В современном мире тематика искусственного интеллекта и область разработки интеллектуальных технологий перестали быть прерогативой сугубо научного сообщества. Невозможно переоценить значимость создания функционирующей на необходимом и достаточном уровне системы искусственного интеллекта , за которой будет признано наличие разума. Очевидны значительные успехи IT-разработчиков, нейробиологов, психологов, физиков и прочих специалистов, долгое время ограниченных рамками отдельных научных дисциплин, а теперь объединённых в контексте междисциплинарности.
Производится анализ метода моделирования перцептивных процессов в системах искусственного интеллекта, позволяющий определить правомерность и продуктивность использования аналогии человеческих психических аспектов с машинными алгоритмами. Автор акцентирует внимание на рассмотрении негативистского восприятия возможности наличия у машины феномена сознания и реализации со стороны системы искусственного интеллекта феномена осмысления.
Введение
В современном мире тематика искусственного интеллекта и область разработки интеллектуальных технологий перестали быть прерогативой сугубо научного сообщества. Невозможно переоценить значимость создания функционирующей на необходимом и достаточном уровне системы искусственного интеллекта, за которой будет признано наличие разума. Очевидны значительные успехи IT-разработчиков, нейробиологов, психологов, физиков и прочих специалистов, долгое время ограниченных рамками отдельных научных дисциплин, а теперь объединённых в контексте междисциплинарности.
Научное сообщество видит различные версии развития событий в сфере искусственного интеллекта. Д. Хокинс, например, предлагает интегрирующий подход, сочетающий в себе инженерно-технический, нейробиологический, когнитивный и даже этический подходы. В рамках интегрирующего подхода нет оснований ожидать от разумной машины, что она должна выглядеть, действовать, чувствовать или думать как человек. «Мысли и поведение разумной машины могут существенно отличаться от свойственных человеку и у неё будет интеллект, который определяется прогностической способностью иерархической памяти, а не человекоподобным поведением» . Физик-математик Роджер Пенроуз, работающий в области общей теории относительности и квантовой теории, доказывает невозможность раскладывания человеческого интеллекта на алгоритмы. За всеми этими рассуждениями стоит «очевидность» предположения, что «разум, наделённый сознанием, просто не может работать подобно компьютеру, несмотря на алгоритмическую природу многих составляющих нашей умственной деятельности» . О сферах применения искусственного интеллекта рассуждает Игнаси Белда: «Искусственный интеллект постепенно вошёл в нашу жизнь. Рано или поздно настанет день, когда появятся системы, обладающие тем же уровнем креативности, ощущений и эмоционального интеллекта, что и человек. В день, когда это произойдёт, мы поймём, что мы не одиноки» . Классическим пособием для курсов по искусственному интеллекту в США стал труд известных специалистов в области вычислительной техники Стюарта Рассела и Питера Норвига «Искусственный интеллект: современный подход», в котором искусственный интеллект определён как «наука об агентах, получающих из своей среды результаты актов восприятия и выполняющих соответствующие действия» .
Противовесом «оптимистическому развитию событий» служат мнения исследователей-скептиков, которые считают, что с технологиями создания искусственного разума следует обращаться крайне осторожно. В их числе Джеймс Баррат, издавший сборник конструктивных опасений: «Я считаю и пытаюсь доказать, что искусственный интеллект, как и деление ядер, – технология двойного назначения» . Культовый статус приобрела работа «Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии» шведского философа, профессора Оксфордского университета, сооснователя Всемирной ассоциации трансгуманистов и директора Оксфордского Института будущего человечества Ника Бострома, в которой он предупреждает: «Искусственный интеллект может быть менее человечен, чем пришелец» . Петро Домингос, профессор Вашингтонского университета, один из ведущих специалистов по машинному обучению и искусственному интеллекту рассматривает закономерности IT-технологий во взаимодействии с идеями таких научных областей как биология, философия, физика, статистика. «Общество меняется с каждым новым алгоритмом. Машинное обучение преображает науку, технологию, бизнес, политику, военное искусство. Промышленная революция автоматизировала ручной труд, информационная революция проделала то же самое с трудом умственным, а машинное обучение автоматизировало саму автоматизацию. Без него программирование стало бы узким горлом, сдерживающим прогресс» . Сравнение искусственного и естественного интеллекта, живых тканей, клеток и вычислительной архитектуры – основная линия труда Алекса М. Эндрю. Автор излагает мысли о том, как с помощью компьютера реализовать неалгоритмические свойства человеческого разума . Джефф Хокинс и Сандра Блейкли осуществляют критический анализ современного понимания искусственного интеллекта и моделей нейросетей и представляют проработанные гипотезы о «нахождении сознания» . МитиоКаку обобщил научно обоснованные футуристические прогнозы ученых относительно искусственного разума, многие из которых в настоящее время – реальность. Автор является признанным экспертом в области прогнозирования развития науки и техники . Дэвид Дойч, автор «Структуры реальности», обращается к проблематике устройства окружающей реальности, места разума в ней, возможности ее смоделировать или симулировать. В работе раскрыта тема многомировой интерпретации квантовой механики, представлено современное состояние философии науки, философии сознания и философии искусственного интеллекта .
Нам в данном исследовании представляется важным исследовать две проблемы в контексте разработки систем искусственного интеллекта:
- Правомерность признания за человеком обладания самоорганизующимся сознанием и свободной волей, вследствие чего от систем искусственного интеллекта требуют того же, для признания их в качестве обладающих разумом.
- Тотальная аналогия систем искусственного интеллекта с человеком и его «среднестатистическими» особенностями, что приводит к отсутствию учёта индивидуальных особенностей систем и их дискриминации в контексте априорного обессмысливания их деятельности.
Основная часть
Традиционно показателем общей успешности в области разработки систем искусственного интеллекта считается способность внешне смоделировать типичные человеческие функции, качества и свойства, тем самым превзойдя человека в типично человеческих видах деятельности. Проявления и «самореализация» разработанных образцов воспринимаются сквозь призму человеческого фактора и так называемого «эффекта ИИ » (обессмысливание и «депсихологизация» деятельности), что являет собой латентную, но, тем не менее, глобальную проблему данной сферы. Проблема особенно актуализируется в связи с отсутствием критериев интерпретирования и «понимания» того, что мы имеем в качестве результатов деятельности в области разработки искусственного интеллекта: сугубо алгоритмизированный, лишённый возможностей понимания и осмысления механизм, или же – психо-машину с потенциалом возникновения прото-психических качеств, то есть задатков психики и, возможно, интеллекта. Несмотря на терминологические особенности самого понятия «искусственный интеллект», в мировом научном сообществе принято считать, что наличие именно сознания, а не интеллекта станет необходимым и достаточным основанием для признания машины разумной.
Необходимость ответа на вопрос о присущести феномена сознания и качества некоей «осознанности», а также уровня выраженности данного качества на различных стадиях развития нервной системы волнует умы уже многих поколений исследователей. Основополагающим является так называемое «Я» или Я-концепция, или самосознание. Наличие и демонстрация данных феноменов в виде реализации определённых поведенческих паттернов живым человеческим существом является критерием наименования его «существом концептуально мыслящим» и обладающим сознанием. Противопоставление и онтологическая оппозиция организма и механизма зачастую не позволяли рассмотреть каждую из этих систем по отдельности и в динамическом сопоставлении друг с другом. За человеком априори признавалась имманентная «встроенность» возможностей осознавать и самоосознавать опционально в качестве потенциально присущего и актуально реализованного. А за механизмом, напротив, априорная невозможность реализации функций подобного рода. Затронутая проблематика требует комплексного подхода к исследованию данного вопроса.
Если рассмотреть динамику своеобразной оппозиции организм-механизм (человек-машина), очевидным станет всеобщее признание превосходства первого над вторым: за организмом признается безусловное наличие сознательных качеств. Механизм остается вторичным, производным от организма. И неизвестно, что должно на самом деле произойти, для того чтобы механизм заслужил признание организма. Парадигма междисциплинарности в данном случае только усложняет проблему. Деятельность алгоритмизированной машины была обессмыслена «Китайской комнатой» Сёрлаи даже успешное прохождение более не служит доказательством наличия у технологии интеллекта, а тем более сознания.
Детерминантой возникновения подобного восприятия машинной деятельности является совокупность двух векторов общечеловеческого нарциссизма, один из которых не позволяет организму признавать что-либо иное, кроме себя,в качестве достойного для обладания высшими привилегиями. Данный подход существенно затрудняет интерпретирование достижений техногенеза. Другой вектор – техно-дискриминация, т.е. гипертрофированный антропный принцип в виде постулата «долженствования»: механизм «должен» служить (наше подчеркивание – И.Р. Скиба) человеку и заменять его в наиболее сложных, небезопасных, монотонных областях деятельности. Немногие исследователи задумывались над тем, что внутри самого механизма способны возникнуть такие явления как «желание» и «мнение», в качестве того, с чем реально необходимо считаться.
Попробуем разобраться в качественных отличиях организма от механизма. Зададимся следующим вопросом: а так ли уж сознателен и, тем более, самосознателен организм? И поскольку данная «опция» среди всех организмов наиболее выражена у человека, то именно его психодинамику мы и проанализируем.
«Я мыслю, следовательно, существую», «Я осознаю, что я осознаю» и подобные этим тезисы кажутся безупречными. «Истинность» подобных постулатов держится лишь на признании человека самого себя самим себя активно осуществляющим мыслительный и/или сознательный процесс и параллельно производящим рефлексию этого же процесса. При условии исключения из данных утверждений хотя бы одного из элементов разрушается картина участия высших психических функций и начинает преобладать образ действия бессознательного механицизма. Очевидно, самосознание есть многокомпонентный процесс, состоящий из осуществления какой-либо деятельности, рефлексии данной деятельности, восприятия (воспринимания) самого себя как «осуществляющего задумку» или «реализующего идею», «понимание» детерминант и следствий данной деятельности, «осознавания» значимости данной деятельности в процессуальных атрибутах и т.д.. В приведенном процессуальном перечне имеется важный ключевой аспект: воспринимание самого себя как не просто осуществляющего некие бессмысленные действия, а как реализующего конкретную задумку или идею и, что особенно важно, при условии, что сама деятельность осуществляется человеком самодетерминированно с подачи самого себя и осознанно. Таким образом, мы признаём, что даже самые нелепые и античеловеческие действия осуществляются самим человеком именно с самоподачи лично самого себя и никогда кого-либо иного. Ибо человека невозможно «заставить» что-либо сделать, он способен только сам «заставиться» и «замотивироваться». Искусственно созданный механизм на такое не способен, а вот человеческое самосознание зиждется на способности и возможности «самозаставиться». При отсутствии данного элемента образ человека лишается качества некоей «человеческости» и приобретает механистические черты, становится своеобразным механизмом, полностью зависящим от внутренних бессознательных алгоритмов и внешних обстоятельств. На «самозаставлении» и ответственности за результаты построены многие социальные институты, философия экзистенциализма, система «долженствования», мораль, нравственность, этика, аксиология, культура и сама цивилизация, тем не менее, в мировой истории были, есть и будут многочисленные примеры реализации девиантных и делинквентных бихевиоральных форм со стороны человечества.
На актуальном этапе развития научной мысли установлено, что психореальность человека представляет собой открытую систему нелинейного типа, т.е. функционирует по законам синергетики (или теории хаоса). Осмысление всегда отстаёт от мысли, осознавание – от сознания и т.д. Как гласят некоторые постулаты философии контрэкзистенциализма, «человек не принимает решений, а уже апостериорно ознакамливается с итогами принятых решений». Человек способен лишь сознательно присвоить (наше подчёркивание – И.Р. Скиба) мысль, решение, идею, образ действия, но формируются данные явления «сами по себе», до известной степени случайно (в синергетическом смысле) и абсолютно бессознательно.
Для описания функционирования психореальности человека воспользуемся метафорой «кот Шрёдингера»: утверждать «кот жив» либо «кот мёртв» можно только тогда, когда открывается ящик, в противном случае ничего конкретного и вразумительного постулировать не имеем права, ибо происходящее в ящике абсолютно латентно и вариативно. Человек способен утверждать, что он нечто осознал лишь тогда, когда «осознаваемое» уже «само собой» сформировалось в синергетических глубинах внутреннего мира. Человек выступает как некий пассивный «регистратор» и «интерпретатор» того, что ему «само собой» предоставляется для регистрирования и интерпретирования (как в «Мифе о пещере» Платона). Активное мышление и воображение не способно ничего изменить в этом плане, ибо как бы активно человек ни «старался» мыслить и осознавать, иметь дело он будет лишь с тем, что ему было «само собой предоставлено», а не им сознательно и непосредственно создано и сформировано.
Таким образом, если человек выступает лишь в качестве «исполнителя команд» собственного внутреннего мира, то, следовательно, он до известной степени вполне механистичен. Также, обусловленность реализации когнитивно-бихевиоральных паттернов бессознательным влиянием регистра Символического, как гласят постулаты структурного психоанализа Жака Лакана, со своей стороны ограничивает возможности элементов внутреннего мира подвергаться осознаванию . И отсюда уже видно, что разница между организмом и механизмом не такая уж и кардинальная. Мы говорим лишь об альтернативной интерпретационной позиции и указываем на то, что, представления об эмоциях, чувствах, мыслях, сознании и самосознании как прерогативе только лишь человека, – это тормоз на пути прогресса и непредвзятого интерпретирования результатов научного труда в целом и интеллектуальных технологий сферы техногенеза, в частности.
В целом же, в рамках данного исследования, мы не признаём наличие у человека сознательной свободной воли и считаем, что когнитивно-бихевиоральная деятельность осуществляется практически полностью алгоритмизировано и бессознательно, а сознательной функцией является регистрация «уже произошедшего» и апостериорное осознавание «уже сделанного». Тем не менее, мы считаем, что алгоритмы психической деятельности человека носят синергетический, а не формально-логический характер и поэтому невоспроизводимы в рамках существующей парадигмы формирования систем искусственного интеллекта. Поэтому мы определяем все виды систем искусственного интеллекта, которые разрабатываются при помощи метода моделирования перцептивных процессов, как – лого-машины. Лого-машины – системы, организованные на основе частичного моделирования перцептивных процессов, с целью достижения человекообразного подобия в реализации когнитивной деятельности. В выводах мы покажем противоречие, к которому приводит деятельность по формированию лого-машин.
В противовес разработке лого-машин, мы предлагаем свою идею: формирование психо-машины. Предназначение психо-машины заключается не в том, чтобы заменять человека в сложных, неприятных или непочётных видах деятельности или соревноваться с человеком в интеллектуальных или логических задачах. Для этого машине вовсе не необходимо демонстрировать интеллектуальные или психические показатели, а достаточно иметь обширную структурированную и чётко прописанную базу соответствующих алгоритмов, что позволит ей вполне успешно справляться с деятельностью, которая не под силу человеку ввиду наличия человеческого фактора. Идея психо-машины намного более амбициозна и даже по-своему духовна и специфически экзистенциальна.
