Проблема искусственного интеллекта шпора по философии

студентам и школьникам

• 
  
• 
  
• 
  

• Ветеринария
• Военные дисциплины
• Дизайн
• Приборостроение
• Гидравлика и пневматика
• Лёгкая промышленность
• Транспорт
• Туризм
• Химия
• Психология
• Маркетинг и PR
• Философия
• Сельское хозяйство
• Педагогика
• Медицина
• Математические дисциплины
• Машиностроение и материалообработка
• Электротехника и энергетика

Шпаргалки по философии для кандидатского минимума Часть 1 - Искусственный интеллект и проблема сознания в современной науке и философии

Искусственный интеллект и проблема сознания в современной науке и философии

Интеллект (по Пиаже Ж.) – высшая форма духовного приспособления к среде путем мгновенной организации стабильных пространственно-временных логических структур.

Машинный (искусственный) интеллект – прежде всего искусственная система, имитирующая решение человеком сложных задач в процессе жизнедеятельности. Таким образом, мышление, разум, интеллект, творчество, рефлексия, высшие уровни психической активности – продукт человеческой деятельности, биологически и социально детерминированной.

–представление о возможности окончательного рационального познания мира;

–представление об объективном знании, независимом ни от человека, ни от человечества;

–представление об объективности познания, представляющее собой, с точки зрения кибернетики, совокупность процессов получения, передачи и переработки информации.

Исследования в области искусственного интеллекта прошли три этапа.

Первый этап (1950-60-е гг.) – время становления исследовательских программ искусственного интеллекта, формирования круга задач, относящихся к данному научному направлению ,создания методов и инструментов решения этих задач (языки программирования Лисп (Lisp), Пролог (Prolog) и др.). Этот этап характеризуется широким общественным резонансом исследований и завышенными ожиданиями.

Третий этап (1980-90-е гг.) связан с практическим (коммерческим) использованием достижений искусственного интеллекта

К основным программам искусственного интеллекта относят:

–создание компьютеров, способных выполнять функции, традиционно относимые к области искусственного интеллектуальной деятельности человека;

–попытки моделировать сам человеческий интеллект на основе моделирования мозгового субстрата (нейрокомпьютеры);

–создание искусственных самообучающихся устройств, способных эволюционизировать (кибернетика).

Далее следует отметить основные отличия естественного и машинного мышления. Функция мышления в случае машины сводится к логическому преобразованию знаков, знаковых структур и отношений между ними, представленных на специализированных языках в машинных программах и реализуемых электронными устройствами машины.

В интеллектуальных механизмах выработки решений человека ведущую роль играют образные явления, целостное видение, интуиция и сопровождающие их состояния эмоциональной напряженности. Посредством образов, как психических отображений объекта-источника, происходит регулирование решений и действий и превращение приобретенного опыта в творческую идею.

Компьютеры же работают без таких образов.

Кроме того, мышление человека богаче его логической структуры, которая может быть воспроизведена в машинных процессах.

К мероприятиям по организации взаимодействия человека и компьютера можно отнести следующие:

–использование компьютерной техники в области управления для подготовки принятия решений человеком;

–взаимодействие человека и машины в области познавательной деятельности для решения системных прогностических задач (методы имитационного моделирования);

–организация информационного обслуживания на основе диалогового взаимодействия человека и компьютера в информационной сфере и др.

Кроме того, резко увеличивается эффективность использования интеллектуальных ресурсов общества (развитие баз данных, технические и программные средства взаимодействия и др.). Это позволяет строить из данных гораздо более разнообразные и гибкие семантические структуры и отношения, преобразовывать их, собирать во фрагменты, обновлять, исключать, представлять все богатство состояний предметного мира в виде набора моделей для решения новых прикладных задач.

В философии сложились и сохраняют свое значение в современной культуре следующие концепции сознания.

Объективно-идеалистическая интерпретация сознания как сверхчеловеческой, надличностной, в конечном счете трансцендентальной идеи (мир идей у Платона; абсолютная идея у Гегеля; Бог у теологов; инопланетный разум у уфологов), лежащей в основе всех форм земного бытия. Человеческое сознание есть частица, продукт или инобытие мирового разума.

Субъективно-идеалистические системы рассматривают сознание человека как самодостаточную сущность, содержащую картину самой себя и являющейся субстанцией материального мира (Р.Декарт, Дж. Беркли).

Диалектический материализм подходит к изучению сознания как сложному, внутренне противоречивому феномену единства материального и идеального, объективного и субъективного, биологического и социального. Опираясь на достижения классической и современной науки, диалектико-материалистическая концепция сознания вскрывает сущностные черты и особенности человеческого сознания.

Сознание – идеальное явление, функция, особое свойство, продукт высокоорганизованного материального субстрата – человеческого мозга, мыслящей материи.

Сознание – идеальный образ, снимок, копия, отражение в мозгу субъекта материального объекта.

Сознание обладает творческой активностью, проявляющейся в относительной самостоятельности его функционирования и развития и обратном воздействии на материальный мир.

Сознание - продукт общественно-исторического развития, вне общества оно не возникает и не может существовать.

Сознание как идеальное отражение материального мира не существует без языка как материальной формы своего выражения.

Все шесть рассмотренных концепций содержат в себе долю истины в понимании природы сознания, имеют своих сторонников, достоинства и ограниченности, отвечают на одни вопросы, но не дают ответов на другие и потому имеют равные права на существование в рамках философского знания. В неклассической и постнеклассической философии складывается парадоксальная ситуация: в теоретическом отношении вопрос о специфике сознания и, следовательно, о философском статусе феномена сознания ставится под сомнение, а практическое изучение сознания объективными, в том числе научными, методами активизируется, что свидетельствует о непреходящем значении и значимости человеческого мышления. На протяжении всего XX века одни участники в спорах о природе сознания воспроизводят идеи об ирреальности, трансцендентности сознания, а другие сводят сознание к языку, поведению, к нейрофизиологическим процессам, отрицая специфику и особую, свойственную самому сознанию структуру и сущность.

Разнообразие интерпретаций сознания связано в первую очередь, с вопросом о природе сознания и обоснованием его содержания. Представители современного конкретно-научного знания и философские системы, ориентирующиеся на науку, отдают предпочтение диалектико-материалистической концепции, которая в отличие от других дает возможность исследовать различные формы и продукты мыслительной деятельности научными методами. Однако, несмотря на популярность в научном сообществе, данная концепция не дает логически непротиворечивых и проверяемых на практике ответов на самые сложные, фундаментальные вопросы проблемы сознания:

Сознание формируется в результате естественно-исторической эволюции материи и ее всеобщего, атрибутивного свойства – отражения. В процессе эволюционного развития материя, все больше усложняясь в своей структурной организации, порождает такой субстрат, как мозг. Вне мозга, способного вырабатывать информацию не только для приспособления к действительности, но и к ее преобразованию, сознание не возникает. Следовательно, в появлении развитого головного мозга, психической формы отражения и состоит основной результат эволюции дочеловеческих форм отражения.

технические науки

• Шапкарин Алексей Михайлович , бакалавр, аспирант
• Военно-воздушная академия имени профессора Н. Е. Жуковского и Ю. А. Гагарина

• ВОЗМОЖНОСТЬ
• ПРОБЛЕМА
• ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
• БЕЗОПАСНОСТЬ

Похожие материалы

• Синтез каналов слежения бортовой РЛС, функционирующей в условиях сложной помеховой обстановки, на основе методов теории искусственного интеллекта
• Гносеологический анализ проблемы искусственного интеллекта
• Обзор основных этапов развития науки теории механизмов и машин
• Расчет опорных силовых элементов металлического каркаса методом конечных элементов
• Способы изучения свойств материалов для оценки их надежности

Основная философская проблема в области искусственного интеллекта — возможность или не возможность моделирования мышления человека. В случае если когда-либо будет получен отрицательный ответ на этот вопрос, то все остальные вопросы не будут иметь ни малейшего смысла.

