CC BY
135
Ф1ЛОСОФ1Я НАУКИ I ТЕХН1КИ УДК 1:001.8
_ 1 *
Ю. Д. ГЕНСЩЬКИИ1
^Нацюнальний утверситет бюресурсгв 1 природокористування Укра!ни (Кшв), ел. пошта уига1ейег@атаЦ.сот, ОЯСГО: 0000-0003-0858-6862
Ф1ЛОСОФСЬКО-АНТРОПОЛОГ1ЧНЕ ЗНАЧЕНИЯ РОЗВИТКУ ШТУЧНО СТВОРЕНИХ 1НТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМ
Мета. Осмислення фшософського-антрополопчного значения розвитку штучно створених штелектуаль-них систем вимагае проведення анал1зу сощально-антрополопчного змюту проблеми розвитку м1жмашинно! взаемоди в контексп мед1аф1лософського праксису, антрополопчного змюту природи штелекту, розгляду специф1ки концепту штучно створених штелектуальних систем в середовищ1 М2М, розвитку соцюкогштив-них практик м1жмашинно! взаемоди, !х соцюгумаштарного потенщалу. Методолопя дослщження. Реал1за-ц!я мета вбачаеться в використанш науково-теоретично! бази мед1афшософи, фшософсько! антропологи, мед!афшософського шдходу до анал!зу суспшьства, науки та техшки, використант публшацш з обрано! тематики дослщження. Наукова новизна. Розглянуто концепт штучно створених штелектуальних систем в аспект! соцюгумаштарного потенц!алу !х становлення та розвитку в середовищ! М2М. Проанал!зована проблема машинного навчання як технолопя трансформаци М2М. Окреслено ашрополопчш загрози розвитку штучно створених штелектуальних систем. Висновки. З точки зору глобальних ризишв, одна з найбшьш критичних обставин у зв'язку з штучно створеною штелектуальною системою, це те, що вона може посили-ти св!й штелект надзвичайно швидко. Очевидна причина щдозрювати таку можлив!сть - це рекурсивне са-мополшшення. Така система стае розумшшою, в тому числ! розумшшою щодо написання внутр!шньо! ког-штивно! функци, тобто здатна переписати свою юнуючу когн!тивну функц!ю, щоб вона працювала краще. Це зробить так системи ще розумн!шими, в тому числ! розумшшим щодо завдання перероблення себе. Ус-п!х штучного штелекту може стати початком к!нця людсько! раси. Майже будь-яка технолог!я, потрапляючи в зловмисн! руки, виявляе потенцшш можливост! для запод!яння шкоди, але коли йдеться про штучно створен! штелектуальш системи, виникае нова проблема, пов'язана з тим, що щ зловмисн! руки можуть належа-ти самш технолог!!'.
Ключовi слова: штучно створена штелектуальна система, м!жмашинне середовище, штучний !нтелект, нейронна мережа, машинне навчання
Актуальнiсть теми дослщження
Проблема соц!ально-антрополог!чного функцюналу високих технологш давно перестала бути суто шженерною, все бшьше прони-каючи в ус галуз1 сустльних наук. Взаемодт-чи м1ж собою на р1зних р1внях, таю технолог!!' утворюють специф!чне середовище, яке в шже-нер!!' позначаеться як мережа м!жмашинно! взаемоди. Специф!чн!сть цього середовища в добу Постмодерну пояснюеться тим, що воно створюеться смарт-технолог!ями, як! на вщм!ну в!д звичайних здатн! комушкувати без втру-чання людини. Парадокс полягае в тому, що технолог!я створена людиною (та упод!бнюю-чись !й) сама створюе середовище в якому лю-дина виявляеться не потр!бною. Створене ко-гн!тивними смарт-приладами середовище по-вн!стю заповнюе вс! сфери життя, а людство наст!льки активно взаемод!е з ними, починаючи в!д ментального ! зак!нчуючи ф!зичним р!внем,
що буквально зростаеться з «розумними речами». Кшьюсть взаемод!ючих м!ж собою смарт-речей перевищуе к!льк!сть людей, а з кожним новим технолопчним поступом коли вони ста-ють все бшьше самост!йн!шими, роль людини в функцюнуванш м!жмашинного середовища (що позначаеться абрев!атурою М2М) змен-шуеться, середовищу м!жлюдського спшкуван-ня вщходить другорядна роль. Розробки фшо-софсько! антрополог!! в!дстають в!д розвитку М2М на десяток роюв ! як правило стосуються лише рефлекс!! шформацшно! парадигми в ро-зробках штучного штелекту. Залишаеться поза увагою когштивна складова, як основний вектор розвитку штелектуальних систем. Отже, актуальшсть анал!зу соц!огуман!тарного функц!оналу штучно створених штелектуальних систем залежить конвергенцшний потен-ц!ал ф!лософсько! антрополог!!' та мед!афшо-софи.
Займаючись проблемами конструювання
штучного штелекту, ми наближаемось до кра-щого розумшня людського штелекту. Потр1бно уважне вщношення до деталей i тонкощ1в ште-лектуальних процесiв, бо iнакше, якщо щось не врахували, то !х машинна iмiтацiя просто не працюватиме. спрощення в стислих до Ство-рення формальних структур i моделей штучного штелекту полегшуе розумiння роботи природного штелекту. Крiм того, дослщження в областi iнтелектуальних систем в якомусь сенс звiльняють вщ iдеологiчних догм, якими iнодi навантажеш дискуси про природу свiдомостi i мислення, оскiльки для створення техшчних пристро!в придатнi будь-якi ще1 i пiдходи, якщо вони дають птдш результати [6].
Анал1з останмх досл1джень i публтацт. Проблема розвитку штучного штелекту за подiбнiстю до нейронно! взаемоди мозку з ви-користанням технологiй навчання аналiзуеться в статп «How to Make a Mind» Реймонда Курцвейла. Етичний аспект впровадження та розвитку штучного штелекту розглянутий в роботах Лучано Флоридi «Artificial Agents and Their Moral Nature» та Рональда Сандлера «Ethics and Emerging Technologies».
Формулювання цшей дослщження. 1) Про-аналiзувати сощально-антрополопчний змiст проблеми розвитку мiжмашинноl взаемоди в контекстi медiафiлософського праксису; 2) Розглянути специфiку концепту штучно ство-рених iнтелектуальних систем в середовищi М2М; 3) Виокремити та осмислити рефлексда розвитку соцiокогнiтивних практик мiжмашин-но! взаемоди, !х соцiогуманiтарний потенщал.
Виклад основного матерiалу
Творцi технологш завжди орiентувалися на свое розумшня того, що таке людський ште-лект i як влаштована розумна поведшка, щоб вiдтворити iнтелект, реалiзований природою на бiологiчному субстратi, на субстрат комп'ютерно1 технологи. Показово, що сама щея про можливiсть такого вщтворення, впи-суеться в дуалютичну традицiю европейсько1 думки. У свою чергу, розумшня природи ште-лекту мшялося значною мiрою пiд впливом технолопчно1 думки. Адже порiвняння того, що робить людина, з тим, що може зробити ро-зумна машина, навт у випадку якщо машина не справляеться з людською формою штелек-туально1 дiяльностi, кiнець кiнцем конструюе людину в термшах машини [10].
Кiбернетичнi витоки часто застосовуються в антропологи, про те, що людина це ютота, що переробляе iнформацiю, здатна до збереження i накопичення, i що культура в кшцевому результат може бути розглянута як семютична макросистема, функцiя яко! полягае в поза ге-нетичнiй передачi комплексу шформаци вiд одного поколiння до шшого, спираючись на культурнi «коди» або мови, до яких вщносить-ся, разом з природною мовою i iнший семю-тичнi системи. Таким чином, вивчення культу-ри зводиться до опису i аналiзу цих культурних кодiв, що свого роду програмами, що регулю-ють людську поведiнку [8].
У сучасному свiтi штучнi iнтелектуальнi системи використовуються буквально у вшх сферах життедiяльностi людини i кардинальним чином трансформують умови И юнування. Спо-стерiгаеться стiйке збшьшення масштабiв за-стосування штучних штелектуальних систем в повсякденному життi.
Повсякденнють, як вимiр антропосфери, де значною мiрою формуеться людина, И характер i свiтогляд, пiддаеться рiзного роду трансфор-мацiям, спричинених активним застосуванням цифрових технологiй. Перетворюючи структуру повсякденного життя, технологи неминуче змшюють тим самим i саму людину. В даний час техшка виступае найбшьш активною силою, шд впливом яко! повсякденнiсть динамiч-но видозмшюеться. Активне застосування систем з елементами штучного штелекту ютотно перетворюе повсякденну реальнiсть i формуе особливий тип цифрового свгтосприйняття людини. Сучасна повсякденнiсть складаеться з продукпв техшчно1 цившзацп, вiд яких немо-жливо абстрагуватися, у зв'язку з чим технологи стають провщним фактором формування цшшсних орiентирiв людини. У зв'язку з цим виникае необхщнють фшософсько-
антропологiчного осмислення наслщюв застосування нових технологш, як непомiтно входять у життя людства i стають його невщ'емною частиною.
Наслiдки поширення штучних штелекту-альних систем носять дуальний характер для людини. Засоби масово! шформаци та реклами, стимулюючi необмежений розвиток матерiаль-них потреб, активiзують широке застосування рiзних штучно створених iнтелектуальних систем в побуп. Технiка, оснащена елементами штучного штелекту, що е засобом шдвищення
рiвня комфорту i безпеки, стае характерною рисою повсякденного побуту. При цьому вже не кошти використовуються для зручност лю-дини, а навпаки, людина стае заручником цих коштв. Досягнення комфорту в повсякденному житп, культивування надмiрних потреб, орiентацiя на споживання здатнi привести до «розмивання» людсько1 екзистенцп i деградаци особистост, до формування iндивiда, що пред-ставляе собою автомат, нездатний до творчо1 креативно1 активностi, дiяльнiсть якого спря-мована тiльки на виконання закладено1 в нього екзопрограми.
Новi технологи дають державi i корпорацiям шструменти прямого та непрямого спостере-ження i контролю над особистiстю для здшснення управлiння соцiумом, що тягне за собою позбавлення iндивiда свободи волi i пе-ретворення його на слухняного споживача, позбавлено1 критичного мислення цифровимiр-но! людини. Проблема тотального стеження, в якш опиняеться сучасна людина на рiвнi повсякденного життя стала реальнiстю вже сьогодш.
Виникае питання про перспективи адаптацп людини до непередбачувано1 ново1 реальностi, яка ранiше завжди здавалася !й простою, зро-зумiлою i знайомою. Сучасна цифрова реаль-нють з гiгантським технопарком штучно ство-рених iнтелектуальних систем - мало дослщже-на реальнiсть, яка обумовлюе значну некеро-ванiсть зростаючих динамiчних змiн соцiуму, культури i само1 людини. Створюючи системи з елементами штучного штелекту, людина вiддае !м право прийняття рiшень в рiзних областях дiяльностi, тим самим потрапляючи в середо-вище, яке управляеться вже не нею, а машинами. В результат формуеться штучна штелекту-альна повсякденшсть, що володiе новими вла-стивостями в порiвняннi з повсякденнiстю по-переднiх часiв. Ця нова реальнють знаменуе становлення пост людини, трансформащю ан-тропосфери в «цифрову антропосферу».
Питання, чи здатна машина мислити, мае довгу i суперечливу юторда. В фшософсько-антропологiчному аспектi воно тюно пов'язане з двома школами: дуалютичною i ма-терiалiстичною. З точки зору дуалiзму, мислення не е матерiальним i тому розум не можна пояснити тшьки за допомогою фiзичних понять. З шшого боку, матерiалiзм свщчить, що розум можна пояснити фiзично, таким чином, говорячи про можливють iснування розуму,
створеного штучно. Iсторiя штучного iнтелекту як нового наукового напрямку починаеться в серединi XX стол^тя. До цього часу вже було сформовано безлiч передумов його зародження: серед фiлософiв давно йшли суперечки про природу людини i процес пiзнання свiту, нейрофiзiологи i психологи розробили ряд тео-рiй щодо роботи людського мозку i мислення, економюти i математики задавалися питаннями оптимальних розрахунюв i представлення знань про св^ у формалiзованому виглядц за-родився фундамент математично1 теори обчис-лень - теори алгоршмв - i були створенi першi комп'ютери.
Нашою реальнiстю стае те, що штучно створена штелектуальна система активно взаемодiе iз зовнiшнiм середовищем, тобто сприймае вплив навколишнього середовища i вщповщним чином реагуе на них. Як результат впливу середовища, система по тим чи шшим правилам формуе «вщповщь» (реакщю) на да-ний вплив. Характер активно1 взаемоди з середовищем, реалiзованоl системою, визначаеться властивостями дано1 системи i ресурсами, яки-ми вона володiе. У процесi формування реакци на той чи iнший вплив середовища система може як спиратися на сво! ресурси, так i вико-ристовувати якiсь iнформацiйнi джерела зовшшнього характеру. Чим менше система залежить вщ iнформацiйних джерел i керуючих команд, тим вище стутнь И автономностi. Штучно створенi штелектуальш системи - це в певному сенш самодостатнi системи, на яю може покладатися вирiшення певного комплексу прикладних задач. Штучнi штелектуальш системи нацшеш на те, щоб максимально само-стiйно вирiшувати поставлеш перед ними зав-дання. Структурно роботу штучних iнтелекту-альних систем в деякому середовищi можна роздшити на три сфери: 1. Сприйняття ситуацИ, яка е поеднанням стану навколишнього середо-вища i внутрiшнього стану (сенсорна сфера). 2. Формування «вщповщЬ> (реакци) на поточну або прогнозовану ситуацiю (змiна стану системи в И фазовому простор^ реконф^уращя, са-монавчання, самоорганiзацiя). 3. Реалiзацiя сформовано! реакцil на поточну або прогнозовану ситуащю. Штучнi штелектуальш системи здатш: досягати поставлених цшей в високоди-намiчному середовищi зi значним числом рiзнорiдних невизначеностей в нш; коригувати поставленi цiлi; формувати новi цiлi i комплек-
си цiлeй, виxoдячи iз зaклaдeниx в cиcтeмy ycтaнoвoк (мoтивaцiй); oтpимyвaти нoвi знaння, нaкoпичyвaти дocвiд виpiшeння зaвдaнь, мo-дифiкyвaти cвoю пoвeдiнкy (peaкцiï нa змiнy cитyaцiï) нa ocнoвi oтpимaниx знaнь i штопи-чeнoгo дocвiдy, в тому чи^ нaвчитиcя виpiшeнню зaвдaнь, ж пepeдбaчeниx пoчaткo-вим пpoeктoм cиcтeми; yтвopювaти «спшьш-ти» штyчнo cтвopeниx iнтeлeктyaльниx cиcтeм в cepeдoвищi M2M, cпpямoвaниx нa взaeмoдiю ïx члeнiв пpи виpiшeннi дeякoï зaгaльнoï зaдaчi; здiйcнювaти caмoвiдтвopeння iз зaлyчeнням aвтoнoмниx pecypciв, мoжливo, зi змiнaми в «ге^тит» cиcтeми (для пiдтpимки ^o^^ eвoлюцiï y cпiльнoтax штyчнo cтвopeниx irne лeктyaльниx cиcтeм). Пpи тaкoмy пiдxoдi го-вeдiнкa тaкиx cиcтeм нaближaeтьcя дo людсь-кoï. Moжливicть eмyляцiï чи cимyляцiï irn^e^ тyaльними cиcтeмaми coцiaльнoï кoмyнiкaцiï cтaнoвить cклaднy aнтpoпoлoгiчнy пpoблeмy дoкopiннoï тpaнcфopмaцiï aнтpoпocфepи.
