KokkuvÔte
Kogu maailm rÀÀgib ainult tehisintellektist, kuid samal ajal â milline paradoks! â puudub siiani ĂŒldtunnustatud, arusaadav, loogiliselt struktureeritud ja sĂŒgav definitsioon just nimelt âintellektileâ endale (isegi mitte tehislikule, vaid intellektile ĂŒldse). Miks mitte vĂ”tta julgus kokku ning pĂŒĂŒda selline definitsioon leida ja vĂ€lja pakkuda? LĂ”ppude lĂ”puks on definitsioon see vundament, millele ehitatakse ĂŒles kĂ”ik muu, eks ole? Kuidas me siis loome tehisintellekti, kui igaĂŒks nĂ€eb erinevalt seda, mis peaks olema selle aluseks? AlustameâŠ
MÀrksÔnad: intellekt, vÔime, omadus, objekt, kohanemine, kÀitumine, keskkond, sÀilitamine, ellujÀÀmine.
Olemasolevate intellekti definitsioonide kirjeldamiseks on kasutatud artiklit âA Collection of Definitions of Intelligenceâ (S. Legg, M. Hutter. A Collection of Definitions of Intelligence (2007), ), mille tsitaadid on esitatud koos kommentaaridega (kaldkiri).
Sissejuhatus
See artikkel (A Collection ofâŠ) annab ĂŒlevaate suurest hulgast (ĂŒle 70!) mitteametlikest mĂ”iste âintellektâ definitsioonidest, mille autorid on paljude aastate jooksul kokku kogunud. Loomulikult oleks tĂ€ieliku loendi koostamine vĂ”imatu, sest suur hulk intellekti definitsioone on sĂŒgavale peidetud artiklitesse ja raamatutesse. Sellegipoolest on siin esitatud definitsioonid suurim viidetega varustatud kogumikâŠ
Vaatamata pikale uurimis- ja aruteluloole puudub intellektil siiani standardne definitsioon. See on pannud mĂ”ned arvama, et intellekti saab mÀÀratleda vaid ligikaudselt, mitte tĂ€ielikult. Meie hinnangul on selline pessimism siiski liialt tugev. Kuigi ĂŒhtset standardset definitsiooni ei ole, saab paljusid pakutud mÀÀratlusi vaadates kiiresti selgeks, et paljude nende vahel on mĂ€rkimisvÀÀrne sarnasus.
Intellekti definitsioon
Definitsioonid ĂŒldallikatest (sĂ”nastikud, entsĂŒklopeediad jms)
(siin on toodud 3 parimat intellekti definitsiooni selle artikli originaali vastava jaotise 18 mÀÀratluse hulgast. Valiku aluseks oli kriteerium â kĂ€sitletud omaduste, vĂ”imete, tunnuste, parameetrite jms ulatus ja sĂŒgavus).
- VĂ”ime tĂ”husalt kohaneda ĂŒmbritseva keskkonnaga kas iseennast muutes, keskkonda muutes vĂ”i uut otsidesâŠ
- Intelligentsus ei ole ĂŒks vaimne protsess, vaid pigem paljude vaimsete protsesside koosmĂ”ju, mis on suunatud tĂ”husale kohanemisele ĂŒmbritseva keskkonnaga.
Kohanemine on paljude tĂ€psustamata omaduste avaldumise tulemus, mis kokku moodustavad intelligentsuse. Oluline on see, et on nimetatud ĂŒmbritsev keskkond â olemasolev vĂ”i isegi uus.
- VÔime Ôppida ja mÔista vÔi tulla toime uute vÔi keeruliste olukordadega;
- MÔistuse oskuslik kasutamine;
- Oskus rakendada teadmisi ĂŒmbritseva keskkonna mĂ”jutamiseks vĂ”i vĂ”ime mĂ”elda abstraktselt nii, nagu seda vĂ”imet mÔÔdetakse objektiivsete kriteeriumide abil (testimisel).
