Filosofa.net

Спор между компьютерными пессимистами и оптимистами подразумевает две противоположные философские гипотезы. первая исходит из абсолютной уникальности “человеческой телесности”, неповторимости человеческой индивидуальности. Поэтому создание искусственного интеллекта, подобного интеллекту человека, объявляется невозможным. Вторая гипотеза, напротив, принимает тезис о принципиальной идентичности элементарных операций человеческого и машинного мышления. познавательные процессы, чувственные образы, установки и ценности могут быть более или менее адекватно реализованы и смоделированы на дискретных электронных вычислительных системах. Основу второй гипотезы составляет хорошо разработанная теория вычислительных функций, ориентированная на конструктивно-аппаратную реализуемость.

Интересную мысль, по поводу отношения к искусственному интеллекту, высказал А. Эндрю: ”Нельзя уйти от того факта, что вычислительная машина действительно является послушным исполнителем программы. Но когда ЭВМ и программа становятся достаточно сложными, поведение машины может оказаться практически непредсказуемым (хотя оно и предсказуемо в принципе). Поэтому не лишено смысла рассматривать машину, как устройство, принципиально способное к “новаторству”.[7]

2. СРАВНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО И

ЕСТЕСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТОВ

С момента появления вопроса о создании искусственного интеллекта значительное число усилий ученых посвящается сравнению интеллектуальной системы и человеческого разума. Сравнение это проводится по различным линиям, некоторые из них упоминались выше: сравниваются механизмы и результаты работы компьютерной системы и человеческого мышления, их эффективность в решении тех или иных типов задач. Вопрос о сходстве и различии между искусственной интеллектуальной системой и человеческим разумом нередко связывается с вопросом о перспективах искусственного интеллекта как научного направления. При этом одни исследователи считают, что стратегической линией должно быть все большее приближение возможностей компьютерной системы к возможностям человеческого разума, другие, напротив отстаивают точку зрения, согласно которой целью искусственного интеллекта не моделирование человеческого мышления, а изобретение способов обработки информации, принципиально отличных от человеческих и применяемых там, где человеческое мышление не эффективно или где его использование нецелесообразно.

Время от времени высказываются мнения о принципиальной нецелесообразности сравнения интеллектуальной компьютерной системы и человеческого интеллекта. Тем не менее, как отмечает И.Ю.Алексеева, сравнение систем искусственного интеллекта с естественным интеллектом не только является реализацией неустранимой потребности человека в соотнесении “я” с тем, что в каком-то отношении подобно мне, принадлежа к области “не-я”, но и играет важную роль в создании новых типов интеллектуальных систем, в формировании подходов и парадигм искусственного интеллекта.[1]

Интересен подход М. М. Ботвиника к сравнению искусственного и естественного (человеческого) интеллекта: “Условимся, что будем оценивать интеллект с кибернетической точки зрения. А как тогда его можно оценить? Это способность принимать решение - хорошее решение в сложной ситуации при экономном расходовании ресурсов. Если пойдем с этой точки зрения, то не усмотрим различий между естественным и искусственным интеллектом”.[3]

Дж.Хогеландом сформулирован “парадокс механического разума. “Рассуждение (в его вычисленческой модели) есть манипуляция обозначающими символами в соответствии с некоторыми рациональными правилами (в интегрированной системе). для осуществления этих манипуляций должен иметься определенный вид манипуляторов. При этом манипулятор или обращает внимание на то, что обозначают символы и правила, или на обращает. Но если он обращает внимание на значение (смысл), то он не может быть полностью механическим, потому, что значения (смыслы) не испытывают физических воздействий. С другой стороны, если манипулятор не принимает во внимание значение (смысл), то манипуляции не могут считаться примерами рассуждения, так как не может считаться разумным то, что не зависит решающим образом от значения (смысла) символов. Короче говоря, если процесс или система механические, то они не могут считаться разумом, если же это разум, то он не может быть механическим”. Разрешение этого парадокса, считает автор, могло бы служить философским основанием подъема искусственного интеллекта.[1]

3. ПРОБЛЕМА ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ

В КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМАХ.

ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ.

Проблема представления знаний в компьютерных системах - одна из основных проблем в области искусственного интеллекта. Решение этой проблемы позволит специалистам, не обученным программированию, непосредственно на языке “деловой прозы” в диалоговом режиме работать с ЭВМ и с ее помощью формировать необходимые решения. Таким образом, решение проблемы представления знаний в компьютерных системах позволит существенно усилить интеллектуальную творческую деятельность человека за счет ЭВМ.[4]

Остановимся на истории развития этой проблемы. С появлением ЭВМ открылась возможность электронного представления знаний. На первом этапе это были сами данные, и обрабатывающие их программы. Взаимодействие специалистов разных профилей, в интересах которых использовались ЭВМ, осуществлялось через математиков-прикладников и программистов. В дальнейшем произошло отделение данных от программ - появились базы и банки данных, что, в свою очередь, позволило создавать информационно-справочные, информационно-поисковые системы различных типов. Появился диалоговый режим взаимодействия человека с ЭВМ, который в определенных пределах позволил обеспечить работу специалистов, не обученных программированию.

В свою очередь, создание банков данных и баз данных, а также самых сложных программ во многом стало возможным потому, что коренным образом изменился и язык и принципы программирования. Практически вся представленная здесь эволюция опиралась на трудный, но настойчиво осуществляемый процесс сближения языков ЭВМ с человеческим языком. Определенные успехи в этой области позволили говорить даже об интеллектуализации ЭВМ. В первую очередь проблема сближения языков решалась для создания больших информационно-поисковых систем, где пользователь общался с ЭВМ на ограниченном естественном языке, то есть на языке “деловой прозы”.

Возникшая здесь проблема смыслового анализа текстов сразу поставила вопрос о построении семантической (смысловой) модели определенной предметной области. Однако так как ЭВМ сейчас способны обрабатывать только формализованные данные, такие модели могли быть построены только в случае успешной формализации знаний в этой области. В связи с этим в теории искусственного интеллекта были разработаны формализмы представления знаний - семантические сети, фреймы, продукционные системы. Формализмы искусственного интеллекта позволили, с одной стороны, строить базы знаний как абстрактную надстройку над базой данных, а с другой - создавать модели знаний множества областей описательных и слабо формализованных наук (геология, медицина, биология, общественные науки и др.).[6]

Однако нельзя не учитывать того, что создавать искусственный интеллект, подобный человеческому, путем полной формализации всего окружающего мира - это безуспешная попытка. там. где начинается абсолютная формализация, заканчивается подлинный интеллект, содержащий творческое начало, свойственное человеку. Интерпретируя это положение для компьютерных систем, можно утверждать, что полная формализация - это враг искусственного интеллекта.

Сегодня ЭВМ сознательно используются как средство представления знаний. Однако сами ЭВМ содержат не знание, а информацию, то есть представление или модель знания. На основе этой модели пользователь воссоздает необходимое ему знание. Содержимое памяти ЭВМ не равносильно человеческому знанию, которое является гораздо более сложным феноменом, но может служить удобной для коммуникации моделью этого знания. Этот принцип моделирования профессиональных знаний лежит в основе экспертных систем. Поскольку экспертные системы непосредственно помогают в осуществлении интеллектуальной деятельности человека, то разработку экспертных систем часто относят к достижениям в области искусственного интеллекта. Однако многие специалисты считают экспертные системы эффективной альтернативой искусственному интеллекту, хотя в их создании использован ряд современных достижений из области искусственного интеллекта.[4]