AI Lab

Проект МАНАС – Модульная Ассоциативная Нейронная Автокоррелирующая Сеть

Вступление

Развитие компьютерных технологий и всем, что с ними связано – отражает на самом деле тот уровень познания Человеком себя, который мы по по образу и подобию реализуем в своих очередных версиях и поколениях компьютеров. Наиболее близко к созданию «по образу и подобию» инженеры знаний подошли в разработке ИИ – Искусственного Интеллекта. Это попытки хотя бы сымитировать нечто похожее на поведение человека или простейший живой организм. Некоторые фрагменты в этой реализации оказались очень успешными и в чем то даже превзошли по своим способностям человека, например, по скорости и точности вычислений, в игре в шахматы (26 мая 2010 г вышла новая версия сильнейшей шахматной программы - Rybka 4. ), но вот в целом – до уровня ребенка ИИ еще очень далеко. Распознавание образов для компов всегда было слабым местом. Им проще миллион цифр перемножить, чем по хвосту узнать кошку.

Предлагается более глубинный анализ и алгоритм создания ИИ, основанный на синтезе древнейших ведических практиках и знаниях и современных исследованиях работы мозга и нейронов.

Дело в том, что одному человеку, разработчику ИИ, не в силах удержать в своем сознании такое огромное количество и разнообразие знаний, на основании которых можно было бы создать тот алгоритм, который был подобен Естественному Интеллекту - ЕИ. Для этого необходима Команда специалистов из многих областей знаний как научных, так и изотерических, философских, религиозных и духовных, проверенных практиками лабораторных исследований, а так же практиками самопознания.

Парадигма ИИ в рамках проекта МАНАС

Цель: определится в базовых постулатах для успешного продвижения идеи развития проектов по созданию ИИ, используя возможности Интернета, как виртуальной среды, в которой можно использовать все человеческие ресурсы, независимо от места жительства, а так же – формирование Команды Инженеров Знания. Без Команды – полноценного продукта не сделать, особенно это касается эмуляции мозга человека, и написания программного кода в среде Элара, что так же требует коллективных усилий, как по изучению среды, так и по программированию отдельных модулей и всего ИИ в целом.
.
Определения и сокращения:

ИИ – Искусственный Интеллект (Интеллектуальное Изделие).

НС – нейронная сеть

ИР – Искусственный Разум

Голография - holos (голос)— весь, целый и grapho — пишу.
Голограмма (оптическая) — это статически зафиксированная картина интерференции двух лучей света — опорного и отраженного, идущих от одного источника. Голографическая техника позволяет получить объемное изображение предмета. Сама голограмма представляет собой совокупность полос и пятен, никак не похожую на запечатленный предмет. В ней оказываются наложенными друг на друга два отдельных луча света, причем это происходит так, что каждая часть голограммы несет информацию обо всем объеме.

Человек – это информационно организованная форма движения материи, самопознающая себя через абстрагирование в символах.

 НООСФЕРА – ПСИХОЛОГИЧЕСКИЙ ФЕНОМЕН – явление, наблюдаемое только при определенных условиях – наличия Критического Количества и Качества Коммуникаций (КККК) в социально-ориентированных группировках существ одного вида.

 КККК – условия для проявления известного философского тезиса - перехода количества в качество. Данный принцып необходим при формировании Команды, чтобы войти членам команды в состояние когеренции, - что позволит выйти на совершенно иной – созидательный вид взаимодействия. 

БАЗОВЫЕ КОНЦЕПТЫ

Стратегия рассуждений при построении парадигмы как НС так и ИИ должны быть привязана к ясному видению реальности развития живых объектов и наличия всех существующих и известных на данный момент положений о целостности и совокупности механизмов взаимосвязи объект-природа. Будь это амеба или человек – за всем этим надо видеть Главную Цель и Смысл, которые заложены в носителях жизни на земле, как негэнтропийный принцип, уравновешивающий энтропийные процессы во Вселенной.

Обратная связь «встроена» так же и внутри живой системы – клеточный уровень, запись на уровне ДНК и глубже – уровень метахондрии. У человека это еще – внутренняя картина мира, (тезаурус) полученная в результате воспитания в середе и культуре, где он родился и вырос.
Таким образом, при построении парадигмы НС и ИИ не учтены и не использованы все виды обратных связей – внутренние и внешние, а так же их комбинации - что не привело к желаемому результату – создать НС равную естественной НС.
Человек – это информационно организованная форма движения материи, самопознающая себя через абстрагирование в символах. Если такой же смысл (целевой вектор) заложить в программу ИИ, то на выходе получим ИР.
Помнить о главном основополагающем Основном Инстинкте – это Инстинкт Выживания, который любым живым существом настолько усвоен, насколько он имеет право на жизнь. И вот пока в ИИ этот Инстинкт Выживания, авторы ни в каком виде не реализовали. Почему??? – не знали, или упустили из вида?


ЗАКОНЫ ЖИЗНИ

\"Наука не в состоянии разрешить наивысшую мистерию природы. И это связано с тем, что при окончательном анализе мы обнаруживаем, что мы сами являемся частью природы, и, следовательно, частью той мистерии, которую мы пытаемся разгадать. Даже самый проницательный глаз не может увидеть сам себя, равно как и рабочий инструмент не может обрабатывать сам себя\". (Макс Планк, \"Куда движется наука?\")


В этом эпиграфе чувствуется как бы безысходность и конец той науки без Бога (Как символ Единства, Всезнания, Всемогущества и Вездесущности), которая до сих пор преобладала на планете, - и это знак к новым переменам.


Встаньте, бодрствуйте!
Обретя сокровища, - осознайте их.
Труден и непроходим этот путь,
Подобный острию остро отточенного ножа,
Встать на который страшно и переступить невозможно.
Таков этот путь, который нашли мудрецы и след его
Теряется во мраке веков.


В мировой сокровищнице, дошедшей до наших дней, в ведических книгах, записаны знания, которые нам надо понять, для того, чтобы постепенно создавать в виртуальном мире в виде компьютерной модели аналог нашей конструкции под названием – Человек.

В процессе эволюции, наука, используя внешние инструменты, самостоятельно сумела подняться в своем познании с 24-го до 5-го уровня:

Космические принципы и законы: согласно космологии Санкхья имеется двадцать четыре космических принципа и закона: 
1. Пракрити (исконная природа). 
2. Махат (космический разум). 
3. Ахамкара (чувство эго). 
4. Манас (ум). 
5-9. Пять органов восприятия (слух, осязание, зрение, вкус и обоняние). 
10-14. Пять органов действия (язык, руки, ноги и органы испражнения и размножения). 
15-19. Пять танматр (тонкие (скрытые) слух, осязание, зрение, вкус и обоняние). 
20-24. Пять грубых элементов (эфир, воздух, огонь, вода и земля). 
(АВАДХУТА ГИТА)

Далее наступит кризис, так как выше пятого уровня ученые мужи подняться не смогут, ибо дальнейшее развитие возможно с использованием Божественного Инструмента, созданного природой – Человека, конструкция которого состоит именно из этих 24-х принципов. Позиция «стороннего наблюдателя» далее не работает – нужно погружение во внутренний мир, в котором можно найти отражение всех Законов Космоса. Только так, изучая Прототип, можно создать Искусственный Интеллект и Разум.

Так же – сильнейшим препятствием для создания ИИ является консерватизм и догмат авторитетов, академиков по разработке ИИ. Если бы их концепции были бы верными, то ИИ давно бы был создан. Есть наблюдение – чем больше теорий, книг, толкований, чем сложнее модели, тем дальше от Истины, так как истина очень проста. Она же едина, а для познания Единства Истины, Человек сам должен однажды стать Единым в своем внутреннем мире, что скажется и на внешнем мире, где не будет повода для войн.







