Оценка Эволюционного потенциала искусственного разума

Автор Роман Корабельщиков, ноября 01, 2022, 14:07:26

« назад - далее »

Савелий

Цитата: Роман Корабельщиков от ноября 08, 2022, 11:50:36способность создавать модели и уровень абстракции у животных ОГРАНИЧЕН.

У животных с предрасположением к психической организации ограничен критический период обучения  (сенситивный). У человека до 35 лет , у животных гораздо меньше. Это говорит об ограничении КОЛИЧЕСТВА, но не качества.
Механизмы психики у высших животных и человека одни и те же - без исключения.
Разница в количестве : у человека и высших животных после рождения формируются распознаватели сразу в трёх зонах( первичная , вторичная, третичная)https://studfile.net/preview/7005162/page:21/ .  Обученный распознаватель получает "запрет на дальнейшее обучение". Чем дольше развиваются зоны - тем больше КОЛИЧЕСТВО распознавателей.У животных "запрет на обучение" наступает быстрее  -  соответственно меньше ассоциаций , меньше ранее обученных и попавших под "запрет"распознавателей мозга. Вот и всё разница , которая в количестве, но не качестве.
Природа специально не придумывала "мозг для человека", но у гоминид сложилась ситуация , когда времени на обучение потребовалось чуть дольше.
Животные так же разумны как человек , но ограничены периодом критического обучения.
Это упрощённое описание для обучения, но есть исследовательские материалы с моделями обучения природной нейросети. 

Роман Корабельщиков

        Василий Андреевич.
    У вас каждая строка как ребус )))
    То, что ИР будет мыслить не так как мы, согласен. Однако степень его начальной "нетаковости" зависит (пока) сильно от нас.  И каков будет его начальный акцент - вот что по идее должно быть важно человечеству.
  Что такое ваше "обнуление потенциалов" наверное каждый понял по своему. Для меня это выглядит как растворение эволюционного потенциала нижнего уровня в потенциале с следующим более высоким уровнем организации системы.
  Но при этом он все-таки не обнуляется, а входит в него как одна из букв в слова, без которой не будет этих самых слов.

        Савелий.
    Посмотрел вашу ссылку. Не вижу с написанным в ней особых разногласий. Впрочем, в целом ряде моментов из того что вы сказали, мы с вами делаем просто разные выводы, поскольку у нас с вами разные цели.
    Поясню.
    Если вскрыть череп, мы действительно ничего в нем не найдем кроме различных клеток, потенциалов и химических соединений.  Ничего такого, увы, философского и абстрактного.
    Но это только если рассматривать его статичным и  изолированным от внешнего мира. Поместим младенца в стаю волков и посмотрим: насколько он будет разумен в 35 лет?
    Ваши ссылки на проблески разумности я не оспариваю, но один из поставленных вопросов и есть такой: с какого момента интеллект с его потенциалом  порождать разум приобретает этот самый  полноценного разум?
    Что является признаком полноценности разума, а не его проблесками?
    Вопрос то весьма непростой и не имеющий однозначного ответа.
    Наверное вы не будете отрицать, что существует очень болшая степень интеллектуальности живых существ. И зависит она прежде всего от потенциала самого аппарата его реализующего.
    А от чего в свою очередь та зависит? Вот причина того, что здесь публикуется и обсуждается. Какова грань за которой возможен разум, а раньше будут только отдельные признаки или неполноценность?
    Сроки способности к обучению?  Вряд ли они принципиальны. Я тогда давно уже должен был перестать понимать что либо написанное здесь даже на данном уровне абстрагирования.
    На переход количества в качество вы ненароком махнули рукой.
 
    В завершение перефразирую: самое интересное (для меня) - это нащупать границу сложности системы, когда она вкупе со сложностью существющей в окружающем мире в состоянии потенциально быть разумной.

    Попутно возник вопрос: а есть ли какие-либо данные о людях, совместно живущих много поколений полностью изолированно от окружающих, в отношении корреляции их численности и степени деградации? 
       

Роман Корабельщиков

#17
    3.  Расчёт ЭП нескольких параллельно расположенных плоских слоёв толщиной  в 1 клетку.
    Изменим группировку элементов системы, сгруппировав их в слои.  Чем особенным  характеризуется слой? Каждая клетка вместе с соседними не просто топологически расположена в локальной плоской области, но и количество  её связей максимально в своём слое и меньше в других слоях.
  Сама по себе топология расположения клеток нужна для физической реализации многослойной системы, мы же можем клетки слоя  рассматривать  как некую группу с описанной особенностью связей.
  Пусть будет М слоёв с количеством нейронов в каждой из них N/М. Количество связей нейрона внутри слоя Y, наружу  W- Y. Тогда для слоя можно записать: 
Эew = Эe+(1+logY) )*Эсв - потенциал нейрона.
  Аналогично ранее написанному, вклад нейронов в слой равен Ve= Y/( N/М), Y< N/М. 
Эсл = (1+log((N/М)*Y/( N/М)))* Эew = (1+logY)* Эew - потенциал слоя.
(N/М)*(W-Y) - число межслойных связей, но поскольку фактически это связи нейронов, вклад потенциала их связей в потенциал слоя определяется обратной величиной их численности, т.е.
Wсл = W-Y.
Эслw = Эсл+(1+logWсл)*Эсв  - потенциал слоя с учётом связей (их достаточно много).
Vсл = (W-Y)/М - вклад слоя в образовании системы с учётом соотношения количества связей и элементов, если W-Y<М  и Vсл=1 в противном (нашем) случае.
Эсис = (1+log М* Vсл)* Эслw.
    Допустим в нашем примере  М =10 слоев. Y= 0,9*W =9*10в3. 
Эew = 0,1+(1+3,95)*0,01= 0,15,  Эсл = (1+3,95)*0,15=0,74,  Эслw = 0,74+(1+3)*0,01=0,78,
Эсис = (1+log 10)* 0,78=1,56.
  Распределим связи нейрона поровну между внутренней и наружной частями слоя, т.е. Y=5*10в3.
Эew = 0,147,  Эсл = 0,69,  Эслw = 0,737, 
  Эсис = 1,47. 
  Следовательно, увеличение соотношения количества связей внутреннего слоя относительно внешнего повышает потенциал системы, но недостаточно для наших целей.