Следовательно, начиная исследование искусственного интеллекта, заранее предполагается положительный ответ. К данному ответу приводит ряд соображений:

Создание нового разума биологическим путем для человека дело вполне привычное. Наблюдая за детьми, мы видим, что большую часть знаний они приобретают путем обучения, а не как заложенную в них заранее. Данное утверждение на современном уровне не доказано, но по внешним признакам все выглядит именно так.

То, что раньше казалось вершиной человеческого творчества — игра в шахматы, шашки, распознавание зрительных и звуковых образов, синтез новых технических решений, на практике оказалось не таким уж сложным делом (теперь работа ведется не на уровне возможности или невозможности реализации перечисленного, а о нахождении наиболее оптимального алгоритма). Теперь зачастую данные проблемы даже не относят к проблемам искусственного интеллекта. Есть надежда, что и полное моделирование мышления человека окажется не таким уж и сложным делом.

С проблемой воспроизведения своего мышления тесно смыкается проблема возможности самовоспроизведения.

Способность к самовоспроизведению долгое время считалась прерогативой живых организмов. Однако некоторые явления, происходящие в неживой природе (например, рост кристаллов, синтез сложных молекул копированием), очень похожи на самовоспроизведение. В начале 50-х годов Дж. фон Нейман занялся основательным изучением самовоспроизведения и заложил основы математической теории "самовоспроизводящихся автоматов" [1]. Так же он доказал теоретически возможность их создания.

Существуют также различные неформальные доказательства возможности самовоспроизведения.Так, для программистов самым ярким доказательством, пожалуй, будет существование компьютерных вирусов.

Принципиальная возможность автоматизации решения интеллектуальных задач с помощью ЭВМ обеспечивается свойством алгоритмической универсальности. Что же это за свойство?

Алгоритмическая универсальность ЭВМ означает, что на них можно программно реализовывать (то есть представить в виде машинной программы) любыеалгоритмыпреобразованияинформации,–будь то вычислительные алгоритмы, алгоритмы управления, поиска доказательства теорем или композиции мелодий. При этом имеется в виду, что процессы, порождаемые этими алгоритмами, являются потенциально осуществимыми, то есть что они осуществимыв результатеконечногочисла элементарных операций. Практическая осуществимостьалгоритмов зависит от имеющихся в нашем распоряжении средств,которые могут меняться с развитием техники. Так, в связис появлением быстродействующих ЭВМ стали практически осуществимыми и такие алгоритмы, которые ранее были только потенциально осуществимыми.

Однако свойство алгоритмической универсальности не ограничивается констатацией того, что для всех известных алгоритмов оказывается возможной их программная реализация на ЭВМ. Содержание этого свойства имеет и характер прогноза на будущее: всякий раз, когда в будущем какое-либо предписание будет признано алгоритмом, то независимо от того, в какой форме и какими средствами это предписание будет первоначально выражено, его можно будет задать также в виде машинной программы.

Однако не следует думать, что вычислительные машины и роботы могут в принципе решать любые задачи. Анализ разнообразных задач привел математиков к замечательному открытию. Было строго доказано существование таких типов задач, для которых невозможен единый эффективный алгоритм, решающий все задачи данного типа; в этом смысле невозможно решение задач такого типа и с помощью вычислительных машин. Этот факт способствует лучшему пониманию того, что могут делать машины и чего они не могут сделать. В самом деле, утверждение об алгоритмической неразрешимости некоторого класса задач является не просто признанием того, что такой алгоритм нам не известен и никем еще не найден. Такое утверждение представляет собой одновременно и прогноз на все будущие времена о том, что подобного рода алгоритм нам не известен и никем не будет указан или, что он не существует.

