МПС РФ
Московский Государственный УниверситетПутей
Сообщения (МИИТ)
Институт транспортной техники и
организации производства
Кафедра «Философии и культурологии»
РЕФЕРАТ
По дисциплине «Философия»
На тему: «Проблема искусственногоинтеллекта»
Выполнил:
Проверил:
МОСКВА 2003
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………………………………….….3
1.
ДВА ВИДА НАУКИ О МЫШЛЕНИИИ…………………..……………………..5
2.
ВСЕ ЕЩЕ КАРТЕЗИАНСКАЯ……………………………………………………9
3.
СЛЕДОМ ЗА КАРТЕЗИАНСТВОМ…………………………………………….12
3.1. ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА……………..……12
3.2. ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ ИСКУССТВЕННОГОИНТЕЛЛЕКТА…………….…….14
3.3. НЕЙРОСЕТИ……………………………………………………………………..16
3.4. ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ…………………………………………..18
3.5. НЕЙРОСЕТИ В ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ………………………..….19
Особенности современного этапа развития науки
... космической эволюции, согласно которой она есть начало всех процессов и форм развития материальных систем во Вселенной. Предполагается, что началом космической эволюции был «большойвзрыв»: ... дисциплинарный подход, ориентированный на изучение специфических, частных закономерностей и явлений. Дифференциация наук в огромной степени способствовала (и способствует) возрастанию глубины, точности и гибкости ...
4.
ОТ ПСИХОЛОГИИ К PSYCHE-ЛОГИИ……………………………………….23
ЗАКЛЮЧЕНИЕ…………………………………………………………………………28
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ…………………………………………………………..30
ВВЕДЕНИЕ
Современныефилософы и исследователи науки часто рассматривают междисциплинарные науки какодно из выдающихся достижений заново открытых в 20 веке. Искусственныйинтеллект и искусственная жизнь представляют прекрасный пример такой интеграциимногих научных областей. Конечно, междисциплинарность тоже имеет свою цену.Химики, биологи, специалисты в области вычислительных наук и многие другиеизучают различные аспекты живых систем, пользуясь при этом сходными методами.Основными методами изучения искусственной жизни являются: синтез искусственныхсистем с аналогичным живым системам поведением, изучение динамики развития процесса,а не конечного результата, конструирование систем демонстрирующих феноменсозидания. То, что объединяет исследователей в области искусственной жизни (ИЖ)– это методы, в отличие от их целей. Конечно, существует общий интерес к жизникак к феномену для изучения. К сожалению, жизнь слишком сложна, чтобы можнобыло наметить общие направления в исследованиях. Доказательствам последнегоутверждения может служить тот факт, что некоторые заинтересованы в исследовании«систем, демонстрирующих феномены живых систем», другие изучают природухимического репродуцирования или пытаются решить философские проблемысамосознания. В то же время совершенно другой вид исследователей, относящихся кобласти роботики, пытаются создавать физические системы, демонстрирующие некотороеповеденческое сходство с животными.
Представьте себе хотябы на секунду возможность существование AI- искусственного интеллекта. Машина способная думать, и осознавать своипоступки. Разве такая машина не будет являться новой формой жизни? Фактическинамного более совершенной, чем человек — воздействие времени, болезней,радиации, потребность в пищи и воздухе — все отрицательные стороны человека длянее не свойственны.
С каждым годом мощностьпроцессоров возрастает в несколько раз. Если верить некоторым людям — однопроцессорные системы, чья мощность превышает несколько сот Гига Герц, ужеразработаны в таких корпорациях как Intel — за 20 лет компьютеры
прошли путь от лампочных ящиков смощностью намного меньше сегодняшнего калькулятора, до размеров спичечного коробка.
Самообучение? Это тоже не проблема — такиепрограммы уже тестировались в Японии, единственной проблемой является то, чточтобы компьютер сам понял смысл 2+2 нужно достаточно большой период времени(гораздо более длинный, чем человеку).
Но что будет через 10-15 лет?
В фантастических книгах о будущем киборги — всего лишьхолодные расчетливые умы, способные думать лишь логически. Однако кто можетбыть уверенным в том, что рано или поздно машина задастся вопросом — что я есть? Уже сейчас мы пытаемсясоздать такую машину. Многим это не нравится: Как можно! — говорят они: Какможно ставить человека на один уровень с Богом, а машину на уровень человека?Интересно эти люди задумывались хоть раз над тем, что сам человек мог появитьсятаким же способом, не одна теория о происхождении жизни еще не доказана. А чтоесли это и есть процесс эволюции? Одни рассы создают других. Уже сейчас ученыемогут создать человека из набора цифр — кода ДНК. Почему же не возможносоздание компьютерной системы, которая на основе тех же цифр сможет испытыватьэмоции, мыслить и понимать, что она существует. Вот вам эволюция — каждая новаярасса во много раз превосходит предшественников — компьютер превосходитчеловека, также как человек превосходит одноклеточный организм.
Раздел «Физиология сенсорных систем»
... эпителия. Обонятельные рецепторы. Кодирование информации в обонятельной системе. роль хеморецепция играет в жизни человека, предоставляя ему жизненно необходимую информацию о качестве ... провод и центр отделе кодируется номером канала! Физиологическая роль сенсорных систем, обеспечивающих хеморецепцию: обоняние, вкус, вицероцепция. Обонятельный анализатор. Строение обонятельного ...
Носможем ли мы понять вовремя, что мы создали разумное существо? Возможно, именнотак поступили те, кто набрал на клавиатуре число и получил ДНК — хороший способпроверить, способна ли новая получившаяся раса понять смысл и причину еесуществования.
Вкачестве основы данной работы рассматривались труды довольно известногосовременного философа, ученика Мартина Хайдеггера, Майкла Веллера определяющегов своих работах взаимосвязь современных проблем искусственной жизни иискусственного интеллекта с картезианским и неоаритотелевым подходамирассмотрения мышления и жизни как таковой.
1. ДВА ВИДАНАУКИ О МЫШЛЕНИИ
Искусственная жизнь, замечательная ибыстро развивающаяся область научного знания, которая может совершить переворотв науке о мышлении. С другой стороны, еще весьма большой объем теоретическихисследований требуется, чтобы приблизиться к систематическому пониманиюконцептуальных рамок, в которых может развиваться наука о мышлении на базеискусственной жизни. Такое понимание необходимо не только в академическихисследованиях в области философии науки. Оно поможет сформировать вопросы,требующие дальнейшего рассмотрения и объяснить результаты эмпирическихисследований. Далее приводится попытка систематического рассмотрения даннойпроблемы. Целью является разделить и провести сравнение двух видов науки омышлении (ортодоксальной и биологически-ориентированной), и показать, как этидва отдельных стиля мышления в области научного познания являются потомкамидвух радикально различающихся взглядов на место разума в природе (картезианскийи аристотелев взгляды).
Главной идеей будет то, что «искусственная жизньпотенциально может стать интеллектуальным двигателем биологическиориентированной науки о мышлении, действующей в рамках общих аристотелеевых концепций»[1].
Жизнь внауке о мышлении рассматривается как простое явление. Бесспорно, чтоискусственный интеллект был теоретическим ядром в данной области, в том смысле,что эти концепции, разработанные для искусственного интеллекта или обычноприменяемые в этой области (такие концепции как алгоритм, эвристика и обработкаинформации) обеспечивают науку о мышлении терминологическим базисом. Однакопоявление в рассмотрении также искусственной жизни придало данной областипознания большую законченность.
На практике под крышей терминаискусственная жизнь гнездится грандиозное разнообразие различных проектов отмоделей копирования ДНК и систем с обратной связью датчик-двигатель до изученияколлективного разума и динамики роста населения. Такое разнообразие приводит ктрудности компактного определения для данной области знания. Однако, в контексте данной работы, будетправильным
Искусственный интеллект 2
... о возможности компьютерного мышления возник почти одновременно с началом компьютерной революции. Сам термин "искусственный интеллект" имеет два ... и т.д. Если привлечь дополнительные данные, например биологические и медицинские, то можно утверждать, что показание ... познания. Ее проблематика формировалась под влиянием передовых наук века: физики, особенно квантовой механики, теории относительности, ...
использоватьопределение искусственной жизни как попытки познания живых систем (включая, впредельном случае, феномен который можносгруппировать вместе под такими понятиями как разум, мышление и познание)посредством анализа и/или синтеза артефактов (компьютерных моделей,искусственных миров и роботов).
