Философские проблемы искусственного интеллекта.

Еще в 40-х годах Тьюринг в числе первых начал исследовать первые проблемы «умных машин», или как их называют сейчас — искусственного интеллекта.

Этот тест дает следующие важные особенности:

1. Дает объективное понятие об интеллекте, то есть реакции заведомо разумного существа на определенный набор вопросов. Таким образом, вводится стандарт для определения интеллекта, который предотвращает неминуемые дебаты об «истинности» его природы.
2. Препятствует заведению нас в тупик сбивающими с толку и пока безответными вопросами, такими как: «должен ли компьютер использовать какие-то конкретные внутренние процессы?», или «должна ли машина по-настоящему осознавать свои действия?».
3. Исключает предвзятость в пользу живых существ, заставляя следователя сфокусироваться исключительно на содержании ответов на вопросы.

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.

Философия искусственного интеллекта задаётся вопросами о «мышлении машин», рассматривает вопросы:

· 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.

Можно ли довести гибкость таких программ до уровня живых организмов? Этот вопрос все еще является предметом жарких споров. Нобелевский лауреат Герберт Саймон сказал, что своеобразие и изменчивость поведения, присущие живым существам, возникли скорее благодаря сложности окружающей их среды, чем благодаря сложностям их внутренних «программ». Саймон описывает муравья, петляющего по неровной, пересеченной поверхности: хотя путь муравья и кажется довольно сложным, цель муравья предельно проста – как можно скорее вернуться в свою колонию. Изгибы и повороты его пути вызваны встречаемыми препятствиями. Из всего этого Саймон делает следующий вывод: «Муравей, рассматриваемый в качестве проявляющей разумное поведение системы, на самом деле очень прост. Кажущаяся сложность его поведения в большей степени отражает сложность среды, в которой он существует».

Эта идея, если удастся доказать ее применимость к организмам с более сложным интеллектом, составит сильный аргумент в пользу простоты и постижимости интеллектуальных систем. Интересно, что, применив эту идею к человеку, мы придем к выводу об огромной значимости культуры в формировании интеллекта. Интеллект, похоже, не взращивается во тьме, как грибы, для его развития необходимо взаимодействие с достаточно богатой окружающей средой. Культура так же необходима для создания человеческих существ, как человеческие существа необходимы для создания «мыслящих» машин. Интеллект возникает из взаимодействий индивидуальных элементов.

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

Доктор математических наук Винер, основатель кибернетики, написал множество книг, посвященных машинам, их использованию, их будущему и настоящему. В своих работах ученый исследует проблему искусственного интеллекта и кибернетики не только с точки зрения математики. Будучи ученым широко профиля, Винер интегрирует в своих исследованиях достижения и знания из различных областей науки. Сотрудничая с физиологами и психологами, он доказывает некоторое сходство работы «электронного мозга» с человеческим. Однако, как отмечает Винер в своей книге «Кибернетика», даже обладая определенным набором рецепторов, эффекторов и некоторым подобием центральной нервной системы, сходство поведения вычислительных машин и других современных автоматов является лишь имитацией простейших условных рефлексов живых существ. Отсюда далеко до целостного, осмысленного восприятия внешнего мира и самостоятельного, творческого мышления. Все вышесказанное полностью относится и к человекоподобным роботам – это весьма примитивные модели человека.

Однако, в будущем, Винер считает возможным создание не только разумной машины, но и машины «умнее своего создателя». Не исключает он и бунта машин. Он полагает, что не только робот, но и любая стратегическая машина способна вызвать катастрофу: «…машина должна программироваться опытом. …ошибка в этом отношении может означать лишь немедленную, полную и окончательную гибель. Мы не можем рассчитывать на то, что машина будет подражать нам в тех предрассудках и эмоциональных компромиссах, благодаря которым мы позволяем себе называть разрушение победой».

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

В самом конце 50-60х г.г. XX века почти все силы специалистов были направлены на поиск и составление программ, имитирующих отдельные стороны интеллектуальной деятельности человека. Однако большинство попыток оказались неудачными в том плане, что, даже обладая весомым набором информации, малейшее изменение условий их применения ставили работу программы в тупик. Первой ласточкой была система, названная ее создателями кибернетиком Аланом Ньюменом и психологом Гербертом Саймоном «Общий решитель задач».

В ее основе лежит простое соображение.

Таковы некоторые из настоящих проблем, стоящих перед исследователями и разработчиками искусственного интеллекта. Но, несмотря на всю необходимость этих разработок, стоит задуматься и над социальными последствиями такого рода новшеств. С одной стороны, с появлением вычислительных машин произошли безусловно положительные сдвиги в человеческой деятельности. Так фактически возникла новая отрасль промышленности, появились многочисленные специалисты, которые создают и проектируют вычислительные машины. Но в подобной ситуации необходим какой-то действенный контроль за нашими интеллектуальными помощниками. Одна из опасностей интеллектуализации кроется в повышении требований к образовательному уровню членов общества. Постепенно потребность в неквалифицированном труде будет сокращаться, в будущем человечество может столкнуться с проблемой глобальной безработицы. Основная же проблема состоит в рациональности применения достижений ИИ-разработок. Особую опасность представляют новшества военного вооружения и стратегии. К примеру, методы распознавания образов нашли свое применение при разработке крылатых ракет. Подобным образом и другие методы ИИ могут сыграть свою роль в военных системах будущего, способных планировать свои действия без участия людей. И, наконец, стоит отметить, что широкое внедрение информационных и экспертных систем может привести к появлению своеобразных «интеллектуальных тунеядцев», полностью доверяющих машине и стремящихся избавиться от необходимости прилагать малейшие интеллектуальные усилия.

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.