додати матеріал


Сучасна наука і штучний інтелект

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

1 Сучасна наука
XXI століття. Що він несе нам? Я спробую узагальнити найнеймовірніші прогнози, але при цьому всі вони грунтуються на нині існуючих розробках.
Ось основні технології, які будуть визначати наше майбутнє в наступному столітті.
Нанотехнологія. Це якісний перехід на новий технологічний рівень "... Це стрибок від маніпуляції з речовиною до маніпуляції окремими атомами ...". Маніпуляції будуть здійснюватися за допомогою наномашин "... механізмів і роботів розміром з молекулу ...". Вони будуть оперувати з атомами й молекулами збираючи з них все суще "... точно так само, як будівля збирається з цегли." Штучний інтелект. Дітище людини, яке скоро перевершить його по можливостям (навіть у творчості). "... Тому що, на відміну від людини, буде мати можливість не тільки пізнавати, а й удосконалювати себе. Він зможе змінити архітектуру свого штучного мозку, якщо цього зажадають нові знання. На відміну від кіборга, людина, легко оперує тривимірними об'єктами, ніколи не зможе зрозуміти, скажімо, пятімерний об'єктів ... "
Глобальні телекомунікації (передусім мережі). Ось прогноз комп'ютерної компанії Bell Labs. "Основним елементом їх прогнозу є глобальна інформаційна мережа, названа" комунікаційної шкірою "(communications skin), в яку на їхню думку перетвориться Інтернет до 2025 року. Ця "шкіра" буде здатна відчувати все що завгодно - від стану погоди в будь-якому куточку земної кулі, до того, скільки молока залишилося в холодильнику будь-якого конкретного людини. "Кожна людина буде вміти портативні пристрої" ... розміром з ювелірну прикрасу, керовані голосом. Вони будуть настільки інтелектуальні, що зможуть прочитувати для свого власника веб-сторінки або повідомлення електронної пошти, а набір телефонного номера назавжди стане надбанням історії, адже щоб переговорити з потрібною людиною, достатньо буде лише віддати відповідну команду. З ким завгодно можна буде зв'язатися в будь-який час і в будь-якому місці, величезне поширення отримають віртуальні офіси, а зросла інтелектуальність Мережі дозволить людям у будь-який момент отримати експертну допомогу або заощадити гроші. Адже якщо людині потрібен міжнародний телефонну розмову, то комп'ютер зможе вибрати найбільш дешевий і ефективний варіант з'єднання ... ".
Роботизація. Роботи будуть виконувати завдання які складні або неможливі для наномашин, наприклад спорудження великих конструкцій таких як вдома.
Генна інженерія.
Масові космічні польоти. Людство почне підкорення всесвіту.
Нижче перераховані основні наслідки від впровадження цих технологій.
Нанотехнологія вирішить проблему голоду, так як їжу можна буде отримувати з чого завгодно.
Зникне економіка (у нинішньому розумінні) в силу непотрібності розподілу матеріальних благ.
Буде вирішена проблема бідності.
"Досягнення особистого безсмертя людей за рахунок впровадження в організм молекулярних роботів, що запобігають старінню клітин, а також перебудови і" облагороджування "тканин людського організму. Пожвавлення і лікування тих безнадійно хворих людей, які були заморожені в даний час методами кріоніки. ".
Це надзвичайно сильно вплине на психологію людини. Адже людині не потрібно буде метушитися. У нього вся вічність попереду.
Відбудеться зникнення злочинності в силу відсутності приводу.
Зникне промисловість "... Заміна традиційних методів виробництва збіркою молекулярними роботами предметів споживання безпосередньо з атомів і молекул. Аж до персональних синтезаторів і копіюють пристроїв, що дозволяють виготовити будь-який предмет. ". Це дозволить вирішити проблему забруднення навколишнього среди.Ускорітся освоєння космосу. "Мабуть, освоєння космосу" звичайним "порядком буде передувати освоєння його нанороботами. Величезна армія роботів-молекул буде випущена в навколоземний космічний простір і підготує його для заселення людиною - зробить придатними для проживання Місяць, астероїди, найближчі планети, спорудить з "підручних матеріалів" (метеоритів, комет) космічні станції. Це буде набагато дешевше і безпечніше існуючих нині методів. "
Розпочнеться деградація міст. Вже зараз у розвинених країнах більша частина населення живе в передмістях. З появою глобальної мережі дає доступ кожній людині, відпаде потреба в офісах, а заводи зникнуть через нанотехнології. У підсумку міста будуть лише центрами розваг.
Глобальні телекомунікації дадуть можливість розвинутися істинної демократії, тому що кожна людина буде брати участь в прийнятті всіх стосуються його суспільних рішень.
Нанотехнологія, роботи і штучний інтелект повністю звільнять людини як від фізичного, так і від розумової праці.
У зв'язку з останнім обставиною хотів би зауважити, що по всій видимості ера панування людини закінчується і на арену виходить нова сила - штучний інтелект. У зв'язку з тим, що штучний інтелект перевершить людський, то ми вже не зможемо бути у розвитку попереду нього. А нам слід готуватися до нових умов, оскільки західний тип суспільства вже не буде підходити людству в силу непотрібності розвитку, ми тепер будемо жити виключно в комфортних умовах. Люди будуть по відношенню до штучного розуму так, як тваринний світ по відношенню до нас.
 
2 Штучний інтелект
У поняття "штучний інтелект" вкладається різний зміст - від визнання інтелекту в ЕОМ, вирішальних логічні або навіть будь-які обчислювальні задачі, до віднесення до інтелектуальних лише тих систем, які вирішують весь комплекс завдань, здійснюваних людиною, або ще більш широку їх сукупність. Ми постараємося вичленувати той сенс поняття "штучний інтелект", який найбільшою мірою відповідає реальним дослідженням у цій галузі.
Як зазначалося, у дослідженнях зі штучного інтелекту вчені відволікаються від подібності процесів, що відбуваються в технічній системі або в реалізованих нею програмах, з мисленням людини. Якщо система вирішує завдання, які людина зазвичай вирішує за допомогою свого інтелекту, то ми маємо справу з системою штучного інтелекту.
Однак це обмеження недостатньо. Створення традиційних програм для ЕОМ - робота програміста - не є конструювання штучного інтелекту. Які ж завдання, які вирішуються технічними системами, можна розглядати як конституирующие штучний інтелект?
Щоб відповісти на це питання, треба з'ясувати насамперед, що таке завдання. Як зазначають психологи, цей термін теж не є достатньо виразною. Мабуть, в якості вихідного можна прийняти розуміння завдання як розумової задачі, що існує в психології. Вони підкреслюють, що завдання є тільки тоді, коли є робота для мислення, тобто коли є деяка мета, а засоби для її досягнення не ясні; їх треба знайти за допомогою мислення. Добре з цього приводу сказав Д. Пойа: "... труднощі рішення в якійсь мірі входить в самопонятіе завдання: там, де немає труднощі, немає і завдання". Якщо людина має очевидний засіб, за допомогою якого напевно можна здійснити бажання, пояснює він, то завдання не виникає. Якщо людина володіє алгоритмом рішення деякої задачі і має фізичну можливість його реалізації, то завдання у власному сенсі вже не існує.
Так що розуміється завдання по суті тотожна проблемної ситуації, і вирішується вона за допомогою перетворення останньої. В її рішенні беруть участь не тільки умови, які безпосередньо задані. Людина використовує будь-яку що знаходиться в його пам'яті інформацію, "модель світу", наявну в його психіці і включає фіксацію різноманітних законів, зв'язків, відносин цього світу.
Якщо завдання не є розумової, то вона вирішується на ЕОМ традиційними методами і, значить, не входить в коло завдань штучного інтелекту. Її інтелектуальна частина виконана людиною. На частку машини залишилася частина роботи, яка не вимагає участі мислення, тобто "безмисленного", неінтелектуальна.
Під словом "машина" тут розуміється машина разом з її сукупним математичним забезпеченням, що включає не тільки програми, але й необхідні для вирішення завдань "моделі світу". Недоліком такого розуміння є головним чином його антропоморфізм. Завдання, які вирішуються штучним інтелектом, доцільно визначити таким чином, щоб людина принаймні у визначенні відсутній. При характеристиці мислення ми відзначали, що його основна функція полягає у виробленні схем доцільних зовнішніх дій в нескінченно варіюють умовах. Специфіка людського мислення (на відміну від розумової діяльності тварин) полягає в тому, що людина виробляє і накопичує знання, зберігаючи їх у своїй пам'яті. Вироблення схем зовнішніх дій відбувається не за принципом "стимул - реакція", а на основі знань, одержуваних додатково з середовища, для поведінки в якій виробляється схема дії.
Цей спосіб вироблення схем зовнішніх дій (а не просто дії по командах, нехай навіть мінливих як функції від часу або як однозначно певні функції від результатів попередніх кроків), на наш погляд, є суттєвою характеристикою будь-якого інтелекту. Звідси випливає, що до систем штучного інтелекту належать ті, які, використовуючи закладені в них правила переробки інформації, виробляють нові схеми доцільних дій на основі аналізу моделей середовища, що зберігаються в їх пам'яті. Здатність до перебудови самих цих моделей відповідно до знову надходить інформацією є свідченням більш високого рівня штучного інтелекту.
Більшість дослідників вважають наявність власної внутрішньої моделі світу у технічних систем передумовою їх "інтелектуальності". Формування такої моделі, як ми покажемо нижче, пов'язано з подоланням синтаксичної однобічності системи, тобто з тим, що символи або та їх частина, якою оперує система, інтерпретовані, мають семантику.
Характеризуючи особливості систем штучного інтелекту, Л. Т. Кузін вказує на: 1) наявність в них власної внутрішньої моделі зовнішнього світу; ця модель забезпечує індивідуальність, відносну самостійність системи в оцінці ситуації, можливість семантичної і прагматичної інтерпретації запитів до системи; 2) здатність поповнення наявних знань; 3) здатність до дедуктивного висновку, тобто до генерації інформації, яка в явному вигляді не міститься в системі; ця якість дозволяє системі конструювати інформаційну структуру з новою семантикою і практичною спрямованістю; 4) вміння оперувати в ситуаціях, пов'язаних з різними аспектами нечіткості, включаючи "розуміння" природної мови; 5) здатність до діалогового взаємодії з людиною; 6) здатність до адаптації.
На питання, чи всі перераховані умови є обов'язковими, необхідні для визнання системи інтелектуальної, вчені відповідають по-різному. У реальних дослідженнях, як правило, визнається абсолютно необхідним наявність внутрішньої моделі зовнішнього світу, і при цьому вважається достатнім виконання хоча б одного з перерахованих вище умов.
П. Армер висунув думку про "континуумі інтелекту": різні системи можуть зіставлятися не тільки як мають і не мають інтелекту, але і за рівнем його розвитку. При цьому, вважає він, бажано розробити шкалу рівня інтелекту, що враховує ступінь розвитку кожного з його необхідних ознак. Відомо, що свого часу А. Тьюрінг запропонував як критерію, що визначає, чи може машина мислити, "гру в імітацію". Згідно з цим критерієм, машина може бути визнана мислячої, якщо людина, ведучи з нею діалог по досить широкому колу питань, не зможе відрізнити її відповідей від відповідей людини.
Критерій Тьюринга в літературі був підданий критиці з різних точок зору. На наш погляд, справді серйозний аргумент проти цього критерію полягає в тому, що в підході Тьюрінга ставиться знак тотожності між здатністю мислити і здатністю до вирішення завдань переробки інформації певного типу. Успішна "гра на імітацію" не може без попереднього ретельного аналізу мислення як цілісності побут визнана критерієм її здатності до мислення.
Однак цей аргумент б'є мимо цілі, якщо ми говоримо не про мислячої машині, а про штучний інтелект, який повинен лише продукувати фізичні тіла знаків, що інтерпретуються людиною, для вирішення певних завдань. Тому має рацію В. М. Глушков, стверджуючи, що найбільш природно, слідуючи Тьюрингу, вважати, що деякий пристрій, створений людиною, являє собою штучний інтелект, якщо, ведучи з ним досить довгий діалог по більш-менш широкому колу питань, людина не зможе розрізнити, розмовляє він з розумним живою істотою або з автоматичним пристроєм. Якщо врахувати можливість розробки програм, спеціально розрахованих на введення в оману людини, то, можливо, слід говорити не просто про людину, а про спеціально підготовленому експерта. Цей критерій, на наш погляд, не суперечить перерахованим вище особливостям системи штучного. Інтелекту.
Але що означає по "досить широкому колу питань", про який йде мова в критерії Тьюринга і у висловленні В. М. Глушкова? На початкових етапах розробки проблеми штучного інтелекту ряд дослідників, особливо що займаються магічними програмуванням, ставили завдання створення інтелекту, успішно функціонує в будь-якій сфері діяльності. Це можна назвати розробкою "загального інтелекту". Зараз більшість робіт спрямовано на створення "професійного штучного інтелекту", тобто систем, вирішальних інтелектуальні завдання з відносно обмеженою області (наприклад, управління портом, інтегрування функцій, доказ теорем геометрії й т.п.). У цих випадках "досить широке коло питань" повинен розумітися як відповідна область предметів.
Вихідним пунктом наших міркувань про штучний інтелект було визначення такої системи як вирішальної розумові завдання. Але перед нею ставляться і завдання, які люди зазвичай не вважають інтелектуальними, оскільки при їх вирішенні людина свідомо не вдається до перебудови проблемних ситуацій. До їх числа відноситься, наприклад, завдання розпізнання зорових образів. Людина дізнається людини, якого бачив один-два рази, безпосередньо в процесі чуттєвого сприйняття. Виходячи з цього здається, що це завдання не є інтелектуальною. Але в процесі пізнавання людина не вирішує розумових завдань лише остільки, оскільки програма розпізнання не знаходиться у сфері усвідомленого. Але так як у вирішенні таких завдань на неусвідомленому рівні бере участь модель середовища, що зберігається в пам'яті, то ці завдання по суті є інтелектуальними. Відповідно і система, яка її вирішує, може вважатися інтелектуальною. Тим більше це відноситься до "розуміння" машиною фраз на природній мові, хоча людина в цьому не вбачає зазвичай проблемної ситуації.
Теорія штучного інтелекту при вирішенні багатьох завдань стикається з гносеологічними 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.
3 Проблема штучного інтелекту
Гносеологічний аналіз проблеми штучного інтелекту розкриває роль таких пізнавальних знарядь, як категорії, специфічна семіотична система, логічні структури, раніше накопичене знання. Вони виявляються не за допомогою дослідження фізіологічних чи психологічних механізмів пізнавального процесу, а виявляються в знанні, у його мовному вираженні. Знаряддя пізнання, що формуються в кінцевому рахунку на основі практичної діяльності, необхідні для будь-якої системи, що виконує функції абстрактного мислення, незалежно від її конкретного матеріального субстрату і структури. Тому, щоб створити систему, що виконує функції абстрактного мислення, тобто в кінцевому рахунку формує адекватні схеми зовнішніх дій в істотно мінливих середовищах, необхідно наділити таку систему цими знаряддями.
Розвиток систем штучного інтелекту за останні десятиліття йде цим шляхом. Однак ступінь просування в даному напрямку щодо кожного із зазначених пізнавальних знарядь неоднакова і в цілому поки незначна.
1. У найбільшій мірі системи штучного інтелекту використовують формально-логічні структури, що обумовлено їх неспецифічністю для мислення і по суті алгоритмічним характером. Це дає можливість досить легкою їх технічної реалізації. Однак навіть тут кібернетиці належить пройти великий шлях. У системах штучного інтелекту ще слабо використовуються модальна, імперативна, питально і інші логіки, які функціонують у людському інтелекті і не менш необхідні для успішних пізнавальних процесів, що давно освоєні логікою, а потім і кібернетикою форми висновку. Підвищення "інтелектуального" рівня технічних систем, безумовно, пов'язано не тільки з розширенням застосовуваних логічних засобів, а й з більш інтенсивним їх використанням (для перевірки інформації на несуперечність, конструювання планів обчислень і т. д.).
2. Набагато складніше йде справа з семіотичними системами, без яких інтелект неможливий. Мови, використовувані в ЕОМ, ще далекі від семіотичних структур, якими оперує мислення.
Перш за все для вирішення ряду завдань необхідно послідовне наближення семіотичних систем, якими наділяється ЕОМ, до природної мови, точніше, до використання його обмежених фрагментів. У цьому плані робляться спроби наділити вхідні мови ЕОМ универсалиями мови, наприклад полісемією (яка елімінується при обробці в лінгвістичному процесорі). Розроблено проблемно-орієнтовані фрагменти природних мов, достатні для вирішення системою низки практичних завдань. Найбільш важливим підсумком цієї роботи є створення семантичних мов (і їх формалізація), в яких слова-символи мають інтерпретацію.
Однак багато універсалії природних мов, необхідні для виконання ними пізнавальних функцій, в мовах штучного інтелекту поки реалізовані слабко (наприклад, відкритість) або використовуються обмежено (наприклад, полісемія). Все більша втілення в семіотичних системах універсалій природної мови, обумовлених його пізнавальною функцією, виступає однією з найважливіших ліній вдосконалення систем штучного інтелекту, особливо тих, в яких проблемна область заздалегідь жорстко не визначена.
Сучасні системи штучного інтелекту здатні здійснювати переклад з одновимірних мов на багатовимірні. Зокрема, вони можуть будувати діаграми, схеми, креслення, графи, висвічувати на екранах криві і т. д. ЕОМ виробляють і зворотний переклад (описують графіки тощо за допомогою символів). Такого роду переклад є істотним елементом інтелектуальної діяльності. Але сучасні системи штучного інтелекту поки що не здатні до безпосереднього (без перекладу на символічний мова) використанню зображень або сприймаються сцен для "інтелектуальних" дій. Пошук шляхів глобального (а не локального) оперування інформацією становить одну з найважливіших перспективних задач теорії штучного інтелекту.
3. Втілення в інформаційні масиви і програми систем штучного інтелекту аналогів категорій знаходиться поки на початковій стадії. Аналоги деяких категорій (наприклад, "ціле", "частина", "загальне", "одиничне") використовуються у ряді систем представлення знань, зокрема в якості "базових відносин", в тій мірі, в якій це необхідно для тих чи інших конкретних предметних або проблемних областей, з якими взаємодіють системи.
У формалізованому понятійному апараті деяких систем представлення знань зроблені окремі (теоретично істотні і практично важливі) спроби вираження деяких моментів змісту та інших категорій (наприклад, "причина", "слідство"). Проте ряд категорій (наприклад, "сутність", "явище") в мовах систем представлення знань відсутня. Проблема в цілому розробниками систем штучного інтелекту в повній мірі ще не осмислена, і чекає велика робота філософів, логіків і кібернетиків з впровадження аналогів категорій в системи подання знань та інші компоненти інтелектуальних систем. Це один з перспективних напрямків у розвитку теорії та практики кібернетики.
4. Сучасні системи штучного інтелекту майже не імітують складну ієрархічну структуру образу, що не дозволяє їм перебудовувати проблемні ситуації, комбінувати локальні частини мереж знань в блоки, перебудовувати ці блоки і т. д.
Не є досконалим і взаємодія знову надходить інформації з сукупним знанням, фіксованим у системах. У семантичних мережах і фреймах поки недостатньо використовуються методи, завдяки яким інтелект людини легко поповнюється новою інформацією, знаходить потрібні дані, перебудовує свою систему знань і т. д.
5. Ще меншою мірою сучасні системи штучного інтелекту здатні активно впливати на зовнішнє середовище, без чого не може; здійснюватися самонавчання і взагалі вдосконалення "інтелектуальної" діяльності.
Таким чином, хоча певні кроки до втілення гносеологічних характеристик мислення в сучасних системах штучного інтелекту зроблені, але в цілому ці системи ще далеко не володіють комплексом гносеологічних знарядь, якими володіє людина і які необхідні для виконання сукупності функцій абстрактного мислення. Чим більше характеристики систем штучного інтелекту будуть наближені до гносеологічним характеристиками мислення людини, тим ближче буде їх "інтелект" до інтелекту людини, точніше, тим вищою буде їх здатність до комбінування знакових конструкцій, сприймаються і інтерпретуються людиною в якості вирішення завдань і взагалі втілення думок.
У зв'язку з цим виникає складне питання. При аналізі пізнавального процесу гносеологія абстрагується від психофізіологічних механізмів, за допомогою яких реалізується цей процес. Але з цього не випливає, що для побудови систем штучного інтелекту ці механізми не мають значення. Взагалі кажучи, не виключено, що механізми, необхідні для втілення невід'ємних характеристик інтелектуальної системи, не можуть бути реалізовані в цифрових машинах або навіть у будь-якої технічної системи, що включає в себе тільки компоненти неорганічної природи. Інакше кажучи, в принципі не виключено, що хоча ми можемо пізнати всі гносеологічні закономірності, що забезпечують виконання людиною його пізнавальної функції, але їх сукупність можна реалізувати лише в системі, субстратно тотожною людині.
Такий погляд обгрунтовується X. Дрейфусом. "Тілесна організація людини, - пише він, - дозволяє йому виконувати ... функції, для яких немає машинних програм - такі не тільки ще не створені, але навіть не існують у проекті ... Ці функції включаються в загальну здатність людини до придбання тілесних умінь і навичок. Завдяки цієї фундаментальної здатності наділений тілом суб'єкт може існувати в навколишньому світі, не намагаючись вирішити нездійсненне завдання формалізації всього і вся ".
