1. Самоидентификация (Система обладает представлением о самой себе, а каждый из компонентов обладает способностью к самоидентификации.). Здесь надо ответить на такие вопросы: как накапливать об этом знания и где они должны храниться, чтобы быть неуязвимыми? Как создать гибкий и эффективный управляющий алгоритм? Это противоречивое требование, с учетом предполагаемой, в рамках инициативы, многоуровневости. Чтобы такие знания были присущи системе, она изначально должна эволюционировать в той же среде, в которой будет работать. Такое знание должно циркулировать на метауровне — присутствовать неявно и являться семантической интерпретацией машинного кода. (Например, любое функционирование созданной человеком программы интерпретируется им не в терминах машинных команд, а в терминах функций, понятных и необходимых человеку.) Это может быть достигнуто при самоорганизации.
2. Автоматическое переконфигурирование (Способность к изменению конфигурации при изменении непредсказуемых внешних условий.). Чтобы выполнить это требование, мы должны решить, на каком уровне и с какого момента закладывать способности к этому. Лучше всего, когда у системы изначально будут такие задатки. А чтобы они появились, нужно чтобы «зародыш», «затравка» системы стремилась сохранить целостность, подстраиваясь под меняющуюся обстановку. ( Только это может быть самым первым побудительным мотивом функционирования самоуправляемых систем. Все живые организмы инстинктивно заботятся о своей целостности.)
3. Стремление оптимизироваться (Нет постоянного стабильного состояния, стационарного функционирования, она всегда анализирует внешние условия и оптимизирует свою работу). Выполнение этого условия возможно на том же пути, как и в п.2, только предполагает выход на более высокий уровень развития системы — это предполагает инициативность, направленную во вне, чтобы, испытывая внешние воздействия, системе иметь стимул для оптимизации.
4. «Самоизлечивание» (Способность к самовосстановлению). Для этого должна существовать подсистема диагностики. По каким критериям она должна выявлять «патологию»? Как определить необходимую ответную реакцию? ( Это не простой вопрос для разработчика.) При самоорганизации решение следующее: если всякая незнакомая ситуация будет ущемлять стремление системы сохранить свою целостность и независимость, то это будет побудительным мотивом для поиска адекватных действий. Подсистема диагностики и лечения должна возникнуть в самой системе. ( Автономная система не должна полагаться на интерпретацию разработчика.)
5. Защита от деструктивных воздействий (Самозащита). Нужно определять какое воздействие является деструктивным. Вводить в состав каждой автономной системы такого электронного эксперта как, например, CycSecure корпорации Cycorp, нецелесообразно и, опять же, система не должна полностью полагаться на интерпретацию разработчика.
   Выход: Если система будет развиваться на основе сетевой (networking) схемы с узлами-процессорами (или автономными процессами), то на начальном этапе этого будет достаточно для обеспечения высокой жизнеспособности. В идеале, чтобы привести к краху такую систему, нужно будет большую часть устройств уничтожить физически.
6. Взаимодействие с внешним окружением (Анализирует состояние окружающей среды). Можно предположить, что система должна научиться анализировать свои потребности, находить и формировать правила взаимного перераспределения ресурсов при взаимодействии с окружающими системами. Если это и возможно, то в отдаленной перспективе. На первых этапах такую подсистему анализа и взаимодействия с другими автономными системами должен разработать человек. Адаптируясь в процессе развития к внешнему окружению, система может и будет под него подстраиваться.
7. Открытые стандарты: Конечно надо будет обеспечить все системы едиными интерфейсами и протоколами, но это не столь принципиально — при своем развитии она будет иметь возможность выбирать заготовленные человеком драйверы и протоколы. Вопрос в другом: как обусловить стремление автономной компьютерной системы во вне, чтобы возникала необходимость взаимодействия с внешним окружением.
8. (Самостоятельно распоряжается ресурсами, необходимыми для оптимизации своей работы, и сохраняет сложность, скрытую от пользователя.) Удовлетворение первой части требования естественно вытекает из реализации предыдущих; сложность (подробная схема функционирования), при самоорганизации, будет неочевидна для контролирующей системы, т.к. будет собственным изобретением системы. Существенно то, что самоорганизация (в избыточной среде) естественным образом предопределяет не только сохранение, но и неуклонное усложнение функциональной структуры — без самоорганизации система будет вырождаться, например, в конечный автомат (превращаясь в подобие бактерий или вирусов).

Теория и Концепция запуска самоорганизации с нуля.

