Проблемы создания искусственного интеллекта. Проблема создания искусственного интеллекта

План

Введение

1. Проблема определения искусственного интеллекта

2. Проблема определения задач искусственного интеллекта

3. Проблема безопасности

4. Проблема выбора пути к созданию искусственного интеллекта

Заключение

Список использованной литературы

Введение

С Искусственным интеллектом (ИИ) сложилась странная ситуация – изучается то, чего еще нет. И если этого не будет в течение ближайших 100 лет, то очень может быть, что эпоха ИИ на этом окончится.

Исходя из сказанного выше, вытекает основная философская проблема в области ИИ – возможность или не возможность моделирования мышления человека. В случае если когда-либо будет получен отрицательный ответ на этот вопрос, то все остальные вопросы не будут иметь не малейшего смысла.

Следовательно, начиная исследование ИИ, заранее предположим положительный ответ. Привожу несколько соображений, которые подводят нас к данному ответу.

1. Первое доказательство является схоластическим, и доказывает непротиворечивость ИИ и Библии. Даже люди далекие от религии, знают слова священного писания: «И создал Господь человека по образу и подобию своему…». Исходя из этих слов, мы можем заключить, что, поскольку Господь, во-первых, создал нас, а во-вторых, мы по своей сути подобны ему, то мы вполне можем создать кого-то по образу и подобию человека.

2. Создание нового разума биологическим путем для человека дело вполне привычное. Дети большую часть знаний приобретают путем обучения, а не как заложенную в них заранее.

3. Принципиальная возможность автоматизации решения интеллектуальных задач с помощью ЭВМ обеспечивается свойством алгоритмической универсальности. Это означает, что на них можно программно реализовывать любые алгоритмы преобразования информации, – будь то вычислительные алгоритмы, алгоритмы управления, поиска доказательства теорем или композиции мелодий.

Проблема искусственного интеллекта является сейчас одной из самых злободневных. Ею занимаются ученые различных специализаций: кибернетики, лингвисты, психологи, философы, математики, инженеры. Рассматриваются вопросы: что такое интеллект вообще и чем может являться искусственный интеллект, его задачи, сложность создания и опасения. И именно сейчас, пока ИИ еще не создан, важно задать правильные вопросы и ответить на них.

В своей работе я в основном использовала электронные источники расположенные в сети интернет, потому как только там есть свежая информация о разработках в области искусственного интеллекта на русском языке.

В приложении я поместила фотографии (некоторых наиболее известных ныне существующих роботов с элементами ИИ) и философскую иллюстрацию (к сожалению не известного мне художника), а также полное описание тестов Тьюринга и Сёрля, на которые я ссылаюсь во второй главе.

1. Проблема определения искусственного интеллекта

Выразить суть интеллекта в каком-то одном определении представляется исключительно сложной, практически безнадежной задачей. Интеллект есть нечто ускользающее, не вмещающееся в установленные языком смысловые рамки. Поэтому ограничимся просто тем, что приведем ряд известных определений и высказываний об интеллекте, которые позволят представить себе «объем» этого необычного понятия.

Некоторые специалисты за интеллект принимают способность рационального, мотивированного выбора, в условиях недостатка информации; способность решать задачи на основе символьной информации; способность к обучению и самообучению.

Достаточно емкие и интересные определения интеллекта даны в английском словаре Вебстера и Большой Советской Энциклопедии. В словаре Вебстера: «интеллект – это: а) способность успешно реагировать на любую, особенно, новую ситуацию путем надлежащих корректировок поведения; б) способность понимать связи между фактами действительности для выработки действий, ведущих к достижению поставленной цели». В БСЭ: «интеллект… в широком смысле – вся познавательная деятельность человека, в узком смысле – процессы мышления, неразрывно связанные с языком как средством общения, обмена мыслями и взаимного понимания людей». Здесь интеллект прямо связывается с деятельностью и языком коммуникации.

По большому счету больших разногласий в этом вопросе нет. Интереснее другое: критерии, по которым можно однозначно определить разумный, мыслящий, интеллектуальный субъект перед нами или нет.

Известно, что в свое время А. Тьюринг предложил в качестве критерия, определяющего, может ли машина мыслить, «игру в имитацию». Согласно этому критерию, машина может быть признана мыслящей, если человек, ведя с ней диалог по достаточно широкому кругу вопросов, не сможет отличить ее ответов от ответов человека. (Более полное описание теста в Приложении )

Однако мысленный эксперимент «Китайская комната» Джона Сёрля (Описание эксперимента в Приложении ) – аргумент в пользу того, что прохождение теста Тьюринга не является критерием наличия у машины подлинного процесса мышления. Можно и дальше приводить примеры критериев, по которым «машинный мозг» можно считать способным к мыслительной деятельности и тут же находить им опровержения.

Единого ответа на вопрос чем является искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об ИИ, отталкивается в ней от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки. Эти определения можно свести к следующим:

Искусственный интеллект – это личность на неорганическом носителе (Чекина М.Д.).

Искусственный интеллект – это область изучение разумного поведения (у людей, животных и машин) и попытки найти способы моделирования подобного поведения в любом типе искусственно созданного механизма (Блай Уитби).

Искусственный интеллект – это экспериментальная философия (В. Сергеев).

Сам же термин «искусственный интеллект» – ИИ – AI – artificial intelligence был предложен в 1956 г. на семинаре с аналогичным названием в Дартсмутском колледже (США). Семинар был посвящен разработке методов решения логических, а не вычислительных задач. В английском языке данное словосочетание не имеет той слегка фантастической антропоморфной окраски, которую оно приобрело в довольно неудачном русском переводе. Слово intelligence означает «умение рассуждать разумно», а вовсе не «интеллект», для которого есть английский аналог: intellect (Т.А. Гаврилова).

Так же существуют термины «сильный» и «слабый» искусственный интеллект.

Термин «сильный искусственный интеллект» ввел Джон Сёрль, 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.

«Слабый искусственный интеллект» рассматривается лишь как инструмент, позволяющий решать те или иные задачи, которые не требуют полного спектра человеческих познавательных способностей.

2. Проблема определения задач искусственного интеллекта

Следующим философским вопросом ИИ является цель создания. В принципе все, что мы делаем в практической жизни, обычно направлено на то, чтобы больше ничего не делать. Однако при достаточно высоком уровне жизни человека на первые роли выступает уже не лень, а поисковые инстинкты. Допустим, что человек сумел создать интеллект, превышающий свой собственный. Что теперь будет с человечеством? Какую роль будет играть человек? Для чего он теперь нужен? И вообще, нужно ли в принципе создание ИИ?

По-видимому, самым приемлемым ответом на эти вопросы является концепция «усилителя интеллекта» (УИ). Здесь уместна аналогия с президентом государства – он не обязан знать валентности ванадия или языка программирования Java для принятия решения о развитии ванадиевой промышленности. Каждый занимается своим делом – химик описывает технологический процесс, программист пишет программу; в конце концов, экономист говорит президенту, что вложив деньги в промышленный шпионаж, страна получит 20%, а в ванадиевую промышленность – 30% годовых. При такой постановке вопроса любой человек сможет сделать правильный выбор.

В данном примере президент использует биологический УИ – группу специалистов с их белковыми мозгами. Но уже сейчас используются и неживые УИ – например мы не могли бы предсказать погоду без компьютеров, при полетах космических кораблей с самого начала использовались бортовые счетно-решающие устройства. Кроме того, человек уже давно использует усилители силы (УС) – понятие, во многом аналогичное УИ. В качестве усилителей силы ему служат автомобили, краны, электродвигатели, прессы, пушки, самолеты и многое-многое другое.

Основным отличием УИ от УС является наличие воли. Ведь мы не сможем себе представить, чтобы вдруг серийный «Запорожец» взбунтовался, и стал ездить так, как ему хочется. Не можем представить именно потому, что ему ничего не хочется, у него нет желаний. В тоже время, интеллектуальная система, вполне могла бы иметь свои желания, и поступать не так, как нам хотелось бы. Таким образом перед нами встает еще одна проблема – проблема безопасности.

3. Проблема безопасности

Философские проблемы создания искусственного интеллекта можно разделить на две группы, условно говоря, «до и после разработки ИИ». Первая группа отвечает на вопрос: «Что такое ИИ, возможно ли его создание?» На них я постаралась ответить в своей работе. И вторая группа (этика искусственного интеллекта) задаётся вопросом: «Каковы последствия создания ИИ для человечества?», которая приводит нас к проблеме безопасности.

Данная проблема будоражит умы человечества еще со времен Карела Чапека, впервые употребившего термин «робот». Большую лепту в обсуждение данной проблемы внесли и другие писатели-фантасты. Как самые известные можно упомянуть серии рассказов писателя-фантаста и ученого Айзека Азимова, а так же довольно свежее произведение – «Терминатор». Кстати именно у Айзека Азимова мы можем найти самое проработанное, и принятое большинством людей решение проблемы безопасности. Речь идет о так называемых трех законах роботехники.

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред.

2. Робот должен повиноваться командам, которые ему дает человек, кроме тех случаев, когда эти команды противоречат первому закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности, насколько это не противоречит первому и второму закону.

На первый взгляд подобные законы, при их полном соблюдении, должны обеспечить безопасность человечества. Однако при внимательном рассмотрении возникают некоторые вопросы.

Интересно, что будет подразумевать система ИИ под термином «вред» после долгих логических размышлений? Не решит ли она, что все существования человека это сплошной вред? Ведь он курит, пьет, с годами стареет и теряет здоровье, страдает. Не будет ли меньшим злом быстро прекратить эту цепь страданий? Конечно можно ввести некоторые дополнения, связанные с ценностью жизни, свободой волеизъявления. Но это уже будут не те простые три закона, которые были в исходнике.

Следующим вопросом будет такой. Что решит система ИИ в ситуации, когда спасение одной жизни возможно только за счет другой? Особенно интересны те случаи, когда система не имеет полной информации о том, кто есть кто…

Так что можно с уверенностью сказать, что опасения многих людей, в том числе и ученых, не беспочвенны. И определенно следует именно сейчас начинать продумывать эти вопросы, до того, как получится создать полноценный «машинный интеллект», чтобы обезопасить человечество от возможного вреда или даже истребления, как конкурирующей, в лучшем случае, или просто ненужной биологической разновидности.

4. Проблема выбора пути к созданию искусственного интеллекта

Тест Тьюринга

С 1991 года проводятся турниры программ, пытающихся пройти тест Тьюринга. В интернете можно найти и посмотреть историю турниров, узнать о правилах, призах и победителях. Пока ещё эти программы (боты) крайне малоразумны. Всё, что они делают – это применяют заранее подсказанные человеком правила. Осмыслить разговор боты даже не пытаются, в основном совершают попытки «обмануть» человека. Создатели закладывают в них ответы на наиболее часто задаваемые вопросы, стараются обойти распространенные ловушки. Например, внимательно следят, а не задаст ли судья один и тот же вопрос дважды? Человек в такой ситуации сказал бы что-то вроде: «Эй, ты уже спрашивал»! Значит, разработчик добавит боту правило тоже так поступать. В этом направлении представляется очень маловероятным, что появится первый ИИ.

Компьютерные шахматисты

Об этих программах слышали многие. Впервые чемпионат мира по шахматам между компьютерными программами прошел в 1974 году. Победителем стала советская шахматная программа «Каисса». Не так давно компьютер обыграл и Гарри Каспарова. Что же это – несомненный успех?

О том, как играют компьютерные шахматисты, написано очень много. Расскажу совсем вкратце. Они просто перебирают множество вариантов. Если я подвину эту пешку сюда, а противник сходит слоном вот сюда, а я сделаю рокировку, а он подвинет вот эту пешку… Нет, такая позиция невыгодна. Не буду делать рокировку, а вместо этого посмотрю, что случится, если я подвину эту пешку сюда, а компьютер сходит слоном вот сюда, а я вместо рокировки подвину пешку еще раз, а он…

Компьютер ничего не изобретает сам. Все возможные варианты подсказаны настоящими обладателями интеллекта – талантливыми программистами и шахматистами-консультантами… Это не менее далеко от создания полноценного электронного интеллекта.

Футбол роботов

Это очень модно. Этим занимаются многие лаборатории и целые факультеты ВУЗов по всему миру. Проходят десятки чемпионатов по разным разновидностям этой игры. Как говорят организаторы турнира RoboCup, «Международным сообществом специалистов по искусственному интеллекту задача управления роботами-футболистами признана одной из важнейших».

Очень может быть, что, как мечтают организаторы RoboCup, в 2050 году команда роботов и впрямь обыграет в футбол команду людей. Только их интеллектуальность вряд ли к этому будет иметь какое-то отношение.

Турниры программистов

Недавно фирма Microsoft проводила турнир под названием «Террариум». Программистам предлагалось создавать искусственную жизнь, не больше и не меньше. Это, наверное, самое известное из подобных соревнований, а вообще их проводится очень много – энтузиасты-организаторы с завидной регулярностью предлагают создавать программы, играющие то в войну роботов, то в колонизацию Юпитера. Бывают даже соревнования по выживанию среди компьютерных вирусов.

Что же мешает хотя бы этим проектам служить созданию настоящего ИИ, который в будущем сможет и воевать, и Юпитер колонизировать? Одно простое слово – непродуманность. Даже могучие умы Microsoft не смогли придумать правила, в которых сложное поведение выгодно. Что уж говорить об остальных. Что ни турнир – а все побеждает одна и та же тактика: «чем проще – тем лучше»! Кто победил в «Террариуме»? Наши соотечественники. А что они сделали? Вот полный перечень тех правил, по которым жило самое жизнеспособное виртуальное травоядное турнира;

1. Если видишь хищника, убегай в сторону от него. Если видишь животное своего вида, быстро бегущее в какую-то сторону, беги туда же.

2. Если вокруг только чужие, быстро-быстро ешь всю траву, чтобы другим поменьше досталось.

3. Если не видишь чужих, ешь её ровно столько, сколько надо. Наконец, если ни травы, ни хищников не видишь, иди куда глаза глядят.

Интеллектуально? Нет, зато эффективно.

Коммерческие применения

В коммерчески значимых областях не нужно никаких турниров, никаких судей, никаких правил отбора. Ни в распознавании текстов, ни в создании компьютерных игр высокая наука оказалась просто не нужна.

Что нужно, так это стройный коллектив людей с ясными головами и хорошим образованием, и грамотное применение большого числа довольно простых по своей сути алгоритмов.

Никакого сакрального знания на этих направлениях добыть не удастся, никаких великих открытий не совершится, и этого вовсе никто и не добивается. Люди просто зарабатывают себе деньги, заодно улучшая нашу жизнь.

Заключение

Наука «о создании искусственного разума» не могла не привлечь внимание философов. С появлением первых интеллектуальных систем были затронуты фундаментальные вопросы о человеке и знании, а отчасти о мироустройстве.

К сожалению, формат контрольной работы не позволяет более обширно раскрыть и рассмотреть столь интересную и насущную тему как искусственный интеллект, но надеюсь, что мне удалось выявить круг основных проблем и наметить пути их решений.

«Появление машин, превосходящих нас по интеллекту, – закономерный итог развития нашей технократической цивилизации. Неизвестно, куда бы привела нас эволюция, если бы люди пошли по биологическому пути – занялись улучшением структуры человека, его качеств и свойств. Если бы все деньги, затраченные на разработку вооружений, пошли в медицину, мы давно бы победили все болезни, отодвинули старость, а может, и достигли бы бессмертия…

Науку запретить нельзя. Если человечество себя уничтожит – значит, эволюция пошла по тупиковому для этого человечества пути, и оно не имеет права на существование. Возможно, и наш случай – тупиковый. Но мы здесь – не первые и не последние. Неизвестно, сколько до нас было цивилизаций и куда они подевались.»

Заведующий кафедрой Таганрогского государственного радиотехнического университета, председатель Совета Российской ассоциации нечетких систем, академик РАЕН, профессор, доктор технических наук Леонид Берштейн.

Список использованной литературы

1. Большая Советская Энциклопедия

2. Т.А. Гаврилова, доктор технических наук, профессор кафедры компьютерных интеллектуальных технологий» СПбГТУ заведующая лабораторией интеллектуальных систем в Институте высокопроизводительных вычислений и баз данных. Статья. www.big.spb.ru

4. Чекина М.Д. «Философские проблемы искусственного интеллекта». Призовой доклад на Пятьдесят четвертой студенческой научной конференции ТТИЮФУ. 2007 www.filosof.historic.ru

5. Блай Уитби «Искусственный интеллект: реальна ли Матрица», ФАИР-ПРЕСС, 2004

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/

Тема: «Проблема создания искусственного интеллекта»

Введение

С каждым годом научно-технический прогресс наращивает свои обороты. Развиваются технологии, которые еще несколько десятилетий назад считались научной фантастикой. Мы можем общаться друг, с другом находясь на расстоянии тысяч километров, перемещаться над поверхностью планеты почти со скоростью звука. Не так давно человечество приступило к автоматизированным полетам на другие планеты нашей солнечной системы, что стало возможным благодаря бурному развитию сферы информационных технологий. Но как бы не развивалась наука и техника, человечеству до сих пор не удалось решить свою главную проблему, это относительно небольшая продолжительность жизни и хрупкость человеческого тела. Со временем ученые найдут способ восстановить или заменить любую часть человеческого организма, за исключением головного и спинного мозга т.к. их структура настолько сложна, что человечество пока не в силах создать нечто подобное. В теории существует несколько способов решения этой задачи. Один из них это создание механического существа, которое наделено искусственно созданным разумом.

В своей работе я остановлюсь на тех проблемах, которые не позволяют современным ученым и конструкторам создать такой разум, который был бы сопоставим по своим возможностям с человеческим интеллектом. Существует множество научно популярных фильмов и статей, в которых рассказывается о том, что попытки создать нечто подобное уже были и существуют рабочие прототипы, способные только на самые простейшие операции, заранее прописанные в программе. Если все же удастся создать нечто подобное, то области применения его будут безграничны. Особенно в тех сферах деятельности, где человеку находиться невозможно. (Открытый космос, другие планеты, дно океана и т.д.). Это откроет новые горизонты перед человечеством.

Цель исследования: рассмотреть проблемы создания искусственного интеллекта.

Объект исследования: проблемы создания искусственного интеллекта.

Предмет исследования: Искусственный интеллект.

Задачи работы:

1) Рассмотрение этапов становления теории искусственного интеллекта (ИИ) и основоположники теории. Появление понятия искусственный интеллект.

2) Какие направления или разработки существуют в этой области в настоящее время.

3) Выявление проблем не позволяющих создать ИИ.

1. Этапы становления теории искусственного интеллекта. Появление понятия искусственный интеллект

Прежде чем рассуждать на тему искусственного интеллекта необходимо, прежде всего, выяснить, что понимается под этим термином и как зарождалось учение о нем.

Можно выделить несколько этапов развития теории искусственного интеллекта:

1. Домашинный этап (до 17 в)

2. Этап механических и механико-электрических вычислительных машин (19- середина 20 века)

В этот период вычислительные машины использовались для учета (учет товаров, перепись населения, наука) и для шифрования сообщений.

3. Этап появления первых ЭВМ (начиная с 40-х гг. 20 века).

Решаемые задачи: Ввод, хранение, простейшая обработка значительных объемов данных.

4. Этап появления первых управляющих вычислительных машин начиная с 50-х гг. 20в.

С помощью этих машин осуществлялся контроль за параметрами функционирования простейших технических объектов или больших технических систем. (Например, управляемые ракеты, заводы, линии связи).

Считается, что именно на данном этапе произошло рождение термина искусственный интеллект. В 1956 году в Дартмутском колледже в США Джоном Маккарти был созван семинар. Приглашены были основные деятели в этой области на то время. Всего пришло 10 участников, среди них были как и серьёзные монополисты в этой области (Клод Элвуд Шеннон, Уоррен Маккалок) так и энтузиасты. Проходил этот семинар в течение 3 месяцев. В итоге каких- либо серьезных открытий на данном семинаре не было сделано. Участники лишь узнали о существовании разработок друг друга. Все участники данного семинара договорились, что в дальнейшем разработки в области создания роботов, компьютеров, программ и т.д. будут относить к области знаний, которую они назвали - «Искусственный интеллект». Инициатором данного предложения стал Джон Маккарти.

Вот еще несколько определений, которые приводятся некоторыми авторами.

· «Новое захватывающее направление работ по созданию компьютеров, способных думать,… машин, обладающих разумом, в полном и буквальном смысле этого слова»

· «Автоматизация действий, которые мы ассоциируем с человеческим мышлением, т.е. таких действий, как принятие решений, решение задач, обучение…»

· «Искусство создания машин, которые выполняют функции, требующие интеллектуальности при их выполнении людьми»

· «Наука о том, как научить компьютеры делать то, в чем люди в настоящее время их превосходят»

· «Изучение умственных способностей с помощью вычислительных моделей»

· «Изучение таких вычислений, которые позволяют чувствовать, рассуждать и действовать»

· «Вычислительный интеллект - это наука о проектировании интеллектуальных агентов»

· «Искусственный интеллект - это наука, посвящённая изучению интеллектуального поведения артефактов.

Искусственный интеллект - это научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными (http://www.aiportal.ru)

Можно сделать вывод, что «искусственный интеллект» это может быть не только один, какой то определённый робот или компьютер, а это целая научная область целью, которой является разработка способов создания так называемых машин, автоматов или роботов которые бы обладали свойством интеллекта.

Что же можно назвать интеллектом? Айзенк Г.Ю. Выделяет три концепции интеллекта. Первая это биологический интеллект. Биологический интеллект является фундаментальной основой человеческого поведения. Он определяется физиологическими, нейрологическими, биохимическими, гормональными свойствами человеческого организма. И прежде всего, связан с функциями и структурами коры головного мозга. Без деятельности этого интеллекта невозможно никакое осмысленное поведение. Определяется соотношение этих свойств генетикой. Измерить такой интеллект можно с помощью ЭЭГ, кожной гальванической реакции, измерение скорости реакции.

Вторая концепция это психометрический интеллект. Это такой интеллект, который можно измерить с помощью обычных тестов на IQ. По статистическим данным, которые приводятся автором, он делает вывод, что психометрический интеллект на 70% определяется генетическими факторами и только на 30% факторами среды. Такими как социокультурные факторы, воспитание и т.д.

Третья концепция называется социальный интеллект. Это «проявление социально полезной адаптации» т.е. В него входят опыт, здоровье, личность, образование, психические нарушения, семейное воспитание, стратегии в действии, отношение к алкоголю, культурные факторы и т.д.

На сегодняшний день единого общепринятого определения интеллекта нет. Определение варьируется в зависимости от того в какой сфере оно применяется. В такой области исследований как искусственный интеллект не применимы биологические показатели. Применимо определение интеллекта как социально полезной адаптации. Искусственный разум должен быть полезен обществу и должен обладать такими качествами и свойствами, чтобы наиболее беспроблемно в него влиться.

2. Разработки в области искусственного интеллекта существующие в настоящее время

Современные исследования в области искусственного интеллекта можно разделить на две группы. Первая группа занимается созданием искусственного разума путем моделирования на компьютере функций человеческого организма. Они составляют программы и алгоритмы предназначенные, к примеру, для распознавания объектов или цветов. Эта группа исследователей относится к классической школе изучения проблем искусственного интеллекта. Существует так же школа, занимающаяся альтернативными исследованиями. Например, создание искусственных нейронных сетей. Или роботизированных протезов. Рассмотрим достижения в области классических методов исследования.

2.1 Модели представления знаний

Для того чтобы искусственный разум мог оперировать знаниями в какой-либо предметной области ему необходимо каким то образом представлять свои знания. Для этого были разработаны различные модели представления знаний. Их можно разделить на классические модели, включающие в себя: логические методы, фреймы, семантические сети, правила продукций. Кратко рассмотрим суть каждого из них:

· Из логических способов наиболее часто используют логику силлогизмов Аристотеля, Дж Буля, Л. Заде и Ч. Осгуда. Именно логика была первой внедрена в сферу информационных технологий. Нужна она была для того что бы можно было как - то формализировать окружающий мир. Т.е. выразить все, что нас окружает в формулах. Формулы можно ввести в программу, что ускорит решение задачи. Именно логика заложила фундамент практически для всех современных разработок в сфере информационных технологий.

· «Фрейм - структура данных для представления стереотипной ситуации. С каждым фреймом ассоциирована информация разных видов. Одна ее часть указывает, каким образом следует использовать данный фрейм, другая - что предположительно может повлечь за собой его выполнение, третья - что следует предпринять, если эти ожидания не подтвердятся». Понятие фрейма было заимствовано из гештальтпсихологии. Человеческий глаз воспринимает мир как пучок фотонов. Но мы же не воспринимаем мир в виде разноцветных пятен. Суть заключается в том, что мы видим, слышим, осязаем окружающий мир только потому, что в нашей памяти заложены так называемые гештальты, которые сформировались ранее в нашей жизни при встрече с каким либо объектом или явлением. Они в свою очередь состоят из системы взаимосвязанных фреймов.

· Семантичеcкие сети представляют собой совокупность смысловых связей между словами в предложении. С помощью данного метода компьютер можно научить извлекать смысл из предложений и высказываний.

· Правило продукций заключается в следующей логической связке. «Если событие. А, то действие Б.» С помощью данного правила можно задавать строгие модели поведения.

Все эти, казалось бы, устаревшие методы до сих пор используют программисты, инженеры и разработчики в сфере информационных технологий и искусственного интеллекта.

Так же выделяют группу новых методов. К ним относят: критериальные методы, стохастические методы.

· С помощью критериальных методов можно научить компьютер делать выводы на основе нескольких критериев. Т.е. происходит перебирание нескольких вариантов развития событий с различным результатом. И выбирается наиболее подходящий с учетом обстоятельств. Совсем не обязательно, что выбранный ход событий будет иметь положительные последствия.

· Стохастические методы так же позволяют делать определённые выводы, но уже на основе вероятности какого-либо события.

· В настоящее время очень бурно развивается метод создания нейронных сетей. Создаются виртуальные сети нейронов подобные тем, что есть в человеческом мозге. При определённом построении данных сетей с помощью математических и логических методов они могут самообучаться. Конечно процесс обучения данных сетей намного проще, чем в человеческом мозге. Совсем недавно компания Google создала нейронную сеть, используя 16 тысяч процессорных ядер. Целью данной системы было проанализировать 1 миллион изображений и научиться выделять на них лица. Она не только научилась выделять лица людей. Так же она выделила отдельные части тела и морды животных. Конечно не без ошибок, но как подсчитали исследователи, это превзошло результаты предыдущего эксперимента на 70%.Нейронные сети относятся к альтернативной школе искусственного интеллекта.

· Распознавание образов.

При получении изображения для компьютера оно представляет собой не более чем двумерную картину из смеси различных цветов. Для того чтобы решить эту проблему компьютерной системе предлагается определённая модель того что нужно распознавать. Например, овал человеческого лица или модель печатных и письменных букв. Заданы определённые допустимые параметры отклонения от этой модели. Благодаря чему современные камеры могут распознавать лица, человеческие улыбки или предметы. Так же в последнее время получила развитие система фиксации движений. На теле человека фиксируются определённые датчики и камеры, установленные в помещении, регистрируют смещение эти датчиков в трехмерной системе координат. Пока что данная технология используется в основном для создания реалистичной анимации действий персонажей в компьютерных играх и в фильмах. Но так же возможно ее использования для управления, например роботизированной хирургической системой. Что полностью исключает риск развития инфекционных осложнений.

· С моделированием в машине других чувств человека проблем нет. Т.к. современные датчики обладают намного более широким диапазоном восприятия, чем человеческий слух или тактильные рецепторы.

2.2 Остальные направления исследований

Еще одним из перспективных направлений являются так называемые многоагентные системы. В данном направлении опять же проводится аналогия с человеческим организмом, в котором существует огромное множество различных клеток, из которых состоят ткани, имеющие определённое функциональное назначение. Виртуально создаются «агенты» т.е. программы, имеющие узкую специализацию и находящиеся во взаимодействии с другими агентами. Например, агенты занимающиеся восприятием видеоинформации. Следующая группа агентов будет заниматься анализом полученных изображений и их классификацией. Другая группа будет делать выводы относительно полученной информации.

Следующим перспективным направлением являются генетические алгоритмы. Данная теория была основана на учении Дарвина об эволюции. Благодаря программированию на основе этих алгоритмов можно научить программы адаптироваться к различным ситуациям. Самостоятельно разрабатывать новые способы решения задач. Причем компьютерам не нужно ждать миллионы лет, чтобы получить результаты. Они могут перебирать все возможные вариации в течение нескольких часов.

Еще одно из приоритетных направлений это экспертные системы. Программа в виде базы данных. Их разработкой обычно занимаются программисты и эксперты в той области, для которой создается данная экспертная система. К примеру, медицинская экспертная система, с помощью неё можно диагностировать заболевания по ряду симптомов. В программу вводится список симптомов, а программа выдает диагноз.

Как же связана психология и науки об обработке информации, такие как информатика, высшая математика, кибернетика. Психология использует методы точных наук в обработке данных исследований и тестирования. А благодаря исследованиям в психологии математики и информатики получили возможность математически или в виде программ и алгоритмов представить процесс человеческого мышления или хотя бы его малую часть.

В программировании широко используются знания логики (силлогизмы Аристотеля) и высшей математики. Помимо моделирования естественных процессов происходящих в организме человека необходимо развитие самих языков, на которых пишутся программы. Нужно разрабатывать новые языки программирования, которые были бы наиболее близки к естественному языку человека. Программирование находится в тесной связи с электротехническими науками. Наподобие радиоаппаратостроения, проектирование линий связи, компьютерная техника и т.д. Ведь чем мощнее будет компьютер, использующий теоретические знания для решения задач тем быстрее и больше этих задач он будет выполнять. А для этого требуется постоянное совершенствование его архитектуры. Еще полвека назад самый мощный из компьютеров занимал целую комнату. Сейчас он уменьшился до размеров книги или блокнота. Из совокупности программирования и электротехнических наук мы получаем компьютер, который может решать сложные задачи. Но ведь решение будет выдаваться только в виде информации. Для того чтобы компьютер на основе полученных решений мог предпринимать какие либо действия необходимо обеспечить его необходимыми для этого инструментами. А это невозможно без достижений машиностроения, механики, гидромеханики, электромеханики и т.д. Таким образом, компьютер становится роботом. Механическим существом, которое на основе анализа полученной информации может воздействовать на окружающую среду. Количество и назначение таких инструментов может быть различным. В Настоящее время проектируются в основном узкоспециализированные роботы и программы.

Например, в микрохирургии существует так называемая система Hip Nav. С помощью этой системы обладающей подобием зрения создается модель анатомического строения органов пациента через небольшое отверстие. А чем меньше рана, тем меньше срок восстановления пациента после операции и меньше вероятность возникновения осложнений. Не все разрабатываемые роботы пока применимы. В США была создана система, которая на основе навигационных данных могла управлять автомобилем. Она была установлена в микроавтобус, проехавший более 4000 км по стране. Разработчики вмешивались только на сложных участках. Профессором Гарвардского университета был создан робот медуза. Причем в данной технологии использовались сердечные клетки крыс, наносившиеся на полимер покрытый белком фиброконектином. Полезность данной разработки в плане практического применения крайне низка. Но в научном плане это показатель того что возможно использование комбинации биологического и небиологического материала.

3. Проблемы создания искусственного интеллекта

3.1 Теоретические и практические проблемы

Вышеперечисленные направления и методы исследования находятся на ранней стадии своего развития и не лишены недостатков и непреодолимых сложностей.

3.1.1 Проблемы нейронных сетей

Нейроны, моделируемые в нейронных сетях, значительно проще устроены, нежели нейроны в человеческом мозге к тому же это всего лишь программы. А создавать искусственные нервные клетки современная наука пока не научилась. Даже если бы это удалось,то воссоздать человеческий мозг все равно бы не получилось потому что его структура крайне сложна. Но если в ближайшие пару сотен лет и это станет возможным, исследователи столкнутся с новой проблемой. Как наделить такой мозг знаниями и опытом? Ведь человеческий мозг развивается благодаря деятельности человека на протяжении всей его жизни. У искусственных нейронных сетей также существуют проблемы. Есть необъяснимая до сих пор проблема так называемого паралича сети. Происходит своеобразная аритмия сигналов поступающих с нейронов, в результате чего все нейроны начинают вырабатывать ошибочные сигналы. Ошибка в сигнале одного нейрона выводит из строя всю сеть. искусственный интеллект электронный

В последнее время набирает обороты такое направление в медицине как «роботизированные протезы». Это направление наглядно показывает, как сложно совмещать живое и неживое. Искусственные конечности, несомненно, улучшают жизнь людей получивших травму. Но они гораздо медленнее настоящих конечностей. Все из-за того что сигнал для управления такими конечностями поступает от остатков нервных окончаний мышцы в потерянной конечности. Обработка и регистрация такого импульса занимает намного больше времени, как если бы было возможно проводить сигнал к такому протезу напрямую от двигательного ядра в головном мозге. Но человеческая иммунная система отвергает всякое вмешательство в организм. Так что синтез живого и неживого пока затруднен.

3.1.2 Проблемы экспертных систем

Главной проблемой эти систем является то, что они применимы только в узкой области. Они не могут объяснить причин своего решения т.к. руководствуются сводом правил для выработки решения.

Им требуется постоянное обновление. А вмешательство в такую систему обычно требует её полного пересмотра. Без обновлений такая система быстро теряет свою актуальность. Для обновления требуется большое количество времени работы двух специалистов. Эксперта в той области, по которой создается экспертная система и программиста. Так же далеко не всегда подобная система способна заменить многолетний человеческий опыт.

3.1.3 Проблемы много-агентных систем

Для управления большим количеством агентов в таких системах планировалось использовать децентрализованный искусственный разум. Т.е. это несколько групп агентов каждая, из которых управляется отдельным центром. Возникла проблема несогласованности действий этих центров, в результате чего вся система быстро выходит из строя. Что ставит под сомнение дальнейшее развитие этой области.

3.1.4 Проблемы генетических алгоритмов

К проблемам этого направления исследований можно отнести не применимость в современном обществе таких понятий как естественный отбор, или выживание сильнейшего. Если ИИ на основе такого алгоритма решит что он доминирующий вид человечество может оказаться на грани вымирания.

3.1.5 Проблемы моделей представления знаний

Данные модели нужны для того что бы организовать связь между окружающей средой и компьютером. Компьютер работает с точными величинами, а окружающая среда таковой не является.

Если решить все эти проблемы и совместить разработки все направлений то можно получить систему, подходящую под определение искусственный интеллект. С это системой можно будет разговаривать задавать ей вопросы. Но она будет всего лишь машиной которая создает очень качественную иллюзию того что она обладает разумом.

3.2 Психологические проблемы

Одной из основных психологических проблем, которая существует в разрабатываемых интеллектуальных системах это наделение таких систем само отношением, самоанализом, самооценкой. Данной системе нужно каким-либо образом дать понять, что она существует. До сих пор никаких продвижений в этом вопросе нет.

Во вторых, чтобы система считалась интеллектуальной, она должна обладать мотивацией. Такие системы должны уметь сами ставить себе цели и способы их достижения. Таким образом система претендующая на звание интеллектуальной должна обладать способностью к самоанализу для того чтобы иметь возможность выявлять мотивы к своей деятельности для постановки целей и решения задач. На сегодняшний день существуют лишь гипотетические способы создания таких систем в виде многопроцессорных пространств, в которых информация накапливается и используется с помощью определённого свода правил.

Если рассматривать системы искусственного интеллекта с точки зрения бихевиоризма то именно этому направлению они наиболее соответствуют сегодняшний день. По идее этого направлению человеческое поведение определяется по типу стимул - реакция, а связь между ними может подкрепляться. В современных интеллектуальных системах конечно реакция на стимул подкрепляться не может но, тем не менее, это остается «совокупностью заранее уготованных движений» как говорил Эдвард Торндайк. Необходимо переходить к модели которую предложил в 1948 году Толмен, поставив между стимулом и реакцией психические процессы данного индивидуума зависящие от множества факторов.

3.3 Этические проблемы

Человечеству свойственно саморазрушение. Многие научные «новинки» принесли изначально очень много бед, прежде чем их научились использовать во благо. Взять, к примеру, теорию Эйнштейна, благодаря которой было создано ядерное оружие. Лишь испытав это оружие, человечество осознало, какой вред оно может нанести. Еще один пример двигатели внутреннего сгорания. На сегодняшний день миллиарды машин с таким типом двигателя отравляют окружающую среду. Стоит задуматься, к чему приведет человечество создание искусственного разума. Авторы книги «Искусственный интеллект. Современный подход» Рассел С. и Норвинг П. выделяют ряд проблем, которые могут возникнуть в результате создания искусственного интеллекта.

1) «В результате автоматизации может увеличиться количество безработных»

Существует мнение, что в результате автоматизации некоторых производственных линий становится меньше рабочих мест. Но существуют такие специальности, которые как раз и появились благодаря созданию автоматизированных линий производства. (Системные администраторы, программисты). Применение ручного труда в некоторых видах деятельности обходится неоправданно дорого.

2) «Может уменьшиться (или увеличиться) количество свободного времени, имеющегося в распоряжении людей»

С одной стороны может показаться, что если за человека все будет выполнять автоматическая разумная система, ему нечем будет заниматься. В настоящий момент такая тенденция не подтверждается. Современные интеллектуальные системы снимают с человека часть нагрузки. Например, режим автопилота и GPS навигации в современных авиалайнерах. Без него пилотам приходилось бы в ручную рассчитывать курс самолета и его местоположение, а так же поддерживать высоту и направление полета. Это приводило бы к крайней степени утомляемости и к увеличению риска авиакатастрофы.

3) «Люди могут потерять чувство собственной уникальности»

Некоторые авторы считали, что по теории искусственного интеллекта люди представляют собой автоматы, а эта идея приводит к потере самостоятельности или даже человечности. Стоит отменить, что эта идея существовала задолго до появления теории искусственного интеллекта.

4) «Люди могут потерять некоторые из своих прав на личную жизнь»

Развитие технологии распознавания речи может привести к широкому распространению средств прослушивания телефонных разговоров и поэтому потере гражданских свобод. Однако подобные технологии могут так же принести и пользу в предотвращении террористических актов и преступлений.

5) «Использование систем искусственного интеллекта может привести к тому, что люди станут более безответственными»

Люди станут опираться больше не на свои профессиональные навыки, таланты и достижения, а на мнение каких либо экспертных систем. К примеру, медицинская экспертная система рекомендует консервативное лечение пациенту с определённое патологией вопреки мнению специалиста с 20 стажем, который уверен, что оперативное вмешательство в данной ситуации необходимо.

6) «Успех искусственного интеллекта может стать началом конца человеческой расы»

«Почти любая технология, попадая в злонамеренные руки, обнаруживает потенциальные возможности для причинения вреда, но когда речь идет об искусственном интеллекте и робототехнике, возникает новая проблема, связанная с тем, что эти злонамеренные руки могут принадлежать самой технологии. Существует множество научно-фантастических произведений на данную тему. (Трилогии «Терминатор» и « Матрица»). Роботы воплощают в себе нечто неизвестное, точно так же, как ведьмы и приведения в сказках которыми пугали людей в более ранние эпохи. Но действительно ли роботы создают реальную угрозу. Люди иногда используют интеллект в агрессивных формах, поскольку они обладают некоторыми агрессивными врожденными тенденциями обусловленными естественным отбором. Но машины не нуждаются в этом, если только сами люди не захотят спроектировать их для этих целей»

Заключение

Становление области искусственного интеллекта началось еще во времена античных философов и мыслителей, хотя они и не могли знать об этом. Именно благодаря этим деятелям современные учёные могут создавать то, что раньше казалось невозможным. Все начиналось с того что человек просто хотел автоматизировать простые виды своей деятельности. В дальнейшем деятельность, которую хотелось бы автоматизировать, становилась все сложнее. И так постепенно дошло то автоматизации самого человека.

В настоящее время происходит внедрение различных наработок в области искусственного интеллекта в различные сферы деятельности человека. Все методы по разработке можно разделить на две группы это классические методы и альтернативные. Это свидетельствует о том, что разработки в этой области не стоят на месте. Со временем таких наработок будет становиться все больше и больше и в конечном итоге, мы будем воспринимать их как должное. Ведь когда то мобильные телефоны, автоматические спутники и системы навигации считались научной фантастикой. Современные научно-технические достижения позволяют создавать узкоспециализированные интеллектуальные системы, интеллектуальных компьютерных персонажей в компьютерных играх. Но все это не является искусственным интеллектом, а всего лишь одно из его направлений. Сложность заключается в том что все направления работают над тем чтобы создать иллюзию того что тот же компьютерный персонаж обладает разумом.

Проблемы в создании чего - либо совершенного нового были всегда. Но все они решаемы, так или иначе. Основной проблемой является разрозненность разработок в области искусственного интеллекта и недостаточная изученность человеческого разума и нервной системы. Направлений очень много, но все они создают лишь имитацию разума. Природа предоставила там своеобразный шаблон (человеческий мозг). К сожалению, современная наука до сих пор полностью не разобралась во всех механизмах его работы. А создавать то в механизмах работы чего не полностью осведомлен очень малоэффективно.

Список литературы

1. Айзенк Г.Ю. понятие и определение интеллекта // Вопросы психологии.- 1995. - № 1. - С.111-131.

2. Рассел С. Искусственный интеллект. Современный подход. / С. Рассел, П. Норвинг. - М; СПб; К.: Вильямс, 2006. - 1408 с.

3. Смолин Д.В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций. - М.: 2004. -208 с.

4. Э.Хант. Искусственный интеллект. - М.: МИР, 1978. - 281 с.

5. Д. Хокинс. Об интеллекте/ Д. Хокинс, Б. Сандра. - М;СПб;К.: Вильямс, 2004. - 240 с.

Размещено на Allbest.ru

Подобные документы

Исторический обзор развития работ в области искусственного интеллекта. Создание алгоритмического и программного обеспечения вычислительных машин, позволяющего решать интеллектуальные задачи не хуже человека. От логических игр до медицинской диагностики.

реферат , добавлен 26.10.2009


Сущность и проблемы определения искусственного интеллекта, его основных задач и функций. Философские проблемы создания искусственного интеллекта и обеспечения безопасности человека при работе с роботом. Выбор пути создания искусственного интеллекта.

контрольная работа , добавлен 07.12.2009


Понятие искусственного интеллекта как свойства автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека. Экспертные системы в области медицины. Различные подходы к построению систем искусственного интеллекта. Создание нейронных сетей.

презентация , добавлен 28.05.2015


История создания и основные направления в моделировании искусственного интеллекта. Проблемы обучения зрительному восприятию и распознаванию. Разработка элементов интеллекта роботов. Исследования в области нейронных сетей. Принцип обратной связи Винера.

реферат , добавлен 20.11.2009


Характеристика сущности искусственного интеллекта. Проблема создания искусственного интеллекта. Базовые положения, методики и подходы построения систем ИИ (логический, структурный, эволюционный, имитационный). Проблемы создания и реализация систем ИИ.

реферат , добавлен 19.07.2010


Классификация ЭВМ: по принципу действия, этапам создания, назначению, размерам и функциональным возможностям. Основные виды электронно-вычислительных машин: суперЭВМ, большие ЭВМ, малые ЭВМ, МикроЭВМ, серверы.

реферат , добавлен 15.03.2004


Ранние приспособления и устройства для счета. Появление перфокарт, первые программируемые машины, настольные калькуляторы. Работы Джона Фон Неймана по теории вычислительных машин. История создания и развития, поколения электронно-вычислительных машин.

реферат , добавлен 01.04.2014


Начало современного этапа развития систем искусственного интеллекта. Особенности взаимодействия с компьютером. Цель когнитивного моделирования. Перспективы основных направлений современного развития нейрокомпьютерных технологий, моделирование интеллекта.

реферат , добавлен 05.01.2010


Сущность искусственного интеллекта, сферы человеческой деятельности, в которых он распространен. История и этапы развития данного явления. Первые идеи и их воплощение. Законы робототехники. Использование искусственного интеллекта в коммерческих целях.

реферат , добавлен 17.08.2015


Искусственный интеллект – научное направление, связанное с машинным моделированием человеческих интеллектуальных функций. Черты искусственного интеллекта Развитие искусственного интеллекта, перспективные направления в его исследовании и моделировании.

На территории конгрессно-выставочного центра «Патриот» - одной из ведущих дискуссионных, демонстрационных площадок страны и мира – 14-15 марта 2018 г. прошла конференция «Искусственный интеллект: проблемы и пути решения». Она была организована по инициативе Российской академии наук при содействии Министерства образования и науки, а также при непосредственной поддержке Министерства обороны.

На пленарном заседании при открытии конференции заместитель главы военного ведомства Юрий Борисов зачитал участникам приветствие министра обороны России генерала армии Сергея Шойгу. Оно стало своеобразным камертоном для мероприятия, которое по этой теме и на таком уровне в стране проводилось впервые.
«Цель конференции продиктована необходимостью парирования возможных угроз в области технологической и экономической безопасности России, – подчеркнул глава Минобороны. – В связи с этим мы должны объединить усилия в исследовании, разработке и внедрении технологий искусственного интеллекта, выработать предложения организационного характера, направленные на совместную работу научного сообщества, государства и предприятий промышленности, в том числе в интересах повышения обороноспособности России».
По мнению министра, в результате этого будут созданы оптимальные условия для разработки и широкого применения робототехники, беспилотных систем и комплексов, а также новых технологий с использованием искусственного интеллекта.
Вместе с высококвалифицированными специалистами и учёными в работе примет участие талантливая российская молодёжь, в том числе военнослужащие научных рот Минобороны.
На деловой тон участников конференции настроило выступление Юрия Борисова, который заявил, что развитие технологий искусственного интеллекта позволит оказывать эффективное противодействие в информационном пространстве и побеждать в кибервойнах. Он отметил, что в настоящее время все баталии разыгрываются не на полях сражений, они сначала разыгрываются в информационном пространстве. Кто сможет его контролировать, кто сумеет организовать противодействие нужным образом, тот сегодня становится победителем.
– У России сегодня есть все возможности, – заявил Юрий Борисов. – Наши ребята традиционно занимают первые места во всех математических и физических олимпиадах, заслуженно носят звание лучших программистов. Российская математическая школа признана во всём мире, а это основа для того, чтобы сделать серьёзный рывок в такой нужной и востребованной области, как искусственный интеллект.

