Проблемы искусственного интеллекта icon

Проблемы искусственного интеллекта



НазваниеПроблемы искусственного интеллекта
Дата конвертации28.07.2012
Размер255,21 Kb.
ТипРеферат
Проблемы искусственного интеллекта


МИНИСТЕРСТВО ОБЩЕГО И ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ РФ ОРЛОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ РЕФЕРАТ по философии на тему ПРОБЛЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Выполнила: Орел 1998 ВВЕДЕНИЕ XX столетие – уникальный по своим особенностям и содержанию этапмировой истории. Он отличается не виданной ранее динамичностью и сложностьюсоциального, научно-технического и культурного развития, глубиной изначительностью происходящих в них перемен, необычной трудностью проблем,вставших перед человечеством. Динамичные перемены в социальной и культурной жизни человечествавызваны успехами науки и техники. На смену длившемуся многие тысячелетиямедленному прогрессу человеческой цивилизации пришла пора ошеломляющебыстрых перемен, всевозрастающего ускорения процесса наращиванияматериальных и духовных сил общества. Процесс науки и техники вызвал в современном обществе глубокиепреобразования, затрагивающие все сферы и стороны человеческого бытия.Человек в XX столетии стал обладателем множества научных открытий,совершенных технических средств. В естествознании первой половины нашего века ведущим направлением былафизика. Начиная с 50-х годов, наряду с физикой, химией и биологией всевозрастающее значение и влияние на развитие науки и всего уклада нашейжизни начала оказывать кибернетика. Кибернетика становится важнейшимфактором научно-технической революции на высших этапах ее развития. Кибернетика возникла на стыке многих областей знания математики,логики, семиотики, биологии и социологии. Обобщающий характер кибернетических идей и методов сближает науку обуправлении, каковой является кибернетика, с философией. Задача обоснования исходных понятий кибернетики, особенно таких, какинформация, управление, обратная связь и др. требуют выхода в болееширокую, философскую область знаний, где рассматриваются атрибуты материи -общие свойства движения, закономерности познания. Сама кибернетика как наука об управлении многое дает современномуфилософскому мышлению. Она позволяет более глубоко раскрыть механизмсамоорганизации материи, обогащает содержание категории связей,причинности, позволяет более детально изучить диалектику необходимости ислучайности, возможности и действительности. Открываются пути дляразработки "кибернетической" гносеологии которая позволяет уточнить,детализировать и углубить в свете науки об управлении ряд существенноважных проблем. Возникнув в результате развития и взаимного стимулирования ряда, внедалеком прошлом слабо связанных между собой, дисциплин технического,биологического и социального профиля кибернетика проникла во многие сферыжизни. Столь необычная "биография" кибернетики объясняется целым рядомпричин, среди которых надо выделить две. Во-первых, кибернетика имеет необычайный, синтетический характер. Всвязи с этим до сих пор существуют различия в трактовке некоторых еепроблем и понятий. Во-вторых, основополагающие идеи кибернетики пришли в нашу страну сЗапада, где они с самого начала оказались под влиянием идеализма иметафизики, а иногда и идеологии. То же самое, или почти то же самоепроисходило и у нас. Таким образом становится очевидной необходимостьразработки философских основ кибернетики, освещение ее основных положений спозиции философского познания. Осмысление кибернетических понятий с позиции философии будетспособствовать более успешному осуществлению теоретических и практическихработ в этой области, создаст лучшие условия для эффективной работы инаучного поиска в этой области познания. Кибернетика как перспективная область научного познания привлекает ксебе все большее внимание философов. Положения и выводы кибернетикивключаются в их области знания, которые в значительной степени определяютразвитие современной теории познания. Как справедливо отмечаютисследователи, кибернетика, достижения которой имеет громадное значение дляисследования познавательного процесса, по своей сущности и содержаниюдолжна входить в теорию познания. Исследование методологического и гносеологического аспектовкибернетики способствует решению многих философских проблем. В их числе -проблемы понимания простого и сложного, количества и качества,необходимости и случайности, возможности и действительности, прерывности инепрерывности, части и целого. Для развития самих математики и кибернетикиважное значение имеет применение к материалу этих наук ряда фундаментальныхфилософских принципов и понятий, применение, обязательно учитывающееспецифику соответствующих областей научного знания. Среди этих принципов ипонятий следует особо выделить положение отражения, принцип материальногоединства мира конкретного и абстрактного, количества и качества,нормального и содержательного подхода к познанию и др. Философская мысль уже много сделала в анализе аспектов и теоретико-познавательной роли кибернетики. Было показано, сколь многообещающим вфилософском плане является рассмотрение в свете кибернетики таких вопросови понятий, как природа информации, цель и целенаправленность, соотношениедетерминизма и теологии, соотношение дискретного и непрерывного,детерминистского и вероятностного подхода к науке. Нужно сказать и обольшом значении кибернетики для построения научной картины мира.Собственно предмет кибернетика - процессы, протекающие в системахуправления, общие закономерности таких процессов. Явления, которые отображаются в таких фундаментальных понятияхкибернетики, как информация и управление, имеют место в органическойприроде и общественной жизни. Таким образом, кибернетику можно определитькак науку об управлении и связи с живой природой в обществе и технике. Один из важнейших вопросов, вокруг которого идут философские дискуссии- это вопрос о том, что такое информация, какова ее природа? Дляхарактеристики природы информационных процессов необходимо краткорассмотреть естественную основу всякой информации, а таковой естественнойосновой информации является присущее материи объективное свойствоотражения. Положение о неразрывной связи информации и отражения стало одним изважнейших в изучении информации и информационных процессов и признаетсяабсолютным большинством философов. Информация в живой природе в отличие от неживой играет активную роль,так как участвует в управлении всеми жизненными процессами. Теория отражения видит решение новых проблем науки и, в частности,такой кардинальной проблемы естествознания как переход от неорганическойматерии к органической. Проблема заключается в том, что существует материя,способная ощущать, и материя, созданная из тех же атомов и в тоже время необладающая этой способностью. Вопрос, таким образом поставлен вполнеконкретно и, тем самым, толкает проблему к решению. Кибернетика вплотнуюзанялась исследованием механизмов саморегуляции и самоуправления. Вместе стем, оставаясь методически ограниченными, эти достижения оставили открытымиряд проблем к рассмотрению которых привела внутренняя ломка кибернетики. Сознание является не столько продуктом развития природы, сколькопродуктом общественной жизни человека, общественного труда предыдущихпоколений людей. Оно является существенной частью деятельности человека,посредством которой создается человеческая природа и не может быть принятавне этой природы. Если в машинах и вообще в неорганической природе отражение естьпассивный, мертвый физико-химический, механический акт без обобщения ипроникновения в сущность обобщаемого явления, то отражение в форме сознанияесть, "познание высокоорганизованной материей самой себя, проникновение всущность, закон развития природы, предметов и явлений объективного мира". В машине же отражение не осознанно, так как оно осуществляется безобразования идеальных образов и понятий, а происходит в виде электрическихимпульсов, сигналов и т.п. Поскольку, в нашем понимании, машина не мыслит,это не есть та форма отражения, которая имеет место в процессе познаниячеловеком окружающего мира. Закономерности процесса отражения в машинеопределяются, прежде всего, закономерностями отражения действительности всознании человека, так как машину создает человек в целях более точногоотражения действительности, и не машина сама по себе отражаетдействительность, а человек отражает ее с помощью машины. Поэтому отражениедействительности машиной является составным элементом отражениядействительности человеком. Появление кибернетических устройств приводит квозникновению не новой формы отражения, а нового звена, опосредующегоотражение природы человеком. Общность мышления со способностью отражения служит объективной основоймоделирования процессов мышления. Мышление связано с созданием, передачей ипреобразованием информации, а эти процессы могут происходить не только вмозгу, а и в других системах, например ЭВМ. Кибернетика, устанавливаяродство между отражением, ощущением и даже мышлением, делает определенныйшаг вперед в решении поставленной проблемы. Это родство между мышлением идругими свойствами материи вытекает из двух фундаментальных принципов:принципа материального единства мира и принципа развития. Однако нельзя ниабсолютизировать ни отрицать это родство. Мышление это человеческоекачество и отличается от кибернетической обработки информации. Несмотря на качественное различие машины и мозга в их функциях естьобщие закономерности (в области связи, управления и контроля), которые иизучает кибернетика. Но эта аналогия между деятельностью автоматической инервной системы, даже в плане переработки информации, относительно условнаи ее нельзя абсолютизировать. И в этой связи следует отметить, что длянекоторых исследований по кибернетике, особенно тех, которые выполнены вначальный период ее развития, были характерны механистические иметафизические тенденции. Имело место непринятие во внимание качественныхразличий между неживой материей и мыслящим мозгом, стиралась всякая граньмежду познающим субъектом и объектом материального мира. Коль скоросовременные ЭВМ универсальны и способны выполнять целый ряд логическихфункций, то утверждалось, что нет никаких оснований не признавать этудеятельность интеллектуальной. Допускалось создание искусственногоинтеллекта или машины, которая будет "умнее" своего создателя. Былипоставлены другие вопросы, связанные с возможностью такой машины. Сможет лимашина полностью, во всех отношениях заменить человека? Существуют ливообще какие ли пределы развития кибернетических устройств? Конечно этивопросы не утратили актуальность. Было бы преждевременно списывать их вархив нестрого поставленных вопросов, ибо через них проходит линияконфликта между различными философскими школами. Иначе говоря, речь идет о сущности человеческого сознания и егоотношения к функционированию кибернетических устройств. В настоящее время происходит обсуждение вопроса о перспективахразвития кибернетических машин и их взаимоотношений с человеческим разумом. Чтобы создать машину, функционирующую как мозг, необходимо создатьвещество, обладающее свойствами или подобное высокоорганизованной белковойматерии, каковое образует мозг. Действительно, такая машина будетфункционировать "как мозг", но именно функционировать, а не мыслить. Чтобымыслить материя должна существовать не только в экономической, но и всоциальной форме. А замена неорганического содержимого органическим этогоне дает, более того, в результате подобной замены будет утрачено одно изосновных преимуществ электронной машины быстродействие. Рассматривая возможность создания искусственным путем, на основемоделирования, мыслящего существа необходимо остановиться на двух аспектахэтой проблемы. Во-первых, кибернетика моделирует не все функции мозга, атолько те, которые связаны с получением, обработкой и выдачей информации,т.е. функции, которые поддаются логической обработке. Все же другие,бесконечно разнообразные функции человеческого мозга остаются вне полязрения кибернетики. Во-вторых, с точки зрения теории моделирования вообще не имеет смыслаговорить о полном тождестве модели и оригинала. Отождествление человеческого и "машинного" разума происходит тогда,когда субъект мышления подменяется какой-либо материальной системой,способной отражать. Единственным же субъектом мышления является человек,вооруженный всеми средствами, которыми он располагает на данном уровнесвоего развития. В эти средства входят и кибернетические машины, в которыхматериализованы результаты человеческого труда. И, как всякое орудиепроизводства, кибернетика продолжает и усиливает возможности человеческогомозга. Человек будет передавать машине лишь некоторые функции, выполняемыеим в процессе мышления. Само мышление как духовное производство, созданиенаучных понятий, теорий, идей, в которых отражаются закономерностиобъективного мира, останется за человеком. До сих пор понимание мышления опиралось главным образом на обобщенныеданные психологии, физиологии и языкознания. Данные кибернетики позволяютпоставить вопрос о более конкретном понимании мышления. Кибернетика не ставит целью "замену" человека или "подмену" егомышления. Оно лишь дает новые аргументы в пользу представления о машине,как помощнице человека. Кибернетика подводит к выводу о том, что при решении вопроса опринципиальных и реальных вопросах машинного моделирования процессовмышления следует, прежде всего, учитывать социальную обусловленностьмышления, сознания, психической жизни человека. Моделирование как метод исследования характеризуется опосредованнымпрактическим или теоретическим исследованием объекта. При этом изучается необъект а вспомогательная искусственная или естественная система,находящаяся в объективном соответствии с исследуемым объектом, способнаязамещать его в определенном отношении и дающая при ее исследованииинформацию о самом моделируемом объекте. С гносеологической точки зрения суть моделирования заключается вопосредованном познании интересующего нас объекта, т.е. по модели мы судимо некоторых свойствах оригинала. С помощью моделирования познаются новыеявления на основе уже изученных. Кибернетический подход означаетмоделирование процессов интеллектуальной деятельности человека с однойопределенной стороны, а именно - на уровне элементарных процессовпереработки информации. Природа мышления, загадка сознания, тайна разума, все это, безусловно,одна из наиболее волнующих человека проблем. Популярность кибернетики,неослабевающий интерес к ней со стороны самых широких кругов во многомобъясняется именно ее тесной связью с этой "вечной" проблемой. Американский психолог и философ У. Джемс в конце прошлого века пыталсяобосновать точку зрения, что есть мозг. Джемс не оспаривает ни одногоутверждения физиологии, устанавливающему связь между процессами, которые мысубъективно осознаем как мышление, и материальными процессами,происходящими при этом в мозгу. Но (и в этом смысл аргументов Джемса) слогической точки зрения эта связь не означает то, что мозг есть органмысли; любые данные физиологии доказывают лишь наличие соответствия и неболее того. Высшим судьей научных концепций всегда в конечном счете являетсяпрактика. "Если мы можем доказать правильность нашего понимания данногоявления природы тем, что сами его производим, вызываем его из его условий,заставляем его к тому же служить нашим целям, то кантовской неуловимой"вещи в себе" приходит конец". Этот аргумент искусственного воспроизведенияотсутствовал в традиционной философии и кибернетика дает его независимо отисхода споров о возможности создания искусственного интеллекта, сравнимогос человеческим. На основе уже достигнутого можно утверждать, что целый ряд функциймышления, ранее считавшихся исключительным достоянием живого мозга,искусственно воспроизводится кибернетическими устройствами. В этомзаключается огромной важности философский результат кибернетики,констатировать который можно уже сегодня. Мышление есть функция высокоорганизованной материальной системы -важнейшее философское завоевание кибернетики. Но кибернетика идет дальше иставит вопрос, вместе с которым мы попадаем в пучину споров, вопрос овозможности "искусственного интеллекта", "машинного мышления","кибернетического разума" и т.д. Здесь обнаруживается полный спектрвзглядов, начиная от "крайне оптимистических" до "крайне пессимистических"на возможность возникновения мыслящих машин. Аргументация в пользупессимистического взгляда обычно двоякая : либо авторы исходят из особойсубстанционной природы мышления, либо из особой качественной егоспецифичности. Правда не совсем ясно, чем отличается первое от второго. Представляется наиболее разумной позиция, которую можно назвать"умеренно оптимистической": на сегодня нет непреодолимых, принципиальныхпреград на пути создания искусственных устройств, обладающих интеллектом.Но на этом пути стоят огромные трудности, отнюдь не уменьшающиеся с бурнымразвитием кибернетики (например машинный перевод), хотя лет 20 назадбольшинство специалистов рисовали самые радужные перспективы на самоеближайшее будущее; но задача оказалась на много сложнее, чем это показалосьвначале. Кроме того, нет оснований считать, что непреодолимые препятствияне появятся в будущем. Имеющееся у нас знание включает в себя как совокупность научных теорийи эмпирических сведений, так и общефилософские принципы. Из имеющихсянаучных теорий и эмпирических данных "крайне пессимистический" вывод неследует. Аргументы против возможности искусственного интеллекта, основанныена имеющихся научных теориях и эмпирических данных, могут быть названы"конкретными" аргументами. Обычно они состоят в указании на какие-нибудьопределенные действия мышления, которые неспособно выполнить никакоекибернетическое устройство. Однако все такие аргументы были опровергнуты входе развития кибернетики. Более того, существует теорема МакКаллока Питса,сводящая вопрос о выполнении любой функции головного мозга к вопросу опознаваемости этой функции. Не становясь на позиции агностицизма труднобыть приверженцем "конкретных" аргументов. Идея искусственного интеллекта часто объявляется механистической натом основании, что работа ЭВМ управляется законами электродинамики, и,значит, здесь происходит сведение высшего (мышления) к низшему (физическимпроцессам в ЭВМ). Однако исходная посылка неверна. Работа ЭВМ отнюдь не управляется законами электродинамики. Этимизаконами управляется работа отдельных элементов машины. По физическимзаконам ЭВМ работает только в том смысле, что она, скажем, преобразуетэлектрическую энергию в тепло. Ведь сущность работы состоит не в этомпреобразовании, а в том, что она производит определенные арифметико-логические операции. Машина имеет дело с информацией и работает по законампреобразования информации, т.е. по законам кибернетики. Поэтому, еслирассматривать эти процессы с позиции механизма, неизбежно оказываешься напозициях механицизма, т.к. происходит сведение более сложных процессовпереработки информации к более простым. Это то же самое, что сказать, будторабота мозга сводится к биохимическим и биофизическим процессам. На самомделе эти процессы происходят на уровне нервных клеток, а на уровнепроцессов переработки информации действуют другие законы, закономерностикоторых отнюдь не эквивалентны. С этой точки зрения и работу ЭВМ надорассматривать как работу системы по переработки информации. Не касаясь вопроса о структуре информации, представляющей собой меруупорядоченности процесса и составляющей его внутреннее достояние, мыохарактеризуем внешнюю или относительную информацию, всегда связанную сотношением двух процессов. Пусть имеются процессы А и В со множествомнекоторым образом упорядоченных состояний А1...Аn и В1...Вn. Если каждомуАi соответствует определенное Вi и отношение между состояниями А изоморфнысостояниям В, то можно сказать, что процесс В несет в себе информацию опроцессе А. Эта информация заключается не в В ни в А, но существует именнов отношении этих процессов друг к другу. Взятая сама по себе эта информациястоль же объективна и материальна, как и любые другие свойства и отношенияобъектов или процессов. Теперь возьмем множество состояний нашего мозга в процессефункционирования. Мозг отражает внешний мир, что значит, что междумножеством состояний элементов мозга и множеством состояний внешнихпроцессов имеется соответствие, т.е. мозг имеет информацию о внешнихпроцессах. Эта информация заключена и не заключена в мозгу, т.