всё_равно_вброс abstract
Имеется: модель абстрактного “оптимизатора” (“интеллекта”), напр. как объекта-механизма в физической реальности (“когнитивный механизм”). Любая реальность для такого интеллекта представляется исключительно в виде
входных данных (и сводится к ним), существование этих входных данных для интеллекта является фактом, существование чего-либо ещё (напр. материальной реальности) — теорией (одной из возможных). Также,
ценность для интеллекта является особой частью входного потока (в частности потому что по этой части интеллектом производится оптимизация, для чего эта ценность должна быть сводима в пространство вещественных чисел). Если в рассматриваемый механизм ценность не задаётся извне, можно выделить некоторое (материальное) подмножество рассматривого механизма, вычисляющего эту ценность (вещественное число) из потока входных данных (и, напр., помечающего (annotate) входные данные этим значением), и рассматривать оставшуюся часть (т.е. подмножество пространства изначально рассматриваемого интеллекта минус подмножество kвычислителя ценности”). В результате, единственная задача получившегося интеллекта (в т.ч. с точки зрения его самого) — максимизация интеграла поступающего значения ценности от текущего момента до бесконечности, для чего интеллекту требуется
предсказывать входные данные (в т.ч. “значение ценности”) как функцию от собственных
действий (“волевых актов”, “выходных данных”) и, соответственно, выбирать действие, максимизируюее значение вышеупомянутого интеграла (“ожидаемую ценность”) (т.е. “оптимизировать действия по значению ценности”).
Применимость абстрактной модели “интеллекта” (“оптимизатора”): модель применима к практически любому объекту, но для большинства объектов (не называеиых обычно “интеллектом”, напр. механизм “часы”) это является не самой простой описывающей моделью (и поэтому неоптимальна по Оккаму). В основном применимость возможна при введении понятия “эффективности оптимизации”: поведение (действия), не являющееся оптимальным, является результататом менее точной аппроксимации (невычислимых / вычислительно-затратных) функций предсказания входных данных и выбора действий. Например, человеческий интеллект, хоть и считается наиболее эффективным (по параметру оптимизации), имеет серьёзные погрешности оценки даже сравнительно простых ситуаций, а также свойство оптимизировать бещ учёта выделения механизма вычисления ценности как отдельного.
Неоднозначность выделения подмножества пространства как “интеллекта”: требует рассмотрения.