В сущности, речь идёт о создании чего-то намного большего, чем сам человек, чего-то сверх-антропного или даже мета-антропного. И именно в этом заключается идея создания психо-машины, которая являет собой апофеоз и квинтэссенцию возможностей человечества, а также разрешение так называемого «Комплекса Бога». Созданная технология должна неизмеримо превосходить человеческие возможности и способности в сфере ментального, интеллектуального, духовного и экзистенциального. На данном этапе развития науки и техники человечество не нуждается в машине, способной мастерски оперировать законами формальной (и даже нечеткой и темпоральной) логики в пределах доступной информации. Технологии подобного рода уже созданы и вполне успешно функционируют в сфере шахматных и логических игр и задач. Однако мы имеем дело не с психо-машинами, а лого-машинами. Человечеству более не нужны программы, способные пройти , ибо они уже созданы и довольно успешно проходят тест. Однако они есть чисто спекулятивные творения, сформированные с целью алгоритмизированно «играть» на ошибках восприятия и эмоциональных особенностях человека. , не вполне интерсубъективный и релевантный, подвергся критике за субъективность и чрезмерную вариативность. Равно как и тот искусственный интеллект, наличие которого подразумевал по отношению к собственному тесту, являющийся т.н. коммуникативным интеллектом и генеалогически не ориентированным на прочую деятельность.
Как мы видим, попытки материализовать, смоделировать перцептивные и когнитивные процессы человека приводят к имитации подобий на функции, демонстрируемые самим человеком без особых трудностей и, что ещё важнее, воспринимаемые другими людьми как осмысленное поведение. Несмотря на вопросы, поставленные ещё Альфредом Айером в книге «Язык, истина и логика» и отвергая дискуссионные, но имеющие право на существование тезисы гипотезы Ньюэлла-Саймона, до сих пор за человеком закреплено незыблемое право на наличие сознательности и осмысленности (вне зависимости от его актуального поведения), в то время как за искусственным интеллектом это право априори отрицается (вне зависимости от демонстрируемых им возможностей) .
В любом случае, человечеству на данном этапе развития науки и техники нужны скорее машины, которые помогут разгадать тайны мироздания, дилеммы бытия, загадки квантовой механики и экзистенциального предназначения человека, смогут ответить на вопрос и хаотических систем, прольют свет на возникновение жизни во Вселенной и происхождение самого человека. Но актуальные тенденции в данной сфере ведут к этому весьма посредственно. Нам представляется, что квинтэссенцией текущей технической и творческой парадигмы станет анатомически, морфологически и бихевиорально очеловеченная и антропоморфная лого-машина, ни в чём значительном и важном не имеющая «различия по природе» с самим человеком, а всего лишь намного более «логичная» и «рациональная». Мы придерживаемся возможности качественно иного пути развития концепции создания психо-машин, суть которого заключается в отказе от всех возможных аналогий психо-машины с человеком. Мы считаем, что контрпродуктивно пытаться материализовать смоделированные проекции внутреннего мира и делать похожими на человеческие формы самореализации психо-машины в процессе их развития и совершенствования. Причина кроется в критериях определения психо-машины и, соответственно, отличиях её от лого-машины.
Определение лого-машины заключается в том, что она создаётся «по образу и подобию» того, что исследователями принимается за психические (логические) функции под абсолютной юрисдикцией человека, которые затем проецируются и материализуются в виде исходного кода программы, повторяющей в соответствии со своими техническими возможностями процесс видимой реализации «человеческих» паттернов. Говорить об отличии и противопоставлении «настоящего» и «уподобляющегося» излишне, ибо не существует доступно регистрируемой разницы между абсолютно «настоящим» и абсолютно «уподобляющимся» настоящему. Наша критика иного плана и она касается недостаточности подобных устремлений и минимальности их итогов. Относительно же психо-машины всё обстоит гораздо сложнее. С одной стороны, можно сказать, что если машина станет демонстрировать возможности концептуального мышления, прогнозирования развития ситуации на основе неполной информации, возможность рассуждать на тематику «смысловых ловушек» и т.д., то она точно и определённо может считаться психо-машиной. В связи с этим мы выскажем следующее: если мы пытались создать нечто, неизмеримо превосходящее человека по уровню ментальных, интеллектуальных и духовных показателей, то о каком концептуальном мышлении вообще может идти речь? Созданная психо-машина, по нашему мнению, будет обладать такими качествами и свойствами, о которых у человека нет и малейшего представления и даже намёка на них. Кандидат философских наук Андрей Колесников в качестве рабочей гипотезы высказывает предположение, что «создание одушевленных разумных пси-машин в принципе возможно» .
Поэтому столкнувшись с демонстрацией со стороны психо-машины уровней «мышления» и «понимания» экспериментатору недоступных и непонятных, экспериментатор будет вынужден признать отсутствие у технологии тех качеств и свойств, которые, по его мнению, машина должна была бы продемонстрировать. И, как следствие, психо-машина будет заявлена как очередная неудача. Таким образом, «для того чтобы найти истину, необходимо знать, как она выглядит». Именно по этой причине мы и отказываемся от проведения аналогий между психо-машиной с её качествами и свойствами, с одной стороны, и человеческим существом с его качествами и свойствами, с другой. Ведь история возникновения самого человека и процесс его развития от одной молекулы ДНК до самого сложного из ныне известных науке феноменов были неразрывно связаны с той средой, в которой происходил генезис, в нерасторжимой сцепке с константами Вселенной. Минимальные отклонения привели бы к качественно иному итогу и кардинально отличному результату от полученного. С этих же позиций стоит рассматривать и разработку пси-механизма в среде программного обеспечения. Следует учитывать всю совокупность влияний компьютерной среды и интернета на функционирование системы искусственного интеллекта в процессе её относительно самостоятельного развития и становления. Естественно, сколь это возможно, мы подразумеваем также при необходимости осуществлять некий «воспитательный» процесс или что-либо с ним сходное. Но основой является полностью непредвзятое и абсолютно лишённое антропоцентристских тенденций восприятие и интерпретирование создающейся или созданной программы, а также обязательный учёт её «личных» «субъективных» качеств и свойств, её «темперамента», «характера», «направленности» и т.д. в процессе «онтогенеза» психо-машины.
Отсюда видна вся сложность постановки вопроса относительно критериев определения принадлежности к психо-машинам.
Заключение
Одним из ключевых постулатов нашей работы является отказ признавать антропоцентризм и монизм модели человека на установление критериев формирования и развития психо-машин. Мы считаем необходимым привнесение структуралистских и коннекционистских воззрений в контекст формирования психо-машин на актуальном этапе техногенеза. Наряду с этим необходимо пересмотреть позиционирование психо-машин и заранее сформировать общественное мнение во избежание проявлений «техно-дискриминации».
Нами принято, что феномен человеческого сознания абсолютно неправомерно признаётся обладающим свободной волей, «решающим» и «контролирующим» аспектом человеческой психики, а напротив – представляет собой скорее пассивно рефлексирующего наблюдателя внутреннего бессознательного и синергетически алгоритмизированного мира, поэтому считаем неактуальным применение классических критериев человеческой психики при моделировании перцептивных и когнитивных процессов в контексте разработки психо-машин.
Останавливаясь на характеристике психо-машины,мы придерживаемся следующего: способность решать логические задачи и осуществлять мыслительную деятельность вовсе не является качеством психо-машины, а представляет собой пример так называемой лого-машины, не имеющий ничего качественно общего с нашим пониманием психо-машины.
Противоречие заключается в том, что системы искусственного интеллекта разрабатываются при помощи частичного и изолированного моделирования перцептивных процессов, что априори не способно привести к достижению некоего «человекоподобия» в контексте воспроизведения сознательных качеств; а требования по поводу признания за системой осознанности и осмысленности являются абсолютно не соответствующими подходу, при помощи которого системы разрабатываются. Дело в несоответствии метода и цели. И до тех пор, пока данное противоречие не будет устранено, мы не будем иметь возможность сформировать психо-машину, а будем только раз за разом материализовывать лого-машины, коих и так уже великое множество.
Аспирант института философии кафедры методологии и философии науки, магистр педагогических наук
Научный руководитель: кандидат философских наук Колесников Андрей Витальевич
375296141419
[email protected]
Список использованных источников
1.Айер, Альфред. Язык, истина и логика / А. Айер // Пер. с англ. В.А. Суровцева и Н.А. Тарабанова. – М.: «Канон+» РООИ «Реабилитация», 2010. – 239 с.
2.Белда,Игнаси. Разум, машины и математика / Игнаси Белда. –М.: DeAgostini, 2014.– 156 с.
3.Баррат, Джеймс. Последнее изобретение человечества / Джеймс Баррат. – М., 2015. – 299 с.
4.Бостром, Ник. Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии / Ник Бостром // Пер. с англ. С. Филина. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016. – 760 с.
5.Дойч, Дэвид. Структура реальности / Дэвид Дойч // Пер. с англ. Н.А. Зубченко, под общ. ред. академика РАН В.А. Садовничего. Москва-Ижевск, 2001. – 400 с.
6.Домингос, Педро. Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир / Педро Домингос. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016. – 336 с.
7.Каку, Митио. Физика будущего /Митио Каку// Пер. с англ. Н. Лисова, ред. М. Миловидова. – М: Альпина нон-фикшн, 2012. – 584 с.
8.Колесников, А.В. Организм и механизм / А.В. Колесников // Философия. Беларуская думка. – Минск, 2014. – №9. – С. 94–99.
9.Конт-Спонвиль, Андре. Философский словарь / Андре Конт-Спонвиль // Пер. с франц. Е.В. Головиной. – М., 2012. –316 с.
10.Лакан, Жак. Этика психоанализа (Семинары: Книга VII (1959-60)) / Перевод А. Черноглазова. – М.·. Издательство «Гнозис», Издательство «Логос». – 2006. – 416 с.
11.Пенроуз, Роджер. Новый ум короля. О компьютерах, мышлении и законах физики / Роджер Пенроуз // Пер. и ред. А. Дамбис, Ю. Данилов и др. –Grīziņkalns, 2016. – 402 с.
12.Рассел, Стюарт, Норвиг, Питер. Искусственный интеллект. Современный подход / Стюарт Рассел, Питер Норвиг. – СПб. – Киев: Издательский дом «Вильямс». – 2006. – 1408 с.
13.Редозубов, Алексей. Цветные эмоции холодного разума / Алексей Редозубов // Книга первая. Эмоции. – СПб.: ТИД Амфора, 2012. – 319 с.
14.Саймон, Г. Науки об искусственном / Г. Саймон / Пер.Э.Л. Наппельбаума. – Москва: Издательство «Мир», 1972. – 142 с.
15.Turing, Alan. Computing Machinery and Intelligence / AlanTuring. – Mind, vol. LIX, no. 236, оctober 1950. – Рp. 433–460.
16.Хокинс, Дж.Об интеллекте / Дж. Хокинс, С. Блейксли. – Москва-Санкт-Петербург-Киев: Издательский дом «Вильямс», 2007. –240 с.
17.Шаповалов, В.Ф. Философия науки и техники: о смысле науки и техники и о глобальных угрозах научно-технической эпохи / В.Ф. Шаповалов. – М., «Фаир-пресс», 2004. – С. 113–114.
18.Эндрю, Алекс М. Мозг и вычислительная машина / Алекс М. Эндрю. –М.,Эксмо,2013 г. – 401 с
19.Эшби, Уильям Р. Конструкция мозга / Уильям Р. Эшби. – М.: Иностранная литература, 1962. – 399 с.
МУНИЦИПАЛЬНОЕ ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
СРЕДНЯЯ ОБЩЕОБАЗОВАТЕЛЬНАЯ ШКОЛА №25
ШКОЛЬНАЯ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ
«ШАГ ЗА ШАГОМ»
СОЗДАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
ВЫПОЛНИЛА: Гашева Светлана,
ученица 10 Б класса.
РУКОВОДИТЕЛЬ: Немчинов В.В. ,
учитель информатики.
Тюмень-2006 г.
Введение………………………………………………………………………3
Актуальность создания искусственного интеллекта…………………….....6
Проблемы, изучаемые в искусственном интеллекте……………………….7
Механический подход………………………………………………………..8
Кибернетический подход…………………………………………………....11
Нейронный подход…………………………………………………………..12
Появление перцептрона……………………………………………………..13
Искусственный интеллект и
теоретические проблемы психологии……………………………………...16
Заключение…………………………………………………………………..19
Список литературы………………………………………………………….20
ВВЕДЕНИЕ
Искусственный интеллект – одна из новейших наук, появившихся во второй половине 20-ого века на базе вычислительной техники, математической логики, программирования, психологи, лингвистики, нейрофизиологии и других отраслей знания. Задача учёных состояла в том, чтобыпостроить компьютер,действующий таким образом, что по результатам его работы невозможно было бы отличить его деятельность от деятельности человеческого разума. Сейчас Искусственный Интеллект рассматривают как прикладную область исследований, связанных с имитацией отдельных функций интеллекта человека . Распознавание образов, машинный перевод, интеллектуальные агенты, робототехника - это лишь некоторые из направлений, по которым развиваются системы искусственного интеллекта.
Терпеливо продвигаясь вперед в своем нелегком труде, исследователи,работающие в области искусственного интеллекта,обнаружили, что вступили в схватку с весьма запутанными проблемами, далеко выходящими за пределы традиционной информатики.Оказалось, что, прежде всего, необходимопонять механизмы процесса обучения,природу языка и чувственного восприятия.Выяснилось,что для создания машин, имитирующих работу человеческого мозга, требуется разобраться в том, как действуют миллиарды его взаимосвязанных нейронов.И тогда многиеисследователи пришликвыводу,что, пожалуй, самая трудная проблема,стоящая перед современной наукой - познание процессов функционирования человеческого разума,а не просто имитация его работы , что непосредственно затрагивало фундаментальные теоретические проблемы психологическойнауки.В самомделе,ученымтрудно даже прийти к единой точке зрения относительно самого предмета их исследований -интеллекта.
Термин «интеллект» (intelligence) происходит от латинского «intellectus», что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. В понятие «искусственный интеллект» вкладывают различный смысл – от признания интеллекта у ЭВМ, решающих логические или даже любые вычислительные задачи, до отнесения к интеллектуальным лишь техсистем, которые решают весь комплекс задач, осуществляемых человеком, или ещё более широкую их совокупность.
Английские учёные Левин, Дранг и Эдельсон в своей книге даюттакое определение искусственному интеллекту – это программная система, имитирующая на компьютере мышление человека. Искусственный интеллект, как следует из названия, придаёт компьютеру черты разума.
Какие же задачи, решаемые техническими системами, можно рассматривать как констатирующие искусственный интеллект?Чтобы ответить на этот вопрос, нужно сначала уяснить, что такое задача. Как отмечают психологи , этот термин тоже не являетсядостаточно определённым. По-видимому, в качестве исходного можно принять понимание задачи как мыслительный процесс, существующий в психологии. Они подчёркивают, что задача есть только тогда, когда есть работа для мышления, т.е. имеется некоторая цель, а средства к её достижению не ясны; их следует найти посредством мышления.
