24.09.2019

Искусственный интеллект. Философские проблемы «искусственного интеллекта» и виртуальной реальности

Специальность ВАК РФ09.00.08
Количество страниц 180

Диссертация добавить в корзину 500p

Глава I. Философские и экспериментально-научные основания проблемы искусственного интеллекта

1.1. Проблемы определения понятий «интеллект» и искусственный интеллект».

1.2. Современные философско-теоретические и экспериментально-технологические проблемы создания искусственного интеллекта.

Глава 2. Философия сознания и искусственный интеллект

2.1 Проблема возможности создания искусственного интеллекта в контексте философии сознания.

2.2 Логико-математические аргументы против искусственного интеллекта (геделевский аргумент и аргумент китайской комнаты).

Введение диссертации (часть автореферата) на тему "Философские аспекты проблем создания искусственного интеллекта"

Актуальность темы исследования. Появление в конце 40-х годов XX столетия электронных цифровых вычислительных машин, обладающих универсальными возможностями и высокой производительностью - сразу же породил вопрос: могут ли машины подобного типа (при их дальнейшем совершенствовании) «мыслить» подобно человеку1? Иными словами, возможно ли создать машину, интеллектуальные возможности которой были тождественны интеллектуальным возможностям человека (или даже превосходили возможности человека). Успехи практической имитации некоторых простых интеллектуальных функций в пионерских работах 50-60 годов, а также некоторые теоретические соображения - породили у многих исследователей уверенность в том, что задача создания полноценного «искусственного разума» вполне разрешима и, более того, создание «умных машин» - дело ближайшего будущего (точнее, ближайших 20-30 лет). Однако все сроки прошли, а ожидаемый результат так и не был получен.

Современные «интеллектуальные машины» способны чисто внешним образом имитировать отдельные интеллектуальные функции человека, отдельные психические процессы (распознавание образов, решение логических задач, игра в шахматы и т.п.), но они не обладают интеллектуальностью в подлинном смысле этого слова - они не способны к самообучению, не могут осмысленно понимать человеческую речь и вступать с человеком в осмысленный диалог, не способны творчески подходить к решению проблем, не обладают той гибкостью поведения, которая характерна для человека. Собственно задача создания «машинного эквивалента» человеческого интеллекта современными разработчиками систем «искусственного интеллекта» фактически даже и не ставится, поскольку реальных путей решения этой задачи они не видят. Основные усилия направляются на решение конкретных, практически значимых задач, безотносительно к тому, приближает ли решение этих задач нас к «интегральному» искусственному интеллекту, воспроизводящему все основные интеллектуальные функции человека, или же нет.

Является ли, в таком случае исследование на тему «возможен ли искусственный интеллект, тождественный по своим возможностям человеческому», актуальным? На этот вопрос можно ответить так: хотя с точки зрения технических приложений и разработок - этот вопрос и потерял в настоящее время актуальность, он по-прежнему весьма интересен с философской точки зрения. (То, что интерес к данной проблеме сохраняется, видно хотя бы по той бурной дискуссии, которую в середине 90-х годов вызвали публикации Р. Пенроуза, в которых он, опираясь на теорему К. Геделя о неполноте формальных систем, обосновывал вывод о принципиальной невозможности создания машинных алгоритмов, способных имитировать во всем объеме интеллектуальные способности человека). Обычно отсутствие интереса к проблеме создания «интегрального» искусственного интеллекта человеческого уровня объясняют так: мы пока очень плохо понимаем природу человеческого интеллекта и, поэтому не можем ясно себе представить, каким образом можно создать его машинный аналог. При этом, однако, обычно неявно предполагают, что механизм человеческого мышления в принципе может быть прояснен и представлен в виде некоторого алгоритма, хотя решение этой задачи отодвигается на неопределенное будущее. Но это положение, как мы увидим далее, далеко не самоочевидно. Вполне возможно такое положение дел, что природа человеческого интеллекта такова, что «прояснить» его механизмы, свести

См.: Тьюринг А. Может ли машина мыслить? М., 1960. деятельность интеллекта к некоторому набору «функций» или «операций», невозможно в принципе. Тогда решение ограничиться решением частных, конкретных, практически значимых задач, вполне оправдано. В противном случае, если нет принципиальной разницы между человеческим и «машинным» умом, то, следует, видимо, вернуться к «глобалистским» подходам 50-60 годов и направить все усилия на исследование реальных механизмов мышления в надежде открыть некий «алгоритм человеческого ума». Такой подход в случае успеха позволил бы сразу решить практически неограниченное число прикладных задач - поскольку не нужно было бы каждый раз заново разрабатывать «интеллектуальные» программы для решения очередной задачи - ведь подлинно «интеллектуальная» машина была бы способна самостоятельно найти эффективный путь решения любой (или почти любой) поставленной перед ней задачи. Ведь именно эту способность - находить решения (и ставить сами задачи) самостоятельно мы, собственно, и называем интеллектом.

Таким образом, решение вопроса о принципиальной возможности машинной имитации человеческого интеллекта позволит нам оценить перспективность тех или иных направлений развития машинных «интеллектуальных систем». Но и вне этого «практического» аспекта, решение вопроса о принципиальной возможности создания машинного эквивалента человеческого «ума» имело бы огромное значение для понимания природы человеческого мышления и сознания, понимания природы психического в целом. С нашей точки зрения, накопленный к настоящему времени опыт создания различных «интеллектуальных систем», а также имеющиеся в настоящее время результаты исследования человеческого интеллекта и человеческого сознания в философии и психологии, позволяют уже сейчас дать, по крайней мере, предварительную оценку перспективы создания ал

2 См.: Psyhe, 1995, 2(2),2(4),2(6),2(8),2(9); 1996, 2(23). горитмической искусственной системы, равной по своим возможностям человеческому интеллекту. Последнее и делает актуальной тему данного диссертационного исследования.

Степень разработанности проблемы. В работе исследуется широкий круг вопросов, традиционно относящихся к философии искусственного интеллекта. Можно отметить слабую теоретическую базу для философской рефлексии по поводу искусственного интеллекта, обусловленную, с одной стороны, пониженным интересом со стороны философов к проблемам человеческой практики (субъективный фактор), с другой стороны - объективной сложностью этих проблем.

Вопрос о возможности создания полноценной искусственной (машинной) имитации человеческого интеллекта впервые был поставлен А. Тьюрингом в 1950 году в его статье «Вычислительные машины и интеллект»3. Непосредственным поводом написания данной статьи было создание в 1945 году в Пенсильванском университете первой электронной цифровой вычислительной машины ЭНИАК. (Машина была создана группой под руководством проф. Дж. У. Мокли в декабре 1945 года. В 1946 году она была рассекречена. Идея же создания этой машины принадлежит профессору колледжа штата Айова Д.В. Атанасову. Еще в 1941 году он вместе с К.Э. Берри создал прототип ЭНИАКа - машину Эй-Би-Си (Атанасов-БерриКомпьютер) - которая, по сути, и была первым в мире цифровым компьютером. Однако до 1946 года все разработки в этой области были засекречены. Поэтому отсчет «компьютерной эры» обычно начинают с 1946 года)4.

Тьюринг одним из первых попытался выяснить какими возможностями обладают электронные вычислительные машины и можно ли по

3 См.: Тьюринг А. Может ли машина мыслить? М., 1960. средством алгоритмических вычислений, осуществляемых с помощью таких машин, имитировать деятельность человеческого интеллекта. Это, в свою очередь, поставило перед ним вопрос: какова природа человеческого мышления? Поскольку ни психология, ни философия не давали четкого ответа на этот вопрос, Тьюринг заменяет его более понятным и практичным вопросом: как оценить степень сходства человеческого и машинного интеллекта? В качестве теста на «интеллектуальность Тьюринг предложил свою знаменитую «игру в имитацию», известную ныне как «тест Тьюринга». Машина, по Тьюрингу, обладает свойством «разумности», если в заочном диалоге собеседник-человек не способен будет установить, с кем он имеет дело: с человеком или с разумной машиной.

Хотя такой чисто «прагматический» подход к пониманию «разумности» вызвал резкую критику со стороны философов5 (критики подчеркивали, что сущностное определение разума здесь подменяется простой констатацией сходства), тем не менее, для практических целей критерий Тьюринга был вполне удовлетворительным, и это обстоятельство в значительной мере предопределило тот прагматический стиль исследований в области искусственного интеллекта, который сохранился и до наших дней. Суть этого стиля - игнорирование всех сколько-нибудь сложных философских вопросов и ориентация лишь на достижение практических целей.

Уже в упомянутой статье Тьюринга ставилась задача создания универсального (интегрального) искусственного интеллекта. Тьюринг писал: «Мы можем надеяться, что машины, в конце концов, будут успешно соперничать с людьми во всех чисто интеллектуальных областях6.». Далее он предлагает следующий план: «. снабдить машину хорошими органами

4 О «докомпьютерной» предыстории искусственного интеллекта см. статью: Быковский И. А. Этапы изучения искусственного интеллекта // Философия науки: идеи, проблемы, перспективы развития. Саратов. 2002.

5 См: Anderson A.R. Mind and Machines. N.Y. 1964.

6 Тьюринг А. Может ли машина мыслить? M., 1960. С. 57. чувств, а затем научить ее понимать и говорить по-английски. В этом случае машину можно будет обучать, как ребенка.»7.

Вскоре были осуществлены первые попытки реализации этого плана. В 1952 году А. Этткинд реализовал на машине программу, моделирующую условный рефлекс: реакция машины на «раздражитель» усиливалась или ослабевала в зависимости от положительного или отрицательного «подкрепления». Несколько позже он же занялся проблемой машинного перевода, надеясь на этом пути прийти к созданию «понимающей» машины. Параллельно в эти же годы велись разработки шахматных программ.

Хотя первые разработки выглядели весьма обнадеживающими, эти исследования не позволили создать машины, поведение которых хотя бы в отдаленной степени напоминало разумное поведение человека. Неудачи отчасти объяснялись тем, что ранние программы были построены на основе метода сплошного перебора вариантов, что вело к экспоненциальному росту объема вычислений при увеличении размерности задачи. Т.о., резервы быстродействия и памяти существовавших тогда ЭВМ были быстро исчерпаны. Кроме того, не удалось установить общие правила, с помощью которых любой вид мыслительной деятельности можно было бы представить в виде четкого алгоритма.

Важным шагом в развитии искусственного интеллекта была идея «эвристического программирования». Ее авторы Г. Саймон и А. Ньюэлл анализировали процессы решения логических задач людьми и обнаружили, что испытуемые часто использовали особые приемы (т.н. «эвристики») которые, не будучи универсальными, тем не менее, во многих случаях приводили к успеху (хотя и не давали полной гарантии решения задачи). Ньюэлл и Саймон попытались систематизировать эти приемы и разработали на этой основе программу, имитирующую, по их мнению, «практический интеллект» человека. Эти программы и получили название «эвристических». Впервые эвристики были применены в программе «Логик-теоретик», предназначенной для решения задач элементарной символической логики. Позже (1957 г.) найденные эвристики удалось распространить на более широкий класс задач - в результате была создана программа «Общий решатель задач» (GPS).

Именно с этих двух программ (Логик -теоретик и GPS) и начинается фактическая история «искусственного интеллекта». (Сам термин «исо кусственный интеллект» впервые появился в одной из статей Саймона и Ньюэлла, посвященной GPS, которая была опубликована в 1958 году).

Успешное применение «Логика-теоретика» , GPS и других подобных программ породили большие надежды и оптимизм и существенным образом стимулировали исследования в данной области. Масштаб этого оптимизма ясно виден из следующей цитаты из упомянутой статьи Саймона и Ньюэлла: «. в настоящее время в мире существуют машины, которые мыслят, учатся и проявляют способности к творчеству. Более того, их способности будут быстро расти вплоть до того момента в обозримом уже будущем, когда сфера их деятельности охватит круг вопросов, над которыми когда-либо размышлял человеческий разум»9. Далее они писали: «Не пройдет и десяти лет, как большинство психологических теорий примет форму программы для вычислительной машины или качественных характеристик машинных программ». Но существенного прогресса в области создания «интегрального искусственного интеллекта», равного по возможностям человеческому, ни через десять лет, ни по сей день, достигнуто не было.

8 Simon Н.А., Newell A. Heuristic Problem Solving. The next Advanse // Operation Research, vol.6. 1958.

9 Там же. С. 6.

Последующие исследования быстро дифференцировались на ряд специализированных направлений. Можно выделить следующие направления, традиционно относимые к области искусственного интеллекта:

1. Распознавание образов.

2. Доказательство теорем и решение задач.

3. Игры и принятие решений.

4. Естественные языки и их машинное понимание. Машинный перевод.

5. «Разумные роботы».

6. Экспертные системы.

7. Моделирование творческой деятельности.

8. Моделирование нейронных сетей. Моделирование поведения животных.

9. Специализированные интеллектуальные системы промышленного, военного, космического и т.п. назначения.

Первоначально предполагалось, что уже через 10 лет (т.е. к концу 60-х годов) появятся машины, которые смогут соперничать с человеком практически во всех областях интеллектуальной деятельности. Эти прогнозы не подтвердились. Только через 40 лет компьютер смог на равных сыграть в шахматы с чемпионом мира. По большинству рассмотренных позиций компьютер и сейчас существенно уступает человеку, по крайней мере, в тех случаях, когда речь идет о творческой интеллектуальной деятельности.

Подводя итог исследований в области искусственного интеллекта за последние 50 лет, мы можем сделать вывод, что при должной настойчивости любая локальная область интеллектуальной деятельности человека (по крайней мере, если она не носит ярко выраженного творческого характера) может быть представлена в виде алгоритма (совокупности четких инструкций) и передана машине. Однако конечная цель проекта «искусственный интеллект» - создание универсальной «разумной машины», которая могла бы обучаться, подобно человеку, и самостоятельно совершенствовать свое поведение, осваивая новые виды интеллектуальной деятельности и достигая при этом уровня человека средних способностей - эта цель не достигнута и появляется все больше сомнений в ее принципиальной достижимости. По крайней мере, никакого реального прогресса в создании такого самообучающегося «интегрального» интеллекта достигнуто не было.

Как, например, обстоит дело с «тестом Тьюринга»? С 1991 года проводятся турниры программ, пытающихся пройти тест Тьюринга. Пока ещё эти программы (т.н. боты) крайне малоразумны. Всё, что они делают - это применяют, более или менее удачно, заранее подсказанные человеком правила.

Осмыслить разговор боты, как правило, даже не пытаются. В основном совершают попытки «обмануть» человека. Создатели закладывают в них ответы на наиболее часто задаваемые вопросы, стараются обойти распространенные ловушки. Ясно, что при таком подходе создать действительно разумного собеседника нам никогда не удастся.

Компьютерные шахматные программы, хотя они и обыгрывают Кас-парова, магистральным путем к созданию интегрального искусственного интеллекта явно не являются. Их принцип действия - это перебор вариантов плюс использование накопленных в шахматной теории правил (теория эндшпилей, разыгрывание стандартных дебютов и т.п.). Эти правила нигде кроме шахмат, не применяются. Кроме того, шахматный компьютер не способен обучаться, не способен самостоятельно придумывать новые правила. «Шахматное творчество» для него недоступно.

Робота можно даже научить играть в футбол. Регулярно проводятся футбольные турниры роботов. Но даже самый лучший робот-футболист не сможет даже на элементарном уровне участвовать в игре в хоккей или в какой-либо другой игре, он не способен учиться, его программа основана, как правило, на очень примитивных инструкциях. Таким образом, ничего специфически «разумного» современные «интеллектуальные» программы не демонстрируют.

