Оптимизация инфраструктуры когнитивного искусственного интеллекта

Это последняя выдержка из Справочника по искусственному сверхразуму IV, который я опубликую (доступен на Amazon по всему миру). ASIH IV является последним изданием в серии руководств по сверхразуму, в котором задокументирована дорожная карта проектирования и разработки сверхразума. Этот последний шаг в разработке — переход к глубокому когнитивному ИИ, который не рассматривается в этой серии.

Полная глава содержится в ASIH4.

Роб Смит — eXacognition

Представьте, если бы вы могли посмотреть на диммер и мгновенно включить его точно на нужный уровень, не прикасаясь к нему. В предыдущей главе я рассказал о нейроморфных системах и о том, как они тестируются и оптимизируются для когнитивного искусственного интеллекта. Что я не упомянул подробно, так это то, что это лишь одна из многих новых аппаратных и чиповых технологий, которые исследуются такими гигантами, как Intel, Samsung и другими, и все они специально оптимизированы для продвинутого ИИ. Еще одна более экстремальная технология оптимизации «на чипе», представляющая особый интерес для нашей лаборатории, — это гибридный аналоговый волновой дизайн для наборов микросхем и процессоров, оптимизированных для переменной искусственной когнитивной обработки, называемой ERRIS. В конструкции используется индуцированная электронами синхронизация преломления и отражения волн, чтобы имитировать волны биологического познания, реализуемые нашим мозгом и мозгом других животных, чтобы мгновенно воспринимать и когнитивно обрабатывать мир массовых потоковых сенсорных стимулов и контекста. Простая демонстрация основы технологии — это то, как электроны материала будут двигаться или колебаться при поглощении световых волн, что приводит к трансформации материала.

Среды синхронизации инфраструктуры электронной рефракции и отражения ERRIS реализуют теории преломления и отражения волн фотонов и других инициаторов преобразования (например, новых электромагнитных инициирующих волн) для установления состояния массовой перспективы, необходимого для продвинутого когнитивного ИИ. В другом месте этой книги и серии ASIH я обсуждаю, как методы управления перцептивным состоянием рассматривают многомерность контекста и его перцептивные прокси (представления), которые мы, люди, создаем и используем в качестве основы нашего познания, а также другое содержание архитектур с фазовым сдвигом. и трансформационные технологии. Эти методы потока состояний представляют собой «волны», отображаемые ERRIS в материи, которая «заряжена», создавая состояние обратимой трансформации. Колебания образуют диапазон, соответствующий аналоговым волнам, а время и расстояние этих колебаний изменяются в зависимости от стихийного побуждения, такого как интенсивность.

Структуры очень грубо эквивалентны взгляду на диммер с переменной интенсивностью, так что переключатель мгновенно перемещается в правильное постоянное положение (то есть со скоростью света). Вполне вероятно, что больше исследовательских ресурсов и финансирования будет вложено в новые области инфраструктуры когнитивного ИИ по всему спектру передовых систем ИИ, включая как программное обеспечение, так и инфраструктуру, поскольку технологические гиганты, располагающие столь же гигантскими денежными резервами, стремятся инвестировать эти деньги. в гонке за сверхразум. Так как же именно ERRIS способствует в этой гонке познанию «выше человеческого уровня»? Ответ заключается в значительном снижении энергопотребления искусственных когнитивных систем, измеряемого мощностью на одну инструкцию обработки (PPI). Для этого нам нужно понять сложный мир молекулярной трансформации, связанный с передовым когнитивным искусственным интеллектом.