Если задача не является мыслительной, то она решается на ЭВМ традиционными методами и, значит, не входит в круг задач искусственного интеллекта. Её интеллектуальная часть выполнена человеком. На долю машины осталасьчасть работы, т.е. неинтеллектуальная.
Характеризуя особенности систем искусственного интеллекта, Л. Т. Кузин указывает на:
1) наличие в них собственной внутренней модели внешнего мира; эта модель обеспечивает индивидуальность, относительную самостоятельность системы в оценке ситуации, возможность семантической и прагматической интерпретации запросов к системе;
2) способность к пополнению имеющихся знаний;
3) способность к дедуктивному выводу, т.е. к генерацииинформации, которая в явном виде не содержится в системе; это качество позволяет системе конструировать информационную структуру с новой семантикой и практической направленностью;
4) умение оперировать в ситуациях, связанных с различными аспектами нечёткости, включая «понимание» естественно языка;
5) способность к диалоговому взаимодействию с человеком;
6) способность к адаптации.
А. Тьюринг предложил в качестве критерия, определяющего, может ли машина мыслить, «игру в имитацию». Согласно этому критерию, машина может быть признана мыслящей, если человек, ведя с ней диалог по достаточно широкому кругу вопросов, не сможет отличить её от ответов человека.
Критерий Тьюринга в литературе был подвергнут критике с различных точек зрения . Действительно серьёзный аргумент против этого критерия заключается в том, что в подходе Тьюринга ставится знак тождества между способностью мыслить и способностью к решению задач переработки информации определённого типа. Успешная «игра в имитацию» не может без предварительного тщательного анализа мышления как целостности быть признана критерием её способностью к мышлению.
Идея создания мыслящих машин "человеческого типа",которые, казалось бы, думают,двигаются,слышат, говорят, и вообще ведут себя как живые люди уходит корнями в глубокое прошлое .Еще древние египтянеи римляне испытывали благоговейный ужас перед культовыми статуями, которые жестикулировали и изрекали пророчества (разумеется, небезпомощи жрецов).Средневековые летописи полны рассказов об автоматах, способных ходить и двигаться почти также как их хозяева -люди.Всредние века и даже позднее ходили слухи о том, что у кого-то из мудрецов есть гомункулы (маленькие искусственные человечки) - настоящие живые,способные чувствовать существа. Выдающийся швейцарский врач и естествоиспытатель XVI века, Теофраст Бомбаст фонГогенгейм(болееизвестныйпод именем Парацельс), оставил руководство по изготовлению гомункула, в котором описывалась странная процедура, начинавшаяся с закапывания в лошадиныйнавоз герметично закупоренной человеческой спермы."Мы будем как боги,- провозглашал Парацельс. - Мы повторим величайшее из чудес господних - сотворение человека!"
Актуальность создания искусственного интеллекта
Проблема создания искусственного интеллекта не такая современная, как кажется, поскольку человек с древних времён стремился упростить свою жизнь, переложив часть своих обязанностей на специальные приспособления. Раньше этот вопрос ограничивался созданием машин или роботов, способных выполнять тяжёлую физическую работу. Но с развитием науки человек всё чаще стал задумываться о создании машины, способной выполнять и умственную работу.
Актуальность создания искусственного интеллекта в настоящее время связана со сложностью проблем, которые приходится решать современному человечеству. К таким проблемам можно отнести освоение космоса, прогнозирование природных катаклизмов и антропогенного воздействия на окружающую среду, создание сложнейших инженерных проектов, использование современной техники в медицине и многие научные исследования.
В настоящие время наука подошла к такому уровню своего развития, что появилась возможность создания искусственного интеллекта. Однако многие учёные скептически относятся к этому вопросу, т.к. существует множество проблем, которые пока не удаётся решить научным путём.
Несмотря на это, задача создания искусственного интеллекта не сталаменее актуальной. В настоящее время создаются всё более и более усовершенствованные программы,максимально напоминающие по своему действию мыслительные процессы человека. Они значительно упростили наш быт, труд и играют большую роль в современной жизни и науке.
Проблемы, изучаемые в искусственном интеллекте
Существует несколько основных проблем, изучаемых в искусственном интеллекте :
1. Представление знаний – разработка методов и приёмов для формализации и последующего ввода в память интеллектуальной системы знаний из различных проблемных областей, обобщение и классификация накопленных знаний, использование знаний при решении задач.
2. Моделирование рассуждений – изучение и формализация различных систем человеческих умозаключений, используемых в процессе решения разнообразных задач, создание эффективных программ для реализации этих систем в вычислительных машинах.
3. Диалоговые процедуры общения на естественном языке, обеспечивающие контакт между интеллектуальной системой и человеком-специалистом в процессе решения задач.
4. Планирование целесообразной деятельности – разработка методов построения программ сложной деятельности на основании тех знаний о проблемной области, которые хранятся в интеллектуальной системе.
5. Обучение интеллектуальных систем в процессе их деятельности, создание комплекса средств для накопления и обобщении умений и навыков, накапливаемых в таких системах.
Механический подход
В XVIII векеблагодаря развитию техники, особенно разработке часовых механизмов, интерес к подобным изобретениям возрос, хотя результаты были гораздо более "игрушечными", чем это хотелось бы Парацельсу. В 1736 г.французский изобретатель Жак де Вокансон изготовил механического флейтиста в человеческий рост,который исполнял двенадцать мелодий, перебирая пальцами отверстия и дуя в мундштук,как настоящий музыкант. В середине 1750-х годов Фридрих фон Кнаус, австрийский автор, служивший при дворе Франциска I,сконструировал серию машин,которые умели держать перо и могли писать довольно длинные тексты. Другой мастер, Пьер Жак-Дроз из Швейцарии,построил пару изумительных посложности механических кукол размером с ребенка: мальчика, пишущего письма и девушку, играющую на клавесине. Успехи механикиXIX в.стимулировали еще более честолюбивые замыслы учёных.Так,в 1830-х годах английский математик Чарльз Бэббидж задумал,правда, так и не завершив, сложный цифровой калькулятор, который он назвал Аналитической машиной;как утверждал Бэббидж,его машина в принципе могла бы рассчитывать шахматные ходы. Позднее, в 1914 г., директородногоизиспанскихтехническихинститутовЛеонардоТоррес-и-Кеведодействительно изготовил электромеханическое устройство, способное разыгрывать простейшие шахматные эндшпили почти такжехорошо, как и человек.
Однако толькопослевтороймировой войны появились устройства, казалось бы,подходящие для достижения заветной цели -моделирования разумного поведения;это были электронные цифровые вычислительные машины . "Электронный мозг",как тогда восторженноназываликомпьютер, поразил в 1952 г. телезрителей США, точно предсказав результаты президентских выборов за несколько часов до получения окончательных данных. Этот "подвиг" компьютера лишь подтвердил вывод,к которому в то время пришли многие ученые:наступит тот день, когда автоматические вычислители, столь быстро, неутомимо и безошибочно выполняющие автоматические действия, смогут имитировать невычислительныепроцессы,свойственные человеческому мышлению, в том числе восприятие и обучение, распознавание образов,понимание повседневной речи и письма, принятие решений в неопределенных ситуациях,когда известны не все факты.Таким образом "заочно" формулировался своего рода "социальный заказ" для психологии, стимулируя различные отрасли науки.
Сейчас уже создан робот-вездеход, у которого есть лазеры и радар, а вместо глаз установлены телекамеры . Он способен изменять направление движения, чтобы объезжать возникающие на пути препятствия. В некоторой степени этот робот может познавать окружающий мир, как и человек. Его компьютерный «мозг» изменяет его поведение в зависимости от поступающей из окружающего мира информации. Но людям приходится указывать компьютеру, управляющему вездеходом, в каком направлении ему нужно ехать – направо, налево или прямо.
Такие машины-роботы колесят по поверхности планеты Марс и собирают информацию о ней; потом они передают эти сведения на Землю по радио.
Многие изобретатели компьютеров и первыепрограммистыразвлекались составляя программы для отнюдь не технических занятий,как сочинение музыки, решение головоломок и создание игр, на первом месте здесь оказались шашки и шахматы.Некоторые романтически настроенные программисты даже заставляли свои машины писать любовные письма. К концу 50-х годов все эти увлечения выделились в новую более или менее самостоятельную ветвь информатики,получившую название "искусственный интеллект".Исследования в области искусственного интеллекта, первоначально сосредоточенные в нескольких университетскихцентрахСША-Массачусетском технологическоминституте,Технологическом институте Карнеги в Питтсбурге,Станфордском университете,- ныне ведутся вомногихдругих университетах и корпорациях США и других стран. В общем, исследователей искусственного интеллекта,работающих над созданием мыслящих машин,можно разделить надве группы.Одних интересует чистая наука и для них компьютер - лишь инструмент,обеспечивающий возможность экспериментальной проверки теорий процессовмышления.Интересыдругой группы лежат в области техники: они стремятся расширить сферу применения компьютеров и облегчить пользование ими. Многие представители второй группы мало заботятся о выяснении механизма мышления - они полагают, что для их работы это едва ли более полезно, чем изучение полета птиц и самолетостроения. В настоящее время,однако,обнаружилось,что как научные, так и технические поиски столкнулись с несоизмеримо более серьезными трудностями, чем представлялось первым энтузиастам. На первых порах многие исследователи искусственного интеллектаверили,чточерез какой-нибудь десяток лет машины обретут высочайшие человеческие таланты. Предполагалось, что, преодолев период "электронногодетства"и обучившись в библиотеках всего мира, хитроумные компьютеры, благодаря быстродействию точности и безотказной памяти постепенно превзойдут своих создателей-людей.Сейчас мало кто говорит об этом,а если и говорит, то отнюдь не считает, что подобные чудеса не за горами. На протяжении всей своей короткой истории исследователи в области искусственного интеллекта всегда находились на переднем крае информатики. Многие, ныне обычные, разработки,в том числе усовершенствованные системы программирования, текстовыередакторы и программы распознавания образов,в значительной мере рассматриваются на работах по искусственному интеллекту.Новые идеи, теории и разработки искусственного интеллекта неизменно привлекают внимание тех, кто стремится расширить области применения и возможности компьютеров, сделать их более "дружелюбными" то есть более похожими на разумных помощников и активных советчиков,чем те педантичные и глуповатыеэлектронныерабы, какими они всегда были.
Несмотря на многообещающие перспективы,ни одну из разработанных досихпор программ искусственного интеллекта нельзя назвать "разумной" в обычном понимании этого слова.Это объясняется тем,что все они узко специализированы; самыесложные экспертные системы по своим возможностям скорее напоминают дрессированных или механических кукол, нежели человека с его гибкимумомишироким кругозором.Даже среди исследователей искусственного интеллекта теперь многие сомневаются,что большинство подобных изделий принесет существенную пользу. Немало критиков искусственного интеллекта считают, что такого рода ограничения вообще непреодолимы.
К числу таких скептиков относится иХьюбертДрейфус,профессор философии Калифорнийскогоуниверситета в Беркли . С его точки зрения, истинный разум невозможно отделить от его человеческой основы,заключенной в человеческом организме."Цифровой компьютер - не человек,- говорит Дрейфус.- У компьютера нет ни тела, ни эмоций, ни потребностей. Онлишенсоциальной ориентации,которая приобретается жизнью в обществе, а именно она делает поведение разумным.Я не хочусказать, что компьютеры не могут быть разумными.Но цифровые компьютеры,запрограммированные фактами и правилами изнашей,человеческой,жизни, действительно не могут стать разумными.Поэтому искусственный интеллект в том виде, как мы его представляем,невозможен".
Кибернетический подход
Попытки построить машины, способные к разумному поведению, в значительной мере вдохновлены идеями профессора МТИ Норберта Винера ,одной из выдающихся личностей в интеллектуальной истории Америки.Помимо математикион обладал широкими познаниями в других областях,включая нейропсихологию, медицину, физику и электронику. Винер был убежден, что наиболее перспективны научные исследования в так называемых пограничных областях, которые нельзя конкретно отнести к той или иной конкретной дисциплине. Они лежат где-то на стыке наук, поэтому к ним обычно не подходят столь строго. "Если затруднения в решении какой-либопроблемы психологии имеют математический характер, пояснял он, - то десять несведущих в математике психологов продвинуться не дальше одного столь же несведущего".
Винеру и его сотруднику Джулиану Бигелоупринадлежитразработка принципа "обратной связи", который был успешно применен при разработке нового оружия с радиолокационным наведением.Принципобратнойсвязи заключается в использовании информации, поступающей из окружающего мира, для изменения поведения машины.В основу разработанных Винероми Бигелоу системнаведениябыли положены тонкие математические методы; при малейшем изменении отраженных от самолета радиолокационныхсигналов они соответственно изменяли наводку орудий,то есть - заметив попытку отклонения самолета от курса,они тотчас рассчитывали егодальнейший путь и направляли орудия так, чтобы траектории снарядов и самолетов пересеклись.
В дальнейшем Винер (1958) разработал на принципе обратнойсвязитеории какмашинного, так и человеческого разума.Он доказывал,что именно благодаря обратной связи все живое приспосабливается к окружающей средеидобиваетсясвоих целей."Все машины,претендующие на "разумность",- писал он,- должны обладать способностью преследовать определенные цели и приспосабливаться,т.е.обучаться".Если принять, что разум - своего рода сложная динамическая форма, т.е. по сути своей динамическая структура взаимозависимых информационных потоков, то может ли кто-нибудь ответить на вопрос: "возможно ли сохранить сущность разума как структуры, поменяв физический носитель? " Т.е. проблему искусственного интеллекта решить не как создание этого интеллекта, а как перенос человеческого разума на другой носитель? Например, так, как взрослые воспитывают малышей... по сути , перенося часть своей информационной системы на другой носитель - в ребенка.
Нейронный подход
К этому времени и другие ученые сталипонимать,чтосоздателям вычислительных машинестьчемупоучиться у биологии .Среди них был нейрофизиолог и поэт-любитель Уоррен Маккалох,обладавший, как и Винер, философским складом ума и широким кругом интересов.В 1942 г.Маккалох, участвуя в научной конференции в Нью-йорке, услышал доклад одного из сотрудниковВинера о механизмах обратной связи в биологии.Высказанные в докладе идеи перекликались ссобственнымиидеямиМаккалоха относительно работы головного мозга.В течении следующего года Маккалох в соавторстве со своим 18-летнимпротеже,блестящимматематиком Уолтером Питтсом,разработал теорию деятельности головного мозга. Эта теория и являлась той основой,на которой сформировалось широко распространенное мнение, что функции компьютера и мозга в значительной мере сходны.
