Конкретизация понятия "искусственный интеллект"

Введение

Проблема искусственного интеллекта является сейчас далеко небезразличной для человечества. Ей занимаются ученые различных специальностей: кибернетики, лингвисты, психологи, философы, математики, инженеры. При исследовании проблем, связанных с искусственным интеллектом, решаются многие основополагающие вопросы, связанные с путями развития научной мысли, с воздействием достижений в области вычислительной техники и робототехники на жизнь будущих поколений людей, развиваются новые методы научных междисциплинарных исследований, формируется новый взгляд на роль тех или иных научных результатов и возникает философское осмысление этих результатов.

Как известно, человеческий мозг содержит большое количество "вычислительных" узлов – нейронов. Новейшие вычислительные системы стремительно приближаются по своим вычислительным возможностям к мозгу, хотя ещё и далеки от совершенства. Искусственные нейронные сети контролируют сложнейшие системы управления и слежения, проявляют способности в области распознавания изображения вплоть до возможности создания интеллектуальных автопилотов.

Понятие искусственного интеллекта многогранно. Но несколько  наиболее важных аспектов все же можно выделить. Во-первых, это вопрос о том, что такое искусственный интеллект, ведь определение понятия обусловливает успешность исследования в целом. Во-вторых, интеллект подразумевает обработку информации, поэтому важной является проблема представления знаний в системах искусственного интеллекта. В-третьих, существовали и существуют различные подходы к решению вопросов, связанных с созданием интеллектуальных систем, и их рассмотрение проливает свет на многие аспекты проблемы. В-четвертых, огромное значение имеет обеспечение взаимодействия систем искусственного интеллекта с человеком на естественном языке, так как при этом значительно облегчается ведение диалога с ними.

Несмотря на то, что, по мнению некоторых ученых, искусственный  интеллект принципиально невозможен, разработки в области создания систем искусственного интеллекта являются в настоящее время одним из приоритетных направлений в науке.

Конкретизация понятия "искусственный  интеллект"

В понятие "искусственный  интеллект" вкладывается различный  смысл - от признания интеллекта у ЭВМ, решающих логические или вычислительные задачи, до отнесения к интеллектуальным лишь тех систем, которые решают весь комплекс задач, осуществляемых человеком, или еще более широкую их совокупность.

Характеризуя особенности  систем искусственного интеллекта, специалисты  указывают на:

1) наличие в них собственной внутренней модели внешнего мира, которая обеспечивает индивидуальность, относительную самостоятельность системы в оценке ситуации, возможность семантической и прагматической интерпретации запросов к системе;

2) способность пополнения имеющихся знаний;

3) способность к дедуктивному выводу, т.е. к генерации информации, которая в явном виде не содержится в системе;

4) умение оперировать в ситуациях, связанных с различными аспектами нечеткости, включая "понимание" естественного языка;

5) способность к диалоговому взаимодействию с человеком;

6) способность к адаптации.

На вопрос, все ли перечисленные  условия обязательны, необходимы для  признания системы интеллектуальной, ученые отвечают по-разному. В реальных исследованиях, как правило, признается абсолютно необходимым наличие внутренней модели внешнего мира, и при этом считается достаточным выполнение хотя бы одного из перечисленных выше условий.

Исходным пунктом рассуждений  об искусственном интеллекте было определение  такой системы как решающей мыслительные задачи. Но перед нею ставятся и задачи, которые люди обычно не считают интеллектуальными, поскольку при их решении человек сознательно не прибегает к перестройке проблемных ситуаций. К их числу относится, например, задача распознания зрительных образов..

Теория искусственного интеллекта при решении многих задач сталкивается с гносеологическими проблемами. Одна из них заключается в выяснении вопроса, доказуема ли теоретически (математически) возможность или невозможность искусственного интеллекта. На этот счет существуют две точки зрения. Одни считают математически доказанным, что ЭВМ в принципе может выполнить любую функцию, осуществляемую естественным интеллектом. Другие полагают в такой же мере доказанным математически, что есть проблемы, решаемые человеческим интеллектом, которые принципиально недоступны ЭВМ. Эти взгляды высказываются как кибернетиками, так и философами.

Знание – основа интеллектуальной системы

Многие виды умственной деятельности человека, такие, как написание  программ для вычислительной машины, занятие математикой, ведение рассуждений на уровне здравого смысла и даже вождение автомобиля – требуют "интеллекта". На протяжении последних десятилетий было построено несколько типов компьютерных систем, способных выполнять подобные задачи. Можно сказать, что такие системы обладают в некоторой степени искусственным интеллектом.

При реализации интеллектуальных функций непременно присутствует информация, называемая знаниями. Другими словами, интеллектуальные системы являются в то же время системами обработки знаний.

В настоящее время  в исследованиях по искусственному интеллекту выделились несколько основных направлений:

1. Представление знаний. В рамках этого направления решаются задачи, связанные с формализацией и представлением знаний в памяти системы ИИ.

2. Манипулирование знаниями. Чтобы знаниями можно было пользоваться при решении задачи, следует научить систему ИИ оперировать ими.

3. Общение. В него входят проблема понимания и синтеза связных текстов на естественном языке, понимание и синтез речи, теория моделей коммуникаций между человеком и системой ИИ.

4. Восприятие. Идет  разработка методов представления информации о зрительных образах в базе знаний, создание методов перехода от зрительных сцен к их текстовому описанию и методов обратного перехода, создание средств, порождающих зрительные сцены на основе внутренних представлений в системах ИИ.

5. Обучение. Для развития способности систем ИИ к обучению, т.е. к решению задач, с которыми они раньше не встречались, разрабатываются методы формирования условий задач по описанию проблемной ситуации или по наблюдению за ней, методы перехода от известного решения частных задач (примеров) к решению общей задачи, создание приемов разбиения исходной задачи на более мелкие и уже известные для систем ИИ.

6. Поведение. Поскольку системы ИИ должны действовать в некоторой окружающей среде, то необходимо разрабатывать некоторые поведенческие процедуры, которые позволили бы им адекватно взаимодействовать с окружающей средой, другими системами ИИ и людьми.

Проблема представления знаний возникла как одна из проблем искусственного интеллекта. С термином "представление знаний" связывается определенный этап в развитии математического обеспечения ЭВМ. Если на первом этапе доминировали программы, а данные играли вспомогательную роль, то на последующих этапах роль данных неуклонно возрастала. Их структура усложнялась: от машинного слова, размещенного в одной ячейке памяти ЭВМ, происходил переход к векторам, массивам, файлам, спискам. Венцом этого развития стали абстрактные типы данных, обеспечивающие возможность создания такой структуры данных, которая наиболее удобна при решении задачи. Последовательное развитие структур данных привело к их качественному изменению и к переходу от представления данных к представлению знаний. Уровень представления знаний отличается от уровня представления данных не только более сложной структурой, но и существенными особенностями: интерпретируемость, наличие классифицируемых связей, наличие ситуативных отношений. Кроме того, для уровня знаний характерны такие признаки, как наличие специальных процедур обобщения, пополнения имеющихся в системе знаний и ряда других процедур.

С введением термина "знание" появляется свойство "осознавать", т. е. "понимать" свои интеллектуальные возможности. В свою очередь, это означает не что иное, как рефлексию.

Рефлексия как  одна из составляющих интеллектуальной деятельности

Исследования в области  искусственного интеллекта возникли под  влиянием идей кибернетики - прежде всего идеи общности процессов управления и передачи информации в живых организмах, обществе и технике, в частности, в компьютерах.

