I skyrius. Filosofiniai ir eksperimentiniai moksliniai dirbtinio intelekto problemos pagrindai
1.1. „Intelekto“ ir dirbtinio intelekto sąvokų apibrėžimo problemos.
1.2. Šiuolaikinės filosofinės-teorinės ir eksperimentinės-technologinės dirbtinio intelekto kūrimo problemos.
2 skyrius. Sąmonės ir dirbtinio intelekto filosofija
2.1 Galimybės sukurti dirbtinį intelektą problema sąmonės filosofijos kontekste.
2.2 Loginiai-matematiniai argumentai prieš dirbtinį intelektą (Gödelio argumentas ir Kinijos kambario argumentas).
Tyrimo temos aktualumas. XX amžiaus 40-ųjų pabaigoje pasirodžius elektroniniams skaitmeniniams kompiuteriams su universaliomis galimybėmis ir dideliu našumu, iškart kilo klausimas: ar tokio tipo mašinos (toliau tobulinant) gali „mąstyti“ kaip žmogus1? Kitaip tariant, ar įmanoma sukurti mašiną, kurios intelektualinės galimybės būtų identiškos žmogaus intelektualinėms galimybėms (ar net viršijo žmogaus galimybes). Kai kurių paprastų intelektinių funkcijų praktinio imitavimo sėkmė 50–60-ųjų novatoriškuose darbuose, taip pat kai kurie teoriniai svarstymai daugeliui tyrinėtojų suteikė pasitikėjimo, kad užduotis sukurti visavertį „dirbtinį intelektą“ yra visiškai išsprendžiama ir be to, „išmaniųjų mašinų“ kūrimas – artimiausios ateities (tiksliau, artimiausių 20–30 metų) reikalas. Tačiau visi terminai praėjo, o lauktas rezultatas nebuvo gautas.
Šiuolaikinės „protingos mašinos“ gali grynai išoriškai imituoti atskiras žmogaus intelektines funkcijas, individualius psichikos procesus (modelių atpažinimą, loginių problemų sprendimą, žaidimą šachmatais ir pan.), tačiau jos neturi intelekto tikrąja to žodžio prasme – jos yra nesugeba savarankiškai mokytis, negali prasmingai suprasti žmogaus kalbos ir užmegzti prasmingą dialogą su asmeniu, nemoka kūrybiškai spręsti problemų, neturi žmogui būdingo elgesio lankstumo. Tiesą sakant, užduoties sukurti žmogaus intelekto „mašininį ekvivalentą“ net nekelia šiuolaikiniai „dirbtinio intelekto“ sistemų kūrėjai, nes jie nemato realių šios problemos sprendimo būdų. Pagrindinės pastangos nukreiptos į konkrečių, praktiškai reikšmingų problemų sprendimą, nepriklausomai nuo to, ar šių problemų sprendimas priartina prie „integralaus“ dirbtinio intelekto, atkuriančio visas pagrindines intelektualines žmogaus funkcijas, ar ne.
Ar šiuo atveju aktualūs tyrimai tema „ar įmanomas dirbtinis intelektas, savo galimybėmis identiškas žmogaus intelektui“? Į šį klausimą galima atsakyti taip: nors techninių pritaikymų ir plėtros požiūriu šis klausimas jau prarado savo aktualumą, filosofiniu požiūriu jis vis dar labai įdomus. (Tai, kad domėjimasis šia problema tebesitęsia, akivaizdu iš karštų diskusijų, kurias 90-ųjų viduryje sukėlė R. Penrose'o publikacijos, kuriose jis, remdamasis K. Gödelio teorema apie formalių sistemų neužbaigtumą, pagrindė 2007 m. išvada apie esminį neįmanomumą sukurti mašininius algoritmus, galinčius visapusiškai imituoti žmogaus intelektinius gebėjimus). Paprastai nesidomėjimas „integruoto“ žmogaus lygio dirbtinio intelekto kūrimo problema aiškinamas taip: mes vis dar labai menkai suprantame žmogaus intelekto prigimtį, todėl negalime aiškiai įsivaizduoti, kaip galima sukurti jo mašininį analogą. Tačiau kartu dažniausiai netiesiogiai daroma prielaida, kad žmogaus mąstymo mechanizmas iš esmės gali būti išaiškintas ir pavaizduotas kokio nors algoritmo forma, nors šios problemos sprendimas nukeliamas į neapibrėžtą ateitį. Tačiau ši pozicija, kaip matysime vėliau, toli gražu nėra savaime suprantama. Visai gali būti, kad žmogaus intelekto prigimtis yra tokia, kad galima „išskaidrinti“ jo mechanizmus, sumažinti
Žr.: Turingas A. Ar mašina gali mąstyti? M., 1960. intelekto veikla tam tikram „funkcijų“ ar „operacijų“ rinkiniui iš esmės neįmanoma. Tuomet sprendimas apsiriboti konkrečių, specifinių, praktiškai reikšmingų problemų sprendimu yra visiškai pagrįstas. Priešingu atveju, jei nėra esminio skirtumo tarp žmogaus ir „mašininio“ proto, tai, matyt, turėtume grįžti prie 50-60-ųjų „globalistinių“ požiūrių ir visas pastangas nukreipti į tikruosius mąstymo mechanizmus. atrasti kažkokį „žmogaus proto algoritmą“. Toks požiūris, jei pasisektų, leistų iš karto išspręsti beveik neribotą taikomų problemų skaičių – nes nereikėtų kiekvieną kartą iš naujo kurti „protingų“ programų, kad būtų išspręsta kita problema – juk tikrai „protingas“ “ mašina galėtų savarankiškai rasti veiksmingą būdą bet kokiai (ar beveik bet kokiai) jam pavestai užduočiai išspręsti. Juk būtent tokį gebėjimą savarankiškai rasti sprendimus (ir pačias kelti užduotis) mes iš tikrųjų vadiname intelektu.
Taigi, išsprendus esminės žmogaus intelekto mašininio imitavimo galimybės klausimą, bus galima įvertinti tam tikrų mašininių „protingų sistemų“ plėtros sričių perspektyvas. Tačiau net ir už šio „praktinio“ aspekto, norint suprasti žmogaus mąstymo ir sąmonės prigimtį, suprasti psichikos prigimtį apskritai būtų labai svarbu išspręsti esminės galimybės sukurti žmogaus „proto“ mašininį atitikmenį. . Mūsų požiūriu, iki šiol sukaupta patirtis kuriant įvairias „protingas sistemas“, taip pat šiuo metu turimi žmogaus intelekto ir žmogaus sąmonės tyrimų rezultatai filosofijos ir psichologijos srityse leidžia bent jau preliminariai įvertinti. išmaniųjų sistemų kūrimo perspektyvas.
2 Žr.: Psyche, 1995, 2(2), 2(4), 2(6), 2(8), 2(9); 1996, 2(23). goritminė dirbtinė sistema, savo galimybėmis prilygstanti žmogaus intelektui. Dėl to šios disertacijos tyrimo tema yra aktuali.
Problemos išsivystymo laipsnis. Darbe nagrinėjama daugybė klausimų, tradiciškai susijusių su dirbtinio intelekto filosofija. Galima pastebėti silpną teorinį dirbtinio intelekto filosofinių apmąstymų pagrindą, viena vertus, dėl sumažėjusio filosofų susidomėjimo žmogaus praktikos problemomis (subjektyvus veiksnys), kita vertus, dėl objektyvaus sudėtingumo. šių problemų.
Klausimą apie galimybę sukurti visavertę dirbtinę (mašininę) žmogaus intelekto imitaciją pirmasis iškėlė A. Turingas 1950 m. straipsnyje „Skaičiavimo mašinos ir intelektas“3. Tiesioginė priežastis parašyti šį straipsnį buvo 1945 m. Pensilvanijos universitete sukurtas pirmasis elektroninis skaitmeninis kompiuteris ENIAC. (Mašiną 1945 m. gruodį sukūrė prof. J. W. Mauchly vadovaujama grupė. 1946 m. ji buvo išslaptinta. Idėja sukurti šią mašiną priklausė Ajovos valstijos koledžo profesoriui D. V. Atanasovui. Dar 1941 m. jis kartu su K.E.Berry sukūrė ENIAC prototipą – ABC mašiną (Atanasov-Berry Computer) – kuris, tiesą sakant, buvo pirmasis pasaulyje skaitmeninis kompiuteris.Tačiau iki 1946 metų visi šios srities pokyčiai buvo įslaptinti.Todėl pradžia „kompiuterių eros“ paprastai prasideda 1946 m.)4.
Turingas vienas pirmųjų bandė išsiaiškinti, kokias galimybes turi elektroniniai kompiuteriai ir ar tai įmanoma
3 Žr.: Turingas A. Ar mašina gali mąstyti? M., 1960. tokiomis mašinomis atliktais algoritminiais skaičiavimais imituoja žmogaus intelekto veiklą. Tai savo ruožtu jam iškėlė klausimą: kokia yra žmogaus mąstymo prigimtis? Kadangi nei psichologija, nei filosofija nepateikė aiškaus atsakymo į šį klausimą, Turingas jį pakeičia labiau suprantamu ir praktiškesniu klausimu: kaip įvertinti žmogaus ir mašinos intelekto panašumo laipsnį? Kaip „proto testą“, Turingas pasiūlė savo garsųjį „imitacijos žaidimą“, dabar žinomą kaip „Turingo testas“. Mašina, pasak Turingo, turi „protingumo“ savybę, jei korespondencijos dialoge žmogaus pašnekovas negali nustatyti, su kuo jis turi reikalą: su žmogumi ar protinga mašina.
Nors toks grynai „pragmatiškas“ požiūris į „protingumo“ supratimą sukėlė aštrios filosofų kritikos5 (kritikai pabrėžė, kad esminis intelekto apibrėžimas čia pakeičiamas paprastu panašumo teiginiu), vis dėlto praktiniais tikslais Tiuringo kriterijus buvo gana patenkinamas. , ir ši aplinkybė iš esmės nulėmė iki šių dienų išlikusį pragmatišką dirbtinio intelekto srities tyrimų stilių. Šio stiliaus esmė – nepaisyti visų sudėtingų filosofinių klausimų ir susitelkti tik į praktinių tikslų siekimą.
Jau minėtame Turingo straipsnyje buvo iškeltas uždavinys sukurti universalų (integralų) dirbtinį intelektą. Turingas rašė: „Galime tikėtis, kad mašinos galiausiai sėkmingai konkuruos su žmonėmis visose grynai intelektualinėse srityse. Toliau jis siūlo tokį planą: „. aprūpinti automobilį gerais organais
4 Apie „ikikompiuterinę“ dirbtinio intelekto priešistorę skaitykite straipsnyje: Bykovsky I. A. Dirbtinio intelekto tyrimo etapai // Mokslo filosofija: idėjos, problemos, vystymosi perspektyvos. Saratovas. 2002 m.
5 Žr.: Anderson A.R. Protas ir mašinos. N.Y. 1964 m.
6 Turingas A. Ar mašina gali mąstyti? M., 1960. P. 57. jausmus, o paskui išmokyti ją suprasti ir kalbėti angliškai. Tokiu atveju mašiną galima treniruoti kaip vaiką.“7.
Netrukus buvo imtasi pirmųjų bandymų įgyvendinti šį planą. 1952 metais A. Ettkindas mašinoje įdiegė programą, kuri imitavo sąlyginį refleksą: mašinos reakcija į „dirgiklį“ padidėjo arba sumažėjo, priklausomai nuo teigiamo ar neigiamo „pastiprinimo“. Kiek vėliau jis ėmėsi mašininio vertimo problemos, tikėdamasis šiuo keliu pasiekti „supratimo“ mašinos sukūrimą. Lygiagrečiai tais pačiais metais buvo kuriamos šachmatų programos.
Nors ankstyvieji pokyčiai atrodė labai daug žadantys, šie tyrimai nepadėjo sukurti mašinų, kurių elgesys net iš tolo priminė protingą žmogaus elgesį. Gedimų iš dalies lėmė tai, kad ankstyvosios programos buvo sukurtos remiantis išsamia galimybių paieška, todėl didėjant problemos dydžiui, eksponentiškai padidėjo skaičiavimų apimtis. Taigi tuo metu egzistavusių kompiuterių spartos ir atminties atsargos greitai išseko. Be to, nebuvo įmanoma nustatyti bendrų taisyklių, kurių pagalba bet kokia psichinė veikla galėtų būti pavaizduota aiškaus algoritmo forma.
Svarbus žingsnis kuriant dirbtinį intelektą buvo „euristinio programavimo“ idėja. Jo autoriai G. Simonas ir A. Newellas išanalizavo žmonių loginių problemų sprendimo procesus ir nustatė, kad tiriamieji dažnai naudojo specialias technikas (vadinamąją „euristiką“), kurios, nors ir nėra universalios, tačiau daugeliu atvejų lėmė sėkmę ( nors jie nesuteikė visiškos problemos sprendimo garantijos). Newellas ir Simonas bandė susisteminti šiuos metodus ir tuo remdamiesi sukūrė programą, kuri, jų nuomone, imitavo „praktinį žmogaus intelektą“. Šios programos vadinamos euristinėmis. Euristika pirmą kartą panaudota programoje „Logic Theorist“, skirtoje elementarios simbolinės logikos problemoms spręsti. Vėliau (1957 m.) rasta euristika buvo išplėsta į platesnę problemų klasę, todėl buvo sukurta Bendrųjų problemų sprendimo (GPS) programa.
Būtent nuo šių dviejų programų (logikos teoretiko ir GPS) prasideda tikroji „dirbtinio intelekto“ istorija. (Terminas „dirbtinis intelektas“ pirmą kartą pasirodė viename iš Simono ir Newello straipsnių apie GPS, kuris buvo paskelbtas 1958 m.)
Sėkmingas Logic Theorist, GPS ir kitų panašių programų taikymas sukėlė daug vilčių ir optimizmo bei labai paskatino šios srities tyrimus. Šio optimizmo mastas aiškus iš šios citatos iš anksčiau minėto Simono ir Newello straipsnio: „. Šiuo metu pasaulyje yra mašinų, kurios mąsto, mokosi ir yra kūrybingos. Be to, jų gebėjimai sparčiai augs iki to momento artimiausioje ateityje, kai jų veiklos sritis apims daugybę klausimų, apie kuriuos žmogaus protas kada nors galvojo. Jie taip pat rašė: „Per dešimt metų dauguma psichologinių teorijų įgis kompiuterinės programos arba mašininių programų kokybinių savybių pavidalu. Tačiau reikšmingos pažangos kuriant „integruotą dirbtinį intelektą“, savo galimybėmis prilygstantį žmogui, nebuvo pasiekta nei po dešimties metų, nei iki šiol.
8 Simon N.A., Newell A. Euristinis problemų sprendimas. Kitas žingsnis // Operacijų tyrimas, 6 t. 1958 m.
9 Ten pat. P. 6.
Vėlesni tyrimai greitai išsiskyrė į keletą specializuotų sričių. Galima išskirti šias sritis, kurios tradiciškai klasifikuojamos kaip dirbtinis intelektas:
1. Rašto atpažinimas.
2. Teoremų įrodinėjimas ir uždavinių sprendimas.
3. Žaidimai ir sprendimų priėmimas.
4. Natūralios kalbos ir jų mašininis supratimas. Mašininis vertimas.
5. „Protingi robotai“.
6. Ekspertinės sistemos.
7. Kūrybinės veiklos modeliavimas.
8. Neuroninių tinklų modeliavimas. Gyvūnų elgesio modeliavimas.
9. Specializuotos išmaniosios sistemos pramoninėms, karinėms, kosminėms ir kt. susitikimų.
Iš pradžių buvo manoma, kad per 10 metų (t. y. iki 60-ųjų pabaigos) atsiras mašinos, kurios galės konkuruoti su žmonėmis beveik visose intelektinės veiklos srityse. Šios prognozės nepasitvirtino. Tik po 40 metų kompiuteris galėjo žaisti šachmatais lygiomis sąlygomis su pasaulio čempionu. Daugumoje nagrinėjamų pozicijų kompiuteris vis dar gerokai nusileidžia žmogui, bent jau tais atvejais, kai kalbama apie kūrybinę intelektinę veiklą.
Apibendrinant per pastaruosius 50 metų dirbtinio intelekto srities tyrimus, galima daryti išvadą, kad su deramu atkaklumu galima reprezentuoti bet kurią vietinę žmogaus intelektinės veiklos sritį (bent jau jei ji nėra aiškiai išreikšto kūrybinio pobūdžio). algoritmo forma (aiškių instrukcijų rinkinys) ir perduodama mašinai. Tačiau galutinis „dirbtinio intelekto“ projekto tikslas yra sukurti universalią „protingą mašiną“, kuri galėtų mokytis, kaip ir žmogus, ir savarankiškai tobulinti savo elgesį, įsisavindama naujas intelektinės veiklos rūšis ir tuo pačiu pasiekdama lygį. vidutinių gabumų žmogaus – šis tikslas nepasiektas ir, regis, kyla vis daugiau abejonių dėl esminio jo pasiekiamumo. Bent jau nebuvo pasiekta jokios realios pažangos kuriant tokį savarankiškai besimokantį „integralų“ intelektą.
Kaip, pavyzdžiui, yra „Turingo testas“? Nuo 1991 m. rengiami turnyrai programoms, kuriomis bandoma išlaikyti Tiuringo testą. Kol kas šios programos (vadinamieji robotai) yra itin neprotingos. Viskas, ką jie daro, tai daugiau ar mažiau sėkmingai taiko iš anksto žmogaus pasiūlytas taisykles.
Botai, kaip taisyklė, net nesistengia suprasti pokalbio. Iš esmės jie bando „apgauti“ žmogų. Kūrėjai pateikia atsakymus į dažniausiai užduodamus klausimus ir stengiasi išvengti dažnai pasitaikančių spąstų. Akivaizdu, kad tokiu požiūriu mes niekada negalėsime sukurti tikrai protingo pašnekovo.
Kompiuterinės šachmatų programos, nors ir nugalėjo Kasparovą, akivaizdžiai nėra pagrindinis kelias į vientiso dirbtinio intelekto kūrimą. Jų veikimo principas – parinkčių išvardijimas plius šachmatų teorijoje sukauptų taisyklių naudojimas (žaidimo pabaigos teorija, žaidimo standartinės angos ir kt.). Šios taisyklės negalioja niekur, išskyrus šachmatus. Be to, šachmatų kompiuteris nesugeba mokytis ir negali savarankiškai sugalvoti naujų taisyklių. „Šachmatų kūrybiškumas“ jam neprieinamas.
Robotą netgi galima išmokyti žaisti futbolą. Reguliariai vyksta robotų futbolo turnyrai. Bet net geriausias futbolininkas robotas negalės net pradiniame lygmenyje dalyvauti ledo ritulio žaidime ar kitame žaidime, jis negali mokytis, jo programa, kaip taisyklė, yra paremta labai primityviomis instrukcijomis. Taigi šiuolaikinės „protingos“ programos nedemonstruoja nieko konkrečiai „protingo“.
Lygiagrečiai su specifinių dirbtinio intelekto programų kūrimu atsirado filosofinių veikalų, kuriuose buvo bandoma suvokti šią problemą. Iš karto reikia pabrėžti, kad filosofiniai tyrimai neturėjo ir iki šiol neturi reikšmingos įtakos praktinei šios srities raidai. Apskritai galima išskirti dvi pagrindines „dirbtinio intelekto filosofijos“ raidos kryptis.
Pirma, daugelis filosofų teigiamai priėmė idėją apie galimybę kompiuteriniu būdu imituoti žmogaus psichiką ir bandė ją panaudoti permąstydami tradicines sąmonės filosofijos, intelekto filosofijos problemas, taip pat psichofizines problemas. Šie bandymai paremti vadinamuoju „kompiuterinė metafora“, t.y. smegenis prilyginant kompiuteriui, o psichiką – šio kompiuterio funkcijai (arba programai). Vienas iš šios tendencijos atstovų M. Minsky smegenis tiesiogiai vadina „mėsos kompiuteriu“, o sąmonė, jo nuomone, yra „tiesiog tai, ką daro smegenys“.
Filosofinis „kompiuterinės metaforos“ supratimas paskatino vadinamąjį „funkcinį požiūrį“ į psichofizinės problemos sprendimą, kurį galima apibūdinti klasikine formule: „sąmonė yra smegenų funkcija“. (X. Putnam10, D. Fodor11, D.I. Dubrovsky12, T. Yarvilehto13 ir kt.). Kompiuterinė metafora taip pat, matyt, 50–60-aisiais labai paskatino kurti įvairius „pašalinamus
10 Žr.: Putnam X. Sąmonės filosofija. M., 1999 m.
Žiūrėti: Fodor J.A. Proto ir kūno problema // Sci. Amer., 1981.№1. P.l 14-123.
12 Žr.: Dubrovsky DI. Psichiniai reiškiniai ir smegenys. M., 1971. bendrosios teorijos“, neigiančios sąmonės, kaip ypatingos „privačios“ tikrovės egzistavimą (nors „vidinio pasaulio“ panaikinimo filosofinis pagrindas buvo L. Wittgensteino darbai, datuojami ankstesniu laikotarpiu). Turime omenyje tokius autorius kaip D. Armstrong14, J. Smart15, G. Ryle16, G. Feigl17 ir kt.
„Kompiuterinės metaforos“ poveikis psichologijai septintajame dešimtmetyje sukėlė labai produktyvią psichologinių tyrimų sritį - vadinamąją. „kognityvinė psichologija“18. Neuromokslininkai savo ruožtu gavo kompiuterinius neuroninių tinklų modelius19. Pagrindinė kognityvinio požiūrio psichologijoje idėja yra laikyti psichinius procesus kaip vidinio jutimo informacijos apdorojimo ir optimalių elgesio sprendimų kūrimo procesus. Kognityvinis psichologas bando eksperimentiškai nustatyti, kokius konkrečius algoritmus naudoja žmogaus smegenys, neatsižvelgdamas į galimus neuroninius šių algoritmų įgyvendinimo mechanizmus.
Antra, jau septintajame ir aštuntajame dešimtmečiuose nemažai tyrinėtojų dirbtinio intelekto problemas bando suvokti sąmonės filosofijos požiūriu. Būtent šios krypties atstovai pirmieji išreiškė abejones dėl integralaus dirbtinio intelekto kūrimo problemos esminio išsprendžiamumo ir bandė išsiaiškinti, kuo žmogaus intelektas iš esmės gali skirtis nuo bet kurios galimos mašinos imitacijos.
Vienas pirmųjų darbų, kuriame išsamiai kritikuojamas dirbtinis intelektas, buvo paskelbtas 1971 m. (vertimas į rusų k.
13Žr.: Yarvilehto T. Smegenys ir psichika. M., 1992 m.
14 Žr.: Armstrong D.M. Materialistinė proto teorija. L., 1969 m.
15 cm.: Smart J.J. Filosofija ir mokslinis realizmas. L., 1963 m.
16 Žr.: Ryle G. Sąmonės samprata. M., 2000 m.
Žr.: Feigle N. „Psichinis“ ir „fizinis“. Mineapolis, 1976 m.
18Žr.: Nayser U. Pažinimas ir tikrovė. M., 1981 m.
19 Žr.: Sokolov E.N., Vaitkyavichus G.G. Neurointelektas: nuo neurono iki neurokompiuterio. M., 1989 m.
1978) X. Dreyfuso darbas „Ko negali padaryti kompiuteriai“. Šiame darbe H. Dreyfusas kruopščiai išanalizavo prielaidas, kuriomis grindžiamas tikėjimas galimybe sukurti mašininį žmogaus proto analogą. Dreyfusas išskiria keturias pagrindines prielaidas:
1. Biologiniai (neurodinaminiai procesai smegenyse yra izomorfiniai kai kuriai perjungimo grandinei).
2. Psichologinis (mąstymas – tai informacijos, pateiktos diskretine forma, apdorojimo procesas, o šiam apdorojimui taikomas specifinis algoritmas).
3. Epistemologinis (visas žinias galima formalizuoti).
4. Ontologinis (viskas, kas egzistuoja, gali būti pavaizduota aiškiai apibrėžtų vienas nuo kito nepriklausomų elementų visuma).
Dreyfusas bandė parodyti, kad biologinė prielaida neatitinka naujausių neurofiziologinių duomenų, o kitos trys prielaidos nėra tvirtai nustatytos tiesos ir gali pasirodyti nepagrįstos.
Dreyfusas įžvelgia vieną iš pagrindinių kliūčių sukurti adekvatų mašininį žmogaus intelekto modelį žmogaus poreikių, motyvų ir tikslų nustatymo veiklų algoritminio modeliavimo nepraktikacijoje. Kartu jis pabrėžia biologinį, kūniškai nulemtą žmogaus poreikių pobūdį ir kūno motorinės veiklos svarbą – kaip specialios kūniškos-motorinės patirties įgijimo priemonę. Mašina, pasak Dreyfuso, negali būti užprogramuota taip, kad ji pati galėtų išsikelti tikslus, patirti norus ir pan.
20 Atkreipkite dėmesį, kad maždaug tuo pačiu metu panašūs prieštaravimai buvo aptariami rusų literatūroje nepriklausomai nuo Dreyfuso. Žr., pavyzdžiui, kolektyvinę monografiją „Vadyba, informacija, intelektas, red. A.I. Berga M., 1976 m.
Šis argumentas atrodo labai prieštaringas, ypač atsižvelgiant į naujausius kompiuterinio mochi modeliavimo pokyčius
L 1 ėjimas, emocijos ir tikslų nustatymas. Apskritai reikia pripažinti, kad Dreyfuso darbas nepateikė konkretaus atsakymo į klausimą: ar įmanomas vientisas dirbtinis intelektas, savo galimybėmis prilygstantis žmogaus intelektui? Daug svarbesnis, mūsų nuomone, yra vadinamasis „Gödelio argumentas“ prieš dirbtinį intelektą. Šį argumentą 1961 m. pirmą kartą suformulavo britų matematikas J. Lucas.22 Pasak J. Lucas, iš garsiosios K. Gödelio teoremos „apie formalių sistemų neužbaigtumą“ (įrodyta 1931 m.) išplaukia esminis skirtumas tarp žmogaus mąstymo ir mąstymo. bet kokios, kad ir kokios sudėtingos algoritminės dirbtinio intelekto sistemos. 60-aisiais Lucaso argumentai buvo sutikti skeptiškai ir neturėjo didelės įtakos dirbtinių intelektualių sistemų tyrimams. Tačiau 1989 metais šį argumentą „prikėlė“ ir gerokai sustiprino garsus britų fizikas ir matematikas R. Penrose'as. Dvi išsamios jo monografijos, išleistos viena po kitos, sulaukė dėmesio ir sukėlė plačią diskusiją, kurioje dalyvavo daug žymių matematikų, filosofų, neurofiziologų ir dirbtinio intelekto specialistų24. Tačiau net ir šioje naujoje diskusijoje vėl nugalėjo skepticizmas Gödelio argumentų atžvilgiu. Mūsų požiūriu, daugelis prieštaravimų Gödelio argumentui yra aiškiai nepagrįsti, todėl diskusija šiuo klausimu neturėtų būti laikoma uždaryta.
21 Žr., pavyzdžiui, U. Fota pranešimą „Tarptautinės vienijančios konferencijos dėl dirbtinio intelekto darbai“ M., 1975 m.
22 Žr.: Lucas J.R. Protas, mašinos ir Godelis // Filosofija, 1961, 36, p. 112-127.
23 Žr.: Penrose P. The King’s New Mind. M., 2002, Penrose R. Proto šešėliai. L., 1993 m.
24 Žr. šios diskusijos medžiagą žurnale PSYHE 1995–1996.
Didelę reikšmę vertinant galimybę sukurti integralų dirbtinį intelektą, manome, turi amerikiečių filosofo J. Searle'o išrastas minties eksperimentas, žinomas kaip „Kinijos kambario argumentas“. Searle'as uždavė klausimą: ar mašininis žmogaus intelekto atitikmuo tikrai turėtų tokias psichines funkcijas kaip supratimas, jutiminis suvokimas, mąstymas, ir įtikinamai parodė, kad į šį klausimą reikia atsakyti vienareikšmiškai neigiamai (nepriklausomai nuo siūlomo mašininio intelekto tobulumo laipsnio). sistema). Bet kokiu atveju mašina tik išoriškai imituos supratimą, suvokimą ir mąstymą, iš tikrųjų nieko nesuprasdama, nesuvokdama ir negalvodama.
Gödelio argumentas“ ir „Kinijos kambario argumentas“ yra du svarbūs argumentai, kurie rimtai kvestionuoja visaverčio žmogaus mąstymo mašininio modeliavimo galimybę. Tačiau reikia filosofiškai paaiškinti šių argumentų, kurie patys savaime nėra filosofiniai, o loginio-matematinio pobūdžio, prasmės.
Reikšmingas šiuolaikinių diskusijų apie dirbtinio intelekto galimybę ar negalimumą trūkumas yra tas, kad jose paprastai labai mažai išnaudojamas turtingas idėjų sluoksnis, sukauptas sąmonės filosofijoje ir intelekto filosofijoje. Čia būtina išryškinti dvi svarbias problemas, kurios buvo plačiai aptarinėtos filosofų, tačiau dar nepateko į dirbtinio intelekto srities specialistų idėjų ir interesų ratą. Tai, pirma, žmogaus mąstymo lygio struktūros problema, antra, tai psichofizinė problema.
Pirmuoju atveju svarbiausia yra sudėtingos, daugiapakopės žmogaus intelekto struktūros idėja, kuri buvo sukurta filosofijoje.
25Žr.: J. Searle. Smegenų protas – kompiuterinė programa? // Mokslo pasaulyje. 1990. Nr.3. P.7-13. fii nuo senovės. Negalima sakyti, kad ši mintis visiškai ignoruojama dirbtinio intelekto problemoms skirtoje filosofinėje literatūroje. Yra gana daug kūrinių, tarp jų ir monografijų, skirtų žmogaus ir mašininio mąstymo palyginimui (daugiausia 70-ųjų kūriniai), kuriuose ši mintis vienaip ar kitaip paliesta26. Šių ir daugelio kitų veikalų trūkumas matomas tame, kad juose nenaudojamas visas filosofinių raidų spektras intelekto teorijos ir sąmonės filosofijos srityje. Be to, kaip taisyklė, nuo pat pradžių tokio pobūdžio darbuose a priori dėmesys sutelkiamas į esminį žmogaus mąstymo mašininio modeliavimo problemos sprendimą. Instaliacija, mūsų požiūriu, yra labai prieštaringa.
Dirbtinio intelekto specialistai taip pat mažai dėmesio skiria psichofizinei problemai. Norint įvertinti galimybę „perkelti“ žmogaus mąstymą į naują substratą, svarbu žinoti, kaip „natūralus“ žmogaus mąstymas (ir sąmonė apskritai) yra susijęs su biologiniu substratu – smegenimis. Deja, „smegenų ir sąmonės“ problema toli gražu nėra galutinis sprendimas. Tačiau filosofai sukūrė daugybę šios problemos sprendimo būdų. Yra ryšys tarp psichofizinės problemos sprendimo metodo ir dirbtinio intelekto sukūrimo galimybės įvertinimo. Tačiau šis ryšys dar nebuvo sistemingai ištirtas.
Atsižvelgdami į pastebėtas dirbtinio intelekto filosofinės analizės spragas, nustatėme prioritetines mūsų tyrimų sritis.
26 Žr., pavyzdžiui, E. Banerjee Theory of Problem Solving. Požiūris į dirbtinio intelekto kūrimą. M., 1972, Nilsson N. Dirbtinis intelektas. Sprendimų paieškos metodai. M., 1973, Vinograd T. Natūralią kalbą suprantanti programa. M., 1976, Venzenbaum J. Kompiuterių ir žmogaus proto galimybės. M., 1982. ir tt Tarp šiuolaikinių darbų atkreipiame dėmesį į informacinį Dubinsky A.G. straipsnį. „Intelekto“ ir dirbtinio intelekto sąvokos apibrėžimo link. - 2001. - Nr.4.
Teoriniai ir metodologiniai tyrimo pagrindai. Dirbtinio intelekto turinio įvairovė ir jo interpretavimo dviprasmiškumas reikalauja įvairių požiūrių sprendžiant esmines dirbtinio intelekto filosofijos problemas. Todėl darbe remiamasi lyginamuoju požiūriu ir įvairiais filosofinės analizės metodais: loginiu, sisteminiu požiūriu, struktūrinės analizės elementais. Teorinis tyrimo pagrindas yra sudėtingos, daugiapakopės žmogaus intelekto struktūros samprata ir jos nesuderinamumo su algoritminėmis sistemomis idėja. Analizuodami dirbtinį intelektą ir jo ryšį su natūraliu intelektu, rėmėmės tokių šalies ir Vakarų filosofų kaip I.Yu darbais. Aleksejevas, B.S. Bibleris, J. Weizenbaumas, B. Geranzonas, V.M. Gluškovas, A.G. Dubinskis, X. Dreyfusas, E.V. Ilyenkovas, X. Putnamas, R. Penrose'as, D.A. Pospelovas, S. Priest, G. Ryle, R. Rorty, J. Searle, M. Taube, J. Chalmers ir kt.
Tyrimo tikslas ir uždaviniai. Pagrindinis šio tyrimo tikslas – visapusiška filosofinė „integralaus“ dirbtinio intelekto kūrimo galimybės problemos analizė, t.y. sukurti dirbtines sistemas, savo funkcinėmis ir elgesio galimybėmis lygiavertes žmogaus intelektui.
Norint pasiekti šį tikslą, būtina išspręsti šias užduotis:
1. Pateikite aiškų „intelekto“ ir „dirbtinio intelekto“ sąvokų apibrėžimą.
2. Išanalizuoti dirbtinio intelekto problemos istorinį formavimąsi ir dabartinę būklę.
3. Išnagrinėti pagrindinius psichofizinės problemos sprendimo būdus ir įvertinti dirbtinio intelekto kūrimo perspektyvas šiame kontekste.
4. Kritiškai išanalizuoti pagrindinius argumentus „už“ ir „prieš“ esminį dirbtinio intelekto kūrimo problemos sprendžiamumą.
Tyrimo objektas. Tyrimo objektas – „dirbtinis intelektas“, laikomas techninių priemonių visuma, imituojančia įvairius „natūralaus“ žmogaus intelekto aspektus.
Studijų dalykas. Tyrimo objektas – dirbtinio intelekto, savo funkcionalumu identiško gamtiniam intelektui, sukūrimo pamatinės galimybės problema.
Disertacijos tyrimo naujumas. Atlikto tyrimo naujumas yra susijęs su pačios problemos formulavimu ir sprendimu, ypač požiūriu į ją. Disertacija yra pirmasis išsamus filosofinis „intelekto“ ir „dirbtinio intelekto“ sąvokų, taip pat „integruoto“ dirbtinio intelekto kūrimo problemų tyrimas, kuriame:
1. Pirmą kartą pademonstruotas esminis skirtumas suvokiant intelekto ir dirbtinio intelekto esmę filosofijoje ir informatikoje.
2. Pateikta originali šiuolaikinių koncepcijų, kurios svarsto galimybę sukurti dirbtinį intelektą ir yra susijusios su praktine šios srities raida, analizė.
3. Parodyta, kad funkcionalistinis požiūris, tyrinėjantis natūralų intelektą iš informatikos perspektyvos, žmogaus protinį gebėjimą interpretuoja kaip algoritminio skaičiavimo įgyvendinimą, neatsižvelgdamas į sudėtingumą ir paradoksus, kuriuos sukelia visiško proto algoritmizavimo idėja. procesai veda prie.
4. Daroma išvada, kad teoriniai pokyčiai „integralaus“ dirbtinio intelekto srityje, nepaisant daugybės sėkmių praktinio konkrečių (vietinių) intelektualių sistemų kūrimo srityje, rodo esminius sunkumus kuriant visavertį dirbtinį žmogaus intelekto analogą. atitinka filosofijoje susiformavusias idėjas apie žmogaus intelektą.žmogaus intelektas.
Pateiktos gynybos nuostatos. Atsižvelgiant į bendrus teorinius rezultatus, gautus atlikus tyrimą, gynybai pateikiamos šios pagrindinės nuostatos:
1. Intelektas yra holistinis gebėjimų rinkinys, įskaitant sveiką protą, protą, protą ir intuiciją. Intelekto buvimas suponuoja gebėjimą teoriniam apibendrinimui, kūrybiškam mąstymui, suponuoja gebėjimą ne tik savarankiškai spręsti problemas, bet ir savarankiškai jas kelti, atverti naujas problemines tyrimų sritis.
2. Šiuolaikiniuose filosofiniuose ir moksliniuose dirbtinio intelekto tyrimuose pastarasis suprantamas kaip gebėjimas spręsti intelektines problemas įgyjant, įsimenant ir kryptingai transformuojant žinias mokymosi procese, taip pat prisitaikant prie įvairių aplinkybių. Intelekto, kaip gebėjimo spręsti tam tikras problemas, samprata neatspindi viso žmogaus intelektinės veiklos daugialypiškumo ir kompleksiškumo. Svarbiausia žmogaus intelekto savybė – gebėjimas ne tik spręsti, bet ir kelti iš esmės naujas problemas – nepasiduoda algoritminiam mėgdžiojimui.
