Проблема искусственного интеллекта в философии кратко

Обновлено: 05.07.2024

Этот тест дает следующие важные особенности:

Благодаря этим преимуществам, тест Тьюринга представляет собой хорошую основу для многих схем, которые используются на практике для испытания современных интеллектуальных программ. Программа, потенциально достигшая разумности в какой-либо области, может быть испытана сравнением ее способностей по решению определенного количества проблем со способностями человека.

· Может ли машина действовать разумно? Может ли она решать проблемы, которые человек решает с помощью размышлений?

· Может ли машина иметь разум, сознание, психическое состояние в той мере, в которой ими обладает человек. Может ли она чувствовать?

· Одинакова ли природа человеческого и искусственного интеллекта? Является ли в своей основе человеческий мозг компьютером?

Это означает, что человек обладает фантазией, другими словами, он создает понятие. Преимущества машин – в скорости и точности.

Другой ученый, работающий в области ИИ-исследований – Норберт Винер.

Таковы мнения ученых, стоящих у истоков развития науки об искусственном интеллекте, внесших огромный вклад в ее теоретическую и практическую базу.

В ее основе лежит простое соображение.

Многие применения искусственного интеллекта подняли глубокие философские вопросы. В каком смысле можно заявить, что компьютер понимает фразы естественного языка? Продуцирование и понимание языка требует толкования символов, недостаточно лишь правильно сформулировать строку символов, механизм понимания должен уметь приписывать им смысл или интерпретировать символы в зависимости от контекста. Что такое смысл? Что такое интерпретация? Эти и подобные вопросы встают во многих областях применения ИИ, будь то построение экспертных систем или разработка алгоритмов машинного обучения. Наши машины нуждаются в программах. Эти программы могут, правда, быть составленными другими машинами, однако для этих машин программу должен опять-таки составлять человек. Данную мысль можно продолжить – это означает, что подвижна сама граница между машиной и организмом, и ответ на вопрос, какой сложности могут быть построены машины, даст только опыт.

Философия искусственного интеллекта (ИИ) охватывает широкий круг фундаментальных проблем, связанных с созданием искусственного интеллекта. В чём сущность разума? Каковы принципы его работы? И, наконец, - возможно ли создание искусственного интеллекта? Несмотря на огромные успехи в создании программ и алгоритмов, способных решать многие интеллектуальные задачи гораздо эффективнее человека, мы не можем найти ясного и однозначного ответа на эти вопросы.

Что же можно считать критерием наличия разума? Обыденное сознание, как правило, воспринимает в качестве критерия разумности поведение. Мы считаем нечто разумным или неразумным, оценивая его поведение. Но какова связь между сущностью разума человека и его внешним проявлением – разумным поведением? Какое поведение будет разумным? Как по чьему-либо поведению можно определить, обладает ли это существо разумом?

В 1980 г. Дж.Сёрл предлагает мысленный эксперимент, критикующий тест Тьюринга и представление о возможности существования разума без понимания. Суть эксперимента в следующем. Сёрл пытается имитировать знание китайского языка, которого не понимает.

Таким образом, Сёрл проходит подобие теста Тьюринга на знание китайского языка, которого на самом деле не знает. Очевидно, что в данном случае Сёрл выполняет исключительно механическую работу и легко может быть заменён машиной. Сёрл показывает, что тест Тьюринга вовсе не является критерием наличия сознания, а лишь критерием способности манипулировать символами.

Суть позиции Сёрла по вопросу искусственного интеллекта сводится к следующему: разум оперирует смысловым содержанием (семантикой), тогда как компьютерная программа полностью определяется своей синтаксической структурой. Следовательно, программы не являются сущностью разума и их наличия недостаточно для наличия разума. Разум не может сводиться лишь к выполнению компьютерной программы. То, что порождает разум, должно обладать, по крайней мере, причинно-следственными свойствами, эквивалентными соответствующим свойствам мозга. Т.е. Сёрл отметает прочерченный Тьюрингом прямой путь к искусственному интеллекту.

Впрочем, против мысленного эксперимента Сёрла было приведено немало возражений. Вот основные из них:

· для того, чтобы гарантировано пройти тест, в книге должны содержаться адекватные ответы на ВСЕ существующие вопросы. Т.е. книга должна обладать всезнанием, иначе вероятность того, что необычный вопрос вгонит систему в ступор, будет ненулевой.

