Проблема «искусственного интеллекта» в современной философии и науке

БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

КАФЕДРА ФИЛОСОФИИ И  МЕТОДОЛОГИИ НАУКИ

РЕФЕРАТ ПО ФИЛОСОФИИ И МЕТОДОЛОГИИ  НАУКИ

Тема № 47

Проблема «искусственного  интеллекта» в современной философии  и науке

Минск – 2012 
Содержание

Введение

Проблема  искусственного интеллекта является сейчас одной из самых злободневных. 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. Здесь возникают и развиваются новые методы научных междисциплинарных исследований. Здесь формируется новый взгляд на роль тех или иных научных результатов и возникает то, что можно назвать философским осмыслением этих результатов.

Однако  точного определения искусственного интеллекта не существует, так как в философии не решён вопрос о природе и статусе человеческого интеллекта. Нет и точного критерия достижения компьютерами «разумности», хотя на заре искусственного интеллекта был предложен ряд гипотез, например, тест Тьюринга или гипотеза Ньюэлла — Саймона. На данный момент есть множество подходов как к пониманию задачи ИИ, так и созданию интеллектуальных систем.

Эта наука связана с психологией, нейрофизиологией, трансгуманизмом и другими. Как и все компьютерные науки, она использует математический аппарат. Особое значение для неё имеют философия и робототехника.

Искусственный интеллект — очень молодая область исследований. Её исторический путь напоминает синусоиду, каждый «взлёт» которой инициировался какой-либо новой идеей. В настоящий момент её развитие находится на «спаде», уступая место применению уже достигнутых результатов в других областях науки, промышленности, бизнесе и даже повседневной жизни.

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

Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой деятельности (актуарная математика) при игре на бирже и управлении собственностью. Методы распознавания образов, (включая, как более сложные и специализированные, так и нейронные сети) широко используют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и речи), медицинской диагностике, спам-фильтрах, в системах ПВО (определение целей), а также для обеспечения ряда других задач национальной безопасности.

Разработчики компьютерных игр вынуждены применять искусственный интеллект той или иной степени проработанности. Стандартными задачами искусственного интеллекта в играх являются нахождение пути в двухмерном или трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и так далее.

Сейчас просматриваются два направления развития искусственного интеллекта: первое заключается в решении проблем связанных с приближением специализированных систем искусственного интеллекта к возможностям человека и их интеграции, которая реализована природой человека; второе заключается в создании Искусственного Разума, представляющего интеграцию уже созданных систем искусственного интеллекта в единую систему, способную решать проблемы человечества.

1. Понятие искусственного интеллекта и его история.

1. Понятие искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект (ИИ) можно определить как область компьютерной науки, занимающуюся автоматизацией разумного поведения. ИИ рассматривается как часть компьютерной науки, которая опирается на ее теоретические и прикладные принципы. Эти принципы сводятся к структурам данных, используемым для представления знаний, алгоритмам применения этих знаний, а также языкам и методикам программирования, используемым при их реализации.[4]

Тем не менее, это определение имеет существенный недостаток, поскольку само понятие интеллекта не очень понятно и четко сформулировано. Большинство из нас уверены, что смогут отличить "разумное поведение", когда с ним столкнутся. Однако вряд ли кто-нибудь сможет дать интеллекту определение, достаточно конкретное для оценки предположительно разумной компьютерной программы и одновременно отражающее жизнеспособность и сложность человеческого разума.

Итак, проблема определения искусственного интеллекта сводится к проблеме определения интеллекта вообще: является ли он чем-то единым, или же этот термин объединяет набор разрозненных способностей? В какой мере интеллект можно создать, а в какой он существует априори? Что именно происходит при таком создании? Что такое творчество? Что такое интуиция? Можно ли судить о наличии интеллекта только по наблюдаемому поведению, или же требуется свидетельство наличия некоего скрытого механизма? Как представляются знания в нервных тканях живых существ, и как можно применить это в проектировании интеллектуальных устройств? Что такое самоанализ и как он связан с разумностью? И, более того, необходимо ли создавать интеллектуальную компьютерную программу по образу и подобию человеческого разума, или же достаточно строго "инженерного" подхода? Возможно ли вообще достичь разумности посредством компьютерной техники, или же сущность интеллекта требует богатства чувств и опыта, присущего лишь биологическим существам?