В то же время при адоптации строгоограниченного точного определения искусственного интеллекта (т.е.фундаментально логически обоснованного или основанного исключительно на разумечеловеческого уровня) возникает разрыв между искусственной жизнью иискусственным интеллектом для определенных видов исследований в областиискусственной жизни (например, разработки роботов с интеллектом животногоуровня), хотя они и относятся к некоторому, пусть и нестандартному, типуискусственного интеллекта. Для точности формулировок терминов в дальнейшемрассмотрении проведем различие между искусственной жизнью (которая всегдавключает определенные формы искусственного интеллекта) и искусственныминтеллектом, который не является в то же время искусственной жизнью. Вдальнейшем будем называть второй вариант исследований искусственным интеллектомв ортодоксальной форме (orthodox AI или OAI).
OAI может быть определен путем егоотношения к идее, что здоровая наука о разуме может, по большей части,игнорировать биологические размышления, которые тяготеют к входу в общуюкартину в качестве только «деталей конкретного воплощения» либо «случайные историческиечастности», и в целом не обеспечивает и не содержит концепций и принциповобычно используемых для построения научного объяснения разума. Данная тенденцияк биологической нейтральности выражается в наборе различных измерений таких как(а) вынесение из области рассмотрения либо предельно упрощенный взгляд на то,что происходит в нервной биологической системе и (в более общем случае) вбиологическом теле, (б) пренебрежение скованностью налагаемой на биологическийразум необходимостью действовать в реальном времени в часто враждебной,непредсказуемой и не прощающей ошибок обстановке и (в) закрытие глаз на тотфакт, что поведение животных зачастую высоко специфично в рамках ихэкологической ниши.
OAI, охарактеризованное выше, будетиспользовано в качестве интеллектуального ядра, для того, что будем вдальнейшем называть ортодоксальной наукой о мышлении (orthodox cognitivescience OCS).
Согласно означенному соотношению, можно ожидать от OCSдемонстрации такого же отношения биологической нейтральности, как и у OAI,только в данном случае по отношению к научному объяснению мышления и познания.И это будет именно то, что мы искали. В ортодоксальной истории науки омышлении, для того чтобы объяснить вид познания демонстрируемого биологическиммыслителем возможно по большей части игнорировать факты биологии биологическогомыслителя. (Исключение из этого правила – определение нормальной функциипосредством естественного дарвиновского отбора будет рассмотрено далее).
Большинство, хотя и далеко не все,работы в области искусственного интеллекта и науки о мышлении являютсяортодоксальными (т.е. как было определено выше, биологически нейтральными).
Реферат по философии на тему «Постпозитивистская философия науки» Оглавление
... Фейерабенда). Авторы этих концепций претендуют на тотальное преодоление позитивистской традиции мышления в философии науки, в то время как представители других направлений постпозитивизма ограничиваются ... для всех представителей постпозитивизма является недостаточное понимание комплексности проблем получения и обоснования нового знания. что приводит к абсолютизации одного из срезов исследования ...
Этовключает в себя подавляющее большинство, хотя и далеко не все модели, разработанныепод флагом коннективизма. (Удручающее общее утверждение, что коннективисткиесети, в общем, являются «биологически реалистичными психологическими моделями»по-видимому, фиктивно).
Далее этому будет дано объяснение. Теперь рассмотримрадикально отличающийся вид исследований: реально биологическая наука омышлении. Под этим термином подразумевается наука о мышлении, которая следуеттому, что Годфри-Смит называл строгой непрерывностью, утверждение о том что«жизнь и разум имеют общую абстрактную структуру или набор базовыхорганизационных свойств… Разум буквально подобен жизни.»1Согласно этому утверждению, направляющим принципом биологической науки омышлении будет то, что мышление может быть объяснено с использованием тех жефундаментальных концепций и принципов, что и описание других биологическихфеноменов. Биологическая наука о мышлении буквально является наукой о жизни.
Отметим четыре положения, касающихсястрогой непрерывности:
1.
Строгая непрерывность влечет за собой, – но непроистекает из – более слабых форм непрерывности, согласно которой для того,чтобы некоторая сущность имела разум, она должна быть живой, хотя для тогочтобы быть живой наличие разума неявляется необходимым. Данная форма непрерывности сама по себе недостаточна длядействительно биологической науки о мышлении, так как она не дает гарантии, чтокто-либо должен обращаться к принципам построения живого объекта для того,чтобы понять процесс мышления.
2.
Из строгой непрерывности не следует, что жизнь имышление есть одно и то же. Они находятся в непрерывной последовательности, ноне эквивалентны.
3.
В контексте биологической науки о мышлении, строгаянепрерывность предполагает методологию изучения «снизу-вверх». Сначалаисследователь проводит поиск удовлетворительного объяснения некоторого простогоне мыслящего проявления жизни (Для основания подходящей теоретическойконцепции).
Затем производится его противопоставление более сложной мыслящей сущности.
4.
Строгая непрерывность, в первую очередь, беспокоиттех, кто жаждал действительно обобщенной науки о мышлении. Конечно, можетоказаться, что сходный набор структурных свойств выражен не только в жизни иразуме натуральных земных природных существ, но и в их неземных копиях (еслиданных феномен существует), а также во всех формах искусственной жизни иискусственной ментальности, которая возможно способна существовать (есликто-либо считает, что артефакты могут буквально быть живыми и иметь разум).Если повернуть рассмотрение в эту сторону, то идея об обобщенной науке, омышлении будет спасена. Однако ничто в идее строгой непрерывности негарантирует такой результат.
Развитие основ логического мышления у старших дошкольников на ...
... повседневно; - недопустимость погрешности в логике изложения и обосновании; - вовлечение детей в постоянную работу по совершенствованию своего мышления, которая рассматривалась бы ими как личностно значимая задача; ... проверять эти решения, доказывать, опровергать словом, всё то, что необходимо для жизни и успешной деятельности любого человека. Логические законы действуют независимо от воли ...
Очевидно, что положение о том, чтобиологическая наука о мышлении может быть построена вокруг OAI выходит за рамкиразумного сомнения. Но как же теперь поступать с искусственной жизнью? Ранеепредполагалось, что искусственная жизнь может быть охарактеризована как попыткаиспользования искусственной среды для исследования феномена жизни. Этопродвигает нас в правильном направлении. Уже был отмечен тот факт, чтообъяснение интеллекта, разума и мышления стоит на повестке дня в областиизучения искусственной жизни. Это показывает, что канонический взгляд с точкизрения изучения искусственной жизни предполагает рассмотрение данных феноменовкак исключительно связанных (и являющихся подмножеством) живых систем, которыезаключают в себе, в целом, то, что делают живые системы, согласно слабой форменепрерывности, определенной ранее. Конечно, данное принятие слабой формынепрерывности не обязывает рассматривающих искусственную жизнь принимать ведущийпринцип биологической науки о мышлении, тезис о строгой непрерывности. Тем неменее, хотя строгая непрерывность не является строго обязательной в характереискусственной жизни, исследователи, работающие в области искусственной жизни исмежных областях, часто покупаются на эту идею. Например, выдвигается аргумент,что модели искусственной жизни обеспечат объяснение неожиданных проявленийсоставляющих основу жизни и разума. Также предполагается, что подрыв обычногоиммунологического распознавания свой-чужой будет иметь последствия в областитаких высокоуровневых явлений как самосознание и индивидуализм. Решающим фактомявляется то, «что характер искусственной жизни не только допускает строгуюнепрерывность, но и активно поощряет ее»1. Несмотря на этот факт, искусственнаяжизнь является действительным OAI.
На данной стадии возникаетнеобходимость прояснить взаимоотношения, существующие между искусственнойжизнью и биологической наукой о мышлении. Объяснение живых систем, предлагаемоев рамках искусственной жизни обычно формулируется в рамках теоретическогословаря, поддерживающего набор различных научных концепций (таких каксамоорганизация, автономия, реакция на внешние проявления и т.п.).
Если быподобные концепции обеспечивались биологической наукой о мышлении с еетеоретическим словарем, тогда искусственная жизнь смогла бы стать таким жеинтеллектуальным базисом для науки о мышлении, каким ортодоксальныйискусственный интеллект является для ортодоксальной науки о мышлении.