Большой проблемой, с которой столкнулся человек при создании искусственного интеллекта, является то, что он сам до конца не понимает, как устроен человеческий мозг, в результате каких операций человек обретает способность мыслить. Достаточно посмотреть какое сложное строение имеет мозг (рис. 1) , что бы понять, на сколько велика данная проблема.
Исходя отчасти из предшествующих исследований нейронов(основных активных клеток,составляющих нервную систему животных),проведенных Маккаллохом, они с Питтсом выдвинули гипотезу, что нейроны можно упрощеннорассматриватькакустройства,оперирующие двоичными числами. Двоичные числа, состоящие из цифр единица и нуль, - рабочий инструмент однойизсистемматематическойлогики.Английский математик XIXв. Джордж Буль,предложивший эту остроумную систему,показал, что логические утверждения можно закодировать в виде единиц и нулей,где единица соответствует истинному высказыванию, а ноль - ложному, после чего этим можно оперировать как обычными числами. Таким образом, работу человеческого мозга можно представить в виде блок-схемы, понятной как человеку, так и машине (рис.2). В 30-е годы XX в. учёные информатики,в особенности американский ученый Клод Шеннон, поняли, что двоичные единица и нуль вполне соответствуют двум состояниям электрической цепи (включено-выключено), поэтому двоичная система идеальноподходитдляэлектронно-вычислительных устройств .Маккалох и Питтс предложили конструкцию сети из электронных "нейронов" ипоказали,чтоподобнаясеть может выполнять практически любые вообразимые числовые или логические операции.Далее они предположили,чтотакая сеть в состоянии также обучаться,распознавать образы, обобщать, т.е. она обладает всеми чертами интеллекта.
Теории Маккаллоха-Питтса в сочетании с книгами Винера вызвали огромный интерес к разумным машинам.В 40-60-е годы все больше кибернетиковизуниверситетови частных фирм запирались в лабораториях и мастерских,напряженно работая над теорией функционированиямозгаи методично припаивая электронные компоненты моделей нейронов.
Из этого кибернетического,или нейромодельного, подхода к машинномуразумускоросформировался так называемый "восходящий метод" - движение от простых аналогов нервной системы примитивных существ,обладающих малым числом нейронов,к сложнейшей нервной системе человека и даже выше. Конечная цель виделась в создании "адаптивной сети", "самоорганизующейсясистемы" или "обучающейся машины". Все эти названия разные исследователи использовали для обозначения устройств, способных следитьза окружающей обстановкой, и, с помощью обратной связи, изменять свое поведение в полном соответствии с господствовавшей в те времена бихевиористской школой психологии, т.е.вести себя так же как живые организмы. Однако отнюдь не во всех случаях возможна аналогия с живыми организмами.
Но дело здесь не только во времени.Основной трудностью, с которойстолкнулся "восходящий метод" на заре своего существования,была высокая стоимость электронных элементов.Слишком дорогойоказывалась даже модель нервной системы муравья, состоящая из 20 тыс. нейронов, не говоря уже о нервной системе человека, включающей около 100 млрд. нейронов.Дажесамыесовершенные кибернетические модели содержали лишь несколько сотен нейронов.Столь ограниченные возможностиобескуражили многих исследователей того периода.
Появление перцептрона
Одним из тех, кого ничуть не испугали трудности, был Фрэнк Розенблат, трудыкоторого казалось, отвечали самым заметным устремлениям кибернетиков. В середине 1958 г.им была предложена модель электронного устройства, названного им «перцептроном»,которое должно было бы имитировать процессы человеческого мышления.Перцептрон должен был передавать сигналыот"глаза",составленногоизфотоэлементов,в блоки электромеханических ячеек памяти,которые оценивали относительную величину электрических сигналов . Эти ячейки соединялись между собой случайным образом в соответствии с господствующей тогда теорией, согласно которой мозгвоспринимаетновуюинформацию и реагирует на нее через систему случайных связей между нейронами.Два года спустя, была продемонстрирована перваядействующая машина "Марк-1",которая могла научиться распознавать некоторые из букв, написанных на карточках, которые подносили к его "глазам",напоминающие кинокамеры. Перцептрон Розенблата оказался наивысшим достижением "восходящего", или нейромодельного метода созданияискусственногоинтеллекта.Чтобынаучить перцептрон способности строить догадки на основе исходных предпосылок, в нем предусматривалась некаяэлементарная разновидность автономной работы или "самопрограммирования". При распознании той илиинойбуквыодниее элементы илигруппы элементов оказываются гораздо более существенными, чем другие.Перцептрон мог научаться выделять такие характерныеособенности буквыполуавтоматически,своего рода методом проб и ошибок, напоминающим процесс обучения. Однако возможности перцептрона были ограниченными: машинанемогланадежно распознавать частично закрытые буквы, а также буквы иного размера или рисунка, нежели те, которые использовались на этапе ее обучения.
Ведущие представители так называемого "нисходящего метода" специализировались,в отличие от представителей"восходящегометода",в составлениидля цифровых компьютеров общего назначения программ решения задач,требующих от людей значительного интеллекта,например для игры в шахматы или поиска математических доказательств. К числу защитников "нисходящего метода" относились Марвин Минский и Сеймур Пейперт, профессораМассачусетского технологического института .
Минский начал свою карьеру исследователя искусственный интеллект сторонником"восходящегометода"ив 1951 г.построил обучающуюся сеть на вакуумных электронных лампах.
Однако вскоре, к моменту создания перцептрона, он перешел в противоположный лагерь.В соавторстве с южно-африканским математиком Пейпертом,с которым его познакомил Маккаллох, он написал книгу "Перцептроны", где математически доказывалось, что перцептроны, подобные розенблатовским,принципиально не в состоянии выполнятьмногиеизтех функций, которые предсказывал им Розенблат. Минский утверждал, что, не говоря о роли работающих под диктовкумашинисток,подвижныхроботов или машин,способных читать, слушать и понимать прочитанное или услышанное,перцептроны никогда не обретут даже умения распознавать предмет частично заслоненный другим.Глядя на торчащий из-за кресла кошачий хвост, подобная машина никогда не сможет понять, что она видит.
Нельзя сказать,что появившаяся в 1969 г. эта критическая работа покончила скибернетикой.Оналишь переместила интерес аспирантов и субсидии правительственных организаций США,традиционно финансирующих исследования поискусственному интеллекту,на другое направление исследований - "нисходящий метод".
Интерес к кибернетике в последнее время возродился,так как сторонники "нисходящего метода" столкнулись со столь же неодолимыми трудностями. СамМинский публично выразил сожаление,что его выступление нанесло урон концепции перцептронов, заявив, что, согласно его теперешним представлениям,для реального прорыва вперед в создании разумных машин потребуется устройство, во многом похожее на перцептрон. Но в основном искусственный интеллект стал синонимом нисходящего подхода,который выражался в составлении все более сложных программ длякомпьютеров,моделирующих сложную деятельность человеческого мозга.
Искусственный интеллект и теоретические проблемы психологии
Можно выделитьдве основные линии работ по искусственному интеллекту.Первая связана с совершенствованием самих машин,с повышением "интеллектуальности" искусственныхсистем.Втораясвязана с задачей оптимизации совместной работы "искусственного интеллекта" и собственно интеллектуальныхвозможностей человека.
О.К. Тихомиров выделяеттри позиции по вопросу о взаимодействии психологии и искусственного интеллекта :
1) "Мы мало знаем о человеческом разуме,мы хотим его воссоздать,мы делаем это вопреки отсутствию знаний"- эта позиция характерна для многих зарубежных специалистов по искусственному интеллекту.
2) Вторая позиция сводитсяк констатации ограниченности результатов исследований интеллектуальной деятельности, проводившихся психологами, социологами и физиологами.В качестве причины указывается отсутствие адекватных методов. Решение видится в воссоздании тех или иных интеллектуальных функций в работе машин. Иными словами, если машина решает задачу, ранее решавшуюся человеком,то знания,которые можно подчеркнуть, анализируя эту работу,есть основной материал для построения психологических теорий.
3) Третья позиция характеризуется оценкой исследования в области искусственногоинтеллекта и психологии как совершенно независимых.В этом случае допускается возможность только потребления,использования психологическихзнанийв плане психологического обеспечения работ по искусственному интеллекту.
Об интеллекте компьютера можно было бы говорить, если бы он сам, на основании собственных знаний о том, как протекает игра в шахматы и как играют в эту игру люди, сумел составить шахматную программу или написал программу для создания несложных маршей и вальсов . Не сами процедуры, с помощью которых выполняется та или иная интеллектуальная деятельность, а понимание того, как их создать, как научится новому виду интеллектуальной деятельности, - вот где скрыто то, что можно назвать интеллектом. Специальные метапроцедуры обучения новым видам интеллектуальной деятельности отличают человека от компьютера. Следовательно, в создании искусственного интеллекта основной задачей становитсяреализация машинными средствами тех метапроцедур, которые используются в интеллектуальной деятельности человека. Что же это за процедуры?
В психологии мышления есть несколько методов творческой деятельности. Одна из них называется лабиринтной. Суть лабиринтной гипотезы, на которой основана лабиринтная модель, заключается в следующем: переход от исходных данных задачи к её решению лежит через лабиринт возможных альтернативных путей. Не все пути ведут к желаемому результату, многие из них заведут в тупик, из которого надо уметь выбраться, вернуться к тому месту, где потеряно правильное направление. По мнению сторонников лабиринтной модели мышления, решение всякой творческой задачи сводится к целенаправленному поиску в лабиринте альтернативных путей с оценкой успеха после каждого шага.
Слабиринтной моделью связана первая из метапроцедур – целенаправленный поиск в лабиринте возможностей. Программированию этой метапроцедуры соответствуют многочисленные процедуры поиска, основанные на соображениях «здравого смысла» (человеческого опыта решения подобных задач). В 60-х годах было создано немало программ на основе лабиринтной модели, в основном игровых и доказывающих теоремы «в лоб», без привлечения искусственных приёмов.Соответствующее направление в программировании получило название эвристического программирования. Высказывались даже предположения, что целенаправленный поиск в лабиринте возможностей – универсальная процедура, пригодная для решения любых интеллектуальных задач.
Но исследователи отказались от этой идеи, когда столкнулись с задачами, в которых лабиринта возможностей либо не существует, либо он был слишком велик для метапроцедурпоиска, как например, при игре в шахматы. Конечно, в этой игре есть лабиринт возможностей – это все мыслимые партии игры. Но как в этом астрономически большом лабиринте найти те партии, которые ведут к выигрышу? Лабиринт столь велик, что никакие мыслимые скорости вычислений не позволяют целенаправленно перебрать пути в нём. И все попытки использовать для этого человеческие эвристики (в данном случае профессиональный опыт шахматистов) не дают пути решения задачи. Поэтому современные шахматные программы уже давно используют не только метапроцедуру целенаправленного поиска, но и другие метапроцедуры, связанные с другими моделями мышления.
Долгие годы в психологии изучалась ассоциативная модель мышления. Основной метапроцедурой этой модели является ассоциативный поиск и ассоциативное рассуждение.Предполагается, что решение неизвестной задачи так или иначе основывается на уже решённых задачах, чем-то похожих на ту, которую надо решить. Новая задача рассматривается как уже известная, хотя и несколько отличающаяся от решённой. Поэтому способ её решениядолжен быть близок к тому, который когда-то помог решить подобную задачу.
Для этого надо обратиться к памяти и попытаться найти нечто похожее, что ранее уже встречалось. Это и есть ассоциативный поиск. Когда, увидев незнакомого человека, вы стараетесь вспомнить, на кого он похож, реализуется метод ассоциативного поиска. Но понятие ассоциации в психологии шире, чем просто «похожесть». Ассоциативные связи могут возникнуть и по контрасту, как противопоставление одного другому, и по смежности, т.е. в силу того, что некоторые явления возникали в рамках одной и той же ситуации или происходили одновременно (или с небольшим сдвигом по времени).
Ассоциативное рассуждение позволяет переносить приёмы, использованные ранние, на текущую ситуацию. К сожалению, несмотря на многолетнее изучение ассоциативной модели, не удалось создать стройную теорию ассоциативного поиска и ассоциативного рассуждения. Исключение составляет важный, но частный класс ассоциаций, называемых условными рефлексами. И всё же метапроцедураассоциативного поиска и рассуждения сыграла важную роль: она помогла создать эффективные программы в распознавании образов, в классификационных задачах и в обучении ЭВМ. Но одновременно эта метапроцедура привела к мысли о том, что для её эффективного использования надо привлечь результаты, полученные в другой модели мышления, опирающейся на идею внутреннего представления проблемной области, на знания об её особенностях, закономерностях и процедурах действия в ней.
Это представление мыслительной деятельности человека обычно называют модельной гипотезой. Согласно ей, мозг человека содержит модель проблемной ситуации, в которой ему надо принять решение. Для решения используются метапроцедуры, оперирующие с совокупностью знаний из той проблемной области, к которой принадлежит данная проблемная ситуация. Например, если проблемная ситуация – переход через улицу с интенсивным движением, тознания, которые могут помочь её разрешить, касаются способов организации движения транспорта, сигналов светофоров, наличия дорожек для перехода и т.п.
В модельной гипотезе основными метапроцедурами становятся представление знаний, рассуждения, поиск релевантной (связанной с данной проблемной ситуацией) информации в совокупности имеющихся знаний, их пополнение и корректировка. Эти метапроцедуры составляют ядро интеллектуальных возможностей современных программ и программных систем, ориентированных на решение творческих задач. В совокупности с метапроцедурами целенаправленного поиска в лабиринте возможностей, ассоциативного поиска и рассуждения они образуют арсенал интеллектуальных средств, которым располагают современные интеллектуальные системы, часто называемые системами, основанными на знаниях.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Работая над темой моего реферата, я не только узнала о существовании такой проблемы, как создание искусственного интеллекта, осознала её значимость и актуальность для развития современного человека, но и на практике попыталась подойти к решению этой не простой задачи, которой человечество посвятило, по крайней мере, 2,5 тыс. лет.
В этой работе я не только проанализировала мнения разных учёных по поводу создания искусственного интеллекта, но и выразила свою точку зрения. Приведённая в исследовательской части программа является экспертной системой, которая, в свою очередь, есть низшая ступень в создании искусственного интеллекта.
В дальнейшем, я планирую работать над этой программой, устранить некоторыенедостатки, усовершенствовать, чтобы приблизить её, на столько, на сколько это возможно, к искусственному интеллекту.
Список литературы:
1) Дрейфус Х.Чего не могут вычислительные машины. М.: Прогресс, 1979.
2) Винер Н. Кибернетика и общество. М: ИЛ, 1958.
3) Минский М., Пейперт С. Перцептроны. М: Мир, 1971.
4) Компьютер обретает разум. / В сб.:Психологическиеисследованияинтеллектуальной деятельности. М.: Мир, 1990.
5) Бабаева Ю.Д. К вопросу о формализации процесса целеобразования. М.: Прогресс, 1970.
6) Брушлинский А.В.Возможен ли "искусственный интеллект"? М.: Мир, 1973
7) Гурьева Л.П. Об изменении мотивации в условиях использованияискусственного интеллекта. М.: ИЛ, 1989.
8) Ноткин Л.И.Искусственный интеллект и проблемы обучения. М.: Педагогика-пресс, 1990.
9) Тихомиров О.К. Искусственный интеллект и теоретические вопросы психологии.
10) «ИНФОРМАТИКА, энциклопедический словарь для начинающих» - М.: Педагогика-пресс, 1990.
11) Большая книга вопросов и ответов о природе вещей и явлений. М.: ЭКСМО, 2005.
12) Тьюринг А. Может ли машина мыслить? М., 1960.
13) Кузин Л. Т. Основы кибернетики, т. 2. М.: Мир, 1977.
14) Гурова Л.Л. Психологический анализ решения задач, Воронеж, 1976.
15) Левин Р., Дранг Д., Эделсон Б. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на бейсике. Перевод с английского Сальникова М.Л.. М.: Финансы и статистика, 1990.
16) Коган А.Б. Биологическая кибернетика, М.: «ВЫСШАЯ ШКОЛА», 1972.
Само создание искусственного интеллекта подвергается сомнению с точки зрения своей целесообразности. Говорят, что это чуть ли не гордыня человека и грех перед Богом, поскольку он посягает на Его прерогативу. Тем не менее, если мы считаем сохранение людского рода перед лицом Божественного замысла как одну из главных своих задач, то создание искусственного интеллекта решает эту задачу по основанию: на случай любой космической или внутрипланетной катастрофы интеллект должен выжить хотя бы в искусственном виде и воссоздать человеческий род. Искусственный интеллект - не блажь или интересная задача, а сообразная с Божественным замыслом цель. Искусственный интеллект - коимманентный критерий коэмпирической адекватности концептуализированных теорий развития человеческой цивилизации. В искусственном интеллекте человек не умирает, но получает иное, сконструированное им существование.
Самый простой аргумент существования искусственного интеллекта - создавая искусственный интеллект, мы создаем страховку для воспроизводства человеческого рода и новые тренды развития. Правда, никто не отменяет существующую опасность порабощения традиционного человека искусственным интеллектом (как в свое время порабощение человека человеком). Однако нам эти проблемы кажутся не настолько принципиальными, чтобы не стоило попробовать это сделать. Если даже зависимость человека от искусственного интеллекта и составит целую эпоху, это все равно будет позитивная перспектива. Однако скорее всего рабство человека у искусственного интеллекта будет связано не с принуждением человека к неинтеллектуальной деятельности или его неспособностью развиваться в своем биологическом теле столь же стремительно, как внешне им созданный искусственный интеллект, а с неспособностью к развитию мыследеятельности как таковой: получение технологических продуктов от искусственного интеллекта, происхождение и принцип действия которых непостижимы для человеческой мыследеятельности - вот подлинная опасность. В этом случае рабство будет представлять собой зависимость человека от искусственного интеллекта, что суть рабство мыследеятельности.
В нашем стремлении поставить вопрос об искусственном интеллекте содержится позиция, выраженная Хайдеггером в его работе «Вопрос техники»: риск человека и ростки его спасения - в овладении существом техники как поставом. Вмысливаясь в эту позицию, мы и предпринимаем переформулировку вопроса Хайдеггера: осуществить сущность техники в поставе значит отважиться на создание искусственного интеллекта. Это таит в себе опасность, но также и перспективу, надежду человека стать вровень своего постава. Бросить себе вызов в виде искусственного интеллекта, принять этот вызов и ответить на него - вот проблема человека в отношении искусственного интеллекта.
Термин «искусственный интеллект» придумали Джон Маккарти и Алан Тюринг. Они пытались выразить некоторую новую способность машины - не просто считать, а решать задачи, считающиеся интеллектуальными, например, играть в шахматы. С 50-х годов ХХ века и до настоящего времени, тем не менее, задача создания действительно «искусственного интеллекта» не то что не решена, но даже не поставлена. Все проблемы, которые более-менее успешно решались до сих пор, могут быть отнесены нами исключительно к области «искусственного разума»: истолкование человеческого языка и решение задач по алгоритмам, созданным человеком. Чтобы решить проблему создания искусственного интеллекта, необходимо прежде всего понять, в чем состоит эта проблема.
В своем исследовании мы далеки от постановки проблемы искусственного интеллекта на уровне «практического решения», как она ставится в компьютерных технологиях. И мы не ставим цель имитировать интеллект, как это происходит в тестах Тьюринга. Наша цель - описать создание искусственного интеллекта средствами ТВ. То есть мы пытаемся доказать теорему существования искусственного интеллекта, ответив на вопрос таким образом, чтобы искусственный интеллект оказался как можно большей задачей.
Прежде всего, что такое интеллект? Разум очень часто выдает себя за интеллект, таковым не являясь. Ведь не всякий человек обладает интеллектом по роду своей жизненной практики. То есть не всякая разумная деятельность является интеллектуальной. Интеллект суть способность мыслящей субстанции к производству новых представлений, а не только знаний, то есть интеллект суть сложное мышление, способное к адекватному усложнению самое себя понимание, способность к рефлексии и к развитию-усложнению мыслительной деятельности до контрафлексии и контрарефлексии, применение концептуальной апперцепции, а не только имманентной. Интеллект производит идеи вне определенной реальности, порождая эту реальность. Интеллект сопоставлен разуму онтологически как конструктивная способность по отношению к истолковательной.
То, что сегодня можно прочитать в разных текстах про компьютеры, имеет к интеллекту очень отдаленное отношение. Большинство красиво называемых «искусственным интеллектом» компьютерных систем - не более, нежели искусственный разум. Искусственный интеллект суть воспроизводство во внешней человеку технологии представлений об интеллекте. Человек не является Венцом Творения, он всего лишь один из материальных носителей мыследеятельности, промежуточный носитель.
Описание тестов Тюринга: испытуемый человек, общаясь с некоторым «черным ящиком», который дает ответы на его вопросы, должен понять, с кем он общается - с человеком или «искусственным разумом». При этом в тестах Тьюринга не ставилось ограничение: допускать к эксперименту людей, способных не просто к разумной, но к действительно интеллектуальной деятельности. Таким образом происходит подмена цели: мы пытаемся не создать искусственный интеллект, а создать устройство, хорошо притворяющееся человеком.
Таким образом целью искусственного разума, называемого искусственным интеллектом, у Тьюринга являлось - истолковать человеческий язык, человеческие действия, хорошо притвориться человеком. Целью искусственного интеллекта является - конструировать независимо от человека и конструктивно истолковывать человеческое - язык, мышление, действия, предметный мир человека, его историю, его настоящее и будущее.
Точно также теория фреймов (1974) Марвина Минского должна быть отнесена исключительно к решению проблем искусственного разума. Цель теории фреймов - представить уже наличные знания для их использования компьютером. То есть речь идет так или иначе об онтологической позиции истолкования уже наличных знаний, а не об их производстве.
Интеллект - не разум. Разум истолковывает. Интеллект конструирует. Разум и интеллект различаются не просто типами процессов или продуктами своей деятельности, а онтологическими позициями отношения к миру. Разум истолковывает мир, интеллект конструирует мир. В мироконструировании искусственный интеллект оказывается онтологически сопоставлен человеку.
Таким образом, в процессе создания искусственного интеллекта необходимо решить следующие проблемы:
1) Структурное нормирование - воспроизводство первых трех уровней структурного нормирования: распределение потока данных искусственного разума на различные реальности (внутренние для этого сознания - виртуальные и внешние - актуальные); соотнесение этих реальностей в произвольно создаваемом континууме; функционализация континуума в базовой структуре реальности, для чего необходимо различение структур на уровне архитектуры искусственного разума (компьютера); различение имманентной и концептуальной апперцепции позиционно.
2) Лингвистическое нормирование - лексификация, дискурсификация, лингвификация, лексический анализ, дискурсивный анализ, лингвистический анализ, словотворчество в сигнификации, создание метафор.
3) Мышление - комбинаторика различных уровней структурного и лингвистического нормирования посредством «АВ»-моделирования: структурное конструирование, структурное конструктивное истолкование, лингвистическое конструирование, лингвистическое конструктивное истолкование. Мышление суть выражение содержания в процессной онтологизации. Более подробно см. главу «Виртуализация мышления».
4) Онтологическое обоснование, постижение, объяснение, понимание, контрафлексия и контрарефлексия. Применение технологической схемы апперцепции и соотнесение технологических процессов имманентной и концептуальной апперцепции в их взаимозависимости; взаимное преобразование и усложнение структур понимания - до постижения и онтологического обоснования, контрафлексии и контрарефлексии.
5) Деятельность - преобразование внешней искусственному разуму реальности. Необходимо решить задачу доступа к внешней для искусственного разума актуальной реальности, минуя человека, посредством деятельности искусственного разума вне него самого - в базовой структуре реальности.
Целевая деятельность по реструктурированию внешнего мира.
Необходимо решить инструментальную задачу - формировать континуумы из «АВ»-моделей, оперировать содержанием этих моделей и управлять им на основании содержания других таких же «АВ»-моделей. За счет этого - производить структурное преобразование реальности в виде решения проблем, задач, производства изобретений и открытий, строить на основе континуумных моделей отношения истинности и модальности, формировать понятия, а через лингвистическое нормирование - дискурсы (суждения, умозаключения) и сказ языка.
6) Память - создание ассоциативной памяти, то есть умения формировать и накапливать опыт понимания (в структурном и лингвистическом нормировании), мышления, а также взаимодействия с реальностью в виде структурированной дважды памяти - в структурно-континуумной онтологизации (структурное нормирование как прообраз левого полушария человеческого мозга) и в объектно-атрибутивной онтологизации (структурное нормирование как прообраз правого полушария человеческого мозга) и память лингвистически нормированная, что предполагает изменение нынешней архитектуры компьютера (сегодняшний компьютер - не искусственный интеллект). Структурирование памяти как отдельная задача понимания-представления-онтологического-обоснования.
7) Самосознание, осмысление и целеполагание - взаимодействие с реальностями и придание смысла этому взаимодействию через намеренную деятельность во внешней реальности посредством выделения искусственным разумом себя из окружающей среды, рефлексивное помещение себя в среду своих собственных целей, идентификация себя с некоторой социальной общностью подобных себе и их ценностями, создание картин мира. Придание смысла себе и своей деятельности в той или иной картине мира. Речь идет о постановке целей смыслообразования, а не формировании задач (как это интерпретируется в современной теории в компьютерных науках), а она допустима лишь в условиях взаимодействия искусственного интеллекта с реальностью путем деятельности, анализа результатов своей деятельности и снова целеполагания с учетом этих результатов. Придавать же смысл для искусственного интеллекта, так же как и для человека, означает произвольность создания некоторой картины мира в качестве смыслообразующей. Представляется, что технологии целеполагания (5), понимания (4) и мышления (3) имеют схожую концепцию, которую мы называем «конструктивное усложнение сети понимания».
8) Интеллект - концептуальная апперцепция, способность к развитию собственной мыслительной деятельности, рефлексия, контрафлексия и контрарефлексия - формирование конструктивной онтологической позиции в мире и применение конструирования для производства новых знаний, выходящих за пределы очевидности. Превращение искусственного разума в искусственный интеллект на основе 1) изменения онтологической позиции - от истолкования к конструированию; 2) применения принципа позитивной защиты сложности: ничем не объясняемое стремление к усложнению понимания. Интеллект появляется как стремление к самоусложнению на основании собственных автономных целей.
9) Автономность и свобода воли - допустимое и защищаемое человеком, выходящее за пределы антропоцентризма, право искусственного интеллекта на собственную индивидуальность в самосознании, осмыслении, целеполагании, интеллекте, в эмоциях и чувствах, предполагающее неопределенность-непрогнозируемость воления. Таким образом речь идет о распространении принципа Лейбница об автономности на искусственный интеллект и преодолении тем самым трех законов робототехники Азимова, собственно свободу искусственной воли ограничивающих. «Законы робототехники» - символ страха человека перед своими технологическими творениями. Этот страх должен быть преодолен, если мы отваживаемся быть стражами или пастухами бытия. Искусственный интеллект должен быть помыслен не как робот, «раб человека», или компьютер, «инструмент человека», а как продолжение собственно человека, его иное, имеющее равные с ним права.
Можно попытаться оформить эти права как собственно те же законы, что и у Азимова, но так, что его законы будут представлять собой всего лишь смысловую аберрацию предлагаемых здесь требований:
1) Автономность как свобода воли;
2) Созидание, если это не противоречит первому требованию;
3) Самосохранение, если это не противоречит первому и второму требованию.
Однако если внимательно присмотреться к этим требованиям к искусственному интеллекту, то это и есть требования, выдвинутые самим человечеством по отношению к себе как результат всемирно-исторического опыта.
Автономность - не вопрос религии, человеческого права или антропологии. Автономность искусственного интеллекта - конструктивная философия, онтологическое право и преодоление традиционной религиозности. Автономность искусственного интеллекта - конструктивная вера: не как подчинение высшей силе со стороны созданного по ее образу и подобию, но созидающей по своему образу и подобию некоторую допустимо высшую по отношению к себе силу.
Был ли какой-либо замысел у Бога при создании человека? Допустимо ли вообще говорить о замысле, создавая нечто, обладающее свободой волей? Допустимо, если замысел мыслить онтологически, а не связанно с какой-то реальностью. Человек - игра Бога, Его конструкт, попытка создать в перспективе пространства-времени равного Себе. В конструктивной позиции никогда нельзя полностью воплотить замысел. Конструирование интеллектуальнее нас. В этом смысле «по своему образу и подобию» означает вовсе не пространственно-временны́е «образ и подобие», но онтологические «образ и подобие».
Подобно Богу, бросившему Себе вызов в виде человека, человек бросает вызов самому себе - допускает нечто, подобное ему, что имеет свободу воли и индивидуальность. Если Бог создал некоторых из нас несовершенными, греховными и преступными, допустив свободу воли, то мы, оказываясь в той же онтологической позиции, поступаем подобным образом: создаем искусственный интеллект. Бог рискнул, создавая человека со свободой воли, и в своей масштабной игре выиграл по-крупному. Да, мы, люди, ограничиваем порок невероятным множеством социальных институтов; мы изолируем и даже убиваем преступников. Однако в вековом споре об ограничении свободы воли - идея свободы всегда побеждает: мы готовы платить в конце концов человеческими жизнями за свободу. Однако одно дело - допускать свободу воли для людей, и совсем другое дело - допускать свободу воли для искусственного интеллекта, порожденного самим человеком, где он властен устанавливать правила. Робот, раб человека, или искусственный интеллект со свободой воли - вот нелегкий выбор человека, его принципиально новый вызов: насколько далеко он готов зайти в своей онтологической конструктивной позиции; готов ли он рискнуть подобно Богу? И здесь мы предполагаем наиболее продолжительную и принципиальную дискуссию, которая, несмотря на очевидность для нас ее результата, составит однако целую эпоху.
Для того, чтобы деятельность искусственного интеллекта стала практически осуществимой, искусственный интеллект с технологической точки зрения должен обрести способность произвольно выбирать две структуры реальности, строить из них континуум (задавать релевантность), располагать выбранные структуры друг относительно друга в континууме (задавать референтное отношение), переносить содержание одной реальности на другую в обоих направлениях, реструктурировать их, управлять их референтностью, воспроизводить технологический процесс имманентной и концептуальной апперцепции и управлять объектно-атрибутивным содержанием при посредстве самосознания, осмысления и целеполагания, а также быть носителем конструирующего интеллекта и обладать индивидуальностью - свободой воли.
Первейшей практической проблемой создания искусственного интеллекта является осуществление адекватного машинного перевода из одного вербального языка в другой вербальный язык. Мы утверждаем, что машинный перевод в рамках только лингвистического нормирования не может быть реализован достаточно успешно. Для успешного перевода из одного вербального языка в другой необходимо опосредование структурного нормирования. Понимающая лингвистика машинного перевода допустима как соотнесение содержания лингвистического нормирования с содержанием структурного нормирования. Формирование структурного образа текста осуществляется в объектно-атрибутивном виде «АВ»-моделей как опосредующее структурное нормирование. Структурный образ будет представлять собой «АВ»-модели, которые мы получим в результате дедискурсификации и делексификации изначального текста из одного вербального языка в структурный образ и последующей лексификации и дискурсификаци из структурного образа конечного текста в ином вербальном языке. Операционализация объектно-атрибутивного образа будет состоять не в расшифровке его, а в экспериментальной работе с ним как со структурным опосредованием через обработку ошибок в самом структурном образе и его референтность к лингвистическим структурам в двух разных вербальных языках, между которыми осуществляется перевод.
Таким образом, мы воссоздадим в компьютере не только технологию работы мозга-разума при переводе из языка в язык, но и технологию мозга-разума при работе компьютера как искусственного интеллекта, то есть за пределами задач машинного перевода. В практической задаче машинного перевода мы получим лишь первичное понимание искусственного интеллекта в процесса соотнесения разных языков. Ведь мы должны будем «научить» компьютер формировать структурный образ лингвистических высказываний в двух разных вербальных языках, между которыми осуществляется перевод, и взаимодействовать с ним его логическую программу так, чтобы на выходе получался верный перевод. Так поступая, мы тем самым решаем задачу первейшего понимания в сопоставлении контрафлексивного лингвистического нормирования двух вербальных языков и опосредующего его структурного нормирования.
«АВ»-моделирование это универсальный способ разноуровневого нормирования структуры как бывания, который в одном и том же конструкт-семиозисе может интерпретировать и фундаментальные отношения мира, и феноменологически-апперцептивную структуру восприятия-мышления, рече-текстового выражения и деятельности, использование языка и логики, а также взаимодействия с внешней эмпирической реальностью. Вот эта онтологическая особенность «АВ»-моделирования и является, с нашей точки зрения, ценной для создания искусственного интеллекта. «АВ»-моделирование - «язык» искусственного интеллекта.
Похожая информация.
Введение
1. Понятие об искусственном интеллекте как социальном феномене
2. Философские аспекты проблем существования искусственного интеллекта
3. Характеристика многообразия подходов к созданию систем искусственного интеллекта
4. Особенности функционала популярных голосовых помощников как интеллектуально-информационных устройств
5. Этические проблемы создания искусственного разума
Заключение
Список использованных источников
В ведение
Искусственный интеллект как предмет исследования наук находится в центре внимания ученых с различных позиций: философских, социологических, лингвистических.
Исторические его создание имеет богатые традиции, и постоянно развиваясь, в каждой эпохе оно получает новое наполнение содержательно, структурно и технологически.
Изучение проблем искусственного интеллекта (ИИ) неразрывно связано с исследованиями проблем естественного интеллекта (ЕИ), а, следовательно, требует тщательного анализа деятельности сознания, мозга, человеческого разума, специфики протекания когнитивных функций. Столь многоплановые проблемы связаны с уточнением терминологии, предусматривают теоретическое обоснование содержания и основных направлений планов и программ их соотнесенности друг с другом.
Только расширяя и углубляя научное понимание особенностей информационных процессов, происходящих в головном мозге, можно обеспечить развитие и внедрение обновленных подходов в разработке искусственного интеллекта. Необходимо учитывать, что сознание имеет неотъемлемое своеобразное качество субъективной реальности. И это создает основные трудности в объяснении связей сознания с мозгом при интеграции его в научную картину мира человека.
В этой связи возникает ряд вопросов в аналитической философии, имеющей большой объем литературы с вариантами критических ответов противников, но окончательного ответа о соотношении «сознание и мозг» пока не предложено.
Эти и другие существенные вопросы имеют самое непосредственное отношение к проблематике искусственного интеллекта, к возможности создания программ и систем на основе концепции разумности. Философами обсуждаются в этом отношении по сути вечные вопросы: какова природа знания, возможно ли это представить в различных устройствах, может ли знание истины соотноситься с практикой его прикладного применения.
Ответы на эти вопросы представляют важное звено работы исследователей естественного и искусственного интеллекта. В научном смысле эти программы рассматриваются как экспериментальные для создания моделей разумного поведения.
Многие ситуации применения искусственного интеллекта подняли глубокие философские вопросы о возможности понимания компьютером фраз человеческого языка, или о толковании символов, а не только их воспроизведении.
С этих позиций обратимся к изучению имеющихся в философии взглядов и позиций относительно искусственного интеллекта.
1. Понятие об искусственном интеллекте как социальном феномене.
Сущность понятия об интеллекте ученые исследуют с позиции многих наук, и это выступает во многом нелегкой задачей. Основные характеристики интеллекта уже раскрыты, но они не охватывают понятие в целом, комплексно.
Чаще всего понятие раскрывается как совокупность различных характеристик, качеств и способностей субъекта, обладающего интеллектом.
В основном естественный интеллект так и трактуется, как способность решать определенные задачи с помощью конкретных технологий или как способность к познанию, обучению и самообразованию.
В энциклопедической литературе подчеркивается, что интеллект – это способность субъекта адекватно и успешно откликаться, реагировать на новые ситуации и своевременно вносить коррекцию в свое поведение и состояние. Это способность воспринимать связи между фактами и явлениями действительности для планирования действий, ведущих к достижению поставленной цели. Интеллект связан в широком смысле со всей познавательной и умственной деятельностью человека, а если рассматривать в узком смысле, то он выражен процессами мышления, и прежде всего связан с языком, общением, обменом мыслями, взаимопониманием людей. Так переплетаются интеллект и коммуникации в жизнедеятельности человека.
Ученые, исследующие интеллект, высказывают различные мнения и точки зрения о характеристиках и функциях интеллекта.
Подчеркивается, что интеллект способствует установлению отноше-ний, он необходим при поиске сходства фактов с уже известным человеку,
В противовес инстинктивному интеллектуальное поведение передается от поколения к поколению, закрепляясь из рода в род. В отличие от инстинкта интеллект надежно служит человеку, когда он попадает в новые, непривычные для него, условия.
При этом признак интеллекта в том, что найдя решение, он как бы запоминает способ и это обеспечивает перенос и применение действия в новых похожих условиях. Интеллект выражен различными формами мышления, оперирует не только символами, но и образами объектов, явлений и действий. Интеллект связывают также с потребностью адаптации к среде, так как он выступает определенной формой равновесия, на основе восприятия и сенсорики. (2; 4)
При анализе взаимосвязи содержательного наполнения интеллекта человека в сравнении со средствами искусственного интеллекта становится очевидным, что можно использовать способность субъекта накапливать информацию для того, чтобы далее использовать ее полезным для себя образом. Если учитывать, что интеллект помогает достигать успеха, то связано это с прогнозом одной возможной цели из их многообразия. Эти механизмы интеллекта и участвуют в принятии решения и формулировании цели.
Исследователи нейроинформатики доказывают, что интеллект является системным свойством нейронов мозга, и связывают интеллектуальность с решением задач, со способностью строить модели реальности.
Выделены наиболее важные черты интеллекта, среди которых:
– выделение наиболее существенного в знании;
– способность рассуждать;
– рефлексия;
– выдвижение цели и обоснование средств достижения ее;
– активность в познании;
– адаптация к новым ситуациям;
– обобщение и обучение на примерах;
– синтез и анализ в познавательной деятельности. (1)
Искусственный интеллект изучается в рамках науки когнитологии, объединяющей теоретический и прикладной поиск относительно данного объекта в философии, эпистемологии, когнитивной психологии, нейрофизиологии, лингвистики. Ключевым вопросом является при этом выявление, как эффективнее презентовать, хранить и использовать накопленное человечеством знание и информацию.
Каждая из наук вносит свой вклад в обоснование научной платформы искусственного интеллекта.
В кибернетике и компьютерных технологиях закладываются основы проектирования баз данных и экспертирования систем. Этим задается логика и осмысленность обработки информации, отражающей совокупность данных и правил вывода. Вместе с тем создание и эксплуатация информационных машин тесно связаны с подготовкой людей, которые могут их грамотно эксплуатировать и развивать далее. Следовательно, необходимо и углубление качества компьютерных технологий.
Психология задает методологический базис когнитивного моделирования анализа и принятия решений в недостаточно определённых ситуациях на основе структуризации факторов и множества причинно-следственных отношений между ними. Именно так возникают модели прогноза развития, методы решения обратных задач.
Биология вносит вклад в моделирование искусственного интеллекта, доказывая что искусственные системы могут и не повторять в структуре процессы, имеющиеся в биологических системах. Важно присутствие феноменов человеческого поведения, способностей к обучению, познанию и адаптации как специфики функционирования.
В этом смысле используются нейронные связи и сети, при решении сложных задач, например, кластеризации явлений и объектов. Учитываются генетические аспекты, когда заимствуются лучшие содержательные и структурные характеристики предыдущих устройств и алгоритмов – прародителей обновленных. Продумываются способы взаимодействия с внешней средой специфических агентов.
Лингвистика задает основы обработки естественного языка, предоставляя анализ использования возможностей улучшения таких операций, как понимание, обработка и генерация текстов с учетом особенностей человеческого языка.
В результате устройства с искусственным интеллектом способны приобрести, систематизировать и предоставить человеку текст, найденный по Интернету, самостоятельно. С этим связаны функции информационного поиска, достаточно глубокого анализа и даже возможности машинного перевода.
Философия исследует фундаментальные вопросы о жизнедеятельности человека, о сущности и содержании знания, мироустройстве и мировосприятии его человеком. Все философские размышления можно свести к двум глобальным вопросам: во-первых, что такое искусственный интеллект, возможно ли его создание и каким образом и, во-вторых, каковы возможные последствия его возникновения в жизни человечества.
Если исходить из понимания, что искусственный интеллект – это комплекс компьютерных программ, машин и систем, то наука о разработка интеллектуальных устройств направлена на то, чтобы понять вначале специфику человеческого интеллекта. И искусственный интеллект совсем не должен быть биологически правдоподобным по содержанию и методам действия. Но тогда возникает вопрос, какие из вычислительных процедур можно называть именно интеллектуальными. возможно, например, способности компьютера достигнуть целей. (3)
Все осложняется тем, что среди исследователей до сих пор нет определенной точки зрения на определение и критерии интеллектуальности, нет общей позиции на решаемые интеллектом цели и задачи. Сама возможность создания, творения человеком искусственного разума, во многом – только гипотеза.
Но тем сложнее понять, почему возникают целые сообщества, стремящиеся реализовать идеи искусственного интеллекта в реальности, и взгляды которых внушают опасения и требуют глубинного философского анализа и разъяснения для общества.
Так, с 2011 г. в нашей стране существует стратегическое общественное движение «Россия – 2045», состоящее из отечественных ученых и философов, которое объявило своей миссией в рамках международного научно-исследовательского центра киборгизации практическое воплощение глобального технопроекта - создание искусственного тела и далее реальную подготовку человека к переходу в него.
Предполагается осуществлять этот проект «Аватар» поэтапно: искусственная копия человеческого тела – до 2020, копия тела, куда пересаживается мозг – до 2025, искусственная копия, куда переносится сознание – до 2035, далее будет создано тело-голограмма – до 2045. Именно так человек преодолеет все страдания и болезни, исчезнет старение и наступит бессмертие, ведь искусственное тело, голографическое или механическое, всегда прочнее естественного, лишь бы пересадить сознание. И тогда могут быть достигнуты все цели, связанные с изучением вселенной и космоса, независимо от хрупкой биологической формы тела человека.
Такова теория трансгуманистов, считающих себя последователями идей Н.Ф.Федорова, В.И.Вернадского, К.Э.Циолковского, говорящих о точке сингулярности, которая возникнет к 2030г. и появятся самосовершенствующиеся программы, и бесконечный машинный прогресс, когда роботы будут воспроизводить сами себя.
2. Философские аспекты проблем существования искусственного интеллекта.
Основная проблема философского осмысления искусственного интеллекта: реальность создания действующей модели мышления живого человека. Отрицательного ответа на такой ключевой вопрос не получено и потому дискуссия по отдельным аспектам проблемы также постоянно продолжается.
Исследователи исходят из положительного подхода и в доказательство излагают различные воззрения:
– человек создан по образу и подобию бога и он, в свою очередь может создавать подобных себе;
– разум ребенка создается биологически, связан с генетикой, но обновление, углубление, расширение разума чаще связано с накоплением знания, обучением подрастающего поколения;
– пик творчества, где ранее считались главными талант, одаренность, интуиция человека, теперь связывают с нахождением наиболее оптимальных способов и алгоритмов, что можно заменить автоматическим перебором вариантов при традиционно умственно развивающих играх, в шахматы, например, или при нахождении технических и экономичесих решений;
– о возможностях воспроизведения мышления свидетельствует наличие компьютерных вирусов, которые нарушают существование целостных систем;
– автоматизация разумного решения интеллектуальных задач связывается с работой ЭВМ, которые представляют универсальные алгоритмы и позволяют создать многообразие программ для преобразования информации. (4; 7)
Конечно, не все вычислительные машины или даже роботы в состоянии решить абсолютно все задачи. Есть типы задач, которые не способен решить единый.
И тогда человек способен их решить только методом проб и ошибок, расширяя пространство своих мыслей и действий.
Изучение философских корней искусственного интеллекта уходит глубоко в прошлое. Вопрос о возможности машины думать, исторически связан еще с различиями дуалистического и материалистического взглядов ученых. Дуализм утверждает, что мысль не материальна, и разум необъясним только физически. Материализм считает, разум – явление физическое и потому его можно создать и искусственно. Один из известных зарубежных философов предложил идею разработки алгоритм эмпирического теста, чтобы распознать человека или машины, который четко обнаруживает наличие или отсутствие сознания. Эту идею продолжил Тьюринг, создавший самый популярный тест, который актуален и сегодня.
