Религию и науку породил человеческий интеллект. Интеллект — это способность объекта воспринимать информацию, сохранять её в качестве знаний для построения, соответствующей последовательности действий в среде обитания. Это определение интеллекта может быть применено как к человеческому, животному (звери, птицы, рыбы, насекомые и пр.) мозгу, так и к машине.
Примеры ИИ (искусственного интеллекта) — IBM Watson, использующий алгоритм машинного обучения, победивший на телевикторине «Jeopardy» в 2011 г. Этот алгоритм был использован для множества коммерческих приложений. Обработка естественного языка, распознавание речи стали
первыми примерами коммерческого применения машинного обучения. Далее появились задачи автоматизации распознавания (текст, аудио, изображения, видео, лица и т. д.), беспилотные средства передвижения, медицинская диагностика, компьютерные игры, поисковые движки, спам-фильтры, борьба с преступностью, маркетинг, управление роботами, компьютерное зрение, перевозка, распознавание музыки и т. д.
Человеческий мозг представляет собой сложный углеродный компьютер, выполняющий, по некоторым оценкам, миллиард миллиардов операций в секунду (1000 петафлопс), потребляющий при этом 20 Ватт энергии. Китайский суперкомпьютер под названием «Tianhe-2» (наверное, самый быстрый в мире) выполняет 33860 триллионов операций в секунду (33.86
петафлопс) и потребляющий при этом 17 600 000 Ватт (17.6 Мегаватт). Точного описания механизма, применяемого мозгом для того, чтобы «думать» нет. Это является предметом дискуссий и дальнейших исследований, Механизм работы отделов мозга пытаются моделировать с помощью концепции нейронных сетей.
Предполагается, что мозг содержит примерно 100 миллиардов нейронов. Нейроны взаимодействуют друг с другом с помощью специальных каналов, позволяющих им обмениваться информацией. Сигналы
отдельных нейронов взвешиваются и комбинируются друг с другом перед тем, как активировать другие нейроны. Эта обработка передаваемых сообщений, комбинирование и активация других нейронов повторяется в различных слоях мозга. Каждый нейрон применяет функцию, или преобразование, к взвешенным входным сигналам перед тем,
как проверить, достигнут ли порог его активации.
Преобразование входного сигнала может быть линейным или нелинейным. Изначально входные сигналы приходят из разнообразных источников: наших органов чувств, средств внутреннего отслеживания
функционирования организма (уровня кислорода в крови, содержимого желудка и т. д.) и других. Один нейрон может получать сотни тысяч входных сигналов перед принятием решения о том, как следует реагировать.
Мышление (или обработка информации) и полученные в результате его инструкции, передаваемые нашим мышцам и другим органам, являются результатом преобразования и передачи входных сигналов между нейронами из различных слоёв нейронной сети. Но нейронные сети в мозгу могут меняться и обновляться, включая изменения алгоритма взвешивания сигналов, передаваемых между нейронами. Это связано с обучением и накоплением опыта. Эта модель человеческого мозга использовалась в качестве шаблона для воспроизведения
возможностей мозга в компьютерной симуляции — искусственной нейронной сети (ИНС).
ИНС— это математические модели, созданные по аналогии с биологическими нейронными сетями. ИНС способны моделировать и обрабатывать нелинейные отношения между входными и выходными сигналами. Адаптивное взвешивание сигналов между искусственными нейронами достигается благодаря обучающемуся алгоритму, считывающему наблюдаемые данные и пытающемуся улучшить результаты их обработки.
Для улучшения работы ИНС применяются различные техники оптимизации. Оптимизация считается успешной, если ИНС может решать поставленную задачу за время, не превышающее установленные рамки (временные рамки, варьируются от задачи к задаче).
ИНС моделируется с использованием нескольких слоёв нейронов. Структура этих слоёв называется архитектурой модели. Нейроны представляют собой отдельные вычислительные единицы, способные получать входные данные и применять к ним некоторую математическую функцию для определения того, стоит ли передавать эти данные дальше.
