Десять гарантий качества искусственного интеллекта Smart-MES для глобальной инженерии

Система может считаться искусственным интеллектом (ИИ), и даже сильным ИИ, когда это доказано. Как и устройство может считаться самолётом только тогда, когда оно полетит. Поэтому наличие крыльев у данного устройства не является определяющим фактором, но является необходимым условием для полёта. Также и у ИИ есть такие определяющие факторы и необходимые условия, которые в перспективе могут приблизить нас к совершеннейшему ИИ.

Перечислю лишь десять таких факторов. Пользовательские: адаптивность, скорость обработки информации. Системные: самонастройка, самоорганизация, самодиагностика, самовосстановление. Творческие: самообучение, саморазвитие, самосовершенствование, самосознание.

Когда уважаемые критики заявляют, что у нас далеко не ИИ, а обычная, возможно самая лучшая, но программа для расчёта ТЭП электростанций, то они безусловно правы, т.к. видят лишь внешнюю сторону, т.е. подготовленный продукт на нашем сайте именно для ТЭЦ, ГРЭС и АЭС. Но вы заложите в систему иные пользовательские алгоритмы, и она будет предназначена или для оборонки, или для медицины, или для экономики России, или для инженерии вообще. И это без коррекции самой системы Smart-MES, подобно MS Excel, но в иной реальности плюс интеллект.

Согласитесь, что и обезьяну никто не назовёт человеком, хотя схожесть очевидна. И здесь важны у человека не только полученные им знания, а именно потенциальные возможности мозга самого человека. Но без длительного обучения и эти возможности не сделают из ребёнка творческую личность. Однако, определяющим остаются всё же эти возможности мозга.

Так и для системы, претендующей стать ИИ, в первую очередь важны именно потенциальные факторы, которые названы гарантией качества для создания будущего истинного ИИ. И ещё раз повторюсь, что без заложенной добротной информации и этот ИИ будет всего лишь болваном, которого очень легко критиковать и уличать в невежестве и в самозванстве.

В области создания ИИ условно можно выделить три подхода: подход философа – тест Тьюринга, подход художника – нейронные сети, подход инженера – самоорганизация. Безусловно, что нейронные сети никогда не овладеют тестом Тьюринга, как и наоборот. Они также не владеют самоорганизацией. А вот самоорганизация способна создать и нейронные сети, и пройти тест Тьюринга, естественно, после обучения. Но в мозгу то человека совершенно нет разделения мыслительной деятельности на различные подходы, т.к. там заложен один единственный инструментарий – самоорганизация, а нейроны всего лишь обслуживают эту самоорганизацию.

Поэтому, правильнее говорить не о трёх различных подходах к ИИ, а о трёх стадиях исторического развития ИИ. Первая стадия – тест Тьюринга, вторая стадия – нейронные сети, и заключительная стадия – самоорганизация. К тому же и тест Тьюринга, и нейронные сети для промышленности не имеют большого практического значения, и тем более они не смогут обладать творчеством. А вот возможности самоорганизации для ИИ ещё не изучены в полной мере.

Здесь приведу лишь первую попытку это сделать на примере работающего прототипа ИИ Smart-MES.

ВЕСЬ ТЕКСТ ЗДЕСЬ: [...]