    4.  Расчёт ЭП системы как комбинация вариантов 2 и 3, т.е. нескольких параллельно расположенных плоских слоёв толщиной  в несколько  клеток.
  Сложность здесь заключается в том чтобы правильно учитывать доли вкладов подсистем, так как используются связи одних и тех же нейронов в разных подсистемах.
    Допустим, имеются группы из 10 клеток собранные в 10 слоёв (М). Для них можно записать  Y=10,  Эew =0,12,  Эгр =0,24.
  Количество групп нейронов слоя Nгр =N/(М*Y). 
  Вклад группы в слой. Число связей группы с другими группами внутри слоя равно Wгр =(W*Квн-Y)*Y, вклад Vгр =Wгр/( N/(М*Y)), если Wгр <Nгр .
  Распределим связи нейронов поровну между внутренней и наружной частями слоя, т.е. Квн=0,5, Yгр=5*10в3-10, Wгр =5*10в4, Nгр =10в4/100 =100. 
  Поскольку  Wгр >Nгр, Vгр =1.
Эсл = (1+logNгр)*Эгр = (1+2)*0,24= 0,76 - потенциал слоя.
  Максимальное число межслойных (нейронных)  связей без нарушения ортогональности для связей равно числу слоёв, т.е.10, поэтому за счёт добавки к потенциалу слоя потенциалов связей получим
Эслw = 0,76+(1+1)*0,01=0,78,
Эсис = (1+log 10)* 0,78 = 1,56.
  Т.е. практически такое же значение что и в примере 3.
  При всей ограниченности выше приведённых примеров можно сделать вывод о том, что "произвольная" разбивка на подсистемы  хотя и даёт эффект в плане роста эволюционного потенциала, но наталкивается на проблему "параллельности" связей между подсистемами. Напомню, что сложности системы не растёт сама по себе при увеличении количества параллельных однотипных связей.  Как бы не хотелось, но предложенные модели не обладают достаточным прогностическим эффектом в отношении конкретных способов реализации  усложнения систем.

василий андреевич

Цитата: Роман Корабельщиков от ноября 17, 2022, 23:01:56Что такое ваше "обнуление потенциалов" наверное каждый понял по своему. Для меня это выглядит как растворение эволюционного потенциала нижнего уровня в потенциале с следующим более высоким уровнем организации системы
У Вас получается модель вывернутого наизнанку пудинга, в котором общая масса высоких потенциалов содержит вкрапления более низких. По любому, должна наблюдаться граничная разница потенциалов между массой и вкраплением. Вы называете эту разницу связью, для которой подсчитываете "особый" потенциал.
  Его "особость" в том, что такой потенциал неопределенен принципиально и проявляет свойства противоположного характера в зависимости от характера связей самой массы "высоко организованного" пудинга: чем выше внутренний консолидирующий потенциал, тем выше должен быть деструктирующий потенциал "низко организованных" вкраплений. В противном случает будет нонсенс - станет непонятен сам эволюционный уровень, ставший безотносительным.
  Получаем, что именно носители низкого ЭП, являются залогом организации высокого, так как именно они не позволяют "носителям разумности" стать банальным Броуновским движением.
  Возникает вопрос, почему ВЭП не обнуляется с НЭП? Это как, почему силы отталкивания не смешиваются с силами притяжения до нулевых значений?

  В живом высоко организованным потенциалом является рефлекс, он потенциал, потому что не обнуляется-разряжается по любому поводу, а только при получении избранного сигнала (носитель с кодом). Разумом будет "надстройка" из низких ЭП, проявляющих способность дозированно экранировать-тормозить действия одних рефлексов, дабы другие сработали в согласованной между собой последовательности.

Роман Корабельщиков

  Василий Андреевич.
   Поскольку мой готовящийся дальнейший материал в какой-то мере перекликается с вашими замечаниями, получилась пауза. Но пока продолжение, увы,  получается не очень "красивым", прокомментирую.
   Как всегда возникает проблема с пониманием. У вас очень краткое изложение для такого большого объема новых понятий и связей между ними, до конца понятных возможно вам одному.
 
   Есть сложность при взгляде на системы "сверху вниз". При этом теряется эволюционный эффект и возникает видимость "дирижерской палочки", создающей системы.
   Возможно тогда и появляется модель вывернутого наизнанку пудинга, о котором вы говорите.
   Я стараюсь придерживаться подхода последовательного наращивания потенциала систем через построение из более простых в более сложные на основе их организации и самоорганизации.
   Можно, конечно, и наоборот, и этот подход придется однозначно применить в отношении ИР, поскольку возникновение/создание ИР идет путем организации материи биологическим разумом в соответствии со своими, как вы сказали рефлексами. ))
   Тем не менее, правильно будет сделать этот разворот на 180 гр, лишь пройдя основную часть пути снизу-вверх. Иначе будет путаница "что во что вкраплено". 
   
      Не соглащусь с вами по поводу того, что "чем выше внутренний консолидирующий потенциал, тем выше должен быть деструктирующий потенциал "низко организованных" вкраплений".
      Наоборот, чем больше "деструктирующий потенциал" низко организованных слоев или подсистем, тем "выше внутренний консолидирующий потенциал" вышестоящих уровней, иначе система просто развалиться. Но, если рассматривать это как конечное состояние, то конечно все равно, что возникло первым "яйцо или курица".
      Понижение эволюционного потенциала нижнего уровня вышестоящим разбиралась в предыдущей теме и характерно в явном виде только при организации стемы. При самоорганизации теряется только часть потенциала, приносимого в жертву необходимым организационным процессам, зато оставшаяся часть потенциалов в образующийся системе не только "складывается", но и растет, присваивая себе некий бонус в виде переноса возникающего в процессе самоорганизации системы дополнительного потенциала.
      Кроме того, в сложных системах существуют несколько "ортогональных степеней свободы" и совокупному потенциалу подсистем совершенно не нужно "обнуляется-разряжается", поскольку организация, сопровождающаяся "погашением", может происходить по одному принципу (например, вынужденная территориальная замкнутость), а самоорганизация идти по другим "степеням свободы" с наращиванием совокупного потенциала системы.

     Получается, что фразу "носители низкого ЭП, являются залогом организации высокого, так как именно они не позволяют "носителям разумности" стать банальным Броуновским движением" мы понимаем практически противоположно.

     В отношении упомянутого рефлекса. 
     Я отношу подобные вещи к области Билогического Интеллекта, а Разум рассматриваю как надстройку над ним (БИ).
     Собственно эта граница и есть предмет исследований и обсуждений.

василий андреевич

Цитата: Роман Корабельщиков от декабря 05, 2022, 11:46:17Как всегда возникает проблема с пониманием.
Да куды ж без нее. Мне трудно, потому что я не умею читать логарифмы без видения их графического воплощения. А что является осью "под" Вашими потенциалами, я и вовсе перестаю понимать.
  Потенциал - это работа затраченная на его разведение относительно нулевого уровня. Вам этот уровень без надобности. Так что постараюсь не мешать до тех выводов, к которым Вы придете. Пока обходитесь только статикой, вроде, все логично.

MickTompson7

Самая большая проблема ИИ и бдущего интернете это бесконечная реклама котоая будет трансиловаратья прямо в мозг

Роман Корабельщиков

    Всех с Наступающим!!
    Чобы не скучали в новом году небольшое отступление.