Постоянно изменяющееся состояние

Состояние в когнитивном ИИ имеет гораздо более широкое значение, чем стандартное использование этого слова (см. приложение «Вне коробки» для более широкого определения состояния и времени когнитивного ИИ). В общем, состояние — это представление в когнитивном ИИ текущего контекста в точке в измерении-времени или D-времени. Мы используем его только в человеческом восприятии в качестве контрольной точки при измерении воспринимаемой дисперсии для снижения нагрузки на ресурсы. Поскольку наше когнитивное восприятие и физический мир вокруг нас постоянно текут бесконечными потоками и каскадами сознания, это помогает нам, людям, сохранять когнитивные ресурсы и энергию, если мы можем периодически замедлять или останавливать свой разум и заставлять его отдыхать в состояниях (даже если только за наносекунду). Вот как мы можем определить понятие «контекст». Если бы наше познание было непрерывным, было бы почти невозможно «измерить» дисперсию в состоянии, поскольку основы измерения подразумевают наличие двух или более различных существующих «элементов» для отображения дисперсии, и, как обсуждалось в других книгах ASIH, измерение имеет решающее значение для наше понимание и восприятие. На самом деле наше человеческое восприятие — это артефакт перцептивной изменчивости, а не ее движущая сила. Следует отметить, что отсутствие точек остановки и начала в истинном познании (в отличие от его представления) не исключает измерения. Когнитивные системы ИИ могут легко измерять непрерывное изменение состояния потока с помощью различных методов (например, прокси-состояний, распределения и т. д.), просто мы, люди, боремся с измерением потока жидкости из-за ограниченных ресурсов.

Одним из захватывающих аспектов потока человеческого познания является то, что оно колеблется волнами. Эти волны формируются, когда мы обдумываем контекст, а затем переходим к другому контексту только для того, чтобы вернуться, чтобы воссоздать и обновить старый контекст новыми знаниями или мыслями. Внутри нашего восприятия находятся элементы, которые формируют физические или нефизические сущности в восприятии. Эти объекты связаны друг с другом через измерения контекста и релевантности. Кроме того, они связаны и актуальны для всего контекста нашего восприятия, включая каскады множественного контекста и значение контекста в разных измерениях (т. е. во времени). Все это фиксируется в плавающих переменных весах, которые устанавливают значение этих отношений и релевантности. По мере того, как веса поднимаются и падают в зависимости от фокуса нашего познания и хранения наших знаний, они формируют текущее контекстуальное состояние, которое поднимается и опускается подобно волне. Увлекательная часть заключается в том, что подавляющее большинство этих волн согласуются друг с другом и часто демонстрируют последовательные колебания. Например, мое собственное внимание последовательно увеличивается, когда в моем восприятии появляются вещи, которые я нахожу интересными. На самом деле это происходит с такой последовательностью, что вы можете выиграть пари о том, что достигнет пика волны моего интереса и вообще на сколько (Google, к сожалению, также знает об этом благодаря отслеживанию). Большая часть жизни представляет собой постоянное колебание когнитивных волн, когда мы движемся по нашему существованию.

Даже изменчивая природа нашего мира постоянна в своем «движении», и именно это делает использование постоянно изменчивого состояния таким подходящим для последовательно изменчивой архитектуры. Это становится еще более верным, когда вы понимаете, что, сопоставляя их, вы можете добиться значительной оптимизации и эффективности. Сущность этой оптимизации заключается в том, что в любом процессе перевода представления чем меньше вам нужно перевести, тем быстрее и эффективнее будет процесс. Любая система, которая функционирует как непротиворечивая основа дисперсии состояний (например, ERRIS), будет более выгодной для построения искусственного познания на человеческом уровне. Однако, чтобы добраться туда, нам нужно более внимательно изучить варианты небулевых структур и материалов, которые составляют основу этих новых систем.

Постоянство в Waves

Концепция «индикация» важна в новейших архитектурах глубокого когнитивного ИИ, особенно когда вы углубляете понимание индикации в мир восприятия. В этом мире указание значит гораздо больше, чем инструкция, как перцептивная мысль, понимание или любая другая форма указания. Что еще более важно, мы используем индикацию, чтобы воспринимать различные способы, которыми мир природы вызывает индикацию вариаций аналогового стиля в новых системных архитектурах, таких как ERRIS.