к. сколько бымы ни исследовали мозг кроме электрических, химических и др. характеристикнейронов мы там ничего не обнаружим. Необходимо рассмотреть связь мозга свнешним миром. Именно в этом и заключена информация, носителем которой иявляются нейроны. Информация, с которой работает мозг и есть та идеальнаясторона в его работе, и таким образом идеальное не существует в видеособого предмета или субстанции. Оно существует как сторона деятельностимозга, заключающейся в установлении связей между множеством состоянийвнешнего мира и головного мозга. Идеальная информация человеческого мозгаимеет в принципе тот же характер, что и относительная информация вообще. На известной ступени исторического развития материи произошелкачественный скачок, в результате которого информация, превратившись вдостояние мозга, приобрела характер идеальной информации. Если мы признаему кибернетических систем возможность достижения сложности, сравнимой сосложностью мозга, то необходимо признать у таких систем существование у нихчерт, которые мы называем идеальными. Ряд авторов объявляет тезис искусственного интеллекта противоречащимтезису о социальной природе сознания и мышления. Но здесь скрывается ошибка- отсутствие различия между естественно историческим зарождением мышления исознательным воспроизведением его человеком в универсальной ЭВМ. Во второмслучае машина не становится социальным существом, но человек, понявсущность мышления, воссоздает его в машине. Если социальная природамышления закономерна и познаваема, то она может быть в принципеискусственно воспроизведена. Человек, кроме того есть не только природное существо, его основныехарактеристики - продукт социального, а не чисто биологического развития.Это означает, что мышление человека не может развиваться в изоляции, дляэтого необходимо, чтобы человек был включен в общество. Во-первых, для возникновения мышления необходимо наличие языка, чтовозможно лишь в обществе. Во-вторых, с кибернетической точки зрения"разумность" машины определяется количеством перерабатываемой информации,поэтому даже мощная система, попавшая в информационно-бедную среду, неможет стать достаточно "разумной". Яркий пример - дети, выросшие внеобщества, например в лесу. Для человека необходимым условием его развитиябыло функционирование в обществе, т.к. общество по своим информационнымпараметрам является чрезвычайно богатой средой. Все это дает возможность понять, что тезис об общественной природемышления никак не противоречит тезису о искусственном интеллекте.Кибернетическая система, имеющая достаточную мощность, для полногоиспользования своих возможностей должна быть помещена в информационно-богатую среду, образовав вместе с создателями некий симбиоз, называемый"интегральным интеллектом". Принцип невозможности кибернетического интеллекта жестко привязываетопределенный род функционирования к строго определенному субстрату (мозгу).Это ставит философскую проблему соотношения функции и субстрата.Философский анализ тенденций современного научного знания делает маловероятным (но не исключает) вывод о жесткой привязанности мышления к мозгу.Именно из-за этого "крайний пессимист" отрицает возможность наличияинтеллекта у кибернетического устройства. Он безоговорочно связывает мышление с одним, строго определеннымсубстратом - человеческим мозгом, и не приемлет попытки определениямышления без связи со структурой мыслящей системы. По его мнению это естьсведение мышления только к информационной стороне, в то время как мышлениемназывают возникшую у биологических существ способность. Таким образом,мышлением можно назвать только то, то осуществляется только мозгомчеловека, но это не является приемлемым решение проблемы. Разумеется, мышление есть функция высокоорганизованной материи иопределено структурой системы. Но с гносеологической точки зрения знаниефункции выводится из знания структуры, а знание структуры является выводомиз все более полного изучения способов функционирования. Если представить себе множество различных систем, осуществляющихфункцию мышления, то именно выявление инвариантного аспекта этих систем ибудет раскрытием той структуры, которая лежит в процессе мышления. Конечноможет оказаться, что эта структура жестко связана со строго определеннымсубстратом, но этот тезис должен являться результатом научногоисследования, а не исходной предпосылкой. Вопрос о жесткой связи мышления со строго определенным субстратомсвязан с вопросом о роли субстратных методов вообще. Не подлежит сомнениюведущая роль в современном естествознании функционально-структурныхметодов. Пока наука имела дело с непосредственно ощущаемыми объектами, онамогла исходить из субстратной точки зрения. Суть ее заключается в том, чтообъект обладает набором характеристик, выражающим его природу, свойстватого материала, из которого он сделан. Зная эти характеристики можноизучить поведение объекта. Материал, субстрат первичен; движение, поведениевторично. Эта точка зрения образует содержание так называемого мифическогосубстанционализма. Уже в 19 веке ограниченность этой концепции была вскрыта "лишь вдвижении тело обнаруживает, что оно есть... Познание различных формдвижения и есть познание тел". Отсюда, разумеется, не следует, что толькодвижение существует и никакого субстрата нет вообще. Отсюда следует лишьнеправомерность употребления отношения первичности-вторичности дляхарактеристики связи движения (поведения) и субстрата в плане их реальногосуществования. Отсюда следует также, что в гносеологическом плане поведениедействительно первично по отношению к субстрату и познание субстрата несодержит ничего иного, кроме непрерывно расширяющихся способов изученияобъектов. В наши дни, идущие под знаком ускорения научно-технического прогресса,автоматизация интеллектуальной деятельности становится насущной проблемой. Согласно положению специалиста по кибернетике И. А. Полетаева мывступаем в эпоху "пересечения кривых". Экстраполируя на обозримое будущеесовременные тенденции развития общества можно придти к парадоксальнымрезультатам. Сейчас число лиц, занятых в сфере управления и обслуживаниярастет быстрее, чем число лиц, непосредственно занятых в производстве.