Министерство образования и науки Российской Федерации
Государственное образовательное учреждение высшего и профессионального образования «Сибирский федеральный университет»
РЕФЕРАТ
по дисциплине «Информатика»
на тему: ГНОСЕОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Выполнил: Васильев А. О.
Проверил: Карташев Е. А.
Железногорск 2011
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. ПОНЯТИЕ ТЕРМИНА «ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ» И ЕГО СПЕЦИФИКА
.1 Понятие искусственного интеллекта
.2 Исследования искусственного интеллекта
ГЛАВА 2. ПРОБЛЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ГНОСЕОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
.1 Проблематика искусственного интеллекта
.2 Подходы и концепции к решению проблем искусственного интеллекта
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
ВВЕДЕНИЕ
Искусственный интеллект в современном мире является одним из наиболее перспективных направлений, имеющим собственную научную и философскую специфику и проблематику. Отсюда основные направления человеческой деятельности: кибернетика, лингвистика, психология, философия, математика, инженерия и другие, - которые занимаются решением многих проблем, связанных с искусственным интеллектом. Исследование и решение научных и философских проблем, связанных с искусственным интеллектом, позволят ответить на многие основополагающие вопросы, связанные с дальнейшими путями развития научной мысли, с влиянием достижений в области компьютерной вычислительной и робототехники, информационных технологий на жизнь человечества в будущем. Отсюда появляются и начинают свое развитие новые методы перспективных научных междисциплинарных исследований, формируется новый взгляд на роль различных научных результатов, а также возникает философское осмысление этих результатов.
Следуя нейрофизиологии и последним научным разработкам в области изучения способностей человеческой физиологии, мозг человека содержит огромное число уникальных в своем роде «вычислительных» узлов - нейронов, структурно-функциональных единиц нервной системы, имеющих сложное строение. В организме человека таких единиц насчитывается не менее ста миллиардов. Новейшие же вычислительные системы стремительно приближаются по своим возможностям к человеческому мозгу, однако, будучи уникальным явлением природы, мозг намного превосходит любую из существующих вычислительных систем. Тем не менее, искусственные нейронные сети контролируют сложнейшие системы управления и слежения, распознают изображения, возможным стало создание интеллектуальных автопилотов. Активно занимаются системами искусственного интеллекта области, издавна считавшиеся прерогативой человека: например, стратегии, логические игры и многое другое. В этих условиях приобретает особую значимость рассмотрение основных философских вопросов, связанных с искусственным интеллектом. Очевидным также представляется и то, что возможно ответное влияние искусственного интеллекта и искусственной жизни на философские проблемы человеческого мышления и на жизнь человека в целом. Понятие искусственного интеллекта не имеет однозначного определения, но возможно выделение нескольких наиболее важных аспектов искусственного интеллекта. Во-первых, это вопрос о том, что такое искусственный интеллект, ведь определение понятия обусловливают предмет, цели и методы. Во-вторых, интеллект подразумевает активные действия с информацией, например, ее обработку, поэтому существенной является проблема представления знаний в системах искусственного интеллекта. В-третьих, существовали и существуют до сих пор различные подходы к решению вопросов, связанных с созданием интеллектуальных систем, и их рассмотрение и изучение позволяет выделить многие аспекты данной проблемы. Наконец, большое значение имеет обеспечение адекватного взаимодействия искусственного интеллекта с человеком на естественном языке либо языке, используемым человеком в области программирования, так как при этом значительно облегчается ведение диалога с системами искусственного интеллекта.
В современной науке представления о том, возможен ли искусственный интеллект, существенно разнятся, то есть имеется определенная конфронтация в научных кругах по поводу того, каким он видится, как объяснить его устройство, как определить его отношение к человеческому интеллекту и какую роль искусственный интеллект сыграет в человеческой истории. С позиций наиболее консервативных ученых, искусственный интеллект принципиально невозможен. Тем не менее, разработки в области создания систем искусственного интеллекта являются в настоящее время одним из приоритетных направлений в науке.
