Утверждается, что главная задача разума - не умение дать ответ на поставленный вопрос, а умение задать вопрос, ответ на который потенциально даст больше всего информации. Главная проблема в понимании этой концепции - это понять, что слова "даст больше всего информации" нельзя пытаться формализовать, т.к. формальное количество, как бы оно не выражалось, не является главным, "принципиальное отличие" от уже имеющейся важнее.

Общепринятого строго определения интеллекта, так же как и "сознания", "души", "вдохновения" и т.д. не существует. Отсюда, к стати, произростают многие проблемы и споры, так как употребляя одно и то же слово разные люди понимают его по разному. Строго говоря, серъёзное и конструктивное обсуждение возможно лишь тогда, когда существуют общепринятые численные характеристики исследуемой величины. Например, объект, движущийся со скоростью 100 км/час движется быстрее, чем объект со скоростью 50 км/час, и это объективный факт, с которым трудно спорить. Поэтому, первое, что нужно для серьёзного обсуждения проблемы ИИ, это введение численных характеристик интеллекта. Тесты наподобии IQ, на мой взгляд, носят слишком специализированный характер, и для нашей цели не подходят. С моей (естественно, субъективной точки зрения), интеллект, это, прежде всего, УМЕНИЕ УПРАВЛЯТЬ. Таким образом, мы можем перевести обсуждение из философско-гуманитарной плоскости в кибернетически-информационную. Другими словами, мы можем подойти к этой проблемы с точки зрения ТЕОРИИ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ. Если встать на эту точку зрения, то следующим этапом вполне естественно будет введение КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ЕДЕНИЦ ИЗМЕРЕНИЯ интеллекта применительно к различным конкретным задачам управления. Соответственно, появится и ясность в вопросе о том, на сколько современые компьютерные программы отстают от человека по этим количественным параметрам.

Тут вот я нарыл на мой взгляд довольно полный и наиболее часто упоминаемый набор отличительных признаков человеческаго интеллекта!
Способность классифицировать паттерны.
Все люди с нормальным интеллектом способны разделять неидентичные стимулы на классы. Эта способность фундаментальна для мышления и языка, поскольку слова вообще означают категории информации: например, телефон означает широкий класс объектов, используемых для дальней электронной связи. Представьте, что это были бы за кошмарные усилия, если бы каждый телефон приходилось трактовать как отдельное неклассифицированное явление.

Способность к адаптивному изменению поведения - к научению.
Многие теоретики считают адаптацию к своему окружению наиболее важной приметой человеческого интеллекта.

Способность к дедуктивному мышлению.
Как мы видели ранее, дедуктивное мышление " это вывод логических умозаключений из имеющихся посылок. Если при условии достоверности посылок "Все жители Долины Напа любят вино " и "Кейт Супле живет в Долине Напа ", мы заключаем, что "Кейт Супле любит вино ", то мы проявляем способность к дедуктивному мышлению.

Способность к индуктивному мышлению - к обобщениям.
Способность к индуктивному мышлению предполагает, что человек выходит за пределы данной ему информации. Это требует от рассуждающего умения выводить из конкретных примеров правила и принципы. Если Бобби Мейер любит вино и живет в Долине Напа и ее соседка также имеет склонность к этому вкусному напитку, у вас может возникнуть мысль, что следующий сосед также обожает ферментированные фрукты. Может это и неправда, но такой вывод представляется "разумным ".

Способность разрабатывать и использовать концептуальные модели.
Это означает, что у человека складывается некоторое представление о сущности этого мира, о том, как он устроен, и что мы используем эту модель для понимания и интерпретации событий. Никерсон и др. приводят следующий пример: "Когда вы видите, как мяч закатывается под один край кушетки и затем появляется из-под другого, откуда вы знаете, что мяч, который выкатился, - тот же самый, что закатился? На самом деле вы не обладаете такой уверенностью, но ваша концептуальная модель мира вдет вас к такому выводу... Кроме того, окажись этот мяч при появлении другого цвета или размера, чем был, когда закатывался, вам бы пришлось заключить, что либо мяч, который вошел, и мяч, который вышел, - это не один и тот же мяч, либо под кушеткой происходит нечто странное." Из того, что мы "знаем", многое мы никогда не наблюдаем непосредственно, но выводим из нашего прошлого опыта с другими сходными объектами и событиями. Я не знаю, может ли мой парикмахер говорить или читать на санскрите, но я действую так, как если бы он мог ответить, который час, и не читал на санскрите, тогда как у человека, выросшего в провинциальной деревне в Индии может быть противоположная модель.

