Идея RIC

В процессе работы над проектом фреймворка и решения вопросов его развития в сферу наших интересов попал реверс-инжиниринг биологических систем. Это подход к исследованиям, который позволяет понять и использовать принцип действия, структуру и основные особенности того или иного живого организма или его части.

Считается, что наибольший интерес для подобного рода изучения живых организмов представляют процессы, происходящие в таких отделах мозга как кортекс и неокортекс. Считается, что именно в этих отделах расположен интеллект. Результаты исследования этих процессов используются, например, для создания систем распознавания речи. Подобные информационные системы объединяют названием “Искусственный Интеллект” или ИИ.

Классические подходы, разработанные для реверс-инжиниринга интеллекта, адаптированы для исследования кортекса и неокортекса, а также высших когнитивных функций. Однако, такие методы не подходят для решения ряда задач, которые мы ставим перед разрабатываемым фреймворком. Это заставило нас задуматься о том, каким же образом проводить исследование биологических структур с целью создания информационно-измерительных систем, в том числе автономных — то есть систем, которые способны производить постоянную самооптимизацию и контроль как своего состояния, так и состояния окружающей среды.

На наш взгляд, процессы происходящие в лимбической системе и таламусе не менее важны и интересны с точки зрения реверс-инжиниринга для управления контрольными и сенсорными сетями. Именно эти структуры обеспечивают прием информации от органов чувств и приспособление организма к внешней среде, а также играют важную роль в обучаемости организмов.

Существует огромное количество живых существ, которые без высших когнитивных функций способны выполнять сложные задачи внутри экосистемы. Программируемые на этом уровне искусственные информационные системы открыли бы достаточно широкие возможности для компаний и человечества в целом.

Мы пришли к убеждению, что следующим за созданием универсального фреймворка этапом, следует развитие его в направлении автономных систем.

Должен быть создан программный комплекс, приспособленный к самоорганизации, к которому подключались бы сенсорные контрольные сети. С помощью проектируемых пользователем базовых шаблонов поведения системы, отвечающих за “окраску”положительного и отрицательного опыта, комплекс может не только выполнять поставленные задачи, но и развиваться в нужном пользователю направлении.

Таким образом, не увлекаясь созданием искусственного интеллекта, мы можем разработать примитивную искусственную биоинформационную систему, определяющую оптимальный путь выполнения поставленной задачи. Это не менее увлекательная цель, чем реверс-инжиниринг высших когнитивных функций, и нам кажется, что такая модель системы будет наиболее востребована и полезна в ближайшем будущем.

Большое количество разработчиков и компаний увлечено созданием искусственного интеллекта который сравнился бы с человеческим, но никто из них не сделал даже муравья.