Причем происходит это так быстро, что через некоторое время количестволюдей, занятых в непроизводственной сфере и, в частности, в науке будетблизко к общей численности населения Земли. Стремительное увеличение потока перерабатываемой информации там, гдераньше ее почти не было(торговля, банковское дело), также приведет кзначительным изменениям в методах работы и требует автоматизации иинтеллектуализации. Под интеллектом мы понимаем способность любого организма (илиустройства) достигать некоторой измеримой степени успеха при поиске однойиз многих возможных целей в обширном многообразии сред. Необходимо отличатьзнания от интеллекта, имея в виду, что знания - полезная информация,накопленная индивидуумом, а интеллект - это его способность предсказывальсостояние внешней среды в сочетании с умением преобразовывать каждоепредсказание в подходящую реакцию, ведущую к заданной цели. По-разномудается и определение искусственного интеллекта. Полагают, что о реализацииискусственного интеллекта можно будет говорить лишь тогда, когда автоматначнет решать задачи, непосильные для человека, причем сделает это не врезультате высокого быстродействия, а в результате применения новогонайденного метода. Однако не все с этим согласны. В большинстве случаевисследований по искусственному интеллекту лишь соизмеримыми с результатами,полученными человеком, и не столь оригинальными. Принято различать три основные пути моделирования интеллекта имышления: - классический, или (как его теперь называют) бионический; - эвристического программирования; - эволюционного моделирования. Рассмотрим их в этой последовательности. БИОНИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ. Непосредственное моделированиечеловеческого мозга (т.е. моделирование каждой нервной клетки и связеймежду ними) с целью создания автоматов, обладающих интеллектом, чрезвычайносложно. Мозг представляет собой самую сложную и лишь частично изученнуюструктуру. Сложнейшее переплетение связей коры головного мозга практическине поддаются расшифровке. Известно лишь примерное расположение зон мозга,отвечающих за ту или иную функцию. В настоящее время не известен и принципработы мозговых элементов нейронов, многочисленные связи которых имеютвнешне хаотический характер. Попытки смоделировать работу головного мозгасоединением между собой множества процессоров подобно нейронной сети,показали, что некоторое увеличение скорости и потока обрабатываемойинформации идет лишь до уровня одного - двух десятков процессоров, а затемначинается резкий спад производительности. Процессоры как бы "теряются",перестают контролировать ситуацию или проводят большую часть времени вожидании соседа. Некоторых успехов удалось добиться лишь в приборах,работающих в "двумерном варианте", т.е. обрабатывающих не последовательную,а параллельную информацию, например в системах распознаваниях образов. Вних одна плоскость данных одновременно взаимодействует с другой, причемколичество единиц информации может достигать нескольких миллионов. Такимобразом происходит единовременный охват изучаемого объекта, а непоследовательное изучение его частей. ЭВРИСТИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ. Второй подход к решению задачиискусственного интеллекта связан с эвристическим программированием и решаетзадачи, которые в общем можно назвать творческими. Практичность этого метода заключается в радикальном уменьшениивариантов, необходимых при использовании метода проб и ошибок. Правда,всегда существует вероятность упустить наилучшее решение, так что говорят,что этот метод предлагает решения с некоторой вероятностью правильности. Обычно используют два метода : метод анализа целей и средств и методпланирования. Первый заключается в выборе и осуществлении таких операций,которые последовательно уменьшают разницу между исходным и конечнымсостоянием задачи. Во втором методе вырабатывается упрощенная формулировкаисходной задачи, которая также решается методом анализа целей и средств.