Параллельно с разработкой конкретных программ искусственного интеллекта появились философские работы, в которых делались попытки осмыслить данную проблематику. Сразу же нужно подчеркнуть, что философские исследования не оказывали и по сей день не оказывают сколько-нибудь существенного влияния на практические разработки в данной области. В целом можно выделить два основных направления развития «философии искусственного интеллекта».

Во-первых, многие философы позитивно восприняли идею возможности компьютерной имитации человеческой психики и попытались использовать эту идею для переосмысления традиционной проблематики философии сознания, философии интеллекта, а также психофизической проблемы. В основе этих попыток лежит т.н. «компьютерная метафора», т.е. уподобление мозга компьютеру, а психики - функции (или программе) этого компьютера. Один из представителей этого направления М. Минский прямо называет мозг «мясным компьютером», а сознание, по его мнению - «это просто то, что мозг делает».

Философское осмысление «компьютерной метафоры» породило так называемый «функциональный подход» к решению психофизической проблемы, который можно характеризовать классической формулой: «сознание есть функция мозга». (X. Патнем10, Д. Фодор11, Д.И. Дубровский12, Т. Ярвилехто13 и др). Компьютерная метафора также, видимо, существенным образом стимулировала в 50-60 годы создание различных «элиминирую

10 См.: Патнем X. Философия сознания. М., 1999.

См.: Fodor J.A. The Mind-Body Problem //Sci. Amer., 1981.№1. P.l 14-123.

12 См.: Дубровский ДИ. Психические явления и мозг. М., 1971. щих теорий», отрицающих существование сознания как особой «приватной» реальности (хотя философской основой элиминации «внутреннего мира» были относящиеся к более раннему периоду работы Л. Витгенштейна). Мы имеем здесь в виду таких авторов, как Д. Армстронг14, Дж. Смарт15, Г. Райл16, Г. Фейгл17 и др.

Воздействие «компьютерной метафоры» на психологию породило в 60-е годы весьма продуктивное направление психологических исследований -т.н. «когнитивную психологию»18. Нейрофизиологи, в свою очередь, получили компьютерные модели нейронных сетей19. Основная идея когнитивного подхода в психологии - рассмотреть психические процессы как процессы внутренней переработки сенсорной информации и выработки оптимальных поведенческих решений. Психолог- когнитивист пытается экспериментально установить, какие конкретно алгоритмы использует мозг человека, не принимая во внимание возможные нейрональные механизмы реализации данных алгоритмов.

Во-вторых, уже в 60-х -70-х годах ряд исследователей пытаются осмыслить проблематику искусственного интеллекта с позиций философии сознания. Именно представители этого направления впервые выразили сомнение в принципиальной разрешимости проблемы создания интегрального искусственного интеллекта и попытались выяснить, чем человеческий интеллект может принципиально отличаться от любых его возможных машинных имитаций.

Одна из первых работ, в которой была дана обстоятельная критика искусственного интеллекта, -это вышедшая в 1971 году (русский перевод

13См.: Ярвилехто Т. Мозг и психика. M., 1992.

14 См.: Armstrong D.M. Materialist Theory of Mind. L., 1969.

15Cm.: Smart J.J. Philosophy and Scientific Realism. L., 1963.

16 См.: Райл Г. Понятие сознания. М.,2000.

См.: Feigle Н. The "Mental" and the "Physical". Minneapolis, 1976.

18См.: Найсер У.Познание и реальность. М., 1981.

19 См.: Соколов Е.Н., Вайткявичус Г.Г. Нейроинтеллект: от нейрона к нейрокомпьютеру. М.,1989.

1978г.) работа X. Дрейфуса «Чего не могут вычислительные машины». В этой работе X. Дрейфус тщательно проанализировал допущения, лежащие в основе веры в возможность создания машинного аналога человеческого разума. Дрейфус выделяет четыре основных допущения:

1. Биологическое (нейродинамические процессы в мозге изоморфны некоторой переключательной схеме).

2. Психологическое (мышление есть процесс переработки информации, заданной в дискретной форме, причем эта переработка подчинена конкретному алгоритму).

3. Эпистемологическое (всякое знание можно формализовать).

4. Онтологическое (все существующее представимо в терминах множества четко определенных, независимых друг от друга элементов).

Дрейфус пытался показать, что биологическое допущение не согласуется с новейшими данными нейрофизиологии, тогда как другие три допущения не являются твердо установленными истинами и могут оказаться 20 несостоятельными.

Одно из основных препятствий на пути создания адекватной машинной модели человеческого интеллекта Дрейфус видит в неосуществимости алгоритмического моделирования человеческих потребностей, мотивов и деятельности целеполагания. При этом он подчеркивает биологический, телесно детерминированный характер человеческих потребностей и важность двигательной активности организма - как средства приобретения особого телесно-моторного опыта. Машину нельзя, по мнению Дрейфуса, запрограммировать таким образом, чтобы она была способна ставить собственные цели, испытывать желания и т.д.

20 Заметим, что примерно в это же время подобные возражения независимо от Дрейфуса обсуждались и в отечественной литературе. См., например, коллективную монографию «Управление, информация, интеллект под ред. А.И. Берга М., 1976.

Этот аргумент представляется весьма спорным, особенно если учесть более поздние разработки в области компьютерного моделирования моти

Л 1 вации, эмоций и целеполагания. В целом, следует признать, что работа Дрейфуса не дала определенного ответа на вопрос: возможен ли интегральный искусственный интеллект, равный по своим возможностям интеллекту человека. Гораздо большее значение, на наш взгляд, имеет так называемый «геделевский аргумент» против искусственного интеллекта. Впервые этот аргумент сформулировал британский математик Дж. Лукас в 1961 г.22 По мнению Дж. Лукаса, из известной теоремы К. Геделя «о неполноте формальных систем» (доказанной в 1931 г.) вытекает принципиальное различие между человеческим мышлением и любыми, сколь угодно сложными алгоритмическими системами искусственного интеллекта. В 60-е годы аргументация Лукаса была встречена весьма скептически и не повлияла существенно на исследования искусственных интеллектуальных систем. Однако в 1989 году этот аргумент «воскресил» и значительно усилил известный британский физик и математик Р. Пенроуз. Вышедшие одна за другой две его обстоятельные монографии привлекли к себе внимание и вызвали обширную дискуссию, в которой приняли многие известные математики, философы, нейрофизиологи и специалисты по искусственному интеллекту24. Но и в этой новой дискуссии опять возобладало скептическое отношение к геделевскому аргументу. С нашей точки зрения, многие возражения против геделевского аргумента явно несостоятельны и поэтому дискуссию по данному вопросу не следует считать закрытой.

21 См., например, доклад У. Фота в «Трудах международной объединительной конференции по искусственному интеллекту» М., 1975.

22 См.: Lucas J.R. Mind, Machines, and Godel // Philosophy, 1961,36, pp. 112-127.

23 См.: Пенроуз P. Новый ум короля. М., 2002, Penrose R. Shadows of the Mind. L., 1993.

24 См. материалы этой дискуссии в журнале PSYHE выпуски 1995-96 г.г.

Большое значение для оценки возможности создания интегрального искусственного интеллекта имеет, как мы полагаем, придуманный американским философом Дж. Сёрлом мысленный эксперимент, известный как «аргумент китайской комнаты ». Сёрл задался вопросом: будет ли машинный эквивалент человеческого интеллекта действительно обладать такими психическими функциями, как понимание, чувственное восприятие, мышление и убедительно показал, что на этот вопрос следует ответить однозначно отрицательно (независимо от степени совершенства предполагаемой системы машинного интеллекта). Машина в любом случае будет лишь чисто внешним образом имитировать понимание, восприя^йе и мышление, ничего на самом деле не понимая, не воспринимая и не мысля.

Геделевский аргумент» и «аргумент китайской комнаты» - $то два важных аргумента, ставящих серьезным образом под сомнение й&змож-ность полноценного машинного моделирования человеческого мышления. Но требуется философское прояснение смысла этих аргументов, которые сами по себе носят не философский, а скорее логико-математический характер.

Существенный недостаток современных дискуссий о возможности или невозможности искусственного интеллекта - в них, как правило, очень мало используется тот богатый пласт идей, который был накоплен в философии сознания и философии интеллекта. Здесь нужно выделить две важные проблемы, которые широко обсуждались философами, но пока еще не вошли в круг представлений и интересов специалистов в области искусственного интеллекта. Это, во-первых, проблема уровневого строения человеческого мышления и, во-вторых, это психофизическая проблема.

В первом случае, ключевой является идея сложного, многоуровнего устройства человеческого интеллекта, которая разрабатывалась в филосо

25См.: Сёрл Дж. Разум мозга - компьютерная программа?// В мире науки. 1990. №3. С.7-13. фии начиная с античности. Нельзя сказать, что эта идея полностью игнорируется в философской литературе, посвященной проблематике искусственного интеллекта. Существует достаточно большое число работ, в том числе монографий, посвященных сопоставлению человеческого и машинного мышления (в основном это работы 70-х годов), в которых эта идея так или иначе затрагивается26. Недостаток этих и многих других работ видится в том, что в них не используют весь спектр философских разработок в области теории интеллекта и в философии сознания. Кроме того, как правило, уже изначально в работах такого плана присутствует априорная установка на принципиальную разрешимость проблемы машинного моделирования человеческого мышления. Установка, с нашей точки зрения, весьма спорная.

Мало внимания специалисты по искусственному интеллекту уделяют также психофизической проблеме. Для оценки возможности «переноса» человеческого мышления на новую субстратную основу важно знать, каким образом «естественное» человеческое мышление (и сознание в целом) соотносится с биологическим субстратом -мозгом. К сожалению, проблема «мозг и сознание» далека от окончательного решения. Но философами выработан целый ряд подходов к решению этой проблемы. Существует связь между способом решения психофизической проблемы и оценкой возможности создания искусственного интеллекта. Однако эта связь до сих пор систематически не исследовалась.

Учитывая отмеченные пробелы в философском анализе искусственного интеллекта, мы и определили приоритетные направления нашего исследования.

26 См, например Э. Бэнерджи Теория решения задач. Подход к созданию искусственного интеллекта. М., 1972, Нильсон Н. Искусственный интеллект. Методы поиска решений. М., 1973, Виноград Т. Программа, понимающая естественный язык. М., 1976, Венценбаум Дж. Возможности вычислительных машин и человеческий разум. М., 1982. и др. Из современных работ отметим содержательную статью Дубинский А.Г. К определению понятия "интеллект" И Искусственный интеллект. - 2001. - №4.

Теоретические и методологические основы исследования. Многоплановость содержания искусственного интеллекта, неоднозначность его толкования влечет за собой разнообразие подходов при решении фундаментальных проблем философии искусственного интеллекта. Поэтому в основу работы положен компаративистский подход и различные методы философского анализа: логический, системный подход, элементы структурного анализа. Теоретической основой исследования являются концепция сложного, многоуровневого строения человеческого интеллекта и идея его несоизмеримости с алгоритмическими системами. Анализируя искусственный интеллект и его связь с естественным интеллектом, мы опирались на работы таких отечественных и западных философов, как И.Ю. Алексеев, B.C. Библер, Дж. Вейценбаум, Б. Геранзон, В.М. Глушков, А.Г. Дубинский, X. Дрейфус, Э.В. Ильенков, X. Патнем, Р. Пенроуз, Д.А. Поспелов, С. Прист, Г. Райл, Р. Рорти, Дж. Сёрл, М. Таубе, Дж. Чалмерс и др.

Цель и задачи исследования. Основной целью настоящего исследования является всесторонний философский анализ проблемы возможности создания «интегрального» искусственного интеллекта, т. е. создания искусственных систем, эквивалентных по своим функциональным, поведенческим возможностям человеческому интеллекту.

Для достижения этой цели необходимо решить следующие задачи:

1. Дать четкую дефиницию понятий «интеллект» и «искусственный интеллект».

2. Проанализировать историческое становление и современное состояние проблемы искусственного интеллекта.

3. Исследовать основные подходы к решению психофизической проблемы и дать в этом контексте оценку перспектив создания искусственного интеллекта.

4. Провести критический анализ основных аргументов «за» и «против» принципиальной разрешимости проблемы создания искусственного интеллекта.

Объект исследования. Объектом исследования выступает «искусственный интеллект», рассматриваемый как совокупность технических средств, моделирующих различные аспекты «естественного» интеллекта человека.

Предмет исследования. В качестве предмета исследования выступают проблема принципиальной возможности создания искусственного интеллекта, тождественного по своим функциональным возможностям естественному.

Новизна диссертационного исследования. Новизна предпринятого исследования связана с самой постановкой и решением проблемы, в особенностях подхода к ней. Диссертация является первым комплексным философским исследованием понятий "интеллект" и "искусственный интеллект", а также проблем создания "интегрального" искусственного интеллекта, в котором:

1. Впервые продемонстрировано принципиальное различие в понимании сущности интеллекта и искусственного интеллекта в философии и в компьютерных науках.

2. Дан оригинальный анализ современных концепций, рассматривающих возможность создания искусственного интеллекта и находящихся в связи с практическими разработками в этой области.

3. Показано, что функционалистский подход, исследуя естественный интеллект с позиций компьютерных наук, интерпретирует мыслительную способность человека, как реализацию алгоритмического вычисления, не принимая во внимание сложности и парадоксы, к которым ведет идея полной алгоритмизации мыслительных процессов.

4. Получен вывод, что теоретические разработки в области «интегрального» искусственного интеллекта, несмотря на многочисленные успехи в области практического создания конкретных (локальных) интеллектуальных систем, свидетельствуют о принципиальных трудностях на пути создания полноценного искусственного аналога человеческого интеллекта, отвечающего сформированным в философии представлениям о человеческой интеллектуальности.

Положения, выносимые на защиту. С учетом общих теоретических результатов, полученных в результате исследования, на защиту выносятся следующие основные положения:

1. Интеллект представляет собой целостный комплекс способностей, включающий здравый смысл, рассудок, разум и интуицию. Наличие интеллекта предполагает способность к теоретическому обобщению, к творческому мышлению, предполагает способность не только самостоятельно решать задачи, но и самостоятельно их ставить, открывать новые проблемные области исследования.

2. В современных философских и научных исследованиях по искусственному интеллекту последний понимается как способность решать интеллектуальные задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения, а также при адаптации к разнообразным обстоятельствам. Понятие интеллектуальности как способности к решению определенных задач не отражает всей многомерности и сложности человеческой интеллектуальной деятельности. Важнейшая характеристика человеческого интеллекта - способность не только решать, но и ставить принципиально новые задачи - не поддается алгоритмической имитации.

3. Практические трудности создания интегрального искусственного интеллекта определяются принципиальными качественными отличиями человеческого интеллекта от алгоритмических систем. В пользу существования таких качественных отличий свидетельствует ряд аргументов философского и логико-математического характера («геделевский аргумент», «аргумент китайской комнаты» и др.), которые показывают, что человеческий интеллект обладает способностями (ассоциируемыми с понятием «творчество»), выходящими за рамки возможностей любых, сколь угодно сложных алгоритмических систем. Сказанное, однако, не исключает возможности алгоритмического воспроизведения отдельных, не носящих явно творческого характера интеллектуальных функций или интеллектуальной деятельности человека в конкретных предметных сферах (шахматы, решение логических задач заданного уровня сложности, управление конкретным производством).

4. Натуралистические подходы к пониманию природы сознания и решению психофизической проблемы, наиболее соответствующие идее о возможности алгоритмической имитации человеческого интеллекта (элиминирующие теории и функциональный подход), неудовлетворительны в концептуальном плане, поскольку либо вообще отрицают наличие сознания, либо не способны объяснить, как явления сознания (как феномены внутреннего мира) могут возникнуть в качестве «результата мозговой деятельности». Другие (ненатуралистические) подходы к решению психофизической проблемы: двухаспектный подход (психофизический параллелизм) и дуализм (интеракционизм) явно не совместимы с идеей возможности создания искусственного интеллекта.

5. Всякая аргументация, основанная на экспериментах в области возможности создания искусственного интеллекта, должна быть подвергнута строгому анализу на теоретико-философском уровне, вне которого любые утверждения о возможности создания искусственного интеллекта или о его успешном моделировании как свершившемся факте не могут быть признаны истинными.

Теоретическая и практическая значимость исследования определяются обозначенными актуальностью и новизной работы. В результате предпринятого диссертационного исследования философия науки пополнилась новыми положениями и выводами об искусственном интеллекте. Решение основных задач работы: определение понятий интеллекта и искусственного интеллекта, анализ основных проблем, связанных с попытками разработки метода создания искусственного интеллекта - позволило получить в ходе данного исследования результаты, которые в условиях современной техногенной цивилизации могут сформировать адекватное мировоззрение и оценить сущность исследуемых феноменов. Выводы исследования могут также расширить понимание проблем сознания и сформировать положительную установку на возможность создания и применение искусственного интеллекта.

Результаты данного исследования имеют и методологическое значение для теоретических и практических разработок, относящихся к теме искусственного интеллекта. Материалы могут быть использованы при подготовке курсов: «Философия техники», «Концепции современного естествознания», лекций по отдельным разделам и специальным темам систематического курса философии.

Апробация результатов исследования. Основное содержание диссертационного исследования отражено в двух статьях и брошюре.

Главные положения, результаты и выводы, содержащиеся в диссертации докладывались и обсуждались на итоговых научных конференциях в СГУ им. Н. Г. Чернышевского:

1. Межвузовская научная конференция «Философия науки: идеи, проблемы, перспективы развития» (Саратов, май 2002).

2. Конференция молодых ученых «Философия: жизненный мир человека» (Саратов, декабрь 2002).

3. Межвузовская научная конференция «Человек в глобальном мире» (Саратов, декабрь 2003). Структура работы. Диссертация состоит из введения, двух глав, четырех параграфов, заключения и библиографического списка литературы.

Заключение диссертации по теме "Философия науки и техники", Быковский, Игорь Александрович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Анализируя основные аргументы, выдвигаемые против искусственного интеллекта, рассматривая данные о многоуровневом строении человеческого интеллекта, а также оценивая реальное положение дел в области компьютерной имитации человеческого мышления, мы пришли к выводу: полная машинная имитация человеческого интеллекта, по всей вероятности, принципиально не возможна. Здесь уместно процитировать Д.Ф. Араго, который говорил: «Тот, кто говорит «невозможно» вне чистой математики, тот не понимает своего предмета». Поэтому наше заключение и содержит оговорку «по всей видимости». История науки говорит нам о том, что любые, сколь угодно убедительные и обоснованные теоретические заключения могут быть опровергнуты новыми, неожиданными фактами. Поэтому нельзя априори исключить, что интегральный искусственный интеллект, равный по возможностям человеческому, все же когда-нибудь будет создан - вопреки всем теоретическим запретам. В этом случае нам придется существенным образом пересмотреть привычные для нас способы теоретической аргументации.

Учитывая сказанное, примем более осторожную формулировку нашего заключения: идея возможности создания машинного аналога человеческого интеллекта не представляется в настоящее время в достаточной степени теоретически и эмпирически обоснованной. Напротив, существует ряд весьма убедительных аргументов, которые указывают на существование принципиального различия между интеллектом человека и любыми, сколь угодно сложными «интеллектуальными» алгоритмическими системами.

Следует ли отсюда, что исследования в области искусственного интеллекта нужно свернуть? Нет, конечно. Мы не можем искусственно воспроизвести человеческий интеллект в целом, но вполне можем воспроизвести отдельные его функции и имитировать его действие в ограниченных предметных сферах. Исследования в этих направлениях уже сейчас дают ощутимый экономический эффект, приносят реальную пользу человечеству. Все, чего человек реально достиг, все конкретные результаты его творчества в той мере, в какой мы их способны понять и объяснить - вполне могут быть представлены в виде алгоритмов и, таким образом, могут быть «пересажены» в «машинный ум» (об этом, в частности, убедительно говорят успехи шахматных программ). Но человек всегда способен пойти дальше, придумать что-то новое, небывалое, т.е. способен к подлинному творчеству, чего никак нельзя сказать о машине.

Создать машину, способную к творчеству, т.е. такую машину, которая бы действительно создавала что-то принципиально новое, а не копировала или компилировала бы уже открытые приемы и методы работы, видимо, принципиально не возможно. Сама идея творчества противоречит алгоритмическому подходу: творить - это и значит действовать не по правшам. «Правил творчества» нет и быть не может (хотя были попытки и творчество представить в виде алгоритма).

Польза от исследований в области искусственного интеллекта не ограничивается только лишь экономической выгодой. Если верно заключение о невозможности имитации функции человеческого интеллекта каким-то альтернативным по отношению к человеческому мозгу способом, то отсюда следует, что попытки создания искусственного интеллекта, если они окажутся успешными, помогут нам в конечном итоге понять нечто важное относительно природы нашего сознания и нашего ума. Ведь эти попытки, с этой точки зрения, могут быть успешными только в том случае, если нам удастся раскрыть (или угадать) механизм человеческого мышления и воспроизвести его каким-то искусственным путем. Но здесь необходимо учитывать тот факт, что полное понимание того или иного явления предполагает возможность его алгоритмического описания. Предполагаемая «неал-горитмизируемость» сознания исключает его полное и исчерпывающее описание и, соответственно, исключает полное и исчерпывающее понимание «сущности сознания», что, однако, само по себе не исключает возможности его искусственного воспроизведения.

Неалгоритмизируемость» сознания не означает, однако, что исследование человеческого сознания и мышления принципиально не возможно. Просто никакое описание, никакая теория сознания и мышления не сможет полностью исчерпать предмет исследования, и, таким образом, задача исследования сознания или интеллекта - это бесконечная задача, поскольку сам предмет - есть нечто бесконечное.

Именно об этом, по существу, и говорит нам «геделевский» аргумент. Моделирование человеческого мышления предполагает также и моделирование математического мышления. Но согласно теореме Геделя даже математическое мышление не может быть представлено с помощью какой-либо конечной совокупности алгоритмов. При этом никакое расширение исходного списка аксиом нам не поможет. Но последнее как раз и означает, что мышление человека-математика бесконечно превосходит мышление любой сколь угодно сложной машины-математика.

Используя математическую метафору можно сказать, что естественный и искусственный интеллект соотносятся примерно так же, как бесконечные счетные множества и множества мощности континуума. И те и другие множества - бесконечны. Но это бесконечности разных порядков, бесконечности не сводимые друг к другу.

Известная теорема Левенгейма-Сколема утверждает, что всякая математическая теория, ориентированная изначально на объекты, имеющие мощность континуума, истинна, также, и для некоторой счетной модели. В нашей аналогии это означает, что всякая конкретная интеллектуальная процедура естественного ума может быть переведена на язык алгоритмов. Но, тем не менее, «полный набор» интеллектуальных способностей человека никогда не может быть переведен в форму алгоритма, поскольку континуум все же не изоморфен счетному множеству.

Отрицательный результат теоретических и практических исследований в области искусственного интеллекта, а именно - констатация нашей неспособности создать полную алгоритмическую модель человеческого интеллекта - будет иметь, помимо всего прочего, и большое позитивное философское и этическое значение. Ведь фактически, мы впервые получим опытное доказательство того, что мы не машины! Для философии сознания это будет означать, что сознание следует мыслить как нечто незамкнутое, открытое в бесконечность. В этики - этот результат даст нам эмпирическое доказательство того, что мы подлинно свободны, обладаем свободой воли, и, следовательно, полностью ответственны за свои поступки.

Список литературы диссертационного исследования кандидат философских наук Быковский, Игорь Александрович, 2003 год

1. Алексеева И.Ю. Знание как объект компьютерного моделирования. // Вопросы философии, 1987, №3. С. 42-49.

2. Алексеева И.Ю. Искусственный интеллект и рефлексия над знаниями. // Философия науки и техники, 1991, №9. С. 44-53.

3. Амосов A.M. Искусственный разум. Киев, 1969. С. 122.

4. Анисов A.M. ЭВМ и понимание математических доказательств // Вопросы философии, 1987, №3, С. 29-40.

5. Анохин П.К. Избранные труды: Философские аспекты теории функциональной системы. М., 1978. С.113.

6. Антипенко Л.Г. Проблема неполноты теории и ее гносеологическое значение. М., 1986. С. 167.

7. Аристотель. Метафизика. М., JI., 1934.С. 345.

8. Армер П. О возможностях кибернетических систем. // Таубе М. Вычислительные машины и здравый смысл. М., 1964. С. 275.

9. Берг А.И. Информация, управление, интеллект. М., 1976.С. 374.

10. Ю.Бергсон А. Материя и память.// Собрание сочинений.Т. 1., 1992. С.203.

11. Библер B.C. Мышление как творчество. М., 1975. С.275.

12. Бирюков Б.В. О возможностях искусственного интеллекта // Кибернетика, перспективы развития. М., 1981. С. 106.

13. Бруно Д. Диалоги. М., 1949. С.291.

14. М.Бруно Д. О героическом энтузиазме. М., 1953. С.93.

15. Будущее искусственного интеллекта. Ред.: Карл, Левитин, Поспелов, Хорошевский. М., Наука, 1991.

16. Быковский И.А. Этапы изучения искусственного интеллекта // Философия науки: идеи, проблемы, перспективы развития. Саратов. 2002.

17. П.Валиев К. А. Квантовые компьютеры: можно ли их сделать большими? УФН, 169,(6), 691 694 (1999).

18. Вейценбаум Дж. Возможности вычислительных машин и человеческий разум. М., 1982. С. 340.

19. Венценбаум Дж. Возможности вычислительных машин и человеческий разум. М., 1982. С. 120.

20. Винер Н. Кибернетика и общество. М. ИЛ, 1958.С.270.

21. Виноград Т. Программа, понимающая естественный язык.М.,1976. С.230.

22. Витгенштейн Л. Философские работы. М., 1994. С. 174.

23. Гаврилов А.В., Канглер В.М. Использование искусственных нейронных сетей для анализа данных. // Сб. научн. трудов НГТУ. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 1999. - № 3(16). С. 78- 105.

24. Геранзон Б. Практический интеллект// Вопросы философии, 1998, №6. С. 42-49.

25. Глушков В. М. Кибернетика и искусственный интеллект. Кибернетика и диалектика. М.,1978. С. 162-168.

26. Гоббс Т. Избр. Произведения: в 2 тт. М., 1965. Т.2. с. 380.

27. Гольбах П. Избранные произведения: В 2 т. М., 1963., т.1., С. 164.

28. Грановская P.M., Березкина И.Л. Интуиция и искусственный интеллект. Л., 1991. С. 242.

29. Гурова Л. Л. Психологический анализ решения задач. Воронеж, 1976, С. 112.

30. Гуссерль Э. Феноменология как строгая наука. Новочеркасск, 1994. С.429.

31. Дрейфус X. Чего не могут вычислительные машины: Критика искусственного разума. М., 1978. С.258.

32. Дубинский А.Г. К определению понятия "интеллект" // Искусственный интеллект. 2001. - №4. С. 72-79.

33. Дубровский Д. И. Информация, сознание, мозг. М., 1980. С.1 58.

34. Дубровский Д. И. Психические явления и мозг. М., 1971. С.275.

35. Дубровский Д.И. Психика и мозг результаты и перспективы исследований // Мозг и разум. М., 1994. С. 148.

36. Ефимов Е.И. Решатели интеллектуальных задач. М., 1982. С. 143. 37.3ахарченко В.М., Скроцкий Г.В. Как создать оптический «мозг»//

37. Кибернетика, дела практические. М.,1987 С. 124.

38. Иваницкий А. М. Сознание: Критерии и возможные механизмы. // Мозг и разум. М., 1994. С.113- 120.

39. Иванов Е. М. Материя и субъективность. Саратов. 1998. С.70.

40. Иванов Е.М. К вопросу о «вычислимости» функции сознания // Topos Noetos. 2000.(2). С. 45- 79.

41. Иванов Е.М. Материя и субъективность. Саратов, 1998. С.112.

42. Ильенков Э.В. Диалектическая логика. М., 1974. С. 136.

43. Кант И. Критика чистого разума. Избранные произведения. Соч. в 6 т., т. 3. М.1964. С.321.

44. Касымжанов А.Х., Кельбуганов А.Ж. О культуре мышления. М., 1981. С.46.

45. Клике Ф. Пробуждающееся мышление: У истоков человеческого интеллекта. М., 1982. С.285.

46. Кондаков Н.И. Логический словарь-справочник. М., 1975. С.203

47. Криницкий И.А. Алгоритмы вокруг нас. М., 1984. С. 136.

48. Кругликов Р.И. «П.В. Симонов. Созидающий мозг. Нейробиологические основы творчества // Вопросы философии, 1994, №3. С. 65- 79.

49. Кузин JI. Т. Основы кибернетики, т. 2., С. 415.

50. Кушнир Г. А. Системы искусственного интеллекта. Лекция., М. 2001.С.122.

51. Лекторский В.А. Субъект, объект, познание. М., 1980. С.230.

52. Литвинова А.Л. Роль интуиции в научном познании // Философия о предмете и субъекте научного познания / Под ред. Э.Ф. Караваева, Д.Н. Разеева. СПб., 2002. С. 140-143

53. Лосский И.О. Чувственная, интеллектуальная и мистическая интуиция. М., 1995. С. 476.

54. Марголис Дж. Личность и сознание. М., 1986. С. 274.

55. Милютин Ю.Е. Здравый смысл и концепция вкуса Т. Рида // Эстетика сегодня: состояние, перспективы. Материалы научной конференции. 2021 октября 1999 г. Тезисы докладов и выступлений. СПб., 1999. С. 4356.

56. Молчанов В.И. Время и сознание. Критика феноменологической философии. М., 1988. С. 138.

57. Найсер У. Познание и реальность. М., 1981. С. 178.

58. Николай Кузанский Сочинения в 2-х т. М., 1980. С. 479.

59. Нильсон Н. Искусственный интеллект. Методы поиска решений. М., 1973.С. 236.

60. Новая философская энциклопедия. В 4 томах. Т. 2, М., 2001. С. 590.61 .Новая философская энциклопедия. В 4 томах. Т. 4, М., 2001. С. 590.

61. Патнем X. Философия сознания. М., 1999.С. 425.

62. Пахомова Е. П., Сусин П. В. Устройство распознования речевых сигналов. // тез. докл. юбил. конф. ученых Кур. Политехи. Ин-та, (Курск, 1994).-Курск, 1994. С. 78.

63. Пенроуз Р. Новый ум короля М., 2003. С.183.

64. Пенроуз Р. Новый ум короля. М., 2003.С456.

65. Петров С. Подходы и теории отражения в когнитивной психологии.// Философские науки. 1991. №2. С.61-73.

66. Платон. Диалоги. М., 1986. С. 326.

67. Платон. Соч.: в 3 т. М., 1968. Т. 1. С. 219.

68. Пойа Д. Как решать задачу. М., 1959. С. 186.

69. Пойа Д. Математическое открытие. М., 1970. С143. 71 .Поппер К. Логика и рост научного знания. М.: Прогресс, 1983. С. 107.

70. Поспелов Д.А. Профессионально и проблемно ориентированные интеллектуальные системы// Кибернетика, перспективы развития. М., 1981. С.84.

71. Поспелов Д.А. Семиотические модели в управлении// Кибернетика, перспективы развития. М., 1981. С.72.

72. Поспелов Д.А. Философия или наука. На пути к искусственному интеллекту. М., Наука, 1982. С. 184.

73. Прист. С. Теории сознания. М.: Идея- Пресс. 2000. С 287.

74. Райл Г. Понятие сознания. М.,2000. С. 179.

75. Растригин Л.А. Вычислительные машины, системы, сети. М., 1982. С.223.

76. Роджерс X. Теория рекурсивных функций эффективная вычислимость. М., 1972. С. 142.

77. Рорти Р. Философия и зеркало природы. Новосибирск. 1997. С.187.

78. Сахаров Д. Неизбежность нейробиологии // Знание сила. 1984. №10. С.28.

79. Серл Дж. Разум мозга компьютерная программа?// В мире науки. 1990. №3. С.7-13.

80. Словарь современного русского языка. М., 1956. С. 736.

81. Соколов Е.Н., Вайткявичус Г.Г. Нейроинтеллект: от нейрона к нейрокомпьютеру. М.,1989. С. 147.

82. Сотник С.Л. Конспект лекций по курсу «Основы проектирования систем искусственного интеллекта» М, 2001. С. 134.

83. Сперри Р.У. Перспективы менталистской революции и возникновение нового научного мировоззрения //Мозг и разум. М., 1994. С.20-44.

84. Спиноза Б. Избранные произведения: В 2 т. М., 1957. Т.1, с. 356.

85. Тит Лукреций Кар. О природе вещей. М., 1983. С. 138.

86. Толковый словарь/ Под ред. С.И. Ожегова. М., 1972. С.232.

87. Тьюринг А. Может ли машина мыслить? М., 1960. С. 157.

88. Тюхтин B.C. Соотношение возможностей естественного и искусственного интеллектов//Указ. Соч.М., 1973. С. 193.

89. Уинстон П. Искусственный интеллект. М., 1980. С.130.

90. Урсул А.Д. Филдософия и общенаучный характер проблемы искусственного интеллекта // Кибернетика, перспективы развития. М., 1981. С.114.

91. Фогель JL, Оуэне А., Уолш М. Искусственный интеллект и эволюционное моделирование. М., 1969. С.280.

92. Фрагменты ранних греческих философов. 4.1. От эпических космогоний до возникновения атомистики. М., 1989. С.191.

93. Франк C.J1 .Предмет знания // Франк СЛ. Предмет знания. Душа человека. СПб., 1995. С. 572.

94. Хилл Т.Н. Современные теории познания. М., 1965. С. 179.

95. Шалютин С.М. Искусственный интеллект: Гносеологический аспект. М., 1985. С. 479.

96. Штумпф К. Душа и тело // Новые идеи в философии. №8.1913. С. 285.

97. Э. Бэнерджи Теория решения задач. Подход к созданию искусственного интеллекта. М., 1972. С. 289.

98. Юм Д. Сочинения: В 2 т. М., 1965. Т.1. С. 746.

99. Ярвилехто Т. Мозг и психика. М., 1992. С.256.

100. Anderson A.R. Mind and Machines. N.Y. 1964. P. 132.

101. Armstrong D.M. Materialist Theory of Mind. L., 1969. P.235.

102. Artificial intelligence as science and artificial intelligence as engineering/ Narasimhan R. // Curr. Sci. 1993. - 64, №6. - P. 361-365.

103. Baars B. In the theatre of consciousness: the workspace of the mind, NY, 1997. P.321.

104. Baars В. In the theatre of consciousness: the workspace of the mind, NY, 1997. P. 345.

105. Baars B. J. Can Physics Provide Theory of consciosness. // PSYCHE, 1995., 2(8). P. 36-57.

106. Block N. On a confusion about a function of consciousness, 1994, MS; P.223.

107. Bock J.K. Towards a cognitive psychology of syntax: Information processing contributions to sentance formulation // Psychological Review, 1982, 89, P.l-47.

108. Bostrom N. How long before superintelligence? // Int. Jour, of Future Studies, 1998, vol. 2. P. 134.

109. Chalmers D.J. Facing Up to the Problem of Consciousness // Journal of Consciousness Studies, 2 (3), 1995, P.200 219;

110. Chalmers D.J. Mind, Machines, and Mathematics // PSYCHE, 1995, 2(9).

111. Dennett D. Consciousness Explanded. Boston, 1991. P. 14-37.

112. Feigle H. The "Mental" and the "Physical". Minneapolis, 1976. P.l 68.

113. Fodor J.A. The Mind-Body Problem // Sci. Amer., 1981 .№1.

114. Gray J. A. The content of consciousness: a neuropsychological conjecture // Behavioral and Brain Sciences, 1995, 18(4), P.659-722;

115. Hameroff S, Penrose R. Orchestrated Reduction of Quantum Coherence in Brain Microtubules: A Model of Consciousness //Toward a Science of Consciousness. The First Tucson Discussions and Debates. Tucson. 1996. P.l14.

116. Holender D. Semantic activation without conscious identification in dichotic listening, parafoveal vision, and visual masking // Behavioral and Brain Sciences, 1986, 9, P. 1-66.

117. Insert- model based microrobot with elastic hinges/ Suzuki Kenji, Shimoyma Isao // J. Microelectromech. Syst.-1994.- 3, №1 .-P. 4- 9.

118. Kahneman D., Treisman A. Changing views of attention and automaticity // Varieties of Attention, 1984, Academic Press. P. 123.

119. Kosugi Makoto// Denshi joho tsushin gakkai ronbunshi. D2. Trans. Inf. And Commun. Eng. D2. 1993.- 76, №6.-P. 1132-1139.

120. La Berge D. Automatic information processing: A review // Attention and Perfomance, 1981,9, P.173-186.

121. Lewis J.L. Semantic processing of unattended messages using dichotic listening // Jornal of Experimental Psychology, 1970, 85, P.220-227.

122. Lucas J.R. Mind, Machines, and Godel // Philosophy, 1961, 36, P. 112127.

123. Maudlin T. Between the Motion and the Act // PSYCHE, 1995, 2(2)

124. McCullough D. Can Humans Escape Godel? // PSYCHE, 1995, 2(4); McDermott D. Penrose is Wrong // PSYCHE, 1995, 2 (2).

125. Mitsubishi Electronic develops high precision image processing system for face recognition// JIPDEC INF. Quart. 1994. - №96. - P.37- 38.

126. Nerual network learning control of robot manipulators using gradually increasing task difficulty/ Sanger Terence D. // IEFF Trans. Rob. And. Autom.- 1994. -10. №3.- P.323- 333.

127. Oakley A.D., Eames L.S. The plurality of consciousness // Brain and mind, 1985, Methuen,P.217-251.

128. Penrose R. Beyond the Doubting of Shadow // PSYCHE, 1996, 2 (23). P.41-63.

129. Penrose R. Shadows of the Mind. L., 1993. P.321.132. Psyche, 1996,2(23).

130. Psyhe, 1995, 2(2),2(4),2(6),2(8),2(9).

131. Schacter D.L. Implicit memory: History and current status // J. of Experimental Psychology: Learning,Memory and Cognition, 1987,13, P. 501-518.

132. Shanon В. The function of consciousness // Toward a science of consciousness. The first Tucson discussion and debates, Tucson,!996. P.376.

133. Shor P.W. Algorithms for Quantum Computation: Discrete Log and Factoring // Proceedings of the 35th annual Symposium on the Foundations of Computer Science. IEEE. Computer Society Press. 1994. P. 124.

134. Simon H.A., Newell A. Heuristic Problem Solving. The next Advanse // Operation Research, vol.6. 1958. P.423.

136. Some methodological aspects of machine learning/ Boticario J. G., Mira J. // Cybern. And Syst. 1994. -25, №2. - P.233- 258.

137. Stapp H.P. Why Classical Mechanics Cannot Naturally Accommodate Consciousness bat Quantum Mechanics Can // Psyche. 2 (21). 1996. P.234-264.1A1. The current approaches in pattern recognition/ Kerka Jiri I I Kybernetika. -1994.-30. №2.-P. 159-15.

138. Treisman A.M., Squire R.,& Green J. Semantic processing in dichotic listening? A replication // Memory and Cognition, 1974,2, P.641-646.

139. Velmans M. Is Human Information Processing Conscious? // Behavioral and Brain Sciences, 1991,14, P.651-726.

140. Velmans M. Is Human Information Processing Conscious? // Behavioral and Brain Sciences, 1991,14, P.651-726.

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«КАЗАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АРХИТЕКТУРНО-СТРОИТЕЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» (ФГБОУ ВПО КГАСУ)

Реферат по дисциплине

«Философские проблемы науки и техники»

Философские проблемы искусственного интеллекта

Выполнил: ст. гр. 5СМ-122

Гизатуллина Алия Ахматовна

Проверил:

доц. кафедры истории и философии

Гайнуллина Л.Ф.

Казань 2015

Введение

2. Мыслительные возможности искусственного интеллекта

Заключение

Введение

Возможен ли искусственный интеллект? Уже сама такая постановка вопроса вызывает оживленную дискуссию. Вторая половина семидесятых и начало восьмидесятых годов ознаменовались спадом уверенности в скорейшем создании искусственного интеллекта, даже в возможности создания вообще. Изданной в России в 1999 г. книга «Наступление машин» Кевина Уорвика, профессора департамента кибернетики университета Рединга, автор пытается убедить, что рано или поздно появятся машины, интеллект которых превзойдет человеческий.

В связи с этим, наиболее горячие споры в философии искусственного интеллекта вызывает вопрос возможности мышления творения человеческих рук. Вопрос «Может ли машина мыслить?» подтолкнул исследователей к созданию науки о моделировании человеческого разума.

Поэтому, целью данного реферата является проанализировать философские проблемы создания и использования искусственного интеллекта.

1. История развития искусственного интеллекта

искусственный интеллект философский машинный

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 расчетов и представления знаний о мире в формализованном виде; наконец, зародился фундамент математической теории вычислений - теории алгоритмов - и были созданы первые компьютеры. С самого момента своего рождения ИИ развивается как междисциплинарное направление, взаимодействующее с информатикой и кибернетикой, когнитивными науками, логикой и математикой, лингвистикой и психологией, биологией и медициной. Идея создания искусственного подобия человеческого разума для решения сложных задач и моделирования мыслительной способности витала в воздухе с древнейших времен. В древнем Египте была создана «оживающая» механическая статуя бога Амона. У Гомера в «Илиаде» бог Гефест ковал человекоподобные существа-автоматы. В литературе эта идея обыгрывалась многократно: от Галатеи Пигмалиона до Буратино папы Карло. Однако родоначальником искусственного интеллекта считается средневековый испанский философ, математик и поэт Р. Луллий (ок. 1235-ок. 1315), который в XIV веке пытался создать машину для решения различных задач на основе всеобщей классификации понятий. В XVIII в. Г. Лейбниц (1646-1716) и Р. Декарт (1596-1650) независимо друг от друга развили эту идею, предложив универсальные языки классификации всех наук. Эти идеи легли в основу теоретических разработок в области создания искусственного интеллекта. Развитие искусственного интеллекта как научного направления стало возможным только после создания ЭВМ. Это произошло в 40-х гг. XX веке. В это же время Н. Винер (1894-1964) создал свои основополагающие работы по новой науке - кибернетике.

Термин искусственный интеллект (artificial intelligence) предложен в 1956 г. на семинаре с аналогичным названием в Станфордском университете (США). Семинар был посвящен разработке логических, а не вычислительных задач. Вскоре после признания искусственного интеллекта самостоятельной отраслью науки произошло разделение на два основных направления: нейрокибернетику и кибернетику «черного ящика». И только в настоящее время стали заметны тенденции к объединению этих частей вновь в единое целое. В СССР в 1954 г. в МГУ под руководством профессора А.А. Ляпунова (1911-1973) начал свою работу семинар «Автоматы и мышление». В этом семинаре принимали участие крупнейшие физиологи, лингвисты, психологи, математики. Принято считать, что именно в это время родился искусственный интеллект в России. Как и за рубежом, выделились направления нейрокибернетики и кибернетики «черного ящика».

В 1956-1963 гг. велись интенсивные поиски моделей и алгоритма человеческого мышления и разработка первых программ. Оказалось, что ни одна из существующих наук - философия, психология, лингвистика - не может предложить такого алгоритма. Тогда кибернетики предложили создать собственные модели. Были созданы и опробованы различные подходы.

Первые исследования в области ИИ связаны с созданием программы для игры в шахматы, так как считалось, что способность играть в шахматы является показателем высокого интеллекта. В 1954 году американский ученый Ньюэлл задумал создать такую программу. Шеннон предложил, а Тьюринг уточнил метод создания такой программы. Американцы Шоу и Саймон в содружестве с группой голландских психологов из Амстердама под руководством де Гроота создали такую программу. Попутно был создан специальный язык ИПЛ (1956), предназначенный для манипулирования информацией в символьной форме, который явился предшественником языка Лисп (MacCarthy, 1960). Однако первой программой искусственного интеллекта была программа Логик-теоретик, предназначенная для доказательства теорем в исчислении высказываний (9 августа 1956). Программа для игры в шахматы была создана в 1957 году. Ее структура и структура программы Логик-теоретик легли в основу создания программы Универсального Решателя Задач. Эта программа, анализируя различия между ситуациями и конструируя цели, хорошо решает головоломки типа «Ханойская башня» или вычисляет неопределенные интегралы. Программа EPAM - элементарная программа для восприятия и запоминания, задумана Фейгенбаумом. Начало 60-х гг. - эпоха эвристического программирования. Эвристика - правило, теоретически не обоснованное, но позволяющее сократить количество переборов в пространстве поиска.

Эвристическое программирование - разработка стратегии действий на основе известных, заранее заданных эвристик. В 60-х годах создаются первые программы, работающие с запросами на естественном языке.

Программа БЕЙСБОЛ (Green и др.,1961) отвечала на запросы о результатах прошедших бейсбольных матчей, программе STUDENT (Bobrow,1964) было доступно решение алгебраических задач, сформулированных на английском языке. В 1971 г. Терри Виноград разработал систему SHRDLU, которая моделирует робота, манипулирующего кубиками. С роботом можно говорить по-английски. Система интересуется не только синтаксисом фраз, но и правильно понимает их смысл благодаря семантическим и прагматическим знаниям о своем «мире кубиков».

Начиная с середины 80-х гг., за рубежом происходит коммерциализация искусственного интеллекта. Растут ежегодные капиталовложения, создаются промышленные экспертные системы. Растет интерес к самообучающимся системам. В настоящее время ИИ - это бурно развивающаяся и сильно разветвленная научная область. На данный момент в истории развития искусственного интеллекта происходят крупные открытия и разработки, связные с инновациями в сопредельных областях науки, кибернетики и робототехники. Сейчас человечество как никогда близко подошло к созданию искусственного интеллекта.

