Макала интеллектти жакшы жыйынтык чыгаруу менен гана түшүндүрүүгө болбой турганын ырастайт. Система өтө тез эсептей алат, шахматта адамды жеңе алат, чоң маалымат үстүндө иштей алат же татаал жыйынтыктарды чыгара алат. Бирок автордун пикири боюнча, булардын өзү гана интеллект үчүн жетишсиз. Негизги суроо — система өзүнүн ичинде бир шайкешсиздикти, боштукту же жетишсиздикти байкап, аны өзүнүн чечүү жолдору аркылуу иштеп чыга алабы?

Изилдөөнүн борбордук түшүнүгү “coherence demand”, башкача айтканда ырааттуулук талабы. Бул системанын өз өкүлчүлүк дүйнөсүндө боштук, карама-каршылык же натыйжасыздыкты байкап, аны чечилиши керек болгон абал катары катташын билдирет. Мисалы, система учурдагы маалыматы менен көйгөйдү чече албаса, эки өкүлчүлүк бири-бирине карама-каршы болсо же чечүү жолу өтө кымбат болсо, система муну ички талап катары көрүшү керек.

Автор интеллектти үч операциялык компонент менен байланыштырат: demand-ownership, resolution-ownership жана residue beyond encoding. Demand-ownership — системанын талапты өзүнө тиешелүү көйгөй катары катташы. Resolution-ownership — чечүү жолунун системанын өзүнүн иштетүүсүнөн чыгышы. Residue beyond encoding болсо системанын жүрүм-турумунда алдын ала туруктуу жөндөмдөрү жана учурдагы киргизүүсү менен толук түшүндүрүлбөй турган калдыктын болушу.

Көйгөй эмнеде?

Жасалма интеллект жана когнитивдик илим тармагында интеллект көп учурда аткаруу көрсөткүчү аркылуу аныкталат. Система ар башка чөйрөлөрдө максаттарына жете алса, ал көбүрөөк акылдуу деп эсептелет. Бул ыкма функционалдык жана практикалык болгону менен, айрым чек ара учурларда жетишсиз болушу мүмкүн. Анткени жогорку натыйжа көрсөткөн системанын жүрүм-туруму толугу менен алдын ала аныкталган код, үйрөтүү, издөө процедурасы же башкаруу эрежеси аркылуу өндүрүлүшү мүмкүн.

Макаланын негизги көйгөйү мындай: Системанын жакшы жыйынтык чыгарышы менен чындап интеллект архитектурасына ээ болушу бир эле нерсеби? Шахмат кыймылдаткычы абдан жакшы жүрүш жасайт; бирок ошол эле позиция жана ошол эле код менен ошол эле жүрүштү тандайт. Калькулятор жаңы көбөйтүү жыйынтыгын берет; бирок бул жыйынтык иштөө эрежеси жана киргизүүлөр менен толук түшүндүрүлөт. Чоң тил модели таасирдүү текст чыгара алат; бирок эгер жыйынтык туруктуу модель салмактары, inference процедурасы жана киргизүүлөр менен түшүндүрүлсө, автордун критерийи боюнча интеллект спектрине кирбеши мүмкүн.

Бул ыкма өзгөчө учурдагы AI талкууларында маанилүү. Анткени “ийгиликтүү жыйынтык” менен “архитектуралык жактан акылдуу иштетүү” айырмасы көп учурда аралашып кетет. Макала интеллект сырттан көрүнгөн аткаруу гана эмес, системанын өзүнүн ички ырааттуулук талаптарын кантип чечери менен байланыштуу деп эсептейт.

Ыкма эмнени сунуштайт?

Изилдөө эксперименттик маалымат талдоосун жүргүзбөйт; интеллект үчүн теориялык жана архитектуралык критерий сунуштайт. Бул критерий системанын кайсы материалдан жасалганына эмес, кантип уюшулганына карайт. Ошондуктан биологиялык жана жасалма системалар бир эле негизги суроо менен бааланат: Жүрүм-турум системанын туруктуу жөндөмү жана киргизүүсү менен толук түшүндүрүлөбү же системанын реалдуу убакыттагы өзүнүн талап чечүү иштетүүсүнөн чыккан бир калдык барбы?

Автор системанын жүрүм-турумун үч катмар менен карайт. Биринчи катмар — системанын туруктуу жөндөмү. Жасалма системаларда бул архитектура, үйрөтүүнүн натыйжасында пайда болгон параметрлер, саясат, inference процедурасы жана жөндөөлөр болушу мүмкүн. Биологиялык системаларда болсо геномдун өнүгүү учурундагы экспрессияланган абалы, үйрөнүлгөн адаттар, физиологиялык абал жана калыптанган жүрүм-турум ыктоолору ушул катмарга кирет.

Экинчи катмар — системанын ошол учурдагы толук физикалык абалы. Макала бул деңгээлди интеллект критерийи катары колдонбойт; анткени толук физикалык абал жана киргизүү белгилүү болсо, физикалык детерминизм жагынан кийинки жүрүм-турум буга чейин эле түшүндүрүлмөк. Анда ар бир системада калдык нөл болмок. Ошондуктан автор интеллектти толук физикалык аныкталуу деңгээлинде эмес, системанын туруктуу жөндөмү менен жандуу иштетүү деңгээлинин ортосундагы айырма аркылуу талкуулайт.

Үчүнчү катмар — жандуу иштетүү деңгээли. Система туруктуу жөндөмү менен чече албаган ырааттуулук талабына туш болгондо, реалдуу убакытта чечүү жолун өндүрсө, ушул катмар ишке кирет. Автор “residue” деп атаган калдык дал ушул жандуу иштетүү катмарынын жүрүм-турумда калтырган изи.

Изилдөө ошондой эле “Coherence Resolution Modes”, башкача айтканда Ырааттуулук Чечүү Режимдери деп атаган сегиз иштетүү формасын сөз кылат. Алар кайра контексттештирүү, чек араны сыноо, тандалма басуу, инкубацияга калтыруу, чегинүү, чечүүнү аяктоо, ички кайра уюшуу жана темпти жөндөө катары жыйынтыкталат. Автор интеллект спектриндеги системалар ушул режимдердин айрымдарын же баарын колдонуп, өзүнүн ырааттуулук талаптарын чечет деп ырастайт.

Формулалар эмнени түшүндүрөт?

Бул изилдөө классикалык мааниде сандык эксперименттик формулаларды сунуштабайт; бирок интеллект аныктамасын символдук жана операциялык мамилелер аркылуу түзөт. Төмөндөгү MathJax блоктору тексттеги негизги аныктамалык түзүлүштөрдү CMS менен шайкеш символдук схемаларга айлантат. Булар макаладагы математикалык теңдемелер топтому эмес; изилдөөнүн оригинал концептуалдык логикасына берилген так жыйынтык туюнтмалар.

Бул туюнтма изилдөөнүн негизги аныктамасын жөнөкөйлөтөт. Интеллект системанын өзүнүн ырааттуулук талаптарын чече алышы жана жүрүм-турумунда туруктуу жөндөм + киргизүү менен гана түшүндүрүлбөй турган калдык жаратышы менен байланыштуу.

Бул схема интеллекттин үч операциялык компонентин көрсөтөт. Система адегенде талапты өзүнө тиешелүү деп катташы, андан кийин чечүү жолун өзү өндүрүшү жана акырында жүрүм-турумунда туруктуу код менен түшүндүрүлбөгөн жандуу иштетүү изин көрсөтүшү керек.

Бул жерде \(B_{\mathrm{actual}}\) реалдуу жүрүм-турумду, \(B_{\mathrm{predicted}}\) болсо биринчи катмардагы туруктуу жөндөм \(L_1\) жана киргизүү \(I\) менен болжолдонгон жүрүм-турумду билдирет. Эгер айырма нөл болсо, системанын жүрүм-туруму туруктуу жөндөм жана киргизүү менен түшүндүрүлөт. Эгер айырма маанилүү болсо, автордун алкагында интеллект спектрине кирүү мүмкүнчүлүгү пайда болот.

