Содержание 

Введение

1.Глава  1 Искусственный интеллект, его  понятие, сущность, теории…….5

2.Глава  2. Может ли компьютер мыслить?..................................................10

Заключение

Список  литературы

     Введение

       Сегодняшнее время невозможно представить без компьютера. Применение компьютерных технологий сегодня затрагивает все сферы человеческой деятельности, будь то строительство, промышленность, образование, наука, экономика и т.д.

     С каждым годом компьютеры становятся более мощными и производительными, притом технологии развиваются так  быстро, что аналитики  давшие прогнозы на будущее компьютерной индустрии 10 лет назад, в настоящее время  понимают, что здорово просчитались.

     Развитие  компьютерной техники – это не только увлечение мощности, производительности и снижение себестоимости материалов и технологий, но и разработка и  создание новых типов компьютеров, способных мыслить, подобно человеку.

     Сегодня,  домашний компьютер имеющий процессор  с тактовой частотой 5000 MHz, не является фантастикой, хотя  раньше о таком даже не думали. Если сегодня тема моей работы звучащая так ” Может ли компьютер мыслить” имеет более философскую направленность, чем направленность математическую. То по прошествии нескольких десятков лет мыслящий компьютер никого удивить не сможет, так же как и сегодня ЭВМ с 2 – х ядерным процессором частотой 5000 MHz. И если студент будущего будет писать подобную работу, на подобную тему, то скорее всего к тому времени будут изложены все математические и логические принципы построения искусственного разума.

     Создание  искусственно мыслящих машин, может  помочь человечеству справиться с теми  сложными задачами, с которыми не способен сегодня справиться человек. Например, можно отправлять роботов в далёкие  галактики на поиски внеземных цивилизаций. Так же с помощью разумных роботов  можно заменить такие профессии  как стюард в гостинице или  официант, или же использовать роботов  для обеспечения безопасности людей. Роботы – полицейские или даже роботы сапёры.

     С другой стороны создание искусственного разума может и навредить человечеству. Этому посвящено немало книг в  современной художественной литературе, снято не мало фильмов, самым известным  из которых является фильм Терминатор. В этом фильме показано в будущем  разразилась война людей против созданных ими роботов

     Ну, если подойти к проблеме более  серьезно – возможно ли на сегодняшний  день создание ЭВМ способной мыслить  подобно живому человеку. Способных  общаться с человеком так, что  человек не будет замечать разницы  между общением с человеком и  машиной. Так что бы общение машины было подобно живому человеческому  общению?

     Многие  учёные скажут – да, такое возможно, но не сегодня, пока человечество ещё  не до конца изучившее принципы работы головного мозга, а тем более  не может создать мозг электронный  или так называемы “кибер мозг”  Ведь принципы работы современных ЭВМ  достаточно далеки от принципов функционирования живого “биологического” мозга.

     Так утверждают пессимисты, а оптимисты  работают над созданием и разработкой  принципов действия искусственного разума.

     Тема  моей работы не только актуальна, но и  интересна. В своей работе, я попытаюсь  изложить сущность искусственного интеллекта, рассказать историю о возникновении  теории об искусственном интеллекте. И попытаюсь ответить на вопрос –  “Может ли компьютер мыслить?” 

      Глава 1 Искусственный интеллект, его понятие, сущность, теории.  

     Что бы ближе подойти к проблеме решения  вопроса – может ли компьютер  мыслить, не возможно не упомянуть такое  понятие как искусственный интеллект. Именно этому я бы хотел посвятить  первую главу своей работы.

     Искусственный интеллект. Не так давно он находился  в одном ряду со звездолетами, внеземными цивилизациями и прочими образами будущего, рожденных воображением писателей-фантастов.

     Сегодня фраза «искусственный интеллект» уже  почти перестала носить научно-фантастический характер. Все чаще это словосочетание появляется в описании новых компьютерных программ и сложных технических  устройств. Все чаще можно слышать  утверждение, что при современных  темпах роста производительности компьютеров  и совершенствования программного обеспечения, создание искусственного интеллекта - лишь дело времени.

     Термин  интеллект¹ (intelligence) происходит от латинского intellectus — что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. Соответственно искусственный интеллект (artificial intelligence) — ИИ (AI) 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.

     В этом определении под термином "знания" подразумевается не только ту информацию, которая поступает в мозг через  органы чувств. Такого типа знания чрезвычайно  важны, но недостаточны для интеллектуальной деятельности. Дело в том, что объекты  окружающей нас среды обладают свойством  не только воздействовать на органы чувств, но и находиться друг с другом в  определенных отношениях. Ясно, что  для того, чтобы осуществлять в  окружающей среде интеллектуальную деятельность (или хотя бы просто существовать), необходимо иметь в системе знаний модель этого мира. В этой информационной модели окружающей среды реальные объекты, их свойства и отношения между ними не только отображаются и запоминаются, но и, как это отмечено в данном определении интеллекта, могут мысленно "целенаправленно преобразовываться". При этом существенно то, что формирование модели внешней среды происходит "в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам".

     Здесь я употребил термин интеллектуальная задача. Для того, чтобы пояснить, чем отличается интеллектуальная задача от просто задачи, необходимо ввести термин "алгоритм" — один из краеугольных терминов кибернетики.

     Под алгоритмом понимают точное предписание  о выполнении в определенном порядке  системы операций для решения  любой задачи из некоторого данного  класса (множества) задач. Термин "алгоритм" происходит от имени узбекского математика Аль-Хо резми, который еще в IX веке предложил простейшие арифметические алгоритмы. В математике и кибернетике  класс задач определенного типа считается решенным, когда для  ее решения установлен алгоритм. Нахождение алгоритмов является естественной целью  человека при решении им разнообразных  классов задач. Отыскание алгоритма  для задач некоторого данного  типа связано с тонкими и сложными рассуждениями, требующими большой  изобретательности и высокой  квалификации. Принято считать, что  подобного рода деятельность требует  участия интеллекта человека. Задачи, связанные с отысканием алгоритма  решения класса задач определенного  типа, будем называть интеллектуальными.

     Что же касается задач, алгоритмы, решения  которых уже установлены, то, как  отмечает известный специалист в  области ИИ М. Минский, "излишне  приписывать им такое мистическое  свойства, как "интеллектуальность". В самом деле, после того, как  такой алгоритм уже найден, процесс  решения соответствующих задач  становится таким, что его могут  в точности выполнить человек, вычислительная машина (должным образом запрограммированная) или робот, не имеющие ни малейшего представления о сущность самой задачи. Требуется только, чтобы лицо, решающее задачу, было способно выполнять те элементарные операции, их которых складывается процесс, и, кроме того, чтобы оно педантично и аккуратно руководствовалось предложенным алгоритмом. Такое лицо, действуя, как говорят в таких случаях, чисто машинально, может успешно решать любую задачу рассматриваемого типа.

     Поэтому представляется совершенно естественным исключить их класса интеллектуальных такие задачи, для которых существуют стандартные методы решения. Примерами  таких задач могут служить  чисто вычислительные задачи: решение  системы линейных алгебраических уравнений, численное интегрирование дифференциальных уравнений и т. д. Для решения  подобного рода задач имеются  стандартные алгоритмы, представляющие собой определенную последовательность элементарных операций, которая может  быть легко реализована в виде программы для вычислительной машины. В противоположность этому для  широкого класса интеллектуальных задач, таких, как распознавание образов, игра в шахматы, доказательство теорем и т. п., напротив это формальное разбиение  процесса поиска решения на отдельные  элементарные шаги часто оказывается  весьма затруднительным, даже если само их решение несложно.

     Таким образом, можно перефразировать  определение интеллекта как универсальный  сверхалгоритм, который способен создавать  алгоритмы решения конкретных задач.

     Еще интересным замечанием здесь является то, что профессия программиста, исходя из наших определений, является одной из самых интеллектуальных, поскольку продуктом деятельности программиста являются программы —  алгоритмы в чистом виде. Именно поэтому, создание даже элементов ИИ должно очень сильно повысить производительность его труда.