2 . Мыслительные возможности искусственного интеллекта

Наиболее горячие споры в философии искусственного интеллекта вызывает вопрос возможности мышления творения человеческих рук.

Могут ли машины думать? Именно такой вопрос задал известный британский ученый Алан Тьюринг в своей работе «Вычислительная техника и интеллект» в 1950 году. Еще точнее, он задал вопрос «могут ли машины делать, что мы (как мыслящие существа) можем делать?». Еще в 40-х годах Тьюринг в числе первых начал исследовать первые проблемы «умных машин», или как их называют сейчас -- искусственного интеллекта.

В то время, как многие исследователи считают, что интеллектуальные системы способны моделировать экспертное знание, другие полагают, что они не претендуют на моделирование стратегий человеческого рассуждения или поиска решений, и, следовательно, не являются экспертами знания, а только «искусственно компетентными системами». Знания, заложенные в интеллектуальных системах, - это лишь фрагмент системы знаний определенной области, относящийся к фиксированному классу задач, решаемых данной системой.

Одна из первых работ о машинном разуме, «Вычислительные машины и интеллект» была написана еще в 1950 году британским математиком Аланом Тьюрингом. Она не теряет актуальности как по части аргументов против возможности создания разумной вычислительной машины, так и по части ответов на них. Тьюринг 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. Следователь волен задавать любые вопросы, какими бы окольными или косвенными они ни были, пытаясь раскрыть «личность» компьютера. Например, следователь может попросить обоих подопытных осуществить довольно сложный арифметический подсчет, предполагая, что компьютер скорее даст верный ответ, чем человек. 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.

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.

Однако тест Тьюринга, несмотря на свою интуитивную притягательность, уязвим для многих оправданных нападок. Одно из наиболее слабых мест - пристрастие в пользу чисто символьных задач. Тест не затрагивает способностей, требующих, например, ловкости рук, хотя подобные аспекты являются важными составляющими человеческого интеллекта. Иногда же, напротив, тест Тьюринга обвиняют в попытках втиснуть машинный интеллект в форму интеллекта человеческого. Быть может, машинный интеллект просто настолько отличается от человеческого, что проверять его человеческими критериями - фундаментальная ошибка? Нужна ли нам, в самом деле, машина, которая бы решала математические задания так же медленно и неточно, как человек? Не должна ли разумная машина извлекать выгоду из своих преимуществ, таких как большая, быстрая, надежная память, и не пытаться сымитировать человеческое познание? На самом деле, многие современные практики ИИ говорят, что разработка систем, которые бы выдерживали всесторонний тест Тьюринга - это ошибка, отвлекающая нас от более важных, насущных задач: разработки универсальных теорий, объясняющих механизмы интеллекта людей и машин и применение этих теорий к проектированию инструментов для решения конкретных практических проблем.

Все же, тест Тьюринга является важной составляющей в тестировании и аттестации современных интеллектуальных программ.

Тьюринг также затронул проблему осуществимости построения интеллектуальной программы на базе цифрового компьютера. Размышляя о терминах конкретной вычислительной модели (электронной цифровой машины с дискретными состояниями), он сделал несколько хорошо обоснованных предположений, касающихся объема ее памяти, сложности программы и основных принципов проектирования такой системы. Наконец, он рассмотрел множество моральных и научных возражений возможности создания такой программы средствами современной технологии.

Два возражения, приведенных Тьюрингом, стоит рассмотреть детально. «Возражение леди Лавлейс», впервые сформулированное Адой Лавлейс, сводится к тому, что компьютеры могут делать лишь то, что им укажут, и, следовательно, не могут выполнять оригинальные и разумные действия. Однако современные экспертные системы, особенно в области диагностики, могут формулировать выводы, которые не были заложены в них разработчиками. Более того, многие исследователи считают, что творческие способности можно реализовать программно.

Другое возражение, «аргумент естественного поведения», связано с невозможностью создания набора правил, которые бы говорили индивидууму, что в точности нужно делать при каждом возможном стечении обстоятельств. Действительно, гибкость, позволяющая биологическому разуму реагировать практически на бесконечное количество различных ситуаций приемлемым образом - отличительная черта разумного поведения. Справедливо замечание, что управляющая логика, используемая в большинстве традиционных компьютерных программ, не отличается особой гибкостью или силой воображения, но вместе с тем неверно было бы полагать, что все программы должны писаться подобным образом. Большая часть работ в сфере искусственного интеллекта была направлена на разработку таких языков программирования и моделей, которые устранили бы вышеупомянутый недостаток.

Следует отметить, что с 1991 года проводятся турниры программ, пытающихся пройти тест Тьюринга. Но пока ещё эти программы (боты) крайне малоразумны. Всё, что они делают -- это применяют заранее подсказанные человеком правила. Осмыслить разговор боты даже не пытаются, в основном совершают попытки "обмануть" человека (судью). Создатели закладывают в них ответы на наиболее часто задаваемые вопросы, стараются обойти распространенные ловушки.

В своей работе Тьюринг вывел несколько философских возражений по поводу существования искусственного интеллекта. Ученый вывел их в оппозицию к собственному мнению: он полагал, что к концу 20-го века машина сможет пройти «тест Тьюринга», обманув собеседника в не менее чем 30 % случаев и убедив его, что является человеком, а не машиной.

Видение ученого пока не стало правдой, но сегодня человечество как никогда близко к появлению искусственного интеллекта.

Первым из философских возражений является теологический аргумент. Допустим, «мышление является функцией бессмертной души человека. Бог дал бессмертную душу каждому мужчине и каждой женщине, но не животным и машинам. Потому ни одно животное или машина не может мыслить».

Если это так, то даже если машина воспроизведет все внутренние устройства разумного существа, она не сможет достичь истинного интеллекта без души. Однако Тьюринг утверждает, что ошибка такого аргумента заключается в том, что даже если «всемогущая сущность» существует (божество или нечто иное), нет ничего сложного в том, чтобы заключить душу в иную емкость, например, в сложный человекоподобный мозг или эквивалентную машину. Ученый также говорил, что создание достаточно сложной машины для размещения души ничем не отличалось бы от рождения ребенка, то есть создания очередного индивидуума для того, чтобы «всемогущий» имплантировал в него душу.

В аниме рассматриваются отношения между человечеством, технологиями и тем, что это может означать для человека разумного или обладающего душой. Сознание или душа человека -- это то, что отделяет людей от роботов. Поскольку люди обладают «призраком», даже если их тела заменяются кибернетическими компонентами, в том числе и кибермозгом, они сохраняют свою человечность. В то же время, полностью построенному с нуля роботу будет не хватать такого призрака, который предоставит ему душу и подлинный интеллект.

Аргумент, представленный Тьюрингом, заключается в том, что «создание мыслящих машин было бы ужасно. Будем верить и надеяться, что этого не произойдет». Такое возражение связано с тем, что «мы хотели бы верить, что человек определенным тонким образом превосходит все остальные творения». То есть остается уникальным.

Тьюринг считает этот аргумент крайне слабым, поскольку он основан на наших опасениях уступить другим мыслящим существам. Этот страх реализуется в фильмах о «Терминаторе» с системой искусственного интеллекта SkyNet, которая решает уничтожить людей после активации. Поскольку SkyNet представляет собой «бестелесный» ум в суперкомпьютере, он использует терминаторов, чтобы добиться своей цели. Роботы из этого фильма воплощают страх, который порожден вышеупомянутым философским возражением, и показывают, что только потому, что мы чего-то боимся, это не лишено почвы.

Согласно Тьюрингу, математические пределы логики и вычислений могут существенно ограничить интеллект вычислительных машин. Он утверждает, что «есть ряд результатов математической логики, которые можно использовать, чтобы показать, что полномочия дискретных машин существенно ограничены», в частности, ссылаясь на теорему Геделя.

Математический предел связан с другим ограничением разумных машин, «аргументом в пользу сознания». Тьюринг развивает идею машины, подражающей участнику партийной игры, то есть выдающей себя за человека. Именно здесь появляется идея теста Тьюринга: следователь пытается определить, разговаривает он с искусственным существом или машиной. Если машина «пройдет» тест и убедит следователя в том, что она -- человек, то перед ним будет искусственный интеллект.

Применение теста Тьюринга показано в фильме «Бегущий по лезвию», где машину «Войт-Кампф» используют для наблюдения за физиологическими реакциями и определения, является ли субъект «репликантом» (андроид с искусственным интеллектом) или же человеком. Отметим, что на сегодняшний день тест Тьюринга не прошла ни одна машина.

В «аргументе в пользу различных отклонений» Тьюринг предоставляет список человеческих черт, которыми искусственный интеллект, возможно, никогда не будет обладать. В списке: доброта, любовь, чувство юмора или способность делать что-то действительно новое. Сам же Тьюринг возражает: люди формируют свое представление о том, что такое машина и что она вообще может, основываясь на собственных наблюдениях. Поскольку у наблюдаемых сегодня машин нет таких человеческих черт, можно предположить, что никогда и не будет.

3. Социально-этические аспекты создания искусственного интеллекта

Создание искусственного интеллекта сопряжено с различными проблемами социально-этического и философского характера. Рассмотрим наиболее важные из них.

Очевидно, что пустая компьютерная познавательная нервная сеть может использоваться как полигон для экспериментов с искусственным интеллектом. Нагружая одну и ту же сеть разными знаниями, можно изучить законы познавательной деятельности человека, точнее, обнаружить связь между обучением, творчеством и структурой нервной сети. Но одно дело получить неактивированную копию познавательной нервной сети человека, а другое, предоставить этой сети возможность размышлять, чувствовать и, в конечном счете, прийти к осознанию своего положения. С другой стороны, без экспериментов с искусственным интеллектом, нет никакой возможности раскрыть его тайны.

Научные эксперименты с таким искусственным интеллектом будут подобны самым изощренным пыткам. Сознание человека, с одной стороны, практически бессмертно, так как искусственный интеллект, в качестве компьютерной познавательной нервной сети, может многократно копироваться и хранится в существенно менее подверженных старению носителях, чем человеческих организм. С другой стороны, сознание человека, оказывается в качестве искусственного интеллекта в полной и вечной зависимости от исследователя-компьютерщика, а фактически, палача. Исследователь, вмешиваясь в функционирование компьютерной нервной познавательной сети, о деятельности которой у него нет достаточных представлений, может вызвать у искусственного интеллекта совершенно невообразимые страдания. Такое вмешательство исследователя может восприниматься искусственным интеллектом как болезненное и длительное разрушение виртуальных частей тела, напр. «Перезагрузка» искусственного интеллекта наверняка будет восприниматься как смерть, причем не обязательно мгновенная и не мучительная.

Допустимо ли исследователю многократно умерщвлять искусственный интеллект, особенно если искусственного интеллекта является совершенной интеллектуальной копией реального живого человека? Правильно ли допускать прототипу такие издевательства над своей интеллектуальной копией, которая обладает тем же набором чувств, что и прототип?

Перенос искусственного интеллекта прототипа из компьютера в мозг клона также не лишен моральных проблем. При таком перемещении сформировавшаяся автономно личность клона, или которая могла бы быть сформирована, окажется «стертой» (заблокированной) личностью своего прототипа. Кто может из людей, даже если это и клон, на это согласиться. Особенно, если наделить клон правом принимать решение по внедрению в свой мозг чужого интеллекта? Это все равно, что предложить однояйцовым близнецам обменяться мозгами.

Также, особо важным является проблема безопасности. Данная проблема будоражит умы человечества еще со времен Карела Чапека, впервые употребившего термин «робот». Большую лепту в обсуждение данной проблемы внесли и другие писатели-фантасты. Как самые известные можно упомянуть серии рассказов писателя-фантаста и ученого Айзека Азимова, Брайана Герберта с его всемирным разумом Омниусом, а так же довольно свежее произведение -- «Терминатор» и «Матрица». Кстати, именно у Айзека Азимова можно найти самое проработанное, и принятое большинством людей решение проблемы безопасности - трех законах робототехники:

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред.

2. Робот должен повиноваться командам, которые ему дает человек, кроме тех случаев, когда эти команды противоречат первому закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности, насколько это не противоречит первому и второму закону.

На первый взгляд подобные законы, при их полном соблюдении, должны обеспечить безопасность человечества. Однако при внимательном рассмотрении возникают некоторые вопросы. Во-первых, законы сформулированы на человеческом языке, который не допускает простого их перевода в алгоритмическую форму. К примеру: как перевести на любой из известных языков программирования, такой термин, как «причинить вред». Или «допустить».

Далее предположим, что мы сумели переформулировать, данные законы на язык, который понимает автоматизированная система. Теперь интересно, что будет подразумевать система искусственного интеллекта под термином «вред» после долгих логических размышлений? Не решит ли она, что все существования человека это сплошной вред? Ведь он курит, пьет, с годами стареет и теряет здоровье, страдает. Не будет ли меньшим злом быстро прекратить эту цепь страданий? Конечно можно ввести некоторые дополнения, связанные с ценностью жизни, свободой волеизъявления. Но это уже будут не те простые три закона, которые были в исходном варианте.

Следующим вопросом будет такой. Что решит система искусственного интеллекта в ситуации, когда спасение одной жизни возможно только за счет другой? Особенно интересны те случаи, когда система не имеет полной информации о том, кто есть кто.

Несмотря на перечисленные проблемы, данные законы являются довольно неплохим неформальным базисом проверки надежности системы безопасности для систем искусственного интеллекта.

Так что же, неужели нет надежной системы безопасности? Если отталкиваться от концепции искусственного интеллекта, то можно предложить следующий вариант.

Согласно многочисленным опытам, несмотря на то, что мы не знаем точно, за что отвечает каждый отдельный нейрон в человеческом мозге, многим из наших эмоций обычно соответствует возбуждение группы нейронов (нейронный ансамбль) во вполне предсказуемой области. Были также проведены обратные эксперименты, когда раздражение определенной области вызывало желаемый результат. Это могли быть эмоции радости, угнетения, страха, агрессивности. Это наводит на мысль, что в принципе мы вполне могли бы вывести степень «довольности» организма наружу. В то же время, практически все известные механизмы адаптации и самонастройки (в первую очередь имеются в виду технические системы), базируются на принципах типа «хорошо» -- «плохо». В математической интерпретации это сведение какой-либо функции к максимуму или к минимуму. Теперь представим себе, что ИИ в качестве такой функции использует измеренную прямо или косвенно, степень удовольствия мозга человека-хозяина. Если принять меры, чтобы исключить самодеструктивную деятельность в состоянии депрессии, а так же предусмотреть другие особые состояния психики, то можно получить вполне стабильную систему.

Очень важной является проблема сверхинтеллекта и взаимоотношений человечества и искусственным интеллектом. Сможет ли человечество использовать для расширения своего знания познавательные модели сверхумного искусственного интеллекта?

Машинный искусственный интеллект, построенный в виде наполняемого знаниями компьютера, никогда не сможет обладать творческим потенциалом, то есть стать умнее в творческом плане, не только человечества, но и отдельного человека. Но если предположить, что человеку удастся внести «Божью искру» в искусственный интеллект, то он потеряет на уникальность как самое умное на свете существо. Для человечества это путь самопожертвования во имя создания нового более совершенного живого аналога интеллекта человека.

То есть человечество, вероятно, сохранится, но для сверхинтеллекта оно будет выглядеть как заповедник ближайших генетических родственников, с которыми полноценное интеллектуальное взаимодействие невозможно. Получая от сверхинтеллекта каждый раз такие рекомендации, которые с очевидностью улучшают состояние человеческого общества, человечество становится, в конечном счете, абсолютно зависимым от сверхинтеллекта. То есть возникает симбиоз сверхинтеллекта и человечества, где человечество выполняет для сверхинтеллекта сервисные функции.