1. Нет сомнения, что проблема придания компьютерным сетям и компьютерам свойств живых организмов, относится к проблеме самоорганизации (с/о) информационных процессов (одушевленность в общем смысле).
2. На сегодняшний день ясной теории с/о систем, именно в применении к возникновению и прогрессу информационных систем, судя по всему, не разработано. (напрмимер: Moscow International Forum of Synergetic — http://www.iph.ras.ru/~mifs.) Сейчас имеется много прикладных разработок, но из-за отсутствия теории самоорганизации информационных процессов они половинчаты, неестественны. Например, в искусственных нейросетях, не циркулирует, не запущено автономных информационных процессов (абсурд!), хотя в естественных нейросетях (мозге живых существ) такие процессы — основа их деятельности.
3. Данная концепция позволяет рассматривать феномен с/о с формальных теоретических позиций. Она позволяет определить постулаты стартового состояния для инициирования с/о.
4. В основе концепции — использование предлагаемого автором принципа циклической причинности, (петли причинности) как системообразующего фактора и эгиды самоорганизации. Этот принцип является объединением двух «вездесущих» принципов: всеобъемлющего принципа причинности и принципа цикличности, повторяемости большинства процессов в природе, в единый принцип. (Примеры. В кибернетике циклическая причинность реализуется как цепь управления с обратной связью (feedback control). В программировании — как цикл, циклический алгоритм, рекурсия, самозагрузка ОС компьютера, размножение «вируса».) К подобному выводу приходит и Г. Хакен [2].

«Преимущество описания поведения сложных систем путем определения параметров порядка и применения принципа подчинения состоит в существенной редукции степеней свободы, в огромном сжатии информации.… Элементы системы обратным образом воздействуют на параметры порядка. Мы можем наблюдать некий феномен циклической причинности: с одной стороны, элементы «порабощены» (slaved) параметрами порядка, а с другой — элементы определяют поведение параметров порядка».


5. Возникновение с/о системы. Понятие системы, автономной и существующей как целое, с использованием представления о циклической причинности, можно сформулировать так: структура взаимодействий и связей (частей, элементов, процессов), обуславливающая замкнутую цепь причинной связи на системном уровне (объясняющую неразрывность целого). То есть, в основе описания системы на верхнем уровне (метауровне) — замкнутая цепь причинной связи. Возникновение системы, т.е., замыкание причинного цикла — можно назвать самоорганизацией системы, а также одним из механизмов «метасистемного перехода», — термин предложенный В. Турчиным (Turchin V., http://pespmc1.vub.ac.be; …//pcp.lanl.gov).
Например, пламя, процесс горения — динамическая система, описывается так: исходные реагенты вступают в реакцию, в результате которой образуется тепло, в свою очередь, тепло воздействуя на исходные вещества, обеспечивает их реагирование — причина и следствие циклически «замещают» друг друга.


Причинные циклы (ПЦ) замыкаются как на «предметном» уровне (физико-химические системы, коды программ, самофинансирование бизнеса и т.д.), так и через создаваемые ими неявные, семантические, уровни (уровни «метаописания») при самоинтерпретации. Например, цикл в программе — предметный уровень, а рекурсия в алгоритме или интерпретация интерпретатором самого себя — петля причинной связи между предметным и уровнем семантического представления, при котором в возникающей абстрактной сфере, нефизическом измерении, возникает семантическое содержание — смысл (см., например, сноску «итеративный»). Образуется самоподдерживающаяся семантическая структура, являющаяся логическим элементом следующего уровня абстракции. Конкретная семантика, смысл, заключенная в структуре, выражается человеком в новом понятии [1,5]. Семантический причинный цикл, возникающий при самоинтерпретации в информационных структурах, обуславливает, например, возникновение информационной самоподдерживающейся виртуальной структуры, самодеятельного феномена идеальной природы (например, одушевленные организмы, сознание).

 Циклическая причинность, как известно, приводит к абсурдной ситуации, такой как вырожденность замкнутого круга. Однако, и это самое главное, с позиций с/о здесь важен не сам круг, а процесс постепенной, итеративной детерминации и усовершенствования подчиненной ему структуры связей и взаимодействий предметного уровня при сохранении неразрывности этого системообразующего причинного круга. Вырожденность проявляется на семантическом уровне, играя роль стабилизатора, обеспечивая устойчивость и «воспроизводимость» всей системы, но не ограничивая «реорганизации» на предметном уровне. Таким образом, факторы изменчивости и стабильности, повторяемости органически сочетаются, «разнесенные» на разные физически не взаимодействующие уровни. Если среда сложная, с избыточными связями, возможны неограниченная адаптация, усовершенствование и развитие консолидировавшейся через метауровень организации, т.е. прогрессирующая самоорганизация.