Moжливocтi нoвиx мaшин, peaлiзoвaниx та штyчнo cтвopeниx iнтeлeктyaльниx cиcтeмax, в raarn швидкocтi oбчиcлeнь виявилися бiльшe людcькиx, тoмy y нayкoвoмy свт пocтaлo пи-тaння: якi мeжi мoжливocтeй кoмп'ютepiв i чи змoжyть мaшини дocягнyти piвня poзвиткy людсьтого мoзкy? У 1950 poцi oдин з пioнepiв в oблacтi oбчиcлювaльнoï тexнiки, aнглiйcький yчeний Aлaн Tюpiнг, нaпиcaв cтaттю пiд нaзвoю «Чи мoжe мaшинa мислити?» [4], в якш oпиcye пpoцeдypy, зa дoпoмoгoю якoï мoжнa бyдe визнaчити мoмeнт, кoли мaшинa зpiвняeтьcя в raarn poзyмy з людинoю, щo o^ pимaлa нaзвy тecтy Tюpiнгa. Cтaндapтнa irn-ep-пpeтaцiя цьoгo тecтy звучить нacтyпним чинoм: «Людинa взaeмoдie з oдним кoмп'ютepoм i oд-шею людинoю. Ha пiдcтaвi вiдпoвiдeй та пи-тaння людинa пoвиннa визтачити, з ким вoнa poзмoвляe: з людивдю чи кoмп'ютepнoю ^o-гpaмoю. Зaвдaння кoмп'ютepнoï пpoгpaми -ввecти людину в oмaнy, змусивши зpoбити нeвipний вибip» [4].
Пpoблeмa poзyмiння штyчнoгo iнтeлeктy ycклaднюeтьcя щe й тим, щo y фiлocoфiï нe виpiшeнo питaння пpo пpиpoдy людcькoгo iнтeлeктy. Koмп'ютepнe мoдeлювaння irn^e^ ту зiткнyлocя з pядoм тpyднoщiв, якi пoкaзyють нeдocтaтнi eвpиcтичнi мoжливocтi cyчacнoï фiлocoфiï i пcиxoлoгiï cвiдoмocтi, y poзyмiннi iнтeлeктy.
Te poзpiзнeння мiж iнтeлeктoм, poзcyдкoм i
poзyмoм, якe пpиймaлo piзнi фopми в ^TOpii' фiлocoфiï виявлялo нe лишe piзнi ceгмeнти paцioнaльнoï cвiдoмocтi, are i дoзвoлялo втазу-вaти та тi ceгмeнти, якi зaбeзпeчyють пpoдyк-тивний пiзнaвaльний cинтeз в piзниx фopмax, poзкpивaти зa мeжaми вiдтвopювaнoгo в aктax миcлeння тe, щo зaлишaeтьcя нeвiдтвopювaним зaлишкoм, твopчим нaчaлoм, щo вiднocитьcя aбo дo штущп, aбo дo пoзa диcкypcивниx aктiв.
Зapaз вcтaнoвлeнo, щo eлeмeнти миcлeння нe е виняткoвoю пpepoгaтивoю людини, a е y твapин i пpoявляютьcя y ниx в piзниx фopмax. Haйбiльш вiддaлeнoю вiд здiбнocтeй iншиx жи-виx opгaнiзмiв влacтивicтю мeнтaльнoï iнфop-мaцiйнoï cиcтeми людини е дoвiльнe миcлeння в гоня-лж - peфлeкciя, влacтивa i бyдeннoмy, i тeopeтичнoмy piвню пiзнaння [6].
Heмae тoчнoгo кpитepiю дocягнeння кoмп'ютepaми «poзyмнocтi», xoчa нa зopi штyчнoгo iнтeлeктy бyлo зaпpoпoнoвaнo pяд гiпoтeз, нaпpиклaд, тecт Tюpiнгa aбo гiпoтeзa Hюeллa - Caймoнa.
Штучш cиcтeми cтaють «poзyмними», «iнтeлeктyaльними» ж тoмy, щo в ниx е opгaни чyттiв i poзyм. «Poзyмнi» штyчнi cиcтeми здaтнi oтpимyвaти го^бну 1'м iнфopмaцiю, нaкoпичyвaти й пepepoбляти ïï, oбмiнювaтиcя нeю мiж coбoю. I caмe тoмy, щo пoвeдiнкa "po-зyмниx" peчeй зoвнi нaгaдye poзyмнy пoвeдiнкy людeй, твopцi iнфopмaтики xapaктepизyють тaкi peчi мeтaфopaми "iнтeлeктyaльний", "po-зумний" i гoвopять ^o влacтивий 1'м oбчиcлю-вaльний irn^e^, пpo poзciянy poзyмнicть, пpo iнтeлeктyaлiзaцiю фiзичниx, xiмiчниx, бioлoгiчниx peчeй [2].
Heзвaжaючи нa нaявнicть бeзлiчi пiдxoдiв як дo poзyмiння зaдaч штyчнoгo iнтeлeктy, тaк i cтвopeнню кoгнiтивниx iнфopмaцiйниx cиcтeм M2M, мoжнa видiлити двa ocнoвниx пiдxoди дo poзpoбки штyчнo cтвopeниx iнтeлeктyaльниx систем [13]:
• Cпaдний, ceмioтичний - cтвopeння eкcпepтниx cиcтeм, бaз зтань i cиcтeм лoгiчнoгo виcнoвкy, щo iмiтyють виcoкopiвнeвi пcиxiчнi пpoцecи: миcлeння, мipкyвaння, мoвa, eмoцiï, твopчicть i т. д .;
• Виcxiдний, бioлoгiчний - вивчeння нeйpoнниx мepeж i eвoлюцiйниx oбчиcлeнь, щo мoдeлюють iнтeлeктyaльнy пoвeдiнкy нa ocнoвi бioлoгiчниx eлeмeнтiв, a тaкoж cтвopeння вiдпoвiдниx oбчиcлювaльниx cиcтeм, тaкиx як нeйpoкoмп'ютep aбo бioкoмп'ютep нa бaзi
мемристорiв та нейристорiв.
