Cet article définit d'abord le calcul, puis présente sa signification et son développement en matière de recherche, discute des différences et des liens entre calcul et calcul, et propose un modèle de calcul-calcul. Enfin, il décrit son application et le résume.
De nos jours, les humains n'ont pas encore donné de définition précise de l'intelligence artificielle, mais une définition qui correspond à l'opinion de la plupart des gens. Lorsqu'il s'agit d'intelligence artificielle, cela signifie laisser les ordinateurs accomplir diverses choses. que l'esprit humain peut faire. Depuis la prédiction de Turing sur l'intelligence artificielle dans les années 1940, jusqu'au développement des systèmes experts dans les années 1980, et aujourd'hui, l'application de l'intelligence artificielle dans les trois principales branches de la pensée a pénétré tous les aspects de la vie humaine. Parmi eux, le connexionnisme met l'accent sur l'imitation des réseaux neuronaux corticaux cérébraux et les mécanismes de connexion entre les réseaux neuronaux, c'est-à-dire l'utilisation de structures de traitement à plusieurs couches cachées pour traiter diverses données volumineuses ; se manifeste comme une méthode d'apprentissage par renforcement avec un mécanisme de contrôle des récompenses et des punitions ; le symbolisme met l'accent sur l'utilisation de systèmes de symboles physiques pour générer des comportements intelligents et est principalement utilisé dans le système d'application des graphiques de connaissances.
L'application de l'intelligence artificielle a obtenu certains résultats, mais elle présente des défauts qui ne peuvent être ignorés. L'algorithme d'apprentissage profond sous connexionnisme n'est pas différenciable, a une faible convergence informatique et donne de mauvais résultats dans un environnement dynamique ouvert. Le modèle lui-même est une « boîte noire ». L'apprentissage par renforcement comportemental simplifie à l'extrême le processus de comportement humain et ne mesure que de simples processus de rétroaction de récompense et de punition dans les expériences. Deuxièmement, le behaviorisme étudie les comportements observables, mais ignore souvent les activités internes de l’esprit, nie l’importance de la conscience et oppose la conscience au comportement. Le symbolisme et son graphe de connaissances rencontrent le problème de la définition du « bon sens » et le problème de la représentation des connaissances et de la résolution de problèmes de choses incertaines.
Pour que l’intelligence artificielle se rapproche de l’esprit humain, nous devons explorer ce qu’est l’intelligence. La plupart des définitions de l’intelligence ont une chose en commun : l’intelligence est la capacité à résoudre des problèmes, et des problèmes plus complexes nécessitent des niveaux d’intelligence plus élevés. Par rapport à l'addition et à la soustraction, la résolution d'équations différentielles nécessite un niveau d'intelligence plus élevé ; par rapport au tic-tac-toe, bien jouer au Go nécessite un niveau d'intelligence plus élevé. Cependant, ce n’est pas parce qu’une machine peut résoudre un problème spécifique qu’elle possède un haut niveau d’intelligence, même si le problème est très complexe. Tourner notre attention vers les réseaux de neurones humains. Les réseaux de neurones sont souvent simplifiés en unités système composées de perceptrons, de centres et d'effecteurs, et chacun des trois systèmes est composé de nombreux neurones avec rétroaction les uns des autres.
Avec les méthodes d'analyse neuroscientifiques actuelles, ce modèle est correct, mais les gens ignorent souvent le rapport entre les informations externes et les informations internes. Les gens simplifient souvent ce système en un système d'entrées-sorties. En fait, le système nerveux possède 100 000 fois plus de récepteurs pour recevoir des informations internes que pour des informations externes. En d’autres termes, le système nerveux dans son ensemble ressemble davantage à un système fermé sur lui-même. De plus, la nature fermée des réseaux de neurones formels permet au constructivisme de déduire la théorie philosophique selon laquelle l’existence objective ne peut quitter le constructeur. Les machines existent objectivement et ne peuvent résoudre les problèmes sans les humains. Il est donc irréaliste de réaliser un système général d’intelligence artificielle totalement indépendant des humains. Cet article définit d'abord le calcul, puis présente sa signification et son développement en matière de recherche, discute des différences et des liens entre calcul et calcul, et propose un modèle de calcul-calcul. Enfin, il décrit son application et le résume.
Le calcul est une méthode qui utilise un mélange de moyens perceptuels et rationnels pour traiter la relation mixte entre divers faits et valeurs. Même sans données, une conscience situationnelle profonde peut être clairement comprise à un moment donné. coup d'oeil. Le calcul peut se manifester sous de nombreux aspects et processus : le calcul est le comportement avant le calcul. Le calcul est un ordre non spontané, qui est produit à l'avance par la conception humaine. C'est la « connaissance » de connaître l'ennemi et de se connaître soi-même. Le calcul est un calcul sans chiffres ni diagrammes, c'est-à-dire qu'il n'y a pas de calcul mathématique. Le calcul est un calcul mixte de rationalité et de sensibilité des êtres humains avec motivation. logique existante. Planification de l’intégration de formes logiques formelles et inconnues.
Si l’avenir de « l’informatique » réside dans l’utilisation des comportements physiques complexes de l’univers, alors l’avenir de « l’informatique » réside dans l’utilisation des comportements physiques et non physiques complexes de l’univers. Différent des calculs mécaniques, les calculs humains sont complexes, avec à la fois une partie rationnelle qui incarne les faits et une partie perceptuelle qui incarne les valeurs. De plus, la partie perceptuelle peut être incohérente, contradictoire (comme l'amour et la haine), voire dialectique (Mutuel). transformation), la valeur perceptuelle est donc l’une des différences les plus importantes en matière d’intelligence entre les humains et les machines. Bien entendu, les faits rationnels et les valeurs rationnelles entre les humains et les machines ne sont pas totalement équivalents. Plus précisément, la relation un-plusieurs des humains et la structure un-plusieurs des machines ne sont souvent pas la même chose.
La cognition peut également être appelée cognition, qui fait référence au processus par lequel les personnes comprennent les choses externes, ou au traitement de l'information des choses externes qui agissent sur le processus des organes sensoriels des personnes. Il comprend le sentiment, la perception, la mémoire, la pensée, l'imagination et la parole. Il fait référence au processus des activités cognitives des personnes, c'est-à-dire la réception, la détection, la conversion, la réduction, la synthèse, l'encodage, le stockage, l'extraction, la reconstruction et la formation de concepts. , jugement et traitement de l’information pour la résolution de problèmes. En psychologie, il fait référence au processus d'acquisition de connaissances à travers des activités mentales telles que la formation de concepts, de perceptions, de jugements ou d'imaginations, c'est-à-dire la fonction psychologique de la pensée individuelle pour le traitement de l'information.
Le modèle cognitif est un modèle informatique qui simule le processus cognitif humain basé sur la compréhension des capacités cognitives humaines. Les capacités cognitives du modèle cognitif incluent généralement des aspects tels que la perception, la représentation, la mémoire et l'apprentissage, le langage, la résolution de problèmes et le raisonnement. Afin de construire des machines plus intelligentes, nous espérons nous inspirer des gens, et en même temps mieux explorer et étudier le mécanisme de la pensée humaine, en particulier la perception humaine et le mécanisme de traitement des informations environnantes, afin de créer de véritables machines. les systèmes offrent de nouvelles approches architecturales et techniques. Duch divise les modèles cognitifs existants en trois catégories basées sur les différences de mémoire et d'apprentissage : les modèles cognitifs symboliques, les modèles cognitifs émergents et les modèles cognitifs hybrides.
Les gens ressentent souvent « l'état » et perçoivent le « potentiel ». Cependant, l'état et le potentiel du monde sont souvent mélangés, de sorte que la compréhension du monde par les gens est souvent basée sur la perception, donc la conscience de la situation. C'est devenu une combinaison fixe. Plus tard, on a découvert que le « potentiel » correspondant est généralement une tendance à court terme afin de faire face aux tendances à moyen et à long terme et de former des connaissances plus approfondies, c'est-à-dire la capacité de comprendre. , juger et prédire au-delà des faits eux-mêmes, la conscience situationnelle est prête à émerger. Eh bien, on peut aussi dire : la cognition est la perception de la perception. Plus tard, il a été découvert que la cognition humaine a des limites telles que les préférences, les habitudes, les priorités, le flou et la mémoire, et que les mécanismes des machines et de la collaboration peuvent se compléter et apprendre des forces de chacun. Naturellement, une profonde conscience de la situation de l'homme-machine. l’intégration a été dérivée du concept de connaissance.
La signification de la conscience situationnelle profonde est « la perception de la conscience situationnelle, une sorte d'intelligence humaine-machine, qui comprend à la fois la sagesse humaine et l'intelligence artificielle (intelligence artificielle) ». Elle est signifiant + signifié, impliquant les deux choses. (signifiant, sentiment) et la relation entre eux (référent, perception) peut non seulement comprendre le sens originel des choses, mais aussi en comprendre l'implication. Il est basé sur la connaissance de la situation (y compris les liens d'entrée, de traitement et de sortie d'informations) avec Endsley comme corps principal, ainsi que sur l'analyse globale des tendances du système des personnes, des machines (choses), de l'environnement (nature, société) et de leurs interrelations, et dispose de deux mécanismes de rétroaction réglementaire « Soft/hard » ; y compris l'auto-organisation et l'auto-adaptation, ainsi que d'autres organisations et adaptations mutuelles ; comprenant à la fois les prédictions de calcul quantitatif local et les évaluations de calcul qualitatives globales. Il s'agit d'une correction d'informations autonome et automatique et un système d'attente-sélection-prédiction-contrôle de compensation pour l'effet de convergence.
Dans un sens, la conscience situationnelle profonde consiste à organiser le système pour utiliser pleinement diverses activités cognitives humaines (telles que le but, les sentiments, l'attention, la motivation, la prédiction, l'automaticité, la motricité, etc.) dans un environnement spécifique pour compléter le thème. tâche. Incarnation complète de la planification, de la reconnaissance de formes, de la prise de décision, de la motivation, de l'extraction d'expériences et de connaissances, du stockage, de l'exécution, du feedback, etc.). Il peut fonctionner aussi bien dans des situations d’insuffisance d’informations et de ressources que dans des situations de surcharge d’informations et de ressources.
Grâce à la simulation expérimentale et à l'enquête et à l'analyse sur site, nous pensons qu'il existe un phénomène de « saut de grenouille » (réaction automatique) dans le système de connaissance de la situation profonde, c'est-à-dire qu'il passe directement de l'étape d'entrée d'informations au contrôle de sortie. (sauter l'étape d'intégration du traitement de l'information). Ceci est principalement dû au thème clair de la tâche, à la concentration de l'attention organisationnelle/individuelle et au réflexe d'habitude conditionné d'un entraînement ciblé à long terme. Tout comme une personne mâchant du chewing-gum, discutant, tenant. un parapluie et en marchant, il peut inconsciemment coordonner diverses activités naturelles. Ordre, le système effectue un contrôle automatique presque parfait plutôt que des réponses conscientes conditionnées par des règles. La conscience situationnelle profonde est essentiellement le processus de création et de résolution de nombreux paradoxes tels que le changement et l'immuabilité, l'un et plusieurs, l'autonomie et la passivité. Par conséquent, le système ne doit pas être une simple interaction homme-machine mais un processus cognitif autonome (incluant les attentes, les choix, le contrôle et même les champs émotionnels) dans l’ensemble du système d’environnement homme-machine. Compte tenu de la vaste portée des recherches sur les systèmes de connaissance approfondie de la situation, les caractéristiques des systèmes telles que la non-linéarité, le caractère aléatoire et l'incertitude sont faciles à produire, ce qui rend la recherche sur la modélisation des systèmes souvent confrontée à de plus grandes difficultés.
Les symboles, les connexions, les comportements et le mécanisme humains sont à plusieurs niveaux et à plusieurs angles, et changent même de niveaux et d'angles. En revanche, les symboles, les connexions, les comportements et le mécanisme des machines sont à un seul niveau et à un seul angle. , et Calques solides et angles fixes. L'essence de la pensée humaine est un programme qui s'adapte aux changements et peut être créé en temps réel. Il peut expliquer les liens entre le symbolisme, le connexionnisme, le behaviorisme et le mécanisme, et peut ouvrir ces connexions pour réaliser un traitement complet. Davenport estime qu’une fois qu’un certain type de comportement humain intelligent est décomposé en étapes, règles et algorithmes clairs, il n’est plus exclusif aux humains. Comment la découverte scientifique devient une question qui peut être étudiée. Le problème de l'intelligence hybride homme-machine est que plus le degré d'autonomie de la machine est élevé, plus la conscience humaine de la situation est faible et plus la difficulté de prendre en charge en douceur les tâches entre les humains et les machines est grande. Elle peut être qualifiée de « réduite ». charge physiologique et charge psychologique cognitive accrue" "Phénomène.
L'informatique est un processus complexe de « calcul » de systèmes hétérogènes multi-sources inter-domaines par des humains sans l'aide de machines. Dans un certain sens ou dans une certaine mesure, le calcul est l'équilibre interactif des deux processus « neuromorphiques » d'intégration de la visualisation et de la performance et « l'intégration du stockage et du calcul » La visualisation (l'existence) est un processus TOP-DOWN non temps réel qui. augmente l'échelle ou la granularité. Le calcul est un processus ascendant en temps réel de particules fines à petite échelle. Au-delà de la pensée sautante, l’esprit humain n’est pas de nature symbolique et ne peut donc pas être calculé. Le cerveau humain n’est pas un ordinateur et possède des propriétés physiologiques et psychologiques à la fois physiques et non physiques. Des valeurs significatives peuvent naître de faits dénués de sens, et des faits dénués de sens peuvent être produits à partir de valeurs significatives. Ce mélange de subjectivité et d'objectivité détermine les caractéristiques informatiques de l'esprit, c'est-à-dire qu'un calcul rationnel limité et un calcul perceptuel infini coexistent. Par exemple, la pensée du « bond en avant » de l'innovation humaine n'est pas basée sur le calcul, c'est-à-dire qu'elle ne suit souvent pas le langage et la logique. Par conséquent, une intelligence artificielle entièrement basée sur les machines peut ne pas être en mesure de faire un « bond en avant ». " en pensant, il est donc peu probable qu'il y ait de la créativité dans un environnement véritablement non fermé et ouvert.
Divers concepts et propositions dans le monde réel ont diverses combinaisons de fluidité et de flexibilité. Le calcul n’est pas symbolique, mais procédural, et c’est aussi le processus de manifestation de la conscience. La conscience peut être le « caractère explicite » de nombreuses choses « cachées », la manifestation d'états implicites et de potentiels cachés, la manifestation de sentiments implicites ou de connaissances implicites, la manifestation d'une attention implicite et d'une mémoire implicite, la manifestation d'un jugement implicite et d'un raisonnement implicite. , cachant l'analyse mais cachant la manifestation de la prise de décision, cachant la manifestation des faits et des valeurs implicites, cachant les sentiments humains et cachant la manifestation de la physique. Les calculs orientaux reposaient autrefois principalement sur des calculs basés sur les relations humaines et la sophistication de la gestion, mais ils intègrent désormais de nouveaux calculs basés sur la physique, les mathématiques, les principes juridiques, etc.
Aujourd'hui, de plus en plus de gens croient que divers algorithmes doivent transcender les corrélations superficielles et atteindre le niveau de véritable compréhension, atteignant ainsi un niveau plus élevé d'intelligence de fusion homme-machine. La situation et le potentiel sont deux entités connectées. La situation et le potentiel reflètent le changement de direction de deux points différents. Il est plus précis de calculer que de calculer.
Sur cette base, comparer les différences de calcul entre l'Orient et l'Occident revient à ce que disait Jacque Derrida, le père de la déconstruction : la présence ou l'absence de rationalité logique. Issu des civilisations d'Afrique du Nord et d'Asie centrale, l'Occident a découvert le pouvoir de la science et de la technologie et a inventé une série de domaines connexes, formant une vision du monde et des valeurs basées sur le « calcul » comme noyau. en utilisant la logique et la rationalité comme outils, il a restauré de nombreuses lois du monde matériel, des phénomènes économiques et de la sélection naturelle dans la société humaine, et a apporté de grandes contributions. Cependant, ces derniers temps, de nombreuses personnes perspicaces en Occident, tout en exploitant pleinement les avantages de la logique et de la rationalité, ont de plus en plus ressenti les limites et les déficiences de la logique et de la rationalité et ont, consciemment ou inconsciemment, tourné leur attention vers l'Est, qu'ils considèrent être une Sagesse « mystérieuse », de la physique à la psychologie en passant par la gestion, etc., du début de Leibniz à Joseph Needham en passant par Hofstadter et d'autres, le « calcul » de la pensée orientale et le « calcul » de l'Occident forment une bonne paire, et ils sont également qualitatifs et La combinaison parfaite de quantification, de subjectivité et d'objectivité, de valeur et de fait, de système et de réduction. On peut dire : « Il n'y a pas de niveau plus élevé que les gens, et il n'y a pas de meilleur calcul que le calcul.
L'ontologie du calcul est un concept factuel, et l'ontologie du calcul est une préférence de valeur. Le sujet du calcul, ce sont les personnes, et le sujet du calcul, c'est le système contenant les personnes. Le sujet du calcul est changeant, mais l'ontologie reste inchangée ; le sujet du calcul reste inchangé, mais l'ontologie change constamment. Le calcul utilise la modélisation paramétrique et le calcul crée une modélisation paramétrique. Le calcul est souvent effectué dans l'ordre détection-stockage-calcul-transmission-utilisation-alimentation-évaluation, mais le calcul rompt souvent la combinaison d'ordre détection-stockage-calcul-transmission-utilisation-alimentation-évaluation en fonction de la situation spécifique. -Calculer, on peut aussi ressentir-calculer-évaluer pendant un moment. Pour les calculs, si des faits objectifs sont saisis, alors des faits objectifs déterministes seront produits. On peut dire qu'ils sont basés sur des preuves réelles, recherchant la vérité à partir des faits, et constituent un raisonnement logique de l'être rationnel. Ce n'est pas le cas pour les calculs. Même si des faits objectifs sont entrés, ce n'est pas nécessairement vrai. Cela produira des faits objectifs déterministes, c'est-à-dire que l'entrée réelle peut être subjectivement modifiée pour choisir et produire une valeur. La recherche de la vérité à partir des faits est une réalisation non logique du devrait perceptuel. . Par exemple, saisissez 23, qui peut être Jordan, James, etc.
Dans le processus de jeu réel, il s'agit en apparence d'un processus de calcul mathématique rationnel. En fait, il existe également un processus de calcul perceptuel. Pour être plus précis, c'est un processus de calcul. se battre seulement de manière rationnelle, mais a aussi beaucoup de sensibilité. La turbulence des facteurs est la bataille des arts et des sciences à Huashan où les faits et les valeurs sont mélangés et articulés.
La base du calcul est une fermeture limitée, et la caractéristique du calcul est une ouverture conditionnelle. Le calcul consiste à déduire une valeur subjective infinie Devrait (possibilité) à partir du fait objectif limité Être (réalité). Le calcul, c'est raisonner avec certitude, le calcul, c'est raisonner avec incertitude, et le calcul est un mélange de certitude et d'incertitude. Les machines n'ont qu'une logique factuelle locale et n'ont pas la logique de valeur globale des humains. Par conséquent, les humains et les machines sont combinés pour se compléter en termes de fonctions et de capacités, et utilisent la pointe des calculs humains pour pénétrer les différents « murs » que les calculs des machines. rencontrer de temps en temps. Ce qui est précieux dans l'intégration homme-machine, c'est que le processus de faits devient quelque chose de significatif pour la logique intelligente à travers l'environnement dynamique. Les faits ne sont pas ce qu'ils sont en raison de ce qu'ils sont, mais ce qu'ils sont dans l'intégration avec la valeur, ce qui nécessite leur intégration. mise en place d'un nouveau système logique pour le prendre en charge, c'est-à-dire le système logique informatique-informatique d'intégration homme-machine.
Alors, qu’est-ce que le calcul ? Qu'est-ce que le calcul ? Le calcul est une logique qui part de conditions connues et résout la « complexité ». Le calcul est une intuition partant de prémisses inconnues et gère la « complexité ». Il y a deux mots au cœur du calcul : « différent » et « yi ».
Dans le calcul, les éléments de différents domaines sont traités de manière équilibrée. C'est le cœur du calcul. Et le calcul nécessite la même structure, les mêmes données et les mêmes propriétés. Les résultats calculés sont souvent inchangés. est certain.
En revanche, les humains se concentrent sur la logique des valeurs, les machines se concentrent sur la logique factuelle, les humains se concentrent sur la logique dialectique et les machines se concentrent sur la logique formelle. À la différence des calculs mécaniques, les calculs humains sont complexes, avec à la fois une partie rationnelle qui incarne les faits et une partie perceptuelle qui incarne les valeurs. De plus, la partie perceptuelle peut être incohérente, contradictoire et même dialectique et mutuellement transformable, de sorte que la partie perceptuelle est la valeur. l’une des différences les plus importantes en matière d’intelligence entre les humains et les machines. Bien entendu, les faits rationnels et les valeurs rationnelles entre les humains et les machines ne sont pas totalement équivalents.
Plus précisément, la relation un-plusieurs des humains et la structure un-plusieurs des machines ne sont souvent pas la même chose. Ensuite, l'intégration homme-machine est une logique dialectique formelle ou une logique dialectique formelle, qui implique un problème difficile de transformation logique, c'est-à-dire comment transformer la logique formelle factuelle en logique dialectique de valeur, ou comment transformer la logique dialectique de valeur en logique formelle factuelle. En apparence, la logique dialectique humaine est utilisée pour réfléchir aux problèmes plutôt que pour les résoudre. La résolution des problèmes dépend de la logique formelle. En fait, cela est dû à une compréhension floue de la logique informatique formelle et de la logique informatique dialectique. Différente de la pensée informatique, la pensée informatique est contraire à la logique informatique à bien des égards.
La relation entre calcul et calcul est également indissociable. Dans le processus de calcul, le calcul est nécessaire pour guider la direction. Dans le processus de calcul, le calcul peut être utilisé comme base pour effectuer le travail de base. Les deux sont indispensables. L'ontologie du calcul est un concept factuel, et l'ontologie du calcul est une préférence de valeur. L'objet principal du calcul, le sujet du calcul, est le système qui inclut les humains. Le calcul ne peut pas changer les concepts factuels, mais il peut changer la personne qui l'opère ; le système des personnes dans le calcul ne peut pas être modifié, mais les préférences en matière de valeurs changent souvent. Par conséquent, seule la combinaison des deux permet d’obtenir une meilleure intelligence.
L'intelligence artificielle a obtenu des résultats remarquables, mais le corps actuel de l'intelligence artificielle est encore loin d'atteindre un niveau proche de l'esprit humain. Face à des environnements complexes, le niveau d’intelligence artificielle du système informatique est limité et ne peut pas faire pleinement jouer ses caractéristiques. L'intelligence est un système complexe. À l'ère de la recherche de la puissance de calcul et des algorithmes pour réaliser des applications d'intelligence artificielle, le rôle des humains dans la coopération avec les agents intelligents ne peut être ignoré. Le système de collaboration entre la valeur de capacité de la machine (calcul) et la valeur de capacité humaine (calcul) doit encore être étudié. Cet article analyse la logique informatique des machines et la capacité cognitive de « l'informatique » humaine sous différents angles, explore ses capacités et ses lacunes et propose un modèle informatique-informatique pour fournir une architecture réalisable pour l'intelligence hybride homme-machine.
Cet article propose un modèle informatique basé sur les réalisations existantes dans le domaine de l'informatique et de la cognition. Le modèle comprend une couche de conscience de la situation, une couche de prise de décision cognitive et une couche de comportement cible. Le modèle informatique-informatique est construit en trois niveaux.
La couche de connaissance de la situation contient des informations environnementales. L'environnement comprend l'environnement dans le temps et l'espace naturels et le temps et l'espace sociaux. La source de tous les problèmes vient de la nature et de la société. On peut également dire que la source de la connaissance humaine est également la même. . En outre, la couche de connaissance de la situation est également responsable de la collecte et du traitement de la perception des informations sur la situation. Le calcul en mathématiques est similaire à ce processus, dans lequel des données connues sont manipulées pour se rapprocher de la réponse à un problème. Le domaine de la collecte et de l'analyse du renseignement dans le domaine du commandement et du contrôle concerne également la perception et le traitement de l'information. Par rapport aux chiffres et aux symboles de calcul, la quantification du renseignement est plus compliquée et est plus souvent gérée par des commandants expérimentés.
Les méthodes d'automatisation traditionnelles et les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent conduire à des erreurs « hors circuit » car les humains ont une faible conscience de la situation de la tâche. La perception humaine de la tâche et de l'environnement étant largement basée sur l'expérience, il est facile de le faire. devenir complaisant ou manque de vigilance. Une rétroaction incertaine de l’environnement peut également avoir un impact sur des problèmes en dehors de la boucle, soulignant l’importance de parvenir à un équilibre entre les interactions homme-machine-boucle étroitement couplées et faiblement couplées. De nos jours, l’interprétabilité des données traitées par les algorithmes a diminué, laissant les humains « hors du circuit ». Cela a également posé le problème du déclin de la confiance dans les agents intelligents.
La couche cognitive de prise de décision est similaire au traitement en profondeur des informations de conscience de la situation. Elle dépend non seulement de la cognition humaine au sens traditionnel, mais nécessite également la capacité de raisonnement automatique. Le raisonnement humain repose sur des capacités cognitives telles que l’intuition, la logique et la corrélation. L'idée de calcul y est incluse. Les systèmes experts étaient populaires dans les années 1980, et les systèmes experts basés sur l’intelligence artificielle faisaient fureur. Les machines pouvaient répondre à des questions et réponses simples, mais le contenu des questions et réponses était très limité. Outre la puissance de calcul, la raison principale réside dans la capacité de raisonnement accordée aux machines basée sur des relations de cartographie des connaissances un-à-un, un-à-plusieurs et plusieurs-à-un. Comment réaliser un raisonnement élastique sous représentation dynamique est une question qui mérite d’être considérée si une puissance de calcul matérielle suffisante est disponible. Et disperser, diffuser et insinuer les connaissances sous représentation dynamique pour parvenir à un raisonnement multi-sauts est la clé pour résoudre ce problème.
La logique floue fournit un cadre pour mapper une ou plusieurs variables d'état continues aux catégories correspondantes pour le raisonnement et la prise de décision ; les réseaux de neurones utilisent des programmes pour exprimer les connaissances par poids d'interconnexion variables appris au cours du processus de formation d'une grande base de données de cas typique. Cadre arithmétique ; Les algorithmes génétiques et évolutifs, inspirés de la génétique évolutive, utilisent des méthodes de simulation répétées pour réduire l'éventail des options potentielles et sélectionner la solution optimale. Les humains interagissent avec les machines via des interfaces d’interaction homme-machine, et les machines aident les humains dans la prise de décision. Réaliser l'humanisation des pièces de machines est une étape importante dans l'intégration de l'homme et de la machine.
La couche de comportement cible se reflète principalement dans la prise de décision hybride homme-machine. Lorsqu’une intelligence de plus haut niveau apparaîtra, les humains seront toujours au sommet de la prise de décision. Il s’agit d’un consensus atteint dans de nombreux domaines (sauf dans des conditions de faible coût humain dans la poursuite d’un objectif). La création de sens est essentielle à la survie dans le monde réel, et de nombreuses études montrent que les humains s’efforcent de construire un sens à partir d’objets, d’événements et de situations du monde. Les humains sont meilleurs pour interpréter les signes. Pour les humains, la construction est une activité psychologique. Pour que les machines coopèrent efficacement avec les humains, les réactions et décisions des machines et des humains doivent interpréter les mêmes objets, événements ou situations comme les mêmes signes, ou obtenir la même signification. La prise de décision assistée par machine doit également fournir une construction de sens plus complète lorsque cela est nécessaire pour atteindre l’objectif d’une prise de décision hybride homme-machine.
L'une des questions les plus pointues dans l'interaction homme-machine est l'interaction entre les humains et l'intelligence artificielle, mais nous n'en avons pas encore vu l'aube. que les humains Il n'y a que du « calcul » mais pas de « calcul » entre machines. Pour le dire plus simplement, il n'y a que du « calcul » et pas de « calcul ».
« L'interaction » dans l'interaction homme-machine peut être divisée en : interaction basée sur l'état, interaction basée sur le potentiel, interaction basée sur le sens et interaction basée sur la connaissance. Une autre façon de classification est : l'interaction basée sur des faits (données) et. Interaction basée sur la valeur (subjective) et interaction basée sur l'hybridité fait-valeur. Les calculs dans les systèmes homme-machine sont des calculs que les humains effectuent sans modèles mathématiques. Tout le monde connaît la logique « ET ou NON » dans les calculs scientifiques et technologiques, je n'entrerai donc pas dans les détails ici. bien être appelé « bien ou mal ». Parmi eux, « oui » signifie assimilation, « non » signifie accommodement et « devrait » signifie équilibre. Lorsque vous rencontrez de futurs problèmes de science-fiction, utilisez d'abord « oui », puis « non », et. puis "devrait". Lorsqu'il y a un grand bien ou un grand mal, si le grand droit ne bouge pas, essayez d'abord le petit droit, puis essayez le milieu droit, si cela ne fonctionne pas, ne bougez pas le grand mal, essayez le petit. d'abord à droite, puis essayez le milieu à droite. Le processus de ces essais est l'équilibre du « milieu ». « Devrait » signifie constamment essayer, s'ajuster et équilibrer. Ce qui précède est un nouveau système logique qui combine l'informatique scientifique et technologique avec l'informatique homme-machine. La logique informatique homme-machine saisit la direction de la valeur et de l'émotion, tandis que la logique informatique scientifique et technologique affine le processus rationnel basé sur des faits.
