एआई में रो-कैलकुलस का मामला

मस्तिष्क के औपनिवेशीकरण के रूप में चेतना इस पीढ़ी के सबसे मूल विचारकों में से एक, के साथ हाल ही में एक बातचीत में, उन्होंने चौंकाने वाला दावा किया कि मोबाइल संगामिति के विपरीत है। इस संदर्भ में, मोबाइल संगामिति का मतलब है कि जब एजेंट (उर्फ कम्प्यूटेशनल प्रक्रियाएं) एक-दूसरे की खोज कर सकते हैं, तो एक तरह की संगामिति मिलती है, जो कि संचार टोपोलॉजी है (जो किसे जानता है और कौन किससे बात कर रहा है) विकसित हो रहा है। यह मॉडल उस मॉडल से बहुत अलग है जहां कम्प्यूटेशनल तत्वों को मदरबोर्ड पर घटकों की तरह एक साथ मिलाया जाता है। मोबाइल संगामिति इंटरनेट या टेलीफोनी नेटवर्क की तरह अधिक है जहां लोग जो पहली बार मिले हैं वे एक दूसरे की वेबसाइट, ईमेल पते और फोन नंबर सीखते हैं। जोस्चा का तर्क है कि मस्तिष्क केवल प्लास्टिक हैं, यानी, न्यूरॉन्स के बीच संबंध केवल सीखने के दौरान बदल रहे हैं, सामान्य गणना के दौरान नहीं। जोस्चा बाख कृत्रिम सामान्य बुद्धि उनकी पीढ़ी के सबसे मूल विचारकों में से एक, ने चौंका देने वाला दावा किया कि मोबाइल संगामिति के विपरीत है। जोस्चा बाख कृत्रिम सामान्य बुद्धि इस प्रस्ताव पर मेरी प्रतिक्रिया यह है कि यह मानता है कि दिमाग गणना के तार्किक मॉडल में होस्ट नहीं किया जाता है जो मस्तिष्क के हार्डवेयर पर चलता है। आखिरकार, (JVM) उस हार्डवेयर की तुलना में संगणना का एक बहुत अलग मॉडल है, जिस पर वह चलता है। अभिकलन का का मॉडल संगणना के विचार पर और भी अधिक नाटकीय भिन्नता है, हार्डवेयर में सन्निहित एक की तुलना में शानदार हास्केल कंपाइलर ( ) आमतौर पर होस्ट किया जाता है। मन इस तरह व्यवस्थित क्यों नहीं होता? जोस्चा के ग्राफिक रूपक का उपयोग करने के लिए, मस्तिष्क एक उपनिवेशी कम्प्यूटेशनल मॉडल के रूप में क्यों नहीं उठेगा जो स्वयं को मस्तिष्क के हार्डवेयर पर होस्ट करता है? यदि यह है, ठीक है, rholang, rho-कैलकुलस का एक कार्यान्वयन, एक शुरुआत के लिए Intel और AMD चिप्स पर होस्ट किया जाता है, और उनके कम्प्यूटेशनल मॉडल rho-कैलकुलस द्वारा कैप्चर किए गए से बहुत अलग होते हैं। जावा वर्चुअल मशीन हास्केल जीएचसी विशेष रूप से, मोबाइल समवर्ती संगणना के लिए प्रत्यक्ष समर्थन प्रदान करता है। रो-कैलकुलस में क्रियान्वित होने वाली प्रक्रियाओं के समाज के बीच संचार टोपोलॉजी गतिशील है। इस समाज में कौन किसको जानता है और किससे बात कर सकता है, संगणना के दौरान बदल जाता है। रो-कैलकुलस के बारे में सोचने का यह तरीका मेरे तर्क को पूर्वाभास देता है कि यह मानने के बहुत अच्छे कारण हैं कि रो-कैलकुलस जैसे मॉडल ने खुद को होस्ट किया होगा और मानव मस्तिष्क के हार्डवेयर को उपनिवेशित किया होगा, वास्तव में, कोई भी मस्तिष्क जो समर्थन करता है मस्तिष्क का सिद्धांत। रो-कैलकुलस