Интуиция и искусственный интеллект

По  этим причинам определение искусственного интеллекта, приведенное в начале статьи, не дает однозначной характеристики для этой области науки. Оно лишь ставит новые вопросы и открывает  парадоксы в области, одной из главных задач которой является поиск самоопределения. Однако проблема поиска точного определения искусственного интеллекта вполне объяснима. Изучение искусственного интеллекта – еще  молодая дисциплина, и ее структура, круг вопросов и методики не так  четко определены, как в более  зрелых науках, например, физике.

Искусственный интеллект призван расширить возможности компьютерных наук, а не определить их границы. Одной из важных задач, стоящих перед исследователями, является поддержание этих усилий ясными теоретическими принципами.

Любая наука, включая и искусственный  интеллект, рассматривает некоторый  круг проблем и разрабатывает  подходы к их решению. История  искусственного интеллекта, рассказы о личностях и их гипотезах, положенных в основу этой науки, возможно, сможет объяснить, почему некоторые проблемы стали доминировать в этой области  и почему для их решения были взяты  на вооружение методы, используемые сегодня.

2.1 История искусственного интеллекта

Можно считать, что история искусственного интеллекта начинается с момента  создания первых ЭВМ в 40-х г.г. С появлением электронных вычислительных машин, обладающих высокой (по меркам того времени) производительностью, стали возникать первые вопросы в области искусственного интеллекта: возможно ли создать машину, интеллектуальные возможности которой были бы тождественны интеллектуальным возможностям человека (или даже превосходили возможности человека).

Следующим этапом в истории искусственного интеллекта являются 50-е годы, когда  исследователи пытались строить  разумные машины, имитируя мозг. Эти  попытки оказались безуспешными по причине полной непригодности, как  аппаратных, так и программных  средств. В 1956 г. состоялся семинар  в Стэнфордском университете (США), где был впервые предложен термин искусственный интеллект – artificial intelligence.

60-е  года в истории искусственного  интеллекта отметились попытками  отыскать общие методы решения  широкого класса задач, моделируя  сложный процесс мышления. Разработка  универсальных программ оказалась  слишком трудным и бесплодным  делом. Чем шире класс задач,  которые может решать одна  программа, тем беднее оказываются  ее возможности при решении  конкретной проблемы. В этот период  началось зарождение эвристического  программирования. Эвристика – правило, теоретически не обоснованное, но позволяющее сократить количество переборов в пространстве поиска. Эвристическое программирование – разработка стратегии действий по аналогии или прецедентам. В целом, 50-60 г.г. в истории искусственного интеллекта можно отметить как время поиска универсального алгоритма мышления.

Существенный  прорыв в практических приложениях  искусственного интеллекта произошел  в 70-х гг., когда на смену поискам  универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания специалистов-экспертов. В США  появились первые коммерческие системы, основанные на знаниях, или экспертные системы. Пришел новый подход к решению  задач искусственного интеллекта –  представление знаний. Созданы «MYCIN»  и «DENDRAL» – ставшие уже классическими  экспертные системы для медицины и химии. Обе эти системы в  определенном смысле можно назвать  диагностическими, поскольку в первом случае («MYCIN») по ряду симптомов (признаков  патологии организма) определяется болезнь (ставится диагноз), во втором – по ряду свойств определяется химическое соединение. В принципе, этот этап в истории искусственного интеллекта можно назвать рождением  экспертных систем.

Следующий значимый период в истории искусственного интеллекта – это 80-е года. На этом отрезке искусственный интеллект  пережил второе рождение. Были широко осознаны его большие потенциальные  возможности, как в исследованиях, так и в развитии производства. В рамках новой технологии появились  первые коммерческие программные продукты. В это время стала развиваться  область машинного обучения. До этих пор перенесение знаний специалиста-эксперта в машинную программу было утомительной и долгой процедурой. Создание систем, автоматически улучшающих и расширяющих  свой запас эвристических (не формальных, основанных на интуитивных соображениях) правил – важнейший этап в последние  годы. В начале десятилетия в различных  странах были начаты крупнейшие в  истории обработки данных, национальные и международные исследовательские  проекты, нацеленные на «интеллектуальные  вычислительные системы пятого поколения».

2.2 Проблема создания искусственного интеллекта.

Постепенно возникло два крайних взгляда на проблему создания искусственного интеллекта - коннективизм и символизм - обогащающие друг друга в процессе своего развития.

Коннективизм вырос из разработок в области перцептронов и первоначально стоял в стороне от ЭВМ. Перцептрон создавался как информационная модель нейронной сети в терминах кибернетики. Такие модели строятся на сетях микропроцессоров. При этом подходе искусственный интеллект понимается как процесс, возникающий при передаче информации. Методом коннективизма является численное моделирование распространения активности по сети большего числа простейших пороговых элементов со случайными связями. Это - физически активный подход к созданию искусственного интеллекта. Но чтобы получить гарантию правильного поведения такой системы нужно не только учитывать вероятность процессов внутри нее, но и структурность восприятия. Это создает сложности в работе с такими системами , необходимость ее воспитания и обучения самого оператора.

Символизм трактует искусственный интеллект как целенаправленную обработку информации (манипулирование символами). Методом такого подхода является логическое программирование компьютера. Его достижением считают уточнение понятия алгоритма. Символический подход позволил структурировать когнитивные процессы в сетях параллельной обработки информации.

