можно выделить три фазы в исследованиях. Первая фаза - создания

устройств, выполняющих большое число логических операций с высоким

быстродействием.

Вторая фаза включает разработку проблемно-ориентированных языков для

использованного на оборудовании, созданном в первой фазе. Третья

фаза наиболее выражена в эволюционном моделировании. В ходе развития

этой фазы отпадает необходимость в точной формулировке постановки

задачи, т.е. задачу можно сформулировать в терминах цели и допустимых

затрат, а метод решения будет найден самостоятельно по этим двум

параметрам.

5. СУЩНОСТЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА.

ПРОБЛЕМЫ И СПОРЫ.

Работы по искусственному интеллекту во многом тесно связаны с

философской проблемой кибернетического моделирования. Эти работы часто

связывают с построением точной копии человеческого мозга. Однако такой

подход можно назвать "некибернетическим". Каковы же черты

кибернетического метода мышления, какие вопросы вносит кибернетика в

человеческое познание? В своей “Истории западной философии" Б.Рассел

ставит вопрос о факторах, позволивших европейцам создать тип культуры, в

котором ведущее место заняла наука. Причину этого Рассел

усматривает, как он выражается, в двух великих интеллектуальных

изобретениях : изобретение дедуктивного метода древними греками

(Эвклид) и изобретение экспериментального метода в эпоху возрождения

(Галилей). Именно эти два интеллектуальных изобретения - дедуктивный

метод (а тем самым математика) и эксперимент - позволили создать

классическую науку.

К этим двум основным интеллектуальным орудиям современное развитие

познания добавляет третье - математическую модель и математическое

моделирование. Соединение дедуктивных построений математики с данными,

добытыми экспериментальным методом, создает естествознание, в центре

которого стоит понятие научного закона. Совокупность законов -

это основное содержание естествознания; их установление его основная

задача.

Закон претендует на точное ( в рамках данного уровня познания)

описания хода явлений. Закон либо верен, либо неверен, бессмысленно

говорить о хороших и плохих законах. Модель в этом отношении

противоположна закону. Модель может быть плохой или хорошей, она не

претендует на точное воспроизведение сложной системы, а ограничивается

описанием отдельных аспектов, причем для одного и того же аспекта могут

быть предложены модели, одновременно имеющие право на существование.

В изучении сложных систем (в т.ч. диффузных - нельзя выделить

отдельные части без повреждения системы) формулировка относительно простых

законов оказывается невозможной и заменяется построением эскизных

моделей. Образно говоря, здесь мы имеем дело с математическим описанием,

напоминающим современную абстрактную живопись. Можно сказать,

что попытки реалистичного описания сложных систем иллюзорны, такое

описание не воспринималось бы из-за чрезмерной сложности.

Это не означает, что категория закона утрачивает смысл в науке, но

то, что дополнительно к ранее известным интеллектуальным орудиям - строгой

дедукции и эксперименту рождается третье орудие - математическое

моделирование, в котором по-новому выступает математика и появляется

новый вид эксперимента - машинный эксперимент, в котором проигрываются

различные модели с последующим сопоставлением с реальным экспериментом.

Путь, который предлагает кибернетика, состоит в построении

эскизных моделей, охватывающих все более и более широкий диапазон

функций мышления. Задачи раскрыть "в лоб" "сущность мышления" не

ставится, а ставится задача построения эскизных моделей,

позволяющих описать отдельные его стороны, воспроизведены отдельные его

функции и, двигаясь в этом направлении, строить системы, все более

приближающиеся к человеческому мозгу. Отсутствия жесткой связи способа

функционирования (поведения) со строго определенным субстратом означает,

что если две системы обнаруживают одинаковое поведение в достаточно

широкой области, то они должны рассматриваться как системы

сходные, аналогичные по этому способу поведения. Имеет смысл рассмотреть

этот вопрос в связи с проблемой кибернетического моделирования.

Иногда встречается утверждение, что кибернетическое моделирование

вообще неприменимо к изучению мышления, т.к. моделирование основано на

понятиях соответствия и изоморфизма, а мышление есть чисто

человеческая способность, якобы не могущая быть описана на основе

понятий соответствия. Иногда говорят, что понимание познания, мышления

как соответствия образа предмету означает ни много ни мало как

дуалистическую точку зрения, внешне сопоставляющую предмет и образ.