Например, что мы имеем в компьютерной индустрии? Более сложные процессоры компьютерной обработки позволяют перерабатывать большие объемы информации по более сложным алгоритмам, а обработка увеличивающихся объемов информации, в свою очередь, позволяет проектировать еще более сложные процессоры (и компьютерные системы). Здесь за счет устойчивости логической связи, образующей замкнутую петлю, обеспечивается прогресс того процесса, который является функциональным наполнением этого «рутинного» (сложность увеличивает сложность) замкнутого в семантической сфере цикла.


Самоорганизация, реализующая возникновение одушевленных систем (в общесистемном смысле, не в биологическом), основанная на постепенном становлении причинного цикла, возможна только в «высокоразвитой» (сложной) среде, обладающей определенной избыточностью (например, нейросеть, или «первичный бульон» в период возникновении жизни).

Сущность самоорганизации в данном случае — в возникновении и реорганизации структуры упорядоченных взаимодействий, логика которой («схема») обуславливает существование ПЦ. При этом реализация ПЦ в полностью завершенной, оптимальной форме из-за неисчерпаемости вариантов и изменчивости среды все время отодвигается. Пример: возникновение из неупорядоченного взаимодействия и усовершенствование кооперации между белками и макромолекулами ДНК, в результате чего возникли организмы. В простых физических, химических и компьютерных системах оптимальная, но не избыточная структура взаимодействий устанавливается быстро. Например, орбитальное движение, простые автокаталитические реакции или зависание компьютеров в случае неуправляемого зацикливания алгоритмов.


Логика ПЦ, как эгиды с/о системы, состоит в том, что случайным образом деятельность некоей произвольной ассоциации логических автоматов или нейроподобных элементов (или «ассоциации» фрагментов программного кода) первоначально должна «замкнуться» на сохранении целостности самой этой ассоциации, без преследования других, прагматических, целей (т.е. реализовать самоинтерпретацию). Поэтому, преобладающая цель запуска с/о — создать, спровоцировать возникновение, инициативного семантического «ядра» — надструктуру виртуальной природы, «фигуранта», стремящегося сохранить консолидацию своих частей.

Это может быть достигнуто, например, при подаче выходных сигналов на вход системы или внутрь ее — с тем, чтобы реализовался цикл самоинтерпретации (внутренняя или внешняя обратная связь). В результате возможно возникновение самодостаточного неразрывного алгоритма («самт’а»), обеспечивающего простейшее согласование взаимодействий между элементами. (Самт (фигурант идеальной природы) — это самодействующая реальность, самоорганизация которой продолжается с выходом во вновь возникающие, все более высокие логические (семантические) уровни. Этот алгоритм за счет избыточности связей и при внешнем воздействии может усовершенствоваться и даже развиваться. Такие процессы происходили при возникновении жизни или при формировании сознания (как феномена самоотображения интеллекта) высокоинтеллектуальных существ.


При развитии такой организации с/о системы (т.е. самоприменимого «алгоритма» как целостной информационной структуры), возникшей в сложной среде, ее функциональная сложность предположительно будет увеличиваться, чтобы соответствовать условиям окружающей среды.

В этой информационной структуре будут возникать функции, связанные с расширяющимся кругом задач жизнеобеспечения. На этом этапе возможно, со стороны человека, создание (симулирование) для с/о системы искусственных проблем, которые она с необходимостью должна будет решать. Те функции, которые ей нужно будет для этого выполнить, будут являться действиями, нужными человеку. После этого, исходя из своих потребностей, человек будет обучать систему выполнению необходимых для него функций.