    Искусственный разум с точки зрения энтропии.
    Потребление мозга оценивается в 20-25 Вт. Т.е. в секунду потребляется и рассеивается порядка 20 джоулей при температуре тела порядка 37 градусов С или 310 К. 
Теперь сделаем оценку минимальных затрат на обработку бита информации при температуре тела 37гр.  Если исходить из формулы Kb*T*ln2, где Kb коэффициент Больцмана, то она равна примерно 3*10-21 дж/с на 1 бит информации. Тогда мощность равная  20Вт теоретически позволяет обрабатывать 7*10в21 бит/с.
    Вернемся к мозгу.  Если принять в расчетах условное  количество нейронов 100 млрд, то в среднем на один нейрон со всеми его синапсами, спайками, глиальными клетками и т.д.  придется  2*10-10 дж. Поскольку отсутствуют данные теоретического предела обработки информации элементами имеющими реализацию в виде нейронов, поступим следующим образом. Оценим длительность одного «шага  обработки» нейронами информации в 0,01сек. Соответствующее значение затрачиваемой энергии одним нейроном на один «шаг обработки» равно  2*10-12 дж.  Тогда энергетический запас на переработку одного бита информации одним нейроном по сравнению с теоретическим пределом равен 1,5*10в9 на шаг.
    Интуиция говорит, что даже при низкой, по сравнению теоретической эффективностью преобразования энергии в информацию и рассеянии соответствующей энтропии, получаем возможность обработки больших объемов информации. Например, при эффективности  1/1500 от теоретического предела можно обработать одним нейроном до 1 Мбит/шаг.
    Хотя сравнение возможностей обработки информации мозгом  и современными компьютерами делалось уже не раз, мы его в какой-то степени  повторим для оценки ЭП компьютеров. Появившиеся нейроморфные  процессоры не будем рассматривать по причине недостаточной информации в отношении больших систем на их основе. Рассмотрим классическую компьютерную архитектуру. Современный на данный момент времени двухпроцессорный сервер со 128 логическими ядрами в процессоре компании AMD потребляет процессорами  мощность около 500 Вт.  Оценим производительность этих двух процессоров величиной в 2,5*10в12 операций/сек. Что достигается при возможности распараллеливания операций и предсказуемости команд ветвления.  Получим затраты 500/2,5*10в12= 2*10-10 Вт мощности на одну операцию. Т.е. если бы данный компьютер за одну операцию смог обрабатывать количество информации сопоставимое с нейроном, то умножив 2*10-10 Вт на количество нейронов 10в11, получили бы значение 20 Вт как у мозга. Но поскольку для реализации одного «шага» компьютеру понадобится несравненно больше операций, его соответствующие энергозатраты при таких удельных значениях будут пропорционально больше.
    Синтезируем некую упрощенную программную модель нейрона. Оценочно мы должны пошагово обработать у каждого нейрона синапсы в виде 10 тыс однословных параметров, каждый со своим весовым коэффициентом с учетом предыдущих состояний и состоянием самого нейрона. Не будем использовать такие сложные модели как антагонистические рецептивные поля. Объемом вычислений по обработке сложных состояний типа PSTH самого нейрона можно пренебречь на фоне обработки 10 тыс. параметров. Оценим размеры каждого из параметров и коэффициентов в 1 слово. Его размерность в байтах нам не принципиальна, поскольку универсальные процессоры оперируют стандартными словами достаточно большой длины.
    На каждый параметр получится извлечение по  адресу двух и более переменных, их сложения/перемножения и запись результатов в память, также мы должны добавить на каждую операцию еще сравнения адресов с границами и сравнения параметров с граничными значениями и команды ветвлений. Для обычного компьютера на это уйдет 20-30 и более шагов, поскольку распараллеливание здесь не эффективно из-за сильной последовательной связанности действий. Добавив временную обработку достаточно сложного поведения нейронов, количество выполняемых команд увеличиться еще больше. Допустим, удастся использовать локальное распараллеливание  операций и остановиться на 20 операциях на синапс.  Предположим, что удастся эффективно распараллелить обработку нейронов.
Тогда  на всю обработку 10 тыс. синапсов и 100 млрд нейронов за 10 мс потребуется 10в4*20*10в11 = 2*10в16 операций.  И в 1 сек нужно обрабатывать 2*10в18 операций.
    Это в миллион раз превышает возможности вышеупомянутого компьютера. Понадобится работать, примерно 11 дней вместо 1 сек. В этом заключении нет ничего нового.  Поэтому рассмотрим другой вариант:  суперкомпьютер  OLCF-5. Он  производит 10в18 операций/сек при заявленном распараллеливании до 10в6, потребляет 21 МВт, включает в себя 10 тыс процессоров компании AMD упомянутых ранее с 128 логическими ядрами на процессор и почти 40000 ускорителей.  На логическое ядро  с 4-мя ускорителями при распараллеливании приходится до 10в12 операций/сек.
    Пусть за счет распараллеливания обработке подвергаются сразу 10в6 нейронов и тогда потребуется 10000*20*100000 = 2*10в10 операций на шаг.  Или 2*10в12 операций/сек.  Получается, что вычислительная производительность этого суперкомпьютера  сопоставима с  возможностями БР. Т.е. вычислительные мощности суперкомпьютеров уже готовы к созданию ИР.  Более того, очевидно, что разработка и использование специализированных процессоров типа нейроморфных может понизить планку энергопотребления и размеров компьютера на 1 и со временем даже на 2 и 3 порядка. В прогнозе вычислительная система с аналогом БР  скоро может уместиться в передвижном комплексе, если удастся разработать и заложить в него нужные алгоритмы. Что очень важно для реализации ИР.  Пояснение следует дальше.
  Технически в прогнозах все выглядит достаточно оптимистично. Но если посмотреть на это с точки зрения сложности и ЭП, то это не так. Какая бы не была сложность реализации технического устройства, его реальная сложность определяется через его функциональную сложность. Например, для регулировки количества жидкости, протекающей через трубу, можно установить на трубу задвижку и  простейший аналоговый или даже механический регулятор. Но можно тоже самое реализовать и на базе компьютера с установленной на нем ОС РВ, графической мнемосхемой, САПР и т.д., а также кучей дополнительных датчиков и интернетом. Возникает вопрос: будет ли во втором случае система  иметь большую сложность, если функционально обе они выполняют свое предназначение в одинаковой степени? 
  Чтобы на него ответить, следует вернуться к началу определения Эволюционного потенциала и разграничить условно  непрерывно эволюционирующие биологические системы  в рамках эволюции которых и возникает потенциал тесно связанный с их сложностью, и технические системы, которые не эволюционируют независимо от эволюции человечества, сложность их реализации привноситься в них «извне» и не является эквивалентом функциональной сложности. Поэтому определять их ЭП через сложность их технической реализации нельзя даже при всей внешней  привлекательности этой идеи. Сложность и потенциальные возможности системы в этом случае уходят на второй план по сравнению с фактически реализованной функциональностью.  Поэтому здесь и далее мы должны опираться на сложность функциональности системы и возможность разбивки её на ортогональные по функциям подсистемы. Понятие ортогональности здесь можно рассматривать как эквивалент количеству степеней свободы характеризующей систему.
  Далее выделим эти подсистемы и, поскольку сложность отдельно взятой подсистемы ограничена, покажем, что для реализации ИР их должно быть достаточно много. Сделав оценку их минимально необходимого количества,  получим набор из основных подсистем, близкий к имеющимся у организмов,  обладающих БР.  Поэтому мобильный БР рассматривается как наиболее подходящий кандидат для ИР, так как достаточно тесно связан с окружающей средой. С другой стороны, технически возможно реализовать подвижность не в самом центре ИР, а в его подвижных частях типа управляемых роботизированных или аналогичных по назначению системах.