Вважаю, що е доцшьним формування пбридного пiдходу, при якому експертнi правила умовиводiв можуть генеруватися нейрон-ними мережами, а породжуючi правила отри-мують за допомогою статистичного навчання. Прихильники цього пiдходу вважають, що гiбриднi iнформацiйнi системи будуть значно сильшшими, нiж сума рiзних концепцiй окре-мо.
Серед велико1 кшькосп високотехно-логiчних продуктiв, штучно створеш штелекту-альнi системи в мережi М2М володiють певни-ми особливостями, що вiдрiзняють !х вщ зви-чайних комп'ютерних систем:
• Вони здатнi виршувати завдання не лише за заданим алгоритмом, але й за побудовою завдання, навт якщо воно не чiтко сформу-льовано;
• Вони здатш створювати новi алгоритми i навчатись, вдосконалюючи тим самим сво! можливостi.
Цi характеристики е визначальними в умо-вах виршення таких завдань, якi характеризуются наявнiстю великих масивiв шформаци Big Data, !! неоднорiднiстю, неповнотою та розпорошешстю.
Бiльшiсть дослщниюв вважають наявнiсть власно! внутрiшньо! моделi свiту у технiчних систем передумовою !х мiнтелектуальностiм. Формування тако! моделi пов'язано з подолан-ням синтаксично! однобiчностi системи, тобто з тим, що символи або та !х частина, якою оперуе система, штерпретоваш, мають семантику. Гшотеза про необхщшсть внутрiшньо! моделi свiту е дшсною в разi висунення критерi!в люд-сько! iнтелектуальностi до штучно!, але у зв'язку з недостатнiм розумшням природи i сутностi iнтелекту е дуже хиткою основою.
Характеризуючи особливосп штелектуаль-них систем, Л. Т. Кузш визначае такi !х власти-востi: 1) наявнiсть в них власно! внутршньо! моделi зовнiшнього св^у; ця модель забезпечуе iндивiдуальнiсть, вщносну самостiйнiсть системи в оцшщ ситуацi!, можливiсть семантич-но! i прагматично! iнтерпретацi! запитiв до системи; 2) здатшсть поповнення наявних знань; 3) здатнiсть до дедуктивного висновку, тобто до генерацп шформаци, яка в явному виглядi не мютиться в системi; ця яюсть дозволяе системi конструювати iнформацiйну структуру з новою семантикою i практичною спрямовашстю; 4)
вмiння оперувати в ситуащях, пов'язаних з рiз-ними аспектами неч^косп, включаючи "ро-зумшня" природно! мови; 5) здатнiсть до дiало-гового взаемодi! з людиною; 6) здатшсть до адаптаци [2].
На питання, чи вс перерахованi умови е обов'язковими, необхщш для визнання системи iнтелектуально!, вчеш вiдповiдають по-рiзному. У реальних дослщженнях, як правило, визнаеться абсолютно необхщним наявнiсть внутрiшньо! моделi зовнiшнього св^у, i при цьому вважаеться достатшм виконання хоча б однiе! з перерахованих вище умов.
Недолгом юнуючих штучно створених iнтелектуальних систем е те, що шформащя в них передаеться односторонньо, на вщмшу вщ головного мозку людини, де одночасно функцiонують мiльйони нейронiв, якi забезпе-чують паралельну обробку великих масивiв рiзнорiдно! iнформацi!. Саме тому в основу ро-боти вчених лягло прагнення створити прототип системи штучного штелекту з допомогою нанотехнологи, що дозволить машиш працюва-ти подiбно клiтинам головного мозку - одно-часно зчитуючи та обробляючи шформащю в рiзних напрямках. 1ншими словами, робот змо-же приймати ршення в незнайомiй ситуацi!, яка не описана в його програм^ на основi того, що вiн пережив в минулому, використовуючи знання, отримаш в процесi навчання, за ана-логiею до життя людини [7].
Спробою реалiзувати функцiонал мозку в М2М став принцип створення штучних нейронних мереж, що симулював би роботу нейрошв. Формуються вони з елемеипв, якi вiдтворюють елементарнi функци бiологiчного нейрона. Штучнi нейроннi мереж1 вiдтворюють певнi властивостi, якi притаманш мозку людини. Вони навчаються на основi досвiду, уза-гальнюють свш досвiд, здатнi видiляти головне з шформаци, що надходить.
Для моделей, побудованих за типом нейронних мереж людського мозку на мемри-сторах, характерно легке розпаралелювання алгоршмв i висока продуктивнiсть. З людсь-ким мозком !х зближуе важлива властивють, яка вiдсутня в простих електронних машинах: нейроннi мережi працюють навiть за умови неповно! шформаци про навколишне середо-вище, тобто, як i людина, вони можуть вщповщати не тiльки "так" або "ш", але i "не знаю точно, але скорше так". Нейронним ме-
peжaм cьoгoднi пiд силу poзпiзнaвaння сиг-нaлiв, мoви, зoбpaжeнь, пoшyк дaниx, фiнaнco-вe пpoгнoзyвaння, шифpyвaння дaниx.
Heйpoмepeжний пiдxiд викopиcтoвyeтьcя y вeликiй кiлькocтi зaвдaнь - для RnaCTeproa^ï iнфopмaцiï з Iнтepнeтy, для iмiтaцiï тa мoдeлю-вaння cклaднo влaштoвaнoгo людcькoгo мoзкy, для poзпiзнaвaння oбpaзiв i iн. Зapaз пpoдoв-жуеться вдocкoнaлeння мeтoдiв cинxpoннoï po-бoти нeйpoнниx мepeж m пapaлeльниx ^и-cтpoяx.
Heйpoнниx мepeжi здaтнi дo caмoнaвчaння, caмoнaлaштyвaння, гнуч^с^ кoнфiгypaцiï, ви-coкoï eфeктивнocтi. Cepeд нaйбiльш вiдoмиx cьoгoднi нeйpoнниx мepeж видiляють мepeжi Хoпфiлдa, нeйpoннi мepeжi зi звopoтним гоши-peнням rox^HH i caмoopгaнiзoвaнi кapти. Здaтнicть мaшини дo caмoнaвчaння cтaнe клю-чoвим кpoкoм в тpaнcфopмaцiï M2M. Бaзи дa-ниx тa пoшyкoвi cиcтeми M2M мoжyть cтaти cвoepiднoю eнциклoпeдieю для cмapт-тexнoлoгiй. Aнaлiзyючи пoшyкoвi зaпити, го-шyкoвi aгeнти вжe здaтнi нaвчaтиcя i пiдлaштo-вyвaти peзyльтaти вiдпoвiднo дo пoтpeб.
