Знаймо

Додати знання

приховати рекламу

Цей текст може містити помилки.

Штучний інтелект


RUNSWift Naos 2010.jpg

План:


Введення

Штучний інтелект (ШІ, англ. Artificial intelligence, AI ) - наука і технологія створення інтелектуальних машин, особливо інтелектуальних комп'ютерних програм. ІІ пов'язаний з подібною метою використання комп'ютерів для розуміння людського інтелекту, але не обов'язково обмежується біологічно правдоподібними методами [1].


1. Походження і розуміння терміну "штучний інтелект"

Процитоване в преамбулі визначення штучного інтелекту, дане Джоном Маккарті в 1956 на конференції в Дартмутського університеті, не пов'язане безпосередньо з розумінням інтелекту в людини. Згідно Маккарті, ІІ-дослідники вільні використовувати методи, які не спостерігаються у людей, якщо це необхідно для вирішення конкретних проблем [1].

Пояснюючи своє визначення, Джон Маккарті вказує: "Проблема полягає в тому, що поки ми не можемо в цілому визначити, які обчислювальні процедури ми хочемо називати інтелектуальними. Ми розуміємо деякі механізми інтелекту і не розуміємо інші. Тому під інтелектом у межах цієї науки розуміється тільки обчислювальна складова здатності досягати цілей в світі " [1].

У той же час існує і точка зору, згідно якої інтелект може бути тільки біологічним феноменом [2].

Як вказує голова Петербурзького відділення Російської асоціації штучного інтелекту Т. А. Гаврилова, в англійській мові словосполучення artificial intelligence не має тієї злегка фантастичною антропоморфної забарвлення, яку воно набуло в досить невдалий російською перекладі. Слово intelligence означає "вміння міркувати розумно", а зовсім не "інтелект", для якого є англійський аналог intellect [3].

Учасники Російської асоціації штучного інтелекту дають такі визначення штучного інтелекту:

  1. Науковий напрямок, в рамках якого ставляться і вирішуються завдання апаратного або програмного моделювання тих видів людської діяльності, які традиційно вважаються інтелектуальними [4].
  2. Властивість інтелектуальних систем виконувати функції (творчі), які традиційно вважаються прерогативою людини. При цьому інтелектуальна система - це технічна або програмна система, здатна вирішувати завдання, що традиційно вважаються творчими, належать конкретної предметної області, знання про яку зберігаються в пам'яті такої системи. Структура інтелектуальної системи включає три основні блоки - базу знань, вирішувач та інтелектуальний інтерфейс [4].
  3. Наука під назвою "Штучний інтелект" входить в комплекс комп'ютерних наук, а створювані на її основі технології до інформаційним технологіям. Завданням цієї науки є відтворення за допомогою обчислювальних систем та інших штучних пристроїв розумних міркувань і дій [5].

Одне з приватних визначень інтелекту, спільне для людини і "машини", можна сформулювати так: "Інтелект - здатність системи створювати в ході самонавчання програми (в першу чергу евристичні) для вирішення завдань певного класу складності і вирішувати ці завдання" [6].


2. Передумови розвитку науки штучного інтелекту

Історія штучного інтелекту як нового наукового напрямку починається в середині XX століття. К этому времени уже было сформировано множество предпосылок его зарождения: среди философов давно шли споры о природе человека и процессе познания мира, нейрофизиологи и психологи разработали ряд теорий относительно работы человеческого мозга и мышления, экономисты и математики задавались вопросами оптимальных расчётов и представления знаний о мире в формализованном виде; наконец, зародился фундамент математической теории вычислений - теории алгоритмов - и были созданы первые компьютеры.

Возможности новых машин в плане скорости вычислений оказались больше человеческих, поэтому в учёном сообществе закрался вопрос: каковы границы возможностей компьютеров и достигнут ли машины уровня развития человека? В 1950 году один из пионеров в области вычислительной техники, английский учёный Алан Тьюринг, пишет статью под названием "Может ли машина мыслить?" [7], в которой описывает процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком, получившую название теста Тьюринга.