Архитектура МАНАС по вертикали

Манас, как вместилище интеллекта и чувств одновременно, является самостоятельным слоем конструкции Человека. Манасом, соединенным со всеми органами восприятия (5-9), которые связывают Манас с пятью органами действия (10-14) пользуется Ахамкара – это слой Разума.

Сокращения 

• РД - Регистр Данных
• ОС - обратная связь
• Л (логика) эктокомпонент - выполняющий логические операции как в слое, так и общением между слоями.
• ДФ – данные фраз

Примечание – описание реализации проекта написано для среды разработки ИИ «Элара», но сама идея доступна в реализации на любом другом языке программирования.



Конструкция базового, нулевого РД (Регистр Данных)-эктокомпонента слоя АБ
Анализа Букв и символов

В качестве базового прототипа вполне подходит одна из возможных схем организации системы управления приведенная на рис. 5.

 Система содержит следующие основные подсистемы:

1. подсистема выполнения преобразовании входящих кодов – S1
2. подсистема вычислительных и управляющих функций – S2
3. подсистема хранения данных (память) – S3
4. подсистема передачи данных (токенов) – S4
5. подсистема обучения – S5
6. подсистема ввода конфигурационной информации – S6
7. подсистема вывода результатов измерений/расчетов – S7
8. подсистема контроля внутреннего состояния и самовосстановления – S8


Подсистема S1 содержит схемы преобразования входящих кодов в последовательность токенов-посылок и передает эту последовательность на входы Экторов S2. Конкретный вид данной подсистемы для каждого модуля определяется типом входных сигналов – это могут быть аудио-видео преобразователи и так далее.

 

Рис. 5

Экторы S2 являются унифицированной вычислительной ячейкой, производящей непрерывную асинхронную обработку входных токенов-посылоки выдающих преобразованные в соответствии с внутренними параметрами данного Эктора выходные токены. Экторы содержат внутреннюю память небольшого объема, но обладающую высоким быстродействием, в которой хранится динамическая информация о законах преобразования данного Эктора. Каждый экторимеет свой уникальный адрес, а выходы Эктора в качестве параметра содержат адрес Эктора-приемника выходного токена данного Эктора. Таким образом, в состав токена входит информация о месте назначения данной информационной посылки. Параметр места назначения также является динамическим, что позволяет задавать произвольную структуру связей между Экторами.
Подсистема S3 представляет собой двух уровневую память, соединяемую с Экторами токенами того же типа, которыми производится обмен между Экторами, то есть с точки зрения внешнего устройства подсистема S3 представляется аналогичной S2,. 
Подсистема содержит механизм автоматического переноса данных из памяти первого уровня на второй по специальным критериям, а также при поступлении соответствующих внешних команд от подсистем S5, S6.
Подсистема S4 выполняет функции контроля автоматической маршрутизации между модулями (внешняя маршрутизация). Для этого подсистема имеет механизм сбора и хранения текущей информации о топологии и загрузке информационных связей всей системы. Сбор информации о текущей топологической структуре сети строится на принципах локального обмена между соседними модулями, с постепенным накоплением информации о более отдаленных модулях. Организация адресного поля токена строится по пирамидальному принципу, так что подсистеме S4 необходимо производить сбор и хранение адресной информации только уровня эктоблоков. 
Подсистема S5 позволяет производить адоптацию (обучение) как отдельных Экторов, так и системы в целом для решения конкретной задачи. Подсистема строится на основе задания обратной связи между выходным вектором управления и входными данными. Подсистема должна производить модификацию внутренних параметров Экторов в направлении минимизации выходных ошибок, и должна выдавать команду подсистеме S3 на сохранение достигнутых параметров при достижении положительной реакции. 
Подсистема S6 должна содержать интерфейсы общения с оператором, позволяющие производить задание связей между Экторами, задание внутренних параметров Экторов, контроль и представление текущего конфигурационного состояния системы и ее отдельных подсистем и модулей. Наиболее приемлемой на текущий момент является форма организации информационного обмена в формате аналогичном представлению схемотехники. При этом оператор получает графическое представление внутреннего построения системы на основе многоуровневых эктомодулей, аналогичным современным интегральным микросхемам. Такой подход позволяет создавать весьма сложные с функциональной точки зрения эктомодули, на основе постепенного усложнения при сборке из элементарных кирпичиков. При этом общая структура даже очень сложных систем может быть отображена достаточно простой схемой. Таким образом, подсистема S6 должна сдержать редакторы создания модулей из исходных Экторов, а также из уже собранных модулей. При этом редактор должен позволять произвести настройку внутренних параметров Экторов, соединений между Экторами, а также запуск и механизмов обучения и контроль функциональных параметров модуля. Очевидно, выполнение функций контроля подразумевает наличие в составе редактора механизмов генерации входных сигналов и представления реакции модуля на подаваемые сигналы.
Подсистема S7 необходима для представления данных измерений или моделирования в удобном для человека виде. На текущий момент достаточно понятно как отображать данные скалярного типа и некоторые относительно простые данные других типов, в основном на основе двумерных и трехмерных графиков и картинок. Предполагается, что подсистема S7 должна производить отображение этих видов данных, а разработку отображения и представления данных более сложного типа необходимо производить после практической реализации первых версий системы.

Может быть полезным вывод в 3-D графическом виде информации о работе всей ДФ так, чтобы по активности экторов и модулей видеть процесс работы ДФ.
Подсистема S8 необходима для обеспечения живучести системы в целом, для исключения потери информации приобретенной системой в процессе обучения и для снижения вероятности ошибочных действий системы при отказе какой либо части системы. Подсистема строится на принципах локального взаимодействия и должна производить непрерывный контроль каждым модулем своих ближайших соседей по критериям функциональной исправности. При обнаружении неисправностей подсистема должна передавать соответствующие уведомления подсистемам S6,S7. Кроме функций непрерывного контроля, желательно ввести в подсистему функции динамического резервного хранения информации соседних модулей. В этом случае, при выходе из строя какого либо модуля сети, его соседи могут взять на себя ту часть функций вышедшего из строя модуля, которая является переносимой. Кроме того, после создания резервных копий позволит автоматически восстановить работоспособность модуля в кратчайшие сроки в полном объеме.



Содержит логику ввода кода (фильтр), логику корреляции, логику конца записи в буфер памяти, таймер жизни, логику выдачи посылки токена, РЕСЕТ – сброс буферов == самоуничтожение (Зачем это нужно - см далее).

Слой АБ состоит из нулевого АБ-РД-эктокомпонента, в памяти которого используется только одна ячейка, в которой записывается один код символа из первой токен посылки. Эктокомпонент получает уникальное имя «Х-0», на которое он откликается – выдавая при этом со своего выхода токен, в котором записано его имя, вес корреляции, и адрес.


Предлагается эмуляция манаса в компьютерном коде

 Модуль Анализа Текста (МАТ – измеренный; мертвый. Санскрит ) - это самонастраивающийся избирательный фильтр, с переменной (управляемой в настройках слой-эктокомпонентов ) шириной и глубиной среза. Где настройка и обучение происходит за счет обратной связи (ОС) с внешним миром.

Архитектура МАТ - блока вербализации Уровня МАНАС.

Из базовых Старт РД (Регистр Данных)--эктокомпонентов создаются слои, вначале в каждом слое – есть свой один нулевой Старт Регистр Данных -эктокомпонент. Этот эктокомпонент создает в процессе развития, обучения – способом клонирования массив РД-эктокомпонентов в слое так, как это заложено в алгоритме Л-эктокомпонента данного слоя. И в дальнейшем, по мере жизни ДФ и её развития, если будут «отмирать» (вследствие сбоев в программе, бэдблоков, вирусов) Регистр Данных -эктокомпоненты, то взамен так же, под управление Л-эктокомпонента, будут регенерироваться новые Регистр Данных -эктокомпоненты.

МАТ состоит из слоев:
1. Слой АБ – Слой Анализа Букв и символов.
2. Слой АС – Слой Анализа Слов
3. Слой АФ – Слой Анализа Фраз
4. Слой АП – Слой Анализа Понятий

Разграничение слоев условное – (они все находятся в одной плоскости энжины), для облегчения объяснения дальнейшей работы МАТ по орфографической, синтаксической, смысловой и понятийной логике обработки ошибок.

Слои (их объемы) создаются сами путем клонирования Регистр Данных -эктокомпонентов в соответствующем слое.

Каждый слой обрабатывается по своим критериям, заложенными в Регистр Данных -эктокомпоненте и его Регистр Данных -клонах и в Л-эктокомпоненте.

Состав слоя.

Каждый слой состоит:
1. Из переменного (или постоянного) количества эктокомпонентов распределения данных – Регистр Данных -эктокомпоненты. Они имеют вначале один нулевой Старт-РД-эктокомпонент, в памяти которого записываются коды из токен посылки. Далее, по мере развития и роста МАНАС, Регистр Данных -эктокомпоненты клонируются в соответствии с алгоритмом, заложенным в Л-эктокомпоненте.
2. Из Л-эктокомпонента\\ов - выполняющий логические операции как в слое, так и общением между слоями.

Далее – логические задачи в Л-эктокомпоненте будут меняться, в зависимости от уровня слоя, а так же конкретных задач: по орфографической, синтаксической, смысловой и понятийной логике обработки ошибок.

 Данная структура – универсальна. Она будет работать и в блоках видео, звука, кинестетики…




ЗАДАНИЕ АЛГОРИТМОВ КАЖДОГО СЛОЯ

АБ – Слой Анализа Букв и символов.

Назначение слоя:
1. Фильтрация по заданному алгоритму на уровне одного символьного токен кода, в данном случае равному одной букве, цифре. Знаки препинания и другие символы в этот слой не попадают. Часть этих символов используется Л-эктокомпонентом.
2. Изменением алгоритма Л-эктокомпонента меняются свойства слоя Анализа Букв и символов 

Этот слой можно создавать несколькими способами:

1. Универсальный – это гибкий алгоритм, позволяющий наращивать объем слоя по мере поступления новых символов. Он может быть использован во всех задачах – начиная от корректора текста, переводчика и до распознавания образов. В этом случае размер слоя будет динамически меняться. Универсальный слой формируется сам по мере поступления новых очередных токен-посылок. 

2. Заданный – жесткий, - сразу копируется в слой Слой Анализа Букв и символов вся нужная таблица символов Уникода. В этом случае размер слоя будет постоянным и количество Слой Анализа Букв и символов -токенов будет равно количеству введенных нужных символов. (Например, символ пробела, точка, запятая и др. – в этот слой уже не попадут)
3. Обучение по правилам - подобно избирательному фильтру типа Эквалайзер. Пока не видно – где он может пригодиться. 

Конструкция базового, нулевого Регистр Данных -эктокомпонента слоя Слой Анализа Букв и символов 


Содержит логику ввода кода (фильтр), логику корреляции, логику конца записи в буфер памяти, таймер жизни, логику выдачи посылки токена, РЕСЕТ – сброс буферов == самоуничтожение (Зачем это нужно - см далее).

Слой Анализа Букв и символов состоит из нулевого Слой Анализа Букв и символов -РД-эктокомпонента, в памяти которого используется только одна ячейка, в которой записывается один код символа из первой токен посылки. Эктокомпонент получает уникальное имя «Х-0», на которое он откликается – выдавая при этом со своего выхода токен, в котором записано его имя, вес корреляции, и адрес.

Клонирование нового эктокомпонента слоя Анализа Букв и символов .

 Новый, следующий Слой Анализа Букв и символов Регистр Данных -эктокомпонент клонируется после поучения одного токена, который посылает эктокомпонент логики слоя Анализа Букв и символов Л-эктокомпонент. И вновь созданный эктокомпонент получает уникальное имя «Х-1», на которое он откликается – выдавая при этом со своего выхода токен, в котором записано его имя, вес корреляции, и адрес (??).

Данный алгоритм позволит распознавать любые новые шрифты при обучении в распознавании графического ввода - во время ввода рукописного текста. При этом устанавливается соответствие введенному символу значение (ассоциация) буквы, знака.


Конструкция Л-эктокомпонента слоя Анализа Букв и символов 

Л-эктокомпонент содержит логику ввода кода с общей шины выхода (фильтр), логику анализа кодов, логику корреляции, логику ассоциаций, таймер (он считает время жизни по приходу токена с общей шины входа), логику выдачи посылки токена, РЕСЕТ – сброс буферов.

Задачи и Алгоритм Л-эктокомпонента:

• Анализ общей шины выхода – при условии Out < 1 послать токен-команду для клонирования еще одного Регистр Данных -эктокомпонента. 
• Подать последний токен, записанный в его буфере так, чтобы новый клон записал в свой буфер код, которого не было записано ни у одного Регистр Данных -эктокомпонента этого слоя. (это и стало причиной создания нового Регистр Данных -эктокомпонента)
• Анализ общей шины выхода – при условии Out => 1 послать последний токен, записанный в его буфере, - в вышележащий слой.
• Анализ общей шины выхода – при условии Out > 1 – добавить последний вес и адрес Регистр Данных -эктокомпонента в массив своей памяти список адресов для ассоциативных связей.


АС – Слой Анализа Слов

АФ – Слой Анализа Фраз

АП – Слой Анализа Понятий


Вот алгоритм МАТ- первый этап: ЗАГРУЗКА-ОБУЧЕНИЕ

Условия - Алгоритм Универсальный:
ДФ пуста. Есть один МАТ-эктокомпонент, со способностью копироваться по
условию – команда «Out < 1». 

Они не нумерованы по порядку - для их взаимодействия нумерация (так как это есть в ДФ) - не нужна. 

Есть посимвольный ввод в кодах UNICODE (может и в другом - лишь бы была
унификация для всей ДФ).

И вывод на монитор кодов в символьном виде.

Есть общая шина данных слоя Анализа Букв и символов и общая выходная шина выходов всех Регистр Данных -эктокомпонентов слоя Анализа Букв и символов .

Обсуждение Е-кода:

Начинаем вводить текст - любой. Пример - АЗБУКА.
1. буква \"А\" распознается Слой Анализа Букв и символов -РД-эктокомпонентом в виде кода 192 и записывается в буфер. Первый Регистр Данных -эктокомпонент слоя Анализа Букв и символов приобретает свое имя «А» (Для удобства объяснения)
2. В счетчике «А»-РД-эктокомпонента записывается 192
3. В таймере этогоА- Регистр Данных -эктокомпонента плюсуется 1 счетчику жизни ( было: начальный лимит L= 2048 – стало 2049). 
4. Ставится запрет на вход записи в буфер А-РД-эктокомпонента.
5. Вводится код «З» 199 и 
6. В А-РД-эктокомпоненте идет сравнение токена с кодом 192 в буфере.
7. Нет соответствия -  на выходной шине состояние «0»
8. Далее - выдается Л-эктокомпонентом команда-токен (флаг активации) «создать клон Регистр Данных -эктокомпонента слоя Слой Анализа Букв и символов »
9. Создается клон с именем «З»: З-РД-эктокомпонент.
10. В таймере А-РД-эктокомпонента вычитается 1 счетчика жизни ( было: L=2049 – стало 2048). 
11. В З-РД-эктокомпоненте записывается код 199, который был передан из Л-эктокомпонента.
12. В таймере З-РД-эктокомпонента плюсуется 1 счетчику жизни ( было: начальный лимит == 2048 – стало 2049). 
13. То же для букв - Б,У,К.


