тут-то было..., техническая, в начале, задача сразу была приведена в состояние ... философской проблемы.

И опять возник тот же эталон сравнения - Я.

Возможности симбиоза и конфликта Человека и Машины не обсуждал только ленивый. Изменился только технический уровень сравнения.

При таком подходе к проблеме Искусственный Интеллект был обречен...

И опять последовало то же решение. Проблема слишком сложна, надо решать её по частям. По степени сложности системы. Взаимодействие в колонии простейших автоматов - в одну кучку, возможное развитие обособленной программы - в другую, а глобальные системы управляемых взаимодействий - в третью. Последняя группа, как и предполагалось, только в порядке изучения проблемы.

Витиеватость и многополярность развития вычислительной техники, многообразие технических решений окончательно раздробили общую задачу на составные части. Теперь нейропроекты и элементы ИИ в программах, это уже разные вещи.

Проблема есть, а решения проблемы - нет.

Главная причина этого - эталон.

Долой эталон...

Это стало понятно не сегодня, и даже не вчера.

Зачем сравнивать заранее несравнимые величины? Найдем что-нибудь попроще. Интеллект, он же - разный. У бабочки один, у лягушки - другой, а у мышки - третий..., и интеллектов этих... много. А раз так, то задачу можно разложить на составляющие, по классам интеллекта.

Но можно и еще глубже копнуть. До нейронов. И до остальных клеток.

Копнули...

И запутались в бесконечных спорах. О свойствах и аналогах нейронов, о классификации интеллектов, о логике клетки. Потом все же определились несколько больших групп: За нейронные аналоги, против, примитивный ИИ, высокоразвитый, можно создать простейший интеллект электронными средствами, невозможно его создать на этом уровне техники...

Повоевали, ... и все вместе ушли в программирование.

Причины. Их несколько. Но, главная - нет предмета спора. ИИ нет - никакого. До сих пор. Ни на какой основе. Различия подходов оказались непринципиальными - разными сторонами одного процесса. На том этапе - программирования. Цифровая техника другого пути и не оставила.

Интеллектуальные системы управления. Есть сегодня такие. Системы управления с использованием некоторых интеллектуальных приемов отбора и обработки информации. Техника развивается в эту сторону очень стремительно. И кажется, завтра мы снова заговорим и об Искусственном Интеллекте, и об Искусственном Разуме, и о Машинном Мозге...

Да, наверное ..., но это будет уже другой разговор.

Похоже, что главный выбор в этом направлении уже сделан. Машине интеллект не нужен. Как бы она не улучшала свои возможности, она должна быть полностью управляемым объектом. Так это, по крайней мере, предполагается...

А вот элементы интеллекта в системе управления очень даже приветствуются. Для сближения оценок машины с нашими оценками и действиями. Для упрощения перевода и улучшения восприятия. Для интуитивного понимания своих действий оператором, принимающим решения. Сложность машины растворяется в элементах интеллекта, понятных оператору интуитивно, привычных с детства. Так и должно быть. Хороший слуга должен быть только тенью своего господина.

Но, проблема ... осталась.

Она никуда и не исчезала. Ею почти перестала заниматься большая математическая наука. Этой проблемой занимается психиатрия, психология, но каждая решает свою задачу. Практическую. Занимаются вольные исследователи. Тут направлений ... не перечтешь. И думается, найдут решение когда-нибудь.

Наконец-то, к изучению принципов деятельности мозга подключилась современная вычислительная техника и программирование. Возможно, уже скоро мы будем управлять машиной только силой мысли. Тут прогресс весьма ощутим. Значит, начали мы понимать, как работает наш мозг? Да, отчасти.

Что мы поняли за последнюю сотню лет в техническом аспекте? Известно внутреннее строение. Мозг состоит из нейронов, которые объединены в большие сети, содержащие сотни тысяч и миллионов нейронов. Принципы объединения примерно известны. Обмен информацией - импульсный. Известны ритмы мозга. Добавочная сложность - химическое управление, например, гормонами. Тут тоже немного разобрались. Обработка информации имеет параллельный характер. Известны зоны мозга, отвечающие за работу тех или иных систем организма и самого мозга.

Это очень много. И все же...

Мы не знаем технического определения мысли. Мы не знаем принципов логической системы. Мы не знаем логических единиц системы. Мы не знаем принципов и способов, как хранения информации, так и её извлечения. Нам неизвестна система кодирования информации. Мы не знаем, как формируются и как удерживаются логические связи между блоками информации. Нам совершенно неизвестны способы логической обработки информации на микроуровне, на уровне групп нейронов.

Так есть проблема, или - нет? Конечно, есть. И сложности - огромные.

Сложности понимания.

Они в нас самих, в наших знаниях, в стереотипах. Мы находимся под огромным давлением наших собственных знаний. Мы попали в плен нашей техники. Теперь уже развитие техники диктует направления развития наших знаний. И, конечно, деньги. Потраченные на достижение существующего уровня. Это и определяет принцип преемственности. Для техники это стало основным требованием. Для всей техники, и для вычислительной - в частности. Любые изменения должны носить постепенный характер. Через серию не очень больших изменений. От одного уровня, к другому.

Да, это техническая эволюция.

Эволюционный принцип развития выгоден во многих случаях. Он имеет массу достоинств. И потому, принят во всем мире, как основной. Он не отменяет открытий, но производит их отбор. По своим критериям. Прежде всего - эффективности. Что мы получим, если применим вот это новое? В чем мы выиграем? Если осязаемого эффекта нет, то зачем нам это открытие?

Вопросы совершенно справедливые и очевидные. Они диктуются эволюционным принципом развития. Кажется, иначе рассуждать мы уже и не умеем...

Но, пришлось же, поступаться эффективностью, когда наш прогресс привел нас к экологическим катастрофам. Оказывается, сиюминутная эффективность не всегда лучший вариант...

Оказывается, что эволюционный путь развития техники имеет и существенные недостатки. Он вынужден отбрасывать принципиально новые технические решения по требованиям преемственности, и тем ... тормозит свое движение вперед.

Потому, что, даже самые перспективные технические идеи когда-то устаревают. Даже, в