Философская приемлемость проблематики искусственного интеллекта в ее традиционном виде была обусловлена лежащим в ее основе представлением о том, что "порядок и связь идей те же, что порядок и связь вещей". Тем самым создать в компьютере структуру, воспроизводящую "мир идей", означало попросту создать структуру, изоморфную структуре вещественного мира, т. е. построить "электронную модель мира".

С развитием данного  направления возникла идея рефлексивного управления. До этого момента в кибернетике управление рассматривалось как передача объекту сигналов, непосредственно воздействующих на его поведение, а эффективность управления достигалась с помощью обратной связи - получения информации о реакциях управляемого объекта. Рефлексивное же управление - есть передача информации, воздействующей на имеющийся у объекта образ мира. Тем самым обратная связь оказывается излишней - состояние субъекта известно передающему информацию, то есть объекту.

Традиционные системы  искусственного интеллекта основаны на идеологии целеориентированного поведения типа шахматной игры, где цель обоих партнеров состоит в том, чтобы поставить мат ценой любых жертв.

Проблемы искусственного интеллекта

Гносеологический анализ проблемы искусственного интеллекта вскрывает  роль таких познавательных орудий, как категории, специфическая семиотическая  система, логические структуры, ранее  накопленное знание. Они обнаруживаются не посредством исследования физиологических или психологических механизмов познавательного процесса, а выявляются в знании, в его языковом выражении. Орудия познания, формирующиеся на основе практической деятельности, необходимы для любой системы, выполняющей функции абстрактного мышления, независимо от ее конкретного материального субстрата и структуры. Поэтому, чтобы создать систему, выполняющую функции абстрактного мышления, необходимо наделить такую систему этими орудиями. Однако степень продвижения в данном направлении в отношении каждого из указанных познавательных орудий неодинакова и в целом пока незначительна.

В наибольшей мере системы  искусственного интеллекта используют формально-логические структуры, что обусловлено их неспецифичностью для мышления и алгоритмическим характером. Это дает возможность относительно легкой их технической реализации. Однако в системах искусственного интеллекта еще слабо используются модальная, императивная, вопросная и иные логики, которые функционируют в человеческом интеллекте и не менее необходимы для успешных познавательных процессов, чем давно освоенные логикой, а затем и кибернетикой формы вывода.

Намного сложнее обстоит  дело с семиотическими системами, без которых интеллект невозможен. Языки, используемые в ЭВМ, еще далеки от семиотических структур, которыми оперирует мышление. Современные системы искусственного интеллекта пока не способны к непосредственному (без перевода на символический язык) использованию изображений или воспринимаемых сцен для "интеллектуальных" действий.

Воплощение в информационные массивы и программы систем искусственного интеллекта аналогов категорий находится пока в начальной стадии. Аналоги некоторых категорий (например, "целое", "часть", "общее", "единичное") используются в ряде систем представления знаний, в частности в качестве "базовых отношений", в той мере, в какой это необходимо для тех или иных конкретных предметных или проблемных областей, с которыми взаимодействуют системы. Проблема разработчиками систем искусственного интеллекта в полной мере еще не осмыслена, и предстоит большая работа философов, логиков и кибернетиков по внедрению аналогов категорий в системы представления знаний и другие компоненты интеллектуальных систем.

Также современные системы искусственного интеллекта почти не имитируют сложную иерархическую структуру образа, что не позволяет им перестраивать проблемные ситуации, комбинировать локальные части сетей знаний в блоки, перестраивать эти блоки и т. д.

Еще в меньшей мере современные системы искусственного интеллекта способны активно воздействовать на внешнюю среду, без чего не может осуществляться самообучение и вообще совершенствование "интеллектуальной" деятельности.