В данном примере-
 Имеем 5 Регистр Данных -эктокомпонентов:
 А-РД-эктокомпонент, З-РД-эктокомпонент, Б-РД-эктокомпонент, У-РД-эктокомпонент, К-РД-эктокомпонент. 

Далее:
o Снова выдается команда-токен «А» на все входы Регистр Данных -эктокомпонентов
o На А-РД-эктокомпоненте при корреляции с буфером с кодом 192, есть полное совпадение == выдатся команда «1». (Новый Регистр Данных -эктокомпонент не клонируется.)
o В таймере этого Регистр Данных -эктокомпонента плюсуется 1 счетчику жизни ( было: == 2045 – стало 2046). 
o Далее посылка кода «Пробел» код 32 (Для Л-эктокомпонента) и повторяются шаги 5.6.7.8.
o У Регистр Данных -эктокомпонентов А.З.Б.У.К вычитается 1-ца жизни
o посылка кода «Пробел» 32 в слое АС под управлением Л-эктокомпонентом закрывает первый Регистр Данных -эктокомпонент от записи, который был сразу же создан как первый клон слоя АС.


В это время с каждым тактом, Регистр Данных -эктокомпонентом, подтвердившим корреляцию, а так же или вновь клонированным, выдается команда-токен на печать код и печатается буква за буквой.
Одновременно команда-токен посылается в слой АС слов, где так же (по тому же алгоритму) заполняется базовый нулевой Регистр Данных -эктокомпонент и в его буфер записывается вся последовательность кодов букв-символов (даже с ошибками АЗУБКА) до « кода 32 = пробела» или Энтер.

Так заполняется слой слов - АС. И это будет базовый тезаурус из орфографических словарей, где каждое слово записано в АСКИ кодах. Этот слой является аналогом уровня осознанности у человека – вербальный уровень, из которого и выстраивается как система коммуникаций с внешним миром, так и составляется внутренний диалог, дающий задания для дальнейшей работы мозга в режиме бессознательного – что и составляет основу ЕИ.

В эмуляции ЕИ в МАТ этот слой бессознательного так же разграничивается, и начинается он на уровне Слоя Анализа Фраз, из которого составлена БД Знаний – это Энциклопедические, толковые словари, а так же здесь формируется логика перевода на другие языки. Так вот – этот САФ составлен не в кодах АСКИ, а в адресах этих слов из порядковых номеров этих слов (или их прямого адреса) из слоя Анализа Слов.





Далее – аналогично.

Только 
Следующий шаг создание схемы из нескольких слоев в режиме обучения и коррекции ошибок.

И МАТ – должен спать. Во сне будет выравниваться соответствие весов ассоциативных связей так, чтобы режим обработки ошибок не забил быстро весь диск в следующей сессии работы. Так, - мы ощущаем усталость в конце дня.

Кластер – некий аналог нейрона в ИИ - точнее связи-синапсы с соседними нейронами так, что это по сути является самими понятийными, смысловыми связями.

Вес кластера

Кластер – может представлять слова, фразы, понятия, определения и др. В параметрах каждого кластера есть:

Вес – если это только что созданный кластер, то его вес = 1. При каждом новом обращении к нему добавляется +1 – если есть подтверждение (или умолчание) о его верности, и -1 – если есть подтверждение о его несоответствия в данной логической конструкции. Если баланс опускается ниже «0» – то все дальнейшие операции с такими кластерами ИИ проводит во время «сна». Такой алгоритм позволит не опускать скорость «мышления» ниже приемлемого уровня так, как это происходит у человека. Для этого человеку и нужен сон. Если во время сна обнаруживается, что к этому кластеру были обращения, то его вес поднимается на + столько единиц, сколько раз было обращение к кластеру до сна. И при достижение веса кластера выше 0 – кластер попадает в фазу «бодрствования», где его уже будут использовать алгоритмы ИИ. Таким образом, из «подсознания» ИИ будут появляться забытые знания, информация.

Настройка режима весов – экспериментальная, и зависит от параметров носителя ИИ – его мощность, объем памяти и др.

Суммарный вес связей – это то количество установленных связей, по суммарному весу которых устанавливается порог отклика данного нейрона-кластера.



Есть множество вариантов обучения МАТ – и каждый будет иметь индивидуальный (если это надо, например = ЛАСТ) характер и стиль. Или общий - тиражируемый простым копированием МАТ. Например, переводчики, корректоры, диагностики у врачей, юристов.


КОММЕНТАРИИ

\"Мир есть абсолютное совершенство,
включая неудовлетворение им и ваши усилия изменить его.\"

 Если мы, человечество, есть часть этого совершенного мира, но не достигли этого абсолютного совершенства, то стремление к совершенству для него является естественной потребностью и сам механизм и Закон эволюции заложен в коллективном сознании. Таким образом, носитель и исполнитель Закона материален и един – это всё человечество в сумме, осознающее себя как Единое-Цельное Сознание, Разум, Память, психическая Энергия - это и есть Бог для человека = Ноосфера. 

 То есть – Природа использовала максимум защищенности от потери, утраты этого Закона, сделав знание его – достоянием всех, с одной стороны, и от преждевременно полного использования Закона, как невозможность использования его отдельными личностями для своих потребностей во вред остальным, - с другой. Тем не менее - каждый член общества постоянно находится под явным, но неосознаваемым контролем и управлением Ноосферы, каким бы \"свободным\" он себя не считал.

 И каждый член общества - имеет скрытый потенциал (он же – стимул к эволюции) в виде знаний о всем человечестве, а так же и о Вселенной в целом. Такой голографический принцип, когда часть знает о целом, заложен в Природе и проявляется в разных масштабах. Проявляя еще одно свойство – фрактальность жизни.


 Правильный выбор направления и постановка задачи – половина дела. Это относится к стратегии развития ИИ. Если бы это было так, - то ИИ уже бы был создан. Пока все попытки создания ИИ очень далеки от идеала. 
 Одна из причин – попытка сразу «Родить ребенка ИИ», и воспитывать его, минуя фазу всей эволюции эмбриона в утробе, которая, как известно, начинается с одной клетки (Женской – материя), и запуск Программы Рождения производит другая клетка (Мужская – информация).
 Поэтому – акцент на изучение и развитее НС – правильное начало. НС – основа любой клетки. Эмуляция одноклеточной амебы в виртуальном мире, как синтез НС (дух, генокод) и носителя этой НС (железо ПК) в среде обитания – сеть и программные продукты ( = = информация-пища) с целью выживания, размножения и адаптации к среде выживания, с дальнейшей эволюцией в виде перерождения в другую форму (многоклеточное существо) - представляется наиболее правильным и естественным.


 Насколько ИИ еще далек от своего прототипа (ЕИ), можно видеть по тем алгоритмам, до которых он пока «дорос»:

Это сильно напоминает отжиг металла, поэтому для ее описания часто
используют термин \"имитация отжига\". В металле, нагретом до температуры,
превышающей его точку плавления, атомы находятся в сильном беспорядочном
движении. Как и во всех физических системах, атомы стремятся к состоянию
минимума энергии (единому кристаллу в данном случае), но при высоких
температурах энергия атомных движений препятствует этому. В процессе
постепенного охлаждения металла возникают все более низкоэнергетические
состояния, пока в конце концов не будет достигнуто наинизшее из возможных
состояний, глобальный минимум.

 Но вот следующие шаги в развитии концепции ИИ уже приближают НС к прототипу:

Несмотря на многочисленные прикладные достижения, обучение с учителем критиковалось за свою биологическую неправдоподобность. Трудно вообразить обучающий механизм в мозге, который бы сравнивал желаемые и действительные значения выходов, выполняя коррекцию с помощью обратной связи.

 Данное рассуждение строится на концепции замкнутой системы (это автором книги сделано неосознанно, так как он ЭТОТ момент упустил), что не соответствует действительности – любая живая система одновременно как замкнута на себя, так и открыта на внешний мир. Стратегия рассуждений при построении парадигмы как НС так и ИИ должны быть привязана к ясному видению реальности развития живых объектов и наличия всех существующих и известных на данный момент положений о целостности и совокупности механизмов взаимосвязи объект-природа. Будь это амеба или человек – за всем этим надо видеть Главную Цель и Смысл, которые заложены в носителях жизни на земле, как негэнтропийный принцип, уравновешивающий энтропийные процессы во Вселенной.

Трудно вообразить обучающий механизм в мозге, который бы сравнивал желаемые и действительные значения выходов, выполняя коррекцию с помощью обратной связи.

 Обратная связь «встроена» так же и внутри живой системы – клеточный уровень, запись на уровне ДНК и глубже – уровень метахондрии. У человека это еще – внутренняя картина мира, (тезаурус) полученная в результате воспитания в середе и культуре, где он родился и вырос.
Таким образом, при построении парадигмы НС и ИИ не учтены и не использованы все виды обратных связей – внутренние и внешние, а так же их комбинации (Это хорошо реализовано в схемотехнике – поэтому они, эти приборы и роботы, - работают) что не привело к желаемому результату – создать НС равную естественной НС.
Человек – это информационно организованная форма движения материи, самопознающая себя через абстрагирование в символах. Если такой же смысл (целевой вектор) заложить в программу ИИ, то на выходе получим ИР.

 Если допустить подобный механизм в мозге, то откуда тогда возникают желаемые выходы? Обучение без учителя является намного более правдоподобной моделью обучения в биологической системе. Развитая Кохоненом [3] и многими другими, она не нуждается в целевом векторе для выходов и, следовательно, не требует сравнения с предопределенными идеальными ответами. 

 В данном случае - нужна не логика «ИЛИ-ИЛИ», а «И-И» - синтез, тогда и получается ИИ. И не только «допустить подобный механизм» нужно, а понимать и использовать его по назначению.

, она не нуждается в целевом векторе для выходов и, следовательно, не требует сравнения с предопределенными идеальными ответами

 На каком то уровне программы - это так. Только широта и полнота видения всей Системы организации жизни, (а современных знаний для этого уже достаточно, при условии работы не в одиночку, а используя коллективный ум – Ноосферу) позволит сделать эмуляцию как НС и ИИ, а так же и ИР.

Еще один метод наделяет каждый нейрон Кохонена «Чувством справедливости». Если он становится победителем чаще своей законной доли времени (примерно 1/k, где k – число нейронов Кохонена), он временно увеличивает свой порог, что уменьшает его шансы на выигрыш, давая тем самым возможность обучаться и другим нейронам.
 Эта, начальная попытка наделить ИИ чувствами, принесла успех. Продолжение в этом направлении и доведение числа чувств от 12 (зрение, слух и т.д) на уровне соматическом и до 12-ти (справедливость, совесть, жертвенность и т.д) нравственных, позволит отследить и проверить на развитии и «взрослении» ИИ так же и наши, общечеловеческие нравственные категории.

МНОГОСЛОЙНЫЕ ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
Более крупные и сложные нейронные сети обладают, как правило, и большими вычислительными возможностями. Хотя созданы сети всех конфигураций, какие только можно себе представить, послойная организация нейронов копирует слоистые структуры определенных отделов мозга.

 Многослойность – одна из реализаций архитектуры человеческого мозга, так же принесшая успех по созданию ИИ. Но то, что эти слои еще не объемные, а тем боле не обладающие голографической способностью – пробел в стратегии создания ИИ. Во всяком случае, в известных публикациях об этом пока не написано.


Цитаты из книги: С.Короткий
Нейронные сети: обучение без учителя
В статье рассмотрены алгоритмы обучения искусственных нейронных сетей без учителя. Приведена библиотека классов на C++ и тестовый пример.
Рассмотренный в [1] алгоритм обучения нейронной сети с помощью процедуры обратного распространения подразумевает наличие некоего внешнего звена, предоставляющего сети кроме входных так же и целевые выходные образы. Алгоритмы, пользующиеся подобной концепцией, называются алгоритмами обучения с учителем. Для их успешного функционирования необходимо наличие экспертов, создающих на предварительном этапе для каждого входного образа эталонный выходной. Так как создание искусственного интеллекта движется по пути копирования природных прообразов, ученые не прекращают спор на тему, можно ли считать алгоритмы обучения с учителем натуральными или же они полностью искусственны. Например, обучение человеческого мозга, на первый взгляд, происходит без учителя: на зрительные, слуховые, тактильные и прочие рецепторы поступает информация извне, и внутри нервной системы происходит некая самоорганизация. Однако, нельзя отрицать и того, что в жизни человека не мало учителей – и в буквальном, и в переносном смысле, – которые координируют внешние воздействия.

 Как видим – понятие «Учитель» очень условное, в данном контексте - это наличие человека-эксперта при запуске НС. А если Учителем называть Природу, то:

Например, обучение человеческого мозга, на первый взгляд, происходит без учителя: на зрительные, слуховые, тактильные и прочие рецепторы поступает информация извне, и внутри нервной системы происходит некая самоорганизация.

Учитель всегда присутствует в явном или скрытом виде, как целевой вектор, заложенный в основу как человека, так же должен быть заложен и в каждый нейрон НС.
 Так, этап обучение можно считать законченным тогда, когда сформируется тезаурус (несущий в своем потенциале КККК – как критерий свойств тезауруса) – точка отсчета, относительно которой и будет продолжаться дальнейшая некая самоорганизация.

наличие некоего внешнего звена, предоставляющего сети кроме входных, так же и целевые выходные образы

 В данном случае, в пределе - выходные образы - это то, что есть в Природе (Для этого у ИИ должен быть доступ к внешним объектам через все приборы, которыми человек научился пользоваться). А Входной – это то, что человек или сама НС получает на входе. Задача НС (в идеале) – выдать причины несоответствия, это то, что человек внес в процессе своей мыследеятельности. Может это свойство ИИ мы сочтем за проявление ИР?.

ГОЛОТРОПНЫЙ ПРИНЦИП
 Остановимся поподробнее на голотропном принципе, который пока еще не нашел реализации в НС, а он, как мы увидим, базовый в природе жизни. Голографическое мышление является самым мощным инструментом, данным ему Природой. И в руках человека Голографическое мышление приносит наиболее яркие открытия.
 Освоение алгоритмов - синергетический и «Голографическое мышление» – это еще одно дополнение к созданию ИИ. Именно синтез всех направлений позволит продвигаться в создании НС, несущие в себе возможности ИИ.

 Обозначим таким термином – «гологенная универсальность» - способность соматических клеток одного вида живого существа при необходимости «переквалифицироваться» в любую ткань. Это позволяет организму иметь запас живучести, способность к регенерации - позволяет компенсировать недостаток интеллекта у примитивных существ, повышая его степень выживания. Дождевые черви способны восстановиться из двух половинок до целого червя. Наделяя нейроны свойствами гологенной универсальности, делает их так же живучими. Такой алгоритм в НС пока так же не реализован.
 Вот, поэтому:

Реальный \"интеллект\", демонстрируемый самыми сложными нейронными сетями, находится ниже уровня дождевого червя,
 Ф. Уоссермен Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика

 Именно - закладывая в НС на уровне каждого нейрона (а он должен обладать такой интеллектуальной мощностью, чтобы иметь возможность как регенерироваться, так и клонироваться без потери своих параметров.) алгоритм гологенной универсальности, сделает НС способной к самостоятельной эволюции. И эта стратегия развития НС, начатая с первых шагов создания ИИ:

Искусственные нейронные сети индуцированы биологией, так как они состоят
из элементов, функциональные возможности которых аналогичны большинству
элементарных функций биологического нейрона. Эти элементы затем организуются
по способу, который может соответствовать (или не соответствовать) анатомии мозга.
 Ф. Уоссермен Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика

ОКАЗАЛАСЬ НАИБОЛЕЕ ПРАВИЛЬНОЙ И, НЕСМОТРЯ НА СОМНЕНИЯ АВТОРА КНИГИ, - ИМЕННО ЭТУ СТРАТЕГИЮ И НАДО ПРОДОЛЖАТЬ, ОБУЧАЯСЬ У «ПРОТОТИПА» - ИССЛЕДУЯ СВОЙ ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ МОЗГ И УМ.
Только попытки создания НС на примитивных аналогах нейронов (как это делается сейчас), не приведут к цели – создание ИИ. Такие нейроны не в состоянии реализовать КККК, потому что их внутренние параметры не соответствуют ни свойствам, ни критериям естественного нейрона. 
  Начинать надо с создания полноценного Искусственного Нейрона (пусть он будет пока размером с ПК), обладающего тем потенциалом, который позволит реализовать ИИ превращая НС в ИИ и ИР, когда КККК достигнет своего порога. Именно в этом и состоит главная мысль Проекта САИ: Соматическая анимация интеллекта – начинать надо с клетки, с её эволюции.

 Не смотря на:
 
большая часть мозга остается тайной для понимания. Основные исследования проведены в области идентификации функций мозга, однако и здесь отсутствуют подходы, отличающиеся от чисто «схематических». Биохимия нейронов, фундаментальных строительных блоков мозга, очень неохотно раскрывает свои секреты. Каждый год приносит новую информацию относительно электрохимического поведения нейронов, причем всегда в направлении раскрытия новых уровней сложности. Ясно одно: нейрон является намного более сложным, чем представлялось несколько лет назад, и нет полного понимания процесса его функционирования
НЕ НАДО ПУТАТЬ - ГОЛОГРАФИЧЕСКИЕ КОРРЕЛЯТОРЫ И НС.
Существует множество вариантов реализации голографических корреляторов и тем не менее их основные принципы функционирования очень схожи. Все они запоминают образцовые изображения в виде либо плоской, либо объемной голограммы и восстанавливают их при когерентном освещении в петле обратной связи. Входное изображение, которое может быть зашумленным или неполным, подается на вход системы и одновременно коррелируется оптически со всеми запомненными образцовыми изображениями.

Здесь – голографический принцип используется, но не в самой НС.

