ИСТОРИКО-НАУЧНЫЙ КОНТЕКСТ становления понятия «сильный» искусственный интеллект, его связь с философией сознания. Реферат по дисциплине История и философия науки Золотов А.В.. Реферат по дисциплине История и философия науки
 Скачать 57.55 Kb.
|
|
МИНОБРНАУКИ РОССИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «НИЖЕГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ им. Р.Е.Алексеева» (НГТУ) РЕФЕРАТ по дисциплине «История и философия науки» аспиранта, Золотов Антон Владимирович (фамилия, имя, отчество) Факультет Институт промышленных технологий машиностроения Кафедра «Автоматизация машиностроение» _ Специальность «05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации » ТЕМА РЕФЕРАТА: ИСТОРИКО-НАУЧНЫЙ КОНТЕКСТ становления понятия «сильный» искусственный интеллект, его связь с философией сознания ТЕМА ДИССЕРТАЦИИ: Разработка метода прогнозирования технического состояния сложных систем на основе не четкой модели надежности Научный руководитель Манцеров Сергей Александрович, к.т.н (фамилия, инициалы, ученая степень, звание) Преподаватель к.филос.н., доц. Михайлова Т.Л. (фамилия, инициалы, ученая степень, звание) 2020 - 2021 учебный год Содержание
Предисловие Прежде чем начать разговор об искусственном интеллекте (далее - ИИ), попробуем разобраться, что мы понимаем под человеческим интеллектом. Для этого обратимся к Российскому энциклопедическому словарю «ИНТЕЛЛЕКТ (от лат. intellectus - познание, понимание, рассудок), способность мышления, рационального познания. Термин «Интеллект» в философии и богословии может обозначать способность к образованию понятий, сверхчувственное постижение духовных сущностей и др.» Энциклопедический словарь Брокгауза и Эфрона отводит значительное место разъяснению термина ИНТЕЛЛЕКТЪ, который авторами раздела соотносится с термином - УМ. «Ум - в процессах сложившегося сознания самонаблюдение различает три основных группы явлений: 1) восприятия и их интеллектуальную переработку; 2) изменения эмоционального равновесия; 3) волевые импульсы». И, наконец, «Большой толковый психологический словарь» определяет термин «ИНТЕЛЛЕКТ» следующим образом: «Первоначально этот термин относился исключительно к рациональным мыслительным функциям человеческой психики; сегодня это родовой термин, охватывающий познавательные процессы в целом». Даже эти отрывочные цитаты показывают, сколь широко поле определения понятия «интеллект». Известный английский физик и математик Роджер Пенроуз в книге «Новый ум короля» пишет по этому поводу следующее: «Если мы согласимся с тем, что в нашей способности познавать - а, следовательно, и в нашей сознательной деятельности в целом - есть нечто, выходящее за пределы чисто алгоритмических действий, то следующим шагом мы должны попытаться выяснить, в каких из наших физических действий может проявляться «существенно неалгоритмическое поведение»» и далее «Смысл вопроса глубоко философский. Что значит думать или чувствовать? Что есть разум? Существует ли он объективно? И если да, то в какой степени он функционально зависим от физических структур, с которыми его ассоциируют?» [19]. На сегодняшний день исследования ИИ занимает актуальное место в современной науке. В своем реферате я рассмотрю проблемы создания и воплощения искусственного интеллекта в жизнь, также освещу историю создания и наиболее перспективные разработки в этой области. Понятие ИИ. История развития ИИ Термин «artificial intelligence» (AI) ввел видный американский информатик Джон Маккарти в 1956 г. на семинаре в Станфордском университете (США). Восходящее к этому определение: «ИИ – это наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ, ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами». Актуальность введения подобного термина связана с успешным решением интеллектуальных проблем первыми ЭВМ, в общем, с обнаружившимся интеллектуальным соперничеством ЭВМ и человека. «Сomputer» («вычислитель») не указывал на последнее, ИИ прямо говорил об этом. ИИ всегда был междисциплинарной наукой, являясь одновременно и наукой и искусством, и техникой и психологией. Методы ИИ разнообразны. Они активно заимствуются из других наук, адаптируются и изменяются под решаемую задачу. Для создания интеллектуальной системы необходимо привлекать специалистов из прикладной области, в рамках ИИ сотрудничают лингвисты, нейрофизиологи, психологи, экономисты, информатики, программисты и т.д. Идея создания искусственного подобия человека для решения сложных задач и моделирования человеческого разума витала в воздухе еще в древнейшие времена. Так, в древнем Египте была создана «оживающая» механическая статуя бога Амона. У Гомера в «Илиаде» бог Гефест ковал человекоподобных существ. ИИ является в некотором смысле наукой будущего, в которой нет жесткого разделения по областям и ясно видна связь между отдельными дисциплинами, которые лишь отражают определенную грань познания. Точный свод законов, руководящих рациональной частью мышления, был сформулирован Аристотелем (384-322 годы до н.э.) Однако родоначальником ИИ считается средневековый испанский философ, математик и поэт Раймонд Луллий, который еще в XIII веке попытался создать механическую машину для решения различных задач, на основе разработанной им всеобщей классификации понятий. В XVIII веке Лейбниц и Декарт независимо друг от друга продолжили эту идею, предложив универсальные языки классификации всех наук. Эти работы можно считать первыми теоретическими работами в области искусственного интеллекта. Теория игр и теория принятия решений, данные о строении мозга, когнитивная психология – все это стало строительным материалом для ИИ. Но окончательное рождение ИИ как научного направления произошло только после создания ЭВМ в 40-х годах XX века и выпуска Норбертом Винером основополагающих работ по новой науке кибернетике. Формирование ИИ как науки произошло в 1956 году. Д. Маккарти, М. Минский, К. Шеннон и Н. Рочестер организовали двухмесячный семинар в Дартмуте для американских исследователей, занимающихся теорий автоматов, нейронными сетями, интеллектом. Хотя исследования в этой области уже активно велись, но именно на этом семинаре появились термин и отдельная наука – ИИ. Одним из основателей теории ИИ считается известный английский ученый Алан Тьюринг, который в 1950-м году опубликовал статью «Вычислительные машины и разум» (переведенную на русский язык под названием «Может ли машина мыслить?»). Именно в ней описывался, ставший классическим «тест Тьюринга», позволяющий оценить «интеллектуальность» компьютера по его способности к осмысленному диалогу с человеком. Первые десятилетия развития (1952-1969 гг.) ИИ были полны успехов и энтузиазма. А. Ньюэлл, Дж. Шоу и Г. Саймон создали программу для игры в шахматы, на основе метода, предложенного в 1950 году К. Шенноном, формализованного А. Тьюрингом и промоделированного им же вручную. К работе была привлечена группа голландских психологов под руководством А. де Гроота, изучавших стили игры выдающихся шахматистов. В 1956 году этим коллективом был создан язык программирования ИПЛ1 − практически первый символьный язык обработки списков и написана первая программа "Логик-Теоретик", предназначенная для автоматического доказательства теорем в исчислении высказываний. Эту программу можно отнести к первым достижениям в области ИИ. В 1960 году этой же группой написана программа GPS (General Problem Solver) универсальный решатель задач. Она могла решать ряд головоломок, вычислять неопределенные интегралы, решать некоторые другие задачи. Эти результаты привлекли внимание специалистов в области вычислений и появились программы автоматического доказательства теорем из планиметрии и решения алгебраических задач. С 1952 года А. Самюэл написал ряд программ для игры в шашки, которые играли на уровне хорошо подготовленного любителя, причем одна из его игр научилась играть лучше, чем ее создатель. В 1958 году Д. Маккарти определил новый язык высокого уровня Lisp, который стал доминирующим для ИИ. Первые нейросети появились в конце 50-х годов. В 1957 году Ф. Розенблаттом была предпринята попытка создать систему, моделирующую человеческий глаз и его взаимодействие с мозгом перцептрон. Первая международная конференция по ИИ (IJCAI) состоялась в 1969 году в Вашингтоне. В 1963 г. Д. Робинсон реализовал метод автоматического доказательства теорем, получивший название «принцип резолюции», в основе этого метода в 1973 году создается язык логического программирования Prolog. В США появились первые коммерческие системы, основанные на знаниях, экспертные системы. Происходит коммерциализация ИИ. Растут ежегодные капиталовложения и интерес к самообучающимся системам, создаются промышленные экспертные системы. Разрабатываются методы представления знаний. Первая экспертная система была создана Э. Фейгенбаумом в 1965 году. Но до коммерческой прибыли было еще далеко. Лишь в 1986 году первая коммерческая система R1 компании DEC позволила сэкономить примерно 40 миллионов долларов в год. К 1988 году компанией DEC было развернуто 40 экспертных систем. В компании Du Pont применялось 100 систем и экономия составляла примерно 10 миллионов в год. В 1981 году Япония приступила к разработке компьютера 5-го поколения, основанного на знаниях – 10-летнего плана по разработке интеллектуальных компьютеров на базе Prolog. 1986 год стал годом возрождения интереса к нейронным сетям. В 1991 году Япония прекращает финансирование проекта компьютера 5-го поколения и начинает проект создания компьютера 6-го поколения – нейрокомпьютера. В 1997 году компьютер «Дип Блю» победил в игре в шахматы чемпиона мира Г. Каспарова, доказав возможность того, что ИИ может сравняться или превзойти человека в ряде интеллектуальных задач (пусть и в ограниченных условиях). Огромную роль в борьбе за признание ИИ в нашей стране сыграли академики А. И. Берг и Г. С. Поспелов. В 1954-1964 гг. создаются отдельные программы и проводятся исследования в области поиска решения логических задач. Создается программа АЛПЕВ ЛОМИ, автоматически доказывающая теоремы. Она основана на оригинальном обратном выводе Маслова, аналогичном методу резолюций Робинсона. Среди наиболее значимых результатов, полученных отечественными учеными в 60-е годы, следует отметить алгоритм «Кора» М. М. Бонгарда, моделирующий деятельность человеческого мозга при распознавании образов. Большой вклад в становление российской школы ИИ внесли выдающиеся ученые М. Л. Цетлин, В. Н. Пушкин, М. А. Гаврилов, чьи ученики и явились пионерами этой науки в России. В 1964 г. предлагался метод автоматического поиска доказательства теорем в исчислении предикатов, получивший название «обратный метод Маслова». В 1965-1980 гг. происходит рождение нового направления — ситуационного управления (соответствует представлению знаний, в западной терминологии). Основателем этой научной школы стал проф. Д. А. Поспелов. В Московском государственном университете был создан язык символьной обработки данных РЕФАЛ В.Ф. Турчиным в 1968. Аргументы за/против создания ИИ. Последствия создания ИИ Современные подходы к созданию ИИ объединяют в три группы: функциональную кибернетически-эвристическую (создание ИИ не привязано к человеческому способу работы с информацией), нейробионическую (создание ИИ ориентируется на определенный образец), эволюционную (создание ИИ идет через его эволюционное самостроительство). Сегодня в фокусе создания ИИ нейробионический подход, искусственные нейронные сети (ИНС). В этом контексте нужно рассмотреть все возможные аргументы за/против появления ИИ. Традиционный компьютер действует алгоритмически, последовательно, а современной науке известно о непрерывности действия нервной системы. Р. Пенроуз настаивает, что любой компьютер (ИНС здесь не исключение) является, по сути, машиной Тьюринга [18, с. 44]. Компьютерные программы, в конечном счете, зависят от математики, в рамках которой сформулирована, например, знаменитая теорема К. Гёделя о неполноте. Положительный для ИИ ответ дается в плане того, что программист и ряд совместных (страхующих друг друга) машин с ИИ вполне могут справиться со всеми указанными трудностями [23]. Начиная с Ады Лавлейс (английский математик,1815-1852 гг.), считают, что интеллектуальные машины не способны творить. Здесь же можно упомянуть об отсутствие у ИИ целеполагания. Это ценностные замечания, и, в конечном счете, дело за конкретными данными. К примеру, есть сообщение о том, что созданная нейросеть обнаружила такие взаимосвязи, о которых специалисты даже не подозревали. «Например, известно, что дефект «стружка в масле» не влияет ни на один из измеряемых датчиками параметров работы авиадвигателя, вследствие чего не существует традиционных методик, способных выявлять этот дефект. Мы же столкнулись с тем, что нашей нейросети каким-то образом удавалось обнаруживать этот, обычно не поддающийся обнаружению дефект …не смотря на отсутствие какой-либо логической связи между этим дефектом и параметрами работы авиадвигателя, нейросеть обнаруживает скрытую от обычных методов диагностики закономерность и ставит правильный диагноз» [24]. Положительным примером на реальную способность ИИ к творчеству могут служить экспертные системы [16]. Не забываем также как много шаблонного в деятельности людей. А целеполагание будет возникать по мере усложнения ИИ. Современные ИНС, к примеру, никак не задействуют активно используемые в человеческом мозге химические процессы: «современное моделирование нервной деятельности … не может рассматриваться с позиций построения технического аналога мозга, как такового» [5, с. 27]. Насколько неизвестная сложность мозга может влиять на феномен ИИ. Р. Пенроуз считает, что «даже если сигналы нейронов и могут вести себя, как детерминированные в классическом смысле события, управление синаптическими связями между нейронами происходит на более глубоком уровне, т.е. там, где можно ожидать наличия существенной физической активности на границе между квантовыми и классическими процессами. Выдвигаемые мною специфические предположения требуют возникновения внутри микроканальцев цитоскелета нейронов макроскопического квантовокогерентного поведения … упомянутая квантовая активность должна быть неким невычислимым образом связана с поддающимся вычислению процессом» [18, с. 5-6]. Также весомо подчеркивается, что маловероятна сама общая идея Р. Пенроуза и С. Хамероффа о том, что «в микроутрубках могут существовать когерентные квантовые состояния и мозг использует эти явления для решения сложных высокоуровневых познавательных задач». Больше оснований, что всем этим занимаются эволюционно новые структуры мозга. Использование ИНС для создания ИИ позволяет проводить параллели (формировать индикатор сравнения) между ИНС и мозгом, чтобы понять, как скоро ИНС будут соотносимы с возможностями человеческого мозга. Исходной задачей выступает общее понимание вычислительной мощности (производительности) мозга, количественной характеристики скорости выполнения интеллектуальных операций мозгом в одну секунду. Ник Бостром (философ, профессор Оксфордского университета, родился 1973 г.) в 1997 г. следующим образом выходит на эти цифры. «Человеческий мозг содержит примерно 100 млрд нейронов. Каждый нейрон имеет около 5 тыс. синапсов, а сигналы проходят через эти синапсы с частотой около 100 Гц. Каждый сигнал, допустим, содержит 5 бит. Это соответствует 1017 ops (операций в секунду)» [3, с. 319]. Полученные результаты соотносимы с результатами Ганса Моравека (родился 1948 г.), который входит в состав преподавателей института робототехники в университете Карнеги-Меллона США. Последний решал эту задачу, «используя данные о сетчатке глаз человека, и сравнивал их с известными требованиями к компьютерным ресурсам в задаче распознавания образов в машинном зрении. Он получил значение 1014 для человеческого мозга в целом. это на три порядка меньше, чем верхняя граница, вычисленная в предположении, что избыточности нет.» На момент написания статьи (1997 г.) самый быстрый суперкомпьютер выполнял 1,5 трлн операций в секунду (1,5 Тops). Если мы будем ориентироваться на цифру 1014, продолжает Н. Бостром, то для имитации человеческого мозга необходима вычислительная мощность порядка 100 Тops. Подобная вычислительная мощность (согласно закону Мура) будет доступна людям где-то к 2004-2008 гг. Если мы будем считать более адекватной цифрой, отражающей вычислительную мощность мозга, – 1017, то подобная мощность, по Н. Бострому, должна быть достигнута в интервале между 2015 и 2024 гг. Есть прямые данные о том, что скорости, о которых писал Н. Бостром, уже уверенно достигаются. Современные суперкомпьютеры работают на скорости 1015 или квадриллион операций в секунду. Согласно, известному рейтингу самых мощных суперкомпьютеров – «Тор 500», на ноябрь 2011 г., первым по вычислительной мощности был японский суперкомпьютер «Fujtsu», скорость его вычислений достигла 10 квадриллионов операций в секунду или 10х1015. Н. Бостром отмечает или признает, что современные научные представления об «адекватной начальной архитектуре» ИИ недостаточны, чтобы мы могли говорить о появлении сильного ИИ. Но Н. Бостром указывает на тот реальный бурный рост и обязательное его продолжение в нужных научно-технических областях, которые смогут обеспечить создание всего необходимого для появления ИИ. «Как много произошло за последние пятнадцать лет. До 1982 года такая дисциплина, как компьютерная нейрология, едва ли существовала. Будущий прогресс будет идти не только потому, что исследования сегодняшним инструментарием будут приводить к новым значительным находкам, но и потому, что станут доступны новые инструменты для экспериментов и новые методы. Широкомасштабная многоэлектродная запись должна стать возможной в недалеком будущем. Разрабатывается прямой интерфейс между мозгом и чипом ...» Общее понимание того, что Н. Бостром имел в виду в перспективном направлении, может дать общее представление о трех современных проектах по созданию искусственного мозга: американский проект DARPA, финансируемый Пентагоном; европейский проект Blue Brain Project; американский проект C2S2, разрабатываемый IBM. Конечно, и сейчас современные исследователи адекватно оценивают свое отставание от природы (считается, что природный/естественный мозг в приеме решений превосходит современные компьютеры в 1 млн – 1 млрд раз). Но в рамках указанных проектов серьезно и ответственно заявляется о возможности выйти на аналогичные естественному мозгу искусственные устройства в 2020-30 годы. В рамках Blue Brain Project сообщается о том, что к 2010 г. ученые могли моделировать достаточно правдоподобную мозговую нейронную ткань из 1 млн нейронов. С помощью новейших суперкомпьютеров ближайшего времени там планируют создать искусственную модель из порядка 100 млн нейронов. Планируемые к 2018 г. мощности новых суперкомпьютеров позволят им создать модель из порядка 100 млрд, т.е. воспроизвести в количеством плане число естественных нейронов реального человеческого мозга. Большой интерес специалистов вызвала информация от разработчиков американского проекта C2S2 о том, что они выходят, используя многочисленные данные о строении обезьяньего мозга, на возможную структуру мозга обезьяны, которая может иметь прямое отношение к структуре человеческого мозга. Также нельзя не упомянуть о тех фантастических, перспективных методиках, которые сейчас активно используют нейрофизиологи. К примеру, с помощью специально модифицированных нейронных клеток лабораторных крыс исследователи получили возможность видеть, как именно протекает мозговая активность подопытных животных, какие группы нейронов, когда, как, в связи с чем активизируются. Наверное, самой впечатляющей возможностью в этом плане является то, что исследователи могут сравнивать мозг подопытной крысы в спокойном состоянии и в ходе поставленной перед ней задачи. Что позволяет прямо «прикасаться»/видеть получение этой крысой своего индивидуального, субъективного опыта [2]. Н. Бостром предполагает, что если в будущем не обнаружиться чего-то сверхординарного то «мощность аппаратных средств для эквивалентного человеку ИИ, вероятно, будет достигнута до конца первой четверти, и даже может быть получена уже в 2004 г. Соответствующая мощность будет доступна ведущим лабораториям по разработке ИИ в течение десяти лет после этого (или раньше, если потенциал ИИ человеческого уровня будет к тому времени оценен лучше финансирующими организациями.» Дальше Н. Бостром нигде не уточняет, сколько конкретно времени потребуется специалистам по ИИ, чтобы гарантированно создать ИИ человеческого уровня. Но весь тон статьи говорит о том, что долго ждать не придется. В цифрах это может соотноситься с 2030-40 гг. Целый ряд известных специалистов думают в рамках подобных же доказательств и временных сроков. Согласно общей позиции трансгуманистов, «сверхразум будет создан в первой половине этого века» [4]. В принципе, где-то здесь располагается позиция американского изобретателя и футуролога Рэймонда Курцвейля, который предполагает, что «когда мы доберемся до 2050 года основная часть нашего мышления … будет иметь небиологический характер» [17, с. 233]. Согласно Р. Курцвайлю, в будущем человечество достигнет почти неограниченного материального изобилия, а люди могут стать бессмертными. Он также дал обоснование технологической сингулярности – феноменально быстрого научно-технического прогресса, основанного на мощном искусственном интеллекте (превосходящем человеческий) и киборгизации людей. С точки зрения американский писателя-фантаста и профессора математики Вернера Винджа ИИ, сверхчеловеческий интеллект возникнет в период с 2005 по 2030 гг. [11]. Заявление это было сделано ещё в 1993 году, а в 2004 автор, дополняя свою статью комментариями, подтвердил свою уверенность в этих сроках. Скорее всего, он опирался на реализацию закона Мура, утверждающего, что количество транзисторов на новых кристаллах микропроцессоров удваивается каждые полтора года. Как раз между 2015–2030 годами вычислительная мощность компьютеров сравняется с мощью человеческого мозга, оцениваемой в 1016 операций в секунду (а затем превзойдёт её). Конечно, у специалистов возникает вопрос о справедливости закона Мура в условиях, когда мы приближаемся к ограничению на плотность, с которой материя может хранить и обрабатывать информацию. Ограничение Бекенштейна дает верхний предел количества информации, которая может содержаться в пределах заданного объема при использовании заданного количества энергии. Однако, применение новых технологий накопления и обработки информации, таких как, искусственные нейронной сети, экспертные системы (системы основанные на знаниях) и генетические алгоритмы могут существенно повлиять на ситуацию. По мнению некоторых специалистов, в недалекой перспективе экспертные системы будут играть ведущую роль во всех фазах проектирования, разработки, производства, распределения, продажи, поддержки и оказания услуг. Их технология, получив коммерческое распространение, обеспечит революционный прорыв в интеграции приложений из готовых интеллектуально-взаимодействующих модулей. В литературе сообщается, что давно названные Г. Моравиком сроки появления ИИ в 2030 г. до сих пор не корректируются им в сторону более позднего времени. Один из самых известных британских футурологов - Ян Пирсон опубликовал прогноз на ближайшие 30 лет с точными датами 500 событий. Вот некоторые из дат этого прогноза: после 2030 г. роботы и физически, и умственно превзойдут людей, и, скорее всего, не захотят терпеть диктата своих создателей-людей; к 2030 г. нанотехнология позволит напрямую подключать компьютер к человеческому мозгу на молекулярном уровне, что в свою очередь позволит "скидывать на диск" свое сознание. Предсказание будущего, конечно, не является точной наукой. Однако Пирсон уже доказал свои способности: первый список "памятных дат будущего", опубликованный в 1991 г., сбылся на 85%. Скептики указывают на то, что, с тех пор как появились ЭВМ, постоянно ждут и громко заявляют о том, что скоро, буквально завтра ИИ появиться – но ничего подобного не происходит. Точнее, происходит нечто важное, те технологии, с которыми связывали очень большие надежды сторонники возможности ИИ становятся обычными, рутинными компьютерными технологиями, которые уже мало кто связывает с ИИ. Это феномен сейчас известен, как «эффект ИИ» Родни Брукса, согласно этому наблюдению/эффекту, как только технология ИИ находит свое применение, она перестает быть технологией ИИ. (Она престает удивлять и выступать формой ИИ, как сейчас не удивляет превосходная игра компьютера в шахматы, поскольку в шашки шахматная компьютерная программа играть не может.) Существуют даже целые подборки обещаний/утверждений достаточно авторитетных в мире науки, компьютерных/информационных наук специалистов, которые не осуществились. Наверное, самое известное здесь предположение Г. Саймона и А. Ньюэлла о том, что их знаменитый «Универсальный решатель задач» будет признан первым ИИ. К этой позиции близка, так называемая «умеренно-оптимистической точки зрения». «На сегодня нет непреодолимых, принципиальных преград на пути создания ИИ. Но трудности отнюдь не уменьшаются с бурным развитием кибернетики (машинный перевод), кроме того, нет оснований считать, что непреодолимее препятствия не появятся в будущем» [21, с. 35]. Эта позиция, кстати, соотносится с мыслью В. Винджа о том, что нельзя исключать, что в будущем не появился «некий контрапункт Мерфи к закону Мура, гласящий, что, чем выше скорость вычислений, тем меньше эффективность» [8]. Однако, нам кажется, что, все же, позиции за возможность скорого появления ИИ (Н. Бостром, Р. Курцвейль, Г. Моравик В. Винджа в общем итоге) ближе к реальности. ИИ может быть создан в рамках специализированных, целенаправленных усилий и проектов. Но вряд ли стоит считать, что этот будет единственно возможный путь. В «FAQ по трансгуманизму» говориться о двух путях появления ИИ: путем постчеловеческой трансформации или через загрузку. ИИ, согласно Н. Бострому (1997 г.), может быть осуществлен, как «цифровой компьютер, совокупность взаимосвязанных компьютеров, культивированная мозговая ткань или неким другим путем» [3]. В. Виндж упоминает следующие возможности: «компьютеры обретут «сознание», и возникнет сверхчеловеческий интеллект; крупные компьютерные сети (и их объединенные пользователи) могут «осознать себя» как сверхчеловеческие разумные сущности; машинно-человеческий интерфейс станет настолько тесным, что интеллект пользователей можно будет обоснованно считать сверхчеловеческим; биология может обеспечить нас средствами улучшения естественного человеческого интеллекта» [11]. Первые три возможности напрямую связаны с совершенствованием компьютерного аппаратного обеспечения. Четвёртая возможность также зависит от этого, хотя и косвенно. Прогресс аппаратного обеспечения на протяжении уже нескольких десятилетий поразительно стабилен. Кстати, В. Виндж считает, что наиболее вероятный путь к созданию ИИ лежит на пути сращивания человека с возможностями машины. Возможно, что что-то актуальное для ИИ проявляться в таком феномене, как «сетевой человеко-машинный интеллект» [13]. Часть специалистов вполне положительно относятся к возможности появления ИИ. К примеру, так в 60-е годы ХХ в. на вопрос об опасности ИИ реагировал А. Колмогоров: «нужно стремиться этот глупый и бессмысленный страх перед имитирующими нас автоматами заменить огромным чувством удовлетворенности тем фактом, что такие сложные и прекрасные вещи могут быть созданы людьми» [15, с. 312]. В рамках трансгуманизма появление сильного ИИ, в целом, приветствуется. Ничего страшного в появлении ИИ не видит, например, Р. Курцвейль: «Я не считаю смертельную схватку враждебного ИИ с человеком, нашедшую отражение в «Матрице», неизбежным сценарием развития событий. Небиологическая часть нашего мышления будет по-прежнему оставаться человеческой, потому что она будет производной от человеческого» [17, с. 233]. Критики могут указать, что представления о сосуществовании в человеке двух форм интеллекта – традиционного, естественного, биологического и искусственного – вряд ли соотносятся с будущей истинной. Сомнительна надежная технология, связывающая естественное и искусственное без болезненного, трагической борьбы между ними. Наличие подобной связи, объективно, приведет к полному поглощению и исчезновению специфики биологической части мышления (души): биологическая часть, по определению, развивается медленно, а искусственная – очень быстро. Сам факт появления ИИ будет означать, что люди, в конечном счете, будут зависимы от знающего и умеющего больше их ИИ. В целом, это ведет к зависимости людей от ИИ. Возможно, что наши известные недостатки послужат задачей, которую ИИ будет решать в духе повести «Трудно быть богом» А. и Б. Стругацких. Что, в частности, предполагает, что часть направленных на людей усилий будет восприниматься как насилие. Но, наверное, это нужно понять и принять, как мы в детстве принимает слова родителей о том, что – для нашего же будущего блага – нужно большеучить уроки и меньше гулять на улице. Не исключено, что понимание части принимаемых ИИ решений будет недоступно для нас подобно тому, как сейчас воспринимается недоступность многих решений бога. Скорее всего, часть действий ИИ будет поражать людей, как решение «казнить и посмертно помиловать» из рассказа И. Варшавского «Судья» [6, с. 145]. Но, объективно, ИИ виднее. Ощущаемое в данных случаях определенное человеческое раздражение, даже отторжение не должно заслонять факт того, что здесь описывается, наверное, один из самых лучших сценариев для людей в условиях появившегося ИИ. В других, возможно, более реалистичных сценариях людям, вообще, нет особого места в мире после появления ИИ. Красной нитью известных статей о сингулярности В. Винджа идет пессимистическое осмысление темы появления ИИ. Не следует думать, что ИИ будет «инструментом людей, как люди не стали «инструментом шимпанзе»[7]. Вообще, вряд ли возможен контроль над сильным сверхразумом. Пресловутые законы робототехники и им подобны системы, конечно, не смогут оставить ИИ в полном подчинении людей. Среди возможных следствий власти ИИ может быть вымирание людей, «правительство может решить, что простые граждане больше не нужны». В. Виндж указывает на то, чтобы мы точно понимали новые реалии после появления ИИ, – «люди стали низшими созданиями, аналогично тому, как собаки были и есть для нас»[8]. Если наиболее оптимальный путь к появлению ИИ – путь объединения человека и машины, то В. Виндж подозревает появления «довольно зловещей элиты»[9]. В последней статье В. Виндж рассуждает о том, что, возможно, есть некое «Золотое мегаправило Добра»[10], благодаря которому участь людей под властью ИИ не будет такой уж трагической. В таких случаях часто пишут, что «надежда умирает последней». Известный специалист в области космонавтики, авиации, вычислительной техники и математики, доктор технических наук Александр Болонкин является приверженцем наступления века Е-технологии (электронной технологии). Его мнение однозначно: «... бесполезно надеяться на какое-то снисхождение к нам как к «разумным» существам. Мы «разумны» только с нашей точки зрения, в пределах наших знаний и биологической формации. Животные в пределах своих знаний и опыта, видимо, тоже кажутся себе умными, но это не спасает их от полного порабощения, а если нужно, то и от уничтожения человеком... ...Надо осознать нашу роль в развитии Природы, в развитии Высшего Разума. И смириться с ней. Человечество выполнило историческую миссию, подошло к своему концу, дав начало более высокой электронной цивилизации. И оно должно уйти с исторической сцены. Уйти достойно, не цепляясь за существование и не чиня всевозможных препятствий появлению нового электронного общества. Нашим утешением может быть то обстоятельство, что мы, видимо, первые в нашей Галактике, а возможно, и во Вселенной породим электронную цивилизацию». В принципе, много пессимизма и у Н. Бостром. В его рассуждениях интересно обратить внимание на убежденность в том, что, не смотря на предполагаемые очевидные негативные следствия для людей от появления ИИ, последний, в случае своей принципиальной возможности, появится: «Если найдется способ гарантировать, что сверхчеловеческий ИИ будет подчиняться людям, то такой интеллект будет создан. Если нет возможности это гарантировать, тем неменее, есть вероятность, что он все равно будет создан» [3, с. 338]. Основой доказательства этого Н. Бостром кладет экономическую целесообразность. Искусственный интеллект будет создан, поскольку он обеспечивает людям конкурентные преимущества на рынке. В целом, соглашаясь с подобным сильнейшим стимулом, отметим еще различные аспекты и причины возможного появления ИИ. Возможно, что появление ИИ есть объективная форма завершения развития по «технологии» «диалектики раба и господина». Как известно, согласно последней логике, господин, чтобы почувствовать себя господином, должен освободить себя от материального труда, заставив трудиться вместо себя другого человека. В принципе, это и происходит с человечеством в плане материального производства (по крайней мере, для самых богатых и развитых стран). В идеале и в исторической перспективе, наша техника, машины – есть способ человека быть и чувствовать себя господином или получать без труда материальные блага, необходимые для жизни. Интеллектуальный труд – не менее тяжелое занятие, чем физический труд. Особенно, если мы имеем в виду получение нового знания, а не простое использование уже полученного и оформленного кем-то. Если мы принимаем эту логику, то можем увидеть, что в отношении к ИИ человечество повторяет отношение к материальному производству. Вполне можно помыслить ситуацию, когда, постепенно, люди будут привлекать становящийся ИИ к решению своих проблем. В принципе, гарантировано благожелательный к людям ИИ есть форма реализации идеального управляющего (философа) по Платону. Подобный ИИ, по определению, очень много знает, высоко профессионален, лишен пристрастий, у него нет семьи и его не интересует собственность. В условиях известной человеческой пристрастности, коррупции, некомпетентности, нам кажется, многие люди будут считать и верить, что такой ИИ – есть очень хороший выбор на место судьи и руководителя. В заключение напомним о взглядах А. Азимова, который был одним из первых в ХХ в., кто считал, что роботы не являются априорной угрозой для человека и человечества. В 40-х годах ХХ в. А.Азимов сформулировал свои знаменитые законы робототехники: «Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред; Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону; Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам». В 80-е годы ХХ в. А. Азимов добавил к ним нулевой закон: «Робот не может причинить вреда человеку, если только он не докажет, что в конечном счёте это будет полезно для всего человечества». Но в его рассказах о роботах последние часто выглядят лучше людей и находят все новые и новые поводы и возможности, чтобы сменить людей. В рассказе «Мечты роботов» роботы мечтают, чтобы заменить людей; в рассказе «Кэр» робот научился, лучше своего хозяина писать детективные истории; в рассказе «Братишка» женщина спасает из огня не биологического сына, а сына-робота, поскольку он более полно и глубоко соотносится с предполагаемым поведением сына. Двойственность присутствует у А. Азимова и в его интеллектуальных эссе, посвященных роботам. С одной стороны, «Вполне возможно, уже пора нас заменить?» С другой – «Соперничество или замена будут здесь совершенно ни при чем, два разума станут работать вместе, добиваясь более значимых результатов, чем если бы они действовали каждый по себе в соответствии со своей природой» [1, с. 779-780, 814]. Современные тенденции развития ИИ Сообщения об уникальных достижениях специалистов в области ИИ, суливших невиданные возможности, пропали со страниц научно-популярных изданий много лет назад. Эйфория, связанная с первыми практическими успехами в сфере ИИ, прошла довольно быстро, потому что перейти от исследования экспериментальных компьютерных моделей к решению прикладных задач реального мира оказалось гораздо сложнее, чем предполагалось. На трудности такого перехода обратили внимание специалисты всего мира, и после детального анализа выяснилось, что практически все проблемы связаны с нехваткой ресурсов двух типов: компьютерных (вычислительной мощности, емкости оперативной и внешней памяти) и людских (наукоемкая разработка интеллектуального ПО требует привлечения ведущих специалистов из разных областей знания и организации долгосрочных исследовательских проектов). К сегодняшнему дню ресурсы первого типа вышли (или выйдут в ближайшие пять-десять лет) на уровень, позволяющий системам ИИ решать весьма сложные для человека практические задачи. А вот с ресурсами второго типа ситуация в мире даже ухудшается - именно поэтому достижения в сфере ИИ связываются в основном с небольшим числом ведущих ИИ-центров при крупнейших университетах. Наиболее крупные научные и исследовательские центры в области ИИ: Массачусетский технологический институт (США); Немецкий исследовательский центр по искусственному интеллекту (Германия); Национальный институт современной промышленной науки и технологии (Япония); Научный совет по методологии искусственного интеллекта Российской академии наук (Россия); Под ИИ сегодня понимается разрозненный набор задач, направленных на создание специализированных устройств и технологий, к которым, в первую очередь относятся: системы машинного распознавания текста и его перевода; системы распознавания образов; программные продукты для роботов; технологии автономных агентов; нейронные сети; технологии клеточных автоматов; кибернетические устройства – полностью электронные или построенные на базе живых существ и способные эффективно выполнять присущие человеку действия, как интеллектуальные, так и двигательные; биотехнологии; игрушки. Специальный реферативный журнал «Дом Солнца» вводит следующее разделение ИИ на проблемы: экспертные системы; применение искусственного интеллекта; автоматическое программирование; автоматическое доказательство теорем; логическое программирование; обучение; естественный язык; поиск; управление и планирование; робототехника; зрение и обработка изображений; распознавание образов; когнитивное моделирование; взаимодействие человека и ЭВМ; технические средства для искусственного интеллекта. Список достаточно внушительный. Задачи очень разные. Что же их объединяет? Сверхзадача построения компьютерной интеллектуальной системы, которая обладала бы уровнем эффективности решений неформализованных задач, сравнимым с человеческим или превосходящим его. На сегодняшний день можно выделить два направления развития ИИ: решение проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека; создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества. Однако в настоящий момент в области искусственного интеллекта наблюдается вовлечение многих предметных областей, имеющих скорее практическое отношение к ИИ, а не фундаментальное. Многие подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа пока так и не подошла. Ниже представлены лишь некоторые наиболее известные разработки в области ИИ. Некоторые из самых известных систем ИИ на сегодняшний день: Deep Blue победил чемпиона мира по шахматам. Матч Каспаров против суперЭВМ не принёс удовлетворения ни компьютерщикам, ни шахматистам, и система не была признана Каспаровым. Затем линия суперкомпьютеров IBM проявилась в проектах brute force BluGene (молекулярное моделирование) и моделирование системы пирамидальных клеток в швейцарском центре Blue Brain. Watson перспективная разработка IBM, способная воспринимать человеческую речь и производить вероятностный поиск, с применением большого количества алгоритмов. Для демонстрации работы Watson принял участие в американской игре «Jeopardy!», аналога «Своей игры» в России, где системе удалось выиграть в обеих играх. MYCIN одна из ранних экспертных систем, которая могла диагностировать небольшой набор заболеваний, причем часто так же точно, как и доктора. 20Q проект, основанный на идеях ИИ, по мотивам классической игры «20 вопросов». Стал очень популярен после появления в Интернете на сайте 20q.net. распознавание речи (например, такие системы как ViaVoice способны обслуживать потребителей); роботы в ежегодном турнире RoboCup соревнуются в упрощённой форме футбола. Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой деятельности (актуарная математика), при игре на бирже и управлении собственностью. Методы распознавания образов (включая, как более сложные и специализированные, так и нейронные сети) широко используют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и речи), медицинской диагностике, спам-фильтрах, в системах ПВО (определение целей), а также для обеспечения ряда других задач национальной безопасности. Разработчики компьютерных игр применяют ИИ в той или иной степени проработанности. Это образует понятие «Игровой искусственный интеллект». Стандартными задачами ИИ в играх являются нахождение пути в двумерном или трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и так далее. Заключение Ключевым фактором, определяющим сегодня развитие технологий искусственного интеллекта, считается темп роста вычислительной мощности компьютеров, так как принципы работы человеческой психики и мозга по-прежнему остаются до конца неясными (на доступном для моделирования уровне детализации). Очевидно, что полное представление о работе человеческого мозга, возможно, получить лишь после полного моделирования его деятельности на компьютере, т.е. создания реального искусственного разума. Однако рост производительности современных компьютеров в сочетании с повышением качества алгоритмов периодически делает возможным применение различных научных методов на практике. Так случилось с интеллектуальными игрушками, так происходит с домашними роботами и т.д. При этом сегодня ставится цель разрабатывать системы, не внешне похожие на человека, а действующие, как человек. Ученые пытаются заглянуть и в более отдаленное будущее. Можно ли создать автономные устройства, способные при необходимости самостоятельно собирать себе подобные копии (размножаться)? Способна ли наука создать соответствующие алгоритмы? Сможем ли мы контролировать такие машины? Однозначных ответов на эти вопросы пока сегодня нет. Список литературы Азимов А. Мечты роботов: Фантастические произведения. – М., СПб. 2004. Амосов К.В. Как воссоздать мозг человека // http://doskado.ucoz.ru /blog / 2012-01-23-2838. Бостром Н. Сколько осталось до суперинтеллекта? // Информационное общество: Сб. – М., 2004. Бостром Н. FAQ по трансгуманизму // www. alt-future. narod.ru/ Future/ trans.htm. Брюхомицкий, Ю.А. Нейросетевые модели для систем информационной безопасности: учеб. пособ. – Таганрог, 2005. Варшавский И.И. Сюжет для романа. Сборник научно-фантастических рассказов. – М., 1990. Виндж В. Что такое сингулярность? // http://www.computerra.ru/think/35636. Виндж В. Как избежать сингулярности? // http://www.computerra.ru/ think/ 35637. Виндж В. Путь к сингулярности? // http://www.computerra.ru/think/35638. Виндж В. После сингулярности? // http://www.computerra.ru/think/35639 Виндж В. Технологическая сингулярность // www. computerra.ru /think/ 35696. Девятков В. В. Системы искусственного интеллекта / Гл. ред. И. Б. Фёдоров. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. Игнатьев М.Б., Войскунский А.Е. Сетевой человеко-машинный интерфейс: проблемы и перспективы // Постоянно действующий междисциплинарный научно-теоретический семинар «Философско-методологические проблемы искусственного интеллекта» // www.scm.aintell. Искусственный интеллект и экспертные системы // www. expro.Ksv.ru/ material/h_i_es/book.html и др. Колмогоров А. Автоматы и жизнь // Информационное общество: Сб. – М.: АСТ, 2004. Красильников В. Эволюция экспертных систем: История и перспективы // www.kv.by/ undex2005401103.htm; Новикова В.А., Андреева Е.Ю., Туйкина Д.К. Курцвейль Р. Слияние человека с машиной: движемся ли мы к «Матрице»? // Прими красную таблетку: Наука, философия и религия в «Матрице». Сб. – М., 2005. Пенроуз Р. Тени разума: в поисках науки о сознании. – Москва-Ижевск, 2005. Пенроуз. Р. Новый ум короля. О компьютерах, мышлении и законах физики. М.: УРСС, 2005. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд. – М.: Вильямс, 2006. 1408 с. Рапп Ф. Философия техники: обзор // Философия техники в ФРГ. – М., 1989. Ручкин В.Н., Фулин В.А. Универсальный искусственный интеллект и экспертные системы – СПб.: БХВ-Петербург, 2009. – 240 с. Эгле В. Комментарии: «Пентроуз Р. Тени разума: в поисках науки о сознании: главы 1-2» // http: // vekordija.narjd.ru/R-PENRS1.PDF. Ясницкий Л.Н. Искусственный интеллект и новые возможности метода компьютерного моделирования // Постоянно действующий междисциплинарный научно-теоретический семинар «Философско-методологические проблемы искусственного интеллекта» // www.scm.aintell. McCarthy J. What is Artificial Intelligence? // http: // www-formal. stanford.edu /jmc/ whatisai/ whatisai.html. |