ГЛАВА 1. ПОНЯТИЕ ТЕРМИНА «ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ» И ЕГО СПЕЦИФИКА
.1 Понятие искусственного интеллекта
В понятие «искусственный интеллект» может вкладывается различный смысл: это может быть как признание наличия интеллекта у электронных вычислительных машин, которые выполняют логические и вычислительные операции, так и отнесение к «интеллектуальным» только таких систем, которые способны решить весь комплекс задач, осуществляемых человеком, или еще более широкую их совокупность.
Одно понимание сути искусственного интеллекта отталкивается от сходства процессов, происходящих в технической системе или в программах, с мышлением человека. То есть если система способна решать задачи, решаемые человеком при помощи интеллекта, то такую систему можно назвать «системой искусственного интеллекта». Однако этого недостаточно, так как создание традиционных программ для ЭВМ - это интеллектуальная деятельность человека (программиста). Вопрос о том, какие задачи, решаемые техническими системами, можно рассматривать как конституирующие искусственный интеллект, остается открытым. Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо дать определение понятию «задача». С позиций психологии, задача тесно связана с понятием «мышление»: психологи подчеркивают, что задача существует, когда есть работа для мышления, то есть когда имеется цель, но не ясны средства к ее достижению. Их и необходимо определить посредством мышления. Математик Д. Пойа на этот счет выразился следующим образом:
«...трудность решения в какой-то мере входит в само понятие задачи: там, где нет трудности, нет и задачи».
Если человек имеет средство, при помощи которого он может осуществить свое желание, то задачи не возникает. Если у человека имеется алгоритмом решения задачи и физическая возможность его реализации, то задачи уже не существует. Задача тождественна проблемной ситуации, и решается она посредством преобразования последней. В ее решении участвуют не только условия, которые непосредственно заданы. Человек использует любую находящуюся в его памяти информацию, имеющуюся в его психике и включающую фиксацию разнообразных законов и связей. Если задача не является мыслительной, то она решается компьютером, что не позволяет выявить признаки искусственного интеллекта. Интеллектуальная часть уже выполнена человеком, и машина выполняет только ту часть работы, которая не требует участия мышления.
Недостатком такого понимания является главным образом его антропоморфизм. Задачи, решаемые искусственным интеллектом, целесообразно определить так, чтобы в них не присутствовал человек (как активный участник). Именно такой способ выработки схем внешних действий, но не действия по командам, является существенной характеристикой любого интеллекта. Отсюда следует, что к системам искусственного интеллекта относятся такие системы, которые, используя заложенные в них правила переработки информации, вырабатывают новые схемы целесообразных действий на основе анализа моделей среды, хранящихся в их памяти.
Способность к перестройке моделей в соответствии с вновь поступающей информацией является свидетельством более высокого уровня искусственного интеллекта. Многие исследователи считают наличие собственной внутренней модели мира у технических систем явной предпосылкой их «интеллектуальности». Формирование такой модели связано с преодолением синтаксической односторонности системы и переходом к семантике.
Таким образом, специалисты выделяют такие особенности систем искусственного интеллекта как: наличие в них собственной внутренней модели внешнего мира; способность накопления знаний; способность к дедукции; умение оперировать в ситуациях, связанных с различными аспектами нечеткости (в том числе «понимание» естественного языка); способность к диалогу с человеком; адаптация. Однозначно сказать, все ли эти условия необходимы для признания системы «интеллектуальной», нельзя, так как исследователи по-разному объясняют понятие «интеллектуальности» системы. В реальных же исследованиях признается абсолютно необходимым наличие внутренней модели мира.
П. Армером была выдвинута мысль о «континууме интеллекта». Различные системы могут сопоставляться не только как имеющие и не имеющие интеллекта, но и как развитые или слаборазвитые. При этом целесообразным становится разработка такой системы шкалирования уровня интеллекта, которая бы учитывала степень развития каждого из его необходимых признаков. А. Тьюринг предложил в качестве критерия, определяющего, может ли машина сама мыслить, «игру в имитацию». Согласно этому критерию, машина может быть признана мыслящей, если человек, ведя с ней диалог по достаточно широкому кругу вопросов, не сможет отличить ее ответов от ответов человека. Этот критерий, однако, подвергся критике из-за того, что Тьюринг приравнял способность мыслить и решать задачи переработки информации. «Игра в имитацию» не может без тщательного предварительного анализа мышления как целостности быть признана критерием способности машины к мышлению.
В. М. Глушков, следуя Тьюрингу, считал, что устройство, созданное человеком, может представлять собой искусственный интеллект, если, ведя с ним достаточно долгий диалог по более или менее широкому кругу вопросов, человек будет не в состоянии различить, разговаривает он с разумным живым существом или устройством. Если учесть возможность разработки программ, специально рассчитанных на введение человека в заблуждение, то нужно говорить не просто о человеке, а о специально подготовленном эксперте. Этот критерий не противоречит перечисленным выше особенностям системы искусственного интеллекта.
Отсюда возникает вопрос о том, что понимал Глушков под «достаточно широким кругом вопросов». На начальных этапах разработки проблемы искусственного интеллекта ряд исследователей, особенно занимающихся эвристическим программированием, ставили задачу создания интеллекта, успешно функционирующего практически в любой сфере деятельности. Это так называемый «общий интеллект». Сегодня работы ведутся над созданием «профессионального искусственного интеллекта» - систем, решающих интеллектуальные задачи в узкой области: например, управление портом, интегрирование функций, решение дифференциальных уравнений, доказательство теорем и так далее. Тогда «достаточно широкий круг вопросов» должен пониматься как соответствующая предметная область.
Исходным пунктом рассмотрения искусственного интеллекта является определение системы, решающей мыслительные задачи. Перед нею ставятся и задачи, которые люди обычно не считают интеллектуальными, поскольку при их решении человек сознательно не прибегает к перестройке проблемных ситуаций (например, задача распознания зрительных образов). Так как в решении таких задач на неосознанном уровне участвует модель среды, хранящаяся в памяти, то эти задачи, в сущности, являются интеллектуальными. Значит, и система, решающая ее, может считаться интеллектуальной.
Теория искусственного интеллекта при решении многих задач сталкивается с гносеологическими проблемами. Одна из таких проблем состоит в вопросе теоретической доказуемости возможности или невозможности искусственного интеллекта. На этот вопрос существует две точки зрения: одни исследователи считают математически доказанным, что компьютер способен выполнить любую функцию, осуществляемую естественным интеллектом; другие, наоборот, считают доказанным, что существуют проблемы, решаемые человеческим интеллектом, принципиально недоступные ЭВМ.
1.2 Исследования искусственного интеллекта
Интеллекта требуют такие виды умственной деятельности человека, как написание программ, решение математических задач или ведение диалога. На протяжении последних десятилетий было построено несколько типов компьютерных систем, способных выполнять такие задачи. Имеются также системы, способные диагностировать заболевания, планировать синтез сложных синтетических соединений, решать дифференциальные уравнения в символьном виде, анализировать электронные схемы, распознавать человеческую речь. Можно сказать, что такие системы обладают искусственным интеллектом. При реализации интеллектуальных функций присутствует информация, называемая знаниями: сами интеллектуальные системы являются системами обработки знаний.
В настоящее время в исследованиях по искусственному интеллекту выделились несколько основных направлений (см. табл. 1).
Таблица 1. Направления исследования искусственного интеллекта
№НазваниеХарактеристика1.Представление знанийРешаются задачи, связанные с формализацией и представлением знаний в памяти системы искусственного интеллекта. Разрабатываются специальные модели представления и языки описания знаний, внедряются различные типы знаний. Проблема представления знаний является одной из основных проблем для системы искусственного интеллекта, так как функционирование такой системы опирается на знания о проблемной области, которые хранятся в ее памяти.2.Манипулирование знаниями«Обучение» системы искусственного интеллекта оперированию знаниями. Разработка способов пополнения знаний на основе их неполных описаний, создание методов достоверного и правдоподобного вывода на основе имеющихся знаний, предложение модели рассуждений, опирающихся на знания и имитирующих особенности человеческих рассуждений. Манипулирование знаниями очень тесно связано с представлением знаний, и разделить эти два направления можно лишь условно.3.ОбщениеОсновные задачи направления: проблема понимания и синтеза связных текстов на естественном языке, понимание и синтез речи, теория моделей коммуникаций между человеком и системой искусственного интеллекта. На основе исследований в этом направлении формируются методы построения лингвистических процессов, вопросно-ответных, диалоговых и других систем, целью которых является обеспечение условий для общения человека с системой искусственного интеллекта.4.ВосприятиеРазработка методов представления информации о зрительных образах в базе знаний, создание методов перехода от зрительных сцен к их текстовому описанию и методов обратного перехода, создание средств, порождающих зрительные сцены на основе внутренних представлений в системах искусственного интеллекта.5.ОбучениеРазрабатываются методы формирования условий задач по описанию проблемной ситуации или по наблюдению за ней, методы перехода от известного решения частных задач (примеров) к решению общей задачи, создание приемов разбиения исходной задачи на более мелкие и уже известные для систем искусственного интеллекта.6.ПоведениеДля действия систем искусственного интеллекта в некоторой окружающей среде, необходимо разрабатывать некоторые поведенческие процедуры, которые позволили бы им адекватно взаимодействовать с окружающей средой, другими системами и людьми. Это направление также разработано еще очень слабо.
Специалисты в области исследования искусственного интеллекта подчеркивают, что совершенствование интеллектуальных систем (информационно-поисковых систем высокого уровня, диалоговых систем, базирующихся на естественных языках, интерактивных человеко-машинных систем, используемых в управлении, проектировании, научных исследованиях) во многом определяется тем, насколько успешно будут решаться задачи представления знаний. Перед теми, кто занимается проблемой представления знаний, встает вопрос о том, что такое знание, какова его природа и основные характеристики. В связи с этим предпринимаются попытки дать такое определение знания, из которого можно было бы исходить в решении задач представления знаний в компьютерных системах.
Представлению данных присущ пассивный аспект, в то время как в теории искусственного интеллекта особо подчеркивается активный аспект представления знаний: приобретение знания должно стать активной операцией, позволяющей не только запоминать, но и применять усвоенные знания для рассуждений на их основе. Использование символического языка (например, языка математической логики) позволяет формулировать описания в форме, близкой и к обычному языку, и к языку программирования.
Проблема представления знаний связана с переходом исследований в этой области в совсем иную фазу: речь идет о создании практических (экспертных) систем, применяемых в науке. Создание таких систем требует интенсификации усилий по формализации знания, накопленного в соответствующей науке. Представление знаний связывается также с определенным этапом в развитии математического обеспечения компьютера. Если на первом этапе доминировали программы, а данные играли вспомогательную роль, то на дальнейших этапах роль данных возрастала, а их структура усложнялась. В итоге появились абстрактные типы данных, обеспечивающие возможность создания такой структуры данных, которая была бы более удобна при решении задачи. Развитие структур данных привело к их качественному изменению и к переходу от представления данных к представлению знаний. Уровень представления знаний отличается от уровня представления данных не только более сложной структурой, но и существенными особенностями: интерпретируемость, наличие классифицируемых связей, наличие ситуативных отношений. Для уровня знаний характерны и такие признаки, как наличие специальных процедур обобщения, пополнения имеющихся в системе знаний других процедур.
Рассматривая компьютер в гносеологическом плане в качестве посредника в познании, имеет смысл абстрагироваться от собственно «железной части» компьютера и рассматривать всю компьютерную систему как сложную систему взаимосвязанных и самостоятельных моделей. Такой подход не только соответствует рассмотрению компьютерных систем в информатике, но является и гносеологически оправданным. Важнейшие философские аспекты проблем, возникающих в связи с компьютеризацией различных сфер жизни человека, требуют для своего исследования обращения к знаковым составляющим компьютерных систем.