1. Наиболее детерминированный. По аналогии с интеллектуальной системой EURISKO Дугласа Лената (Douglas Lenat) [3] — усовершенствовать существующую или создать новую самовыводимую систему порождения эвристических алгоритмов и правил, которая должна сама выстраивать свой формальный аппарат. (Заложить в нее аксиоматику — минимум очевидных, желательно не связанных, понятий и правил и возможность комбинировать из них замкнутые цепочки на предметном и семантическом уровне и устанавливать между ними логические связи.) Использовать инициируемый извне самоопределяющийся прототип экспертной системы. Для ускорения развития такой системы (обретения знаний и «умений») можно подключить ее (через Интернет) к созданной в Cycorp энциклопедической машине (может быть Ленат уже этим занимается). В результате будет развиваться сообразительная, способная вырабатывать понятия и накапливать знания, действительно автономная логическая машина, но, при этом, все же намного примитивней человека психически и не обладающая сознанием.
2. Путем изобретения интерпретирующей самое себя программы с самомодифицирующимся текстом (кодом), когда в результате интерпретации получается видоизмененный текст программы, который может снова себя интерпретировать (подобно тому, как это происходит в организмах с репликацией и интерпретацией ДНК, но использовать только принцип, и без размножения популяции). Эта возможность основывается на идее формирования метаописания интерпретатора (как формальной структуры) с помощью своих собственных «языковых» средств (как в определении с динамическим самоопределением понятия: «Итерация: см. «Итерация»»)[1]. Запустить этот процесс в «бесконечном» цикле самоинтерпретации («самовызова»), который может быть неявным. При этом код и/или программная среда должны быть избыточными и отчасти стохастичными, чтобы программа, не утрачивая циклическую самоинтерпретируемость (петля семантической причинной связи не разрывалась), могла усложняться и оптимизироваться, повышая свою устойчивость. Для этого могут оказаться подходящими, с небольшой доработкой, идеи школы Турчина, заложенные в язык программирования Рефал (Refal). Это будет самоинтерпретацией, когда метауровень полностью согласован с предметным, из которого он возникает (см. про итерацию).
(В рамках разработанной теории было выяснено, что выводы из второй теоремы Геделя о неполноте вводят в заблуждение, поскольку в доказательстве теоремы также используется принцип самоприменимости (т.н., «арифметизация» аксиом, символов, операций и утверждений формальной арифметики), но примененный некорректно. В нем не выдержано, как полагает автор, требование о семантической согласованности предметного и мета уровней, что приводит к тому, что истинное утверждение или теорема не доказуемы в рамках самой аксиоматической системы. Если неполнота — это преткновение формальных систем, то «чтобы не спотыкаться, нужно ходить с завязанными шнурками».)

Третий подход, самый изначально недетерминированный из предлагаемых (метод проб и ошибок). Путем инициирования естественной самоорганизации в распределенной нейроподобной среде (нейрокомпьютер, программно эмулированные нейросети, компьютерные кластеры, мультипроцессорные суперкомпьютеры, Internet как сетевая структура, а также LAN, SAN и т.п.) где процессорные элементы выполняют роль узлов сети («нейронов»). Это путь менее предсказуемый из всех, но дает возможность получить самую неуязвимую, надежную и быстродействующую систему, так как консолидирующий «алгоритм» с/о системы и память автоматически распределяются и перераспределяются между всеми задействованными процессорами по голографическому принципу.

В России, с помощью компьютерного моделирования деятельности нейроструктур «квазибиологического» типа, были получены интересные результаты, подтверждающие возникновение самоорганизации в сетевых структурах [4]. В гл. 4 указанной работы, на основе результатов эксперимента автор проекта приходит к выводу, что с образованием возбуждающих связей в изначально неорганизованной сети нейронов («нейронной массе») спонтанно возникает некая организация («индуктивный автомат»), объединяющая группы нейронов в ансамбли. И, что особенно важно, автор эксперимента добился того, что подвергая сеть внешним воздействиям (так называемый «шумовой поток») в виде возбуждающих нейроны сигналов, функционирование возникшей организации становится еще более оптимальным.

1. Истодин К. О концептуальности Троичного и самопроизводной семантике // «Академия Тринитаризма», М., Эл № 77-6567, публ.10174, 27.12.2002 (www.trinitas.ru/rus/doc/0019/d01/00160023.htm);  О концептуальности троичного. Самоприменимость как принцип реализации целостности // «Академия Тринитаризма», М., Эл № 77-6567, публ.10206, 24.01.2003 http://www.trinitas.ru/rus/doc/0205/001a/02050004.htm
2. Haken H. Matter Matters. On the Material Basis of the Cognitive Activity of Mind. Berlin, Springer, 1997. (цитируется по http://www.iph.ras.ru/~mifs/kn3.htm)
3. Artificial Intelligence. Computer Images. / By the Editor of Time-Life Books. Time-Life Books, Amsterdam. 1986; D. Michie, R. Johnston. The Creative Computer. Machine intelligence and human knowledge. Viking, 1984. (Указанные источники переведены на русский язык.)
4. Емельянов-Ярославский Л.Б. Интеллектуальная квазибиологическая система. — М.: Наука, 1990. 110с.
5. Информационно-структурная основа явлений. Теория СИМО (единая многоуровневая система формального описания) / Сб. под ред. Н.В. Целковой. Переиздание — «Академия Тринитаризма», М., 130 с. (Готовится к публикации в электронном виде.)