-> Выложил на сайте в открытый доступ книгу И. Гарипов  "Об одном подходе к решению задачи создания Сильного Искусственного Интеллекта".

https://drive.google.com/open?id=0B_F7FfHBQTs0ckh6LTQ2bUtqeDg

УДК 004.89
ББК 32.813
Г 20

 – М.:            Издательство  «Перо», 2016. – 112 с.

ISBN 978-5-906927-03-3

    Что является главным препятствием на пути создания полноценного  сильного  искусственного  интеллекта? Нерешенность какой  проблемы  тому  виной?  Задавшись  этими  вопросами,  автор приходит к выводу о том, что главной причиной того, что СИИ все еще  никак  не  удается  создать,  является  нерешенность  проблемы  наделения его способностью эффективно использовать     ранее приобретенные  эмпирические знания для принятия    правильных решений в новых, еще  не  встречавшихся      ситуациях.  Убедившись  в том,  что  данная  проблема  является  частным  случаем  известной философской проблемы индуктивного вывода, и представив ее в виде математической задачи нахождения вероятностей исхода  "нового" испытания, автор предпринимает попытку      решения    данной  проблемы путем создания такого метода прогнозирования, который может рассматриваться как   новая    интерпретация       понятия  вероятности.

"Предисловие

В этой совсем небольшой по объему монографии я попытаюсь изложить содержание некоторых идей и со­ображений, лежащих в основе разраба­тываемого мной подхода к созданию "мыслящей машины", т.е. некоего искусственного устройства, обладающего тем, что принято называть разумом или сильным искусственным интеллектом (СИИ).
В рамках этого подхода предполагается, что задача по созданию СИИ мо­жет быть решена путем создания до­статочно эффективной системы управления поведением ав­тономно действующего, универсального самообучающе­гося агента, способного использовать в своей работе само­стоятельно добытые эмпирические знания.
Главное препятствие на пути создания такого агента, названное мною проблемой "новой ситуации", является частным случаем хорошо известной в философии и матема­тике проблемы индуктивного вывода [1; 2; 3]. Содержа­ние этой проблемы в конечном счете сводится к выясне­нию того, какое знание из множества различных знаний, по­лучаемых из эмпирических данных (т.е. при изучении "старых", ранее встречавшихся ситуаций), может считаться достаточно полезным и достоверным для того, чтобы быть использованным агентом при организации своей деятельно­сти (в частности, при выборе им действий в "новой", т.е. не­знакомой или малоизученной ситуации).
С различными проявлениями проблемы индуктивно­го вывода мы можем встретиться в самых разных областях научного познания как на самом высоком уровне обобще­ния эмпирических знаний (автоматизация процесса выдви­жения научных гипотез), так и при решении прикладных задач машинного обучения и статистического анализа дан­ных.
В данной книге будет показано, что проблема индук­тивного вывода в форме проблемы "новой ситуации" тесно связана с проблемой наделения искусственных интеллекту­альных устройств тем, что может быть названо твор­ческим мышлением, т.е. такой формой мышления, которая прояв­ляется при на­хождении оригинальных решений нестандарт­ных задач, т.е. с той проблемой, которую многие иссле­дователи СИИ считают последним и самым трудным препятствие­м на пути создания полноценного искусствен­ного разумного устрой­ства.
Принято считать, что проблема индуктивного вывода в ИИ может быть ре­шена путем создания некоего универ­сального критерия, пригодного для оценки тех или иных индуктивных знаний (гипотез, моделей) [4].
В попытке создания такого критерия для проблемы "новой ситуации" мною был разработан и опробован двух­компонентный метод вычисления веро­ятностей новых, т.е. ранее не проводившихся испытаний, названный биполяр­ным методом прогнозирования. Отличительной особенностью этого ме­тода является то, что в нем исполь­зуются сразу два отличных друг от друга кри­терия отбора индуктивных знаний, которые изначально встроены в процедуры, производимые при вычислении вероятностей.
В процессе разработки биполярного метода прогно­зирования, было вы­двинуто предположение о том, что проблема индуктивного вывода теснейшим образом связана с аксиоматикой теории вероятностей и что одним из путей при­водящих к решению проблемы индуктивного вывода, может быть путь создания принципиально новой интерпре­тации понятия вероятности.
Возможно, именно то обстоятельство, что ключ к ре­шению основной проблемы СИИ, по всей видимости, ле­жит в области чистой математики и на столь высоком уров­не, когда требуется некоторая ревизия существующих ин­терпретаций понятия вероятности, и может послужить объ­яснением причины того, почему работа над созданием СИИ, в плане наделения его способностью к проявлению творческой активности, продвигается с таким трудом и так медлен­но.
В процессе работы над описываемым подходом не только была сделана попытка создания низкоуровневых правил обработки эмпирических знаний, приведшая к со­зданию биполярного метода прогнозирования, но и были разра­ботаны различные приемы применения этого метода как при решении низко­уровневых поведенческих задач (программа СПИ), так и для задач высокоуров­невых, возни­кающих при попытке наделения агента способностью к полноцен­ному содержательному общению.

Композиционно книга состоит из двух отдельных частей, в первой из них приводится последовательное из­ложение всей той цепочки умозаключений, которые были использованы как при выяснении того, что же, собственно гово­ря, является главной, наиболее серьезной и труднорешаемой проблемой в общей задаче создания СИИ, в наибольшей степени тормозящей процесс его создания, так и для определения того, что следует сделать для ее решения. Иначе говоря, в первой части книги производится поиск того главного звена всей проблематики СИИ, ухватившись за которое, мы можем попытаться вытащить всю цепь.
Поскольку многие ИИ-разработчики полагают все рас­суждения подобного псевдо-философского толка излишне отвлеченными и малопродуктивными и потому не пред­ставляющими особого интереса, то они могут пропустить пер­вую часть почти полностью – для них я сделал краткую компиляцию, изложив все содержание первой части в пре­дельно сжатом виде в самом последнем ее разделе, в кото­ром подводится черта под всеми вводными рассуждения­ми.
Непосредственно описание сущности метода БМП, особенностей его применения и того, какие результаты при этом могут быть получены, приводится во второй части книги. Там же содержится краткое описание программы СПИ.
Отдельные аспекты описываемого в данной статье подхода к созданию СИИ, некоторые нюансы его реализа­ции обсуждались, в частности, на форуме Айкома, всем участникам которо­го, в особенности А.С. Потапову, я выражаю свою самую искреннюю призна­тельность."