Проблема искусственного интеллекта

Никто не может предсказать, как поведут себя системы, созданные с помощью совершенного искусственного интеллекта. Тем не менее предположений много, рассмотрим в чем же заключается проблема искусственного итнеллекта.

Проблема искусственного интеллекта

Философская проблема искусственного интеллекта

Основная философская проблема в области искусственного интеллекта заключается в доведении возможности и целесообразности моделирования процесса мышления человека. Существует опасность тратить время на изучение того, что невозможно создать, в частности, на современном этапе развития человечества. Примером подобного времяпрепровождения может быть занятие научным коммунизмом — наукой, что на протяжении десятилетий изучала то, чего нет, и в обозримом будущем быть не может. Рассмотрим ряд доказательств, которые подводят к положительному ответу на вопрос возможности создания искусственного интеллекта.

Первое доказательство выходит из области схоластики и говорит о непротиворечия искусственного интеллекта и Библии. Об этом говорят слова священного писания: «И создал Господь Бог человека по своему образу и подобию». Исходя из этих слов, можно утверждать, что, поскольку люди по своей сути подобные Творцу, то они вполне могут искусственным путем создать несколько по собственному образу и подобию.<>

Второй довод вытекает из успехов человечества, достигнутых в области создания нового разума биологическим путем. В 90-х годах прошлого столетия появилась возможность клонирования млекопитающих, начиная с овечки Долли. Дальнейшие достигнутые успехи в данном направлении заключаются в создании форм искусственной жизни, не имеющие никакого естественного экземпляра, к которому бы они были похожи. Например, кролики с дополнительным геном, что создает эффект светлячка. В отличие от клонов, эти формы в полной мере представляют собой искусственную жизнь. Вместе с тем, такие существа можно считать интеллектуальными, учитывая их способности к элементарному обучению. Поэтому они могут называться системами искусственного интеллекта, хотя несотворенным на основе использования средств вычислительной техники, которые представляют наибольший интерес для человечества.

Третий довод — это доказательство возможности самовоспроизведения объектов, состоящих из неживой материи. Способность к самовоспроизводству, как признак наличия интеллекта, долгое время считалась прерогативой живых организмов. Однако некоторые явления, происходящие в неживой природе, например, рост кристаллов, синтез сложных молекул через копирования, во многом идентичны самовоспроизводству.

Исследование искусственного интеллекта

В начале 50-х годов прошлого столетия Дж. фон Нейман занялся основательным изучением самовоспроизведения и заложил основы математической теории автоматов, «самовоспроизводящихся». Он также доказал теоретическую возможность управляемой инициализации самовоспроизведению. На сегодня, существует много различных неформальных доказательств возможности самовоспроизведения объектов, но для программистов наиболее существенный довод заключается в существовании компьютерных вирусов.

Четвертое доказательство — это существование принципиальной возможности автоматизации решения интеллектуальных задач с помощью вычислительной техники. Она обеспечивается ее свойством алгоритмической универсальности. Алгоритмическая универсальность вычислительных машин означает, что на них можно программно реализовывать любые алгоритмы преобразования информации: вычислительные алгоритмы, алгоритмы управления, поиска доказательства теорем и т.д. При этом, подразумевается, что процессы, порождаемые этими алгоритмами, являются потенциально осуществимыми, то есть, что они осуществляются в результате проведения конечного количества элементарных операций.

Практическая реализация алгоритмов зависит от существующих вычислительных мощностей, которые изменяются с развитием техники. В частности, вследствие появления быстродействующих компьютеров, стало практически возможным создание программных систем, способных реализовывать такие алгоритмы, которые ранее считались лишь потенциально осуществимыми.

Для обозначения программных систем, использующих искусственный интеллект, сложился общий срок — интеллектуальная система. Целесообразность создания интеллектуальных систем заключается в необходимости решения задач, которые не решаются на достаточном уровне эффективности программными системами, созданными на жесткой алгоритмической основе. К таким задачам относятся задачи, имеющие, как правило, следующие особенности:

  • у них неизвестный алгоритм решения — такие задачи носят названия интеллектуальных задач;
  • в них используется, помимо традиционных форматов данных, информация в виде графических изображений, рисунков, звуков;
  • в них предполагается наличие свободы выбора — то есть, отсутствие единого алгоритма решения задачи обусловливает необходимость сделать выбор между вариантами действий в условиях неопределенности.

Приведенный перечень задач формирует особенности интеллектуальных систем, предназначенных для их решения. Источником такого определения особенностей фактически является известный тест Тьюринга, предложенный британским математиком и одним из первых исследователей в области компьютерных наук Аланом Тьюрингом (Alan Turing). В данном тесте экспериментатор, обмениваясь сообщениями с подопытным объектом, пытается определить, кем он является на самом деле: человеком или компьютерной программой.

Интеллектуальная система, успешно прошла такой тест, считается сильным искусственным интеллектом. Термин «сильный искусственный интеллект» пропагандируется специалистами, которые считают, что искусственный интеллект должен базироваться на строгой логической основе. В отличие от сильного, слабый искусственный интеллект, по их мнению, базируется исключительно на одном из методов решения интеллектуальных задач (искусственных нейронных сетях, генетических алгоритмах, эволюционных методах). В наши дни стало очевидным, что ни один из методов искусственного интеллекта не позволяет успешно решить приемлемое количество задач — лучше проявляет себя использование комбинации методов.

Первая программа, прошедшая тест Тьюринга, была написана в ходе проведения психологических экспериментов Стивеном Вейценбаум (Steven Weizenbaum) в 1967 году. С тех пор уровень знаний в этой области значительно возрос, а способы взаимодействия экспериментатора с объектом исследования стали гораздо совершеннее. В наши времена проводятся отдельные соревнования с призовым фондом в сотни тысяч долларов США под названием: «Соревнование за приз Лебнера», в ходе которых определяется лучшая программа.

Не следует думать, что интеллектуальные системы могут, решать любые задачи. Математиками было доказано существование таких типов задач, для которых невозможен единый алгоритм, чтобы воспроизводил их эффективные решения. В этом контексте определяется невозможность решения задач такого типа с помощью интеллектуальных систем, разработанных для вычислительных машин. Кроме того, утверждение про алгоритмическую невозможность решения некоторого класса задач является одновременно и прогнозом на будущие времена, согласно которому алгоритмы их решения не будут найдены никогда.

Этот факт способствует лучшему пониманию того, где в современном мире могут найти свое практическое применение системы искусственного интеллекта. В частности, для решения задачи, не имеет универсального алгоритма решения, целесообразно ее сужение до уровня, когда она решается только для определенного подмножества начальных условий. Такие решения по силам интеллектуальным системам, а их результат способен сузить, для человека, область вариантов интуитивного выбора.

 

Получать интересное на почту

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *