Философия искусственного интеллекта задаётся вопросами о «мышлении машин», эти вопросы отражают интересы различных исследователей искусственного интеллекта, философов , исследователей познавательной (когнитивной) деятельности. Ответы на эти вопросы зависят от того, что понимается под понятиями «интеллект » или «сознание», и какие именно «машины» являются предметом обсуждения.

Может ли машина мыслить?

Наиболее горячие споры в философии искусственного интеллекта вызывает вопрос возможности мышления творения человеческих рук. Вопрос «Может ли машина мыслить?», который подтолкнул исследователей к созданию науки о моделировании человеческого разума, был поставлен Аланом Тьюрингом в 1950 году . Две основных точки зрения на этот вопрос носят названия гипотез сильного и слабого искусственного интеллекта .

Термин «сильный искусственный интеллект» ввел Джон Сёрль , его же словами подход и характеризуется:

Более того, такая программа будет не просто моделью разума; она в буквальном смысле слова сама и будет разумом, в том же смысле, в котором человеческий разум - это разум.

Напротив, сторонники слабого ИИ предпочитают рассматривать программы лишь как инструмент, позволяющий решать те или иные задачи, которые не требуют полного спектра человеческих познавательных способностей.

В своем мысленном эксперименте «Китайская комната », Джон Сёрль показывает, что даже прохождение теста Тьюринга может не являться достаточным критерием наличия у машины подлинного процесса мышления.

Мышление есть процесс обработки находящейся в памяти информации: анализ, синтез и самопрограммирование. [ ]

Аналогичную позицию занимает и Роджер Пенроуз , который в своей книге «Новый ум короля » аргументирует невозможность получения процесса мышления на основе формальных систем .

Что считать интеллектом?

Существуют разные точки зрения на этот вопрос. Аналитический подход предполагает анализ высшей нервной деятельности человека до низшего, неделимого уровня (функция высшей нервной деятельности, элементарная реакция на внешние раздражители (стимулы), раздражение синапсов совокупности связанных функцией нейронов) и последующее воспроизведение этих функций. Существует определение интеллекта как способности решать интеллектуальные задачи [ ] . Здесь под интеллектуальной задачей понимается та задача, у которой не существует известного алгоритма решения. То есть задача, для которой нужно создать алгоритм с нуля. Например, доказательство недоказанной теоремы, научное открытие, художественная деятельность и так далее. Некоторые специалисты за интеллект принимают способность рационального, мотивированного выбора, в условиях недостатка информации. То есть интеллектуальной просто считается та программа деятельности (не обязательно реализованная на современных ЭВМ), которая сможет выбрать из определённого множества альтернатив, например, куда идти в случае «налево пойдёшь …», «направо пойдёшь …», «прямо пойдёшь …».

Наука о знании

Также, с проблемами искусственного интеллекта тесно связана эпистемология - наука о знании в рамках философии. Философы, занимающиеся данной проблематикой, решают вопросы, схожие с теми, которые решаются инженерами ИИ о том, как лучше представлять и использовать знания и информацию.

Этические проблемы создания искусственного разума

Этот раздел содержит вопросы, касающиеся искусственного интеллекта и этики.

• Если в будущем машины смогут рассуждать, осознавать себя и иметь чувства, то что тогда делает человека человеком, а машину - машиной?
• Если в будущем машины смогут осознавать себя и иметь чувства, возможно ли будет их эксплуатировать или придется наделять их правами?
• Если в будущем машины смогут рассуждать, то как сложатся отношения людей и машин? Данный вопрос был не раз рассмотрен в произведениях искусства на примере противостояния людей и машин. К примеру, батлерианский джихад в романе «Дюна» Фрэнка Герберта, проблемы взаимоотношения с ИскИнами в романе Дэна Симмонса «Гиперион», война с машинами в кинофильме «Терминатор» и так далее.
• Будет ли человек, которому в результате многочисленных медицинских ампутаций заменили 99 процентов тела на искусственные органы, считаться машиной?

Данные вопросы рассматриваются в рамках

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

ЛИНГВОГУМАНИТАРНЫЙ КОЛЛЕДЖ УЧРЕЖДЕНИЯ ОБРАЗОВАНИЯ

«МИНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЛИНГВИСТИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

по дисциплине «Основы современного естествознания»

Тема: Философские проблемы искусственного интеллекта

ВВЕДЕНИЕ

Возникновение и интенсивное развитие электронно-вычислительной техники при постоянно расширяющейся сфере ее использования, взаимосвязанное с изменениями в жизненно важных сферах общества, включая экономику, социальную структуру, политику, науку, культуру и повседневную жизнь людей, является объектом изучения различных гуманитарных дисциплин, в том числе и философии.

Первые систематические попытки выявления и изучения философских проблем, связанных с компьютерной техникой и открываемыми ею возможностями, были предприняты в рамках того, что может быть названо кибернетическим движением в широком смысле.

Появление компьютерных систем, которые стали называть интеллектуальными системами, и развитие такого направления, как искусственный интеллект, побудило по-новому взглянуть на ряд традиционных теоретико-познавательных проблем, наметить новые пути их исследования, обратить внимание на многие, оставшиеся ранее в тени аспекты познавательной деятельности, механизмов и результатов познания.

Искусственный интеллект является сейчас одной из быстро развивающихся областей научных исследований. Именно данная область научного знания охватывает многие коренные вопросы, которые связаны с методами развития научной мысли, с влиянием достижений и последствий усовершенствования вычислительной техники на жизнь будущих поколений людей.

Современные философы и исследователи науки часто рассматривают искусственный интеллект и искусственную жизнь как прекрасный пример для междисциплинарной интеграции многих научных областей. Химики, биологи, кибернетики, лингвисты, психологи, философы, математики, инженеры и другие изучают различные аспекты взаимодействия живых систем и искусственного интеллекта. При этом формируется новый взгляд на роль тех или иных научных результатов и возникает то, что может быть названо философским осмыслением полученных результатов.

Ученые университетских и промышленных исследовательских лабораторий стремятся к дерзкой цели: построение компьютеров, действующих таким образом, что по результатам работы их невозможно было бы отличить от человеческого разума. Терпеливо продвигаясь вперед в своем нелегком труде, исследователи, работающие в области искусственного интеллекта, постоянно вступают в схватку с весьма запутанными проблемами, далеко выходящими за пределы традиционной информатики.

Для создания машин, имитирующих работу человеческого мозга, необходимо разобраться в том, как действуют миллиарды его взаимосвязанных нейронов. По современным научным данным, человеческий мозг содержит около 2 основных вычислительных узлов нейронов, которые соединяют около 2 связей синапсов. На сегодняшний день современные вычислительные системы стремительно приближаются по своим вычислительным возможностям к мозгу. Музыкальные компьютеры могут за короткое время давать новые музыкальные инструментовки для композиций в любых вариациях. Роботы, руководимые компьютерами, могут, в определенной степени, узнавать речь, корректировать свои движения и выполнять сложные работы. Искусственные нейронные сети контролируют сложнейшие системы управления и слежения, проявляют способности в области распознавания изображения, вплоть до возможности создания интеллектуальных автопилотов.

Программы порой столь совершенны, что в решении поставленных задач средний человек не может с ними соревноваться. Например, есть программы, ищущие и доказывающие новые теоремы математической логики, а современные шахматные программы может не обыграть даже хороший гроссмейстер. Искусственный интеллект и робототехника базируются на компьютерах и развиваются почти так же стремительно, как и компьютеры, ибо зависят от быстродействия и памяти последних.

В таких условиях приобретает особую значимость рассмотрение основных философских вопросов, связанных с искусственным интеллектом. В качестве решения философской проблемы компьютерного моделирования мышления в реферате рассмотрены вопросы мышления и самосознания. При этом необходимо не только конкретизировать понятие об искусственном интеллекте, историю его развития, но и изучить философские основы кибернетики как науки и проблемные вопросы, которые связаны с компьютеризацией общества.

1. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ПУТЬ РАЗВИТИЯ НАУЧНОЙ МЫСЛИ

1.1 Конкретизация понятия «искусственный интеллект»

Интеллект (от лат. intellectus - ум, рассудок) - общий умственній потенциал человека, степень реализации способностей, которые он целесообразно использует для приспособления к жизни 1, с.259.

Интеллект выражает все умственные функции человека, всю совокупность его познавательных умений; ощущения, восприятие, память, представление, мышление, воображение.

В понятие «искусственный интеллект» вкладывается различный смысл - от признания интеллекта у ЭВМ, решающих логические или даже любые вычислительные задачи, до включения в интеллектуальные лишь те системы, которые решают весь комплекс задач, осуществляемых человеком, или еще более широкую их совокупность.

Искусственный интеллект может рассматриваться как:

· умение решать сложные задачи;

· способность к обучению, обобщению и аналогиям;

· возможность взаимодействия с внешним миром путем общения, восприятия и осознания воспринятого.

По мнению Цеханова 2, искусственный интеллект - это наука, занимающаяся исследованием и построением интеллектуальных систем, то есть таких систем, которые способны осуществлять интеллектуальные действия, присущие человеческому мышлению.

Как отмечалось, в исследованиях по искусственному интеллекту ученые отвлекаются от сходства процессов, происходящих в технической системе или в реализуемых ею программах, с мышлением человека. Если система решает задачи, которые человек обычно решает посредством своего интеллекта, то мы имеем дело с системой искусственного интеллекта.

Однако это ограничение недостаточно. Создание традиционных программ для ЭВМ - работа программиста, в то же время не есть конструирование искусственного интеллекта. Какие же задачи, решаемые техническими системами, можно рассматривать как конституирующие искусственный интеллект?

Чтобы ответить на этот вопрос, надо выяснить задачи технических систем. Однако данный термин тоже не является достаточно определенным. В психологии можно квалифицировать данные задачи как мыслительные задачи. Они подчеркивают, что задача есть только тогда, когда есть работа для мышления, то есть, когда существует определенная цель, а средства к ее достижению не ясны, их надо найти посредством мышления.

Если задача не является мыслительной, то она решается на ЭВМ традиционными методами и, значит, не входит в круг задач искусственного интеллекта. Ее интеллектуальная часть выполнена человеком. На долю машины тогда остаётся часть работы, которая не требует участия мышления.

Задачи, решаемые искусственным интеллектом, целесообразно определить таким образом, чтобы человек, по крайней мере, в определении отсутствовал. При характеристике мышления мы отмечали, что его основная функция заключается в выработке схем целесообразных внешних действий в бесконечно варьирующих условиях.

Искусственный интеллект обладает следующими особенностями:

1) наличие у них собственной внутренней модели внешнего мира; эта модель 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, к генерации информации, которая в явном виде не содержится в системе; это качество позволяет системе конструировать информационную структуру с новой семантикой и практической направленностью;

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.

На начальных этапах разработки проблемы искусственного интеллекта ряд исследователей, особенно занимающихся эвристическим программированием, ставили задачу создания интеллекта, успешно функционирующего в любой сфере деятельности. Это можно назвать разработкой «общего интеллекта». Сейчас большинство работ направлено на создание «профессионального искусственного интеллекта», то есть систем, решающих интеллектуальные задачи из относительно ограниченной области (например, управление портом, интегрирование функций, доказательство теорем геометрии).

Исходным пунктом рассуждений об искусственном интеллекте является 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. Человек узнает человека, которого видел один или два раза, непосредственно в процессе чувственного восприятия. Исходя из этого, кажется, что эта задача не является интеллектуальной. Но в процессе узнавания человек не решает мыслительных задач лишь постольку, поскольку программа распознания не находится в сфере осознанного. Но так как в решении таких задач на неосознанном уровне участвует модель среды, хранящаяся в памяти, то эти задачи, в сущности, являются интеллектуальными. Соответственно и система, которая ее решает, может считаться интеллектуальной.

Теория искусственного интеллекта при решении многих задач сталкивается с гносеологическими проблемами. Одна из таких проблем состоит 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.

1.2 История развития искусственного интеллекта

Искусственный интеллект, как одно из новых научных направлений, появился во второй половине ХХ века на базе вычислительной техники, математической логики, программирования, психологии, лингвистики, нейрофизиологии и других отраслей знаний. Таким образом, искусственный интеллект объединяет профессиональные интересы специалистов разного профиля.

Возникновения искусственного интеллекта проявляется в следующих подходах: механический, электронный, кибернетический и нейробионический.

Механический подход. Идея создания мыслящих машин «человеческого типа», которые, казалось бы, думают, двигаются, слышат, говорят и ведут себя как живые люди уходит корнями в глубокое прошлое. Еще древние египтяне и римляне испытывали благоговейный ужас перед культовыми статуями, которые жестикулировали и изрекали пророчества (разумеется, не без помощи жрецов).

Средневековые летописи полны рассказов об автоматах, способных ходить и двигаться почти также как их хозяева люди. В средние века и даже позднее ходили слухи о том, что у некоторых из мудрецов есть гомункулы (маленькие искусственные человечки) настоящие живые, способные чувствовать существа.