Системы, обладающие психикой, отличаются от ЭВМ, прежде всего тем, что им присущи биологические потребности, обусловленные их материальным, биохимическим субстратом. Отражение внешнего мира происходит сквозь призму этих потребностей, в чем выражается активность психической системы. ЭВМ не имеет потребностей, органически связанных с ее субстратом, для нее как таковой информация незначима, безразлична. Также у человека над фундаментальным слоем биологических потребностей надстраиваются социальные потребности, и информация для него не только биологически, но и социально значима. Человек универсален и с точки зрения потребностей, и с точки зрения возможностей их удовлетворения. Однако эта универсальность присуща ему как социальному существу, производящему средства целесообразной деятельности, в том числе и системы искусственного интеллекта. Конечно, от таких систем неразумно требовать, чтобы они самостоятельно распознавали образы, классифицировали их по признакам, по которым это делает человек. Им цели необходимо задавать в явной форме.

Тем не менее, совершенствование  систем искусственного интеллекта на базе цифровых машин может иметь границы, из-за которых переход к решению интеллектуальных задач более высокого порядка, требующих учета глобального характера переработки информации и ряда других гносеологических характеристик мышления, невозможен на дискретных машинах при сколь угодно совершенной программе. Это значит, что техническая (а не только биологическая) эволюция отражающих систем оказывается связанной с изменением материального субстрата и конструкции этих систем. Такая эволюция, т. е. аппаратурное усовершенствование систем искусственного интеллекта, например, через более интенсивное использование аналоговых компонентов, гибридных систем, голографии и ряда других идей, будет иметь место. При этом не исключается использование физических процессов, протекающих в мозгу, и таких, которые психика в качестве своих механизмов не использует. Наряду с этим еще далеко не исчерпаны возможности совершенствования систем искусственного интеллекта путем использования в функционировании цифровых машин гносеологических характеристик мышления.

Заключение

Природа  мышления, загадка сознания, тайна разума - все это, безусловно, одна из наиболее волнующих человека проблем. С того самого момента, как человек стал задумываться над проблемой мышления. В подходе к ней существуют  два основных  диаметрально противоположных направления: материализм  и идеализм. Идеализм исходит из признания мышления некой особой сущностью, в корне отличной от материи, от всего того, с чем мы имеем дело во внешнем мире. Материализм, напротив, утверждает, что вещественный, чувственно воспринимаемый нами мир, к которому принадлежим мы сами, есть единственный действительный мир и наше сознание, и мышление, как бы ни казалось оно сверхчувствительным, являются продуктом вещественного, телесного органа.

До сих пор диалектико-материалистическое понимание мышления опиралось, главным  образом, на обобщенные данные психологии, физиологии и языкознания. Данные кибернетики позволяют поставить вопрос о более конкретном понимании мышления.

Инструментом философии  является знание. Именно инструментом, а не результатом. Знание не есть конечный предмет, знание - это цепочка. Знание в области искусственного интеллекта - тоже есть цепочка, причем бесконечная.

Инструментом же кибернетики является моделирование. С точки зрения теории моделирования вообще не имеет смысла говорить о полном  тождестве модели и оригинала. Поэтому нельзя стопроцентно смоделировать разумное поведение, объект, способный мыслить, и считать его конечным продуктом. Все это вполне согласуется с понятием знания.

Развитие информационной техники позволило компенсировать человеку психофизиологическую ограниченность своего организма в ряде направлений. "Внешняя нервная система", создаваемая и расширяемая человеком, уже дала ему возможность вырабатывать теории, открывать количественные закономерности, раздвигать пределы познания сложных систем. Искусственный интеллект и его совершенствование превращают границы сложности, доступные человеку, в систематически раздвигаемые. Это особенно важно в современную эпоху, когда общество не может успешно развиваться без рационального управления сложными и сверхсложными системами. Разработка проблем искусственного интеллекта является существенным вкладом в осознание человеком закономерностей внешнего и внутреннего мира, в их использование в интересах общества и, тем самым, в развитие свободы человека.

Литература:

1. "Будущее искусственного интеллекта." М., Наука, 1991, ред.: Карл, Левитин, Поспелов, Хорошевский.
2. Алексеева И.Ю. "Знание ка
3. к объект компьютерного моделирования."// "Вопросы философии", 1987, №3, с. 42-49.
4. Алексеева И.Ю. "Искусственный интеллект и рефлексия над знаниями."// "Философия науки и техники", 1991, №9, с. 44-53.
5. Анисов А.М. "ЭВМ и понимание математических доказательств."// "Вопросы философии", 1987, №3, с. 29-40.
6. Артоболевский И.И., Кобринский А.Е. "Знакомьтесь – роботы", М., 1979
7. Вапиик В.Н. "Задача обучения распознаванию образа"
8. Винер Н. "Кибернетика или управление и связь в животном и машине.", М., Наука 1983.
9. Гаврилов А.В., Канглер В.М. "Использование искусственных нейронных сетей для анализа данных."// Сб. научн. трудов НГТУ. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 1999. - № 3(16)
10. Геранзон Бу "Практический интеллект"// "Вопросы философии", 1998, №6
11. Глушков В.М. "Кибернетика: вопросы теории и практики"
12. Глушков В.М. "Что такое кибернетика", Педагогика, М., 1975
13. Джордж Ф. "Мозг как вычислительная машина", М., 1963
14. Клаус Г. "Кибернетика и философия", М.: Иностранная литература, 1963
15. Кругликов Р.И. "П.В. Симонов. Созидающий мозг. Нейробиологические основы творчества"// "Вопросы философии", 1994, №3
16. Кузнецов Н.А., Мускешвили Н.Л., Шрейдер Ю.А. "Информационное взаимодействие как объект научного исследования"// "Вопросы философии", 1999, №1
17. Лекторский В.А. "Теория познания (гносеология, эпистемология)"// "Вопросы философии", 1999, №8
18. Лефевр В.А. "Непостижимая" эффективность математики в исследованиях человеческой рефлексии. // "Вопросы философии", 1990, №7, с. 51-58.
19. Лефевр В.А. "От психофизики к моделированию души."// "Вопросы философии", 1990, №7, с. 25-31.
20. Мамардашвили М.К. "Сознание как философская проблема"// "Вопросы философии", 1990, №10
21. Моисеев Н.Н. "Люди и кибернетика"
22. Носов Н.А. "Виртуальная реальность"// "Вопросы философии", 1999, №10
23. Оезер Э. "Мозг, язык и мир"// "Вопросы философии", 1998, №5
24. Петрунин Ю.Ю. "Искусственный интеллект как феномен современной культуры."// "Вестник Московского университета", 1994, №8, с. 28-34.

25. Пивкин В.Я., Бакулин Е.П., Кореньков Д.И. "Нечеткие множества в системах управления"

26. Поспелов Д.А. "Философия или наука. На пути к искусственному интеллекту." М., Наука, 1982.
27. Розов М.А. "Знание как объект исследования. Воспоминания о работе новосибирского семинара (1963-1980)"// "Вопросы философии", 1999, №1
28. Смирнов В.А. "А.И. Ракитов. Философия компьютерной революции"// "Вопросы философии", 1993, №1
29. Смирнова З.Н. "Проблема разума в философской концепции Чаадаева"// "Вопросы философии", 1998, №11
30. Тимофеев А.А. "Информатика и компьютерный интеллект", М., 1991
31. Тьюринг А.   "Может ли машина мыслить?", М., Наука, 1960.
32. Шалютин С.М. "Искусственный интеллект: гносеологический аспект", М.: Мысль, 1985
33. Шрейдер Ю.А. "Искусственный интеллект, рефлексивные структуры и антропный принцип."// "Вопросы философии", 1995, №7, с. 163-167.
34. Шрейдер Ю.А. "Человеческая рефлексия и две системы этического сознания."// "Вопросы философии", 1990, №7, с. 32-41.
35. Эндрю А. "Искусственный интеллект", М.: Мир, 1985