Смекни!
smekni.com

Создание искусственного интеллекта: мифы и реальность (стр. 1 из 3)

Создание искусственного интеллекта: мифы и реальность

Ненов И.А., студент, кафедра: «Радиоэлектронные системы и устройства» МГТУ им. Н.Э. Баумана

Аналитическая машина не претендует на создание чего-либо нового. Ее способности не превосходят наших знаний о том, как приказать ей что-либо исполнить...

Ада Байрон (Ada Byron), графиня Лавлейс

На протяжении многих тысячелетий человек пытается определить, какие процессы происходят у него в голове. Так и в сфере искусственного интеллекта (ИИ) ученым предстоит решить еще более сложную задачу. Ведь в данной области специалистам предстоит не только понять сущность интеллекта, но и создать интеллектуальные сущности. Примечательно, что единого определения искусственного интеллекта не существует. В различных научных работах, посвященных ему, имеются различные толкования данного явления. Они могут охватывать не только мыслительные процессы, но и формулировки относительно поведения индивидуума. Отчасти привлекательность ИИ в том и состоит, что он является оригинальным и мощным орудием для исследования именно этих проблем.

Искусственный интеллект можно определить как научную дисциплину, которая занимается моделированием разумного поведения. Это определение имеет один существенный недостаток - понятие интеллекта трудно объяснить:является ли он чем-то единым, или же этот термин объединяет набор разрозненных способностей.Возможно, ли вообще достичь разумности посредством компьютерной техники, или же сущность интеллекта требует богатства чувств и опыта, присущего лишь биологическим существам? На эти вопросы ответа пока не найдено, но все они помогли сформировать задачи и методологию, составляющие основу современного искусственного интеллекта.

Создание искусственного интеллекта позволяет расширить возможности компьютерных наук, а не определить их границы. Таким образом,искусственныйинтеллект можно определить как область компьютерной науки, занимающуюся автоматизацией разумного поведения,опираясь на теоретические и прикладные принципы. Можно не связывать термин искусственного интеллекта напрямую с пониманием человеческого интеллекта: просто инженеры и ученые, работающие над созданием ИИ, могут использовать для решения конкретных проблем методы, не свойственные человеческому мышлению.

Вопрос парадигмы искусственного интеллекта настолько сложный и комплексный, что им занимаются сразу несколько наук: не только компьютерная наука, но также философия, нейро- бионауки, футурология и множество других.Искусственный интеллект как направление научных исследований изучает природу и суть интеллектуальной творческой деятельности человека, ищет возможности воспроизвести в искусственных системах отражательную способность человеческого сознания. Но при этом непосредственно суть искусственного интеллекта понимается как кибернетическая система, которая перерабатывает информацию, поступающую из внешней среды, чтобы на ее основании принимать решения. Очень интересный и важный момент: слово «интеллект» в этом понятии метафорично, поскольку ИИсистемы пока не воспроизводят процессы, происходящие в мозгу человека. На сегодня общепринято, что искусственный интеллект- это система, которая должна формировать решения,удовлетворяющие предъявляемым требованиям. Это научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными. Выполнять функции, например творческие, которые традиционно считаются прерогативой человека.

Одна из первых работ о машинном разуме, «Вычислительные машины и интеллект» была написана еще в 1950 году британским математиком Аланом Тьюрингом. Он рассмотрел вопрос о том, можно ли заставить машину действительно думать. Тест Тьюринга сравнивает способности предположительно разумной машины со способностями человека - лучшим и единственным стандартом разумного поведения. В тесте, который Тьюринг назвал «имитационной игрой», машину и ее человеческого соперника - «следователя» помещают в разные комнаты, отделенные от помещения в котором находится «имитатор». Следователь не может видеть их или говорить с ними напрямую - он общается с ними исключительно при помощи текстового устройства. Задача следователя - отличить компьютер от человека только на основе их ответов на вопросы, задаваемые через это текстовое устройство. Если следователь не может отличить машину от человека, тогда, утверждает Тьюринг, машину можно считать разумной. Изолированность следователя от машины и другого, живого человека, исключает предвзятое отношение - на решение следователя не будет влиять ни вид машины, ни ее электронный голос. Чтобы обмануть эту стратегию, компьютер должен знать, когда ему следует выдать ошибочное число, чтобы показаться человеком. Чтобы обнаружить человеческое поведение на основе эмоциональной природы, следователь может попросить обоих субъектов высказаться по поводу стихотворения или картины. Компьютер в таком случае должен знать об эмоциональном складе человеческих существ. Однако тест Тьюринга, несмотря на свою интуитивную притягательность, уязвим для многих оправданных нападок. Например: китайская комната -модель системы, разработанная Джоном Серлем, в которой критикуется возможность моделирования человеческого понимания естественного языка в искусственных системах. В какой-то степени, китайская комната является критикой теста Тьюринга.Аналогичную позицию занимает и Роджер Пенроуз, который в своей книге «Новый ум короля», аргументирует невозможность получения процесса мышления на основе формальных систем. Иногда же, напротив, тест Тьюринга обвиняют в попытках втиснуть машинный интеллект в форму интеллекта человеческого. Но одно из наиболее слабых мест- пристрастие в пользу чисто символьных задач. Тест не затрагиваетспособностей, требующих, например, ловкости рук, хотя подобные аспекты являются важными составляющими человеческого интеллекта.

Все же, тест Тьюринга является важной составляющей в тестировании и аттестации современных интеллектуальных программ. Тьюринг затронул проблему осуществимости построения интеллектуальной программы на базе цифрового компьютера- определить, умеет ли машина мыслить. Тест Тьюринга был признан эталоном, до последнего времени ученым не удавалось создать программу, которая бы успешно преодолела тест.

Трудно сказать, когда же, собственно, начались исследования в области искусственного интеллекта. Джордж Буль (1815- 1864 гг.) высказал множество идей, касающихся математических методов исследования мыслительных процессов, и ряд выдвинутых им положений до сих пор сохраняют свою актуальность. Но компьютера у Буля не было, придется согласиться с тем, что не он является основоположником исследований в области искусственного интеллекта.

Известно, что историки по обе стороны Атлантики не могут прийти к общему мнению относительно того, кто создал первую программируемую вычислительную машину. Подобным же образом среди них нет единства взглядов и по вопросу о том, с чего нача- лись исследования в области искусственного интеллекта. Можно считать, что историясоздания ИИ начинается с момента создания первых ЭВМ в 40-х г. Тогда следующим этапом в истории создания искусственного интеллекта являются 50-е годы, когда исследователи пытались строить разумные машины, имитируя мозг. Эти попытки оказались безуспешными по причине полной непригодности, как аппаратных, так и программных средств. Американские же историки ведут отсчет от проведенной в 1956 году в Дартмуте конференции, где был впервые предложен термин искусственный интеллект (англ. artificialintelligence). Хотя, как указывает председатель Петербургского отделения Российской Ассоциации искусственного интеллекта Т. А. Гаврилова, в английском языке словосочетание «artificialintelligence» не имеет той слегка фантастической антропоморфной окраски, которую оно приобрело в довольно неудачном русском переводе. Словом «интеллект» (латин. intellectus— понимание, познание) обозначают относительно устойчивую структуру умственных способностей.Английское слово «intelligence» означает «умение рассуждать разумно», а вовсе не «интеллект», для которого есть английский аналог «intellec».

Существуют различные толкования этого понятия, в частности его, отождествляют с мыслительными операциями, со стилем и стратегиями решения проблемных ситуаций, со способностью к учению, к познанию, с индивидуальными особенностями ориентирования в ситуации, когнитивным стилем, с биопсихической адаптацией к существующим обстоятельствам жизни.

60-е года в истории искусственный интеллект отметились попытками отыскать общие методы решения широкого класса задач, моделируя сложный процесс мышления. Чем шире класс задач, которые может решать одна программа, тем беднее оказываются ее возможности при решении конкретной проблемы. В целом, 50-60 г.г. в истории искусственного интеллекта можно отметить как время поиска универсального алгоритма мышления.

Существенный прорыв в практических приложениях искусственного интеллекта произошел в 70-х гг., когда на смену поискам универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания специалистов - экспертов. В США появились первые коммерческие системы и экспертные системы, основанные на знаниях. Пришел новый подход к решению задач искусственного интеллекта как представление знаний. Созданы «MYCIN» и «DENDRAL» - ставшие уже классическими экспертные системы для медицины и химии. Обе эти системы в определенном смысле можно назвать диагностическими, поскольку в первом случае «MYCIN» по ряду симптомов (признаков патологии организма) определяется болезнь (ставится диагноз), во втором - по ряду свойств определяется химическое соединение. В принципе, этот этап в истории искусственного интеллекта можно назвать рождением экспертных систем.