Oluline on see, et ĂŒmbritsev keskkond on nimetatud! Puudused:
- SidesĂ”na âvĂ”iâ kaudu on seotud eri laadi kategooriad: âvĂ”ime Ă”ppidaâ ja âuute olukordadega toime tullaâ.
- Ja âmĂ”istuse oskuslik kasutamineâ ei sobi ĂŒldse mÀÀratluseks.
- Inimesed erinevad ĂŒksteisest oma vĂ”ime poolest mĂ”ista keerulisi ideid, kohaneda tĂ”husalt ĂŒmbritseva keskkonnaga, Ă”ppida oma kogemusest, osaleda eri tĂŒĂŒpi arutluskĂ€ikudes ja ĂŒletada takistusi mĂ”tlemise abil.
No vĂ€hemalt on nimetatud inimesed, s.t inimene, kellel need vĂ”imed on! Kohanemise tĂ”husus on vĂ€lja toodud â see on oluline, kuid kohanemist ennast nimekirjas ei ole! Takistuste ĂŒletamine on sisuliselt probleemide lahendamine.
PsĂŒhholoogide antud kirjeldused (esitatud on 35 mÀÀratluse seast 3 parimat)
- Mina eelistan nimetada intelligentsust âedukaks intelligentsuseksâ. PĂ”hjus on selles, et rĂ”hk on intelligentsuse kasutamisel edu saavutamiseks elus. SeetĂ”ttu mÀÀratlen ma intelligentsust kui oskust saavutada elus seda, mida inimene soovib saavutada, sotsiokultuurilises kontekstis, mis tĂ€hendab, et inimestel on erinevad eesmĂ€rgid: kellelegi tĂ€hendab see koolis vĂ€ga hĂ€id hindeid ja testide edukat sooritamist, kellelegi vĂ”ib-olla vĂ€ga heaks korvpalluriks, nĂ€itlejaks vĂ”i muusikuks saamist.
EesmĂ€rk on otsesĂ”nu vĂ€lja öeldud â saavutada elus edu, kuid sellega asi piirdubkiâŠ
KĂ”ige ĂŒldisemas mĂ”ttes esineb intelligentsus seal, kus ĂŒksik loom vĂ”i inimene teadvustab, kasvĂ”i Ă€hmaselt, oma kĂ€itumise asjakohasust eesmĂ€rgi suhtes. Paljudest mÀÀratlustest, millega psĂŒhholoogid on pĂŒĂŒdnud mÀÀratleda mÀÀratlematut, on enam-vĂ€hem vastuvĂ”etavad jĂ€rgmised:
- vÔime reageerida uutele olukordadele vÔi Ôppida seda tegema uute kohanemisreaktsioonide abil, ja
- vĂ”ime sooritada teste vĂ”i lahendada ĂŒlesandeid, mis hĂ”lmab seoste tabamist, kusjuures intelligentsuse tase on vĂ”rdeline keerukuse vĂ”i abstraktsusega vĂ”i mĂ”lemaga korraga.
Nii tekkis hierarhia: âKĂ”ige ĂŒldisemas mĂ”ttesâŠâ â see on juba hea. Kuid sellega kogu hea ka piirdubâŠ
- Tautoloogia: reageerida⊠uute kohanemisreaktsioonide abil. Vahet pole, kas vanade vÔi uute reaktsioonide abil, peamine on reageerida!
- NĂŒĂŒd testidest⊠Seoste tabamine on kĂŒll hea, kuid kaugeltki mitte piisav!
- Intelligentsus ei ole ĂŒks vĂ”ime, vaid liitvĂ”ime, mis koosneb mitmest funktsioonist. See tĂ€hendab vĂ”imete kooslust, mis on vajalik ellujÀÀmiseks ja arenguks ĂŒhe vĂ”i teise kultuuri raamistikus.