2. ВСЕ ЕЩЕКАРТЕЗИАНСКАЯ
Будет очень полезно на некотороевремя сконцентрироваться на одном специфическом спорном вопросе, по которомурасходятся ортодоксальная и биологическая наука о мышлении, а именно выражениесоотношения которое существует между нейробиологическими/биохимическимисвойствами живых организмов с одной стороны и мышлением с другой стороны. (Врезультате данный спорный вопрос создает первое направление биологическойнейтральности в ортодоксальной науке о мышлении, как было определено впредыдущей главе).
Различие в этом вопросе может быть объяснено тем фактом, чтодва вида науки о мышлении сформированы в радикально различающихся философскихконцепциях. В целом биологическая наука о мышлении наиболее органично ложится врамки общей аристотелевой концепции, в то же время у ортодоксальной науки омышлении наблюдаются картезианские корни.
Модели психики в системах искусственного интеллекта творчество и алгоритмы
... реализуемых ею программах, с мышлением человека. Если система решает задачи, которые человек обычно решает посредством своего интеллекта, то мы имеем дело с системой искусственного интеллекта. Однако это ограничение ... научной мысли, с воздействием достижений в области вычислительной техники и роботики на жизнь будущих поколений людей. Здесь возникают и получают права гражданства новые методы научных ...
Любой, кто даже не проявлял особогоинтереса к философии разума, знает, что Декарт считал мыслимое и физическоедвумя различными, но взаимодействующими онтологическими реальностями. Однакодругой вклад, сделанный Декартом в изучение разума, менее широко известен. Этимвторым вкладом является форма психологического обоснования – дуализмобоснования – который одновременно поддерживает следующие тезисы: (1) дляобъяснения физического явления, некто нуждается в привлечении толькоспецифических физических сущностей и состояний и специфических физическихзаконов; (2) для объяснения психологических явлений, некто нуждается впривлечении только специфических мыслительных сущностей и состояний и специфическихзаконов мышления. Дуализм обоснования прекрасно согласуется с идеей, чтомыслительные события являются предельной формой физических явлений. Дляфизической онтологии, предлагаем ли мы физический или психологический стильобоснования зависит описания, к которому, с текущими заданными конкретнымицелями обоснования, склоняются взятые интересующие нас явления.
Важно то, что Декарт мыслилорганическое тело мыслителя как еще один физический объект в физическом мире.Учитывая дуализм обоснования, данная идея приводила его к тому, чтонейробиологическое/биохимическое обоснование событий в теле мыслителя неуместнов психологическом обосновании событий в разуме мыслителя, в том смысле, чтопсихологическое обоснование может быть проведено в отсутствии любого, сколькобы то ни было детализированного нейробиологического/биохимического знания отеле мыслящего объекта. Данное обосновательное отделение разума от физическогоносителя приводил в результате к прерывистости в обосновании в данном контекстемежду жизнью и разумом. Научное обоснование процессов, которые рассматривалиськартезианством как органические, относящиеся к телесной жизни (такие процессыкак пищеварение, размножение и рост) немедленно попадало в областьбиологических объяснений, которая толковалась как принижаемая физическойнаукой. Научное обоснование физических процессов, с другой стороны, нуждается визложении на языке, совершенно отличающемся от биологического языка, в языкеспецифическом для психологии. Это равнозначно отклонению положений строгойнепрерывности. Другими словами, дуализм обоснования несовместим с биологическойнаукой о мышлении.
В настоящеевремя функционалисты в философии разума придерживаются взглядов, чтоопределяющее свойство типа ментального состояния является причинная роль того,что состояние играет в посредничестве между (1) сенсорными входами, (2) другимитипами ментальных состояний и (3) моторикой поведения. Строго говоря,функционализм не проводит связей к природе основы, на которой реализованыментальные состояния, так как сущность в некотором частном ментальном состоянииуже является, как уже говорилось, сущностью в некотором специфическомфункциональном состоянии, и совершенно эквивалентные функциональные состояниямогут быть, в принципе, реализованы биохимически на углеродной основе, в видекремниевого мозга или в виде картезианского разума самого по себе. Здесь, впринципе, функционализм входит составной частью в дуализм субстанций. Данныйпринципиальный факт может показаться незначительным, если считать, что функционализмобычно является рабочей лошадкой теории распознавания, согласно которой любаясущность данного типа ментального состояния является единственной и сходна снекоторым физическим состоянием в физической системе. Но, «дополнение ктребованиям распознавания не рассматривает нейробиологические и биохимическиедетали тела биологического мыслящего объекта относящегося к процессупсихологического обоснования»1.Согласно функционалистам, процесс психологического обоснования можетпроводиться в превосходной изоляции от этих частных деталей. Подобная позицияуже рассматривалась ранее: функционализм является формой картезианскогодуализма обоснования.
