3. Комп’ютерне та людське мислення. Перспективи розвитку.

Термін інтелект [1] (intelligence) походить від латинського intellectus - що означає розум, розум, розум; розумові здібності людини. Відповідно штучний інтелект (artificial intelligence) - ШІ (AI) звичайно тлумачиться, як властивість автоматичних систем брати на себе окремі функції інтелекту людини, наприклад, вибирати і приймати оптимальні рішення на основі раніше отриманого досвіду і раціонального аналізу зовнішніх впливів. У цьому визначенні під терміном "знання" мається на увазі не тільки ту інформацію, яка надходить у мозок через органи почуттів. Такого типу знання надзвичайно важливі, але недостатні для інтелектуальної діяльності. Справа в тому, що об'єкти навколишньої середовища мають властивість не тільки впливати на органи почуттів, але і знаходитися один з одним в певних відносинах. Ясно, що для того, щоб здійснювати в навколишньому середовищі інтелектуальну діяльність (або хоча б просто існувати), необхідно мати в системі знань модель цього світу. У цій інформаційній моделі навколишнього середовища реальні об'єкти, їх властивості і відносини між ними не тільки відображаються і запам'ятовуються, а й, як це зазначено в даному визначенні інтелекту, можуть подумки "цілеспрямовано перетворюватися". При цьому істотно те, що формування моделі зовнішнього середовища відбувається "у процесі навчання на досвіді й адаптації до різноманітних обставин". Знаходження алгоритмів є природною метою людини при вирішенні ним різноманітних класів задач. Відшукування алгоритму для задач деякого даного типу пов'язане з тонкими і складними міркуваннями, які вимагають великої винахідливості і високої кваліфікації. Прийнято вважати, що подібного роду діяльність вимагає участі інтелекту людини. Завдання, пов'язані з віднайденням алгоритму розв'язання класу задач певного типу, будемо називати інтелектуальними. Що ж стосується завдань, алгоритми, вирішення яких вже встановлені, то, як зазначає відомий фахівець у галузі ШІ М. Мінський, "надмірно приписувати їм таке містичне властивості, як" інтелектуальність ". Справді, після того, як такий алгоритм вже знайдений , процес розв'язання відповідних задач стає таким, що його можуть у точності виконати людина, обчислювальна машина (належним чином запрограмована) або робот, що не мають ні найменшого уявлення про сутність самої задачі. Потрібно тільки, щоб особа, що вирішує завдання, була здатна виконувати ті елементарні операції, з яких складається процес, і, крім того, щоб воно педантично і акуратно керувалося запропонованим алгоритмом. Така особа, діючи, як кажуть у таких випадках, чисто машинально, може успішно вирішувати будь-яке завдання аналізованого типу. Тому видається цілком природним виключити їх класу інтелектуальних такі завдання, для яких існують стандартні методи рішення. Прикладами таких задач можуть служити чисто обчислювальні задачі: рішення системи лінійних алгебраїчних рівнянь, чисельне інтегрування диференціальних рівнянь і т.д. Для вирішення подібного роду завдань є стандартні алгоритми, що представляють собою певну послідовність елементарних операцій, яка може бути легко реалізована у вигляді програми для обчислювальної машини. На противагу цьому для широкого класу інтелектуальних завдань, таких, як розпізнавання образів, гра в шахи, доведення теорем і т. п., навпаки це формальне розбивка процесу пошуку рішення на окремі елементарні кроки часто виявляється дуже складною, навіть якщо сама їх рішення нескладно. Таким чином, можна перефразувати визначення інтелекту як універсальний сверхалгорітм, який здатний створювати алгоритми вирішення конкретних завдань. Діяльність мозку (володіє інтелектом), спрямовану на вирішення інтелектуальних завдань, можна називати мисленням, або інтелектуальною діяльністю. Інтелект і мислення органічно пов'язані з вирішенням таких завдань, як доказ теорем, логічний аналіз, розпізнавання ситуацій, планування поведінки, ігри та управління в умовах невизначеності. Характерними рисами інтелекту, що проявляються в процесі вирішення завдань, є здатність до навчання, узагальнення, накопичення досвіду (знань і навичок) і адаптації до умов, що змінюються в процесі вирішення завдань. Завдяки цим якостям інтелекту мозок може вирішувати різноманітні завдання, а також легко перебудовуватися з рішення однієї задачі на іншу. Таким чином, мозок, наділений інтелектом, є універсальним засобом вирішення широкого кола завдань (в тому числі неформалізованих) для яких немає стандартних, заздалегідь відомих методів рішення. До речі, цікавий план імітації мислення, запропонований А. Тьюрінгом. "Намагаючись імітувати інтелект дорослої людини, - пише Тьюринг, - ми змушені багато розмірковувати про той процес, в результаті якого людський мозок досяг свого справжнього стану ... Чому б нам замість того, щоб намагатися створити програму, яка імітує інтелект дорослої людини, не спробувати створити програму , яка імітувала б інтелект дитини? Адже якщо інтелект дитини отримує відповідне виховання, він стає інтелектом дорослої людини ... Наш розрахунок полягає в тому, що пристрій, йому подібне, може бути легко запрограмоване ... Таким чином, ми розчленуємо нашу проблему на дві частини: на завдання побудови "програми-дитини" і завдання "виховання" цієї програми ". Можна сказати, що саме цей шлях використовують практично всі системи ШІ. Адже зрозуміло, що практично неможливо закласти всі знання в досить складну систему. Крім того, тільки на цьому шляху виявляться перераховані вище ознаки інтелектуальної діяльності (накопичення досвіду, адаптація і т. д.). Якщо фізичні умови змінюються протягом одного життя незначно, то інформаційне середовище, а отже, і правила гри і властиві їм "виграшні стратегії" набагато більш мінливі. Ті з них, які були визнані суспільною думкою безумовно правильними в період дитинства і виховання конкретної людини, всього лише через кілька десятиліть можуть виявитися абсолютно безперспективними, що знаходиться в явному протиріччі з необхідністю виживання. «Чи може комп'ютер мислити? » Впевнено ствердну відповідь на запитання в заголовку теми моєї роботи вже давно дали багато видатних вчених, у тому числі:

• професор Массачусетського технологічного інституту Норберт Вінер «Питання. Кажуть, що обчислювальні машини думають. Чи так це? Відповідь. Якщо мати на увазі нинішній стан речей, то обчислювальні машини можуть навчатися. Обчислювальні машини можуть вчитися покращувати свою роботу шляхом її аналізу. Що речі такого роду отримають набагато більший розвиток в майбутньому в цьому, я думаю, не доводиться сумніватися »

• директор київського інституту кібернетики академік Віктор Михайлович Глушков «Необхідно, проте, підкреслити, що ніяких апріорних обмежень для автоматизації інтелектуальної діяльності не існує. Нерідко в якості доказу наявності таких обмежень призводять знамениту теорему Геделя про неповноту арифметики ... Даний аргумент, проте, непереконливий ... »Перед сучасними вченими, що займаються сьогодні вивченням і створенням систем штучного інтелекту встають сьогодні дві наступні проблеми:

• чи може комп'ютер мислити звичайним чином, як всі люди, тобто розуміти усну та письмову мову, перекладати з однієї мови на іншу, впізнавати людей і інші об'єкти, відповідати на питання і т. п.;

• чи може комп'ютер мислити творчо, тобто вирішувати творчі завдання, які поки що можуть вирішувати тільки дуже мало хто з людей.

В епоху комп'ютерної ейфорії минулого століття це питання займав всіх. З часом сяють дискусій ослаб: люди вирішили, що ЕОМ - це дещо інше й чуже і схожою на людину вона не буде. Так у чому ж відмінність комп'ютерного мислення від мислення людини?

Відповідати на ці питання, природно, потрібно порізно. При цьому потрібно враховувати, що категорії простого і складного в живій природі і людської цивілізації найчастіше визначаються по-різному. Так, у різного роду створених людиною машинах широко використовуються деталі, що обертаються, а в живій природі вони не використовуються ніколи. Живі літаючі істоти використовують махають крила, у створених самою людиною літальних апаратах вони не використовуються. Живі наземні істоти пересуваються на ногах, а в створених людиною наземних транспортних засобах замість ніг використовуються колеса. Ще приклад. В математиці для людини найпростішими є операції додавання, віднімання, множення і ділення. А диференціювання та інтегрування покладаються набагато більш складними математичним операціями. В аналоговій ж радіоелектроніці найпростішими для реалізації є математичні операції диференціювання, інтегрування, складання і віднімання, а множення і ділення - набагато більш складними операціями. І подібних прикладів можна навести безліч. Тому не повинен викликати занадто великого подиву той факт, що для людини і для комп'ютера порівняльна складність різних видів мислення є неоднаковою. Так, для людини більш простим є звичайне мислення і набагато більш складним творче мислення. А для комп'ютера, навпаки, звичайне мислення є більш складним і більш простим - творче мислення. Тому загальноприйнята в даний час послідовність робіт, коли переважна увага приділяється відповідної звичайному людському мисленню проблеми штучного інтелекту, що дозволяє в перспективі зрозуміти роботу людського мозку, а дослідження механізмів творчого мислення відкладається на потім, є невірною. Оскільки проблеми штучного інтелекту є дуже складними, вони будуть вирішені ще дуже не скоро. З цього приводу директор інституту імені Алана Тьюрінга в Глазго доктор Дональд Мічі в 1984р. писав: «... існує безліч ... природних завдань; багато з них для людини настільки тривіальні, що вирішуючи їх він, рідко усвідомлює, що виявляє чудові здібності, до яких на сучасному рівні розвитку обчислювальної техніки неможливо навіть підступитися. Серед цих завдань - володіння природною мовою, розуміння мовлення, вміння розібратися в навколишній обстановці через зорове сприйняття ». Про це ж у 2004 р . професор Харківського національного університету В. М. Куклін писав: «Природа, звичайно, підказує нам, як створити штучний інтелект, але люди поки що не здатні повторити досягнення природи навіть в мінімальному обсязі. Схоже, що людина робить тільки перші і невпевнені кроки до усвідомлення того, якими дивними ... здібностями він володіє, а також яким унікальним явищем природи він сам по собі є ». У той же час проблема використання персональних комп'ютерів для високоефективної допомоги людині у вирішенні її творчих завдань, тобто проблема комп'ютерного інтелекту, може бути успішно вирішена в найкоротші терміни. Майже всі необхідні для цього програмно-технічні засоби вже створені. Пояснюється це тим, що процес творчого мислення спрощено можна розділити на два послідовних етапи:

• виявлення чинників, що впливає на результати досліджуваного процесу;

• визначення причинно-наслідкового зв'язку (наприклад, математичної залежності) між виявленими суттєвими факторами.

Причому виявляється, що для людини найбільш важким у процесі мислення є перший етап творчого мислення, оскільки кількість факторів, імовірно впливають на той чи інший результат складної події (наприклад, захворювання, змін погоди, стихійних лих) зазвичай дуже велике. А людина здатна відносно успішно аналізувати лише ті процеси, в яких кількість взаємопов'язаних причинно-наслідковими зв'язками факторів дуже невелика, тобто не перевищує двох - трьох. Пояснюється це, мабуть, тим, що, оскільки людина живе у тривимірному світі, то мислячи зоровими образами, він порівняно легко може уявити функції однієї та двох змінних. Але вже в більш багатовимірному просторі навіть найпростіші завдання - наприклад, уявити собі, як виглядає куб в чотиривимірному просторі - людина вирішувати вже не може. Другий же етап мислення у людей зазвичай не викликає труднощів. А для комп'ютера, оснащеного відповідним програмним забезпеченням, ні перший, ні другий етап творчого мислення утруднень не викликають. Але за однієї умови. А саме, за умови, що в пам'ять комп'ютера буде додано досить велику кількість інформації, яка містить в собі відповідь на поставлене завдання. Отже, інтелект комп'ютера, як втім, і людини, визначається ступенем досконалості не тільки його процесора, але і пам'яті, а також її вмістом. І тому, щоб персональний комп'ютер став здатний надавати людині допомогу у вирішенні творчих завдань, він повинен бути оснащений принципово новою пам'яттю, названої нами персональної пам'яттю. Ця персональна пам'ять повинна бути, образно виражаючись, більш людиноподібної, тобто:

• інформаційний обсяг комп'ютерної пам'яті повинен бути значно збільшений;

• комп'ютерна пам'ять повинна бути максимально повно завантажена необхідною інформацією;

• завантажена в пам'ять комп'ютера інформація повинна бути максимально достовірної, тобто ця інформація повинна безперервно і з максимально високою швидкістю оновлюватися;

• комп'ютерна пам'ять повинна забезпечувати процесору мінімальний час доступу до всієї інформації, що зберігається в ньому інформації.

Тепер зрозуміло походження терміну. Персональна пам'ять так названа тому, що вона знаходиться безпосередньо в персональному комп'ютері (або поруч з ним), на відміну від віддалених баз даних колективного користування, час доступу до яких (наприклад, через Інтернет) неприпустимо велика. Майже 40 років тому Джозеф Вейценбаум з Массачусетського технологічного інституту створив програму «Еліза» (назва - на честь Елізи Дуліттл), за нинішніми поняттями, простеньку. І ця програма успішно підтримувала діалог з людиною, причому співрозмовник-чоловік втягувався у розмову так, що деякі випробовувані просили експериментатора вийти з кімнати, а потім - стерти запис розмови. Людина легко відвертим з машиною. Вона «просто» вміло ставила питання про те, про що людина вже щось розповів. «Мені здається, що моя мати мене не любить. - Розкажіть мені про вашу матір ». «Мої друзі не звертають на мене уваги. - Чи давно ви стали помічати це? "Навчити програму робити такі речі не просто, але факт очевидний. Розташований до діалогу (а не до конфронтації) людина втягувався. Це означає, що проблема не безнадійна, хоча «Еліза» не стільки говорила сама, скільки «приймала м'ячик».