Один из полученных вариантов дает решение исходной задачи. ЭВОЛЮЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ. Третий подход является попыткойсмоделировать не то, что есть, а то, что могло бы быть, если быэволюционный процесс направлялся в нужном направлении и оценивалсяпредложенными критериями. Идея эволюционного моделирования сводится к экспериментальной попыткезаменить процесс моделирования человеческого интеллекта моделированиемпроцесса его эволюции. При моделировании эволюции предполагается, чторазумное поведение предусматривает сочетание способности предсказыватьсостояние внешней среды с умением подобрать реакцию на каждое предсказание,которое наиболее эффективно ведет к цели. Этот метод открывает путь к автоматизации интеллекта и освобождению отрутинной работы. Это высвобождает время для проблемы выбора целей ивыявления параметров среды, которые заслуживают исследования. Такой принципможет быть применен для использования в диагностике, управлениинеизвестными объектами, в игровых ситуациях. Итак, существуют три пути моделирования интеллекта: бионический,эвристический и эволюционный. В зависимости от использованных средств можновыделить три фазы в исследованиях. Первая фаза - создания устройств,выполняющих большое число логических операций с высоким быстродействием. Вторая фаза включает разработку проблемно-ориентированных языков дляиспользованного на оборудовании, созданном в первой фазе. Третья фазанаиболее выражена в эволюционном моделировании. В ходе развития этой фазыотпадает необходимость в точной формулировке постановки задачи, т.е. задачуможно сформулировать в терминах цели и допустимых затрат, а метод решениябудет найден самостоятельно по этим двум параметрам. Работы по искусственному интеллекту во многом тесно связаны сфилософской проблемой кибернетического моделирования. Эти работы частосвязывают с построением точной копии человеческого мозга. Однако такойподход можно назвать "некибернетическим". Каковы же черты кибернетическогометода мышления, какие вопросы вносит кибернетика в человеческое познание?В своей "Истории западной философии" Б. Рассел ставит вопрос о факторах,позволивших европейцам создать тип культуры, в котором ведущее место заняланаука. Причину этого Рассел усматривает, как он выражается, в двух великихинтеллектуальных изобретениях: изобретение дедуктивного метода древнимигреками (Эвклид) и изобретение экспериментального метода в эпохувозрождения (Галилей). Именно эти два интеллектуальных изобретения -дедуктивный метод (а тем самым математика) и эксперимент - позволилисоздать классическую науку. К этим двум основным интеллектуальным орудиямсовременное развитие познания добавляет третье - математическую модель иматематическое моделирование. Соединение дедуктивных построений математикис данными, добытыми экспериментальным методом, создает естествознание, вцентре которого стоит понятие научного закона. Совокупность законов - этоосновное содержание естествознания; их установление его основная задача. Закон претендует на точное ( в рамках данного уровня познания)описания хода явлений. Закон либо верен, либо неверен, бессмысленноговорить о хороших и плохих законах. Модель в этом отношении противоположназакону. Модель может быть плохой или хорошей, она не претендует на точноевоспроизведение сложной системы, а ограничивается описанием отдельныхаспектов, причем для одного и того же аспекта могут быть предложены модели,одновременно имеющие право на существование. В изучении сложных систем (в т.ч. диффузных - нельзя выделитьотдельные части без повреждения системы) формулировка относительно простыхзаконов оказывается невозможной и заменяется построением эскизных моделей.Образно говоря, здесь мы имеем дело с математическим описанием,напоминающим современную абстрактную живопись. Можно сказать, что попыткиреалистичного описания сложных систем иллюзорны такое описание невоспринималось бы из-за чрезмерной сложности. Это не означает, что категория закона утрачивает смысл в науке, но то,что дополнительно к ранее известным интеллектуальным орудиям - строгойдедукции и эксперименту рождается третье орудие - математическоемоделирование, в котором по-новому выступает математика и появляется новыйвид эксперимента - машинный эксперимент, в котором проигрываются различныемодели с последующим сопоставлением с реальным экспериментом. Путь, который предлагает кибернетика, состоит в построении эскизныхмоделей, охватывающих все более и более широкий диапазон функций мышления.Задачи раскрыть "в лоб" "сущность мышления" не ставится, а ставится задачапостроения эскизных моделей, позволяющих описать отдельные его стороны,воспроизведены отдельные его функции и, двигаясь в этом направлении,строить системы, все более приближающиеся к человеческому мозгу. Отсутствия жесткой связи способа функционирования (поведения) сострого определенным субстратом означает, что если две системы обнаруживаютодинаковое поведение в достаточно широкой области, то они должнырассматриваться как системы сходные, аналогичные по этому способуповедения. Имеет смысл рассмотреть этот вопрос в связи с проблемойкибернетического моделирования. Иногда встречается утверждение, что кибернетическое моделированиевообще неприменимо к изучению мышления, т.к. моделирование основана напонятиях соответствия и изоморфизма, а мышление есть чисто человеческаяспособность, якобы не могущая быть описана на основе понятий соответствия.