Проблемы создания искусственного интеллекта

Проблемы создания искусственного интеллекта

Размещено на http://www.allbest.ru/

Тема: «Проблема создания искусственного интеллекта»

Введение

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

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

Цель исследования: рассмотреть проблемы создания искусственного интеллекта.

Объект исследования: проблемы создания искусственного интеллекта.

Предмет исследования: Искусственный интеллект.

Задачи работы:

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

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

3) Выявление проблем не позволяющих создать ИИ.

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

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

Можно выделить несколько этапов развития теории искусственного интеллекта:

1. Домашинный этап ( до 17 в)

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

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

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

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

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

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

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

Вот еще несколько определений, которые приводятся некоторыми авторами.

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

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

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

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

· «Изучение умственных способностей с помощью вычислительных моделей»

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2. Разработки в области искусственного интеллекта существующие в настоящее время

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

2.1 Модели представления знаний

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

· Распознавание образов.

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

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

2.2 Остальные направления исследований

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

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

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

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

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

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

3. Проблемы создания искусственного интеллекта

3.1 Теоретические и практические проблемы

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

3.1.1 Проблемы нейронных сетей

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

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

3.1.2 Проблемы экспертных систем

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

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

3.1.3 Проблемы много-агентных систем

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

3.1.4 Проблемы генетических алгоритмов

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

3.1.5 Проблемы моделей представления знаний

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

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

3.2 Психологические проблемы

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

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

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

3.3 Этические проблемы

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

1) «В результате автоматизации может увеличиться количество безработных»

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

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

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

3) «Люди могут потерять чувство собственной уникальности»

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

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

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

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

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

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

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

Заключение

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

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

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

Список литературы

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

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

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

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

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

Размещено на Allbest.ru

Искусственный Интеллект. Противоречия и проблемы создания

Идея создания Искусственного Интеллекта (далее ИИ или Машина) существует давно, однако, человечество, не смотря на все свои стремления в этом направлении, – пока что решить эту задачу не может.

Поделюсь своим видением того, почему же решение данной задачи на сегодня людям не под силу.

Прежде всего разберёмся с особенностями терминологии, которая отражает ожидания и чаяния, а заодно, как это часто бывает – путает людей.

Считаю, что уже термин ИИ – говорит о многом, в том числе о вполне естественных изначальных ограничениях, которые он сам на себя накладывает. И здесь – формируется первое противоречие, которое затрудняет достижение цели.

Когда люди, включая специалистов в этой области, говорят Искусственный Интеллект, почему-то тут же на ходу начинают подменять понятия и расшифровывать этот термин, наполняя его таким содержанием, как: Форма жизни, Разум, Сознание, но, и на это я обращаю внимание сразу, Интеллект (искусственный или не искусственный) это совсем не тоже самое, что Форма жизни, Разум или Сознание, это категории разного уровня и разного масштаба, между ними нет и не может быть знака равенства.

Ведь… что такое Интеллект в общем (упрощённом) понимании? Это способность к решению сложных логических задач, основываясь на анализе. Да, психологи ещё выделяют социальный и эмоциональный интеллект, но в основу понятия об ИИ – легло именно представление об интеллекте логическом, аналитическом.

Создаётся противоречие, с одной стороны есть термин Искусственный Интеллект, который определяет себя сам, согласно словам, в него заложенным, а с другой – есть представления и ожидания, согласно которым, в результате создания ИИ получится Форма жизни (Разум).

ИИ – это не Форма жизни и не Разум – а именно логический интеллект. Возможно ли создать его? Да, думаю, возможно.

Но возможно ли, создавая ИИ, создать – Форму жизни (Разум) – нет, думаю, невозможно.

Моделей и подходов создания ИИ множество, но есть три базовых:

1. направлен на воспроизведение в процессоре принципов действия нейронных дуг человеческого ГМ, то есть – ИИ в идеале должен будет выглядеть как человек и развиваться через включение во взаимодействие и накопление опыта с людьми (этим занимается кибернетика);

2. создание самостоятельной мыслящей платформы, которая будет находиться внутри серверов, не имея внешней «телесной» оболочки (черпая информацию через подключение к интернету);

3. по сути синтез 1 и 2 вариантов. За счёт идеи «отсканировать» Сознание человека и наложить его (встроить) на код Машины, создав гибрид.

Чтобы было понятнее, приведу примеры. Начну со всем известного фильма «Терминатор». Итак Терминатор – это ИИ первого типа (выглядит как человек, развивается на основе общения с людьми), а «Скайнет» — это ИИ второго типа (самостоятельная платформа без оболочки, соединённая с мировой сетью данных). Третий же вариант представлен в фильме «Превосходство» (Transcendence).

Почему же я говорю, что создать ИИ вполне реально, а Форму жизни (Разум) – нет?

Чтобы что-то создать нужно фундаментально знать, что создаёшь, как оно устроено, как развивается и ещё множество миллионов самых разных как, зачем и почему…

И если создать Машину, способную не только к обработке гигантского количества информации, но и к принятию логически соотнесённых решений на основе этой информации — возможно, ведь логический подход – по сути прост. Есть данные, их нужно сопоставить и выбрать наиболее результативный вариант действий из всех возможных (шкала вероятностей).