Oh, lĂ”puks ometi on mĂ€rgitud ellujÀÀmine intelligentsuse abil! Kuid kĂ”ige muu arveltâŠ
Tehisintellekti uurijate antud kirjeldused (3 parimat 18-st)
- Intelligentne agent teeb seda, mis] vastab tema olukorrale ja eesmÀrgile; ta on paindlik muutuvate tingimuste ja muutuvate eesmÀrkide suhtes, Ôpib oma kogemusest ning teeb asjakohase valiku, mida mÀÀravad taju piirangud ja töötlemisvÔimalused.
TÔenÀoliselt parim intelligentsuse mÀÀratlus kÔigist siin esitatud definitsioonidest.
EesmĂ€rk on kĂŒll mĂ€rgitud, kuid seda pole tĂ€psustatud.
KohanemisvĂ”ime â nii tingimuste kui ka eesmĂ€rgi suhtes. Viimane tĂ€hendab, et puudub arusaam kĂ”ige olulisemast eesmĂ€rgist!
Ăppimine â keskkonna omaduste tuvastamine (kuigi see pole otsesĂ”nu vĂ€lja toodud), meeldejĂ€tmine, kasutamine.
Valik â jĂ€relikult peetakse silmas kriteeriume.
Piirangud â nii tajus kui ka mĂ”jutamises.
- âVĂ”ime midagi Ă”ppida on vajalikud, valdkonnast sĂ”ltumatud oskused, mida on vaja laia valdkonnapĂ”histe teadmiste spektri omandamiseks. Selle saavutamine âĂŒldise tehisintellektiâ puhul eeldab vĂ€ga kohanemisvĂ”imelist, universaalset sĂŒsteemi, mis suudab iseseisvalt omandada ÀÀrmiselt laia valikut spetsiifilisi teadmisi ja oskusi ning parandada eneseharimise abil ka omaenda kognitiivseid vĂ”imeid.â
NĂ€ib, et siin on lĂ”ppeesmĂ€rk just vĂ”ime midagi Ă”ppida⊠Ja sellest tulenevad ĂŒldise tehisintellekti omadused â suur kohanemisvĂ”ime, universaalsusâŠ
- Intelligentsed sĂŒsteemid peavad toimima ja toimima hĂ€sti vĂ€ga erinevates keskkondades. Nende intelligentsus vĂ”imaldab neil maksimeerida edu tĂ”enĂ€osust isegi siis, kui olukorrast puudub tĂ€ielik teadmine. Intelligentsete sĂŒsteemide toimimist ei saa vaadelda lahus ĂŒmbritsevast keskkonnast, konkreetsest olukorrast ega ka eesmĂ€rgist.
Mida tĂ€hendab âhĂ€sti toimimaâ? Milles seisneb edu?
Koondkirjelduse vÔimalus
Kui vaadeldud mÀÀratlustest âvĂ€lja vĂ”ttaâ sageli esinevad funktsioonid (jooned, omadused jne), siis nĂ€eme, et intelligentsus:
- See on omadus, mis ĂŒksikagendil on tema suhtluses ĂŒmbritseva keskkonna/keskkondadega.
- See omadus seostub agendi vĂ”imega saavutada edu vĂ”i kasu mingi eesmĂ€rgi vĂ”i ĂŒlesande suhtes.
- See omadus sÔltub sellest, kui hÀsti agent suudab ja peab kohanema erinevate eesmÀrkide ja keskkondadega.
Nende vĂ”tmeatribuutide ĂŒhendamine annab meile vastuvĂ”etava mitteformaalse intelligentsuse mÀÀratluse: intelligentsust mÔÔdetakse agendi vĂ”imega saavutada eesmĂ€rke vĂ€ga erinevates tingimustes.
Aga oodake, meil on vaja vastust kĂŒsimusele, mis on intelligentsus, mitte sellele, kuidas (vĂ”i millega) seda mÔÔdetakse (hinnatakse).! Artikli autoreid vĂ”ib Ă”igustada sellega, et need mÀÀratlused on peaaegu kolmteist aastat vanad, ja eeldada, et jĂ€rgnevate aastate jooksul pidi midagi muutuma â areneb ju IT-valdkond pöörase kiirusega⊠Kuid allpool on nĂ€ide 2012. aasta artiklist (M. Hutter, One Decade of Universal Artificial Intelligence, ) kus intelligentsuse mÀÀratluses pole sisuliselt midagi muutunud:
Arutlemine, loovus, seostamine, ĂŒldistamine, mustrite Ă€ratundmine, probleemide lahendamine, meeldejĂ€tmine, planeerimine, eesmĂ€rkide saavutamine, Ă”ppimine, optimeerimine, enesesĂ€ilitamine, nĂ€gemine, keele töötlemine, klassifitseerimine, induktsioon ja deduktsioon, teadmiste omandamine ja töötlemine⊠Intellekti tĂ€pset mÀÀratlust, mis hĂ”lmaks kĂ”iki selle aspekte, nĂ€ib olevat raske anda.
JÀlle samad probleemid mÀÀratlusega nagu 8 aastat tagasi (ja isegi rohkem): intellekti avaldumisvormid on esitatud struktureerimata tunnuste loeteluna!
Intellekti mÀÀratlus Vikipeedias (vaadatud 22. mail 2016):
âIntellekt (ladina sĂ”nast intellectus â aisting, taju, arusaamine, mĂ”istmine, mĂ”iste, aru) on psĂŒĂŒhika omadus, mis seisneb vĂ”imes kohaneda uute olukordadega, vĂ”imes Ă”ppida kogemuse pĂ”hjal, mĂ”ista ja rakendada abstraktseid kontseptsioone ning kasutada oma teadmisi ĂŒmbritseva keskkonna juhtimiseks. See on ĂŒldine tunnetamise ja raskuste lahendamise vĂ”ime, mis ĂŒhendab kĂ”ik inimese tunnetusvĂ”imed: aisting, taju, mĂ€lu, kujutlus, mĂ”tlemine, ettekujutus, kujutlusvĂ”imeâ.
Sama Vikipeedia, kuid juba kÔige vÀrskemas redaktsioonis 24. jaanuari 2020 seisuga:
âIntellekt (ladina sĂ”nast intellectus âtajuâ, âarusaamineâ, âmĂ”istmineâ, âmĂ”isteâ, âaruâ) ehk mĂ”istus on psĂŒĂŒhika omadus, mis seisneb vĂ”imes kohaneda uute olukordadega, Ă”ppida ja meelde jĂ€tta kogemuse pĂ”hjal, mĂ”ista ja rakendada abstraktseid kontseptsioone ning kasutada oma teadmisi inimest ĂŒmbritseva keskkonna juhtimiseks. See on ĂŒldine tunnetamise ja probleemide lahendamise vĂ”ime, mis ĂŒhendab tunnetusvĂ”imed: aisting, taju, mĂ€lu, kujutlus, mĂ”tlemine, kujutlusvĂ”ime, samuti tĂ€helepanu, tahte ja refleksiooniâ.
Nii palju aastaid on möödunud, kuid nĂ€eme endiselt sama pilti â omaduste loetelu ilma igasuguse struktuurita⊠Ja inimese kui intellekti kandja mainitakse alles teksti lĂ”pus. See tĂ€hendab, et asendust âabstraktne intellektiga Objekt -> intellektiga Inimeneâ ning sellele jĂ€rgnevat kĂŒsimuse âMida on Inimesel vaja, et saada intellektuaalseks?â tuletamist ei ole vĂ”imalik mĂ”istlikult teha. VĂ”i viib selline asendus banaalsete soovitusteni: et saada intellektuaalseks, peab Inimene omandama vĂ”ime kohaneda uute olukordadega, Ă”ppida kogemusest, mĂ”ista ja rakendada abstraktseid kontseptsioone ning kasutada oma teadmisi ĂŒmbritseva keskkonna juhtimiseks jne. LĂŒhidalt öeldes â nii vĂ”ib saada targaks, mitte jÀÀda rumalaksâŠ
Seega pakutakse eeltoodu pĂ”hjal vĂ€lja jĂ€rgmine mÀÀratlus, mis on seotud Objektiga, sest intellekt ei saa âĂ”hus rippudaâ â see on alati kellegi vĂ”imed. Sama kehtib ka kĂ€itumise kohta, mis saab olla ainult kellelgi vĂ”i millelgi:
Objekti intellekt on vÔimete kogum, mida kasutatakse:
(1) Seisundi ja / vÔi kÀitumise seaduspÀrasuste tuvastamisel, formaliseerimisel ja meeldejÀtmisel (mudeli kujul):
     (1.1) Ămbritsevas keskkonnas, ja
     (1.2) Objekti sisekeskkonnas.
(2) Seisundite ja / vÔi kÀitumisvariantide ennetaval modelleerimisel:
     (2.1) Ămbritsevas keskkonnas, ja
     (2.2) Objekti sisekeskkonnas.
(3) Objekti seisundi kirjelduse loomisel ja / vÔi kÀitumise realiseerimisel, mis on kohandatud:
     (3.1) Ămbritsevale keskkonnale, ja
     (3.2) Objekti sisekeskkonnale
tingimusel, et maksimeeritakse suhe Objekti kÀitumine / kÀitumise kulud
Objekti sĂ€ilitamise (eksisteerimise, kestmise, olemise) eesmĂ€rgil ĂŒmbritsevas
keskkonnas.
Skeemil nÀeb see vÀlja nii:
»
NĂŒĂŒd mÀÀratluse rakendamisest⊠TĂ”de on, nagu öeldakse, alati konkreetne. SeetĂ”ttu tuleks mÀÀratluse loogika kontrollimiseks asendada Objekt mĂ”ne laialt tuntud ja arusaadava konkreetse sĂŒsteemiga, nĂ€iteks⊠Autoga. NiisiisâŠ
Intellektiga Auto on Auto, millel on vÔimete kogum, mida kasutatakse:
(1) Seisundi ja / vÔi kÀitumise seaduspÀrasuste tuvastamisel, formaliseerimisel ja meeldejÀtmisel (mudeli kujul):
(1.1) Liiklusolukorra, ja
(1.2) Auto sisekeskkonna.
(2) Seisundite ja / vÔi kÀitumisvariantide ennetaval modelleerimisel:
(2.1) liiklusolukorras, ja
(2.2) Auto sisekeskkonna.
(3) Auto seisundi kirjelduse ja/vÔi kÀitumise teostuse loomine, mis on kohandatud:
(3.1) liiklusolukorrale, ja
(3.2) auto sisekeskkonnale
tingimusel, et maksimeeritakse suhet (Auto kÀitumine / kÀitumiskulud
Auto) eesmÀrgiga sÀilitada auto (olemasolu, kestvus, olemine) nii liiklusolukorras kui ka auto sisekeskkonnas.
Kas tĂ”esti nĂ€en ainult mina, et just selliste vĂ”imetega autot nimetamegi intelligentseks? Siit ka jĂ€rgmine kĂŒsimus: kas te mĂ€rkaksite erinevust sĂ”idul autos, mida juhib professionaalne juht, ja sĂ”idul sellises Intelligentses Autos?

Vastus âEIâ tĂ€hendab:
- Intellekti definitsioon on antud Ă”igesti: kui asendada âObjekt -> Autoâ, ei teki kirjelduses loogikavigu ega vastuolusid.