На эти вопросы ответа пока не найдено, но все они помогли сформировать задачи и методологию, составляющие основу современного ИИ. Отчасти привлекательность искусственного интеллекта в том и состоит, что он является оригинальным и мощным орудием для исследования именно этих проблем. ИИ предоставляет средство и испытательную модель для теорий интеллекта: такие теории могут быть переформулированы на языке компьютерных программ, а затем испытаны при их выполнении.

По этим причинам наше первоначальное определение, очевидно, не дает однозначной характеристики для этой области науки. Оно лишь ставит новые вопросы и открывает парадоксы в области, одной из главных задач которой является поиск самоопределения. Однако проблема поиска точного определения ИИ вполне объяснима. Изучение искусственного интеллекта - еще молодая дисциплина, и ее структура, круг вопросов и методики не так четко определены, как в более зрелых науках, например, физике.

Искусственный интеллект призван расширить возможности компьютерных наук, а не определить их границы. Одной из важных задач, стоящих перед исследователями, является поддержание этих усилий ясными теоретическими принципами.

Из-за специфики проблем и целей искусственный интеллект не поддается простому определению. Поэтому на первых порах просто опишем его как спектр проблем и методологий, изучаемых разработчиками систем искусственного интеллекта. Это определение может показаться глупым и бессмысленным, но оно отражает важный факт: искусственный интеллект, как и любая наука, является сферой интересов человека, и лучше всего рассматривать его в этом контексте.

Любая наука, включая ИИ, рассматривает некоторый круг проблем и разрабатывает подходы к их решению. Краткое изложение истории искусственного интеллекта, рассказ о личностях и их гипотезах, положенных в основу этой науки, поясняет, почему некоторые проблемы стали доминировать в этой области.

2. История искусственного интеллекта.

Идея создания искусственного подобия  человеческого разума для решения  сложных задач и моделирования  мыслительной способности витала в  воздухе с древнейших времен. Впервые  ее выразил Р. Луллий (ок.1235-ок.1315), который еще в XIV в. пытался создать машину для решения различных задач на основе всеобщей классификации понятий.

В XVIII в. Г.Лейбниц (1646 - 1716) и Р.Декарт (1596 - 1650) независимо друг от друга развили эту идею, предложив универсальные языки классификации всех наук. Эти идеи легли в основу теоретических разработок в области создания искусственного интеллекта.

Развитие  искусственного интеллекта как научного направления стало возможным  только после создания ЭВМ. Это произошло  в 40-х гг. XX в. В это же время Н.Винер (1894 - 1964) создал свои основополагающие работы по новой науке — кибернетике.

Термин  искусственный интеллект (artificial intelligence) предложен Джоном Маккарти в 1956 г. на семинаре с аналогичным названием  в Станфордском университете (США). Семинар был посвящен разработке логических, а не вычислительных задач.

В 50-х годах  исследователи в области ИИ пытались строить разумные машины, имитируя мозг. Эти попытки оказались безуспешными по причине полной непригодности  как аппаратных так и программных средств.

В 60-х годах предпринимались  попытки отыскать общие методы решения  широкого класса задач, моделируя сложный  процесс мышления. Разработка универсальных  программ оказалась слишком трудным  и бесплодным делом. Чем шире класс задач, которые может решать одна программа, тем беднее оказываются ее возможности при решении конкретной проблемы.

В начале 70-х  годов специалисты в области  ИИ сосредоточили свое внимание на разработке методов и приемов  программирования, пригодных для  решения более специализированных задач: методов представления (способы формулирования проблемы для решения на средствах вычислительной техники (ВТ)) и методах поиска (способы управления ходом решения так, чтобы оно не требовало слишком большого объема памяти и времени).

И только в  конце 70-х годов была принята принципиально  новая концепция, которая заключается  в том, что для создания интеллектуальной программы ее необходимо снабдить множеством высококачественных специальных знаний о некоторой предметной области. Развитие этого направления привело к созданию экспертных систем (ЭС).

В 80-х годах ИИ пережил второе рождение. Были широко осознаны его  большие потенциальные возможности  как в исследованиях, так и  в развитии производства. В рамках новой технологии появились первые коммерческие программные продукты. В это время стала развиваться область машинного обучения. До этих пор перенесение знаний специалиста-эксперта в машинную программу было утомительной и долгой процедурой. Создание систем, автоматически улучшающих и расширяющих свой запас эвристических (не формальных, основанных на интуитивных соображениях) правил - важнейший этап в последние годы. В начале десятилетия в различных странах были начаты крупнейшие в истории обработки данных национальные и международные исследовательские проекты, нацеленные на «интеллектуальные ВМ пятого поколения».

В настоящий момент в создании искусственного интеллекта (в первоначальном смысле этого слова, экспертные системы и шахматные программы сюда не относятся) наблюдается интенсивное перемалывание всех предметных областей имеющих хоть какое-то отношение к ИИ в базы знаний. Практически все подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа так и не подошла.

Исследования ИИ влились в общий поток технологий сингулярности (видового скачка, экспотенциального развития человека), таких как нанотехнология, молекулярная биоэлектроника, теоретическая биология, квантовая теория, ноотропики, экстромофилы и т. д.

2. Проблемы искусственного интеллекта и их пути решения

    Проблема искусственного интеллекта является сейчас одной из самых злободневных. 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. Здесь возникают и развиваются новые методы научных междисциплинарных исследований. Здесь формируется новый взгляд на роль тех или иных научных результатов и возникает то, что можно назвать философским осмыслением этих результатов.

Обычно определяется, что искусственный интеллект – это прикладной (компьютерный) процесс, имеющий свойства, ассоциируемые с мышлением человека.

Как видно, одной из трудностей понимания и реализации искусственного интеллекта является то, что его определение производится через неизвестное мышление человека.

Так как что такое мышление человека, наукам даже приблизительно еще не известно, то, по сути, искусственный интеллект – это интуитивно создаваемая, согласно некоторым представлениям, компьютерная система.

Одними из «некоторых представлений» являются «характеристики искусственного интеллекта».

Выделяют следующие характеристики искусственного интеллекта[1]:

• наличие собственных развивающихся модели внешнего мира и (баз) данных, что предполагает способность дополнения и развития имеющейся информации (но всегда говорится о знаниях). Это положение якобы определяет индивидуальность любой модели при конкретной реализации, но, как оказывается, не в смысле «индивидуальности личности», а в смысле однозначности заложенных алгоритмов функционирования и решаемых устройством задач, что не похоже на интеллект;
• способность к адаптации; искусственный интеллект – это адаптивная система, хотя только по запрограммированным аспектам;
• относительная самостоятельность в оценке ситуации, включая возможность работы в ситуациях, связанных с неполнотой или неоднозначностью приходящих или имеющихся данных, что также обеспечивается заданным программным обеспечением, т.е. «относительной самостоятельности», по сути, нет;
• возможность различных (но заранее заданных) интерпретаций запросов к системе и воздействий на нее.
• иногда отдельно выделяются некоторые из индуцируемых возможностей, например, псевдосамостоятельное конструирование новых информационных структур, распознание языков ввода информации, способность к взаимодействию и др.

Однако для того, чтобы создать именно искусственный интеллект, необходимо, по меньшей мере[3]:

• чтобы он был практически полностью схож с человеческим, иначе то, что получится, не будет интеллектом, и еще надо знать, что такое человеческий интеллект (или требуется переопределить интеллект, дав ему объективные характеристики);
• знать, что такое мышление человека (человеческое мышление);
• в силу реконструкции деятельности человека* моделировать, учитывать весь его организм, включая все его системы (напр., гормональную);
• знать процедуры функционирования человеческого интеллекта, в частности, учитывать, что искусственный интеллект должен формироваться интеллектуальным, а не программным образом.

Основой доказательства невозможности создания искусственного интеллекта в его существующем представлении (определении) являются ограничения формальной логики. Главное то, что в формальной логике суждение существует вместе со всеми своими свойствами, что и является основой доказательства невозможности создания искусственного интеллекта в его известном понимании. Другими положениями доказательства являются некоторые аксиомы формальной логики.

Искусственный интеллект не будет создан не только по функциональным и формально логическим причинам.

Также существенны следующие причины[3]:

если использовать терминологию И.П. Павлова, то искусственный интеллект представляет собою некую физическую реализацию, в основном, первой сигнальной системы, которая есть условно-рефлекторная деятельность: врожденные рефлексы (собственные данные и возможности), восприятие и обработка раздражений (данных), в том числе в целях решения тех или иных задач, накопление информации о себе и мире, адаптация, приобретенные формы (т.е. те же аспекты, что и принимаемые как характеристики искусственного интеллекта).

Иными словами, разрабатывается не искусственный интеллект, а система условно-рефлекторной деятельности или рефлективного мышления.

Во-вторых, не учитывается ассоциативное мышление человека, которое определено не только функционированием мозга (как рефлективное мышление) и ощущениями, но и внешней объективностью, которая идентифицируется в человеческом сознании – в элементе, отсутствующем в понимании, определении и создании искусственного интеллекта.

В-третьих, и это главное, искусственный интеллект не будет создан, пока не будут «разделены» человеческое сознание и человеческое мышление.

Сказанное можно обобщить в диалектических представлениях следующим образом: создаваемый «искусственный интеллект» представляет собою всего лишь некую физическую реализацию рефлективного мышления.

Воссоздается не интеллект, а нечто другое.

Но если признать это, то важность и возможность реализации такой научной задумки станут очевидными.

А то, что подразумевают под «искусственным интеллектом» (до создания очень далеко), в Новейшей философии понимается как искусственный диалектический интеллект, который определяется с учетом а) ряда исключительно диалектических категорий, в частности, «человеческое мышление» и «внешняя рефлексия человеческого сознания», и б) возможностей высших уровней вообще мышления.

низшей логикой, соответствующей рассудочному мышлению, считается формальная логика,

средней логикой, соответствующей диалектическому мышлению, считается (новофилософская) абстрактная логика, включающая математическую логику,

высшей логикой, соответствующей мышлению, считается реальная логика, включающая (образующую) топологию логики, служащую основной концепции искусственного диалектического интеллекта, и формализуемую («математическую») часть реальной логики, в (для) которой неверны теоремы Геделя о неполноте.[3]

1. Искусственный интеллект и философия

Важно осознавать, что современный ИИ не только наследует богатую интеллектуальную традицию, но и делает свой вклад в нее.

Например, поставленный Тьюрингом вопрос о разумности программ отражает наше понимание самой концепции разумности. Что такое разумность, как ее описать? Какова природа знания? Можно ли его представить в устройствах? Что такое навыки? Может ли знание в прикладной области соотносится с навыком принятия решений в этой среде? Как знание о том, что есть истина (аристотелевская "теория"), соотносится со знанием, как это сделать ("практика")?

Ответы на эти вопросы составляют важную часть работы исследователей и разработчиков ИИ. В научном смысле программы ИИ можно рассматривать как эксперименты. Проект имеет конкретную реализацию в виде программы, и программа выполняется как эксперимент. Разработчики программы изучают результаты, а затем перестраивают программы и вновь ставят эксперимент. Таким образом возможно определить, являются ли наши представления и алгоритмы достаточно хорошими моделями разумного поведения. Ньюэлл и Саймон предложили этот подход к научному познанию в своей тьюринговской лекции 1976 г.

Ньюэлл и Саймон также предложили более сильную модель интеллекта в своей гипотезе о физической символьной системе: физическая система проявляет разумное поведение тогда и только тогда, когда она является физической символьной системой. В главе 16 подробно рассматривается практический смысл этой теории, а также критические замечания в ее адрес.

Многие применения ИИ подняли глубокие философские вопросы. В каком смысле можно заявить, что компьютер "понимает" фразы естественного языка? Продуцирование и понимание языка требует толкования символов. Недостаточно правильно сформировать строку символов.

Механизм понимания должен уметь приписывать им смысл или интерпретировать символы в зависимости от контекста. Что такое смысл? Что такое интерпретация?

Подобные философские вопросы встают во многих областях применения ИИ, будь то построение экспертных систем или разработка алгоритмов машинного обучения.

2. Гносеологические 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, в конечном счете, 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, т. е. в конечном счете, формирующую адекватные схемы внешних действий в существенно меняющихся средах, необходимо наделить такую систему этими орудиями.

Развитие систем искусственного интеллекта за последние десятилетия идет по этому пути. Однако степень продвижения  в данном направлении в отношении  каждого из указанных познавательных орудий неодинакова и в целом  пока незначительна.[2]

1. В наибольшей мере системы  искусственного интеллекта используют  формально-логические структуры,  что обусловлено их неспецифичностью  для мышления и, в сущности, алгоритмическим характером. Это  дает возможность относительно  легкой их технической реализации. Однако даже здесь кибернетике предстоит пройти большой путь. 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. Повышение "интеллектуального" уровня технических систем, безусловно, связано не только с расширением применяемых логических средств, но и с более интенсивным их использованием (для проверки информации на непротиворечивость, конструирования планов вычислений и т. д.).

