ВСТУП.
У наш час, час загальної комп'ютеризації, у всьому світі неухильно відбувається збільшення частки людей, що працюють в інформаційній сфері в порівнянні з виробничою. Так, наприклад, в США сто років тому, в інформаційній сфері було зайнято 5% працюючих і у виробничій - 95%, а на сьогоднішній день це співвідношення наближається до 50 на 50, причому подібне перерозподіл людей продовжується. Автоматизація та комп'ютеризація інформаційної сфери, загалом відстає від автоматизації виробничої сфери. Тепер для людини вже недостатньо того, що ЕОМ швидко і точно вирішує найскладніші розрахункові задачі, сьогодні людині стає необхідною допомогу ЕОМ для швидкої інтерпретації, семантичного аналізу величезного обсягу інформації. Ці завдання міг би вирішити так званий "штучний інтелект". Питання про створення штучного інтелекту виник майже одночасно з початком комп'ютерної революції. Але на шляху його створення постає багато питань: принципова можливість створення штучного інтелекту на основі комп'ютерних систем; чи буде штучний інтелект ЕОМ, якщо його вдасться створити, подібний людському за формою сприйняття і осмислення реального світу або це буде інтелект зовсім іншої якості; можливість подання знань в комп'ютерних системах та багато інших. Багато проблеми не вирішені, і серед цих проблем не останнє місце належить проблемам, які могла б допомогти вирішити філософія. Деякі з них ми розглянемо в цій роботі.
1. ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ. ПИТАННЯ ПРО МОЖЛИВІСТЬ ЙОГО СТВОРЕННЯ.
Термін "штучний інтелект" був введений Дж. Маккарті в 1956 р. Сам термін "штучний інтелект" має два основних значення: по-перше, під штучним інтелектом розуміється теорія створення програмних та апаратних засобів, здатних здійснювати інтелектуальну діяльність, яку можна порівняти з інтелектуальною діяльністю людини , по-друге, самі такі програмні апаратні засоби, а також виконується з їх допомогою діяльність.
Основні труднощі штучного інтелекту полягає в тому, що до цих пір не існує однозначної і загальноприйнятого визначення і розуміння інтелекту природного. Тому більшість дослідників штучного інтелекту, так само як і фахівці з інформаційної епістемології, змушені користуватися паліативом. На практиці під штучним інтелектом мається на увазі набір програмних і апаратних засобів, використання яких повинно було б приводити до тих самих результатів, до яких при вирішенні даного класу задач приходить інтелектуальна діяльність людини. Це по суті підсумкова концепція штучного інтелекту. [5]
Інший поширений паліатив визначає штучний інтелект як повну або наближену імітацію інтелектуальної діяльності людини. оскільки ж людський інтелект до цих пір залишається найбільшою філософської загадкою і навіть на спеціально науково-психологічному, психіатричному і логічному рівнях вивчений лише феноменологічна, то жодне з визначень штучного інтелекту не може вважатися цілком прийнятним, а тим більше остаточним. Тому при вирішенні практичних завдань частіше користуються завданням їхнього списку і приймають твердження, що дана система є системою штучного інтелекту, якщо вона в змозі вирішувати ці завдання. [5]
По суті, центральна проблема штучного інтелекту полягає в наступному. Якщо ми володіємо чіткими, піддаються формальної експлікації знаннями про рішення певного класу задач, то на основі регуляризації таких знань можуть бути отримані чіткі алгоритми або евристичні правила. Використовуючи їх, можна сконструювати програми, реалізація яких сучасними апаратними засобами здатна дати рішення даних задач. Однак людина досить часто вирішує завдання, не знаючи того. як саме він сам це робить. іншими словами, люди фактично не володіють повним і вичерпним самопізнанням. Це стосується не тільки чисто інтелектуальної сфери абстрактного, логічного мислення, а й сфери емоційної фізіологічної. Ми бачимо, користуємося зоровими образами, чуємо, оперуємо звуковими образами і т.д., не знаючи, як саме виникають образи і які в точності закономірності їх функціонування в нашій свідомості. Ми часто ставимо завдання, висловлюємо припущення, приймаємо несподівані, в тому числі принципово нові, творчі, рішення, не знаючи, як ми це робимо, не вміючи в точності представити алгоритм такої діяльності. З цього випливає, що ми не завжди можемо регулятівізіровать процеси, процедури та операції, що лежать в її основі, а отже, не можемо доручити комп'ютеру виконання відповідних імітують або дублюючих дій. Тут начебто бере реванш знаменитий "теза Лавлейс", згідно з яким машина ніколи не зможе робити того, що їй не доручає людина, чого він сам не вміє робити. У дійсності ж сама людина вміє робити набагато більше, ніж знає, як робити. Ці міркування служать підставою для комп'ютерного агностицизму. Його підкріплюють також певні філософські міркування, що грунтуються на обмеженій пізнаванності світу взагалі і суб'єктивно-духовного світу людини особливо.
У той же час уже зараз існують гігантські бази знань і потужні, наприклад, експертні системи, що містять тисячі правил і здатні вирішити деякі завдання краще, ніж писали для них програми програмісти або фахівці відповідного профілю. На сьогоднішній день є інтелектуальні комп'ютерні системи, які читають газетні тексти будь-яким голосом, і то в режимі реального часу, і виконують переклади принаймні технічної літератури. Ці та інші факти лежать в основі комп'ютерної ейфорії, яка каже, що труднощі на шляху створення штучного інтелекту, що перевершує за потужністю та творчим можливостям людський інтелект, носять тимчасовий характер і пов'язані лише з технічними проблемами, принципово устранімим в доступному для огляду майбутньому. І комп'ютерний агностицизм, і комп'ютерна ейфорія мають філософські коріння. І тому мова повинна йти про з'ясування принциповою, а не технічну сторону справи. З філософської ж точки зору вона полягає в дослідженні того, чи є мислення виключною прерогативою людини, точніше, людського мозку, або ж така діяльність не пов'язана з ним однозначно і навіки і може здійснюватися нелюдськими, у тому числі технічними, апаратними системами. Якщо прийняти першу альтернативу, то слід далі відповісти на питання, чи має людський мозок якимись специфічними механізмами, унікальними, невідтворюваних за допомогою інших систем і на додаток до всього непізнаваними, внаслідок чого стосовно суто гуманоїдний природи мислення не можуть бути отримані адекватні знання, а отже, неможлива і їх регуляризація. якщо на це питання може бути отриманий доказовий негативну відповідь, то це ще теж не означає визнання прямої практичної можливості створення штучного інтелекту, так як може, наприклад виявитися, що його створення впирається в технічну нездійсненність тих чи інших інтелектуальних процедур. Але все ж таку відповідь дав би принципове підставу якщо не для ейфорії, то принаймні для обмеженого комп'ютерного оптимізму.
Суперечка між комп'ютерними песимістами й оптимістами увазі дві протилежні філософські гіпотези. перший виходить з абсолютної унікальності "людської тілесності", неповторності людської індивідуальності. Тому створення штучного інтелекту, подібного інтелекту людини, оголошується неможливим. Друга гіпотеза, навпаки, приймає тезу про принципову ідентичності елементарних операцій людського і машинного мислення. пізнавальні процеси, чуттєві образи, установки і цінності можуть бути більш-менш адекватно реалізовані і змодельовані на дискретних електронних обчислювальних системах. Основу другої гіпотези становить добре розроблена теорія обчислювальних функцій, орієнтована на конструктивно-апаратну реалізованість.