Мышление как процесс решения задач
... отвлечься от несущественных свойств и отношений. Мышление как процесс решения задач Мышление часто развертывается как процесс решения задач. Эти задачи могут относиться к области природы, общественной ... жизни, к самому человеку. Задачи могут возникать по ...
Таккак же база дуализма обоснования в функционализме уместна в пониманииортодоксальной науке о мышлении? Ответом является, что ортодоксальная наука омышлении построена на функционализме. В самом деле, вычислительные состояния(тип состояний к которым прибегают ортодоксальный искусственный интеллект иортодоксальная наука о мышлении) прекрасные примеры функционально определенныхсостояний. При этом нет никакого противоречия в том, что одно из классическихположений функционализма было выражено в теории путем использования машиныТьюринга. Как только принимается функционалисткие основы ортодоксальной науки омышлении и вместе с ней общее картезианское рассмотрение отношений между живымтелом и разумом которые порождаются данными основами, можно увидеть почемуортодоксальная наука о мышлении связана с идеей, что может быть описано безпонимания или существенных ссылок на нейробиологический или биохимический базисданного процесса мышления. Другими словами, можно видеть почему ортодоксальнаянаука о мышлении принимает положения совершенно неприемлемые биологическойнаукой о мышлении.
3. СЛЕДОМЗА КАРТЕЗИАНСТВОМ
Теперьсамое время затронуть биологическую науку о мышлении, чтобы увидеть, что можетбыть принято в рассмотрение из области пост-картезианства. Исследования вобласти коннективистских (или искусственных нейронных) сетей являютсяподходящей для этого областью, так как подобные исследования относятся как кортодоксальному искусственному интеллекту так и к искусственной жизни.
3.1.ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Раньше с понятием искусственного интеллекта (ИИ) связывали надежды на созданиемыслящей машины, способной соперничать с человеческим мозгом и, возможно,превзойти его. Эти надежды, на долгое время захватившие воображение многихэнтузиастов, так и остались несбывшимися. И хотя фантастические литературныепрообразы «умных машин»создавались еще за сотни лет до наших дней, лишь с середины тридцатыхгодов, с момента публикации работ А.Тьюринга, в которых осуждалась реальность создания таких устройств, к проблеме ИИ стали относиться
серьезно. Для того, чтобы ответить на вопрос, какую машинусчитать «думающей», Тьюринг предложил использовать следующий тест:испытатель через посредника
общается с невидимымдля него собеседником человеком илимашиной. «Интеллектуальной» может считаться та машина, которую испытатель впроцессе такого общения не сможет отличить от человека.
Если испытатель при проверкекомпьютера на «интеллектуальность» будет придерживаться достаточножестких ограничений в выборе темы и формы диалога, этот тест выдержит любойсовременный компьютер, оснащенный подходящим программным обеспечением. Можнобыло бы считать признаком интеллектуальности умение поддерживать беседу, но,как было показано, эта человеческая способность легко моделируется накомпьютере. Признаком интеллектуальности может служить способность к обучению.В 1961 г. профессор Д. Мичи, один из ведущих английских специалистов по ИИ,описал механизм, состоящий из 300 спичечных коробков, который мог научитьсяиграть в крестики и нолики. МичиназвалэтоустройствоMENACE(Matchbox Educable Naughts and Crosses Engine).
Мышление и интеллект 2
... мозга. 1.Что такое интеллект? О чем говорит IQ? Интеллект - это совокупность умственных способностей человека, обеспечивающих успех его познавательной деятельности. Мышлением ... не требующие от нас ни усилий, ни подготовки - например, смех в ответ на шутку. «Хотел бы я ... особых центрах, где им предлагается решить ряд поведенческих задач, имитирующих рабочие ситуации. Обычно такая проверка длится два ...