2.1. История развития искусственного интеллекта в СССР и России

Коллежский советник Семён Николаевич Корсаков (1787-1853) ставил задачу усиления возможностей разума посредством разработки научных методов и устройств, перекликающуюся с современной концепцией искусственного интеллекта, как усилителя естественного. В 1832 году С. Н. Корсаков опубликовал описание пяти изобретённых им механических устройств, так называемых "интеллектуальных машин", для частичной механизации умственной деятельности в задачах поиска, сравнения и классификации. В конструкции своих машин Корсаков впервые в истории информатики применил перфорированные карты, игравшие у него своего рода роль баз знаний, а сами машины по существу являлись предтечами экспертных систем [8].

В СССР работы в области искусственного интеллекта начались в 1960-х годах [5]. В Московском университете и Академии наук был выполнен ряд пионерских исследований, возглавленных Вениамином Пушкиным и Д. А. Поспеловым.

В 1964 году была опубликована работа ленинградского логика Сергея Маслова "Обратный метод установления выводимости в классическом исчислении предикатов", в которой впервые предлагался метод автоматического поиска доказательства теорем в исчислении предикатов.

В 1966 году В. Ф. Турчиным был разработан язык рекурсивных функций Рефал.

До 1970-х годов в СССР все исследования ИИ велись в рамках кибернетики. По мнению Д. А. Поспелова, науки "информатика" и "кибернетика" были в это время смешаны, по причине ряда академических споров. Только в конце 1970-х в СССР начинают говорить о научном направлении "искусственный интеллект" как разделе информатики. При этом родилась и сама информатика, подчинив себе прародительницу "кибернетику". В конце 1970-х создаётся толковый словарь по искусственному интеллекту, трёхтомный справочник по искусственному интеллекту и энциклопедический словарь по информатике, в котором разделы "Кибернетика" и "Искусственный интеллект" входят наряду с другими разделами в состав информатики. Термин "информатика" в 1980-е годы получает широкое распространение, а термин "кибернетика" постепенно исчезает из обращения, сохранившись лишь в названиях тех институтов, которые возникли в эпоху "кибернетического бума" конца 1950-х - начала 1960-х годов [9]. Такой взгляд на искусственный интеллект, кибернетику и информатику разделяется не всеми. Это связано с тем, что на Западе границы данных наук несколько отличаются [10].


3. Подходы и направления

3.1. Подходы к пониманию проблемы

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 [11] :

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


3.1.1. Тест Тьюринга и интуитивный подход

Human Behaviour.png

Эмпирический тест был предложен Аланом Тьюрингом в статье "Вычислительные машины и разум" (англ. Computing Machinery and Intelligence ) [12], 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.


3.1.2. 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 способности 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 систем, тем более решить их и тем более обучить компьютер решать их или хотя бы идентифицировать и выходить из таких ситуаций.


3.1.3. 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 обобщённые сведения с помощью правил и процедур логического вывода, и в том числе логических правил определения понятий, выражающих определённые знания как конкретные и обобщённые сведения.

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


3.1.4. Агентно-орієнтований підхід

Pathfinding 2D Illustration.svg

Последний подход, развиваемый с начала 1990-х годов, называется агентно-ориентированным подходом, или подходом, основанным на использовании интеллектуальных (рациональных) агентов. Согласно этому подходу, интеллект - это вычислительная часть (грубо говоря, планирование) способности достигать поставленных перед интеллектуальной машиной целей. Сама такая машина будет интеллектуальным агентом, воспринимающим окружающий его мир с помощью датчиков, и способной воздействовать на объекты в окружающей среде с помощью исполнительных механизмов.

Этот подход акцентирует внимание на тех методах и алгоритмах, которые помогут интеллектуальному агенту выживать в окружающей среде при выполнении его задачи. Так, здесь значительно тщательнее изучаются алгоритмы поиска пути и принятия решений.


3.1.5. Гибридный подход

Гибридный подход предполагает, что только синергетическая комбинация нейронных и символьных моделей достигает полного спектра когнитивных и вычислительных возможностей. Например, экспертные правила умозаключений могут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила получают с помощью статистического обучения. Сторонники данного подхода считают, что гибридные информационные системы будут значительно более сильными, чем сумма различных концепций по отдельности.