Иногда говорят, что понимание познания, мышления как соответствия образапредмету означает ни много ни мало как дуалистическую точку зрения, внешнесопоставляющую предмет и образ. Понимание сознания как отражения неизбежно означает понимание его каксоответствия, возникающего в ходе приспособления организма к среде. Причемэто соответствие не есть просто внешнее соответствие вещи и образа каксамостоятельного по отношению к вещи идеального предмета. Это действительнобыла бы дуалистическая точка зрения, но она не может монополизироватьпонятие соответствия, именно как соответствие определенных состояний мозгаопределенным состояниям внешнего мира. Это соответствие и несет информациюо внешнем мире. В приведенном утверждении не проводится различие между информационныммоделированием информационных процессов и информационным моделированиемнеинформационных процессов. Информационная модель прибора не будетработать, а будет только моделировать работу, однако в отношение мышленияэтот тезис представляется спорным. По отношении к информационным процессамих моделирование является функционально полным, т.е. если модель дает те жесамые результаты, что и реальный объект, то их различие теряет смысл. Многие споры вокруг проблемы "кибернетика и мышление" имеютэмоциональную подоплеку. Признание возможности искусственного разумапредставляется чем-то унижающим человеческое достоинство. Однако нельзясмешивать вопросы возможности искусственного разума с вопросом о развитии исовершенствовании человеческого разума. Разумеется, искусственный разумможет быть использован в негодных целях, однако это проблема не научная, аскорее морально-этическая. Однако развитие кибернетики выдвигает ряд проблем, которые все жетребуют пристального внимания. Эти проблемы связаны с опасностями,возникающими в ходе работ по искусственному интеллекту. Первая проблема связана с возможной потерей стимулов к творческомутруду в результате массовой компьютеризации или использования машин в сфереискусств. Однако в последнее время стало ясно, что человек добровольно неотдаст самый квалифицированный творческий труд, т.к. он для самого человекаявляется привлекательным. Вторая проблема носит более серьезный характер и на нее неоднократноуказывали такие специалисты, как Н. Винер, Н. М. Амосов, И. А. Полетаев идр. Состоит она в следующем. Уже сейчас существуют машины и программы, способные в процессе работысамообучаться, т.е. повышать эффективность приспособления к внешнимфакторам. В будущем, возможно, появятся машины, обладающие таким уровнемприспособляемости и надежности, что необходимость человеку вмешиваться впроцесс отпадет. В этом случае возможна потеря самим человеком своихкачеств, ответственных за поиск решений. Налицо возможная деградацияспособностей человека к реакции на изменение внешних условий и, возможно,неспособность принятия управления на себя в случае аварийной ситуации.Встает вопрос о целесообразности введения некоторого предельного уровня вавтоматизации процессов, связанных с тяжелыми аварийными ситуациями. В этомслучае у человека, "надзирающим" за управляющей машиной, всегда хватитумения и реакции таким образом воздействовать на ситуацию, чтобы погаситьразгорающуюся аварийную ситуацию. Таковые ситуации возможны на транспорте,в ядерной энергетике. Особо стоит отметить такую опасность в ракетныхвойсках стратегического назначения, где последствия ошибки могут иметьфатальный характер. Несколько лет назад в США начали внедрять полностьюкомпьютеризированную систему запуска ракет по командам суперкомпьютера,обрабатывающего огромные массивы данных, собранных со всего света. Однакооказалось, что даже при условии многократного дублирования и перепроверки,вероятность ошибки оказалась бы столь велика, что отсутствиеконтролирующего оператора привело бы к непоправимой ошибке. От системыотказались. Люди будут постоянно решать проблему искусственного интеллекта,постоянно сталкиваясь со все новыми проблемами. И, видимо, процесс этотбесконечен. Литература. 1. Философия. Учебное пособие для аспирантов / Р. В. Жердев,Т. А. Евсеева. Санкт-Петербург: НЕСТОР, 1997. 2. Баженов Л. Б., Гутчин И. Б., Интеллект и машина, М.: Знание, 1973. 3. Бердяев Н. А. Человек и машина, Вопросы философии, 1995, N2. 4. Вычислительные машины и мышление. М.: Мир, 1996. 5. Кибернетика и философия. АН Латвийской ССР, изд. "Зинатне", 1989. 6. Клаус Г. Кибернетика и философия, М.: "Иностранная литература",1983. 7. Моисеев Н. Н. Компьютеризация, ее социальные последствия, Вопросыфилософии, 1987, N9. 8. Шалютин С. Искусственный интеллект. М., 1993.




Нажми чтобы узнать.

Похожие:

Проблемы искусственного интеллекта iconПроблемы построения искусственного интеллекта

Проблемы 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 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 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 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 искусственного интеллекта iconПроблема искусственного интеллекта

Проблемы 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 искусственного интеллекта iconМедицинские аспекты разработки искусственного интеллекта

Проблемы искусственного интеллекта icon«Человек в техномире»
«Техника – человек» сама оказалась в состоянии глубокого кризиса, поставив перед человечеством две важнейшие проблемы: границы между...
Проблемы искусственного интеллекта iconРабочая программа дисциплины системы 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