Palaan taas vanhaan asiaan. Alun johdannon (tuttua asiaa?) jälkeen kerron jotakin uutta.
AGI:n kehityksessä on kolme perustavaa laatua olevaa vaikeutta, haastetta, jotka kietoutuvat toisiinsa. Ensimmäinen niistä oli täysin epärealistinen käsitys tarvittavasta muistikapasiteetista ja hieman vähemmässä määrin prosessointitehosta. 1950-60-lukujen haaveissa kuviteltiin, että muutama 100 kTavua tai enintään muutama megatavu symbolisia sääntöjä riittää siihen, että tietokone ymmärtää luonnollista kieltä, kommunikoi sujuvasti ihmisen kanssa, ja selviää turingintestistä. Heillä ei silloin ollut realistista kuvaa siitä laajasta yksilön maailmankäsityksen määrittelevästä tietämyshierarkiasta, josta valtaosan muodostaa vaikeasti sanoiksi ja säännöiksi puettava "commonsense-tieto". Tätä voisi kutsua suomeksi vaikka "käytännön arkiymmärrys". Ilman tätä tietoa luonnollisen kielen ja sen viittaaman käsitehierarkian ymmärtäminen on mahdotonta. Minun arvioni mukaan tämän tiedon taltiointiin tarvitaan minimissään jotakin 100 GigaTavua - 5 TeraTavua. Keskusmuistina se on isoissa koneissa käytettävissä vasta nyt ja pöytäkoneissa 5-10v kuluttua. Ongelma on siis väistymässä.
Toinen iso ongelma on kehittää sellainen järjestelmäarkkitehtuuri, joka osaa taltioida, hahmottaa, luoda (oppia), käsitellä tällaista em. tietämyshierarkiaa sekä toimia turvallisen, mutta toimivan tavoitehierarkian pohjalta. Minun ymmärrykseni mukaan tämäkin ongelma on lähestymässä ratkaisua tai ratkaisuja. Tähän tulokseen olen itse päätynyt mm. seurattuani viime vuosina alan nettikeskustelua, seminaarijulkaisuja ja luettuani muutamia tuoreita alan korkeatasoisia kirjoja. Isoja ratkaisemattomia ongelmia ei ilmeisesti ole, vaikka kilpailevia lähestymismalleja on useita. Silti käytännön työtä on paljon tekemättä, ehkä yli kymmeneksi vuodeksi.
Kolmas, minun mielestäni vaikein ongelma on ensimmäisessä ongelman yhteydessä kuvatun "käytännön arkiymmärryksen" opettaminen toisessa ongelman yhteydessä esitetylle arkkitehtuurille. Ensimmäinen ajatus olisi, että luodaan järjestelmä, joka vastaa vastasyntynyttä ihmislasta ja sitten opetetaan sitä kuten ihmistä. Annetaan järjestelmän kerätä ymmärrystä toimimalla vuorovaikutteisesti ympäristönsä kanssa, kuten ihmislapsikin. Tätä yritetäänkin, mutta ihmislapsella on jotakin, jota AGI-lapsella ei ilmeisesti ole. Tästä erosta käytetään hieman hämärää nimitystä "induktive bias", ja tällä tarkoitetaan ihmiseen geneettisesti taltioitunutta esiohjelmointia moniin reaalimaailmassa toimimisessa tarvittaviin taitoihin. Siis vaikka lapsi joutuu oppimaan lähes kaiken, tämä oppiminen tapahtuu teoreettisiin oletuksiin verrattuna hämmästyttävän helposti. Asian oletetaan johtuvan siitä, että ihmislapsi ei olekaan AGI-järjestelmä, tai GI-järjestelmä, General Intelligence, vaan geneettisesti sopeutunut, erikoistunut nisäkäselämään Maa-planeetalla. Tällaisia tunnettuja ja osittain ymmärretyjä induktiivisia valmiuksia ovat esim. stereoskooppinen näköaisti, kehonhallinta ja hyvä valmius ihmiskielen oppimiseen.