В XVIII веке благодаря развитию техники, особенно разработке часовых механизмов, интерес к подобным изобретениям возрос. В 1736 г. французский изобретатель Жак де Вокансон изготовил механического флейтиста в человеческий рост, который исполнял двенадцать мелодий, перебирая пальцами отверстия и дуя в мундштук, как настоящий музыкант. В середине 1750-х годов Фридрих фон Кнаус, австрийский автор, сконструировал серию машин, которые умели держать перо и могли писать довольно длинные тексты.

Успехи механики XIX в. стимулировали еще более честолюбивые замыслы. Так, в 1830-х годах английский математик Чарльз Бэббидж задумал, правда, так и не завершив, сложный цифровой калькулятор, который он назвал «аналитической машиной» 3,с.72-73.

Электронный подход. После Второй мировой войны появились устройства, казалось бы, подходящие для достижения заветной цели моделирования разумного поведения; это были электронные цифровые вычислительные машины.

«Электронный мозг», как тогда восторженно называли компьютер, поразил в 1952 г. телезрителей США, точно предсказав результаты президентских выборов за несколько часов до получения окончательных данных. Этот «подвиг» компьютера лишь подтвердил вывод, что наступит тот день, когда автоматические вычислители, столь быстро, неутомимо и безошибочно выполняющие автоматические действия, смогут имитировать невычислительные процессы, свойственные человеческому мышлению, в том числе восприятие и обучение, распознавание образов, понимание повседневной речи и письма, принятие решений в неопределенных ситуациях. Многие изобретатели компьютеров и первые программисты развлекались, составляя программы для отнюдь не технических занятий, как сочинение музыки, решение головоломок и игры, на первом месте здесь оказались шашки и шахматы. Некоторые романтически настроенные программисты даже заставляли свои машины писать любовные письма.

К концу 50х годов все эти увлечения выделились в новую более или менее самостоятельную ветвь информатики, получившую название «искусственный интеллект». Одним из основателей теории искусственного интеллекта считается известный английский ученый Алан Тьюринг, который в 1950-м году опубликовал небольшую статью «Может ли машина мыслить?». Статья посвящена обсуждению вопроса о способности компьютеров к мышлению. Для научного исследования этой проблемы предлагался так называемый «тест Тьюринга», позволяющий оценить «интеллектуальность» компьютера по его способности к осмысленному диалогу с человеком. «Тест Тьюринга» и предложенный в нем подход к моделированию мышления положил начало исследованиям в этой области и до сих пор остается предметом острых научных дискуссий. И, тем не менее, хотя с момента его появления прошло уже более полувека, до сих пор так и не было предложено любых других конструктивных альтернатив «тесту Тьюринга» 4, с.225-238.

Первые практические разработки, которые можно отнести к искусственному интеллекту появились почти сразу же после появления первых вычислительных машин. В 1954 году американский исследователь А. Ньюэлл написал первую программу для игры в шахматы. В этом же 1956 году была написана и первая программа «Логик-Теоретик», предназначенная для автоматического доказательства теорем в исчислении высказываний. Эту программу можно отнести к первым достижениям в области искусственного интеллекта. Важное значение в становлении искусственного интеллекта имела проведенная в 1956 году конференция в Дартмуте (США). Именно на этой конференций впервые появился и сам термин - «искусственный интеллект». В 1960 году этой же группой ученых на основе принципов, использованных в NSS, была написана программа GPS (General Problem Solver), которая могла решать ряд головоломок, вычислять неопределенные интегралы, решать некоторые другие задачи. Появились программы автоматического доказательства теорем из планиметрии и решения алгебраических задач.

К этому времени в СССР, США, Великобритании и других странах, в которых активно внедрялась вычислительная техника, было накоплено множество самых разнообразных программ для решения нечисловых задач. Среди них было немало таких, которые демонстрировали возможность имитации на компьютере отдельных творческих процессов, присущих человеку. В конце 1960-х годов появились первые игровые программы, системы для элементарного анализа текста и решения некоторых математических задач (геометрии, интегрального исчисления).

1960-е годы впоследствии были названы годами технократического романтизма. Это был период кибернетического бума, когда у многих ученых было такое ощущение, что проблема человеческого мышления и искусственного интеллекта теоретически уже почти решена 5, с.130-142.

В целом, в течение 1970-х годов сложились основные теоретические направления исследований в области интеллектуальных систем. Теория искусственного интеллекта окончательно была признана самостоятельной отраслью науки.

Вскоре после этого сформировались и два основных направления в создании моделей интеллектуальной деятельности: информационное направление (кибернетика) и нейробионическое (нейрокибернетика) и Долгое время эти направления развивались самостоятельно, и только к концу 1990-х годов стали заметны тенденции к объединению этих частей вновь в единое целое.

Сторонники информационного направления исходили из того, что искусственный интеллект в принципе не может быть копией человеческого интеллекта, поскольку мозг человека работает гораздо лучше и быстрее любой интеллектуальной системы. Поэтому системы искусственного интеллекта должны не копировать полностью человеческий интеллект, а стремиться к достижению тех же результатов другими средствами. Кратко остановимся на каждом из этих направлений.

Основную идею нейрокибернетики можно сформулировать следующим образом: единственный объект, способный мыслить, - это человеческий мозг, поэтому любое «мыслящее» устройство должно каким-то образом воспроизводить его структуру 6, с.42-57.

С 2000 года развитие субмикронных и нанотехнологий, а также успехи молекулярной и биомолекулярной технологии привели к принципиально новым архитектурным и технологическим решениям по созданию нейрокомпьютеров. Из кибернетического, или информационного, подхода к машинному разуму скоро сформировался так называемый «восходящий метод» движение от простых аналогов нервной системы примитивных существ, обладающих малым числом нейронов, к сложнейшей нервной системе человека и даже выше.

философский мышление искусственный интеллект

1.3 Искусственный интеллект как компьютерное моделирование мышления

В русле кибернетического движения осуществлялись философские и логико-методологические исследования управления, информации, мышления, познания, структуры научного знания и перспектив его развития. Характерные для кибернетического движения идея общности (одинаковости или сходства) закономерностей, определяющих процессы управления и переработки информации в самых разных сферах реальности, а также идея плодотворности использования математических и логико-математических трактовок этих процессов на различных уровнях абстракции получали специфическое преломление в многочисленных сравнениях человеческого мышления и работы ЭВМ. В ходе бурных дебатов 60-70-х годов на тему «Может ли машина мыслить?» были, по существу, представлены различные варианты ответа на вопрос о том, что может быть субъектом познания: только ли человек (и, в ограниченном смысле, животные) или же и машина может считаться субъектом мыслящим, обладающим интеллектом и, следовательно; познающим. Сторонники последнего варианта пытались сформулировать такое определение мышления, которое позволяло бы говорить о наличии мышления у машины, - например, мышление определялось как решение задач. Нужно отметить, однако, что и способность компьютерной системы к принятию каких-либо решений также может быть поставлена под сомнение.

