С целью развития суверенного пространства исследований мы призываем обратить внимание на следующие вопиющие факты, связанные с использованием заимствованных фундаментальных базисов в науке.
Согласно общепринятым подходам, в основе большинства используемых современных вычислительных устройств лежат принципы архитектуры фон Неймана (гр. США). Фундаментом для всех используемых современных алгоритмов является абстрактная вычислительная машина Тьюринга (гр. Великобритании). Современные нейронные сети опираются на исследования Винера и Розенблатта (оба — гр. США), как и вся Кибернетика. Важно отметить, что фундаментальные математические основания всех указанных исследований заложены Кантором (гр. Германии) в рамках его формализации теории множеств.
Даже поверхностный анализ показывает критическую зависимость отечественного исследовательского пространства от запада. В связи с этим предлагаем запретить пользоваться всеми указанными теоремами, а также составить белый список теорий, допустимый к использованию в современной науке.
Во-первых, запретить изучать упомянутую выше абстрактную машину Тьюринга и перейти к изучению только концепции нормальных алгоритмов Маркова.
Во-вторых, ориентироваться при разработке собственных вычислительных устройств только на концепцию макроконвейера Глушкова.
В-третьих, необходимо перейти на разработанную Колмогоровым теорию Интуиционистской логики, которая является качественной альтернативой теории множеств.
В качестве основы представления данных следует, заодно, отказаться от варианта представления данных в евклидовом пространстве и перейти к представлению данных только и исключительно в гиперболическом (предложенным Лобачевским, который не побоялся отвергнуть «западных» авторитетов, развивая суверенность научного мира).
Для минимизации рисков предлагаем ввести пятилетний переходный период, в течение которого будет осуществляться параллельный запуск систем (образовательной, производственной, научной) на отечественных логических базисах.
Ограничение доступа к моделям ИИ или западным коммуникационным инструментам будет явно недостаточным для достижения суверенности науки в контексте современных вызовов.
Телеграм: t.me/ainewsline
Источник: vk.com
Источник: ai-news.ru