Les machines sont la cristallisation de la physique et des mathématiques, l'environnement est le produit de la géographie et de l'histoire, et le système homme-machine représenté par l'interaction des systèmes environnementaux homme-machine est la représentation de formes complexes et de lois simples. La mission de la science-fiction se situe dans le futur, elle doit donc assumer l'importante responsabilité et la responsabilité de « le Tao n'est pas le Tao, et le nom n'est pas le nom ». Le système logique scientifique et technologique existant montre progressivement des signes de fatigue avec le développement en profondeur de diverses disciplines, telles que la loi d'incomplétude de Gödel en mathématiques, le principe d'inmesurabilité de Heisenberg en physique et le théorème d'impossibilité d'Arrow en économie. Les nouveaux principes scientifiques et les nouveaux moyens techniques nécessitent tous l’émergence d’un nouveau système logique, d’une existence inexistante, différente de la façon de penser traditionnelle et plus cohérente avec les faits objectifs et les valeurs subjectives.
Philosophiquement parlant, le monde objectif est complètement indépendant de l'existence du monde subjectif, mais c'est une fausse proposition et n'existe pas vraiment. Ce qui peut être véritablement observé, c'est la combinaison de l'objectivité et de la subjectivité. En raison de l'interaction entre l'observateur et le monde observé, il nous est impossible de comprendre le monde objectif avec une précision infinie. Par exemple, lorsque les capacités matérielles atteignent un certain niveau, les gens prêteront attention à l'amélioration des capacités logicielles. Lorsque les capacités logicielles atteignent un certain niveau, les gens prêteront attention à l'amélioration des capacités logicielles humaines. Pour mesurer le niveau d'un produit technologique, on peut tenter de porter un jugement préliminaire basé sur la rapidité et la précision de sa capacité à « se croiser » et à « collaborer » dans différents domaines. De la même manière, pour mesurer le niveau de rationalité d'un produit technologique. système homme-machine, vous pouvez essayer de le juger en fonction de ses capacités de « croisement », « associer » la rapidité et la précision des capacités dans différents domaines pour porter des jugements préliminaires.
En termes simples, la façon dont la technologie gère les problèmes est généralement une relation causale « si-alors » basée sur la production, tandis que les systèmes homme-machine devraient être plus heuristiques, ne recherchant pas l'optimalité mais recherchant la satisfaction, mélangés à une nouvelle logique, et l'heuristique peut souvent gérer des problèmes non linéaires. Lorsque les humains et les machines sont impuissants dans un environnement extrêmement complexe, la logique peut s’effondrer. Peut-être que le calcul heuristique (calcul + calcul) dans le domaine homme-machine est précisément la clé du succès de la nouvelle compression logique.
L'un des goulots d'étranglement et des difficultés dans le domaine homme-machine est le problème du déséquilibre multi-domaines dans le système d'environnement homme-machine, qui s'incarne dans le problème de savoir comment réaliser efficacement le « cross-over » et la « collaboration » dans différents domaines. Cela n'est pas seulement lié à la résolution de divers problèmes homme-machine. Les lacunes de « l'état mais pas de potentiel » ou même « pas d'état mais pas de potentiel » dans les systèmes de construction de machines impliqueront également de nombreuses sources « d'inefficacité et d'incompétence ». dans les systèmes environnementaux homme-machine. Essayez de combiner organiquement le domaine théorique de base composé du domaine des sciences humaines, du domaine de l'art et du domaine social avec le domaine scientifique et technologique composé du domaine physique, du domaine de l'information et du domaine cognitif, afin de réaliser un véritable « croisement » et Une collaboration interdomaine homme-machine efficace « Xie » pose les bases.
À l'heure actuelle, en termes de réalité objective et d'applications pratiques, nous devons clairement comprendre que la vague actuelle de systèmes d'environnement homme-machine ne repose pas sur une avancée majeure dans la compréhension des mécanismes du développement scientifique et technologique, mais uniquement sur trouver une meilleure façon d'utiliser les systèmes actuellement indisponibles. Un moyen puissant d'améliorer l'expertise de la technologie et des ordinateurs - vieille logique + vieille technologie, cela ne pourra peut-être pas ouvrir la porte à la création de réalité et d'illusion. La plupart des « machines humaines » dans l’esprit des gens sont inséparables d’expériences de compréhension, d’intentionnalité, de volonté, d’émotion, de conscience de soi et d’esprit. Jusqu’à présent, aucune percée n’a été réalisée dans la recherche dans ces domaines, et il n’y a aucun signe de percée majeure dans un avenir proche. De plus, s’appuyer sur la technologie est pauvre en interprétabilité, en bon sens, en apprentissage et en visualisation, et n’apporte qu’une aide limitée pour approfondir la compréhension, sensibiliser et améliorer la structure et l’expression homme-machine.
Par conséquent, l'approche logique traditionnelle basée sur des stratégies prédéterminées et un jugement empirique n'est plus réalisable. Comment garantir que dans un environnement homme-machine très complexe et très chargé, face à des informations clés insuffisantes, les gens doivent obtenir avec précision des informations utiles à partir d'une grande quantité d'informations situationnelles, former des cognitions correctes et s'immerger rapidement et activement dans le devenir les futurs problèmes qui doivent être résolus de toute urgence dans le domaine des machines. Peut-être que le véritable mécanisme capable de contrôler l'esprit humain est fondamentalement différent de toute logique conventionnelle créée jusqu'à présent, comme le disait Einstein : « Quand les mathématiques parlent de la réalité, c'est indéterminé ; quand les mathématiques sont certaines, cela n'a rien à voir avec la réalité. » , Toutes les expériences et informations humaines sont contenues dans les futures relations d'interaction du système environnement homme-machine et dans les nouvelles pratiques logiques.
Bien que l'intelligence artificielle soit de plus en plus largement utilisée dans des domaines spécifiques, l'appel des gens pour une intelligence artificielle générale est devenu de plus en plus évident, et ils ne sont plus satisfaits des capacités limitées de intelligence artificielle faible. Avec le développement actuel des ordinateurs, la puissance de calcul a été considérablement améliorée et les ordinateurs quantiques augmenteront la puissance de calcul de plusieurs ordres de grandeur. Nous nous sommes donc tournés vers la réflexion sur la nature et l’origine de l’intelligence humaine, en essayant de nous inspirer des neurosciences cognitives et d’autres aspects pour comprendre la conscience, dans l’espoir de donner à l’intelligence artificielle une conscience autonome, mais avec peu de succès. Une solution plus pratique et réalisable est l'intégration de l'interaction homme-machine, qui intègre pleinement la pensée consciente des gens, c'est-à-dire le calcul logique de l'informatique et des machines, et permet aux machines d'apprendre et de comprendre les capacités informatiques humaines au cours de l'intégration. L’intelligence de fusion homme-machine ouvrira une nouvelle ère de l’intelligence.
Qu’est-ce que l’intelligence de fusion homme-machine ? En termes simples, il se concentre sur la description d’une nouvelle forme d’intelligence produite par l’interaction des systèmes humains, machines et environnementaux et sur la pleine utilisation des forces des humains et des machines. Il ne s’agit ni d’intelligence humaine ni d’intelligence artificielle. L'intelligence de fusion homme-machine n'est pas une simple combinaison de l'homme et de la machine, mais permet à la machine de comprendre progressivement la prise de décision humaine et permet à la machine de comprendre progressivement la différence de poids de valeur basée sur la prise de décision humaine dans différentes conditions. Les gens développent leur cognition grâce à leur perception de l'environnement environnant et à leurs propres désirs et impulsions, tandis que les machines ne peuvent obtenir que des données et des informations sur l'environnement environnant, déclencher des processus d'exécution spécifiques grâce à des données spécifiques et combiner les capacités cognitives humaines avec la puissance de calcul des machines. Intégrez-vous ensemble pour établir de nouvelles façons de comprendre, puis prenez des décisions ciblées et régulières, ce qui entraîne un plus grand effet d'intégration homme-machine que humain + machine.
L'intelligence artificielle n'est qu'une partie descriptible et programmable de l'intelligence humaine, et l'intelligence humaine est le produit de l'interaction entre les humains, les machines (les choses) et les systèmes environnementaux. La classification correspondante des capacités fonctionnelles homme-machine peut être classée en fonction de toute l'intelligence artificielle, de l'assistance basée sur les données des machines dominées par l'homme, de l'assistance au raisonnement informatique régulier des machines dominées par l'homme, de l'assistance au raisonnement informatique probabiliste des machines dominées par l'homme, de la machine dominée par l'homme faible aide à la prise de décision avec jugement, machine homme-hôte La machine a un jugement fort et aide à la prise de décision, mais dans tous les cas, les humains sont toujours dans une position dominante dans le système homme-machine, c'est-à-dire que les humains sont assistés par l'hôte tout au long du processus pour éviter que le système ne devienne incontrôlable.
Comment réaliser l'intégration organique de l'homme et de la machine ? L’intelligence intégrée homme-machine actuelle en est encore à ses balbutiements, et certains problèmes clés doivent encore être résolus. Le plus critique d’entre eux est de savoir comment intégrer organiquement les capacités cognitives de la machine avec la puissance de calcul de la machine. Les systèmes homme-machine actuellement au stade de l'application pratique ont une division claire du travail entre les humains et les machines. La tâche principale est que les machines affichent des données aux humains et que les humains font fonctionner les machines via des interfaces, ce qui ne produit pas une intégration efficace. Le processus de pensée et de prise de décision humaine est basé sur la réception constante d'informations externes et sur l'intériorisation d'informations externes dans ses propres connaissances ou expériences de bon sens par la perception, la compréhension, l'association et l'imagination. Il s'agit également d'un processus d'apprentissage, et chacun peut ensuite utiliser ses propres connaissances. propre expérience face à des problèmes, faire preuve de bon sens, analyser et comprendre les problèmes à l’aide de l’inspiration et de l’intuition. Les machines n’ont pas cette capacité à faire abstraction et à réfléchir de manière irrationnelle aux informations externes.
Ainsi, la clé de l’intégration est d’améliorer la compréhension des connaissances et les capacités d’apprentissage de la machine au niveau cognitif, afin que les humains et les machines puissent communiquer et s’intégrer au niveau cognitif. La connexion humaine et l'imagination sont représentées par l'abstraction et le transfert d'un problème ou d'une connaissance, de sorte que les problèmes dans différents domaines peuvent être résolus dans plusieurs domaines. Plus la représentation est abstraite, plus la capacité de transfert est universelle, ce qui peut briser les limites de. pensée. Les humains peuvent atteindre une conscience intuitive non axiomatique grâce à l’intériorisation de connaissances antérieures, tandis que les machines ne traitent les données objectives que selon une logique rationnelle. Permettre aux machines d’améliorer leurs capacités cognitives est la clé d’une intégration homme-machine fluide.
Une autre question clé à prendre en compte dans l’intelligence de fusion homme-machine est l’intervention, c’est-à-dire le moment et la méthode de fusion homme-machine. Comment le système doit-il prendre une décision lorsqu'une personne intervient soudainement ou lorsqu'il existe une asymétrie dans la perception et le traitement des informations sur l'environnement entre les humains et les machines, ce qui conduit à des conflits entre les décisions prises par les humains et les machines. Lorsque les décisions des humains et des machines entrent en conflit, des questions interprétables se poseront également, c’est-à-dire la manière dont une partie peut expliquer sa décision et convaincre l’autre. De plus, dans la fusion des humains et des machines, la précision de la prise de décision historique des machines n'est pas élevée en raison d'informations externes insuffisantes ou de certaines raisons qui leur sont propres. À ce moment-là, il y aura des problèmes de confiance dans les machines. Dans certains scénarios spéciaux tels que les applications militaires, des erreurs de prise de décision peuvent survenir. La tolérance est très faible. Si, dans des scénarios généraux, la précision de prise de décision de la machine est très élevée, à long terme, cela conduira à une dépendance excessive à l'égard des humains, ce qui peut facilement conduire à une perte de confiance en soi, de courage, de courage et d'autres excellentes caractéristiques humaines. nature.