Цікаву думку, щодо ставлення до штучного інтелекту, висловив А. Ендрю: "Не можна піти від того факту, що обчислювальна машина дійсно є слухняним виконавцем програми. Але коли ЕОМ і програма стають досить складними, поведінка машини може виявитися практично непередбачуваним (хоча воно і передбачувано в принципі). Тому не позбавлене сенсу розглядати машину, як пристрій, принципово здатне до "новаторства". [7]
2. ПОРІВНЯННЯ штучного та природного інтелекту
З моменту появи питання про створення штучного інтелекту значне число зусиль вчених присвячується порівнянні інтелектуальної системи і людського розуму. Порівняння це проводиться по різних лініях, деякі з них згадувалися вище: порівнюються механізми і результати роботи комп'ютерної системи і людського мислення, їх ефективність у вирішенні тих чи інших типів завдань. Питання про подібність і відмінності між штучною інтелектуальною системою і людським розумом нерідко пов'язується з питанням про перспективи штучного інтелекту як наукового напрямку. При цьому одні дослідники вважають, що стратегічною лінією має бути все більше наближення можливостей комп'ютерної системи до можливостей людського розуму, інші, навпаки відстоюють точку зору, згідно з якою метою штучного інтелекту не моделювання людського мислення, а винахід способів обробки інформації, принципово відмінних від людських та застосовуваних там, де людське мислення не ефективно або де його використання недоцільне.
Час від часу висловлюються думки про принципову недоцільність порівняння інтелектуальної комп'ютерної системи і людського інтелекту. Тим не менш, як зазначає І. Ю. Алексєєва, порівняння систем штучного інтелекту з природним інтелектом не тільки є реалізацією непереборний потреби людини у співвідношенні "я" з тим, що в якомусь відношенні подібно до мене, належачи до області "не-я ", але й відіграє важливу роль у створенні нових типів інтелектуальних систем, у формуванні підходів та парадигм штучного інтелекту. [1]
Цікавий підхід М. М. Ботвініка до порівняння штучного і природного (людського) інтелекту: "Домовимося, що будемо оцінювати інтелект з кібернетичної точки зору. А як тоді його можна оцінити? Це здатність приймати рішення - гарне рішення в складній ситуації при економному використанні ресурсів. Якщо підемо з цієї точки зору, то не побачить відмінностей між природним і штучним інтелектом ". [3]
Дж.Хогеландом сформульований "парадокс механічного розуму. "Міркування (у його вичісленческой моделі) є маніпуляція позначають символами у відповідності з деякими раціональними правилами (в інтегрованій системі). для здійснення цих маніпуляцій повинен бути певний вид маніпуляторів. При цьому маніпулятор або звертає увагу на те, що позначають символи і правила, або на звертає. Але якщо він звертає увагу на значення (смисл), то він не може бути повністю механічним, тому, що значення (смисли) не відчувають фізичних впливів. З іншого боку, якщо контролер не бере до уваги значення (смисл), то маніпуляції не можуть вважатися прикладами міркування, тому що не може вважатися розумним те, що не залежить вирішальним чином від значення (сенсу) символів. Коротше кажучи, якщо процес або система механічні, то вони не можуть вважатися розумом, якщо ж це розум, то він не може бути механічним ". Дозвіл цього парадоксу, вважає автор, могло б служити філософським підставою підйому штучного інтелекту. [1]
3. ПРОБЛЕМА ПОДАННЯ ЗНАНЬ У КОМП'ЮТЕРНИХ СИСТЕМАХ. ЕКСПЕРТНІ СИСТЕМИ.
Проблема подання знань в комп'ютерних системах - одна з основних проблем у галузі штучного інтелекту. Вирішення цієї проблеми дозволить фахівцям, не навченим програмування, безпосередньо мовою "ділової прози" в діалоговому режимі працювати з ЕОМ і з її допомогою формувати необхідні рішення. Таким чином, рішення проблеми подання знань у комп'ютерних системах дозволить суттєво посилити інтелектуальну творчу діяльність людини за рахунок ЕОМ. [4]
Зупинимося на історії розвитку цієї проблеми. З появою ЕОМ відкрилася можливість електронного подання знань. На першому етапі це були самі дані, і обробні їх програми. Взаємодія фахівців різних профілів, в інтересах яких використовувалися ЕОМ, здійснювалося через математиків-прикладників і програмістів. Надалі відбулося відділення даних від програм - з'явилися бази і банки даних, що, у свою чергу, дозволило створювати інформаційно-довідкові, інформаційно-пошукові системи різних типів. З'явився діалоговий режим взаємодії людини з ЕОМ, який в певних межах дозволив забезпечити роботу фахівців, не навчених програмування.
У свою чергу, створення банків даних і баз даних, а також самих складних програм багато в чому стало можливим тому, що докорінно змінився і мова та принципи програмування. Практично вся представлена тут еволюція спиралася на важкий, але наполегливо здійснюваний процес зближення мов ЕОМ з людською мовою. Певні успіхи в цій області дозволили говорити навіть про інтелектуалізації ЕОМ. У першу чергу проблема зближення мов вирішувалася для створення великих інформаційно-пошукових систем, де користувач спілкувався з ЕОМ на обмеженій природній мові, тобто мовою "ділової прози".
Виникла тут проблема смислового аналізу текстів відразу поставила питання про побудову семантичної (смислової) моделі певної предметної області. Однак так як ЕОМ зараз здатні обробляти тільки формалізовані дані, такі моделі могли бути побудовані тільки в разі успішної формалізації знань у цій області. У зв'язку з цим в теорії штучного інтелекту були розроблені формалізми представлення знань - семантичні мережі, фрейми, продукційні системи. Формалізми штучного інтелекту дозволили, з одного боку, будувати бази знань як абстрактну надбудову над базою даних, а з іншого - створювати моделі знань безлічі областей описових і слабо формалізованих наук (геологія, медицина, біологія, суспільні науки та ін.) [6]
Проте не можна не враховувати того, що створювати штучний інтелект, подібний людському, шляхом повної формалізації всього навколишнього світу - це безуспішна спроба. там. де починається абсолютна формалізація, закінчується справжній інтелект, що містить творчий початок, властиве людині. Інтерпретуючи це положення для комп'ютерних систем, можна стверджувати, що повна формалізація - це ворог штучного інтелекту.
Сьогодні ЕОМ свідомо використовуються як засіб представлення знань. Однак самі ЕОМ містять не знання, а інформацію, тобто подання або модель знання. На основі цієї моделі користувач відтворює необхідне йому знання. Вміст пам'яті ЕОМ не рівносильно людського знання, яке є набагато більш складним феноменом, але може служити зручною для комунікації моделлю цього знання. Цей принцип моделювання професійних знань лежить в основі експертних систем. Оскільки експертні системи безпосередньо допомагають у здійсненні інтелектуальної діяльності людини, то розробку експертних систем часто відносять до досягнень у галузі штучного інтелекту. Однак багато фахівців вважають експертні системи ефективною альтернативою штучному інтелекту, хоча в їх створенні використано низку сучасних досягнень з області штучного інтелекту. [4]
У той час, як штучний інтелект ставить завдання створення інтелектуальних моделей дійсності, забезпечують доцільне поведінку, головне в розробці експертних систем - це модель професійних знань про певний аспекті дійсності, притаманних людині - експерту або декільком експертам. [4]
Розробки в галузі штучного інтелекту спрямовані на заміну інтелектуальних функцій людини функціями ЕОМ. На противагу цьому експертні системи не тільки не припускають витіснення людини з будь-яких інтелектуальних сфер діяльності, а навпаки, орієнтуються на те, що професійні знання фахівця, як правило, краще описують погано структуровану дійсність, ніж будь-яка штучна модель, а роль експертних систем полягає в тому, щоб зробити знання одного або кількох експертів надбанням будь-якого фахівця в даній області незалежно від просторово-часових обмежень. При цьому від користувача експертної системи в якості умови ефективного використання експонованих консультацій потрібно професійне творче володіння предметом. У ідеалі користувач в процесі взаємодії з експертною системою сам стає експертом, знання якого враховуються у цій системі. Якщо штучний інтелект традиційно відводить людині пасивну роль особи, перекладає на ЕОМ тяжкість важких рішень, то експертні системи орієнтуються на творчість користувача, здатного самостійно приймати відповідальні рішення з урахуванням професійних знань, які видаються йому через експертні системи.