Способность понимать.
Вообще, способность к пониманию связана со способностью видеть отношения в задачах и оценивать значение этих отношений для решения задач. Оценка понимания - это одна из наиболее неуловимых проблем в изучении интеллекта.

Источник: Солсо Р.Л. "Когнитивная психология". "Пер. с англ." М., Тривола, 1996

Вопрос: является набор этих признаков необходимым или достаточным для признания наличия интеллекта?
Что вы думаете о сушествовании других форм естественного инткллекта. Например обладает ли интеллектом кошка или пчелиный рой?

отличная цитата.
Однако, ИМХО, реализация всех этих признаков еще не даст интеллект, так как не хватит "совместимости блоков". Было бы интересно постепенно обобщить эту цитату, собрав описание отдельных сторон интеллекта в единое (возможно, громоздкое и менее красивое) определение объекта, который в различных ситуациях проявляет какие-то из этих признаков. Основная задача формализации на таком пути - это определение, в каких ситуациях проявления каких признаков мы ожидаем в большей и меньшей степени.

А как вам такая теза: Интеллект - это процессор (мозг, НС или чип) поиска оптимальных решений во времени и в пространстве, наилучшим образом удовлетворяющих условиям (доминанте) достижения цели.

... в условиях имеющихся ограничений и с учетом динамического противодействия других интеллектов...

Как я понимаю, следующий "продукт коллективного разума" ни у кого возражений не вызывает:

Интеллект - это инструмент поиска оптимальных решений во времени и в пространстве, наилучшим образом удовлетворяющих условиям (доминанте) достижения цели. Эти условия могут содержать ограничения и учитывать динамическое противодействие других интеллектов.

Замечательно. Заметим, что теперь до окончательного определения интеллекта остается только определить характеристики среды, или, иначе говоря, условия игры. Предлагаю обсудить, в какой среде ИИ должен решать свои задачи, чтобы иметь право так называться? Какой минимум условий мы должны потребовать от внешнего мира?

Думаю, никаких доп. условий на внешний мир (то бишь, параметрическое пространство) накладывать не надо. Любая задача управления в пространстве параметров, это задача для интеллекта.

Я понимаю, что с этим спорить не стоит, т.к. это вопрос терминологии. Тогда поставлю вопрос иначе. Выполнения каких условий мы должны потребовать от внешнего мира, чтобы И, "играющий" в данном мире, нельзя было создать традиционными методами (по крайней мере бесхитростным их применением)? Выполнения каких - чтобы И, очень хорошо действующий в данном мире, тем не менее можно было создать на текущей стадии развития науки?

Предлагаю следующее (альтернативное) определение. Оно гораздо сложнее, но при этом более формальное, строгое и практически применимое. Боюсь, поэтому его оценят только математики:

Будем рассматривать среду, в которой происходит некое взаимодействие "агентов" ("игроков") по достаточно сложным правилам. Будем считать, что в среде есть понятие времени, неважно, дискретного (последовательность ходов) или непрерывного. Множество состояний среды А будем обозначать А(), чтобы отличать состояния друг от друга, конкретные экземпляры состояний среды будем обозначать А(*), где * - какие-то символы. Будем считать, что на множестве состояний как-то задана метрика, то есть мы можем определить "расстояние" между любыми двумя состояниями. Будем считать также, что метрика введена так, что целевая функция "агентов", то есть условия, по которым один или другой в итоге считаются победителями (выжившими и т.п.), непрерывна относительно данной метрики. Будем обозначать расстояние между А(1) и А(2) как || A(1), A(2) ||.

Назовем среду конечной, если множество ее состояний конечно. Пример конечной среды - шахматы. (Заметим, что если формально проверить определение непрерывности, конечность автоматически обеспечивает непрерывность целевой функции).

Скажем, что среда А динамически близка к среде Б с точностью deltaX на времени deltaТ, если любому состоянию среды Б(*) можно поставить в соответствие состояние среды А(*) = F( Б(*) ) так, что для отображения F будет верно следующее:

Я пытаюсь врубиться в "физический" смысл глубоко структурируемой среды.

Это среда, которую, с одной стороны, можно описать конечными моделями довольно хорошо, с другой стороны, никакой конечной моделью нельзя описать идеально.

Я тут подумал еще, и решил, что, возможно, стоит заменить условие "никакой конечной моделью нельзя описать идеально" на "расхождение между любой конечной моделью и средой может быть сделано сколь угодно большим при некоторых действиях агентов на большом промежутке времени".