Проблемы построения искусственного интеллекта

Проблемы построения искусственного интеллекта

Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана

Реферат по философии на тему:

«Проблемы построения искусственного интеллекта»

Преподаватель                                          Великая Л.С.

Аспирант                                                     Голеньков Н.С.

Москва 2001

Содержание

Введение                                                                                                                            3

Определение понятия «искусственный интеллект»                                      4

Подходы к созданию искусственного интеллекта                                                      10

Проблемы построения искусственного интеллекта                                                  16

Заключение                                                                                                                       25

Литература                                                                                                                        26

Введение.

С конца 40-х годов ученые все большего числа университетских и промышленных исследовательских лабораторий устремились к дерзкой цели: построение компьютеров, действующих таким образом, что по результатам работы их невозможно было бы отличить от человеческого разума.

Терпеливо продвигаясь вперед в своем нелегком труде, исследователи, работающие в области искусственного интеллекта, обнаружили, что вступили в схватку с весьма запутанными проблемами, далеко выходящими за пределы традиционной информатики. Оказалось, что, прежде всего, необходимо понять механизмы процесса обучения, природу языка и чувственного восприятия. Выяснилось, что для создания машин, имитирующих работу человеческого мозга, требуется разобраться в том, как действуют миллиарды его взаимосвязанных нейронов. И тогда многие исследователи пришли к выводу, что, пожалуй, самая трудная проблема, стоящая перед современной наукой – познание процессов функционирования человеческого разума, а не просто имитация его работы, что непосредственно затрагивало фундаментальные теоретические проблемы психологической науки. В самом деле, ученым трудно даже прийти к единой точке зрения относительно самого предмета их исследований – интеллекта.

Некоторые считают, что интеллект – умение решать сложные задачи; другие рассматривают его как способность к обучению, обобщению и аналогиям; третьи – как возможность взаимодействия с внешним миром путем общения, восприятия и осознания воспринятого.

Определение понятия «искусственный интеллект»

            В 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. Мы постараемся вычленить тот смысл понятия «искусственный интеллект», который в наибольшей степени соответствует реальным исследованиям в этой области.

            Как отмечалось, 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.

            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. «безмысленная», 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. При характеристике мышления мы отмечали, что его основная функция 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), на наш взгляд, 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, как мы покажем ниже, 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, Л. Т. Кузин указывает 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. На наш взгляд, 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 предварительного тщательного анализа мышления как целостности бытъ признана критерием ее способности 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 наш взгляд, не противоречит перечисленным выше особенностям системы искусственного .интеллекта.

            На начальных этапах разработки проблемы искусственного интеллекта ряд исследователей, особенно занимающихся эвристическим программированием, ставили задачу создания интеллекта, успешно функционирующего в любой сфере деятельности. Это можно назвать разработкой «общего интеллекта». Сейчас большинство работ направлено на создание «профессионального искусственного интеллекта», т. е. систем, решающих интеллектуальные задачи из относительно ограниченной области (например, управление портом, интегрирование функций, доказательство теорем геометрии и т.п.). В этих случаях «достаточно широкий круг вопросов» должен пониматься как соответствующая область предметов.

            Исходным пунктом наших рассуждений об искусственном интеллекте было определение такой системы как решающей мыслительные задачи. Но перед нею ставятся и задачи, которые люди обычно не считают интеллектуальными, поскольку при их решении человек сознательно не прибегает к перестройке проблемных ситуаций. К их числу относится, например, задача распознания зрительных образов. Человек узнает человека, которого видел один-два раза, непосредственно в процессе чувственного восприятия. Исходя из этого кажется, что эта задача не является интеллектуальной. Но в процессе узнавания человек не решает мыслительных задач лишь постольку, поскольку программа распознания не находится в сфере осознанного. Но так как в решении таких задач на неосознанном уровне участвует модель среды, хранящаяся в памяти, то эти задачи в сущности являются интеллектуальными. Соответственно и система, которая ее решает, может считаться интеллектуальной.

            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.

Подходы к созданию искусственного интеллекта

Идея создания мыслящих машин «человеческого типа»,  которые казалось бы думают,  двигаются,  слышат , говорят, и вообще ведут себя как живые люди уходит корнями в глубокое прошлое.  Еще древние египтяне  и римляне испытывали благоговейный ужас перед культовыми статуями, которые жестикулировали и изрекали пророчества (разумеется не  без  помощи жрецов).  Средневековые летописи полны рассказов об автоматах, способных ходить и двигаться почти также как их хозяева   люди.  В  средние века и даже позднее ходили слухи о том, что у когото из мудрецов есть гомункулы (маленькие искусственные человечки)  настоящие живые,  способные чувствовать существа.

В XVIII в.  благодаря развитию техники, особенно разработке часовых механизмов, интерес к подобным изобретениям возрос, хотя результаты были гораздо более «игрушечными», чем это хотелось бы Парацельсу. В 1736 г.  французский изобретатель Жак де Вокансон изготовил механического флейтиста в человеческий рост,  который исполнял двенадцать мелодий, перебирая пальцами отверстия и дуя в мундштук,  как настоящий музыкант. В середине 1750х годов Фридрих фон Кнаус, австрийский автор, служивший при дворе Франциска I,  сконструировал серию машин,  которые умели держать перо и могли писать довольно длинные тексты. Другой мастер, Пьер ЖакДроз из Швейцарии,  построил пару изумительных по  сложности механических кукол размером с ребенка: мальчика, пишущего письма и девушку, играющую на клавесине.

