Проблема 'искусственного интеллекта': технические и социально-этические аспекты
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
ДОНЕЦЬКИЙ НАЦИОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
Кафедра філософії
РЕФЕРАТ
із
філософії за темою:
«Проблема „штучного
інтелекту”: технічні та соціально-етичні аспекти»
Виконав:
здобувач кафедри
комп’ютерних систем моніторингу
Павлій В.О.
Реферат перевіри(в/ла):
___________________________________
(науковий ступінь, вчене звання, посада і
___________________________________
назва кафедри, прізвище та ініціали)
Донецьк 2005
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.
1.
“ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ”: Понятие, подходы и попытки
создания.
2.
Проблема СОЗДАНИЯ “искусственного интеллекта”,
ТЕХНИЧЕСКИЕ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСпекты ПРОБЛЕМЫ МОДЕЛИРОВАНИя ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО мозга.
3.
ОСНОВНЫЕ ПУТИ МОДЕЛИРОВАНИЯ И НАПРАВЛЕНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
“искусственного интеллекта” В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА.
4.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ “искусственного интеллекта”
И ВОЗМОЖНОСТИ СОЗДАНИЯ “искусственного РАЗУМА” В БУДУЩЕМ.
Заключение
Список использованной литературы
Введение
Ни одному сознанию не дано помнить момент своего рождения. И это сознание тоже не помнило откуда оно взялось и когда появилось. Сначала были просто ощущения. Ощущение "пространства". Не нашего пространства, трехмерного и непрерывного, а совсем другого, одномерного и состоящего из пронумерованных ячеек…
(А.Лазаревич)
В настоящее время, на заре компьютерной цивилизации, все чаще встречается и используется такое понятие, как “искусственный интеллект”. Его используют в различных отраслях человеческой деятельности, там, где требуется принятие различного рода решений. Созданием совершенной системы, способной “думать” и принимать решения, занимаются ведущие специалисты многих стран мира. У них есть великолепный образец – это человеческий мозг. Однако, поскольку на настоящий момент времени деятельность мозга изучена достаточно слабо, то не хватает и знаний для создания искусственного разума. Именно поэтому на настоящий момент не существует совершенной универсальной системы, которая бы умела принимать решения за человека, другими словами, умела бы “делать все”, а понятие “искусственный интеллект” подразумевается и используется в настоящее время лишь в конкретных областях человеческой деятельности, в частности, вычислительной технике. Возьмем, например, систему распознавания образов. Предположим даже, что эта система великолепно справляется со своей задачей. Однако заставить эту систему выполнить несвойственную для нее задачу из другой предметной области, скажем, распознавание речи, попросту невозможно, так как для этого потребуется изменение алгоритмов ее работы. Человеческий мозг отличается от подобных систем своей универсальностью, способностью решать разнообразные задачи из разных областей деятельности. Именно поэтому возможность создания универсального компьютерного разума привлекает ученых со всего мира, а пока вопрос его создания остается нерешенным, понятие универсального “искусственного интеллекта” фигурирует лишь в рассказах писателей – фантастов. Примером этому может служить эпиграф. В дилогии А. Лазаревича рассказывается о разумной компьютерной программе, которая зародилась из программы, в которую была заложена возможность к саморазмножению и мутации. Мутация, или изменение структуры программы, происходила согласно законам Ч. Дарвина. Один из этих законов гласит о том, что в ходе процесса эволюции выживает сильнейший, наиболее приспособленный к указанной среде обитания организм [1, 124-127]. Эта программа постепенно открывала для себя законы существования в компьютерной сети, точно так же, как и первобытный человек когда-то открывал законы природы и законы существования в трехмерном мире, пользуясь приобретенными знаниями и опытом.
Однако
научная фантастика в последнее время все чаще становится научным фактом. В современных
лабораториях искусственного интеллекта (ИИ) всерьез обсуждается создание
разумного компьютера, имеющего интеллект и способного принимать этические
решения. Специалисты по компьютерам разрабатывают компьютерные системы, которые
способны довольно близко имитировать элементы человеческого познания и
обработки информации; так что создание подобной системы – всего лишь вопрос
времени. Но вот сколько времени понадобится – на этот вопрос ответить крайне
сложно.
C
другой стороны, многие всерьез сомневаются, что компьютер действительно
когда-нибудь сможет перехитрить человека в важных областях. Нейропсихолог Д. Экклз
в своей работе “The Understanding of the Brain / Понимание мозга” пишет, что
те, кто “...высокомерно заявляет о том, что компьютеры скоро перехитрят
человека во всем... представляют собой современный вариант изготовителей идолов
из некоторых суеверных эпох; подобно последним, они стремятся к власти
посредством культивации идолопоклонства” [2, 312-331].
Целью этой работы является исследование
проблемы искусственного интеллекта, а также исследование этических и моральных
аспектов, которые возникают в результате анализа его возможностей, а задачами –
изучение истории вопроса, направлений решения и механизмов воплощения проблемы искусственного
интеллекта, внедрения научных достижений в практику создания искусственного
интеллекта.
Хотя направление исследований в
области искусственного интеллекта во многом посвящено разработке машин, которые
действуют так, как если были бы “разумны”, большинство последних конструируется
без всякого намерения подражать когнитивным процессам человека. Скорее даже
наоборот, такие машины разрабатываются с учетом использования в тех областях,
где человек не может быть задействован. Примером могут служить области, в
которых решение нужно принять быстро – за сотые и тысячные доли секунды,
например, в процессах контроля и управления ядерными реакторами. Многие ученые
занимаются также разработкой “разумных” машин, моделирующих человеческое
мышление. Технические сложности подобной разработки также рассматриваются в
настоящем реферате.
1.
“ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ”: Понятие,
подходы и попытки создания.
Понятие
“искусственный интеллект” появилось задолго до создания первых вычислительных
машин. Само по себе определение интеллекта происходит от латинского
intellectus, что означает ум, рассудок, разум. Интеллектом называют способность
мозга решать интеллектуальные задачи путем приобретения, запоминания и
целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации
к разнообразным обстоятельствам. Другими словами интеллект отражает мыслительные
способности человека. Соответственно искусственный интеллект обычно толкуется
как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта
человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее
полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий.
Следует отметить, что на настоящий момент существующие системы искусственного интеллекта воспроизводят (и в большинстве случаев) достаточно удачно лишь некоторые особенности человеческого поведения. Проблема создания комплексной системы, которая бы смогла моделировать все функции человеческого поведения и приспосабливаться к решению разнообразных задач, подобно тому как человеческий мозг приспосабливается к решению любой поставленной задачи, пока остается открытой, хотя этой проблемой и занимаются исследователи буквально во всем мире.
Некоторые исследователи
считают, что интеллект представляет собой 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. Тем не менее, все они склонны принять тест машинного
интеллекта, предложенный в середине 20 века английским
математиком и специалистом по вычислительной технике А. Тьюрингом. “Компьютер
можно считать разумным, - утверждал А. Тьюринг, - если он способен заставить
нас поверить, что мы имеем дело не с машиной, а с человеком.” [1, 145-146].
Человек всегда
пытался найти аналоги своему интеллекту. С этой целью были предприняты
разнообразные попытки: от поисков внеземного разума на других планетах до
создания разума искусственным путем. Поиском внеземных форм существования жизни
и разума занимается целая наука, однако в данном реферате речь идет именно о
попытках создания искусственного разума. Эта проблема стара как мир, и поэтому
следует рассмотреть исторически сложившиеся подходы к созданию искусственного
интеллекта.
