Мой взгляд на проблему эволюции

[василий андреевич]

не особо

Для этого нужна, как минимум, статистика. А то где-то больше, где-то меньше дают простор не мыслям, а воплям, что все сложно. Нет в эволюционном учении законов, есть правила, из которых слишком много исключений. Потому приходится пользоваться идеологиями. Повторю, Игорь Антонов предлагает хороший, во всяком случае работоспособный для обсуждения запретительный закон. Мне кажется, что этот закон справедлив в рамках системного подхода. Если это так, то буду искать способ выхода за рамки системности и обосновывать необходимость такого подхода именно в силу его действенности.

[Игорь Антонов]

буду искать способ выхода за рамки системности

Лучше бы разобраться с самой системностью. Вы за рамки выйдете, а природа в них останется.

[Игорь Антонов]

Я лишь чисто интуитивно пытаюсь понять, что стоит за "алгоритмия не порождает новой системности".

Здесь есть аспекты, о которых очень полезно задуматься. Может быть тогда, и понимание придет.

Животные  без сложной нервной системы часто рассматриваются как лишенные интеллекта высокоорганизованные машины на органических
молекулах, автоматы, неким функциональным аналогом которых могут быть высокоорганизованные технические автоматы. Такие параллели проводит и Винер в своей "Кибернетике". 

Поведение сложных автоматов управляется алгоритмами. Понятно, что сложные инстинкты многих насекомых - это как бы жестко зашитые в них алгоритмы поведения. Но  (вот тут внимание!)  и у насекомых есть все-таки аспекты поведения, которые, видимо,  выводят их за рамки возможностей рукотворных автоматов. Например, скоординированное движение муравья с грузом по местности со сложным рельефом. Можно ли сделать технический членистоногий  автомат, который будет что-то тащить к цели через нагромождение камней и бревен? Можно, но потребуется написать горы согласованного программного кода, километры цифровой логики, которые обеспечат некоторое приближение к движению муравья. Наверняка движение настоящего муравья не формализовано в такой же мере алгоритмически. 

В то же время, сама координация движения тела в сложной среде предполагает синтез системно согласованных движений различных конечностей. Эту согласованность организует мозг муравья и это системогенез в действии. Тот специфический для живого системогенез, который управляемые алгоритмами автоматы могут в какой-то мере имитировать, но не обладают тем способом его синтеза,  который работает в живых организмах. Анохин рассматривал согласованное управление мышцами в нетривиальной ситуации как интеллектуальную задачу, требующую того движка, который рассматривается в его модели интеллектуального акта. А согласованным движением в изменяющихся условиях насыщена вся жизнедеятельность организмов, даже лишенных мозга, и не только во внешей среде, но и  во внутренней. Поэтому эта органическая способность к нативной, не машинной интеллектуальности, видимо и исходит не из мозга, а еще ранее - возможно, из особых свойств протоплазмы клеток.

[Игорь Антонов]

Это был заход со стороны живого. Теперь со стороны управляемых алгоритмами автоматов. Можно спросить - если автомат сможет тащить груз почти как муравей, то чем этот автомат в отношении генерации последовательности системно согласованных движений хуже муравья? Ответ заключается в том, что  для автомата шаблоны этих движений создали высшие для него существа, обладающие реальным интеллектом  - инженеры и программисты. А у муравья такой форы нет. А вот сами автоматы не могут придумать новых системных решений по той причине, что для их синтеза надо чувствовать или понимать суть новой проблемы, чего управляемые алгоритмами автоматы лишены по определению. Это к исходному вопросу о том, что "алгоритмия не порождает новой системности".

[Игорь Антонов]

И, подводя итог,  какие шаги (в сознании) надо сделать, чтобы понять почему  "алгоритмия не порождает новой системности":

1) Понять, что для синтеза структуры новых систем, выполняющих полезную функцию,  необходима нацеленная на получение этого результата обработка информации. Новая системная связность множества элементов  системы, имеющей  гиперастрономическое пространство произвольных состояний, объективно обусловлена  одновременным учетом актуальных  потребностей,  предшествующих обстоятельств (памяти), состояния внешней среды и актуальных возможностей самой системы.
Подробно это раскрыто в работах Анохина по ссылкам из первого сообщения темы.
2) Понять, что доступные нам вычислительные алгоритмы, обрабатывающие информацию,  не могут соответствовать пункту 1), поскольку  они не располагают формальным способом такого соединения существующих элементов исходных систем, чтобы они приобретали новые системные свойства, не нарушая исходного порядка.
Поскольку рандомизация и упорядоченный  перебор произвольных сочетаний элементов системы разрушают  существующую системную связность, закономерно не порождая новую системную связность.
3) Задуматься, с учетом значения первых двух пунктов - каким образом системное усложнение все-таки происходит а) в практической деятельности человека, б) в живой природе, породившей в итоге эволюции интеллект человека.

[Игорь Антонов]

Мои собственные выводы по поставленным выше вопросам во многом совпадают с мнением Роджера Пенроуза, изложенным в его книгах:
а) Реальный интеллект неалгоритмизуем в рамках возможностей известных нам вычислительных алгоритмов вне зависимости от производительности вычислительных систем.
б) Некоторые свойства интеллекта заставляют предположить о его связи с состоянием квантовой связанности материи.
в) Возможно, интеллектуальный "квантовый процессор"  работает не только в мозге высших форм жизни, но и в клеточных структурах, обусловливая скоординированное функционирование организмов различной сложности и изменения в них, имеющие эволюционное значение.

[Игорь Антонов]

Еще несколько слов об отношениях алгоритмов и системности.

Это имеет прямое отношение к проблеме ИИ, который кто-то обещает скоро, и кто-то ждет.
Компьютеры демонстрируют достаточно интеллектуальное поведение, решают сложные задачи, занимаются автоматизированным проектированием, обыграют в шахматы даже чемпионов. Кажется, ещё чуть-чуть и искусственный компьютерный разум заговорит с нами на равных или свысока. Но всё это великая иллюзия. Даже у самых мощных компьютеров нет собственных мыслей, идей, представлений, ощущений. Всё их величие возникает в результате интегративной системной целостности огромного множества элементарных арифметико-логических операций, выполняемых компьютером. Однако для самого компьютера единственной реальностью  является  только одна элементарная операция, выполняемая в данный момент. Не существует цифрового аналога мысли, идеи, системной связности.

Откуда же берётся наблюдаемая интеллектуальность компьютеров? Это делегированный интеллект людей - разработчиков систем и программ. Всё разумное, что порождает компьютер,  было предварительно создано в качестве готового шаблона интеллектуального поведения разработчиками программного продукта.  Компьютер подобен магнитофону, на который записано изложение мыслей человека. Но, в отличие от магнитофона, в компьютере эти записанные мысли могут без своего хозяина управлять состоянием материальных объектов. Это обстоятельство и порождает сам феномен интеллектуальной автоматики. У продуктов компьютерного интеллекта за кадром всегда есть «кукловод» с реальным интеллектом. То, что эти овеществленные мысли могут в компьютере вертеться на порядки быстрее, чем у самого человека, и согласованно управлять сложными техническими устройствами, делает во многом компьютер сильнее человека. Во многом, кроме главного - компьютер не может сам создать новую идею, мысль, с новой семантикой, системную упорядоченность, решающую новую задачу.  А а эту категорию попадают и все компьютерные алгоритмы.  В этом смысле компьютеры, даже самые мощные, лишены самостоятельного интеллекта.

Момент синтеза новой системной связности требует такого избирательного ограничения множества степеней свободы исходной системы, которое учтет и решаемую проблему, и будущие последствия каждого из возможных альтернативных решений, и системные свойства тех или иных сочетаний элементов исходных систем. Интегрировать все это, означает - понимать новую задачу и потенциальные свойства комбинаций наличествующих для использования элементов. Человек это может, компьютер - нет. Я уже приводил пример, что выражающее мысль предложение из ста символов - это направленный выбор субъектом определенного состояния набора символов, который может иметь 32^100 альтернативных состояний, что невообразимо больше числа атомов во Вселенной (10^80).  И бросание костей, и последовательный перебор всех возможных состояний бессильны привести к результативному выбору в этой ситуации. Но каждый из нас делает этот  выбор постоянно и ежедневно. Потому что в нас  есть тот интегратор, который формирует новую системную связность символов текста  в ответ на новую задачу (выразить новую мысль), а в компьютере, только выполняющем последовательности дискретных операций, такому интегратору просто неоткуда взяться.

Некоторые надежды в сфере ИИ связываются с использованием как бы заимствованной у природы  технологии нейронных сетей. Однако  по факту обучаемые нейронные сети работают в сфере распознавания образов и прогнозирования (экстраполяции) закономерностей наблюдаемых процессов.  То есть, они  выявляют и классифицируют  существующую связность элементов, но не создают новую.  В отношении работы реального интеллекта воспроизводимые в нейронных сетях  свойства живых нейронов, скорее относятся к автоматной инфраструктуре интеллектуального движка, нежели к его сущности.

Таким образом, функциональные системы с новыми структурными элементами и связями не создаются даже целенаправленными алгоритмами, не то что случайностью. Но кто-то еще продолжает верить в их случайное появление. И на этом допущении даже держится целиком одна из официальных научных теорий.