Замминистра призвал учёных все усилия направить в эту область. По его оценке, это очень интересная, сулящая огромные перспективы область знаний. Она даст новый виток развития науки в России.
Юрий Борисов подчеркнул, что это действительно будет цифровая экономика. Он отметил, что человечество подходит к новой эпохе, когда просто быстрых вычислений для обработки и хранения терабайтов информационных потоков, становится недостаточно, нужны интеллектуальные системы.
– Здесь без систем искусственного интеллекта, подобного человеческому мозгу, которые ведут обработку образами, распознают необходимую информацию, нам с вами не обойтись, – отметил замминистра обороны. – Мир меняется, меняется вооружение, меняется характер конфликтов. Уже недостаточно иметь площадное орудие. Нам необходимо высокоточное оружие. Высокоскоростное, высокоточное, высокоэффективное, устойчивое к различному воздействию, которое невозможно перехватить. В своём Послании о таком вооружении говорил наш Верховный Главнокомандующий. И нам предстоит выполнить ещё очень и очень много работы.
В конференции приняли участие представители научной элиты и специалисты, для которых очевидно, что в обозримом будущем искусственный интеллект в корне изменит нашу жизнь. Если раньше тема искусственного интеллекта была уделом писателей-фантастов, то в настоящее время это уже наука, представляющая собой междисциплинарную область исследований на стыке математики, лингвистики и когнитивной психологии, а создаваемые на её основе технологии относятся к информационным. В этой области учёных ожидает огромный объём работ как научного, так и прикладного характера. Проблематика вопросов обширна, и на конференции по некоторым аспектам научных изысканий шли жаркие дискуссии. Все они показывали необходимость создания так называемой производственной площадки для специализированных исследований в интересах Минобороны. И в этом направлении первые шаги уже сделаны.
На конференции с докладом выступил начальник военного инновационного технополиса «Эра» Фёдор Дедус. Он рассказал о реализации запланированной поэтапной реализации программы создания технополиса. В 2018 году завершится создание базовой инфраструктуры и будет организована работа научно-исследовательского кластера Минобороны. Затем в 2019–2020 годах основные усилия предполагается сосредоточить на создании и обеспечении эффективного функционирования научно-производственного кластера технополиса и реализации полного цикла разработки и внедрения инновационных проектов.
На первом этапе планируется проведение научных исследований и разработок по восьми приоритетным направлениям: информационно-телекоммуникационные системы, автоматизированные системы управления; робототехнические комплексы, системы искусственного интеллекта; компьютерное моделирование, информационная безопасность; техническое зрение и распознавание образов; нанотехнологии и наноматериалы; информатика и вычислительная техника; энергетика, технологии, аппараты и машины жизнеобеспечения, а также биоинженерные биосинтетические и биосенсорные технологии.
В этом году в технополисе «Эра» начнут работать четыре научные роты Минобороны, а к 2020 году их число будет увеличено до двенадцати с общей численностью около 600 человек. Это позволит расширить тематику научных изысканий.
– Результаты натурных испытаний и экспериментов, проводимых на научно-исследовательской и лабораторной базе технополиса, будут решающими в ходе принятия решений об открытии опытно-конструкторских работ и определения их головных исполнителей, – заявил Фёдор Дедус.
К 2020 году Минобороны планирует развернуть 2100 специализированных рабочих мест для проведения научных исследований, экспериментальных работ, испытаний. Кроме этого, в технополисе станут функционировать лаборатории, инжиниринговые подразделения более 80 ведущих научных и промышленных предприятий.
Таким образом, под эгидой Минобороны будет организована уникальная научно-исследовательская площадка для реализации инновационных проектов, в том числе и в области искусственного интеллекта, способных обеспечить военно-техническое лидерство нашего государства.
В дискуссионном клубе «Наука и образование - путь к жизненному успеху» с участием кадетов, суворовцев, воспитанниц пансиона Минобороны, военнослужащих научных рот, прошла беседа о выборе жизненного пути, опираясь на образовательный фундамент. Модератор дискуссии Андрей Ильницкий, советник Министра обороны РФ, предложил гостям клуба рассказать о роли образования в их жизни и карьере. С юношами и девушками поделились своим видением и жизненным опытом Евгений Сатановский (президент независимого научного центра «Институт Ближнего Востока»), Сергей Чернышов (Генеральный директор ФГУП «ЦАГИ»), Игорь Ашманов (Генеральный директор IT-компании «Ашманов и партнеры»), Александр Лосев (Генеральный директор АО «УК «Спутник», член президиума неправительственной организации «Совет по внешней и оборонной политике»). Общим мнением выступающих стал тезис, что учиться приходится всю жизнь, независимо от характера полученного образования - естественно-научного или гуманитарного. А главной задачей при получении высшего образования они считают овладение умением системного мышления, самостоятельного анализа и структурирования массивов информации и данных.
Андрей Ильницкий предложил свободный формат вопросов и ответов в ходе дальнейшей беседы, что вызвало бурную активность молодежи, а гости старались отвечать предельно открыто и доступно. По итогам дискуссии участники признали ее успешной и полезной для всех сторон.
Вопросам подготовки молодых специалистов и учёных было посвящено выступление статс-секретаря – заместителя министра обороны генерала армии Николая Панкова.
Главная задача в сфере кадрового обеспечения армии и оборонно-промышленного комплекса заключается в преодолении не столько количественного, сколько квалификационного дефицита.
Вопросы образования были в фокусе конференции. Они должны решаться и решаются по всему спектру, начиная с популяризации науки и техники среди детей и заканчивая перенастройкой ведущих инженерно-технических вузов на подготовку кадров для армии и ОПК. Сотни научных школ в военных вузах заняты робототехникой, искусственным интеллектом, военной кибернетикой и другими перспективными направлениями.

– Из 388 научных школ Минобороны России 279 сосредоточены в военно-учебных заведениях. Их большая часть активно занимается исследованиями в области искусственного интеллекта, робототехники, военной кибернетики и других перспективных направлений, – рассказал Николай Панков.
Здесь нельзя не отметить, что совершённый в России научно-технический рывок и полученные результаты сильно удивили зарубежных экспертов, ведь некоторые из них уже списали со счетов российский научный потенциал и предрекли ему деградацию. Не тут-то было…
– Вдруг как Феникс из пепла Россия с новыми технологиями объявила себя миру в Послании нашего президента. Некоторые считают, что это милитаристский блок Послания, но мы так не считаем. Это блок интеллектуально-технологический, конечно, он для Вооружённых Сил, – заявил первый заместитель министра обороны Руслан Цаликов, выступая с докладом на конференции.
Однако достигнутый высокий интеллектуально-технологический уровень необходимо поддерживать хорошей системой обучения и образования, без этого Россия «быстро займёт место на задворках», считает первый замминистра. При этом он отметил: Россия никому не угрожает, а хочет обеспечить свою безопасность и суверенитет.
– Понимаем, что мощные Вооружённые Силы, обеспеченная с гарантией обороноспособность нужны для любого суверенного государства, а тем более для такого, как Россия. Обороноспособность – это гарантия всего: мира, здоровья, – добавил Руслан Цаликов.
Подводя своеобразный итог проделанной работе на конференции «Искусственный интеллект: проблемы и пути решения», первый заместитель министра обороны заявил, что отдельные элементы искусственного интеллекта уже применяются во многих сферах деятельности Вооружённых Сил России. Например, в беспилотных системах и робототехнике.
– Мы собрали конференцию на базе Министерства обороны, потому что у нас уже идёт практическая реализация того, что даже до конца научно не исследовано и не оформлено, – заключил Руслан Цаликов. – Именно такое движение, одновременное и практическое применение уже разработанных систем и технологий и их дальнейшее развитие по научной линии внушают надежду, что мы всегда будем опережать всех.

Современное военное образование

Николай Панков, статс-секретарь – заместитель Министра обороны РФ
Уважаемые коллеги!
Тема сегодняшней конференции для Министерства обороны является весьма актуальной.
Поступающее в настоящее время в войска новейшее вооружение и военная техника вызывают необходимость как в получении слушателями и курсантами военно-учебных заведений фундаментальных знаний в новых научных областях, так и умений их грамотного и эффективного применения.
И в этом вопросе уже многое сделано.
Прежде всего, в систему подготовки военных кадров введены новые специальности, связанные с эксплуатацией и применением робототехнических систем военного назначения и комплексов с беспилотными летательными аппаратами, IT-технологиями и автоматизированными системами управления, защитой информации и информационной безопасностью.
Кроме того, на основе современных достижений науки и техники и с учетом развития средств вооруженной борьбы скорректированы программы обучения вузов по всем высокотехнологичным специальностям. А для подготовки офицеров по эксплуатации и применению робототехнических комплексов ведущими учеными и педагогами военных вузов разработан новый федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования по специальности «Робототехника военного и специального назначения».
Одновременно, опережающими темпами модернизируется инфраструктура и учебно-материальная база военно-учебных заведений.
Эта работа проводится на основе утвержденных Министром обороны Российской Федерации программ развития каждого военно-учебного заведения на период до 2020 года.
Программы предусматривают:

• упреждающую поставку в вузы современных образцов вооружения, военной и специальной техники, а также перспективных учебно-тренировочных средств;
• наращивание научного потенциала военно-учебных заведений;
• создание инновационной материально-технической базы для проведения научно-исследовательских работ в области обороны и безопасности государства.

Хочу подчеркнуть, что уже сейчас вузы обеспечены современными и перспективными образцами вооружения на 62%, а к 2020 году их доля возрастет до 70% и более.
В рамках развития системы военного образования и перевооружения российской армии Минобороны России особое внимание уделяет созданию современной высокотехнологичной инфраструктуры военных вузов и оснащению их тренажерными комплексами и системами.
Сегодня практически по всем видам вооружения и военной техники разработаны и поставляются в вузы специальные тренажёры. Они максимально достоверно моделируют работу систем и механизмов самолета, танка или ракетного комплекса, обеспечивают отработку приемов их управления и боевого применения.
Использование тренажёров в ходе индивидуальных и групповых занятий позволяет не только обеспечить у обучающихся получение устойчивых практических навыков и разумно расходовать моторесурс техники и вооружения, но и значительно увеличить сроки их службы.
Также в учебный процесс активно внедряются современные информационные образовательные технологии.
По решению Министра обороны Российской Федерации с 1 сентября 2016 года подготовка слушателей и курсантов ведётся по электронным учебникам и учебным пособиям.
В каждом вузе созданы электронные библиотеки, а в военном ведомстве единая электронная библиотека образовательных и научных организаций Минобороны России. Все вузы подключены к федеральным и региональным электронным образовательным ресурсам, а также к библиотекам ведущих вузов нашей страны.
Для подготовки слушателей и курсантов разработаны более 70 единых базовых электронных учебников по общим дисциплинам, подготовлены свыше 12 тысяч учебных пособий и других электронных изданий.
Их отличают современные способы представления информации (3D-моделирование, интерактивные приложения, видеофрагменты и др.), возможность не только изучать учебный материал, но и самостоятельно проверять свои знания и умения.
Глубокая модернизация учебно-материальной базы и развитие ее исследовательской компоненты оказывают положительное влияние и на результаты научной деятельности вузов.
В настоящее время в отечественной военной школе сконцентрирован основной потенциал ученых Минобороны России – 70% от их общей численности.
В вузах проходят службу и работают около 1 700 докторов наук и свыше 9 тыс. кандидатов наук.
Из 388 научных школ Минобороны России 279 сосредоточены в военно-учебных заведениях. Их большая часть активно занимаются исследованиями в области искусственного интеллекта, робототехники, военной кибернетики и других перспективных направлений. Стоит отметить, что результаты научной деятельности находят широкое применение при разработке новых комплексов и систем военного назначения.
По решению Министра обороны Российской Федерации в последние годы особое внимание уделяется привлечению в военное образование и научную деятельность наиболее способной молодежи.
В этих целях в 2015 году в Минобороны России созданы школы для одаренных детей. Это школа IT-технологий в Военной академии связи, инженерная школа в Военно-воздушной академии и спортивная школа в Военном институте физической культуры.
Первые результаты деятельности школ показали высокую мотивацию обучающихся на развитие их творческих способностей и формирование научных интересов, вовлечение обучающихся в исследовательскую деятельность с учетом специфики будущей профессиональной деятельности.
В планах военного ведомства открытие физико-математической школы в Военной академии РВСН и школы для одаренных детей в Военном инновационном технополисе «ЭРА» в Анапе.
Кроме специализированных школ для одаренных детей во всех довузовских учебных заведениях Минобороны России особое внимание уделяется проектно-исследовательской деятельности по различным направлениям науки и техники.
В целях обмена опытом ежегодно среди воспитанников и воспитанниц проводится фестиваль инновационных научных идей «Старт в науку». Он является своеобразной интеллектуальной площадкой, где дети не только представляют свои разработки, но и защищают их перед профессиональным жюри.
Активной работе в этом направлении способствует материально-техническая база довузовских учебных заведений, которая позволяет не только обучать воспитанников, но и проводить им научные исследования.
Кроме того, во исполнение поручения Президента Российской Федерации в прошлом году в Московском и Тульском суворовских военных училищах созданы научные классы суворовцев.
В этих целях в училища поставлено специализированное лабораторное оборудование, а к проведению занятий привлечены специалисты ведущих вузов страны, в том числе Московского государственного технического университета им. Н.Э.Баумана, Тульского государственного университета и других.
Для подготовки суворовцев также используется материальная база государственных корпораций, научно-исследовательских институтов и предприятий военно-промышленного комплекса (научно-производственное объединение «Элерон» («Росатом»), ракетно-космическая корпорация «Энергия» и др.).
Положительный опыт Московского и Тульского суворовских военных училищ по деятельности научных классов будет внедрен и в других образовательных организациях. Этот вопрос уже сейчас прорабатывается.
В завершении хочу отметить, что в Минобороны России выстроена четкая вертикаль подготовки кадров от воспитанника до офицера, которая позволяет с учетом новейших достижений науки и технологий готовить специалистов для эксплуатации и боевого применения современных и перспективных вооружения и военной техники.
Дальнейшее развитие системы военного образования видится во введении новых специальностей подготовки военных кадров, модернизации учебно-материальной базы военно-учебных заведений и наращивании их научного потенциала.

Применение искусственного интеллекта в военном деле

Василий Буренок, президент Российской академии ракетных и артиллерийских наук, доктор технических наук, профессор

Перспективы развития вооружения, военной и специальной техники в настоящее время практически всеми военными специалистами ассоциируются в первую очередь с информатизацией, роботизацией, автоматизацией управления войсками и оружием. Во всех случаях это неизбежно предопределяет создание компьютерных систем военного назначения, обеспечивающих обработку гигантских объемов информации, выработку оптимальных относительно складывающейся ситуации решений в сжатые сроки, в соответствии с динамикой боевых действий. Следует делать различие между автоматизацией процессов управления войсками и оружием и применением систем искусственного интеллекта. В первом случае управление осуществляется с использованием вычислительных машин, оснащенных совокупностью программно реализованных алгоритмов сбора, классификации, структуризации информации, которая затем используется как система исходных данных для решения оптимизационных задач с помощью формализованных методов. Применение образцов вооружения, военной и специальной техники (ВВСТ), оснащенных автоматизированными (автоматическими) системами управления, алгоритмически обеспечено в большей мере, чем управление войсками. Это объясняется существенно более узким объемом возможных вариантов боевого применения образцов ВВСТ и возможностью программной реализации действий в случаях, когда оптимальное управление невозможно (в аварийных ситуациях). Например, при срыве наведения с использованием корреляционно-экстремальных систем крылатая ракета переходит на управление по инерциальной системе, при промахе зенитная ракета самоликвидируется и т.д.
В большинстве случаев неполнота информации (исходных данных) по боевой (оперативной) обстановке не позволяет корректно решить задачи по управлению войсками, что существенно снижает адекватность принимаемых решений, либо вообще не позволяет их решить. Если решение какой-либо задачи алгоритмически не предусмотрено, то в этом случае автоматизированная система оказывается бесполезной. В ходе военных действий, как подчеркивается военными специалистами, схожие ситуации практически отсутствуют, поэтому создать алгоритмы, пригодные для всех случаев боевого управления войсками практически невозможно. В итоге автоматизация управления боевыми действиями пока что является инструментом подготовки исходной информации для принятия решения с помощью интеллекта командира. Интеллект (от лат. intellectus – ощущение, восприятие, разумение, понимание, понятие, рассудок), или ум – качество человеческой психики, заключающееся в способности приспосабливаться к новым ситуациям, к принятию решений в условиях существенной неопределенности, обучению и запоминанию опыта, пониманию и применению абстрактных концепций с использованием мышления, воображения, интуиции.

