Будущее за семантическим интернетом

Доброе вреся суток.
Ниже размещаю часть своей статьи от 2003 года. А к настоящему времени разработал алгоритм поисковой системы и готов к диалогу с теми, кто готов его реализовать:
Поисковая система «Тарзан» и организация баз данных.
Искусственный интеллект «SNI».
Автор: Кабжанов Рашид Шахмуратович
15 октября 2003 г.
Интернет и будущее человека.

    Единственная сфера, где произошла реализация нейронных связей  – это Интернет. Его развитие и проникновение во все страны является верным путем к изменению уровня развития человечества и обмена информацией.
    Но Интернет создан как система максимально работоспособная в экстремальных условиях (выход из строя одного или нескольких узлов связи не ведет к разрушению структуры и значительному ухудшению обмена данных). Этот принцип схож с био структурой нейронных отношений.
    Создание общей работающей системы пока не привело к массовому появлению таких же интересных идей, которые полностью используют возможности Интернета. Уровень софта и сервиса основанного на Интернете продолжает использовать линейный и редко плоскостной типы обменов и связей. Эти принципы описаны ниже.
    Создателям информационных баз данных и других информационных систем не хватило идеи и осознания необходимости в не традиционных решениях. Например: человек может воспроизвести у себя в памяти любое ощущение, полученное им ранее через один из органов чувств. Человек делает запрос и получает это воспоминание: запах цветов, вид солнца, пенье птиц, а также решение или осознание какого-то факта в этот момент. Запах цветов и солнце не имеют прямой связи, но у этого человека это связанные факты. Когда он ночью почувствует запах цветов, принесенных ветром, он вспомнит солнце. Попробуйте вспомнить, когда вы были счастливы и у вас возникнет масса воспоминаний, где есть все ваши восприятия. Это и погода, и ваше настроение, и звуки и прочее, всего 52 вида восприятия.
    Проводя аналогию, в идеале, человек делает запрос в Интернете и получает ответ. Ответ должен быть в 1-2-3 вариантах, в крайнем случае не более 10 вариантов. На деле он получает тысячи или десятки тысяч ссылок.
    Другое несоответствие норме – это просто отсутствие ссылки на нужный вам сайт или товар в поисковой системе. Это пробел в области Интернет стандартов.
    Традиционно применяется точечный способ поиска информации… Делается запрос, получаются ссылки, потом поиск по одному из вариантов найденного и так далее последовательная цепь от А к В, от В к С, от С к D… Чаше всего эти переходы не связаны между собой.
    Поиск был бы более точен, быстр и удобен при поиске параллельно по нескольким признакам. Например, у информации Х есть основные признаки А, В и С. Но для такого рода поисковой системы нужна совершенно другая система хранения и классификации информации, нежели существующая. Самым оптимальным решением было бы наличие трех или четырех признаков. Наличие 3 или 4 связей наиболее оптимально для создания плоскостной или пространственной структуры представления информации. Это решение может быть решено на обычных РС (нет необходимости в создании новых РС), которые работают только в точечном методе. Пример алгоритма решения задачи на компьютере: если А > В, то решение С, иначе решение D. То есть движение от одной точки к другой последовательный. Из одной точки не может быть движения в два или несколько вариантов решения. Эта проблема заложена в электрической природе триггеров, которые составляют «логику» компьютеров.

    Помогает получить решение многомерных задач через компьютер разветвленность связи между компьютерами в сети. Это означает, что запрос с одного компьютера может поступить на ряд других и вернуть свой вариант ответа. Этим достигается ответ на один и тот же вопрос: «да» и «нет» и другие ответы, которые лежат между ними. Такое решение полностью может быть похожим на решение человека, которое может изменяться в разных жизненных ситуациях. Такой же набор ответов может дать наш мозг на наш запрос. И наша задача сделать выбор из всех этих вариантов. Таким образом, через «сетевые решения» можно создавать самый приближенный к натуральному искусственный интеллект, именуемый «SNI» как аббревиатура Simulated Network Intelligence (искусственный сетевой интеллект).
    Еще одним отличительным уровнем SNI – является поиск решения по обширной базе данных (весь Интернет). А также решения, построенные на ряде промежуточных решений ряда компьютеров (сайтов), которые в свою очередь опираются на интегрированную информацию со всей сети.
    Первым шагом создания SNI является введение регламентов на размещение и представление (систематизация) данных в сети и организация информационных служб. Эти службы должны решать задачу легкого и точного доступа к нужным данным в SNI, а также ее представление в «чистом» виде для пользователей - Тарзана.
    Вторым шагом в создании SNI является разработка программ и приложений, организующих процессы постановки и поиска решения задач в сети на ряде сайтов. Так, что будет полностью реализован смысл слова сайт – как узел. Для этого должен быть введен регламент для соответствующих приложений*, а также необходимо достичь коллективного соглашения об использовании ресурсов для интеллектуальных сетевых программ (SNI Soft*).
    Второй и третий шаги подразумевают полную интегрируемость баз данных и возможность работы и обмена данными с разными сайтами и под различные операционные среды*. К этому можно добавить необходимость жесткого применения и использования существующих международных стандартов в области Интернета и программного обеспечения.

    Для Тарзана наличие 4 признаков дает полное представление об окружающем мире (необходимое количество связей с окружением) как это, возможно, происходит в нейронах мозга. У человека, который вспомнил запах цветов, одновременно есть другие ощущения, которые он получил в этот момент (в том числе сам момент этого события).

    В итоге для точного и однозначного поиска любой информации необходимо ввести следующий регламент: