Проблемы построения искусственного интеллекта icon

Проблемы построения искусственного интеллекта



НазваниеПроблемы построения искусственного интеллекта
Дата конвертации19.07.2012
Размер242,86 Kb.
ТипРеферат
Проблемы построения искусственного интеллекта


Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана Реферат по философии на тему: «Проблемы построения искусственного интеллекта» Преподаватель Великая Л.С. Аспирант Голеньков Н.С. Москва 2001 СодержаниеВведение 3Определение понятия «искусственный интеллект» 4Подходы к созданию искусственного интеллекта 10Проблемы построения искусственного интеллекта 16Заключение 25Литература 26 Введение. С конца 40-х годов ученые все большего числа университетских ипромышленных исследовательских лабораторий устремились к дерзкой цели:построение компьютеров, действующих таким образом, что по результатамработы их невозможно было бы отличить от человеческого разума. Терпеливо продвигаясь вперед в своем нелегком труде, исследователи,работающие в области искусственного интеллекта, обнаружили, что вступили всхватку с весьма запутанными проблемами, далеко выходящими за пределытрадиционной информатики. Оказалось, что, прежде всего, необходимо понятьмеханизмы процесса обучения, природу языка и чувственного восприятия.Выяснилось, что для создания машин, имитирующих работу человеческого мозга,требуется разобраться в том, как действуют миллиарды его взаимосвязанныхнейронов. И тогда многие исследователи пришли к выводу, что, пожалуй, самаятрудная проблема, стоящая перед современной наукой – познание процессовфункционирования человеческого разума, а не просто имитация его работы, чтонепосредственно затрагивало фундаментальные теоретические проблемыпсихологической науки. В самом деле, ученым трудно даже прийти к единойточке зрения относительно самого предмета их исследований – интеллекта. Некоторые считают, что интеллект – умение решать сложные задачи;другие рассматривают его как способность к обучению, обобщению и аналогиям;третьи – как возможность взаимодействия с внешним миром путем общения,восприятия и осознания воспринятого. Определение понятия «искусственный интеллект» В понятие «искусственный интеллект» вкладывается различный смысл — отпризнания интеллекта у ЭВМ, решающих логические или даже любыевычислительные задачи, до отнесения к интеллектуальным лишь тех систем,которые решают весь комплекс задач, осуществляемых человеком, или еще болееширокую их совокупность. Мы постараемся вычленить тот смысл понятия«искусственный интеллект», который в наибольшей степени соответствуетреальным исследованиям в этой области. Как отмечалось, в исследованиях по искусственному интеллекту ученыеотвлекаются от сходства процессов, происходящих в технической системе или вреализуемых ею программах, с мышлением человека. Если система решаетзадачи, которые человек обычно решает посредством своего интеллекта, то мыимеем дело с системой искусственного интеллекта. Однако это ограничение недостаточно. Создание традиционных программдля ЭВМ - работа программиста - не есть конструирование искусственногоинтеллекта. Какие же задачи, решаемые техническими системами, можнорассматривать как конституирующие искусственный интеллект? Чтобы ответить на этот вопрос, надо уяснить прежде всего, что такоезадача. Как отмечают психологи , этот термин тоже не является достаточноопределенным. По-видимому, в качестве исходного можно принять пониманиезадачи как мыслительной задачи, существующее в психологии. Ониподчеркивают, что задача есть только тогда, когда есть работа для мышления,т. е. когда имеется некоторая цель, а средства к ее достижению не ясны, ихнадо найти посредством мышления. Человек использует любую находящуюся в его памяти информацию, «модельмира», имеющуюся в его психике и включающую фиксацию разнообразных законов,связей, отношений этого мира. Если задача не является мыслительной, то она решается на ЭВМтрадиционными методами и, значит, не входит в круг задач искусственногоинтеллекта. Ее интеллектуальная часть выполнена человеком. На долю машиныосталась часть работы, которая не требует участия мышления, т. е.«безмысленная», неинтеллектуальная. Под словом «машина» здесь понимается машина вместе с ее совокупнымматематическим обеспечением, включающим не только программы, но инеобходимые для решения задач «модели мира». Недостатком такого пониманияявляется главным образом его антропоморфизм. Задачи, решаемые искусственныминтеллектом, целесообразно определить таким образом, чтобы человек покрайней мере в определении отсутствовал. При характеристике мышления мыотмечали, что его основная функция заключается в выработке схемцелесообразных внешних действий в бесконечно варьирующих условиях.Специфика человеческого мышления (в отличие от рассудочной деятельностиживотных) состоит в том, что человек вырабатывает и накапливает знания,храня их в своей памяти. Выработка схем внешних действий происходит не попринципу «стимул - реакция», а на основе знаний, получаемых дополнительноиз среды, для поведения в которой вырабатывается схема действия. Этот способ выработки схем внешних действий (а не просто действия покомандам, пусть даже меняющимся как функции от времени или как однозначноопределенные функции от результатов предшествующих шагов), на наш взгляд,является существенной характеристикой любого интеллекта. Отсюда следует,что к системам искусственного интеллекта относятся те, которые, используязаложенные в них правила переработки информации, вырабатывают новые схемыцелесообразных действий на основе анализа моделей среды, хранящихся в ихпамяти. Способность к перестройке самих этих моделей в соответствии с вновьпоступающей информацией является свидетельством более высокого уровняискусственного интеллекта. Большинство исследователей считают наличие собственной внутреннеймодели мира у технических систем предпосылкой их «интеллектуальности».Формирование такой модели, как мы покажем ниже, связано с преодолениемсинтаксической односторонности системы, т.е. с тем, что символы или та ихчасть, которой оперирует система, интерпретированы, имеют семантику. 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 пополнения имеющихся знаний; 3) способность к дедуктивному выводу, т.е. к генерации информации, 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 нечеткости, включая «понимание» естественного языка; 5) способность к диалоговому взаимодействию с человеком; 6) способность к адаптации. На вопрос, все ли перечисленные условия обязательны, необходимы дляпризнания системы интеллектуальной, ученые отвечают по-разному. В реальныхисследованиях, как правило, признается абсолютно необходимым наличиевнутренней модели внешнего мира, и при этом считается достаточнымвыполнение хотя бы одного из перечисленных выше условий. П. Армер выдвинул мысль о «континууме интеллекта»: различные системымогут сопоставляться не только как имеющие и не имеющие интеллекта, но и постепени его развития. При этом, считает он, желательно разработать шкалууровня интеллекта, учитывающую степень развития каждого из его необходимыхпризнаков. Известно, что в свое время А.Тьюринг предложил в качествекритерия, 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 отличитьее ответов от ответов человека. Критерий Тьюринга в литературе был подвергнут критике с различныхточек зрения. На наш взгляд, действительно серьезный аргумент против этогокритерия заключается в том, что в подходе Тьюринга ставится знак тождествамежду способностью мыслить и способностью к решению задач переработкиинформации определенною типа. Успешная «игра в имитацию» не может безпредварительного тщательного анализа мышления как целостности бытъ признанакритерием ее способности к мышлению. Однако этот аргумент бьет мимо цели, если мы говорим не о мыслящеймашине, а об искусственном интеллекте, который должен лишь продуцироватьфизические тела знаков, интерпретируемые человеком в качестве решенийопределенных задач. Поэтому прав В. М. Глушков, утверждая, что наиболееестественно, следуя Тьюрингу, считать, что некоторое устройство, созданноечеловеком, представляет собой искусственный интеллект, если, ведя с нимдостаточно долгий диалог по более или менее широкому кругу вопросов,человек не сможет различить, разговаривает он с разумным живым существомили с автоматическим устройством. Если учесть возможность разработкипрограмм, специально рассчитанных на введение в заблуждение человека, то,возможно, следует говорить не просто о человеке, а о специальноподготовленном эксперте. Этот критерий, на наш взгляд, не противоречитперечисленным выше особенностям системы искусственного .интеллекта. На начальных этапах разработки проблемы искусственного интеллекта рядисследователей, особенно занимающихся эвристическим программированием,ставили задачу создания интеллекта, успешно функционирующего в любой сфередеятельности. Это можно назвать разработкой «общего интеллекта». Сейчасбольшинство работ направлено на создание «профессионального искусственногоинтеллекта», т. е. систем, решающих интеллектуальные задачи из относительноограниченной области (например, управление портом, интегрирование функций,доказательство теорем геометрии и т.п.). В этих случаях «достаточно широкийкруг вопросов» должен пониматься как соответствующая область предметов. Исходным пунктом наших рассуждений об искусственном интеллекте былоопределение такой системы как решающей мыслительные задачи. Но перед неюставятся и задачи, которые люди обычно не считают интеллектуальными,поскольку при их решении человек сознательно не прибегает к перестройкепроблемных ситуаций. К их числу относится, например, задача распознаниязрительных образов. Человек узнает человека, которого видел один-два раза,непосредственно в процессе чувственного восприятия. Исходя из этогокажется, что эта задача не является интеллектуальной. Но в процессеузнавания человек не решает мыслительных задач лишь постольку, посколькупрограмма распознания не находится в сфере осознанного. Но так как врешении таких задач на неосознанном уровне участвует модель среды,хранящаяся в памяти, то эти задачи в сущности являются интеллектуальными.Соответственно и система, которая ее решает, может считатьсяинтеллектуальной. Теория искусственного интеллекта при решении многих задачсталкивается с гносеологическими проблемами. Одна из таких проблем состоит в выяснении вопроса, доказуема литеоретически (математически) возможность или невозможность искусственногоинтеллекта. На этот счет существуют две точки зрения. Одни считаютматематически доказанным, что ЭВМ в принципе может выполнить любую функцию,осуществляемую естественным интеллектом. Другие полагают в такой же мередоказанным математически, что есть проблемы, решаемые человеческиминтеллектом, которые принципиально недоступны ЭВМ. Эти взглядывысказываются как кибернетиками, так и философами. Подходы к созданию искусственного интеллекта Механический подход.Идея создания мыслящих машин «человеческого типа», которые казалось быдумают, двигаются, слышат , говорят, и вообще ведут себя как живые людиуходит корнями в глубокое прошлое. Еще древние египтяне и римлянеиспытывали благоговейный ужас перед культовыми статуями, которыежестикулировали и изрекали пророчества (разумеется не без помощи жрецов). Средневековые летописи полны рассказов об автоматах, способных ходить идвигаться почти также как их хозяева люди. В средние века и дажепозднее ходили слухи о том, что у когото из мудрецов есть гомункулы(маленькие искусственные человечки) настоящие живые, способныечувствовать существа. В XVIII в. благодаря развитию техники, особенно разработке часовыхмеханизмов, интерес к подобным изобретениям возрос, хотя результаты былигораздо более «игрушечными», чем это хотелось бы Парацельсу. В 1736 г.французский изобретатель Жак де Вокансон изготовил механического флейтистав человеческий рост, который исполнял двенадцать мелодий, перебираяпальцами отверстия и дуя в мундштук, как настоящий музыкант. В середине1750х годов Фридрих фон Кнаус, австрийский автор, служивший при двореФранциска I, сконструировал серию машин, которые умели держать перо имогли писать довольно длинные тексты. Другой мастер, Пьер ЖакДроз изШвейцарии, построил пару изумительных по сложности механических куколразмером с ребенка: мальчика, пишущего письма и девушку, играющую наклавесине.Успехи механики XIX в. стимулировали еще более честолюбивые замыслы.Так, в 1830х годах английский математик Чарльз Бэббидж задумал, правда,так и не завершив, сложный цифровой калькулятор, который он назвалАналитической машиной; как утверждал Бэббидж, его машина в принципе моглабы рассчитывать шахматные ходы. Позднее, в 1914 г., директор одного изиспанских технических институтов Леонардо ТорресиКеведо действительноиз готовил электромеханическое устройство, способное разыгрывать простейшиешахматные эндшпили почти также хорошо, как и человек. Электронный подход. Однако только после второй мировой войны появились устройства,казалось бы, подходящие для достижения заветной цели моделированияразумного поведения; это были электронные цифровые вычислительные машины.«Электронный мозг», как тогда восторженно называли компьютер, поразил в1952 г. телезрителей США, точно предсказав результаты президентских выборовза несколько часов до получения окончательных данных. Этот «подвиг»компьютера лишь подтвердил вывод, к которому в то время пришли многиеученые: наступит тот день, когда автоматические вычислители, столь быстро,неутомимо и безошибочно выполняющие автоматические действия, смогутимитировать невычислительные процессы, свойственные человеческомумышлению, в том числе восприятие и обучение, распознавание образов,понимание повседневной речи и письма, принятие решений в неопределенныхситуациях, когда известны не все факты. Таким образом «заочно»формулировался своего рода «социальный заказ» для психологии, стимулируяразличные отрасли науки. Многие изобретатели компьютеров и первые программисты развлекалисьсоставляя программы для отнюдь не технических занятий, как сочинениемузыки, решение головоломок и игры, на первом месте здесь оказались шашки ишахматы. Некоторые романтически настроенные программисты даже заставлялисвои машины писать любовные письма. К концу 50х годов все эти увлечения выделились в новую более или менеесамостоятельную ветвь информатики, получившую название «искусственныйинтеллект». Исследования в области ИИ, первоначально сосредоточенные внескольких университетских центрах США Массачусетском технологическоминституте, Технологическом институте Карнеги в Питтсбурге, Станфордскомуниверситете, ныне ведутся во многих других университетах и корпорацияхСША и других стран. В общем исследователей ИИ, работающих над созданиеммыслящих машин, можно разделить на две группы. Одних интересует чистаянаука и для них компьютер лишь инструмент, обеспечивающий возможностьэкспериментальной проверки теорий процессов мышления. Интересы другойгруппы лежат в области техники: они стремятся расширить сферу применениякомпьютеров и облегчить пользование ими. Многие представители второй группымало заботятся о выяснении механизма мышления они полагают, что для ихработы это едва ли более полезно, чем изучение полета птиц исамолетостроения. В настоящее время, однако, обнаружилось, что как научные так итехнические поиски столкнулись с несоизмеримо более серьезными трудностями,чем представлялось первым энтузиастам. На первых порах многие пионеры ИИверили, что через какой-нибудь десяток лет машины обретут высочайшиечеловеческие таланты. Сейчас мало кто говорит об этом, а если и говорит,то отнюдь не считает, что подобные чудеса не за горами. Несмотря на многообещающие перспективы, ни одну из разработанных досих пор программ ИИ нельзя назвать «разумной» в обычном понимании этогослова. Это объясняется тем, что все они узко специализированы; самыесложные экспертные системы по своим возможностям скорее напоминаютдрессированных или механических кукол, нежели человека с его гибким умоми широким кругозором. Даже среди исследователей ИИ теперь многиесомневаются, что большинство подобных изделий принесет существеннуюпользу. Немало критиков ИИ считают, что такого рода ограничения вообщенепреодолимы. Кибернетический подход. Попытки построить машины, способные к разумному поведению, взначительной мере вдохновлены идеями профессора МТИ Норберта Винера, однойиз выдающихся личностей в интеллектуальной истории Америки. Винер был убежден, что наиболее перспективны научные исследования втак называемых пограничных областях, которые нельзя конкретно отнести к тойили иной конкретной дисциплины. Они лежат гдето на стыке наук, поэтому кним обычно не подходят столь строго. «Если затруднения в решении какойлибопроблемы психологии имеют математический характер, пояснял он, то десятьнесведущих в математике психологов продвинуться не дальше одного столь женесведущего». Винеру и его сотруднику Джулиану Бигелоу принадлежит разработкапринципа «обратной связи», который был успешно применен при разработкенового оружия с радиолокационным наведением. Принцип обратной связизаключается в использовании информации, поступающей из окружающего мира,для изменения поведения машины. В основу разработанных Винером и Бигелоусистем наведения были положены тонкие математические методы; при малейшемизменении отраженных от самолета радиолокационных сигналов онисоответственно изменяли наводку орудий, то есть заметив попыткуотклонения самолета от курса, они тотчас расчитывали его дальнейший путьи направляли орудия так, чтобы траектории снарядов и самолетов пересеклись. В дальнейшем Винер разработал на принципе обратной связи теории какмашинного так и человеческого разума. Он доказывал, что именно благодаряобратной связи все живое приспосабливается к окружающей среде идобивается своих целей. «Все машины, претендующие на «разумность», писалон, должны обладать способность преследовать определенные цели иприспосабливаться, т.е. обучаться». Созданной им науке Винер даетназвание кибернетика, что в переводе с греческого означает рулевой.(2) Следует отметить, что принцип «обратной связи», введенный Винером былв какойто степени предугадан Сеченовым в явлении «центральноготорможения» в «Рефлексах головного мозга» (1863 г.) и рассматривался какмеханизм регуляции деятельности нервной системы, и который лег в основумногих моделей произвольного поведения в отечественной психологии. Нейронный подход. Многие ученые стали понимать, что создателям вычислительных машинесть чему поучиться у биологии. Среди них был нейрофизиолог ипоэтлюбитель Уоррен Маккалох, обладавший как и Винер философским складомума и широким кругом интересов. В 1942 г. Маккалох, участвуя в научнойконференции в Ньюйорке, услышал доклад одного из сотрудников Винера омеханизмах обратной связи в биологии. Высказанные в докладе идеиперекликались с собственными идеями Маккалоха относительно работыголовного мозга. В течении следующего года Маккалох в соавторстве со своим18летним протеже, блестящим математиком Уолтером Питтсом, разработалтеорию деятельности головного мозга. Эта теория и являлась той основой, накоторой сформировалось широко распространенное мнение, что функциикомпьютера и мозга в значительной мере сходны.Исходя отчасти из предшествующих исследований нейронов (основных активныхклеток, составляющих нервную систему животных), проведенных Маккаллохом,они с Питтсом выдвинули гипотезу, что нейроны можно упрощеннорассматривать как устройства, оперирующие двоичными числами. Двоичныечисла, состоящие из цифр единица и нуль, рабочий инструмент одной изсистем математической логики. Английский математик XIXв. Джордж Буль,предложивший эту остроумную систему, показал, что логические утвержденияможно закодировать в виде единиц и нулей, где единица соответствуетистинному выссказыванию а нуль ложному, после чего этим можно оперироватькак обычными числами. В 30е годы XX в. пионеры информатики, в особенностиамериканский ученый Клод Шеннон, поняли, что двоичные единица и нуль вполнесоответствуют двум состояниям электрической цепи (включеновыключено),поэтому двоичная система идеально подходит для электронновычислительныхустройств. Маккалох и Питтс предложили конструкцию сети из электронных«нейронов» и показали, что подобная сеть может выполнять практическилюбые вообразимые числовые или логические операции. Далее онипредположили, что такая сеть в состоянии также обучаться, распознаватьобразы, обобщать, т.