कोड, डेटा और संगणना इस तर्क को बनाने के लिए, मैं कुछ भेद करना चाहता हूं जो हर कंप्यूटर वैज्ञानिक नहीं, अकेले हर डेवलपर बनाता है। मैं कोड, डेटा और संगणना के बीच अंतर करता हूं। मनमाना कोड को कुछ डेटा के रूप में माना जा सकता है, जो किसी प्रकार की डेटा संरचना का एक उदाहरण है जिसमें गणना के मॉडल को व्यक्त या होस्ट किया जाता है। उदाहरण के लिए, आप की मेजबानी कर सकते हैं, जैसे , एक संदर्भ-मुक्त व्याकरण के माध्यम से व्यक्त की गई भाषा में, उदाहरण के लिए, अच्छी तरह से गठित हास्केल कार्यक्रमों के लिए व्याकरण। फिर भी, हम जानते हैं कि संदर्भ-मुक्त व्याकरण ट्यूरिंग-पूर्ण नहीं हैं। यह कैसे हो सकता है? ट्यूरिंग-पूर्ण मॉडल की तुलना में ट्यूरिंग-पूर्ण संगणना का प्रतिनिधित्व करने की तुलना में कुछ कम अभिव्यंजक कैसे हो सकता है? ट्यूरिंग-पूर्ण कम्प्यूटेशनल मॉडल हास्केल यह सिंटैक्स और शब्दार्थ के बीच के अंतर को काटता है। शब्द भाषा का व्याकरण प्रोग्रामों के को अभिव्यक्त करता है, नहीं, अर्थात कोड के को। इसके बजाय, गणना की गतिशीलता नियमों (जो सिंटैक्स पर काम करती है) के सिंटैक्स के एक विशेष टुकड़े के साथ उत्पन्न होती है, यानी, कुछ कोड, जो उस गणना का प्रतिनिधित्व करता है जिसे प्रभावित करना चाहता है। लैम्ब्डा कैलकुलस में (गणना का मॉडल जिस पर हास्केल आधारित है), संगणना का वर्कहॉर्स एक नियम है जिसे बीटा रिडक्शन कहा जाता है। यह नियम कोड में होने वाले चर के लिए डेटा को प्रतिस्थापित करने के कार्य के माध्यम से डेटा पर एक फ़ंक्शन के संचालन का प्रतिनिधित्व करता है। जिस डेटा पर यह संचालित होता है वह डेटा के लिए फ़ंक्शन के अनुप्रयोग का एक वाक्यात्मक प्रतिनिधित्व है, लेकिन यह गणना नहीं है जो फ़ंक्शन को डेटा पर लागू करने से मेल खाती है। यह गणना तब होती है जब बीटा कमी सिंटैक्स पर काम करती है, इसे सिंटैक्स के एक नए टुकड़े में बदल देती है। यह अंतर यह है कि ट्यूरिंग-पूर्ण (उदाहरण के लिए, संदर्भ-मुक्त व्याकरण) की तुलना में कम अभिव्यंजक वाले मॉडल ट्यूरिंग-पूर्ण संगणना की मेजबानी कैसे कर सकते हैं। सिंटैक्स संगणना की गतिशीलता को शब्दार्थ ट्यूरिंग-पूर्ण मॉडल की तुलना में ट्यूरिंग-पूर्ण संगणना का प्रतिनिधित्व करने की तुलना में कुछ कम अभिव्यंजक कैसे हो सकता है? यह सिंटैक्स और शब्दार्थ के बीच अंतर के दिल में कटौती करता है। भाषा शब्द का व्याकरण कार्यक्रमों के वाक्य-विन्यास को व्यक्त करता है, न कि गणना की गतिशीलता, यानी कोड के शब्दार्थ को। बिंदु पर विस्तार करने के लिए नहीं, लेकिन जावा और जेवीएम में समान अंतर होता है। जेवीएम में गणना की गतिशीलता उन नियमों के माध्यम से होती है जो कोड के प्रतिनिधित्व के साथ वर्चुअल मशीन में रजिस्टरों के संयोजन पर काम करते हैं। जावा कोड के एक टुकड़े पर