Интеллект-стек 2023. Анатолий Левенчук
Читать онлайн книгу.
Это верно и для людей: кошку и ребёнка можно научить каким-то условным рефлексам, но людей потом можно учить, просто сообщая им какие-то фразы, например, «не влезай – убьёт» (но для этого надо сначала людей научить языку, а кошку нельзя научить языку в силу плохой аппаратуры её мозга).
Оригинальное НЛП из 80х годов содержит некоторое количество инженерных решений в части моделирования «языковой модели внутри человека», а затем и в части обучения человека практикам программирования такой модели (обучения мозга, про плохую привычку: «как ваш мозг сумел это выучить?» – это не терапевтический, а инженерный вопрос!). НЛП было озабочено пониманием того, как работают результаты словесного программирования нейронных сеток людей, нейро (мозг) лингвистического (словами) программирования. А в современных искусственных нейросетках даже нет такого аспекта «работы с человеком, но не пациентом». Так что современная понятизация как-то должна объединить находки нетерапевтической/инженерной работы по моделированию человеческого совершенства (human excellence, предмет НЛП) и моделированию компьютерного совершенства (computer excellence, предмет computer science, hardware and software engineering и отдельных дисциплин типа artificial intelligenсe, deep learning и т. д. – всё, что работает с нейро-вычислителями).
3. Собранность
Агенты
Всё больше и больше физиков, которые вдруг занялись физичностью жизни, включая физичность интеллектуальной жизни, прибегают к использованию физики частиц119. Частицы/particles – это с одной стороны части, с другой стороны – «что-то особенное, обособленное от остального». В физике такие объекты обычно называют системами/systems: они состоят из чего-то внутри себя (подсистем, частей систем) и находятся в окружении/среде (environment), которое тоже состоит из систем – и имеют границу, которая различает их и окружение (то есть не расплываются в среде, а как-то поддерживают свою «самость», отдельность, автономность).
Физики описывают состояния этих систем, давая эти состояния как точки в пространстве состояний (не только точка положения частицы в 3D пространстве, но и температура, цвет, даже структура их строения из подсистем, а также какие-то характеристики производных по времени – скорость, ускорение и т.д., всё это может быть размерностями пространства состояний). И вот дальше частицы могут быть инертными по отношению к изменению своих состояний и активными – и некоторые частицы настолько «странны», что планируют изменения своих состояний, ставя целью достижение выгодных для них состояний и при этом намеренно проходя состояния, которые для них менее выгодны, чем исходные – ожидая в конечном итоге получить результат лучше, чем у них сейчас. Грубо говоря, эти частицы имеют межвременные предпочтения и готовы чем-то пожертвовать сейчас, чтобы получить результат потом. По факту это поведение деятеля – он планирует путь через пространство состояний, предполагающий достижение конечной потенциально выгодной точки, хотя на этом пути могут
https://arxiv.org/abs/2210.12761 от Friston со товарищи, https://arxiv.org/abs/2301.10077 от Ванчурин со товарищи, https://www.mdpi.com/1099-4300/25/1/129 вот от от Hoffman со товарищи, https://writings.stephenwolfram.com/2023/02/computational-foundations-for-the-second-law-of-thermodynamics/ от Wolfram, constructor theory https://www.constructortheory.org/ по факту про то же.