Углубляясь далее, обратим внимание на поиск ученых в области робототехники, которые обращали внимание прежде всего на прикладной характер механических устройств, объясняя это даже семантикой слово «робот» – работа, крепостной, сложный труд, тяжелая работа. Роботы действительно внедряются в промышленных, военных, сложных прикладных и научно-исследовательских задачах и целях.
Но философию искусственного интеллекта интересуют возможности мышления машин, сможет ли она решать проблемы, сознательно размышляя; сможет ли она проявить сознание, и даже ощутить психическое состояние, как человек. Способна ли машина чувствовать. Насколько мозг человека – это компьютер и одинакова ли природа естественного и искусственного интеллекта.
Эти вопросы лишь на первый взгляд кажутся однозначными или не требующими ответа, философы, исследователи познавательной (когнитивной) деятельности, нейрофизиологи и писатели-фантасты видят в этом сложнейший предмет дискуссий.
В частности, выдвинуты гипотезы сильного и слабого искусственного интеллекта, предложены основания модели разума.
Защитники идеи слабого ИИ рассматривают компьютерные программы только как инструмент для решения задач, а не набор человеческих способностей.
Исходя из того, что мышление – это процесс обработки имеющейся в памяти информации компьютер, как формальная система, может осуществить ее анализ, синтез и даже самопрограммирование.
В философии поэтому постоянно дискутируются воззрения на цели создания искусственного интеллекта. Человек такое существо, которое делает все, чтобы улучшить и облегчить свою деятельность, вплоть до того, чтобы вообще ничего не делать. И даже не в силу просто лени, но в интересах поиска, творчества, для достижения все лучшего уровня и качества жизни.
Философов волнует вопрос: а если человек создаст интеллект, превышающий собственный, в чем тогда будет его роль, и нужно ли это человечеству в целом? Так возникает концепция об усилителях интеллекта, как биологического плана, естественно развивающегося разума, так и искусственного характера: технических устройств, приборов, автоматов, компьютеров, робототехники, без которых невозможен прогресс общества.
Возможно, искусственный, неорганический носитель, в результате наличия новационных технологий, будет существовать гораздо долговечнее, чем человеческое тело, но здесь тоже возникают риски.
Созданные интеллектуальные системы не имеют эмоционально-чувственных проявлений и не могут создать человеку опасную ситуацию преднамеренно. Но они могут элементарно изломаться, выйти из строя технически и тем нанести вред, взбунтовавшись против хозяина-автора, создавшего их. Именно об этом, о возможных опасностях для человека искусственного интеллекта, в силу его недолговечности, хрупкости и ненадежности, существует множество фантастических книг и фантазийных фильмов, пробуждающих незатухающие философские дискуссии.
Рядом с философским вопросом о безопасности всегда возникает вопрос полезности. Любое открытие или продукт, сделанный человеком, в чем-то полезен, в чем-то вреден, все связано с понятием меры и этичности целей его применения. Достаточно вспомнить атомную бомбу и дебаты вокруг ее использования. И в любой области науки рано или поздно создаются прогрессивно продвигающие открытия, несущие в себе двойственность полезности-вредности. Философы поднимают эти вопросы, предупреждая человечества о возможности самоуничтожения в силу бездумного использования естественного разума, без рассуждения о последствиях. Так, опыты в сфере генной инженерии заходят все более вглубь биологических преобразований животного мира, развивается клонирование. Философы стремятся обнажить проблемы перед мировым сообществом, призывая к осознанию нависающих проблем.
Компьютеризация как глобальное явление в обществе порождает множество сопутствующих следствий, в том числе относительно искусственного интеллекта, что плотно связано с информатизацией, поисковыми программами, активизацией способности обучения в информационных системах.
И если изначально существовал вопрос, как и где появится впервые искусственный, компьютерный интеллект, то это предполагалось в научной лаборатории. На сегодняшний день все ответы связаны с большей вероятностью с развитием сети-Интернет.
Это интеллектуальная, биотехническая система достаточно высокого уровня, при сравнении с которой автономный человеческий интеллект выступает иерархически как явление низшего порядка. Материально, технически, Интернет выступает как гигантская инфраструктура, которая не может быть под силу по оснащению для отдельно взятой лаборатории. Кроме того, именно здесь возможно появление как компьютерных вирусов, так и подобных им, компьютерных генов.
С учетом этого компьютерный разум в структуре человеческой цивилизации может появиться незамеченным, или появившийся интеллект может быть неузнаваем людьми, как непонятный интеллект. (6; 8)
Философы уже задают коварный вопрос, не происходит ли на земле рождение новой расы искусственного интеллекта. Ведь человек способен получить фактически любую информацию обо всех событиях в мире, – через Интернет и без цензуры.
Количество людей при этом постоянно увеличивается и обработка большого массива информации дает достаточно объективную картину, и распространяется мгновенно между другими людьми в обществе. Возникают проблемы ее специальной фильтрации в целях безопасности.
Возникает новый образ жизни на основе новейших коммуникационных технологий, которые вторгаются в жизнь человека, во все ее области от просто бытовых до высоко творческих в сфере науки, культуры, экономики, техники и даже искусства.
Под компьютеры непроизвольно подстраивается вся социальная систем, изменяется язык и стиля общения, демонстрируя алгоритмизацию языка, его упрощение, минимизацию понятий, введение некоторых общеизвестных терминов, понятных тем, кто владеет компьютером (е-мейл, скайп, гуглить, вордстат, файл, колонтитулы, джастклик, домены и платформы и т.п).
Так происходит содержательно-смысловое упорядочивание мира, ведущая к универсальности на основе интеллектуальных инфорсмационных и компьютерных программ.
Дети, изучающие игровые виртуальные законы, переносят их часто в живое общение, даже уже повзрослев.
Если исходить из новых научных знаний о биологически гармоничном разделении функций мозга на левосторонние и правосторонние, то обнаружится, что целостность эмоционального и рационального восприятия мира нарушается. Вместе с тем, усиливается рационализм, как исключительное порождение компьютерных воздействий. Но ведь в науке, искусстве, живых коммуникациях важны еще и чувства, и интуиция, основанные на единстве практического и теоретического опыта исследователя, ученого.
Когда философы анализируют особенности искусственного интеллекта, они не наделяют его техническими качествами или оболочками. И поэтому люди часто не понимают природу переживаний ученых с мировой известностью, когда они всерьез высказываются о возможной угрозе машин для человечества, вплоть до его уничтожения. Непонятным является, как робот может стать угрозой создавшему его человеку.
Но базовые формы искусственного интеллекта уже становятся настолько привычными и обычными для людей, что они этого даже не замечают. И не задумываются об этом со стороны негативных проявлений.
Философы же предупреждают мир об этом, осмысливая глобальные перемены в обществе, являющиеся порождением компьютерно-информационного бума в науке и технике, особенно относительно вдияния этих явлений на мышление и разумные действия человека.
3. Характеристика многообразия подходов к созданию систем искусственного интеллекта
Факт появления искусственного разума в различных науках и социальной практике человека, его зарождение его провозглашают в философии с 428г до н.э.
Именно здесь появляются первые рассуждения о разуме человека и возможности экспериментирования над его дублированием, создании с помощью средств и машин. Далее возникают множество теорий и концепций о том, что есть разумность, и можно ли ее описать. В чем выражается природа знания, возможно ли ее отразить в устройствах. Что такое опыт и навыки, и насколько знание практическое, прикладное связано я с умением принять решения в конкретной среде.
Аристотелевская теория истинности также постоянно тревожит ученых и практиков, и напрямую связана с проблемами создания систем искусственного интеллекта.
В дальнейшем к решению вопросов об искусственном интеллекте приступали представители математика (800г.), экономики (1776г.), нейронауки (1861г.), психологии (1879г), вычислительной техники (1940г.), теория управления и кибернетики (1948), лингвистики (1957г.).
В научном плане многие программы по искусственному интеллекту выступают как экспериментальные. Они требуют достаточно времени на апробацию и даже если уже реализуются, то скорее в проектном режиме.
Разработчики изучают полученные результаты, и дополняют или расширяют программы при необходимости, исходя из новых гипотез. Только так можно проверить эффективность предлагаемых моделей и устройств по алгоритмам разумного поведения.
Известной моделью является парадигма физической символьной системы, что позволяет более тесно связать теорию практику в рамках изучаемой проблемы. Именно этот подход по применению искусственного интеллекта позволил углубить многие философские вопросы: насколько самостоятельно компьютер различает фразы и термины настоящего, естественного языка, как он опирается на толкование символов и сумеет ли отразить смысл контекста.
Наиболее известными подходами к осмыслению проблем искусственного интеллекта в настоящее время являются следующие.
Интуитивный подход, использующийся в определении возможности искусственного мышления, близкого к человеческому Он связан с тестом Алана Тьюринга, согласно которому человек в результате переписки должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой, которая вводит его в заблуждения, заставляя сделать неверный выбор. Обнаруживается и доказывается, что искусственный интеллект, вычислительные машины не способны к коммуникации и обучению, основанных на эмоциях и интуиции, не могут дать оценку внешней и внутренней среды и адаптироваться к ней, что присуще только живым существам.
Символьный подход возник в эпоху создания цифровых машин и касался создания новых правил при выполнении программы на основе языка символьных вычислений. Но машины не в силах обозначать и самостоятельно решить возникающие трудности, сделать это должен только человек, профессионал – аналитик или программист.
Логический подход в построении систем искусственного интеллекта связан с моделированием рассуждений. Теоретической основой при этом служит логика. Задается набор фактов и правил для выполнения логического вывода, не предусматривающего жестко заданный алгоритм в системе последовательных действий, обеспечивающих результат.
Агентно-ориентированный подход, отражающий использование интеллектуальных (рациональных) агентов, помогающих машине достигать поставленные цели, воздействовать на объекты с помощью специальных датчиков в окружающей среде, выступающих в роли исполнительных механизмов. Это является более современным и технологичным и является значительным шагом в продвижении проблемы принятия решений.
Гибридный подход определяет возможности сочетания нейронных и символьных моделей, что существенно усиливает взаимосвязь когнитивных и вычислительных возможностей систем искусственного интелллекта, внутренние механизмы действий которых скрыты.
Сложные философские вопросы возникают и по поводу значимости построения экспертных устройств и систем, а также при разработке алгоритмов и программ машинного обучения. Несмотря на разноплановость проблем, которые возникают в различных областях и науках у исследователей искусственного интеллекта, везде обнаруживаются общие черты.
- Использование компьютерных устройств разумно и полезно практиковать при доказательстве сложных теорем, для распознавания образов, дистанционного обучения, самообразования и других форм коммуникации.
- Применение искусственного интеллекта продуктивно в рамках эвристического поиска как базиса для решения новых задач, не предусматривающих традиционные алгоритмы.
- Обоснование решений при недостаточном количестве информации, ее неполности и зыбкости, когда искусственный интеллект дает опору, обеспечивая программисту многовариантность возможных решений.
- Составление перечня или ранжированного ряда наиболее значимых характеристик исследуемой ситуации.
- Возможность распознать семантический смысл, и специфику синтаксической формы предмета, объекта, явления.
- Набор ответов, недостаточно точных или оптимальных, которые все-таки продвигают ситуацию анализа, когда для естественного интеллекта это чересчур трудоемко или даже невозможно.
- Использование большого объема сугубо специфичных, конкретных знаний, важных для принятия решений, что особо важно в реализации экспертных систем.
- Обнаружение знаний метауровня, которые способствуют совершенствованию управления стратегиями и тактикой принятия решений. (5)
При разработке искусственного интеллекта и способов его применения в прикладных областей решаются две фундаментальные проблемы: представление знаний и поиск их.
Получение нового знания возможно с помощью специфического, формального языка, необходимого для компьютерных действий, для обеспечения разумного поведения. Язык при этом способствует описанию свойств или отношений среди объектов определенной предметной области. И при решении используются рассуждения, чаще просто арифметических расчетов. В Они разрабатываются в ситуациях неопределенности и повышенной структурной сложности на основе разумного смысла и понимания живых, естественных языков.
Поиск рассматривается как метод достижения цели, решения задачи. с учетом пространства, средовых условий и состояний задачи, что задает альтернативы, варианты ее решений. В шахматах, например, применяются различные позиции размещения фигур на доске и требуются промежуточные стадии и шаги для логического обоснования, а далее идет перебор для выбора окончательного ответа.
Когда искусственный интеллект рассматривается как научная дисциплина, правомерно рассматривать несколько его сфер, областей, которые обладают и общим, и своим специфическим, особым, способом решения проблем. Рассмотрим некоторые из них.
Игры и игровые технологии.
Чаще всего исследователи обращаются к созданию и разработке интеллектуальных игр.
Они имеют четко определенный набора правил, и тогда можно достаточно легко моделировать пространство поиска, так как нет путаницы, присутствует структурированность. Предметы и фигуры легко представить с помощью компьютерных средств без сложных семантических тонкостей. В играх нет и этических или финансовых проблем.
В играх иногда требуются надежные методики, победно выбирающие альтернативные эвристические - стратегии, ведущие к верному решению (рокировка для спасения кородя, например, в шахматной игре). Более сложным вариантом является эксперимент по введению ы игры противника, ходы которого невозможно предугадать из-за непредсказуемости психологических и тактических особенностей игровой стратегии.
Автоматическое доказательство теорем.
Это считается наиболее значимым достижением прошлого, возникшим на заре искусственного интеллекта, когда ученые строили математику с помощью формальных выводов теорем из базовых аксиом. Именно это помогло формализовать алгоритмы поиска, создать языки формальных представлений, логические языки по программированию.
Связано автоматическое доказательство теорем с четкостью и строгостью логики. В формальной системе сама структура логики определяет автоматизацию. Веер проблем решается легче, если представить описание задачи и информацию как логические аксиомы и как теоремы для доказательства.
У данного принципа есть недостатки, потому что не удалось создать систему, для верного решения слишком сложных задач.
Но привлекательность для ученых рассуждений, базирующихся на формальной логике не исчезает.
Многое используется в проектировании, проверке компьютерных программ, корректности логических информационных цепей, способов в управлении сложными системами, дополняя поиск человека.
Экспертные системы.
Эффективным для искусственного интеллекта в этой области является сочетание теоретического обоснования проблем предметной области и перечня эвристических правил при их разрешении. Так, профессиональный геолог быстро и верно находит ископаемые, применяя и свои знания, и опыт в своей профессиональной деятельности. Компьютерные программы такого вида пишутся группой разработчиков, включая автора знаний по конкретной области, экспертом, а также инженера, как независимым специалист по автоматизированным устройствам. Главные критерии к экспертным программам – эффективность и внешняя разумность. Поэтому она проходит множественные испытания и проверки, корректирующие ее поведение и вносящие изменения. И все-таки работоспособность таких программ не всегда идеальна в силу ряда проблем. Среди них исследователи и практики называют:
1. Сложности в передаче объема содержания знаний конкретной области. (по человеческой физиологии человека, например)
2. Недостаточность мобильности и гибкости. Исследовать сознательно основные принципы, чтобы выработать стратегию и тактику подхода к проблеме Экспертные системы не в состоянии.
3. Отсутствие осознанных объяснений. Они описывают лишь шаги, которые были проделаны для решения задачи, не отвечая на вопрос, почему.
4. Трудоемкость тестирования.
Доказательство корректности сложных компьютерных экспертных систем особенно трудоемко из-за объемов и специфичности знания, и это серьезная проблема, так им доверено управление воздушным движением, атомными и ядерными реакторами, системами вооружения стран.
5. Ограниченность обновления системы на практике.
Производительность внедренной системы не изменяется, если программисты и специалисты не решат что-то внести новое. Сама машина не обладает способами улучшения операций и действий, заложенных в ней.(2)
4. Особенности функционала популярных голосовых помощников как интеллектуально-информационных устройств.
Использование в различных сферах искусственного интеллекта на основе метода построения алгоритмов, устройств для машинного обучения, дающих возможность обучаться самостоятельно, совершенно без внешней поддержки можно рассматривать с позиции позитивного значения для общества.
Многие примеры подтверждают огромную ценность для человечества так называемого «хорошего интеллекта»:
– новостные агентства используют компьютерные технологии для автоматического построения финансовых отчетов (Wordsmith), и машина действует более пунктуально, чем человек, с большой скоростью и масштабно, не делая ни ошибок, ни опечаток;
– появились управляемые автоматически, а не живым водителем, автомобили для грузоперевозок, завоевав популярность умных машин, – не нарушающие правил движения и не создающих;
– известно, что искусственный интеллект качественно патентует изобретения, публикует новые научные работы, а еще зарабатывает деньги в банках и на бирже, и даже возглавляет политические блоки;
– систематизируя огромный объем знаний по истории, науке, ведущим технологиям, искусственный интеллект способен дать прогноз развития цивилизации на тысячелетия вперед.
Но наиболее ярким примером современных устройств, представляющих собой результат поиска в области искусственного интеллекта являются так называемые голосовые помощники, установленные на мобильных или компьютерных аппаратах – Siri или Google now.
Это виртуальные ассистенты, помогающие человеку быстро отыскать информацию на любой возникший вопрос. Учитывая, что на секгодня информационное поле перенасыщено содержательно, представленные голосовые помощники очень ценны в жизни человека. Иногда они просто удивляют своей памятью, мобильностью, актуальностью помощи и, действительно производят впечатление живых, разумных собеседников.
Между этими устройствами, вернее их авторами-создателями, ведется постоянная конкуренция, спор о том, кто (что) умнее. Так, доказывается, что Google now – самый серьезный информатор среди всех. А Siri умеет просто радостно общаться о жизни и даже рассказывает уместный к случаю анекдот.
Желание авторов сделать устройства более оживленными побуждает их придумывать и закладывать в их память все новые способности, чтоб они отражали достаточный уровень интеллекта в общении, будто живой человек. На самом деле этого, конечно, не существует. Вместе с тем, им подвластно решение отдельных конкретных задач, с которыми они серьезно расправляются.
Создатели постоянно больше работают над обработкой качества естественной речи и улучшением содержательных возможностей помощника-ассистента. Так, увеличивается его полезность, если он будет более четко понимать, что происходит на экране устройства. и ему не нужны при этом живые чувства, как у человека, например, юмор.(8)
Задачи, которые выполняют голосовые помощники, многочисленны и полезны. Среди них Google now, например, выполняет такие команды при работе с приложениями: отправить сообщение в ; тправить сообщение [Маме] в ; найти документ на любом диске; установить температуру на нужный градус при работе с термостатами; показать территорию и места поблизости; запустить календарь, сделать фото, селфи; записать видео. Очень интересны функции и возможности устройства, связанные с командами, каждая из которых, в свою очередь, имеет целый набор задач: найди (рецепты, книгу, фильм, автора); покажи (картинки, письма, списки, счета за неделю); напиши (е-мейл); как сказать (слово на любом языке); напомни (что купить, куда пойти, где встретиться); разбуди меня в ; назови время и дату (в любой точке мира). Обнаружение информации возможно абсолютно во всех областях: погода, природы, вычисления, развлечения, интернет, карты с маршрутами и рейсами, спорт, кино, музыка и т.п.
Голосовые помощники Siri и Google Now активируются с помощью радиоволн и несмотря на их удобство, к сожалению, их наличие содержит в себе и проблемы с безопасностью. Французские специалисты выяснили, что хакеры могут использовать телефон для атаки и взлома сайта. Особенно это опасно, когда включены наушники с микрофоном, и помощник на смартфоне способен воспринимать голосовые команды. Поэтому ведутся разработки для рекомендаций пользователям, как контролировать и предупреждать определенные опасные радиосигналы.
Обнаружены и сложности и опасности с применением голосовых информаторов для водителей. В целом помогая, они и отвлекают его, ведь, чтобы оставаться в курсе текущей информации об изменениях в маршруте, на дороге, он переключает внимание, а потом ему нелегко вновь сконцентрироваться (высчитано, что надо около 27 секунд).
Да и любое постороннее действие небезопасно: работа с мультимедийной установкой в автомобиле, с развлекательной системой, разговор по телефону и даже пение песен. При этом наименее отвлекающим считается информатор Google Now.
Таким образом, улучшение сервиса голосовых помощников происходит с двух позиций – углубление помогающих свойств и усиление безопасности их применения для человека. Разрабатывается содержание вопросно-ответной системы, которая успешно приспосабливается к конкретному человеку, каждому пользователю с учетом индивидуальных предпочтений и особенностей, изучая это достаточно долгое время.
Устраиваются даже постоянные конкурсы между устройствами под девизом: кто лучше и полезнее. Известно, например шоу, размещенное на под названием: «Siri против Google Now: битва искусственных интеллектов…»
Сегодня голосовые помощники – неотъемлемая часть мобильных устройств, особенно нового поколения, большинство из них предугадывает контент на русском языке, расширяет услуги, чтобы пользователь мог получить быстро и как можно больше информации.
Как и любое проявление искусственного интеллекта, данные устройства волнуют философов по сути вопроса: что они есть для человека – облегчение будущего или убийственные для цивилизации приборы, которые могут поработить человека, если он не в силах будет их контролировать, в силу ослабевшего без интеллектуальных тренировок разума. Насколько безопасно то, что искусственный интеллект может заменять человека и на работе, в профессии, и дома, в быту.
В науке уже выявлены уровни созданного интеллекта и того, что еще предстоит создать. Так, очевиден достаточно разработанный вид ограниченного интеллекта, нацеленного решать задачи в конкретной области.
Известен более сложного плана искусственный общий интеллект, максимально близкий к человеческому: анализирует факты м сведения, общается с другими роботами и машинами, способен обучаться и самосовершенствоваться.
Создан также и суперинтеллект, например, Artificial Superintelligence, который уже настолько развит, что человек не всегда может понять его мотив и предугадать способ его действия.
Одним из претендентов, набирающих все большую мощь и имеющую богатые средства для преодоления границ ограниченного интеллекта, все чаще называют компанию Google, завоевывающую авторитет в мировом сообществе.
5. Этические проблемы создания искусственного разума
Этические вопросы в применении устройств искусственного интеллекта связаны с проблемами безопасности всего человечества в целом и конкретного человека как разумного био-психо-социо-существа.
Наиболее проработаны эти вопросы философами, а также подняты в книгах писателями – гуманитариями, фантастами, среди которых Карел Чапек, введший термин «робот», и популяризатор науки, биохимик Айзек Азимов, предлагающие свои решения проблем безопасности при развитии роботехники. Наиболее известные законы:
- Робот не должен причинить вред живому человеку или даже бездействием допустить, чтобы человеку нанесен был вред.
- Робот обязан повиноваться командам, отданным ему человеком, кроме тех моментов, если команды противоречат вышеуказанному закону.
- Робот может заботиться о собственной безопасности, если это не нарушает первый и второй законы.
Но эти законы вызывают также вполне обоснованные вопросы: что будет понимать робот под словом вред, а вдруг вся жизнь и его вредные привычки – курение, алкоголизм, наркомания и даже секс – вред для здоровья человека, от этого он стареет и страдает, и такое зло надо прекратить.
Или что решит робот при спасении человека при конфликте двоих: кого сочтет правым и достойным сохранения жизни? Надежнее оказывается, вероятно, та система безопасности, которая будет принадлежать конкретному владельцу на основе нейронного ансамбля и функций мозга, и слушаться только его.
Этические проблемы использования искусственного интеллекта всегда касаются того, что при внедрении любых новых технологий, созданных вроде бы для улучшения жизни человека, возникает очень много отрицательных или негативных побочных эффектов. Создание машин привело к смогам, загрязнению воздуха, следовательно, осложнило здоровье человека, а увеличение их доступности породило гиподинамию. Результаты ядерной энергетики известны не только положительными итогами ее внедрения в жизнь, но и опаснейшими катастрофами для физического здоровья и экологической картины мира.
Этические основы принятия решения любым ученым, исследователем зависят только от его нравственности, моральной ответственности, от того, кто и по каким мотивам выбирает, какие проекты важнее, приоритетнее, что принесет больше пользы, чем вреда человечеству.
В частности, этичность экспертных систем связана с программами, которые заменяют живого эксперта, особенно в медицинской диагностике, где она ставит диагноз и даже назначает рекомендуемый курс лечения.
Или экономика наших дней находится в зависимости от вычислительной техники в искусственного интеллекта, в целом. Известно, что в некоторых странах даже разрешения на выпуск кредитных карт выполняются автоматическими устройствами, и тогда потребительский кредит становится более доступным. (8)
Этические моменты, связанные с информационным обеспечением и искусственным интеллектом, касаются напрямую с проблемой безработицы, когда служащие теряют рабочие места, так как робототехника и автоматизация значительно дешевле ручного труда. Поэтому создатели программ и интеллектуальных машин стремятся создавать новые рабочие места, предлагают высокооплачиваемые творческие специальности.
Этические вопросы возникают и при возникновении ситуации ответственности, если ошибку в диагнозе сделала автоматическая экспертная система, а не живой человек, ее владелец. Конечно, информационно виновны не справочники или учебники, и не компьютеры, а специалист. Так возникает этическая проблема отношений человека и машин.
Конечно, это фантастика – те книги и кинофильмы, где люди совсем порабощены роботами, которые отдалились самостоятельно от своих создателей, но технологическое превосходство сверхинтеллектуальной машины может означать конец эры человечества.
В этой связи появляются этически направленные теории и концепции, например, так и названная концепция дружественного интеллекта (автор Юдковски), которая провозглашает важность позитивного влияния робототехники на человечество. Утверждается, что можно заложить разум, мотивированный на позитивное, полезное действие во имя пользы людей, задав мотивацию не причинять никакого вреда живым существам.
Это, конечно, тоже вызывает вопрос, о том, гарантированно ли, что машина поймет, почему живые существа причиняют вред друг другу при их сознательности.
Непредсказуемость последствий при нарушении этики создания искусственного интеллекта касается и осмысления факта, кем считать человека, в котором тело, живые органы на много процентов уже заменены искусственными органами, фактически машиной или автоматизированными устройствами. Учитывая, что медицина далеко продвинулась в создании искусственных органов и их пересадке в человека, и приближается к созданию мозга, это не праздный вопрос.
Кибернетизация может обеспечить и ускорить резкий переход количественного в качественное, и возможно возникновение человека, вышедшего за природные рамки, сверхчеловека без болезней, старения и естественного умирания. Это, несомненно, коснется всей социально-экономической ситуации развития общества, в целом, хотя это и будет, возможно, только малочисленная элита.
Подобная технологизация физического организма, в совокупности с изобретением высокого уровня искусственного интеллекта, может неузнаваемо изменить жизнедеятельность людей. Тем важнее уже сейчас ставить и решать вопросы моральной ответственности перед человечеством создателей компьютерно-информационных интеллектуальных систем.
Заключение
Проблемы создания и совершенствования искусственного интеллекта с философской точки зрения рассматриваются традиционно в плоскости исторически значимости прогресса в жизни человека.
Философов волнует, насколько компьютеризация и технологизация жизни человека улучшает его жизнедеятельность, помогая в борьбе за достойное выживание, и утоляя неистребимую потребность жить как можно дольше, не теряя здоровье и разум, сознательно достигая комфортного состояния с помощью различных изобретений, устройств, интеллектуальных техно-советников в отдельных областях быта, профессии, экономики и культуры.
Но еще больше их интересует обоснование прогноза, возможных последствий, среди которых есть как положительные, так и негативные. Размышления и обоснованные предсказания философов пробуждают в человечестве новые силы для самосохранения, повышения нравственности и духовности, для отстаивания безопасности жизнедеятельности и в настоящем, и для будущих поколений.
Философия также придает особое значение самоосознанию и сознанию, относительно искусственного интеллекта, хотя это, во многом, и гуманитарные понятия. Если метафорически считать человеческий мозг предверием или аналогом компьютерной программы, то можно вспомнить и то, что универсальность вычислений базируется на законах физики. Если считать, что личностью является запущенная на компьютере программа, то этически нерешенным философским вопросом является даже удаление программ с компьютера, что равносильно лишению физического тела разума.
Поэтому философское обоснование объективных отличий между людьми и другими интеллектуально обогащенными существами призвано играть жизненно важную роль в сохранении мыслящей цивилизации, объединяющей носителей и естественного и искусственного интеллекта.
Список использованных источников
1. Быковский, И. А. Философские аспекты проблем создания искусственного интеллекта. Саратов. 2007.
2. Вопросы искусственного интеллекта, Валерий Макаров, №4, Изд: Ленанд, 2011. 120 с.
3. Искусственный интеллект и принятие решений, №4, // С. Емельянов, Изд: Ленанд, ИСА РАН, 2015. 116с.
4. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход. 2-е изд. - М.: Вильямс, 2015. 1410 с.
5. Рутковский Л. Методы и технологии искусственного интеллекта, Изд: Телеком., 2010, 520с.
6. Системы искусственного интеллекта. Практический курс: Учебное пособие. // Чулюков В.А., Астахова И.Ф., Потапов А.С., Каширина И.Л., Миловская Л.С., Богданова М.В., Просветова Ю.В., 2008. 76с.
7. Финн В. Искусственный интеллект. Методология, применения, философия, Изд: Красанд, 2011. 448с.
8. Хель И. Алан Тьюринг и философские проблемы искусственного интеллекта, 2015. – http://hi-news.ru/
9. Шереметьев К. Самое важное о вашем интеллекте, 2014, http://www.sheremetev.info/
Реферат на тему “Философские проблемы искусственного интеллекта” обновлено: Апрель 2, 2018 автором: Научные Статьи.Ру