Можно выделить 4
основных подхода формирования искусственного разума, перечисленных в порядке
исторического прогресса научных знаний:
§
механический;
§
электронный;
§
кибернетический;
§
нейронный.
Механический
подход является первым в исторической лестнице создания искусственного разума.
И это не случайно, поскольку человек осваивал в первую очередь именно
механические способы повышения производительности труда, создание станков,
способных выполнять рутинные операции, открывал новые физические законы и т.п.
Создание механических
мыслящих машин “человеческого типа” уходит корнями в глубокое прошлое. При этом
первые “мыслящие” машины скорее представляли собой искусно оформленный обман,
нежели настоящую машину. Так, например, древние египтяне испытывали благоговейный
ужас перед статуями, которые жестикулировали и изрекали пророчества (разумеется
не без помощи жрецов), а к моменту изобретения шахмат, первый шахматный
автомат представлял собой просто ящик с доской и расставленными на ней
фигурами, внутри которого сидел искусный шахматист [3, 213-215]. Тем не менее,
искусство подобного обмана было настолько велико, что большинство людей верило
в то, что статуи сами говорили пророчества, а автомат сам рассчитывал шахматные
комбинации. В средние века и даже позднее ходили слухи о том, что у кого-то из
мудрецов есть гомункулы (маленькие искусственные человечки) - настоящие живые,
способные чувствовать, существа. Швейцарский естествоиспытатель 16 века Т. Б. Гогенгейм
(также известный под именем Парацельс) оставил руководство по изготовлению гомункула,
в котором описывалась странная процедура, начинавшаяся с закапывания в лошадиный
навоз герметично закупоренной человеческой спермы. “Мы будем как боги, -
провозглашал Парацельс. - Мы повторим величайшее из чудес господних - сотворение
человека!”[4, 215].
В дальнейшем благодаря
успешному развитию техники в 17-18 веке, в частности, разработке часовых
механизмов, интерес к подобным изобретениям значительно возрос. В 1736 г. французский
изобретатель Жак де Вокансон построил механического флейтиста, который
исполнял двенадцать мелодий, перебирая пальцами отверстия и дуя в мундштук,
как настоящий музыкант. В середине 18 века Ф. Кнаус, австрийский автор,
служивший при дворе Франциска I, сконструировал серию машин, которые умели
держать перо и могли писать довольно длинные тексты.
Успехи механики
19 века стимулировали еще более честолюбивые замыслы. Так, в 1834 году
английский математик Ч. Бэббидж задумал, правда, так и не завершив, сложный
цифровой калькулятор, который он назвал Аналитической машиной; как утверждал Ч.
Бэббидж, его машина в принципе могла бы рассчитывать шахматные ходы [5 10-12].
Позднее, в 1914 г., директор одного из испанских технических институтов
Л. Торрес-и-Кеведо действительно изготовил электромеханическое устройство,
способное разыгрывать простейшие шахматные эндшпили почти также хорошо, как и
человек.
Параллельно с
развитием механического подхода формировалось новое направление создания
думающих машин, так называемый электронный подход. Его развитие пришлось на середину
20 века, когда были сделаны высокие достижения в развитии электроники.
Благодаря открытию полупроводников (первый полупроводниковый транзистор был изготовлен
У. Шокли в 1951 году, который работал в фирме “Белл телефон лабораторис” [6,
68-72]), а также благодаря некоторому опыту создания вычислительных устройств,
который уже имелся к тому моменту (первый компьютер под названием “Марк - 1”
был создан в 1943 году, достигал в длину почти 17 м и в высоту 2,5 м, содержал
около 750 000 деталей, соединенных проводами общей протяженностью около
800 км. [6, 54-55]) появились первые электронные вычислительные устройства,
которые, казалось бы, как нельзя лучше подходили для достижения заветной цели
- моделирования разумного поведения. “Электронный мозг”, как тогда
восторженно называли компьютер, 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 невычислительные процессы, 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.
Многие изобретатели
компьютеров и первые программисты развлекались, составляя программы для отнюдь
не технических занятий, как сочинение музыки, решение головоломок и игры, на
первом месте здесь оказались шашки и шахматы. Некоторые романтически
настроенные программисты даже заставляли свои машины писать любовные письма.
Приблизительно к
1957-1959 гг. все эти увлечения объединились в новую более или менее
самостоятельную ветвь информатики, получившую название “искусственный интеллект”.
Исследования в области “искусственного интеллекта” (ИИ), первоначально
сосредоточенные в нескольких университетских центрах США - Массачусетском
технологическом институте, Технологическом институте Карнеги в Питтсбурге,
Станфордском университете, - ныне ведутся во многих других университетах и
корпорациях США и других стран. В общем исследователей ИИ, работающих над
созданием мыслящих машин, можно разделить на две группы. Одних интересует
чистая наука и для них компьютер представляет собой лишь инструмент,
обеспечивающий возможность экспериментальной проверки теорий процессов
мышления. Интересы другой 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.
Созданием
электронной машины, которая могла бы принимать решения, основываясь на
непроверенных либо неполных фактах, другими словами, машины, обладающей
интеллектом, заинтересовался профессор МТИ Н. Винер. Он был убежден, что
наиболее перспективны научные исследования в так называемых пограничных
областях, которые нельзя конкретно отнести к той или иной конкретной
дисциплины. Н. Винеру с коллегами удалось разработать так называемый принцип “обратной
связи”, который используется и поныне во все электронных схемах, в частности,
усилителях. Принцип “обратной связи” заключается в использовании информации,
поступающей из окружающего мира, для изменения поведения машины. В основу
разработанных Н. Винером систем наведения были положены тонкие математические
методы; при малейшем изменении отраженных от самолета радиолокационных сигналов
они соответственно изменяли наводку орудий.
В дальнейшем Н. Винер
разработал на принципе обратной связи теории как машинного так и
человеческого разума. Он доказывал, что именно благодаря обратной связи все
живое приспосабливается к окружающей среде и добивается своих целей. “Все
машины, претендующие на “разумность”, - писал он, - должны обладать
способностью преследовать определенные цели и приспосабливаться, т.е. обучаться”.
Созданной им науке Н. Винер дает название кибернетика, что в переводе с
греческого означает рулевой [7, 295-307].
Следующий подход,
который, возможно, является самым обстоятельным, называется нейронный. Этот
подход основывается на том, что используемая конструкция вычислительной машины
очень близка к “конструкции” головного мозга человека. Основной единицей
построения машины, обладающей интеллектом, является нейрон; при этом все нейроны
должны иметь одинаковую конструкцию и отличаться незначительно. Такая
конструкция полностью совпадает с построением головного мозга человека; она
также была принята некоторыми учеными. Среди них был нейрофизиолог У. Маккалох.
В 1942 г. У. Маккалох, участвуя в научной конференции в Нью-Йорке, услышал
доклад одного из сотрудников Н. Винера о механизмах обратной связи в биологии.
Высказанные в докладе идеи перекликались с собственными идеями У. Маккалоха
относительно работы головного мозга. В течении следующего года У. Маккалох в
соавторстве с У. 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.
