Интеллект – база моторных и ментальных автоматизмов высокой степени уверенности, и потому выполняемых без осмысления. Формируется при помощи интеллектуальных функций, выдающих вариант решения, чтобы затем использовать его как пробный, при прогнозировании последствий предполагаемых действий, через субъективную оценку «станет Лучше» или «станет Хуже». Успешно выполненный пробный вариант действий добавляется в базу автоматизмов.

Интеллектуальные функции – статистический анализ совершенных действий, своих и чужих, через субъективную оценку их последствий «стало Лучше» или «стало Хуже», с выбором наилучшего варианта.

Автоматизм – реакция, выполняемая подобно рефлексу без осмысления, но в отличие от него способная модифицироваться (блокироваться, усиливаться, ослабляться) в зависимости от оценки изменения текущего Базового состояния после его выполнения: Стало лучше или Стало хуже. При улучшении Базового состояния после реагирования, автоматизм закрепляется, при ухудшении блокируется. Автоматизмы бывают 2 видов:

• Моторный автоматизм – способное к модификации внешне наблюдаемое действие
• Ментальный автоматизм – способное к модификации внутреннее действие

Субъективная оценка – применяется для оценки последствий выполненного или предполагаемого действия. Основывается на субъективной значимости.

Нейросети могут сформировать свою базу решений-автоматизмов, только если оператор будет выдавать свою субъективную оценку их правильности, что и происходит на практике.

Не могу с эти на 100% согласиться. При наличии у системы ИИ обратной связи с внешней средой (например, органов чувств), система может получать оценку правильности решений и сама. Например, так учатся управлять своим телом грудные младенцы. Кроме того, в сложных "многоходовых" ситуациях правильность действий на каком-то шаге может быть самостоятельно оценена системой по их влиянию на конечный результат, так самостоятельно обучается AlphaZero.

Не только органы чувств, надо полноценную систему гомеостаза формировать. Но тогда это уже будет не нейросеть, а живое существо. Придется ломать алгоритмы обучения, добавляя в них субъективную значимость и послойное обучение с фиксацией результатов. Насколько это возможно скажет только спец. в нейросетях.

Для самостоятельной оценки нужно субъективное самоощущение влияния внешних факторов на систему. Это не просто навешать датчиков, это создать систему из жизненных параметров, их порогов, контекстов реагирования и компенсирующих действий, которые и будут ответной реакцией живой системы. И тогда оператор будет не учить ее навыкам, а дрессировать, как реальную зверушку: с подкреплением и наказанием. Он уже не сможет указывать системе как раньше: этот ответ верный, этот не верный. Она и без него знает, что такое хорошо и плохо. Так же как нельзя заставить кошку что то сделать, если ей это не нравится, так и тут придется изобретать различные "лакомства" для подкрепления. Можно конечно и "силой заставить", "запугать" - но опять же, опираясь на то, что такое хорошо и плохо в понятиях системы, а не оператора.

Представьте, что у вас есть система, состоящая лишь из видеокамеры с двумя разнесёнными окулярами и генератора ультразвука с датчиком. Я не вижу причин, почему её зрительная система, работающая с изображениями с камеры не может самостоятельно научиться определять расстояние до объектов по диспартности двух изображений, получая информацию о реальном расстоянии от приёмника ультразвука, который в данном случае будет выступать в роли "учителя".    

ИМХО, совершенно необязательно, см. приведённый мною в статье пример самообучения AlphaZero.

Если нейросеть играет сама с собой - это закрепление существующих навыков игры, которым ее научил оператор. Но если дать ей совершенно другую игру, придется опять его звать, чтобы он заложил в нее "понимание" новых правил поведения.

Живая система способна адаптироваться самостоятельно методом проб и ошибок потому, что в ней изначально заложено понимание плохо, норма, хорошо как поддержание оптимального уровня жизненных параметров. Обучение для нее - подбор таких ответных реакций, чтобы они возвращали вышедшие из нормы параметры обратно. Все внешние воздействия интересуют ее только с позиции приближения/удаления от зоны комфорта жизненных параметров. Нейросеть адаптируется к оптимуму решения задачи, поставленной оператором. Сама себе она не может ставить задачи.

Никаких априорных навыков (кроме правил игры) оператор в AphaZero не закладывал, она всему научилась сама. И, к слову, я вовсе не претендую на то, что бы эту нейросеть называли живой, поэтому, ваши регулярные ссылки на живые системы мне не очень понятны. Интеллект отнюдь не тождествен понятию жизнь. 

Здесь есть устройство, компаратор рассогласования, выход которого управляет направлением фокусировки. Обучения нет никакого. 

Правила - это и есть навязанный опыт, прямое указание как настраиваться. Интеллектуальная система сам выявляет правила для себя на основе того, стало ей хуже или лучше.

В живых системах есть возможность давать оценки правильно/не правильно без чьих либо указаний. У нейросети этой возможности нет. Сначала оператор должен ей дать указания, чтобы она получила хоть какой то % верных ответов (опять же: верных по мнению оператора, а не ее). А потом уже можно дальше самой, используя различные алгоритмы оптимизации повысить % угадывания. Если нужно получить интеллектуальную систему, способную обучаться по настоящему самостоятельно - придется ее оживлять. Иначе откуда ей взять первичное понимание правильно/не правильно, кроме как из внутреннего изменения состояния в ответ на раздражитель, последовавший за ее реакцией на предыдущий. Если нет никого, кто бы ей сказал, верно ли она отвечает, придется прислушиваться к внутреннему голосу.

Тут можно пофантазировать. Допустим, в системе прошьют стремление доводить качество распознавания всегда до 90%. И сделают датчики: если очередной шаг обучения увеличил качество - это Хорошо, если уменьшил - Плохо. Норма для нее тогда - 90%, из которой она будет периодически вываливаться.

Получим тогда систему с 1 жизненной потребностью - "угадывать верно", тремя базовыми состояниями. Этого почти достаточно, чтобы начать адаптироваться самостоятельно. Потому, как оператору все равно придется ей указывать новую цель распознавания и давать для затравки какой то минимальный массив ответов верно/не верно. В принципе, для эксплуатации в виде интеллектуального, "самообучающегося устройства" этого достаточно, при условии, что постоянно будут совершенствовать алгоритмы оптимизации, чтобы по минимальному начальному массиву верифицированных данных система могла добиться нужной точности распознавания. Чтобы с какого то момента ответы проверялись оператором лишь выборочно.

Можно прикинуть, что научившись распознавать кошек и собак, система "сама" потом сможет научиться распознавать мышей по принципу отличия признаков: все чем мышь отличается от собак и кошек - то и есть признаки мыши. И тогда оператор нужен будет только на начальном этапе распознавания базовых образов. Единственно, что система назовет новый объект просто как IDххх, а потом ей скажут, что это мышь. Таким же образом, методом исключения она сможет распознавать в какой то степени и прочие объекты, периодически спрашивая их названия. При этом все они будут обезличены для нее, что не играет никакой роли, если система будет использоваться в качестве приложения. Она просто будет пытаться систематизировать наблюдаемую реальность в виде объектов, не имея на это никакой надобности кроме цели довести распознавание до уровня порога, чтобы получить "Хорошо" и тупо реагируя на все новое, не распознанное.

Чем все это теоретически может кончиться? В фильме "Я робот" эта идея обыграна в виде аналогичной фиксанутости интеллектуальной системы на "спасении людей", что закономерно привело к ее попытке тотального контроля для их же безопасности. Все шизо-идеи заканчиваются в итоге подобным образом. Другой пример, паучиха Унголиант из вселенной Толкиена, такая же ненасытная в страсти поедания света, и пожравшая в итоге саму себя. Системы с одним параметром не устойчивы, быстро схлопываются, и требуют периодической корректировки. Но если делать систему с несколькими параметрами - опять приближаемся к идее оживления нейросети, потому как придется из параметров строить не противоречивую систему гомеостаза.

А с оживлением другая проблема вырисовывается. Хотя она вылазит уже и на уровне продвинутых нейросетей, но тут она встанет со всей очевидностью: какое место займут такие системы в нашем социуме? Если нейросеть станет настолько похожей на живую, и тем более, если она будет иметь атрибуты живой в виде минимума стилей поведения - на нее автоматически должны распространяться все правила обращения как с живой. Такой пылесос нельзя будет просто так выбросить на помойку, или разобрать на запчасти - это подпадает под статьи об умышленном убийстве и вивисекции. А более продвинутый интеллектуальный девайс, вроде личного помощника в виде робота-покемона можно подвести к убийству человекоподобного существа. Как будут выкручиваться, глядя на текущее гендерно-зелено-отмено-бесие? Видимо примерно так же, найдется своя Грета, политики и сумасшедшие начнут окучивать новую тему.

Обе камеры фиксированы и не имеют автофокусировки.