В простой трёхслойной модели первый слой является слоем ввода, за ним
следует скрытый слой, а за ним — слой вывода. Каждый слой содержит не менее одного нейрона. С усложнением структуры модели посредством увеличения количества слоёв и нейронов возрастают потенциал решения задач ИНС. Однако, если модель оказывается слишком громоздкой для реальных задач и её невозможно оптимизировать до нужного
уровня. Хотя математическая модель небольшого количества нейронов довольно проста, модель нейронной сети при увеличении количества составляющих её частей становится запутанной. Из-за этого использование ИНС называют подходом «чёрного ящика».
Скорее всего такой подход, является тупиковым. Термин глубокое обучение используется для описания нейронных сетей и используемых в них алгоритмах, принимающих «сырые» данные (из которых требуется извлечь некоторую полезную информацию). Эти данные
обрабатываются, проходя через слои нейро-сети, для получения нужных выходных данных. Обучение без учителя — область, в которой методики глубокого обучения лучше себя показывают. Правильно настроенная ИНС способна автоматически определить основные черты входных данных (будь то текст, изображения или другие данные) и получить полезный результат их обработки.
Без глубокого обучения поиск важной информации зачастую ложится на плечи программиста, разрабатывающего систему их обработки. Модель глубокого обучения же самостоятельно способна найти способ обработки данных, применяется для решения широкого круга задач и считается одной из инновационных ИИ-технологий.
Существуют также другие виды обучения, такие как обучение с учителем и обучение с частичным привлечением учителя, которые отличаются введением дополнительного контроля человека за промежуточными
результатами обучения нейронной сети обработке данных (помогающего определить, в правильном ли направлении движется система).Теневое обучение — термин, используемый для описания упрощённой формы глубокого обучения, при которой поиск ключевых особенностей данных предваряется их обработкой человеком и внесением в систему специфических для сферы, к которой относятся эти данные, сведений.
Такие модели бывают более «прозрачными» (в смысле получения результатов) и высокопроизводительными за счёт увеличения времени, вложенного в проектирование системы. Скорее всего и такой подход, является тупиковым. ИИ является мощным средством обработки данных и может находить решения сложных задач быстрее, чем традиционные алгоритмы, написанные программистами. ИНС и методики глубокого
обучения могут помочь решить ряд разнообразных проблем. Минус состоит в том, что самые оптимизированные модели часто работают как «чёрные ящики», не давая возможности изучить причины выбора ими того или иного решения.
Другим подходом, развиваемым С. Дашиным и К, для различных областей
получившее название дашизма, по аналогии с трансгуманизмом, буддизмом, атеизмом и другими видами религий, является использование алгоритмов принятия решений на основе естественного (русского) языка (в текстовом и звуковом вариантах), с дальнейшей, преимущественно, совместной обработкой видеоинформации.
В этом варианте, программа реализующая интеллектуальные функции, содержит следующие блоки: диалог, лица, силуэты, задачи, описание картинки словами, построение объекта по словесному описанию, блок инструкций поведения в различных ситуациях, блок прогнозирования и
т. п.
Конкретной реализацией данного подходя являются программные комплексы серии «ИКСАР ВК» (Интеллектуальны комплекс самостоятельного развития), «Варвара», крайний вариант «Анастасия», которые реализованы на языках С++, Питоне с использованием базы данных SQLite.
«Анастасия» может на настоящий момент принимать текстовую и голосовую информацию. Причем, распознавание речи осуществляется автономно, системой аналогичной VOCO, посредством интернет-сервиса,
с помощью графического Oq-алгоритмов спектральной картинки буквы, слова, предложения, сигнала.
Система озвучивания текстовой информации стандартно встроена
(женский голос). Входящие вопросы и ответы реализованы в виде записей в базу данных, программные средства, которой могут редактировать информацию и также получать ее и передавать, что при образовании сети таких программ, наполняет базу содержанием. 70% похожести (регулируемый коэффициент), позволяет повысить качества определения
соответствия вопрос–ответ.