     Деятельность  мозга (обладающего интеллектом), направленную на решение интеллектуальных задач, можно называть мышлением, или интеллектуальной деятельностью. Интеллект и мышление органически связаны с решением таких задач, как доказательство теорем, логический анализ, распознавание  ситуаций, планирование поведения, игры и управление в условиях неопределенности. Характерными чертами интеллекта, проявляющимися в процессе решения задач, являются способность к обучению, обобщению, накоплению опыта (знаний и навыков) и адаптации к изменяющимся условиям в процессе решения задач. Благодаря  этим качествам интеллекта мозг может  решать разнообразные задачи, а также  легко перестраиваться с решения  одной задачи на другую. Таким образом, мозг, наделенный интеллектом, является универсальным средством решения  широкого круга задач (в том числе  неформализованных) для которых  нет стандартных, заранее известных  методов решения.

     Следует иметь в виду, что существуют и  другие, чисто поведенческие (функциональные) определения. Так, по А. Н. Колмогорову, любая материальная система, с которой  можно достаточно долго обсуждать  проблемы науки, литературы и искусства, обладает интеллектом. Другим примером поведенческой трактовки интеллекта может служить известное определение  А. Тьюринга. Его смысл заключается  в следующем. В разных комнатах находится  люди и машина. Они не могут видеть друг друга, но имеют возможность  обмениваться информацией (например, с  помощью электронной почты). Если в процессе диалога между участниками  игры людям не удается установить, что один из участников — машина, то такую машину можно считать  обладающей интеллектом.

     Кстати, интересен план имитации мышления, предложенный А. Тьюрингом. "Пытаясь  имитировать интеллект взрослого  человека, — пишет Тьюринг, —  мы вынуждены много размышлять о  том процессе, в результате которого человеческий мозг достиг своего настоящего состояния… Почему бы нам вместо того, чтобы пытаться создать программу, имитирующую интеллект взрослого человека, не попытаться создать программу, которая имитировала бы интеллект ребенка? Ведь если интеллект ребенка получает соответствующее воспитание, он становится интеллектом взрослого человека… Наш расчет состоит в том, что устройство, ему подобное, может быть легко запрограммировано… Таким образом, мы расчленим нашу проблему на две части: на задачу построения "программы-ребенка" и задачу "воспитания" этой программы".

     Можно сказать, что именно этот путь используют практически все системы ИИ. Ведь понятно, что практически невозможно заложить все знания в достаточно сложную систему. Кроме того, только на этом пути проявятся перечисленные  выше признаки интеллектуальной деятельности (накопление опыта, адаптация и т. д.)

     Глава 2 Может ли компьютер мыслить?

           Уверенно утвердительный ответ на вопрос в заголовке темы моей работы уже давно дали многие выдающиеся ученые, в том числе:

     • профессор массачусетского технологического института Норберт Винер «Вопрос. Говорят, что вычислительные машины думают. Так ли это? Ответ. Если иметь  в виду нынешнее положение вещей, то вычислительные машины могут обучаться. Вычислительные машины могут учиться  улучшать свою работу путем ее анализа. Что вещи такого рода получат гораздо  большее развитие в будущем в  этом, я думаю, не приходится сомневаться»

     • директор киевского института кибернетики  академик Виктор Михайлович Глушков  «Необходимо, однако, подчеркнуть, что  никаких априорных ограничений  для автоматизации интеллектуальной деятельности не существует. Нередко  в качестве доказательства наличия  таких ограничений приводят знаменитую теорему Гёделя о неполноте арифметики…  Данный аргумент, однако, неубедителен...»  Перед современными учёными, занимающимися  сегодня изучением и созданием  систем искусственного интеллекта встают сегодня две следующие проблемы:

     • может ли компьютер мыслить обычным  образом, как все люди, т. е. понимать устную и письменную речь, переводить с одного языка на другой, узнавать людей и др. объекты, отвечать на вопросы и т. п.;

     • может ли компьютер мыслить творчески, т. е. решать творческие задачи, которые  пока что могут решать только очень  немногие из людей.