Указанные два направления в работах  по созданию теории искусственного интеллекта породили бионический и программно-прагматический подходы к решению этой проблемы. Первое интересовалось проблемами искусственного воспроизведения тех структур и процессов, которые характерны для живого человеческого мозга и которые лежат в основе процесса решения задач человеком. Это направление имеет четко выраженный фундаментальный характер и его развитие невозможно без глубокого изучения мозга специфическими нейрофизиологическими, морфологическими и психологическими методами. Что касается программно-прагматического направления, то оно занималось созданием программ, с помощью которых можно было решать интеллектуальные задачи. Таким образом проблема создания искусственного интеллекта рассматривается как часть общей теории программирования. При этом программы искусственного интеллекта ориентируются не только и не столько на решение конкретных интеллектуальных задач, сколько на создание средств, позволяющих автоматически строить программы для решения, когда в таких программах возникнет необходимость.

Таким образом, если одно направление создания искусственного интеллекта интересует в основном чистая наука и для  них компьютер - лишь инструмент, обеспечивающий возможность экспериментальной  проверки теорий процессов мышления, то интересы второй группы лежат в  области техники: они стремятся  расширить сферу применения компьютеров  и облегчить пользование ими.

Заметим, что в последнее время развивается  так называемый гомеостатический подход, когда мозг рассматривается как гомеостатическая система, представляющая собой совокупность противоборствующих подсистем в результате функционирования которых обеспечивается нужное равновесие всей системы в условиях постоянно меняющихся воздействий внешней среды.

Искусственный интеллект - одна из новейших наук, появившаяся во второй половине ХХ века на базе вычислительной техники, математической логики, программирования, психологии, лингвистики, нейрофизиологии и других отраслей знания.

Об  интеллекте компьютера можно было говорить, если бы он сам на основании собственных  знаний сумел бы составить  программу решения  не вычислительных задач. Следовательно, в создании ИИ основной задачей становится реализация машинными средствами тех мета процедур, которые используются в интеллектуальной творческой деятельности человека.

Термин "искусственный интеллект" был введен Дж. Маккарти в 1956 году.

Искусственный интеллект ставит своей целью  создание програмноаппаратных средств  ЭВМ позволяющих : 1) имитировать на ЭВМ отдельные элементы творческого процесса, 2) автоматизировать целенаправленное поведение роботов, 3) обеспечивать диалоговое общение с ЭВМ пользователей на языке их предметной области, создавать экспертные системы. В теорию искусственного интеллекта как научного направления входит теория программирования, включая теорию самих ЭВМ. Обобщающую концепцию искусственного интеллекта формулируют следующим образом: " под искусственным интеллектом подразумевается набор программных и аппаратных средств, использование которых должно было бы приводить к тем же результатам, к которым при решении данного класса задач приходит интеллектуальная деятельность человека". К числу этого класса задач включают игру в шахматы, доказательство теорем, общение с человеком на естественном языке, перевод с одного языка на другой, способность программ к обучению и самообучению, автоматическую коррекцию, самоконтроль, наконец, способность вырабатывать новые знания и подготавливать их для принятия ответственных решений. На первый план выдвигается организация знаний в системах ИИ. 
 
 
 

Вывод

Интеллектуальные  способности человека есть результат  биологической и социальной эволюции. Природа человека биосоциальна, сущность человека социальна, это совокупность устойчивых общественных отношений  определяющих внутреннюю логику развития человека. Искусственный интеллект  есть результат научно-технического развития. Он возникает путем искусственного соединения заранее подготовленных и изначально различных деталей. Поэтому искусственный интеллект  является именно искусственным, т.е. вторичным, производным по отношению к деятельности человека. В данном случае речь идет о различных источниках происхождения  определяемых качеством различных  форм движения материи.

Мышление - уникальная способность человека, возникшая на основе активно-преобразовательного  отношения человека к объективной  и субъективной реальности. Человек  способен мотивированно, т.е. целенаправленно, в зависимости от конкретных условий  изменять программу своих действий, притом так, что новая программа  строго логично не вытекает из старой. Главное в процессе мышления - умение ставить задачу и само программироваться на ее решение. ЭВМ может решить ту или иную задачу или проблему, но он не может ее поставить.

Характеризуя  различия между естественными и искусственным интеллектом, следует указать на то, что мозг человека оперирует понятиями, суждениями, имеющими диалектический характер, в то время как машина оперирует вычислениями по законам формальной логики. Интеллект человека связан с абстракциями, лишенными чувства наглядности, что отсутствует у ЭВМ. В работе человеческого мозга большое значение имеют бессознательная деятельность, интуиция, творчество, которые не могут быть формализованы, а поэтому представлены в виде компьютерных программ. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Литература

1. http://logic-cor.narod.ru/fenom2.htm

2. http://priroda.inc.ru/intuizij/intuizij10.html

3. Большой психологический словарь. Сост. Мещеряков Б., Зинченко В. Олма-пресс. 2004.

4. Основы психолого – педагогических знаний. Э.Г. Скибицкий, И.Э. Толстова, Н.А. Лихачёва. НСК: НГАУ.2006.