И так, что еще нужно сделать по формированию парадигмы САИ:
ЦИТАТЫ ИЗ СТАТЬИ:  
Гуленко В.В.
Журнал \"Соционика, ментология и психология личности\", N 4, 2002. 
Формы мышления
6. Голографическое мышление
В теории интеллекта наименее исследована третья когнитивная форма: мышление аналитическое, негативное, индуктивное. Им обладают соционические типы FL (СЛЭ), LI (ЛИИ), IR (ИЭЭ), RF (ЭСИ). Условное название этого интеллектуального стиля — голографическое, или полноописательное мышление. Термин происходит от древнегреческих слов holos — весь, целый и grapho — пишу. Основанием такого наименования послужила способность голографистов к очень плотной упаковке информации по методу \"подобное в подобном\". 
Как статики голографисты достигают хорошей четкости мысли, как негативисты периодически поворачивают предмет мысли противоположной стороной, и как инволюторы скачкообразно меняют ракурс — угол рассмотрения или критерий суждения. 
6.1.
Эта интеллектуальная техника имеет много общего с голографическим принципом в физике. Голограмма (оптическая) — это статически зафиксированная картина интерференции двух лучей света — опорного и отраженного, идущих от одного источника. Голографическая техника позволяет получить объемное изображение предмета. Сама голограмма представляет собой совокупность полос и пятен, никак не похожую на запечатленный предмет. В ней оказываются наложенными друг на друга два отдельных луча света, причем это происходит так, что каждая часть голограммы несет информацию обо всем объеме. 
Таким образом, за счет мысленного наложения нескольких проекций одного и того же объекта голографисты достигают эффекта объемности. Для этого они смотрят сквозь изображение и подбирают нужную дистанцию рассматривания. Голографическое мышление обслуживают следующие грамматические связки: \"или — или\", \"либо-либо\", \"с одной стороны, с другой стороны\". Оно активно использует принцип меню, свободного выбора точки зрения. Голографическая аппроксимация — это последовательное приближение к цели или удаление от нее, сопровождаемое сменой ракурсов. В процессе голографирования осуществляется как бы наводка на резкость. 
Голографическое мышление имеет характерный скелетно-схватывающий, проницающий, \"рентгеновский\" характер. Оно без сожаления отсекает подробности, оттенки. Дает общее, весьма свернутое представление о предмете. Возьмите для примера два ортогональных сечения цилиндра. Горизонтальное сечение выглядит как круг, а вертикальное — как прямоугольник. Два разных проявления единого при их совмещении в уме дают переход на более высокий логический уровень понимания предмета. 
Так мыслит FL (СЛЭ) в бою. Анализируя ситуацию, он упрощает ее до двух-трех проекций (фронтальной, с фланга, с тыла), но зато быстро выходит на более высокий уровень понимания. LI (ЛИИ) выпукло схватывает проблему с альтернативных сторон, мысленно поворачивая ситуацию вокруг ее смысловых осей. RF (ЭСИ), то приближая, то удаляя человека, как бы прощупывает его с разных сторон, отсекая людей, которые его могут подвести. IR (ИЭЭ) улавливает скрытые, альтернативные побуждения человека, как бы строит его психологичесую \"голограмму\". 
Основные преимущества голографического мышления таковы. Во-первых, многоракурсность. За счет этого, как уже говорилось, достигается выпуклость, полнота описания, холистичность. Во-вторых, оно ценит простоту и четкость. Избегает вычурности, \"наворотов\". Особенно эффективны голографисты в кризисных ситуациях, когда надо быстро принимать решение и нет времени на взвешивание всех деталей. 
Явный недостаток этого стиля мышления в том, что оно слишком грубое, не уделяет должного внимания подробностям, которые становятся значимыми, когда процесс протекает ровно. Его информационные продукты трудно распаковывать. Посторонним кажется, что в них отсутствуют промежуточные звенья, которые должны обеспечивать связность. 
По Аристотелю, голографическое мышление соответствует объяснению при помощи структурных, или формообразующих причин. Аристотель называл структуру формой. Если вернуться к его примеру со скульптором, то причиной скульптуры оказывается скрытая в ней форма, которую скульптор всего лишь освобождает, отсекая лишние куски мрамора. 
6.2.
Смутные идеи голографического содержания высказал Лейбниц в своей \"Монадологии\". Его монада, в которой как в миниатюре отражается весь мировой порядок, очень напоминает голограмму. Систематически к нему обращались биологи, пытавшиеся понять причину устойчивости в природе. Вследствие взаимосвязей живой и неживой природы, возникающих на определенной территории, формируются биогеоценозы, или экосистемы. Экосистемы прежде всего характеризуются самотождественностью во времени, равновесием. В них наблюдается длительное сосуществование противоположностей без слияния (синтеза). В таких сообществах статика, следовательно, преобладает над динамикой. В этом и заключается основной закон экосистемы, называемый гомеостазом. 
На базе этих идей позднее сформировалась и общая теория систем. Ее родоначальником считается австрийский биолог Л. фон Берталанфи, который ввел понятие открытой системы — такой, которая обменивается со средой веществом, энергией и информацией и за счет этого противостоит дезорганизации. 
Если детерминисты объясняют поведение системы через составные части и связи между ними, то голографисты находят в ней новые качества, которые описываются дополнительными комбинаторными признаками, никак не вытекающими из ее внутренней структуры. Поэтому голографическую парадигму обобщенно можно назвать системно-экологической картиной мира. 
Современная идеология \"зеленых\" — абсолютизация этого мышления. Это ни в коем случае не означает, что идеологи этого движения — голографические типы. Техника мышления и система декларируемых взглядов не обязательно должны совпадать! Абсолютно типичным случаем является проявление одного стиля мышления через другой. В качестве хорошего примера служат книги \"квантового\" психолога А. Уилсона, в которых диалектико-алгоритмическая форма наполняется многогоракурсным, голографическим содержанием [5]. 
6.3.
Голографическому мышлению соответствует устойчивая, незомбируемая психика. Сравните, например, программируемость психики ЛСИ и инволюционно-зеркального ему СЛЭ. Как свидетельствует практика, степень сопротивляемости психологическому вторжению извне последнего гораздо выше. Чем же это объясняется? — Прочным мыслительным каркасом, на котором она зиждется. Полноохватностью, которую дает периодическая смена точки зрения на объект. Хорошим балансом между иммунной и нервной системами, а также основными органами чувств. 
В нейро-лингвистическом программировании этот принцип используется в технике, которая называется рефрейминг. Рефрейминг — это изменение рамок, в границах которых воспринимается то или иное событие. Если мысленно поместить привычный предмет в непривычную среду, то изменится смысл всей ситуации. Представьте себе, например, тигра сначала в джунглях, затем в клетке зоопарка, затем на пороге своей квартиры. Стандартно соционический тип описывается как погруженный в свой \"клуб\". А если переместить его в квадру? А если он окажется среди типов с противоположным стилем мышления? Этот ряд можно неограниченно продолжать. 
С помощью рефрейминга удается взглянуть на примелькавшееся свежим взглядом. Тип психики человека, который прибегает к этой технике, при этом, конечно, постоянен, изменяется лишь отношение к предмету внимания. Выигрыш от этого приема прежде всего в том, что новое видение подчеркивает те стороны ситуации, которые ранее недооценивались, позволяет отыскать новые ресурсы роста, расширяет имеющийся у вас выбор. 
6.4.
Физической, натурной моделью многоракурсного интеллекта является голограмма - наложение нескольких изображений таким образом, что каждое из них видно только при рассматривании под определенным углом. Смена картин происходит скачкообразно. При этом меняется не сама система, а лишь ее приоритеты. Так реализуется многокритериальность, позволяющая работать со сложной системой как с рядом простых. 
Еще один натурный прототип голографического мышления — фрактальные объекты. Они открыты математиком Б. Мандельбротом в 70-х годах прошлого века. Геометрически фракталы — это фигуры с размытыми очертаниями, обладающие самоподобной внутренней структурой. Например, дерево, снежинка, береговая линия и т. п. Для них характерны многократные внутренние вложения по принципу матрешки. Как и в голограмме, небольшой фрагмент фрактала содержит информацию обо всем фрактале. Часть оказывается всегда структурно подобна целому. 
Соционические объекты и есть такие фракталы. Отсюда моя голографическая концепция личности как системы типов, вложенных друг в друга [4]. Она конфликтует с господствующей плоской соционикой, которую отстаивают люди, руководствующиеся редукционистским мышлением. 
7. Вихревое мышление
Четвертый когнитивный стиль: мышление синтетическое, позитивное, индуктивное. В этих формах протекает мышление ES (ЭСЭ), SP (СЛИ), PT (ЛИЭ) и TE (ИЭИ). Наиболее подходящее название этого мышления — вихревое, или синергетическое. 
Синергетика — это наука о том, как из хаоса рождается порядок. Слово \"синергия\" в переводе с древнегреческого означает согласованные действия. В настоящее время термин синергетика продолжает дискутироваться. В западных источниках ее именуют теорией хаоса или нелинейной динамикой [9]. Для наших целей важно знать, что она занимается так называемыми диссипативными структурами — неравновесными, нелинейными, зыбкими. 
Как динамики синергетики мыслят подвижно, с переливами одной мысли в другую, как позитивисты идут к одной точке притяжения, как инволюторы часто поворачивают вспять, перескакивают на предыдущий уровень, что сворачивает поток их мыслей наподобие вихря или изменяющего свои очертания облака. 
TE (ИЭИ) словно в калейдоскопе видит причудливые, переливающиеся картины — то наплывающие, то отдаляющиеся. PT (ЛИЭ) мыслит очень экспериментально: ускоренно перебирает в голове множество вариантов и тестирует их на практическую пригодность. ES (ЭСЭ) инициирует социальные процессы, оставляя за собой шлейф мелких эмоциональных завихрений. Мысли \"роятся\" в его голове, вытесняя друг друга. SP (СЛИ) как бы \"лежит в дрейфе\" и ждет попутного ветра. Но как только ситуация становится благоприятной, начинается самоорганизация — его мышление быстро запускается, прокручивая поступающую информацию, выделяет наиболее и наименее удачные варианты действий. 
7.1.
Характеристика \"вихревое\" означает самоорганизующееся, движущееся подобно вихрю. Фактически протекает как быстрый перебор вариантов, их апробация и последующий отсев тех, которые не дают результата. В его основе лежит испытательность — продвижение к цели через пробы и ошибки. В определенном смысле его можно сравнить с экспериментом в лаборатории, которой является мозг человека. 
Первое преимущество вихревого мышления — живость и естественность. Оно как бы имитирует те процессы, которые реально протекают в природе. Другое его преимущество — вера в успех, везучесть. Синергетиков не смущают временные неудачи и текущие ошибки. Они предпринимают попытку за попыткой, пока к ним, наконец, не приходит удача. 
Наибольший недостаток этого мышления в том, что интеллектуальный поиск идет вслепую, а значит, неэкономно. Еще одна трудность — его хаотичность, стихийность. Синергетический интеллект представляет собой некое подобие цепной реакции, которая раскручивает сама себя. При этом срабатывает механизм положительной обратной связи: если вовремя не остановиться, то концентрация усилий поначалу приводит к взрыву, а затем к медленному остыванию. 
Синергетический интеллект объясняет явления при помощи субстанциональных причин. Сама субстанция (вещество, субстрат) в силу естественного движения порождает явление. На примере Аристотеля, вещественная причина скульптуры — это глыба мрамора, из которого она была сделана. 
7.2.
Вихревое мышление оформилось в самостоятельную парадигму и оценилось социумом по достоинству позже всех, хотя оно самое близкое к природным явлениям. Известно, что в естественных условиях все процессы протекают как круговороты. В свободной экономике, например, действует \"невидимая рука рынка\" А.Смита: происходят циклические колебания спроса и предложения, которые и порождают естественную цену товара. 
Изучая биологическую эволюцию, Ч.Дарвин открыл, что ее источником является борьба за существование и выживание наиболее приспособленных организмов. Главный двигатель такой \"эволюции\" как раз инволюция, так как, во-первых, фокус событий смещается на случайную изменчивость и, во-вторых, нет промежуточных звеньев между видами, они возникают не плавно, а скачком. 
Действительно, биологическая самоорганизация начинается с мутаций — внезапного, непредсказуемого изменения генетического материала. Это и есть собственно инволюция, которая порождает пульсирующий хаос, тогда как закрепление и тиражирование полезных мутаций — это уже действие эволюции. 
Усилить в дарвинизме инвотенденцию, подчеркнуть скачкообразность развития природы пытается так называемая концепция прерывистого равновесия. Ее авторы Гоулд и Элдридж исходят из того, что плавно-поэтапные изменения видов в естественных условиях невозможны. Чтобы выжить, нужны одновременно все органы в рабочем состоянии. Не бывает существ, у которых присутствуют полуплавники-полукрылья, полупальцы-полукопыта и т.п. По этой теории время существования вида делится на две очень неравные по продолжительности стадии. Первая стадия — это стазис, когда с видом длительное время ничего существенного не происходит. И второй период — момент перелома, когда вид очень быстро превращается в другой вид, либо вымирает. 
В 20-м веке, как я уже отмечал, вихревой принцип вновь открыла и взяла на вооружение синергетика. Девиз синергетики — порядок через флуктуации. Флуктуации (локальные возмущения системы) являются аналогом биологических мутаций. Порядок в хаотическом развитии сложных социально-психологических систем соционика уловила через закон сменяемости квадр. Однако не надо забывать, что в необратимой сменяемости квадр есть множество инволюционных участков — взрывов, скачков и поворотов. Из-за этого реальная, а не теоретическая кривая эволюции получается зазубренной, петляющей. Своими очертаниями она напоминает пляшущие языки пламени горящего костра. 
7.3.
Этот стиль мышления придает психике такие качества, как выносливость, оптимизм. Однако психика синергетиков все-таки менее устойчива, чем у голографистов. Синергетики — типы частично программируемые, но способные сбрасывать неестественные программы. Правда, для восстановления нормальной психической жизни им нужен определенный, а иногда и длительный период проб и ошибок. Жизненные невзгоды, остановка привычного движения вперед плохо сказывается на их мышлении. Срабатывает закономерность: чем ниже скорость, тем хуже самоуправляемость, как при управлении самолетом. Если напор встречного воздуха на аэродинамические рули ослабевает, самолет гораздо хуже слушается их. 
Лучшая контрмера в подобных ситуациях — положительное самопрограммирование. Оно заключается в оттеснении тревожащих мыслей на задний план и растворении их в положительном сценарии. TE (ИЭИ) перед сном представляет себе приятную картину и снимает таким образом тревожные переживания дня. PT (ЛИЭ) в воображении рисует желаемую цель во всех подробностях и как позитивист со временем выходит на нужных людей и ресурсы. ES (ЭСЭ) просто не думает об ошибках прошлого, и его настроение улучшается само собой. SP (СЛИ) ставит не первое место положительный вариант развития событий и старается уловить момент, когда можно приступать к его реализации. 
Часто забывают, что синергетическая составляющая развития делает бесперспективными долгосрочные прогнозы. Американский метеоролог Э.Лоренц образно назвал это явление эффектом бабочки. Бабочка, взмахнувшая крыльями в каком-то штате Америки, может при определенном стечении обстоятельств вызвать ураган где-нибудь в Индонезии. Сложные нелинейные явления непредсказуемы, потому что крохотные начальные влияния приводят порой к огромным последствиям. В обычной жизни это же явление называют эффектом домино. Начальное падение первой костяшки удачным образом влечет за собой катастрофическое падение всего ряда. Начальные действия, совершение которых происходит по вашей воле, определяют, какой из сценариев запустится — пессимистический или оптимистический. 
7.4. 
Этот тип мышления отражает формируемую ныне синергетическую картину мира. В рамках этой парадигмы в XVIII веке возникла гипотеза Канта-Лапласа о вихревом зарождении солнца и планет из космической пыли. 
Синергетическая парадигма направлена против креационизма. Возникновение сложных систем она объясняет самозарождением, а не внешним творением. Вот характерный пример из истории науки. Гипотезу биохимика А.И.Опарина о самозарождении жизни из неживой материи — первичного \"бульона\" на ранних этапах существования Земли во многом подтвердил знаменитый эксперимент Стенли Миллера, выполненный в 1953 г. 
Строго в рамках синергетической парадигмы представляет свое мировоззрение академик Н. Амосов. По его мнению, \"эволюция мира объясняется самоорганизацией структур... чудеса возможны, но практического значения не имеют\". Он искренне убежден, что материю можно воссоздать в компьютерных моделях. 
Синергетика признает решающую роль случая и свободной воли в переходные моменты истории. Поэтому синергетически настроенные ученые рассматривают альтернативные варианты исторических событий. В частности, английский историк А .Тойнби смоделировал такой вариант течения античной истории — если бы Александр Македонский не умер (пессимистический вариант), как бы развивался мир тогда (оптимистический вариант)? 
Натурная модель синергетического мышления — турбулентный поток. Турбулентным называется такой поток жидкости или газа, в котором происходит сильное перемешивание его движущихся слоев. Поведение такого потока нельзя предсказать. Предшествующая турбулентности ламинарная фаза потока подчиняется четкой закономерности и соответствует причинно-следственному мышлению. 
Для математического моделирования естественных процессов роста обычно используют степенные функции. Такие функции описывают не арифметическую, а геометрическую прогрессию величин. Особенно часто для динамического моделирования привлекается логистическая (S-образная) кривая. Она обязательно заканчивается участком насыщения. Это значит, что самоорганизация не всесильна: дойдя до какого-то предела, она исчерпывает свой импульс движения. Далее надо либо уступить свое место внешней организации, либо затевать новый очаг самоорганизации. Синергетические типы выбирают, конечно, второе. 
Синергетически, с учетом инволюции объясняет процесс рождения, роста и гибели этносов Л. Н. Гумилев. Этническая система диктует правила отбора определенного поведения людей. Личности-пассионарии (чудаки, отщепенцы, инакомыслящие-) обеспечивают общество разнообразными мутациями. Социальная система сдерживает их до тех пор, пока не ослабевает по каким-либо причинам (экономический кризис, междоусобные войны, пресыщения благами жизни и т.п.). После этого энергия нового сметает одряхлевшую систему и начинает энергично развиваться на ее месте. Но рано или поздно она состарится сама и вынуждена будет уступить место вызревшей в ее недрах очередной альтернативной системе и т. д. 
Это мышление труднее всего дается людям с алгоритмическим осмыслением реальности, так как у них свободному выбору и игре случая противится телеология, судьба, особая роль программиста и т.п. Когда синергетики говорят о скрытом порядке в хаосе, они, если перевести их слова на язык соционики, констатируют, что системно-голографическое мышление, улавливающее свернутые упорядочивающие структуры, является дуальным к хаотически-вихревому.

Ноосфера стимулирует отставших и останавливает спешащих

 Эти факты управления Ноосферы нашей эволюцией видны во многих сферах человеческой деятельности – начиная от техники (создание альтернативных источников энергии) и кончая созданием ИИ и ИР, и глобальными социальными перестройками.
 Вот один из примеров:

КГБ уничтожил искусственный разум

Андрей Николаевич Колмогоров (1903-1987гг.) в 1963 году настаивал на том, что кибернетический автомат способен разделять и адекватно воспроизводить человеческие эмоции. Читатели сборника «Возможное и невозможное в кибернетике» и не подозревали о том, что несколько сановитых авторов сборника делятся с ними не теоретическими предположениями, а выводами, основанными на дорогостоящих экспериментах!