Важлива відмінність програми від людини завжди полягала у тому, що у людини є зовнішній світ, а у програми - ні. Програма не змогла б підтримати розмову на тему, яка вимагає спеціальних знань. Та й простий людський побут представляв для неї загадку. Про телебачення високої чіткості (ТВЧ) з нею поговорити б не вдалося, і порадитися щодо вибору шпалер для кухні - теж. (Втім, як і з багатьма людьми.) Але сьогодні подібну програму можна підключити до будь-яких баз даних. Так само як і - хоча це й непросто - навчити будувати на основі цих даних гіпотези. Як властивостей, які є у людини, але яких немає і не може бути у програми, називають здатність до творчості, до створення нового, прагнення до знання. Це ще один сильний, але невірний тезу. Нічого абсолютно нового в світі немає і бути не може, хоча б тому, що «нове» завжди викладено мовою, фарбами і т.д., а мова і фарби вже існували до того. Тому мова може йти тільки про ступінь новизни, про те, на чому це «нове» базується, який досвід використовує і як виглядає саме. Зіставляючи використане і отримане, ми і робимо висновок про ступінь новизни. При цьому людина схильна перебільшувати ступінь новизни, якщо він не розуміє, як саме це зроблено. Ось приклад. Існує така теорія рішення винахідницьких завдань («ТРИЗ»), що полегшує створення винаходів. Вона дійсно ефективна, і з її допомогою зроблено безліч винаходів. Але приголомшливе відчуття новизни, яке регулярно виникає при читанні «Бюлетеня винаходів і відкриттів», після знайомства з Тризу істотно слабшає. Шкода, але справа важливіше. Можливі й специфічні ситуації генерації нового, наприклад, в персептороне. А саме, у мережі Хопфілда за певних умов відбувається релаксація до «помилковому образу» - збірному образу, можливо, успадковують риси ідеальних. Причому людина не може, дивлячись на «машинний збірний образ», ці риси виділити - образ виглядає випадковим. Можливо, що при реалізації цієї ситуації у власному мозку людина зніяковіло посміхається і каже «здається, я десь це бачив ...» Програма може будувати гіпотези з приводу досліджуваних нею явищ (у Мережі або зовнішньому світі) і перевіряти їх. Зрозуміло, вона будує гіпотези не якісь потрапило, а в якомусь класі (наприклад, апроксимує функцію многочленами або синусоїдами), але список класів можна легко розширити так, що він перевершить «людський». Третина століття тому Михайло Бонгард показав, що людина, як правило, не будує гіпотез з більш ніж трьома логічними операторами (якщо А і Б, але не В або Г), а програма вже тоді (і не надто напружуючись) будувала висловлювання з сім'ю. Якщо програма знайде - а вона це виявить, - що інформація збільшує ефективність її дій, то виникне «прагнення до знань». Інше заперечення - відсутність у програми самосвідомості, автодескріпціі, рефлексії. Це заперечення, здавалося б, несерйозне - програма може запам'ятовувати свої дії і аналізувати лог-файл. Причому в міру розвитку комп'ютингу багато заперечення та міркування відпали самі собою. Виявилося, що програми можуть навчатися і самонавчатися (в будь-якому обумовленому заздалегідь сенсі), вирішувати багато завдання ефективніше, ніж людина, шукати й обробляти інформацію, вести експеримент, витягувати нове наукове знання з архівів ... Очевидно, що однакові програми в процесі цієї діяльності стануть різними, придбають індивідуальність. Але, як не привабливий мислячий комп'ютер, створювати його потрібно з обов'язковим дотриманням відповідної техніки безпеки, тобто творчі завдання персональний комп'ютер повинен отримати можливість вирішувати тільки спільно з людиною. І ніколи самостійно. Це - принципово важливо, оскільки самостійно мисляча комп'ютер може представляти для людей дуже велику небезпеку, особливо творчо мислячий комп'ютер. Ось думка з цього приводу:

• професора Норберта Вінера «Питання. Д-р Вінер, чи існує небезпека, що обчислювальні машини коли-небудь візьмуть верх над людьми? Відповідь. Така небезпека, безсумнівно, існує »;

• доктора Дональда Мічі «Перспектива мати машини настільки талановиті й могутні, якими ми їх собі уявляємо, може здатися неприємною, навіть лякає .... Однак подібні філософські міркування, наскільки б важливими вони не представлялися, не повинні перешкодити нам шукати шляхи застосування нової техніки. Якщо це вдасться, то майбутнє наше буде краще, ніж можна собі уявити. Якщо ж ні, то у нас взагалі може не мати майбутнього ».

Це настільки важлива проблема, що мислячим комп'ютерам не здатним завдати шкоди людині внаслідок суворого дотримання людьми комп'ютерної техніки безпеки, має сенс дати спеціальну назву. Наприклад, назвати їх інтелектуальними комп'ютерами

Білет №22