· на самом деле, тест на знание китайского языка проходит система, состоящая из Дж. Сёрла, книги правил и людей, которые эту книгу правил составляли. А вот люди, составлявшие книгу, несомненно, обладают знанием китайского языка. Хотя другие части системы язык не понимают.

Как мы видим, поиск возможности создания искусственного интеллекта в любом случае упирается в вопрос: что такое разум?

В 1963 А.Ньюэлл и Г.Саймон, основываясь на анализе языка, предположили, что сущность разума заключается в способности оперировать символами. Такой подход позволил создать программу, способную решить любую интеллектуальную задачу в том случае, если задача могла быть формализована (например, доказывать теоремы, играть в шахматы и т.п.). Способность выполнять символьные вычисления вполне достаточна для решения интеллектуальных задач, а без таких вычислений разумное поведение невозможно. Таким образом, разум может быть рассмотрен как устройство, оперирующее информацией в соответствии с формальными правилами. В рамках данного подхода искусственный интеллект создаётся по аналогии с мозгом и нервной системой человека, т.е. по принципу нейросети. Нейросети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейросетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение.

Этот подход подвергся критике со стороны философа Х.Дрейфуса. Суть его возражений в следующем:

· знание человека о мире состоит не только и не столько из объективных знаний о мире, сколько из нашего субъективного отношения к нему и склонности воспринимать и интерпретировать события так или иначе. Даже если мы используем символическую систему для выражения наших мыслей, мысли всё равно формируются во многом под воздействием бессознательных факторов. Следовательно, рассмотрение разума может как устройства, оперирующего информацией в соответствии с формальными правилами, недостаточно для понимания сущности разума и создания искусственного интеллекта.

· не всё знание и не все задачи могут быть формализованы. Значительная часть восприятия человека не может быть адекватно выражена в символах. Следовательно, ИИ, построенный как символическая система, сможет решать лишь небольшой круг формализуемых задач, не являясь разумом.

Практика создания ИИ подтвердила правоту скептицизма Дрейфуса. Современные нейрокомпьютеры способны эффективно решать многие задачи, но до возможностей человеческого разума им бесконечно далеко. Таким образом, сведение разума к оперированию символами по формальным правилам не привело к пониманию его сущности.

Хотя качественного прорыва в создании сильного ИИ не произошло, количественно вычислительные возможности ЭВМ возрастали экспоненциально, и в данный момент сложность современных ЭВМ неумолимо приближается к сложности мозга человека. Возможно ли, что количественный рост сложности вычислительных систем приведёт к их качественному скачку?

2. Сёрль Дж. Рациональность в действии / Пер. с англ. А. Колодия, Е. Румянцевой. — М.: Прогресс-Традиция, 2004. — 336 с.

3. Васильев В.В. Трудная проблема сознания. — М., Прогресс-Традиция, 2009. – 272 с.

[1] А.Айер. Язык, Истина и логика.- с.140.

[4] Быковский И.А. Философские аспекты проблем создания искусственного интеллекта – автореферат дисс. на соискание уч. ст. к.ф.н. – Саратов, 2003.

Впрочем, против мысленного эксперимента Сёрла было приведено немало возражений. Вот основные из них:

Этот подход подвергся критике со стороны философа Х.Дрейфуса. Суть его возражений в следующем:

2. Сёрль Дж. Рациональность в действии / Пер. с англ. А. Колодия, Е. Румянцевой. — М.: Прогресс-Традиция, 2004. — 336 с.

3. Васильев В.В. Трудная проблема сознания. — М., Прогресс-Традиция, 2009. – 272 с.

[1] А.Айер. Язык, Истина и логика.- с.140.

Основная философская проблема в области искусственного интеллекта – возможность или не возможность моделирования мышления человека. В данной статье коротко рассмотрим суть данной проблемной области.

Ключевые слова

Текст научной работы

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

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.
Азимов, А. Я, робот. Все о роботах и робототехнике. Серия "Золотой фонд мировой фантастики" / А. Азимов. – М.:Эксмо, 2005.
Шалютин, И.С. Искусственный интеллект: Гносеологический аспект / И.С. Шалютин. – М.: Мысль, 1985.

