додати матеріал


Створення штучного інтелекту

[ виправити ] текст може містити помилки, будь ласка перевіряйте перш ніж використовувати.

ПЛАН.
1. Введення.
2. Феномен мислення.
3. Створення штучного інтелекту.
3.1 Механічний підхід.
3.2 Електронний підхід.
3.3 Кібернетичний підхід.
3.4 Нейронний підхід.
3.5 Поява перцептрона.
4. Висновок.
5. Список літератури.
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1. ВСТУП.
Сучасні філософи і дослідники науки часто розглядають міждисциплінарні науки як одне з досягнень заново відкритих у 20 столітті.
Штучний Інтелект і штучне життя представляє прекрасний приклад такої інтеграції багатьох наукових областей.
На жаль, життя занадто складна, щоб можна було намітити загальні напрямки в дослідженнях. Доказом може служити той факт, що деякі зацікавлені в дослідженні «систем, що демонструють феномени живих систем», інші вивчають природу хімічного репродукування або намагаються вирішити філософські проблеми самопізнання.
У поняття «штучний інтелект» вкладається різний зміст - від визнання інтелекту в ЕОМ оснащених програмними продуктами розпізнавання тексту й мови до віднесення до інтелектуальних лише тих систем, які вирішують весь комплекс завдань, здійснюваних людиною.
Теорія штучного інтелекту при вирішенні багатьох завдань стикається з певними проблемами. Одна з таких проблем полягає у з'ясуванні питання, доказова теоретично (математично) можливість або неможливість штучного інтелекту.
На цей рахунок існують дві точки зору. Одні вважають математично доведеним, що ЕОМ в принципі може виконати будь-яку функцію, здійснювану природним інтелектом. Інші вважають в такій же мірі доведеним математично, що є проблеми, які вирішуються людським інтелектом, які принципово недоступні ЕОМ. Ці погляди висловлюються як кібернетиками так і філософами. Одна з багатьох проблем (можна сказати основна) полягає в тому, що системи, що володіють психікою, відрізняються від ЕОМ тим, що їм притаманні біологічні потреби.
Відображення зовнішнього світу проходить через призму цих потреб, у чому виражається активність психічної системи. ЕОМ не має потреб, для неї інформація незначущі, байдужа. У людини над шаром біологічних потреб надбудовуються соціальні потреби, та інформація для нього не тільки біологічно але соціально значуща. Проте технічні системи все-таки можуть мати аналог тілесної організації. Розвинена кібернетична система має рецепторними та ефекторними придатками. На практиці під дахом терміна штучне життя гніздиться грандіозне різноманітність різних проектів від моделей копіювання ДНК і систем зі зворотним зв'язком до вивчення колективного розуму і динаміки росту населення.
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
2. ФЕНОМЕН МИСЛЕННЯ.
Машини вже навчилися складати вірші, складати музику, малювати картини. Можливо, комусь здасться, що це - безсумнівний ознака їх розумності. Адже якщо ЕОМ є творчість, що завжди вважалося властивістю високого інтелекту, то чи справедливо відмовляти їй у розумі?
Все ж таки більшість навряд чи погодяться вважати рісующую і складають вірші ЕОМ мислячої. Що ж тоді варто називати мисленням? (2)
Далекому від науки людині важко собі уявити, як багато вміють робити сучасні кібернетичні пристрої. Варто хоча б згадати про так званих «експертних системах», які на основі наявних в їх пам'яті відомостей аналізують стан хворого, режим технологічного процесу, дають поради, як діяти в тій чи іншій ситуації. При цьому ЕОМ не тільки повідомляє своє рішення, але і пояснює, чому воно має бути таким. У порівнянні з електронною пам'яттю, видачею архівних довідок та математичними обчисленнями, що сьогодні у більшості людей асоціюється сьогодні з образом комп'ютера, це - якісно новий щабель інтелектуальної діяльності, коли на основі наявного виробляється нове знання. До цих пір це вважалося незаперечною привілеєм людського мозку. Не дивно, що тому, хто вперше зустрічається з подібними системами, часто просто не віриться, що він має справу з «залізною ЕОМ», а не зі сховався десь оператором-людиною.
Здатність ЕОМ виконувати математичні розрахунки, до чого ми звикли, ще зовсім недавно розглядалася як одна з найвищих ступенів духовної діяльності людини. Комплексні числа, з якими легко оперує майже будь-яка ЕОМ, Г. Лейбніц, сам видатний математик, називав «духовними амфібіями», дивовижним «породженням духу Божого», а письменник В. Одоєвський у своїй «Русской речи» писав про нашу здатність до обчислень як про якийсь незбагненний, майже містичному властивості: При будь-якому математичному процесі ми відчуваємо, як до нашого суті приєднується якесь інше, чуже, яке працює, думає, обчислює, а між тим наше щире істота ніби перестає діяти, не беручи участі в цьому процесі, як у справі стороннього, чекає своєї власної їжі, а саме зв'язку, яка повинна існувати між ним і цим процесом, - і цьому зв'язку ми не знаходимо ».
Можна уявити, як був би вражений Одоєвський, дізнавшись про обчислювальних здібностях наших ЕОМ! Тим не менш, ми не вважаємо їх думаючими.
Будь-яка обчислювальна машина, яким би вражаючим не був її «вміння» навчатися, працює на основі заздалегідь складеної для неї програми і вступників зовнішніх даних. Правда, ми, люди, теж реалізуємо певні програми дій, особливо в перші місяці життя, коли наша поведінка майже повністю визначається закладеною в нас генетичною програмою. Однак принципова відмінність у тому, що людина здатна мотивовано, тобто в залежності від певних умов, змінювати програму і робить це так, що між Сарою і нової програмами немає безперервного логічного містка. Як це відбувається, теж поки не ясно, тут багато суперечок і різних точок зору, але це вже інше питання, важливо, що сучасні обчислювальні машини цією властивістю не володіють. От якби сталося так, що якась ЕОМ, що вирішила, скажімо завдання з електромагнетизму і квантової механіки, об'єднала б ці два розділи науки і вивела рівняння квантової електродинаміки, а потім з їх допомогою передбачила б нові явища в цієї невідомої їй раніше області, тоді, напевно, ми були б в праві назвати її думаючою. І перш за все тому, що вона сама, без будь-якої програмної підказки, вирішила зайнятися якісно новим завданням. Слово «вирішила» якраз і означає, що вона мислить.
Будь-яка інтелектуальна задача являє собою пошук способу досягнення поставленої мети, а інакше це буде не вирішенням завдання, а просто дією по точній інструкції.
Коли ми говоримо, що школяр вирішує завдання, це означає перш за все, що він повинен збагнути, яку взяти для цього формулу, які підставити в неї числа. Однак, якщо він, заглядаючи в зошит сусіда, підставляє вказані там числа в написану на дошці формулу, це вже не рішення, а механічне повторення. Саме так поводяться сучасні ЕОМ. Строго кажучи, ніяких завдань вони не вирішують, і часто використовується нами вираз «ЕОМ вирішує» має умовний зміст ...
Здатність ставити завдання і самопрограміроваться на її рішення - це як раз і є головне, що характеризує феномен мислення.
Можна заперечити даним твердженням, зазначивши, що і риби, і примітивні амеби в гонитві за здобиччю, теж ставлять собі завдання, що змінюються в залежності від конкретних умов, значить - і вони мислять?
Це можуть бути примітивні форми мислення, адже пояснити поведінку тварин у всьому різноманітті життєвих ситуацій одним лише інстинктом - це гіпотеза. (2)
Тваринам і птахам притаманне таке властивість мислення, як здатність до узагальнення. Наприклад, вони дізнаються їжу в різних конкретних формах, так би мовити - їжу взагалі.
Наше повсякденне розуміння розумного занадто олюдненого, і, подібно до того, як у XIX столітті багатьом здавалася безглуздою сама думка про спадкоємного зв'язку між людиною і мавпою сьогодні багатьох з нас бентежить думка про можливість нелюдського інтелекту. Зокрема, самі того не помічаючи, ми часто пов'язуємо уявлення про мислення із здатністю усвідомлювати своє власне «я», і це заважає нам більш широко поглянути на феномен мислення. Правда, зв'язок між мисленням і почуттям «я», мабуть, дійсно існує. Можна думати, що в умовах примхливо мінливого зовнішнього обстановки складна система буде стійкою лише в тому випадку, якщо вона має здатність відчувати свій стан, а в цьому і полягає суть нашого «я». Аналіз показує, що подібне почуття необхідно вже багатьом роботам-автоматів. Адже робот, та й взагалі будь-яка складна самонавчається і активно спілкується з людиною машина повинна повідомляти йому про стан своєї пам'яті, про те, що їй зрозуміло, а що - ні і чому. А для цього автомат повинен відчувати і бути здатним висловити свій стан. Це потрібно роботу і для того, щоб вчасно помітити неполадки в своєму «організмі». Не усвідомлює себе робот навряд чи зможе довго проіснувати в складній, швидко змінюється і впливає на нього обстановці.


3.Створення ШТУЧНОГО ІНТЕЛЛНКТА.
З кінця 40-х років учені все більшого числа університетських і промислових дослідницьких лабораторій кинулися до зухвалої мети: побудова комп'ютерів, що діють таким чином, що за результатами роботи їх неможливо було б відрізнити від людського розуму.
Терпляче просуваючись уперед у своїй нелегкій праці, дослідники, що працюють в області штучного інтелекту (ШІ), виявили, що вступили в сутичку з досить заплутаними проблемами, далеко виходять за межі традиційної інформатики. Виявилося, що передусім необхідно зрозуміти механізми процесу навчання, природу мови та почуттєвого сприйняття. З'ясувалося, що для створення машин, що імітують роботу людського мозку, потрібно розібратися в тому, як діють мільярди його взаємозалежних нейронів. І тоді багато дослідників прийшли до висновку, що мабуть сама важка проблема, що стоїть перед сучасною наукою - пізнання процесів функціонування людського розуму, а не просто імітація його роботи. Що безпосередньо зачіпало фундаментальні теоретичні проблеми психологічної науки. Справді, ученим важко навіть прийти до єдиної точки зору щодо самого предмета їхніх досліджень - інтелекту. Тут, як у притчі про сліпців, які намагалися описувати слона, намагається дотримуватися свого заповітного визначення.
Деякі вважають, що інтелект - вміння вирішувати складні завдання, інші розглядають його як здатність до навчання, узагальнення і аналогій, треті - як можливість взаємодії із зовнішнім світом шляхом спілкування, сприйняття й усвідомлення сприйнятого. Проте багато дослідників ШІ схильні прийняти тест машинного інтелекту, запропонований на початку 50-х років видатним англійським математиком і фахівцем з обчислювальної техніки Аланом Тьюрінгом. Комп'ютер можна вважати розумним, - стверджував Тьюринг, - якщо він здатний змусити нас повірити, що ми маємо справу не з машиною, а з людиною.
 
3.1 Механічний підхід
Ідея створення мислячих машин "людського типу", які здавалося б думають, рухаються, чують, говорять, і взагалі поводяться як живі люди йде корінням в глибоке минуле. Ще древні єгиптяни і римляни відчували побожний жах перед культовими статуями, які жестикулювали вбачали пророцтва (зрозуміло не без допомоги жерців). Середньовічні літописи сповнені розповідей про автомати, здатних ходити і рухатися майже так само як їх господарі - люди. У середні століття і навіть пізніше ходили чутки про те, що у когось із мудреців є гомункули (маленькі штучні чоловічки) - справжні живі, здатні відчувати істоти. Видатний швейцарський лікар і натураліст XVI у Теофраст Бомбаст фон Гогенгейм (більш відомий під ім'ям Парацельс) залишив керівництво по виготовленню гомункула, в якому описувалося дивна процедура, що починалася з закапування в кінський гній герметично закупореній людської сперми. "Ми будемо як боги, - проголошував Парацельс. - Ми повторимо найбільше із чудес господніх - створення людини!" (4)
У XVIII ст. завдяки розвитку техніки, особливо розробці годинних механізмів, інтерес до подібних винаходів зріс, хоча результати були набагато більше "іграшковими", ніж це хотілося б Парацельсу. У 1736 р. французький винахідник Жак де Вокансон виготовив механічного флейтиста в людський зріст, який виконував дванадцять мелодій, перебираючи пальцями отвори і дмухаючи в мундштук, як справжній музикант. У середині 1750-х років Фрідріх фон Кнаус, австрійський автор, що служив при дворі Франциска I, сконструював серію машин, які вміли тримати перо й могли писати досить довгі тексти. Інший майстер, П'єр Жак-Дроз зі Швейцарії, побудував пару дивовижних по складності механічних ляльок розміром з дитини: хлопчика, пише листи і дівчину, що грає на клавесині.
Успіхи механіки XIX ст. стимулювали ще більш честолюбні задуми. Так, в 1830-х роках англійський математик Чарльз Беббідж задумав, правда, так і не завершивши, складний цифровий калькулятор, який він назвав Аналітичної машиною; як стверджував Беббідж, його машина в принципі могла б розраховувати шахові ходи. Пізніше, в 1914 р., директор одного з іспанських технічних інститутів Леонардо Торрес-і-Кеведо дійсно виготовив електромеханічний пристрій, здатне розігрувати найпростіші шахові ендшпілі майже так само добре, як і людина.
3.2 Електронний підхід
Однак лише після другої світової війни з'явилися пристрої, здавалося б, що підходять для досягнення заповітної мети - моделювання розумного поведінки; це були електронні цифрові обчислювальні машини. "Електронний мозок", як тоді захоплено називали комп'ютер, вразив в 1952 р. телеглядачів США, точно передбачивши результати президентських виборів за кілька годин до отримання остаточних даних. Цей "подвиг" комп'ютера лише підтвердив висновок, до якого в той час прийшли багато вчених: настане той день, коли автоматичні обчислювачі, так швидко, невтомно і безпомилково виконують автоматичні дії, зможуть імітувати необчислювальних процеси, властиві людському мисленню, в тому числі сприйняття і навчання, розпізнавання образів, розуміння повсякденної мови і листи, прийняття рішень у невизначених ситуаціях, коли відомі не всі факти. Таким чином "заочно" формулювався свого роду "соціальне замовлення" для психології, стимулюючи різні галузі науки.
Багато винахідники комп'ютерів і перші програмісти розважалися становлячи програми для зовсім не технічних занять, як твір музики, рішення головоломок та ігри, на першому місці тут виявилися шашки і шахи. Деякі романтично налаштовані програмісти навіть примушували свої машини писати любовні листи.
До кінця 50-х років усі ці захоплення виділилися на нову більш-менш самостійну гілку інформатики, що отримала назву "штучний інтелект". Дослідження в галузі ШІ, спочатку зосереджені в декількох університетських центрах США - Массачусетському технологічному інституті, Технологічному інституті Карнегі в Піттсбурзі, Стенфордському університеті, - нині ведуться в багатьох інших університетах та корпораціях США та інших країн. Загалом дослідників ШІ, що працюють над створенням мислячих машин, можна розділити на дві групи. Одних цікавить чиста наука і для них комп'ютер - лише інструмент, що забезпечує можливість експериментальної перевірки теорій процесів мислення. Інтереси іншої групи лежать у області техніки: вони прагнуть розширити сферу застосування комп'ютерів і полегшити користування ними. Багато представників другої групи мало дбають про з'ясуванні механізму мислення - вони вважають, що для їх роботи це чи більш корисно, ніж вивчення польоту птахів і літакобудування.
В даний час, проте, виявилося, що як наукові так і технічні пошуки зіштовхнулися з незрівнянно серйознішими труднощами, ніж уявлялося першим ентузіастам. На перших порах багато піонери ШІ вірили, що через якийсь десяток років машин знайде найвищі людські таланти. Передбачалося, що подолавши період "електронного дитинства" та навчившись в бібліотеках всього світу, хитромудрі комп'ютери, завдяки швидкодії точності й безвідмовної пам'яті поступово перевершать своїх творців-людей. Зараз мало хто говорить про це, а якщо й говорить, то аж ніяк не вважає, що подібні чудеса не за горами.
Протягом усієї своєї короткої історії дослідники в галузі ШІ завжди перебували на передньому краї інформатики. Багато нині звичайні розробки, в тому числі вдосконалені системи програмування, текстові редактори і програми розпізнавання образів, значною мірою розглядаються на роботах з ШІ. Коротше кажучи, теорії, нові ідеї, і розробки ШІ незмінно привертають увагу тих, хто прагне розширити області застосування і можливості комп'ютерів, зробити їх більш "доброзичливими" тобто більш схожими на розумних помічників і активних порадників, ніж ті «педантичні і тупуваті електронні раби , якими вони завжди були. "
Незважаючи на багатообіцяючі перспективи, жодної з розроблених до цих пір програм ІІ можна назвати "розумної" у звичайному розумінні цього слова. Це пояснюється тим, що всі вони вузько спеціалізовані; найскладніші експертні системи за своїми можливостями швидше нагадують дресированих або механічних ляльок, ніж людину з його гнучким розумом і широким кругозором. Навіть серед дослідників ШІ тепер багато хто сумнівається, що більшість подібних виробів принесе суттєву користь. Чимало критиків ШІ вважають, що такого роду обмеження взагалі нездоланні.
До числа таких скептиків належить і Х'юберт Дрейфус, професор філософії Каліфорнійського університету в Берклі. З його точки зору, істинний розум неможливо відокремити від його людської основи, закладеною у людському організмі. "Цифровий комп'ютер - не людина, говорить Дрейфус. - У комп'ютера немає ні тіла, ні емоцій, ні потреб. Він позбавлений соціальної орієнтації, яка купується життям у суспільстві, а саме вона робить поведінку розумним. Я не хочу сказати, що комп'ютери не можуть бути розумними. Але цифрові комп'ютери, запрограмовані фактами і правилами з нашої, людської, життя, дійсно не можуть стати розумними. Тому ШІ в тому вигляді, як ми його представляємо, неможливий ". (1)
 
3.3 Кібернетичний підхід
Спроби побудувати машини, здатні до розумного поведінці, в значною мірою натхненні ідеями професора МТІ Норберта Вінера, однією з визначних особистостей в інтелектуальній історії Америки. Крім математики він мав широкі пізнання в інших областях, включаючи нейропсихологию, медицину, фізику і електроніку.
Вінер був переконаний, що найбільш перспективні наукові дослідження в так званих прикордонних областях, які не можна конкретно віднести до тієї чи іншої конкретної дисципліни. Вони лежать десь на стику наук, тому до них зазвичай не підходять настільки суворо. "Якщо утруднення у вирішенні будь-які проблеми психології мають математичний характер, пояснював він, - то десять необізнаних у математиці психологів просунутися не далі одного настільки ж недосвідченого".
Вінеру і його співробітнику Джуліану Бігелоу належить розробка принципу "зворотного зв'язку", який був успішно застосований при розробці нової зброї з радіолокаційним наведенням. Принцип зворотного зв'язку полягає у використанні інформації, що надходить з навколишнього світу, для зміни поведінки машини. В основу розроблених Вінером і Бігелоу систем наведення були покладені тонкі математичні методи; при щонайменшій зміні відбитих від літака радіолокаційних сигналів вони відповідно змінювали наводку знарядь, тобто - помітивши спробу відхилення літака від курсу, вони негайно розраховували його подальший шлях і направляли знаряддя так, щоб траєкторії снарядів і літаків перетнулися.
Надалі Вінер розробив на принципі зворотного зв'язку теорії як машинного, так і людського розуму. Він доводив, що саме завдяки зворотного зв'язку все живе пристосовується до навколишнього середовища і домагається своїх цілей. "Усі машини, що претендують на" розумність ", - писав він, - повинні мати здатність переслідувати певні цілі і пристосовуватися, тобто навчатися". Створеної ним науці Вінер дає назву кібернетика, що в перекладі з грецького означає керманич.
Слід зазначити, що принцип "зворотного зв'язку", введений Вінером був у якійсь мірі передбачив Сеченовим в явищі "центрального гальмування" в "Рефлекси головного мозку" (1863 р.) і розглядався як механізм регуляції діяльності нервової системи, і який ліг в основу багатьох моделей довільної поведінки у вітчизняній психології.
 
3.4 Нейронний підхід
До цього часу й інші вчені стали розуміти, що творцям обчислювальних машин є чому повчитися у біології. Серед них був нейрофізіолог і поет-аматор Уоррен Маккалох, що володів як і Вінер філософським складом розуму і широким колом інтересів. У 1942 р. Маккалох, беручи участь у науковій конференції в Нью-Йорку, почув доповідь одного зі співробітників Вінера про механізми зворотного зв'язку в біології. Висловлені в доповіді ідеї перегукувалися з власними ідеями Маккалоха щодо роботи головного мозку. Протягом наступного року Маккалох у співавторстві зі своїм 18-річним протеже, блискучим математиком Уолтером Піттс, розробив теорію діяльності головного мозку. Ця теорія і була тією основою, на якій сформувалося широко поширена думка, що функції комп'ютера та мозку значною мірою подібні.
Виходячи почасти з попередніх досліджень нейронів (основних активних клітин, складових нервову систему тварин), проведених Маккаллох, вони з Питтсом висунули гіпотезу, що нейрони можна спрощено розглядати як пристрої, які оперують двійковими числами. Двійкові числа, що складаються з цифр одиниця і нуль, - робочий інструмент одній з систем математичної логіки. Англійський математик XIX ст. Джордж Буль, який запропонував цю дотепну систему, показав, що логічні твердження можна закодувати у вигляді одиниць і нулів, де одиниця відповідає істинному висловом, а нуль - помилковому, після чого цим можна оперувати як звичайними числами. У 30-ті роки XX ст. піонери інформатики, особливо американський вчений Клод Шеннон, зрозуміли, що виконавчі одиниця і нуль цілком відповідають двом станам електричної ланцюга (включено-виключено), тому двійкова система ідеально підходить для електронно-обчислювальних пристроїв. Маккалох і Піттс запропонували конструкцію мережі з електронних "нейронів" і показали, що подібна мережа може виконувати практично будь-які вообразімие числові або логічні операції. Далі вони припустили, що така мережа в стані також навчатися, розпізнавати образи, узагальнювати, тобто вона має усіма рисами інтелекту.
Теорії Маккаллох-Піттса у поєднанні з книгами Вінера викликали величезний інтерес до розумних машин. У 40-60-ті роки все більше кібернетиків з університетів і приватних фірм закривалися в лабораторіях і майстернях, напружено працюючи над теорією функціонування мозку і методично Припаюючи електронні компоненти моделей нейронів.
З цього кібернетичного, або нейромодельного, підходу до машинного розуму скоро сформувався так званий "висхідний метод" рух від простих аналогів нервової системи примітивних істот, що володіють малим числом нейронів, до найскладнішої нервової системи людини і навіть вище. Кінцева мета бачилася у створенні "адаптивної мережі", "самоорганізується системи" або "студіюючої машини" - всі ці назви різні дослідники використовували для позначення пристроїв, здатних стежити за навколишнім оточенням і з допомогою зворотного зв'язку змінювати свою поведінку в повній відповідності до панувала в ті часи бихевиористской школою психології, тобто вести себе так само як живі організми. Однак аж ніяк не у всіх випадках можлива аналогія з живими організмами. Як одного разу помітили Уоррен Маккаллох і його співробітник Майкл Арбіб, "якщо по весні вам захотілося обзавестися коханої, не варто брати амебу і чекати поки вона еволюціонує".
Але справа тут не тільки в часі. Основною трудністю, з якою зіткнувся "висхідний метод" на зорі свого існування, була висока вартість електронних елементів. Занадто дорогою опинялася навіть модель нервової системи мурашки, що складається з 20 тис. нейронів, не кажучи вже про нервову систему людини, що включає близько 100 млрд. нейронів. Навіть найдосконаліші кібернетичні моделі містили лише неколько сотень нейронів. Настільки обмежені можливості збентежили багатьох дослідників того періоду.
 
3.5 Поява перцептрона
Одним з тих, кого нітрохи не злякали труднощі був Френк Розенблат, праці якого здавалося відповідали найпомітнішим прагненням кібернетиків. У середині 1958 р. їм була запропонована модель електронного пристрою, названого їм перцептроном, яке повинно було б імітувати процеси людського мислення. Перцептрон повинен був передавати сигнали від "очі", складеного з фотоелементів, у блоки електромеханічних елементів пам'яті, які оцінювали відносну величину електричних сигналів. Ці осередки з'єднувалися між собою випадковим чином відповідно до панівної тоді теорією, згідно з якою мозок сприймає нову інформацію і реагує на неї через систему випадкових зв'язків між нейронами. Два роки опісля була продемонстрована перша діюча машина "Марк-1", яка могла навчиться розпізнавати деякі з літер, написаних на картках, які підносили до його "очам", що нагадують кінокамери. Перцептрон Розенблата виявився найвищим досягненням "сонця", або нейромодельного методу створення штучного інтелекту. Щоб навчити перцептрон здібності будувати здогади на основі вихідних передумов, у ньому передбачалася якась елементарна різновид автономної роботи або "самопрограмування". При розпізнанні тій чи іншій літери одні її елементи або групи елементів виявляються набагато більш істотними, ніж інші. Перцептрон міг навчаться виділяти такі характерні особливості букви напівавтоматично, свого роду методом проб і помилок, що нагадує процес навчання. Проте можливості перцептрона були обмеженими: машина не могла надійно розпізнавати частково закриті літери, а також букви іншого розміру або малюнка, ніж ті, які використовувалися на етапі її навчання.
Провідні представники так званого "вхідного методу" спеціалізувалися, на відміну від представників "вранішнього методу", у складанні для цифрових комп'ютерів загального призначення програм рішення завдань, що вимагають від людей значної інтелекту, наприклад для гри в шахи або пошуку математичних доказів. До числа захисників "спадного методу" ставилися Марвін Мінський і Сеймур Пейперт, професора Массачусетського технологічного інституту. Мінський почав свою кар'єру дослідника ШІ прихильником "висхідного методу" і в 1951 р. побудував навчальна мережа на вакуумних електронних лампах. Проте незабаром до до моменту створення перцептрона він перейшов в протилежний табір. У співавторстві з південно-африканським математиком Пейпертом, з яким його познайомив Маккаллох, він написав книгу "Перцептрони", де математично доводилося, що перцептрони, подібні розенблатовсім, принципово не в змозі виконувати багато хто з тих функцій, які пророкував їм Розенблат. Мінський стверджував, що, не кажучи про роль працюють під диктовку друкарок, рухомих роботів або машин, здатних читати, слухати і розуміти прочитане або почуте, перцептрони ніколи не знайдуть навіть уміння розпізнавати предмет частково заслоненний іншим. Дивлячись на стирчить з-за крісла котячий хвіст, подібна машина ніколи не зможе зрозуміти, що вона бачить.
Не можна сказати, що з'явилася в 1969 р. ця критична робота покінчила з кібернетикою. Вона лише перемістила інтерес аспірантів та субсидії урядових організацій США, традиційно фінансують дослідження з ШІ, на інший напрям досліджень - "спадний метод".
Інтерес до кібернетики останнім часом відродився, так як прихильники "спадного методу" зіткнулися з такою ж нездоланною труднощами. Сам Мінський публічно висловив жаль, що його виступ завдало шкоди концепції перцептронів, заявивши, що, згідно з його теперішнім уявленням, для реального прориву вперед у створенні розумних машин буде потрібно пристрій, багато в чому схоже на перцептрон. Але в основному ШІ став синонімом низхідного підходу, який виражався у складанні все більш складних програм для комп'ютерів, моделюючих складну діяльність людського мозку.
Штучний інтелект і теоретичні проблеми психології. Можна виділити дві основні лінії робіт з ШІ. Перша пов'язана з удосконаленням самих машин, з підвищенням "інтелектуальності" штучних систем. Друга пов'язана із завданням оптимізації спільної роботи "штучного інтелекту" і власне інтелектуальних можливостей людини.
Переходячи до власне психологічних проблем ШІ О.К. Тихомиров виділяє три позиції з питання про взаємодію психології і штучного інтелекту. 1) "Ми мало знаємо про людський розум, ми хочемо його відновити, ми робимо це попри відсутність знань" - ця позиція характерна для багатьох зарубіжних фахівців з ШІ. 2) Друга позиція зводиться до констатації обмеженості результатів досліджень інтелектуальної діяльності, що проводилися психологами, соціологами і фізіологами. В якості причини вказується відсутність адекватних методів. Рішення бачиться у відтворенні тих чи інших інтелектуальних функцій в роботі машин. Іншими словами, якщо машина вирішує задачу раніше вирішуються людиною, то знання, які можна зачерпнути, аналізуючи цю роботу і є основний матеріал для побудови психологічних теорій. 3) Третя позиція характеризується оцінкою дослідження в області штучного інтелекту і психології як абсолютно незалежних. У цьому випадку допускається можливість тільки споживання, використання психологічних знань у плані психологічного забезпечення робіт з ШІ.
Закономірно виникає питання про вплив робіт з штучного інтелекту на розвиток психологічної науки. О. К. Тихомиров виділяє в якості першого результату - поява нової галузі психологічних досліджень, а саме, порівняльні дослідження того, як одні й ті ж завдання вирішуються людиною і машиною. Крім того, вже перші роботи по штучному інтелекту показали, що не тільки область вирішення завдань зачіпається порівняльних дослідженнях, але і проблема мислення в цілому. Виникла потреба в уточненні критеріїв диференціації "творчих" і "нетворчих" процесів.
Більше того, і дослідження сприйняття і дослідження пам'яті знаходяться під сильним впливом машинних аналогій (монографія Р. Клацки).
Оригінальна висвітлення праць з ШІ несе на собі нова психологічна теорія поведінки (дослідження Д. Міллера К. Прібрама Ю. Галантера). У той час як для традицій вітчизняної психології необхідно розведення понять поведінки та діяльності.
Популярні ідеї системного аналізу дозволили зробити порівняння принципів роботи штучних систем і власне людської діяльності важливим евристичним прийомом виділення саме специфічного психологічного аналізу діяльності людини.
У 1963 р. виступаючи на нараді з філософських питань фізіології ВНД і психології, О.М. Леонтьєв сформулював таку позицію: машина відтворює операції людського мислення, і отже співвідношення "машинного" і "немашінного" є співвіднесення операціонального і неопераціонального в людській діяльності в той час цей висновок був досить прогресивний і виступав проти кібернетичного редукціонізму. Проте надалі при порівнянні операцій, з яких складається робота машини, і операцій як одиниць діяльності людини виявилися суттєві відмінності - в психологічному сенсі "операція" відбиває спосіб досягнення результатів, процесуальну характеристику, в той час як прменітельно до машинної роботі цей термін використовують у логіко -математичному сенсі (характеризується результатом).
У роботах з штучного інтелекту постійно використовується термін "мета". Аналіз ставлення засобів до мети А. Ньюелл та Г. Саймон називають в якості однієї з "евристик". У психологічній теорії діяльності "мета" є конституирующим ознакою дії на відміну від операцій (і діяльності в цілому). У той час як у штучних системах "метою" називають деяку кінцеву ситуацію до якої прагне система. Ознаки цієї ситуації повинні бути чітко виявленими і описаними на формальній мові. Цілі людської діяльності мають іншу природу. Кінцева ситуація може по різному відбиватися суб'єктом: як на понятійному рівні, так і у формі уявлень чи перцептивного образу. Це відображення може характеризуватися різним ступенем ясність, виразність. Крім того, для людини характерно не просто досягнення готових цілей але і формування нових.
Також робота систем штучно інтелекту, характеризується непросто наявністю операцій, програм, "цілей", а як зазначає О. К. Тихомиров, - оцінними функціями. І в штучних систем є свого роду "ціннісні орентаціі". Але специфіку людської мотиваційно-емоційної регуляції діяльності становить використання не тільки константних, а й ситуативно виникаючих і динамічно мінливих оцінок, істотно також різницю між словесно-логічними та емоційними оцінками. В існуванні потреб і мотивів бачиться різницю між людиною і машиною на рівні діяльності. Ця теза спричинив за собою цикл досліджень, присвячених аналізу специфіки людської діяльності. Так у роботі Л.П. Гур'єв показана залежність структури розумової діяльності при вирішенні творчих завдань від зміни мотивації.
Між іншим, саме недостатня вивченість процесу цілеутворення знайшла своє відображення у формулюванні "соціального замовлення" для психології із боку дослідників ІІ, і мала істотний стимулюючий вплив психологічної науки.
Інформаційна теорія емоцій Симонова також значною мірою харчується аналогіями з роботами систем ШІ. Крім того проблема вольового прийняття рішення в психології в деяких роботах розглядається як формальний процес вибору однієї з безлічі заданих альтернатив, опускаючи тим самим специфіку вольових процесів. У той же час, Ю. Д. Бабаєвої була зроблена спроба вивчення можливості формалізації процесу цілеутворення на основі глибокого психологічного аналізу цього процесу в діяльності людини.
Таким чином всі три традиційні області психології - вчення про пізнавальних, емоційних і вольових процесах виявилися під впливом робіт з ШІ, що на думку О. К. Тихомирова призвело до оформлення нового предмета психології - як наука про переробку інформації, науковість цього визначення досягалася за рахунок "технізації" психологічного знання.
Звертаючись до проблеми ролі ІІ в навчання Л.І. Ноткін розглядає цей процес як одну з різновидів взаємодії людини з ЕОМ, і розкриває серед перспективних можливостей ті, які спрямовані на створення так званих адаптивних навчаються систем, що імітують оперативний діалог учня та викладача-людини.
Таким чином роль взаємодії між дослідженнями штучного інтелекту та психологічної наукою можна охарактеризувати як плідний діалог, що дозволяє якщо не вирішувати то хоча б навчитися ставити запитання як високого філософського рівня - "Що є людина?", Так і більш прагматичні - методичні та методологічні.
ВИСНОВОК.
Спроби створення штучного розуму почалися ще в середині 60-х. Ледве навчивши комп'ютер двом діям арифметики, людина, будучи надзвичайно самовпевненим істотою, остаточно запишався, і вирішив зробити крок ще ширше, тобто, побудувати електронний мозок.
Робота вчених та інженерів супроводжувалася частими невдачами і рідкісними успіхами, які ласі до сенсацій преса роздмухувала до вселенських масштабів, лякаючи обивателя жахами комп'ютерного рабства або ж віщуючи швидке повернення Золотого Віку.
З плином часу сенсаційний сяють виявив тенденцію до ослаблення і тепер лише скупі зведення інформаційних агентств дають деяку їжу для роздумів.
Передбачалося що подолавши період «дитинства» і підвищивши свій рівень інтелекту хитромудрі комп'ютери, завдяки швидкодії та точності і безвідмовної пам'яті поступово перевершать своїх творців людей. В даний час розмови на цю тему ведуться все рідше.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Список літератури.
 
1. Дрейфус Х., Чого не можуть обчислювальні машини, - М.: Прогрес, 1979
2. Барашенков В.С., Штучний розум / / Людина.
Додати в блог або на сайт

Цей текст може містити помилки.

Програмування, комп'ютери, інформатика і кібернетика | Реферат | 73.9кб. | скачати

Схожі роботи:
Створення та розвиток штучного інтелекту
Проблеми створення штучного інтелекту
Парадокси штучного інтелекту
Проблематика штучного інтелекту
Проблеми штучного інтелекту
Вступ до проблеми штучного інтелекту
Лінгвістичне забезпечення штучного інтелекту
Історія розвитку штучного інтелекту
ЕС як різновид систем штучного інтелекту
© Усі права захищені
написати до нас
Рейтинг@Mail.ru