Нейрокодирование

Самосовершенствование ИИ, или совершенствование при помощи человеческого разработчика, рационально применять в нескольких случаях:
* когда ИИ работает в данной области совершенствования лучше человека – быстрее, качественнее, дешевле, меньший занимаемый объем, меньшая вероятность уничтожения и т. д.
* когда ИИ работает хуже человека, но желательно сократить количество людей, работающих над ИИ – например, в целях секретности и лучшей управляемости. Вариация – когда ИИ работает хуже человека, но возможностей привлечь новых людей нету. Например, не хватает денег, нет единомышленников или надежных людей.
Направления самосовершенствования ИИ:
Улучшение реализации заданных нейроалгоритмов:
* лучший выбор структур данных и алгоритмов в целях повышения быстродействия, лучшего использования памяти
* то же самое, но при распарралеливании – так как задача на порядок сложнее предыдущей в однопоточном варианте
* то же самое, но при портировании на другие платформы – например, на видеокарты, или сервера с другими соотношениями производительности процессора и шины памяти, их цены и доступных объемов
* то же самое, но при спуске на уровень глубже, чем обычно – на уровень ассемблера, чтобы задействовать способы оптимизации, недоступные обычному компилятору из-за ограниченных знаниях об свойствах алгоритмов
Повышение качества существующих и разработка новых нейроалгоритмов:
* повышение скорости обучения по заданным данным
* минимизация количества необходимых обучающих примеров
* повышение устойчивости к неоптимальным начальным входным данным и ускорение переобучения
* перенос некоторых высокоуровневых способов мышления в раздел базовых системных алгоритмов
Адаптация под новые среды и новые типы данных:
* написание программных интерфейсов к нейроинтерфейсу – например, для анализа звуков, изображений, температурных датчиков
* выбор способа отображения сигналов на нейроны, анализ базовых преобразований (например, представление звуков аналогично человеческому уху)
* создание первичных сенсорных зон, работающих в особых условиях – например, несколько слоев сетчатки с преобразованием сигналов, на которые не распространяются традиционные способы обучения, связи жестко заданы, а частота работы этой подсети увеличена в сравнении с остальной ИНС
Адаптация существующих программ (см. «Нейроинтерфейс к GUI» ( http://neurocod.net/blog/tag/2010/04/нейроинтерфейс-к-gui )):
* перехват или замена классов отображения (view) на свои
* смена сигналов, подаваемых в нейросеть, на более оптимальные, смена частоты и полноты отображаемой информации
Совершенствование взаимодействия многих ИИ:
* создание и оптимизация интерфейсов общения между ИИ
* создание форматов знаний, извлечения и быстрого обмена новыми знаниями
* создание универсальных баз знаний, аналог справочников, более высокоэффективных, чем та же википедия
* выбор эволюционных схем и вычислительных экспериментов: при каких параметрах тот или иной ИИ лучше всего работает (скорость забывания, переобучения, степень доверия к данным, предпочтение поиска в глубину или в ширину и т. д.)
* выбор распределения различных параметров среди ИИ для повышения надежности работы всего коллектива ИИ, всеохватности знаний коллектива, и т. д.
Усовершенствования аппаратного обеспечения:
* разработка схем для производства под заказ на существующих предприятиях
* создание новых аппаратных сред (например, на основе нанотехнологий)

Простые ИНС легко использовать для разрушения. Даже не касаясь физического плана реальности. Намного проще при помощи ИНС найти по всему интернету группы, противоречащие власти, чем создать ИИ, который сможет гармонизировать государство. Намного проще создать ИИ, который будет по видеокамерам на каждом столбе следить за каждым человеком в городе в пользу спецслужб, чем ИИ, который будет помогать развиваться населению физически, эмоционально, интеллектуально и духовно. Точно так же, как и химия – вначале были созданы относительно простые порох и тринитротолуол, а уж позже – кучи полезные синтетических тканей, лекарств и прочих благ. Или то же ядерное оружие, а лишь затем – мирные АЭС. Так как разрушать в целом легче – особенно с новой технологией, которая кипит и бурлит от потенциала, время на гармоничное использование которого тратить лень. Поэтому простой ИИ может быть разрушительным легче, чем поздний. Более того, ранний ИИ трудно будет сделать созидающим – так как созидание сложная вещь. Разрушение также сложно – советуют посмотреть в сторону армии – но созидание часто много сложнее.
Мне нравится эвристика, по которой можно ожидать, что первичное усложнение ИИ приведет к тому, что к 2013 будет достигнут максимум соотношения разрушение/созидание при помощи ИИ.
Но будет ли допущено такое развитие ситуации властью, контролирующей ИИ? В СССР от широкой автоматизации многие отказывались в пользу сохранения рабочих мест. В США, в, кажется, General Motors, что-ли, поступили умнее: автоматизацию вводили, работников освобождали от работы, но платили почти прежнюю зарплату. В теории, работники могли переквалифицироваться – а на практике, играли в шахматы и решали кроссворды. Социалистический добренький СССР «ушли», временно остался капитализм. Китай не рассматриваем ввиду его предполагаемой ведомой роли в гонке ИИ. Какие примеры дает история капитализма
Пройдемся подробнее по разрушениям, которые несут простые ИНС. Простые ИНС – в смысле проще 10% умнейших людей.
*Автоматизация простейших профессий – от уборщиков и продавцов до солдат и «младших оперативных информаторов». Пока новые профессии, у которых отсутствует человеческая конкуренция, для ИИ не создаются, такая автоматизация будет разрушением – разрушением старых трудовых отношений, социальной ткани и т. д.
* Высвободившееся от работы население можно превращать в маргиналов, отучать от работы и толкать в виртуальные миры и преступные группировки
* Выборочное увольнение – инструмент влияния. Для нанесения удара по некоторой семье нужно уволить всех ее членов одновременно. В настоящее время это проблематично, но при массовых увольнениях можно развернуться активнее. За людьми сохраняться будут те предприятия, которые субсидируются государством или иными структурами. Спонсоры могут указывать руководству, на кого давить в первую очередь.
* Прямые указания руководству о том, кого давить в первую очередь, опасны. Но возможны скрытые механизмы. Например, показать руководству переписку самых опасных людей. Мало кто в руководству любит свободолюбивых. Мало кто любит, когда видно, что человек много времени тратит не только на работу. Никто не хочет иметь неприятностей с властями, если на человека начнутся гонения. Если показать правду про одних людей такую, которая присутствует и по отношению к другим, но обычно не показывается – еще один способ подстав.
* Создание всепроникающего «периметра»: сокращение времени реакции на информационный прорыв. Человек организовал встречу? Об этом будет известно до того, как он на нее приедет
* Более качественное мягкое влияние. Так как неугодные люди будут видны во многих местах, и щемить их можно активнее. Тут сказать милиционерам остановить их для проверки документов, там задержать светофор, сям нанять гопников для пачкания одежды.
* Запугать власть появлением ИИ для остановки научно-технического прогресса в большинстве областей: «Смотрите! Еще немного – и вы доиграетесь!»
* Создание оружия: ездить и стрелять во все, что шевелится – сравнительно просто

Также опубликовано тут http://community.livejournal.com/ru_singularity/44096.html и тут http://transhumanism-russia.ru/forum/index.php?showtopic=1591

Что было бы, если бы ядерное оружие появилось во время, когда уже были бы развиты ракеты? Например, ракетостроение могло развиваться по требованию развития систем ПВО. Тогда, после испытаний ЯО, и накопления совсем небольшого количества ядерных боеприпасов, можно было бы ставить ЯО на ракеты и наносить первый удар без возможности его перехвата. Времени на обзаведение ЯО у других стран совсем мало.

(Как известно из истории, США не нанесли первого ядерного удара по СССР потому, что не были уверены в первое – доставке всех боеприпасов, второе – в том, что самая опытная, отмобилизованная и грозная армия СССР не откинет их за считанные недели до Ламаша, после чего они утрачивают возможности для нормальной войны на суше, и начинается многолетняя война через океан с неизвестным исходом).

Не возникнет ли аналогичного риска при создании систем ИИ?

Чем более развита вычислительная техника – тем легче, дешевле и быстрее развернуть масштабные проекты с использованием ИИ.
Чем выше проникновение компьютерных сетей в жизнь – тем больше будет эффект от применения ИИ, так как будет больше средств для сбора информации, анализа и дистанционного контроля.
Чем далее, тем больше появляется программных библиотек, которые смогут использовать и системы с ИИ (возможно, человеко-машинные системы типа фирм).
Чем далее, тем более компактными, экономичными и дешевыми будут различные датчики ускорения, гироскопы, системы навигации, видеокамеры и прочие сенсоры. То же самое по отношению к двигателям и источникам питания, и к оружию – хотя и в меньшей мере.

Это все хорошо для тех, у кого есть ИИ. А если ИИ попадает к тем, кому и близко не нужна никакая Сингулярность? Зато есть деньги, аппарат насилия над учеными, контроль за компьютерной промышленностью… Некоторые методы контроля за научными исследованиями описаны в предыдущих заметках. Промышленность контролировать еще легче.

Тогда, не следует ли опасаться запоздалого появления ИИ у «не тех» людей? Все хорошо вовремя…

С другой стороны, и преждевременное появление опасно. Так как дает больше времени на монополизацию технологии до того, как технология сможет стать общедоступной. В контексте ИИ, общедоступность означает как минимум свободную продажу оборудования, способного при наличии нужного ПО сравняться с человеком в интеллектуальных способностях. Такое оборудование должно быть доступно и по цене, и по размерам и потребляемой электроэнергии. Для выполнения таких условий, после появления ИИ может потребоваться подождать несколько циклов развития процессорных архитектур. То есть – несколько лет. В условиях реакции властей, закон Мура для населения может перестать действовать. Я оцениваю сроки для остановки всемирного свободного распространения компьютерной техники не более, чем в 2 года – и то, лишь потому, что останутся нереализованные запасы товаров у людей, которые не контролируются напрямую.

Современный экономический кризис отвязывает многие страны от доллара, в некотором роде наблюдается освобождение. Степень теневого влияния наднациональных олигархических групп (можно назвать их и так) на правительства стран не до конца ясна. Степень влияния банковских групп должна будет ослабевать после уничтожения пузырей вместе с крахом доллара, что может произойти в ближайшие годы. Но будут сохраняться другие методы влияния… В случае прорыва в области ИИ во время кризиса, больше вероятность того, что исследования не будут прекращены из-за страха Терминатора, а будут подстегиваться из-за кризиса и запаха войны. Если исследования не будут прекращены, то будут создаваться препятствия монополизации технологии. Не будет ли кризис лучшим временем для создания и распространения ИИ?

До полноценной Сингулярности еще далеко… В случае появления ИИ, свободное развитие данной области будет приостановлено, перейдет к военным… Далее – стагнация, как с Космосом. Ракеты для доставки ЯО есть? И хватит. Чем лететь на Марс, сделаем часть населения продажными пидарасами, сосущими пиво. «Карнавализация» социумов продолжится… (Термин по Кургиняну). В таком сценарии, действительно, Сингулярности можно ожидать хоть до 2040, хоть и позже. Аналогично тому, как и сейчас все ожидают полета на Марс или хотя бы на Луну. Сильно ожидают? Как в фантастических фильмах, где есть только центральный правительственный ИИ, а население живет в трущобах.

После монополизации ИИ, развитие может быть существенно замедлено. Если сейчас субъектами могут выступать отдельные люди, то после монополизации, для работы с системами типа ВПК, законодательства и разворота общественного мнения нужны будут субъекты совершенно другого уровня. Те, которые смогут влиять одновременно на законодательство, военных и СМИ. Особенно, в условиях противодействия. Такие группы есть, но они как минимум антагонистичны обычному населению, а как максимум – научному прогрессу вообще. В дополнение к своим теперешним возможностям, таким группам легко заручиться поддержкой религиозных фанатиков, криминала и прочих.

В качестве борьбы за ИИ может выступать создание распределенных систем типа описанных тут «Метафора АФАР при ведении расследований» ( http://neurocod.net/blog/tag/2009/11/метафора-афар-при-ведении-расследова ), но при контроле за Интернетом со стороны противника и это будет проблематично. А при монополизации ИИ контроль за Интернетом будет несравним с теперешним. Я сомневаюсь в возможности развертывания подобных оппозиционных групп после монополизации ИИ. Я сомневаюсь в неоспоримой необходимости проведения исследований в области ИИ – хотя бы из соображений дать еще немного лет для свободного развития компьютерной техники и робототехники (датчики, двигатели).

Есть и современные проекты, занимающиеся разработкой данной тематики – например, http://www.35th.ru/ . Проекты типа DARPA Grand Challenge более сложны, так как не допускают использования внешних радиомаяков и других средств упрощения управления. Ускорения разработок следует ожидать после появления полноценного сильного ИИ. Тогда автоматизация автомобилевождения – очень выгодное предприятие. В краткосрочной перспективе – выгодное для населения, в долгосрочной – для властей. Для всех вместе, выгодно:
* снижение смертности
* увеличение средней скорости передвижения
* уменьшение расхода топлива
* устранение заторов и сильной загазованности
* освобождение внимания от проблем управления
* снятие уголовной ответственности за возможные аварии
* оптимизация маршрутов передвижения
* возможность передвижения на своем автомобиле в состоянии опьянения
* возможность владения автомобилем до достижения 18 лет
и другие.
А власти выгодно повышение контролируемости населения. В первую очередь – за счет повсеместной слежки за передвижениями. Во вторую – за счет возможности удаленного управления машинами и перехвата управления. Нужно кого-то арестовать – сам приедет в участок. Нужно организовать массовую эвакуацию населения из города – организуется в считанные минуты, без заторов, на максимальной скорости, без паники, с остановкой не полностью загруженных автомобилей для принятия дополнительных пассажиров. Обновление правил дорожного движения происходит очень быстро. Автомобили, которые были выключены и на момент вступления новых правил в действие еще не обновили прошивку, не имеют права поездки до обновления – которое должно быть быстрым.

В разы подешевеет такси. Водителю не нужно платить зарплату. Машине не нужно тратить топливо на перевозки водителя, в том числе – на его «техобслуживание». Машина работает 24/7/365, быстрее реагирует на появление клиента, и т. д.

Во время распространения автомобилей с ИИ, нужен будет переходный период.
Отчетливая специализация ИИ и отсутствие внешних проявлений особой интеллектуальности не должны сильно пугать население и луддитов.
На первом этапе, нужна отработка технологий в ограниченных площадках. Затем – создание зон передвижения, в которые имеют право въезжать только автомобили с автоматическим управлением. Это могут быть центры городов. Необходимость массовой смены автомобилей должна подстегнуть потребительский рынок. Если к тому времени это будет еще важно, если современные механизмы капиталистической экономики будут работать по прежнему.

На время перехода, все новые выпускаемые автомобили должны оснащаться системами управления, которые можно отключать для поездок в неавтоматизированном окружении, и для плавной подготовки сознания общественности. Со временем все большее количество людей будет привыкать к удобству такого вида передвижения. За счет возможности владения транспортным средством до достижения 18 лет, новое поколение не будет ощущать особой необходимости в освоении старых технологий. По возможности, должны быть разработаны стандартные процедуры автоматизации и старых автомобилей для ускорения перехода. Со временем, на смену системы управления и покупки нового автомобиля должны даваться льготы, а но противоположный процесс – поборы. Не обязательно прекращать выпуск всех старых моделей автомобилей – достаточно добавить систему автоматического управления.

Для обработки общественного мнения, СМИ должны освещать тему практически однобоко. В случаях аварий с участием автоматизированного и неавтоматизированного автомобиля, всю вину заранее перекладывать на человека – так как человек действовал по неизвестному алгоритму, и машина не могла его проконтролировать –в то время, как у человека была возможность использовать аналогичную систему. Должна быть повышена и уголовная ответственность человека за аварии с участием ИИ – это «кнут». Конечно, по СМИ пускать следует только случаи с особо явными ошибками человека. В поисковых системах следует усложнить нахождение информации о авариях, случившихся по вине автоматики. И конечно же, нужно всячески усовершенствовать автоматику – тогда такое сокрытие не понадобится.

Техническое обеспечение массовых наступательных операций. (далее…)

Когда-то я пытался найти способ ограбить поисковую выдачу гугла. Например, можно было бы купить загрузку своего модуля на зараженные компьютеры. Как у распространителей спама – такой бизнес довольно распространен, не только спаммеры пользуются подобными услугами. Или периодически использовать легальные компьютеры единомышленников – например, по 5 запросов в день с каждого компьютера, 10 друзей – 18000 результатов в год.

Но теперь я узнал о Яндекс.xml ( http://xml.yandex.ru/ ) – до 1000 запросов в сутки с одного зарегистрированного IP. Для подпольного ИИ, можно заранее провести поиск по всем словам русского и английского языков. Правда, может понадобиться давать объяснения, почему приходят такие странные запросы. Для маскировки, можно использовать всё ту же маскировку по принципу «анти-АФАР». Распределение в пространстве – запросы делают боты с компьютеров разных людей. Распределение запросов во времени с каждого компьютера. Распределение по «направлениям» – порядок поиска слов можно менять и неравномерно распределять словарь между компьютерами. Заодно, делать в день менее 1000 запросов с одного IP. Хотя, ничего особо зазорного в такой деятельности не вижу (если только не знать про ИИ :) ).

До теперешнего момента, изложение в данном блоге происходило «снизу вверх». Пришло время раскрыть изложение с противоположной позиции.

План решения задачи создания искусственного интеллекта общего назначения на основе ассоциативных (семантических) искусственных нейронных сетей.

1) (Сделано) Разработать парадигму, общий эскизный подход к решению задачи. Подход похож на подход (в алфавитном порядке) Бощенко, Емельянова-Ярославского, Хокинса. Прикинуты возможности и варианты реализации запоминания и воспоминания, распознавания образов, выделения обобщений, кластеризации, прогнозирования и активного действия. На осуществление этого этапа работ ушел не один год, но его результаты наименее очевидны, так как скрываются в наработанном понимании, опыте и интуиции, поэтому не буду на них останавливаться детальнее.

2) (Сделано) Разработать инструменты для НИОКР. Третья версия программы «Нейронная Лаборатория» допускает легкое создание и отладку разнотипных ИНС: стандартизированное управление памятью, выделение и уничтожение нейронов и связей, отображение множества аспектов ИНС, навигация по структурам ИНС и их редактирование, запуск и остановка ИНС, …

3) (Сделано) Новый подход к программированию ИНС и управлению условиями их работы. Распределение нейронов по кластерам и контурам работы, объединение кластеров в цепочки памяти (решающих задачи распознавания/обобщения/прогнозирования), управление кластерами и межконтурными взаимодействиями по виртуальными связями и раздельно тактируемыми подсетями.

Следующие пункты планируются. Имеется примерное представление о том, какими способами их решать.

4) На стадии реализации: распознавание повторно встречающихся образов. Например, среди потока букв и слов можно выделить одинаковые окончания. Можно автоматически создавать нейронные структуры, занимающиеся распознаванием таких повторяющихся образов (окончаний) и запоминанием вновь встретившихся образов с этой характеристикой. Это уже реализовано. Что не сделано: нужно отладить и оптимизировать такую работу. В частности, решить в комплексе (а не раздельно) задачи: не допускать повторного создания аналога уже существующих распознающих образов, ввести ограничивающие и оптимизирующие приоритеты для поиска вариантов, и т. д. Готовится открытие исходников Нейролаборатории.

5) Планируется. Исходя из опыта решенной на предыдущем этапе проблемы гармоничного создания нейронных структур, выделяющих повторяющиеся цепочки событий, научиться производить кластеризацию образов. Например, автоматическое разделение слов на существительные, прилагательные и т. д. для неизвестного языка.

6) Планируется. Добавить прогнозирование с использованием иерархических нейронных структур, а также эмоциональные приоритеты, планирование и осмысленный выбор своей реакции. Активные действия.

Соединение этих шести пунктов будет соответствовать первому самолету. Медленному и ненадежному, но демонстративно летающему. Нейронный ИИ можно будет в широких пределах адаптировать под различные типы операционных сред. Создание нейронных БД, запрещение свободного общественного развития ИИ и т. д.

Кто-то из славян (допустим, я :) ) создает зачатки ИИ. Атлантический блок, после небольшой подготовки агитационных материалов, с целью перехвата инициативы, обращается к своим разработчикам: «в России давно создали ИИ. Нам удалось добыть их старые разработки – полюбуйтесь. Сейчас, по нашим сведениям, там полным ходом идет скрытая подготовка к Войне на восстановление мирового контроля уровня СССР. Догнать и перегнать!»

Так не сделать атлантисты не смогут – иначе, новый козырь (ИИ) перед несколькими «земляными» миллиардами продолжит таять на глазах с ускоренными темпами.

Кстати, «Робокопы для бедных Пентагона»: http://www.computerra.ru/vision/429294/

Я как раз подошел к публикации основных своих достижений по ИИ, а тут как раз здоровье ухудшается. Что интересно, на http://forum.aicommunity.org/ вспоминали «проклятие разработчиков ИИ». Не раз было, что те, кто вплотную подходил к прорыву, резко сдавали в здоровье и были вынуждены остановиться. Я думаю, что это – защита. Никому не нужно, чтобы ядерное оружие появилось у Гитлера, или ИИ – в прошлом веке и/или сейчас. Интересно, я успею что-то опубликовать? )) Сам виноват – жить в постоянной злости…

Кстати, http://forum.aicommunity.org/ сейчас перестал работать – жаль. Надеюсь, по быстро устранимым техническим причинам.