Цитировать

Монография посвящена важнейшей теме современности – философским проблемам становления и развития искусственного интеллекта и цифровизации общества в условиях сформировавшегося единого информационного пространства и нарастающей глобальной взаимозависимости отдельных стран и народов. Содержание книги составляют статьи известных российских ученых – специалистов в области философии и методологии науки, эпистемологии, социальной философии и современной глобалистики, которые с разных сторон анализируют новейшие тенденции мировой динамики и проблемы трансформации человека и общества под влиянием цифровизации. Книга адресована широкой аудитории, интересующейся темой искусственного интеллекта, современной глобализацией и её влиянием на развитие культуры и общественные процессы; может быть использована также преподавателями, студентами и аспирантами при изучении философии науки и техники, гуманитарных дисциплин и предметов социально-экономического профиля. В формате a4.pdf сохранен издательский макет.

Современный этап научно-технической революции ассоциируется с широким внедрением технологий, основанных на развитом искусственном интеллекте. Понятие искусственного интеллекта стало тривиальным для современного мира, но его контуры и фундаментальные проблемы, связанные с его созданием, очерчиваются философией искусственного интеллекта. Философия искусственного интеллекта (ИИ) охватывает широкий круг фундаментальных проблем, связанных с созданием искусственного интеллекта. В чём сущность разума? Каковы принципы его работы? И, наконец, — возможно ли создание искусственного интеллекта? Несмотря на огромные успехи в создании программ и алгоритмов, способных решать многие интеллектуальные задачи гораздо эффективнее человека, мы не можем найти ясного и однозначного ответа на эти вопросы.

Что же можно считать критерием наличия разума? Обыденное сознание, как правило, воспринимает в качестве критерия разумности поведение. Мы считаем нечто разумным или неразумным, оценивая его поведение. Но какова связь между сущностью разума человека и его внешним проявлением — разумным поведением? Какое поведение будет разумным? Как по чьему-либо поведению можно определить, обладает ли это существо разумом?

В 1980 г. Дж. Сёрл предлагает мысленный эксперимент, критикующий тест Тьюринга и представление о возможности существования разума без понимания. Суть эксперимента в следующем. Сёрл пытается имитировать знание китайского языка, которого не понимает.

Суть позиции Сёрла по вопросу искусственного интеллекта сводится к следующему: разум оперирует смысловым содержанием (семантикой), тогда как компьютерная программа полностью определяется своей синтаксической структурой. Следовательно, программы не являются сущностью разума и их наличия недостаточно для наличия разума. Разум не может сводиться лишь к выполнению компьютерной программы. То, что порождает разум, должно обладать, по крайней мере, причинно-следственными свойствами, эквивалентными соответствующим свойствам мозга. Т. е. Сёрл отметает прочерченный Тьюрингом прямой путь к искусственному интеллекту.

Впрочем, против мысленного эксперимента Сёрла было приведено немало возражений. Вот основные из них.

• Для того, чтобы гарантировано пройти тест, в книге должны содержаться адекватные ответы на ВСЕ существующие вопросы, т. е. книга должна обладать всезнанием, иначе вероятность того, что необычный вопрос вгонит систему в ступор, будет ненулевой.

• На самом деле, тест на знание китайского языка проходит система, состоящая из Дж. Сёрла, книги правил и людей, которые эту книгу правил составляли. А вот люди, составлявшие книгу, несомненно, обладают знанием китайского языка. Хотя другие части системы язык не понимают.

В 1963 г. А. Ньюэлл и Г. Саймон, основываясь на анализе языка, предположили, что сущность разума заключается в способности оперировать символами. Такой подход позволил создать программу, способную решить любую интеллектуальную задачу в том случае, если задача могла быть формализована (например, доказывать теоремы, играть в шахматы и т. п.). Способность выполнять символьные вычисления вполне достаточна для решения интеллектуальных задач, а без таких вычислений разумное поведение невозможно. Таким образом, разум может быть рассмотрен как устройство, оперирующее информацией в соответствии с формальными правилами. В рамках данного подхода искусственный интеллект создаётся по аналогии с мозгом и нервной системой человека, т. е. по принципу нейросети. Нейросети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейросетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение.

Этот подход подвергся критике со стороны философа Х. Дрейфуса. Суть его возражений в следующем:

• знание человека о мире состоит не только и не столько из объективных знаний о мире, сколько из нашего субьективного отношения к нему и склонности воспринимать и интерпретировать события так или иначе. Даже если мы используем символическую систему для выражения наших мыслей, мысли всё равно формируются во многом под воздействием бессознательных факторов. Следовательно, рассмотрение разума может как устройства, оперирующего информацией в соответствии с формальными правилами, недостаточно для понимания сущности разума и создания искусственного интеллекта;

• не всё знание и не все задачи могут быть формализованы. Значительная часть восприятия человека не может быть адекватно выражена в символах. Следовательно, искусственный интеллект, построенный как символическая система, сможет решать лишь небольшой круг формализуемых задач, не являясь разумом.

Практика создания искусственного интеллекта подтвердила правоту скептицизма Дрейфуса. Современные нейрокомпьютеры способны эффективно решать многие задачи, но до возможностей человеческого разума им бесконечно далеко. Таким образом, сведение разума к оперированию символами по формальным правилам не привело к пониманию его сущности.

Хотя качественного прорыва в создании сильного искусственного интеллекта не произошло, количественно вычислительные возможности ЭВМ возрастали экспоненциально, и в данный момент сложность современных ЭВМ неумолимо приближается к сложности мозга человека. Возможно ли, что количественный рост сложности вычислительных систем приведёт к их качественному скачку?

Технологическая сингулярность характеризуется появлением нового вида знания — т. н. машинного знания, т. е. знания, доступного лишь машине. Как это может выглядеть? Например, как математическая теорема, доказанная машиной. Первая крупная математическая теорема, доказанная с помощью компьютера, — теорема о четырех красках. Ее формулировка элементарна: для того чтобы раскрасить географическую карту так, чтобы никакие два граничащих региона не были одного цвета, достаточно всего четырех разных красок. Два региона считаются граничащими, если они имеют протяженную границу, то есть состоящую больше чем из одной точки. Доказательство теоремы о четырех красках — прецедент использования компьютера при решении классических математических задач. В то же время оно примечательно своей длиной и сложностью. Даже после применения компьютера, позволившего значительно сократить вычисления, текст доказательства элементарно формулируемого утверждения имеет астрономическую длину. Нетрудно представить себе появление такой теоремы, доказательство которой будет слишком длинным, для того, чтобы человеческой жизни хватило на его проверку. И тогда развитие знания и получение его плодов окажутся прерогативой искусственного разума.

Ученое сообщество рассуждает о сроках появления умных машин и сходится в следующем: развитие технологий безусловно окажет сильное влияние на общество, экономику и отношения между людьми в будущем. Уже сейчас раздаются призывы обдумать этические принципы разработки искусственного интеллекта, удостоверившись в том, что искусственный интеллект будет развиваться только в безопасном для людей направлении. И все-таки стоит ли человеку опасаться искусственного разума?

Прежде чем начать рассуждать о проблемах создания искусственного интеллекта, его влиянии на человека и общество, попробуем разобраться, что мы понимаем под ним. Итак, что же такое искусственный разум и почему его так многие опасаются?

Ученые не могут конкретно выразить суть интеллекта в каком-то одном определении. В начале 80-х гг. ученые в области теории вычислений Барр и Файгенбаум предложили следующее определение искусственного интеллекта. Искусственный интеллект — это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, то есть систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, — понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т. д. На наш взгляд искусственный интеллект — это не какой-то определенный компьютер или робот-человек, а это целая научная область, целью которой является разработка способов создания так называемых машин, автоматов или роботов, которые бы обладали свойством человеческого интеллекта.

Несмотря на последние достижения в области искусственного интеллекта, до появления разумных машино-существ еще далеко, признают ученые и специалисты. Ведь в создании данного мощного искусственного интеллекта существует огромное количество проблем: этических, психологических и даже юридических и т. д.