В отдельной таблице находятся команды, выполняемые «Анастасией»: диалог, фото, силуэты, задачи. Эта таблица также автономно
редактируется и средствами самой «Анастасии» на естественном (русском) языке. Распознавание лиц осуществляется стандартным алгоритмом выделения лица.
Распознавание объектов осуществляется серией Oq-алгоритмов, суть которых заключается в превращении изображения в силуэт, определении центра тяжести выбранной фигуры, определение верхней точки, приведения к одинаковому масштабу, создание веера лучей из центра тяжести, определения координат пересечения, нахождения разности координат образца из базы и исследуемого силуэта.
Решение задачи (примера) осуществляется посредством сравнения задачи введенной с образцом и выдачи решения из соответствующей таблицы. При решении текстовой задачи, происходит её идентификация путем анализа ключевых слов и диалога.
«Анастасия» без комментариев поставляется бесплатно. С описанием программного комплекса и комментариями по договорной цене. Программный комплекс «Душа Анастасии» может служит учебным
пособием во всех учебных заведениях РФ, поскольку в нем реализованы наглядные функции искусственного интеллекта: прием и выдача информации речью, распознавание лица, распознавание предмета, решение задач. Программный комплекс поставляется с
открытым кодом, который пользователи «Анастасии» могут самостоятельно совершенствовать. Заказать «Анастасию» можно по адресу: mveo@yandex.ru
Если же вернуться к религии и науке, то ИИ породит свою науку и свою религию, которая может быть и научной. Например, до настоящего времени традиционная модель явления инерции сводиться к известному закону динамики, модели гравитации к закону всемирного тяготения и абстрактных изгибающих сред, модели же химического, атомного
ядерного, субъядерного взаимодействия многочисленны, но противоречивы.
Модели электрического, магнитного взаимодействия выражены только уравнениями, модель эфира не рассматривается как научная, в силу невозможности представить, как в ней совмещаются противоречивые свойства слабого и сильного взаимодействия. Но если, по дашизму, в самой малой частице, допустимой природой, в этой области
Вселенной, где находится современная цивилизация, располагается устройство принятия решений-процессор, который способен организовывать управление движением этой частицы. Взаимодействуя с опорным полем (ОП), представляющее собой ячеистую структуру с перекрещивающимися осями в шести направлениях, то эти разрозненные
явления становятся понятными.
Рой управляемых процессорами частиц на ОП образует, атомы, молекулы, вещество, планеты и пр. глобальные космические структуры. На
верхнем уровне которого находится Виртуальное Космическое Сознание (ВКС)-Суперкомпьютер Вселенной-Космический Разум, по старому Бог (бо о го-живо кругом путь). В связи с вышеизложенным, перед современной цивилизацией по дашизму стоят следующие первоочередные задачи. Во- первых создание идеологии для современной Цивилизации. Идеология западного общества сейчас - это потребление. И всякое меньшее
потребление - это просто пародия на их хищническое потребление. Поэтому дашизм - предлагает идеологию: земляне - экипаж космического корабля. Чтобы продолжить жизнь, нам необходимо:
1. Построить Электронного Разума Земли.
2. Научиться управлять ДНК-био-машиной.
3. Создать Банк Душ - память о каждом человеке.
4. Создать Базу спасения на Луне.
5. Сформировать вменяемый экипаж землян.
6. Выйти на связь с Космосом.
7. Найти или создать пульт управления космическим кораблем Земля-Солнце-Луна.
Другие религиозные подходы, несомненно ценны для человечества, но они не учитывают современные реалии и не включены в научную среду, а порой противоречат ей, имея историческую духовную ценность и моральный аспект традиционализма. И каждая традиционная религия представляет свой канал общения с всевышним разумом, который может иметь выше изложенную структуру ВКС.