3.2. Модели и методы исследований

3.2.1. Символьное моделирование мыслительных процессов

Анализируя историю ИИ, можно выделить такое обширное направление как моделирование рассуждений. Долгие годы развитие этой науки двигалось именно по этому пути, и теперь это одна из самых развитых областей в современном ИИ. Моделирование рассуждений подразумевает создание символьных систем, на входе которых поставлена некая задача, а на выходе требуется её решение. Как правило, предлагаемая задача уже формализована, то есть переведена в математическую форму, но либо не имеет алгоритма решения, либо он слишком сложен, трудоёмок и т. п. В это направление входят: доказательство теорем, принятие решений и теория игр, планирование и диспетчеризация, прогнозирование.


3.2.2. Работа с естественными языками

Немаловажным направлением является обработка естественного языка [13], в рамках которого проводится анализ возможностей понимания, обработки и генерации текстов на "человеческом" языке. В рамках этого направления ставится цель такой обработки естественного языка, которая была бы в состоянии приобрести знание самостоятельно, читая существующий текст, доступный по Интернету. Некоторые прямые применения обработки естественного языка включают информационный поиск (в том числе, глубокий анализ текста) и машинный перевод [14].


3.2.3. Представление и использование знаний

Направление инженерия знаний объединяет задачи получения знаний из простой информации, их систематизации и использования. Это направление исторически связано с созданием экспертных систем - программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо проблеме.

Производство знаний из данных - одна из базовых проблем інтелектуального аналізу даних. Существуют различные подходы к решению этой проблемы, в том числе - на основе нейросетевой технологии [15], использующие процедуры вербализации нейронных сетей.


3.2.4. Машинное обучение

Проблематика машинного обучения [16] касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной системой в процессе её работы. Это направление было центральным с самого начала развития ИИ [17]. В 1956 году, на Дартмундской летней конференции, Рей Соломонофф написал отчёт о вероятностной машине, обучающейся без учителя, назвав её: "Индуктивная машина вывода" [18].

Обучение без учителя - позволяет распознать образы во входном потоке. Обучение с учителем включает также классификацию и регрессионный анализ. Классификация используется, чтобы определить, к какой категории принадлежит образ. Регрессионный анализ используется, чтобы в рядах числовых примеров входа/выхода и обнаружить непрерывную функцию, на основании которой можно было бы прогнозировать выход. При обучении агент вознаграждается за хорошие ответы и наказывается за плохие. Они могут быть проанализированы с точки зрения теории решений, используя такие понятия как полезность. Математический анализ машинных алгоритмов изучения - это раздел теоретической информатики, известный как вычислительная теория обучения (англ. Computational learning theory ).

К области машинного обучения относится большой класс задач на распознавание образов. Например, это распознавание символов, рукописного текста, речи, анализ текстов. Многие задачи успешно решаются с помощью биологического моделирования (см. след. пункт). Особо стоит упомянуть компьютерное зрение, которое связано ещё и с робототехникой.


3.2.5. Биологическое моделирование искусственного интеллекта

Отличается от понимания искусственного интеллекта по Джону Маккарти, когда исходят из положения о том, что искусственные системы не обязаны повторять в своей структуре и функционировании структуру и протекающие в ней процессы, присущие биологическим системам. Сторонники данного подхода считают, что феномены человеческого поведения, его способность к обучению и адаптации есть следствие именно биологической структуры и особенностей её функционирования.

Сюди можна віднести кілька напрямів. Нейронні мережі використовуються для вирішення нечітких і складних проблем, таких як розпізнавання геометричних фігур або кластеризація об'єктів. Генетичний підхід заснований на ідеї, що якийсь алгоритм може стати більш ефективним, якщо запозичить кращі характеристики у інших алгоритмів ("батьків"). Відносно новий підхід, де ставиться завдання створення автономної програми - агента, що взаємодіє із зовнішнім середовищем, називається агентних підходом.


3.2.6. Робототехніка

Області робототехніки [19] і штучного інтелекту тісно пов'язані один з одним. Інтегрування цих двох наук, створення інтелектуальних роботів складають ще один напрямок ШІ. Інтелектуальність потрібно роботам, щоб маніпулювати об'єктами [20], виконувати навігацію з проблемами локалізації (визначати місцезнаходження, вивчати найближчі області) і планувати рух (як добратися до мети) [21]. Прикладом інтелектуальної робототехніки можуть служити іграшки-роботи Pleo, AIBO, QRIO.


3.2.7. Машинне творчість

Природа людської творчості ще менш вивчена, ніж природа інтелекту. Тим не менш, ця область існує, і тут поставлені проблеми написання комп'ютером музики, літературних творів (часто - віршів чи казок), художня творчість. Створення реалістичних образів широко використовується в кіно і індустрії ігор.

Окремо виділяється вивчення проблем технічної творчості систем штучного інтелекту. Теорія рішення винахідницьких задач, запропонована в 1946 Г. С. Альтшуллером, поклала початок таким дослідженням.

Додавання даної можливості до будь-якої інтелектуальної системі дозволяє досить наочно продемонструвати, що саме система сприймає і як це розуміє. Додаванням шуму замість відсутньої інформації або фільтрація шуму наявними в системі знаннями виробляє з абстрактних знань конкретні образи, легко сприймаються людиною, особливо це корисно для інтуїтивних і малоцінних знань, перевірка яких у формальному вигляді вимагає значних розумових зусиль.


3.2.8. Інші галузі досліджень

Нарешті, існує маса програм штучного інтелекту, кожне з яких утворює майже самостійний напрям. Як приклади можна привести програмування інтелекту в комп'ютерних іграх, нелінійне управління, інтелектуальні системи інформаційної безпеки.

Можна помітити, що багато областей досліджень перетинаються. Це властиво для будь-якої науки. Але в штучному інтелекті взаємозв'язок між, здавалося б, різними напрямками виражена особливо сильно, і це пов'язано з філософським спором про сильному і слабкому ШІ.


4. Сучасний штучний інтелект

ASIMO - Інтелектуальний гуманоїдний робот фірми Honda

Можна виділити два напрямки розвитку ІІ:

  1. рішення проблем, пов'язаних з наближенням спеціалізованих систем ШІ до можливостей людини, і їх інтеграції, яка реалізована природою людини (див. Посилення інтелекту);
  2. створення штучного розуму, що представляє інтеграцію уже створених систем ШІ в єдину систему, здатну вирішувати проблеми людства (див. Сильний і слабкий штучний інтелект).

Але зараз в області штучного інтелекту спостерігається залучення багатьох предметних областей, що мають швидше практичне ставлення до ШІ, а не фундаментальне. Багато підходи були випробувані, але до виникнення штучного розуму ні одна дослідницька група поки так і не підійшла. Нижче представлені лише деякі найбільш відомі розробки в галузі ШІ.


4.1. Застосування

Турнір RoboCup

Деякі з найбільш відомих ШІ-систем:

  • Deep Blue - переміг чемпіона світу з шахів. Матч Каспаров проти суперЕОМ не приніс задоволення ні комп'ютерникам, ні шахістам, і система не була визнана Каспаровим (докладніше див Людина проти комп'ютера). Потім лінія суперкомп'ютерів IBM проявилась у проектах brute force BluGene (молекулярне моделювання) та моделювання системи пірамідальних клітин в швейцарському центрі Blue Brain [22].
  • Watson - перспективна розробка IBM, здатна сприймати людську мову і виробляти імовірнісний пошук, із застосуванням великої кількості алгоритмів. Для демонстрації роботи Watson взяв участь в американській грі " Jeopardy! ", аналога" Своєї гри "в Росії, де системі вдалося виграти в обох іграх [23].
  • MYCIN - одна з ранніх експертних систем, яка могла діагностувати невеликий набір захворювань, причому часто так само, як і доктора.
  • 20Q - проект, заснований на ідеях ШІ, за мотивами класичної гри "20 запитань". Став дуже популярний після появи в Інтернеті на сайті 20q.net [24].
  • Розпізнавання мовлення. Системи такі як ViaVoice здатні обслуговувати споживачів.
  • Роботи в щорічному турнірі RoboCup змагаються в спрощеній формі футболу.

Банки застосовують системи штучного інтелекту (СІІ) в страховій діяльності (актуарна математика), при грі на біржі і управління власністю. Методи розпізнавання образів (включаючи, як більш складні і спеціалізовані, так і нейронні мережі) широко використовують при оптичному і акустичному розпізнаванні (у тому числі текст і мовлення), медичній діагностиці, спам-фільтри, в системах ППО (визначення цілей), а також для забезпечення ряду інших завдань національної безпеки.

Розробники комп'ютерних ігор застосовують ІІ в тій чи іншій мірі опрацьованості. Це утворює поняття " Ігровий штучний інтелект ". Стандартними задачами ШІ в іграх є знаходження шляху в двовимірному або тривимірному просторі, імітація поведінки бойової одиниці, розрахунок вірної економічної стратегії і так далі.


5. Зв'язок з іншими науками та явищами культури

Штучний інтелект разом з нейрофізіологією, епістемологією і когнітивної психологією утворює більш загальну науку, звану когнітологія. Важливу роль в штучному інтелекті відіграє філософія. Також з проблемами штучного інтелекту тісно пов'язана епістемологія - наука про знання в рамках філософії. Філософи, що займаються даною проблематикою, вирішують питання, схожі з тими, які вирішуються інженерами ШІ про те, як краще представляти і використовувати знання та інформацію.


5.1. Комп'ютерні технології та кібернетика

В комп'ютерних науках проблеми штучного інтелекту розглядаються з позицій проектування експертних систем і баз знань. Під базами знань розуміється сукупність даних і правил виводу, що допускають логічний висновок і осмислену обробку інформації. В цілому дослідження проблем штучного інтелекту в комп'ютерних науках спрямовані на створення, розвиток та експлуатацію інтелектуальних інформаційних систем, а питання підготовки користувачів і розробників таких систем вирішуються фахівцями інформаційних технологій.


5.2. Психологія і когнітологія

Методологія когнітивного моделювання призначена для аналізу і прийняття рішень у погано визначених ситуаціях. Була запропонована Аксельродом [25].

Заснована на моделюванні суб'єктивних уявлень експертів про ситуацію і включає: методологію структуризації ситуації: модель подання знань експерта у вигляді знакового орграфа (когнітивної карти) (F, W), де F - безліч факторів ситуації, W - безліч причинно-наслідкових відносин між факторами ситуації ; методи аналізу ситуації. В даний час методологія когнітивного моделювання розвивається в напрямку вдосконалення апарату аналізу і моделювання ситуації. Тут запропоновані моделі прогнозу розвитку ситуації; методи розв'язання обернених задач.


5.3. Філософія

Наука "про створення штучного розуму" не могла не привернути увагу філософів. З появою перших інтелектуальних систем були порушені фундаментальні питання про людину і знанні, а почасти про світоустрій.

Філософські проблеми створення штучного інтелекту можна розділити на дві групи, умовно кажучи, "до і після розробки ІІ". Перша група відповідає на питання: "Що таке ШІ, можливо його створення, і, якщо можливо, то як це зробити?" Друга група (етика штучного інтелекту) задається питанням: "Які наслідки створення ШІ для людства?"

Перебіг трансгуманізму вважає створення ШІ одним з найважливіших завдань людства.


5.3.1. Питання створення ІІ

Серед дослідників ІІ до цих пір не існує будь-якої домінуючої точки зору на критерії інтелектуальності, систематизацію вирішуваних цілей і завдань, немає навіть суворого визначення науки. Існують різні точки зору на питання, що вважати інтелектом.

Найбільш гарячі суперечки у філософії штучного інтелекту викликає питання можливості мислення творіння людських рук. Питання "Чи може машина мислити?", Який підштовхнув дослідників до створення науки про моделювання людського розуму, був поставлений Аланом Тьюрингом в 1950. Дві основні точки зору на це питання носять назви гіпотез сильної і слабкої штучного інтелекту.

Термін "сильний штучний інтелект" ввів Джон Серлі, його ж словами підхід і характеризується:

Більше того, така програма буде не просто моделлю розуму; вона в буквальному сенсі слова сама і буде розумом, в тому ж сенсі, в якому людський розум - це розум [26].

При цьому потрібно зрозуміти, чи можливий "чистий штучний" розум ("метаразум"), що розуміє і вирішальний реальні проблеми і, разом з тим, позбавлений емоцій, характерних для людини та необхідних для його індивідуального виживання .

Напротив, сторонники слабого ИИ предпочитают рассматривать программы лишь как инструмент, позволяющий решать те или иные задачи, которые не требуют полного спектра человеческих познавательных способностей.

Мысленный эксперимент " Китайская комната " Джона Сёрля - аргумент в пользу того, что прохождение теста Тьюринга не является критерием наличия у машины подлинного процесса мышления. Аналогичную позицию занимает и Роджер Пенроуз, который в своей книге "Новый ум короля" аргументирует невозможность получения процесса мышления на основе формальных систем [27].


5.3.2. Етика

Елиезер Юдковски исследует в Институте сингулярности (SIAI) в США проблемы глобального риска, которые может создать будущий сверхчеловеческий ИИ, если его не запрограммировать на дружественность к человеку [28]. В 2004 году SIAI был создан сайт AsimovLaws.com, созданный для обсуждения этики ИИ в контексте проблем, затронутых в фильме " Я, робот ". На этом сайте они хотели показать, что законы робототехники Азимова небезопасны, поскольку, например, могут побудить ИИ захватить власть на Земле, чтобы "защитить" людей от вреда.


5.4. Релігія

По мнению буддистов, ИИ возможен, например духовный лидер далай-лама XIV не исключает возможности существования сознания на компьютерной основе [29]. Також раэлиты активно поддерживают разработки в области искусственного интеллекта.

Другие традиционные конфессии достаточно редко описывают проблематику ИИ. Но отдельные богословы тем не менее обращают на это внимание. Например, протоиерей Михаил Захаров, рассуждая с точки зрения христианского мировоззрения, ставит следующий вопрос: "Человек есть разумно-свободное существо, сотворенное Богом по Его образу и подобию. Мы привыкли все эти определения относить к биологическому виду Homo Sapiens. Но насколько это обосновано?" [30]. Отвечает он на этот вопрос так:

Если предположить, что исследования в области искусственного интеллекта когда-либо приведут к появлению искусственного существа, превосходящего человека по интеллекту, обладающего свободой воли, будет ли это означать, что это существо - человек? человек есть творение Божие. Можем ли мы это существо назвать творением Божиим? На первый взгляд, оно есть творение человека. Но и при сотворении человека вряд ли стоит буквально понимать, что Бог Своими руками из глины вылепил первого человека. Вероятно это иносказание, указывающее на материальность человеческого тела, созданного по воле Божией. Но без воли Божией ничего не происходит в этом мире. Человек, как со-творец этого мира, может, исполняя волю Божию, создавать новые твари. Такие твари, созданные руками человека по Божией воле, вероятно можно назвать творениями Божиими. Ведь человек создает новые виды животных и растений. А мы считаем растения и животных творениями Божиими. Так же можно относиться и к искусственному существу не биологической природы.

- [30]


5.5. Наукова фантастика

В научно-фантастической литературе ИИ чаще всего изображается как сила, которая пытается свергнуть власть человека (Омниус, HAL 9000 в " Космическая одиссея 2001 года ", Скайнет, Colossus, " Матрица " и репликант в " Бегущий по лезвию "), или обслуживающий гуманоид (C-3PO, Data, KITT и KARR, " Двухсотлетний человек "). Неизбежность доминирования над миром ИИ, вышедшего из-под контроля, оспаривается такими его исследователями, как фантаст Айзек Азимов и кибернетик Кевин Уорик, известный множественными экспериментами по интеграции машин и живых существ.

В романе "Выбор по Тьюрингу" писателя-фантаста Гарри Гаррисона и учёного Марвина Мински [31] авторы рассуждают на тему утраты человечности у человека, в мозг которого была вживлена ЭВМ, и приобретения человечности машиной с ИИ, в память которой была скопирована информация из головного мозга человека.

Некоторые научные фантасты, например Вернор Виндж, также размышляли над последствиями появления ИИ, которое, по-видимому, вызовет резкие драматические изменения в обществе. Такой период называют технологической сингулярностью.

Тема ИИ рассматривается под разными углами в творчестве Роберта Хайнлайна : гипотеза возникновения самоосознания ИИ при усложнении структуры далее определённого критического уровня и наличии взаимодействия с окружающим миром и другими носителями разума ("The Moon Is a Harsh Mistress", "Time Enough For Love", персонажи Майкрофт, Дора и Ая в цикле "История будущего"), проблемы развитии ИИ после гипотетического самоосознания и некоторые социально-этические вопросы ("Friday"). Социально-психологические проблемы взаимодействия человека с ИИ рассматривает и роман Филипа К. Дика " Снятся ли андроидам электроовцы? ", известный также по экранизации "Бегущий по лезвию".

В творчестве фантаста и философа Станислава Лема описано и во многом предвосхищено создание виртуальной реальности, искусственного интеллекта, нанороботов и многих других проблем философии искусственного интеллекта. Особенно стоит отметить футурологию Сумма технологии. Кроме того, в приключениях Ийона Тихого неоднократно описываются взаимоотношения живых существ и машин: бунт бортового компьютера с последующими неожиданными событиями (11-е путешествие), адаптация роботов в человеческом обществе ("Стиральная трагедия" из "Воспоминаний Ийона Тихого"), построение абсолютного порядка на планете путём переработки живых жителей (24-ое путешествие), изобретения Коркорана и Диагора ("Воспоминания Ийона Тихого"), психиатрическая клиника для роботов ("Воспоминания Ийона Тихого"). Кроме того, существует целый цикл повестей и рассказов Кибериада, где почти всеми персонажами являются роботы, которые являются далёкими потомками роботов, сбежавших от людей (людей они именуют бледнотиками и считают их мифическими существами).

Среди российских авторов тема ИИ занимает центральное место в научно-фантастическом романе В. Л. Кузьменко "Древо жизни".


5.6. Фільми

Начиная практически с 60-х годов вместе с написанием фантастических рассказов и повестей, снимаются фильмы об искусственном интеллекте. Многие повести авторов, признанных во всём мире, экранизируются и становятся классикой жанра, другие становятся вехой в развитии кинофантастики (в качестве некоторых примеров см. неполный список ниже).


Примітки

  1. 1 2 3 What is Artificial Intelligence? - www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/whatisai.html FAQ от Джона Маккарти, 2007
  2. М. Эндрю. Реальная жизнь и искусственный интеллект // "Новости искусственного интеллекта", РАИИ, 2000
  3. Гаврилова Т. А. Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем: Учебник для вузов - www.piter.com/attachment.php?barcode=978594723449&at=exc&n=0
  4. 1 2 Аверкин А. Н., Гаазе-Рапопорт М. Г., Поспелов Д. А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. - М.:Радио и связь, 1992. - 256 с. - www.raai.org/library/tolk/aivoc.html#L208
  5. 1 2 Г. С. Осипов. Искусственный интеллект: состояние исследований и взгляд в будущее - www.raai.org/about/persons/osipov/pages/ai/ai.html
  6. Ильясов Ф. Н. Разум искусственный и естественный // Известия АН Туркменской ССР, серия общественных наук. 1986. № 6. С. 46-54.
  7. Алан Тьюринг, Могут ли машины мыслить? - evrika.tsi.lv/index.php?name=texts&file=show&f=347
  8. Интеллектуальные машины С. Н. Корсакова - www.homeoscope.ru
  9. Д. А. Поспелов. Cтановление информатики в России - www.raai.org/about/persons/pospelov/pages/stanovl.htm
  10. К истории кибернетики в СССР. Очерк первый - propaganda-journal.net/1034.html, Очерк второй - propaganda-journal.net/1045.html
  11. Jack Copeland. What is Artificial Intelligence? - www.alanturing.net/turing_archive/pages/Reference Articles/what_is_AI/What is AI09.html 2000
  12. Alan Turing, " Computing Machinery and Intelligence - www.loebner.net/Prizef/TuringArticle.html", Mind, vol. LIX, no. 236, October 1950, pp. 433-460.
  13. Обработка естественного языка :
  14. Приложения обработки естественного языка, включают информационный поиск (в том числе: анализ текста и машинный перевод):
  15. Горбань П. А. Нейромережеві витяг знань з даних та комп'ютерний психоаналіз - lib.sibnet.ru/referat/3316
  16. Машинне навчання :
  17. Алан Тюрінг обговорював як центральну тему вже в 1950, в його класичній статті Computing Machinery and Intelligence. (Turing 1950)
  18. (Pdf scanned copy of the original) - world.std.com / ~ rjs/indinf56.pdf (version published in 1957, An Inductive Inference Machine, "IRE Convention Record, Section on Information Theory, Part 2, pp. 56-62 )
  19. Робототехніка :
  20. Russell & Norvig 2003, pp. 916-932
  21. Russell & Norvig 2003, pp. 908-915
  22. Проект Blue Brain - Штучний мозок - it-news.ru /? p = 41
  23. Mild-Mannered Watson Skewers Human Opponents on Jeopardy - www.technewsworld.com/story/71651.html
  24. 20Q.net Inc - www.20q.net
  25. Axelrod R. The Structure of Decision: Cognitive Maps of Political Elites. - Princeton. University Press, 1976
  26. Джон Серлі. Розум мозку - комп'ютерна програма? - www.raai.org / library / books / sirl / ai.htm
  27. Пенроуз Р. Новий розум короля. Про комп'ютери, мисленні і законах фізики - М .: УРСС, 2005. - ISBN 5-354-00993-6.
  28. ШІ як фактор глобального ризику - www.scribd.com/doc/13574249/-
  29. ... Поведе тебе в життя вічне - region.computerra.ru/offline/2000/42/5284 /
  30. 1 2 http://www.rc.edu.ru/rc/s8/intellect/rc_intellect_zaharov_2009.pdf - www.rc.edu.ru/rc/s8/intellect/rc_intellect_zaharov_2009.pdf Православний погляд на проблему штучного інтелекту
  31. Гаррі Гаррісон. Вибір по Тьюрингу - М .: Ексмо-Пресс, 1999. - 480 с. - ISBN 5-04-002906-3.