Пpeдмeтoм iнтepecy дocлiдникiв штyчнoгo iнтeлeктy cтaють тaкoж питaння пpo знaння, яю нe пoв'язaнi бeзпocepeдньo з тexнoлoгiчними питaннями i е дocить aвтoнoмними щoдo po-зpoбoк iнтeлeктyaльниx систем. Цe нacaмпepeд нaлeжить дo пшвння «щo е знaння?». Aвтo-вдмний пpoцec фopмyвaння бaз знaнь дae мoж-ливicть вiдмoвитиcя вiд дaчi вiдпoвiдi нa цe пи-тaння, aджe зaгaльнoпpийнятoï вiдпoвiдi нe юнуе.
Tepмiн «знaння» пpидбaв y цифpoвiй peara-нocтi cпeцифiчний змicт, який Д.A.Пocпeлoв xapaктepизyвaв тaким чинoм: шд знaннями po-зyмieтьcя фopмa пoдaння iнфopмaцiï EOM, якiй пpитaмaннi тaкi ocoбливocтi, як: a) внyтpiшня iнтepпpeтoвaнicть (кoли кoжнa iнфopмaцiйнa oдиниця говинта мaти yнiкaльнe iм'я, зa яким ^CT^a знaxoдить ïï, a тaкoж вiдпoвiдae нa зa-пити, в якж цe iм'я згaдaнo); б) ^py^ypo-вaнicть (включeнicть oдниx iнфopмaцiйниx oдиниць дo cклaдy iншиx); в) зв'язнють (мoж-ливicть зaвдaння тимчacoвиx, пpocтopoвиx чи iншoгo poдy вщвдсин); г) ceмaнтичнa мeтpикa (мoжливicть зaвдaння вiднocин, щo xaparcrep^ зують cитyaцiйнy близькicть); д) aктивнicть (викoнaння пpoгpaм iнiцiюerьcя пoтoчним CTa-нoм iнфopмaцiйнoï бaзи). Caмe цi xaparcrep^ стики вiдpiзняють знaння в штyчнo cтвopeнiй
iнтeлeктyaльнiй cиcтeмi вiд дaниx - тобто вoни визнaчaють ту мeжy, зa якoю дaнi пepeтвopю-ються в зтання, a бaзи дaниx - в бaзи знaнь. Pa-зoм з тим тaкi pœ^ як внyтpiшня im^p^eTO-вaнicть, cтpyктypoвaнicть, зв'язнicть, ceмaн-тичнa мeтpикa i aктивнicть пpитaмaннi будь-яким бiльш-мeнш вeликим блoкaм людcькиx знaнь i в цьoмy ceнci знaння в кoмп'ютepнiй cиcтeмi мoжнa poзглядaти як мoдeль тoгo чи iншoгo фpaгмeнтa людcькoгo знaння.
Дocлiджeння poзвиткy M2M в та^ямку cтвopeння штyчнoгo irn^e^y пepeтвopилocь нa ключoвy cтpaтeгiю тpaнcнaцioнaльниx IT-кoмпaнiй. Taкi тexнiчнi пганти, як Google, Facebook, Apple, Baidu i Microsoft, бopютьcя зa зaлyчeння пpoвiдниx yмiв y цiй гaлyзi. Вiдpoд-жeння дocлiджeнь штyчнoгo im^erciy вщбу-вaeтьcя, здeбiльшoгo, чepeз pяд peвoлюцiйниx дocягнeнь, пoв'язaниx з явищeм, вiдoмим як «глибoкe нaвчaння».
Одш з тeopeтичниx влacтивocтeй нeйpoн-нж мepeж - здaтнicть дo нaвчaння. Heйpoннi мepeжi нe пpoгpaмyютьcя y звичвдму poзyмiннi цьoгo cлoвa, вoни нaвчaютьcя. Moжливicть нaвчaння - oднa з гoлoвниx пepeвaг нeйpoнниx мepeж пepeд тpaдицiйними aлгopитмaми. Tex-шчш нaвчaння пoлягae в знaxoджeннi кoeфiцieнтiв зв'язкiв мiж нeйpoнaми. У npo^ti нaвчaння нeйpoннa мepeжa здaтнa виявляти cклaднi зaлeжнocтi мiж вxiдними дaними i виxiдними, a тaкoж викoнyвaти yзaгaльнeння. Цe oзнaчae, щo в paзi ycпiшнoгo нaвчaння мe-peжa змoжe пoвepнyти вipний peзyльтaт m пiдcтaвi дaниx, якi були вщсутш в нaвчaльнiй вибipцi, a тaкoж нeпoвниx тa aбo «зaшyмлeн-нж», чacткoвo пepeкpyчeниx дaниx.
Хoчa мaшиннe нaвчaння нaбyлo дoмiнaнтнi пoзицiï y cфepi штyчнoгo iнтeлeктy, y moro вce ж е нeдoлiки. Пo-пepшe, вoнo зaймae дyжe бa-гато чacy. Пo-дpyгe, мaшиннe нaвчaння в^ ж нe мoжe бути ютинним мipилoм кoмп'ютepнoгo iнтeлeктy, вoнo викopиcтoвye винaxiдливicть людини i йoгo aбcтpaктнi пoняrтя, щo дoзвoля-ють мaшинi вчитися.
Ha вiдмiнy вiд мaшиннoгo нaвчaння, глибo-кe нaвчaння в бiльшocтi випaдкiв пpoxoдить нeкoнтpoльoвaнo. Ta^ для ньoгo нeoбxiднo cтвopити вeликi нeйpoннi мepeжi, якi дoзвoля-ють кoмп'ютepy caмocтiйнo вчитися i «дyмaти» бeз нeoбxiднocтi в бeзпocepeдньoмy втpyчaннi людини. Глибoкe нaвчaння - нaбip aлгopитмiв мaшиннoгo нaвчaння, якi нaмaгaютьcя мoдeлю-
вати B^0K0piBHeBi абстракцп в даних, викори-стовуючи архiтектури, що складаються з без-лiчi нелiнiйних трансформацiй.
Глибоке навчання зовшм не схоже на комп'ютерну програму, вважае психолог i фахiвець в сферi штучного iнтелекту ^pi Маркус. Як правило, комп'ютерний код пишеться вiдповiдно з дуже суворими лопчними етапа-ми. На думку Маркуса у глибокому навчанш ми бачимо щось зовсiм шше. У ньому немае безлiчi шструкцш, якi свiдчать: якщо це ютин-но, то роби те.
Замють лшшно! логiки глибоке навчання за-сноване на теоpiях про те, як дiе людський мо-зок. Програма складаеться з переплетених шаpiв взаемопов'язаних вузлiв. Вона навчаеть-ся шляхом змши поеднань з'еднань мiж вузла-ми пiсля кожного нового досвщу.
Глибоке навчання продемонструвало потен-цiал як основа для програмного забезпечення, здатного працювати на емощях чи поди, опи-саш в текстi (навiть якщо вони не виражеш явно), розтзнавати предмети на фотогpафiях i робити складш передбачення про можливе майбутне поведшщ людини.
Найбiльш поширеними арх^ектурами, що дозволяють pеалiзувати "глибоке навчання" е:
- Deep Belief Network (DBN);
- Autoencoder;
- Convolutional neural network (CNN).
З перерахованих вище архтектур нейронних мереж найкpащi результати в задачах щенти-фшаци об'ектiв на статичному зобpаженнi та 1х класифшаци продемонструвала аpхiтектуpа CNN.
1дея CNN або згортально! нейронно! меpежi полягае в чеpгуваннi згортальних шаpiв i вико-ристання на виходi повнозв'язного шару нейpонiв, як в цiлому утворюють ансамбль спецiалiзованих нейромереж.
Рей Курцвейл, винахiдник, що стоггь бiля витокiв таких напрямюв комп'ютерно! науки, як pозпiзнавання мови i символiв, синтез музи-ки, вipтуальна pеальнiсть i штучний штелект, у своему iнтеpв'ю журналу «Computer world» виклав свш погляд на майбутне штучного ште-лекту. Зпдно з його точки зору, викладено! та-кож в його робот «Сингуляршсть поруч: коли людство вийде за межi бюлоги» [11]. Курцвейл пророкуе, що врешт-решт людський i комп'ютерний iнтелекти зiллються i не вiдpiзнятимуться. Обсяг даних про мозок лю-
дини, яю збирають вченi, з кожним роком збшьшуеться майже вдвiчi; у мipу отримання все нових даних про конкретш дiлянках мозку, люди досить скоро i швидко зможуть ство-рювати докладнi математичнi моделi цих дшя-нок. За найскpомнiшими пiдpахунками, до кшця 2020-х pокiв ми отримаемо дуже точну, детальну емуляцiю роботи вшх дiлянок мозку. Десять квадрильйошв (тобто 1016) опеpацiй в секунду - цшком достатньо для того, щоб ему-лювати всi дшянки мозку людини. Люди нав-чаться об'еднувати переваги людського ште-лекту, зокрема здатшсть pозпiзнавати образи, з тими можливостями, в яких, як уже очевидно, машини нас перевершують. Бiльше того, до кшця 2040х pокiв один кубiчний дюйм мiкpо-схеми на нанотрубках буде в 100 мшьйошв pазiв бiльш потужним, нiж мозок людини. Що стосуеться програмного забезпечення, то в 3030х роках машини зможуть звертатися до власного вихщного коду й удосконалювати його в рамках все бшьш прискореного циклу про-ектування. Тому врешт-решт цi системи ста-нуть значно бшьш штелектуальними, нiж люди, i будуть поеднувати в собi переваги бюлопчно-го та небiологiчного штелекту. До кiнця 2020х pокiв нанороботи (тобто машини pозмipом, поpiвнянним з молекулою, що володдать функцiями руху, обробки i пеpедачi iнфоpмацil, виконання запрограмованих команд, а також здатш до створення сво!х копiй, тобто са-мовiдтвоpення) будуть володiти серйозними обчислювальними, комунiкативними i роботи-зованими можливостями. Наприклад, наноро-ботичш бiлi кpов'янi тiльця зможуть заванта-жувати програмне забезпечення для конкретного патогенного мшрооргашзму в тш людини i руйнувати його буквально за кшька секунд, при тому що нашi бiологiчнi кpов'янi тшьця витра-чають на це кшька годин. Нанороботи, спрямо-ванi в мозок, дозволять людиш значно розши-рити можливостi свого iнтелекту, ми зможемо вийти за межi бюлопчних меж i замiнити на-явне у нас «людське тiло версп 1.0» на кардинально оновлену версда 2.0, тим самим радикально збшьшити тpивалiсть життя. Небюлопчних частина буде збiльшуватися приблизно в 1000 pазiв за десять роюв, i бiологiчна частина в кшцевому пiдсумку стане дуже незначною. У XXII столот^ за прогнозом Курцвейла, ми будемо використовувати мож-ливост матеpil та енеpгil на Землi i навколо не!
для тдтримки обчислювальних процешв, i штелектуальш обчислення почнуть
розповсюджуватися по рештi частини всесвiту. Однак при конструюванш нових машин ми завжди повиннi усвiдомлювати, якi можливi наслiдки вiд !х застосування [12].
В даний час активне дослщження нейронних мереж i глибинного навчання по-ступово перемiщуeться з академiчних шсти-тутiв та органiзацiй в сторону корпорацш, що працюють в галузi iнформацiйних технологiй. Тому е кiлька причин. По-перше, корпораци розумдать, що 1нтернет, а разом з ним i сус-пiльство змшюються, i необхiдно передбачити, бажано швидше за iнших, що ж буде потрiбно суспiльству завтра. Розвиток технологш, пов'язаних з нейронними мережами, як демон-струють порiвнянне з людським якiсть вирiшення низки завдань, таких як кла-сифiкацiя зображень чи розумшня семантики текстiв, виглядае дуже перспективним з ще! точки зору. По-друге, дослщження глибинного навчання вимагае значних обчислювальних ре-сурсiв, яких часто не вистачае в академiчному середовищi, але зазвичай в достатнш кiлькостi у IT-компанiй.
Амбiтнi проекти IТ-компанiй, претендуючи на розширення когштивного потенцiалу машин, створюють передумови для все бшьшо! автономiзацi! М2М. Важко спрогнозувати яю будуть наслщки створення i iснування штучного штелекту в новому середовищi М2М. Зро-зумiло тiльки те, що створений людиною циф-ровий Голлем згодом зможе перевершити люд-сью можливостi.
У сво!й книзi Computer Power and Human Reason Вейценбаум, автор програми Eliza, вка-зав на деяю потенцiйнi загрози, з якими сти-каеться суспiльство у зв'язку з розвитком штучного штелекту. Одним з найважливших доводiв Вейценбаума е те, що в результат до-слiджень в галузi штучного штелекту здаеться вже не такою неймовiрною щеею про те, що люди являють собою окремий вид автомаив, а ця iдея призводить до втрати самостшносп або навггь людяностi [15].
«Корисшсть» штучного штелекту можна ро-зумiти як «розвантаження» людини: машинi довiряеться усе, що шдзв^но лiвiй пiвкулi, а людина, що ствпрацюе з машиною, доповнюе у роботою право! пiвкулi [3]. Якщо розцшюва-ти це як вид «симбюзу», то, ймовiрно, цим
можна пояснювати i вiдмiчене ниш вившьнен-ня iррацiональностi, що сьогодш привертае особливу увагу.
Екзистенцiалiзм поставив закономiрне пи-тання: чи не сто!ть людина на порозi тако! змiни довкшля, яка виявиться вища за !! адап-тацiйнi можливостi. За М.Гайдеггером найзл-овiснiший гiсть сучасностi - бездумшсть. Свою думку М.Гайдеггер аргументуе тим, що завдяки досягненням людського штелекту шзнання усього доступно так швидко i так дешево, що в наступну мить так само швидко забуваеться. Людина рятуеться втечею вщ мислення, а така втеча i е основа для бездумность Подiбно до того, як ослшнути ми можемо тому, що були зрячими, так само ми можемо стати бездумни-ми лише тому, що в самш основi свого буття людина мае здатнють до мислення.
Сучасна людина заперечуе свою втечу вщ мислення, посилаючись на те, що об'еми нау-кових дослiджень сьогоднi значно перевершу-ють минулi вiки. М.Гайдеггер стверджуе, що науковi дослiдження пов'язанi з приватним видом мислення, витрачатися на який дуже випдно i корисно. Захоплюючись обчислюю-чим мисленням, людина рятуеться втечею вщ осмислюючого роздуму, мотивуючи це тим, що осмислюючий роздум парить над дшсшстю, втратив грунт, не в силах допомогти справитись з повсякденними справами, е марним у вирiшеннi практичних питань [6].
Висновки i перспективи подальших розвiдок
Перший винахщ надiнтелектуально! маши-ни стане останшм винаходом, який коли-небудь зможе зробити людина. Цьому "вибуху штелектуальностГ' Вернор Виндж дав iншу на-зву - технологiчна перевага. За його прогнозами, протягом тридцяти роюв люди отримають технологiчнi засоби для створення надлюдсько-го штелекту. Незабаром тсля цього ера людей закшчиться.
Стiвен Хокiнг зазначив, що прим^ивш форми штучного iнтелекту, вже iснуючi на сьогоднiшнiй день, довели свою корисшсть, але вiн побоюеться, що людство створить щось та-ке, що перевершить свого творця. Такий розум вiзьме шщативу на себе i стане сам себе вдос-коналювати з усе зростаючою швидюстю. Можливосп людей обмеженi занадто повiль-ною еволющею, ми не зможемо змагатися зi швидкiстю машин i програемо [14].
З точки зору глобальних ризикiв, одна з найбiльш критичних обставин у зв'язку з штучно створеною штелектуальною системою, це те, що вона може посилити свш штелект надзвичайно швидко. Очевидна причина шдо-зрювати таку можливiсть - це рекурсивне само-полiпшення. Така система стае розумшшою, в тому числ1 розумнiшою щодо написання внутршньо! когнiтивно! функцi!, тобто здатна переписати свою юнуючу когнiтивну функцiю, щоб вона працювала краще. Це зробить таю системи ще розумнiшими, в тому числ1 розум-нiшим щодо завдання перероблення себе [8].
Устх штучного iнтелекту може стати початком кшця людсько! раси. Майже будь-яка технологiя, потрапляючи в зловмисш руки, ви-являе потенцшш можливостi для заподiяння шкоди, але коли йдеться про штучно створеш iнтелектуальнi системи, виникае нова проблема, пов'язана з тим, що щ зловмисш руки мо-жуть належати самш технологi! [9].
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ
1. 1ндустр1я наукових знань: вплив на соцюгу-маштарну сферу. Монограф1я / В. С. Лук'янець, О. М. Кравченко, О. Я. Мороз [та шш] - Ки!в : УкрС1Ч, 2015. - 407 с.
2. Кузин, Л. Т. Основы кибернетики: В 2-х т. Т. 2. Основы кибернетических моделей / Л. Т. Кузин - Москва : Энергия, 1979. - 584 с.
3. Ротенберг, В. С. Внутршня мова 1 динам1зм поетичного мислення / В. С. Ротенберг // Фшософсьш науки. - 1991. - № 6. - С. 157164.
4. Тьюринг А. Могут ли машины мыслить? / А. Тьюринг // С прил. ст. Дж. фон Неймана «Общая и логическая теория автоматов». -2004. - 67 с.
5. Утехин, И. Взаимодействие с «умными вещами»: введение в проблематику / И. Утехин // Антропологический форум 17. - 2012. - С. 134-156.
6. Философия искусственного интеллекта // Материалы Всероссийской междисциплинарной конференции. - 2005. - Москва : ИФ РАН,2005. - 400 с.
7. Швирков, О. I. Проблема штучного штелекту i людиновим!ршсть штучних штелектуаль-них систем : дис... канд. фшос. наук: 09.00.09 / О. I. Швирков. — Житомир, 2006. - 170 с.
8. Юдковски, Е. Искусственный интеллект как позитивный и негативный фактор глобального риска [Електронний ресурс] / Е. Юдков-ски. - Режим доступу:
На вщм1ну вщ людини, на думку вчених, машини, що надшеш штучним штелектом, ма-тимуть бшьше можливостей для отримання ш-формаци. Так само як i людина вони можуть отримувати знання за допомогою слухових, зорових та сенсорних аналiзаторiв, а також з електронних носив (наприклад, 1нтернет). Можливостi пам'ятi робота не залежать вщ настрою, умов середовища перебування та осо-бистих можливостей, вiдповiдно штелектуаль-на машина здатна запам'ятовувати бшьше ш-формацiï та ефективнiше видшяти якiсну.
Перспективним напрямком продовження даного дослщження вбачаеться проведення на-лежноï соцiогуманiтарноï експертизи потенцш-них загроз розвитку штучно створених штелек-туальних систем, етичних та аксiологiчних пе-редумов екзистенцiйноï готовностi людини до трансформацш життeсвiту пiд впливом штучно створених штелектуальних систем.
http://www.scribd.com/doc/6250354. - Назва з екрана. - Перев1рено 26.11.2015.
9. Floridi, L. Artificial Agents and Their Moral Nature / L. Floridi // Philosophy of Engineering and Technology. - 2014. - Vol. 17. - P. 185212. doi: 10.5860/choice.37-0072.
10. Hayles, K. A. How We Became Posthuman: Virtual Bodies in Cybernetics, Literature, and Informatics / K. A. Hayles. - Chicago : University of Chicago Press, 1999. - 364 p. doi: 10.5860/choice.37-0072.
11. Kurzweil, R. The singularity is near: When humans transcend biology / R. Kurzweil. - New York : Penguin, 2006. - 672 p. doi: 10.2307/20031996.
12. Kurzweil, R. How to Make a Mind / R. Kuzweil // Futurist - 2013. - Vol. 47. - №. 2. - P. 14-17.
13. Turing, A. The essential Turing: seminal writings in computing, logic, philosophy, artificial intelligence, and artificial life, plus the secrets of Enigma / A. Turing, Copeland B. J. - Oxford : Oxford University Press, 2004. - 600 p.
14. Stephen Hawking : Transcendence looks at the implications of artificial intelligence-but are we taking seriously enough? [Електронний ресурс] / S. Hawking, S. Russell, M. Tegmark, F. Wilczek // The Independent. - 2014. - Режим доступу : http://goo.gl/Me91ha. - Назва з екрана. - Перев1рено 26.11.2015.
15. Weizenbaum, J. Computer power and human reason: From judgment to calculation / J. Weizenbaum. - Oxford : W. H. Freeman & Co, 1976. - 300 p. doi: 10.2307/3103715.