Следует отметить, что человек (командир) очень часто принимает решения, используя разнотипные данные из разных предметных областей. Он может принять решение, зная не только оперативную обстановку, силы и средства противника, но и особенности психологии командира противника, менталитета личного состава своего и противника, основываясь на личном опыте и опыте других командиров, включая и исторические аналогии и т.п.
Таким образом можно назвать основные отличия интеллектуализации по отношению к автоматизации (см. рис. 2) – это реализация способности принимать решения в условиях значительной неопределенности, на основе разнородной информации (информации из различных проблемных областей), самообучаемость, адаптивность к «незапрограммированным» и часто меняющимся ситуациям. Самообучаемость и адаптивность есть ничто иное, как способность системы самостоятельно (без постороннего вмешательства), осуществлять совершенствование заложенного в нее программного обеспечения, то есть возможность самопрограммирования при появлении ситуаций, реакция на которые алгоритмически не была предусмотрена.
Устоявшегося определения искусственного интеллекта (ИИ) в настоящее время нет, но исходя их предыдущего определения можно сказать, что ИИ – это способность компьютера принимать решения в бесконечно разнообразных ситуациях аналогично человеку. Известный ученый Тьюринг сформулировал тест, который, по его мнению, позволит определить наличие искусственного интеллекта у машины. Кратко суть теста состоит в том, что человек вслепую общаясь с машиной и другим человеком не должен определить кто есть кто. Как представляется, в настоящее время самая совершенная автоматизированная система не способна пройти такой тест, поскольку в абсолютном большинстве такие системы предметно жестко ориентированы и алгоритмически ограничены (количество решаемых ими задач конечно). Очевидно, что чем большее количество алгоритмов решения разнородных задач будет внесено в операционную систему компьютера, тем более он будет походить на систему с ИИ. Как представляется, ИИ всегда будет предметно ориентирован, однако такие качества, как адаптивность, самообучаемость и «интуитивность» (способность принимать решения при неполноте информации) будут главными отличиями систем с ИИ от автоматизированных систем. Проще говоря, если мы всегда будем иметь полное представление о том, какие действия в том или ином случае предпримет автоматизированная (автоматическая) система, то в случае с ИИ такого понимания не будет. Причина – компьютер самообучаясь должен самостоятельно программировать свои действия. Самопрограммирование и есть главный отличительный признак ИИ.
В военном деле могут быть названы в первую очередь следующие сферы применения ИИ (см. рис. 3):

• управление военным строительством;
• управление повседневной деятельностью;
• поддержание боевой готовности, развитие системы вооружения;
• управление в вооруженных конфликтах:
  - образцами и комплексами ВВСТ
  - системами вооружения
  - войсками, воинскими формированиями
  - управление обеспечением в вооруженных конфликтах.

в области военного строительства (см. рис. 4);

• для интеллектуальной поддержки действий частей и соединений (там же);
• для моделирования процессов ведения боевых действий (там же);
• для определения облика перспективных образцов, комплексов и систем вооружения, военной и специальной техники (см. рис. 5);
• для обеспечения боевого управления групповыми действиями ВВСТ, включая экипажные и безэкипажные образцы (там же);
• для управления отдельными образцами и комплексами ВВСТ (см. рис. 6).

Работа в указанных сферах активно проводится за рубежом. Несколько фактов.
Агентство перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США DARPA намеревается за четыре года создать для военных нужд искусственный интеллект (ИИ) нового поколения, максимально близкий к человеческому. В техническом задании к проекту L2M (Life Learning Machines – «Бесконечно обучаемые машины») специалисты DARPA сформулировали основные требования к разработке: перспективный ИИ должен уметь самостоятельно принимать решения, быстро реагировать на изменения окружающей обстановки и, самое главное, запоминать результаты своих предыдущих действий и руководствоваться ими в дальнейшей работе.
Технические гиганты, такие как Google, Apple, Salesforce и IBM, понимая перспективность систем с искусственным интеллектом стремятся приобретать компании, занимающиеся ИИ: около 140 таких компаний было приобретено ими с 2011 года. Причем, характерно то, что в настоящее время делается упор на создание ИИ для решения наземных транспортных проблем – создания машин без водителей для автомобильного транспорта. Это сулит уже в ближайшем будущем получение значительной отдачи от вложенных капиталов за счет создания транспорта, характеризующегося низкими транспортными издержками, незначительным количеством аварий, экологичного, обеспечивающего снижение смертности на дорогах и т.п.

Очевидно, что полученный опыт позволит этим фирмам в дальнейшем перейти к следующему шагу – освоению трехмерного пространства, то есть созданию ИИ для управления летательными аппаратами, причем не только транспортными, в перспективе – разработка боевой (истребительной и штурмовой) авиации, оснащенной ИИ. Адмирал ВМС США Рей Мабус, выступая на одной из конференций в 2015 году, заявил, что самолет F-35, «должен и почти наверняка станет последним пилотируемым истребителем-штурмовиком, который закупит или будет использовать военно-морское ведомство». Если учесть, что поставки F-35 в ВВС запланированы вплоть до 2037 года, а списаны они должны быть к 2070-му году, то можно предположить, что к середине века в США планируют (могут создать) полностью беспилотные боевые летательные аппараты, оснащенным системами с ИИ. Вполне реальные предпосылки для этого есть. В июле 2016 года агентство ТАСС со ссылкой на японское издание Sankei Shimbun сообщало, что искусственный интеллект для управления истребителями ALPHA одержал уверенную победу над бывшим летчиком-асом американской армии в виртуальном воздушном бою. ИИ ALPHA – совместная разработка Университета Цинциннати, предприятий промышленности и ВВС США. Там же сообщалось, что в одном из виртуальных боев против ALPHA сражались два пилота на двух истребителях. Искусственный интеллект победил, одновременно управляя четырьмя самолетами.
Еще одна область применения ИИ – медицина, где за счет применения ИИ возможен переход от уже существующих компьютерных систем поддержки приятия решений в процессе постановки диагноза и выбора схемы лечения врачом к созданию автономных врачей-роботов, в том числе хирургов для проведения сложных операций. Очевидны преимущества – минимизация врачебных ошибок при диагностике заболеваний и назначении лекарств, выбор и безупречная реализация оптимального алгоритма хирургических операций, отсутствие при длительных операциях усталости, более высокая скорость их проведения, и т.д. И если говорить о боевых действиях – то способность обеспечить эффективную реанимацию раненых, быструю локализацию негативных последствий при непредсказуемом характере ранений. Достижения в сфере ИИ позволяют создать системы реабилитации раненых за счет управления пораженными внутренними органами человека, нейроуправления протезами при потере конечностей и т.д.
Исходя из приведенной выше информации можно выделить ряд основных проблем, решение которых способно обеспечить создание систем искусственного интеллекта применительно к военной деятельности.
1. Представление знаний – разработка методов структуризации, классификации и формализации знаний из различных проблемных областей (политических, военных, военно-технических, психологических, организационных и т.д.) для обеспечения последующего решения задач в процессе подготовки и ведения военных действий.
2. Моделирование рассуждений (процессов принятия решений) – изучение и формализация различных схем человеческих умозаключений на основе разнородной информации, используемых в процессе решения разнообразных задач при подготовке и ведении боевых действий, создание эффективных программ для реализации этих схем в вычислительных машинах.
3. Создание диалоговых процедур общения на естественном языке, обеспечивающие контакт между интеллектуальной системой и человеком-специалистом в процессе решения задач (в том числе при передаче и приеме неформализованных команд в процессе боевых действий).
4. Обучение и актуализация интеллектуальных систем в процессе их деятельности, создание алгоритмов (средств) накопления и обобщения умений и навыков.
Каждая их эти проблем имеет чрезвычайную сложность. Достаточно сказать, что только для решения одной подзадачи, незначительной в масштабе перечисленных проблем – создания ИИ для анализа развединформации, поступающей от беспилотных летательных аппаратов, работающих в Сирии и Ираке, в 2016 году создано новое подразделение Пентагона – Project Maven («Проект Знаток»). Персонал аналитических центров не справляется с обработкой и анализом поступающих огромных массивов информации. До 80% рабочего времени занимает просто просмотр кадров. Предполагается, что с помощью ИИ будут идентифицироваться объекты военного назначения, представляющие опасность для своих войск, выявляться последовательности действий на земле, характерные для подготовки и обеспечения военных действий, террористических актов и т.п.

В этом же ряду стоит сообщение о том, что в августе 2016 года компании Amazon, Nvidia, DigitalGlobe и специальное подразделение ЦРУ CosmiQ Works начали разработку искусственного интеллекта, который сможет распознавать объекты на спутниковых снимках.
Еще одна сфера межгосударственного противоборства, где предполагается применение искусственного интеллекта – информационная война. Рассмотрим это направление более подробно. Пока что возможности ИИ в этой сфере используются в довольно узких областях. Так, в 2014 году компания Associated Press объявила, что отныне большая часть новостей, связанных с доходами компаний, будут создаваться с помощью роботов. В 2016 году роботы-репортеры Associated Press несколько расширили свою тематику. Им стали поручать подготовку небольших новостных заметок, связанных с Малой бейсбольной лигой США.
Использует роботов-журналистов и журнал Forbes, для которого компания Narrative Science создала соответствующую специализированную платформу. В ноябре 2015 года аналогичное направление разработок открыла российская компания Яндекс. Пока искусственный интеллект Яндекса выпускает лишь короткие заметки о погоде и ситуации на дорогах, однако в дальнейшем представители компании обещают расширить список тематик для публикаций.
Соучредитель компании Narrative Science К.Хэммонд полагает, что к 2025 году 90% всех текстов в мире будет готовиться искусственным интеллектом.
Следует отметить, что разработанные в этих целях алгоритмы могут быть эффективно применены для сбора разведывательной информации в отношении стран, организаций и физических лиц, ее анализа и подготовки различного рода материалов, в том числе и в интересах информационной борьбы: дискредитация действий страны, ее правительства, лидеров партий и движений на международной арене и т.д. Такого рода действия предпринимались в ходе подготовки практически всех цветных революций, но при этом использовался человеческий интеллект. Применение ИИ позволит осуществлять эти действия гораздо быстрее и массированнее. Известный американский предприниматель Илон Маск в своем письме в ООН охарактеризовал эту опасность как угрожающую человечеству, способную спровоцировать войну, когда ИИ будет создавать фейковые новости и пресс-релизы, подделывать учетные записи электронной почты и манипулировать информацией. Аналогичные опасения высказывают и другие ученые.
Таким образом, интеллектуализация военной деятельности практически стала фактом. Активно создаются системы различного назначения, оснащенные искусственным интеллектом. Однако на этом пути есть ряд философских вопросов. Люди не всегда могут по-настоящему объяснить мыслительные процессы свои и других людей, но интуитивно доверяют или нет их поступкам. Будет ли это также возможно при взаимодействии с машинами, которые думают и принимают решения самостоятельно и не совсем понятно как (см. рис. 8)? Вперёд

Партнёры

Реклама

Журнал онлайн

Подписка на журнал

Введение
1. Понятие об искусственном интеллекте как социальном феномене
2. Философские аспекты проблем существования искусственного интеллекта
3. Характеристика многообразия подходов к созданию систем искусственного интеллекта
4. Особенности функционала популярных голосовых помощников как интеллектуально-информационных устройств
5. Этические проблемы создания искусственного разума
Заключение
Список использованных источников

В ведение

Искусственный интеллект как предмет исследования наук находится в центре внимания ученых с различных позиций: философских, социологических, лингвистических.

Исторические его создание имеет богатые традиции, и постоянно развиваясь, в каждой эпохе оно получает новое наполнение содержательно, структурно и технологически.

Изучение проблем искусственного интеллекта (ИИ) неразрывно связано с исследованиями проблем естественного интеллекта (ЕИ), а, следовательно, требует тщательного анализа деятельности сознания, мозга, человеческого разума, специфики протекания когнитивных функций. Столь многоплановые проблемы связаны с уточнением терминологии, предусматривают теоретическое обоснование содержания и основных направлений планов и программ их соотнесенности друг с другом.

Только расширяя и углубляя научное понимание особенностей информационных процессов, происходящих в головном мозге, можно обеспечить развитие и внедрение обновленных подходов в разработке искусственного интеллекта. Необходимо учитывать, что сознание имеет неотъемлемое своеобразное качество субъективной реальности. И это создает основные трудности в объяснении связей сознания с мозгом при интеграции его в научную картину мира человека.

В этой связи возникает ряд вопросов в аналитической философии, имеющей большой объем литературы с вариантами критических ответов противников, но окончательного ответа о соотношении «сознание и мозг» пока не предложено.

Эти и другие существенные вопросы имеют самое непосредственное отношение к проблематике искусственного интеллекта, к возможности создания программ и систем на основе концепции разумности. Философами обсуждаются в этом отношении по сути вечные вопросы: какова природа знания, возможно ли это представить в различных устройствах, может ли знание истины соотноситься с практикой его прикладного применения.

Ответы на эти вопросы представляют важное звено работы исследователей естественного и искусственного интеллекта. В научном смысле эти программы рассматриваются как экспериментальные для создания моделей разумного поведения.

Многие ситуации применения искусственного интеллекта подняли глубокие философские вопросы о возможности понимания компьютером фраз человеческого языка, или о толковании символов, а не только их воспроизведении.

С этих позиций обратимся к изучению имеющихся в философии взглядов и позиций относительно искусственного интеллекта.

1. Понятие об искусственном интеллекте как социальном феномене.

Сущность понятия об интеллекте ученые исследуют с позиции многих наук, и это выступает во многом нелегкой задачей. Основные характеристики интеллекта уже раскрыты, но они не охватывают понятие в целом, комплексно.

Чаще всего понятие раскрывается как совокупность различных характеристик, качеств и способностей субъекта, обладающего интеллектом.

В основном естественный интеллект так и трактуется, как способность решать определенные задачи с помощью конкретных технологий или как способность к познанию, обучению и самообразованию.

В энциклопедической литературе подчеркивается, что интеллект – это способность субъекта адекватно и успешно откликаться, реагировать на новые ситуации и своевременно вносить коррекцию в свое поведение и состояние. Это способность воспринимать связи между фактами и явлениями действительности для планирования действий, ведущих к достижению поставленной цели. Интеллект связан в широком смысле со всей познавательной и умственной деятельностью человека, а если рассматривать в узком смысле, то он выражен процессами мышления, и прежде всего связан с языком, общением, обменом мыслями, взаимопониманием людей. Так переплетаются интеллект и коммуникации в жизнедеятельности человека.

Ученые, исследующие интеллект, высказывают различные мнения и точки зрения о характеристиках и функциях интеллекта.

Подчеркивается, что интеллект способствует установлению отноше-ний, он необходим при поиске сходства фактов с уже известным человеку,

В противовес инстинктивному интеллектуальное поведение передается от поколения к поколению, закрепляясь из рода в род. В отличие от инстинкта интеллект надежно служит человеку, когда он попадает в новые, непривычные для него, условия.

При этом признак интеллекта в том, что найдя решение, он как бы запоминает способ и это обеспечивает перенос и применение действия в новых похожих условиях. Интеллект выражен различными формами мышления, оперирует не только символами, но и образами объектов, явлений и действий. Интеллект связывают также с потребностью адаптации к среде, так как он выступает определенной формой равновесия, на основе восприятия и сенсорики. (2; 4)

При анализе взаимосвязи содержательного наполнения интеллекта человека в сравнении со средствами искусственного интеллекта становится очевидным, что можно использовать способность субъекта накапливать информацию для того, чтобы далее использовать ее полезным для себя образом. Если учитывать, что интеллект помогает достигать успеха, то связано это с прогнозом одной возможной цели из их многообразия. Эти механизмы интеллекта и участвуют в принятии решения и формулировании цели.

Исследователи нейроинформатики доказывают, что интеллект является системным свойством нейронов мозга, и связывают интеллектуальность с решением задач, со способностью строить модели реальности.

Выделены наиболее важные черты интеллекта, среди которых:

– выделение наиболее существенного в знании;

– способность рассуждать;

– рефлексия;

– выдвижение цели и обоснование средств достижения ее;

– активность в познании;

– адаптация к новым ситуациям;

– обобщение и обучение на примерах;

– синтез и анализ в познавательной деятельности. (1)

Искусственный интеллект изучается в рамках науки когнитологии, объединяющей теоретический и прикладной поиск относительно данного объекта в философии, эпистемологии, когнитивной психологии, нейрофизиологии, лингвистики. Ключевым вопросом является при этом выявление, как эффективнее презентовать, хранить и использовать накопленное человечеством знание и информацию.