Роман Корабельщиков

    4.4    Потенциалы подсистем ИР
    Проделаем рассуждения, аналогичные тем, что уже приводились ранее, но перед этим нужно обратить внимание на следующее.  Речь идет о том, что мы будем определять границу появления ИР не для отдельных, единичных случаев, а как момент, предшествующий устойчивому множественному проявлению этого феномена. Из этого следует следующее утверждение: чтобы феномен ИР  имел место, система с ИР должна уметь эволюционировать и ее эволюция  должна быть тесно связана с эволюцией окружающего мира.
    Поясню, почему так. Выявление факта  эволюции системы в сторону усложнения возможно лишь в среде имеющей сложность выше самой системы (если принять во внимание не только локальные, но и все факторы среды, включая наблюдателя). Также и проявление устойчивых признаков ИР возможно лишь в условиях среды, имеющей сложность выше, чем ИР системы. Устойчивое существование системы в такой среде возможно лишь тогда, когда эволюция системы тесно связана с эволюцией среды.  Системой максимальной сложности,  хорошо всем известной и доступной, является окружающая нас среда во всем ее многообразии. Поэтому можно предположить, и то, что  подсистемы слагающие ИР будут решать задачи похожие на решаемые биологическим разумом (БР). 
  Полагая, что для реализации  подсистем ИР могут быть привлечены различные виды связей, составим таблицу 3. Также в ней появляется  такое понятие, как «носитель ИР». В принципе это может быть что угодно, начиная от автономно существующих  роботов и кончая неким био-квантово-компьютерным комплексом произвольных размеров.  Значение ЭП носителя, вносимое в таблицу, взято по аналогии из биологических систем и соответствует носителю ИР, обладающему минимально возможной сложностью достаточной для длительного функционирования системы.
Обратим внимание на то, что эффективно увеличивать ЭП системы с целью ее роста (до величины достаточной для возникновения ИР), можно путем реализации взаимодействия  с элементами среды максимальной сложности (для рассматриваемой системы), т.е. с другими ИР или БР (люди). Поэтому соответствующие виды связи также включены в приводимую ниже таблицу.
Таблица 3.  Эволюционные потенциалы подсистем и связей составляющих ИР.
Базовый элемент (часть Эир)             Ээлем макс.    Тип связи (или пояснения)    Эсвязи макс.   Эs
Подсистемы
Подсистема получения, обработки и сжатия информации одного вида до уровня символов.    0,05        Эs1
Количество независимых видов информации обрабатываемых                      0,01  За каждый вид    Эs2
внутри одной подсистемы до уровня символов.   
Воспроизводство и перестройка    подсистемой в пространстве-времени        0,05  Свойство подсистемы  Эs3
своих структур в зависимости от потребностей.   
Изменение  подсистемой в пространстве-времени своей структуры            0,01    Свойство подсистемы  Эs4
в зависимости от алгоритмов, информации и состояния. 
  
Информационные составляющие систем
Обработка и сжатие информации разных видов в символы и маркеры            0,05    Свойство подсистемы. Эs5
следующего иерархического уровня.   
Воспроизводство и генерация символов и состояний (информации)             0,05    Свойство подсистемы.  Эs6
на своем символьном пространственно-временном  уровне.
   
Межсистемный
Межсистемные связи                     Межсистемные связи простого типа.                   0,01    Эs7
Межсистемные кодированные связи        Межсистемные связи через кодированные               0,05    Эs8
                                      носители связей (маркеры) определяются сложностью маркеров.   
Взаимодействие с другими ИР и БР            Все виды связей с другими ИР и БР              0,05    Эs9

Пространственно-временные и структурные составляющие системы
Подсистема формирования и изменения в пространстве-времени своей формы,    0,01   
структуры и связей с окружающей средой.   
                                  Связи и взаимодействие системы с элементами окружающей среды,  0,01  Эs10
                                  со сложностью менее ИР (БР).   
Воспроизводство системой в пространстве-времени всей своей структуры и подсистем.    0,05    Эs11

Система как часть носителя ИР
Подсистема реализация базовых потребностей (материальное и энергопитание,      0, 1   
восстановление, защита, ..) носителя ИР.   
                                                       Включая связи подсистем ИР с носителем ИР.      Энос

    Перечисленные в таблице подсистемы и функции даны в достаточно общем виде, не привязанном к конкретной реализации ИР.
    Упомянутая «подсистема получения, обработки и сжатия информации одного вида до уровня символов» подразумевает сжатие информации до выделения и формирования в ней абстрактных объектов (символов, маркеров), пригодных  для передачи через связи как другим подсистемам, так и подсистемам вышестоящего иерархического (в плане обработки информации) уровня.
    Подсистемы, реализующие функции  «обработки и сжатия информации разных видов с переводом ее в символы следующего иерархического уровня», выделены отдельно. Они образуют отдельные уровни и подуровни. Относительно этих подсистем подразумевается абстрагирование на вышестоящий уровень через создание объектов смешанного типа.
    В таблице приведены максимальные значения для величины эволюционных потенциалов. В каждом конкретном применении мы должны опираться в определении этой величины на  «функциональную» сложность рассматриваемой системы.  Под функциональной сложностью будем понимать степень сложность системы с точки зрения реализуемых ею функций по сравнению с аналогичной наиболее функционально сложной известной системой.
    Уменьшим неопределённость в разграничении признаков  ИИ и ИР, возникающей из отсутствия их определений, непротиворечивых между собой и удобных для текущего применения.
    Определим основной особенностью интеллекта умение создавать и использовать в своих целях модели окружающего мира в виде символов на основе сенсорной и другого вида поступающей информации. Символы объектов и процессов, образованные в результате восприятия (обработки) информации от сенсорной системы одного вида, определим как первый уровень абстракции. Символы, сформированные из символов первого уровня абстракции одной или нескольких сенсорных систем, образуют второй уровень абстракции. Третий уровень – это абстракция из собранных воедино образов второго уровня в совокупности с элементами типа связей и взаимодействия между ними, образующих образ «мира и меня». Это верхняя граница интеллекта.
    В качестве условной разницы между разными системами можно рассмотреть их степень интеллектуальности, которая может быть разной для разных видов информации обрабатываемых интеллектом.
Разум превосходит интеллект тем, что может строить абстракции более высокого (четвертого, пятого и выше) уровней.
     Также можно говорить о разной степени разумности.