Difficultés dans le mécanisme de l'intelligence hybride homme-machine : le mécanisme de calcul, le mécanisme de calcul intelligent (calcul), la définition de concepts de base tels que la confiance, la compréhension, l'intention et l'adaptation dans l'hybride homme-machine, et le définition des fonctions et des capacités dans l'intelligence hybride homme-machine La clé de la démarcation, de l'adaptation et du calcul intelligent réside dans la manière de parvenir à l'unité dialectique du calcul et du calcul. Quant au contre-calcul, le contre-calcul peut conduire à des paradoxes et des contradictions. et le contre-calcul peut conduire à des boucles sans fin. Comment les situations interagissent les unes avec les autres, comment les perceptions peuvent être intégrées et comment apprendre à se ressembler les unes les autres. Pensez et faites des jugements et des déductions objectifs comme un ennemi.
La manifestation de l'intégration homme-machine est le mode de communication homme-machine, y compris l'interface d'interaction homme-machine, la prise de décision auxiliaire et l'attribution des fonctions homme-machine, etc. Une relation d'interaction d'informations bidirectionnelle rapide et efficace doit être établie entre les humains et les machines pour éviter des problèmes tels que l'asymétrie de l'information. Les machines sont capables de détecter des informations plus quantitatives et spécifiques de l'environnement environnant. Après traitement, elles doivent être présentées aux humains de manière concise et intuitive. La pensée et les décisions prises par les humains doivent également être explicables et logiquement appliquées aux machines. L'allocation des fonctions homme-machine existante utilisée dans l'aviation, l'énergie nucléaire, le contrôle du trafic aérien et d'autres domaines est principalement une allocation statique basée sur certaines échelles de niveau d'automatisation. Différentes fonctions sont attribuées de manière relativement raisonnable en fonction des capacités humaines et machines via un certain système. L'allocation raisonnable des fonctions homme-machine peut exploiter pleinement et combiner les avantages respectifs des humains et des machines pour refléter l'intelligence des systèmes de fusion homme-machine.
La raison fondamentale pour laquelle les systèmes d'intelligence artificielle actuels sont loin de répondre aux attentes des gens est que la base de la construction de l'intelligence artificielle est les mathématiques contemporaines plutôt que la véritable logique intelligente. Tout d'abord, les mathématiques ne sont pas de la logique. De l'arithmétique au calcul en passant par la théorie des catégories, ce sont tous des systèmes de logique mathématique basés sur des axiomes. La vraie logique intelligente comprend à la fois la logique mathématique et la logique dialectique, ainsi que de nombreuses lois logiques non découvertes. Ces lois logiques non découvertes sont à la fois la source des mathématiques futures et l'émergence. de la logique réelle. La véritable intelligence n'est jamais le produit d'un simple cerveau, mais le produit de l'interaction, de la stimulation et de l'éveil mutuels des personnes, des objets et de l'environnement. Par exemple, un système intelligent planifié par un concepteur doit encore le faire. La mise en œuvre du traitement après que le fabricant l'a bien compris nécessite que l'utilisateur s'adapte aux conditions locales, l'utilise de manière ciblée et flexible, etc. Par conséquent, une bonne intelligence de fusion homme-machine implique l'unité effective des opposés entre trois ou même plus, et le calcul de l'état de fait objectif existant, comporte également le calcul des tendances de valeurs subjectives et constitue un système de connaissance profonde de la situation des personnes, des objets et de l'environnement. Cependant, l’intelligence artificielle actuelle, qu’elle soit basée sur des modèles mathématiques basés sur des règles ou sur des probabilités statistiques, repose principalement sur des calculs, mais manque de combinaison et d’intégration des calculs humains, et est donc très éloignée de la réalité et de la flexibilité de l’intelligence.
Cet article définit d'abord l'informatique, puis présente son importance en matière de recherche et de développement, discute des différences et des connexions entre l'informatique et l'informatique, propose un modèle informatique-informatique et présente le rôle de l'informatique dans l'interaction homme-machine, applications dans l'intelligence de fusion homme-machine.
L'interaction homme-machine est une partie importante du développement de l'intelligence artificielle, qui nécessite non seulement de nouvelles méthodes théoriques, mais aussi une nouvelle exploration de la relation entre les humains, les machines et l'environnement. La popularité de l’intelligence artificielle continue de croître et de plus en plus de produits entrent dans la vie des gens. Cependant, une intelligence artificielle forte n’a pas encore été réalisée. Comment transférer l’intelligence informatique humaine aux machines est un problème qui doit être résolu. Nous avons construit des modèles cognitifs du point de vue de la cognition ou construit des machines de Turing conscientes du point de vue de la conscience. Il s'agit de tentatives pour comprendre et simuler la pensée cognitive humaine, dans l'espoir de réaliser les capacités informatiques humaines. La recherche sur les modèles informatiques-informatiques doit non seulement prendre en compte le développement rapide de la technologie des machines, mais également la façon de penser et de cognition du sujet en interaction, c'est-à-dire les humains, afin que les machines et les humains puissent accomplir leurs tâches respectives et intégrer et se promouvoir. C'est la perspective de l'interaction et des tendances homme-machine.
L'intelligence hybride homme-machine, comme l'intelligence, n'est ni un produit du cerveau humain ou similaire, ni un produit des humains eux-mêmes, mais un produit de l'interaction des personnes, des objets et des systèmes environnementaux. "L'essence de l'être humain n'est pas un objet abstrait inhérent à une seule personne, dans sa réalité, c'est la somme de toutes les relations sociales. Par exemple, bien que l'enfant-loup possède toutes les structures et composants du cerveau humain, il ne communique ni n'interagit avec le système de l'environnement social humain, ni n'a aucune communication ou interaction avec le système de l'environnement social humain. Il ne peut y avoir ni intelligence ni sagesse humaines. En fait, le futur homme-machine comprend également trois éléments : les personnes, les objets et l'environnement. Avec le développement rapide de la science et de la technologie, les objets sont progressivement remplacés par des machines fabriquées par l'homme, appelées environnement homme-machine. Pour être honnête, il est fondamentalement impossible pour l'homme-machine de dépasser le niveau actuel de la science et de la technologie sur la base du système mathématique et du modèle de pensée existants, mais c'est possible dans les systèmes d'environnement homme-machine passés, présents et futurs. . La technologie est logique, mais l’homme-machine n’est pas nécessairement logique. L’homme-machine est un espace très vaste, qui peut ouvrir à tout moment des collections hétérogènes et combiner la logique objective avec l’hyper-logique subjective.
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