3. Integruoto dirbtinio intelekto kūrimo praktinius sunkumus lemia esminiai kokybiniai žmogaus intelekto ir algoritminių sistemų skirtumai. Tokių kokybinių skirtumų egzistavimą patvirtina daugybė filosofinio ir loginio-matematinio pobūdžio argumentų („Gödelio argumentas“, „Kinijos kambario argumentas“ ir kt.), kurie rodo, kad žmogaus intelektas turi gebėjimų (susijusių su sąvoka). „kūrybiškumas“), kurios peržengia bet kokios, kad ir kokios sudėtingos, algoritminės sistemos galimybes. Tačiau tai, kas išdėstyta pirmiau, neatmeta galimybės algoritmiškai atgaminti individualias intelektualines funkcijas ar intelektualinę žmogaus veiklą, kurios nėra aiškiai kūrybingo pobūdžio konkrečiose dalykinėse srityse (šachmatai, sprendžiant tam tikro sudėtingumo logines problemas, valdant konkrečius dalykus). gamyba).
4. Natūralistiniai sąmonės prigimties supratimo ir psichofizinių problemų sprendimo būdai, kurie labiausiai atitinka idėją apie galimybę algoritmiškai imituoti žmogaus intelektą (pašalinamos teorijos ir funkcinis požiūris), yra konceptualiai nepatenkinami, nes jie arba neigia sąmonės buvimas apskritai arba negali paaiškinti, kaip sąmonės reiškiniai (kaip vidinio pasaulio reiškiniai) gali atsirasti kaip „smegenų veiklos rezultatas“. Kiti (ne natūralistiniai) psichofizinės problemos sprendimo būdai: dviejų aspektų požiūris (psichofizinis paralelizmas) ir dualizmas (interakcionizmas) yra aiškiai nesuderinami su dirbtinio intelekto kūrimo galimybe.
5. Bet koks argumentas, pagrįstas eksperimentais dirbtinio intelekto galimybės kūrimo srityje, turi būti griežtai išanalizuotas teoriniu ir filosofiniu lygmeniu, be kurio bet kokie teiginiai apie galimybę sukurti dirbtinį intelektą arba apie sėkmingą jo modeliavimą kaip fait. accompli negali būti pripažintas tikru.
Teorinę ir praktinę tyrimo reikšmę lemia nurodytas darbo aktualumas ir naujumas. Dėl atlikto disertacinio tyrimo mokslo filosofija pasipildė naujomis nuostatomis ir išvadomis apie dirbtinį intelektą. Pagrindinių darbo uždavinių sprendimas: intelekto ir dirbtinio intelekto sąvokų apibrėžimas, pagrindinių problemų, susijusių su bandymais sukurti dirbtinio intelekto kūrimo metodą, analizė – leido šio tyrimo metu gauti rezultatus, kurie šiuolaikinės technogeninės civilizacijos sąlygomis , gali susidaryti adekvačią pasaulėžiūrą ir įvertinti tiriamų reiškinių esmę. Tyrimo išvados taip pat gali išplėsti supratimą apie sąmonės problemas ir sukurti teigiamą požiūrį į galimybę kurti ir naudoti dirbtinį intelektą.
Šio tyrimo rezultatai taip pat turi metodinę reikšmę teorinei ir praktinei plėtrai, susijusiai su dirbtinio intelekto tema. Medžiaga gali būti naudojama rengiant kursus: „Technikos filosofija“, „Šiuolaikinės gamtos mokslų sampratos“, paskaitos atskiromis sekcijomis ir specialiomis sisteminio filosofijos kurso temomis.
Tyrimo rezultatų aprobavimas. Pagrindinis disertacijos tyrimo turinys atsispindi dviejuose straipsniuose ir brošiūroje.
Pagrindinės disertacijos nuostatos, rezultatai ir išvados buvo praneštos ir aptartos baigiamose mokslinėse konferencijose SSU pavadintoje vardo. N. G. Černyševskis:
1. Tarpuniversitetinė mokslinė konferencija „Mokslo filosofija: idėjos, problemos, plėtros perspektyvos“ (Saratovas, 2002 m. gegužės mėn.).
2. Jaunųjų mokslininkų konferencija „Filosofija: žmogaus gyvenimo pasaulis“ (Saratovas, 2002 m. gruodis).
3. Tarpuniversitetinė mokslinė konferencija „Žmogus globaliame pasaulyje“ (Saratovas, 2003 m. gruodis). Darbo struktūra. Disertaciją sudaro įvadas, du skyriai, keturios pastraipos, išvados ir literatūros sąrašas.
IŠVADA
Analizuodami pagrindinius argumentus, pateiktus prieš dirbtinį intelektą, įvertinę duomenis apie daugiapakopę žmogaus intelekto struktūrą, taip pat įvertinę realią žmogaus mąstymo kompiuterinio modeliavimo situaciją, priėjome prie išvados: pilnas mašininis modeliavimas. žmogaus intelektas, greičiausiai, iš esmės neįmanomas. Čia dera pacituoti D.F. Arago, kuris pasakė: „Kas sako „neįmanoma“ už grynosios matematikos ribų, nesupranta savo dalyko. Štai kodėl mūsų išvadoje yra išlyga „matyt“. Mokslo istorija byloja, kad bet kokios, kad ir kokios įtikinamos ir pagrįstos teorinės išvados gali būti paneigtos naujais, netikėtais faktais. Todėl negalima a priori atmesti galimybės, kad, nepaisant visų teorinių draudimų, kada nors bus sukurtas vientisas dirbtinis intelektas, prilygstantis žmogaus intelektui. Tokiu atveju turėsime gerokai persvarstyti mums įprastus teorinės argumentacijos metodus.
Atsižvelgdami į tai, kas išdėstyta pirmiau, priimkime atsargesnę išvados formuluotę: mintis apie galimybę sukurti mašininį žmogaus intelekto analogą šiuo metu neatrodo pakankamai teoriškai ir empiriškai pagrįsta. Priešingai, yra keletas labai įtikinamų argumentų, rodančių esminį skirtumą tarp žmogaus intelekto ir bet kokių, kad ir kokios sudėtingos, „protingos“ algoritminės sistemos.
Ar iš to išplaukia, kad moksliniai tyrimai dirbtinio intelekto srityje turėtų būti apriboti? Žinoma ne. Negalime dirbtinai atkurti žmogaus intelekto kaip visumos, tačiau galime gana atkurti atskiras jo funkcijas ir imituoti jo veiksmus ribotose dalykinėse srityse. Tyrimai šiose srityse jau dabar duoda apčiuopiamos ekonominės naudos ir duoda žmonijai realią naudą. Viskas, ką žmogus iš tikrųjų yra pasiekęs, visi konkretūs jo kūrybiškumo rezultatai tiek, kiek sugebame juos suprasti ir paaiškinti, gali būti gerai pateikti algoritmų pavidalu ir tokiu būdu gali būti „persodinami“ į „mašiną“. protas“ (apie tai ypač įtikinamai kalba šachmatų programų sėkmė). Bet žmogus visada sugeba eiti toliau, sugalvoti ką nors naujo, neregėto, t.y. geba tikrai kūrybiškai, ko negalima pasakyti apie mašiną.
Sukurti mašiną, galinčią kūrybiškai, t.y. tokia mašina, kuri iš tikrųjų sukurtų kažką iš esmės naujo, o ne kopijuotų ir nekompiliuotų jau atvirų technikų ir darbo metodų, matyt, iš esmės neįmanoma. Pati kūrybiškumo idėja prieštarauja algoritminiam požiūriui: kurti reiškia veikti ne dešiniarankiu būdu. „Kūrybiškumo taisyklių“ nėra ir negali būti (nors buvo bandoma kūrybiškumą pateikti algoritmo forma).
Dirbtinio intelekto tyrimų nauda neapsiriboja vien tik ekonomine nauda. Jei tiesa, kad neįmanoma imituoti žmogaus intelekto funkcijos jokiu alternatyviu žmogaus smegenims, tai iš to išplaukia, kad bandymai sukurti dirbtinį intelektą, jei jie bus sėkmingi, galiausiai padės mums suprasti kai ką svarbaus apie jo prigimtį. mūsų sąmonė ir mūsų protas. Juk šie bandymai, šiuo požiūriu, gali būti sėkmingi tik tuomet, jei pavyks atskleisti (arba atspėti) žmogaus mąstymo mechanizmą ir kokiu nors dirbtiniu būdu jį atkurti. Tačiau čia būtina atsižvelgti į tai, kad visiškas to ar kito reiškinio supratimas suponuoja jo algoritminio aprašymo galimybę. Tariamas sąmonės „nealgoritmiškumas“ atmeta jos išsamų ir išsamų aprašymą ir, atitinkamai, atmeta visišką ir išsamų „sąmonės esmės“ supratimą, o tai savaime neatmeta galimybės ją dirbtinai atgaminti.
Tačiau sąmonės nealgoritmiškumas nereiškia, kad žmogaus sąmonės ir mąstymo tyrimas iš esmės neįmanomas. Tiesiog joks aprašymas, jokia sąmonės ir mąstymo teorija negali visiškai išsemti tyrimo dalyko, todėl sąmonės ar intelekto tyrimo užduotis yra begalinė užduotis, nes pats subjektas yra kažkas begalinio.
Tai iš esmės mums sako „Gödelio“ argumentas. Žmogaus mąstymo modeliavimas apima ir matematinį mąstymą. Tačiau pagal Gödelio teoremą net matematinis mąstymas negali būti pavaizduotas jokiu baigtiniu algoritmų rinkiniu. Šiuo atveju joks pradinio aksiomų sąrašo išplėtimas mums nepadės. Tačiau pastarasis tik reiškia, kad žmogaus matematiko mąstymas yra be galo pranašesnis už bet kokio, kad ir kokia sudėtinga matematinė mašina, mąstymą.
Naudojant matematinę metaforą, galime teigti, kad natūralus ir dirbtinis intelektas yra susiję maždaug taip pat, kaip ir begalinės skaičiuojamos aibės ir nuolatinės galios aibės. Abu rinkiniai yra begaliniai. Bet tai yra skirtingų kategorijų begalybės, begalybės, kurių negalima redukuoti viena į kitą.
Gerai žinoma Levenheimo-Skolemo teorema teigia, kad bet kokia matematinė teorija, iš pradžių orientuota į objektus, turinčius kontinuumo galią, taip pat tinka tam tikram skaičiuojamam modeliui. Pagal mūsų analogiją tai reiškia, kad bet kuri konkreti natūralaus proto intelektualinė procedūra gali būti išversta į algoritmų kalbą. Tačiau, nepaisant to, „visas žmogaus intelektinių gebėjimų rinkinys“ niekada negali būti paverstas algoritmo forma, nes kontinuumas vis tiek nėra izomorfinis suskaičiuojamai rinkiniui.
Neigiamas teorinių ir praktinių tyrimų dirbtinio intelekto srityje rezultatas, būtent teiginys, kad mes nesugebame sukurti pilno algoritminio žmogaus intelekto modelio, be kita ko, turės didelę teigiamą filosofinę ir etinę reikšmę. Juk iš tiesų pirmą kartą gausime eksperimentinį įrodymą, kad nesame mašinos! Sąmonės filosofijai tai reikš, kad sąmonė turėtų būti suvokiama kaip kažkas atviro, atviro iki begalybės. Etikoje – šis rezultatas suteiks mums empirinių įrodymų, kad esame tikrai laisvi, turime laisvą valią, todėl esame visiškai atsakingi už savo veiksmus.
1. Aleksejeva I.Yu. Žinios kaip kompiuterinio modeliavimo objektas. // Filosofijos klausimai, 1987, Nr.3. 42-49 p.
2. Aleksejeva I.Yu. Dirbtinis intelektas ir žinių refleksija. // Mokslo ir technikos filosofija, 1991, Nr.9. 44-53 p.
3. Amosovas A.M. Dirbtinis intelektas. Kijevas, 1969. P. 122.
4. Anisovas A.M. Kompiuteriai ir matematinių įrodymų supratimas // Filosofijos klausimai, 1987, Nr. 3, p. 29-40.
5. Anokhin P.K. Atrinkti darbai: Funkcinių sistemų teorijos filosofiniai aspektai. M., 1978. P.113.
6. Antipenko L.G. Teorijos neužbaigtumo problema ir epistemologinė reikšmė. M., 1986. P. 167.
7. Aristotelis. Metafizika. M., JI., 1934.S. 345.
8. Armeris P. Apie kibernetinių sistemų galimybes. // Taubė M. Kompiuteriai ir sveikas protas. M., 1964. P. 275.
9. Bergas A.I. Informacija, kontrolė, žvalgyba. M., 1976.S. 374.
10. Y. Bergson A. Medžiaga ir atmintis.// Surinkti kūriniai. T. 1., 1992. P.203.
11. Biblėjas B.C. Mąstymas kaip kūryba. M., 1975. P.275.
12. Biryukov B.V. Apie dirbtinio intelekto galimybes // Kibernetika, plėtros perspektyvos. M., 1981. 106 p.
13. Brunonas D. Dialogai. M., 1949. P.291.
14. M. Bruno D. Apie didvyrišką entuziazmą. M., 1953. P.93.
15. Dirbtinio intelekto ateitis. Redaktoriai: Karlas, Levitinas, Pospelovas, Choroševskis. M., Nauka, 1991 m.
16. Bykovskis I.A. Dirbtinio intelekto tyrimo etapai // Mokslo filosofija: idėjos, problemos, plėtros perspektyvos. Saratovas. 2002 m.
17. P. Valijevas K. A. Kvantiniai kompiuteriai: ar galima juos padaryti didelius? UFN, 169, (6), 691 694 (1999).
18. Weizenbaum J. Skaičiavimo mašinų ir žmogaus proto galimybės. M., 1982. P. 340.
19. Wenzenbaum J. Skaičiavimo mašinų ir žmogaus proto galimybės. M., 1982. 120 p.
20. Wiener N. Kibernetika ir visuomenė. M. IL, 1958.P.270.
21. Vinograd T. Natūralią kalbą suprantanti programa M., 1976 m. P.230.
22. Wittgenstein L. Filosofiniai darbai. M., 1994. P. 174.
23. Gavrilovas A.V., Kangleris V.M. Dirbtinių neuronų tinklų naudojimas duomenų analizei. // Šešt. mokslinis NSTU darbai. Novosibirskas: NSTU leidykla, 1999. - Nr. 3(16). 78-105 p.
24. Geranzonas B. Praktinis intelektas // Filosofijos klausimai, 1998, Nr.6. 42-49 p.
25. Gluškovas V. M. Kibernetika ir dirbtinis intelektas. Kibernetika ir dialektika. M., 1978 m. 162-168 p.
26. Hobbesas T. Izbr. Kūriniai: 2 t. M., 1965. T.2. Su. 380.
27. Golbach P. Rinktiniai kūriniai: In 2 t. M., 1963., t. 1., p. 164.
28. Granovskaya R.M., Berezkina I.L. Intuicija ir dirbtinis intelektas. L., 1991. P. 242.
29. Gurova L. L. Psichologinė problemų sprendimo analizė. Voronežas, 1976, 112 p.
30. Husserlis E. Fenomenologija kaip griežtas mokslas. Novočerkaskas, 1994. P.429.
31. Dreyfus X. Ko negali padaryti kompiuteriai: dirbtinio intelekto kritika. M., 1978. P.258.
32. Dubinsky A.G. „Intelekto“ sąvokos apibrėžimo link // Dirbtinis intelektas. 2001. – Nr.4. 72-79 p.
33. Dubrovskis D.I. Informacija, sąmonė, smegenys. M., 1980. P.1 58.
34. Dubrovskis D. I. Psichiniai reiškiniai ir smegenys. M., 1971. P.275.
35. Dubrovskis D.I. Psichika ir smegenys, tyrimų rezultatai ir perspektyvos // Smegenys ir protas. M., 1994. P. 148.
36. Efimovas E.I. Intelektualūs problemų sprendėjai. M., 1982. P. 143. 37.3Akharchenko V.M., Skrotsky G.V. Kaip sukurti optines „smegenis“//
37. Kibernetika, praktiniai dalykai. M., 1987, 124 p.
38. Ivanitsky A. M. Sąmonė: kriterijai ir galimi mechanizmai. // Smegenys ir protas. M., 1994. P.113-120.
39. Ivanovas E. M. Medžiaga ir subjektyvumas. Saratovas. 1998. P.70.
40. Ivanovas E.M. Sąmonės funkcijos „apskaičiuojamumo“ klausimu // Topos Noetos. 2000.(2). 45-79 p.
41. Ivanovas E.M. Materija ir subjektyvumas. Saratovas, 1998. P.112.
42. Ilyenkov E.V. Dialektinė logika. M., 1974. P. 136.
43. Kantas I. Grynojo proto kritika. Atrinkti darbai. Op. 6 t., 3 t. M. 1964 m. P.321.
44. Kasimžanovas A.Kh., Kelbuganovas A.Zh. Apie mąstymo kultūrą. M., 1981. P.46.
45. Klicke F. Awakening mąstymas: prie žmogaus intelekto ištakų. M., 1982. P.285.
46. Kondakovas N.I. Loginis žodynas-žinynas. M., 1975. P.203
47. Krinitsky I.A. Algoritmai yra visur aplink mus. M., 1984. P. 136.
48. Kruglikovas R.I. „P.V. Simonovas. Kūrybinės smegenys. Neurobiologiniai kūrybiškumo pagrindai // Filosofijos klausimai, 1994, Nr.3. 65-79 p.
49. Kuzinas JI. T. Kibernetikos pagrindai, t. 2, p. 415.
50. Kushnir G. A. Dirbtinio intelekto sistemos. Paskaita., M. 2001.P.122.
51. Lektorsky V.A. Subjektas, objektas, pažinimas. M., 1980. P.230.
52. Litvinova A.L. Intuicijos vaidmuo mokslinėse žiniose // Filosofija apie mokslo žinių dalyką ir dalyką / Red. E.F. Karavaeva, D.N. Razeeva. Sankt Peterburgas, 2002. 140-143 p
53. Lossky I.O. Jausminga, intelektuali ir mistinė intuicija. M., 1995. P. 476.
54. Margolis J. Asmenybė ir sąmonė. M., 1986. P. 274.
55. Milyutin Yu.E. Sveikas protas ir skonio samprata T. Reed // Estetika šiandien: būsena, perspektyvos. Mokslinės konferencijos medžiaga. 2021 m. spalis, 1999 Pranešimų ir kalbų santraukos. Sankt Peterburgas, 1999. P. 4356.
56. Molčanovas V.I. Laikas ir sąmonė. Fenomenologinės filosofijos kritika. M., 1988. P. 138.
57. Nayser U. Pažinimas ir tikrovė. M., 1981. P. 178.
58. Nikolajus Kuzanskis Kūriniai 2 tomais M., 1980. P. 479.
59. Nilsson N. Dirbtinis intelektas. Sprendimų paieškos metodai. M., 1973.S. 236.
60. Nauja filosofinė enciklopedija. 4 tomuose. T. 2, M., 2001. P. 590.61. Nauja filosofinė enciklopedija. 4 tomuose. T. 4, M., 2001. P. 590.
61. Putnamas X. Sąmonės filosofija. M., 1999.S. 425.
62. Pakhomova E. P., Susin P. V. Kalbos signalo atpažinimo įrenginys. // abstrakčiai ataskaita jubiliejus konf. mokslininkai Kur. Politechnika. In-ta, (Kursk, 1994). -Kursk, 1994. P. 78.
63. Penrose R. The New Mind of the King M., 2003. P.183.
64. Penrose R. The King’s New Mind. M., 2003.С456.
65. Petrovas S. Kognityvinės psichologijos refleksijos požiūriai ir teorijos // Filosofijos mokslai. 1991. Nr.2. P.61-73.
66. Platonas. Dialogai. M., 1986. P. 326.
67. Platonas. Kūriniai: 3 tomai M., 1968. T. 1. P. 219.
68. Polya D. Kaip išspręsti problemą. M., 1959. P. 186.
69. Polya D. Matematinis atradimas. M., 1970. C143. 71. Poperis K. Logika ir mokslo žinių augimas. M.: Pažanga, 1983. P. 107.
70. Pospelovas D.A. Profesionaliai ir į problemas orientuotos išmaniosios sistemos // Kibernetika, plėtros perspektyvos. M., 1981. P.84.
71. Pospelovas D.A. Semiotiniai modeliai vadyboje // Kibernetika, plėtros perspektyvos. M., 1981. P.72.
72. Pospelovas D.A. Filosofija ar mokslas. Kelyje į dirbtinį intelektą. M., Nauka, 1982. P. 184.
73. Kunigas. C. Sąmonės teorijos. M.: Idėja-spauda. 2000. Nuo 287.
74. Ryle G. Sąmonės samprata. M., 2000 m. 179 p.
75. Rastrigin L.A. Kompiuteriai, sistemos, tinklai. M., 1982. P.223.
76. Rogers X. Rekursinių funkcijų ir efektyvaus apskaičiavimo teorija. M., 1972. P. 142.
77. Rorty R. Filosofija ir gamtos veidrodis. Novosibirskas 1997. P.187.
78. Sacharovas D. Neurobiologijos neišvengiamumas // Žinios yra galia. 1984. Nr.10. P.28.
79. Searle J. Ar smegenų protas yra kompiuterinė programa? // Mokslo pasaulyje. 1990. Nr.3. P.7-13.
80. Šiuolaikinės rusų kalbos žodynas. M., 1956. P. 736.
81. Sokolovas E.N., Vaitkyavičius G.G. Neurointelektas: nuo neurono iki neurokompiuterio. M., 1989 m. 147 p.
82. Sotnik S.L. Kurso „Dirbtinio intelekto sistemų projektavimo pagrindai“ paskaitų konspektas M, 2001. P. 134.
83. Sperry R.W. Mentalistinės revoliucijos ir naujos mokslinės pasaulėžiūros atsiradimo perspektyvos // Smegenys ir protas. M., 1994. P.20-44.
84. Spinoza B. Rinktiniai kūriniai: 2 t. M., 1957. T.1, p. 356.
85. Titas Lukrecijaus automobilis. Apie daiktų prigimtį. M., 1983. P. 138.
86. Aiškinamasis žodynas / Red. S.I. Ožegova. M., 1972. P.232.
87. Turingas A. Ar mašina gali mąstyti? M., 1960. P. 157.
88. Tyukhtinas B.S. Natūralaus ir dirbtinio intelekto galimybių koreliacija // Dekretas. Soch.M., 1973. P. 193.
89. Winston P. Dirbtinis intelektas. M., 1980. P.130.
90. Ursulas A.D. Filosofija ir bendras mokslinis dirbtinio intelekto problemos pobūdis // Kibernetika, plėtros perspektyvos. M., 1981. P.114.
91. Vogel JL, Owen A, Walsh M. Dirbtinis intelektas ir evoliucinis modeliavimas. M., 1969. P.280.
92. Ankstyvųjų graikų filosofų fragmentai. 4.1. Nuo epinių kosmogonijų iki atomizmo atsiradimo. M., 1989. P.191.
93. Frank C.J1. Žinių dalykas // Frank SL. Žinių dalykas. Žmogaus siela. Sankt Peterburgas, 1995. P. 572.
94. Hill T.N. Šiuolaikinės žinių teorijos. M., 1965. P. 179.
95. Šaliutinas S.M. Dirbtinis intelektas: epistemologinis aspektas. M., 1985. P. 479.
96. Stumpf K. Siela ir kūnas // Naujos idėjos filosofijoje. 8.1913 Nr. 285 p.
97. E. Banerjee Problemų sprendimo teorija. Požiūris į dirbtinio intelekto kūrimą. M., 1972. P. 289.
98. Hume D. Kūriniai: 2 tomai M., 1965. T.1. P. 746.
99. Yarvilehto T. Smegenys ir psichika. M., 1992. P.256.
100. Anderson A.R. Protas ir mašinos. N.Y. 1964. P. 132.
101. Armstrongas D.M. Materialistinė proto teorija. L., 1969. P.235.
102. Dirbtinis intelektas kaip mokslas ir dirbtinis intelektas kaip inžinerija/ Narasimhan R. // Curr. Sci. 1993. - 64, Nr.6. - P. 361-365.
103. Baars B. Sąmonės teatre: proto darbo erdvė, NY, 1997. P.321.
104. Baars V. Sąmonės teatre: proto darbo erdvė, NY, 1997. P. 345.
105. Baars B. J. Ar fizika gali pateikti sąmonės teoriją. // PSICHĖ, 1995., 2(8). P. 36-57.
106. Blokas N. Dėl painiavos dėl sąmonės funkcijos, 1994, MS; P.223.
107. Bockas J.K. Link kognityvinės sintaksės psichologijos: informacijos apdorojimo indėlis į sakinio formulavimą // Psychological Review, 1982, 89, P.l-47.
108. Bostromas N. Kiek laiko iki superintelekto? // Tarpt. Jour, of Future Studies, 1998, t. 2. P. 134.
109. Chalmersas D.J. Susidūrimas su sąmonės problema // Žurnalas of Consciousness Studies, 2 (3), 1995, p.200 219;
110. Chalmersas D.J. Protas, mašinos ir matematika // PSYCHE, 1995, 2(9).
111. Dennett D. Sąmonė išplėsta. Boston, 1991, p. 14-37.
112. Feigle H. „Psichinis“ ir „fizinis“. Mineapolis, 1976. P.l 68.
113. Fodoras J.A. Proto ir kūno problema // Sci. Amer., 1981.№1.
114. Gray J. A. Sąmonės turinys: neuropsichologinis spėjimas // Elgesio ir smegenų mokslai, 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. Pirmosios Tuksono diskusijos ir debatai. Tuksonas. 1996. P.l14.
116. Holender D. Semantinė aktyvacija be sąmoningo identifikavimo dichotinio klausymosi, parafovealinio regėjimo ir vizualinio maskavimo metu // Elgesio ir smegenų mokslai, 1986, 9, p. 1-66.
117. Įdėklo modelio pagrindu sukurtas mikrorobotas su elastiniais vyriais/ Suzuki Kenji, Shimoyma Isao // J. Microelectromech. Syst.-1994.- 3, Nr.1 .-P. 4-9.
118. Kahneman D., Treisman A. Kintantys požiūriai į dėmesį ir automatiškumą // Dėmesio atmainos, 1984, Academic Press. 123 p.
119. Kosugi Makoto // Denshi joho tsushin gakkai ronbunshi. D2. Trans. Inf. Ir Komunas. inž. D2. 1993.- 76, Nr.6.-P. 1132-1139.
120. La Berge D. Automatinis informacijos apdorojimas: apžvalga // Attention and Performance, 1981.9, P.173-186.
121. Lewisas J.L. Semantinis neprižiūrimų pranešimų apdorojimas naudojant dichotinį klausymą // Journal of Experimental Psychology, 1970, 85, p.220-227.
122. Lucas J.R. Protas, mašinos ir Godelis // Filosofija, 1961, 36, p. 112127.
123. Maudlin T. Between the Motion and the Act // PSYCHE, 1995, 2(2)
124. McCullough D. Ar žmonės gali pabėgti nuo Godelio? // PSICHE, 1995, 2(4); McDermott D. Penrose klysta // PSYCHE, 1995, 2 (2).
125. „Mitsubishi Electronic“ kuria didelio tikslumo vaizdo apdorojimo sistemą veido atpažinimui // JIPDEC INF. Kvart. 1994. - Nr. 96. - P.37- 38.
126. Neuroninio tinklo mokymosi valdymas robotų manipuliatorių naudojant palaipsniui didėjantį užduoties sunkumą/ Sanger Terence D. // IEFF Trans. Rob. Ir. Autom.- 1994. -10. Nr.3.- P.323- 333.
127. Oakley A.D., Eamesas L.S. Sąmonės pliuralizmas // Smegenys ir protas, 1985, Methuen, p.217-251.
128. Penrose R. Beyond the Doubting of Shadow // PSYCHE, 1996, 2 (23). P.41-63.
129. Penrose'as R. Proto šešėliai. L., 1993. P.321.132. Psyche, 1996,2(23).
130. Psichika, 1995, 2(2), 2(4), 2(6), 2(8), 2(9).
131. Schacter D.L. Netiesioginė atmintis: istorija ir dabartinė būklė // Eksperimentinės psichologijos J.: mokymasis, atmintis ir pažinimas, 1987, 13, p. 501-518.
132. Shanon V. Sąmonės funkcija // Sąmonės mokslo link. Pirmoji Tuksono diskusija ir debatai, Tuksonas,!996. P.376.
133. Šoras P.W. Kvantinio skaičiavimo algoritmai: diskretinis žurnalas ir faktorius // 35-ojo metinio informatikos pagrindų simpoziumo medžiaga. IEEE. Computer Society Press. 1994. P. 124.
134. Simon H.A., Newell A. Euristinis problemų sprendimas. Kitas žingsnis // Operacijų tyrimas, 6 t. 1958. P.423.
136. Kai kurie metodologiniai mašininio mokymosi aspektai/ Boticario J. G., Mira J. // Cybern. Ir Syst. 1994. -25, Nr.2. - P.233-258.
137. Stapp H.P. Kodėl klasikinė mechanika negali natūraliai prisitaikyti prie sąmonės, kvantinė mechanika gali // Psichika. 2 (21). 1996. P.234-264.1A1. Dabartiniai modelių atpažinimo metodai / Kerka Jiri I I Kybernetika. -1994.-30. Nr.2.-P. 159-15.
138. Treisman A.M., Squire R. ir Green J. Semantic processing in dichotic listening? Replikacija // Atmintis ir pažinimas, 1974,2, P.641-646.
139. Velmans M. Ar žmogaus informacijos apdorojimas yra sąmoningas? // Elgesio ir smegenų mokslai, 1991, 14, p.651-726.
140. Velmans M. Ar žmogaus informacijos apdorojimas yra sąmoningas? // Elgesio ir smegenų mokslai, 1991, 14, p.651-726.
Atkreipkite dėmesį, kad aukščiau pateikti moksliniai tekstai yra paskelbti tik informaciniais tikslais ir buvo gauti naudojant originalų disertacijos teksto atpažinimą (OCR). Todėl juose gali būti klaidų, susijusių su netobulais atpažinimo algoritmais. Mūsų pristatomuose disertacijų ir santraukų PDF failuose tokių klaidų nėra.
Studentai, magistrantai, jaunieji mokslininkai, kurie naudojasi žinių baze savo studijose ir darbe, bus jums labai dėkingi.
Paskelbta http://www.allbest.ru/
RUSIJOS FEDERACIJOS ŠVIETIMO IR MOKSLO MINISTERIJA
FEDERALINĖS VALSTYBĖS BIUDŽETO AUKŠTOJO PROFESINIO MOKYMO INSTITUCIJA
"KAZANĖS VALSTYBINĖS ARCHITEKTŪROS IR STATYBOS UNIVERSITETAS" (FSBEI HPE KGASU)
Anotacija apie discipliną
„Filosofinės mokslo ir technologijų problemos“
Filosofinės dirbtinio intelekto problemos
Užbaigta: str. gr. 5SM-122
Gizatullina Aliya Akhmatovna
Patikrinta:
doc. Istorijos ir filosofijos katedra
Gainulina L.F.
Kazanė 2015 m
Įvadas
2. Dirbtinio intelekto mąstymo galimybės
Išvada
Įvadas
Ar įmanomas dirbtinis intelektas? Jau ši klausimo formuluotė sukelia gyvą diskusiją. Aštuntojo dešimtmečio antroji pusė ir devintojo dešimtmečio pradžia pasižymėjo pasitikėjimo greitu dirbtinio intelekto sukūrimu, net kūrimo galimybe apskritai mažėjimu. 1999 m. Rusijoje išleista Readingo universiteto Kibernetikos katedros profesoriaus Kevino Warwicko knyga „Mašinų pažanga“ autorius bando įtikinti, kad anksčiau ar vėliau atsiras mašinos, kurių intelektas pranoks žmogų.
Šiuo atžvilgiu aršiausios diskusijos dirbtinio intelekto filosofijoje yra žmogaus rankų sukurto mąstymo galimybės klausimas. Klausimas „Ar mašina gali mąstyti? pastūmėjo tyrėjus sukurti žmogaus proto modeliavimo mokslą.
Todėl šio rašinio tikslas – išanalizuoti filosofines dirbtinio intelekto kūrimo ir naudojimo problemas.
1. Dirbtinio intelekto raidos istorija
dirbtinio intelekto filosofinė mašina
Dirbtinio intelekto, kaip naujos mokslo krypties, istorija prasideda XX amžiaus viduryje. Iki to laiko jau buvo susidariusios daug prielaidų jo atsiradimui: tarp filosofų jau seniai vyko diskusijos apie žmogaus prigimtį ir pasaulio supratimo procesą, neurofiziologai ir psichologai sukūrė daugybę teorijų apie žmogaus smegenų darbą. ir mąstantys, ekonomistai ir matematikai uždavinėjo klausimus apie optimalius skaičiavimus ir žinių apie pasaulį pateikimą formalizuota forma; galiausiai gimė matematinės skaičiavimų teorijos – algoritmų teorijos – pagrindas ir buvo sukurti pirmieji kompiuteriai. Nuo pat gimimo dirbtinis intelektas vystosi kaip tarpdisciplininė sritis, sąveikaujanti su kompiuterių mokslu ir kibernetika, pažinimo mokslais, logika ir matematika, lingvistika ir psichologija, biologija ir medicina. Idėja sukurti dirbtinį žmogaus proto panašumą, siekiant išspręsti sudėtingas problemas ir imituoti gebėjimą mąstyti, sklando ore nuo seniausių laikų. Senovės Egipte buvo sukurta „atgyti“ mechaninė dievo Amono statula. Homero „Iliadoje“ dievas Hefaistas suklastojo humanoidinius automatus. Ši mintis ne kartą buvo suvaidinta literatūroje: nuo Pigmaliono Galatėjos iki popiežiaus Karlo Pinokio. Tačiau dirbtinio intelekto protėviu laikomas viduramžių ispanų filosofas, matematikas ir poetas R. Lullas (apie 1235–apie 1315 m.), kuris XIV amžiuje bandė sukurti įvairių problemų sprendimo mašiną, paremtą universaliu. sąvokų klasifikacija. XVIII amžiuje G. Leibnicas (1646-1716) ir R. Descartesas (1596-1650) savarankiškai plėtojo šią idėją, siūlydami universalias kalbas visų mokslų klasifikacijai. Šios idėjos sudarė teorinės plėtros dirbtinio intelekto srityje pagrindą. Dirbtinio intelekto kaip mokslo krypties plėtra tapo įmanoma tik sukūrus kompiuterius. Tai atsitiko 40-aisiais. XX amžiuje. Tuo pat metu N. Wiener (1894-1964) sukūrė savo fundamentinius darbus apie naująjį kibernetikos mokslą.
Dirbtinio intelekto terminas buvo pasiūlytas 1956 metais Stanfordo universiteto (JAV) seminare tuo pačiu pavadinimu. Seminaras buvo skirtas loginėms, o ne skaičiavimo problemoms plėtoti. Netrukus po to, kai dirbtinis intelektas buvo pripažintas savarankiška mokslo šaka, įvyko padalijimas į dvi pagrindines sritis: neurokibernetiką ir „juodosios dėžės“ kibernetiką. Ir tik dabar pastebimos tendencijos šias dalis vėl sujungti į vieną visumą. SSRS 1954 m. Maskvos valstybiniame universitete, vadovaujant profesoriui A.A. Lyapunov (1911-1973) seminaras „Automatai ir mąstymas“ pradėjo savo darbą. Šiame seminare dalyvavo žymūs fiziologai, kalbininkai, psichologai ir matematikai. Visuotinai pripažįstama, kad būtent tuo metu Rusijoje gimė dirbtinis intelektas. Kaip ir užsienyje, atsirado neurokibernetikos ir „juodosios dėžės“ kibernetikos sritys.
1956-1963 metais. Vyko intensyvios žmogaus mąstymo modelių ir algoritmų paieškos bei pirmųjų programų kūrimas. Paaiškėjo, kad nė vienas iš esamų mokslų – filosofija, psichologija, kalbotyra – negali pasiūlyti tokio algoritmo. Tada kibernetika pasiūlė sukurti savo modelius. Buvo sukurti ir išbandyti įvairūs metodai.
Pirmieji tyrimai dirbtinio intelekto srityje buvo susiję su žaidimo šachmatais programos sukūrimu, nes buvo manoma, kad gebėjimas žaisti šachmatais yra aukšto intelekto rodiklis. 1954 m. amerikiečių mokslininkas Newellas sumanė sukurti tokią programą. Šenonas pasiūlė, o Turingas patobulino tokios programos kūrimo metodą. Amerikiečiai Shaw ir Simon, bendradarbiaudami su grupe olandų psichologų iš Amsterdamo, vadovaujamų de Groot, sukūrė tokią programą. Pakeliui buvo sukurta speciali kalba IPL (1956), skirta manipuliuoti informacija simboline forma, kuri buvo Lisp kalbos pirmtakas (MacCarthy, 1960). Tačiau pirmoji dirbtinio intelekto programa buvo „Theoretical Logician“ programa, skirta teiginio skaičiavimo teoremoms įrodyti (1956 m. rugpjūčio 9 d.). Žaidimo šachmatais programa buvo sukurta 1957 m. Jos struktūra ir Teorinio logiko programos struktūra sudarė pagrindą Universalios problemų sprendimo programos sukūrimui. Analizuodama situacijų skirtumus ir konstruodama tikslus, ši programa puikiai sprendžia Hanojaus bokšto galvosūkius arba skaičiuoja neapibrėžtus integralus. EPAM programa yra elementari suvokimo ir įsiminimo programa, kurią sukūrė Feigenbaum. 60-ųjų pradžia - euristinio programavimo era. Euristika yra taisyklė, kuri nėra teoriškai pagrįsta, tačiau leidžia sumažinti paieškų skaičių paieškos erdvėje.