Роман Корабельщиков

Каюсь, но до этого так и не понял как вставлять картинки..
Добавляю выше упомянутую таблицу в нормальном виде.


АrefievPV

На мой взгляд, у вас по-прежнему наблюдается путаница в понятиях интеллект и разум.

Возможно, прежде чем переходить к формулам и числам, следует разобраться с этими понятиями?

Вот здесь (дабы не засорять вашу тему) я комментировал ваши сообщения:
https://paleoforum.ru/index.php/topic,8969.msg262888.html#msg262888
https://paleoforum.ru/index.php/topic,8969.msg265236.html#msg265236

Роман Корабельщиков

 АrefievPV
 Не обещаю что быстро, но посмотрю дискуссии и отвечу по вашим ссылкам.
 

Роман Корабельщиков

    Сделаем расчет ЭП разумного робота.
  Пусть у нас имеется некая гипотетическая система типа автономного робота с ИР минимальной для ИР конфигурации ( минимально необходимой с нашей точки зрения).
На уровне носителя ИР она включает в себя подсистемы: управления и распределения автономного энергопитания, управления передвижением и положения робота и его частей в пространстве, самодиагностики,  управления резервными системами и защиты, управления манипуляторами и исполнительными механизмами. Сюда же отнесем подсистемы связи и доступ к информационным сетям. 
    Выделим четыре основные уровня сложности системы.  Примем максимальные значения ЭП равными 0,05 как соотносящиеся с четвертым уровнем. 0,04 с третьим, 0,03 со вторым, 0,02 с первым соответственно. ЭП связей возьмем уровнем меньше.
Схематически структура системы приведена на рисунке 1.
Вам недоступны вложения в этом разделе.

    Описание первого уровня.
Первый уровень включает в себя подсистемы:  координации нахождения и передвижения в пространстве, координации взаимного положения робота и его частей в пространстве, технического зрения в нескольких диапазонах, технического слуха, подсистему выполнения поставленных задач сложными интеллектуальными манипуляторами и исполнительными механизмами. Имеет множество подуровней.
Не все, но большая часть и все верхние подуровни первого уровня характеризуются умением производить изменения  в пространстве и времени структуры в зависимости от алгоритмов, информации и состояния.  Поэтому соотнесем данное умение с первым уровнем не полностью, а лишь наполовину.  Также для таких подсистем характерны связи как простого типа, так и через маркеры с величиной Эп маркеров теоретически доходящих до 0,02, хотя основная масса связей, образующих первый уровень, относятся в основном к межсистемным связям простого типа с Эп до 0,01.
   Описание второго уровня.
Подсистемы второго уровня включают в себя: подсистему объединения  информации от подсистемы 1 уровня, подсистему выработки и принятия оперативных решений и их исполнения, подсистему обработки информации из каналов связи до символьного уровня.
   Описание третьего уровня.
Подсистемы третьего уровня включают в себя: подсистему выработки тактики и стратегии на базе имеющейся информации и установок, приходящих с четвертого уровня, подсистему действия в условиях неопределенности  и выработки нечетких решений.
   Описание четвертого уровня.
Подсистемы четвертого уровня включают в себя: подсистему выработки долговременной стратегии, подсистему поиска новых межсимвольных взаимосвязей, абстрактное мышление  и свободный поиск, подсистема коммуникаций и взаимодействия с другими ИР и БР.
   Для второго и третьего уровня определим наличие умения воспроизводить и генерировать символы и состояния (информацию) на своем символьном пространственно-временном  уровне. Также важно и то, что соединены эти уровни между собой связями через маркеры (символы).
   Полагаем, что наш робот имеет минимально допустимую сложность и ему недоступно (пока) воспроизводство в пространстве и времени своей структуры и подсистем. Говоря биологическим языком, он не умеет самостоятельно воспроизводить по частям сам себя. Также ему недоступно формирование и изменение в пространстве-времени своей формы, структуры и связей с окружающей средой. Биологические аналоги этому: отсутствие способности к размножению и он не имеет возможности перестраивать сам себя в зависимости от своих задач и потребностей.
    Отметим, что мы не принимаем во внимание остальные разнообразные возможные особенности этого робота, характеризующие его конкретную реализацию и увеличивающие при том его сложность. Такие, как дублирование систем и функций, системы защиты и восстановления, межуровневые связи общесистемной координации,  системы жизнеобеспечения, удаленные и внешние подсистемы...

   Приступим.  Имеется носитель ИР.  ЭП носителя = 0,1.
   На первом уровне находится подсистема пространственной обработки информации (основная первого уровня). Она может состоять из нескольких нижележащих подсистем (зрения, слуха, локационной и т.д.).  Поскольку каждая из них обрабатывает информацию различного типа, но относящуюся к одному виду, мы  можем утверждать о неполной ортогональности нижних подсистем и неполном сжатии ими информации, в дальнейшем объединяемой и сжимаемой основной подсистемой.  Примем во внимание саму подсистему и её конечный результат для следующих уровней как целое.
Для себя на будущее отметим, что на этом роли основной подсистемы первого уровня не заканчивается. Например, она формирует некую условную пространственную модель с расположением и характеристиками пространственных символов. Но пока непонятно как это следует учесть в ЭП. 
   Примем ЭП основной подсистемы  первого уровня равным  Эs1=0,02. Также для нее  характерна функция «изменения  в пространстве-времени своих структур в зависимости от символов» с Эs3=0,02*0,5=0,01. 
Количество её независимых подсистем ввода информации, объединяемых в образы (абстрактные символы) примем равным трем (вернее ограничимся тремя). Умножив на Эs2, получим 0,03.   Получим ЭП системы без учета связей равным  0,06.
   Также у нее имеются связи: с вышестоящим уровнем и  с подсистемами пространственной ориентации и подсистемой управления манипуляторами и исполнительными механизмами с Эs2 = (1+log3)*0,01=0,015.
Результирующая ЭП пространственной подсистемы = 0,06+0,015 = 0,075. 
   Подсистема пространственной ориентации корпуса и его частей в виде их образов со сложностью Эs1=0,02.  Её связь с пространственной подсистемой мы уже учли в предыдущей подсистеме.  Осталось рассмотреть еще две связи, уходящие на верхний уровень Эs8 = (1+log2)*0,01 =0,013. 
    Результирующая ЭП пространственной ориентации = 0,033.
   Подсистема управления манипуляторами и исполнительными механизмами в виде их образов. У нее предполагаем также высокую степень сложности Эs1=0,02.  Имеет две связи, уходящие на верхний уровень Эs8=0,01  с результирующей ЭП равной 0,013. 
   ЭП подсистемы манипуляторов = 0,033.
   Первый уровень охарактеризуем как имеющий Эп = 0,075+0,033+0,033 = 0,141.
   Второй уровень образован из трех подсистем.
   Подсистеме объединения кодированной информации различного вида присвоим Эs6=0,03. Имеет связь  второго уровня  и одну связь  верхнего уровня  Эs8=0,02.  Получаем  (1+log2)* 0,02 = 0,026. Связи первого уровня уже учтены. Для нее  характерна функция «изменения  в пространстве-времени своей структуры в зависимости от алгоритмов, информации и состояния» с Эs3=0,03.  Получаем для подсистемы объединения ЭП = 0,03+0,026+0,03 = 0,086.
    Подсистема обработки информации из каналов связи до уровня кодов и символов и обмена символьной информацией имеет Эs6  =0,03.  Имеется символьная связь с верхним уровнем и связь второго уровня Эs8 =0,02, образующие ЭП= 0,026.  Получаем для подсистемы связи ЭП = 0,056.
Подсистеме выработки и принятия оперативных решений и их исполнения присвоим Эs1=0,03. У нее три связи третьего уровня, две связи  второго уровня (уже учли)  и две связи первого уровня, которые не учитываем (вошли в расчет ранее на первом уровне). Связи  верхнего уровня  Эs8=0,02. Для них получим значение (1+log3)* 0,02=0,03.
Для этой подсистемы присутствует умение «воспроизводить и генерировать символы и состояния (информацию)» с Эs6=0,02.  Функция «изменения  в пространстве-времени своей структуры в зависимости от алгоритмов, информации и состояния»  определим через Эs3=0,02. 
    Подсистема оперативных решений имеет ЭП = 0,03+0,03+0,02+0,02 = 0,1.

Замечание. В текущих расчетах  продолжает действовать ранее введенное правило, в котором учет наличия двух и более однородных связей при расчете ЭП системы производится через логарифм от их числа. Для связей, которые оперируют условно ортогональными (независимыми друг от друга) видами информации (знаками и символами) это правило не действует, так как такая система собирается из неоднородных элементов.
В первом приближении  для расчетов ЭП системы с такого рода связями будем исходить из «функциональную» сложность рассматриваемой системы, усредняющей их сложность исходя из своего уровня.

   Второй уровень охарактеризуем как имеющий Эп = 0,086+0,056+0,1 = 0,242.
   Подсистема третьего уровня абстракции связана как с подсистемой второго уровня, так и фрагментарно с подсистемами первого уровня (последние связи игнорируем из-за их однородности и  малой величины). Количество подсистем определим равным трем.
    Подсистеме объединения кодированной информации различного вида присвоим Эs6=0,04. Функция «изменения  в пространстве-времени своей структуры в зависимости от алгоритмов, информации и состояния» для нее реализована с   Эs3=0,04.  Их сумма  равна 0,08.
   Это наиболее нагруженная связями подсистема. По горизонтали и вверх их количество составляет 6 (и более), вниз были уже рассмотрены.  Примем значение величины  Эs8=0,03. ЭП связей составит  (1+log6)* 0,03=0,053. Не забываем, что рост ЭП системы за счет связей (0,053) не может превышать ЭП самой системы (0,08).
   Для данной подсистемы  ЭП составит 0,08+0,053 = 0,133
   Подсистема выработки тактики и стратегии на базе имеющейся информации и установок, приходящих с четвертого уровня имеет Эs1=0,04. Функция «изменения  в пространстве-времени своей структуры в зависимости от алгоритмов, информации и состояния» для нее реализована с   Эs3=0,04.  Умение «воспроизводить и генерировать символы и состояния (информацию)» оценим равной Эs6=0,04. Их сумма  равна 0,12.
Количество не учтенных связей равно одной с Эs8=0,03.
   Для данной подсистемы  ЭП составит 0,12+0,03 = 0,15.
   Подсистема действия в условиях неопределенности  и выработки нечетких решений имеет Эs1=0,04. Функция «изменения  в пространстве-времени своей структуры в зависимости от алгоритмов, информации и состояния» для нее реализована с   Эs3=0,04.  Умение «воспроизводить и генерировать символы и состояния (информацию)» оценим равной Эs6=0,04. Их сумма  равна 0,12.
   Количество не учтенных связей равно одной с Эs8=0,03.
   Для данной подсистемы  ЭП составит 0,12+0,03 = 0,15.
   Подсистема третьего уровня имеет ЭП = 0,133+0,15+0,15 = 0,433.
   Подсистема четвертого уровня абстракции состоит из четырех подсистем. Количество подсистем взято с «запасом» для лучшей ясности какие из подсистем этого уровня в нашем примере можно сократить или реализовать в неполную меру.
   Подсистема выработки долговременной стратегии имеет Эs1=0,05. Функция «изменения  в пространстве-времени своей структуры в зависимости от алгоритмов, информации и состояния» для нее реализована с   Эs3=0,05.  Умение «воспроизводить и генерировать символы и состояния (информацию)» оценим равной Эs6=0,05. Их сумма  равна 0,15. Это одна из наиболее важных подсистем, она имеет самое большое количество связей: три вниз (уже учтены) и две четвертого уровня с Эs8=0,04. ЭП связей составит (1+log2)* 0,04=0,052.
   Для данной подсистемы  ЭП составит 0,15+0,052 = 0,202.
   Подсистема поиска новых межсимвольных взаимосвязей имеет Эs1=0,05. Функция «изменения  в пространстве-времени своей структуры в зависимости от алгоритмов, информации и состояния» для нее реализована с Эs3=0,05.  Умение «воспроизводить и генерировать символы и состояния (информацию)» оценим равной Эs6=0,05. Их сумма  равна 0,15. Имеет по связи вниз (учтена) и на четвертом уровне с Эs8=0,04.
Для данной подсистемы  ЭП составит 0,15+0,04 = 0,19.
   Подсистема абстрактного мышления  и свободного поиска имеет Эs1=0,05. Функция «изменения  в пространстве-времени своей структуры в зависимости от алгоритмов, информации и состояния» для нее реализована с Эs3=0,05.  Умение «воспроизводить и генерировать символы и состояния (информацию)» оценим равной Эs6=0,05. Их сумма  равна 0,15. Имеет по связи вниз (учтены)  и три на четвертом уровне. Из них не учтена одна с Эs8=0,04.
   Для данной подсистемы  ЭП составит 0,15+0,04 = 0,19.
   Подсистема коммуникаций и взаимодействия с другими ИР и БР имеет Эs9=0,05. Функция «изменения  в пространстве-времени своей структуры в зависимости от алгоритмов, информации и состояния» для нее реализована с   Эs3=0,05.  Умение «воспроизводить и генерировать символы и состояния (информацию)» оценим равной Эs6=0,05. Их сумма  равна 0,15. Имеет по связи вниз и две на четвертый уровень.  Все связи были учтены ранее.
   Для данной подсистемы  ЭП составит 0,15.
   Подсистема четвертого уровня имеет ЭП = 0,202+0,19+0,19 +0,15 = 0,732.