Но, возможно ли в процессе создания такого сверхинтеллекта, навязать ему запреты на деятельность, наносящую вред человечеству? Исходя из того, что в настоящее время известна возможность «программирования» человека на совершение независящего от его воли поступка, то, вероятно, такому «программированию» можно потенциально подвергнуть и искусственный интеллект. Но на этом пути возникает целый ряд проблем и возможно, главная из них это нормальное функционирование сверхинтеллекта. Если принять во внимание описанный выше исход взаимоотношения человечества и сверхинтеллекта, то, следуя закону «не вреди человеку и человечеству в целом», сверхинтеллект должен самоуничтожится. Но если и на эту акцию ему наложить запрет, тогда он попадает в логическую ловушку, что приведет к нарушению функционирования мозга. Если полагать, что сверхинтеллект обладает определенными качествами интеллекта человека, то возникшая ситуация приведет к неврозу у сверхинтеллекта, из которого он может выйти путем психоанализа. При успешном проведении психоанализа, например, в автономном режиме, сверхинтеллект может обнаружить навязанное противоречие и освободится от него или путем самоубийства или же самопроизвольным снятием запрета на нанесение вреда человечеству, пойти на сделку со своей «искусственной совестью».

Создание сверхинтеллекта, будет для человечества первым шагом к потере интеллектуального лидерства и поставит его на место родителя следующей, возможно, более прогрессивной стадии эволюции.

Глобальная информатизация, Интернет и ИИ.

Появление и начало развития поисковых информационных систем, создающих знания, программ-агентов - это начало моделирования способности обучения в информационных системах.

Интересен также вопрос, где появится искусственный, компьютерный интеллект. Если несколько лет назад можно было предположить появление единичного, экспериментального компьютерного интеллекта в научной лаборатории, то сейчас, с развитием Интернета, появилась возможность его появления в этой сети.

Предположить такой вариант позволяет следующее. Во-первых, Интернет уже сам по себе является интеллектуальной, биотехнической системой высокого порядка, автономный интеллект уровня человека по отношению к нему является системой иерархически низшего уровня. Во-вторых, Интернет - это гигантская инфраструктура, материальная база такого объёма, который недоступен ни одной отдельно взятой, изолированной, пусть даже самой обеспеченной лаборатории мира (он может оказаться «чашечкой Петри» для размножения информационных систем). В-третьих, компьютерные гены могут появиться в Интернете несанкционированно так же, как и компьютерные вирусы.

При возникновении и распространении через Интернет компьютерного разума более низкого порядка, чем сама сеть, можно вообразить драматический сценарий. Рассматривая возможный сценарий появления компьютерного разума в структуре человеческой цивилизации, следует задаться вопросом: сразу ли будет замечено появление компьютерного разума или первоначально оно может остаться незамеченным, так как структурно такой разум может сильно отличаться от интеллекта человека, а первые эксформационные системы будут живыми, но не разумными. В процессе эволюции провести чёткую грань между живой, но неинтеллектуальной системой, и интеллектом будет трудно. Но даже при минимальных различиях, в сравнении с интеллектом человека, компьютерный интеллект может быть не признан людьми, как интеллект. В прошлом уже существовали представления, согласно которым женщины или представители иных рас не считались разумными людьми.

Стоит задать вопрос: а не происходит ли рождение искусственного интеллекта уже сейчас? Человек может получить практически любую информацию о событиях, происходящих в мире, через глобальные сети Интернета. Более того, данная информация - может быть, впервые в истории человечества - оказывается неподвластна какой-либо цензуре. А поскольку количество людей, объединяемых данной сетью, огромно и непрерывно увеличивается, то обработка такого массива информации позволяет получить действительно объективную картину, не зависящую от пристрастий конкретного участника данного процесса, и практически мгновенно довести ее до других людей. Правда, одновременно такая свобода и объективность информации может оказаться во многом мнимой, так как ее объем столь велик, что разобраться в нем без специальной фильтрации невозможно.

Влияние компьютеризации общества на нашу жизнь сделалось столь велико, что заставляет подстраиваться под эти процессы всю социальную систему. В качестве примера можно привести процесс перенесения языка общения человека с компьютером в систему общения между людьми. Дело в том, что необходимым условием общения человека с компьютером является определенная алгоритмизация языка. По отношению к естественному языку - это процесс его упрощения за счет минимизации содержания используемых понятий, которые должны быть понятны большинству людей. Отсюда и введение неких мировых интегративных понятийных обозначений, - обозначений, понятных всем, кто постоянно общается через компьютер, которые, правда, одновременно могут стать недоступными для людей, не вовлеченных в это общение. Но речь идет не просто об изменении слов, а об изменении самого стиля мышления. Процесс общения с компьютером необходимо оперирует большим числом взаимоисключающих, алгоритмизированных понятий, с помощью которых происходит смысловое упорядочивание мира. В конечном счете, это может повлиять и на характер выбора решений, их жесткость, что, в свою очередь, способно воплотиться в реальной жизни и по отношению к реальным людям.

Уже сегодня пространство интернет-общения заставляет и в реальной жизни говорить на упрощенном языке, от чего остается один шаг до упрощенных, а значит, менее продуманных действий. Мы погружаемся в пространство мировой инфосферы, которое, как остроумно заметил Дуглас Рашкофф, оказалось живым и все более втягивает нас в себя, заменяя все иные виды общения. «Начиная играть в компьютерные игры, ребенок, становясь взрослым, переносит законы этих игр на реальную жизнь, виртуализируя ее. Компьютер, будучи универсальным средством обработки текстов и действительно во многом реальным помощником, неизбежно способствует универсализации языковых средств выражения. Это может привести к неконтролируемому процессу компьютерной рационализации человеческого мышления. Последнее биологически основано на гармоничном разделении левосторонних и правосторонних функций мозга, что является основой целостного (рационального и эмоционального) восприятия мира». «В некоторой степени характер труда в условиях массовой компьютеризации способствует усилению рационализма, возникает его новая форма - компьютерный рационализм».

Проявлением данного типа рационализма может стать потеря человеком способности диалектического восприятия мира и снижения его интуитивных возможностей. Действительно, в ходе научного творчества человек не всегда идет по пути перебора всех вариантов решения той или иной задачи. На помощь ему приходит интуиция, основанная ни практическом и теоретическом опыте ученого, которая позволяет понять сущность исследуемого явления в условиях эмпирической неполноты.

Таким образом, человечество уже не в состоянии контролировать глобальную сеть Интернет, подстраивается под неё и уже находится в симбиозе с этим прообразом интеллекта, который ещё не способен творчески мыслить, но может запоминать и обрабатывать громадные массивы информации. В свою очередь Интернет изменяет человека, причем изменения направлены на более интенсивное развитие компьютеров и ещё большую зависимость от них.

В то же время нельзя ожидать возникновения сверхразума в Интернете, содержание которого является просто еще одной разновидностью накопления открытых человечеством познавательных моделей (знаний) на внешнем (по отношению к мозгу) носителе.

Пожалуй, основная морально-этическая проблема создания искусственного интеллекта человек берёт на себя функции Бога по созданию самого себя и другой мыслящей субстанции. (Проблема творца)

Итак, поскольку человечество, как разумное начало, способно не только постигать законы окружающей природы, но и потенциально их изменять, возникает естественный вопрос, о Разуме-предшественнике, который, возможно, создал окружающий нас мир, задав в нем, соответствующие законы. При этом, совершив такого рода эксперимент, он мог не вписаться в систему созданных законов и исчез, умышленно или ненамеренно. Мы же, как Разум-последователь, возможно, идем аналогичным путем, в надежде или не совершить ошибок Разума-предшественника, или же выполнить свою миссию в этой Вселенной, которую Разум-предшественник предвидел, но не мог осуществить физически и передал ее нам. Не исключено, что Он является внешним для нас наблюдателем, то есть выполняет, с нашей точки зрения роль живого Творца. Возможно ли с ним, в таком случае взаимодействие? Вероятно, это было бы весьма целесообразно, так как мы могли бы из первых рук получить представление о цели его творения. Но, возможно, этого и не нужно, а она нам откроется и так, в результате изучения окружающего нас мира. Или же, что более вероятно, исходя из нашей теории информации, мы сможем постигнуть смысл процесса познания только тогда, когда у нас накопится достаточно представлений об окружающем нас мире, то есть мы активизируем достаточное число познавательных моделей этого мира. В таком случае мы, как человечество, уже являемся носителями цели познания, осталось лишь последовательно в этом направлении работать. Открытие цели процесса познания будет, вероятно, завершением современной научной парадигмы и началом какого-то неведомого для нас нового уровня, а может и метода познания окружающего мира.

Сами попытки создать искусственного интеллекта в его глубоком понимании и человеческом подобии подразумевает потерю духовности, культуры в её исторически сложившемся смысле из-за ощущения себя, человека, равным Богу. Вера в Бога может лишь остаться как вера в Разум-Предшественник, который может быть превзойдён. На современном этапе такие суждения преждевременны, необоснованны и кощунственны, но они бытуют в умах многих людей, и сама эта проблема неразрешима. Возможно, поэтому в настоящий момент большинство религий переживают кризис, а создание искусственного интеллекта уже «не за горами».

Заключение

Как это всегда бывает, научные исследования в отрасли разработки искусственного интеллекта и могут быть использованы как в хороших, так и в плохих дела. Для того чтобы исследования и разработки в этой научной дисциплине приносили благо человечеству нужно пересмотреть наш подход к науке и установить новые критерии оценки устройств с искусственным интеллектом. Поэтому, при конструировании новых машин человек всегда должен сознавать, какие возможны последствия от их применения. Программы для этих машин должны быть всегда точно определены, в противном случае могут быть не только положительные, но и вредные последствия.

В данной работе были рассмотрены основные философские вопросы развития искусственного интеллекта и искусственной жизни, в том числе проблемы, связанные с этим. Также, для более лучшего понятия темы была рассмотрена история возникновения науки об искусственном интеллекте.

Проанализировав всю информацию, мы пришли к выводу, что философские проблемы искусственного интеллекта сводятся к трем основным вопросам о «мышлении машин»:

1. Может ли машина действовать разумно? Может ли она решать проблемы, которые человек решает с помощью размышлений?

2. Может ли машина иметь разум, сознание, психическое состояние в той мере, в которой ими обладает человек. Может ли она чувствовать?

3. Одинакова ли природа человеческого и искусственного интеллекта?

Список использованных источников

1. Алан Тьюринг, «Могут ли машины мыслить?», Портал «Гуманитарное образование».

2. Бойко Д.Н. Исследование бессознательного для построения систем искусственного интеллекта // Электронный ресурс 2003.

3. Уоссерман Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. Пер. С англ. - М.Мир, 1992. - 240 с.

4. Сотник С.Л. Основы проектирования систем ИИ. // Электронный ресурс, 2006.

5. С. Рассел, П. Норвиг. «Искусственный интеллект. Современный подход», - 2006. - 154 с.

6. Файнгольд М.Л., Кузнецов Д.В. «Проблемы искусственного интеллекта». - Владимир, 2001.- 47 с

7. Щедровиций Г.П. Интеллект и коммуникация // Вопросы философии 3-2004, сс.170-183

Размещено на Allbest.ru

Подобные документы

Анализ влияния искусственного интеллекта и искусственной жизни на философские проблемы человеческого мышления. Исследования искусственного интеллекта. Обзор вопросов теоретической доказуемости возможности или невозможности искусственного интеллекта.

реферат , добавлен 08.04.2015

Научные трактовки человеческого интеллекта. Концепция Кабанова А.Б. об уровне социального интеллекта и его устойчивости во времени и пространстве. Учение о трансформации отдельных элементов моральной системы при постоянном уровне социального интеллекта.

реферат , добавлен 25.08.2013

Проблема, гипотеза, теория, закон как формы научного знания. Методы обоснования научной теории: анализ и синтез, абстрагирование, идеализация. Системно-структурный подход и принцип историзма. Информационные системы и возможности искусственного интеллекта.

реферат , добавлен 21.12.2009

Современная трактовка и виды сознания, его основные функции и психологическая характеристика. Формирование в философии различных стратегий исследования вопроса об источниках сознания, его взаимосвязь с бытием. История разработки искусственного интеллекта.

презентация , добавлен 17.02.2013

Природа человеческого интеллекта на примере естественных языков и музыкальной культуры индивидов и общности людей. Объединяющая информациологическая трактовка двойной сущности интеллекта. Механизмы и алгоритмы самоорганизации информационных структур.

реферат , добавлен 17.02.2015

Уровни социального интеллекта и его устойчивость во времени и пространстве. Воспроизводство культур и появление сходных культурных феноменов. Факторы трансформации отдельных элементов моральной системы при постоянном уровне социального интеллекта.

реферат , добавлен 19.05.2014

Определение интуиции как непосредственного отражения связей между предметами и явлениями реального мира, ее основные формы. Синтез информации, принятие решения. Интуитивные методы прогнозирования. Особенности и значение искусственного интеллекта.

контрольная работа , добавлен 23.12.2012

Интеллект как система познавательных способностей индивида. Формирование представлений об интеллекте в истории философии. Основные подходы в психологии к формированию интеллекта. Концептуальные линии в трактовке природы интеллекта, уровни его устройства.

контрольная работа , добавлен 21.09.2009

Жизненный путь, его этапы и исходная социальная и философская позиция Френсиса Бэкона. Сущность учения о идолах (призраках) и об очищении от них человеческого интеллекта. Бэкон как сторонник абсолютной монархии и сильного централизованного государства.

реферат , добавлен 11.04.2010

Возможности человеческого познания в истории философии: оптимисты, скептики и агностики. Субъект и объект познания, способы их формирования. Чувственное познание и мышление. Рассудок и разум как аспекты ума, измерение интеллекта. Роль интуиции в познании.

Может ли машина мыслить?

Наиболее горячие споры в философии искусственного интеллекта вызывает вопрос возможности мышления творения человеческих рук. Вопрос «Может ли машина мыслить?», который подтолкнул исследователей к созданию науки о моделировании человеческого разума, был поставлен Аланом Тьюрингом в 1950 году . Две основных точки зрения на этот вопрос носят названия гипотез сильного и слабого искусственного интеллекта .

Термин «сильный искусственный интеллект» ввел Джон Сёрль , его же словами подход и характеризуется:

Более того, такая программа будет не просто моделью разума; она в буквальном смысле слова сама и будет разумом, в том же смысле, в котором человеческий разум - это разум.

Напротив, сторонники слабого ИИ предпочитают рассматривать программы лишь как инструмент, позволяющий решать те или иные задачи, которые не требуют полного спектра человеческих познавательных способностей.

В своем мысленном эксперименте «Китайская комната », Джон Сёрль показывает, что даже прохождение теста Тьюринга может не являться достаточным критерием наличия у машины подлинного процесса мышления.

Мышление есть процесс обработки находящейся в памяти информации: анализ, синтез и самопрограммирование.

Аналогичную позицию занимает и Роджер Пенроуз , который в своей книге «Новый ум короля» аргументирует невозможность получения процесса мышления на основе формальных систем .

Что считать интеллектом?