[Игорь Антонов]

И определение реального интеллекта, которое позволяет провести черту между ним и компьютерным интеллектом:

"Интеллект - инструмент создания новых функциональных систем, то есть, состоящих из разных элементов и связей систем, в которых комплексная связность элементов решает какую-либо полезную задачу."

[Игорь Антонов]

Я сейчас посмотрел книгу разработчика систем ИИ Александра Жданова, которая называется "Автономный искусственный интеллект".  Там есть места, тесно перекликающиеся с текстами с этой страницы темы.

с.250

Следует, прежде всего, признать, что коль скоро задачи типа распознавания и принятия решений мы относим к задачам ИИ, а муравей
решает эти задачи лучше наших систем ИИ, то муравей обладает интеллектом, т. е. следует признать, что интеллектом обладают все живые существа,
но крайней мере имеющие нервные системы, демонстрирующие самообучающееся поведение.

c.251

Если мы построим искусственного муравья, который эволюционно разовьется до уровня, сравнимого с человеком, и если он научится играть в шахматы и захочет играть в них,
то вот это и будет правильная интеллектуальная шахматная программа, которую можно будет сравнивать с человеком. С этой точки зрения специализированный суперкомпьютер,
который переигрывает шахматного чемпиона, используя большую емкость памяти и быстрый пересчет большего числа вариантов ходов, чем это может сделать человек, -
не представляет особого интереса как система ИИ. Это сугубо инженерное решение, узкоспециализированная машина, не имеющая никакого отношения к проблеме моделирования
естественного интеллекта. Ее «интеллект» можно сравнивать с интеллектом человека на тех же основаниях, на которых можно сравнивать передвижение человека, идущего пешком,
с движением автомобиля. Пусть современные автомобили разгоняются до больших скоростей, намного превосходящих скорость движения пешего человека, по даже в самых современных
роботах не удается смоделировать ходьбу человека ни в отношении ее скорости, ни в отношении ее свойств.

с.255

Поскольку задачи, которые приходится решать каждой естественной системе управления являются сложными задачами, относимыми сегодня в компьютерных науках к задачам искусственного интеллекта,
то приходится признать, что каждый живой организм обладает естественным интеллектом.

И не могу не процитировать длинную тираду из заключения, с.345-346

Мы еще не знаем всего о Природе, не знаем таких вещей, которые могут оказывать самое решительное влияние на функционирование нервных систем.
Например, мы не знаем всех каналов поступления априорной информации в нервную систему. Мы знаем о передаче наследственной информации генетическим путем,
мы знаем о способе передачи априорной информации через «штатные каналы» органов чувств в процессе самообучения нервной системы, а также в процессе обучения детей
родителями и младших старшими. Но все ли это каналы? Не существует ли каких-нибудь других способов передачи информации через поля, химический обмен или что-то другое?
В этом случае такая информация может восприниматься нервной системой как подсознание, интуиция, наитие, ощущение и т. п., но играть важную роль при управлении.
Далее, мы не знаем всех «баз знаний», в которых такая априорная информация может храниться. Мы знаем, что она хранится в генах, в памяти взрослых особей, которые учат молодых,
в самой реализованной в текущий момент действительности в фенотипе живых организмов, в формах и свойствах природы, которая тоже учит тех, кто способен наблюдать ее.
Люди научились передавать информацию о прошлом в будущее в книгах и т. п. Но исчерпываются ли этим существующие способы передачи априорной информации?
Нет ли каких-нибудь иных «баз знаний», активно влияющих на поведение живых организмов? Мы не знаем этого, и, не зная, не можем утверждать, что такие каналы
и такая информация не влияют на управление больше, чем, добытая нервной системой самостоятельно в процессе жизни посредством тех алгоритмов, которые мы описали в книге.
Говоря терминами нашей книги не играют ли кажущиеся нам случайными «истоки» более важную роль в управлении, чем сами нервные системы?
Возможно, что-то, что кажется нервной системе случайным, на самом деле не случайно. Возможно, это что-то обеспечивает живым организмам направленный поиск,
и в результате эволюция идет быстрее, чем шла бы при полностью случайном поиске.

[василий андреевич]

  Спасибо, Игорь. Вы достаточно исчерпывающе ограничили проблему, что бы пытаться на ней сосредоточиться. У меня, правда, пока сумбур мыслей. Поэтому выскажусь намеренно гипертрофированно: получается формулировка жизни, как интеллектуального белка. И придется отставить как этот интеллект появился, вначале необходимо понять его функции.
  Получается, что таковой белок, принимая сигналы, формирует из них ядро, способное избавляться от излишков принятых "сведений" в той форме, которая способствует задачам продолжения функционирования самого белка. Недостатка в принятых сигналах нет, но если, допустим, электрон, приняв сигнал изменяет траекторию и отдает тот же сигнал, возвращаясь к исходной, то интеллектуальный белок возвращает иной сигнал, тем самым преобразуя, как среду своего функционирования, так и "содержание ядерной части". Но этого мало.
   Как упростить модель, что бы в ней остался "ребенок"? Что необходимо для "жажды" продолжить функционирование, когда внешние силы могут только разрушать косное? Чем должен жертвовать интеллектуальный белок, дабы ядерная часть, как, допустим, волновой пакет, могла развиваться?

