LINGUMATICS IS WHAT YOU NEED TO BUILD A STRONG ARTIFICIAL INTELLIGENCE. CLASSIFICATION OF INTELLIGENT SYSTEMS AND THE PROCESSES THAT GENERATE THEM, INCLUDING LEARNING
Authors: Сычев В.А. 
Published: August 2024

В настоящий момент прикладные программы разработки искусственного интеллекта базируется на открытиях психофизиологов 20 века. Это прежде всего открытие химических синапсов и механизмов их модификации, в том числе открытие рефлексов, как врождённой способности реагировать на определённый сигнал или набор сигналов и способности изменять отдельные контакты между нейронами рефлекса, например, моделирующие синапсы. Условные рефлексы позволяют организму сохранить сигнал или совокупность сигналов соответствующую по времени важному для выживания сигналу. Однако из всех этих открытий, совершённых в 20 веке, разработчики искусственных нейронных сетей используют только механизм модификации синапса. В настоящее время психофизиология значительно продвинулась вперёд, например, стало понятно, что в нервных системах развитых животных нейроны чаще активируется не цепочками, а популяциями. Кроме того, стали понятны механизмы, благодаря которым такие популяции нейронов (осцилляторы) могут записывать не совокупности, а последовательности сигналов, что позволяет, например, нам различать разные слова, состоящие из одинаковых букв и т. д. Кроме того, была открыта иерархическая структура нашей психики, позволяющая объединять несколько совокупностей сигналов в одну совокупность следующего уровня, благодаря которой мы, например, можем понимать не только смысл отдельных слов, но и предложений. В данной статье предпринимается попытка привнести новейшие открытия психофизиологии в сферу практических разработок искусственного интеллекта. В статье рассматриваются и классифицируются существующие естественные и искусственные интеллектуальные системы. Рассматриваются принципы их обучения и принципиальные различия между сильным естественным интеллектом и существующим искусственным интеллектом. Также рассматриваются принципы, которые позволят создать сильный искусственный интеллект.

At the moment, applied programs for the development of artificial intelligence are based on the discoveries of psychophysiologists of the 20th century. This is primarily the discovery of chemical synapses and mechanisms for their modification, including the discovery of reflexes as an innate ability to respond to a specific signal or set of signals and the ability to change individual contacts between reflex neurons, for example, modeling synapses. Conditioned reflexes allow the body to store a signal or a set of signals corresponding in time to a signal important for survival. However, of all these discoveries made in the 20th century, the developers of artificial neural networks use only the synapse modification mechanism. At present, psychophysiology has made significant progress, for example, it has become clear that in the nervous systems of developed animals, neurons are more often activated not by chains, but by populations. In addition, the mechanisms have become clear, thanks to which such populations of neurons (oscillators) can record not sets, but sequences of signals, which allows us, for example, to distinguish between different words consisting of the same letters, etc. In addition, the hierarchical structure of our psyche was discovered, which allows us to combine several sets of signals into one set of the next level, thanks to which, for example, we can understand not only the meaning of individual words, but also sentences. This article attempts to bring the latest discoveries of psychophysiology into the field of practical developments in artificial intelligence. The article considers and classifies the existing natural and artificial intelligent systems. The principles of their training and the fundamental differences between strong natural intelligence and existing artificial intelligence are considered. It also discusses the principles that will allow you to create a strong artificial intelligence.