Оппоненты сторонников «компьютерного мышления» напротив, стремились выявить такие характеристики мыслительной деятельности человека, которые никак не могут быть приписаны компьютеру, и отсутствие которых не позволяет говорить о мышления в полном смысле этого слова. К числу таких характеристик относили, например, способность к творчеству и эмоциональность.

Компьютерное моделирование мышления дало мощный толчок психологическим исследованиям механизмов познавательной деятельности. Это проявлялось, с одной стороны, в проникновении в психологию «компьютерной метафоры», ориентирующей на изучение познавательной деятельности человека по аналогии с переработкой информации на компьютере, и; с другой стороны, в активизации исследований, стремящихся показать плодотворность и самостоятельную ценность иных подходов - например, изучение мышления в контексте общей теории деятельности. Тихомиров, специально исследуя «соотношение кибернетического и психологического подходов к изучению мышления», настаивал, что «широко распространенное сближение человеческого мышления и работы вычислительной машины не обосновано» 11, с.15-22. Вместе с тем, он отмечает, что «именно развитие кибернетики сделало очевидным неполноту господствовавших в психология теорий мышления и поведения, выдвинув для изучения новые аспекты».

Характеризуя значение аналогий между человеческим мышлением и компьютерной переработкой информации, английская исследовательница М. Боден пишет: «В той степени, в какой аналогия с компьютером может служить общим человеческим интересам более глубокого познания разума, осторожное использование “психологической” терминологии в отношении определенного типа машин должно скорее поощряться, чем запрещаться... Аналогии дают возможность не только обозначить сходные черты между сравниваемыми объектами, но ведут к обнаружению действительно важных сходств и различий» 12, с.41-45.

Компьютерное моделирование мышления, использование методов математических и технических наук в его исследовании породило в период «кибернетического бума» надежды на создание в скором будущем строгих теорий мышления, столь полно описывающих данный предмет, что это сделает излишними всякие философские спекуляции по его поводу. Надеждам такого рада, однако же, не суждено было сбыться, и сегодня мышление, будучи предметом изучения частных наук (психологии, логики, искусственного интеллекта, когнитивной лингвистики), остается также притягательным объектом философских рассмотрений.

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.

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. Человек поставил задачу создать некий аналог себя самого. И он смог это сделать. Механическая часть подобно человеческому телу и управление ею уже имеются - это роботы, функционирующие на сервомеханизмах. Отчасти смоделированы интеллектуальные функции человека и цивилизация идет дальше.

Многие споры вокруг проблемы создания искусственного интеллекта имеют эмоциональную подоплеку. Признание возможности искусственного разума представляется чем-то унижающим человеческое достоинство. Однако нельзя смешивать вопросы возможностей искусственного разума с вопросом о развитии и совершенствовании человеческого разума. Повсеместное использование искусственного интеллекта создаёт предпосылки для перехода на качественно новую ступень прогресса, даёт толчок новому витку автоматизации производства, а значит и повышению производительности труда. Разумеется, искусственный разум может быть использован в негодных целях, однако это проблема не научная, а скорее морально-этическая.

Однако развитие кибернетики выдвигает ряд проблем, которые все же требуют пристального внимания. Эти проблемы связаны с опасностями, возникающими в ходе работ по искусственному интеллекту.

Первая проблема связана с возможной потерей стимулов к творческому труду в результате массовой компьютеризации или использования машин в сфере искусств. Однако в последнее время стало ясно, что человек добровольно не отдаст самый квалифицированный творческий труд, так как он для самого человека является привлекательным.

Вторая проблема носит более серьезный характер, и на нее неоднократно указывали такие специалисты, как Н. Винер, Н. М. Амосов, И. А. Полетаев и другие. Состоит она в следующем. Уже сейчас существуют машины и программы, способные в процессе работы самообучаться, то есть повышать эффективность приспособления к внешним факторам. В будущем, возможно, появятся машины, обладающие таким уровнем приспособляемости и надежности, что необходимость человеку вмешиваться в процесс отпадет. В этом случае возможна потеря самим человеком своих качеств, ответственных за поиск решений. Налицо возможная деградация способностей человека к реакции на изменение внешних условий и, возможно, неспособность принятия управления на себя в случае аварийной ситуации. Встает вопрос о целесообразности введения некоторого предельного уровня в автоматизации процессов, связанных с тяжелыми аварийными ситуациями. В этом случае у человека, «надзирающим» за управляющей машиной, всегда хватит умения и реакции таким образом воздействовать на ситуацию, чтобы погасить разгорающуюся аварийную ситуацию. Таковые ситуации возможны на транспорте, в ядерной энергетике. Особо стоит отметить такую опасность в ракетных войсках стратегического назначения, где последствия ошибки могут иметь фатальный характер. Несколько лет назад в США начали внедрять полностью компьютеризированную систему запуска ракет по командам суперкомпьютера, обрабатывающего огромные массивы данных, собранных со всего света. Однако оказалось, что даже при условии многократного дублирования и перепроверки, вероятность ошибки оказалась бы столь велика, что отсутствие контролирующего оператора привело бы к непоправимой ошибке. От системы отказались.

Люди будут постоянно решать проблему искусственного интеллекта, постоянно сталкиваясь все с новыми проблемами. И, видимо, процесс этот бесконечен.

ЛИТЕРАТУРА

1. Кондрашев В.А. Новейший философский словарь. - Ростов н/Д: Феникс, 2005. - 672с.

2. Цеханов Т.В. Системы искусственного интеллекта // Dokument HTML - http://neural.narod.ru/index.

3. Поспелов Д.А. Из истории искусственного интеллекта: История искусственного интеллекта до середины 80-х годов // Новости искусственного интеллекта. - №4. 1994. - с.70-90.

4. Информационное общество: Сб. (Philosophy) - М.: ООО «Издательство АСТ», 2004. - 507с.

5. Шалютин С. М. Искусственный интеллект. - М.: Мысль, 1985. - с.422

6. Соколов Е. Н., Вайткявичус Г.Г. Нейроинтеллект: от нейрона к нейрокомпьютеру. - М.: Наука, 1989. - 237с.

7. Будко В.В. Философия науки: Учебное пособие. - Харьков: Консум, 2005. - 268с.

8. Бессонов Б.Н. Философия: история и современные задачи: Учебник. - М.: Норма, 2006. - 560с.

9. Волчек Е.З. Философия: Учебное пособие с хрестоматийными извлечениями. - Мн.: Интерпрессервис, 2003. - 544с.

10. Немов Р.С. Психология: Учебник. - М.: Владос, 2001. - 688с.

11. Искусственный интеллект: Справочник / Под. Ред. Э.В. Попова. - М.: Радио и связь, 1990. - 464с.

12. Історія філософії: Підручник / Ярошовець В.І., Бичко І.В,Бугров В.А. - К.: Вид. ПАРАПАН, 2002. - 774с.

13. Эндрю А. Искусственный интеллект. - М.: Мир, 1985. - 310с.

14. Колтовой А. Робот ради человека // Вокруг света. - №4 (2799). - 2007. - С.15-19.

15. Философский словарь / Под ред. И.Т. Фролова. - М.: Республика, 2001. - 719с.

16. Кунцман П., Буркард Ф.П. Філософія: dtv-Atlas. - К.:Знання-Прес, 2002. - 270 с.

17. Квасный Р. Искусственный интеллект // Dokument HTML - http://neural.narod.ru / index.

18. Константинов А. Очень искусственный интеллект // Наука и технологии. - №6. - 2007. - С. 23-27.

19. Анохин П.К. Мышление // Dokument HTML - http/www.galactic.org.ua/ prkiber 12.

Размещено на Allbest.ru

Подобные документы

Анализ влияния искусственного интеллекта и искусственной жизни на философские проблемы человеческого мышления. Исследования искусственного интеллекта. Обзор вопросов теоретической доказуемости возможности или невозможности искусственного интеллекта.

реферат , добавлен 08.04.2015


Анализ проблемы субъекта и объекта как центральной проблемы философии Карла Маркса. Исследование гносеологических проблем в "Философских арабесках" Н.И. Бухарина. Особенности философских проблем развития науки, искусства, духовной культуры в целом.

контрольная работа , добавлен 05.04.2012


Анализ философских проблем молекулярной биологии. Проблемы философских оснований взаимосвязи теоретического и эмпирического знания в биологическом исследовании. Мировоззренческие проблемы и определение их места в общей концепции философии данной науки.

реферат , добавлен 22.08.2013


Китай как цивилизация особого типа. Знакомство с особенностями развития философии в Древнем Китае. Общая характеристика основных философских школ: даосизм, конфуцианство, моизм. Рассмотрение философских, религиозных и идеологических основ конфуцианства.

реферат , добавлен 09.03.2017


Особенности философского знания как отражение особенностей бытия человека. Проблема человека в философских и медицинских знаниях. Диалектика биологического социального в человеке. Философский анализ глобальных проблем современности. Научное познание.

учебное пособие , добавлен 17.01.2008


Изучение философских воззрений Платона и Аристотеля. Характеристика философских взглядов мыслителей эпохи Возрождения. Анализ учения И. Канта праве и государстве. Проблема бытия в истории философии, философский взгляд на глобальные проблемы человечества.

контрольная работа , добавлен 07.04.2010


Проблема философии как центральная проблема древнеиндийской философии. Основные идеи философских школ хинаяны и махаяны. История зарождения и развития китайской философии, особенности ее основных направлений. Анализ философских идей Ближнего Востока.

курс лекций , добавлен 17.05.2010


Понятие теодицеи как совокупности религиозно-философских доктрин. Философские взгляды. Телеологические учения различных философских школ, начиная с античных материалистов и стоиков, заканчивая эсхатологическими учениями христианства, иудаизма и ислама.

контрольная работа , добавлен 24.11.2008


Раскрытие антагонистического характера экономической структуры капиталистического общества Марксом в "Экономическо-философских рукописях 1844 года". Изложение основных положений экономической теории в книге "Капитал". Философские школы марксизма.

контрольная работа , добавлен 09.05.2014


Генезис историко-философских обозрений на общество. Три группы теорий развития общества. Две составляющих структуры общества как исторически сложившейся формы организации общества. Проблемы периодизации истории. Формационный и цивилизационный подходы.

Может ли машина мыслить?

Наиболее горячие споры в философии искусственного интеллекта вызывает вопрос возможности мышления творения человеческих рук. Вопрос «Может ли машина мыслить?», который подтолкнул исследователей к созданию науки о моделировании человеческого разума, был поставлен Аланом Тьюрингом в 1950 году . Две основных точки зрения на этот вопрос носят названия гипотез сильного и слабого искусственного интеллекта .

Термин «сильный искусственный интеллект» ввел Джон Сёрль , его же словами подход и характеризуется:

Более того, такая программа будет не просто моделью разума; она в буквальном смысле слова сама и будет разумом, в том же смысле, в котором человеческий разум - это разум.

Напротив, сторонники слабого ИИ предпочитают рассматривать программы лишь как инструмент, позволяющий решать те или иные задачи, которые не требуют полного спектра человеческих познавательных способностей.

В своем мысленном эксперименте «Китайская комната », Джон Сёрль показывает, что даже прохождение теста Тьюринга может не являться достаточным критерием наличия у машины подлинного процесса мышления.

Мышление есть процесс обработки находящейся в памяти информации: анализ, синтез и самопрограммирование.

Аналогичную позицию занимает и Роджер Пенроуз , который в своей книге «Новый ум короля» аргументирует невозможность получения процесса мышления на основе формальных систем .

Что считать интеллектом?

Существуют разные точки зрения на этот вопрос. Аналитический подход предполагает анализ высшей нервной деятельности человека до низшего, неделимого уровня (функция высшей нервной деятельности, элементарная реакция на внешние раздражители (стимулы), раздражение синапсов совокупности связанных функцией нейронов) и последующее воспроизведение этих функций. Существует определение интеллекта как способности решать интеллектуальные задачи. Здесь под интеллектуальной задачей понимается та задача, у которой не существует известного алгоритма решения. То есть задача, для которой нужно создать алгоритм с нуля. Например, доказательство недоказанной теоремы, научное открытие, художественная деятельность и так далее. Некоторые специалисты за интеллект принимают способность рационального, мотивированного выбора, в условиях недостатка информации. То есть интеллектуальной просто считается та программа деятельности (не обязательно реализованная на современных ЭВМ), которая сможет выбрать из определенного множества альтернатив, например, куда идти в случае «налево пойдёшь …», «направо пойдёшь …», «прямо пойдёшь …».