  И жаль, что столь силно термин интеллект приобретает новые значения. Ну да с этим уже ничего не поделаешь. Новый термин подбирать уже, пожалуй, поздно. Важно лишь, что интеллект в данной интерпретации не расчет и не способность рашать задачки, а образное предвидение события, которому еще предстоит произойти во внешней среде.

[Игорь Антонов]

  Важно лишь, что интеллект в данной интерпретации не расчет и не способность рашать задачки, а образное предвидение события, которому еще предстоит произойти во внешней среде.

Образное предвидение - это очень важно, но это второе по значению свойство реального интеллекта. Предвидение в рамках жёстко заданной модели мы ещё можем моделировать. Любой вычислительный эксперимент - это такое моделирование. Главное в интеллекте - это особый способ синтеза нового решения, не сводимый ни к случайному выбору, ни к последовательному перебору, ни к вычислению нужного  варианта по совокупности возможных альтернативных состояний системы.

[Игорь Антонов]

Это то, что мы называем интуицией, и, возможно, эта интуиция имеет квантовую природу.
И вот она на компьютерах не моделируется точно.
Если только на квантовых, где есть алгоритм Гровера, в котором решение логической функции направленно "выдавливается" из всей совокупности возможных комбинаций входных аргументов. И, что самое интересное - когда правильных решений существует более одного, то выбор конкретного из них случаен. То есть, даже индетерминизму творческого акта здесь есть параллель.

[Ivan(novice)]

И не могу не процитировать длинную тираду из заключения, с.345-346

Мы еще не знаем всего о Природе, не знаем таких вещей, которые могут оказывать самое решительное влияние на функционирование нервных систем.
Например, мы не знаем всех каналов поступления априорной информации в нервную систему.
...
Далее, мы не знаем всех «баз знаний», в которых такая априорная информация может храниться.
...
Говоря терминами нашей книги не играют ли кажущиеся нам случайными «истоки» более важную роль в управлении, чем сами нервные системы?
Возможно, что-то, что кажется нервной системе случайным, на самом деле не случайно. Возможно, это что-то обеспечивает живым организмам направленный поиск,
и в результате эволюция идет быстрее, чем шла бы при полностью случайном поиске.

Да, дела...
Прямо-таки перекликается с книгой Игоря Криштафовича стилем и содержанием...
У А. Жданова Природа с большой буквы, у И. Криштафовича - Биосфера.
И те же идеи обмена, хранения и обработки информации биосферой.

[Игорь Антонов]

Да, дела...

Тут важно понять - почему это пишет специалист по ИИ в заключение книги по ИИ.
Видимо, потому, что он чувствует недостаточность имеющихся моделей для воспроизведения свойств реального интеллекта.

[talash]

Да, дела...
Прямо-таки перекликается с книгой Игоря Криштафовича стилем и содержанием...
У А. Жданова Природа с большой буквы, у И. Криштафовича - Биосфера.
И те же идеи обмена, хранения и обработки информации биосферой.

Но есть важная разница, Игорь Антонов искренне считает, что оно так работает и пытается углубиться в тему. То есть он исследователь. А И.Криштафович это типичный религиозный деятель в поисках паствы. Разница в поведении, последний бегает по разным темам и рекламирует свои писания, "ловко" уходит от прямопоставленных вопросов и т.п.


У меня тоже "идеи обмена, хранения и обработки информации биосферой", только более конкретнее. По-моему если допустить существование вот этого механизма:

Все живые клетки поглощают специальные информационные микроскопические частицы из внешней среды, которые производят в клетке различные изменения. Затем, если клетке хватает энергетических запасов, то она производит и испускает копии вышеупомянутых информационных частичек во внешнюю среду.

В этих микроскопических частицах содержатся правила роста живых организмов. Далее, я считаю, что растения в значительной степени зависимы от этих частичек, и что разные растения используют общие правила роста. То есть информационные частицы не всегда видоспецифичны, они могут быть общие для всего царства.

то это объясняет почему компьютеры не могут, как природа. У них просто недостаточно ресурсов. Ведь каждая живая клетка "голосует" будет ли существовать та или иная информационная частичка. А это колоссальная вычислительная мощность да помноженная на миллиарды лет за которые были сформированы правила роста живых организмов.