Вопрос 23 Проблема искусственного интеллекта. Основные подходы и перспективы

Эволюция человеческой цивилизации имеет тенденцию к поглощению естественного искусственным. Это проявляется в создании множества опосредующих звеньев между естественными способностями и потребностями человека и искусственными формами их проявления и удовлетворения.

Так специалисты в области кибернетики сразу же указали на принципиальную возможность моделирования сознания, как индивидуального, так и общественного, при помощи технических средств. Уже в середине 90-х годов была решена проблема моделирования нейронных систем, находящихся на уровне нервной системы головоногого моллюска (порядка 100 тысяч нейронов). Такие системы способны к самообучению, к образованию условных рефлексов и даже к простейшим «умозаключениям», основанным на выявлении аналогий.

Интеллект (по Пиаже Ж.) – высшая форма духовного приспособления к среде путем мгновенной организации стабильных пространственно-временных логических структур.

Машинный (искусственный) интеллект – прежде всего искусственная система, имитирующая решение человеком сложных задач в процессе жизнедеятельности. Таким образом, мышление, разум, интеллект, творчество, рефлексия, высшие уровни психической активности – продукт человеческой деятельности, биологически и социально детерминированной. 

Историческая проблематика искусственного интеллекта связана с поисками средневековых мыслителей совершенного «философского» или «первоадамового» языка, через который можно познать абсолютную истину. В процессе превращения мифологических представлений об искусственном интеллекте в рациональную научную конструкцию выделяется три ключевые идеи:

–представление о возможности окончательного рационального познания мира;

–представление об объективном знании, независимом ни от человека, ни от человечества;

–представление об объективности познания, представляющее собой, с точки зрения кибернетики, совокупность процессов получения, передачи и переработки информации.

К основным программам искусственного интеллекта относят:

–создание компьютеров, способных выполнять функции, традиционно относимые к области искусственного интеллектуальной деятельности человека;

–попытки моделировать сам человеческий интеллект на основе моделирования мозгового субстрата (нейрокомпьютеры);

–создание искусственных самообучающихся устройств, способных эволюционизировать (кибернетика).

Далее следует отметить основные отличия естественного и машинного мышления. Функция мышления в случае машины сводится к логическому преобразованию знаков, знаковых структур и отношений между ними, представленных на специализированных языках в машинных программах и реализуемых электронными устройствами машины. 

В интеллектуальных механизмах выработки решений человека ведущую роль играют образные явления, целостное видение, интуиция и сопровождающие их состояния эмоциональной напряженности. Посредством образов, как психических отображений объекта-источника, происходит регулирование решений и действий и превращение приобретенного опыта в творческую идею.

Компьютеры же работают без таких образов. 

Кроме того, мышление человека богаче его логической структуры, которая может быть воспроизведена в машинных процессах.

К мероприятиям по организации взаимодействия человека и компьютера можно отнести следующие:

–использование компьютерной техники в области управления для подготовки принятия решений человеком;

–взаимодействие человека и машины в области познавательной деятельности для решения системных прогностических задач (методы имитационного моделирования);

–организация информационного обслуживания на основе диалогового взаимодействия человека и компьютера в информационной сфере и др.

Интеллектуальный потенциал систем «человек-компьютер» обладает определенным своеобразием, которое состоит в том, что эти системы дают не только средства для познания и проектирования реальности (прежде всего информационной среды, окружающей человека), но и сами «включены» в эту реальность.

Кроме того, резко увеличивается эффективность использования интеллектуальных ресурсов общества (развитие баз данных, технические и программные средства взаимодействия и др.). Это позволяет строить из данных гораздо более разнообразные и гибкие семантические структуры и отношения, преобразовывать их, собирать во фрагменты, обновлять, исключать, представлять все богатство состояний предметного мира в виде набора моделей для решения новых прикладных задач.