Наука о знании

Также, с проблемами искусственного интеллекта тесно связана эпистемология - наука о знании в рамках философии. Философы, занимающиеся данной проблематикой, решают вопросы, схожие с теми, которые решаются инженерами ИИ о том, как лучше представлять и использовать знания и информацию.

Этические проблемы создания искусственного разума

Этот раздел содержит вопросы, касающиеся искусственного интеллекта и этики.

• Если в будущем машины смогут рассуждать, осознавать себя и иметь чувства, то что тогда делает человека человеком, а машину - машиной?
• Если в будущем машины смогут осознавать себя и иметь чувства, возможно ли будет их эксплуатировать или придется наделять их правами?
• Если в будущем машины смогут рассуждать, то как сложатся отношения людей и машин? Данный вопрос был не раз рассмотрен в произведениях искусства на примере противостояния людей и машин. К примеру, батлерианский джихад в романе «Дюна» Фрэнка Герберта, проблемы взаимоотношения с ИскИнами в романе Дэна Симмонса «Гиперион», война с машинами в кинофильме «Терминатор» и так далее.
• Будет ли человек, которому в результате многочисленных медицинских ампутаций заменили 99 процентов тела на искусственные органы, считаться машиной?

Данные вопросы рассматриваются в рамках философии техники и трансгуманистической философии .

См. также

Ссылки

• А. В. Савельев. О конференциях по философии искусственного интеллекта - обзор основных современных направлений философии искусственного интеллекта

Примечания

Литература

• Петрунин Ю. Ю., Рязанов М.А., Савельев А. В. Философия искусственного интеллекта в концепциях нейронаук. - 1-е. - М .: МАКС Пресс, 2010. - С. 84. - ISBN 978-5-317-03251-7

Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое "Философия искусственного интеллекта" в других словарях:

История искусственного интеллекта, как учение о развитии современной науки и технологии создания интеллектуальных машин, имеет свои корни в ранних философских исследованиях природы человека и процесса познания мира, расширенных позднее… … Википедия

Искусственный интеллект (ИИ) (англ. Artificial intelligence, AI) это наука и разработка интеллектуальных машин и систем, особенно интеллектуальных компьютерных программ, направленных на то, чтобы понять человеческий интеллект. При этом… … Википедия

- (Державний університет інформатики і штучного інтелекту), ранее Институт проблем искусственного интеллекта высшее учебное заведение г. Донецк, Украина. На данный момент является частью ДонНТУ и называется Институт информатики и… … Википедия

Френологическая «карта сознания». Френология была одной из самых ранних попыток ответить на вопрос о том, что такое разум. Философия сознания философская дисциплина, предметом изучения которой является природа сознания, а также соотношение… … Википедия

философия сознания глазами ученых - ФИЛОСОФИЯ СОЗНАНИЯ ГЛАЗАМИ УЧЕНЫХ концепции физиков, математиков, нейробиологов, посвященные объяснению феномена сознания. Еще сравнительно недавно мало кто из них интересовался проблемой сознания (исключениями являются У. Пенфильд, Р.… … Энциклопедия эпистемологии и философии науки

Скульптура «Мыслитель» (фр. Le Penseur) Огюста Родена, которая часто используется в качестве символа философии … Википедия

Философия языка раздел философии, предметом которого является изучение оснований и пределов зависимости познавательного процесса от языка. Содержание 1 Общие положения 2 История … Википедия

Философия в советской и постсоветской России - 1. Советский период. Развитие философской мысли в России после 1917 г. претерпело кардинальные изменения. Мн. представители религиозно философских течений, господствовавших в кон. XIX нач. XX в., были высланы или эмигрировали из страны.… … Русская Философия. Энциклопедия

Философия - (philosophy, греч. любовь к мудрости), использование разума и его доводов для поиска истины и исследования природы реальности, прежде всего причин и природы вещей, принципов орг ции сущего, восприятия, поведения человека в материальном мире.… … Народы и культуры

ФИЛОСОФИЯ НОВОГО И НОВЕЙШЕГО ВРЕМЕНИ период в развитии философской мысли (17 19 вв), давший созвездие выдающихся мыслителей различных стран и народов При всей уникальности творческого вклада каждого из них можно вьщелить главные идеи и… … Философская энциклопедия

Книги

• Искусственный интеллект. Методология, применения, философия , Финн В.К.. В настоящей книге систематически рассматривается главный продукт искусственного интеллекта - интеллектуальные системы. Интеллектуальные системы, представленныев книге, реализуют оригинальный…

7.3 Философский аспект проблемы построения «искусственного интеллекта»

Философская проблема искусственного интеллекта

Основная философская проблема в области искусственного интеллекта заключается в доведении возможности и целесообразности моделирования процесса мышления человека. Существует опасность тратить время на изучение того, что невозможно создать, в частности, на современном этапе развития человечества. Примером подобного времяпрепровождения может быть занятие научным коммунизмом - наукой, что на протяжении десятилетий изучала то, чего нет, и в обозримом будущем быть не может. Рассмотрим ряд доказательств, которые подводят к положительному ответу на вопрос возможности создания искусственного интеллекта.

Первое доказательство выходит из области схоластики и говорит о непротиворечия искусственного интеллекта и Библии. Об этом говорят слова священного писания: «И создал Господь Бог человека по своему образу и подобию». Исходя из этих слов, можно утверждать, что, поскольку люди по своей сути подобные Творцу, то они вполне могут искусственным путем создать несколько по собственному образу и подобию.

Второй довод вытекает из успехов человечества, достигнутых в области создания нового разума биологическим путем. В 90-х годах прошлого столетия появилась возможность клонирования млекопитающих, начиная с овечки Долли. Дальнейшие достигнутые успехи в данном направлении заключаются в создании форм искусственной жизни, не имеющие никакого естественного экземпляра, к которому бы они были похожи. Например, кролики с дополнительным геном, что создает эффект светлячка. В отличие от клонов, эти формы в полной мере представляют собой искусственную жизнь. Вместе с тем, такие существа можно считать интеллектуальными, учитывая их способности к элементарному обучению. Поэтому они могут называться системами искусственного интеллекта, хотя несотворенным на основе использования средств вычислительной техники, которые представляют наибольший интерес для человечества.

Третий довод - это доказательство возможности самовоспроизведения объектов, состоящих из неживой материи. Способность к самовоспроизводству, как признак наличия интеллекта, долгое время считалась прерогативой живых организмов. Однако некоторые явления, происходящие в неживой природе, например, рост кристаллов, синтез сложных молекул через копирования, во многом идентичны самовоспроизводству.

В начале 50-х годов прошлого столетия Дж. фон Нейман занялся основательным изучением самовоспроизведения и заложил основы математической теории автоматов, «самовоспроизводящихся». Он также доказал теоретическую возможность управляемой инициализации самовоспроизведению. На сегодня, существует много различных неформальных доказательств возможности самовоспроизведения объектов, но для программистов наиболее существенный довод заключается в существовании компьютерных вирусов.

Четвертое доказательство - это существование принципиальной возможности автоматизации решения интеллектуальных задач с помощью вычислительной техники. Она обеспечивается ее свойством алгоритмической универсальности. Алгоритмическая универсальность вычислительных машин означает, что на них можно программно реализовывать любые алгоритмы преобразования информации: вычислительные алгоритмы, алгоритмы управления, поиска доказательства теорем и т.д. При этом, подразумевается, что процессы, порождаемые этими алгоритмами, являются потенциально осуществимыми, то есть, что они осуществляются в результате проведения конечного количества элементарных операций.

Практическая реализация алгоритмов зависит от существующих вычислительных мощностей, которые изменяются с развитием техники. В частности, вследствие появления быстродействующих компьютеров, стало практически возможным создание программных систем, способных реализовывать такие алгоритмы, которые ранее считались лишь потенциальноосуществимыми.

Для обозначения программных систем, использующих искусственный интеллект, сложился общий срок - интеллектуальная система. Целесообразность создания интеллектуальных систем заключается в необходимости решения задач, которые не решаются на достаточном уровне эффективности программными системами, созданными на жесткой алгоритмической основе. К таким задачам относятся задачи, имеющие, как правило, следующие особенности:

у них неизвестный алгоритм решения - такие задачи носят названия интеллектуальных задач;

в них используется, помимо традиционных форматов данных, информация в виде графических изображений, рисунков, звуков;

в них предполагается наличие свободы выбора - то есть, отсутствие единого алгоритма решения задачи обусловливает необходимость сделать выбор между вариантами действий в условиях неопределенности.

Приведенный перечень задач формирует особенности интеллектуальных систем, предназначенных для их решения. Источником такого определения особенностей фактически является известный тест Тьюринга, предложенный британским математиком и одним из первых исследователей в области компьютерных наук Аланом Тьюрингом (Alan Turing). В данном тесте экспериментатор, обмениваясь сообщениями с подопытным объектом, пытается определить, кем он является на самом деле: человеком или компьютерной программой.

Интеллектуальная система, успешно прошла такой тест, считается сильным искусственным интеллектом. Термин «сильный искусственный интеллект» пропагандируется специалистами, которые считают, что искусственный интеллект должен базироваться на строгой логической основе. В отличие от сильного, слабый искусственный интеллект, по их мнению, базируется исключительно на одном из методов решения интеллектуальных задач (искусственных нейронных сетях, генетических алгоритмах, эволюционных методах). В наши дни стало очевидным, что ни один из методов искусственного интеллекта не позволяет успешно решить приемлемое количество задач - лучше проявляет себя использование комбинации методов.

Не следует думать, что интеллектуальные системы могут, решать любые задачи. Математиками было доказано существование таких типов задач, для которых невозможен единый алгоритм, чтобы воспроизводил их эффективные решения. В этом контексте определяется невозможность решения задач такого типа с помощью интеллектуальных систем, разработанных для вычислительных машин. Кроме того, утверждение про алгоритмическую невозможность решения некоторого класса задач является одновременно и прогнозом на будущие времена, согласно которому алгоритмы их решения не будут найдены никогда.

Этот факт способствует лучшему пониманию того, где в современном мире могут найти свое практическое применение системы искусственного интеллекта. В частности, для решения задачи, не имеет универсального алгоритма решения, целесообразно ее сужение до уровня, когда она решается только для определенного подмножества начальных условий. Такие решения по силам интеллектуальным системам, а их результат способен сузить, для человека, область вариантов интуитивного выбора.

Можно выделить две основные линии работ по искусственному интеллекту. 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.

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 в то время этот вывод был достаточно прогрессивен и выступал против кибернетического редукционизма. 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". Анализ отношения средств к цели А. Ньюэлл и Г. Саймон называют в качестве одной из "эвристик". В психологической теории деятельности "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 или перцептивного образа. 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", а как отмечает О. К. Тихомиров, - оценочными функциями. И у искусственных систем есть своего рода "ценностные ориентации". Но 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.

Между прочим, именно недостаточная изученность процесса целеобразования нашла свое отражение в формулировании "социального заказа" для психологии со стороны исследователей проблемы существенное стимулирующее влияние психологической науки.

Информационная теория эмоций Симонова также в значительной степени питается аналогиями с работами систем искусственного интеллекта. Кроме того, проблема волевого принятия решения в психологии в некоторых работах рассматривается как формальный процесс выбора одной из множества заданных альтернатив, опуская тем самым специфику волевых процессов.

Таким образом все три традиционные области психологии - учения о познавательных, эмоциональных и волевых процессах оказались под влиянием работ по ИИ, что по мнению О. К. Тихомирова привело к оформлению нового предмета психологии - как наука о переработке информации, научность этого определения достигалась за счет "технизации" психологического знания.

Обращаясь к проблеме роли ИИ в обучения Л. И. Ноткин рассматривает этот процесс как одну из разновидностей взаимодействия человека с ЭВМ, и раскрывает среди перспективных возможностей те, которые направлены на создание так называемых адаптивных обучающихся систем, имитирующих оперативный диалог учащегося и преподавателя-человека.

Таким образом, взаимодействие между исследованиями искусственного интеллекта и психологической наукой можно охарактеризовать как плодотворный диалог, позволяющий если не решать, то хотя бы научиться задавать вопросы такого высокого философского уровня как - "Что есть человек? "

Лекция 8. ФИЛОСОФСКИЕ ПРОБЛЕМЫ СОЦИАЛЬНО-ГУМАНИТАРНЫХ НАУК

Еще в 40-х годах Тьюринг в числе первых начал исследовать первые проблемы «умных машин», или как их называют сейчас - искусственного интеллекта.

Этот тест дает следующие важные особенности:

1. Дает объективное понятие об интеллекте, то есть реакции заведомо разумного существа на определенный набор вопросов. Таким образом, вводится стандарт для определения интеллекта, который предотвращает неминуемые дебаты об «истинности» его природы.
2. Препятствует заведению нас в тупик сбивающими с толку и пока безответными вопросами, такими как: «должен ли компьютер использовать какие-то конкретные внутренние процессы?», или «должна ли машина по-настоящему осознавать свои действия?».
3. Исключает предвзятость в пользу живых существ, заставляя следователя сфокусироваться исключительно на содержании ответов на вопросы.