Постоянные волны окружают нас повсюду в естественном мире, и мы воспринимаем их ежедневно и постоянно. Одним из наиболее очевидных являются световые волны. Волновые «частицы», такие как фотоны, постоянно проходят через наши органы чувств, когда мы бодрствуем, и даже неосознанно в виде артефактов, когда мы бодрствуем (во сне есть свет). Измерение таких волн теперь является элементарной задачей, и мы расширяем использование световых волн в качестве индикации восприятия (т. указание на существование незаметных черных дыр или планет). Именно постоянство волновых колебаний дает нам возможность собирать или выводить информацию и закономерности внутри такой информации. Оно даже выходит за пределы физического проявления в когнитивное проявление (т. е. творческую свободу).

Однако постоянство не так жестко, как может показаться. Жесткость в последовательности — это всего лишь человеческая конструкция. На самом деле непостоянство в волнах также может быть формой непротиворечивой индикации. Прекрасным примером этого является азбука Морзе или человеческая речь. Световая волна также может быть изменена, чтобы вызвать вариантное представление. Несмотря на то, что в общей структуре существует последовательность, это представление с помощью непоследовательных средств. В то время как мы, люди, можем легко увидеть бинарную согласованность в таких вещах, как выключатель света, в физическом мире существует гораздо более интересная размерная согласованность, которая может легко представлять гораздо более сложные восприятия. Нам просто нужно переосмыслить наше восприятие того, что представляет собой «достаточную» согласованность для целей воспринимаемой репрезентации. Это важно, потому что именно в этих «расширенных» структурах существует огромная оптимизация и эффективность при разработке когнитивного ИИ, особенно в том, что касается захвата сущности человеческого познания в машине. Это также ключ к пространственному мышлению.

Одной из таких основ является использование текущих волн для инициирования преобразования элементов и материалов. Конечно, это окружает нас повсюду в физических преобразованиях материи, которые вызываются катализатором, и большая часть из них происходит со скоростью света. Например, мы используем световое излучение, испускаемое солнцем, для получения энергии, движущейся со скоростью света. На квантовом уровне взаимодействие материалов в результате возбуждения катализатором вызывает как временное, постоянное, так и обратимое прилипание состояний за счет использования осциллирующего последовательного переменного возбуждения. Короче говоря, мы используем согласованность в переменных колебаниях для определения уровней диапазона (т. е. пиков и впадин волны) и изменяем волну, чтобы вызвать согласованность фиксированного уровня. Это позволяет использовать неограниченный уровень значений для сохранения состояния.

Критическая природа электронных и магнитных полей и волн, которые заставляют электричество «течь», являются важной основой дизайна ERRIS (обратите внимание, что молекулы в проводниках ERRIS трансформируются как волны, но физически не текут, как молекулы воды в трубе). Во-первых, реальность и понимание того, что «текущее электричество» не является физическим движением атомов, а вместо этого находится под влиянием только атомарных соображений, является важным когнитивным препятствием, которое необходимо преодолеть. Второй элемент, который следует учитывать, заключается в том, что то, что действительно заставляет электричество «перемещаться» в пространстве и времени, является природой колеблющихся полей электричества в сочетании с текущими магнитными полями. Последнее когнитивное препятствие, которое необходимо преодолеть, заключается в том, что ничто из того, что мы знаем об электрических цепях, питающих наши системы, не является достоверным или фиксированным. С точки зрения измерений мы, люди, только коснулись поверхности всех возможностей нашей физической вселенной. Переосмысление природы измерений электрических и магнитных полей стало катализатором Николы Теслы и его удивительных изобретений и экспериментов, включая питание лампочек с помощью заряженного воздуха катушки Теслы. Это также побудило великих новаторов, таких как Майкл Фарадей, Альберт Эйнштейн и Леонардо да Винчи, переосмыслить мир посредством изобретений и инноваций. Когда вы начинаете считать, что свет представляет собой серию волн, состоящих из колеблющихся электрических и магнитных полей, движущихся со скоростью света, пути преломления и отражения внезапно выходят на поверхность с новыми оптимизированными методами определения размеров, подстрекательства, сохранения и отзыва. Все элементы, критически важные для когнитивного ИИ, а также для оптимизированного человеческого познания.