Понимание сознания как отражения неизбежно означает понимание его как

соответствия, возникающего в ходе приспособления организма к среде.

Причем это соответствие не есть просто внешнее соответствие вещи и

образа как самостоятельного по отношению к вещи идеального предмета.

Это действительно была бы дуалистическая точка зрения, но она не

может монополизировать понятие соответствия. Материализм понимает

образ, идеальное именно как соответствие определенных состояний мозга

определенным состояниям внешнего мира. Это соответствие и несет

информацию о внешнем мире.

В приведенном утверждении не проводится различие между

информационным моделированием информационных процессов и информационным

моделированием неинформационных процессов. Информационная модель

прибора, не будет работать, а будет только моделировать работу, однако

в отношение мышления этот тезис представляется спорным. По отношении

к информационным процессам их моделирование является функционально

полным, т.е. если модель дает те же самые результаты, что и реальный

объект, то их различие теряет смысл.

Многие споры вокруг проблемы "кибернетика и мышление" имеют

эмоциональную подоплеку. Признание возможности искусственного разума

представляется чем-то унижающим человеческое достоинство. Однако нельзя

смешивать вопросы возможности искусственного разума с вопросом о развитии

и совершенствовании человеческого разума. Разумеется, искусственный

разум может быть использован в негативных целях, однако это проблема

не научная, а скорее морально-этическая.

Однако развитие кибернетики выдвигает ряд проблем, которые все же

требуют пристального внимания. Эти проблемы связаны с опасностями,

возникающими в ходе работ по искусственному интеллекту.

Первая проблема связана с возможной потерей стимулов к

творческому труду в результате массовой компьютеризации или

использования машин в сфере искусств. Однако в последнее время стало

ясно, что человек добровольно не отдаст самый квалифицированный

творческий труд, т.к. он для самого человека является привлекательным.

Вторая проблема носит более серьезный характер и на нее неоднократно

указывали такие специалисты, как Н.Винер, Н.М.Амосов, И.А.Полетаев и

др. Состоит она в следующем.

Уже сейчас существуют машины и программы, способные в

процессе работы самообучаться, т.е. повышать эффективность

приспособления к внешним факторам. В будущем, возможно, появятся

машины, обладающие таким уровнем приспособляемости и надежности, что

необходимость человеку вмешиваться в процесс отпадет. В этом случае

возможна потеря самим человеком своих качеств, ответственных за поиск

решений. Налицо возможная деградация способностей человека к реакции на

изменение внешних условий и, возможно, неспособность принятия

управления на себя в случае аварийной ситуации. Встает вопрос о

целесообразности введения некоторого предельного уровня в автоматизации

процессов, связанных с тяжелыми аварийными ситуациями. В этом случае у

человека, "надзирающим" за управляющей машиной, всегда хватит умения и

реакции таким образом воздействовать на ситуацию, чтобы погасить

разгорающуюся аварийную ситуацию. Таковые ситуации возможны на

транспорте, в ядерной энергетике. Особо стоит отметить такую опасность

в ракетных войсках стратегического назначения, где последствия

ошибки могут иметь фатальный характер. Несколько лет назад в США

начали внедрять полностью компьютеризированную систему запуска ракет по

командам суперкомпьютера, обрабатывающего огромные массивы данных,

собранных со всего света. Однако оказалось, что даже при условии

многократного дублирования и перепроверки, вероятность ошибки

оказалась бы столь велика, что отсутствие контролирующего

оператора привело бы к непоправимой ошибке. От системы отказались.

Люди будут постоянно решать проблему искусственного интеллекта,

постоянно сталкиваясь со все новыми проблемами. И, видимо, процесс этот

бесконечен.

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ.

1. Баженов Л.Б., Гутчин И.Б., Интеллект и машина,

изд. "Знание", М., 1993.

2. Бердяев Н.А. Человек и машина, Вопросы

философии, 1989, N2.

3. Клаус Г. Кибернетика и философия, М.,

"Иностранная литература", 1995.

4. Кибернетика и философия. АН Латвийской ССР,

изд. "Зинатне", 1977.

5. Вычислительные машины и мышление. М., "Мир",

1967.

6. Моисеев Н.Н. Компьютеризация, ее социальные

последствия, Вопросы философии, 1987, N9.

7. Системно-кибернетические аспекты познания. АН

Латв. ССР, изд."Зинатне", 1987.

8. Шалютин С. Искусственный интеллект. М., 1991.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5