Успехи механики  XIX в.  стимулировали еще более честолюбивые замыслы.  Так,  в 1830х годах английский математик Чарльз Бэббидж задумал,  правда, так и не завершив, сложный цифровой калькулятор, который он назвал Аналитической машиной;  как утверждал Бэббидж,  его машина в принципе могла бы рассчитывать шахматные ходы. Позднее, в 1914 г., директор  одного  из  испанских  технических  институтов  Леонардо  ТорресиКеведо  действительно из готовил электромеханическое устройство, способное разыгрывать простейшие шахматные эндшпили почти также  хорошо, как и человек.

казалось бы,  подходящие для достижения заветной цели   моделирования разумного поведения;  это были электронные цифровые вычислительные машины. «Электронный мозг»,  как тогда восторженно  называли  компьютер, поразил в 1952 г. телезрителей США, точно предсказав результаты президентских выборов за несколько часов до получения окончательных данных.  Этот «подвиг» компьютера лишь подтвердил вывод,  к которому в то время пришли многие ученые:  наступит тот день, когда автоматические вычислители, столь быстро, неутомимо и безошибочно выполняющие автоматические действия, смогут имитировать невычислительные  процессы,  свойственные человеческому мышлению, в том числе восприятие и обучение, распознавание образов,  понимание повседневной речи и письма, принятие решений в неопределенных ситуациях,  когда известны не все факты.  Таким образом «заочно» формулировался своего рода «социальный заказ» для психологии, стимулируя различные отрасли науки.

Многие изобретатели компьютеров и первые  программисты  развлекались составляя программы для отнюдь не технических занятий,  как сочинение музыки, решение головоломок и игры, на первом месте здесь оказались шашки и шахматы.  Некоторые романтически настроенные программисты даже заставляли свои машины писать любовные письма.

К концу 50х годов все эти увлечения выделились в новую более или менее самостоятельную ветвь информатики,  получившую название «искусственный интеллект».  Исследования в области ИИ, первоначально сосредоточенные в нескольких университетских  центрах  США    Массачусетском технологическом  институте,  Технологическом институте Карнеги в Питтсбурге,  Станфордском университете,   ныне ведутся во  многих  других университетах и корпорациях США и других стран. В общем исследователей ИИ,  работающих над созданием мыслящих машин,  можно разделить на  две группы.  Одних интересует чистая наука и для них компьютер  лишь инструмент,  обеспечивающий возможность экспериментальной проверки теорий процессов  мышления.  Интересы  другой группы лежат в области техники: они стремятся расширить сферу применения компьютеров и облегчить пользование ими. Многие представители второй группы мало заботятся о выяснении механизма мышления  они полагают, что для их работы это едва ли более полезно, чем изучение полета птиц и самолетостроения.

В настоящее время,  однако,  обнаружилось,  что как научные так и технические поиски столкнулись с несоизмеримо более серьезными трудностями, чем представлялось первым энтузиастам.  На первых порах  многие пионеры ИИ  верили,  что  через какой-нибудь десяток лет машины обретут высочайшие человеческие таланты. Сейчас мало кто говорит об этом,  а если и говорит, то отнюдь не считает, что подобные чудеса не за горами.

Несмотря на многообещающие перспективы,  ни одну из разработанных до  сих  пор программ ИИ нельзя назвать «разумной» в обычном понимании этого слова.  Это объясняется тем,  что все они узко специализированы; самые  сложные экспертные системы по своим возможностям скорее напоминают дрессированных или механических кукол, нежели человека с его гибким  умом  и  широким кругозором.  Даже среди исследователей ИИ теперь многие сомневаются,  что большинство подобных изделий принесет существенную пользу. Немало критиков ИИ считают, что такого рода ограничения вообще непреодолимы.

Винер был убежден, что наиболее перспективны научные исследования в так называемых пограничных областях, которые нельзя конкретно отнести к той или иной конкретной дисциплины. Они лежат гдето на стыке наук, поэтому к ним обычно не подходят столь строго. «Если затруднения в решении какойлибо  проблемы психологии имеют математический характер, пояснял он,  то десять несведущих в математике психологов продвинуться не дальше одного столь же несведущего».

Винеру и его сотруднику Джулиану Бигелоу  принадлежит  разработка принципа «обратной связи», который был успешно применен при разработке нового оружия с радиолокационным наведением.  Принцип  обратной  связи заключается в использовании информации, поступающей из окружающего мира, для изменения поведения машины.  В основу разработанных Винером  и Бигелоу систем  наведения  были положены тонкие математические методы; при малейшем изменении отраженных от самолета радиолокационных  сигналов они соответственно изменяли наводку орудий,  то есть  заметив попытку отклонения самолета от курса,  они тотчас расчитывали его  дальнейший путь и направляли орудия так, чтобы траектории снарядов и самолетов пересеклись.

В дальнейшем Винер разработал на принципе обратной  связи  теории как  машинного  так и человеческого разума.  Он доказывал,  что именно благодаря обратной связи все живое приспосабливается к окружающей среде  и  добивается  своих целей.  «Все машины,  претендующие на «разумность», писал он,   должны обладать способность преследовать определенные цели и приспосабливаться,  т.е.  обучаться». Созданной им науке Винер дает название кибернетика,  что в переводе с греческого означает рулевой.(2)

Страницы: 1, 2