совр_когн_психол_жасанды табиғи интелект

ҚАЗІРГІ ЗАМАНҒЫ
КОГНИТИВТІК ПСИХОЛОГИЯ
Человеческий и
искусственный
интеллект
Предпосылки развития науки
искусственного интеллекта
История искусственного интеллекта как нового научного
направления начинается в середине XX века. К этому
времени уже было сформировано множество предпосылок
его зарождения: среди философов давно шли споры о
природе человека и процессе познания мира,
нейрофизиологи и психологи разработали ряд теорий
относительно работы человеческого мозга и мышления,
экономисты и математики задавались вопросами
оптимальных расчётов и представления знаний о мире в
формализованном виде; наконец, зародился фундамент
математической
теории
вычислений
—
теории
алгоритмов — и были созданы первые компьютеры.
Психофизическая проблема сохраняет
актуальность, поскольку она возникает,
хотя и несколько в иной формулировке,
в такой области исследований, как
моделирование искусственного
интеллекта. Под этим довольно
расплывчатым термином понимают
попытки компьютерного
моделирования мыслительной
деятельности человека.
Нам известно, что мозг состоит из связанных между собой
нейронов, каждый из которых выполняет простую функцию он возбуждает или тормозит активность других нейронов либо
находится в пассивном состоянии. Деятельность мозга просто
складывается из миллиардов этих элементарных операций, и
все психические процессы являются результатом совместной
работы нейронов.
Легко написать компьютерную программу, моделирующую эти три
состояния отдельного нейрона. Предположим, что вместо моделирования
работы одного нейрона в программе предпринимается попытка
смоделировать деятельность большой сети таких нейронов. В сущности,
будет получена сеть компьютерных моделей нейронов, которые будут
функционировать так же, как "настоящие" нейроны. В принципе если бы
удалось изучить структуру нейронной сети реального мозга и точно
смоделировать ее в компьютерной программе, то была бы построена
компьютерная модель настоящего мозга.
В настоящее время это
технически невозможно,
однако предположим, что
такая программа
существует. Кроме того,
допустим, что этот
"компьютерный мозг"
можно поместить в
искусственное тело,
которое также является
точной моделью
настоящего человеческого
тела. В сущности, это была
бы машина,
функционирующая в
точности так же, как
настоящий человек.
Тест Тьюринга и интуитивный подход
Стандартная интерпретация этого теста
звучит следующим образом: «Человек
взаимодействует с одним компьютером и
одним человеком. На основании ответов на
вопросы он должен определить, с кем он
разговаривает: с человеком или
компьютерной программой. Задача
компьютерной программы — ввести
человека в заблуждение, заставив сделать
неверный выбор». Все участники теста не
видят друг друга.
Эмпирический тест, идея которого была
предложена Аланом Тьюрингом в статье
«Вычислительные машины и разум»
(англ. Computing Machinery and
Intelligence), опубликованной в 1950 году
в философском журнале «Mind». Целью
данного теста является определение
возможности искусственного мышления,
близкого к человеческому.
Современный искусственный интеллект
В настоящий момент в
создании искусственного
интеллекта наблюдается
вовлечение многих
предметных областей,
имеющих хоть какое-то
отношение к ИИ. Многие
подходы были
опробованы, но к
возникновению
искусственного разума ни
одна исследовательская
группа пока так и не
подошла
Перспективы
Можно выделить два направления развития ИИ:
1.решение проблем, связанных с приближением
специализированных систем ИИ к возможностям человека,
и их интеграции, которая реализована природой человека
(см. Усиление интеллекта)
2.создание искусственного разума, представляющего
интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему,
способную решать проблемы человечества (см. Сильный и
слабый искусственный интеллект)
Предположим, что мы хотим
создать программу для опознания
красных яблок. К компьютеру
присоединена видеокамера, и он
должен интерпретировать
поступающие от нее изображения,
чтобы определить, находится ли в
поле зрения красное яблоко.
Человеку ничего не стоит
справиться с такой задачей, если у
него нет серьезных проблем со
зрением. Каким образом эту же
задачу может решить
компьютерная программа?
До настоящего времени все попытки
воспроизведения ментальной
деятельности с использованием
компьютеров имели лишь частичный
успех. В какой-то степени это связано с
огромными трудностями, которые
необходимо преодолеть для того, чтобы
создать даже самую примитивную
модель. Возьмем самый простой
пример.
• Во-первых, необходимо запрограммировать компьютер так,
чтобы он узнавал красный цвет и отличал его от других цветов.
•Поскольку красному цвету соответствует определенный
диапазон длин световых волн, мы должны создать оптический
фильтр, который будет пропускать только свет с этими длинами
волн. Как наш компьютер отличит красные яблоки от других
объектов красного цвета?
•Поскольку в очертаниях яблока нет прямых линий, можно
запрограммировать компьютер таким образом, чтобы он
исключал из рассмотрения все объекты, контуры которых
состоят из прямых линий. Звучит просто, но как составить
программу,
распознающую
очертания
предмета
и
рассчитывающую степень их кривизны? Кроме того, в поле
зрения могут оказаться несколько красных объектов, частично
заслоняющих друг друга; как компьютер "догадается", какова
форма предмета, если видна только некоторая его часть?
• Все вышеперечисленные проблемы - это только часть тех
трудностей, с которыми сталкивается исследователь,
пытающийся запрограммировать компьютер для выполнения
очень простой задачи распознавания объекта.
•Такие препятствия преодолимы и успешно преодолеваются,
но из-за них все созданные до сих пор компьютерные модели
имитируют относительно простые операции. Это не упрек в
адрес специалистов в этой области - просто в настоящее время
для создания сложной модели требуется слишком много
времени на программирование.
•Поскольку в этой области сейчас работают очень много людей
и быстро накапливается информация, в конце концов,
обязательно будут появляться модели все более сложных
навыков (хотя, разумеется, необходимо будет ответить на
вопрос о том, с какой степенью точности они имитируют
психическую деятельность).
Учитывая все эти ограничения, можно сказать, что первые модели искусственного
интеллекта работали исключительно хорошо. Но исследователи начали задумываться о
том, насколько реалистично они моделируют функции настоящего мозга. Главная
трудность связана с проблемой гомункулуса. Предположим, что для распознавания текста
смонтирована следующая установка: компьютер, соединенный с видеокамерой, сканирует
страницу текста, помещенного перед объективом камеры, а затем воспроизводит на экране
монитора то, что он "прочитал". Это можно сделать несколькими способами. Возьмем
самую простую схему, когда все операции выполняются последовательно. Сначала
компьютер выясняет, какие черные значки на белом листе бумаги являются буквами, а
какие не являются; затем он определяет, какие слова составлены из этих букв.
Первые модели искусственного интеллекта
имели еще один недостаток - они были
составлены из примитивных операций, слабо
напоминавших деятельность нервной системы.
В сущности, обычно они поочередно (хотя
очень быстро) выполняли сначала одну
маленькую часть моделируемого процесса,
затем другую, третью и т. д. - такой способ
называется последовательной обработкой
информации. Получался процесс,
напоминающий мыслительную деятельность,
однако человеческий мозг оперирует
информацией по-другому. Можно считать, что
он состоит из групп нейронных сетей (neural
networks), объединяющих тысячи или
миллионы нейронов в обширную "паутину". В
процессе мышления нейроны, входящие в эту
паутину, работают, по-видимому, одновременно
и совместно (это называется параллельной
обработкой информации), а не передают
сигналы строго поочередно. Такую модель
процесса работы нейронных сетей называют
коннекционизмом.
С помощью современных компьютеров относительно нетрудно создать
искусственные нейронные сети, и в обозримом будущем в исследованиях
в области искусственного интеллекта будут использоваться те или иные
формы коннекционистских моделей.
Назарларыңызға
рахмет