1. Суть интеллекта — в моделировании реальности.

Адекватный интеллект строит адекватные модели с хорошей предсказательной силой.

Чем мощнее интеллект, тем больше влияющих факторов учитывает его модель реальности («картина мира в голове»), и тем дальше и лучше она предсказывает.

Бытовая поговорка про «одну извилину» описывает примитивность интеллектуальных моделей слаборазвитых особей homo.

2. В этом смысле IEM Система, реализующая кибернетическую модель предприятия произвольной детализации в реальном времени, куда ближе к «сильному ИИ» (принципиально, тем не менее, недостижимому на электронных компьютерах), нежели тупик «нейросетей», имитирующих фрагменты функционала локальных участков мозга.

Ведь «мозг» — не равен «интеллекту». Первый — всего лишь биологический носитель второго. Каковы шансы повторить функционал Counter-Strike путем копирования фрагментов компьютерного процессора?

Биологический мозг отвечает за «распознавание образов» — да-да, те самые «нейросети».

Информация, вводимая в мозг через интерфейсы органов чувств (глаза, кожа, уши…), «распознается» биологическими нейросетями мозга и ассоциируется с абстрактными понятиями, которыми оперирует уже интеллект.

Акустические колебания, считываемые через барабанную перепонку, соответствующим участком мозга распознаются как сущность «Голос» (а не шум, например, воды), принадлежащий объекту «Жена» (или «собака», «моя»).

А далее уже интеллект принимает решение, как реагировать.

3. И если как работает мозг, наука представляет хотя бы приблизительно, то про природу интеллекта и физику процесса абстрактного мышления (собственно интеллектуальной деятельности) — неизвестно ничего.

Отсюда очевидна комичная самонадеянность невежд (а ныне чаще — мошенников) обещающих создать искусственную копию интеллекта homo — об устройстве которого они не имеют ни малейшего представления.

4. IEM Система, пространство бизнес-логики которой, подобно интеллекту, оперирует исключительно абстрактными понятиями, как правило, не нуждается в прокладке «нейросетей» на вводе, поскольку в ходе исполнения стандартизированных бизнес-процессов напрямую снабжается рафинированной информацией гарантированной достоверности, не требующей предварительной обработки.

Тем не менее, нейросети могут использоваться прокладкой на вводе информации в IEM Систему.

Например, для распознавания лица посетителя магазина и ассоциации его с конкретным объектом типа «Покупатель», фотография которого в хранилище данных IEM совпадает с лицом человека, зашедшего в магазин.

Нейросеть через цифровой интерфейс сообщает IEM Системе, что пришел Вася Пупкин (и на этом функции нейросети заканчиваются), а реакция IEM Системы на приход Васи Пупкина определяется ее внутренней бизнес-логикой.

Однако сам факт того, что интеллект homo взаимодействует с окружающим миром через такие переусложненные, ненадежные и неэффективные (20 процентов энергопотребления организма) решения, как биологические нейросети мозга, надежно свидетельствует о том, что у человека не было разумного Создателя.

В реальных задачах почти всегда существуют много, много более дешевые, надежные и универсальные решения, нежели дорогостоящие, и всегда узко-специализированные, нейросети.

Так, мы, достоверно наделенные интеллектом, вместо «распознавания образа» Васи Пупкина биологической нейросетью (глаз-мозг), лучше дадим ему карту постоянного клиента с уникальным штрих-кодом (номерным радиочипом).

Вспомните, сколько раз ваша бионейросеть ошибалась при распознавании образов, принимая одного человека за другого.

5. Дистанция, отделяющая сегодняшние IEM Системы от настоящего «сильного ИИ» соответствует разнице между одноклеточными прокариотами и homo sapiens: какие-то четыре миллиарда лет биологической эволюции.

Совокупность программируемых условных рефлексов IEM, задающих правила реакции системы на изменения состояния окружающей среды, формируют технологическую основу для развития Organizational Swarm Intelligence (OSI) как самостоятельного эмерджентного эпифеномена IEM в процессе наращивания детализации IEM-модели организации.

Методология организационного моделирования IEM в этом контексте сводится к представлению предприятия в виде целостного, хотя и сложносоставного объекта, внутренние процессы являются продолжением внешних (и наоборот), а разделяет их замкнутая гладкая мембрана внешней поверхности IEM-сферы.

Которая одновременно (в альтернативных представлениях) является и периметром IEM Системы, и организационным пределом управляемости, за границей которого менеджмент компании не может влиять на логику распределения материальных выгод (сотрудники организации versus внешние покупатели и поставщики).

Физический аналог — сфера Шварцшильда (горизонт событий черной дыры).

6. В предвидении возможных спекуляций стоит сразу очертить научно обоснованные пределы развития Organizational Swarm Intelligence: на элементной базе кремниевых микропроцессоров, и в рамках отдельно взятой IEM Системы, перспективы ограничиваются достижением интеллектуального уровня рептилий.

P.S. Что не исключает проявления любопытных и слабопредсказуемых эмерджентных эпифеноменов второго уровня при агрегировании локальных IEM-систем в связанную в режиме реального времени сеть Internet of Systems, когда отдельные фрагменты OSI будут вливаться в единый в масштабах планеты логический континуум Ноосферы, распределенная разумность которого будет ежесекундно принимать миллионы взаимоувязанных решений с немыслимой на сегодня экономической эффективностью.