Как же действует человек при решении таких задач? Похоже, что он просто-напросто игнорирует их, что, однако не мешает ему жить дальше. Другим путем является сужение условий универсальности задачи, когда она решается только для определенного подмножества начальных условий. И еще один путь заключается в том, что человек методом "научного тыка" расширяет множество доступных для себя элементарных операций (например, создает новые материалы, открывает новые месторождения или типы ядерных реакций).

Следующим философским вопросом искусственного интеллекта является цель создания. В принципе все, что мы делаем в практической жизни, обычно направлено на то, чтобы больше ничего не делать. Однако при достаточно высоком уровне жизни (большом количестве потенциальной энергии) человека на первые роли выступает уже не лень (в смысле желания экономить энергию), а поисковые инстинкты. Допустим, что человек сумел создать интеллект, превышающий свой собственный (пусть не качеством, так количеством). Что теперь будет с человечеством? Какую роль будет играть человек? Для чего он теперь нужен? Не станет ли он тупой и жирной свиньей? И вообще, нужно ли в принципе создание искусственного интеллекта?

По-видимому, самым приемлемым ответом на эти вопросы является концепция "усилителя интеллекта". Здесь будет уместна аналогия с президентом государства — он не обязан знать валентности ванадия или языка программирования Java для принятия решения о развитии ванадиевой промышленности. Каждый занимается своим делом — химик описывает технологический процесс, программист пишет программу; в конце концов, экономист говорит президенту, что вложив деньги в развитие информационных технологий, страна получит 20%, а в ванадиевую промышленность –10% годовых. При такой постановке вопроса любой человек сможет сделать правильный выбор.

В данном примере президент использует биологический усилитель интеллекта– группу специалистов. Но уже сейчас используются и неживые усилители интеллекта — например мы не могли бы предсказать погоду без компьютеров, при полетах космических кораблей с самого начала использовались бортовые счетно-решающие устройства. Кроме того, человек уже давно использует усилители силы — понятие, во многом аналогичное усилителю интеллекта. В качестве усилителей силы ему служат автомобили, краны, электродвигатели, прессы, пушки, самолеты и многое-многое другое.

Основным отличием усилителя интеллекта от усилителя силы является наличие воли. Ведь мы не сможем себе представить, чтобы вдруг серийный автомобиль "Запорожец" взбунтовался, и стал ездить так, как ему хочется. Не можем представить именно потому, что ему ничего не хочется, у него нет желаний. В тоже время, интеллектуальная система, вполне могла бы иметь свои желания, и поступать не так, как нам хотелось бы. Таким образом, перед нами встает еще одна проблема — проблема безопасности.

Данная проблема будоражит умы человечества еще со времен Карела Чапека, впервые употребившего термин "робот" [2]. Немалую лепту в обсуждение данной проблемы внесли и другие писатели-фантасты. Как самые известные мы можем упомянуть серии рассказов писателя-фантаста и ученого Айзека Азимова, а так же довольно свежее произведение — "Терминатор". Кстати именно у Айзека Азимова можно найти самое проработанное, и принятое большинством людей решение проблемы безопасности. Речь идет о так называемых трех законах робототехники [3]:

Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред.

Робот должен повиноваться командам, которые ему дает человек, кроме тех случаев, когда эти команды противоречат первому закону.

Робот должен заботиться о своей безопасности, насколько это не противоречит первому и второму закону.

На первый взгляд подобные законы, при их полном соблюдении, должны обеспечить безопасность человечества. Однако при внимательном рассмотрении возникают некоторые вопросы. Во-первых, законы сформулированы на человеческом языке, который не допускает простого их перевода в алгоритмическую форму. К примеру, перевести на любой из известных языков программирования, такой термин, как "причинить вред"или слово "допустить" на данном этапе развития информационных технологий не представляется возможным.

