АННОТАЦИИ К СТАТЬЯМ (ЖУРНАЛ ``ИНФОРМАТИЗАЦИЯ И СВЯЗЬ`` №1, 2020)
Райков А.Н.

Слабый vs сильный искусственный интеллект

Резюме: Предлагается определить отличие традиционного, так называемого, слабого, искусственного интеллекта (ИИ, AI) и сильного искусственного интеллекта, или искусственного общего интеллекта (artificial general intelligence, AGI). Последний рассматривается не как эволюционная стадия развития ИИ, а нечто иное, связанное с построением неформализуемого и некаузального феноменологического пространства, как некая противоположность ИИ. Для этого AGI определяется через решение обратных задач на топологиях, использование аналогий квантовой физики и оптики, подключение аспектов релятивистской теории. Отмечается, что континуальная мощность AGI на десятки порядков больше мощности ИИ, однако для ее высвобождения требуется специальная интеграция обоих с непосредственным включением в процесс человека. Уже сейчас элементы AGI помогают в многократном ускорении коллективного творческого процесса.

Ключевые слова: искусственный интеллект, искусственный общий интеллект, когнитивные семантики, беспричинность, обратные задачи, феноменология.

doi: 10.34219/2078-8320-2020-11-1-81-88

A.N. Raikov

Weak vs strong artificial intelligence

Summary: It is proposed to distinguish between the traditional, so-called, weak, artificial intelligence (AI) and strong artificial intelligence, or artificial general intelligence (AGI). The latter is not considered as the evolutionary stage of the development of AI, but something else related to the construction of an informal and non-causal phenomenological space, as a kind of opposite to AI. AGI is determined by inverse problems solving on topologies, using analogies of quantum physics and optics, connecting aspects of relativistic theory. It is noted that the AGI continual power is tens of orders of magnitude greater than the AI power, however, for its release, special integration of the both, and direct inclusion of human in the process is required. Already, elements of AGI are helping to accelerate the collective creative process many times over.

Keywords: artificial intelligence, artificial general intelligence, cognitive semantics, uncaused, inverse problems solving, phenomenology.

doi: 10.34219/2078-8320-2020-11-1-81-88

ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Райков Александр Николаевич – д.т.н., профессор, в.н.с. Института проблем управления имени В.А. Трапезникова РАН; с.н.с. Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова: e-mail: Alexander.N.Raikov@gmail.com

Raikov A.N. – Professor, Doctor of Technical Sciences, leading researcher of the V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of Russian Academy of Sciences; senior researcher of the Lomonosov Moscow State University: e-mail: Alexander.N.Raikov@gmail.com