घूरने वाला एक जावा प्रोग्रामर गणना को नहीं देख रहा है। से बहुत दूर। जावा प्रोग्राम का सिंटैक्स संभवतः अलग-अलग संगणनाओं की एक पूरी श्रृंखला में एक विंडो है जो कोड के चलने के समय जेवीएम के रजिस्टरों की स्थिति के आधार पर आती है। मूल्यांकन के इन दो रूपों के बीच का अंतर, लैम्ब्डा कैलकुस में बीटा कमी बनाम जेवीएम के संक्रमण, बहुत महत्वपूर्ण है, और हम इस पर वापस लौटेंगे। अभी के लिए, हालाँकि, कोड और अभिकलन के बीच इस अंतर के बारे में सोचने का एक तरीका भौतिकी के साथ समानता के माध्यम से है। परंपरागत रूप से, भौतिकी के नियम तीन चीजों के माध्यम से व्यक्त किए जाते हैं: भौतिक अवस्थाओं का प्रतिनिधित्व (इसे कार्यक्रमों के सिंटैक्स के रूप में सोचें), गति के नियम जो कहते हैं कि समय के साथ राज्य कैसे बदलते हैं (इसे सिंटैक्स पर चलने वाले नियमों के रूप में सोचें) ; और प्रारंभिक शर्तें (इसे उस कोड के एक विशेष भाग के रूप में सोचें जिसे आप चलाना चाहते हैं)। इस प्रकाश में, भौतिकी को एक विशेष उद्देश्य वाली प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में देखा जाता है जिसका निष्पादन एक विशेष रूप से उस तरह से मेल खाता है जिस तरह से भौतिक दुनिया इसके बारे में हमारी टिप्पणियों के आधार पर विकसित होती है। भौतिकी परीक्षण योग्य है क्योंकि यह हमें एक कार्यक्रम चलाने और यह देखने की अनुमति देती है कि क्या गति के नियमों के माध्यम से किसी प्रारंभिक अवस्था का विकास किसी अवस्था तक पहुँचता है या नहीं। विशेष रूप से, जब हम भौतिक दुनिया को एक ऐसे विन्यास में देखते हैं जो हमारी प्रारंभिक अवस्था से मेल खाता है, तो क्या यह विकास की प्रक्रिया से गुजरता है जो हमारे गति के नियमों से मेल खाता है, और क्या यह उस स्थिति में उतरता है जो हमारे गति के नियम कहते हैं आवश्यक? तथ्य यह है कि भौतिकी का यह रूप है इसलिए हम इसे कोड में प्रभावी ढंग से प्रस्तुत कर सकते हैं। भौतिकी सादृश्य लैम्ब्डा कैलकुलस, π-कैलकुलस, या रो-कैलकुलस जैसे कम्प्यूटेशन के मॉडल को JVM के ट्रांज़िशन जैसे मॉडल के खिलाफ पूरी तरह से राहत देता है। जब आप जावा कोड के एक टुकड़े को घूर रहे होते हैं, तो आपके पास यह समझने के लिए आवश्यक सभी जानकारी नहीं होती है कि यह कैसे व्यवहार करेगा। जेवीएम की स्थिति के आधार पर, जावा कोड का एक ही टुकड़ा बहुत अलग तरीके से व्यवहार कर सकता है। इसके विपरीत, ऊपर उल्लिखित कम्प्यूटेशनल कैलकुली कार्य करने के लिए शादी का रूप लेती है। आप एक अभिव्यक्ति में जो देखते हैं वही आपको मिलता है। भौतिकी के दृष्टिकोण से, एक वैज्ञानिक के रूप में, केवल एक चीज जो आपको रिवर्स इंजीनियर करनी है, वह है गति के नियम, यानी संगणना के नियम। आपको छिपे हुए राज्य के समूह पर अनुमान लगाने की ज़रूरत नहीं है। एक बार जब हम कोड और संगणना के बीच अंतर देख लेते हैं, तो कोड और डेटा के बीच का अंतर अपेक्षाकृत सहज होता है, हालांकि कुछ सूक्ष्म होता है। कंप्यूटर प्रोग्राम में डेटा भी सिंटैक्स है। इस अर्थ में, यह कोड से अलग नहीं है, जो कि सिंटैक्स भी है। प्रत्येक लिस्प प्रोग्रामर इस विचार को समझता है कि किसी तरह कोड डेटा है, और डेटा कोड है। यहां तक कि जावा एक प्रकार की मेटाप्रोग्रामिंग का समर्थन करता है जिसमें जावा कोड को जावा ऑब्जेक्ट के रूप में हेरफेर किया जा सकता है। सवाल यह है कि क्या कोड और डेटा के बीच कोई वास्तविक विभाजक रेखा है? उत्तर एक निश्चित हाँ है। डेटा वह कोड है जिसमें बहुत विशिष्ट गुण होते हैं; उदाहरण के लिए, कोड हमेशा समाप्ति तक चलता है। सभी कोड ऐसा नहीं करते हैं। वास्तव में, ट्यूरिंग का का प्रसिद्ध समाधान हमें दिखाता है कि हम सामान्य रूप से यह नहीं जान सकते हैं कि अभिव्यक्ति की एक निश्चित गुणवत्ता, यानी ट्यूरिंग-पूर्णता का आनंद लेने वाली भाषा के लिए कोई कार्यक्रम कब रुकेगा। लेकिन, कम अभिव्यंजक भाषाएँ हैं, और ट्यूरिंग-पूर्ण भाषाएँ उपयुक्त उपभाषाओं या अंशों का आनंद लेती हैं जो पूरी भाषा की तुलना में कम अभिव्यंजक हैं। डेटा सिंटैक्स में रहता है जो यह साबित करने की अनुमति देता है कि सिंटैक्स के एक टुकड़े से जुड़ी गणना रुक जाएगी। इसी तरह, डेटा सिंटैक्स में रहता है जो यह साबित करने की अनुमति देता है कि गणना केवल परिमित शाखाओं का आनंद लेगी। एन्त्शेइडुंगस्प्रोब्लेम प्रोग्रामर इस तरह के डेटा के बारे में नहीं सोचते हैं, वे डेटा को देखकर ही जानते हैं। लेकिन लैम्ब्डा कैलकुस जैसे गणना के मॉडल में जो अंतर्निहित डेटा प्रकारों से लैस नहीं होते हैं, सब कुछ, यहां तक कि गिनती संख्या या बूलियन मान, सत्य और गलत जैसी चीजों को कोड के रूप में दर्शाया जाता है। यह चुनना कि कौन सा कोड डेटा का गठन करता है और जो सामान्य-उद्देश्य कार्यक्रमों का गठन करता है, यह पता लगाने में सक्षम होता है कि कोड में उस प्रकार के गुण हैं जिनकी हमने ऊपर चर्चा की थी। सामान्य तौर पर, ऐसे सिस्टम हैं जो इस तरह के गुणों का पता लगा सकते हैं। फिर से, यह एक सूक्ष्म मुद्दा है, लेकिन सौभाग्य से, हमें सभी सूक्ष्मताओं को समझने की आवश्यकता नहीं है, न ही हमें यह समझने की आवश्यकता है कि डेटा और कोड के बीच विभाजन रेखा कहाँ है, बस एक है। संक्षेप में, कोड और डेटा दोनों सिंटैक्स हैं जो एक राज्य का प्रतिनिधित्व करते हैं जिस पर एक नियम या कई नियम संचालित होंगे। डेटा को कोड की तुलना में सिंटैक्स के कम अभिव्यंजक अंश में व्यक्त किया जाता है, इसे एक निश्चित या अंतिम वर्ण दिया जाता है जो कोड हमेशा आनंद नहीं लेता है। संगणना विकास की प्रक्रिया है जब कुछ नियम किसी राज्य के प्रतिनिधित्व के साथ परस्पर क्रिया करते हैं। अब, इस सब का AI या मन या