     В эпоху компьютерной эйфории прошлого века этот вопрос занимал всех. Со временем накал дискуссий ослаб: люди решили, что ЭВМ – нечто иное и чуждое и похожей на человека она не будет. Так в чём же отличие компьютерного  мышления от мышления человека?

     Отвечать  на эти вопросы, естественно, нужно  порознь. При этом нужно учитывать, что категории простого и сложного в живой природе и человеческой цивилизации зачастую определяются по-разному.

     Так, в различного рода созданных человеком  машинах широко используются вращающиеся  детали, а в живой природе они  не используются никогда. Живые летающие существа используют машущие крылья, в созданных же человеком летательных  аппаратах они не используются. Живые  наземные существа передвигаются на ногах, а в созданных человеком  наземных транспортных средствах вместо ног используются колеса.

     Еще пример. В математике для человека простейшими являются операции сложения, вычитания, умножения и деления. А дифференцирование и интегрирование полагаются гораздо более сложными математическим операциями. В аналоговой же радиоэлектронике простейшими для  реализации являются математические операции дифференцирования, интегрирования, сложения и вычитания, а умножение и  деление – гораздо более сложными операциями. И подобных примеров можно  привести множество. Поэтому не должен вызывать слишком большого удивления  тот факт, что для человека и  для компьютера сравнительная сложность  разных видов мышления является неодинаковой.

     Так, для человека более простым является обычное мышление и гораздо более  сложным творческое мышление. А для  компьютера, наоборот, обычное мышление является более сложным и более  простым – творческое мышление. Поэтому общепринятая в настоящее  время последовательность работ, когда  преобладающее внимание уделяется  соответствующей обычному человеческому  мышлению проблеме искусственного интеллекта, позволяющей в перспективе понять работу человеческого мозга, а исследование механизмов творческого мышления откладывается  на потом, является неверной. Поскольку  проблемы искусственного интеллекта являются очень сложными, они будут решены еще очень не скоро.

     По  этому поводу директор института  имени Алана Тьюринга в Глазго доктор Дональд Мичи в 1984г. писал: «…существует множество … естественных задач; многие из них для человека настолько  тривиальны, что решая их он, редко  осознает, что проявляет замечательные  способности, к которым на современном уровне развития вычислительной техники невозможно даже подступиться. Среди этих задач – владение естественным языком, понимание устной речи, умение разобраться в окружающей обстановке через зрительное восприятие».

     Про это же в 2004 г. профессор Харьковского национального университета В. М. Куклин писал: «Природа, конечно, подсказывает нам, как создать искусственный интеллект, но люди пока не способны повторить достижения природы даже в минимальной степени. Похоже, что человек совершает только первые и неуверенные шаги к осознанию того, какими удивительными… способностями он обладает, а также каким уникальным явлением природы он сам по себе является». В то же время проблема использования персональных компьютеров для высокоэффективной помощи человеку в решении его творческих задач, т. е. проблема компьютерного интеллекта, может быть успешно решена в кратчайшие сроки. Почти все необходимые для этого программно-технические средства уже созданы.

     Объясняется это тем, что процесс творческого  мышления упрощенно можно разделить  на два последовательных этапа:

     • выявление факторов, существенно  влияющих на результаты исследуемого процесса;

     • определение причинно-следственной связи (например, математической зависимости) между выявленными существенными  факторами.

     Причем  оказывается, что для человека наиболее трудным в процессе мышления является первый этап творческого мышления, поскольку количество факторов, предположительно влияющих на тот или иной результат  сложного события (например, заболевания, изменений погоды, стихийных бедствий) обычно очень велико. А человек  способен относительно успешно анализировать  только те процессы, в которых количество взаимосвязанных причинно-следственными  связями факторов очень невелико, т. е. не превышает двух – трех.

