Определить, как повлиял естественный интеллект на создание искусственного; выяснить, сможет ли робот когда-нибудь управлять человеком

Цель моей работы – описать и разобраться в том, что же на самом деле представляет собой искусственный интеллект и можно ли сравнить его с естественным интеллектом.

Также необходимо решить поставленные задачи, которые можно сформулировать следующим образом:

1) дать определение искусственного и естественного интеллекта;

2) описать суть создания искусственного интеллекта;

3) выявить проблемы, с которыми столкнулись создатели на пути к искусственному интеллекту;

4) определить, можно ли создать гения с искусственным интеллектом;

5) установить, какие действия возможно совершать при помощи машины;

определить, как повлиял естественный интеллект на создание искусственного; выяснить, сможет ли робот когда-нибудь управлять человеком.

 

1.ЗНАКОМИМСЯ: ИСКУСТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ.

В первую очередь, мы начнем с определения искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект(ИИ) – это раздел информатики, разрабатывающий моделирование отдельных функций творческой деятельности человека.

В последнее время интерес к искусственному интеллекту резко растет — вместе с требованиями к информационным системам. Умнеет программное обеспечение, умнеет бытовая техника. Мы неуклонно движемся к новой информационной революции, сравнимой по масштабам с развитием Интернета, название которой — искусственный интеллект.

Все уже наслышаны об электронных японских собаках, способных узнавать хозяина в лицо, выполнять некоторые команды и имеющих некоторую обучаемость. Кое у кого дома уже стоят холодильники с интеллектуальной системой управления и выходом в Интернет.

Здесь, наверное, уместно привести гипотезу о встречной эволюции человека и компьютера. Человек сначала учится видеть, ходить, разговаривать, а уже потом развивает способности к вычислениям и логическим выводам. Компьютер же, наоборот, появился как вычислительная система, базирующаяся на формальной логике, но в процессе развития приобретает способности к распознаванию образов, синтезу речи и т.п.

В чем суть задачи создания искусственного интеллекта? Сам термин "интеллект" происходит от латинского inteUectus — ум, рассудок, разум, мыслительные способности человека. То есть это способность мозга решать задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения и адаптации к разнообразным обстоятельствам.

Соответственно, искусственный интеллект (по-английски — Artificial Intellect, AI — общепринятая аббревиатура) — свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать решения на основе ранее полученного опыта и анализа внешних воздействий.

Заметим, что понятие "знания" подразумевает не только ту информацию, которая поступает в мозг через органы чувств. Такие знания важны, но недостаточны для интеллектуальной деятельности. Ведь объекты окружающей среды не только воздействуют на наши органы чувств, но и взаимодействуют друг с другом. И для воссоздания интеллектуальной деятельности в этой среде необходимо знать ее модель. Формирование этой модели происходит в процессе обучения на основе опыта и адаптации к различным обстоятельствам.

Тут необходимо вспомнить известный термин — "алгоритм", который в самом упрощенном виде можно расшифровать как "инструкция по эксплуатации". Вот, например, алгоритм попадания в квартиру: "Подходишь к двери, вставляешь ключ в замочную скважину, поворачиваешь, тянешь дверную ручку на себя, переступаешь порог".

Нахождение алгоритмов — естественная цель человека при решении им разнообразных задач. Порой это связано с тонкими и сложными рассуждениями, требующими изобретательности, высокой квалификации. Иными словами, участия интеллекта.

Если алгоритм решения задачи известен, сам процесс решения становится почти автоматическим, он под силу и вычислительной машине, и роботу — надо только выполнять действия, предусмотренные инструкцией-алгоритмом. Поэтому чаще всего задачи со стандартными методами решения исключают из класса интеллектуальных. Например, чисто вычислительные: их стандартные алгоритмы — последовательность элементарных операций — легко выразить в виде программы. С этой точки зрения написание, например, традиционных компьютерных программ — это не конструирование искусственного интеллекта. Здесь интеллектуальная часть выполняется человеком. На долю машины остается работа, не требующая участия мышления.

А вот в интеллектуальных задачах, таких, как распознавание образов, игра в шахматы, доказательство теорем, формальное разложение процесса решения на отдельные шаги часто затруднительно.

Уже говорилось, что характерные черты интеллекта, проявляющиеся в решении задач, — способность к обучению, обобщению, накоплению опыта и знаний, адаптации к меняющимся условиям. Благодаря интеллекту мозг может легко перестраиваться с одной задачи на другую, причем, и такую, для которой нет стандартных, заранее известных методов решения.