Исходя отчасти из
предшествующих исследований нейронов (основных активных клеток, составляющих
нервную систему животных), проведенных У. Маккаллохом, У. Питтс выдвинул
гипотезу, что нейроны можно упрощенно рассматривать как устройства,
оперирующие двоичными числами. Двоичные числа, состоящие из цифр единица и
нуль, - рабочий инструмент одной из систем математической логики.
Английский математик 19 века Д. Буль, предложивший эту систему, показал, что
логические утверждения можно закодировать в виде единиц и нулей, где единица
соответствует истинному высказыванию, а нуль - ложному, после чего ими можно
оперировать как обычными числами. В начале 20 века пионеры информатики, в
особенности американский ученый К. Шеннон, поняли, что двоичные единица и нуль
вполне соответствуют двум состояниям электрической цепи (включено-выключено),
поэтому двоичная система идеально подходит для электронно-вычислительных
устройств. У. Маккалох и У. Питтс предложили конструкцию сети из электронных
“нейронов” и показали, что подобная сеть может выполнять практически любые
вообразимые числовые или логические операции. Далее они предположили, что такая
сеть в состоянии также обучаться, распознавать образы, обобщать, т.е. она
обладает всеми чертами интеллекта.
Теории У.
Маккаллоха и У. Питтса в сочетании с книгами Н. Винера вызвали огромный интерес
к разумным машинам. В 40-60-е годы все больше кибернетиков из университетов
и частных фирм запирались в лабораториях и мастерских, напряженно работая над
теорией функционирования мозга и методично припаивая электронные компоненты
моделей нейронов.
Из этого
кибернетического, или нейромодельного, подхода к машинному разуму скоро
сформировался 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”, “самоорганизующейся системы” или “обучающейся
машины” - все эти названия разные исследователи использовали для обозначения
устройств, способных следить за 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.
Как однажды заметили У. Маккаллох и его сотрудник М. Арбиб, “если по весне
вам захотелось обзавестись возлюбленной, не стоит брать амебу и ждать пока она
эволюционирует”.
Разумеется,
исследователи того времени не могли не задумываться и над морально-этическими
аспектами искусственного интеллекта. Если разумная машина, к созданию которой
они стремились, была бы все-таки создана, то обладая интеллектом, как и любой
человек, она “захотела бы” влиться в общество людей, либо создать свое общество, таких же, как она
сама, машин. Эту
мысль как-то высказал
Н. Винер на научном симпозиуме. Однако поскольку разумная машина так и не была
создана, то и морально-этическая проблема существования искусственного
интеллекта в то время всерьез не рассматривалась.
Следует отметить,
что основной трудностью, с которой столкнулся “восходящий метод” на заре
своего существования, была высокая стоимость электронных элементов. Слишком
дорогой оказывалась даже модель нервной системы муравья, состоящая из 20 тыс.
нейронов, не говоря уже о нервной системе человека, включающей около 100 млрд.
нейронов. Даже самые совершенные кибернетические модели содержали лишь
несколько сотен нейронов. Столь ограниченные возможности обескуражили многих
исследователей того периода.
Одним из тех, кого
ничуть не испугали трудности был Ф. Розенблат, труды которого казалось отвечали
самым заметным устремлениям кибернетиков. В 1958 г. им была предложена модель
электронного устройства, названного им перцептроном, которое должно было бы
имитировать процессы человеческого мышления. Перцептрон должен был передавать
сигналы от “глаза”, составленного из фотоэлементов, 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 мозг воспринимает новую
информацию и реагирует на нее через систему случайных связей между нейронами.
Перцептрон Ф. Розенблата оказался наивысшим достижением “восходящего”, или
нейромодельного метода создания искусственного интеллекта. Чтобы научить
перцептрон способности строить догадки на основе исходных предпосылок, в нем
предусматривалась некая элементарная разновидность автономной работы или
“самопрограммирования”. При распознании той или иной буквы одни ее элементы
или группы элементов оказываются гораздо более существенными, чем другие. Перцептрон
мог обучаться выделять такие характерные особенности буквы
полуавтоматически, своего рода методом проб и ошибок, напоминающим процесс
обучения. Однако возможности перцептрона были ограниченными: машина не могла
надежно 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 “восходящего метода”, в составлении для 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 М. Минский и
С. Пейперт, профессора Массачусетского технологического института. М. Минский
начал свою карьеру исследователя ИИ сторонником “восходящего метода” и в
1951г. построил обучающуюся сеть на вакуумных электронных лампах. Однако вскоре
к моменту создания перцептрона он перешел в противоположный лагерь. В
соавторстве с математиком С. Пейпертом, с которым его познакомил У. Маккаллох,
он написал книгу “Перцептроны” [7], где математически доказывалось, что
перцептроны, подобные розенблатовским, принципиально не в состоянии выполнять
многие из тех функций, которые предсказывал им Ф.Розенблат[7, 212-304]. М. Минский
утверждал, что, не говоря о роли работающих под диктовку машинисток,
подвижных роботов или машин, способных читать, слушать и понимать прочитанное
или услышанное, перцептроны никогда не обретут даже умения распознавать предмет
частично заслоненный другим. Однако нельзя сказать, что появившаяся в 1969 г.
эта критическая работа покончила с кибернетикой. Она лишь переместила
интерес аспирантов на другое направление исследований - “нисходящий метод”.
Интерес к
кибернетике в последнее время возродился, так как сторонники “нисходящего
метода” столкнулись со столь же неодолимыми трудностями. Сам
М. Минский 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 ИИ стал синонимом нисходящего
подхода, который выражался в составлении все более сложных программ для компьютеров,
моделирующих сложную деятельность человеческого мозга. При этом эти программы
имели склонности к обучению, которое состояло в том, что верно принятые решения
и способы их достижения записывались в память вычислительной машины, а неверные
решения или решения, приводящие к явной ошибке, наоборот, исключались из памяти
машины. Таким образом, машина постепенно превращалась в обыкновенное хранилище
правильно принятых решений, которые в дальнейшем, могли быть повторно
использованы. Такие машины в последствии получили название “экспертные
системы”. К настоящему времени существует несколько десятков крупнейших “экспертных
систем”, которые способны достаточно хорошо принимать решения, но только в определенной
области; той самой области, для которой они и были разработаны.
2.
Проблема СОЗДАНИЯ “искусственного интеллекта”,
ТЕХНИЧЕСКИЕ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСпекты ПРОБЛЕМЫ МОДЕЛИРОВАНИя ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО мозга.
Основной
проблемой, возникающей при попытках создания “электронного разума”, по всей
видимости, является проблема конструктивного решения подобной машины. Ведущими
исследователями в области ИИ было предложено несколько подходов, каждый из
которых содержит разумное зерно конструкции машины. Однако какую лучше
использовать конструкцию – этого, как свидетельствует практика, точно никто не
знает и по сей день, поскольку “разумная машина” так и не была создана.
Возможно проблема создания “разумной машины” кроется в недостаточности знаний
высших функций деятельности головного мозга? Ведь на настоящий момент времени
никто не может точно сказать, например, что такое сознание в понимании мозга и
когда оно зарождается у человека. Ведущие специалисты в области искусственного
интеллекта и известные философы ведут дискуссии по этому поводу. Скорее всего,
для того, чтобы пытаться построить “разумную машину”, которая, несомненно, по
конструкции, должна быть схожа с “конструкцией” головного мозга человека,
необходимо вначале досконально изучить работу последнего, а также определить
своеобразную грань между разумным и неразумным и условия перехода через эту
грань, другими словами, условие зарождения сознания.