Каждая из наук вносит свой вклад в обоснование научной платформы искусственного интеллекта.

В кибернетике и компьютерных технологиях закладываются основы проектирования баз данных и экспертирования систем. Этим задается логика и осмысленность обработки информации, отражающей совокупность данных и правил вывода. Вместе с тем создание и эксплуатация информационных машин тесно связаны с подготовкой людей, которые могут их грамотно эксплуатировать и развивать далее. Следовательно, необходимо и углубление качества компьютерных технологий.

Психология задает методологический базис когнитивного моделирования анализа и принятия решений в недостаточно определённых ситуациях на основе структуризации факторов и множества причинно-следственных отношений между ними. Именно так возникают модели прогноза развития, методы решения обратных задач.

Биология вносит вклад в моделирование искусственного интеллекта, доказывая что искусственные системы могут и не повторять в структуре процессы, имеющиеся в биологических системах. Важно присутствие феноменов человеческого поведения, способностей к обучению, познанию и адаптации как специфики функционирования.

В этом смысле используются нейронные связи и сети, при решении сложных задач, например, кластеризации явлений и объектов. Учитываются генетические аспекты, когда заимствуются лучшие содержательные и структурные характеристики предыдущих устройств и алгоритмов – прародителей обновленных. Продумываются способы взаимодействия с внешней средой специфических агентов.

Лингвистика задает основы обработки естественного языка, предоставляя анализ использования возможностей улучшения таких операций, как понимание, обработка и генерация текстов с учетом особенностей человеческого языка.

В результате устройства с искусственным интеллектом способны приобрести, систематизировать и предоставить человеку текст, найденный по Интернету, самостоятельно. С этим связаны функции информационного поиска, достаточно глубокого анализа и даже возможности машинного перевода.

Философия исследует фундаментальные вопросы о жизнедеятельности человека, о сущности и содержании знания, мироустройстве и мировосприятии его человеком. Все философские размышления можно свести к двум глобальным вопросам: во-первых, что такое искусственный интеллект, возможно ли его создание и каким образом и, во-вторых, каковы возможные последствия его возникновения в жизни человечества.

Если исходить из понимания, что искусственный интеллект – это комплекс компьютерных программ, машин и систем, то наука о разработка интеллектуальных устройств направлена на то, чтобы понять вначале специфику человеческого интеллекта. И искусственный интеллект совсем не должен быть биологически правдоподобным по содержанию и методам действия. Но тогда возникает вопрос, какие из вычислительных процедур можно называть именно интеллектуальными. возможно, например, способности компьютера достигнуть целей. (3)

Все осложняется тем, что среди исследователей до сих пор нет определенной точки зрения на определение и критерии интеллектуальности, нет общей позиции на решаемые интеллектом цели и задачи. Сама возможность создания, творения человеком искусственного разума, во многом – только гипотеза.

Но тем сложнее понять, почему возникают целые сообщества, стремящиеся реализовать идеи искусственного интеллекта в реальности, и взгляды которых внушают опасения и требуют глубинного философского анализа и разъяснения для общества.

Так, с 2011 г. в нашей стране существует стратегическое общественное движение «Россия – 2045», состоящее из отечественных ученых и философов, которое объявило своей миссией в рамках международного научно-исследовательского центра киборгизации практическое воплощение глобального технопроекта - создание искусственного тела и далее реальную подготовку человека к переходу в него.

Предполагается осуществлять этот проект «Аватар» поэтапно: искусственная копия человеческого тела – до 2020, копия тела, куда пересаживается мозг – до 2025, искусственная копия, куда переносится сознание – до 2035, далее будет создано тело-голограмма – до 2045. Именно так человек преодолеет все страдания и болезни, исчезнет старение и наступит бессмертие, ведь искусственное тело, голографическое или механическое, всегда прочнее естественного, лишь бы пересадить сознание. И тогда могут быть достигнуты все цели, связанные с изучением вселенной и космоса, независимо от хрупкой биологической формы тела человека.

Такова теория трансгуманистов, считающих себя последователями идей Н.Ф.Федорова, В.И.Вернадского, К.Э.Циолковского, говорящих о точке сингулярности, которая возникнет к 2030г. и появятся самосовершенствующиеся программы, и бесконечный машинный прогресс, когда роботы будут воспроизводить сами себя.

2. Философские аспекты проблем существования искусственного интеллекта.

Основная проблема философского осмысления искусственного интеллекта: реальность создания действующей модели мышления живого человека. Отрицательного ответа на такой ключевой вопрос не получено и потому дискуссия по отдельным аспектам проблемы также постоянно продолжается.

Исследователи исходят из положительного подхода и в доказательство излагают различные воззрения:

– человек создан по образу и подобию бога и он, в свою очередь может создавать подобных себе;

– разум ребенка создается биологически, связан с генетикой, но обновление, углубление, расширение разума чаще связано с накоплением знания, обучением подрастающего поколения;

– пик творчества, где ранее считались главными талант, одаренность, интуиция человека, теперь связывают с нахождением наиболее оптимальных способов и алгоритмов, что можно заменить автоматическим перебором вариантов при традиционно умственно развивающих играх, в шахматы, например, или при нахождении технических и экономичесих решений;

– о возможностях воспроизведения мышления свидетельствует наличие компьютерных вирусов, которые нарушают существование целостных систем;

– автоматизация разумного решения интеллектуальных задач связывается с работой ЭВМ, которые представляют универсальные алгоритмы и позволяют создать многообразие программ для преобразования информации. (4; 7)

Конечно, не все вычислительные машины или даже роботы в состоянии решить абсолютно все задачи. Есть типы задач, которые не способен решить единый.

И тогда человек способен их решить только методом проб и ошибок, расширяя пространство своих мыслей и действий.

Изучение философских корней искусственного интеллекта уходит глубоко в прошлое. Вопрос о возможности машины думать, исторически связан еще с различиями дуалистического и материалистического взглядов ученых. Дуализм утверждает, что мысль не материальна, и разум необъясним только физически. Материализм считает, разум – явление физическое и потому его можно создать и искусственно. Один из известных зарубежных философов предложил идею разработки алгоритм эмпирического теста, чтобы распознать человека или машины, который четко обнаруживает наличие или отсутствие сознания. Эту идею продолжил Тьюринг, создавший самый популярный тест, который актуален и сегодня.

Углубляясь далее, обратим внимание на поиск ученых в области робототехники, которые обращали внимание прежде всего на прикладной характер механических устройств, объясняя это даже семантикой слово «робот» – работа, крепостной, сложный труд, тяжелая работа. Роботы действительно внедряются в промышленных, военных, сложных прикладных и научно-исследовательских задачах и целях.

Но философию искусственного интеллекта интересуют возможности мышления машин, сможет ли она решать проблемы, сознательно размышляя; сможет ли она проявить сознание, и даже ощутить психическое состояние, как человек. Способна ли машина чувствовать. Насколько мозг человека – это компьютер и одинакова ли природа естественного и искусственного интеллекта.

Эти вопросы лишь на первый взгляд кажутся однозначными или не требующими ответа, философы, исследователи познавательной (когнитивной) деятельности, нейрофизиологи и писатели-фантасты видят в этом сложнейший предмет дискуссий.

В частности, выдвинуты гипотезы сильного и слабого искусственного интеллекта, предложены основания модели разума.

Защитники идеи слабого ИИ рассматривают компьютерные программы только как инструмент для решения задач, а не набор человеческих способностей.

Исходя из того, что мышление – это процесс обработки имеющейся в памяти информации компьютер, как формальная система, может осуществить ее анализ, синтез и даже самопрограммирование.

В философии поэтому постоянно дискутируются воззрения на цели создания искусственного интеллекта. Человек такое существо, которое делает все, чтобы улучшить и облегчить свою деятельность, вплоть до того, чтобы вообще ничего не делать. И даже не в силу просто лени, но в интересах поиска, творчества, для достижения все лучшего уровня и качества жизни.

Философов волнует вопрос: а если человек создаст интеллект, превышающий собственный, в чем тогда будет его роль, и нужно ли это человечеству в целом? Так возникает концепция об усилителях интеллекта, как биологического плана, естественно развивающегося разума, так и искусственного характера: технических устройств, приборов, автоматов, компьютеров, робототехники, без которых невозможен прогресс общества.

Возможно, искусственный, неорганический носитель, в результате наличия новационных технологий, будет существовать гораздо долговечнее, чем человеческое тело, но здесь тоже возникают риски.

Созданные интеллектуальные системы не имеют эмоционально-чувственных проявлений и не могут создать человеку опасную ситуацию преднамеренно. Но они могут элементарно изломаться, выйти из строя технически и тем нанести вред, взбунтовавшись против хозяина-автора, создавшего их. Именно об этом, о возможных опасностях для человека искусственного интеллекта, в силу его недолговечности, хрупкости и ненадежности, существует множество фантастических книг и фантазийных фильмов, пробуждающих незатухающие философские дискуссии.

Рядом с философским вопросом о безопасности всегда возникает вопрос полезности. Любое открытие или продукт, сделанный человеком, в чем-то полезен, в чем-то вреден, все связано с понятием меры и этичности целей его применения. Достаточно вспомнить атомную бомбу и дебаты вокруг ее использования. И в любой области науки рано или поздно создаются прогрессивно продвигающие открытия, несущие в себе двойственность полезности-вредности. Философы поднимают эти вопросы, предупреждая человечества о возможности самоуничтожения в силу бездумного использования естественного разума, без рассуждения о последствиях. Так, опыты в сфере генной инженерии заходят все более вглубь биологических преобразований животного мира, развивается клонирование. Философы стремятся обнажить проблемы перед мировым сообществом, призывая к осознанию нависающих проблем.

Компьютеризация как глобальное явление в обществе порождает множество сопутствующих следствий, в том числе относительно искусственного интеллекта, что плотно связано с информатизацией, поисковыми программами, активизацией способности обучения в информационных системах.

И если изначально существовал вопрос, как и где появится впервые искусственный, компьютерный интеллект, то это предполагалось в научной лаборатории. На сегодняшний день все ответы связаны с большей вероятностью с развитием сети-Интернет.

Это интеллектуальная, биотехническая система достаточно высокого уровня, при сравнении с которой автономный человеческий интеллект выступает иерархически как явление низшего порядка. Материально, технически, Интернет выступает как гигантская инфраструктура, которая не может быть под силу по оснащению для отдельно взятой лаборатории. Кроме того, именно здесь возможно появление как компьютерных вирусов, так и подобных им, компьютерных генов.

С учетом этого компьютерный разум в структуре человеческой цивилизации может появиться незамеченным, или появившийся интеллект может быть неузнаваем людьми, как непонятный интеллект. (6; 8)

Философы уже задают коварный вопрос, не происходит ли на земле рождение новой расы искусственного интеллекта. Ведь человек способен получить фактически любую информацию обо всех событиях в мире, – через Интернет и без цензуры.

Количество людей при этом постоянно увеличивается и обработка большого массива информации дает достаточно объективную картину, и распространяется мгновенно между другими людьми в обществе. Возникают проблемы ее специальной фильтрации в целях безопасности.

Возникает новый образ жизни на основе новейших коммуникационных технологий, которые вторгаются в жизнь человека, во все ее области от просто бытовых до высоко творческих в сфере науки, культуры, экономики, техники и даже искусства.

Под компьютеры непроизвольно подстраивается вся социальная систем, изменяется язык и стиля общения, демонстрируя алгоритмизацию языка, его упрощение, минимизацию понятий, введение некоторых общеизвестных терминов, понятных тем, кто владеет компьютером (е-мейл, скайп, гуглить, вордстат, файл, колонтитулы, джастклик, домены и платформы и т.п).

Так происходит содержательно-смысловое упорядочива­ние мира, ведущая к универсальности на основе интеллектуальных инфорсмационных и компьютерных программ.

Дети, изучающие игровые виртуальные законы, переносят их часто в живое общение, даже уже повзрослев.

Если исходить из новых научных знаний о био­логически гармоничном разделении функций мозга на левосторонние и правосторонние, то обнаружится, что целостность эмоционального и рационального восприятия мира нарушается. Вместе с тем, усиливается рационализм, как исключительное порождение компьютерных воздействий. Но ведь в науке, искусстве, живых коммуникациях важны еще и чувства, и интуиция, ос­нованные на единстве практического и теоретического опыта исследователя, ученого.

Когда философы анализируют особенности искусственного интеллекта, они не наделяют его техническими качествами или оболочками. И поэтому люди часто не понимают природу переживаний ученых с мировой известностью, когда они всерьез высказываются о возможной угрозе машин для человечества, вплоть до его уничтожения. Непонятным является, как робот может стать угрозой создавшему его человеку.

Но базовые формы искусственного интеллекта уже становятся настолько привычными и обычными для людей, что они этого даже не замечают. И не задумываются об этом со стороны негативных проявлений.

Философы же предупреждают мир об этом, осмысливая глобальные перемены в обществе, являющиеся порождением компьютерно-информационного бума в науке и технике, особенно относительно вдияния этих явлений на мышление и разумные действия человека.

3. Характеристика многообразия подходов к созданию систем искусственного интеллекта

Факт появления искусственного разума в различных науках и социальной практике человека, его зарождение его провозглашают в философии с 428г до н.э.

Именно здесь появляются первые рассуждения о разуме человека и возможности экспериментирования над его дублированием, создании с помощью средств и машин. Далее возникают множество теорий и концепций о том, что есть разумность, и можно ли ее описать. В чем выражается природа знания, возможно ли ее отразить в устройствах. Что такое опыт и навыки, и насколько знание практическое, прикладное связано я с умением принять решения в конкретной среде.

Аристотелевская теория истинности также постоянно тревожит ученых и практиков, и напрямую связана с проблемами создания систем искусственного интеллекта.

В дальнейшем к решению вопросов об искусственном интеллекте приступали представители математика (800г.), экономики (1776г.), нейронауки (1861г.), психологии (1879г), вычислительной техники (1940г.), теория управления и кибернетики (1948), лингвистики (1957г.).

В научном плане многие программы по искусственному интеллекту выступают как экспериментальные. Они требуют достаточно времени на апробацию и даже если уже реализуются, то скорее в проектном режиме.

Разработчики изучают полученные результаты, и дополняют или расширяют программы при необходимости, исходя из новых гипотез. Только так можно проверить эффективность предлагаемых моделей и устройств по алгоритмам разумного поведения.

Известной моделью является парадигма физической символьной системы, что позволяет более тесно связать теорию практику в рамках изучаемой проблемы. Именно этот подход по применению искусственного интеллекта позволил углубить многие философские вопросы: насколько самостоятельно компьютер различает фразы и термины настоящего, естественного языка, как он опирается на толкование символов и сумеет ли отразить смысл контекста.

Наиболее известными подходами к осмыслению проблем искусственного интеллекта в настоящее время являются следующие.

Интуитивный подход, использующийся в определении возможности искусственного мышления, близкого к человеческому Он связан с тестом Алана Тьюринга, согласно которому человек в результате переписки должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой, которая вводит его в заблуждения, заставляя сделать неверный выбор. Обнаруживается и доказывается, что искусственный интеллект, вычислительные машины не способны к коммуникации и обучению, основанных на эмоциях и интуиции, не могут дать оценку внешней и внутренней среды и адаптироваться к ней, что присуще только живым существам.

Символьный подход возник в эпоху создания цифровых машин и касался создания новых правил при выполнении программы на основе языка символьных вычислений. Но машины не в силах обозначать и самостоятельно решить возникающие трудности, сделать это должен только человек, профессионал – аналитик или программист.

Логический подход в построении систем искусственного интеллекта связан с моделированием рассуждений. Теоретической основой при этом служит логика. Задается набор фактов и правил для выполнения логического вывода, не предусматривающего жестко заданный алгоритм в системе последовательных действий, обеспечивающих результат.

Агентно-ориентированный подход, отражающий использование интеллектуальных (рациональных) агентов, помогающих машине достигать поставленные цели, воздействовать на объекты с помощью специальных датчиков в окружающей среде, выступающих в роли исполнительных механизмов. Это является более современным и технологичным и является значительным шагом в продвижении проблемы принятия решений.