     Объясняется это, по-видимому, тем, что, поскольку  человек живет в трехмерном мире, то мысля зрительными образами, он сравнительно легко может вообразить функции одной и двух переменных. Но уже в более многомерном  пространстве даже простейшие задачи – например, представить себе, как  выглядит куб в четырехмерном  пространстве – человек решать уже  не может.

     Второй  же этап мышления у людей обычно не вызывает затруднений.

     А для компьютера, оснащенного соответствующим  программным обеспечением, ни первый, ни второй этап творческого мышления затруднений не вызывают. Но при  одном условии. А именно, при условии, что в память компьютера будет  загружено достаточно большое количество информации, которая содержит в себе ответ на поставленную задачу. Следовательно, интеллект компьютера, как впрочем, и человека, определяется степенью совершенства не только его процессора, но и памяти, а также ее содержимым.

     И поэтому, чтобы персональный компьютер  стал способен оказывать человеку помощь в решении творческих задач, он должен быть оснащен принципиально новой  памятью, названной нами персональной памятью. Эта персональная память должна быть, образно выражаясь, более человекоподобной, т. е:

     • информационный объем компьютерной памяти должен быть значительно увеличен;

     • компьютерная память должна быть максимально  полно загружена необходимой  информацией;

     • загруженная в память компьютера информация должна быть максимально  достоверной, т. е. эта информация должна непрерывно и с максимально высокой  скоростью обновляться;

     • компьютерная память должна обеспечивать процессору минимальное время доступа  ко всей хранимой в нем информации.

     Теперь  понятно происхождение термина. Персональная память так названа  потому, что она находится непосредственно  в персональном компьютере (или рядом  с ним), в отличие от удаленных  баз данных коллективного пользования, время доступа к которым (например, через Интернет) недопустимо велико.

     Почти 40 лет назад Джозеф Вейценбаум из Массачусетского технологического института создал программу «Элиза» (название – в честь Элизы Дулиттл), по нынешним понятиям, простенькую. И  эта программа успешно поддерживала диалог с человеком, причем собеседник-человек  втягивался в разговор так, что некоторые  испытуемые просили экспериментатора выйти из комнаты, а потом –  стереть запись разговора. Человек  легко откровенничал с машиной. Она «просто» умело задавала вопросы  о том, про что человек уже  что-то рассказал. «Мне кажется, что  моя мать меня не любит. – Расскажите мне о вашей матери». «Мои друзья не обращают на меня внимания. – Давно  ли вы стали замечать это?» Научить  программу делать такие вещи не просто, но факт налицо. Расположенный к  диалогу (а не к конфронтации) человек  втягивался. Это означает, что проблема не безнадежна, хотя «Элиза» не столько  говорила сама, сколько «принимала мячик».

     Важное  отличие программы от человека всегда состояло в том, что у человека есть внешний мир, а у программы  – нет.

     Программа не смогла бы поддержать разговор на тему, требующую специальных знаний. Да и простой человеческий быт представлял  для нее загадку. О телевидении  высокой четкости (ТВЧ) с ней поговорить бы не удалось, и посоветоваться насчет выбора обоев для кухни – тоже. (Впрочем, как и со многими людьми.) Но сегодня подобную программу можно  подключить к любым базам данных. Равно как и – хотя это и  непросто – научить строить на основе этих данных гипотезы.

     В качестве свойств, которые есть у  человека, но которых нет и не может быть у программы, называют способность к творчеству, к созданию нового, стремление к знанию. Это еще один сильный, но неверный тезис. Ничего абсолютно нового в мире нет и быть не может, хотя бы потому, что «новое» всегда изложено языком, красками и т.д., а язык и краски уже существовали до того. Поэтому речь может идти только о степени новизны, о том, на чем это «новое» базируется, какой опыт использует и как выглядит само. Сопоставляя использованное и полученное, мы и делаем вывод о степени новизны. При этом человек склонен преувеличивать степень новизны, если он не понимает, как именно это сделано.