Як зазначає Б. В. Бірюков, підкреслення значення "тілесної організації" для розуміння особливостей психічних процесів, зокрема можливості сприйняття, заслуговує на увагу. Якісні відмінності в здатності конкретних систем відображати світ тісно пов'язані з їх структурою, яка хоч і має відносну самостійність, але не може перебороти деяких рамок, заданих субстратом. У процесі біологічної еволюції вдосконалення властивості відображення відбувалося на основі ускладнення нервової системи, тобто субстрату відображення. Не виключається також, що відмінність субстратів ЕОМ і людини може зумовити фундаментальні відмінності в їх здатності до відбиття, що ряд функцій людського інтелекту в принципі недоступний таким машинам.
Іноді у філософській літературі стверджується, що допущення можливості виконання технічної системою інтелектуальних функцій людини означає зведення вищого (біологічного і соціального) до нижчого (до систем з неорганічних компонентів) і, отже, суперечить матеріалістичної діалектики. Однак у цьому міркуванні не враховується, що шляхом ускладнення матерії однозначно не визначено і не виключено, що суспільство має можливість створити з неорганічних компонентів (абстрактно кажучи, минаючи хімічну форму руху) системи не менш складні і не менш здібні до відбиття, ніж біологічні. Створені таким чином програми були б компонентами суспільства, соціальною формою руху. Отже, питання про можливість передачі інтелектуальних функцій технічним системам, і зокрема про можливість наділення їх розглянутими в роботі гносеологічними знаряддями, не може бути вирішене тільки виходячи з філософських міркувань. Він повинен бути підданий аналізу на базі конкретних наукових досліджень.
X. Дрейфус підкреслює, що ЕОМ оперує інформацією, яка не має значення, сенсу. Тому для ЕОМ необхідний перебір величезної кількості варіантів. Тілесна організація людини, його організму дозволяє відрізняти значуще від незначного для життєдіяльності і вести пошук тільки в сфері першого. Для "нетелесного" ЕОМ, стверджує Дрейфус, це недоступно. Звичайно, конкретний тип організації тіла дозволяє людині обмежувати простір можливого пошуку. Це відбувається вже на рівні анализаторной системи. Зовсім інакше йде справа в ЕОМ. Коли в кібернетиці ставиться спільне завдання, наприклад розпізнання образів, то це завдання перекладається з чуттєво-наочного рівня на абстрактний. Тим самим знімаються обмеження, не усвідомлювані людиною, але містяться в його "тілі", в структурі органів почуттів і організму в цілому. Вони ігноруються ЕОМ. Тому простір пошуку різко збільшується. Це означає, що до "інтелекту" ЕОМ пред'являються більш високі вимоги (пошуку в більш великому просторі), ніж до інтелекту людини, до якого приплив інформації обмежений фізіологічною структурою його тіла.
Системи, які мають психікою, відрізняються від ЕОМ перш за все тим, що їм притаманні біологічні потреби, зумовлені їхнім матеріальним, біохімічним субстратом. Відображення зовнішнього світу відбувається крізь призму цих потреб, у чому виражається активність психічної системи. ЕОМ не має потреб, органічно пов'язаних з її субстратом, для неї як такої інформація незначущі, байдужа. Значимість, генетично задана людині, має два типи наслідків. Перший-коло пошуку скорочується, і тим самим полегшується вирішення завдання. Другий-нестираним з пам'яті фундаментальні потреби організму обумовлюють однобічність психічної системи. Дрейфус пише в зв'язку з цим: "Якщо б у нас на Землі опинився марсіанин, йому, напевно, довелося б діяти в абсолютно незнайомій обстановці; завдання сортування релевантного і нерелевантного, істотного і несуттєвого, яка б перед ним виникла, виявилася б для нього настільки ж нерозв'язною, як і для цифрової машини, якщо, звичайно, він не зуміє взяти до уваги жодних людських устремлінь ". З цим не можна погодитися. Якщо "марсіанин" має іншу біологію, ніж людина, то він має й інший фундаментальний шар невід'ємних потреб, і прийняти йому "людські устремління" значно важче, ніж ЕОМ, яка може бути запрограмована на будь-яку мету.