4. ПИТАННЯ ДОВІРИ ДО РЕЗУЛЬТАТАМИ ДІЯЛЬНОСТІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ.
Хоча створення "справжнього" штучного інтелекту навряд чи можна вважати подією доступного для огляду майбутнього, вже сьогодні комп'ютери (і не тільки системи штучного інтелекту) володіють достатньою ступенем автономності та неконтрольованості з боку людини, щоб породити проблеми, пов'язані з довірою до результатів інформаційно-переробної діяльності ( мається на увазі переробка інформації в широкому сенсі, що передбачає отримання, зберігання, перетворення і передачу інформації). Значна частина цих проблем має технічний чи практичний характер. Однак існують і власне метафізичні питання, то чи інше рішення яких здатне зробити (або приховано надає) вплив на вибір стратегії прийняття практичних заходів контролю за комп'ютерною переробкою інформації. [1]
Проблеми контролю за роботою комп'ютера і оцінки результатів переробки інформації комп'ютером (або за допомогою комп'ютера) пов'язані з неможливістю для людини простежити за виконанням операцій. Починаючи з певної кількості даних і певної швидкості їх обробки, ми повинні грунтуватися на сумнівному становищі, що комп'ютер не буде вести себе інакше в сфері великих кількостей і швидкостей, ніж ті, з якими ми безпосередньо знайомі.
Що стосується людини, то він не в змозі перевірити багато хто навіть відносно короткі послідовності операцій, виконуваних звичайними комп'ютерами. У ще більшою мірою це справедливо для складних програм, в яких багато обчислення виконуються паралельно.
При нездійсненності прямого контролю за роботою машини і вичерпної перевірки результатів машинних операцій, має сенс прагне все ж таки забезпечити максимально досяжний контроль і максимально досяжну надійність методів перевірки результатів комп'ютерних обчислень. Засоби досягнення цієї мети різні для різних типів систем.
ВИСНОВОК.
На закінчення необхідно відзначити, що проблема подання знань в комп'ютерних системах є, мабуть, самої найважливішої в області моделювання на ЕОМ функцій людського мислення.
Накопичуючи знання про зовнішній світ, фіксуючи дані, осмислюючи їх, людина створює складну систему уявлень - якусь концептуальну модель, яка в кінцевому підсумку фіксується природною мовою. Модель зовнішнього світу в людини слабо типізувати і слабо формалізована, така модель передбачає оперування образами, і в ній можна виділити синтаксичний, семантичний і прагматичний рівні. Однак необхідно пам'ятати, що це модель.
У ЕОМ також може бути створена модель зовнішнього світу, проте принципи функціонування комп'ютера такі, що ця модель повинна бути строго формалізована.
Сьогоднішній досвід змушує зробити висновок, що така формалізована модель описує реальний світ дуже неточно. Для адекватного відображення зовнішнього світу комп'ютерні моделі повинні мати гнучкістю, багатоплановістю і так далі, але необхідність формалізації накладає суттєві обмеження при відображенні реально існуючих об'єктів і зв'язків між ними. Модель навколишнього світу у сучасного комп'ютера настільки неточна, що завдання створення штучного інтелекту в доступному для огляду майбутньому не може бути поставлена науково. Проте не можна не бачити, що відбувається постійне вдосконалення системи подання та оперування даними, вже створені і функціонують найскладніші експертні системи, які надають істотну допомогу фахівцям у різних областях людської діяльності. І такі експертні системи - ще далеко не межа можливості подання знань в ЕОМ.
У цій роботі лише позначені складні питання, що стоять на шляху моделювання на ЕОМ основних функцій людського мислення, які вимагають більш детального та комплексного філософського, методологічного аналізу.