е. она обладает всеми чертами интеллекта.Из этого кибернетического, или нейромодельного, подхода к машинномуразуму скоро сформировался так называемый «восходящий метод» движение отпростых аналогов нервной системы примитивных существ, обладающих малымчислом нейронов, к сложнейшей нервной системе человека и даже выше. Проблемы построения искусственного интеллекта Гносеологический анализ проблемы искусственного интеллекта вскрываетроль таких познавательных орудий, как категории, специфическаясемиотическая система, логические структуры, ранее накопленное знание. Ониобнаруживаются не посредством исследования физиологических илипсихологических механизмов познавательного процесса, а выявляются в знании,в его языковом выражении. Орудия познания, формирующиеся в конечном счетена основе практической деятельности, необходимы для любой системы,выполняющей функции абстрактного мышления, независимо от ее конкретногоматериального субстрата и структуры. Поэтому, чтобы создать систему,выполняющую функции абстрактного мышления, т. е. в конечном счетеформирующую адекватные схемы внешних действий в существенно меняющихсясредах, необходимо наделить такую систему этими орудиями. Развитие систем искусственного интеллекта за последние десятилетияидет по этому пути. Однако степень продвижения в данном направлении вотношении каждого из указанных познавательных орудий неодинакова и в целомпока незначительна. I. В наибольшей мере системы искусственного интеллекта используютформально-логические структуры, что обусловлено их неспецифичностью длямышления и в сущности алгоритмическим характером. Это дает возможностьотносительно легкой их технической реализации. Однако даже здеськибернетике предстоит пройти большой путь. В системах искусственногоинтеллекта еще слабо используются модальная, императивная, вопросная и иныелогики, которые функционируют в человеческом интеллекте и не менеенеобходимы для успешных познавательных процессов, чем давно освоенныелогикой, а затем и кибернетикой формы вывода. Повышение «интеллектуального»уровня технических систем, безусловно, связано не только с расширениемприменяемых логических средств, но и с более интенсивным их использованием(для проверки информации на непротиворечивость, конструирования плановвычислений и т. д.). II. Намного сложнее обстоит дело с семиотическими системами, безкоторых интеллект невозможен. Языки, используемые в ЭВМ, еще далеки отсемиотических структур, которыми оперирует мышление. Прежде всего для решения ряда задач необходимо последовательноеприближение семиотических систем, которыми наделяется ЭВМ, к естественномуязыку, точнее, к использованию его ограниченных фрагментов. В этом планепредпринимаются попытки наделить входные языки ЭВМ универсалиями языка,например полисемией (которая элиминируется при обработке в лингвистическомпроцессоре). Разработаны проблемно-ориентированные фрагменты естественныхязыков, достаточные для решения системой ряда практических задач. Наиболееважным итогом этой работы является создание семантических языков (и ихформализация), в которых слова-символы имеют интерпретацию. Однако многие универсалии естественных языков, необходимые длявыполнения ими познавательных функций, в языках искусственного интеллектапока реализованы слабо (например, открытость) или используются ограниченно(например, полисемия). Все большее воплощение в семиотических системахуниверсалий естественного языка, обусловленных его познавательной функцией,выступает одной из важнейших линий совершенствования систем искусственногоинтеллекта, особенно тех, в которых проблемная область заранее жестко неопределена. Современные системы искусственного интеллекта способны осуществлятьперевод с одномерных языков на многомерные. В частности, они могут строитьдиаграммы, схемы, чертежи, графы, высвечивать на экранах кривые и т. д. ЭВМпроизводят и обратный перевод (описывают графики и тому подобное с помощьюсимволов). Такого рода перевод является существенным элементоминтеллектуальной деятельности. Но современные системы искусственногоинтеллекта пока не способны к непосредственному (без перевода насимволический язык) использованию изображений или воспринимаемых сцен для«интеллектуальных» действий. Поиск путей глобального (а не локального)оперирования информацией составляет одну из важнейших перспективных задачтеории искусственного интеллекта. III. Воплощение в информационные массивы и программы системискусственного интеллекта аналогов категорий находится пока в начальнойстадии. Аналоги некоторых категорий (например, «целое», «часть», «общее»,«единичное») используются в ряде систем представления знаний, в частности вкачестве «базовых отношений», в той мере, в какой это необходимо для техили иных конкретных предметных или проблемных областей, с которымивзаимодействуют системы. В формализованном понятийном аппарате некоторых систем представлениязнаний предприняты отдельные (теоретически существенные и практическиважные) попытки выражения некоторых моментов содержания и других категорий(например, «причина», «следствие»). Однако ряд категорий (например,«сущность», «явление») в языках систем представления знаний отсутствует.