- Selliste vĂ”imetega Auto oleks sĂ”idu kĂ€igus justkui lĂ€binud âautonduslikuâ Turingi testi: reisija ei mĂ€rganud sĂ”idu ajal mingit vahet professionaalse juhiga auto ja selle Auto vahel. VĂ”i kui jĂ€rgida tĂ€pselt Turingi testi sĂ”nastust: âKui mitme sĂ”idu jooksul juhiabita autos ja professionaalse juhiga autos ei suuda reisija Ă€ra arvata, milline auto teda sĂ”idutas, siis vĂ”ib juhiabita autot pidada liiklusolukorras mĂ”tlemise tasemelt vĂ”rdseks professionaalse juhiga autoga.â
KĂ”igile huvilistele pakutakse vĂ”imalust selle definitsiooniga âmĂ€ngidaâ â asendada selles isikustamata sĂ”na âObjektâ mis tahes vabalt valitud ja hĂ€sti tuttava sĂŒsteemi (loodusliku, ĂŒhiskondliku, tootmis- vĂ”i tehnilise) nimetusega ning kontrollida nii iseseisvalt selle sobivust. Jagage kindlasti eksperimendi tulemusi ja oma mĂ”tteid!
Intellekti mÀÀratlus selle eesmÀrkide kaudu
(A. Ćœdanov. âAutonoomne tehisintellektâ (2012), 3. trĂŒkk, elektrooniline, lk 49â50):
Peamised eesmĂ€rgid, mille poole iga organismi nĂ€rvisĂŒsteem pĂŒĂŒdleb, on:
- organismi ellujÀÀmine;
- teadmiste kogumine selle nĂ€rvisĂŒsteemi poolt.
Need 2 punkti â ellujÀÀmine ja teadmiste kogumine â on vastavalt punktide 3 ja 2 ĂŒldistatud kirjeldus!
KokkuvĂ”tteksâŠ
âVicarious Ă”petab arvutit kasutama kujutlusvĂ”imetâ
(âArvuti Ă”ppis agressiivselt sĂ”itmaâ )
âElu oleks ilma kujutlusvĂ”imeta ĂŒsna igav. SeetĂ”ttu on arvutite ilmselt suurim probleem see, et neil kujutlusvĂ”ime sisuliselt puudub. Startup Vicarious loob uut viisi andmetöötluseks, mis lĂ€htub sellest, kuidas teave tĂ”enĂ€oliselt ajus âvoolabâ. EttevĂ”tte juhid ĂŒtlevad, et see annab arvutitele midagi kujutlusvĂ”ime sarnast ning nende lootuse jĂ€rgi aitab see muuta masinad palju targemaks. EttevĂ”te tutvustas uut tĂŒĂŒpi nĂ€rvivĂ”rgu algoritmi, mille omadused on laenatud bioloogiast. Ăks neist on vĂ”ime kujutada ette, milline peaks Ă”pitud teave eri stsenaariumides vĂ€lja nĂ€gema â omamoodi digitaalne kujutlusvĂ”imeâ.
No on alles kokkusattumus! TÀpselt definitsiooni punkt (2): ennetav peegeldus ongi digitaalne kujutlusvÔime!
Seda ei juhtu sageli, kuid vaadake, mida me veebist leiame:
(âArvuti Ă”ppis agressiivselt sĂ”itmaâ )
âGeorgia Tehnoloogiainstituudi spetsialistid ehitasid isejuhtiva auto mudeli (mÔÔtkavas 1:5, seeriatootmises oleva raadio teel juhitava mudeli ĆĄassii baasil), mis suudab pöördeid lĂ€bida kontrollitud kĂŒlglibisemise abil. Pardaarvuti on varustatud Intel Skylake Quad-core i7 protsessori ja Nvidia GTX 750ti GPU videokaardiga ning töötleb gĂŒroskoobi, rataste pöördenurga andurite, GPS-i ja kahe eesmise kaamera infot. Anduritelt saabuvate andmete pĂ”hjal koostab juhtalgoritm jĂ€rgmise kahe ja poole sekundi jaoks 2560 edasiliikumise trajektoori.â
Juhtalgoritm sisaldab auto âmaailmapiltiâ sellel rajal vĂ”imalike liikumistrajektooride kogumina.
â2560 trajektoori seast valib algoritm kĂ”ige optimaalsema ning selle jĂ€rgi korrigeerib rataste asendit ja kiirust. Seejuures toimub kĂ”igi 2560 trajektoori loomine ja uuendamine 60 korda sekundis.â
See ongi ennetav peegeldus, tehislik loovus vĂ”i digitaalne kujutlusvĂ”ime! Eelnevalt genereeritud 2560 trajektoori seast optimaalse valimine ning rataste asendi ja kiiruse korrigeerimine (kohandumine!), et rajale pĂŒsima jÀÀda. Seda kĂ”ike kirjeldab esitatud intelligentsuse skeem!
âKogu juhtalgoritmi Ă”ppimise protsess vĂ”ttis vaid mĂ”ne minuti, kui autot juhtis vĂ€hese juhtimiskogemusega operaator rajal.â
Ăppimisprotsess on maailmapildi loomine!
âSeejuures, mĂ€rgivad teadlased, ei kasutatud Ă”ppimise kĂ€igus kontrollitud kĂŒlglibisemist â arvuti âleiutasâ selle iseseisvalt. Katsete ajal lĂ€bis auto autonoomses reĆŸiimis rada, pĂŒĂŒdes hoida kiirust vĂ”imalikult lĂ€hedal kaheksale meetrile sekundis.â
Kontrollitud kĂŒlglibisemine on auto poolt iseseisvalt vĂ€lja kujundatud optimaalse strateegia element (seesama suhte âObjekti kĂ€itumine / kĂ€itumiskuludâ maksimeerimine).
âAutorite sĂ”nul vĂ”ib algoritmide Ă”petamine agressiivseks sĂ”iduks olla kasulik ka igapĂ€evases isejuhtiva auto juhtimises, samamoodi nagu oskus kĂŒlglibisemist kontrollida vĂ”ib olla kasulik inimesele juhina. Ootamatu olukorra korral â nĂ€iteks kiilasjÀÀl â suudab isejuhtiv auto iseseisvalt kĂŒlglibisemisest vĂ€ljuda ja vĂ”imaliku liiklusĂ”nnetuse Ă€ra hoida.â
Ja see on juba auto kogemuse levik⊠Nagu valve-lind (meenutagem tuntud jutustust), kes omandanud kasuliku oskuse, andis selle kohe edasi kÔigile teistele.
Toon veel kord vÀlja mÀÀratluse, mida pakutakse kasutamiseks:
Objekti intellekt on vÔimete kogum, mida kasutatakse:
(1) Seisundi ja / vÔi kÀitumise seaduspÀrasuste tuvastamisel, formaliseerimisel ja meeldejÀtmisel (mudeli kujul):
     (1.1) Ămbritsevas keskkonnas, ja
     (1.2) Objekti sisekeskkonnas.
(2) Seisundite ja / vÔi kÀitumisvariantide ennetaval modelleerimisel:
     (2.1) Ămbritsevas keskkonnas, ja
     (2.2) Objekti sisekeskkonnas.
(3) Objekti seisundi kirjelduse loomisel ja / vÔi kÀitumise realiseerimisel, mis on kohandatud:
     (3.1) Ămbritsevale keskkonnale, ja
     (3.2) Objekti sisekeskkonnale
tingimusel, et maksimeeritakse suhe Objekti kÀitumine / kÀitumise kulud
Objekti sĂ€ilitamise eesmĂ€rgil (eksisteerimine, kestmine, olemine) ĂŒmbritsevas keskkonnas.
TÀname tÀhelepanu eest. Kommentaarid ja mÀrkused on igati teretulnud.
P. S. Aga sellest, milline on â⊠vĂ€ga kohanemisvĂ”imeline universaalne sĂŒsteem, millel on vĂ”ime iseseisvalt omandada ÀÀrmiselt lai valik spetsiifilisi teadmisi ja oskusiâ ning mida on vaja ĂTI loomiseks, vĂ”ime rÀÀkida eraldi â see on vÀÀÀga huvitav teema. Kui lugejatel muidugi huvi on. đ
Allikas: habr.com
