19. Проблема искусственного интеллекта в науке и философии

Эволюция человеческой цивилизации имеет тенденцию к поглощению естественного искусственным. Это проявляется в создании множества опосредующих звеньев между естественными способностями и потребностями человека и искусственными формами их проявления и удовлетворения.

Так специалисты в области кибернетики сразу же указали на принципиальную возможность моделирования сознания, как индивидуального, так и общественного, при помощи технических средств. Уже в середине 90-х годов была решена проблема моделирования нейронных систем, находящихся на уровне нервной системы головоногого моллюска (порядка 100 тысяч нейронов). Такие системы способны к самообучению, к образованию условных рефлексов и даже к простейшим «умозаключениям», основанным на выявлении аналогий.

Интеллект (по Пиаже Ж.) – высшая форма духовного приспособления к среде путем мгновенной организации стабильных пространственно-временных логических структур. Интеллект – совокупность познавательных процессов.

Машинный (искусственный) интеллект – прежде всего искусственная система, имитирующая решение человеком сложных задач в процессе жизнедеятельности. «Разумность», «интеллектуальность» систем искусственного интеллекта, как правило, оценивается по аналогии с поведением человека в подобных ситуациях.

Кроме того, на сегодня под термином «искусственный интеллект» принято понимать работы, которые ведутся в области дедуктивных методов решения задач, программного анализа и перевода текстов, восприятия естественной речи.

Таким образом, мышление, разум, интеллект, творчество, рефлексия, высшие уровни психической активности – продукт человеческой деятельности, биологически и социально детерминированной.

Историческая проблематика искусственного интеллекта связана с поисками средневековых мыслителей совершенного «философского» или «первоадамового» языка, через который можно познать абсолютную истину. В процессе превращения мифологических представлений об искусственном интеллекте в рациональную научную конструкцию выделяется три ключевые идеи:

• представление о возможности окончательного рационального познания мира;

• представление об объективном знании, независимом ни от человека, ни от человечества;

• представление об объективности познания, представляющее собой, с точки зрения кибернетики, совокупность процессов получения, передачи и переработки информации.

Исследования в области искусственного интеллекта прошли три этапа.

Первый этап (1950-60-е гг.) – время становления исследовательских программ искусственного интеллекта, формирования круга задач, относящихся к данному научному направлению ,создания методов и инструментов решения этих задач (языки программирования Лисп (Lisp), Пролог (Prolog) и др.). Этот этап характеризуется широким общественным резонансом исследований и завышенными ожиданиями.

Второй этап (1960-70-е гг.) связан с приобретением искусственным интеллектом статуса «классической» научно-технической дисциплины, проведением первых международных конференций, началом издания журналов, чтением соответствующих курсов в университетах.

Третий этап (1980-90-е гг.) связан с практическим (коммерческим) использованием достижений искусственного интеллекта

К основным программам искусственного интеллекта относят:

• создание компьютеров, способных выполнять функции, традиционно относимые к области искусственного интеллектуальной деятельности человека;

• попытки моделировать сам человеческий интеллект на основе моделирования мозгового субстрата (нейрокомпьютеры);

• создание искусственных самообучающихся устройств, способных эволюционизировать (кибернетика).

Далее следует отметить основные отличия естественного и машинного мышления. Функция мышления в случае машины сводится к логическому преобразованию знаков, знаковых структур и отношений между ними, представленных на специализированных языках в машинных программах и реализуемых электронными устройствами машины. В самом этом преобразовании нет мотивационных, целевых, смысловых и других субъективно-личностных компонентов. Они вынесены во «вне», и машинная логистика представляется, таким образом, особой пристройкой к человеческому мышлению. Получается, что компьютерная форма мышления оказывается в силу своего происхождения тщательно очищенной от живых, природных, социальных источников. Можно сказать, что в основу многих машинных алгоритмов интеллектуальных задач положен принцип перебора. Поэтому любые многошаговые решения могут быть промоделированы на компьютерах.

В интеллектуальных механизмах выработки решений человека ведущую роль играют образные явления, целостное видение, интуиция и сопровождающие их состояния эмоциональной напряженности. Посредством образов, как психических отображений объекта-источника, происходит регулирование решений и действий и превращение приобретенного опыта в творческую идею.

Компьютеры же работают без таких образов.

Кроме того, мышление человека богаче его логической структуры, которая может быть воспроизведена в машинных процессах.

К мероприятиям по организации взаимодействия человека и компьютера можно отнести следующие:

• использование компьютерной техники в области управления для подготовки принятия решений человеком;

• взаимодействие человека и машины в области познавательной деятельности для решения системных прогностических задач (методы имитационного моделирования);

• организация информационного обслуживания на основе диалогового взаимодействия человека и компьютера в информационной сфере и др.

Интеллектуальный потенциал систем «человек-компьютер» обладает определенным своеобразием, которое состоит в том, что эти системы дают не только средства для познания и проектирования реальности (прежде всего информационной среды, окружающей человека), но и сами «включены» в эту реальность.

Кроме того, резко увеличивается эффективность использования интеллектуальных ресурсов общества (развитие баз данных, технические и программные средства взаимодействия и др.). Это позволяет строить из данных гораздо более разнообразные и гибкие семантические структуры и отношения, преобразовывать их, собирать во фрагменты, обновлять, исключать, представлять все богатство состояний предметного мира в виде набора моделей для решения новых прикладных задач.