Благодаря этим преимуществам, тест Тьюринга представляет собой хорошую основу для многих схем, которые используются на практике для испытания современных интеллектуальных программ. Программа, потенциально достигшая разумности в какой-либо области, может быть испытана сравнением ее способностей по решению определенного количества проблем со способностями человека.

Философия искусственного интеллекта задаётся вопросами о «мышлении машин», рассматривает вопросы:

· Может ли машина действовать разумно? Может ли она решать проблемы, которые человек решает с помощью размышлений?

· Может ли машина иметь разум, сознание, психическое состояние в той мере, в которой ими обладает человек. Может ли она чувствовать?

· Одинакова ли природа человеческого и искусственного интеллекта? Является ли в своей основе человеческий мозг компьютером?

Это означает, что человек обладает фантазией, другими словами, он создает понятие. Преимущества машин – в скорости и точности.

Можно ли довести гибкость таких программ до уровня живых организмов? Этот вопрос все еще является предметом жарких споров. Нобелевский лауреат Герберт Саймон сказал, что своеобразие и изменчивость поведения, присущие живым существам, возникли скорее благодаря сложности окружающей их среды, чем благодаря сложностям их внутренних «программ». Саймон описывает муравья, петляющего по неровной, пересеченной поверхности: хотя путь муравья и кажется довольно сложным, цель муравья предельно проста – как можно скорее вернуться в свою колонию. Изгибы и повороты его пути вызваны встречаемыми препятствиями. Из всего этого Саймон делает следующий вывод: «Муравей, рассматриваемый в качестве проявляющей разумное поведение системы, на самом деле очень прост. Кажущаяся сложность его поведения в большей степени отражает сложность среды, в которой он существует».

Эта идея, если удастся доказать ее применимость к организмам с более сложным интеллектом, составит сильный аргумент в пользу простоты и постижимости интеллектуальных систем. Интересно, что, применив эту идею к человеку, мы придем к выводу об огромной значимости культуры в формировании интеллекта. Интеллект, похоже, не взращивается во тьме, как грибы, для его развития необходимо взаимодействие с достаточно богатой окружающей средой. Культура так же необходима для создания человеческих существ, как человеческие существа необходимы для создания «мыслящих» машин. Интеллект возникает из взаимодействий индивидуальных элементов.

Другой ученый, работающий в области ИИ-исследований – Норберт Винер.

Доктор математических наук Винер, основатель кибернетики, написал множество книг, посвященных машинам, их использованию, их будущему и настоящему. В своих работах ученый исследует проблему искусственного интеллекта и кибернетики не только с точки зрения математики. Будучи ученым широко профиля, Винер интегрирует в своих исследованиях достижения и знания из различных областей науки. Сотрудничая с физиологами и психологами, он доказывает некоторое сходство работы «электронного мозга» с человеческим. Однако, как отмечает Винер в своей книге «Кибернетика», даже обладая определенным набором рецепторов, эффекторов и некоторым подобием центральной нервной системы, сходство поведения вычислительных машин и других современных автоматов является лишь имитацией простейших условных рефлексов живых существ. Отсюда далеко до целостного, осмысленного восприятия внешнего мира и самостоятельного, творческого мышления. Все вышесказанное полностью относится и к человекоподобным роботам – это весьма примитивные модели человека.

Однако, в будущем, Винер считает возможным создание не только разумной машины, но и машины «умнее своего создателя». Не исключает он и бунта машин. Он полагает, что не только робот, но и любая стратегическая машина способна вызвать катастрофу: «…машина должна программироваться опытом. …ошибка в этом отношении может означать лишь немедленную, полную и окончательную гибель. Мы не можем рассчитывать на то, что машина будет подражать нам в тех предрассудках и эмоциональных компромиссах, благодаря которым мы позволяем себе называть разрушение победой».

Таковы мнения ученых, стоящих у истоков развития науки об искусственном интеллекте, внесших огромный вклад в ее теоретическую и практическую базу.

В самом конце 50-60х г.г. XX века почти все силы специалистов были направлены на поиск и составление программ, имитирующих отдельные стороны интеллектуальной деятельности человека. Однако большинство попыток оказались неудачными в том плане, что, даже обладая весомым набором информации, малейшее изменение условий их применения ставили работу программы в тупик. Первой ласточкой была система, названная ее создателями кибернетиком Аланом Ньюменом и психологом Гербертом Саймоном «Общий решитель задач».

В ее основе лежит простое соображение.

Таковы некоторые из настоящих проблем, стоящих перед исследователями и разработчиками искусственного интеллекта. Но, несмотря на всю необходимость этих разработок, стоит задуматься и над социальными последствиями такого рода новшеств. С одной стороны, с появлением вычислительных машин произошли безусловно положительные сдвиги в человеческой деятельности. Так фактически возникла новая отрасль промышленности, появились многочисленные специалисты, которые создают и проектируют вычислительные машины. Но в подобной ситуации необходим какой-то действенный контроль за нашими интеллектуальными помощниками. Одна из опасностей интеллектуализации кроется в повышении требований к образовательному уровню членов общества. Постепенно потребность в неквалифицированном труде будет сокращаться, в будущем человечество может столкнуться с проблемой глобальной безработицы. Основная же проблема состоит в рациональности применения достижений ИИ-разработок. Особую опасность представляют новшества военного вооружения и стратегии. К примеру, методы распознавания образов нашли свое применение при разработке крылатых ракет. Подобным образом и другие методы ИИ могут сыграть свою роль в военных системах будущего, способных планировать свои действия без участия людей. И, наконец, стоит отметить, что широкое внедрение информационных и экспертных систем может привести к появлению своеобразных «интеллектуальных тунеядцев», полностью доверяющих машине и стремящихся избавиться от необходимости прилагать малейшие интеллектуальные усилия.

Многие применения искусственного интеллекта подняли глубокие философские вопросы. В каком смысле можно заявить, что компьютер понимает фразы естественного языка? Продуцирование и понимание языка требует толкования символов, недостаточно лишь правильно сформулировать строку символов, механизм понимания должен уметь приписывать им смысл или интерпретировать символы в зависимости от контекста. Что такое смысл? Что такое интерпретация? Эти и подобные вопросы встают во многих областях применения ИИ, будь то построение экспертных систем или разработка алгоритмов машинного обучения. Наши машины нуждаются в программах. Эти программы могут, правда, быть составленными другими машинами, однако для этих машин программу должен опять-таки составлять человек. Данную мысль можно продолжить – это означает, что подвижна сама граница между машиной и организмом, и ответ на вопрос, какой сложности могут быть построены машины, даст только опыт.