Se, että AGI-arkkitehtuureilla ei ole helposti toeutettuna vastaavia induktiivisiä esiohjelmointeja (joitakin kyllä toteutetaan) ei ole vika, vaan pohjimmiltaan etu. AGI:n on tarkoitus olla "yleinen äly", ilman erikoistumisesta seuraavia rajoituksia, mutta tämä erikoistumattomuus vaikeuttaa järjestelmän heräämistä, "commonsense-ymmärryksen" keräämistä. On vaikea päästä alkuun, kun ei ensimmäisen buuttauksen jälkeen hahmota mitään.
Vanhinta ratkaisumallia em. ongelmalle edustaa CYC-projekti, http://en.wikipedia.org/wiki/Cyc , jossa commonsense-tietoa kootaan manuaalisesti. Lähtökohtana on oletus, että tietämystä ei tarvita kovin paljon. Minä oletan, että cyc-projekti ei tuota tulosta, koska lähtökohdat ovat virheelliset: cyc-tietämyskanta vain raapaisee tarvittavan tietämyksen pintaa, jättää olennaisuuksia pois ja tuo tilalle kuriositeettitietämystä.
Novamente-projektin uusin lähestymistapa vastaa ihmislapsen oppimista, mutta puuttuvat induktiiviset biakset korvataan raa'alla oppimisen määrällä. Tarkoituksena on päästää tuhannet tai miljoonat älykkäät agentit irti netin virtuaalimaailmoihin, jossa ne kukin tahollaan keräävät ymmärrystä, joka sitten yhdistetään keskitetysti. Ideana on oppia sekä luonnollinen kieli, että maailman rakenne ja ominaisuudet yhtä aikaa kuten ihmislapsikin.
http://www.novamente.net/blog/?p=9#comments
Näen tässäkin ideassa heikkouksia: ovatko agentit ihan alussa (firman oman esikoulutksen jälkeen) tarpeeksi fiksuja, jotta maksavat asiakkaat viitsivät niitä käyttää? Vai ovatko ne niin mänttejä, että eivät hölmöilynsä kanssa huvita kuin hetken?
Minä esitän kolmannen vaihtoehdon. Opettava ihminen tulee tietokonetta vastaan, ja kommunikoi kielellä, jolle on helppo toteuttaa ihmisen geneettistä esiohjelmointia vastaava bias: lojban. Oletan, että Novamenten agentit heti alussa ymmärtävät "typistettyä englanninkieltä". Koska lojban on kohtuullisen helposti lähes yksiselitteisesti jäsenneltävissä (parsittavissa) semanttisen verkon muotoon, voidaan järjestelmän kanssa kommunikoida hienosyisemmistä, vivahdekkaammista maailman ominaisuuksista ja siten tunkeutua commonsense-ymmärryksen perustasolle, siinä määrin, miten sen nyt puhekielellä yleensäkin voidaan tehdä. Siis tässäkin menettelyssä on heikkoutensa: virtuaalimaailma (tai reaalimaailmassa toimiva robotti) tarvitaan lopulta kuitenkin ymmärryksen syventämiseksi.
Ihan harrastepohjalta olen itse lähtenyt kuvaamalleni tielle. Opiskelen lojbania ja laadin muille kiinnostuneille suomenkielistä oppikirjaa. Kun oma osaamiseni on riittävä, yritän toteuttaa (aluksi kohtuullisen yksinkertaisen) "chatbot-ohjelman", joka kommunikoi lojbaniksi, ja heti alkuun ymmärtää asiayhteyden, eikä vain teeskentele ja vaihda puheenaihetta, kuten netin lukuisat muut botit. Tarkotus on, että keskustelut kasvattavat botin maailmankuvaa ja sanaston ymmärrystä ja jossakin vaiheessa (plus ohjelmaversioiden päivittyessä) tapahtuisi jonkinlainen "valaistuminen". Koska en todellakaan kuvittelekaan vieväni AGI:a loppuun, suunnittelen luovuttavani aineiston jollekin oikealle projektille jossakin vaiheessa. Olen kiinnostunut yhteistyötarjouksista ja jonkinlaisen suomalaisen lojbanyhteisön luomisesta. Lisätietoa lojbanista:
www.lojban.org
Minusta tuntuu, että nyt aika olisi kypsä lojbanille. Tälle erikoiselle, mutta järkevälle kielelle olisi monellakin tavalla tarvetta.
AGI:n kehityksessä on kolme perustavaa laatua olevaa vaikeutta, haastetta, jotka kietoutuvat toisiinsa. Ensimmäinen niistä oli täysin epärealistinen käsitys tarvittavasta muistikapasiteetista ja hieman vähemmässä määrin prosessointitehosta. 1950-60-lukujen haaveissa kuviteltiin, että muutama 100 kTavua tai enintään muutama megatavu symbolisia sääntöjä riittää siihen, että tietokone ymmärtää luonnollista kieltä, kommunikoi sujuvasti ihmisen kanssa, ja selviää turingintestistä. Heillä ei silloin ollut realistista kuvaa siitä laajasta yksilön maailmankäsityksen määrittelevästä tietämyshierarkiasta, josta valtaosan muodostaa vaikeasti sanoiksi ja säännöiksi puettava "commonsense-tieto". Tätä voisi kutsua suomeksi vaikka "käytännön arkiymmärrys". Ilman tätä tietoa luonnollisen kielen ja sen viittaaman käsitehierarkian ymmärtäminen on mahdotonta. Minun arvioni mukaan tämän tiedon taltiointiin tarvitaan minimissään jotakin 100 GigaTavua - 5 TeraTavua. Keskusmuistina se on isoissa koneissa käytettävissä vasta nyt ja pöytäkoneissa 5-10v kuluttua. Ongelma on siis väistymässä.
Toinen iso ongelma on kehittää sellainen järjestelmäarkkitehtuuri, joka osaa taltioida, hahmottaa, luoda (oppia), käsitellä tällaista em. tietämyshierarkiaa sekä toimia turvallisen, mutta toimivan tavoitehierarkian pohjalta. Minun ymmärrykseni mukaan tämäkin ongelma on lähestymässä ratkaisua tai ratkaisuja. Tähän tulokseen olen itse päätynyt mm. seurattuani viime vuosina alan nettikeskustelua, seminaarijulkaisuja ja luettuani muutamia tuoreita alan korkeatasoisia kirjoja. Isoja ratkaisemattomia ongelmia ei ilmeisesti ole, vaikka kilpailevia lähestymismalleja on useita. Silti käytännön työtä on paljon tekemättä, ehkä yli kymmeneksi vuodeksi.
Kolmas, minun mielestäni vaikein ongelma on ensimmäisessä ongelman yhteydessä kuvatun "käytännön arkiymmärryksen" opettaminen toisessa ongelman yhteydessä esitetylle arkkitehtuurille. Ensimmäinen ajatus olisi, että luodaan järjestelmä, joka vastaa vastasyntynyttä ihmislasta ja sitten opetetaan sitä kuten ihmistä. Annetaan järjestelmän kerätä ymmärrystä toimimalla vuorovaikutteisesti ympäristönsä kanssa, kuten ihmislapsikin. Tätä yritetäänkin, mutta ihmislapsella on jotakin, jota AGI-lapsella ei ilmeisesti ole. Tästä erosta käytetään hieman hämärää nimitystä "induktive bias", ja tällä tarkoitetaan ihmiseen geneettisesti taltioitunutta esiohjelmointia moniin reaalimaailmassa toimimisessa tarvittaviin taitoihin. Siis vaikka lapsi joutuu oppimaan lähes kaiken, tämä oppiminen tapahtuu teoreettisiin oletuksiin verrattuna hämmästyttävän helposti. Asian oletetaan johtuvan siitä, että ihmislapsi ei olekaan AGI-järjestelmä, tai GI-järjestelmä, General Intelligence, vaan geneettisesti sopeutunut, erikoistunut nisäkäselämään Maa-planeetalla. Tällaisia tunnettuja ja osittain ymmärretyjä induktiivisia valmiuksia ovat esim. stereoskooppinen näköaisti, kehonhallinta ja hyvä valmius ihmiskielen oppimiseen.
Se, että AGI-arkkitehtuureilla ei ole helposti toeutettuna vastaavia induktiivisiä esiohjelmointeja (joitakin kyllä toteutetaan) ei ole vika, vaan pohjimmiltaan etu. AGI:n on tarkoitus olla "yleinen äly", ilman erikoistumisesta seuraavia rajoituksia, mutta tämä erikoistumattomuus vaikeuttaa järjestelmän heräämistä, "commonsense-ymmärryksen" keräämistä. On vaikea päästä alkuun, kun ei ensimmäisen buuttauksen jälkeen hahmota mitään.