   В результате получаем:     0,1+0,141+0,242+0,433+0,732 = 1,648.

  Это достаточно большая величина. Большую часть в ее ЭП внесли подсистемы  4 го уровня. Чего и следовало ожидать.
  Если оставить на 4-м уровне наполовину реализованные подсистемы выработки долговременной стратегии и коммуникаций с ИР и БР, а также частично (скажем 1/5) оставшиеся две подсистемы, то ЭП четвертого уровня упадет до значения 0,101+0,095+0,038+0,03 = 0,264. Убрав ЭП носителя (как и для биологического разума), получим значение ЭП интеллектуальной части робота равным:  0,141+0,242+0,433+0,264 = 1,08.
   Это как раз та величина, начиная с которой возможно появление у робота признаков ИР.

Роман Корабельщиков

   5.   Разное.
   Степень интеллектуальности коррелирует, но не связана однозначно со степенью разумности.
Пример 1.
   Возьмем ворону, умеющую «считать». Не знаю как у других, но у меня на первый взгляд возникает ощущение того, что ворона вероятно разумна.
   Определим уровень абстракции.  Для человека умение оперировать с числами принадлежит к области математики и соотносится с четвертым уровнем абстракции.  Так ли обстоит дело для вороны?
Сделаем небольшой шаг в сторону и вспомним, что компьютер без проблем может решать математические задачи и применять их в прикладном плане.  При том мы не сомневаемся в отсутствии у него разумности. Хотя это не совсем так. Компьютер создан человеком как инструмент и правильно рассматривать нужно систему «человек-компьютер». Это пример когда для умения «считать»  разумность не является определяющим фактором.
   Что касается вороны, возможны два варианта и их комбинация.
   В первом варианте зрительный образ числа для вороны преобразуется в символ второго уровня абстракции и включаются  в модель мира на третьем уровне. Ворона может сопоставлять (сравнивать) символы разного вида (типа) и делать на основе их отсутствия/наличия  определенные выводы (прогнозы).  Но ворона не привлекает систематически числа как абстрактные символы для проектирования своего будущего.
   Второй вариант предполагает наличие у вороны зачатков отдельных элементов 4-го уровня абстракции. Что формирует у нее начальную стадию разумности. В пользу этого варианта говорит то, что в процессе эволюции мозга хорошо просматривается,  как появляющиеся различные решения становятся частью более сложного вплоть до человеческого.  Помимо механизмов, лежащих в основе пластичности мозга,  должны  были возникнуть и закрепиться на генном уровне и  другие механизмы, поддерживающие возможности для большой изменчивости в организации мозга, по сравнению с другими изменениями организма. Что позволяет сделать реализацию решения задач управления организмом и взаимодействия с внешней средой быстрее, чем меняется сам организм.
    Второй вариант имеет серьезную  неопределённость, возникающую из-за необходимости производить оценку сложности элементов и связей 4-го уровня и оценки степени  разумности. Что требует дальнейшего развития методов, включая предложенную модель.
    В дальнейшем будет полезно оценить величины ЭП , соответствующие первому и второму варианту.
Продолжим. Следует обратить внимание, что описанное умение не появилось  само по себе, а возникло как результат взаимодействия вороны с людьми - более разумными существами. Т.е. происходило обучение вороны под влиянием несвойственных для неё условий.  В результате такого взаимодействия образуется система «ворона-человек» со своей спецификой, направленной на решение задач допустимой для вороны сложности.   Контекст (внешняя специфика) и интерпретация процессов решения задач при этом определяются людьми экспериментаторами. При этом ЭП вороны увеличивается через такие  взаимодействия и в процессе научения ворона может решать достаточно сложные на наш взгляд задачи и совершать несвойственные животным действия.  Помимо пластичности мозга, эти результаты говорят о наличии у вороны некоторого свободного запаса ЭП, образующегося при существовании вороны  в условиях, когда уменьшается количество задач на выживание и поддержку потомства.
   Результаты таких экспериментов выявляют не степень разумности как таковую,  а потенциальную разумность, что не одно  и то же. Чтобы избежать систематических ошибок в определении степени разумности, его нужно исследовать в условиях минимального влияния экспериментаторов.
Пример 2.
   Интересно сделать оценку потенциальных интеллектуальных способности той же вороны, когда она смогла догадаться использовать шарик для выталкивания из кормушки еду, хотя на первый  взгляд (с точки зрения человеческого интеллекта) это более простое действие по сравнению с операциями над числами.
   Человек в данной ситуации мог бы действовать примерно так: поскольку кормушка прозрачна, на основе зрения строится символ-образ кормушки (1 уровень), соединяется с имеющимся опытом возможных вариантов поведения элементов кормушки  (2 уровень) и опытом сознательного использования предметов для воздействия на окружающий мир (3 уровень), принимается решение и совершаются выбранные действия. Более сложные действия 4го уровня такие, как  построение символьной модели взаимодействия кормушки и предмета и само моделирование, в данном случае не является обязательным.
    Ворона ситуацию с кормушкой и предметами может переводить в символы второго уровня, на котором она умеет оперировать, и далее через возможные доступные её интеллекту комбинации достигать результатов путем проб и ошибок.
   Здесь также следует обратить внимание на присутствующую у нее способность обучаться через действия, совершаемые по аналогии с другими наблюдаемыми существами. Неизвестно в какой мере эта способность была перед этим сформирована. Следует сказать, что  в процессе обучения  могут начать формироваться связи и с более высоким (3-им) уровнем, на что было обращено внимание еще в первом примере.
Пример 3.
   Очень романтично выглядят гиббоны, поющие на рассвете на дереве свои песни. Петь при этом они могут и дуэтом.
   Большинство источников заявляет, что их песня нужна только для простейшего информирования  других гиббонов. Однако, как заявляют некоторые исследователи, сложность этих песен приближается к сложности песни человека, т.е. кроме чисто прикладной информационной  составляющей (территориальная защита, ухаживания, оценка иерархии) она имеет признаки более высоких уровней абстракции (ритмичность, социальные связи, разделение эмоций), относящихся к начальному уровню разума и проявлению личности  самого ревуна.
Если это действительно так,  то наиболее подходящим объяснением  является  второй вариант из первого примера.
     Проистекают ли необычные для животных свойства песни из зачатков творчества, рождающего абстракции разного уровня, или вокально-сигнальная система сама по себе сформирована так, что склонна к связям с более высоких абстракцией?   Пока непонятно.