Преимущества ERRIS для пространственного когнитивного искусственного интеллекта общего назначения

Очевидным преимуществом новых систем, таких как ERRIS, является возможность значительного снижения мощности и ресурсов и значительного увеличения скорости обработки. Вся структура этих новых конструкций лучше соответствует человеческому уровню познания. Это связано с тем, что они полагаются на силу вариантов ближе к уровню представления, и именно эта близость создает почти мгновенную общую когнитивную реакцию на стимулы, если архитектура кода не создает препятствия для оптимизации. Текущий код ИИ действительно создает огромные препятствия для оптимизации, но ситуация постепенно меняется по мере того, как титаны технологий осознают ограничения текущей архитектуры.

Поскольку когнитивный ИИ стремится воспроизвести человеческое познание в его общей природе и быстрой реакции на текущие различные стимулы, аппаратные системы должны оптимизировать обработку массовых сенсорных и когнитивных данных в очень маленьком формате для автономных систем, таких как транспортные средства и роботы. Благодаря упрощенным сенсорным системам, подобным тем, которые в настоящее время используются в автономных транспортных средствах, способность воспринимать больше, чем просто наиболее важные стимулы (например, затухание полосы движения и торможение), требует от этих систем понимания природы текущего контекста внутри и вокруг их восприятия, включая припоминание классификации. и опыт из сохраненных знаний, поддержание ожидаемых прямых когнитивных потоков в нескольких потоках соответствующего контекста, обновление существующих знаний для соответствующих изменений и мгновенное реагирование на соответствующие изменения в стимулах при выполнении основных функций системы, таких как движение, скорость, сенсорное восприятие и т. д. , В то время как современные системы просто уменьшают уровень сенсорной остроты и обработки только до самых основных элементов действия, даже небольшое расширение контекстуального восприятия может вызвать огромный скачок в спросе на мощность и ресурсы, используя сегодняшнюю технологическую архитектуру 1960-х и 70-х годов. .

Изменив основу процессоров, чтобы использовать расширенную индикацию для представления, мы начинаем переходить от электрических потоков к бесшовной гиперстимуляции на кристалле точно так же, как люди могут думать намного быстрее, чем они могут действовать. Это основа многомерных технологий, которые выходят за пределы трехмерного мира людей в мир многомерного представления, где почти все можно превратить в ЦП. На самом деле природа полна потенциальных компьютеров, которые больше соответствуют биологическому разуму. Некоторые из этих новых разработок включают процессоры, которые используют биологические механизмы, такие как клетки, ДНК или другие природные объекты, для обработки как бинарных, так и неограниченных каналов. Для всех этих новых систем существуют те же проблемы, что и для нейроморфных или ERRIS-фондов, или проблемы постоянства, трансформации и наблюдения.

Во всех этих новых системных архитектурах изменение состояния является критической целью, и целью является управление изменением состояния, сравнимое с человеческим интеллектом. Кроме того, во всех этих системах присутствует согласованность, что приводит к одинаковым возможностям пространственного представления реального мира с использованием оптимизированных методов. Хитрость этих систем заключается в понимании того, что целью является не бинарная основа, а переменная основа, которая опирается на физически ограниченные бинарные структуры власти, но только как на фундаментальные элементы службы. Нам по-прежнему нужна основа положительного и отрицательного атомного заряда силы, но только как катализатор для представлений высших измерений, таких как оптическая ассимиляция и т. д. В этих структурах бинарная сила просто используется для стимулирования потребления стимулов и в меньшей степени для обработки или представления. Когда у вас есть пространственная сенсорная ассимиляция, вы можете создать пространственное представление без дополнительной мощности, необходимой для наложения контекста с использованием передовых когнитивных моделей.

Создание параллельных вселенных

Как вы, вероятно, заметили, ERRIS раскрывает потенциал параллельного познания. Конечно, у нас уже есть реальный пример параллельного познания у однояйцевых близнецов, которые быстро становятся вариантными по мере того, как расходятся и испытывают разные стимулы в мире. Хотя они обычно остаются на сопоставимых путях и могут даже формировать когнитивную гравитацию, которая ослабляет дисперсию, в целом с течением времени параллельное познание расходится. Это Правило дивергентного познания – это не только важный аспект дизайна при построении искусственного познания, но и целый мир возможностей использовать последовательное расхождение во всем, от скорости понимания и обучения до оптимизации познания в разных областях. размеры и инфраструктура.