Далее предположим, что появилась возможность переформулировать данные законы на язык, который понимает автоматизированная система. Теперь интересно, что будет подразумевать система искусственного интеллекта под термином "вред" после долгих логических размышлений? Не решит ли она, что все существования человека это сплошной вред? Ведь он курит, пьет, с годами стареет и теряет здоровье, страдает. Не будет ли меньшим злом быстро прекратить эту цепь страданий? Конечно, можно ввести некоторые дополнения, связанные с ценностью жизни, свободой волеизъявления. Но это уже будут не те простые три закона, которые были в исходном варианте.

Следующим вопросом будет такой. Что решит система искусственного интеллекта в ситуации, когда спасение одной жизни возможно только за счет другой? Особенно интересны те случаи, когда система не имеет полной информации о том, кто есть кто.

Однако, несмотря на перечисленные проблемы, данные законы являются довольно неплохим неформальным базисом проверки надежности системы безопасности для систем искусственного интеллекта.

Так что же, неужели нет надежной системы безопасности? Если отталкиваться от концепции усилителя интеллекта, то можно предложить следующий вариант.

Согласно многочисленным опытам, несмотря на то, что мы не знаем точно, за что отвечает каждый отдельный нейрон в человеческом мозге, многим из наших эмоций обычно соответствует возбуждение группы нейронов (нейронный ансамбль) во вполне предсказуемой области. Были также проведены обратные эксперименты, когда раздражение определенной области вызывало желаемый результат. Это могли быть эмоции радости, угнетения, страха, агрессивности. Это наводит на мысль, что в принципе мы вполне могли бы вывести степень "довольности" организма наружу. В то же время, практически все известные механизмы адаптации и самонастройки (в первую очередь имеются в виду технические системы), базируются на принципах типа "хорошо" — "плохо". В математической интерпретации это сведение какой-либо функции к максимуму или к минимуму. Теперь представим себе, что усилитель интеллекта в качестве такой функции использует измеренную прямо или косвенно, степень удовольствия мозга человека-хозяина. Если принять меры, чтобы исключить самодеструктивную деятельность в состоянии депрессии, а так же предусмотреть другие особые состояния психики, то получим следующее.

Поскольку предполагается, что нормальный человек, не будет наносить вред самому себе, и, без особой на то причины, другим, а усилитель интеллекта является частью данного индивидуума (не обязательно физическая общность), то автоматически выполняются все три закона робототехники. При этом вопросы безопасности смещаются в область психологии и правоохранения, поскольку система (обученная) не будет делать ничего такого, чего бы ни хотел ее владелец.

И остался еще один вопрос — а стоит ли вообще создавать искусственный интеллект, может просто закрыть все работы в этой области? Единственное, что можно сказать по этому поводу — если искусственный интеллект возможно создать, то рано или поздно он будет создан. И лучше его создавать под контролем общественности, с тщательной проработкой вопросов безопасности, чем он будет создан лет через 100-150 каким-нибудь программистом-механиком-самоучкой, использующим достижения современной ему техники. Ведь сегодня, например, любой грамотный инженер, при наличии определенных денежных ресурсов и материалов, может изготовить атомную бомбу.

Список литературы

1. Тьюринг, А. Может ли машина мыслить? (С приложением статьи Дж. фон Неймана "Общая и логическая теория автоматов" / А. Тьюринг; пер. и примечания Ю.В. Данилова. – М.: ГИФМЛ, 1960.
2. Азимов, А. Я, робот. Все о роботах и робототехнике. Серия "Золотой фонд мировой фантастики" / А. Азимов. – М.:Эксмо, 2005.
3. Шалютин, И.С. Искусственный интеллект: Гносеологический аспект / И.С. Шалютин. – М.: Мысль, 1985.

Электронное периодическое издание зарегистрировано в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор), свидетельство о регистрации СМИ — ЭЛ № ФС77-41429 от 23.07.2010 г.

Соучредители СМИ: Долганов А.А., Майоров Е.В.

Компьютерная эпистемология возникла совсем недавно (в 1990-х гг.) в значительной мере благодаря усилиям П. Тагарда, который в настоящее время возглавляет лабораторию компьютерной эпистемологии (CEL) филос. ф-та ун-та Ватерлоо (США). Это направление пока ограничивается исследованием таких проблем, как, напр., рассуждения по аналогии, обучение и выбор, сознание и культура, нелинейные модели сознания, философия науки и математика и т.д., оно широко применяет модель переработки информации и разного рода когнитивные модели, доказавшие свою эффективность в когнитивной науке. В настоящее время некоторые разделы эпистемологии включают в состав когнитивной науки — комплекса специальных дисциплин, изучающих когнитивные процессы и возможность их реализации в компьютерных устройствах.

Иску?сственный интелле?кт (ИИ) (англ. Artificial intelligence, AI) — это наука и разработка интеллектуальных машин и систем, особенно интеллектуальных компьютерных программ, направленных на то, чтобы понять человеческий интеллект. При этом используемые методы не обязаны быть биологически правдоподобны. Но проблема состоит в том, что неизвестно какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. А так как мы понимаем только некоторые механизмы интеллекта, то под интеллектом в пределах этой науки мы понимаем только вычислительную часть способности достигнуть целей в мире.

Различные виды и степени интеллекта существуют у многих людей, животных и некоторых машин, интеллектуальных информационных систем и различных моделях экспертных систем с различными базами знаний. При этом как видим такое определение интеллекта не связанно 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 вовлекают изучение проблем, которые требуется решать человечеству в промышленном и технологическом смысле. Поэтому ИИ исследователи свободны 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.

• нисходящий, семиотический — создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующие высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;

История искусственного интеллекта как нового научного направления начинается в середине XX века. 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.

Интеллектуа?льная со?бственность — термин обозначающий все временно переданные лицу эксклюзивные нематериальные права. Прежде всего, термин подразумевает временное обладание авторскими и смежными правами, обладание действующими свидетельствами на товарные знаки, и действующими патентами. Юридическое содержание самого термина интеллектуальная собственность в большинстве стран не определено. В Российской Федерации Гражданским Кодексом, термин был определён как список результатов интеллектуальной деятельности и средств индивидуализации, которым предоставляется правовая защита.

В широком понимании означает закрепленные законом временные исключительные права на результат интеллектуальной деятельности или средства индивидуализации. Законодательство, которое определяет права на интеллектуальную собственность, устанавливает монополию авторов на определенные формы использования результатов своей интеллектуальной, творческой деятельности, которые, таким образом, могут использоваться другими лицами лишь с разрешения первых.

С самого своего возникновения интеллектуальная собственность подвергалась критике, со стороны как отдельных лиц, так и организаций. Причем критике подвергались как сами исключительные права, так и объединение их в единое понятие.

Понятие искусственного интеллекта многогранно. Но несколько наиболее важных аспектов все же можно выделить. Во-первых, это вопрос о том, что такое искусственный интеллект, ведь определение понятия обусловливает предмет, цель, методы, успешность исследования. Во-вторых, интеллект подразумевает обработку информации, поэтому важной является проблема представления знаний в системах искусственного интеллекта. В-третьих, существовали и существуют различные подходы к решению вопросов, связанных с созданием интеллектуальных систем, и их рассмотрение проливает свет на многие аспекты проблемы. В-четвертых, огромное значение имеет обеспечение взаимодействия систем искусственного интеллекта с человеком на естественном языке, так как при этом значительно облегчается ведение диалога с ними.

Несмотря на то, что, по мнению некоторых ученых, искусственный интеллект принципиально невозможен, разработки в области создания систем искусственного интеллекта являются в настоящее время одним из приоритетных направлений в науке.

Понятие "искусственный интеллект" вкладывается различный смысл - от признания интеллекта у ЭВМ, решающих логические или даже любые вычислительные задачи, до отнесения к интеллектуальным лишь тех систем, которые решают весь комплекс задач, осуществляемых человеком, или еще более широкую их совокупность.

В исследованиях по искусственному интеллекту ученые отвлекаются от сходства процессов, происходящих в технической системе или в реализуемых ею программах, с мышлением человека. Если система решает задачи, которые человек обычно решает посредством своего интеллекта, то мы имеем дело с системой искусственного интеллекта.

Однако это ограничение недостаточно. Создание традиционных программ для ЭВМ- работа программиста - не есть конструирование искусственного интеллекта. Какие же задачи, решаемые техническими системами, можно рассматривать как конституирующие искусственный интеллект?

Чтобы ответить на этот вопрос, надо уяснить, прежде всего, что такое задача. Как отмечают психологи, этот термин тоже не является достаточно определенным. По-видимому, в качестве исходного можно принять понимание задачи как мыслительной задачи, существующее в психологии. Они подчеркивают, что задача есть только тогда, когда есть работа для мышления, т. е. когда имеется некоторая цель, а средства к ее достижению не ясны; их надо найти посредством мышления.

Так понимаемая задача, в сущности, тождественна проблемной ситуации, и решается она посредством преобразования последней. В ее решении участвуют не только условия, которые непосредственно заданы. Человек использует любую находящуюся в его памяти информацию, "модель мира", имеющуюся в его психике и включающую фиксацию разнообразных законов, связей, отношений этого мира.

Если задача не является мыслительной, то она решается на ЭВМ традиционными методами и, значит, не входит в круг задач искусственного интеллекта. Ее интеллектуальная часть выполнена человеком. На долю машины осталась часть работы, которая не требует участия мышления, т. е. "бессмысленная", неинтеллектуальная.

Под словом "машина" здесь понимается машина вместе с ее совокупным математическим обеспечением, включающим не только программы, но и необходимые для решения задач "модели мира". Недостатком такого понимания является главным образом его антропоморфизм. Задачи, решаемые искусственным интеллектом, целесообразно определить таким образом, чтобы человек, по крайней мере, в определении отсутствовал. Основная функция мышления заключается в выработке схем целесообразных внешних действий в бесконечно варьирующих условиях. Специфика человеческого мышления (в отличие от рассудочной деятельности животных) состоит в том, что человек вырабатывает и накапливает знания, храня их в своей памяти. Выработка схем внешних действий происходит не по принципу "стимул - реакция", а на основе знаний, получаемых дополнительно из среды, для поведения в которой вырабатывается схема действия.

Этот способ выработки схем внешних действий (а не просто действия по командам, пусть даже меняющимся как функции от времени или как однозначно определенные функции от результатов предшествующих шагов) является существенной характеристикой любого интеллекта. Отсюда следует, что к системам искусственного интеллекта относятся те, которые, используя заложенные в них правила переработки информации, вырабатывают новые схемы целесообразных действий на основе анализа моделей среды, хранящихся в их памяти. Способность к перестройке самих этих моделей в соответствии с вновь поступающей информацией является свидетельством более высокого уровня искусственного интеллекта.

Большинство исследователей считают наличие собственной внутренней модели мира у технических систем предпосылкой их "интеллектуальности". Формирование такой модели связано с преодолением синтаксической односторонности системы, т.е. с тем, что символы или та их часть, которой оперирует система, интерпретированы, имеют семантику.

Характеризуя особенности систем искусственного интеллекта, специалисты указывают на:

1) наличие в них собственной внутренней модели внешнего мира; эта модель обеспечивает индивидуальность, относительную самостоятельность системы в оценке ситуации, возможность семантической и прагматической интерпретации запросов к системе;

2) способность пополнения имеющихся знаний;

3) способность к дедуктивному выводу, т.е. к генерации информации, которая в явном виде не содержится в системе; это качество позволяет системе конструировать информационную структуру с новой семантикой и практической направленностью;

4) умение оперировать в ситуациях, связанных с различными аспектами нечеткости, включая "понимание" естественного языка;

5) способность к диалоговому взаимодействию с человеком;

6) способность к адаптации.

На вопрос, все ли перечисленные условия обязательны, необходимы для признания системы интеллектуальной, ученые отвечают по-разному. В реальных исследованиях, как правило, признается абсолютно необходимым наличие внутренней модели внешнего мира, и при этом считается достаточным выполнение хотя бы одного из перечисленных выше условий.

П. Армер выдвинул мысль о "континууме интеллекта": различные системы могут сопоставляться не только как имеющие и не имеющие интеллекта, но и по степени его развития. При этом, считает он, желательно разработать шкалу уровня интеллекта, учитывающую степень развития каждого из его необходимых признаков. Известно, что в свое время А.Тьюринг предложил в качестве критерия, определяющего, может ли машина мыслить, "игру в имитацию". Согласно этому критерию, машина может быть признана мыслящей, если человек, ведя с ней диалог по достаточно широкому кругу вопросов, не сможет отличить ее ответов от ответов человека.

Критерий Тьюринга в литературе был подвергнут критике с различных точек зрения. Действительно серьезный аргумент против этого критерия заключается в том, что в подходе Тьюринга ставится знак тождества между способностью мыслить и способностью к решению задач переработки информации определенною типа. Успешная "игра в имитацию" не может без тщательного предварительного анализа мышления как целостности быть признана критерием способности машины к мышлению.

Однако этот аргумент бьет мимо цели, если мы говорим не о мыслящей машине, а об искусственном интеллекте, который должен лишь продуцировать физические тела знаков, интерпретируемые человеком в качестве решений определенных задач. Поэтому прав В.М. Глушков, утверждая, что наиболее естественно, следуя Тьюрингу, считать, что некоторое устройство, созданное человеком, представляет собой искусственный интеллект, если, ведя с ним достаточно долгий диалог по более или менее широкому кругу вопросов, человек не сможет различить, разговаривает он с разумным живым существом или с автоматическим устройством. Если учесть возможность разработки программ, специально рассчитанных на введение в заблуждение человека, то, возможно, следует говорить не просто о человеке, а о специально подготовленном эксперте. Этот критерий, на взгляд многих ученых, не противоречит перечисленным выше особенностям системы искусственного интеллекта.

Теория искусственного интеллекта при решении многих задач сталкивается с гносеологическими проблемами.

Одна из таких проблем состоит в выяснении вопроса, доказуема ли теоретически (математически) возможность или невозможность искусственного интеллекта. На этот счет существуют две точки зрения. Одни считают математически доказанным, что ЭВМ в принципе может выполнить любую функцию, осуществляемую естественным интеллектом. Другие полагают в такой же мере доказанным математически, что есть проблемы, решаемые человеческим интеллектом, которые принципиально недоступны ЭВМ. Эти взгляды высказываются как кибернетиками, так и философами.

Знание - основа интеллектуальной системы

Многие виды умственной деятельности человека, такие, как написание программ для вычислительной машины, занятие математикой, ведение рассуждений на уровне здравого смысла и даже вождение автомобиля - требуют "интеллекта". На протяжении последних десятилетий было построено несколько типов компьютерных систем, способных выполнять подобные задачи.

Имеются системы, способные диагностировать заболевания, планировать синтез сложных синтетических соединений, решать дифференциальные уравнения в символьном виде, анализировать электронные схемы, понимать ограниченный объем человеческой речи и естественного языкового текста. Можно сказать, что такие системы обладают в, некоторой степени, искусственным интеллектом.

Работа по построению таких систем проводится в области, получившей название искусственный интеллект (ИИ).

При реализации интеллектуальных функций непременно присутствует информация, называемая знаниями. Другими словами, интеллектуальные системы являются в то же время системами обработки знаний.