रो-कैलकुलस से क्या लेना-देना है? इंटेलिजेंस की परिभाषित विशेषता के रूप में प्रतिबिंब रो-कैलकुलस में संगणना और कोड के बीच अंतर का एक वाक्यात्मक प्रतिनिधित्व है। इसमें एक ऑपरेशन है जो एक गणना को कोड के एक टुकड़े के रूप में पैकेजिंग को व्यक्त करता है ताकि इसे नए कोड में बदलकर इसे संचालित किया जा सके। इसमें कोड के एक टुकड़े को वापस संगणना में बदलने के लिए एक ऑपरेशन भी है। वाह, आप कह सकते हैं, यह कुछ अगले स्तर का श!टी है। लेकिन, जैसा कि हमने बताया, लिस्प प्रोग्रामर और जावा प्रोग्रामर लंबे समय से इस तरह की मेटाप्रोग्रामिंग कर रहे हैं। उन्हें करना है। कारण पैमाने से संबंधित है। मानव टीमों के लिए स्वचालित समर्थन के बिना कोड की लाखों और लाखों पंक्तियों वाले कोडबेस का प्रबंधन करना असंभव है। वे कंप्यूटर प्रोग्राम लिखने के लिए कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग करते हैं। वे कंप्यूटर प्रोग्राम परिनियोजन बनाने के लिए कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग करते हैं। मेटाप्रोग्रामिंग आज की दुनिया में एक आवश्यकता है। स्मिथ का तर्क है कि आत्मनिरीक्षण, मन की मन की अपनी प्रक्रिया को देखने की क्षमता, बुद्धि की एक प्रमुख विशेषता है। कुछ के लिए यह बुद्धि की परिभाषित विशेषता भी है। लेकिन 80 के दशक में, अभी भी एआई के शुरुआती दिनों में, नाम के एक शोधकर्ता ने एक अवलोकन किया जो एआई और एआई-आसन्न क्षेत्रों में मेरे और कई अन्य लोगों के साथ प्रतिध्वनित हुआ। स्मिथ का तर्क है कि आत्मनिरीक्षण, मन की अपनी प्रक्रिया को देखने की मन की क्षमता, बुद्धि की एक प्रमुख विशेषता है। कुछ के लिए, यह बुद्धि की परिभाषित विशेषता भी है। आत्मनिरीक्षण के इस विचार को बनाने के लिए, जिसे उन्होंने कम्प्यूटेशनल प्रतिबिंब, ठोस कहा, स्मिथ तैयार की जिसमें वही ऑपरेटर हैं जो रो-कैलकुलस के पास हैं। विशेष रूप से, 3-लिस्प में सिंटैक्स है जो कोड में एक संगणना को संशोधित करने का प्रतिनिधित्व करता है और कोड को वापस चल रहे कम्प्यूटेशन में प्रतिबिंबित करने के लिए सिंटैक्स है। ब्रायन केंटवेल स्मिथ ने 3-लिस्प नामक एक प्रोग्रामिंग भाषा अब, संदेह करने का एक अच्छा कारण है कि आज के डेवलपर्स के पैमाने की समस्या और तर्कशील प्राणियों के रूप में हमारी चिंतनशील, आत्मनिरीक्षण क्षमता को मॉडलिंग करने की समस्या के बीच एक संबंध है। विशेष रूप से, कम्प्यूटेशनल प्रतिबिंब की उपस्थिति में हमारे अपने तर्क का प्रतिनिधित्व करने की जटिलता का प्रबंधन करना आसान हो जाता है। बेहतर रीज़निंग प्राप्त करने के लिए हम अपने सभी एल्गोरिथम ट्रिक्स को अपने स्वयं के तर्क के निरूपण पर लागू कर सकते हैं। इस अवलोकन को उस संदर्भ में विस्तारित किया गया है जिसे विकासवादी जीवविज्ञानी कहते हैं। मन का सिद्धांत विशेष