Проблема в целом разработчиками систем искусственного интеллекта в полноймере еще не осмыслена, и предстоит большая работа философов, логиков икибернетиков по внедрению аналогов категорий в системы представления знанийи другие компоненты интеллектуальных систем. Это одно из перспективныхнаправлений в развитии теории и практики кибернетики. IV. Современные системы искусственного интеллекта почти не имитируютсложную иерархическую структуру образа, что не позволяет им перестраиватьпроблемные ситуации, комбинировать локальные части сетей знаний в блоки,перестраивать эти блоки и т. д. Не является совершенным и взаимодействие вновь поступающей информациис совокупным знанием, фиксированным в системах. В семантических сетях ифреймах пока недостаточно используются методы, благодаря которым интеллектчеловека легко пополняется новой информацией, находит нужные данные,перестраивает свою систему знаний и т. д. V. Еще в меньшей мере современные системы искусственного интеллектаспособны активно воздействовать на внешнюю среду, без чего не может;осуществляться самообучение и вообще совершенствование «интеллектуальной»деятельности. Таким образом, хотя определенные шаги к воплощению гносеологическиххарактеристик мышления в современных системах искусственного интеллектасделаны, но в целом эти системы еще далеко не владеют комплексомгносеологических орудий, которыми располагает человек и которые необходимыдля выполнения совокупности функций абстрактного мышления. Чем большехарактеристики систем искусственного интеллекта будут приближены кгносеологическим характеристикам мышления человека, тем ближе будет их«интеллект» к интеллекту человека, точнее, тем выше будет их способность ккомбинированию знаковых конструкций, воспринимаемых и интерпретируемыхчеловеком в качестве решения задач и вообще воплощения мыслей. В связи с этим возникает сложный вопрос. При анализе познавательногопроцесса гносеология абстрагируется от психофизиологических механизмов,посредством которых реализуется этот процесс. Но из этого не следует, чтодля построения систем искусственного интеллекта эти механизмы не имеютзначения. Вообще говоря, не исключено, что механизмы, необходимые длявоплощения неотъемлемых характеристик интеллектуальной системы, не могутбыть реализованы в цифровых машинах или даже в любой технической системе,включающей в себя только компоненты неорганической природы. Иначе говоря, впринципе не исключено, что хотя мы можем познать все гносеологическиезакономерности, обеспечивающие выполнение человеком его познавательнойфункции, но их совокупность реализуема лишь в системе, субстратнотождественной человеку. Такой взгляд обосновывается X. Дрейфусом. «Телесная организациячеловека, - пишет он, - позволяет ему выполнять... функции, для которых нетмашинных программ - таковые не только еще не созданы, но даже не существуютв проекте... Эти функции включаются в общую способность человека кприобретению телесных умений и навыков. Благодаря этой фундаментальнойспособности наделенный телом субъект может существовать в окружающем егомире, не пытаясь решить невыполнимую задачу формализации всего и вся». Как отмечает Б. В. Бирюков, подчеркивание значения «телеснойорганизации» для понимания особенностей психических процессов, в частностивозможности восприятия, заслуживает внимания. Качественные различия вспособности конкретных систем отражать мир тесно связаны с их структурой,которая хотя и обладает относительной самостоятельностью, но не можетпреодолеть некоторых рамок, заданных субстратом. В процессе биологическойэволюции совершенствование свойства отражения происходило на основеусложнения нервной системы, т. е. субстрата отражения. Не исключаетсятакже, что различие субстратов ЭВМ и человека может обусловитьфундаментальные различия в их способности к отражению, что ряд функцийчеловеческого интеллекта в принципе недоступен таким машинам. Иногда в философской литературе утверждается, что допущениевозможности выполнения технической системой интеллектуальных функцийчеловека означает сведение высшего (биологического и социального) к низшему(к системам из неорганических компонентов) и, следовательно, противоречитматериалистической диалектике. Однако в этом рассуждении не учитывается,что пути усложнения материи однозначно не предначертаны и не исключено, чтообщество имеет возможность создать из неорганических компонентов(абстрактно говоря, минуя химическую форму движения) системы не менеесложные и не менее способные к отражению, чем биологические. Созданныетаким образом системы являлись бы компонентами общества, социальной формойдвижения. Следовательно, вопрос о возможности передачи интеллектуальныхфункций техническим системам, и в частности о возможности наделения ихрассмотренными в работе гносеологическими орудиями, не может быть решентолько исходя из философских соображений. Он должен быть подвергнут анализуна базе конкретных научных исследований. X. Дрейфус подчеркивает, что ЭВМ оперирует информацией, которая неимеет значения, смысла. Поэтому для ЭВМ необходим перебор огромного числавариантов. Телесная организация человека, его организма позволяет отличатьзначимое от незначимого для жизнедеятельности и вести поиск только в сферепервого. Для «нетелесной» ЭВМ, утверждает Дрейфус, это недоступно. Конечно,конкретный тип организации тела позволяет человеку ограничиватьпространство возможного поиска. Это происходит уже на уровне анализаторнойсистемы. Совсем иначе обстоит дело в ЭВМ. Когда в кибернетике ставитсяобщая задача, например распознания образов, то эта задача переводится счувственно-наглядного уровня на абстрактный. Тем самым снимаютсяограничения, не осознаваемые человеком, но содержащиеся в его «теле», вструктуре органов чувств и организма в целом. Они игнорируются ЭВМ. Поэтомупространство поиска резко увеличивается. Это значит, что к «интеллекту» ЭВМпредъявляются более высокие требования (поиска в более обширномпространстве), чем к интеллекту человека, к которому приток информацииограничен физиологической структурой его тела. Системы, обладающие психикой, отличаются от ЭВМ прежде всего тем, чтоим присущи биологические потребности, обусловленные их материальным,биохимическим субстратом. Отражение внешнего мира происходит сквозь призмуэтих потребностей, в чем выражается активность психической системы. ЭВМ неимеет потребностей, органически связанных с ее субстратом, для нее кактаковой информация незначима, безразлична. Значимость, генетически заданнаячеловеку, имеет два типа последствий. Первый-круг поиска сокращается, и темсамым облегчается решение задачи. Второй-нестираемые из памятифундаментальные потребности организма обусловливают односторонностьпсихической системы. Дрейфус пишет в связи с этим: «Если бы у нас на Землеочутился марсианин, ему, наверное, пришлось бы действовать в абсолютнонезнакомой обстановке; задача сортировки релевантного и нерелевантного,существенного и несущественного, которая бы перед ним возникла, оказаласьбы для него столь же неразрешимой, как и для цифровой машины, если,конечно, он не сумеет принять в расчет никаких человеческих устремлений». Сэтим нельзя согласиться. Если «марсианин» имеет иную биологию, чем человек,то он имеет и иной фундаментальный слой неотъемлемых потребностей, ипринять ему «человеческие устремления» значительно труднее, чем ЭВМ,которая может быть запрограммирована на любую цель. Животное в принципе не может быть по отношению к этомуфундаментальному слою перепрограммировано, хотя для некоторых целей ономожет быть запрограммировано вновь посредством дрессировки. В этом (нотолько в этом) смысле потенциальные интеллектуальные возможности машинышире таких возможностей животных. У человека над фундаментальным слоембиологических потребностей надстраиваются социальные потребности, иинформация для него не только биологически, но и социально значима. Человекуниверсален и с точки зрения потребностей и с точки зрения возможностей ихудовлетворения. Однако эта универсальность присуща ему как социальномусуществу, производящему средства целесообразной деятельности, в том числе исистемы искусственного интеллекта. Таким образом, телесная организация не только дает дополнительныевозможности, но и создает дополнительные трудности. Поэтому интеллектучеловека важно иметь на вооружении системы, свободные от его собственныхтелесных и иных потребностей, пристрастий. Конечно, от таких системнеразумно требовать, чтобы они самостоятельно распознавали образы,классифицировали их по признакам, по которым это делает человек. Им целинеобходимо задавать в явной форме. Вместе с тем следует отметить, что технические системы могут иметьаналог телесной организации. Развитая кибернетическая система обладаетрецепторны-ми и эффекторными придатками. Начало развитию таких системположили интегральные промышленные роботы, в которых ЭВМ в основномвыполняет функцию памяти. В роботах третьего поколения ЭВМ выполняет и«интеллектуальные» функции. Их взаимодействие с миром призваносовершенствовать их «интеллект». Такого рода роботы имеют «телеснуюорганизацию», конструкция их рецепторов и эффекторов содержит определенныеограничения, сокращающие пространство, в котором, абстрактно говоря, моглабы совершать поиск цифровая машина. Тем не менее совершенствование систем искусственного интеллекта набазе цифровых машин может иметь границы, из-за которых переход к решениюинтеллектуальных задач более высокого порядка, требующих учета глобальногохарактера переработки информации и ряда других гносеологическиххарактеристик мышления, невозможен на дискретных машинах при сколь угодносовершенной программе. Это значит, что техническая (а не толькобиологическая) эволюция отражающих систем оказывается связанной сизменением материального субстрата и конструкции этих систем. Такаяэволюция, т. е. аппаратурное усовершенствование систем искусственногоинтеллекта, например, через более интенсивное использование аналоговыхкомпонентов, гибридных систем, голографии и ряда других идей, будет иметьместо. При этом не исключается использование физических процессов,протекающих в мозгу, и таких, которые психика в качестве своих механизмовне использует. Наряду с этим еще далеко не исчерпаны возможностисовершенствования систем искусственного интеллекта путем использования вфункционировании цифровых машин гносеологических характеристик мышления, окоторых речь шла выше. Заключение Развитие информационной техники позволило компенсировать человекупсихофизиологическую ограниченность своего организма в ряде направлений.«Внешняя нервная система», создаваемая и расширяемая человеком, уже далаему возможность вырабатывать теории, открывать количественныезакономерности, раздвигать пределы познания сложных систем. Искусственныйинтеллект и его совершенствование превращают границы сложности, доступныечеловеку, в систематически раздвигаемые. Это особенно важно в современнуюэпоху, когда общество не может успешно развиваться без рациональногоуправления сложными и сверхсложными системами. Разработка проблемискусственного интеллекта является существенным вкладом в осознаниечеловеком закономерностей внешнего и внутреннего мира, в их использование винтересах общества и тем самым в развитие свободы человека. Человек поставил задачу создать некий аналог себя самого. И он смогэто сделать. Механическая часть подобно человеческому телу и управление еюуже имеются — это роботы, функционирующие на сервомеханизмах. Отчастисмоделированы интеллектуальные функции человека. Но цивилизация идетдальше. Ей этого мало. Необходимо создать «Homo teсhnicus». Для решенияэтой задачи требуется создание «машины», функционирующей подобночеловеческому мозгу, но чем дальше продвигаются исследования в областиискусственного интеллекта, тем более сложным видится ее решение. Литература1. Винер Н. “Кибернетика”, М.: Наука, 19832. Дрейфус Х. Чего не могут вычислительные машины. М.: Прогресс, 19793. Клаус Г. “Кибернетика и философия”, М.: Иностранная литература, 19634. Компьютер обретает разум.Москва Мир 19905. Краткий философский словарь./Под редакцией Алексеева А.П., М.: «Проспект», 20006. Минский М., Пейперт С. Перцептроны М:Мир,19717. Cборник: Психологические исследования интеллектуальной деятельности. Под.ред. О.К.Тихомирова. М., МГУ,1979.:8. Шалютин С. М. “Искусственный интеллект”, М.: Мысль, 19859. Эндрю А. “Искусственный интеллект”, М.: Мир, 1985




Нажми чтобы узнать.

Похожие:

Проблемы построения искусственного интеллекта iconПроблемы искусственного интеллекта

Проблемы построения искусственного интеллекта iconРеферат по философии на тему: «Проблемы построения искусственного интеллекта»
С конца 40-х годов ученые все большего числа университетских и промышленных исследовательских лабораторий устремились к дерзкой цели:...
Проблемы построения искусственного интеллекта iconВопросы к экзамену по дисциплине «Основы искусственного интеллекта»
Вопросы к экзамену по дисциплине «Основы искусственного интеллекта» для студентов 5 курса физико-математического факультета
Проблемы построения искусственного интеллекта iconВопросы к экзамену по дисциплине «Основы искусственного интеллекта»
Вопросы к экзамену по дисциплине «Основы искусственного интеллекта» для студентов 5 курса факультета физики и информатики
Проблемы построения искусственного интеллекта iconВопросы к экзамену по дисциплине «Основы искусственного интеллекта»
Вопросы к экзамену по дисциплине «Основы искусственного интеллекта» для студентов 5 курса физико-математического факультета
Проблемы построения искусственного интеллекта iconВопросы к экзамену по дисциплине «Основы искусственного интеллекта»
Вопросы к экзамену по дисциплине «Основы искусственного интеллекта» для студентов 5 курса физико-математического факультета
Проблемы построения искусственного интеллекта iconРабочая программа дисциплины базы знаний и экспертные системы
Цель данной дисциплины – дать систематический обзор современных моделей представления знаний, изучить и освоить принципы построения...
Проблемы построения искусственного интеллекта iconПроблема искусственного интеллекта

Проблемы построения искусственного интеллекта iconВопросы к зачету по дисциплине «Основы искусственного интеллекта» для студентов 2 курса физико-математического факультета специальность «Математика с доп специальностью информатика» дневное отделение
Вопросы к зачету по дисциплине «Основы искусственного интеллекта» для студентов 2 курса физико-математического факультета
Проблемы построения искусственного интеллекта iconМедицинские аспекты разработки искусственного интеллекта

Разместите кнопку на своём сайте:
Документы


База данных защищена авторским правом ©rushkolnik.ru 2000-2015
При копировании материала обязательно указание активной ссылки открытой для индексации.
обратиться к администрации
Документы