Гибридный подход определяет возможности сочетания нейронных и символьных моделей, что существенно усиливает взаимосвязь когнитивных и вычислительных возможностей систем искусственного интелллекта, внутренние механизмы действий которых скрыты.

Сложные философские вопросы возникают и по поводу значимости построения экспертных устройств и систем, а также при разработке алгоритмов и программ машинного обучения. Несмотря на разноплановость проблем, которые возникают в различных областях и науках у исследователей искусственного интеллекта, везде обнаруживаются общие черты.

1. Использование компьютерных устройств разумно и полезно практиковать при доказательстве сложных теорем, для распознавания образов, дистанционного обучения, самообразования и других форм коммуникации.
2. Применение искусственного интеллекта продуктивно в рамках эвристического поиска как базиса для решения новых задач, не предусматривающих традиционные алгоритмы.
3. Обоснование решений при недостаточном количестве информации, ее неполности и зыбкости, когда искусственный интеллект дает опору, обеспечивая программисту многовариантность возможных решений.
4. Составление перечня или ранжированного ряда наиболее значимых характеристик исследуемой ситуации.
5. Возможность распознать семантический смысл, и специфику синтаксической формы предмета, объекта, явления.
6. Набор ответов, недостаточно точных или оптимальных, которые все-таки продвигают ситуацию анализа, когда для естественного интеллекта это чересчур трудоемко или даже невозможно.
7. Использование большого объема сугубо специфичных, конкретных знаний, важных для принятия решений, что особо важно в реализации экспертных систем.
8. Обнаружение знаний метауровня, которые способствуют совершенствованию управления стратегиями и тактикой принятия решений. (5)

При разработке искусственного интеллекта и способов его применения в прикладных областей решаются две фундаментальные проблемы: представление знаний и поиск их.

Получение нового знания возможно с помощью специфического, формального языка, необходимого для компьютерных действий, для обеспечения разумного поведения. Язык при этом способствует описанию свойств или отношений среди объектов определенной предметной области. И при решении используются рассуждения, чаще просто арифметических расчетов. В Они разрабатываются в ситуациях неопределенности и повышенной структурной сложности на основе разумного смысла и понимания живых, естественных языков.

Поиск рассматривается как метод достижения цели, решения задачи. с учетом пространства, средовых условий и состояний задачи, что задает альтернативы, варианты ее решений. В шахматах, например, применяются различные позиции размещения фигур на доске и требуются промежуточные стадии и шаги для логического обоснования, а далее идет перебор для выбора окончательного ответа.

Когда искусственный интеллект рассматривается как научная дисциплина, правомерно рассматривать несколько его сфер, областей, которые обладают и общим, и своим специфическим, особым, способом решения проблем. Рассмотрим некоторые из них.

Игры и игровые технологии.

Чаще всего исследователи обращаются к созданию и разработке интеллектуальных игр.

Они имеют четко определенный набора правил, и тогда можно достаточно легко моделировать пространство поиска, так как нет путаницы, присутствует структурированность. Предметы и фигуры легко представить с помощью компьютерных средств без сложных семантических тонкостей. В играх нет и этических или финансовых проблем.

В играх иногда требуются надежные методики, победно выбирающие альтернативные эвристические - стратегии, ведущие к верному решению (рокировка для спасения кородя, например, в шахматной игре). Более сложным вариантом является эксперимент по введению ы игры противника, ходы которого невозможно предугадать из-за непредсказуемости психологических и тактических особенностей игровой стратегии.

Автоматическое доказательство теорем.

Это считается наиболее значимым достижением прошлого, возникшим на заре искусственного интеллекта, когда ученые строили математику с помощью формальных выводов теорем из базовых аксиом. Именно это помогло формализовать алгоритмы поиска, создать языки формальных представлений, логические языки по программированию.

Связано автоматическое доказательство теорем с четкостью и строгостью логики. В формальной системе сама структура логики определяет автоматизацию. Веер проблем решается легче, если представить описание задачи и информацию как логические аксиомы и как теоремы для доказательства.

У данного принципа есть недостатки, потому что не удалось создать систему, для верного решения слишком сложных задач.

Но привлекательность для ученых рассуждений, базирующихся на формальной логике не исчезает.

Многое используется в проектировании, проверке компьютерных программ, корректности логических информационных цепей, способов в управлении сложными системами, дополняя поиск человека.

Экспертные системы.

Эффективным для искусственного интеллекта в этой области является сочетание теоретического обоснования проблем предметной области и перечня эвристических правил при их разрешении. Так, профессиональный геолог быстро и верно находит ископаемые, применяя и свои знания, и опыт в своей профессиональной деятельности. Компьютерные программы такого вида пишутся группой разработчиков, включая автора знаний по конкретной области, экспертом, а также инженера, как независимым специалист по автоматизированным устройствам. Главные критерии к экспертным программам – эффективность и внешняя разумность. Поэтому она проходит множественные испытания и проверки, корректирующие ее поведение и вносящие изменения. И все-таки работоспособность таких программ не всегда идеальна в силу ряда проблем. Среди них исследователи и практики называют:

1. Сложности в передаче объема содержания знаний конкретной области. (по человеческой физиологии человека, например)

2. Недостаточность мобильности и гибкости. Исследовать сознательно основные принципы, чтобы выработать стратегию и тактику подхода к проблеме Экспертные системы не в состоянии.

3. Отсутствие осознанных объяснений. Они описывают лишь шаги, которые были проделаны для решения задачи, не отвечая на вопрос, почему.

4. Трудоемкость тестирования.

Доказательство корректности сложных компьютерных экспертных систем особенно трудоемко из-за объемов и специфичности знания, и это серьезная проблема, так им доверено управление воздушным движением, атомными и ядерными реакторами, системами вооружения стран.

5. Ограниченность обновления системы на практике.

Производительность внедренной системы не изменяется, если программисты и специалисты не решат что-то внести новое. Сама машина не обладает способами улучшения операций и действий, заложенных в ней.(2)

4. Особенности функционала популярных голосовых помощников как интеллектуально-информационных устройств.

Использование в различных сферах искусственного интеллекта на основе метода построения алгоритмов, устройств для машинного обучения, дающих возможность обучаться самостоятельно, совершенно без внешней поддержки можно рассматривать с позиции позитивного значения для общества.

Многие примеры подтверждают огромную ценность для человечества так называемого «хорошего интеллекта»:

– новостные агентства используют компьютерные технологии для автоматического построения финансовых отчетов (Wordsmith), и машина действует более пунктуально, чем человек, с большой скоростью и масштабно, не делая ни ошибок, ни опечаток;

– появились управляемые автоматически, а не живым водителем, автомобили для грузоперевозок, завоевав популярность умных машин, – не нарушающие правил движения и не создающих;

– известно, что искусственный интеллект качественно патентует изобретения, публикует новые научные работы, а еще зарабатывает деньги в банках и на бирже, и даже возглавляет политические блоки;

– систематизируя огромный объем знаний по истории, науке, ведущим технологиям, искусственный интеллект способен дать прогноз развития цивилизации на тысячелетия вперед.

Но наиболее ярким примером современных устройств, представляющих собой результат поиска в области искусственного интеллекта являются так называемые голосовые помощники, установленные на мобильных или компьютерных аппаратах – Siri или Google now.

Это виртуальные ассистенты, помогающие человеку быстро отыскать информацию на любой возникший вопрос. Учитывая, что на секгодня информационное поле перенасыщено содержательно, представленные голосовые помощники очень ценны в жизни человека. Иногда они просто удивляют своей памятью, мобильностью, актуальностью помощи и, действительно производят впечатление живых, разумных собеседников.

Между этими устройствами, вернее их авторами-создателями, ведется постоянная конкуренция, спор о том, кто (что) умнее. Так, доказывается, что Google now – самый серьезный информатор среди всех. А Siri умеет просто радостно общаться о жизни и даже рассказывает уместный к случаю анекдот.

Желание авторов сделать устройства более оживленными побуждает их придумывать и закладывать в их память все новые способности, чтоб они отражали достаточный уровень интеллекта в общении, будто живой человек. На самом деле этого, конечно, не существует. Вместе с тем, им подвластно решение отдельных конкретных задач, с которыми они серьезно расправляются.

Создатели постоянно больше работают над обработкой качества естественной речи и улучшением содержательных возможностей помощника-ассистента. Так, увеличивается его полезность, если он будет более четко понимать, что происходит на экране устройства. и ему не нужны при этом живые чувства, как у человека, например, юмор.(8)

Задачи, которые выполняют голосовые помощники, многочисленны и полезны. Среди них Google now, например, выполняет такие команды при работе с приложениями: отправить сообщение в ; тправить сообщение [Маме] в ; найти документ на любом диске; установить температуру на нужный градус при работе с термостатами; показать территорию и места поблизости; запустить календарь, сделать фото, селфи; записать видео. Очень интересны функции и возможности устройства, связанные с командами, каждая из которых, в свою очередь, имеет целый набор задач: найди (рецепты, книгу, фильм, автора); покажи (картинки, письма, списки, счета за неделю); напиши (е-мейл); как сказать (слово на любом языке); напомни (что купить, куда пойти, где встретиться); разбуди меня в ; назови время и дату (в любой точке мира). Обнаружение информации возможно абсолютно во всех областях: погода, природы, вычисления, развлечения, интернет, карты с маршрутами и рейсами, спорт, кино, музыка и т.п.

Голосовые помощники Siri и Google Now активируются с помощью радиоволн и несмотря на их удобство, к сожалению, их наличие содержит в себе и проблемы с безопасностью. Французские специалисты выяснили, что хакеры могут использовать телефон для атаки и взлома сайта. Особенно это опасно, когда включены наушники с микрофоном, и помощник на смартфоне способен воспринимать голосовые команды. Поэтому ведутся разработки для рекомендаций пользователям, как контролировать и предупреждать определенные опасные радиосигналы.

Обнаружены и сложности и опасности с применением голосовых информаторов для водителей. В целом помогая, они и отвлекают его, ведь, чтобы оставаться в курсе текущей информации об изменениях в маршруте, на дороге, он переключает внимание, а потом ему нелегко вновь сконцентрироваться (высчитано, что надо около 27 секунд).

Да и любое постороннее действие небезопасно: работа с мультимедийной установкой в автомобиле, с развлекательной системой, разговор по телефону и даже пение песен. При этом наименее отвлекающим считается информатор Google Now.

Таким образом, улучшение сервиса голосовых помощников происходит с двух позиций – углубление помогающих свойств и усиление безопасности их применения для человека. Разрабатывается содержание вопросно-ответной системы, которая успешно приспосабливается к конкретному человеку, каждому пользователю с учетом индивидуальных предпочтений и особенностей, изучая это достаточно долгое время.

Устраиваются даже постоянные конкурсы между устройствами под девизом: кто лучше и полезнее. Известно, например шоу, размещенное на под названием: «Siri против Google Now: битва искусственных интеллектов…»

Сегодня голосовые помощники – неотъемлемая часть мобильных устройств, особенно нового поколения, большинство из них предугадывает контент на русском языке, расширяет услуги, чтобы пользователь мог получить быстро и как можно больше информации.

Как и любое проявление искусственного интеллекта, данные устройства волнуют философов по сути вопроса: что они есть для человека – облегчение будущего или убийственные для цивилизации приборы, которые могут поработить человека, если он не в силах будет их контролировать, в силу ослабевшего без интеллектуальных тренировок разума. Насколько безопасно то, что искусственный интеллект может заменять человека и на работе, в профессии, и дома, в быту.

В науке уже выявлены уровни созданного интеллекта и того, что еще предстоит создать. Так, очевиден достаточно разработанный вид ограниченного интеллекта, нацеленного решать задачи в конкретной области.

Известен более сложного плана искусственный общий интеллект, максимально близкий к человеческому: анализирует факты м сведения, общается с другими роботами и машинами, способен обучаться и самосовершенствоваться.

Создан также и суперинтеллект, например, Artificial Superintelligence, который уже настолько развит, что человек не всегда может понять его мотив и предугадать способ его действия.

Одним из претендентов, набирающих все большую мощь и имеющую богатые средства для преодоления границ ограниченного интеллекта, все чаще называют компанию Google, завоевывающую авторитет в мировом сообществе.

5. Этические проблемы создания искусственного разума

Этические вопросы в применении устройств искусственного интеллекта связаны с проблемами безопасности всего человечества в целом и конкретного человека как разумного био-психо-социо-существа.

Наиболее проработаны эти вопросы философами, а также подняты в книгах писателями – гуманитариями, фантастами, среди которых Карел Чапек, введший термин «робот», и популяризатор науки, биохимик Айзек Азимов, предлагающие свои решения проблем безопасности при развитии роботехники. Наиболее известные законы:

1. Робот не должен причинить вред живому человеку или даже бездействием допустить, чтобы человеку нанесен был вред.
2. Робот обязан повиноваться командам, отданным ему человеком, кроме тех моментов, если команды противоречат вышеуказанному закону.
3. Робот может заботиться о собственной безопасности, если это не нарушает первый и второй законы.

Но эти законы вызывают также вполне обоснованные вопросы: что будет понимать робот под словом вред, а вдруг вся жизнь и его вредные привычки – курение, алкоголизм, наркомания и даже секс – вред для здоровья человека, от этого он стареет и страдает, и такое зло надо прекратить.

Или что решит робот при спасении человека при конфликте двоих: кого сочтет правым и достойным сохранения жизни? Надежнее оказывается, вероятно, та система безопасности, которая будет принадлежать конкретному владельцу на основе нейронного ансамбля и функций мозга, и слушаться только его.

Этические проблемы использования искусственного интеллекта всегда касаются того, что при внедрении любых новых технологий, созданных вроде бы для улучшения жизни человека, возникает очень много отрицательных или негативных побочных эффектов. Создание машин привело к смогам, загрязнению воздуха, следовательно, осложнило здоровье человека, а увеличение их доступности породило гиподинамию. Результаты ядерной энергетики известны не только положительными итогами ее внедрения в жизнь, но и опаснейшими катастрофами для физического здоровья и экологической картины мира.

Этические основы принятия решения любым ученым, исследователем зависят только от его нравственности, моральной ответственности, от того, кто и по каким мотивам выбирает, какие проекты важнее, приоритетнее, что принесет больше пользы, чем вреда человечеству.

В частности, этичность экспертных систем связана с программами, которые заменяют живого эксперта, особенно в медицинской диагностике, где она ставит диагноз и даже назначает рекомендуемый курс лечения.

Или экономика наших дней находится в зависимости от вычислительной техники в искусственного интеллекта, в целом. Известно, что в некоторых странах даже разрешения на выпуск кредитных карт выполняются автоматическими устройствами, и тогда потребительский кредит становится более доступным. (8)

Этические моменты, связанные с информационным обеспечением и искусственным интеллектом, касаются напрямую с проблемой безработицы, когда служащие теряют рабочие места, так как робототехника и автоматизация значительно дешевле ручного труда. Поэтому создатели программ и интеллектуальных машин стремятся создавать новые рабочие места, предлагают высокооплачиваемые творческие специальности.

Этические вопросы возникают и при возникновении ситуации ответственности, если ошибку в диагнозе сделала автоматическая экспертная система, а не живой человек, ее владелец. Конечно, информационно виновны не справочники или учебники, и не компьютеры, а специалист. Так возникает этическая проблема отношений человека и машин.

Конечно, это фантастика – те книги и кинофильмы, где люди совсем порабощены роботами, которые отдалились самостоятельно от своих создателей, но технологическое превосходство сверхинтеллектуальной машины может означать конец эры человечества.

В этой связи появляются этически направленные теории и концепции, например, так и названная концепция дружественного интеллекта (автор Юдковски), которая провозглашает важность позитивного влияния робототехники на человечество. Утверждается, что можно заложить разум, мотивированный на позитивное, полезное действие во имя пользы людей, задав мотивацию не причинять никакого вреда живым существам.

Это, конечно, тоже вызывает вопрос, о том, гарантированно ли, что машина поймет, почему живые существа причиняют вред друг другу при их сознательности.

Непредсказуемость последствий при нарушении этики создания искусственного интеллекта касается и осмысления факта, кем считать человека, в котором тело, живые органы на много процентов уже заменены искусственными органами, фактически машиной или автоматизированными устройствами. Учитывая, что медицина далеко продвинулась в создании искусственных органов и их пересадке в человека, и приближается к созданию мозга, это не праздный вопрос.

Кибернетизация может обеспечить и ускорить резкий переход количественного в качественное, и возможно возникновение человека, вышедшего за природные рамки, сверхчеловека без болезней, старения и естественного умирания. Это, несомненно, коснется всей социально-экономической ситуации развития общества, в целом, хотя это и будет, возможно, только малочисленная элита.

Подобная технологизация физического организма, в совокупности с изобретением высокого уровня искусственного интеллекта, может неузнаваемо изменить жизнедеятельность людей. Тем важнее уже сейчас ставить и решать вопросы моральной ответственности перед человечеством создателей компьютерно-информационных интеллектуальных систем.

Заключение

Проблемы создания и совершенствования искусственного интеллекта с философской точки зрения рассматриваются традиционно в плоскости исторически значимости прогресса в жизни человека.

Философов волнует, насколько компьютеризация и технологизация жизни человека улучшает его жизнедеятельность, помогая в борьбе за достойное выживание, и утоляя неистребимую потребность жить как можно дольше, не теряя здоровье и разум, сознательно достигая комфортного состояния с помощью различных изобретений, устройств, интеллектуальных техно-советников в отдельных областях быта, профессии, экономики и культуры.

Но еще больше их интересует обоснование прогноза, возможных последствий, среди которых есть как положительные, так и негативные. Размышления и обоснованные предсказания философов пробуждают в человечестве новые силы для самосохранения, повышения нравственности и духовности, для отстаивания безопасности жизнедеятельности и в настоящем, и для будущих поколений.

Философия также придает особое значение самоосознанию и сознанию, относительно искусственного интеллекта, хотя это, во многом, и гуманитарные понятия. Если метафорически считать человеческий мозг предверием или аналогом компьютерной программы, то можно вспомнить и то, что универсальность вычислений базируется на законах физики. Если считать, что личностью является запущенная на компьютере программа, то этически нерешенным философским вопросом является даже удаление программ с компьютера, что равносильно лишению физического тела разума.

Поэтому философское обоснование объективных отличий между людьми и другими интеллектуально обогащенными существами призвано играть жизненно важную роль в сохранении мыслящей цивилизации, объединяющей носителей и естественного и искусственного интеллекта.

Список использованных источников

1. Быковский, И. А. Философские аспекты проблем создания искусственного интеллекта. Саратов. 2007.
2. Вопросы искусственного интеллекта, Валерий Макаров, №4, Изд: Ленанд, 2011. 120 с.
3. Искусственный интеллект и принятие решений, №4, // С. Емельянов, Изд: Ленанд, ИСА РАН, 2015. 116с.
4. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход. 2-е изд. - М.: Вильямс, 2015. 1410 с.
5. Рутковский Л. Методы и технологии искусственного интеллекта, Изд: Телеком., 2010, 520с.
6. Системы искусственного интеллекта. Практический курс: Учебное пособие. // Чулюков В.А., Астахова И.Ф., Потапов А.С., Каширина И.Л., Миловская Л.С., Богданова М.В., Просветова Ю.В., 2008. 76с.
7. Финн В. Искусственный интеллект. Методология, применения, философия, Изд: Красанд, 2011. 448с.
8. Хель И. Алан Тьюринг и философские проблемы искусственного интеллекта, 2015. – http://hi-news.ru/
9. Шереметьев К. Самое важное о вашем интеллекте, 2014, http://www.sheremetev.info/

Реферат на тему “Философские проблемы искусственного интеллекта” обновлено: Апрель 2, 2018 автором: Научные Статьи.Ру

Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана

Реферат по философии на тему:

«Проблемы построения искусственного интеллекта»

Преподаватель Великая Л.С.

Аспирант Голеньков Н.С.

Москва 2001

Введение 3

Определение понятия «искусственный интеллект» 4

Подходы к созданию искусственного интеллекта 10

Проблемы построения искусственного интеллекта 16

Заключение 25

Литература 26

Введение.

С конца 40-х годов ученые все большего числа университетских и промышленных исследовательских лабораторий устремились 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, обнаружили, что вступили в схватку с весьма запутанными проблемами, далеко выходящими за пределы традиционной информатики. Оказалось, что, прежде всего, необходимо понять механизмы процесса обучения, природу языка и чувственного восприятия. Выяснилось, что для создания машин, имитирующих работу человеческого мозга, требуется разобраться в том, как действуют миллиарды его взаимосвязанных нейронов. И тогда многие исследователи пришли к выводу, что, пожалуй, самая трудная проблема, стоящая перед современной наукой – познание процессов функционирования человеческого разума, а не просто имитация его работы, что непосредственно затрагивало фундаментальные теоретические проблемы психологической науки. В самом деле, ученым трудно даже прийти к единой точке зрения относительно самого предмета их исследований – интеллекта.

Некоторые считают, что интеллект – умение решать сложные задачи; другие рассматривают его как способность к обучению, обобщению и аналогиям; третьи – как возможность взаимодействия с внешним миром путем общения, восприятия и осознания воспринятого.

Определение понятия «искусственный интеллект»

В понятие «искусственный интеллект» вкладывается различный смысл - от признания интеллекта у ЭВМ, решающих логические или даже любые вычислительные задачи, до отнесения к интеллектуальным лишь тех систем, которые решают весь комплекс задач, осуществляемых человеком, или еще более широкую их совокупность. Мы постараемся вычленить тот смысл понятия «искусственный интеллект», который в наибольшей степени соответствует реальным исследованиям в этой области.

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 си стемой искусственного интеллекта.

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

Чтобы ответить на этот вопрос, надо уяснить прежде всего, что такое задача. Как отмечают психологи, этот термин тоже не является достаточно определенным. По-видимому, в качестве исходного можно принять понимание задачи как мыслительной задачи, существующее в психологии. Они подчеркивают, что задача есть только тогда, когда есть работа для мышления, т. е. когда и меется некоторая цель, а средства к ее достижению не ясны, их надо найти посредством мышления.

Человек использует любую находящуюся в его памяти информацию, «модель мира», имеющуюся в его психике и включающую фиксацию разнообразных законов, связей, отношений этого мира.

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 осталась часть работы, которая не требует участия мышления, т. е. «безмысленная», неинтеллектуальная.

Под словом «машина» здесь понимается машина вместе с ее совокупным математическим обеспечением, включающим не только программы, но и необходимые для решения задач « модели мира». Недостатком такого понимания является главным образом его антропомор физм. Задачи, решаемые искусственным инте ллектом, целесообразно определить таким образом, чтобы человек по крайней мере в определении отсутс твовал. При характеристике мышления мы отме чали, что его основная функция заключается в выработ ке схем целесообразных внешних действий в бесконе чно варьирующих условиях. Специфика человеческ ого мышления (в отличие от рассудочной деятельно сти животных) состоит в том, что человек вырабатывает и накапливает знания, храня их в своей памяти. Выработка схем внешних действий происходит не по принципу «стимул - реакция», а на основе знаний, получаемых дополнительно из с реды, для поведения в которой вырабатывается схема действия.

Этот способ выработки схем внешних действий (а не просто действия по командам, пусть даже меняющимся как функции от времени или как однозначно определенные функции от результатов предшествующих шагов), на наш взгляд, является существенной характеристикой любого интеллекта. Отсюда следует, что к системам искусственного интеллекта относятся те, которые, используя заложенные в них правила переработки информации, вырабатывают новые схемы целесообразных действий на основе анализа моделей среды, х ранящихся в их памяти. Способность к перестройке самих этих моделей в соответствии с вновь поступающей информацией является свидетельством более высокого уровня искусственного интеллекта.

Большинство исследователей считают наличие собственной внутренней модели мира у технических систем предпосылкой их «интеллектуальности». Формирование такой модели, как мы покажем ниже, связано с преодолением синтаксической односторонности системы, т.е. с тем, что символы или та их часть, которой оперирует система, интерпретированы, имеют семантику.

Характеризуя особенности систем искусственного интеллекта, Л. Т. Кузин указывает на:

1) наличие в 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, т.е. к генерации информации, которая в явном виде не со держится в системе; это качество позволяет системе ко нструировать информационную структуру с новой сема нтикой и практической направленно стью;

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.

II. 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 перспективных задач теории искусственного интеллекта.

III. 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.

IV. 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 пока недостаточно используются методы, благодаря которым интеллект человека легко пополняется новой информацией, находит нужные данные, перестраивает свою систему знаний и т. д.

V. 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.

Такой взгляд обосновывается X. Дрейфусом. «Телесная организация человека, - пишет он, - позволяет ему выполнять... функции, для которых нет машинных программ - таковые не только еще не созданы, но даже не существуют в проекте... Эти функции включаются в общую способность человека к приобретению телесных умений и навыков. Благодаря этой фундаментальной способности наделенный телом субъект может существовать в окружающем его мире, не пытаясь решить невыполнимую задачу формализации всего и вся».

Как отмечает Б. В. Бирюков, подчеркивание значения «телесной организации» для понимания особенностей психических процессов, в частности возможности восприятия, заслуживает внимания. Качественные различия в способности конкретных систем отражать мир тесно связаны с их структурой, которая хотя и обладает относительной самостоятельностью, но не может преодолеть некоторых рамок, заданных субстратом. В процессе биологической эволюции совершенствование свойства отражения происходило на основе усложнения нервной системы, т. е. субстрата отражения. Не исключается также, что различие субстратов ЭВМ и человека может обусловить фундаментальные различия в их способности к отражению, что ряд функций человеческого интеллекта в принципе недоступен таким машинам.

Иногда в философской литературе утверждается, что допущение возможности выполнения технической системой инт еллектуальных функций человека означает сведение высшего (биологического и социального) к низшему (к системам из неорганических компонентов) и, следовательно, противоречит материалистической диалектике. Однако в этом рассуждении не учитывается, что пути усложнения материи однозначно не предначертаны и не исключено, что общество имеет возможность создать из неорганических компонентов (абстрактно говоря, минуя химическую форму движения) системы не менее сложные и не менее способные к отражению, чем биологические. Созданные таким образом системы являлись бы компонентами общества, социальной формой движения. Следовательно, вопрос о возможности передачи интеллектуальных функций техническим системам, и в частности о возможности наделения их рассмотренными в работе гносеологическими орудиями, не может быть решен только исходя из философских соображений. Он должен быть подвергнут анализу на базе конкретных научных исследований.

X. Дрейфус подчеркивает, что ЭВМ оперирует информацией, которая не имеет значения, смысла. Поэтому для ЭВМ необходим перебор огромного числа вариантов. Телесная организация человека, его организма позволяет отличать значимое от незначимого для жизнедеятельности и вести поиск только в сфере первого. Для «нетелесной» ЭВМ, утверждает Дрейфус, это недоступно. Конечно, конкретный тип организации тела позволяет человеку ограничивать пространство возможного поиска. Это происходит уже на уровне анализаторной системы. Совсем иначе обстоит дело в ЭВМ. Когда в кибернетике ставится общая задача, например распознания образов, то эта задача переводится с чувственно-наглядного уровня на абстрактный. Тем самым снимаются ограничения, не осознаваемые человеком, но содержащиеся в его «теле», в структуре органов чувств и организма в целом. Они игнорируются ЭВМ. Поэтому пространство поиска резко увеличивается. Это значит, что к «интеллекту» ЭВМ предъявляются более высокие требования (поиска в более обширном пространстве), чем к интеллекту человека, к которому приток информации ограничен физиологической структурой его тела.

Системы, обладающие психикой, отличаются от ЭВМ прежде всего тем, что им присущи биологические потребности, обусловленные их материальным, биохимическим субстратом. Отражение внешнего мира происходит сквозь призму этих потребностей, в чем выражается активность психической системы. ЭВМ не имеет потребностей, органически связанных с ее субстратом, для нее как таковой информация незначима, безразлична. Значимость, генетически заданная человеку, имеет два типа последствий. Первый-круг поиска сокращается, и тем самым облегчается решение задачи. Второй-нестираемые из памяти фундаментальные потребности организма обусловливают односторонность психической системы. Дрейфус пишет в связи с этим: «Если бы у нас на Земле очутился марсианин, ему, наверное, пришлось бы действовать в абсолютно незнакомой обстановке; задача сортировки релевантного и нерелевантного, существенного и несущественного, которая бы перед ним возникла, оказалась бы для него столь же неразрешимой, как и для цифровой машины, если, конечно, он не сумеет принять в расчет никаких человеческих устремлений». С этим нельзя согласиться. Если «марсианин» имеет иную биологию, чем человек, то он имеет и иной фундаментальный слой неотъемлемых потребностей, и принять ему «человеческие устремления» значительно труднее, чем ЭВМ, которая может быть запрограммирована на любую цель.

Животное в принципе не может быть по отношению к этому фундаментальному слою перепрограммировано, хотя для некоторых целей оно может быть запрограммировано вновь посредством дрессировки. В этом (но только в этом) смысле потенциальные интеллектуальные возможности машины шире таких возможностей животных. У человека над фундаментальным слоем биологических потребностей надстраиваются социальные потребности, и информация для него не только биологически, но и социально значима. Человек универсален и с точки зрения потребностей и с точки зрения возможностей их удовлетворения. Однако эта универсальность присуща ему как социальному существу, производящему средства целесообразной деятельности, в том числе и системы искусственного интеллекта.

Таким образом, телесная организация не только дает дополнительные возможности, но и создает дополнительные трудности. Поэтому интеллекту человека важно иметь на вооружении системы, свободные от его собственных телесных и иных потребностей, пристрастий. Конечно, от таких систем неразумно требовать, чтобы они самостоятельно распознавали образы, классифицировали их по признакам, по которым это делает человек. Им цели необходимо задавать в явной форме.

Вместе с тем следует отметить, что технические системы могут иметь аналог телесной организации. Развитая кибернетическая система обладает рецепторны-ми и эффекторными придатками. Начало развитию таких систем положили интегральные промышленные роботы, в которых ЭВМ в основном выполняет функцию памяти. В роботах третьего поколения ЭВМ выполняет и «интеллектуальные» функции. Их взаи модействие с миром призвано совершенствовать их «интеллект». Такого рода роботы имеют «телесную организацию», конструкция их рецепторов и эффекторов содержит определенные ограничения, сокращающие пространство, в котором, абстрактно говоря, могла бы совершать поиск цифровая машина.

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

Заключение

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

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. Но цивилизация идет дальше. Ей этого мало. Необходимо создать «Homo teсhnicus». Для решения этой задачи требуется создание «машины», функционирующей подобно человеческому мозгу, но чем дальше продвигаются исследования в области искусственного интеллекта, тем более сложным видится ее решение.

Литература

1. Винер Н. “Кибернетика”, М.: Наука, 1983

2. Дрейфус Х. Чего не могут вычислительные машины. М.: Прогресс, 1979

3. Клаус Г. “Кибернетика и философия”, М.: Иностранная литература, 1963

4. Компьютер обретает разум.Москва Мир 1990

5. Краткий философский словарь./Под редакцией Алексеева А.П., М.: «Проспект», 2000

6. Минский М., Пейперт С. Перцептроны М:Мир,1971

7. Cборник: Психологические исследования интеллектуальной деятельности. Под.ред. О.К.Тихомирова. М., МГУ,1979.:

8. Шалютин С. М. “Искусственный интеллект”, М.: Мысль, 1985

9. Эндрю А. “Искусственный интеллект”, М.: Мир, 1985

Репетиторство

Нужна помощь по изучению какой-либы темы?

Наши специалисты проконсультируют или окажут репетиторские услуги по интересующей вас тематике.
Отправь заявку с указанием темы прямо сейчас, чтобы узнать о возможности получения консультации.