रूप से, आत्मनिरीक्षण दूसरों के व्यवहार, विशेष रूप से, आपकी अपनी प्रजातियों के सदस्यों के व्यवहार को कम्प्यूटेशनल रूप से मॉडल करने में सक्षम होने से प्राप्त विकासवादी लाभ से उत्पन्न होता है। यदि एलिस बारबरा के व्यवहार को मॉडल करने की क्षमता विकसित करती है, और बारबरा उल्लेखनीय रूप से एलिस के समान है (जैसा कि एक ही प्रजाति, एक ही जनजाति, यहां तक कि एक ही विस्तारित पारिवारिक संरचना में है), तो ऐलिस ऐलिस के व्यवहार को मॉडल करने में सक्षम होने के बहुत करीब है। और जब ऐलिस को बारबरा के व्यवहार को मॉडल करने की आवश्यकता होती है, जब बारबरा ऐलिस के साथ बातचीत कर रही होती है, तो ऐलिस ऐलिस के व्यवहार को मॉडलिंग करने में सीधे तौर पर शामिल होती है। इसे उस पैमाने तक ले जाना जहाँ ऐलिस अपनी पारिवारिक इकाई या अपने कबीले के व्यवहार को मॉडल कर सकती है जहाँ चीजें वास्तव में दिलचस्प हो जाती हैं। उस पर और अधिक शीघ्र ही, लेकिन अभी के लिए, हम देख सकते हैं कि कम्प्यूटेशनल प्रतिबिंब के बारे में कुछ उस शब्द के दो अर्थों में तर्क में सुधार के साथ करना है: (जटिलता का पैमाना) तर्क को स्वयं पर लागू करके तर्क में सुधार करना, और (सामाजिक पैमाना) ) बड़ी संख्या में रीज़निंग एजेंटों के बारे में तर्क में सुधार करना। वास्तव में, कम्प्यूटेशनल प्रतिबिंब और बुद्धि में इसकी भूमिका और प्रोग्रामिंग भाषाओं के डिजाइन के बारे में स्मिथ के विचार रो-कैलकुलस के डिजाइन के लिए एक प्रेरणा थे, जो आदिम कम्प्यूटेशनल ऑपरेटरों के रूप में संशोधन और प्रतिबिंब लेता है। हालाँकि, जहाँ 3-लिस्प और रो-कैलकुलस पार्ट कंपनी है, वह 3-लिस्प निश्चित रूप से अनुक्रमिक है। बातचीत और समन्वय करते समय स्वतंत्र रूप से चलने वाली स्वायत्त कम्प्यूटेशनल प्रक्रियाओं के समाज का यथोचित प्रतिनिधित्व करने का कोई तरीका नहीं है। लेकिन मन के सिद्धांत के संदर्भ में, एक तार्किक को यही करना चाहिए। उन्हें अपने सामाजिक संदर्भ के एक स्पष्ट मॉडल की आवश्यकता होती है, जो स्वायत्त एजेंटों से बना होता है जो संचार और समन्वय करते समय स्वतंत्र रूप से कार्य करते हैं। द रो-कैलकुलस: फ्रॉम 3-लिस्प टू सोसाइटी ऑफ माइंड लगभग उसी समय जब स्मिथ कम्प्यूटेशनल परावर्तन के अपने विचारों को विकसित कर रहे थे, मार्विन मिंस्की अपने प्रसिद्ध सोसाइटी ऑफ माइंड थीसिस को विकसित कर रहे थे। मिन्स्की के प्रस्ताव पर मेरा विचार यह है कि मन अमेरिकी कांग्रेस या किसी अन्य विचारशील निकाय जैसा कुछ है। इसमें स्वतंत्र एजेंटों का एक समूह शामिल है जो सभी विभिन्न संसाधनों (जैसे कर आधार से धन) के लिए होड़ कर रहे हैं। हम जिसे एक सचेत निर्णय के रूप में सोचते हैं, वह स्वतंत्र, स्वायत्त एजेंटों के एक समूह के बीच एक लंबी विचार-विमर्श प्रक्रिया के परिणाम की तरह है जो अक्सर सचेत अनुभव से नीचे चला जाता है। लेकिन, विचार-विमर्श की प्रक्रिया एक बाध्यकारी वोट के रूप में परिणत होती है, और उस बाध्यकारी वोट को एक सचेत निर्णय के रूप में अनुभव किया जाता है। यह दृश्य कैसे हो सकता है, जो अधिकांश संगणनाओं को सचेत तर्क के बाहर रखता है, मन के दृष्टिकोण के साथ अनिवार्य रूप से, वास्तव में निश्चित रूप से चिंतनशील हो सकता है? रो-कैलकुलस को इस प्रश्न के उत्तर को ध्यान में रखकर डिजाइन किया गया था। रो-कैलकुलस कहता है कि कम्प्यूटेशनल एजेंट केवल छह रूपों में आते हैं: 0 - रुका हुआ या अशक्त एजेंट जो कुछ नहीं करता है; for( y <- x )P - वह एजेंट जो चैनल x पर सुन रहा है डेटा के लिए प्रतीक्षा कर रहा है कि वह एजेंट P बनने से पहले वेरिएबल y से जुड़ जाएगा; x!(Q) - एजेंट जो चैनल x पर कोड/डेटा का एक टुकड़ा भेज रहा है; पी | क्यू - एजेंट जो वास्तव में दो एजेंटों, पी और क्यू की समानांतर रचना है, समवर्ती, स्वायत्त रूप से चल रहा है; *x - वह एजेंट जो x द्वारा संदर्भित कोड को एक चालू गणना में वापस दिखा रहा है ध्यान दें कि इनमें से तीन निर्माण कैसे प्रतीक x का उपयोग करते हैं। उनमें से दो एक्स का उपयोग करते हैं जैसे कि यह एजेंटों के बीच संचार के लिए एक चैनल था, और उनमें से एक एक्स का उपयोग करता है जैसे कि यह कोड के एक टुकड़े का संदर्भ था। एक जादुई चाल जो रो-कैलकुलस के पास है, वह यह है कि चैनल कोड के एक टुकड़े के संदर्भ हैं। इसकी आदत पड़ने में थोड़ा समय लगता है, लेकिन यह समय के साथ आता है। ऐलिस के सामाजिक संदर्भ के बाहरी पर्यवेक्षकों के रूप में हम उसके व्यवहार को प्रत्येक व्यक्ति के व्यवहार की समानांतर रचना के रूप में लिख सकते हैं। प्रतीकों में यह P1 | है प2 | … | Pn जहां Pi ऐलिस के सामाजिक संदर्भ में iवें व्यक्ति का मॉडल है। अब, ऐलिस के व्यवहार के एक मॉडल को उसके अपने व्यवहार के बारे में तर्क का प्रतिनिधित्व करने के लिए उस समानांतर रचना के प्रतिनिधित्व की आवश्यकता है। प्रतीकों में यह @( P1 | P2 | … | Pn ) है। रो-कैलकुलस के बारे में इतनी अधिक जानकारी के साथ सशस्त्र, हम ऐलिस के बारे में अपनी कथा पर वापस लौट सकते हैं और उसके विकासशील सामाजिक और आत्मनिरीक्षण बुद्धि का सामना करने वाली सभी चुनौतियों का उदार प्रतिनिधित्व पा सकते हैं। ऐलिस के सामाजिक संदर्भ के बाहरी पर्यवेक्षकों के रूप में, हम उसके व्यवहार को प्रत्येक व्यक्ति के व्यवहार की समानांतर रचना के रूप में लिख सकते हैं। प्रतीकों में, वह P1 | है प2 | … | Pn, जहां Pi ऐलिस के सामाजिक संदर्भ में iवें व्यक्ति का मॉडल है। अब, ऐलिस के व्यवहार के एक मॉडल को उसके अपने व्यवहार के बारे में तर्क का प्रतिनिधित्व करने के लिए उस समानांतर रचना के प्रतिनिधित्व की आवश्यकता है। प्रतीकों में यह @( P1 | P2 | … | Pn ) है। ऐलिस के लिए