2. Намного сложнее обстоит дело  с семиотическими системами, без  которых интеллект невозможен. Языки,  используемые в ЭВМ, еще далеки  от семиотических структур, которыми оперирует мышление.

Прежде всего, для решения ряда задач необходимо последовательное приближение семиотических систем, которыми наделяется ЭВМ, к естественному  языку, точнее, к использованию его  ограниченных фрагментов. В этом плане предпринимаются попытки наделить входные языки ЭВМ универсалиями языка, например полисемией (которая элиминируется при обработке в лингвистическом процессоре). Разработаны проблемно-ориентированные фрагменты естественных языков, достаточные для решения системой ряда практических задач. Наиболее важным итогом этой работы является создание семантических языков (и их формализация), в которых слова-символы имеют интерпретацию.

Однако многие универсалии естественных языков, необходимые для выполнения ими познавательных функций, в языках искусственного интеллекта пока реализованы слабо (например, открытость) или используются ограниченно (например, полисемия). Все большее воплощение в семиотических системах универсалий естественного языка, обусловленных его познавательной функцией, выступает одной из важнейших линий совершенствования систем искусственного интеллекта, особенно тех, в которых проблемная область заранее жестко не определена.

Современные системы искусственного интеллекта способны осуществлять перевод с одномерных языков на многомерные. В частности, они могут строить диаграммы, схемы, чертежи, графы, высвечивать на экранах кривые и т. д. ЭВМ производят и обратный перевод (описывают графики и тому подобное с помощью символов). Такого рода перевод является существенным элементом интеллектуальной деятельности. Но современные системы искусственного интеллекта пока не способны к непосредственному (без перевода на символический язык) использованию изображений или воспринимаемых сцен для "интеллектуальных" действий. Поиск путей глобального (а не локального) оперирования информацией составляет одну из важнейших и перспективных задач теории искусственного интеллекта.

1. 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.

В формализованном понятийном аппарате некоторых систем представления  знаний предприняты отдельные (теоретически существенные и практически важные) попытки выражения некоторых моментов содержания и других категорий (например, "причина", "следствие"). Однако ряд категорий (например, "сущность", "явление") в языках систем представления знаний отсутствует. Проблема в целом 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. Это одно из перспективных направлений в развитии теории и практики кибернетики.

2. 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.

Не является совершенным и взаимодействие вновь поступающей информации с  совокупным знанием, фиксированным  в системах. В семантических сетях  и фреймах, использующихся при представлении  знаний, пока недостаточно используются методы, благодаря которым интеллект человека легко пополняется новой информацией, находит нужные данные, перестраивает свою систему знаний и т. д.

3. 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.

Таким образом, хотя определенные шаги к воплощению гносеологических характеристик  мышления в современных системах искусственного интеллекта сделаны, но в целом эти системы еще далеко не владеют комплексом гносеологических орудий, которыми располагает человек и которые необходимы для выполнения совокупности функций абстрактного мышления. Чем больше характеристики систем искусственного интеллекта будут приближены к гносеологическим характеристикам мышления человека, тем ближе будет их "интеллект" к интеллекту человека, точнее, тем выше будет их способность к комбинированию знаковых конструкций, воспринимаемых и интерпретируемых человеком в качестве решения задач и вообще воплощения мыслей.

В связи с этим возникает сложный  вопрос. При анализе познавательного  процесса гносеология абстрагируется от психофизиологических механизмов, посредством которых реализуется  этот процесс. Но из этого не следует, что для построения систем искусственного интеллекта эти механизмы не имеют значения. Вообще говоря, не исключено, что механизмы, необходимые для воплощения неотъемлемых характеристик интеллектуальной системы, не могут быть реализованы в цифровых машинах или даже в любой технической системе, включающей в себя только компоненты неорганической природы. Иначе говоря, в принципе не исключено, что хотя мы можем познать все гносеологические закономерности, обеспечивающие выполнение человеком его познавательной функции, но их совокупность реализуема лишь в системе, субстратно тождественной человеку.