Vanhinta ratkaisumallia em. ongelmalle edustaa CYC-projekti, http://en.wikipedia.org/wiki/Cyc , jossa commonsense-tietoa kootaan manuaalisesti. Lähtökohtana on oletus, että tietämystä ei tarvita kovin paljon. Minä oletan, että cyc-projekti ei tuota tulosta, koska lähtökohdat ovat virheelliset: cyc-tietämyskanta vain raapaisee tarvittavan tietämyksen pintaa, jättää olennaisuuksia pois ja tuo tilalle kuriositeettitietämystä.
Novamente-projektin uusin lähestymistapa vastaa ihmislapsen oppimista, mutta puuttuvat induktiiviset biakset korvataan raa'alla oppimisen määrällä. Tarkoituksena on päästää tuhannet tai miljoonat älykkäät agentit irti netin virtuaalimaailmoihin, jossa ne kukin tahollaan keräävät ymmärrystä, joka sitten yhdistetään keskitetysti. Ideana on oppia sekä luonnollinen kieli, että maailman rakenne ja ominaisuudet yhtä aikaa kuten ihmislapsikin.
http://www.novamente.net/blog/?p=9#comments
Näen tässäkin ideassa heikkouksia: ovatko agentit ihan alussa (firman oman esikoulutksen jälkeen) tarpeeksi fiksuja, jotta maksavat asiakkaat viitsivät niitä käyttää? Vai ovatko ne niin mänttejä, että eivät hölmöilynsä kanssa huvita kuin hetken?
Minä esitän kolmannen vaihtoehdon. Opettava ihminen tulee tietokonetta vastaan, ja kommunikoi kielellä, jolle on helppo toteuttaa ihmisen geneettistä esiohjelmointia vastaava bias: lojban. Oletan, että Novamenten agentit heti alussa ymmärtävät "typistettyä englanninkieltä". Koska lojban on kohtuullisen helposti lähes yksiselitteisesti jäsenneltävissä (parsittavissa) semanttisen verkon muotoon, voidaan järjestelmän kanssa kommunikoida hienosyisemmistä, vivahdekkaammista maailman ominaisuuksista ja siten tunkeutua commonsense-ymmärryksen perustasolle, siinä määrin, miten sen nyt puhekielellä yleensäkin voidaan tehdä. Siis tässäkin menettelyssä on heikkoutensa: virtuaalimaailma (tai reaalimaailmassa toimiva robotti) tarvitaan lopulta kuitenkin ymmärryksen syventämiseksi.
Ihan harrastepohjalta olen itse lähtenyt kuvaamalleni tielle. Opiskelen lojbania ja laadin muille kiinnostuneille suomenkielistä oppikirjaa. Kun oma osaamiseni on riittävä, yritän toteuttaa (aluksi kohtuullisen yksinkertaisen) "chatbot-ohjelman", joka kommunikoi lojbaniksi, ja heti alkuun ymmärtää asiayhteyden, eikä vain teeskentele ja vaihda puheenaihetta, kuten netin lukuisat muut botit. Tarkotus on, että keskustelut kasvattavat botin maailmankuvaa ja sanaston ymmärrystä ja jossakin vaiheessa (plus ohjelmaversioiden päivittyessä) tapahtuisi jonkinlainen "valaistuminen". Koska en todellakaan kuvittelekaan vieväni AGI:a loppuun, suunnittelen luovuttavani aineiston jollekin oikealle projektille jossakin vaiheessa. Olen kiinnostunut yhteistyötarjouksista ja jonkinlaisen suomalaisen lojbanyhteisön luomisesta. Lisätietoa lojbanista:
www.lojban.org
Minusta tuntuu, että nyt aika olisi kypsä lojbanille. Tälle erikoiselle, mutta järkevälle kielelle olisi monellakin tavalla tarvetta.
Vastaukset 13
Vanhimmat
Monet metaforat eli kielikuvat pohjautuu tuntoaistilla saatuun ymmärrykseen. "kovaa on elämä", "kovaa tekstiä", "kylmä katse", "lämpimät sanat". Sellaisessa on kova haaste virtuaali-kone-avatarien oppimiselle?