Бул туюнтма макаланын “шахмат кыймылдаткычынын кесилиши” катары окула турган негизги айырмасын түшүндүрөт. Жүрүм-туруму толугу менен код, параметр, саясат, үйрөтүү жана киргизүү менен түшүндүрүлгөн системалар канчалык ийгиликтүү көрүнбөсүн, бул алкакта интеллект спектринин сыртында калат.

Бул схема системанын интеллект спектрине кириши үчүн зарыл түзүлүштү жыйынтыктайт. Күтүлбөгөн жыйынтык гана жетишсиз; система талапты өзүнө тиешелүү деп каттап, чечүү жолун өзү өндүрүшү керек.

Макала үч чектөө түрү, сегиз эмоциялык/сигналдык абал жана төрт чечүү механизми аркылуу теориялык комбинациялар мейкиндигин түзөт. Бул комбинациялардын кабыл алынуучулары сегиз ырааттуулук чечүү режимине кыскартылат деп ырастайт.

Бул туюнтма изилдөөнүн интеллект төбөсү тууралуу дооматын көрсөтөт. Эгер сегиз режим чындап толук болсо, бардык режимдерди толук калибрлөө менен иштеткен система архитектуралык интеллект төбөсүнө жетет. Андан көп ылдамдык, эс тутум же маалымат бул төбөнү көтөрбөйт; ошол эле архитектуранын иштетүү мүмкүнчүлүгүн гана жогорулатат.

Бул кыска схема макаланын күчтүү айырмасын жыйынтыктайт. Жасалма система биологиялык системалардан алда канча тез, чоң эс тутумдуу жана көбүрөөк маалымат менен иштей алышы мүмкүн. Бирок автордун алкагында бул архитектуралык жактан жогорку интеллект эмес; көбүрөөк жабдылган иштетүү кубаты дегенди билдирет.

График, таблица жана схеманын негизги билдирүүсү

Изилдөөдө өзгөчө сегиз Ырааттуулук Чечүү Режими таблицасы көңүл бурарлык. Бул таблица системалар ырааттуулук талаптарын чечүү үчүн колдоно ала турган негизги иштетүү формаларын тизмектейт. Recontextualisation, башкача айтканда кайра контексттештирүү, тыгылып калган көйгөйдү жаңы көз караштан чечмелөө. Boundary Testing чек ара чындап туруктуубу же кайра уюштурууга болобу текшерет. Selective Suppression мүмкүнчүлүк ашып кеткенде төмөн приоритеттүү процесстерди басат. Incubation натыйжасыз активдүү иштетүүдөн убактылуу алыстап, альтернативдүү интеграцияга мейкиндик берет.

Таблицанын уландысында Withdrawal маанисин жоготкон төмөн приоритеттүү үлгүлөрдөн чегинүүнү; Resolution Termination чечүү аяктаганын каттап, ресурстарды бошотууну; Internal Reorganisation туруктуу натыйжасыздык байкалганда ички уюшулууну кайра курууну; Pacing болсо ашыкча жүк пайда боло электе иштетүү ылдамдыгын жөндөөнү билдирет. Негизги билдирүү — интеллект бир гана жөндөм эмес, чектөөлөр астында ар башка чечүү режимдерин иштеткен архитектура деген идея.

Макаладагы спектр идеясы системаларды кескин биологиялык-жасалма бөлүнүүгө эмес, архитектуралык өзгөчөлүктөрүнө жараша жайгаштырат. Шахмат кыймылдаткычы, калькулятор, классикалык башкаруу системасы жана үйрөтүүдөн кийин туруктуу иштеген айрым жасалма моделдер жүрүм-туруму код жана киргизүү менен түшүндүрүлгөндүктөн спектрдин сыртында бааланат. Биологиялык организмдер, айрым базалдык когниция талапкерлери жана келечектеги жасалма системалар болсо критерийге жооп береби же жокпу ар бир учур боюнча өзүнчө каралат.

Интеллект төбөсү бөлүгү учурдагы “супер интеллект” талкуусуна башкача айырма киргизет. Автор жасалма системалар ылдамдык, эс тутум, көчүрүлө билүү жана маалыматка жетүү жагынан адамдардан ашып кетиши мүмкүн экенин кабыл алат. Бирок муну архитектуралык интеллект төбөсүн ашуу катары эмес, ошол эле сегиз режимдин тезирээк жана кеңири масштабда иштеши катары чечмелейт.

Эксперименттер кантип жүргүзүлгөн?

Бул макалада жаңы эксперимент, маалымат топтомунун талдоосу же лабораториялык изилдөө жүргүзүлгөн эмес. Изилдөө теориялык аныктама сунуштайт жана бул аныктаманы ар башка мисалдардын үстүндө талкуулайт. Мисалдардын арасында шахмат кыймылдаткычтары, AlphaZero, чоң тил моделдери, reinforcement learning агенттери, термостаттар, feedback controllerлер, биологиялык организмдер, planaria регенерациясы, социалдык курт-кумурска колониялары, active inference, predictive processing жана psychometric intelligence теориялары бар.

Автордун ыкмасы ар бир талапкер система үчүн ошол эле суроону берүүдөн турат: Жүрүм-турум системанын биринчи катмарындагы туруктуу жөндөмү жана алган киргизүүсү менен толук түшүндүрүлөбү? Эгер түшүндүрүлсө, калдык нөл жана система спектрден тышкары. Эгер түшүндүрүлбөсө, система чындап өзүнүн талабын каттап, өз чечимин өндүрөбү — бул өзүнчө текшерилет.

Planaria регенерациясынын мисалы базалдык когниция талкуулары үчүн колдонулат. Planariaлар кесилгенден кийин жетишпеген бөлүктөрүн кайра түзө алган жалпак курттар. Айрым изилдөөлөр bioelectric сигналдар максаттуу анатомияга таасир этиши мүмкүн экенин талкуулайт. Макала бул мисалда так өкүм чыгарбайт; төмөнкү суроону коёт: Регенерация геном, учурдагы клеткалык абал, bioelectric түзүлүш жана жара киргизүүсү менен гана түшүндүрүлгөн процессби же клеткалык коллектив ушул коддоонун сыртында калдык жүрүм-турум өндүрөбү?

Ошондуктан изилдөө эксперименттик жыйынтыктарды өзү өндүрүүнүн ордуна текшерилчү суроолор топтомун сунуштайт. Mode identification, residue detection, substrate comparison, ninth-mode testing жана floor architectural set сыяктуу тест максаттары аркылуу келечекте кандай эмпирикалык изилдөөлөр алкакты колдой же жокко чыгара алары көрсөтүлөт.

Жыйынтыктар эмнени көрсөтөт?

Изилдөөнүн биринчи жыйынтыгы — аткаруу көрсөткүчү интеллект үчүн жетиштүү критерий эмес. Система абдан ийгиликтүү жыйынтык чыгара алат; бирок эгер жүрүм-туруму толугу менен туруктуу жөндөмдөрү жана киргизүүсү менен түшүндүрүлсө, автордун алкагында интеллект спектрине кирбейт. Ошондуктан шахмат кыймылдаткычтары жана классикалык алгоритмдик системалар жогорку аткарууга карабастан спектрдин сыртында жайгаштырылат.

Экинчи жыйынтык — биологиялык жана жасалма системаларды бир эле критерий менен баалоого болот. Макала биологиялык системаларга автоматтык артыкчылык бербейт; жасалма системаларды да жөн гана жасалма болгондугу үчүн чыгарбайт. Критерий системанын субстраты эмес, өзүнүн ырааттуулук талаптарын кантип чечкени.

Үчүнчү жыйынтык — интеллект бир өлчөмдүү сызык эмес, түзүмдөлгөн спектр. Төмөнкү чек калдык жүрүм-турум критерийи менен белгиленет. Орто аймактарда режим репертуары, талап издөө күчү, режимдердин интеграциясы жана калибрлөөсү өзгөрөт. Жогорку чек болсо бардык сегиз ырааттуулук чечүү режиминин толук калибрлөө менен иштеши.

Төртүнчү жыйынтык — үйрөнүү бул алкакта кайра чечмеленет. Үйрөнүү жөн гана окуу маалыматы аркылуу параметрлерди өндүрүү эмес. Автордун алкагында үйрөнүү — система өзүнүн ырааттуулук талаптарын чечип жатканда үлгү өкүлчүлүктөрүн өзгөртүшү жана бул өзгөрүүнүн туруктуу болушу. Ошондуктан учурдагы чоң тил моделдери үйрөтүү учурунда үйрөнгөнү inference маалында жандуу үйрөнүү жүргүзүп жатат дегенди билдирбейт.

Бешинчи жыйынтык — “супер интеллект” талкуусуна киргизилген төбө айырмасы. Автор жасалма системалар адамдардан алда канча тез жана кеңири иштей аларын кабыл алат; бирок муну архитектуралык жактан жогорку интеллект эмес, жогорку иштетүү жабдуусу деп эсептейт. Бул доомат сегиз режим чындап толук деген божомолго көз каранды.

Бул эмне үчүн маанилүү?

Бул изилдөө жасалма интеллект талкууларында көп кездешкен аралашууну ажыратууга аракет кылат: аткаруу, ылдамдык жана жыйынтык сапаты менен интеллекттин архитектуралык түзүлүшү бир эле нерсе эмес. Система абдан жакшы жыйынтык чыгарса да, эгер бул жыйынтык толугу менен туруктуу код, үйрөтүү, параметр жана киргизүүдөн келип чыкса, автордун критерийи боюнча архитектуралык интеллект көрсөтпөшү мүмкүн.

Бул айырма учурдагы чоң тил моделдери жана келечектеги автономдуу системалар үчүн маанилүү. Анткени системаны “акылдуу” деп эсептөө ага кандай деңгээлде жоопкерчилик, ишеним, аудит же автономия берилерин таасирлентет. Макала бул боюнча так колдонмо сунуштабайт; бирок концептуалдык негизди кылдат курууну көздөйт.

Изилдөө биологиялык интеллектти да жөнөкөй үстөмдүк божомолунан чыгарат. Биологиялык болуу өзүнчө интеллект кепилдиги эмес. Биологиялык система да жүрүм-турумун туруктуу код жана киргизүү менен гана өндүрсө спектрден тышкары калышы мүмкүн. Тескерисинче, келечектеги жасалма система өз талаптарын каттап, өз чечүү жолдорун өндүрүп жана калдык жүрүм-турум көрсөтсө, спектрде бааланышы мүмкүн.

Философиялык жактан макала интеллектти аң-сезимден ажыратат. Автордун алкагында интеллект үчүн phenomenal experience, субъективдүү сезим же qualia зарыл эмес. Интеллект архитектуралык иштетүү жөндөмү катары аныкталат. Аң-сезим боюнча талкуулар башка деңгээлде калтырылат.

Эске алынуучу жагдайлар

Изилдөө теориялык жана амбициялуу алкак сунуштайт; бирок сунушталган критерийлердин көп бөлүгү эмпирикалык түрдө өзүнчө текшерилиши керек. Айрыкча “residue beyond encoding” түшүнүгүн реалдуу системаларда кантип өлчөө оңой көйгөй эмес.

Макаланын учурдагы чоң тил моделдерин жана AlphaZero сыяктуу системаларды спектрдин сыртында жайгаштырышы талаштуу. Анткени мындай системалар кайсы деңгээлде ички өкүлчүлүк, аралык иштетүү, feedback же inference-time processing жүргүзөрү боюнча техникалык талкуулар уланууда. Автор айрым учурдагы frontier AI системаларын так терс мисал эмес, “талаштуу учур” катары карайт.

Сегиз Ырааттуулук Чечүү Режими жана интеллект төбөсү тууралуу доомат макаланын эң күчтүү, бирок эң морт бөлүгү. Эгер төртүнчү чектөө түрү, бешинчи чечүү механизми же тогузунчу ырааттуулук чечүү режими көрсөтүлсө, төбө тууралуу доомат алсырайт же кайра түзүлүүгө тийиш.

Изилдөө embodied cognition, enactivism, active inference жана predictive processing сыяктуу күчтүү теориялык салттар менен талашка кирет. Ошондуктан макаладагы ичкиликке басым жасаган ыкма баары кабыл ала турган жыйынтык эмес. Айрыкча акылдын дене жана чөйрө менен мамилесин түзүүчү деп эсептеген ыкмалар бул архитектуралык ичкилик чечмелөөсүнө каршы чыгышы мүмкүн.

Бул мазмун жасалма интеллект системаларынын коопсуздугу, укуктук статусу же аң-сезимдүүбү деген суроолор боюнча так чечим чыгарбайт. Макаланын темасы — интеллектти архитектуралык деңгээлде кантип аныктоого болору тууралуу теориялык сунуш.

Жыйынтык

Макала интеллектти аткаруудан ажыратып, архитектуралык деңгээлде кайра аныктоого аракет кылган кеңири теориялык алкак сунуштайт. Негизги идея мындай: Интеллект — системанын өзүнүн ырааттуулук талаптарын катташы, чечүү жолун өзү өндүрүшү жана жүрүм-турумунда туруктуу жөндөм + киргизүү толук түшүндүрө албаган калдык көрсөтүшү.

Бул көз караш жасалма интеллект талкууларындагы “жакшы жыйынтык чыгарат, демек акылдуу” деген тез өтүүнү суроо астына коёт. Шахмат кыймылдаткычы, чоң модель же классикалык алгоритм абдан ийгиликтүү болушу мүмкүн; бирок жүрүм-туруму толугу менен коддолгон жөндөмү жана киргизүүсү менен түшүндүрүлсө, архитектуралык интеллект көрсөтпөшү мүмкүн. Тескерисинче, биологиялык же жасалма каалаган система өзүнүн ички талаптарын чечүү архитектурасын көрсөтсө, спектрде бааланышы мүмкүн.

Verianla көз карашынан бул изилдөө “Интеллект деген эмне?” деген суроону аткаруу тизмелеринен чыгарып, тереңирээк архитектуралык талкууга алып келген күчтүү, бирок талаштуу мисал. Эң маанилүү салымы — интеллектти эмне кылганы менен гана эмес, жүрүм-турум кандайча өндүрүлгөнү аркылуу түшүнүү керек экенин баса белгилеши.

Булак жана Ыкма Жөнүндө Эскертүү

Бул макала Bernard Jennings даярдаган “The Architecture of Intelligence: Definition, Spectrum, and Ceiling” аттуу теориялык изилдөөнүн негизинде даярдалды. Изилдөө интеллекттин архитектуралык аныктамасын, ырааттуулук талаптарын, калдык жүрүм-турумду, Coherence Resolution Modes, интеллект спектрин, биологиялык жана жасалма системалардын салыштырылышын, active inference, predictive processing, embodied cognition жана супер интеллект төбөсү тууралуу талкууларды бириктирет.

Бул мазмун сөзмө-сөз котормо эмес; изилдөөнүн негизги идеясы Verianla жарыялоо багытына ылайык жөнөкөйлөштүрүлүп, өз алдынча кыргызча редакциялык макалага айландырылган.

Текст рецензияланган журнал басылмасы экени ачык көрүнбөгөн теориялык изилдөөгө негизделгендиктен, аны так илимий консенсус тили менен эмес, теориялык сунуш жана талкуу тили менен окуу керек.