Исторически сложились три основных направления в моделировании искусственного интеллекта. Первое — то, где объектом исследований является структура и механизмы работы мозга человека, а конечная цель — раскрытие тайны мышления. Во втором случае объектом исследования выступает сам искусственный интеллект. Здесь речь идет о моделировании интеллектуальной деятельности с помощью вычислительных машин. Целью является создание компьютерного программного обеспечения, позволяющего решать интеллектуальные задачи не хуже человека. Наконец, третий подход ориентирован на создание смешанных человеко-машинных, интерактивных систем. Одна из важнейших проблем в этих исследованиях — организация диалога между человеком и машиной.

 

2. ПРОИСХОЖДЕНИЕ И ПОНИМАНИЕ ИИ.

 

Различные виды и степени интеллекта существуют у многих людей, животных и некоторых машин, интеллектуальных информационных систем и различных моделей экспертных систем с различными базами знаний. При этом, как видим, такое определение интеллекта не связано с пониманием интеллекта у человека — это разные вещи. Более того, эта наука моделирует человеческий интеллект, так как с одной стороны, можно изучить кое-что о том, как заставить машины решить проблемы, наблюдая других людей, а с другой стороны, большинство работ в ИИ касаются изучения проблем, которые требуется решать человечеству в промышленном и технологическом смысле. Поэтому ИИ-исследователи вольны использовать методы, которые не наблюдаются у людей, если это необходимо для решения конкретных проблем.

Именно в таком смысле термин ввел Джон Маккарти в 1956 году на конференции в Дартмутском университете, и до сих пор, несмотря на критику тех, кто считает, что интеллект — это только биологический феномен, в научной среде термин сохранил свой первоначальный смысл, несмотря на явные противоречия с точки зрения человеческого интеллекта.

Как указывает председатель Петербургского отделения российской ассоциации искусственного интеллекта Т. А. Гаврилова, в английском языке словосочетание artificial intelligence 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.

Одно из частных определений интеллекта, общее для человека и «машины», можно сформулировать так: «Интеллект — способность системы создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определённого класса сложности и решать эти задачи».

 

 

3.ПОСТИЧЬ РАЗУМ РАЗУМОМ.

 

С конца 40-х годов минувшего столетия ученые во всем мире устремились к дерзкой цели — построению компьютеров, действующих таким образом, что по результатам работы их невозможно было бы отличить от человеческого разума.

Терпеливо продвигаясь вперед, исследователи в области искусственного интеллекта обнаружили, что столкнулись с весьма запутанными проблемами, далеко выходящими за пределы традиционной информатики.

Оказалось, что, прежде всего, необходимо понять механизмы процесса обучения, природу языка и чувственного восприятия. Для создания машин, имитирующих работу человеческого мозга, требуется разобраться в том, как действуют миллиарды его взаимосвязанных нейронов.

Тогда многие исследователи пришли к выводу, что, пожалуй, самая трудная часть проблемы — познание процессов функционирования человеческого разума, а не имитация его работы. Тут сложным оказалось даже точно определить предмет исследований — интеллект: как в притче о слепцах, пытавшихся описывать слона, каждый придерживался своего "заветного" определения.

Некоторые считали, что интеллект — это прежде всего умение решать сложные задачи; другие напирали на обучаемость, обобщения и аналогии; третьи — на возможность взаимодействия с внешним миром путем общения, восприятия и осознания воспринятого. Многие исследователи искусственного интеллекта склонны принять формулу оценки машинного интеллекта, предложенную еще в начале 50-х английским математиком и специалистом по вычислительной технике Аланом Тьюрингом. Компьютер можно считать разумным, утверждал Тьюринг, если он способен заставить нас поверить, что мы имеем дело не с машиной, а с человеком.

Кстати, интересен план имитации мышления, предложенный Тьюрингом. "Почему бы нам вместо того, чтобы пытаться создать программу, имитирующую интеллект взрослого человека, — писал он, — не попытаться создать программу, которая имитировала бы интеллект ребенка? Ведь если интеллект ребенка получает соответствующее воспитание, он становится интеллектом взрослого человека... Наш расчет состоит в том, что устройство, подобное интеллекту ребенка, может быть легко запрограммировано... Таким образом, мы расчленим проблему на две части — на задачу построения "программы ребенка" и задачу "воспитания" этой программы". Можно сказать, что именно по этому пути идут практически все разработчики систем искусственного интеллекта.

 

4.ПОДХОДЫ И НАПРАВЛЕНИЯ.

 

Единого ответа на вопрос чем занимается 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.

В философии не решён вопрос о природе и статусе человеческого интеллекта. Нет и точного критерия достижения компьютерами «разумности», хотя на заре искусственного интеллекта был предложен ряд гипотез, например, тест Тьюринга или гипотеза Ньюэлла — Саймона. Поэтому, несмотря на наличие множества подходов, как к пониманию задач ИИ, так и созданию интеллектуальных информационных систем можно выделить два основных подхода к разработке ИИ:

§ нисходящий (англ. Top-Down AI), семиотический — создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;

§ восходящий (англ. Bottom-Up AI), биологический — изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер.

Последний подход, строго говоря, не относится к науке о ИИ в смысле, данном Джоном Маккарти — их объединяет только общая конечная цель.

 

 

5.ТЕСТ ТЬЮРИНГА И ИНТУИТИВНЫЙ ПОДХОД.

Эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум» (англ. Computing Machinery and Intelligence), опубликованной в 1950 году в философском журнале «Mind». Целью данного теста является определение возможности искусственного мышления, близкого к человеческому.

Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор». Все участники теста не видят друг друга.

§ Самый общий подход предполагает, что ИИ будет способен проявлять поведение, не отличающееся от человеческого, причём в нормальных ситуациях. Эта идея является обобщением подхода теста Тьюринга, который утверждает, что машина станет разумной тогда, когда будет способна поддерживать разговор с обычным человеком, и тот не сможет понять, что говорит с машиной (разговор идёт по переписке).

§ Писатели-фантасты часто предлагают ещё один подход: ИИ возникнет тогда, когда машина будет способна чувствовать и творить. Так, хозяин Эндрю Мартина из «Двухсотлетнего человека» начинает относиться к нему как к человеку, когда тот создаёт игрушку по собственному проекту. А Дейта из Звёздного пути, будучи способным к коммуникации и научению, мечтает обрести эмоции и интуицию.

Однако последний подход вряд ли выдерживает критику при более детальном рассмотрении. К примеру, несложно создать механизм, который будет оценивать некоторые параметры внешней или внутренней среды и реагировать на их неблагоприятные значения. Про такую систему можно сказать, что у неё есть чувства («боль» — реакция на срабатывание датчика удара, «голод» — реакция на низкий заряд аккумулятора, и т. п.). А кластеры, создаваемые картами Кохонена, и многие другие продукты «интеллектуальных» систем можно рассматривать как вид творчества.

 

6.СИМВОЛЬНЫЙ ПОДХОД.

 

Исторически символьный подход был первым в эпоху цифровых машин, так как именно после создания Лисп, первого языка символьных вычислений, у его автора возникла уверенность в возможности практически приступить к реализации этими средствами интеллекта. Символьный подход позволяет оперировать слабоформализованными представлениями и их смыслами. От умения выделить только существенную информацию зависит эффективность и результативность решения задачи.

Но широта классов задач, эффективно решаемых человеческим разумом, требует невероятной гибкости в методах абстрагирования. А это недоступно при любом инженерном подходе, в котором исследователь выбирает методы решения, основываясь на способность быстро дать эффективное решение какой-то наиболее близкой этому исследователю задачи. То есть уже за реализованную в виде правил единственную модель абстрагирования и конструирования сущностей. Это выливается в значительные затраты ресурсов для непрофильных задач, то есть система от интеллекта возвращается к грубой силе на большинстве задач и сама суть интеллекта исчезает из проекта.

Основное применение символьной логики — это решение задач по выработке правил. Большинство исследований останавливается как раз на невозможности хотя бы обозначить новые возникшие трудности средствами выбранных на предыдущих этапах символьных системах. Тем более решить их и тем более обучить компьютер решать их или хотя бы идентифицировать и выходить из таких ситуаций.

 

 

7.ЛОГИЧЕСКИЙ ПОДХОД.

 

Логический подход к созданию систем искусственного интеллекта направлен на создание экспертных систем с логическими моделями баз знаний с использованием языка предикатов.

Учебной моделью систем искусственного интеллекта в 1980-х годах был принят язык и система логического программирования Пролог. Базы знаний, записанные на языке Пролог, представляют наборы фактов и правил логического вывода, записанных на языке логических предикатов.

Логическая модель баз знаний позволяет записывать не только конкретные сведения и данные в форме фактов на языке Пролог, но и обобщенные сведения с помощью правил и процедур логического вывода и в том числе логических правил определения понятий, выражающих определённые знания как конкретные и обобщенные сведения.

В целом исследования проблем искусственного интеллекта в рамках логического подхода к проектированию баз знаний и экспертных систем направлено на создание, развитие и эксплуатацию интеллектуальных информационных систем, включая вопросы обучения студентов и школьников, а также подготовки пользователей и разработчиков таких интеллектуальных информационных систем.