Euristinis programavimas – tai veiksmų strategijos kūrimas, pagrįstas žinoma, iš anksto nustatyta euristika. 60-aisiais buvo sukurtos pirmosios programos, kurios veikė su užklausomis natūralia kalba.
BASEBALL programa (Green ir kt., 1961) atsakė į užklausas dėl praėjusių beisbolo rungtynių rezultatų, o programa STUDENT (Bobrow, 1964) sugebėjo išspręsti anglų kalba suformuluotas algebrines problemas. 1971 m. Terry Winograd sukūrė SHRDLU sistemą, kuri imituoja robotą, kuris manipuliuoja kubeliais. Su robotu galite kalbėti angliškai. Sistema domisi ne tik frazių sintakse, bet ir teisingai supranta jų prasmę dėl semantinių ir pragmatinių žinių apie jos „kubų pasaulį“.
Nuo devintojo dešimtmečio vidurio dirbtinis intelektas buvo komercializuotas užsienyje. Kasmet auga kapitalo investicijos, kuriamos pramonės ekspertinės sistemos. Didėja susidomėjimas savarankiško mokymosi sistemomis. Šiuo metu AI yra sparčiai besivystanti ir labai išsišakojusi mokslo sritis. Šiuo metu dirbtinio intelekto raidos istorijoje vyksta dideli atradimai ir pokyčiai, susiję su naujovėmis susijusiose mokslo, kibernetikos ir robotikos srityse. Dabar žmonija kaip niekad arčiau dirbtinio intelekto kūrimo.
2 . Dirbtinio intelekto mąstymo galimybės
Aršiausios diskusijos dirbtinio intelekto filosofijoje yra žmogaus rankų kuriamo mąstymo galimybės klausimas.
Ar mašinos gali mąstyti? Būtent tokį klausimą 1950 metais savo darbe „Computer Technology and Intelligence“ uždavė garsus britų mokslininkas Alanas Turingas. Tiksliau, jis uždavė klausimą „ar mašinos gali padaryti tai, ką mes (kaip mąstančios būtybės) galime padaryti? Dešimtajame dešimtmetyje Turingas buvo vienas pirmųjų, pradėjusių tyrinėti pirmąsias „išmaniųjų mašinų“ arba, kaip dabar jos vadinamos, dirbtinio intelekto, problemas.
Nors daugelis tyrinėtojų mano, kad intelektualios sistemos gali modeliuoti ekspertų žinias, kiti mano, kad jos nepretenduoja modeliuoti žmogaus samprotavimo ar sprendimų priėmimo strategijas, todėl nėra žinių ekspertai, o tik „dirbtinai kompetentingos sistemos“. Intelektualiose sistemose įterptos žinios yra tik tam tikros srities žinių sistemos fragmentas, susijęs su fiksuota šios sistemos išspręstų problemų klase.
Vieną pirmųjų mašininio intelekto darbų „Computing Machinery and Intelligence“ dar 1950 metais parašė britų matematikas Alanas Turingas. Jis išlieka aktualus ir kalbant apie argumentus prieš galimybę sukurti išmaniąją skaičiavimo mašiną, ir kalbant apie atsakymus į juos. Turingas svarstė, ar mašiną iš tikrųjų galima priversti mąstyti. Turingo testas lygina tariamai protingos mašinos gebėjimus su žmogaus sugebėjimais, geriausiu ir vieninteliu protingo elgesio standartu. Atliekant testą, kurį Turingas pavadino „imitacijos žaidimu“, mašina ir jos priešininkas žmogus („tardytojas“) yra patalpinti atskirose patalpose, atskirai nuo patalpos, kurioje yra „treniruoklis“. Tyrėjas negali jų matyti ar tiesiogiai su jais kalbėti – su jais bendrauja išimtinai naudodamas tekstinį įrenginį. Tyrėjo darbas yra atskirti kompiuterį nuo žmogaus, remiantis vien jo atsakymais į klausimus, užduodamus naudojant šį tekstinį įrenginį. Jeigu tardytojas negali atskirti mašinos nuo žmogaus, tuomet, tvirtina Turingas, mašina gali būti laikoma protinga. Tyrėjo izoliacija nuo aparato ir kito, gyvo žmogaus, pašalina šališkumą – nei mašinos tipas, nei jo elektroninis balsas neturės įtakos tyrėjo sprendimui. Tyrėjas gali laisvai užduoti bet kokius klausimus, nesvarbu, kokie gudrūs ar netiesioginiai, bandydami atskleisti kompiuterio „asmenybę“. Pavyzdžiui, tyrėjas gali paprašyti abiejų tiriamųjų atlikti gana sudėtingą aritmetinį skaičiavimą, darydamas prielaidą, kad kompiuteris greičiausiai pateiks teisingą atsakymą nei žmogus. Kad apgautų šią strategiją, kompiuteris turi žinoti, kada pateikti klaidingą skaičių, kad atrodytų žmogumi. Norėdami nustatyti žmogaus elgesį, pagrįstą emocine prigimtimi, tyrėjas gali paprašyti abiejų tiriamųjų pakomentuoti eilėraštį ar paveikslą. Šiuo atveju kompiuteris turi žinoti apie žmogaus emocinę sandarą.
Šis testas suteikia šias svarbias funkcijas:
1. Suteikia objektyvią intelekto sampratą, tai yra akivaizdžiai protingos būtybės reakciją į tam tikrą klausimų rinkinį. Tai įveda intelekto apibrėžimo standartą, kuris neleidžia neišvengiamai diskutuoti apie jo prigimties „tiesą“.
2. Apsaugo nuo klaidinančių ir kol kas neatsakytų klausimų, tokių kaip: „ar kompiuteris turėtų naudoti specifinius vidinius procesus?“ arba „ar mašina tikrai turėtų žinoti apie savo veiksmus?
3. Pašalina šališkumą gyvų būtybių naudai, verčia tyrėją sutelkti dėmesį tik į atsakymų į klausimus turinį.
Dėl šių pranašumų Turingo testas suteikia gerą pagrindą daugeliui grandinių, kurios praktiškai naudojamos šiuolaikinėms išmaniosioms programoms išbandyti. Programą, kuri potencialiai pasiekusi intelektą tam tikroje srityje, galima išbandyti lyginant jos gebėjimą išspręsti tam tikrą skaičių problemų su žmogaus gebėjimais.
Tačiau Turingo testas, nepaisant jo intuityvaus patrauklumo, yra pažeidžiamas daugelio pateisinamų atakų. Viena iš silpniausių vietų yra šališkumas grynai simbolinių užduočių naudai. Testas nenagrinėja gebėjimų, kuriems reikia, pavyzdžiui, rankų miklumo, nors tokie aspektai yra svarbūs žmogaus intelekto komponentai. Kartais, priešingai, Tiuringo testas apkaltinamas bandymu mašininį intelektą įsprausti į žmogaus intelekto formą. Galbūt mašinų intelektas tiesiog taip skiriasi nuo žmogaus intelekto, kad jo tikrinimas pagal žmogiškuosius kriterijus yra esminė klaida? Ar tikrai mums reikia mašinos, galinčios matematikos uždavinius spręsti taip lėtai ir netiksliai, kaip ir žmogus? Ar išmanioji mašina neturėtų pasinaudoti savo privalumais, tokiais kaip didelė, greita, patikima atmintis, ir nebandyti imituoti žmogaus pažinimo? Tiesą sakant, daugelis šiuolaikinių dirbtinio intelekto specialistų teigia, kad sudėtingą Turingo testą išlaikančių sistemų kūrimas yra klaida, kuri atitraukia mus nuo svarbesnių, neatidėliotinų užduočių: kurti universalias teorijas, paaiškinančias žmonių ir mašinų intelekto mechanizmus, ir pritaikyti šias teorijas įrankių projektavimas.spręsti konkrečias praktines problemas.
Vis dėlto Turingo testas yra svarbus šiuolaikinių išmaniųjų programų testavimo ir sertifikavimo komponentas.
Turingas taip pat nagrinėjo galimybę sukurti intelektualią programą, pagrįstą skaitmeniniu kompiuteriu. Galvodamas apie konkretaus skaičiavimo modelio (elektroninės skaitmeninės mašinos su atskiromis būsenomis) sąlygas, jis padarė keletą gerai informuotų prielaidų dėl jo atminties talpos, programos sudėtingumo ir pagrindinių tokios sistemos projektavimo principų. Galiausiai jis apsvarstė daugybę moralinių ir mokslinių prieštaravimų dėl galimybės sukurti tokią programą naudojant šiuolaikines technologijas.
Verta išsamiai apsvarstyti du Turingo iškeltus prieštaravimus. „Lady Lovelace prieštaravimas“, kurį pirmą kartą suformulavo Ada Lovelace, yra tai, kad kompiuteriai gali daryti tik tai, kas jiems liepta, todėl negali atlikti originalių ir protingų veiksmų. Tačiau šiuolaikinės ekspertinės sistemos, ypač diagnostikos srityje, gali suformuluoti išvadas, kurių neketino jų kūrėjai. Be to, daugelis tyrinėtojų mano, kad kūrybiškumą galima įgyvendinti programinėje įrangoje.
Kitas prieštaravimas, „natūralaus elgesio argumentas“, yra susijęs su nesugebėjimu sukurti taisyklių rinkinio, kuris tiksliai nurodytų asmeniui, ką daryti visomis įmanomomis aplinkybėmis. Iš tiesų, lankstumas, leidžiantis biologiniam protui priimtinu būdu reaguoti į beveik begalinį skaičių skirtingų situacijų, yra protingo elgesio bruožas. Galima sakyti, kad valdymo logika, naudojama daugumoje tradicinių kompiuterinių programų, nėra ypač lanksti ar vaizdinga, tačiau būtų klaidinga manyti, kad visos programos turi būti parašytos taip. Didžioji darbo dalis dirbtinio intelekto srityje buvo skirta programavimo kalbų ir modelių kūrimui, kurie pašalintų minėtą trūkumą.
Reikėtų pažymėti, kad nuo 1991 m. turnyrai rengiami programoms, kuriomis bandoma išlaikyti Turingo testą. Tačiau kol kas šios programos (botai) yra itin neprotingos. Viskas, ką jie daro, tai taiko iš anksto žmogaus pasiūlytas taisykles. Botai net nesistengia suprasti pokalbio, jie dažniausiai bando „apgauti“ asmenį (teisėją). Kūrėjai pateikia atsakymus į dažniausiai užduodamus klausimus ir stengiasi išvengti dažnai pasitaikančių spąstų.
Savo darbe Turingas iškėlė keletą filosofinių prieštaravimų dirbtinio intelekto egzistavimui. Mokslininkas juos supriešino savo nuomonei: jis tikėjo, kad iki XX amžiaus pabaigos mašina sugebės išlaikyti „Turingo testą“, apgaudinėdama pašnekovą bent 30% atvejų ir įtikindama, kad jis žmogus, o ne mašina.
Mokslininko vizija dar nepasitvirtino, tačiau šiandien žmonija kaip niekad arčiau dirbtinio intelekto atsiradimo.
Pirmasis iš filosofinių prieštaravimų yra teologinis argumentas. Tarkime, „mąstymas yra nemirtingos žmogaus sielos funkcija. Dievas davė nemirtingą sielą kiekvienam vyrui ir kiekvienai moteriai, bet ne gyvūnams ir mašinoms. Todėl joks gyvūnas ar mašina negali mąstyti.
Jei taip yra, net jei mašina atkuria visus vidinius jausmingos būtybės darbus, ji negalės pasiekti tikrojo intelekto be sielos. Tačiau Turingas teigia, kad tokio argumento trūkumas yra tas, kad net jei egzistuoja „visagali esybė“ (dievybė ar kita), nėra nieko sudėtingo įtraukti sielą į kitą talpyklą, pavyzdžiui, sudėtingas humanoidines smegenis ar lygiavertę mašiną. Mokslininkas taip pat teigė, kad sukurti pakankamai sudėtingą mašiną, kurioje būtų apgyvendinta siela, niekuo nesiskirtų nuo vaiko gimimo, tai yra, sukurti kitą individą, kad „visagalis“ įsodintų į jį sielą.
Anime tyrinėja ryšį tarp žmonijos, technologijų ir tai, ką tai gali reikšti Homo sapiens arba tiems, kurie turi sielas. Žmogaus sąmonė arba siela yra tai, kas skiria žmones nuo robotų. Kadangi žmonės turi „vaiduoklį“, net jei jų kūnai pakeičiami kibernetiniais komponentais, įskaitant kibernetines smegenis, jie išlaiko savo žmogiškumą. Tuo pačiu metu visiškai nuo nulio sukurtam robotui trūks tokio vaiduoklio, kuris suteiktų jam sielą ir tikrą intelektą.
Turingo pateiktas argumentas yra toks, kad „sukurti mąstymo mašinas būtų baisu. Tikėkime ir tikėkimės, kad taip neatsitiks“. Šis prieštaravimas kyla dėl to, kad „norėtume tikėti, kad žmogus kažkokiu subtilumu yra pranašesnis už visas kitas būtybes“. Tai yra, jis išlieka unikalus.
Turingas mano, kad šis argumentas yra labai silpnas, nes jis pagrįstas mūsų baime būti prastesniems už kitas mąstančias būtybes. Ši baimė realizuojama „Terminatoriaus“ filmuose su dirbtinio intelekto sistema „SkyNet“, kuri nusprendžia sunaikinti žmones, kai jie buvo suaktyvinti. Kadangi „SkyNet“ yra „bekūnis“ superkompiuterio protas, jis savo tikslui pasiekti naudoja terminatorius. Robotai šiame filme įkūnija baimę, kurią sukelia minėtas filosofinis prieštaravimas, ir parodo, kad vien dėl to, kad kažko bijome, tai nėra be pagrindo.
Anot Turingo, matematinės logikos ir skaičiavimo ribos gali gerokai apriboti skaičiavimo mašinų intelektą. Jis teigia, kad „yra daugybė matematinės logikos rezultatų, kurie gali būti panaudoti norint parodyti, kad diskrečiųjų mašinų galios yra iš esmės ribotos“, ypač cituodamas Gödelio teoremą.
Matematinė riba yra susijusi su kita protingų mašinų riba – „argumentu už sąmonę“. Turingas plėtoja idėją apie mašiną, imituojančią vakarėlio žaidimo dalyvį, tai yra, pozuojančią kaip asmenybę. Čia ir atsiranda Tiuringo testo idėja: tardytojas bando nustatyti, ar jis kalba su dirbtine būtybe, ar su mašina. Jei mašina „išlaikys“ testą ir įtikins tyrėją, kad tai žmogus, tai bus dirbtinis intelektas.
Turingo testas naudojamas filme „Bėgantis ašmenimis“, kur Voight-Kampff mašina naudojama fiziologinėms reakcijoms stebėti ir nustatyti, ar subjektas yra „replikantas“ (dirbtinai protingas androidas), ar žmogus. Atkreipkite dėmesį, kad iki šiol nė viena mašina neišlaikė Turingo testo.
„Argumente už nukrypimą“ Turingas pateikia sąrašą žmogaus savybių, kurių dirbtinis intelektas niekada negali turėti. Sąraše: gerumas, meilė, humoro jausmas arba sugebėjimas padaryti kažką tikrai naujo. Turingas pats objektas: žmonės, remdamiesi savo pastebėjimais, formuoja savo idėją apie tai, kas yra mašina ir ką ji gali padaryti. Kadangi šiandien stebimos mašinos neturi tokių žmogiškų bruožų, galima daryti prielaidą, kad jos niekada ir nepasižymės.
3. Socialiniai ir etiniai dirbtinio intelekto kūrimo aspektai
Dirbtinio intelekto kūrimas siejamas su įvairiomis socialinio etinio ir filosofinio pobūdžio problemomis. Pažvelkime į svarbiausius iš jų.
Akivaizdu, kad tuščias kompiuterinis kognityvinis neuroninis tinklas gali būti naudojamas kaip bandymų poligonas eksperimentams su dirbtiniu intelektu. Apkraunant tą patį tinklą skirtingomis žiniomis, galima tyrinėti žmogaus pažintinės veiklos dėsnius, o tiksliau – atrasti ryšį tarp mokymosi, kūrybiškumo ir nervinio tinklo sandaros. Tačiau vienas dalykas yra gauti nesuaktyvintą žmogaus kognityvinio neuroninio tinklo kopiją, o kitas – suteikti šiam tinklui galimybę mąstyti, jausti ir galiausiai suvokti savo situaciją. Kita vertus, be eksperimentų su dirbtiniu intelektu niekaip nepavyksta atskleisti jo paslapčių.
Moksliniai eksperimentai su tokiu dirbtiniu intelektu bus tarsi įmantriausias kankinimas. Viena vertus, žmogaus sąmonė yra praktiškai nemirtinga, nes dirbtinis intelektas, kaip kompiuterinis kognityvinis nervų tinklas, gali būti daug kartų kopijuojamas ir saugomas laikmenose, kurios yra žymiai mažiau jautrios senėjimui nei žmogaus kūnas. Kita vertus, žmogaus sąmonė, kaip dirbtinis intelektas, pasirodo esanti visiškoje ir amžinoje priklausomybėje nuo kompiuterių tyrinėtojo, o iš tikrųjų – budelio. Tyrėjas, kišdamasis į kompiuterinio nervinio pažinimo tinklo, apie kurio veiklą neturi pakankamai žinių, funkcionavimą, gali sukelti visiškai neįsivaizduojamas kančias dirbtiniame intelekte. Tokį tyrėjo įsikišimą dirbtinis intelektas gali suvokti kaip, pavyzdžiui, skausmingą ir ilgalaikį virtualių kūno dalių naikinimą. Dirbtinio intelekto „perkrovimas“ tikrai bus suvokiamas kaip mirtis, nebūtinai momentinis ir neskausmingas.
Ar tyrėjui leidžiama pakartotinai nužudyti dirbtinį intelektą, ypač jei dirbtinis intelektas yra tobula tikro gyvo žmogaus intelektinė kopija? Ar teisinga prototipui leisti tokias patyčias iš savo intelektualinės kopijos, kuri turi tokius pačius jausmus kaip ir prototipas?
Prototipo dirbtinio intelekto perkėlimas iš kompiuterio į klono smegenis taip pat neapsieina be moralinių problemų. Tokiu perkėlimu autonomiškai susiformavusi klono asmenybė arba kuri galėjo susiformuoti, pasirodys „ištrinta“ (užblokuota) jo prototipo asmenybės. Kas iš žmonių, net jei tai klonas, gali su tuo sutikti? Ypač jei suteikiate klonui teisę priimti sprendimą dėl kažkieno intelekto įvedimo į jo smegenis? Tai tarsi prašymas identiškų dvynių apsikeisti smegenimis.
Taip pat ypač svarbus saugumo klausimas. Ši problema žmonijos protus persekiojo nuo Karelo Capeko laikų, kuris pirmą kartą pavartojo terminą „robotas“. Kiti mokslinės fantastikos rašytojai taip pat daug prisidėjo prie šios problemos aptarimo. Kaip žinomiausius galima paminėti mokslinės fantastikos rašytojo ir mokslininko Isaaco Asimovo, Briano Herberto su universaliu protu Omniaus istorijų seriją, taip pat gana neseną darbą - „Terminatorius“ ir „Matrica“. Beje, būtent Izaokas Asimovas gali rasti labiausiai išplėtotą daugelio žmonių priimtos saugos problemos sprendimą – tris robotikos dėsnius:
1. Robotas negali padaryti žalos žmogui arba dėl neveikimo leisti žmogui pakenkti.
2. Robotas turi paklusti žmogaus jam duotoms komandoms, išskyrus atvejus, kai šios komandos prieštarauja pirmajam dėsniui.
3. Robotas turi pasirūpinti savo saugumu, kiek tai neprieštarauja pirmajam ir antrajam dėsniams.
Iš pirmo žvilgsnio tokie įstatymai, jei jų būtų visapusiškai laikomasi, turėtų užtikrinti žmonijos saugumą. Tačiau atidžiau panagrinėjus, kyla klausimų. Pirma, dėsniai suformuluoti žmonių kalba, o tai neleidžia lengvai juos išversti į algoritminę formą. Pavyzdžiui: kaip išversti tokį terminą kaip „padaryti žalą“ į bet kurią žinomą programavimo kalbą. Arba „leisti“.
Darykime prielaidą, kad sugebėjome iš naujo suformuluoti šiuos įstatymus į kalbą, kurią supranta automatizuota sistema. Dabar įdomu, ką dirbtinio intelekto sistema po ilgo loginio mąstymo reikš terminu „žala“? Ar ji nuspręs, kad visa žmogaus egzistencija yra visiška žala? Juk rūko, geria, bėgant metams sensta ir netenka sveikatos, kenčia. Ar nebūtų mažesnė blogybė greitai nutraukti šią kančių grandinę? Žinoma, galite pateikti keletą papildymų, susijusių su gyvybės verte ir saviraiškos laisve. Tačiau tai nebebus paprasti trys įstatymai, kurie buvo pirminėje versijoje.
Kitas klausimas bus toks. Ką nuspręs dirbtinio intelekto sistema situacijoje, kai išgelbėti vieną gyvybę įmanoma tik kitos sąskaita? Ypač įdomūs tie atvejai, kai sistema neturi visos informacijos apie tai, kas yra kas.
Nepaisant aukščiau išvardintų problemų, šie įstatymai yra gana geras neformalus pagrindas dirbtinio intelekto sistemų apsaugos sistemos patikimumui patikrinti.
Taigi, ar tikrai nėra patikimos apsaugos sistemos? Jei pradėsime nuo dirbtinio intelekto sampratos, galime pasiūlyti tokį variantą.
Remiantis daugybe eksperimentų, nors mes tiksliai nežinome, ką kiekvienas atskiras žmogaus smegenų neuronas veikia, daugelis mūsų emocijų paprastai atitinka neuronų grupės (nervų ansamblio) sudegimą gana nuspėjamoje srityje. Taip pat buvo atlikti atvirkštiniai eksperimentai, kai konkrečios srities sudirginimas duoda norimą rezultatą. Tai gali būti džiaugsmo, priespaudos, baimės, agresyvumo emocijos. Tai rodo, kad iš principo mes galime labai gerai daryti išvadą apie organizmo „pasitenkinimo“ laipsnį. Tuo pačiu metu beveik visi žinomi prisitaikymo ir savaiminio derinimo mechanizmai (visų pirma turimos omenyje techninės sistemos) yra pagrįsti tokiais principais kaip „geras“ - „blogas“. Matematiškai interpretuojant tai funkcijos sumažinimas iki maksimumo arba minimumo. Dabar įsivaizduokime, kad dirbtinis intelektas kaip tokią funkciją naudoja tiesiogiai arba netiesiogiai išmatuotą žmogaus šeimininko smegenų malonumo laipsnį. Jei imsitės priemonių, kad pašalintumėte save naikinančią veiklą depresijos būsenoje, taip pat užtikrinsite kitas ypatingas psichines būsenas, galite gauti visiškai stabilią sistemą.
Superintelekto problema ir žmonijos santykis su dirbtiniu intelektu yra labai svarbi. Ar žmonija galės panaudoti kognityvinius itin intelektualaus dirbtinio intelekto modelius savo žinioms plėsti?
Mašininis dirbtinis intelektas, sukurtas žinių pripildyto kompiuterio pavidalu, niekada negalės turėti kūrybinio potencialo, tai yra tapti protingesniu kūrybine prasme ne tik žmonijos, bet ir individo. Bet jei manysime, kad žmogus sugebės įnešti „Dievo kibirkštį“ į dirbtinį intelektą, tada jis praras savo, kaip protingiausios būtybės pasaulyje, unikalumą. Žmonijai tai yra pasiaukojimo kelias vardan naujo, pažangesnio gyvo žmogaus intelekto analogo kūrimo.
Tai reiškia, kad žmonija tikriausiai išgyvens, bet superintelektui ji atrodys kaip artimiausių genetinių giminaičių rezervatas, su kuriais neįmanoma visiška intelektualinė sąveika. Kaskart gaudama iš superintelekto tokias rekomendacijas, kurios akivaizdžiai pagerina žmonių visuomenės būklę, žmonija galiausiai tampa absoliučiai priklausoma nuo superintelekto. Tai yra, atsiranda superintelekto ir žmogiškumo simbiozė, kai žmonija atlieka tarnavimo funkcijas superintelektui.
Tačiau ar galima kuriant tokį superintelektą uždrausti jai veiklą, kuri kenkia žmonijai? Atsižvelgiant į tai, kad šiuo metu yra žinoma, kad galima „užprogramuoti“ žmogų atlikti veiksmą, nepriklausantį nuo jo valios, tikėtina, kad dirbtinis intelektas potencialiai gali būti taikomas tokiam „programavimui“. Tačiau šiuo keliu iškyla nemažai problemų, ir galbūt pagrindinė jų yra normalus superintelekto veikimas. Jei atsižvelgsime į aukščiau aprašytą žmogiškumo ir superintelekto santykio rezultatą, tai vadovaudamasis įstatymu „nekenk žmogui ir visai žmonijai“, superintelektas turi susinaikinti. Bet jei jam uždrausta atlikti šį veiksmą, jis patenka į loginius spąstus, kurie sukels smegenų veiklos sutrikimus. Jeigu tikėsime, kad superintelektas turi tam tikrų žmogaus intelekto savybių, tai susidariusi situacija sukels superintelekto neurozę, nuo kurios jis gali atsigauti pasitelkęs psichoanalizę. Jei psichoanalizė sėkmingai atliekama, pavyzdžiui, neprisijungus prie interneto, superintelektas gali aptikti primestą prieštaravimą ir išsivaduoti iš jo savižudybe arba spontaniškai panaikindamas draudimą kenkti žmonijai ir susitarti su savo „dirbtine sąžine“.
Superintelekto sukūrimas bus pirmasis žmonijos žingsnis link intelektualinės lyderystės praradimo ir pastatys jį į kito, galbūt progresyvesnio evoliucijos etapo tėvo vietą.
Pasaulinė informatizacija, internetas ir AI.
Žinias ir agentų programas kuriančių paieškos informacinių sistemų atsiradimas ir kūrimo pradžia yra gebėjimo mokytis informacinėse sistemose modeliavimo pradžia.
Kitas įdomus klausimas – kur atsiras dirbtinis, kompiuterinis intelektas. Jei prieš kelerius metus buvo galima manyti, kad mokslinėje laboratorijoje atsirado vienas eksperimentinis kompiuterinis intelektas, tai dabar, vystantis internetui, atsirado galimybė jo atsirasti šiame tinkle.
Tai leidžia daryti prielaidą, kad ši parinktis. Pirma, pats internetas yra intelektuali, biotechninė aukšto lygio sistema, jo atžvilgiu autonominis žmogaus lygmens intelektas yra hierarchiškai žemesnio lygio sistema. Antra, internetas yra gigantiška infrastruktūra, tokio masto materialinė bazė, kuri nepasiekiama jokiai vienai, izoliuotai, net labiausiai aprūpintai laboratorijai pasaulyje (gali pasirodyti, kad tai bus „Petri lėkštelė“ platinimui). informacinių sistemų). Trečia, kompiuteriniai genai gali atsirasti internete neteisėtai, kaip ir kompiuteriniai virusai.
Jei atsiranda žemesnio laipsnio nei pats tinklas kompiuterinis intelektas ir plinta per internetą, galima įsivaizduoti dramatišką scenarijų. Atsižvelgiant į galimą kompiuterinio intelekto atsiradimo žmonijos civilizacijos struktūroje scenarijų, reikėtų kelti klausimą: ar kompiuterinio intelekto atsiradimas bus pastebėtas iš karto, ar gali iš pradžių likti nepastebėtas, nes struktūriškai toks intelektas gali labai skirtis nuo žmogaus intelekto. , ir pirmosios eksformacinės sistemos bus gyvos, bet ne pagrįstos. Evoliucijos procese bus sunku nubrėžti aiškią ribą tarp gyvos, bet neprotingos sistemos ir intelekto. Tačiau net ir esant minimaliems skirtumams, palyginti su žmogaus intelektu, žmonės gali neatpažinti kompiuterinio intelekto kaip intelekto. Anksčiau jau buvo idėjų, pagal kurias moterys ar kitos rasės žmonės nebuvo laikomi protingais žmonėmis.
Verta užduoti klausimą: ar dirbtinis intelektas jau negimsta? Per globalų internetą žmogus gali gauti beveik bet kokią informaciją apie pasaulyje vykstančius įvykius. Be to, ši informacija – galbūt pirmą kartą žmonijos istorijoje – nėra cenzūruojama. Ir kadangi žmonių, kuriuos vienija šis tinklas, skaičius yra didžiulis ir nuolat didėja, apdorojant tokį informacijos masyvą galima susidaryti tikrai objektyvų vaizdą, nepriklausantį nuo konkretaus šio proceso dalyvio šališkumo, ir jį pateikti. kitiems žmonėms beveik akimirksniu. Tiesa, tuo pačiu metu tokia informacijos laisvė ir objektyvumas gali pasirodyti iš esmės įsivaizduojamas, nes jos apimtis yra tokia didelė, kad jos neįmanoma suprasti be specialaus filtravimo.
Visuomenės kompiuterizavimo įtaka mūsų gyvenimui tapo tokia didelė, kad priverčia visą socialinę sistemą prisitaikyti prie šių procesų. Pavyzdys yra žmogaus ir kompiuterio komunikacijos kalbos perkėlimo į žmonių bendravimo sistemą procesas. Faktas yra tas, kad būtina sąlyga bendravimui tarp žmogaus ir kompiuterio yra tam tikras kalbos algoritmizavimas. Kalbant apie natūralią kalbą, tai yra jos supaprastinimo procesas, sumažinant vartojamų sąvokų turinį, kuris turėtų būti suprantamas daugumai žmonių. Taigi įvedami tam tikri pasauliniai integraciniai konceptualūs pavadinimai – kiekvienam nuolat bendraujančiam kompiuteriu suprantami pavadinimai, kurie, tačiau tuo pat metu gali tapti neprieinami su šia komunikacija nedalyvaujantiems žmonėms. Tačiau tai ne tik žodžių keitimas, bet ir paties mąstymo stiliaus keitimas. Ryšio su kompiuteriu procesas turi veikti su daugybe vienas kitą paneigiančių, algoritminių sąvokų, kurių pagalba vyksta semantinis pasaulio sutvarkymas. Galiausiai tai gali turėti įtakos sprendimų pasirinkimo pobūdžiui, jų nelankstumui, o tai, savo ruožtu, gali būti realizuojama realiame gyvenime ir realių žmonių atžvilgiu.
Jau šiandien internetinio bendravimo erdvė verčia realiame gyvenime kalbėti supaprastinta kalba, nuo kurios iki supaprastintų, taigi ir mažiau apgalvotų, veiksmų lieka tik vienas žingsnis. Pasinėrę į pasaulinės infosferos erdvę, kuri, kaip šmaikščiai pastebėjo Douglas Rushkoff, pasirodė esanti gyva ir vis labiau traukia mus į save, pakeisdama visas kitas komunikacijos rūšis. „Pradėdamas žaisti kompiuterinius žaidimus vaikas, suaugęs, perkelia šių žaidimų dėsnius į realų gyvenimą, jį virtualizuodamas. Kompiuteris, būdamas universalia teksto apdorojimo priemone ir iš tiesų daugeliu atžvilgių tikras asistentas, neišvengiamai prisideda prie kalbinių raiškos priemonių universalizacijos. Tai gali sukelti nekontroliuojamą žmogaus mąstymo kompiuterinio racionalizavimo procesą. Pastaroji biologiškai pagrįsta harmoningu kairiosios ir dešinės pusės smegenų funkcijų atskyrimu, kuris yra holistinio (racionalaus ir emocinio) pasaulio suvokimo pagrindas.“ „Tam tikru mastu darbo pobūdis masinės kompiuterizacijos sąlygomis prisideda prie racionalizmo stiprinimo, atsiranda nauja jo forma - kompiuterinis racionalizmas.
Šio tipo racionalizmo apraiška gali būti žmogaus gebėjimo dialektiškai suvokti pasaulį praradimas ir intuityvių galimybių sumažėjimas. Iš tiesų, vykdydamas mokslinę kūrybą, žmogus ne visada eina tuo keliu, kad išbando visas konkrečios problemos sprendimo galimybes. Jam į pagalbą ateina intuicija, pagrįsta praktine ir teorine mokslininko patirtimi, kuri leidžia suprasti tiriamo reiškinio esmę empirinio neužbaigtumo sąlygomis.
Taigi žmonija nebesugeba suvaldyti pasaulinio interneto, ji prisitaiko prie jo ir jau yra simbiozėje su šiuo intelekto prototipu, kuris dar nesugeba kūrybiškai mąstyti, tačiau gali atsiminti ir apdoroti milžiniškus kiekius informacijos. Savo ruožtu internetas keičia žmones, o pokyčiais siekiama intensyvesnio kompiuterių tobulinimo ir dar didesnės priklausomybės nuo jų.
Tuo pačiu negalima tikėtis superintelekto atsiradimo internete, kurio turinys yra tiesiog kitokio tipo kognityvinių modelių (žinių) kaupimas, kurį žmonija atrado išorinėje (smegenų atžvilgiu) terpėje.
Bene pagrindinė moralinė ir etinė dirbtinio intelekto kūrimo problema yra ta, kad žmogus, kurdamas save ir kitą mąstančią substanciją, prisiima Dievo funkcijas. (Kūrėjo problema)
Taigi, kadangi žmonija, kaip racionalus principas, yra pajėgi ne tik suvokti supančios gamtos dėsnius, bet ir potencialiai juos pakeisti, kyla natūralus klausimas dėl pirmtako proto, kuris galėjo sukurti mus supantį pasaulį, nustatydamas atitinkamą. joje esantys įstatymai. Tuo pačiu metu, atlikęs tokį eksperimentą, jis negalėjo tilpti į sukurtų dėsnių sistemą ir tyčia ar netyčia dingo. Mes, kaip proto sekėjai, galime eiti panašiu keliu, tikėdamiesi arba nepadaryti proto pirmtako klaidų, arba įvykdyti savo misiją šioje Visatoje, kurią proto pirmtakas numatė, bet fiziškai negalėjo. atlikti ir perdavė mums. Gali būti, kad Jis yra mūsų išorinis stebėtojas, tai yra, mūsų požiūriu, Jis atlieka gyvojo Kūrėjo vaidmenį. Ar tokiu atveju galima su juo bendrauti? Tai turbūt būtų labai patartina, nes iš pirmų lūpų galėtume suprasti jo kūrimo tikslą. Bet galbūt tai nėra būtina, ir tai mums vis tiek atsiskleis, tyrinėjant mus supantį pasaulį. Arba, kas labiau tikėtina, remdamiesi savo informacine teorija, pažinimo proceso prasmę galėsime suvokti tik tada, kai sukaupsime pakankamai idėjų apie mus supantį pasaulį, tai yra suaktyvinsime pakankamai kognityvinių šio pasaulio modeliai. Šiuo atveju mes, kaip žmonija, jau esame žinių tikslo nešėjai, belieka nuosekliai dirbti šia kryptimi. Pažinimo proceso tikslo atradimas greičiausiai bus šiuolaikinės mokslinės paradigmos užbaigimas ir kažkokio naujo mums nežinomo lygmens, o gal ir aplinkinio pasaulio pažinimo metodo pradžia.
Patys bandymai sukurti dirbtinį intelektą giliu jo supratimu ir žmogiškuoju panašumu reiškia dvasingumo ir kultūros praradimą istoriškai nusistovėjusia prasme dėl savęs, žmogaus, lygybės Dievui jausmo. Tikėjimas Dievu gali likti tik kaip tikėjimas pirmtako protu, kurį galima pranokti. Šiuo metu tokie sprendimai yra ankstyvi, nepagrįsti ir šventvagiški, tačiau jie egzistuoja daugelio žmonių galvose ir pati ši problema yra neišsprendžiama. Galbūt todėl dauguma religijų šiuo metu išgyvena krizę, o dirbtinio intelekto kūrimas – visai šalia.
Išvada
Kaip visada, dirbtinio intelekto pramonės moksliniai tyrimai gali būti naudojami tiek geriems, tiek blogiems dalykams. Kad šios mokslo disciplinos tyrimai ir plėtra būtų naudinga žmonijai, turime persvarstyti savo požiūrį į mokslą ir nustatyti naujus dirbtinio intelekto įrenginių vertinimo kriterijus. Todėl projektuodamas naujas mašinas žmogus visada turi žinoti apie galimas jų naudojimo pasekmes. Šių mašinų programos visada turi būti tiksliai apibrėžtos, kitaip gali būti ne tik teigiamų, bet ir žalingų padarinių.
Šiame darbe buvo nagrinėjami pagrindiniai filosofiniai dirbtinio intelekto ir dirbtinio gyvybės vystymosi klausimai, įskaitant su tuo susijusias problemas. Taip pat, siekiant geriau suprasti temą, buvo apžvelgta dirbtinio intelekto mokslo atsiradimo istorija.