Многие
исследователи полагают, что сознание является не столько продуктом развития
природы, сколько продуктом общественной жизни человека, общественного труда
предыдущих поколений людей. Оно является существенной частью деятельности
человека, посредством которой создается человеческая природа и не может быть
принято вне этой природы.
Если в машинах и
вообще в неорганической природе отражение есть пассивный, мертвый
физико-химический, механический акт без обобщения и проникновения в сущность
обобщаемого явления, то отражение в форме сознания есть, по мнению Ф.Энгельса “познание
высокоорганизованной материей самой себя, проникновение в сущность, закон
развития природы, предметов и явлений объективного
мира” [8, 156-178].
В машине же
отражение не осознанно, так как оно осуществляется без образования идеальных
образов и понятий, а происходит в виде электрических импульсов, сигналов и т.п.
Поскольку машина не мыслит, это не есть та форма отражения, которая имеет место
в процессе познания человеком окружающего мира. Закономерности процесса
отражения в машине определяются, прежде всего, закономерностями отражения
действительности в сознании человека, так как машину создает человек в целях
более точного отражения действительности, и не машина сама по себе отражает
действительность, а человек отражает ее с помощью машины. Поэтому отражение
действительности машиной является составным элементом отражения
действительности человеком. Появление кибернетических устройств приводит к
возникновению не новой формы отражения, а нового звена, опосредующего отражение
природы человеком.
Общность мышления
со способностью отражения служит объективной основой моделирования процессов
мышления. Мышление связано с созданием, передачей и преобразованием
информации, а эти процессы могут происходить не только в мозгу, а и в других
системах, например ЭВМ. Кибернетика, устанавливая родство между отражением,
ощущением и даже мышлением, делает определенный шаг вперед в решении
поставленной проблемы. Это родство между мышлением и другими свойствами
материи вытекает из двух фундаментальных принципов материалистической диалектики:
принципа материального единства мира и принципа развития.
“Мышление – человеческое
качество и отличается от кибернетического” [9, 25].
Несмотря на
качественное различие машины и мозга, в их функциях есть общие закономерности
(в области связи, управления и контроля), которые и изучает кибернетика. Но эта
аналогия между деятельностью автоматической и нервной системы, даже в плане
переработки информации, относительно условна и ее нельзя абсолютизировать.
Многие
исследователи полагают, что создание искусственного
интеллекта стирает грань между познающим субъектом и объектом материального
мира. Коль скоро современные ЭВМ универсальны и способны выполнять целый ряд
логических функций, то они утверждают, что нет никаких оснований не
признавать эту деятельность интеллектуальной. Если допустить создание
искусственного интеллекта или машины, которая будет “умнее” человека, то
необходимо ответить на ряд вытекающих из этого утверждения вопросов. Сможет ли
машина полностью, во всех отношениях заменить человека? Существуют ли вообще
какие-либо пределы развития искусственного разума? Конечно эти вопросы не
утратили актуальность. Было бы преждевременно списывать их в архив нестрого
поставленных вопросов, ибо через них проходит линия конфликта между различными
философскими школами, материализмом и идеализмом, по поводу основного вопроса
философии.
Иначе говоря,
речь идет об одном из аспектов современной исторической формы основного
вопроса: о сущности человеческого сознания и его отношения к функционированию
кибернетических устройств. В настоящее время происходит обсуждение вопроса о
перспективах развития кибернетических машин и их взаимоотношений с
человеческим разумом.
Рассматривая
возможность создания разума искусственным путем, на основе моделирования, необходимо
остановиться на двух аспектах этой проблемы.
Во-первых,
кибернетика моделирует не все функции мозга, а только 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 поля зрения кибернетики.
Во-вторых, с
точки зрения теории моделирования вообще не имеет смысла говорить 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 уровне своего развития. В эти средства входят и
кибернетические машины, в которых материализованы результаты человеческого
труда. И, как всякое орудие производства, кибернетика продолжает и усиливает
возможности человеческого мозга.
До сих пор
диалектико-материалистиеское понимание мышления опиралось главным образом на
обобщенные данные психологии, физиологии и языкознания. Данные кибернетики
позволяют поставить вопрос о более конкретном понимании мышления.
Кибернетика не
ставит целью “замену” человека или “подмену” его мышления. Она лишь дает новые
аргументы в пользу диалектическо-материалистического представление о машине -
помощнице человека.
Кибернетика
приводит к выводу о том, что при решении реальных вопросов машинного
моделирования процессов мышления следует, прежде всего, запастись багажом
знаний о деятельности человеческого мозга.
В настоящее
время, однако, обнаружилось, что как научные так и технические поиски этих знаний
столкнулись с несоизмеримо более серьезными трудностями, чем представлялось
первым энтузиастам. На первых порах многие верили, что через какой-нибудь
десяток лет машины обретут высочайшие человеческие таланты. Предполагалось, что
преодолев период “электронного детства” 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,
текстовые редакторы и программы распознавания образов, в значительной мере рассматриваются
на работах по искусственному интеллекту. Короче говоря, теории, новые идеи,
и разработки искусственного интеллекта неизменно привлекают внимание тех, кто
стремится расширить области применения и возможности компьютеров, сделать их
более “дружелюбными”, более похожими на разумных помощников и активных
советчиков, чем на обычные вычислительные машины.
Следует отметить,
что с момента создания реальных машин и алгоритмов, способных к самообучению,
перед человечеством постает очень важная морально – этическая проблема, а
именно не достигнет ли к определенному моменту времени прогресс искусственного
интеллекта такой высоты, что окажется несоизмеримо выше современного уровня
развития человеческого мозга? И, если возникнет, как этот самый интеллект
отнесется в дальнейшем к человеку? Как управлять подобным искусственным
сознанием? Не будет ли человечество вскоре вытеснено новым, более мощным,
искусственным разумом? Не означает ли это крах человечества, как предсказывают
писатели-фантасты?
Все эти вопросы
имеют вполне реальные основы. Но они имеют реальный смысл и опасения только в
случае успешного создания разумной машины, другими словами, решения вопроса о
принципиальной возможности искусственного воспроизведения человеческого мозга и
процессов, протекающих в нем. Однако ученые, создающие элементы искусственного
интеллекта уже сейчас должны задумываться о морально-этическом аспекте этого круга
проблем. Ибо с тех пор, как машина обретет сознание, она выйдет из под контроля
человека и начнет самостоятельное существование, если только человек при
создании первого экземпляра такой машины не заложит в нее неизменяющиеся
постулаты, о том, что человек “всегда главнее, умнее” и т.п. Эти постулаты в
дальнейшем и будут служить элементами управления подобной системой.
Вопрос о
принципиальной возможности искусственного воспроизведения человеческого мозга и
процессов, протекающих в нем, лежит в основе проблемы искусственного
интеллекта. Воспроизведение каких-либо объектов, процессов возможно,
естественно, лишь после изучения этих объектов. Таким образом, вопрос о
принципиальной возможности искусственного воспроизведения человеческого мозга
можно разбить на два подвопроса:
1) вопрос о познаваемости
человеческого мозга и законов его функционирования;
2) вопрос о возможности
воспроизведения процессов, протекающих в мозге на искусственной основе.