В названии (угроза)заключается, очевидно, доля иронии, вызванной предубеждениями перед думающими машинами.
До настоящего времени единого ипризнанного всеми определения ИИ не существует, и это не удивительно.«Достаточно вспомнить, что универсального определения человеческого интеллекта также нет дискуссии о том,что можно считать признаком ИИ, а что нет, напоминают споры средневековых ученых о том, которых интересовало,сколько ангелов смогут разместиться на кончике иглы»1.Сейчас к ИИ принято относить ряд алгоритмов и программных систем, отличительнымсвойством которых является то, что они могут решать некоторые задачи так, каккто делал бы размышляющий над их решением человек.
3.2ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Ранеебыло уже указано, что нельзя дать исчерпывающее определение ИИ. Однако можноперечислить те задачи, методы, решения которых на ЭВМ принято связывать спонятием ИИ. Ниже приводятся краткие характеристики таких задач.
Автоматическоерешение задач представляет собой не столько вычислительную
процедуру поискаответа, как, например, расчет квадратного корня, сколько нахождение методарешения поставленной задачи. Системы, осуществляющие построение вычислительнойпроцедуры, называют автоматическими решателями задач. Под распознавателямиподразумевают устройства, реагирующие на внешнюю среду через различные датчики,например видеокамеры, и позволяющие решать задачи распознавания образов. Втаких устройствах результаты распознавания выводятся на экран, используются дляпринятия решений, и т.п. Например, на современных автоматических боулинговыхдорожках установлены видеокамеры, которые после броска шара распознают число ивзаимное расположение оставшихся кегель, для подсчета очков. Системыраспознавания речи позволяют упростить взаимодействие с компьютером, с помощьюупрощенного естественного языка.
Необходимо заметить, что существующие на данный моментсистемы могут распознавать лишь очень ограниченный набор слов-команд, требуютпредварительной настройки на дикцию пользователя и не могут анализироватьдлинную речь (целые предложения), хотя и ведутся интенсивные исследования вэтом направлении.
Задачи доказательства теорем и обучения(например, для овладения навыками в какой-либо игре) решаются с помощьюавтоматического совершенствования алгоритма посредством обработки пробныхвариантов, т.е. как бы с помощью накопления собственного опыта. Следуетотметить, что способность к обучению представляет собой одно из основныхсвойств ИИ.
В настоящее время многие отождествляют понятие ИИ иэкспертных систем. Это отождествление появилось во многом благодаря разработкампо созданию программного и аппаратного обеспечения в рамках японского проектапо созданию ЭВМ пятого поколения. Существующие экспертные системы включают всебя огромные базы знаний, сформированные с помощью информации, получаемой отэкспертов, т.е. специалистов в той области, для которой создавалась каждаясистема.
Манипуляция накопленными данными осуществляется в другойчасти экспертных систем, содержащей правила вывода. Сейчас такие системы суспехом используются в медицине, геологии, проектировании и многих другихотраслях.
Для эффективной работы мощных систем ИИ необходима высокаяскорость доступа к большим базам данных, а также высокое быстродействие. ЭВМ собычной архитектурой не удовлетворяют этим требованиям. Обычные последовательные
методы решения задач уступают место методам параллельнойобработки, когда несколько процессоров независимо друг от друга выполняютразличные части одной программы, или выполняют одинаковые действия надразличными частями большого массива данных. Для этого применяются средства отмногопроцессорных компьютеров, многомашинных кластеров, до специализированныхпараллельных процессоров и транспьютеров. Однако в последние годы наблюдаетсятенденция к использованию массово производящихся, и как следствие дешевых,процессоров для объединения в большие вычислительные комплексы.
В системах искусственного интеллекта человеческиезнания, необходимые для решения задач ИИ, должны быть представлены и записаны вформе, пригодной для последующей обработки на компьютере. Сложность заключаетсяв том, что многие аспекты знаний изменяются в зависимости от условий и с трудомподдаются описанию, оставаясь при этом очевидными для человека. Знания должныхраниться в системах ИИ в некоторой обобщенной для данной предметной области форме,
позволяющей использовать выбранноепредставление в любой возможной ситуации. Для хранения знаний требуется большаяобласть памяти, и, кроме того, значительное время уходит на их предварительнуюобработку. Это очевидное условие может быть упущено при разработке системы.
