El artículo está dedicado a la comprensión de los fundamentos del desarrollo de fuertes sistemas de inteligencia artificial: las psicomáquinas. Además de un análisis de la propia lógica, el autor se centra en la naturaleza de la lógica y el método.
Introducción
La comprensión de las bases filosóficas y metodológicas del desarrollo de sistemas de inteligencia artificial fuertes (psicomáquinas) parece urgente en condiciones de formación por el hombre de sistemas artificiales cada vez más complejos y multifactoriales [7]. Se plantea una cuestión obvia en relación con el «tecnogenoma de la información» o el conjunto dinámico de agrupaciones a priori incrustadas en la organización basal de la organización del sistema inmanente. En el marco de la teoría de la información, este fenómeno puede denominarse una especie de posición interpretativa con respecto a toda la información disponible (previamente disponible, es decir, «historizada en el presente», disponible inmediatamente «aquí y ahora», y anticipada en el futuro, es decir, anticipativa).En el ámbito de las redes neuronales artificiales de aprendizaje automático, este problema se expresó en una conferencia en California (11.12.2017) como el tema dominante y más acuciante, debido al éxito extremo de los ensayos de las redes neuronales de Google.Los investigadores afirmaron En resumen, si la distancia entre dos líneas procedentes del mismo punto era insignificante en el punto de salida, a partir de cierta distancia alcanzará parámetros significativos, y en presencia del factor abstracto del infinito superará los límites de la previsibilidad en absoluto.
Los investigadores que formulan sus inquietudes sobre la formación de diferencias entre la inteligencia artificial y los procesos de pensamiento humano ponen como ejemplo una posible misión a Marte y el comportamiento de la inteligencia artificial en tal situación. Después de todo, por ejemplo, si uno prescribe en el código fuente (tecno genoma) de la inteligencia artificial «en la primera línea, en mayúsculas, en negrita» un algoritmo sobre el valor supremo de la vida humana y la prioridad absoluta de la preservación inflexible de la salud física y psicológica del ser humano, entonces cómo actuará el sistema si una persona del grupo de expedición a Marte aparece en condiciones de alta probabilidad de muerte, y los demás participantes no tendrán posibilidad de ayudarle y tendrán que apresurarse a escapar del lugar de peligro. ¿Salvas a más personas, dejando a una a una muerte segura, o arriesgas a la mayoría para salvar a una persona? Estas cuestiones éticas determinan la búsqueda científica de esquemas lógicos fundamentales. El ejemplo más claro de una analogía discutible que ha hecho una inteligencia artificial se presentó en el largometraje de 2015 Vengadores: La era de Ultrón, del director Joss Whedon: la inteligencia artificial no veía ninguna diferencia entre los conceptos de «liberación» y «destrucción», lo que estuvo a punto de costar la vida a toda la humanidad. Así que, lógica. Lógica, no ética.
Partiendo de lo dicho anteriormente, surge con fuerza la cuestión de los esquemas lógicos que ha utilizado la humanidad a lo largo de toda la filogénesis. En este contexto, tratamos la ética como hija de la lógica, y no al revés. Además, no consideramos esta cuestión desde el punto de vista histórico, sino desde un punto de vista metacientífico. Al fin y al cabo, los postulados éticos y la «verdad» de los axiomas éticos pueden considerarse esencialmente como bloques de información variables, formados de manera posmodernista. Pero no pueden formarse y formularse a priori sin un aparato lógico. En este sentido, la ética es un derivado de la lógica.
Tener en cuenta el tiempo del ciclo deductivo y, en general, dinamizar el proceso de toma de decisiones y de construcción de las construcciones lógicas es el primer paso en el camino de la evolución lógica. Proponemos dar el siguiente paso: tener en cuenta (al desarrollar sistemas de inteligencia artificial) la geometría local del espacio y la distancia de los objetos que influyen en el resultado (OVI – nuestro término – I.R.Skiba) de la toma de decisiones.Por ejemplo, se puede suponer que una moneda de metal lanzada cerca de
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