     Вот пример. Существует такая теория решения  изобретательских задач («ТРИЗ»), облегчающая  создание изобретений. Она действительно  эффективна, и с ее помощью сделано  множество изобретений. Но ошеломляющее ощущение новизны, которое регулярно  возникает при чтении «Бюллетеня изобретений и открытий», после  знакомства с ТРИЗом существенно  ослабевает. Жалко, но дело важнее.

     Возможны  и специфические ситуации генерации  нового, например, в персептороне. А  именно, в сети Хопфилда при определенных условиях происходит релаксация к «ложному образу» – собирательному образу, возможно, наследующему черты идеальных. Причем человек не может, глядя на «машинный собирательный образ», эти черты выделить – образ  выглядит случайным. Возможно, что при  реализации этой ситуации в собственном  мозге человек смущенно улыбается  и говорит «кажется, я где-то это  видел...»

     Программа может строить гипотезы по поводу изучаемых ею явлений (в Сети или  внешнем мире) и проверять их. Разумеется, она строит гипотезы не какие попало, а в некоем классе (например, аппроксимирует функцию  многочленами или синусоидами), но список классов можно легко расширить  так, что он превзойдет «человеческий». Треть века назад Михаил Бонгард  показал, что человек, как правило, не строит гипотез с более чем  тремя логическими операторами (если А и Б, но не В или Г), а программа  уже тогда (и не сильно напрягаясь) строила выражения с семью. Если программа обнаружит – а она это обнаружит, – что информация увеличивает эффективность ее действий, то возникнет «стремление к знаниям».

     Другое  возражение – отсутствие у программы  самосознания, автодескрипции, рефлексии. Это возражение, казалось бы, несерьезное  – программа может запоминать свои действия и анализировать лог-файл.

     Причем  по мере развития компьютинга многие возражения и соображения отпали сами собой. Оказалось, что программы  могут обучаться и самообучаться (в любом оговоренном заранее  смысле), решать многие задачи эффективнее, чем человек, искать и обрабатывать информацию, вести эксперимент, извлекать  новое научное знание из архивов... Очевидно, что одинаковые программы  в процессе этой деятельности станут разными, приобретут индивидуальность.

     Но, как ни привлекателен мыслящий компьютер, создавать его нужно с обязательным соблюдением соответствующей техники  безопасности, т. е. творческие задачи персональный компьютер должен получить возможность решать только совместно  с человеком. И никогда самостоятельно. Это - принципиально важно, так как  самостоятельно мыслящий компьютер  может представлять для людей  очень большую опасность, особенно творчески мыслящий компьютер. Вот  мнение на этот счет:

     • профессора Норберта Винера «Вопрос. Д-р  Винер, существует ли опасность, что  вычислительные машины когда-нибудь возьмут  верх над людьми? Ответ. Такая опасность, несомненно, существует» ;

     • доктора Дональда Мичи «Перспектива иметь машины столь талантливые  и могущественные, какими мы их себе представляем, может показаться неприятной, даже пугающей…. Однако подобные философские  соображения, сколь бы важными они  ни представлялись, не должны помешать нам искать пути применения новой  техники. Если это удастся, то будущее  наше будет лучше, чем можно себе вообразить. Если же нет, то у нас  вообще может не быть будущего».

     Это настолько важная проблема, что мыслящим компьютерам не способным нанести  вред человеку вследствие строгого соблюдения людьми компьютерной техники безопасности, имеет смысл дать специальное  название. Например, назвать их интеллектуальными  компьютерами.

      Заключение 

     Так может ли компьютер мыслить? Лично  я придерживаюсь ответа: нет, существующие сегодня ЭВМ имеют не достаточно возможностей для выполнения операций мышления, подобно человеку. Тот  принцип, на котором основана работа сегодняшних компьютеров не способен , даже если создать сверх мощный процессор, мыслить как человек. В этом виноват сам этот логический принцип построения архитектуры  электронно-вычислительных машин. Другое дело нейрокомпьютеры – они работают совсем по другому принципу и велика вероятность, что в будущем человечество всё же создаст мыслящий компьютер  на основе нейротехнологий.