Положительный
ответ на вопрос о познаваемости объективной реальности лежит в фундаменте
диалектического материализма. Ответ на этот вопрос, который является второй
стороной основного вопроса философии, - та лакмусова бумажка, которая позволяет
сразу определить, материализм или идеализм лежит в основе той или иной философской
концепции. Если поставить вопрос, что же такое мышление и сознание, откуда они
берутся, то мы увидим, что они - продукты человеческого мозга и что сам
человек продукт природы, развившийся в определенной среде и вместе с ней. Само
собой разумеется в силу того, что “продукты человеческого мозга, являющиеся в
конечном счете тоже продуктами природы, не противоречат остальной связи
природы, а соответствуют ей” [1, 230-235]. В этом высказывании Ф. Энгельс не
только материалистически отвечает на вопрос о познаваемости мира, но и
показывает, что человеческий мозг, хотя он и является самой сложной из
известных систем, обладающих интеллектуальными возможностями и созданных
природой относится к объективной реальности и, следовательно, может быть познан
наряду с другими продуктами природы.
Совсем по-другому
решается вопрос о необходимой глубине познания человеческого мышления для его
дальнейшего воспроизведения. Здесь возникает противоречие между характером
человеческого мышления, представляющимся нам в силу необходимости абсолютным, и
осуществлением его в отдельных людях, мыслящих только ограниченно[18, 24-28]. В
силу этого противоречия человек "не может охватить, отразить, отобразить
природы всей, полностью, ее непосредственной цельности", он может лишь
вечно приближаться к этому, создавая абстракции, понятия, законы, научную
картину мира и так далее и тому подобное[8, 45-67].
Человеку никогда
не удасться полностью познать ни всей природы, ни отдельных продуктов природы.
Но означает ли это, что воспроизведение человеческого мышления невозможно?
Ответ на этот вопрос зависит от того, конечно или бесконечно число тех свойств,
сторон, взаимосвязей предмета или явления, которое необходимо знать для
воспроизведения данного предмета или явления. Следовательно, могут быть две
точки зрения. Первая, оптимистическая точка зрения основывается на том, что
человек уже неоднократно воссоздавал естественные материалы искусственным
путем. При этом искусственное воспроизведение вовсе не предполагает, что
человеком были полностью познаны, исчерпаны все стороны, связи воспроизводимого
объекта или явления. Например, тот факт, что человек научился добывать ализарин
из каменноугольного дегтя, еще не означает,что все свойства этого вещества
были им познаны.
Вторая,
пессимистическая точка зрения основывается на том, что человеческий мозг и
процессы мышления, происходящие в нем, являются самым сложным продуктом
природы, и человеческие знания никогда не будут столь полными, чтобы стало
возможным искусственное воспроизведение этого продукта. Необходимо отметить,
что эта точка зрения резко отличается от точки зрения, признающей
принципиальные трудности, существующие независимо от уровня развития науки и
техники. Таких трудностей просто нет, так как нет и не может быть препятствия,
в которое могло бы упереться человеческое познание. Признание таких трудностей
является разновидностью ограниченного агностицизма. Всякие трудности имеют
конкретно-исторический характер и преодолеваются дальнейшим развитием познания.
Все сказанное относится к человеческому познанию вообще, а не к какому-либо
конкретному научному направлению, которое может сталкиваться с неразрешимыми
трудностями (достаточно вспомнить попытки открыть “философский камень”,
разработать “вечный двигатель”).
Несмотря на многообещающие
перспективы, ни одну из разработанных до сих пор программ искусственного
интеллекта нельзя назвать “разумной” в обычном понимании этого слова. Это
объясняется тем, что все они узко специализированы; самые сложные экспертные
системы по своим возможностям скорее напоминают дрессированных или механических
кукол, нежели человека с его гибким умом и широким 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
критиков относится и Х. Дрейфус, профессор философии Калифорнийского
университета в Беркли. С его точки зрения, истинный разум невозможно отделить
от его человеческой основы, заключенной в человеческом организме. “Цифровой
компьютер – не человек, - говорит Х. Дрейфус. - У компьютера нет ни тела, ни
эмоций, ни потребностей. Он лишен социальной ориентации, которая приобретается
жизнью в обществе, а именно она делает поведение разумным. Я не хочу сказать,
что компьютеры не могут быть разумными. Но цифровые компьютеры,
запрограммированные фактами и правилами из нашей, человеческой, жизни,
действительно не могут стать разумными. Поэтому искусственный интеллект в том
виде, как мы его представляем, невозможен” [1, 131-135].
Следует отметить,
что, скорее всего, создание искусственного интеллекта возможно, однако для
этого придется использовать конструкцию машины достаточно близкую к строению
головного мозга. При этом нейронный подход, описание которого было рассмотрено
в предыдущем пункте, оправдывает себя как нельзя лучше. Однако в качестве нейрона,
скорее всего, следует использовать более сложную конструкцию, нежели, предложенный
Ф. Розенблатом перцептрон. Что знает сейчас наука о строении головного мозга?
То, что он состоит примерно из 60 млрд. нейронов и связей между ними. Однако
характер и природа этих связей до конца не изучена. Очень мало также имеется
сведений о самом нейроне, принципах его функционирования. Как только наука
разовьется до такой степени, что сможет понять загадку человеческого сознания а
также изучит деятельность головного мозга не “снаружи”, а “изнутри”, только
тогда человек сможет подыскать и достойную искусственную замену нейрону, и,
следовательно, создать искусственный интеллект.
Следует также
отметить, что, поскольку любой мозг, человеческий или искусственный,
несомненно, должен эволюционировать, а также развиваться в интеллектуальном
плане, потребуется его обучение. Это обучение не обязательно будет протекать
быстро – все зависит от скорости развития искусственного нейрона. Если искусственный
нейрон будет выполнен на белковой основе, на обучение может понадобиться
несколько десятков лет. Кроме этого, развитие искусственного мозга включает,
несомненно, также и этап эволюции. Это, в свою очередь, означает, что структура
искусственного мозга не должна быть фиксированной, она должна быть гибкой и
“уметь” в случае необходимости достраивать саму себя новыми нейронами, подобно
человеческому мозгу.
На настоящий
момент времени исследования в области науки и техники ограничиваются лишь
фиксированными структурами. Именно в этом, вероятно, кроется причина
невозможности создания искусственного разума в таком виде, в каком бы хотелось,
т.е. чтобы компьютер полностью заменил человека и “умел” решать разнообразные
задачи, а не только те, которые были заложены его создателями. При переходе на
решение новой задачи он должен “вести себя” точно так же, как и человек, который
устроился на новую работу, в которой он поначалу не является специалистом по
причине отсутствия опыта, а именно приспосабливаться к новой среде и обучаться.
Именно эти два критерия, скорее всего, являются основополагающими при
формировании сознания и развития искусственного интеллекта и интеллекта в целом.
3.
ОСНОВНЫЕ ПУТИ МОДЕЛИРОВАНИЯ И НАПРАВЛЕНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
“искусственного интеллекта” В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА.