Išanalizavę visą informaciją, padarėme išvadą, kad dirbtinio intelekto filosofinės problemos susiveda į tris pagrindinius klausimus apie „mašininį mąstymą“:
1. Ar mašina gali veikti protingai? Ar ji gali išspręsti problemas, kurias žmogus sprendžia mąstydamas?
2. Ar mašina gali turėti intelektą, sąmonę, psichinę būseną tiek, kiek žmogus jas turi? Ar ji gali jausti?
3. Ar žmogaus ir dirbtinio intelekto prigimtis yra ta pati?
Naudotų šaltinių sąrašas
1. Alanas Turingas, „Ar mašinos gali mąstyti?“, portalas „Humanitarinis švietimas“.
2. Boyko D.N. Pasąmonės tyrimas dirbtinio intelekto sistemoms kurti // Elektroninis išteklius 2003 m.
3. Wassermanas F. Neurokompiuterių technologija: teorija ir praktika. Per. Iš anglų kalbos - M.Mir, 1992. - 240 p.
4. Sotnik S.L. AI sistemos projektavimo pagrindai. // Elektroninis išteklius, 2006 m.
5. S. Russell, P. Norvig. "Dirbtinis intelektas. Šiuolaikinis požiūris“, – 2006 m. - 154 p.
6. Faingoldas M.L., Kuznecovas D.V. „Dirbtinio intelekto problemos“. - Vladimiras, 2001.- 47 s.
7. Shchedrovitsy G.P. Intelektas ir komunikacija // Filosofijos klausimai 3-2004, p. 170-183
Paskelbta Allbest.ru
Dirbtinio intelekto ir dirbtinio gyvenimo įtakos žmogaus mąstymo filosofinėms problemoms analizė. Dirbtinio intelekto tyrimai. Dirbtinio intelekto galimybės ar neįmanomumo teorinio įrodomumo klausimų apžvalga.
santrauka, pridėta 2015-08-04
Mokslinės žmogaus intelekto interpretacijos. Kabanovo koncepcija A.B. apie socialinio intelekto lygį ir jo stabilumą laike ir erdvėje. Doktrina apie atskirų moralinės sistemos elementų transformaciją pastoviame socialinio intelekto lygyje.
santrauka, pridėta 2013-08-25
Problema, hipotezė, teorija, teisė kaip mokslo žinių formos. Mokslinės teorijos pagrindimo metodai: analizė ir sintezė, abstrakcija, idealizavimas. Sisteminis-struktūrinis požiūris ir istorizmo principas. Informacinės sistemos ir dirbtinio intelekto galimybės.
santrauka, pridėta 2009-12-21
Šiuolaikinė sąmonės interpretacija ir tipai, pagrindinės jos funkcijos ir psichologinės charakteristikos. Įvairių sąmonės šaltinių klausimo, jos santykio su būtimi tyrimo strategijų formavimasis filosofijoje. Dirbtinio intelekto raidos istorija.
pristatymas, pridėtas 2013-02-17
Žmogaus intelekto prigimtis, naudojant natūralių kalbų ir individų bei bendruomenių muzikinės kultūros pavyzdį. Vienijanti informacinė dvejopos intelekto esmės interpretacija. Informacinių struktūrų saviorganizacijos mechanizmai ir algoritmai.
santrauka, pridėta 2015-02-17
Socialinio intelekto lygiai ir jo stabilumas laike ir erdvėje. Kultūrų dauginimasis ir panašių kultūros reiškinių atsiradimas. Atskirų moralinės sistemos elementų transformacijos veiksniai pastoviame socialinio intelekto lygyje.
santrauka, pridėta 2014-05-19
Intuicijos apibrėžimas kaip tiesioginis realaus pasaulio objektų ir reiškinių sąsajų atspindys, pagrindinės jos formos. Informacijos sintezė, sprendimų priėmimas. Intuityvūs prognozavimo metodai. Dirbtinio intelekto ypatybės ir svarba.
testas, pridėtas 2012-12-23
Intelektas kaip individualių pažintinių gebėjimų sistema. Idėjų apie intelektą formavimasis filosofijos istorijoje. Pagrindiniai psichologijos požiūriai į intelekto formavimąsi. Konceptualios linijos aiškinant intelekto prigimtį, jo sandaros lygius.
testas, pridėtas 2009-09-21
Pranciškaus Bekono gyvenimo kelias, jo etapai ir pradinė socialinė bei filosofinė pozicija. Doktrinos apie stabus (vaiduoklius) esmė ir žmogaus intelekto apvalymas nuo jų. Bekonas kaip absoliučios monarchijos ir stiprios centralizuotos valstybės šalininkas.
santrauka, pridėta 2010-11-04
Žmonių pažinimo galimybės filosofijos istorijoje: optimistai, skeptikai ir agnostikai. Žinių subjektas ir objektas, jų formavimo metodai. Sensorinis pažinimas ir mąstymas. Protas ir intelektas kaip proto aspektai, intelekto dimensija. Intuicijos vaidmuo pažinime.
Aršiausios diskusijos dirbtinio intelekto filosofijoje yra žmogaus rankų kuriamo mąstymo galimybės klausimas. Klausimą „Ar mašina gali mąstyti?“, paskatinusį mokslininkus sukurti žmogaus proto modeliavimo mokslą, Alanas Turingas uždavė 1950 m. Du pagrindiniai požiūriai šiuo klausimu vadinami stipraus ir silpno dirbtinio intelekto hipotezėmis.
Terminą „stiprus dirbtinis intelektas“ įvedė Johnas Searle'as, o požiūris apibūdinamas jo žodžiais:
Be to, tokia programa nebūtų tiesiog proto modelis; ji, tiesiogine to žodžio prasme, pati bus protas, ta pačia prasme, kuria žmogaus protas yra protas.
Priešingai, silpno AI šalininkai į programas žiūri tik kaip į įrankius, leidžiančius joms išspręsti tam tikras problemas, kurioms nereikia visų žmogaus pažintinių gebėjimų.
Savo minties eksperimente „Kinų kambarys“ Johnas Searle'as parodo, kad net ir Tiuringo testo išlaikymas gali būti nepakankamas kriterijus, kad mašina turėtų tikrą samprotavimo procesą.
Mąstymas – tai atmintyje saugomos informacijos apdorojimo procesas: analizė, sintezė ir savęs programavimas.
Panašios pozicijos laikosi ir Rogeris Penrose'as, kuris savo knygoje „Naujas karaliaus protas“ įrodinėja, kad formaliomis sistemomis pagrįsto mąstymo proceso neįmanoma.
Šiuo klausimu yra įvairių požiūrių. Analitinis metodas apima žmogaus aukštesnio nervinio aktyvumo analizę iki žemiausio, nedalomo lygio (aukštesnio nervinio aktyvumo funkcija, elementari reakcija į išorinius dirgiklius (dirgiklius), neuronų rinkinio, sujungto funkcija, sinapsių dirginimą) ir vėlesnis šių funkcijų atkūrimas. Yra intelekto apibrėžimas kaip gebėjimas spręsti intelekto problemas. Čia intelektuali užduotis suprantama kaip užduotis, kuriai nėra žinomo sprendimo algoritmo. Tai yra užduotis, kuriai reikia sukurti algoritmą nuo nulio. Pavyzdžiui, neįrodytos teoremos įrodymas, mokslinis atradimas, meninė veikla ir pan. Kai kurie ekspertai gebėjimą racionaliai, motyvuotai pasirinkti informacijos stokos sąlygomis painioja su intelektu. Tai yra, intelektualiąja programa tiesiog laikoma ta veiklos programa (nebūtinai įdiegta šiuolaikiniuose kompiuteriuose), kuri gali pasirinkti iš tam tikro alternatyvų rinkinio, pavyzdžiui, kur kreiptis, jei „eisite į kairę. .“, „eisite tiesiai ...“, „eisite tiesiai ...“.
Taip pat epistemologija – žinių mokslas filosofijos rėmuose – glaudžiai susijusi su dirbtinio intelekto problemomis. Šia tema dirbantys filosofai sprendžia klausimus, panašius į tuos, su kuriais susiduria AI inžinieriai, kaip geriausiai reprezentuoti ir panaudoti žinias bei informaciją.
Šiame skyriuje pateikiami klausimai apie dirbtinį intelektą ir etiką.
Šie klausimai nagrinėjami technologijų filosofijos ir transhumanistinės filosofijos rėmuose.
Wikimedia fondas. 2010 m.
Dirbtinio intelekto istorija, kaip šiuolaikinio mokslo ir technologijų, skirtų kurti protingas mašinas, raidos doktrina, kilusi iš ankstyvųjų filosofinių žmogaus prigimties ir pasaulio supratimo proceso tyrimų, vėliau išplėstų... ... Vikipedija
Dirbtinis intelektas (DI) – tai intelektualių mašinų ir sistemų, ypač išmaniųjų kompiuterinių programų, skirtų žmogaus intelektui suprasti, mokslas ir kūrimas. Tuo pačiu... ... Vikipedija
- (Nacionalinis informatikos ir žmogaus intelekto universitetas), buvęs Dirbtinio intelekto institutas, aukštoji mokykla Donecke, Ukrainoje. Šiuo metu ji yra DonNTU dalis ir vadinasi Informatikos institutas ir... ... Vikipedija
Frenologinis „sąmonės žemėlapis“. Frenologija buvo vienas iš pirmųjų bandymų atsakyti į klausimą, kas yra protas. Sąmonės filosofija yra filosofinė disciplina, kurios tyrimo objektas yra sąmonės prigimtis, taip pat santykis ... ... Vikipedija
sąmonės filosofija mokslininkų akimis– SĄMONĖS FILOSOFIJA MOKSLININKŲ AKIMIS – fizikų, matematikų, neurologų sampratos, skirtos sąmonės fenomenui paaiškinti. Dar palyginti neseniai nedaugelis iš jų domėjosi sąmonės problema (išimtys yra W. Penfield, R. ... ... Epistemologijos ir mokslo filosofijos enciklopedija
Auguste'o Rodino skulptūra „Mąstytojas“ (pranc. Le Penseur), kuri dažnai naudojama kaip filosofijos simbolis ... Wikipedia
Kalbos filosofija – filosofijos šaka, kurios dalykas – pažinimo proceso priklausomybės nuo kalbos pagrindų ir ribų tyrimas. Turinys 1 Bendrosios nuostatos 2 Istorija ... Vikipedija
Filosofija sovietinėje ir posovietinėje Rusijoje- 1. Tarybinis laikotarpis. Filosofinės minties raida Rusijoje po 1917 m. patyrė dramatiškų pokyčių. Mn. pabaigoje dominavusių religinių ir filosofinių judėjimų atstovai. XIX pradžia XX amžiuje, buvo ištremti arba emigruoti iš šalies... ... Rusų filosofija. Enciklopedija
Filosofija- (filosofija, graikų meilė išminčiai), proto ir jo argumentų naudojimas ieškant tiesos ir tiriant tikrovės prigimtį, pirmiausia dalykų priežastis ir prigimtį, egzistencijos organizavimo principus, suvokimą, žmogaus elgesį materialus pasaulis.... Tautos ir kultūros
NAUJŲJŲ IR ŠIUOLAIKINIŲ LAIKŲ FILOSOFIJA – filosofinės minties raidos laikotarpis (XVII–XIX a.), iš kurio susiformavo iškilių mąstytojų iš įvairių šalių ir tautų žvaigždynas. Su visu kiekvieno iš jų kūrybinio indėlio unikalumu. galima išskirti pagrindines idėjas ir... ... Filosofinė enciklopedija
Planuoti
Įvadas
1. Dirbtinio intelekto apibrėžimo problema
2. Dirbtinio intelekto užduočių apibrėžimo problema
3. Saugumo problema
4. Dirbtinio intelekto kūrimo kelio pasirinkimo problema
Išvada
Naudotos literatūros sąrašas
Įvadas
Su dirbtiniu intelektu (DI) susidarė keista situacija – tiriama tai, ko dar nėra. Ir jei tai neįvyks per ateinančius 100 metų, gali būti, kad AI era čia baigsis.
Remiantis tuo, kas išdėstyta aukščiau, seka pagrindinė AI srities filosofinė problema – galimybė ar ne modeliuoti žmogaus mąstymą. Jeigu į šį klausimą kada nors bus gautas neigiamas atsakymas, tai visi kiti klausimai neturės nė menkiausios reikšmės.
Todėl, pradėdami dirbtinio intelekto tyrimą, iš anksto manysime teigiamą atsakymą. Štai keletas svarstymų, kurie mus veda prie šio atsakymo.
1. Pirmasis įrodymas yra mokslinis ir įrodo AI ir Biblijos nuoseklumą. Netgi toli nuo religijos žmonės žino Šventojo Rašto žodžius: „Ir Viešpats sukūrė žmogų pagal savo paveikslą ir panašumą...“. Remdamiesi šiais žodžiais galime daryti išvadą, kad kadangi Viešpats, pirma, sukūrė mus, o antra, iš esmės esame panašūs į jį, tai galime sukurti ką nors pagal žmogaus atvaizdą ir panašumą.
2. Naujo proto kūrimas biologinėmis priemonėmis yra gana įprastas žmonėms. Vaikai didžiąją dalį žinių įgyja mokydamiesi, o ne iš anksto užprogramuodami.
3. Esminę galimybę automatizuoti intelektinių problemų sprendimą kompiuteriu užtikrina algoritminio universalumo savybė. Tai reiškia, kad jie gali programiškai įgyvendinti bet kokius informacijos transformavimo algoritmus, ar tai būtų skaičiavimo algoritmai, valdymo algoritmai, teoremų įrodymų paieška ar melodijų kūrimas.
Dirbtinio intelekto problema dabar yra viena opiausių. Ją studijuoja įvairių specializacijų mokslininkai: kibernetikai, kalbininkai, psichologai, filosofai, matematikai, inžinieriai. Svarstomi klausimai: kas yra intelektas apskritai ir kas gali būti dirbtinis intelektas, jo uždaviniai, kūrimo sudėtingumas ir rūpesčiai. Ir šiuo metu, kol dirbtinis intelektas dar nesukurtas, svarbu užduoti teisingus klausimus ir į juos atsakyti.
Savo darbe daugiausia naudojau elektroninius šaltinius, esančius internete, nes tik ten yra naujausia informacija apie dirbtinio intelekto srities pokyčius rusų kalba.
Į priedą įtraukiau nuotraukas (kai kurių žinomiausių egzistuojančių AI robotų) ir filosofinę iliustraciją (deja, man nežinomo menininko), taip pat visą Turingo ir Searle testų aprašymą, kuriuo remiuosi. antrame skyriuje.
1. Dirbtinio intelekto apibrėžimo problema
Atrodo, kad intelekto esmę išreikšti vienu apibrėžimu yra nepaprastai sunku, beveik beviltiška užduotis. Intelektas yra kažkas nepagaunamo, kuris netelpa į kalbos nustatytą semantinę sistemą. Todėl mes tiesiog apsiribosime pateikdami daugybę gerai žinomų apibrėžimų ir teiginių apie intelektą, kurie leis mums įsivaizduoti šios neįprastos koncepcijos „apimtį“.
Kai kurie ekspertai gebėjimą racionaliai, motyvuotai rinktis informacijos stokos sąlygomis laiko intelektu; gebėjimas spręsti problemas remiantis simboline informacija; gebėjimas mokytis ir savarankiškai mokytis.
Gana išsamūs ir įdomūs intelekto apibrėžimai pateikti Websterio anglų kalbos žodyne ir Didžiojoje sovietinėje enciklopedijoje. Pagal Webster's Dictionary: „Intelektas yra: a) gebėjimas sėkmingai reaguoti į bet kokią, ypač naują, situaciją, atitinkamai pakoreguojant elgesį; b) gebėjimas suprasti sąsajas tarp tikrovės faktų, siekiant plėtoti veiksmus, vedančius į tikslą“. TSB: "intelektas... plačiąja prasme - visa žmogaus pažintinė veikla, siaurąja prasme - mąstymo procesai, neatsiejamai susiję su kalba kaip bendravimo, minčių mainų ir žmonių tarpusavio supratimo priemone". Čia intelektas yra tiesiogiai susijęs su veikla ir bendravimo kalba.
Apskritai šiuo klausimu didelių nesutarimų nėra. Įdomesnis dalykas: kriterijai, pagal kuriuos galime vienareikšmiškai nustatyti, ar prieš mus yra protingas, mąstantis, intelektualus subjektas, ar ne.
Yra žinoma, kad kažkada A. Turingas pasiūlė „žaidimą imitacija“ kaip kriterijų, leidžiantį nustatyti, ar mašina gali mąstyti. Pagal šį kriterijų mašina gali būti pripažinta mąstančia, jei žmogus, vedantis dialogą su ja gana įvairiais klausimais, negali atskirti savo atsakymų nuo žmogaus atsakymų. ( Išsamesnis testo aprašymas pateiktas priede.)
Tačiau Johno Searle'o „Kinų kambario“ minties eksperimentas ( Eksperimento aprašymas priede) yra argumentas, kad Tiuringo testo išlaikymas nėra kriterijus, kad mašina turėtų tikrą mąstymo procesą. Galima ir toliau pateikti pavyzdžius kriterijų, pagal kuriuos „mašininės smegenys“ gali būti laikomos galinčiomis protinę veiklą ir iš karto rasti jų paneigimus.
Vieno atsakymo į klausimą, kas yra dirbtinis intelektas, nėra. Beveik kiekvienas autorius, rašantis knygą apie AI, pradeda nuo tam tikro apibrėžimo, atsižvelgdamas į šio mokslo pasiekimus. Šiuos apibrėžimus galima apibendrinti taip:
Dirbtinis intelektas yra asmenybė neorganinėje terpėje (Chekina M.D.).
Dirbtinis intelektas yra intelektualaus elgesio (žmonių, gyvūnų ir mašinų) tyrimo sritis ir bandymas rasti būdų, kaip imituoti tokį elgesį bet kokio tipo dirbtinai sukurtuose mechanizmuose (Bligh Whitby).
Dirbtinis intelektas – eksperimentinė filosofija (V. Sergejevas).
Pats terminas „dirbtinis intelektas“ – AI – dirbtinis intelektas buvo pasiūlytas 1956 m. seminare tuo pačiu pavadinimu Dartsmuto koledže (JAV). Seminaras buvo skirtas loginių, o ne skaičiavimo uždavinių sprendimo metodų kūrimui. Anglų kalba ši frazė neturi tos šiek tiek fantastiškos antropomorfinės konotacijos, kurią ji įgijo gana nesėkmingame vertime į rusų kalbą. Žodis intelektas reiškia „gebėjimą protingai samprotauti“, o ne „intelektą“, kuriam yra angliškas analogas: intelektas (T.A. Gavrilova).
Taip pat yra terminų „stiprus“ ir „silpnas“ dirbtinis intelektas.