Людям сделать это сложно, поскольку количество данных (переменных) слишком велико для нас и если опираться на логический подход – десятилетия уйдут на принятие не самых сложных решений, тогда как Машины такой подход – оптимальный за счёт вычислительной мощности.

Но вот что такое Жизнь, Разум или Сознание – человечество не знает, причём незнание наше на сегодняшний момент – просто безнадёжное, а потому – создать собственную версию Жизни и Разума – невыполнимо (по крайней мере в обозримом будущем).

Теперь обратимся к идее отсканировать Сознание человека, перенеся его в компьютерную среду. Допускаю техническую возможность, причём в скором будущем, перенести наши воспоминания (систему памяти) на цифровые носители, но не Сознание… как и в случае с Жизнью и разумом, люди просто не знают, что такое Сознание, так как же можно его отсканировать и куда-то перенести, после чего ещё как-то преобразовывать?

Ведь невозможно изменить или создать то, о природе чего ты не знаешь абсолютно ничего. И это ещё одна из фундаментальных проблем.

*Кстати, здесь мои теории о том, что такое Сознание и что такое Интеллект.

Однако кроме вопросов что создавать и как создавать, не менее важно – кто создаёт. Теперь задумайтесь… созданием ИИ занимаются специалисты, в сути своих знаний – максимально отдалённые от живого мира, программисты.

Они создают и обслуживают «Техносферу» социального мира, большего отдаления от «Биосферы» (от живого мира) и представить сложно. Как эти люди могут создать Жизнь или Разум?

Конечно, скажете вы, это упрощённое видение, и будете правы. Да, проекты создания ИИ комплексные, в которых задействованы самые разные специалисты, включая физиков, социологов и психологов, нейрофизиологов и генетиков, однако, исходный код (ДНК так сказать) пишут всё равно в конечном итоге – программисты.

Но на этом проблемы и сложности не заканчиваются. Если представить себе, что ИИ был создан. Как же узнать… что это в итоге такое получилось?

На этот случай существует система оценки наличия способности Машины мыслить – так называемый «тест Тьюринга» (есть несколько его вариантов).

Опять же, заметьте, цель «теста Тьюринга» – проверить наличие способности к сложному логическому мышлению.

Уместно задаться вопросом, зачем проверять именно это, если вроде как цель — подтвердить наличие Формы жизни (Разума) в Машине?

Неужели программисты полагают, что только логическое мышление и аналитический интеллект делают человека человеком?

На мой взгляд человека человеком делают две способности:

  • иметь сложные чувства (прежде всего Любовь) и
  • заниматься Творчеством.

Вполне вероятно, что технически Машина сможет, например, что-то нарисовать, но… будет ли это Творчеством, что она почувствует, что станет для неё вдохновением, что Машина запомнит о моменте или дне, когда был создан рисунок? На эти вопросы ни один тест не сможет дать ответа.

Но остаётся и ещё один аспект проблемы: сравнение и соизмерение любых проявлений Машины, как живой — планируется осуществлять с нашими человеческими проявлениями.

В этом ещё одно жёсткое ограничение, ведь кто сказал, что даже если однажды не просто ИИ, но и новая Форма жизни (Разума) на кремниевой основе будет создана, то этот Разум будет идентичен нашему, станет вести себя как мы?

Не устаю поражаться человеческой надменности…

Если мы встретим перед собой новую Форму жизни, обладающую Разумом, но она не будет похожей на нас с вами, как мы вообще поймём, что перед нами – именно разумная Форма жизни?

В заключении задам ещё вопрос, который вообще-то следует задавать в начале, до того, как что-либо начинать, а именно: какова необходимость (целесообразность) создания ИИ?

Нас, людей, вперёд ведёт жажда… жажда знаний, достижений, открытий, познания, в основе которых – Любовь и Творчество, но… если ИИ будет создан, если когда-то будет создана и новая Форма жизни (Разума), то что будет вести вперёд её? Кем для этой Машины станем мы? А она для нас?

В настоящее время эти (и многие другие) вопросы не заботят тех, кто финансирует исследования в области ИИ. Их цель – достижение цифрового (энергетического) бессмертия через отказ от телесной (биологической) оболочки.

И хотя я полагаю, что вероятность создания ИИ в сколь-либо обозримом будущем крайне низка, исходя хотя бы из обозначенных проблем, однако, о целесообразности и актуальной необходимости следует задуматься, потому что действия не имеют обратной силы и в случае чего – последствия будут неотвратимы, кто-то называет это «Технологической сингулярностью», ну, а кто-то просто – концом эпохи людей.

Проблема создания искусственного интеллекта

Проблема создания искусственного интеллекта

Понятие искусственного интеллекта

  • Искусственный интеллект – одна из новейших наук, появившихся во второй половине 20-ого века.

Подходы к созданию Систем искусственного интеллекта

Логический

— логический подход к созданию систем ИИ направлен на создание экспертных систем с логическими моделями без знаний с использованием языка предикатов;

Агентно-ориентированный

  • согласно этому подходу интеллект – это вычислительная часть способности достигать поставленных перед машиной целей. Он акцентирует внимание на тех методах и алгоритмах, которые помогут интеллектуальной машине выживать в окружающей среде при выполнении поставленной цели;

Интуитивный

— этот подход предполагает, что ИИ будет проявлять человеческое поведение даже в нормальных ситуациях.

Понятие сильного и слабого ИИ

  • Тест Тьюринга
  • Способность выполнения осмысленных действий Гипотеза Ньюэлла — Саймона понятие сильного ИИ

Тест Тьюринга

Проблемы, изучаемые в искусственном интеллекте

  • Представление знаний
  • Моделирование рассуждений
  • Диалоговые процедуры общения на естественном языке
  • Планирование целесообразной деятельности
  • Обучение интеллектуальных систем в процессе их деятельности

Классификация искусственного интеллекта

Проблемы создания ИИ

  • Анализ проблемы искусственного интеллекта открывает роль таких философских познавательных орудий, как категории, специфическая семиотическая система, логические структуры, ранее накопленное знание.

Современный искусственный интеллект

  • В настоящий момент в создании искусственного интеллекта наблюдается интенсивное перемалывание всех предметных областей, имеющих хоть какое-то отношение к ИИ, в базы знаний.
  • Исследования ИИ влились в общий поток технологий сингулярности, таких как информатика, экспертные системы, нанотехнология, молекулярная биоэлектроника, теоретическая биология, квантовая теория.
  • Результаты разработок в области ИИ вошли в высшее и среднее образование России в форме учебников информатики.

Asimo (сокращение от Advanced Step in Innovative MObility) — робот-андроид. Создан корпорацией Хонда, в Центре Фундаментальных Технических Исследований Вако (Япония). Рост 130 см, масса 54 кг. Способен передвигаться со скоростью быстро идущего человека — до 6 км/ч.

Проект Aiko

Связь с другими науками

  • Искусственный интеллект вместе с нейрофизиологией, эпистемологией и когнитивной психологией образует более общую науку, называемую когнитология. Важную роль в искусственном интеллекте играет философия. Также с проблемами искусственного интеллекта тесно связана эпистемология — наука о знании в рамках философии. Философы, занимающиеся данной проблематикой, решают вопросы, схожие с теми, которые решаются инженерами ИИ о том, как лучше представлять и использовать знания и информацию.

Компьютерные технологии и кибернетика:

В компьютерных науках проблемы искусственного интеллекта рассматриваются с позиций проектирования экспертных систем и баз знаний.. В целом исследования проблем искусственного интеллекта в компьютерных науках направлены на создание, развитие и эксплуатацию интеллектуальных информационных систем, а вопросы подготовки пользователей и разработчиков таких систем решаются специалистами информационных технологий.

Психология и когнитология:

— Методология когнитивного моделирования предназначена для анализа и принятия решений в плохо определённых ситуациях. Была предложена Аксельродом.Основана на моделировании субъективных представлений экспертов о ситуации и включает: методологию структуризации ситуации: модель представления знаний эксперта в виде знакового орграфа (когнитивной карты) (F, W), где F — множество факторов ситуации, W — множество причинно-следственных отношений между факторами ситуации; методы анализа ситуации. В настоящее время методология когнитивного моделирования развивается в направлении совершенствования аппарата анализа и моделирования ситуации. Здесь предложены модели прогноза развития ситуации; методы решения обратных задач.

Философия:

— Наука «о создании искусственного разума» не могла не привлечь внимание философов. С появлением первых интеллектуальных систем были затронуты фундаментальные вопросы о человеке и знании, а отчасти о мироустройстве. Философские проблемы создания искусственного интеллекта можно разделить на две группы, условно говоря, «до и после разработки ИИ».

Заключение.

  • Однозначного ответа, что же такое «искусственный интеллект» на данный момент не существует. Каждый автор имеет своё мнение на этот счёт. Некоторые считают, что ИИ может быть создан на основе одной из методик перечисленных выше, другие считают, что создание ИИ невозможно именно на текущем этапе развития человечества, третьи — вообще в принципе отрицают возможность создания ИИ.
  • Особенность ИИ в том, что это не сложная и дорогая технология, вроде атомной энергии. Это программный продукт, который легко тиражировать (копировать). Если учить ИИ тому, что человечество считаем полезным, то затем, теоретически, ИИ сможет развиваться по экспоненте, потому что для каждого нового поколения ИИ не требуется тратить время на изучение того, что уже знают предыдущие поколения (старые версии ИИ).
  • Но, если позволить «разумной» машине принимать самостоятельные решения, то невозможно знать заранее, что это будут за решения, и нет уверенности, что эти решения устроят человека. Поэтому машина, снова таки теоретически, сможет осуществить свою волю в соответствии со «своими» суждениями, даже если вы этого не желаете.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *