Интеллект

***

Интеллект - это свойство, которое можно приписать любым системе, объекту или сущности (далее - система), если таковое проявляет совокупность следующих способностей:

1. Способность к восприятию информации;
2. Способность к генерализации информации;
3. Способность к анализу информации;
4. Способность к синтезу информации;
5. Способность к прогнозированию изменения информации;
6. Способность к изменению (адаптации) этих способностей;

Примечание 1: Описанные ниже процессы реализации данных способностей не обязательно выполняются последовательно, согласно описания. Конкретная реализация интеллекта (например, человеческий или частные реализации элементов интеллекта в компьютерных системах) могут иметь очень сложную структуру данных процессов и их взаимной обусловленности.

Примечание 2. Указанные критерии качества реализации тех или иных способностей носят условный характер, задача этих критериев - попытка сформулировать объективные количественные характеристики интеллекта.

Восприятие

Под восприятием информации мы станем понимать совокупность следующих процессов:
а) процесс извлечения системой потока данных из среды с помощью рецепторов (или: детекторов);
б) процесс разделение потока данных на сигнал (или: полезный сигнал, данные) и шум (или: фон);
в) процесс сопоставления сигналу  (или: "распознование", "инициализация") некоторого образа (или: понятия,  идентификатора);

Вход восприятия: входной поток данных.
Выход восприятия: образ.
Критерий качества K1: отношение количества образов Q1 к общему количеству данных Q [здесь и далее - за единицу времени T];
K1 = Q1 / Q;

Генерализация

Под генерализацией мы станем понимать совокупность следующих процессов:
а) процесс выделения в сигнале/понятии признаков, отличающих его от всех прочих сигналов/понятий;
б) процесс выделения в сигнале/понятии признаков, объединяющих его со всеми прочими сигналами/понятиями;
в) процесс ранжирования сигналов/понятий в потоке данных;
г) процесс поддержания контекста потока данных.

Вход генерализации: входной + воспринятый потоки данных.
Выход генерализации: классифицированный ранжированный объект/понятие.
Критерий качества K2: отношение количества объектов Q2 к произведению отличающих P1 и объединяющих P2 признаков;
K2 = Q2 / (P1 * P2)

Анализ

Под анализом мы станем понимать совокупность процессов какой-либо обработки внутренних данных системы, которые производятся без изменения структуры данных, логики и алгоритмов обработки.

Примечание 3. Фактически, анализ - это такт обработки данных.

Примечание 4. В связи с тем, что реализация способности анализа может быть очень разнообразной (а для частных реализаций элементов интеллекта), я не стал производить какой либо его детализации и выработку критерия качества его выполнения.

Синтез

Под синтезом мы станем понимать совокупность следующих процессов:
а) процесс генерации правил (или: законов) над всем пространством данных системы;
б) процесс генерации и модификации структур хранения данных;
в) процесс генерации (или: категоризация, абстрагирование) новых экземпляров внутренних объектов (или: понятий, классов, типов, признаков, категорий) системы;

Вход синтеза: внутренние данные системы.
Выход синтеза: внутренние данные системы.
Критерий качества K4: Отношение количества правил Q3 и типов Q4 к сложности системы E1; K4 = (Q3 * Q4) / E1.

Примечание 5: Допускается возможность выработки оценки сложности любой системы, описываемой в рамках парадигмы потоков данных.

Прогнозирование

Под прогнозированием понимается:
а) процесс формирования представления о внешнем мире системы как источнике данных, поступающих на вход;
б) процесс формирования представления о своем устройстве и способов его изменения;
в) процесс обработки критериев ожидания тех или иных характеристик потоков данных, как входных так и внутренних, и их изменений, возникающих в процессе существования системы;
г) процесс сравнения характеристик внешнего и внутреннего потока данных с прогнозируемыми;

Вход прогнозирования: входной и внутренний потоки данных.
Выход прогнозирования: критерий адекватности (или: достоверности) прогноза.
Критерий достоверности K5: Отношение количества "предсказанной" информации Q5 к общему количеству данных Q.
K5 = Q5 / Q.

Примечание 6. Область "предсказанных" данных относится ко всей совокупности структурированных данных системы, включая классификацию, контекст и любые другие "внутренние" признаки данных, воспринятых системой.

Адаптация

Под адаптацией понимается способность системы менять свою архитектуру на любом уровне взаимодействия вышеназванных процессов согласно ее функционирования как целого на основании прогнозирования.

@
10 фев 03