Проблемы философии искусственного интеллекта

Оглавление

Введение……………………………………………………………………….2

Раздел 1. Взгляды на термин «знание»……………………………….....5

Глава 1. Язык и представление знаний в системах ИИ…………………….5

Глава 2. Философский анализ термина «знание» в ИИ……………………7

Раздел 2. Сознание и разум……………………………………………….9

Раздел 3. ИИ и основные проблемы…………………………………….11

Глава 1. Проблемы психологии искусственного интеллекта…………….11

Глава 2. Проблемы философии искусственного интеллекта……………..12

Заключение…………………………………………………………………..14

Литература…………………………………………………………………...16

Введение

Прогресс - рискованное дело

и двусмысленное понятие. (Йохан Хёйзинга)

Мы живем в эпоху удивительных технологий. Технологий, которые когда-то казались мечтами писателей-фантастов, но сегодня мы уже можем воочию увидеть, как совершенствуется старая и развивается новая техника. Техника, которую люди когда-то могли представить только на страницах книг писателей. Окружающий нас мир стремительно меняется. Казалось, что создание паровых машин явилось абсолютной вершиной развития человечества, однако, на смену паровым пришли электронные. На смену первым громоздким компьютерам пришли портативные, появляется огромное количество новых устройств, призванных улучшить жизнь человека. Среди них, более перспективным объектом исследования является робототехника. Человек пытается научить робота максимально быть похожим на нас, наделяя его искусственным интеллектом…

Целями данного реферата, является проследить исторические предпосылки создания искусственного интеллекта, тенденции развития искусственного интеллекта, изучить основные философские проблемы, связанные с развитием искусственного интеллекта и искусственной жизни. 

Искусственный интеллект (ИИ) - область компьютерной науки, занимающаяся автоматизацией разумного поведения. Данная наука имеет тесные взаимосвязи с психологией и нейрофизиологией. Подобно всем компьютерным наукам, она пользуется математическим аппаратом. Искусственный интеллект является довольно молодой областью исследований, начало которой было положено в 1956 году. В данный момент времени развитие этой науки находится в состоянии так называемого затишья, когда достигнутые ранее результаты применяются в различных областях науки, промышленности, в бизнесе и повседневной жизни.

Могут ли машины думать? Именно такой вопрос задал известный британский ученый Алан Тьюринг  в своей работе «Вычислительная техника и интеллект» в 1950 году. В своей работе Тьюринг вывел несколько философских возражений по поводу существования искусственного интеллекта. Ученый вывел их в оппозицию к собственному мнению: он полагал, что к концу 20-го века машина сможет пройти так называемый «тест Тьюринга», обманув собеседника в не менее чем 30 % случаев и убедив его, что является человеком, а не машиной. Видение ученого пока не стало правдой, однако, сегодня мы как никогда близки к появлению искусственного интеллекта. Уже сейчас компьютеры стали лучше людей играть в шахматы. Большинство исследователей считают наличие собственной внутренней модели мира у технических систем предпосылкой их "интеллектуальности". В таких условиях приобретает особую значимость рассмотрение основных философских вопросов, связанных с искусственным интеллектом и искусственной жизнью. При этом, очевидно, возможно взаимовлияние искусственного интеллекта и искусственной жизни на философские проблемы мышления и жизни вообще. Современные западные философы широко рассматривают данные проблемы. При этом на первое место выходит обсуждение мышления и самосознания.

Развитие информационной техники позволяет компенсировать человеку психофизиологическую ограниченность своего организма в многочисленных асмпектах. "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.

Раздел 1. Взгляды на термин «знание».

Глава 1. Язык и представление знаний в системах искусственного интеллекта.

В последние годы термин “знание” все чаще употребляется в информатике. Он встречается в таких словосочетаниях, как “база знаний”, “банк знаний”, язык представления знаний”, “системы представления знаний” и других. Специалисты подчеркивают, что совершенствование так называемых интеллектуальных систем (информационно-поисковых систем высокого уровня, диалоговых систем, базирующихся на естественных языках, интерактивных человеко-машинных систем, используемых в управлении, проектировании, научных исследованиях) вот многом определяется тем, насколько успешно будут решаться задачи представления знаний.

         Неудивительно, что перед теми, кто  занимается проблемой представлении знаний, встает вопрос о том, что такое знание, какова его природа и основные характеристики. В связи с этим предпринимаются, например, попытки дать такое определение знания, из которого можно было бы исходить в решении задач представления знаний в компьютерных системах. Подчеркивается, что для разработки средств и методов представления знаний необходимо использовать результаты когнитивной психологии - науки, выявляющей структуры, в виде которых человек хранит информацию об окружающем его мире. Высказывается мнение, что язык и представление знаний в системах искусственного интеллекта должны рассматриваться в рамках особого научного направления - когитологии. Предметом когитологии должно стать знание как самостоятельный аспект реальности.

         Представлению данных присущ  пассивный аспект: книга, таблица, заполненная  информацией память. В теории  искусственного интеллекта особо  подчеркивается активный аспект  представления: “знать” должно  стать активной операцией, позволяющей  не только запоминать, но и  извлекать воспринятые (приобретенные, усвоенные) знания для рассуждений  на их основе. Следовательно, истоки  представления знаний - в науке  о познании  (эпистемологии или  гносеологии), а его конечная цель - программные средства информатики.

Вместе с тем вопрос, что такое знание, каковы его основные свойства и способы получения, - это исконно философский вопрос. Закономерно поэтому стремление дать философское осмысление вопросов компьютерного представления знаний, выявляя прежде всего их гносеологические и философско-логические аспекты.

         Принципиальная мировоззренческая  установка состоит в рассмотрении  ЭВМ как предмета-посредника в  человеческой познавательной деятельности. Компьютерная система, подобно другим  предметам-посредникам (орудиям труда  и предметам быта, инструментам, приборам, знаково-символическим системам, научным текстам и т. д.), играя  инструментальную роль в познании, является средством объективизации  накопленного знания, воплощением  определенного социально-исторического  опыта практической и познавательной  деятельности. Ее важнейшая теоретико-познавательная  роль и обусловлена тем, что  выделение человеком во вновь познаваемых объектов черт, которые оказываются существенными с точки зрения общественной практики, становится возможным именно при помощи предметов-посредников. “ЭВМ, - подчеркивает акад. Г. С. Поспелов, - представляет собой инструмент для интеллектуальной деятельности людей, а научное направление “искусственный интеллект” придает этому инструменту новые качества и обеспечивает новый, более перспективный стиль его использования. Спор между сторонниками и противниками искусственного интеллекта оказывается в связи с этим совершенно беспредметным.

Глава 2. Философский анализ термина «знание» в ИИ.

Для философского анализа рассматриваемой проблематики важен вопрос о том, считать ли термин “знание” в выражении “представление знаний” явлением профессионального жаргона или действительно переход от представления данных к представлению знаний имеет существенные гносеологические характеристики и какие именно? Особенности ЭВМ как предмета-посредника в познании во многом определяются тем, что ЭВМ относится к такому типу предметов-посредников, как модели. Термин “модель” употребляется в обыденном языке и в языке науки в различных значениях. Пусть под моделью понимается некоторая система (материальная или концептуальная), в той или иной форме отображающая некоторые свойства и отношения другой системы, называемой оригиналом, в точно указанном смысле замещающая ее и дающая новую информацию об оригинале. При анализе гносеологических аспектов моделирования ЭВМ рассматривались в философско-методологической литературе прежде всего как материальные модели, создаваемые на основе действия определенных физических закономерностей и функционирующие благодаря протеканию в них вполне определенных физических процессов. Моделирование на ЭВМ понималось как техническая реализация определенной формы знакового моделирования. Однако, рассматривая ЭВМ в гносеологическом плане как предмет посредник в познании, имеет смысл не фиксировать внимание прежде всего на “железной части” (hardware) компьютера, а рассматривать всю компьютерную систему как сложную систему взаимосвязанных и до некоторых пределов самостоятельных моделей - как материальных, так и знаковых, т. е. идеальных. Такой подход не только соответствует рассмотрению компьютерных систем в современной информатике, но является и гносеологически оправданным. Многие важные философские аспекты проблем, возникающих в связи с компьютеризацией различных сфер человеческой деятельности, требуют для своего исследования обращения прежде всего к знаковым составляющим компьютерных систем. Это верно и в отношении философских аспектов проблем представления знаний.

         В последние годы все чаще  стал употребляться термин “компьютерное  моделирование”.Т.е. построение любого из составляющих компьютерной системы - будь то знаковая модель или материальная.

         Что изменяется в компьютерном  моделировании с переходом от  представления данных к представлению  знаний? Каков гносеологический  смысл этих изменений? А. Ньюэлл, отмечая, что проблематика представления знаний имеет интересные точки соприкосновения с философией, ибо природа разума и природа знания всегда являлись одним из центральных философских вопросов, пишет: “Однако, интерес философии к знанию всегда концентрировался на проблеме достоверности... Это нашло отражение в том различении между знанием и верой, которое проводится в философии. Искусственный интеллект, рассматривая все знание как содержащие ошибки, называет все-таки свои системы системами знаний. С точки зрения философии искусственный интеллект имеет дело только с системами веры...

Таким образом понятие “знание”  можно считать одним из ключевых как с точки зрения теории искусственного интеллекта, так и гносеологии. Но ограничивается ли дело только знанием?

Раздел 2. Сознание и разум.

Сознание возникает у животных как одно из средств, улучшающее их адаптацию к окружающей среде. Быстрая (по сравнению со временем жизни животного) адаптация требует способности предвидеть, а мотивом адаптации служат биологические жизненные потребности организма. Искусственная система, обладающая такими свойствами, тоже приобретает сознание.

         Обычно слово сознание применяется, как характеристика отдельного  существа. Оно может "потерять  сознание". А слово разум означает  принципиальную способность быть  сознательным. Например, "человек  разумный". Однако, есть и другие толкования.

         Не известно, как доказать, что  человек думает. Уверенность в  том, что люди думают, основана  на опыте и убеждённости в  собственном сознании, а не на  измерениях и логических выводах  из них. Вот почему науке трудно  подступиться к глубокому изучению  сознания. Мы можем изучать мозг, нейроны, языки, поведение, но не  сознание само по себе. Мы наблюдаем  не разум, а разумное поведение.     

  Хорошим наблюдаемым  критерием разумности является  способность активно приспосабливаться  к меняющимся окружающим условиям, то есть способность самообучаться  на основе своего опыта. Чем  же отличается сознание от  самообучения?

  Сознание - это внутреннее  свойство, творческий мотор самообучающегося  организма. Начальное сознание возникает  при такой организации нервной  системы, которая обеспечивает возможность  обучаться. Это ещё не то самосознание, которое заставляет уступить  место старушке. Конструктивность  этого определения состоит в  том, что оно не ограничивает  средства для изготовления "творческого  мотора". Стоит изобрести и  создать устройство, способное самообучаться (именно “само-”, без толчков и внешнего воздействия, причем не пассивно, а в активной форме, сопровождаемой деятельностью) - и оно получит сознание. Найдите способность к самообучению у робота, и этим будет доказано, что он обладает сознанием.

  Вместо слова "самообучение" иногда используют более широкое  понятие "адаптация". Если существо  самостоятельно находит новое  поведение в новых условиях, причём  никто не учил его этому  поведению, то это существо способно  к адаптации (к самообучению). Изобретение  нового поведения - признак творчества (хотя это мнение очень и  очень спорно и для доказательства  его истинности и ошибочности  требуются серьезные философские  изыскания в области понятия  “творчество”), а творчество - один  из атрибутов сознания.

  Большой потенциал  адаптации хорошо виден из  такого мысленного эксперимента. Представим себе существо с  максимально развитой адаптацией. Пусть это существо вынуждено  приспосабливаться к человеческой  культуре. И оно научилось играть  в шахматы, конструировать космические  ракеты и сочинять изысканные  стихи. Кто теперь откажет ему  в разумности! Поэтому любые способности  живого существа к адаптации  следует считать проявлениями  его сознания. И каждый вправе  субъективно оценивать степень  развития этого сознания.

Раздел 3. ИИ и основные проблемы.

Глава 1. Проблемы психологии искусственного интеллекта.

Можно выделить две основные линии работ по искусственному интеллекту (ИИ). Первая связана с совершенствованием самих машин, с повышением "интеллектуальности" искусственных систем. Вторая  связана с задачей оптимизации совместной работы "искусственного интеллекта" и собственно интеллектуальных возможностей человека.

         Переходя к психологическим проблемам  искусственного интеллекта, можно  отметить три позиции по вопросу  о взаимодействии психологии  и искусственного интеллекта.

1. "Мы мало знаем  о человеческом разуме, мы хотим  его воссоздать, мы делаем это  вопреки отсутствию знаний" - эта  позиция характерна для многих  зарубежных специалистов по ИИ.

2. Вторая позиция сводится  к констатации ограниченности  результатов исследований интеллектуальной  деятельности, проводившихся психологами, социологами и физиологами. В  качестве причины указывается  отсутствие адекватных методов. Решение видится в воссоздании  тех или иных интеллектуальных  функций в работе машин. Иными  словами, если машина решает задачу ранее решавшуюся человеком,  то знания,  которые можно почерпнуть, анализируя эту работу и есть основной материал для построения психологических теорий.

3. Третья позиция характеризуется  оценкой исследования в области  искусственного  интеллекта и  психологии как совершенно независимых. В этом случае допускается возможность только потребления, использования психологических  знаний  в плане психологического обеспечения работ по ИИ.

         Популярные идеи системного анализа  позволили сделать сравнение  принципов работы искусственных  систем и собственно человеческой  деятельности важным эвристическим  приемом выделения именно специфического  психологического анализа деятельности  человека.

Глава 2. Проблемы философии искусственного интеллекта

В 1963 г. выступая на совещании по философским вопросам физиологии ВНД и психологии, А.Н. Леонтьев сформулировал следующую позицию: машина воспроизводит операции человеческого мышления, и следовательно соотношение "машинного" и "немашинного" есть соотнесение операционального и неоперационального в человеческой деятельности. Однако в последствии при сравнении операций, из которых слагается работа машины, и операций как единиц деятельности человека выявились существенные различия - в психологическом смысле "операция" отражает способ достижения результатов, процессуальную характеристику, в то время как применительно к машинной работе этот термин используется в логико-математическом смысле (характеризуется результатом).

         В работах  по  искусственному  интеллекту  постоянно используется  термин "цель". В философии "цель" является конституирующим признаком действия в отличии от операций  (и деятельности в целом). В то время как в искусственных системах "целью" называют некоторую конечную ситуацию к которой стремится система.  Признаки этой ситуации должны быть четко выявленными и описанными на формальном языке.  Цели человеческой деятельности  имеют другую природу. Конечная ситуация может по разному отражаться субъектом: как на понятийном уровне, так и в форме представлений. Это отражение может характеризоваться разной степенью ясности, отчетливости. Кроме того, для человека характерно не просто достижение готовых целей но и формирование новых.

         Также работа  систем  искусственно  интеллекта,  характеризуется не  просто наличием операций, программ, "целей", но и оценочными  функциями.  И у искусственных  систем есть своего рода "ценностные  ориентации". Специфику человеческой  мотивационно-эмоциональной регуляции  деятельности составляет  использование  не только константных, но и  ситуативно возникающих и динамично  меняющихся  оценок,  существенно  также различие между словесно-логическими и эмоциональными оценками. В существовании потребностей и мотивов видится различие  между  человеком  и машиной на уровне деятельности.  Этот тезис повлек за собой цикл исследований, посвященных анализу специфики человеческой деятельности. Позже была показана зависимость структуры мыслительной деятельности при решении творческих задач от изменения мотивации.

         Как в действительности показала  история, философия, психология и искусственный интеллект как научное направление могут находится в достаточно тесном сотрудничестве, взаимно базируясь на достижениях друг друга.

Заключение

Природа  мышления, загадка сознания, тайна разума, все это, безусловно, одна из наиболее волнующих человека проблем. Популярность кибернетики, неослабевающий интерес к ней со стороны самых широких кругов  во многом объясняется именно ее тесной связью с этой "вечной" проблемой. 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 “...тот  вещественный, чувственно воспринимаемый нами мир, к которому принадлежим мы сами, есть единственный действительный мир и наше сознание и мышление, являются продуктом вещественного, телесного органа”.

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

         Инструментом философии является  знание. Именно инструментом, а не  результатом. Знание не есть конечный  предмет, который можно положить  в сундук и сказать: “Да, теперь  у меня есть знание!” 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 поместить его все в тот же сундук. Все это вполне согласуется с понятием знания.

Литература

1. Джордж Ф. Люггер, «Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем», Москва, «Вильямс», 2003 г.
2. Сайт «Искусственный интеллект», http://ai.obrazec.ru/aiexpert.htm
3. «О проблеме создания искусственного интеллекта»,

http://www.membrana.ru/articles/readers/2002/12/16/210400.html

4. Корниенко Е. Механизмы сознания: www.glasnet.ru 2013
5. Знание как объект компьютерного моделирования. http://referat.day.az/filosofskie-problemi