यह डेटा कहीं स्थित है जहां उसकी पहुंच है, वह मॉडल को एक चैनल x! (P1 | P2 | … | Pn) पर रखती है, और जब उसे इसे पुनः प्राप्त करने की आवश्यकता होती है, तो वह निष्पादित करती है for( y <- x )AliceThinkingAboutHerColleagues(y ) | एक्स! (पी1 | पी2 | … | पीएन) रो-कैलकुलस में संगणना का वर्कहॉर्स नियम, जो लैम्ब्डा कैलकुलस 'बीटा रिडक्शन के लिए आत्मा में बहुत समान है, यह है कि इस तरह की अभिव्यक्ति विकसित होती है ऐलिसथिंकिंगअबाउटहरकोलीज( @( P1 | P2 | … | Pn ) ) तो, अब ऐलिस के अपने सहयोगियों के बारे में विचार ऐलिस के लिए उपलब्ध उनके व्यवहार का एक स्पष्ट प्रतिनिधित्व है। इसके साथ, वह P1 | के व्यवहार का अनुकरण करके अपने सहयोगियों के व्यवहार का अनुकरण कर सकती है प2 | ... | Pn @( P1 | P2 | ... | Pn ) पर संचालन के माध्यम से। हम ऐलिस को उसके सहकर्मी के वास्तविक व्यवहार को ऐलिस जैसी अभिव्यक्ति के साथ देख सकते हैं पी1 | प2 | ... | पं. ऐलिस अपने अनुकरण की तुलना अपने प्रेक्षणों से कर सकती है। वास्तव में, हम जो कुछ भी मॉडल कर सकते हैं, वह ऐलिस को चलाने के साथ-साथ डेटा में सुधार करने और कोड और उसके सिमुलेशन की तुलना करने के लिए भी उपलब्ध है, जो वह अपने सामाजिक संदर्भ के वास्तविक व्यवहार को देखती है। इसमें ऐलिस का अपना व्यवहार शामिल है। हो सकता है कि यह थोड़ी तेजी से चला गया हो, लेकिन इसके बारे में सोचें। ऐलिस के लिए अपने सामाजिक संदर्भ और उसमें खुद को एक साथ मॉडल करने के लिए आवश्यक संचालन का यह सबसे छोटा सेट है। विशेष रूप से, ऐलिस के लिए थ्रेड्स 'सचेत रूप से उपलब्ध' होते हैं, जब उसका अपना व्यवहार उन थ्रेड्स को डेटा में बदल देता है, और उसकी प्रोसेसिंग उस डेटा के साथ इंटरैक्ट करती है। यह तर्क रो-कैलकुलस के लिए डिजाइन विचार-विमर्श का हिस्सा है। यह अभिकलन का सबसे छोटा मॉडल है जो कम्प्यूटेशनल परावर्तन के लिए स्मिथ के तर्कों को मन के समाज के लिए मिन्स्की के तर्कों के साथ मेल खाता है जो मन के सिद्धांत के साथ जीवों के विकासवादी जीव विज्ञान के खाते के साथ फिट बैठता है। कुछ भी छोटा स्थिति के एक प्रमुख घटक को याद करता है। हम दुश्मन से मिले हैं, और वे हम हैं। यह तर्क इसलिए है कि ऐलिस के मस्तिष्क में हार्डवेयर पर खरीद खोजने के लिए रो-कैलकुलस जैसे संगणना के मॉडल के लिए यह प्रशंसनीय है। उसे अपनी प्रजाति के अन्य सदस्यों के साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए इस मॉडल के सभी तत्वों की आवश्यकता है जो इसी तरह अपने सामाजिक संदर्भ के व्यवहार को मॉडल करने के लिए दौड़ रहे हैं। यही कारण है कि, जोशा की स्थिति के बिल्कुल विपरीत, मैं तर्क दूंगा कि मोबाइल संगामिति कृत्रिम सामान्य बुद्धि के केंद्र में है। राल्फ बेंको को उनकी अचूक चतुर संपादकीय टिप्पणियों के लिए बहुत आभार!