4.5 Запитання до розділу 4

1. Дайте визначення штучного і природнього.

2. Перерахуйте відмінності і подібності між штучним і природним.

3. Які існують принципи зв’язку із створенням штучного?

4. Які негативні наслідки в житті людини випливають із повсюдного використання штучного?

5. Які проблеми виникають в діяльнісній концепції знання у зв’язку із застосуванням штучних приладів?

6. Що таке інтелект?

7. Перелічіть ознаки інтелекту.

8. Дайте визначення “штучний інтелект”

9. Що означає інтелектуальна активність у творчості?

10. Які існують вимоги при створенні штучного інтелекту?

11. Перелічіть проблеми (наукові, технічні) при створенні штучного інтелекту

12. Що необхідно враховувати вченим, інженерам при створенні штучного інтелекту?

13. Перелічіть основні рівні людського інтелекту.

14. Які ознаки природного інтелекту?

15. Які нові виникли проблеми пізнання знання у зв’язку з комп’ютеризацією діяльності?

Розділ 5 Проблеми функціонування штучного інтелекту

5.1 Проблеми створення штучного інтелекту, людино-машинних систем

Вихідна постановка питання про можливість "штучного інтелекту" була дана піонером кібернетики А.Тьюрингом в книзі "Чи може машина мислити?" Згодом виявилося, що питання було поставлено нечітко, оскільки опис роботи мозку і мислення, та опис переробки інформації машиною здійснюється різними науковими мовами.

Правильна постановка питання така: які можливості штучного інтелекту? Створення штучного інтелекту вимагає: 1) моделювання процесів пізнання, створення таких машинних моделей, таких алгоритмів, які в певною мірою здатні описати процес мислення; 2) праці щодо створення систем автоматичного розв'язування складних задач при відволіканні питання, що проходить у людському мозку, коли розв'язуються аналогічні задачі.

Щодо розуміння штучного інтелекту, його обмеженості важливо враховувати його логічні джерела. Виявилось, що для автоматизації інтелектуальних процесів переробки інформації теоретичні логічні основи уже розроблені в математичній логіці: розвинута теорія формалізованих мов, побудовані логічні числення, створена теорія алгоритмів. І взагалі доведені теореми, із яких випливає, що будь-який процес переробки інформації, описаний на чіткій мові, може бути переданий машині. ЕОМ і є конкретизація абстрактних механізмів дискретної переробки інформації. Будь-який процес і процес мислення, зокрема, в принципі може бути промодельований на відповідному дискретному автоматі.

Поки що можливості обчислювальних машин щодо переробки інформації виявились обмеженими. Отже, працює гіпотеза Дж. фон Неймана: існує рубіж, поріг зростання складності систем, починаючи з якого неможливий такий опис системи, яка в деякому розумінні більш проста, ніж вони самі. Опис і навіть конструкції людського інтелекту, складніші ніж він є в натурі. А мають бути простіші. Американський філософ Х.Дрейфус у книзі "Що не можуть обчислювальні машини?" не стільки чітко сформулював, як описав антиномії "штучного інтелекту". Перша антиномія (антиномія гнучкості): для того, щоб алгоритмічно переробити інформацію, необхідно користуватися відповідно цими правилами. Чим більш гнучкими є правила, тим ближча переробка інформації до того, що робить людина. Як зробити їх гнучкими? Ввести правила, зміни правил і т.д. Такий процес повинен бути або безконечним - і тоді про переробку інформації не може йти мова, або слід постулювати наявність кінцевих правил, але тоді повинні бути такі задачі ситуації, з якими даний алгоритм справитись не може. Друга антиномія (антиномія контексту) для розуміння виражень природної мови необхідний контекст. Такий контекст необхідний і для того, щоб обробляти інформацію на природній мові. Контекст дає розуміння, але його теж треба зрозуміти, отже, слід залучити більш широкий контекст для розуміння попереднього і т.д. до безконечності або до якогось кінцевого контексту. Але останній зразу ж обмежить можливості "розуміння" кібернетичною системою сприйманих нею текстів. Людина спочатку практично долає як апорії закони, так і антиномії Канта і Дрейфуса, а потім і теоретично. А машини такої, щоб змогла практично розв'язати антиномії Дрейфуса покищо не зроблено. Світ людини різко відрізняється від атомізованого світу фізичних подій, який закладений в машину. У атомізованому світі подій не враховується значення людського тіла, біологічні потреби, тілесні функції. Очевидно, що штучний інтелект настільки приблизиться до природного інтелекту, наскільки зуміють створити машину, яка б за субстратом, потребами, функціями приблизилась до людського субстрату, людських потреб і функцій.

Але наука і техніка ставлять скромніше питання: не повна імітація людського мислення, а посилення деяких інтелектуальних функцій людини, відтворення деяких творчих процесів. Звичайно, що логіка розвитку науки і техніки, які спрямовані на створення штучного інтелекту приведе до потреби створення штучної людини. Інакше прогресу у створенні штучного інтелекту не буде.

Уже тепер справа не просувається вперед, бо займаються тільки мозком, а не всім людським, мислення розуміють вузько, як тільки функцію мозку. Для подальшого прогресу у створенні штучного інтелекту необхідні:

– уточнення понять, які зв’язані з інтелектом, зокрема мислення, пізнання, знання, відчуття, сприймання, уявлення, уява, пам'ять;

– співдружність всіх наук про людину та її інтелект: філософів, логіків, психологів, біологів, медиків, лінгвістів, технічних спеціалістів з усіх видів інженерної діяльності;

– врахування, що людське мислення є одночасно і образне (художнє), і понятійне, і мовне, і технічне, і логічне. Мислення людське не можна зводити тільки до логіки, логічних операцій. Людське мислення логічне і нелогічне, і навіть надлогічне. Логіка тавтологічна, а мислення творче, створює нове знання;

– розуміння, що мислення не просто лише функція одного мозку, а цілої людини, функція життя-буття. Діяльність мозку спирається на всі сенсорні дані, які приносять органи чуття із людського світу, життєвих ситуацій людини. Інтелектуальна діяльність проходить в контексті будови і функції всього людського організму, психології людини і її соціального життя;

– інтелектуальні машини мають бути діалогічними, вміти здійснювати двобічне спілкування: від людини до машини і від машини до людини;

– в основі конструкцій штучного інтелекту повинна лежати загальнонаукова теза про зв'язок мислення і мови. Знання виражається мовою. Реальність для людини дана разом з мовою. Мова і її одиниці - носії значень. Створення мовних значень і є процес пізнання, його окремий акт. Кожна одиниця мови має значення в системі мови, тобто речень, суджень, тексту. Слова і речення конструюють дійсність;

– створення когітології - науки про мислення;

– в думаючу машину закладати вміння ставити цілі, передбачати, приймати рішення без цілей і передбачень, без контролю і співставлення отриманого результату з поставленою ціллю мислення.

Ряд теоретичних прорахунків і некоректності щодо дослідження і створення штучного (машинного) інтелекту зумовлені абсолютизацією специфіки природного інтелекту, недооцінкою можливостей і перспектив штучного, перебільшення ролі машинного фактора і недооцінки людського.

Правильна постановка питання про штучний інтелект залежить від істинного розуміння природного інтелекту, людського мислення. Мислення - соціально-практичне набуте вміння людини творчо сприймати, уявляти, розуміти, змінювати світ і розв'язувати задачі, проблеми у відповідності із змістом і суттю світу в цілому і його окремих речей.

Якщо взяти один, але важливий аспект мислення – розв'язування задач, то штучний інтелект має бути репродуктивною або продуктивною, творчою, розв'язуючою системою. Репродуктивні задачі мають всі умови, засоби і способи для досягнення цілей. Творчі задачі вимагають пошуку, створення таких умов, засобів і способів досягнення цілей.

Будь-які реальні задачі містять в собі репродуктивні і творчі елементи. Штучний інтелект повинен, отже, моделювати розв'язування цих двох типів задач.

Чи можливо в принципі машиною (інтелектуальною) розв'язувати творчі задачі? Який ступінь еквівалентності субстратів природного і штучного інтелекту?

В машинному моделюванні природного інтелекту існують два напрямки: 1) дескриптивний (субстрактно-структурний);

2) нормативний (функціональний).

Дескриптивний напрямок був орієнтований на моделювання будови і властивостей, внутрішніх динамічних структур процесів розв'язування задач, які зовнішньо виражаються в макропрограмах переробки інформації. Другий напрямок орієнтований на ідентичність результатів розв'язування задач і відповідних їм макропрограм переробки інформації. Таке функціональне моделювання виявилось обмеженим в можливостях розв'язування задач і проблем, які вимагають творчості. Причини такого обмеження в тому, що багато творчих елементів неможливо заформалізувати. На першому етапі становлення задач і проблем такими неформальними або неформалізова-ними елементами є виникнення проблемної ситуації, постановка цілей, вироблення критеріїв відбору реакцій. Це прерогатива людини, а не машини. Неформальні елементи другого етапу, тобто аналіз умов задачі, знаходження ідеї розв'язання, створення плану її реалізації: стимуляція пошуків необхідних ланок розв'язування, підкріплення необхідних для системи реакцій і асоціацій в процесі самонавчання, творча уява як здатність до утворення догадок, гіпотез і як здатність до синтезу найвищого рівня цілісності. Генератор випадкових станів, як довів У.Р.Ешбі, реалізує лише кількісну, а не якісну різноманітність пошуку. Комбінаторика і методи нелінійного синтезу теж не досягають рівня процесів інтелектуального синтезу. На третьому етапі неформальними елементами є предметна інтерпретація формального розв'язування, знакового вираження, процес переходу сигналу-подразника в образ (модель), розуміння в цілому.

Яка причина неформалізованості діяльності людини?

Неформалізовані властивості діяльності - це прояви активності, що залежать від мотивів, які в свою чергу виникають на основі різноманітних потреб і їх модифікацій (почуттів, бажань, інтересів, устремлінь). Останні і є внутрішніми факторами творчості. В сучасні машини закласти ці потреби поки що не вдається, вони не є самоорганізуючими. У них відсутній стан активної потреби.

Творчі елементи неможливо відтворити чисто функціональним моделюванням, без створення субстрактної структури носія інтелекту - мозку. Наприклад, не вдалась спроба формально вирішити проблему підкріплення реакцій без моделювання стану вимоги задоволення потреби. Неможливо розв'язати і побудову автоматики "внутрішньої моделі зовнішнього світу", оскільки перехід фізичного сигналу в модель (образ) зовнішнього світу вимагає опредметнення сигналу, тобто зворотну проекцію відношень і структур на зовнішній предмет. Щоб здійснити такий вихід із світу внутрішніх станів у світ зовнішніх предметів, необхідна реалізація вектора активної спрямованості назовні. У людини це виражається устремлінням до об'єкта актуальної потреби. Треба також зауважити, що моделювання творчого мислення з врахуванням психічних властивостей, які виражають активно-спонукальне начало, не може обмежуватися зовнішнім макрорівнем логіко-інформаційних програм. Необхідне моделювання більш глибинних рівнів організації системи штучного інтелекту.

Основними рівнями і аспектами людського інтелекту є 1) інформаційно-логічний рівень, тобто логіко-синтаксичних структур переробки інформації; 2) гносеологічний рівень, який розкриває зв'язок змісту з логічними формами переробки інформації, закони взаємодії суб'єкта з об'єктом; 3) психологічний рівень, (стан і досвід суб'єкта); 4) нейропсихологічний рівень (фізіологічні механізми психічної діяльності); 5) нейрофізіологічний рівень (фізіологія мозку, рецепторів і нервових комунікацій); 6) біохімічний рівень. Отже, проблема передачі функцій штучного інтелекту інформаційним машинам і роботам потребує знання комплексу наук про життя, психіку, людину.

Сьогодні найбільш реальним і ефективним напрямком досліджень є створення людино-машинних систем, де на долю людини випадає здійснення творчих елементів мислення, а на долю комп'ютерів - реалізація машинних програм, оскільки ЕОМ володіють алгоритмічною універсальністю.

Кожен тип творчих задач має різні творчі елементи, число і різний розподіл в процесі розв'язування проблеми. Щоб правильно розподілити функції людини і ЕОМ, необхідно залучити знання зі всіх наук про людину. Якщо обмежитись тільки функціональним моделюванням мислення, тобто складанням більш досконалих програм, то неможливо наперед знати, які компоненти творчі, а які - механічні.

Поки що будуються "часткові мозкові машини", які виконують окремі види розумової діяльності, окремі мислительні операції. Машина виконує наперед визначений алгоритм, не змінюючи його в процесі роботи. Моделюються формальні аспекти мислення, рутинні схеми.

На шляху до створення "повної мозкової машини" необхідна побудова "часткової мозкової машини", часткових мо­делей, перехід від алгоритмічних процесів до евристичних, від синтаксичного моделювання до семантичного.

Проблема штучного інтелекту тісно пов'язана з більш глибокою і загальною проблемою самоорганізації, тобто ростом, розвитком, навчанням. Спочатку людина освоювала, оволодівала окремими предметами (давній час), простими, детермінованими системами (Новий час), складними, стохастичними (XX ст.). На черзі самоорганізуючі системи. Кібернетичне моделювання життя і психіки - завдання на XXI століття.

Досвід використання засобів обчислювальної техніки для роз'вязування інтелектуальних задач доводить, що можливо створити машину, яка б повніше відтворювала інтелект людини. Уже сучасні машини оперують не тільки кодами (числами), але й сприймають смислову інформацію. Навіть в перших програмно-керованих обчислювальних машинах один і той же код мав можливість набувати різне смислове значення в залежності від того, якою частиною машини він сприймався. Розвиток семіотичних моделей (ситуаційне керування) підтверджує можливість сприйняття і машинної обробки смислової інформації.

Які основні ознаки, риси природного інтелекту в процесі його функцій? Яка логіка механізму інтелекту? Російський фізіолог П.К.Анохін, узагальнюючи наукові результати досліджень інтелектуальної діяльності, виділяє такі основні риси вузлові механізми функціонуючого мозку: передбачення, ціль, прийняття рішення, співставлення отриманих результатів з поставленою ціллю. Всі функції організму і функції нервової системи, зокрема, є логічно цілісними, і тому їх біологічний смисл розкривається на рівні вищого синтезу. Теорія функціональної системи, запропонована Анохіним П.К., виявляє і органічну єдність механізмів.

При компенсації втрачених функцій виявилося, що всі складні фактори діяльності, наприклад, такі як пам'ять, емоція, ціль виступають в органічній єдності і тільки ця єдність здатна відновити втрачену функцію. Така функціональна єдність і називається функціональною системою. Вона являє собою одиницю діяльності будь-якого живого організму і складається із цілого ряду вузлових механізмів, які забезпечують фізіологічне і логічне формування акту поведінки. Для інтелектуальної діяльності первинним і вихідним є ефективний синтез - обробка інформації із зовнішнього і внутрішнього світу. На цій стадії "перед рішення" синтезуються збудження. Як і цілий акт поведінки, стадія "перед рішення" формується на основі домінуючої в даний момент емоції або мотиву (у вигляді потреби, бажання). Таке домінуюче збудження здатне видобувати із багаточисленних синаптичних утворень мозку все те, що було пов'язане в минулому із задоволенням або рішенням саме цієї домінуючої в даний момент потреби. До мозку одночасно йдуть збудження від зовнішньої обстановки. Отже, кожен нейрон мозку одночасно обробляє збудження від трьох різних джерел: 1) від органів людського організму (внутрішнє збудження, домінуюча мотивація); 2) від зовнішнього оточення (зовнішнє збудження); 3) збудження пам'яті (минуле збудження, актуалізація досвіду, спогад про минулий досвід).

Тільки одночасна обробка цих збуджень і зіставлення всіх комбінацій збуджень з минулим досвідом дають можливість організму приймати те чи інше рішення для отримання корисного результату. На стадії "перед рішення", тобто на стадії аферентного синтезу, вирішується головне питання: який корисний результат повинен бути отриманий в даній ситуації і при даній комбінації збуджень. Багато динамічних механізмів "працюють" на те, щоб виробити найбільш адекватне рішення для даної ситуації і забезпечити найбільш точне його використання. Наприклад, активізуючі апарати підкоркової ділянки (гіпоталамус, ретикулярна формація) забезпечують утворення асоціації і видобування інформації з пам'яті, за допомогою корки і підкорки здійснюється найбільш продуктивний синтез.

Кількість ступенів свободи нейронів всього мозку можна записати цифрою довжиною 9,5 млн. км. Одночасний запуск дій неможливий, організована поведінка їх обмежує. Прийняття рішення - це вибір одного ступеня свободи, який найбільш адекватно задовольняє вимоги даної ситуації.

Прийняття рішення орієнтоване на той результат, який відповідає домінуючому в даний момент мотиву. В стадії аферентного синтезу із пам'яті видобуваються не тільки загальні аферентні ознаки тої чи іншої ситуації, але і риси тих результатів, які колись були отримані при подібних мотиваційних та емоційних станах. Мозок здатний до системної генерації збудження, охопити не тільки якісь часткові ознаки яких-небудь подій, але й ступінь успішності і корисності тих результатів, які були отримані в аналогічних ситуаціях минулого. Результати минулого можуть послідовно виринати з пам'яті і зіставлятися з потребами даної ситуації до тих пір, поки домінуючий в даний момент мотив не стане зовсім відповідати одному із результатів минулого. Це так званий перебір уявних результатів минулого, що виникли в емоціональних структурах мозку (гіпоталамус, лімбічна система, ретикулярна формація). Мотиваційне збудження доходить до тих структур мозку, які зберігають в пам'яті результати різних задоволень саме даної мотивації в минулому. Наприклад, стан апетиту залежить від того, що гіпоталамус безперервно подразнюється "голодною" кров'ю. Це збудження йде до кори мозку і мобілізує всі елементи минулого досвіду, що відноситься до даної мотивації.

Ми і шукаємо можливості задоволення певної потреби. При цьому із пам'яті видобуваються результати минулого досвіду щодо задоволення потреби. В процесі такого спогаду "працює" вся функціональна система зі всіма своїми механізмами і з механізмом оцінки отриманого результату. Кожен елемент інтелектуальної діяльності має певну нейрофізіологічну основу. Експериментальним шляхом відкрито нейрофізіологічний апарат передбачення - акцептор результату дії (П.К.Анохін). На основі перебору всіх ознак минулих результатів і співставлення їх домінуючою мотивацією цей апарат зосереджує в собі всі аферентні ознаки того конечного результату, з приводу якого було прийнято рішення. П.К.Анохін так пояснює таку функціональну дію як акцептора результатів: Якщо прийнято взяти зі столу склянку,, то в акцепторі результату, що з'явився, будуть сконцентровані всі ознаки склянки, які відносяться до даної дії і її зовнішній вигляд, вага, тактильні особливості, температури і т.д. Смисл цього апарата, що випереджує і передбачає властивості майбутнього результату полягає в тому, що в кінці дії, тобто після взяття склянки, повинна бути отримана вся інформація про параметри цієї дії. Саме в цей момент в центральній нервовій системі і проходить співпадання результату, який прогнозувався в акцепторі результатів дії (взяти склянку), з параметрами реально отриманого результату.

Коли здійснюється зіставлення двох комплексів збуджень, нервова система здійснює контроль результатів здійсненої дії. Якщо зіставлення показало, що прогнозовані параметри в акцепторі майбутнього результату повністю співпадають з параметрами реально отриманого результату, то дана дія завершується, і її результати використовуються для формування майбутнього етапу поведінки. Якщо виявляється неспівпадання параметрів реально отриманого результату дії із запрогнозованими, то це розходження стимулює побудову і підбір нової програми дії, що може більш повно забезпечити отримання очікуваного результату. По суті таке зіставлення результатів в нервовій системі здійснюється неперервно, оскільки наша поведінка - континуум результатів.

Електрофізіологічні дослідження показали, що можна штучно вводити і виводити із акцептора результатів дії нові компоненти, збагачувати цей нейрофізіологічний апарат, і тим самим ми маємо можливість розширити наші впливи на інтелектуальну діяльність.

Є нейрони, які при теперішньому подразненні включають минулий досвід вражень, одночасно формують процеси, властивості яких будуть отримані тільки в майбутньому. Це є нейрони трьох часів. Отже, основними властивостями інтелекту є аферентний синтез, постановка цілі, прийняття рішення, оцінка отриманого результату, передбачення, зворотна аферентація.

Інформаційні машини, як і інтелект людини, слід розглядати в русі, зміні, розвитку, зв'язку з іншими інтелектами, з врахуванням навчання, "виховання", розуміти як елемент людино-машинного соціуму.

Основним недоліком створення штучного інтелекту є недостатня психологічна база, психологічне осмислення процесів і результатів дії машинного мислення.

Основними напрямками дослідження штучного інтелекту на основі знань про природний інтелект були:

– дослідження спілкування людини з ЕОМ на природній мові. Ці дослідження пов'язані з оцінкою місця людини в діалогових системах, встановленням змін в психіці і свідомості людини, які виникають або можуть виникнути в процесі розвитку таких систем. В тому ж напрямку слід дослідити лінгвістичні і психологічні елементи структури природної мови, проблему розуміння;

– дослідження гібридного інтелекту (ергатичні системи). Йдеться про психологічне обгрунтування і оцінку особливостей поведінки людини в людино-машинних системах, пошук шляхів і засобів подолання різних психологічних бар'єрів, встановлення довготривалих перспектив розвитку цих систем і тих особистісних, соціально-психологічних змін, до яких цей розвиток може призвести;

– модельне дослідження інтелектуальних систем, здатних формувати рішення в складних умовах за наявності невизначеності і при відсутності повної інформації. До цих досліджень відносяться теорія ситуаційного управління, розробка модальних і розмитих логік.