Тварина в принципі не може бути по відношенню до цього фундаментального шару перепрограмувати, хоча для деяких цілей воно може бути запрограмовано знову за допомогою дресирування. У цьому (але тільки в цьому) сенсі потенційні інтелектуальні можливості машини ширше таких можливостей тварин. У людини над фундаментальним шаром біологічних потреб надбудовуються соціальні потреби, та інформація для нього не тільки біологічно, але й соціально значима. Людина універсальний і з точки зору потреб і з точки зору можливостей їх задоволення. Однак ця універсальність властива йому як соціальному суті, робить кошти доцільної діяльності, у тому числі і системи штучного інтелекту.
Таким чином, тілесна організація не лише дає додаткові можливості, але і створює додаткові труднощі. Тому інтелекту людини важливо мати на озброєнні системи, вільні від його власних тілесних та інших потреб, пристрастей. Звичайно, від таких систем нерозумно вимагати, щоб вони самостійно розпізнавали образи, класифікували їх за ознаками, за якими це робить людина. Їм мети необхідно ставити в явній формі.
Разом з тим слід відзначити, що технічні системи можуть мати аналог тілесної організації. Розвинена кібернетична система має рецепторних-ми і ефекторними придатками. Початок розвитку таких систем поклали інтегральні промислові роботи, в яких ЕОМ в основному виконує функцію пам'яті. У роботах третього покоління ЕОМ виконує і "інтелектуальні" функції. Їх взаємодія зі світом покликане удосконалювати їх "інтелект". Такого роду роботи мають "тілесну організацію", конструкція їх рецепторів і ефекторів містить певні обмеження, що скорочують простір, в якому, абстрактно кажучи, могла б здійснювати пошук цифрова машина.
Тим не менш вдосконалення систем штучного інтелекту на базі цифрових машин може мати межі, через яких перехід до вирішення інтелектуальних завдань більш високого порядку, потребують врахування глобального характеру переробки інформації та ряду інших гносеологічних характеристик мислення, неможливий на дискретних машинах при скільки завгодно досконалої програмі . Це означає, що технічна (а не тільки біологічна) еволюція відбивних систем виявляється пов'язаної зі зміною матеріального субстрату і конструкції цих систем. Така еволюція, тобто апаратурне удосконалення систем штучного інтелекту, наприклад, через більш інтенсивне використання аналогових компонентів, гібридних систем, голографії і ряду інших ідей, буде мати місце. При цьому не виключається використання фізичних процесів, що протікають в мозку, і таких, які психіка в якості своїх механізмів не використовує. Поряд з цим ще далеко не вичерпані можливості вдосконалення систем штучного інтелекту шляхом використання у функціонуванні цифрових машин гносеологічних характеристик мислення, про які йшлося вище.
Висновок
Розвиток інформаційної техніки дозволило компенсувати людині психофізіологічну обмеженість свого організму в ряді напрямків. "Зовнішня нервова система", створювана і розширювана людиною, вже дала йому можливість виробляти теорії, відкривати кількісні закономірності, розсовувати межі пізнання складних систем. Штучний інтелект та його вдосконалення перетворюють кордону складності, доступні людині, в систематично розсуваються. Це особливо важливо в сучасну епоху, коли суспільство не може успішно розвиватися без раціонального управління складними і надскладними системами. Розробка проблем штучного інтелекту є істотним внеском в усвідомлення людиною закономірностей зовнішнього і внутрішнього світу, у їхнє використання в інтересах суспільства і тим самим у розвиток свободи людини.
Література:
1 С. М. Шалютін "Штучний інтелект", М.: Думка, 1985
2 А. Ендрю "Штучний інтелект", М.: Світ, 1985
3 Г.М. Добров. Прогнозую
Додати в блог або на сайт

Цей текст може містити помилки.

Програмування, комп'ютери, інформатика і кібернетика | Реферат | 62.8кб. | скачати

Схожі роботи:
Суть життя і штучний інтелект
Штучний інтелект надії та можливості
Еволюційний міф і сучасна наука
Сучасна фізична наука з 1955р
Апріоризм Канта і сучасна наука
Сучасна природнича наука і проблеми природознавства
Сучасна освіта та наука в незалежній Україні
Діанетика сучасна наука душевного здоров`я
Сучасна дарвінізірованная наука як приклад теоретичної ями
© Усі права захищені
написати до нас
Рейтинг@Mail.ru