Одним из величайших преимуществ параллельных вселенных является возможность реализации различных стимулов для запуска естественной эволюционной изменчивости (чрезвычайно полезно в передовых исследованиях биологического моделирования). Это отличается от создания двух копий познания. В параллельном побуждении два познания все еще связаны через состояние в форме запутанности. Это происходит из представления о том, что государство имеет больше измерений, чем просто наш бинарный мир, и если мы стремимся выйти за пределы бинарных основ, существует параллельный мир неограниченных возможностей, доступных нам, людям, даже если мы не можем физически прикоснуться к этому миру. Мы, конечно, уже поняли это с созданием квантовых компьютеров, но зачем останавливаться на индикации квантового состояния вместо индикации бесконечного состояния? Такие системы, как ERRIS, стремятся выйти за пределы квантовой индикации и углубиться в потенциал неограниченного и значительно большего искусственного когнитивного восприятия. Он также стремится понять, каким было бы восприятие диаметрально противоположного познания.

В конечном счете, цель ERRIS состоит в том, чтобы превратить поток возбуждения пассивных датчиков в инструкцию с нулевой задержкой с помощью новых подходов к обработке пространственной перцептивной дисперсии. Это влечет за собой более высокие уровни одновременной индикации от двоичных силовых структур при одновременном снижении мощности, необходимой для перевода, и дисперсии внутри перевода. Использование преломления и отражения для изменения показаний с нулевой задержкой — это просто еще одно измерение того, как мы воспринимаем такие элементы, как физические и нефизические воздействия. Часть этой оптимизации исходит из кода, но оптимизация также является производной от инфраструктуры, разработанной для этой цели. Хотя использование квантового состояния — это гигантский скачок вперед в технологии систем, мы можем пойти еще дальше, быстрее и с меньшими ресурсами, если мы, люди, решим это сделать.

Ничто из этого не дает явного ответа на вопрос о стойкости и восстановлении, но для нас это просто пространственный артефакт познания. Если я ощущаю изменение в окружающем мире через свое восприятие, я могу мгновенно запомнить это изменение не как отдельный элемент восприятия (если только оно не новое), а вместо этого как отклонение от существующих знаний и познания, которые я испытал. Мне не нужно заново создавать все свои знания для следующего соответствующего изменения состояния, вместо этого я корректирую последние известные контекстуальные веса для путевой точки. Используя ту же методологию, системы ERRIS и нейроморфного стиля сохраняют состояние последнего варианта, как реестр блокчейна. В то время как хранение состояния потребляет энергию, как и повторное создание экземпляра состояния, существует столько же методов и методов измерения, доступных для значительного сокращения потребления ресурсов и потребности в мощности для обеспечения почти мгновенного возврата и аварийного переключения. Одним из таких методов является использование многоуровневых прокси-представлений, а другим — оптимизированные состояния индикации, такие как значимые цифровые сериалы, которые мы используем в многомерных контекстных массивах, чтобы ускорить обход массивов быстрее, чем простые индексы, которые сами по себе быстрее, чем старые упорядоченные списки. Новое восприятие индикации заключается в том, где находятся эти глубинные методы.

Нет ничего теоретического, останавливающего нас от создания различных параллельных измерений внутри таких систем, если мы захотим это сделать. Вполне возможно, что это может открыть путь к гораздо большему интеллекту, чем тот, к которому мы имеем доступ в настоящее время. Представьте, что вы могли бы узнать, если бы вы могли отправить в мир копии своего интеллекта или даже диаметрально противоположный интеллект, а затем проанализировать или оптимизировать различия и измерения между такими знаниями. Мы можем найти решения гораздо более сложных вопросов в нашей вселенной и гораздо более значительных инноваций и эволюции, и мы можем определить путь для этого с почти мгновенным пониманием всех различий в нашем восприятии.

Это мгновенное пространственное познание является источником всего Сверхразума.

Для получения дополнительной информации об архитектуре ERRIS DCAGI свяжитесь с eXacognition.