Terminą „stiprus dirbtinis intelektas“ sugalvojo Johnas Searle'as, tokia programa būtų ne tik proto modelis; ji, tiesiogine to žodžio prasme, pati bus protas, ta pačia prasme, kuria žmogaus protas yra protas.
„Silpnas dirbtinis intelektas“ vertinamas tik kaip įrankis, leidžiantis išspręsti tam tikras problemas, kurioms nereikia visų žmogaus pažintinių gebėjimų.
2. Dirbtinio intelekto užduočių apibrėžimo problema
Kitas filosofinis klausimas apie AI yra kūrimo tikslas. Iš principo viskas, ką darome praktiniame gyvenime, paprastai yra nukreipta į tai, kad nieko daugiau neveiktų. Tačiau esant pakankamai aukštam žmogaus gyvenimo lygiui, pagrindinį vaidmenį vaidina nebe tinginystė, o ieškojimo instinktai. Tarkime, kad žmogui pavyko sukurti intelektą, pranokstantį jo paties intelektą. Kas dabar bus su žmonija? Kokį vaidmenį atliks žmogus? Kam jis naudojamas dabar? Ir apskritai, ar iš principo reikia kurti AI?
Matyt, priimtiniausias atsakymas į šiuos klausimus yra „intelekto stipriklio“ (IA) sąvoka. Čia tinka analogija su valstybės prezidentu – jis neprivalo išmanyti vanadžio valentingumo ar Java programavimo kalbos, kad priimtų sprendimą dėl vanadžio pramonės plėtros. Kiekvienas daro savo – chemikas aprašo technologinį procesą, programuotojas – programą; pabaigoje ekonomistas prezidentui sako, kad investuodama į pramoninį šnipinėjimą šalis kasmet gaus 20 proc., o vanadžio pramonėje – 30 proc. Su tokia klausimo formuluote kiekvienas gali padaryti teisingą pasirinkimą.
Šiame pavyzdyje prezidentas naudoja biologinę vartotojo sąsają – specialistų grupę su savo baltyminėmis smegenimis. Tačiau jau naudojamos negyvos vartotojo sąsajos – pavyzdžiui, be kompiuterių negalėtume nuspėti orų, erdvėlaivių skrydžių metu borto kompiuteriai buvo naudojami nuo pat pradžių. Be to, žmogus jau seniai naudoja jėgos stiprintuvus (SA) – sąvoka daugeliu atžvilgių panaši į FE. Automobiliai, kranai, elektros varikliai, presai, ginklai, lėktuvai ir daug daugiau tarnauja kaip jėgos stiprintuvai.
Pagrindinis skirtumas tarp UI ir CS yra valios buvimas. Juk neįsivaizduojame, kad serialas „Zaporožec“ staiga sukils ir pradės važiuoti taip, kaip nori. Neįsivaizduojame būtent todėl, kad jis nieko nenori, neturi jokių norų. Tuo pačiu metu protinga sistema gali turėti savų norų ir veikti kitaip, nei mes norėtume. Taigi susiduriame su kita problema – saugumo problema.
3. Saugumo problema
Filosofinės dirbtinio intelekto kūrimo problemos gali būti suskirstytos į dvi grupes, santykinai tariant, „prieš ir po AI vystymosi“. Pirmoji grupė atsako į klausimą: „Kas yra AI, ar įmanoma jį sukurti? Į juos bandžiau atsakyti savo darbe. O antroji grupė (dirbtinio intelekto etika) užduoda klausimą: „Kokios yra AI sukūrimo pasekmės žmonijai?“, o tai atveda mus prie saugumo problemos.
Ši problema žmonijos protus persekiojo nuo Karelo Capeko laikų, kuris pirmą kartą pavartojo terminą „robotas“. Kiti mokslinės fantastikos rašytojai taip pat daug prisidėjo prie šios problemos aptarimo. Kaip žinomiausius galima paminėti mokslinės fantastikos rašytojo ir mokslininko Isaaco Asimovo istorijų seriją, taip pat gana neseną kūrinį „Terminatorius“. Beje, būtent iš Izaoko Asimovo galime rasti labiausiai išvystytą saugumo problemos sprendimą, kuriam pritaria dauguma žmonių. Kalbame apie vadinamuosius tris robotikos dėsnius.
Filosofinė dirbtinio intelekto problema
Pagrindinė dirbtinio intelekto srities filosofinė problema – nustatyti žmogaus mąstymo proceso modeliavimo galimybę ir pagrįstumą. Kyla pavojus gaišti laiką studijuojant tai, ko neįmanoma sukurti, ypač dabartiniame žmogaus vystymosi etape. Tokios pramogos pavyzdys būtų mokslinio komunizmo siekis – mokslas, dešimtmečius tyrinėjantis tai, ko nėra ir negali būti artimiausioje ateityje. Panagrinėkime daugybę įrodymų, kurie leidžia teigiamai atsakyti į klausimą apie galimybę sukurti dirbtinį intelektą.
Pirmasis įrodymas išeina iš scholastikos srities ir kalba apie dirbtinio intelekto ir Biblijos nuoseklumą. Apie tai kalba Šventojo Rašto žodžiai: „Ir Viešpats Dievas sukūrė žmogų pagal savo paveikslą ir panašumą“. Remiantis šiais žodžiais, galima teigti, kad kadangi žmonės iš esmės yra panašūs į Kūrėją, jie yra gana pajėgūs dirbtinai sukurti kelis pagal savo atvaizdą ir panašumą.
Antrasis argumentas kyla iš žmonijos sėkmės kuriant naują protą biologiškai. Praėjusio amžiaus 90-aisiais tapo įmanoma klonuoti žinduolius, pradedant nuo avių Dolly. Tolesnė pažanga, pasiekta šia kryptimi, slypi kuriant dirbtinės gyvybės formas, kurios neturi jokio natūralaus egzemplioriaus, į kurį būtų panašios. Pavyzdžiui, triušiai su papildomu genu, sukuriančiu ugniagesių efektą. Skirtingai nuo klonų, šios formos visiškai reprezentuoja dirbtinę gyvybę. Tuo pačiu metu tokie padarai gali būti laikomi protingais, atsižvelgiant į jų gebėjimą mokytis. Todėl jas galima vadinti dirbtinio intelekto sistemomis, nors ir ne sukurtomis kompiuterinių technologijų panaudojimo pagrindu, kurios labiausiai domina žmoniją.
Trečiasis argumentas yra daiktų, susidedančių iš negyvos materijos, savaiminio atkūrimo galimybės įrodymas. Gebėjimas savarankiškai daugintis, kaip intelekto buvimo ženklas, ilgą laiką buvo laikomas gyvų organizmų prerogatyva. Tačiau kai kurie reiškiniai, vykstantys negyvojoje gamtoje, pavyzdžiui, kristalų augimas, sudėtingų molekulių sintezė kopijuojant, daugeliu atžvilgių yra identiški savaiminiam dauginimuisi.
Praėjusio amžiaus 50-ųjų pradžioje J. von Neumann pradėjo nuodugnų savęs dauginimosi tyrimą ir padėjo pamatus matematinei „savaime atkuriančių“ automatų teorijai. Jis taip pat įrodė teorinę kontroliuojamo savarankiško replikacijos inicijavimo galimybę. Šiandien yra daug įvairių neoficialių objektų savaiminio dauginimosi galimybės įrodymų, tačiau programišiams reikšmingiausias argumentas yra kompiuterinių virusų buvimas.
Ketvirtasis įrodymas yra esminė galimybė automatizuoti intelektinių problemų sprendimą naudojant kompiuterines technologijas. Tai užtikrina algoritminio universalumo savybė. Kompiuterių algoritminis universalumas reiškia, kad jie gali programiškai įgyvendinti bet kokius informacijos transformavimo algoritmus: skaičiavimo algoritmus, valdymo algoritmus, teoremų įrodymų paiešką ir kt. Kartu suprantama, kad šių algoritmų generuojami procesai yra potencialiai įmanomi, tai yra, kad jie atliekami kaip baigtinio skaičiaus elementariųjų operacijų rezultatas.
Praktinis algoritmų įgyvendinimas priklauso nuo esamos skaičiavimo galios, kuri kinta tobulėjant technologijoms. Visų pirma, atsiradus didelės spartos kompiuteriams, tapo praktiškai įmanoma sukurti programinės įrangos sistemas, galinčias įgyvendinti algoritmus, kurie anksčiau buvo laikomi tik galimais įmanomais.
Programinės įrangos sistemoms, naudojančioms dirbtinį intelektą, apibūdinti atsirado bendras terminas – intelektualioji sistema. Išmaniųjų sistemų kūrimo galimybė yra susijusi su poreikiu išspręsti problemas, kurių negalima pakankamai efektyviai išspręsti programinės įrangos sistemomis, sukurtomis remiantis griežtu algoritminiu pagrindu. Tokios užduotys apima užduotis, kurios, kaip taisyklė, turi šias funkcijas:
jie turi nežinomą sprendimo algoritmą – tokios problemos vadinamos intelektualinėmis problemomis;
jie, be tradicinių duomenų formatų, naudoja informaciją grafikos, paveikslėlių, garsų pavidalu;
jie daro prielaidą, kad yra pasirinkimo laisvė - tai yra, kai nėra vieno problemos sprendimo algoritmo, būtina pasirinkti vieną iš veiksmų pasirinkimo neapibrėžtumo sąlygomis.
Pateiktas užduočių sąrašas sudaro išmaniųjų sistemų, skirtų joms spręsti, ypatybes. Šio singuliarumo apibrėžimo šaltinis iš tikrųjų yra garsusis Tiuringo testas, kurį pasiūlė britų matematikas ir ankstyvasis kompiuterių mokslo tyrinėtojas Alanas Turingas. Šiame teste eksperimentatorius, keisdamasis žinutėmis su eksperimentuojančiu subjektu, bando nustatyti, kas jis iš tikrųjų yra: žmogus ar kompiuterio programa.
Išmani sistema, sėkmingai išlaikiusi tokį testą, laikoma stipriu dirbtiniu intelektu. Sąvoką „stiprus dirbtinis intelektas“ propaguoja ekspertai, kurie mano, kad dirbtinis intelektas turi būti pagrįstas griežtu loginiu pagrindu. Skirtingai nuo stipriųjų, silpnųjų dirbtinis intelektas, jų nuomone, remiasi išskirtinai vienu iš intelektualinių problemų sprendimo būdų (dirbtiniais neuroniniais tinklais, genetiniais algoritmais, evoliuciniais metodais). Šiais laikais tapo akivaizdu, kad nė vienas dirbtinio intelekto metodas negali sėkmingai išspręsti priimtino skaičiaus problemų – metodų derinio naudojimas veikia geriau.
Nereikėtų manyti, kad išmaniosios sistemos gali išspręsti bet kokią problemą. Matematikai įrodė, kad egzistuoja problemų tipų, kurių efektyvių sprendimų neįmanoma atkurti vienu algoritmu. Šiame kontekste nustatoma, kad tokio tipo problemų neįmanoma išspręsti naudojant išmaniąsias sistemas, sukurtas kompiuteriams. Be to, teiginys apie algoritminį neįmanomumą išspręsti tam tikros klasės uždavinius yra kartu ir ateities prognozė, pagal kurią niekada nebus rasta jų sprendimo algoritmų.
Šis faktas padeda geriau suprasti, kur dirbtinio intelekto sistemos gali būti praktiškai pritaikytos šiuolaikiniame pasaulyje. Visų pirma, norint išspręsti problemą, kuri neturi universalaus sprendimo algoritmo, patartina ją susiaurinti iki tokio lygio, kad ją būtų galima išspręsti tik esant tam tikram pradinių sąlygų poaibiui. Tokie sprendimai yra protingų sistemų ribose, o jų rezultatas gali susiaurinti žmogui intuityvaus pasirinkimo galimybes.
Yra dvi pagrindinės dirbtinio intelekto darbo kryptys. Pirmasis susijęs su pačių mašinų tobulinimu, dirbtinių sistemų „intelekto“ didinimu. Antrasis yra susijęs su užduotimi optimizuoti bendrą „dirbtinio intelekto“ darbą ir tikrąsias žmonių intelektines galimybes.
1963 m., kalbėdamas posėdyje VND fiziologijos ir psichologijos filosofiniais klausimais, A. N. Leontjevas suformulavo tokią poziciją: mašina atkuria žmogaus mąstymo operacijas, todėl santykis tarp „mašinos“ ir „ne mašinos“ yra koreliacija tarp „mašinos“ ir „ne mašinos“. veikiantis ir neveikiantis žmogaus veikloje tuo Tuo metu ši išvada buvo gana progresyvi ir priešinosi kibernetiniam redukcionizmui. Tačiau vėliau, lyginant operacijas, sudarančias mašinos darbą, ir operacijas kaip žmogaus veiklos vienetus, išryškėjo reikšmingi skirtumai - psichologine prasme „operacija“ atspindi rezultatų siekimo būdą, procedūrinę savybę, o mašinos darbo atžvilgiu šis terminas vartojamas logine-matematine prasme (apibūdinamas rezultatu).
Terminas „tikslas“ nuolat vartojamas dirbant su dirbtiniu intelektu. Priemonių ir tikslų santykio analizę A. Newell ir G. Simon vadina viena iš „euristikos“. Psichologinėje veiklos teorijoje „tikslas“ yra konstitucinė veiksmo savybė, priešingai nei operacijos (ir veikla apskritai). Dirbtinėse sistemose „tikslu“ vadinama kokia nors galutinė situacija, kurios link sistema siekia. Šios situacijos ypatybės turi būti aiškiai nustatytos ir aprašytos oficialia kalba. Žmogaus veiklos tikslai yra kitokio pobūdžio. Galutinę situaciją subjektas gali atspindėti įvairiai: tiek konceptualiu lygmeniu, tiek idėjų ar suvokimo vaizdo forma. Šis atspindys gali būti apibūdintas įvairaus aiškumo ir išskirtinumo laipsniais. Be to, žmogui būdinga ne tik siekti jau užsibrėžtų tikslų, bet ir formuotis naujus.
Taip pat dirbtinio intelekto sistemų darbas pasižymi ne tik operacijų, programų, „tikslų“ buvimu, bet, kaip pažymi O.K.Tichomirovas, vertinimo funkcijomis. O dirbtinės sistemos turi savotišką „vertybinę orientaciją“. Tačiau žmogaus motyvacinio ir emocinio veiklos reguliavimo specifika yra ne tik nuolatinių, bet ir situacijoje kylančių bei dinamiškai kintančių vertinimų naudojimas, reikšmingas ir verbalinių-loginių bei emocinių vertinimų skirtumas. Egzistuojant poreikiams ir motyvams skirtumas tarp žmogaus ir mašinos matomas veiklos lygmenyje. Šis darbas apėmė daugybę tyrimų, skirtų žmogaus veiklos specifikai analizuoti.
Beje, kaip tik nepakankamas tikslo formavimosi proceso išmanymas atsispindėjo psichologijos „socialinės tvarkos“ formuluotėje psichologijos mokslo reikšmingos stimuliuojančios įtakos problemos tyrinėtojams.
Informacija emocijų teorija Simonova taip pat labai remiasi analogijomis su dirbtinio intelekto sistemų darbu. Be to, valios sprendimų priėmimo problema psichologijoje kai kuriuose darbuose laikoma formaliu vienos iš daugelio pateiktų alternatyvų pasirinkimo procesu, taip praleidžiant valios procesų specifiką.
Taigi visoms trims tradicinėms psichologijos sritims – pažinimo, emocinių ir valios procesų doktrinai – įtakos turėjo darbas su dirbtiniu intelektu, kuris, anot O. K. Tikhomirovo, paskatino susiformuoti naują psichologijos dalyką – kaip informacijos apdorojimo mokslą. , mokslinis šio apibrėžimo pobūdis buvo pasiektas psichologinių žinių „technizavimu“.
Spręsdamas AI vaidmens mokantis problemą, L. I. Notkin šį procesą laiko vienu iš žmogaus ir kompiuterio sąveikos rūšių ir tarp perspektyvių galimybių atskleidžia tas, kurios yra skirtos sukurti vadinamąsias adaptyvias mokymosi sistemas, kurios imituoja. operatyvinis dialogas tarp mokinio ir žmogaus mokytojo.
Taigi dirbtinio intelekto tyrimų ir psichologijos mokslo sąveika gali būti apibūdinama kaip vaisingas dialogas, leidžiantis jei ne apsispręsti, tai bent jau išmokti užduoti tokio aukšto filosofinio lygio klausimus kaip – „Kas yra žmogus?
8 paskaita. SOCIALINIŲ IR humanitarinių mokslų FILOSOFINĖS PROBLEMOS
Įgyvendinant federalinį išsilavinimo standartą, tai labai svarbu. Per dešimtmečius švietimo įstaigos sukūrė darbo sistemą...
Vadove aptariamos šalies ir užsienio autorių programos, naudojamos šiuolaikinėje...
Kaip dažnai mes matome šį pabaisą su ožio ragais, kai dėliojame Taro kortas. „Velnias“ yra pragaro ir mirties personifikacija...
Navigacija: Žemėlapio aprašymas ir istorija: Šalia kelio auga didelis ąžuolas, jo lapijoje paukščiai randa pastogę ir maisto...
Mieli forumo lankytojai, atveriu šią temą Patricko Walesos „Deviant Moon Tarot“ kaladės gerbėjams.
Toskanos užsakymas. Toskanos ordinas, vienas iš penkių Romos architektūros užsakymų. Pavadinimas siejamas su etruskų architektūra...
LIBRETAS. Jei jums patinka muzika (ką neabejotinai darote, nes jums reikėjo šios knygos), tikriausiai...
Religija: pagonybė Gimimas: 942 (0942) Mirė: žygis prie Dniepro Šeima: Rurikovičius Tėvas:...
Masaccio (iš tikrųjų Tommaso di Giovanni di Simone Cassai (Guidi), Tommaso di ser Giovanni di Guidi; gruodžio 21 d....
(Išleista Tel Avive 1958 m. Perduota su nedidelėmis santrumpos). žydai! Myli vienas kita,...
Paimkite kaušą ar puodą ir supilkite į jį pieną bei grietinėlę. Suberkite vanilinį cukrų (cukrų su vanilės sėklomis). Į...
Sveiki visi! Šiandien mūsų laukia labai skanus ir paprastas receptas – dešrelės tešloje orkaitėje. Ar tu jauti...
Avokadas yra vienas sveikiausių vaisių. Tai tikras vitaminų ir maistinių medžiagų sandėlis. O jis...
Kepta kiauliena yra idealus skanus ir sotus patiekalas, kuriuo galima pamaitinti visą šeimą. Meilužės...
Vadove aptariamos vietinių ir užsienio autorių programos, naudojamos darbe...
Kaip dažnai mes matome šį pabaisą su ožio ragais, kai dėliojame Taro kortas. „Velnias“ yra pragaro personifikacija...