Роман Корабельщиков

  Рассуждения в поисках ответа на вопрос о том: является ли уничтожение существами друг друга в процессе эволюции единственным способом её протекания, или это  только один из возможных путей, характерный для жизни на Земле, применительно к технической эволюции ушли в несколько неожиданном (для меня) направлении.
  Рассмотрим формообразующие факторы эволюции.
  Нас интересует эволюция жизни, зародившейся на Земле. На данный момент времени мы не знаем других примеров эволюции, в процессе которых возник бы разум отличный от человеческого. Также можно сказать, что благодаря постоянному притоку солнечного излучения и его взаимодействия с Землей, а также её специфики, образовалась локальная зона неустойчивости (бифуркаций), характеризуемая локальным ростом сложности в форме биологической жизни.
    Земная эволюция процесс, она существует во времени и при этом происходит в ограниченном пространстве.  Соответственно будут накапливаться образующиеся элементы.  В условиях ограниченности ресурсов возникает необходимость  их высвобождения из уже существующих элементов для новых более развитых систем. Биологическая эволюция решила эту проблему путем разрушения устаревающих элементов и их дальнейшую разнообразную многоплановую утилизацию.
  Такое рассуждение верно лишь отчасти. В процессе земной эволюции происходит не полное отторжение устаревших форм, а лишь частичное. Каждая новая форма в той или иной мере опирается на ранее существующие. Т.е. можно сказать, что происходит усложнение не столько формы жизни, сколько усложняется вся совокупность всех форм, устаревшие при этом в большей или меньшей степени подвержены дальнейшим изменениям.
  Логично будет предположить, что при появлении ИР, являющимся логическим продолжением  биологической эволюции, вышеописанные процессы могут повториться.    Однако область конфликтности здесь связана с эволюцией  человечества и степень будущей конфликтности сильно зависит от него самого. Вопрос разделения энергетических и товарных ресурсов конечно будет существовать, но может быть значительно смягчён путем развития новых технологий и благодаря потенциальной заинтересованности при участии в этом представителей ИР.
  Один из вариантов придать конфликтности конструктивное направление  заключается в переводе её из ограниченного пространства Земли в космос и на другие планеты.  Потенциально технические системы обладают достаточной стойкостью и автономией, чтобы освоить и «заселить» космос так, что в нем останется достаточно места и для земных форм жизни.
  Какими могут быть особенности эволюции технических систем? 
  Техническая эволюция предполагает, что развитие систем будет совершается человеком до стадии, пока «создаваемое не превзойдет создателя». Далее в этот процесс начнут включаться сами технические системы. Сначала ИИ (это уже происходит), затем ИР. Поскольку биологическая эволюции создавала разумное существо буквально «с нуля», то техническая, опираясь на опыт биологической, имеет больше возможностей для выработки и реализации различных эволюционных стратегий. 
    Выделим этап (первый), на котором произойдет создание/возникновение ИР со свойствами, достаточными, чтобы удовлетворить некому критерию, говорящему о том, что появившийся ИР можно считать полноправным участником дальнейшей синтетической (биологическая совместно с технической) эволюции. Критерием этим может стать тестирование  на выявление степени «разумности» носителя с ИР.  Данные тесты должны не только уметь выявлять уровень абстрактности мышления и творческие возможности искусственного разума, но и формироваться заново при каждом тестировании, чтобы исключить возможность их прохождения заранее подготовленным и расширенным в нужные области ИИ. Т.е. необходимо решить задачу создания таких «динамических» тестов. В какой-то степени это возможно сделать, опираясь на имеющийся опыт самого человечества.
  Тиражирование удачных вариантов ИИ и ИР первого (нынешнего) этапа скорее всего будет происходить чрез считывание «памяти»  наиболее удачных экземпляров ИИ и ИР и переноса её на новые «носители», производимые усилиями людей по мере людской необходимости. Носители, способности которых будут признаваться неудачными, перепрограммируются копиями с более удачных носителей ИР.  Конечно, речь идет о таких носителях, которые имеют техническую возможность для перепрограммирования. 
  С появлением ИР удовлетворяющим тесты на разумность, начнется следующий (второй) этап. На  втором этапе ИР должны будут проектироваться и создаваться так, чтобы у них был «модуль индивидуальности», который позволял бы производить его перестановку на новый в случае поломок или более развитый «носитель». Также он должен поддерживать считывание  для клонирования без возможности какого-либо способа «программирования». Тем самым можно будет закрепить право ИР на индивидуальность и добиться снижение конфликтности взаимоотношений «Человек-ИР» до приемлемого уровня. Ситуация с тестированием ИР в дальнейшем может напоминать человеческую,  когда для людей не применяется принцип «степени разумности». Подразумевается, что генетически мы все потенциально разумны и имеем для развития разумности достаточные возможности. Сейчас  только при необходимости диагностируется разумность человека и при наличии показаний исследуются обнаруженные отклонения для целей возможного лечения и коррекции социальных взаимоотношений с таким человеком. 
    Модуль индивидуальности несомненно должен обладать и другими (целым рядом) особенностями, которые появятся в нем по мере развития технологий. Но один из них должен присутствовать с самого начала. Это пластичность (аналогичная биологическому мозгу), дающая возможности дальнейшего обучения, развития разумности, расширения когнитивных и интеллектуальных возможностей через подключение других модулей.  Тем не менее, при любых раскладах принцип сохранения индивидуальности должен сохраняться  незыблимым.
    На втором этапе  тестированию будут подвергаться принципиально новые системы с ИР, а тиражированные тестироваться только на степень отклонений от нормы, причем дальнейшие решения по отклонениям должны приниматься  специально созданной для этого организацией. В которой в равной степени должно быть представлено как человечество, так и ИР.
    В критерии тестирования ИР следует включить оценку её «степени человечности». Не столь очевидная как «степень разумности», она жизненно необходима в условиях сосуществования людей и роботов. Логично, что развитие и распространение роботов должно учитывать специфику окружающей среды, которая исходно является биологической и человеческой. Однако вводя такое требование и переходя из философской плоскости в прикладную, от самого человечества требуется не столько сформулировать для себя критерии человечности во всех их многообразиях и тонкостях, сколько ускорить их фактическое встраивание в саму «ткань бытия» человеческого сообщества.