Когда появятся киберы?

                Никитин А.В.
                Когда появятся киберы?

                Аннотация
Сегодня человек столкнулся с новыми проблемами, неведомыми ранее.
Экспертная система, созданная на основе нейронных сетей что-то анализирует, формирует свое решение, а чем оно обоснованно – непонятно. Ученые назвали такую систему «ответственный ИИ», заранее соглашаясь с его решениями, но насколько этот ИИ «ответственный», никто сказать не может.
Человек явно подходит к пределу сложности своих машин, за которым он теряет контроль над их функционированием, и машины переходят на загадочное «самостоятельное существование» со случайным результатом. Для сохранения какой-то гарантированной работоспособности машины уже не помогают никакие резервирования, дублирования, повышение надежности,… потому, что такая сложность уже требует других подходов к обеспечению её работоспособности. К расширению технической самостоятельности…
Где-то впереди уже проглядывает «технологическая сингулярность» – время, когда технический прогресс станет настолько быстрым и сложным, что окажется недоступным пониманию. Некоторые эксперты ожидают этого уже к 2030г.
В последнее время строятся самые разнообразные роботы, которые, как кажется, умеют всё. Они строят и ломают, убивают и лечат, исследуют и работают там, где человеку это трудно или невозможно. И мы, глядя на этих роботов невольно вспоминаем о возможности «восстания машин». А вдруг? Может ли компьютер вдруг «ожить»?
Что значит - машина стала «живой»? Это тоже самое что… живая клетка, живая муха, мышка или только человек? Когда это может произойти? Завтра, через пять лет…?
Для этого мы должны разобраться с техническим пониманием «живого» объекта. Нам надо понять, из каких составляющих складывается «жизнь». Нет, это не душа, сознание, интеллект, разум…, что-то другое отделяет каплю «бульона Опарина» от живой клетки. Философские определения жизни пестрят глобальными формулировками, но понимания почти не добавляют. А у ученых на этот счет есть мнение – понятие «жизнь» не обсуждать…
Но ведь все равно непонятно, как капля бульона превратилась в какой-то биологический автомат, а потом этот автомат… «ожил». Как разделить этот процесс на технические составляющие? Жизнь, это явление случайное или её появление предопределено… только наличием необходимых биохимических компонентов, физических условий и временем?
Клетка ожила, когда у неё появился клеточный центр управления, машина, которая управляет всеми процессами, протекающими в клетках. Надо понять принцип работы этой машины, оценить её функции и их техническую реализацию на уровне биологической клетки. Потому, что такой принцип получения результата применен и на более высоком уровне многоклеточных организмов, в том числе и человека. Изменился только уровень управления и технологическое исполнение.
Более полувека назад советские фантасты придумали киберов, машин, работающих рядом с людьми. И чем-то они сразу стали отличаться даже от сегодняшних роботов. Может быть свой самостоятельностью, своими машинными «мозгами» и проблесками разумности?
С чем можно сравнить биологическую клетку? С компьютером, роботом, кибером… ?
Мне кажется, что лучше всего сравнивать с легендарным кибером.
Когда на Земле появятся киберы?
Для этого мы должны понять, как строить их машинные мозги. И четко представлять себе, что реально ждет нас на этом пути и чем это нам может грозить!




Я, пожалуй, начну разговор с большой цитаты [1]:


С современной точки зрения гипотетико-дедуктивные теории по своей логической структуре можно рассматривать как интерпретированные аксиоматические системы, подобные, например, содержательной аксиоматике геометрии Евклида. Для этого следует принять в качестве аксиом наиболее сильные гипотезы, а все их следствия считать теоремами. Хотя с чисто логической точки зрения довольно трудно возражать против такого подхода, все же гипотетико-дедуктивная модель хорошо выявляет некоторые специфические особенности дедуктивного построения опытного знания, от которых совершенно отвлекаются при аксиоматизации математических теорий.

Начать с того, что гипотетико-дедуктивный метод не запрещает введения в процессе построения теории новых, вспомогательных гипотез, в то время как аксиоматическая система должна быть замкнутой. В ходе исследования исходные гипотезы обычно обрастают многочисленными вспомогательными гипотезами, дополнительной информацией, которая необходима для того, чтобы создаваемая теория была адекватной опыту.

Второе отличие относится к степени абстрактности этих теорий. Хорошо известно, что в современной математике аксиомами считаются не только суждения с определенным, фиксированным содержанием, но и любые схемы суждений или пропозициональные функции. Такая функция превращается в конкретное высказывание, когда исходным понятиям аксиоматической системы дается определенная интерпретация. Для математики как науки об абстрактных структурах, или формах, подобный подход является не только возможным, но и необходимым, поскольку он расширяет границы ее применения. В естествознании и опытных науках объекты теории допускают лишь одну-единственную интерпретацию, а следовательно, аксиомы могут пониматься только в смысле допущений, или гипотез, которые отображают закономерные отношения между свойствами реально существующих предметов и явлений.

Различие между математикой и естествознанием образно можно представить так: в то время как математика описывает свойства и отношения, справедливые во всех возможных мирах, естествознание изучает единственный реальный мир, свойства и закономерности которого раскрываются в тесном взаимодействии теории с опытом и практикой.
Рузавин Г.И. Методы научного исследования http://bookfi.net/book/599582

Разговор идет о гипотетико-дедуктивном методе научного исследования….
В той или иной форме его применяют все ученые, …и, все критикуют, как недостаточно научный. Как же так?
Этот парадокс объясняется достаточно просто. Каждому ученому необходимо заявить о реальной достоверности получаемых результатов своих исследований. И потому, считается нормой отречься от применения «гипотетических рассуждений» и ссылаться исключительно на «реальные результаты», которые могут быть получены опытным путем.
Но, очень часто, к сожалению, бывает так, что в той системе исследований, которую применяет этот ученый, многие результаты его исследований опытным путем вообще никогда не могут быть получены. Они есть, но… находятся в другой области знаний, которая недостаточно известна этому исследователю…
И тогда ему приходится идти извилистым путем эвристических методов осмысления и интерпретирования полученного результата, который еще можно назвать путем озарений.

Любая наука это путь отрицает, … но пользуется.
Все исследователи критикуются наукой за применение гипотетических построений, опирающихся только на их понимания используемых фактов из области знаний, где они являются дилетантами или недостаточно знающими.
Но, хочется спросить, а сама наука точно знает, о чем она говорит,… ну, хотя бы в самых тривиальных и глобальных вопросах, которые может задать любой ребенок?
Ой, вряд ли…
Полный текст доступен в формате PDF (1731Кб)

http://www.trinitas.ru/rus/doc/0016/001g/4050-nk.pdf

Полный тест в формате ФБ2  https://disk.yandex.ru/d/VYgoxIghTM9LOA