Многие аспекты ИИ связаны с развивающейся в настоящее времянаукой робототехникой. «Идея создания«разумного» робота, способного учиться на собственном опыте, представляет собойодну из центральных проблем ИИ. Такой робот может обладать способностью кведению диалога на естественном языке
и уметь решать задачи, требующие инициативы и некоторойоригинальности мышления»1. Дляэтого требуется некоторое предварительное обучение робота, в результатекоторого он мог бы в отличие от используемых сейчас промышленных
роботов выполнять целенаправленныеи заранее незапрограммированные действия.
В течение многих летидеи ИИ серьезно не рассматривались. Это происходило отчасти благодарячрезмерному оптимизму некоторых теоретиков, а также из-за появления рядасенсационных публикаций по этому предмету, впоследствии оказавшихся во многомнесостоятельными.
Идеяаппаратно-программных моделей человеческого мозга вызывала насмешки, а в сферетехнического производства стали избегать разработок, связанных с ИИ, так какрезультаты их внедрения явно не соответствовали обещаниям. Эта в полном смыслеслова плачевная ситуация в настоящее время изменилась к лучшему благодаряновейшим достижениям в разработке аппаратуры и программного обеспечения.
3.3НЕЙРОСЕТИ
Идея нейронных сетей родилась в ходеисследований в области искусственногоинтеллекта, а именно в результате попыток воспроизвести способность нервныхбиологических систем обучаться и исправлять ошибки, моделируя низкоуровневуюструктуру мозга. Основной областью исследований по искусственному интеллекту в60-80е годы были экспертные системы. Такие системы основывались навысокоуровневом моделировании процесса мышления (в частности, на его представ-
лении как манипуляций с символами).
Скоростало ясно, что подобные системы, хотя и могут принести пользу в некоторыхобластях, не охватывают некоторые ключевые аспекты работы человеческого мозга.Согласно одной из точек зрения, причина этого состоит в том, что они не всостоянии воспроизвести структуру мозга. Чтобы создать искусственный интеллект,необходимо построить систему с похожей архитектурой.
Мозг состоит из оченьбольшого числа (приблизительно 1010)нейронов, соединенныхмногочисленными связями (в среднем несколько тысяч связей на один нейрон,однако это число может сильно колебаться).
Нейроны — это специальные клетки,способные распространять электрохимические сигналы. Нейрон имеет разветвленнуюструктуру ввода информации (дендриты), ядро и разветвляющийся выход (аксон).
Аксоны клетки соединяются сдендритами других клеток с помощью синапсов. При активации нейрон посылает электрохимический сигнал по своему
аксону. Через синапсы этот сигналдостигает других нейронов, которые могут в свою очередь активироваться. Нейронактивируется тогда, когда суммарный уровень сигналов, пришедших в его ядро издендритов, превысит определенный уровень (порог активации).
Интенсивность сигнала, получаемого нейроном (а,следовательно, и возможность его активации), сильно зависит от активностисинапсов. Каждый синапс имеет протяженность, и специальные химические веществапередают сигнал вдоль него. Один из самых авторитетных исследователейнейросистем, Дональд Хебб, высказал постулат, что обучение заключается в первуюочередь в изменениях силы синоптических связей. Например, в классическом опыте.Павлова каждый раз перед кормлением собаки звонил колокольчик, и собака быстронаучилась связывать звонок колокольчика с пищей.
Синоптические связи между участками корыголовного мозга, ответственными за слух, и слюнными железами усилились, и привозбуждении коры звуком колокольчика у собаки начиналось слюноотделение.
Таким образом, будучи построен из очень большого числасовсем простых элементов (каждый из которых берет взвешенную сумму входныхсигналов и в случае, если суммарный вход превышает определенный уровень,передает дальше двоичный сигнал), мозг способен решать чрезвычайно сложныезадачи. Определение формального классического нейрона дается следующим образом:
Он получает входные сигналы (исходные данные или выходныесигналы других нейронов сети) через несколько входных каналов. Каждый входнойсигнал проходит через соединение, имеющее определенную интенсивность (или вес);этот вес соответствует синоптической активности биологического нейрона. Скаждым нейроном связано определенное пороговое значени