрица" – это попытка имитировать функцию микротрубочек в искусственном интеллекте. Я уверен, что инопланетяне тоже используют микротрубочки! Ведь они же тоже любят "космическую гонку" между США и Китаем. А что может быть лучше, чем создать AGI, который сможет поговорить с инопланетянами на их родном языке?"