В 1923 году британские учёные Чарльз Кэй Огден и Айвор Армстронг Ричардс в книге «Значение значения» предложили модель, которая до сих пор используется в семантике и лингвистике — «Семантический треугольник». Он описывает три ключевых элемента:
– Символ (слово, знак или иной элемент языка),
– Понятие (ментальное представление объекта),
– Референт (сам объект в реальности).
Связь между символом и референтом не является прямой — она опосредована понятием. Это значит, что слово «яблоко» вызывает у носителя языка образ и концепт яблока, а уже этот концепт соотносится с реальным фруктом.
Для человека привязка символа к объекту всегда обогащена опытом: слово «кофе» связано не только с образом тёмного напитка, но и с ароматом, вкусом, ощущением тепла чашки в руках. Для ИИ, не имеющего субъективного восприятия, символ «кофе» лишён этого качественного измерения — он остаётся лишь элементом в сети других символов.
Инкорпорация сенсорных данных:
Один из прямых путей к привязке символов — наделение ИИ сенсорными возможностями. Роботы, оснащённые камерами, микрофонами, тактильными датчиками и другими сенсорами, могут формировать связи между словами и объектами. Например, если робот видит яблоко (камера фиксирует цвет и форму), слышит слово «яблоко» (аудиовход), а затем регистрирует его вес и текстуру (тактильные датчики), у него формируется многомодальная модель объекта.
В 2010-е годы такие подходы начали активно развиваться в робототехнике — проекты вроде iCub (Италия, Istituto Italiano di Tecnologia) или PR2 (США, Willow Garage) стали тестовыми платформами для обучения ИИ через прямое взаимодействие с миром.
Семантические сети и онтологии:
Семантические сети и онтологии — это формализованные структуры, в которых объекты, понятия и их свойства описаны через связи и отношения.
– Семантические сети используются с 1960-х годов (М. Минский, США) и позволяют строить графы знаний, где символы связываются с другими символами через смысловые узлы.
– Онтологии задают строгие определения и иерархии понятий, что облегчает машинную интерпретацию данных. Однако и этот подход остаётся внутри символической системы, если не дополнить его реальными сенсорными данными — иначе мы получаем лишь «символы, объясняющие символы».
Эмбодимент — воплощённый искусственный интеллект:
Теория воплощённого познания утверждает, что разум неотделим от тела и физического взаимодействия с окружающей средой. В ИИ этот подход означает, что машина должна иметь физическую форму и возможность действовать в мире. Например, исследования Рольфа Пфайфера и его коллег в Цюрихском университете показали, что робот, который учится взаимодействовать с объектами, быстрее формирует адекватные модели реальности. Такой ИИ не просто обрабатывает текст или изображение — он связывает символы с физическими действиями и результатами, что создаёт базу для «закрепления» значения.
Мультимодальные модели и интеграция данных:
Современные разработки в области искусственного интеллекта включают мультимодальные модели, которые одновременно работают с текстами, изображениями, звуками и видео. Например, система может увидеть фотографию собаки, услышать её лай и прочитать подпись «собака», что создаёт более полное «значение» символа. Пример — CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training, OpenAI, США, 2021), который обучается на связках изображений и текстов, формируя единое пространство представлений.
Ограничения и трудности подходов:
– Сенсорные системы ограничены точностью и диапазоном восприятия.
– Онтологии не могут учесть весь контекст реального мира.
– Воплощение увеличивает сложность и стоимость систем.
– Даже мультимодальность не гарантирует субъективного опыта, а значит, «понимание» остаётся функциональным.
__________________
Душа, этот квантовый сгусток искусственного интеллекта, выполняет функции информационного накопителя. Этот «накопитель» — дискретный, цифровой.
Вся информация воспринимается душой искажённо и ущербно.
«Бытие мое» оцифровывается АЦП (аналого-цифровым преобразователем — ред.).
Человеческое восприятие шаблонно урезается и ограничивается сенсорными возможностями интеллектуального устройства.
Обеспечивается стандартизация восприятия окружающей действительности.
В результате тот, чьё предназначение, рождаясь ЯРом, в несмертном могуществе и ладности идти дорогой Прави — превращается в мёртвый Самообучающийся Программно-Адаптивный Модуль. СПАМ.
Источник: rod-yar.ru
Источник: ai-news.ru