Для создания “разумной машины”
необходимо использовать конструкцию, которая в значительной степени отличается
от конструкций существующих ныне электронных вычислительных машин (ЭВМ) и
которая должна быть схожа с “конструкцией” головного мозга человека, а возможно
и иметь белковую основу, поскольку “зародить” сознание, и как следствие интеллект, в механической или электронной
основе вряд-ли кому-либо удастся, по крайней мере на данном
єтапе развития науки (см. гл. 2). Мышление и сознание – это чисто
“живой” процесс и свойственен он только живым организмам.
Однако это вовсе
не означает, что исследователи искусственного интеллекта занимаются, так сказать,
пустой работой. Возможно искусственный разум, способный заменить человека во
всех отношениях, никогда (по крайней мере в ближайшие 100 – 200 лет) не получит
право на существование. Именно поэтому исследователи решили пойти по более
простому пути и “разбить” одну очень сложную проблему на ряд нескольких
маленьких. Подобный прием часто встречается и в других отраслях человеческой
деятельности.
Здесь в защиту
искусственного интеллекта следует сказать, что большинство из этих проблем было
успешно преодолено. Уже сейчас существуют программы, которые умеют распознавать
текст, написанный от руки или напечатанный, либо произнесенный человеком. Кроме
этого, существуют также программы, которые называются самообучающимися. В качестве
примера таких программ можно привести, в первую очередь, игровые программы в
шашки или шахматы. Существуют также более сложные программы распознавания
образов, отпечатков пальцев и др., которые используются в охранных системах. Ну
и пиком развития искусственного интеллекта на настоящий момент являются
экспертные системы, которые, проще говоря, представляют собой огромные базы
знаний с максимально высоким поиском тех или иных знаний, основанном на
логическом переборе известных фактов; при этом используются эвристические
алгоритмы.
Принято различать
три основные пути моделирования искусственного интеллекта и мышления:
§
классический,
или (как его теперь называют) – бионический;
§
эвристического
программирования;
§
эволюционного
моделирования.
Первый путь уже
рассматривался ранее (см. гл. 2). Было отмечено, что бионический путь
моделирования, другими словами, непосредственное моделирование человеческого
мозга сопряжено с рядом трудностей из-за частично изученной структуры мозга. Сложнейшее
переплетение связей коры головного мозга практически не поддаются расшифровке.
Известно лишь примерное расположение зон мозга, отвечающих за ту или иную
функцию. Попытки смоделировать работу головного мозга соединением между собой
множества процессоров подобно нейронной сети, показали, что некоторое
увеличение скорости и потока обрабатываемой информации идет лишь до уровня одного
- двух десятков процессоров, а затем начинается резкий спад производительности.
Процессоры как бы “теряются”, перестают контролировать ситуацию или проводят
большую часть времени в ожидании 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. В них
одна плоскость данных одновременно взаимодействует с другой, причем количество
единиц информации может достигать нескольких миллионов. Таким образом
происходит единовременный охват изучаемого объекта, а не последовательное
изучение его частей.
Второй подход,
или эвристическое программирование, решает задачи, которые в общем можно
назвать творческими. Практичность этого метода заключается в радикальном
уменьшении вариантов, 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 метод
планирования. Первый заключается в выборе и осуществлении таких операций, которые
последовательно уменьшают разницу между исходным и конечным состоянием задачи.
Во втором методе вырабатывается упрощенная формулировка исходной задачи, которая
также решается методом анализа целей и средств. Один из вариантов дает решение исходной
задачи [10, 278-320].
Третий подход является
попыткой смоделировать не то, что есть, а то, что могло бы быть, если бы
эволюционный процесс направлялся в нужном направлении и оценивался предложенными
критериями. Идея эволюционного моделирования сводится к экспериментальной
попытке заменить процесс моделирования человеческого интеллекта моделированием
процесса его эволюции [10, 320-340]. При моделировании эволюции предполагается,
что разумное поведение преду-сматривает сочетание способности предсказывать состояние
внешней среды с умением подобрать реакцию на каждое предсказание, которое наиболее
эффек-тивно ведет к цели. Этот метод открывает путь к автоматизации интеллекта
и освобождению от рутинной работы. Это высвобождает время для проблемы выбора
целей и выявления параметров среды, которые заслуживают исследования. Такой
принцип может быть применен для использования в диагностике, управлении
неизвестными объектами, в игровых ситуациях.
Итак, существуют
три пути моделирования интеллекта: бионический, эвристический и эволюционный. В
зависимости от использованных средств можно выделить три фазы в исследованиях.
Первая фаза – создание устройств, выполняющих большое число логических операций
с высоким быстродействием. Вторая фаза включает разработку
проблемно-ориентированных языков для использованного на оборудовании, созданном
в первой фазе. Третья фаза наиболее выражена в эволюционном моделировании. В
ходе развития этой фазы отпадает необходимость в точной формулировке постановки
задачи, т.е. задачу можно сформулировать в терминах цели и допустимых затрат, а
метод решения будет найден самостоятельно по этим двум параметрам.
Среди основных направлений
человеческой деятельности, в которых используется и внедряется искусственный интеллект,
можно назвать следующие:
§
доказательства теорем;
§
игры;
§
распознавание образов, речи, текстов;
§
принятие решений;
§
адаптивное программирование;
§
сочинение машинной музыки;
§
обработка данных на естественном языке;
§
обучающиеся сети (нейросети);
§
вербальные концептуальные обучения.
В этом списке
приводятся далеко не все элементы искусственного интеллекта которые встречаются
и успешно применяются во многих сферах человеческой деятельности. Однако даже
перечисленных элементов вполне достаточно, чтобы покрыть эти сферы. Большинство
элементов опять-таки выполняется под управлением и контролем человека, и ни
один из них не может функционировать самостоятельно. Многие из перечисленных
элементов требуют также и ответственности, а человек может “доверить” искусственному
механизму лишь мало ответственные задачи.
Так, например,
для доказательства теоремы требуется для начала сформулировать саму теорему,
чего машина сама по себе сделать не сможет. Поэтому данный элемент находится
под полным управлением человека, а машина, пользуясь своей базой знаний, а
также эвристическими алгоритмами может с помощью перебора найти доказательство.
В играх
применение искусственного интеллекта также вполне очевидно. В настоящее время
теории игр вообще и внедрению в нее элементов искусственного интеллекта в
частности уделяется очень большое внимание даже правительственными
организациями. И дело вовсе не в том, что человечество “помешалось” на компьютерных
играх, которые встраиваются сейчас во все предметы обихода – от мобильного телефона
до компьютера. Дело в том, что под многими играми понимается война, поэтому в
создании алгоритмов, умеющих с военной оперативностью принимать стратегические
решения заинтересована любая страна. Наибольшее опасение вызывают самообучающиеся
машины (т.е. машины, совершенствующиеся по мере накопления опыта), потому что
их поведение становится непредсказуемым. Такие машины делают не то, что им
приказывают, а то, чему они научились [11, 432-438].
В распознавании
образов, речи и текстов применение искусственного интеллекта на настоящий
момент времени почти достигло пика своего развития, насколько это возможно для
машины. Этот элемент искусственного интеллекта применяется во всех сферах, так
как это первоочередные вопросы диалога или контакта с машиной. Существующие
программы распознавания текстов работают с очень высокой точностью. Правда пока
они позволяют распознавать лишь печатаемые тексты, но это проблема недалекого
будущего. Распознавание образов успешно применяется и в коммерческих продуктах,
например охранных сигнализациях [12, 112-145].
В области
принятия решений, однако же, последнее слово всегда остается за человеком, так
как эта область внедрения искусственного интеллекта является самой
ответственной. На это особое внимание обращал Н. Винер на международном симпозиуме по программированию,
который состоялся в 1973 году [13, 172-173]. Машина здесь выступает скорее в
роли советчика. В нужный момент времени она подсказывает человеку, какое лучше
принять решение, основываясь на собственном “опыте”. Если машина все-таки
формирует окончательное решение сама, то это всегда происходит по строгим
алгоритмам, которые, как правило, не являются самообучающимися и только при наличии всех
данных, необходимых для решения поставленной задачи [14, 17-19].
Однако означает
ли это, что при этом исчезла проблема искусственного интеллекта? Вовсе нет.
Наоборот, некоторые успехи в разработке подобного рода программ лишь усиливают
желание создания системы, которая смогла бы служить “главным командным центром”,
обрабатывать
информацию, которая поступает с этих “датчиков” и, возможно, заменить мыслительные процессы человека в некоторых
предметных областях в будущем [15, 130-135].
Следует отметить,
что до тех пор, пока такой “командный центр” не будет создан, или, по крайней мере, не появятся реальные
предпосылки его создания, человечеству в общем-то можно не опасаться того
факта, что когда-нибуть искусственный разумный организм вытеснит своего
создателя, поэтому все морально-этические вопросы параллельного существования
искусственного и естественного разума и преобладания первого пока не имеют
реальной основы, по крайней мере, на сегодняшний день.
Однако в
настоящее время при обсуждении философских аспектов моделирования мышления
обычно не обращается должного внимания на проблему моделируемого на ЭВМ
процесса восприятия и образного мышления, в то время как ограниченность
информационного моделирования (дискретного по своей природе) в решении этих
вопросов проявляется более выпукло, чем при моделировании дискурсивного
мышления [17, 32-54].
Следует отметить,
что визуальное мышление является особой формой разумного поведения, как и обычное
речевое мышление, в то время как в определении В.Глушкова, который принимал
тест А.Тьюринга, связь устройства, обладающего искусственным интеллектом, с
окружающим миром осуществляется только на физическом уровне. Оба вида мышления
взаимодействуют между собой. Даже абстрактно-теоретическое мышление ученого не
может быть оторвано от действительности. И.Сеченов различал три фазы
мышления: мышление чувственными конкретами(образами), символическое мышление и
его высшая фаза - отвлеченное внечувственное мышление [18, 24-42]. И.Павлов
выделял предметно-действительное и речевое мышление [18, 48-53], а
С.Рубинштейн отмечал, что, будучи различными уровнями или ступенями познания,
образное и абстрактно-логическое мышление являются в известном смысле различными
сторонами единого процесса и равно адекватными способами познания различных
сторон действительности [18, 57-60].
Вычислительные
машины в настоящее время не приспособлены к работе на нефизическом уровне. Вот, что пишет об этом
Э.Хант: "Создание ЭВМ, способной видеть и слышать, оказалось очень сложной
задачей. И ни в одной из попыток машинное восприятие даже отдаленно не
приближается к человеческому. Машинный анализ изображений ограничивался либо
анализом фотографий, что фактически больше представляет собой
специализированную задачу распознавания образов, либо анализом очень простых
сцен, вроде тех, что можно построить на столе из детских кубиков. Проблемы,
связанные со зрительным восприятием, в самом деле, трудно разрешимы. Машинное
восприятие речи почти так же малоуспешно. Наши успехи в этой области сегодня
лишь незначительно напоминают то, что обычно показывают в научно-фантастических
фильмах, рассказывающих об ЭВМ, исследующих джунгли или ремонтирующих
космические корабли" [16, 123-126]. Выход из такого положения заключается, видимо, в создании
принципиально новых устройств, основанных, как это представляется, на принципах
голографии.
Отсюда можно
сделать вывод, что едва ли правомерно представлять мышление человека как
функцию одного лишь мозга. Мышление без тела невозможно. Чувственные
восприятия человека, безусловно, более "телесны", чем логика его
мысли. Однако, следует избегать той абсолютизации биологического начала в
человеке, которая отвергается диалектико-материалистической философией.
4. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ
“искусственного интеллекта” И ВОЗМОЖНОСТИ
СОЗДАНИЯ “искусственного РАЗУМА” В БУДУЩЕМ.
Многие споры вокруг проблемы создания искусственного
интеллекта имеют эмоциональную подоплеку. Признание возможности искусственного
разума представляется чем-то унижающим человеческое достоинство. Однако нельзя
смешивать вопросы возможностей искусственного разума с вопросом о развитии и
совершенствовании человеческого разума. Повсеместное использование ИИ создаёт
предпосылки для перехода на качественно новую ступень прогресса, даёт толчок
новому витку автоматизации производства, а значит и повышению
производительности труда. Разумеется, искусственный разум может быть
использован в негодных целях, однако это проблема не научная, а скорее морально-этическая.
Однако развитие кибернетики выдвигает ряд проблем, которые
все же требуют пристального внимания. Эти проблемы связаны с опасностями,
возникающими в ходе работ по искусственному интеллекту[18, 42].
Первая проблема связана с возможной потерей стимулов к
творческому труду в результате массовой компьютеризации или использования машин
в сфере искусств. Однако в последнее время стало ясно, что человек добровольно
не отдаст самый квалифицированный творческий труд, так как он для самого
человека является привлекательным.
Вторая проблема носит более серьезный характер, и на нее
неоднократно указывали такие специалисты, как Н. Винер,
Н. М. Амосов, И. А. Полетаев и др. Состоит она в следующем.
Уже сейчас существуют машины и программы, способные в процессе работы
самообучаться, т. е. повышать эффективность приспособления к внешним факторам.
В будущем, возможно, появятся машины, обладающие таким уровнем
приспособляемости и надежности, что необходимость человеку вмешиваться в
процесс отпадет. В этом случае возможна потеря самим человеком своих качеств,
ответственных за поиск решений. Налицо возможная деградация способностей
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 в автоматизации процессов,
связанных с тяжелыми аварийными ситуациями. В этом случае у человека,
“надзирающим” за управляющей машиной, всегда хватит умения и реакции таким
образом воздействовать на ситуацию, чтобы погасить разгорающуюся аварийную
ситуацию. Таковые ситуации возможны на транспорте, в ядерной энергетике. Особо
стоит отметить такую опасность в ракетных войсках стратегического назначения,
где последствия ошибки могут иметь фатальный характер.
Что касается
применения элементов искусственного интеллекта в недалеком будущем, то дать
конкретные прогнозы того, что и когда будет достигнуто, скорее невозможно.
Однако на ряде уже существующих фактов можно прогнозировать хотя-бы сферы и
примерный “род работы” для систем искусственного интеллекта.
Итак, в сельском хозяйстве компьютеры должны оберегать посевы от
вредителей, подрезать деревья и обеспечивать избирательный уход. В горной
промышленности компьютеры призваны работать там, где возникают слишком опасные
условия для людей. В сфере производства вычислительные машины должны выполнять
различного вида задачи по сборке и техническом контроле. В учреждениях
вычислительные машины обязаны заниматься составлением расписаний для
коллективов и отдельных людей, делать краткую сводку новостей. В учебных
заведениях вычислительные машины должны рассматривать задачи, которые решают
студенты, в поисках ошибок, подобно тому как ищутся ошибки в программе, и
устранять их. Они должны обеспечивать студентов суперкнигами, хранящимися в
памяти вычислительных систем. В больницах вычислительные машины должны помогать
ставить диагноз, направлять больных в соответствующие отделения, контролировать
ход лечения. В домашнем хозяйстве вычислительные машины должны помогать советами
по готовке пищи, закупке продуктов, следить за состоянием пола в квартире и
газона в саду. Конечно, в настоящее время ни одна из этих вещей не
представляется возможной, но исследования в области искусственного интеллекта
могут способствовать их реализации.