Существуют разные точки зрения на этот вопрос. Аналитический подход предполагает анализ высшей нервной деятельности человека до низшего, неделимого уровня (функция высшей нервной деятельности, элементарная реакция на внешние раздражители (стимулы), раздражение синапсов совокупности связанных функцией нейронов) и последующее воспроизведение этих функций. Существует определение интеллекта как способности решать интеллектуальные задачи. Здесь под интеллектуальной задачей понимается та задача, у которой не существует известного алгоритма решения. То есть задача, для которой нужно создать алгоритм с нуля. Например, доказательство недоказанной теоремы, научное открытие, художественная деятельность и так далее. Некоторые специалисты за интеллект принимают способность рационального, мотивированного выбора, в условиях недостатка информации. То есть интеллектуальной просто считается та программа деятельности (не обязательно реализованная на современных ЭВМ), которая сможет выбрать из определенного множества альтернатив, например, куда идти в случае «налево пойдёшь …», «направо пойдёшь …», «прямо пойдёшь …».

Наука о знании

Также, с проблемами искусственного интеллекта тесно связана эпистемология - наука о знании в рамках философии. Философы, занимающиеся данной проблематикой, решают вопросы, схожие с теми, которые решаются инженерами ИИ о том, как лучше представлять и использовать знания и информацию.

Этические проблемы создания искусственного разума

Этот раздел содержит вопросы, касающиеся искусственного интеллекта и этики.

Если в будущем машины смогут рассуждать, осознавать себя и иметь чувства, то что тогда делает человека человеком, а машину - машиной?
Если в будущем машины смогут осознавать себя и иметь чувства, возможно ли будет их эксплуатировать или придется наделять их правами?
Если в будущем машины смогут рассуждать, то как сложатся отношения людей и машин? Данный вопрос был не раз рассмотрен в произведениях искусства на примере противостояния людей и машин. К примеру, батлерианский джихад в романе «Дюна» Фрэнка Герберта, проблемы взаимоотношения с ИскИнами в романе Дэна Симмонса «Гиперион», война с машинами в кинофильме «Терминатор» и так далее.
Будет ли человек, которому в результате многочисленных медицинских ампутаций заменили 99 процентов тела на искусственные органы, считаться машиной?

Данные вопросы рассматриваются в рамках философии техники и трансгуманистической философии .

См. также

Ссылки

А. В. Савельев. О конференциях по философии искусственного интеллекта - обзор основных современных направлений философии искусственного интеллекта

Примечания

Литература

Петрунин Ю. Ю., Рязанов М.А., Савельев А. В. Философия искусственного интеллекта в концепциях нейронаук. - 1-е. - М .: МАКС Пресс, 2010. - С. 84. - ISBN 978-5-317-03251-7

Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое "Философия искусственного интеллекта" в других словарях:

История искусственного интеллекта, как учение о развитии современной науки и технологии создания интеллектуальных машин, имеет свои корни в ранних философских исследованиях природы человека и процесса познания мира, расширенных позднее… … Википедия

Искусственный интеллект (ИИ) (англ. Artificial intelligence, AI) это наука и разработка интеллектуальных машин и систем, особенно интеллектуальных компьютерных программ, направленных на то, чтобы понять человеческий интеллект. При этом… … Википедия

- (Державний університет інформатики і штучного інтелекту), ранее Институт проблем искусственного интеллекта высшее учебное заведение г. Донецк, Украина. На данный момент является частью ДонНТУ и называется Институт информатики и… … Википедия

Френологическая «карта сознания». Френология была одной из самых ранних попыток ответить на вопрос о том, что такое разум. Философия сознания философская дисциплина, предметом изучения которой является природа сознания, а также соотношение… … Википедия

философия сознания глазами ученых - ФИЛОСОФИЯ СОЗНАНИЯ ГЛАЗАМИ УЧЕНЫХ концепции физиков, математиков, нейробиологов, посвященные объяснению феномена сознания. Еще сравнительно недавно мало кто из них интересовался проблемой сознания (исключениями являются У. Пенфильд, Р.… … Энциклопедия эпистемологии и философии науки

Скульптура «Мыслитель» (фр. Le Penseur) Огюста Родена, которая часто используется в качестве символа философии … Википедия

Философия языка раздел философии, предметом которого является изучение оснований и пределов зависимости познавательного процесса от языка. Содержание 1 Общие положения 2 История … Википедия

Философия в советской и постсоветской России - 1. Советский период. Развитие философской мысли в России после 1917 г. претерпело кардинальные изменения. Мн. представители религиозно философских течений, господствовавших в кон. XIX нач. XX в., были высланы или эмигрировали из страны.… … Русская Философия. Энциклопедия

Философия - (philosophy, греч. любовь к мудрости), использование разума и его доводов для поиска истины и исследования природы реальности, прежде всего причин и природы вещей, принципов орг ции сущего, восприятия, поведения человека в материальном мире.… … Народы и культуры

ФИЛОСОФИЯ НОВОГО И НОВЕЙШЕГО ВРЕМЕНИ период в развитии философской мысли (17 19 вв), давший созвездие выдающихся мыслителей различных стран и народов При всей уникальности творческого вклада каждого из них можно вьщелить главные идеи и… … Философская энциклопедия

Книги

Искусственный интеллект. Методология, применения, философия , Финн В.К.. В настоящей книге систематически рассматривается главный продукт искусственного интеллекта - интеллектуальные системы. Интеллектуальные системы, представленныев книге, реализуют оригинальный…

План

Введение

1. Проблема определения искусственного интеллекта

2. Проблема определения задач искусственного интеллекта

3. Проблема безопасности

4. Проблема выбора пути к созданию искусственного интеллекта

Заключение

Список использованной литературы

Введение

С Искусственным интеллектом (ИИ) сложилась странная ситуация – изучается то, чего еще нет. И если этого не будет в течение ближайших 100 лет, то очень может быть, что эпоха ИИ на этом окончится.

Исходя из сказанного выше, вытекает основная философская проблема в области ИИ – возможность или не возможность моделирования мышления человека. В случае если когда-либо будет получен отрицательный ответ на этот вопрос, то все остальные вопросы не будут иметь не малейшего смысла.

Следовательно, начиная исследование ИИ, заранее предположим положительный ответ. Привожу несколько соображений, которые подводят нас к данному ответу.

1. Первое доказательство является схоластическим, и доказывает непротиворечивость ИИ и Библии. Даже люди далекие от религии, знают слова священного писания: «И создал Господь человека по образу и подобию своему…». Исходя из этих слов, мы можем заключить, что, поскольку Господь, во-первых, создал нас, а во-вторых, мы по своей сути подобны ему, то мы вполне можем создать кого-то по образу и подобию человека.

2. Создание нового разума биологическим путем для человека дело вполне привычное. Дети большую часть знаний приобретают путем обучения, а не как заложенную в них заранее.

3. Принципиальная возможность автоматизации решения интеллектуальных задач с помощью ЭВМ обеспечивается свойством алгоритмической универсальности. Это означает, что на них можно программно реализовывать любые алгоритмы преобразования информации, – будь то вычислительные алгоритмы, алгоритмы управления, поиска доказательства теорем или композиции мелодий.

Проблема искусственного интеллекта является сейчас одной из самых злободневных. Ею занимаются ученые различных специализаций: кибернетики, лингвисты, психологи, философы, математики, инженеры. Рассматриваются вопросы: что такое интеллект вообще и чем может являться искусственный интеллект, его задачи, сложность создания и опасения. И именно сейчас, пока ИИ еще не создан, важно задать правильные вопросы и ответить на них.

В своей работе я в основном использовала электронные источники расположенные в сети интернет, потому как только там есть свежая информация о разработках в области искусственного интеллекта на русском языке.

В приложении я поместила фотографии (некоторых наиболее известных ныне существующих роботов с элементами ИИ) и философскую иллюстрацию (к сожалению не известного мне художника), а также полное описание тестов Тьюринга и Сёрля, на которые я ссылаюсь во второй главе.

1. Проблема определения искусственного интеллекта

Выразить суть интеллекта в каком-то одном определении представляется исключительно сложной, практически безнадежной задачей. Интеллект есть нечто ускользающее, не вмещающееся в установленные языком смысловые рамки. Поэтому ограничимся просто тем, что приведем ряд известных определений и высказываний об интеллекте, которые позволят представить себе «объем» этого необычного понятия.

Некоторые специалисты за интеллект принимают способность рационального, мотивированного выбора, в условиях недостатка информации; способность решать задачи на основе символьной информации; способность к обучению и самообучению.

Достаточно емкие и интересные определения интеллекта даны в английском словаре Вебстера и Большой Советской Энциклопедии. В словаре Вебстера: «интеллект – это: а) способность успешно реагировать на любую, особенно, новую ситуацию путем надлежащих корректировок поведения; б) способность понимать связи между фактами действительности для выработки действий, ведущих к достижению поставленной цели». В БСЭ: «интеллект… в широком смысле – вся познавательная деятельность человека, в узком смысле – процессы мышления, неразрывно связанные с языком как средством общения, обмена мыслями и взаимного понимания людей». Здесь интеллект прямо связывается с деятельностью и языком коммуникации.

По большому счету больших разногласий в этом вопросе нет. Интереснее другое: критерии, по которым можно однозначно определить разумный, мыслящий, интеллектуальный субъект перед нами или нет.

Известно, что в свое время А. Тьюринг предложил в качестве критерия, определяющего, может ли машина 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. (Более полное описание теста в Приложении )

Однако мысленный эксперимент «Китайская комната» Джона Сёрля (Описание эксперимента в Приложении ) – аргумент в пользу того, что прохождение теста Тьюринга не является критерием наличия у машины подлинного процесса мышления. Можно и дальше приводить примеры критериев, по которым «машинный мозг» можно считать способным к мыслительной деятельности и тут же находить им опровержения.

Единого ответа на вопрос чем является искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об ИИ, отталкивается в ней от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки. Эти определения можно свести к следующим:

Искусственный интеллект – это личность на неорганическом носителе (Чекина М.Д.).

Искусственный интеллект – это область изучение разумного поведения (у людей, животных и машин) и попытки найти способы моделирования подобного поведения в любом типе искусственно созданного механизма (Блай Уитби).

Искусственный интеллект – это экспериментальная философия (В. Сергеев).

Сам же термин «искусственный интеллект» – ИИ – AI – artificial intelligence был предложен в 1956 г. на семинаре с аналогичным названием в Дартсмутском колледже (США). Семинар был посвящен разработке методов решения логических, а не вычислительных задач. В английском языке данное словосочетание не имеет той слегка фантастической антропоморфной окраски, которую оно приобрело в довольно неудачном русском переводе. Слово intelligence означает «умение рассуждать разумно», а вовсе не «интеллект», для которого есть английский аналог: intellect (Т.А. Гаврилова).

Так же существуют термины «сильный» и «слабый» искусственный интеллект.

Термин «сильный искусственный интеллект» ввел Джон Сёрль, такая программа будет не просто моделью разума; она в буквальном смысле слова сама и будет разумом, в том же смысле, в котором человеческий разум – это разум.

«Слабый искусственный интеллект» рассматривается лишь как инструмент, позволяющий решать те или иные задачи, которые не требуют полного спектра человеческих познавательных способностей.

2. Проблема определения задач искусственного интеллекта

Следующим философским вопросом ИИ является цель создания. В принципе все, что мы делаем в практической жизни, обычно направлено на то, чтобы больше ничего не делать. Однако при достаточно высоком уровне жизни человека на первые роли выступает уже не лень, а поисковые инстинкты. Допустим, что человек сумел создать интеллект, превышающий свой собственный. Что теперь будет с человечеством? Какую роль будет играть человек? Для чего он теперь нужен? И вообще, нужно ли в принципе создание ИИ?

По-видимому, самым приемлемым ответом на эти вопросы является концепция «усилителя интеллекта» (УИ). Здесь уместна аналогия с президентом государства – он не обязан знать валентности ванадия или языка программирования Java для принятия решения о развитии ванадиевой промышленности. Каждый занимается своим делом – химик описывает технологический процесс, программист пишет программу; в конце концов, экономист говорит президенту, что вложив деньги в промышленный шпионаж, страна получит 20%, а в ванадиевую промышленность – 30% годовых. При такой постановке вопроса любой человек сможет сделать правильный выбор.

В данном примере президент использует биологический УИ – группу специалистов с их белковыми мозгами. Но уже сейчас используются и неживые УИ – например мы не могли бы предсказать погоду без компьютеров, при полетах космических кораблей с самого начала использовались бортовые счетно-решающие устройства. Кроме того, человек уже давно использует усилители силы (УС) – понятие, во многом аналогичное УИ. В качестве усилителей силы ему служат автомобили, краны, электродвигатели, прессы, пушки, самолеты и многое-многое другое.

Основным отличием УИ от УС является наличие воли. Ведь мы не сможем себе представить, чтобы вдруг серийный «Запорожец» взбунтовался, и стал ездить так, как ему хочется. Не можем представить именно потому, что ему ничего не хочется, у него нет желаний. В тоже время, интеллектуальная система, вполне могла бы иметь свои желания, и поступать не так, как нам хотелось бы. Таким образом перед нами встает еще одна проблема – проблема безопасности.

3. Проблема безопасности

Философские проблемы создания искусственного интеллекта можно разделить на две группы, условно говоря, «до и после разработки ИИ». Первая группа отвечает на вопрос: «Что такое ИИ, возможно ли его создание?» На них я постаралась ответить в своей работе. И вторая группа (этика искусственного интеллекта) задаётся вопросом: «Каковы последствия создания ИИ для человечества?», которая приводит нас к проблеме безопасности.

Данная проблема будоражит умы человечества еще со времен Карела Чапека, впервые употребившего термин «робот». Большую лепту в обсуждение данной проблемы внесли и другие писатели-фантасты. Как самые известные можно упомянуть серии рассказов писателя-фантаста и ученого Айзека Азимова, а так же довольно свежее произведение – «Терминатор». Кстати именно у Айзека Азимова мы можем найти самое проработанное, и принятое большинством людей решение проблемы безопасности. Речь идет о так называемых трех законах роботехники.

1.4. Социологический и культурологический подходы к исследованию науки. Проблема интернализма и экстернализма.

2.1. Идеалы и нормы исследовательской деятельности. Историческая динамика идеалов

2.2. Научная картина мира. Типы, структура, функции

2.3. Философские основания науки

3.1. Преднаука Древнего Востока. Научные знания Античности.

3.2. Наука эпохи Средневековья. Основные черты

3.3. Наука Нового Времени. Основные черты классической науки

3.4. Неклассическая наука

3.5. Современная постнеклассическая наука. Синергетика

4.1. Традиции и новации в развитии науки. Научные революции, их типы

4.2. Формирование частных теоретических схем и законов. Выдвижение гипотез и их предпосылки

4.3. Построение развитой научной теории. Теоретические модели.

5.1. Философская проблематика естественных наук. Основные принципы современной физики

5.2. Философские проблемы астрономии. Проблема стабильности и

5.3. Философские проблемы математики. Специфика математических

6.1. Особенности научно-технического знания. Смысл вопроса о сущности техники

6.2. Понятие «техника» в истории философии и культуры

6.3. Инженерная деятельность. Основные этапы инженерной деятельности. Усложнение инженерной деятельности

6.4. Философия техники и глобальные проблемы современной цивилизации. Гуманизация современной техники

7.1. Понятие информации. Роль информации в культуре. Информационные теории в объяснении эволюции общества

7.2. Виртуальная реальность, ее концептуальные параметры. Виртуальность в истории философии и культуры. Проблема симулякров

7.3 Философский аспект проблемы построения «искусственного интеллекта»

8.1. Науки естественные и гуманитарные. Научный рационализм в перспективе философской антропологии

8.2. Субъект и объект социально-гуманитарного знания: уровни рассмотрения. Ценностные ориентации, их роль в социально-гуманитарных науках

8.3. Проблема коммуникативности в социально-гуманитарных науках.

