Я сомневался, говоря, что невозможно изобрести 10% вечного двигателя. Так как была вероятность, что вы называете вечным двигателем -двигатель со 100% кпд. Теперь точно могу ответить - нельзя.


Почему точно? Считаете что 100% сразу перепрыгнут в более совершенные модели? А принципы человеческого разума станут не интересны?
Я думаю, что даже если удасться создать более совершенные модели раньше, все-равно будут возвращаться к полной имитации принципов классического, человеческого разума - ради идеи трансплантации.

Это если априори есть теория, запрещающая КПД > 100%.


Потому что то, что сделано в этой области за последние 60 лет, никак не похоже на модель человеческого мозга. И действует по совершенно другим принципам. Можно все это выбросить и начать с начала, но вряд ли кто решится это сделать.

Мне кажется, за 20 век в этом деле было сделано приблизительно столько же, как и за 19 век в деле изобретения транзистора.
Тут как раз всплывает проблема — рекламы.
Я сколько раз изучал новости, которые рассказывают о достижениях в области ИИ, в 9 из 10 случаев это были рекламные компании новых поисковиков, переводчиков, робототехнических изделий и т.д. Очень уж слоган к сожалению красивый - "интеллектуальный". Кругом сплошные интеллектуальные смартфоны, телевизоры, микроволновки, поисковики, офисные программы и т.д.

Построение современных процессоров — часть. Структуру процессора думаю придется менять, но хорошо что уже есть соответствующие технологии.
Разработка принципов ассоциативных баз данных — часть.
Вот, посмотрите для примера, забавная игрушка на базе подобной технологии http://ru.akinator.com/

Вот моя подобная программа - Незнайка, в которой я использую свой собственный алгоритм обучения.

http://yadi.sk/d/yw9PsHhZ3DrAO

Если вам надоели ответы Незнайки, или он вам кажется слишком умным, или, наоборот, вы где-то напутали, просто удалите файл Voprosy в корне - игра создаст его заново, и обучение начнется практически с нуля.

Игра написана мною для детей младшего возраста, которые еще только осваивают язык и знакомятся со значениями различных слов.

Не имеющая ни малейшего отношения к принципам работы мозга.

Малейшее имеет.
А вы знаете принципы работы мозга?

Нет, конечно. Но это в данном случае не нужно. Можно использовать аналог "критерия Тьюринга". Попробуйте поиграть в эту игру с человеком. На каком животном он начнет ошибаться и забывать ? Примерно на пятом-шестом. Такой подход к решению задач неудобен для человека и не характерен. Следовательно, мозг работает по другим принципам.

Тест Тьюринга для текстового чата проходится в течении целого часа такими примитивными ботами, которые вообще текст не анализируют. :)
Если на обратном конце провода "реально блондинка".

У вас в незнайке некий двоичный алгоритм, а там должен быть некий матричный.
Там допускаются неверные ответы, иногда он одинаоковые вопросы два раза подряд задает, как бы переспрашивает, когда в тупик заходит.
И вариантов ответов там 5: да, нет, не знаю, скорее да, скорее нет.


Как бы я делал алгоритм акинатора.
пусть 100.000 персонажей.
и 1.000 вопросов.
На каждый вопрос и каждый персонаж матрица содержит всего один байт, со знаком. Получается 100.000 *1.000 — всего 100Мб которые можно без проблем засунуть в оперативную память.
Байт матрицы — отвечает за степень привязки конкретного вопроса к конкретному персонажу.


Если на вопрос отвечают четко, и стабильно, то значение по модулю больше.
Для большей эффективности алгоритма, вероятно, суммы всех отрицательных и всех положительных значений по вопросу в итоге должны быть равны некоторым константам. Для чего требуется периодическая индексация.

для примера: 3 вопроса, 4 персонажа, сумма 100.
персонаж мужчина?
Джон Сильвер +90
Алла пугачева -100
Я 0
Конек-Горбунок +10

ваш персонаж одноногий и с попугаем?
Джон Сильвер +100
Алла пугачева -34
Я -32
Конек-Горбунок-34

ваш персонаж человек?
Джон Сильвер +33
Алла пугачева +33
Я +33
Конек-Горбунок -100


На первых этапах можно задавать вопросы случайно, но нужно считать ответы по всем персонажам.
Лучше особенно выделить стартовые вопросы: те, что имеют плавное распределение ответов, и близкое к равному количество положительных и отрицательных.
Ближе к концу можно отсеивать из алгоритма персонажей с низкой набранной суммой. Но нужно выбирать вопросы так, что-бы выявить из нескольких лидеров явного лидера. Для этого нужно задавать вопрос с наибольшей суммой абсолютных значений в линии матрицы, из оставшихся в лидерах персонажей. Он будет наиболее информативен.

Акинатор близок к интеллекту например потому, что у него реализован в некотором виде алгоритм интереса. Ему к концу игры интересны конерктные, уточняющие вопросы, а не случайные.