_ 1 *
Ю. Д. ГЕНСИЦКИИ1
'"Национальный университет биоресурсов и природопользования Украины (Киев), эл. почта yuraletter@gmail.com, ORCID: 0000-0003-0858-6862
ФИЛОСОФСКО-АНТРОПОЛОГИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННО СОЗДАННЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ
Цель. Осмысление философско-антропологического значение развития искусственно созданных интеллектуальных систем требует проведения анализа социально-антропологического содержания проблемы развития межмашинного взаимодействия в контексте медиафилософського праксиса, антропологического содержания природы интеллекта, рассмотрения специфики концепта искусственно созданных интеллектуальных систем в среде М2М, развития социокогнитивных практик межмашинного взаимодействия, их социо-гуманитарного потенциала. Методология исследования. Реализация цели видится в использовании научно-теоретической базы медиафилософии, философской антропологии, медиафилософского подхода к пониманию общества, науки и техники, использовании публикаций по выбранной тематике исследования. Научная новизна. Рассмотрены концепт искусственно созданных интеллектуальных систем в аспекте социогумани-тарного потенциала их становления и развития в среде М2М. Проанализирована проблема машинного обучения как технология трансформации М2М. Очерчены антропологические угрозы развития искусственно созданных интеллектуальных систем. Выводы. С точки зрения глобальных рисков, одно из самых критических обстоятельств в связи с искусственно созданной интеллектуальной системой, это то, что она может усилить свой интеллект чрезвычайно быстро. Очевидная причина подозревать такую возможность - это рекурсивное самоулучшение. Такая система становится умнее, в том числе умнее по написанию внутренней когнитивной функции, то есть способна переписать свою существующую когнитивную функцию, чтобы она работала лучше. Это сделает такие системы еще умнее, в том числе умнее в аспекте переработки себя. Успех искусственного интеллекта может стать началом конца человеческой расы. Почти любая технология, попадая в злонамеренные руки, выявляет потенциальные возможности для причинения вреда, но когда речь идет об искусственно созданной интеллектуальной системе, возникает новая проблема, связанная с тем, что эти злонамеренные руки могут принадлежать самой технологии.
Ключевые слова: искусственно созданная интеллектуальная система, межмашинная среда, искусственный интеллект, нейронная сеть, машинное обучение
1 *
YU. D. GENSITSKIY1
'"National University of Life and Environmental Sciences of Ukraine (Kyiv), e-mail yuraletter@gmail.com, ORCID: 0000-00030858-6862
PHILOSOPHICAL AND ANTHROPOLOGICAL IMPORTANCE OF DEVELOPMENT OF ARTIFICIALLY CREATED INTELLIGENT SYSTEMS
Purpose. Understanding the philosophical and anthropological importance of the development the artificial intelligence systems requires the analysis of the socio and anthropological content of intercomputer problems of interaction in the context of media philosophical praxis, anthropological maintenance of intellect nature, considering the specifics of the concept of artificial intelligence systems in the environment of M2M development of socio-cognitive practices of intercomputer interaction of social and humanitarian potential. Methodology. The implementation target is seen in the use of scientific and theoretical basis of the media philosophical, philosophical anthropology, the media philosophical approach to understanding society, science and technology, the use of publications on selected topics of research. Scientific novelty. The concept of artificial intelligence systems in the aspect of social and humanitarian potential of their formation and development in the environment of M2M was considered. The problems of machine learning as technology transformation M2M were analysed. The anthropological threats to the development of artificially created intelligent systems were defined. Conclusions. From the global risks point of view, one of the most critical circumstances due to the artificial intelligent system can strengthen its intelligence very quickly. The obvious reason for suspecting such an opportunity - a recursive self-improvement. Such system becomes smarter, including the intelligent writing of internal cognitive function, that the ability to rewrite their existing cognitive function to make it work better. This will make such systems more
intelligent, and smarter in terms of the processing itself. The success of artificial intelligence may be the beginning of the end of the human race. Almost any technology falling into malicious hands reveals the potential for harm, but when it comes to artificial intelligent system, there is a new problem with the fact that these malicious hands may belong to the technology itself.
Key words: artificial intelligence system designed, inter-machine environment, artificial intelligence, neural networks, machine learning.
REFERENCES
1. Lukianets V.S., Kravchenko O.M., Moroz O.Ya. Industriia naukovykh znan: vplyv na sotsiohumanitarnu sferu [The industry of scientific knowledge: the impact on the world socogetra]. Kyiv, UkrSICh Publ., 2015. 407 p.
2. Kuzin L.T. Osnovy kibernetiki: V2-kh t. T. 2. Osnovy kiberneticheskikh modeley [Fundamentals of Cybernetics: In 2 vo. Vol.2 . Fundamentals of cybernetic models]. Moscow,:Energiya Publ., 1979. 584 p.
3. Rotenberh V.S. Vnutrishnia mova i dynamizm poetychnoho myslennia [Inner speech and the dynamism of poetic thinking]. Filosofski nauky - Philosophy sciences, 1991, no. 6, pp. 157-164.
4. Tyuring A. Mogut li mashiny myslit? [Can the machines think?], 2004. 67 p.
5. Utekhin I. Vzaimodeystviye s «umnymi veshchami»: vvedeniye v problematiku [Interaction with "smart things": introduction to issues]. Antropologicheskiy forum 17 [Anthropological forum 17], 2012, pp. 134-156.
6. Filosofiya iskusstvennogo intellekta [The philosophy of artificial intelligence]. Materialy Vserossiyskoy mezhdistsiplinarnoy konferentsii [Materials of all-Russian Interdisciplinary Conf.]. Moscow, IF RAN Publ., 2005. 400 p.
7. Shvyrkov O.I. Problema shtuchnoho intelektu i liudynovymirnist shtuchnykh intelektualnykh system Dok. Diss. [The problem of artificial intelligence and luginbill artificial intelligent systems. Doc. Diss.]. Zhytomyr, 2006. 170 p.
8. Yudkovski Ye. Iskusstvennyy intellekt kak pozitivnyy i negativnyy faktor globalnogo riska [Artificial intelligence as a positive and negative factor in global risk]. Available at: http://www.scribd.com/doc/6250354. (Accessed 26.Nov.2015).
9. Floridi L. Artificial Agents and Their Moral Nature. Philosophy of Engineering and Technology, 2014, vol. 17, pp. 185-212. doi: 10.5860/choice.37-0072.
10. Hayles K.A. How We Became Posthuman: Virtual Bodies in Cybernetics, Literature, and Informatics. Chicago, University of Chicago Press Publ., 1999. 364 p. doi: 10.5860/choice.37-0072.
11. Kurzweil R. The singularity is near: When humans transcend biology. New York, Penguin Publ., 2006. 672 p. doi: 10.2307/20031996.
12. Kurzweil R. How to Make a Mind. Futurist, 2013, vol. 47, no. 2, pp. 14-17.
13. Turing A., Copeland B.J. The essential Turing: seminal writings in computing, logic, philosophy, artificial intelligence, and artificial life, plus the secrets of Enigma. Oxford, Oxford University Press Publ., 2004. 600 p.
14. Hawking S., Russell S., Tegmark M., Wilczek F. Stephen Hawking : Transcendence looks at the implications of artificial intelligence-but are we taking seriously enough? The Independent, 2014. Available at : http://goo.gl/Me91ha. (Accessed 26.Nov.2015).
15. Weizenbaum J. Computer power and human reason: From judgment to calculation. Oxford, W. H. Freeman & Co Publ., 1976. 300 p. doi: 10.2307/3103715.
Стаття рекомендована до публгкацИ д. ф1л. н., проф. В. В. Хмтем (Украгна)
Надшшла до редколеги 23.11.2015
Прийнята до друку 03.12.2015