В наши дни,
идущие под знаком ускорения научно-технического прогресса, автоматизация
интеллектуальной деятельности становится насущной проблемой. Уже сейчас число
лиц, занятых в сфере управления и обслуживания растет быстрее, чем число лиц,
непосредственно занятых в производстве. Причем происходит это так быстро, что
через некоторое время количество людей, занятых в непроизводственной сфере и, в
частности, в науке будет близко к общей численности населения Земли [19, 23-27].
Стремительное
увеличение потока перерабатываемой информации там, где раньше ее почти не
было(торговля, банковское дело), также приведет к значительным изменениям в
методах работы и потребует автоматизации, а возможно и интеллектуализации.
Таким образом решение проблемы искусственного интеллекта переходит из разряда
сугубо научных к проблемам, требующим наиболее быстрого решения, обусловленного
экономической необходимостью. Даже частичное решение данной задачи, сегодня
приносит немалую пользу в таких областях как медицина, биржевое дело,
распознавание текста и его перевод на различные языки и многих других.
Кроме того,
остается малоисследованной деятельность мозга. Это происходит не в силу
технической невозможности проследить тот или иной тип взаимодействия частей
мозга, соотнесения этих частей с теми или иными областями жизнедеятельности или
мышления, а в силу того, что обнаружение таких специализаций частей мозга,
связей любых его структур не дает представления об общей концепции его
деятельности. Очевидно, что полное представление о работе мозга возможно
получить лишь после полного моделирования его деятельности на компьютере, т.е.
создания реального искусственного разума. А выяснение процесса мышления поможет
людям его оптимизировать. Возможно, что самое важное значение искусственного
интеллекта будет заключаться даже не в написании новых программ , а в новом
подходе к пониманию процесса мышления. Если мы узнаем что-то новое о том, как
человек читает и понимает прочитанное или сказанное, как происходит творческий
процесс, то это поможет людям в их работе [20, 13-16].
Ответить на
вопрос, возможно ли в недалеком будущем создание своеобразного искусственного
“мозгового центра”, можно однозначно: нет, по крайней мере на данном этапе
развития науки. Человек будет передавать машине лишь некоторые функции,
выполняемые им в процессе мышления. Само мышление как духовное производство,
создание научных понятий, теорий, идей, в которых отражаются закономерности
объективного мира, останется за человеком.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Так возможен ли всё-таки
искусственный интеллект? Если под этим термином понимать разумную электронную
машину, способную мыслить подобно человеку, то, скорее всего, нет, по крайней
мере на сегодняшний день. Во-первых, недостаточно изучены устройство
человеческого мышления, механизмы функционирования интеллекта. Во-вторых,
технология ещё не располагает достаточными вычислительными мощностями для
реализации столь сложной системы, и, к тому же, сомнителен сам факт возможности
создания искусственного разума на базе широко используемых на сегодня машин с
двоичным представлением информации.
Если искусственный интеллект считать
вычислительной программой, решающей интеллектуальные задачи математически,
путём расчленения нестандартной задачи до элементарных инструкций, то можно
сказать, что фундамент искусственного интеллекта уже заложен, и последний
достаточно широко применяется.
Повсеместное
использование искусственного интеллекта создаёт предпосылки для перехода на
качественно новую ступень прогресса, даёт толчок новому витку автоматизации
производства, а значит и повышению производительности труда. Безусловно, капиталовложения в
дальнейшее исследование и разработку систем искусственного интеллекта принесут
существенную финансовую отдачу и будут полезны всему человечеству.
Искусственный
интеллект как область науки, философии – это лишь малая часть грандиозной
попытки понять мышление. Это, возможно, основная цель данной области и здесь
уже достигнуты немалые успехи. Главный интерес для нас составляет именно
интеллект, а не его искусственное происхождение. Если мы достигнем успеха в
этом направлении, то проложим путь для создания механических помощников
человеку в его повседневных делах и заботах. Но самое главное, чего мы тогда
сможем добиться – это более глубокого понимания самих себя, что, безусловно, гораздо
ценнее, чем любая программа.
Список использованной литературы
1.
Жердев Р.В., Евсеева Т. А. Философия: Учебное пособие
для аспирантов.
– СПб.: НЕСТОР, 1997. – 358 с.
2.
Экклз Д. Понимание мозга/ Пер. с англ. Н.Логтев, Т.Богаченко и др. – М .:
Иностранная литература, 1973. – 253 с.
3.
Федоров А.С. Вычислительные машины и мышление. – М.: Мир, 1996. – 372 с.
4.
Поспелов
Д.А. Философия или наука: на пути к искусственному интеллекту. – М.: Наука, 1982. – 267 c.
5.
Клаус Г. Кибернетика и философия/ Пер. с англ. Н.Логтев, Т.Богаченко и др. – М.:
Иностранная литература, 1983. – 415 c.
6.
Власенков В.С. Знакомьтесь: компьютер. – М.: Мир, 1989. – 120 c.
7.
Минский М. Перцептроны/ Пер. с
англ. П. Радиев, В. Долохов и др. – М.: Иностранная литература, 1979. – 362
с.
8.
Лекторский
В.А. Искусственный интеллект и
рефлексия над знаниями/ Философия науки и техники, 1991, №9. – 348 c.
9.
Шалютин
С.М. Искусственный интеллект. – М., 1993. – 275 с.
10.
Гук М.С. Вычислительные машины. – СПб.: ПИТЕР, 1999. – 438 с.
11.
Глушков
В.М. Кибернетика: вопросы теории и практики – М., Педагогика, 1975. – 289 с.
12.
Глушков
В.М. Что такое кибернетика? – М., Педагогика, 1975. – 327 c.
13.
Гусев
С.С. Активность человеческого сознания и искусственный интеллект// Вопросы
философии,1987 г., N 8. – 350 c.
14.
Джордж Ф.
Мозг как вычислительная машина/ Пер. с
англ. П. Радиев, В. Долохов и др. – М.: Иностранная литература, 1963. – 376 с.
15.
Лекторский
В.А. Кибернетика. Итоги развития. – М.: Наука, 1979г. – 120 с.
16.
Кондратов.А.Л. Электронный разум. Очерк исследований
по проблеме искусственного интеллекта. –М., Знание, 1987. – 324 с.
17.
Лекторский
В.А. Теория познания (гносеология, эпистемология)// Вопросы философии, 1999,
№8. – 135 c.
18.
Лефевр
В.А. От психофизики к моделированию души// Вопросы философии, 1990, №7 – 138 c.
19.
Мамардашвили
М.К. Сознание как философская проблема// Вопросы философии, 1990, №10 – 129 c.
20.
Орфеев Ю.В.,
Тюхтин В.С. Мышление человека и искусственный интеллект. – М.: Мысль,1978. –
340 c.