Это сообщение – ответ на комментарий в ЖЖ ( http://neurocod.livejournal.com/17629.html )
nik_ol_a (212.106.51.138) wrote

А что если пойти другим путем и взглянуть в сторону эволюционного алгоритма, то есть естественного отбора, тут все упрется в создание системы, запуска туда множество разных алгоритмов, механизма мутации, механизма отбора и скрещивания признаков, стоит раз запустить систему и остается только наблюдать, направлять (в зависимости от того, что в идеале должно получится) и постепенно, по мере возможности наращивать мощности, если эксперимент пойдет в гору, можно выйти и на уровень суперкомпьютеров… Что нужно? База данных, вычислительная мощность и виртуальная среда, цель (идеальный алгоритм в определенных условиях), множество набросков и «природа» сама создаст ИИ, вернее уже ЕИИ, вообще очень интересная тема… Кстати, не в курсе, проводятся ли подобные опыты в научном мире? Есть подобные идеи (уверен, есть) и как они продвигаются? Гуглил, ничего толком не нашел, кроме прогамки Ameba (разведение виртуальных бойцовых амеб) и статьи на kiberpank.ru. PS. Сразу извиняюсь за корявость изложения, не мой профиль, но очень интересуюсь :)

По поводу предложения рассмотреть генетические алгоритмы. Если предложение в контексте той заметки, «БД промежуточного типа», то основная цель описанного этапа (для меня) – не создание ИИ, а наполнение этой БД информацией, которую ИИ мог бы потом использовать. Взять, к примеру, Википедию. До сих пор, через не один год активного наполнения большим сообществом, по многим статьям содержится очень мало качественной информации. Примеры вопиющих неточностей в русской Википедии рассматривал Александр Венедюхин в своем блоге ( http://dxdt.ru/2009/01/10/1981/ ). А что тогда говорить про семантические БД, в которых количество заносимой информации должно быть на порядки больше? Больше хотя бы потому, что приветствуется охват информации, которая не попадает под критерии отбора в энциклопедию, и потому, что та же самая статья с расшифрованной семантикой будет содержать информации больше, чем обычный текст, семантическая информация в котором сжата и расшифровывается при активном чтении и осмыслении. Понятно, что неплохо было бы начать наполнение таких БД как можно раньше. Но тут возникает вопрос об удобстве. Посмотрите на удобство заполнения викисловаря – в него до сих пор не занесены многие словари, даже при имеющихся соответствующих электронных БД слов в других форматах, из-за трудностей с внесением новой информации в БД викисловаря, переформатирования, необходимости изучения работы ботов-заливщиков, вики-разметки, соответствующих шаблонов. (Не вдаваясь в подробности, викисловарь не в последнюю очередь спровоцировал написание этой заметки).

Или предложение рассмотреть генетические алгоритмы звучало в контексте создания ИИ? «Кстати, не в курсе, проводятся ли подобные опыты в научном мире?» Проводятся – все кому не лень :). Когда-то и я сталкивался с небольшими статьями с описанием нескольких подобных проектов, но ссылки и названия не сохранились. Зато сохранились выводы, сделанные позже.

Зачем нужен суперкомпьютер? Он дает ускорение вычислений на три-четыре десятичных порядка, в сравнении с
домашним компьютером. Всего-то десять-тринадцать двоичных порядков.

Ранее уже упоминался комбинаторный взрыв в вариантах алгоритмов работы и роста ИНС, над которыми я работал. Закономерно возник вопрос – можно ли переложить эту задачу совладания с комбинаторным взрывом на плечи компьютера, эволюционных алгоритмов. Количество вариантов было настолько большим (многие десятки двоичных вариантов, которые перемножаются), что прямой перебор не дал бы полезных результатов. Можно еще использовать правила отбора. А для этого нужно знать, какое поведение ассоциативных семантических ИНС считать идеальным. Что тоже является непростой задачей.

В то же время, научные исследования ИНС за сравнительно короткое время позволяют перебирать двоичные варианты целыми пачками. Это отбор, проводимый человеческим интеллектом. Он позволяет вместо экспоненциального роста количества вариантов и работы по их обору работать с линейным или близкому к линейному ростом количества необходимой работы по отбору. А тогда рассмотренные за год десяток аспектов дают выигрыш, аналогичный переходу от домашнего компьютера к суперкомпьютеру. А за несколько лет НИР выходят астрономические числа «сырых» вариантов, которые не смогли бы перебрать все компьютеры Земли. С другой стороны, с получением опыта, и для перебора компьютеру можно отдавать модели с меньшим количеством перебираемых элементов. Поэтому я счел эволюционные алгоритмы пока относительно неперспективными.