On sanottu jotenkin niin, että joitain asioita ymmärtää ihmiskehon kautta. Siitä pitää kai kysyä: millä datamäärällä sen voi esittää ohjelmistolle?
Miten lojban ja metaforat suhtautuu toisiinsa?
Lojban käsittääkseni välttää homonyymien (lakkaa satamasta) ongelmat. Entä jos systeemi pystyy esittämään arvauksien listaa homonyymien vaihtoehtoisista merkityksistä, ja ihminen klikkaa oikeaa tulkintaa...? Toisaalta, automatisointia mahdollistaa se, että usein vain tietyt tulkinnat ovat yhteensopivia(lakkaa korissa, maalia satamasta).
Onko "geneettistä esiohjelmointia vastaava bias" esim. se, että yli 25 kertaa sekunnissa muuttuvan kuvasarjan nykiminen voi jäädä havaitsematta?
Onko painovoimaan bias, vai onko painovoimantaju 100% opittua?
"Monet metaforat eli kielikuvat pohjautuu tuntoaistilla saatuun ymmärrykseen. "kovaa on elämä", "kovaa tekstiä", "kylmä katse", "lämpimät sanat". Sellaisessa on kova haaste virtuaali-kone-avatarien oppimiselle? "
Kyllä, kovaa se on. Mutta mielestäni esim kehollisen metaforan käsite ei ole mahdoton ottaa käyttöön ilman sen henkilökohtaista elämyksellistä sisäistämistä. Riitänee, kun on tarpeeksi esimerkkejä metaforan oikeasta käyttämistavasta. Luulenkin, että metaforat ja vastaavat ihmistenkin joukossa kultturisidonnaiset asiat eivät ole pahimpia ongelmia. Pahin ongelma on maailman reaalisen rakenteen ja toiminnan sisäistäminen. Pari minimaalista esimerkkiä tästä ovat esim sellainen ymmärrys, että juomalla täytettyä lasia ei ole mielekästä laittaa kyljelleen pöydälle ja jos lasista on kaadettu puoli lasillista, niin siitä ei enään sen jälkeen saa kaadettua täyttä lasillista. Ja että on mahdollista täyttää lasi uudelleen. Tällaisia, ja vielä triviaalimpia on miljoonia. Niillä on keskinäistä samankaltaisuutta, joka seikka ihmislapsellakin helpottaa oppimista.
"Miten lojban ja metaforat suhtautuu toisiinsa?"
Lojbanissa on jopa syntaksinen käsite "internal sumti", jota myös nimitetään metaforaksi, koska siihen väistämättä sisältyy mahdollinen merkityksen epätäsmällisyys.
http://nuzban.wiw.org/archive/9612/msg00134.html
Lojbankaan ei ole täydellinen. Lisäksi lojbania kielenä on täysin mahdollista käyttää niin runollisesti kuin haluaa, tai jopa tuhota koko kielen olemus systemaattisella (tai mielivaltaisella) väärinkäytöksellä. Mutta pääasia onkin, että lojbania on halutessa mahdollista, ilman kömpelön kapulakielen menetelmiä, käyttää selkeästi ja yksiselitteisesti.
"Lojban käsittääkseni välttää homonyymien (lakkaa satamasta) ongelmat."
Luonnollisesti. Olisi kummallista, jos sellaisia olisi rakennettu valmiiksi sisään kieleen.
"Onko "geneettistä esiohjelmointia vastaava bias" esim. se, että yli 25 kertaa sekunnissa muuttuvan kuvasarjan nykiminen voi jäädä havaitsematta?"
Minusta tuntuu, että tässä ei kyseessä ole edes "bias" vaan geneettisesti "hard wired" ratkaisu. Liityy ehkä mekanismiin, jolla ihminen automaattisesti siirtää katsettaan nykivin silmänliikkein: mikä "saccade" on suomeksi?. Sen sijaan esim. katseen kohdistaminen fokusoimalla ja silmien suhteellista katsekulmaa säätämällä on biakseen pohjautuva taito, jonka vauva ihan havaittavasti oppii muutaman ensimmäisen elinviikon aikana.
"Onko painovoimaan bias, vai onko painovoimantaju 100% opittua?"
Minusta kyseessä on tyypillinen bias, samoin tasapainon hallinta esim kävellessä. Mutta siis useimmat tällaiset taidot hyödyntävät aivokuoren modulaarista ja kerroksellista rakennetta, eli onko se jo bias: koko käsite on hieman hämärä apukäsite, joka vain väittää tai toteaa, että aivojen fysiologinen rakenne tukee joitakin taitoja enemmän kuin toisia. Esim. sellaiset luonnottomat, mutta periaatteessa helpot temput kuin eskimopyörähdys kajakilla, tai akselihyppy taitoluistimilla ovat kohtuuttoman vaikeita oppia, koska niiden esiohjelmoinnista ei ole ihmiskunnan evolutiohistoriassa ole ollut mitään hyötyä eikä tarjottua tilaisuutta. Ne sisältävät elementtejä, jotka eivät sisälly mitenkään ihmisen arkeen.
"Monet metaforat eli kielikuvat pohjautuu tuntoaistilla saatuun ymmärrykseen.
Sellainen on aika lähellä synestesiaa? Onkohan missään AGI-projektissa otettu näitä huomioon.
http://en.wikipedia.org/wiki/Synesthesia
http://www.agiri.org/wiki/AGI_Research_Topics
Heti ensimmäinen kohta listassa ja "AGI embodiment", kuukkelihaku löytää paljon lisää. "Embodiment" sisältää kyllä paljon muutakin kuin tuntoaistin, koko kehollisuuden kokemisen. Minä kyllä uskon, että koko aihepiiri olisi kierrettävissä, käsitettävissä ja omaksuttavissa epäsuorasti, mutta kaikki eivät ole ihan samaa mieltä. Minusta liika "kehollinen minätunne" rajoittaa yleisyyttä, AGI:n G:tä, eli on taakka luovuudelle ja käsityskyvylle, ihmiselläkin.
Tietokoneen alkuaikoina pelättiin ehkä eniten tietokoneen tekemiä virheitä. Perinteiset tietokoneohjelmien virheitä on helppo hallita ja korjailla debuggerilla. Virheet tekee ohjelmoija, ei kone. Näissä AGI-toteutuksissa kysymys tulee uudelleen eteen. Se että AGI toimisi täydellisen analyyttisesti on puppua: Ei ihminenkään toimi.
http://www.verkkouutiset.fi/juttu.php?id=116068
"Paranormaalit uskomukset voivatkin esiintyä tieteellisen tiedon ja analyyttisen ajattelun rinnalla juuri siksi, että ne liittyvät intuitiiviseen ajatteluun enemmän kuin huonoon analyyttiseen ajatteluun, toteaa Aarnio. Tämä myös selittää miksi paranormaalit uskomukset eivät häviä koulutuksen, tieteellisen tiedon ja rationaalisen ajattelun myötä."
Olenpas taas kaukana aloitusviestistä...
Kun on kysymys aidosti luovasta prosessista (jossa ylivoimaisen suuresta ratkaisuavaruudesta etsitään yhtä ratkaisua, joka edukseen eroaa joukosta), ei siis formaalista rutiinista, niin tällainen menetelmä on aina jotenkin kaaoottinen, niin ihmisellä kuin koneellakin. Virheitä voidaan lopputuloksesta välttää testaamalla formaalilla tavalla tulosta etukäteen sovittuja reunaehtoja vastaan. Ihmiselläkin todellinen luovuus tulee syvältä alitajunnasta ja tietoista, symbolista ajattelua käytetään tehokkaiten alitajunnan villien mielleyhtymien lajitteluun tietoisella tasolla. Minusta aito symbolinen ajattelu ei ole koskaan kovinkaan luovaa. Mutta ihmisen "luovuustekniikat" ja "luovuuskoulutus" tavoittelevat kaaoottisen neuraalisen alitajunnan ja tietoisen symbolisen ajattelun supusointuisaan yhteistyöhön. Sama juttu tekoälyn kanssa.
Voisiko se olla tähän tapaan:
yleinen älykkyys = symbolinen ajattelu * luovuus.
Tällä hetkellä luovuus on se rajoittava tekijä, ja siksi nämä luovuuskoulutukset.