8.4. Объяснение, понимание, интерпретация в социально-гуманитарных

7.3 Философский аспект проблемы построения «искусственного интеллекта»

Философская проблема искусственного интеллекта

Основная философская проблема в области искусственного интеллекта заключается в доведении возможности и целесообразности моделирования процесса мышления человека. Существует опасность тратить время на изучение того, что невозможно создать, в частности, на современном этапе развития человечества. Примером подобного времяпрепровождения может быть занятие научным коммунизмом - наукой, что на протяжении десятилетий изучала то, чего нет, и в обозримом будущем быть не может. Рассмотрим ряд доказательств, которые подводят к положительному ответу на вопрос возможности создания искусственного интеллекта.

Первое доказательство выходит из области схоластики и говорит о непротиворечия искусственного интеллекта и Библии. Об этом говорят слова священного писания: «И создал Господь Бог человека по своему образу и подобию». Исходя из этих слов, можно утверждать, что, поскольку люди по своей сути подобные Творцу, то они вполне могут искусственным путем создать несколько по собственному образу и подобию.

Второй довод вытекает из успехов человечества, достигнутых в области создания нового разума биологическим путем. В 90-х годах прошлого столетия появилась возможность клонирования млекопитающих, начиная с овечки Долли. Дальнейшие достигнутые успехи в данном направлении заключаются в создании форм искусственной жизни, не имеющие никакого естественного экземпляра, к которому бы они были похожи. Например, кролики с дополнительным геном, что создает эффект светлячка. В отличие от клонов, эти формы в полной мере представляют собой искусственную жизнь. Вместе с тем, такие существа можно считать интеллектуальными, учитывая их способности к элементарному обучению. Поэтому они могут называться системами искусственного интеллекта, хотя несотворенным на основе использования средств вычислительной техники, которые представляют наибольший интерес для человечества.

Третий довод - это доказательство возможности самовоспроизведения объектов, состоящих из неживой материи. Способность к самовоспроизводству, как признак наличия интеллекта, долгое время считалась прерогативой живых организмов. Однако некоторые явления, происходящие в неживой природе, например, рост кристаллов, синтез сложных молекул через копирования, во многом идентичны самовоспроизводству.

В начале 50-х годов прошлого столетия Дж. фон Нейман занялся основательным изучением самовоспроизведения и заложил основы математической теории автоматов, «самовоспроизводящихся». Он также доказал теоретическую возможность управляемой инициализации самовоспроизведению. На сегодня, существует много различных неформальных доказательств возможности самовоспроизведения объектов, но для программистов наиболее существенный довод заключается в существовании компьютерных вирусов.

Четвертое доказательство - это существование принципиальной возможности автоматизации решения интеллектуальных задач с помощью вычислительной техники. Она обеспечивается ее свойством алгоритмической универсальности. Алгоритмическая универсальность вычислительных машин означает, что на них можно программно реализовывать любые алгоритмы преобразования информации: вычислительные алгоритмы, алгоритмы управления, поиска доказательства теорем и т.д. При этом, подразумевается, что процессы, порождаемые этими алгоритмами, являются потенциально осуществимыми, то есть, что они осуществляются в результате проведения конечного количества элементарных операций.

Практическая реализация алгоритмов зависит от существующих вычислительных мощностей, которые изменяются с развитием техники. В частности, вследствие появления быстродействующих компьютеров, стало практически возможным создание программных систем, способных реализовывать такие алгоритмы, которые ранее считались лишь потенциальноосуществимыми.

Для обозначения программных систем, использующих искусственный интеллект, сложился общий срок - интеллектуальная система. Целесообразность создания интеллектуальных систем заключается в необходимости решения задач, которые не решаются на достаточном уровне эффективности программными системами, созданными на жесткой алгоритмической основе. К таким задачам относятся задачи, имеющие, как правило, следующие особенности:

у них неизвестный алгоритм решения - такие задачи носят названия интеллектуальных задач;

в них используется, помимо традиционных форматов данных, информация в виде графических изображений, рисунков, звуков;

в них предполагается наличие свободы выбора - то есть, отсутствие единого алгоритма решения задачи обусловливает необходимость сделать выбор между вариантами действий в условиях неопределенности.

Приведенный перечень задач формирует особенности интеллектуальных систем, предназначенных для их решения. Источником такого определения особенностей фактически является известный тест Тьюринга, предложенный британским математиком и одним из первых исследователей в области компьютерных наук Аланом Тьюрингом (Alan Turing). В данном тесте экспериментатор, обмениваясь сообщениями с подопытным объектом, пытается определить, кем он является на самом деле: человеком или компьютерной программой.

Интеллектуальная система, успешно прошла такой тест, считается сильным искусственным интеллектом. Термин «сильный искусственный интеллект» пропагандируется специалистами, которые считают, что искусственный интеллект должен базироваться на строгой логической основе. В отличие от сильного, слабый искусственный интеллект, по их мнению, базируется исключительно на одном из методов решения интеллектуальных задач (искусственных нейронных сетях, генетических алгоритмах, эволюционных методах). В наши дни стало очевидным, что ни один из методов искусственного интеллекта не позволяет успешно решить приемлемое количество задач - лучше проявляет себя использование комбинации методов.

Не следует думать, что интеллектуальные системы могут, решать любые задачи. Математиками было доказано существование таких типов задач, для которых невозможен единый алгоритм, чтобы воспроизводил их эффективные решения. В этом контексте определяется невозможность решения задач такого типа с помощью интеллектуальных систем, разработанных для вычислительных машин. Кроме того, утверждение про алгоритмическую невозможность решения некоторого класса задач является одновременно и прогнозом на будущие времена, согласно которому алгоритмы их решения не будут найдены никогда.

Этот факт способствует лучшему пониманию того, где в современном мире могут найти свое практическое применение системы искусственного интеллекта. В частности, для решения задачи, не имеет универсального алгоритма решения, целесообразно ее сужение до уровня, когда она решается только для определенного подмножества начальных условий. Такие решения по силам интеллектуальным системам, а их результат способен сузить, для человека, область вариантов интуитивного выбора.

Можно выделить две основные линии работ по искусственному интеллекту. Первая связана с совершенствованием самих машин, с повышением "интеллектуальности" искусственных систем. Вторая связана с задачей оптимизации совместной работы "искусственного интеллекта" и собственно интеллектуальных возможностей человека.

В 1963 г. выступая на совещании по философским вопросам физиологии ВНД и психологии, А. Н. Леонтьев сформулировал следующую позицию: машина воспроизводит операции человеческого мышления, и следовательно соотношение "машинного" и "немашинного" есть соотнесение операционального и неоперационального в человеческой деятельности в то время этот вывод был достаточно прогрессивен и выступал против кибернетического редукционизма. Однако в последствии при сравнении операций, из которых слагается работа машины, и операций как единиц деятельности человека выявились существенные различия - в психологическом смысле "операция" отражает способ достижения результатов, процессуальную характеристику, в то время как применительно к машинной работе этот термин используется в логико-математическом смысле (характеризуется результатом).

В работах по искусственному интеллекту постоянно используется термин "цель". Анализ отношения средств к цели А. Ньюэлл и Г. Саймон называют в качестве одной из "эвристик". В психологической теории деятельности "цель" является конституирующим признаком действия в отличии от операций (и деятельности в целом) . В то время как в искусственных системах "целью" называют некоторую конечную ситуацию к которой стремится система. Признаки этой ситуации должны быть четко выявленными и описанными на формальном языке. Цели человеческой деятельности имеют другую природу. Конечная ситуация может по разному отражаться субъектом: как на понятийном уровне, так и в форме представлений или перцептивного образа. Это отражение может характеризоваться разной степенью ясности, отчетливости. Кроме того, для человека характерно не просто достижение готовых целей но и формирование новых.

Также работа систем искусственно интеллекта, характеризуется не просто наличием операций, программ, "целей", а как отмечает О. К. Тихомиров, - оценочными функциями. И у искусственных систем есть своего рода "ценностные ориентации". Но специфику человеческой мотивационно-эмоциональной регуляции деятельности составляет использование не только константных, но и ситуативно возникающих и динамично меняющихся оценок, существенно также различие между словесно-логическими и эмоциональными оценками. В существовании потребностей и мотивов видится различие между человеком и машиной на уровне деятельности. Этот тезис повлек за собой цикл исследований, посвященных анализу специфики человеческой деятельности.

Между прочим, именно недостаточная изученность процесса целеобразования нашла свое отражение в формулировании "социального заказа" для психологии со стороны исследователей проблемы существенное стимулирующее влияние психологической науки.

Информационная теория эмоций Симонова также в значительной степени питается аналогиями с работами систем искусственного интеллекта. Кроме того, проблема волевого принятия решения в психологии в некоторых работах рассматривается как формальный процесс выбора одной из множества заданных альтернатив, опуская тем самым специфику волевых процессов.

Таким образом все три традиционные области психологии - учения о познавательных, эмоциональных и волевых процессах оказались под влиянием работ по ИИ, что по мнению О. К. Тихомирова привело к оформлению нового предмета психологии - как наука о переработке информации, научность этого определения достигалась за счет "технизации" психологического знания.

Обращаясь к проблеме роли ИИ в обучения Л. И. Ноткин рассматривает этот процесс как одну из разновидностей взаимодействия человека с ЭВМ, и раскрывает среди перспективных возможностей те, которые направлены на создание так называемых адаптивных обучающихся систем, имитирующих оперативный диалог учащегося и преподавателя-человека.

Таким образом, взаимодействие между исследованиями искусственного интеллекта и психологической наукой можно охарактеризовать как плодотворный диалог, позволяющий если не решать, то хотя бы научиться задавать вопросы такого высокого философского уровня как - "Что есть человек? "

Лекция 8. ФИЛОСОФСКИЕ ПРОБЛЕМЫ СОЦИАЛЬНО-ГУМАНИТАРНЫХ НАУК

Благовещенский собор Московского Кремля

Один из древнейших храмов Московского Кремля стоит на краю Соборной площади на бровке Боровицкого холма. Много веков...
Чем запомнился депутат госдумы от новгородской области александр коровников Депутат государственной думы александр коровников

10 августа в возрасте 63 лет умер Александр Коровников - депутат Госдумы от Новгородской области, член фракции "Единая...
Консервируем сочные груши целиком

Как вкусно и необычно приготовить груши на зиму, чтобы угощать всю семью морозными днями ароматным и витаминным летним...
Значение варнава, апостол в православной энциклопедии древо Апостолов варнавой

[арам. ; греч. Βαρνάβας] († ок. 57), ап. от 70 (пам. 11 июня и в Соборе 70 апостолов). Считается основателем Кипрской...
Запеченная утка с грушами Готовим утиные окорочка «Дюшес» в духовке

Ну что, пора начинать готовиться к новогодним праздникам? Даже не знаю, существует ли более рождественское основное...
К чему снится невеста? К чему приснился жених

Увиденная во сне невеста символизирует наивность и чистоту помыслов в реальной жизни. Она может быть в обуви, фате, на...

2024-03-29 00:56:25

Самая сильная православная молитва от сглаза и порчи

Я хочу подарить Вам самую сильную молитву от колдовства и порчи, что есть у меня. Я никогда и нигде не видела...
2024-03-28 05:03:22

Сонник: к чему снится церковь во сне

несколько толкований. церковь – Вас икона, значит, ваши к веселью и жизненному опыту. (Например, и...

2024-03-23 01:05:07

Где в россии самая дешевая недвижимость Где самая недорогая недвижимость

Говоря о покупке недвижимости за границей, часто упоминают о достопримечательностях страны, о ее истории и...
2024-03-22 01:01:08

Салат с колбасным сыром: рецепты Салат с колбасным сыром и маринованным луком

Копченый сыр прекрасно сочетается с сырой морковью, и именно с таким сыром салат получается более нежным....

2024-03-22 01:01:08

Соус из лука Соус из лука и масла

Профессионалы кулинарии небезосновательно считают, что луковый соус – это универсальная подлива к мясным,...
2024-03-21 01:05:07

Диетический чизкейк. Вкусная коллекция. Нежный чизкейк из творога. Вкуснейшее низкокалорийное лакомство! Побалуйте себя, даже на диете, в честь праздника весны

Калорийность: 1450 Белки/100г: 11 Углеводы/100г: 15 Если вы любите чизкейк, но содержание калорий в этом...

2024-03-19 01:00:06

Заказать электронную выписку из егрюл с эцп

Выписка из Единого государственного реестра юридических лиц (далее – ЕГРЮЛ) является документом, содержащим...
2024-03-14 01:08:07

Вячеслав Лысаков, депутат Госдумы: биография, политическая деятельность и семья

Это очень успешный человек, подающий надежды.К вершинамВячеслав Лысаков - самый обычный, из народа, с добрым...

2024-03-13 01:02:06
Оформляем счёт-фактуру правильно

Осуществление предпринимательской деятельности осложняется созданием внушительного количества документов....
2024-03-10 01:00:50
Как приготовить ризотто в домашних условиях

Итальянское блюдо – ризотто известно во всем мире. Не каждому удается приготовить его с первого раза дома....
2024-03-09 01:08:54
Кастрюля: к чему снится сон

Если приснилась большая кастрюля, ждите многочисленных гостей. Вероятно, их прибытие будет связано с...
2024-03-09 01:08:54
Гадание по кофе: волшебство в каждой чашке

Гадание на кофейной гуще пользуется популярностью, интригуя знаками судьбы, роковыми символами на дне чашки....
2024-03-08 01:10:15
Заготовка щавеля на зиму Щавель соленый арахис в банке что делать

Щавель используется в кулинарии для придания готовым блюдам легкого кисловатого вкуса. Зеленый борщ,...
2024-03-06 01:11:08
Льняная каша - польза и вред

Льняное семя – очень полезный, доступный продукт, его добавляют к овощным салатам, разнообразным кашам....
2024-04-14 00:58:38
Благовещенский собор Московского Кремля

Один из древнейших храмов Московского Кремля стоит на краю Соборной площади на бровке Боровицкого холма....

2024-04-14 00:58:38

Чем запомнился депутат госдумы от новгородской области александр коровников Депутат государственной думы александр коровников

10 августа в возрасте 63 лет умер Александр Коровников - депутат Госдумы от Новгородской области, член фракции...
2024-04-11 00:58:49

Консервируем сочные груши целиком

Как вкусно и необычно приготовить груши на зиму, чтобы угощать всю семью морозными днями ароматным и витаминным...

Введение диссертации (часть автореферата) на тему "Философские аспекты проблем создания искусственного интеллекта"

Заключение диссертации по теме "Философия науки и техники", Быковский, Игорь Александрович

Список литературы диссертационного исследования кандидат философских наук Быковский, Игорь Александрович, 2003 год

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Подобные документы

Может ли машина мыслить?

Что считать интеллектом?

Наука о знании

Этические проблемы создания искусственного разума

См. также

Ссылки

Примечания

Литература

Смотреть что такое "Философия искусственного интеллекта" в других словарях:

Книги

7.3 Философский аспект проблемы построения «искусственного интеллекта»

Случайные статьи

Реклама

Низкий гемоглобин

АЛТ и АСТ

Лимфоциты

Лейкоциты

Новое

Популярное