Как известно, изобретение искусственного интеллекта связывают с созданием нейронных сетей. Нейронные сети — это одно из направлений исследований в области искусственного интеллекта, основанное на моделировании биологических процессов, которые происходят в человеческом мозгу. Именно им мы обязаны появлению впечатляющих результатов в распознавании речи и изображений, постановке медицинских диагнозов, переводе текста и создании изображений, генерации речи и музыкальных композиций. Сегодня, как признают специалисты, нейронные сети признаны одним из лучших алгоритмов машинного обучения, а решения на их основе показывают на данный момент самые выдающиеся результаты. Однако, даже в этой области существует большое количество проблем. Дело в том, что нейроны, моделируемые в нейронных сетях, значительно проще устроены, нежели нейроны в человеческом мозге к тому же это всего лишь программы. А создавать искусственные нервные клетки современная наука пока не научилась. Даже если бы это удалось, то воссоздать человеческий мозг все равно бы не получилось, потому что его структура крайне сложна. Кроме того, все возможности человеческого мозга до конца не изучены. Но если в ближайшие пару сотен лет и это станет возможным, исследователи столкнутся с новой проблемой. Как наделить такой мозг знаниями и опытом? Ведь на самом деле человеческий мозг развивается только благодаря деятельности человека на протяжении всей его жизни. Также существует еще одна необъяснимая до сих пор проблема так называемого паралича сети. Существует своеобразная аритмия сигналов, поступающих с нейронов, в результате чего все нейроны начинают вырабатывать ошибочные сигналы. Ошибка в сигнале одного нейрона выводит из строя всю сеть.

Современные нейронные сети устроены в полторы тысячи раз проще, чем, например, головной мозг крысы. Сейчас создаются специализированные процессоры для обучения таких сетей (так называемые нейроморфические процессоры), которые позволят увеличить скорость вычислений на несколько порядков. На сегодняшний день разработчики не просто заняты увеличением количества нейронов в сети, но и изменением их конструкции.

В создании искусственного интеллекта также существует психологическая проблема. Дело в том, что систему искусственного интеллекта необходимо наделить самооценкой, само отношением и самоанализом. Данной системе нужно каким-либо образом дать понять, что она существует. А продвижений в этом вопросе до сих пор нет. Кроме того, чтобы система считалась интеллектуальной, она должна обладать мотивацией. Такие системы должны уметь сами ставить перед собой цели и находить способы их достижения. Таким образом, система, претендующая на звание интеллектуальной должна обладать способностью к самоанализу для того, чтобы иметь возможность выявлять мотивы к своей деятельности для постановки целей и решения задач. На данный момент существуют лишь гипотетические способы создания таких систем в виде многопроцессорных пространств, в которых информация накапливается и используется с помощью определенного свода правил. Что касается последствий искусственного интеллекта для человека и общества в целом, то как известно, человечеству свойственно саморазрушение. Из истории мы знаем, что многие научные изобретения принесли изначально огромное количество бед, прежде чем их научились использовать разумно, во благо общества. Поэтому стоит хорошо задуматься, к чему приведет человечество создание искусственного разума.

Люди иногда используют интеллект в агрессивных формах, поскольку они обладают некоторыми агрессивными врожденными тенденциями обусловленными естественным отбором. Но машины не нуждаются в этом, если только сами люди не захотят спроектировать их для этих целей.

Единого ответа, что же такое Искусственный интеллект на сегодняшний день не существует. Каждый автор имеет свою точку зрения. Некоторые считают, что искусственный разум может быть создан на основе нейронных сетей, но именно на текущем этапе развития человечества создать его все равно невозможно, другие вообще в принципе отрицают возможность создания искусственного интеллекта.

Но кое-что уже происходит: понемногу стирается грань между работой или задачей, выполненной человеком, и задачей, выполненной машиной. Сейчас иногда сложно понять, кто сидит внутри системы — человек или программа.

Таким образом, по нашему мнению, сильный искусственный интеллект в ближайшее время создан не будет. Но на данный момент, уже создано много технологий искусственного интеллекта, которые несомненно влияют на человека и общество в целом.

2. Сирл Дж. Разум мозга — компьютерная программа? // В мире науки (Scientific American. Издание на русском языке). — № 3. — 1990. — М.: Мир, 1990.

Читайте также:

Проблема искусственного интеллекта в философии кратко

Ключевые слова

Текст научной работы

Список литературы

Цитировать

Оглавление