"Ihmiselläkin todellinen luovuus tulee syvältä alitajunnasta"
...myös induktiivisista valmiuksista. Jossain määrin luovuus on uusiutumaton luonnonvara. Ihmiskunnan eksponentiaalinen kasvu on syntynyt kun kaikki "luovuus" on saatu kerättyä käyttöön yhä tehokkaammin. Ehkä siinä on paljolti mukana perintötietoa.
"...ylivoimaisen suuresta ratkaisuavaruudesta etsitään yhtä ratkaisua..."
Tämä oli se "2^1000", jossa kone on vaikeuksissa. Hullut oivallukset puuttuvat. Haluaisinpa koneen tuottavan jotain "Aristoteleen kantapää" -tyyppistä ohjelmaa.
"Ihmiskunnan eksponentiaalinen kasvu on syntynyt kun kaikki "luovuus" on saatu kerättyä käyttöön yhä tehokkaammin."
Tarkoitin suuryritysten kasvua.
""...ylivoimaisen suuresta ratkaisuavaruudesta etsitään yhtä ratkaisua..."
Tämä oli se "2^1000", jossa kone on vaikeuksissa. Hullut oivallukset puuttuvat. "
Eivät aivotkaan kahlaa "2^1000 vaihtoehtoa".
Ihmisen aivokuorellakin on rajalliset mahdollisuudet, jos kvanttimieliteoriat ovat vain kvanttimystiikkaa. HTM-arkkitehtuuri kuvaa melko ymmärrettävästi miten aivokuoren hierarkinen hahmontunnistus löytää kohinan seasta hahmoja ja rakentaa niistä tietoiselle mielelle syötettävän kokonaisuuden. Tietoinen mieli ei tiedä, mistä se tuli: "minä keksin sen intuitivisesti".
HTM-arkkitehtuurin kaltainen mekanismi on toteutettavissa jopa tehokkaammin joko ohjelmallisesti tai dedikoiduilla piiratkaisuilla, kuin biologisilla neuroneilla, näin ainakin luulen. Ja oikea kvanttilogiikkaan perustuva tietokone on alkeellisimmassa muodossaan jo kaupallisilla markkinoilla!
http://www.cs.caltech.edu/~westside/quantum-intro.html
Mutta eihän luovan ratkaisun etsiminen ole symbolisen ajattelukeskuksen tehtävä? Ei luovat ratkaisut ole vain ihmisten etuoikeus, vaikka luovuuden käyttämisessä olemme eläimiä parempia.
Ei ihmisellä ymmärtääkseni ole mitään "symbolisen ajattelun keskusta". Symbolinen ajattelu on hajasijoitettuna ympäri aivokuorta, vain edustaen HTM-rakenteen ylempiä hierarkiota. Ehkei ihan noin pelkistetysti..
Juuri niin, varsinainen luovuus ei ole symbolista ajattelua. Aivokuorta käytetään sekä symboliseen että ei-symboliseen ajatteluun, hienorakenteen tasolla jakautuneena, näin minä luulen. Tosin merkittävin osa symbolisesta ajattelusta saattaa olla keskityneenä kielenkäsittelyn alueille. "Kieli on ajattelun väline". Siksi ei ole yhdentekevää, millä kielellä ajattelemme. (taas vedätin lojbanin puolesta..)
Koko pitkän kirjoitukseni idea oli toimia perusteluna:
- Lojban on kiinnostava ja tärkeä kieli
1. Oman ajattelun kehittäjänä
2. Tukemaan yksiselitteistä kielellistä esitystä kaikkialla,
missä se on tärkeää
3. AI/AGI -kehityksen välineenä
Etsin siis kiinnostuneita täysin epäkaupalliseen, harrastelulähtökohtaiseen Lojban-Chatbot- projektiin. Osallistuminen edellyttää lojbanin opiskelua, ohjelmointitaitoa tai mielummin molempia. Minulla on vahvat viitteet, että hankittuja taitoja voi myös pian hyödyntää ammatillisesti. Niitä viitteitä en kerro täällä, koska tiedot sisältävät myös yrityssalaisuuksia. Minulle tämä on jokerikortti ennen eläkkeelle jäämistäni. Olisi pieni lottovoitto, jos esim parin vuoden kuluttua löytäisin tältä alueelta palkkatöitä viimeisiksi työvuosikseni, esim konsulttina. Olen ennenkin osannut ennakoida teknologisia trendejä..