Література

  • Комп'ютер вчиться і міркує (ч. 1) / / Комп'ютер знаходить розум = Artificial Intelligence Computer Images / під ред. В. Л. Стефанюка - Москва: Світ, 1990. - 240 с. - 100000 прим . - ISBN 5-03-001277-X (укр.); ISBN 705 409 155 (англ.).
  • Девятков В. В. Системи штучного інтелекту / Гол. ред. І. Б. Федоров - М .: Изд-во МГТУ ім. Н. Е. Баумана, 2001. - 352 с. - (Інформатика в технічному університеті). - 3000 екз . - ISBN 5-7038-1727-7.
  • Лорьер Ж.-Л. Системи штучного інтелекту - М .: Світ, 1991. - 568 с. - 20 000 екз . - ISBN 5-03-001408-X.
  • Люгер Дж. Ф. Штучний інтелект: стратегії та методи вирішення складних проблем = Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving / Под ред. Н. Н. Куссуль - 4-е изд .. - М .: Вільямс, 2005. - 864 с. - 2000 екз . - ISBN 5-8459-0437-4.
  • Нільсон Н. Штучний інтелект. - М.: Мир, 1973. - 273 с.
  • Петрунін Ю. Ю., Рязанов М. А., Савельєв А. В. Філософія штучного інтелекту в концепціях нейронаук. (Наукова монографія). - М.: МАКС Пресс, 2010. - ISBN 978-5-317-03251-7.
  • Рассел С., Норвіг П. Штучний інтелект: сучасний підхід = Artificial Intelligence: a Modern Approach / Пер. з англ. і ред. К. А. Птіцина - 2-е вид. - М .: Вільямс, 2006. - 1408 с. - 3000 екз . - ISBN 5-8459-0887-6.
  • Смолін Д. В. Введення в штучний інтелект: конспект лекцій - М .: Физматлит. - 208 с. - ISBN 5-9221-0513-2.
  • Хант Е. Штучний інтелект - alt-future.narod.ru/Ai2/hunt.rar = Artificial intelligence / Под ред. В. Л. Стефанюка - М .: Світ, 1978. - 558 с. - 17700 екз .

Цей текст може містити помилки.

Схожі роботи | скачати

Схожі роботи:
Ігровий штучний інтелект
Дружній штучний інтелект
Сильний і слабкий штучний інтелект
Інтелект
Ройовий інтелект
Колективний інтелект
Пол і інтелект
Інтелект тварин
Рухливий і кристалізований інтелект
© Усі права захищені
написати до нас
Рейтинг@Mail.ru