Научная статья на тему 'Проблема становления системы взаимодействия организационных структур естественного и искусственного интеллектов в информационном обществе'

Проблема становления системы взаимодействия организационных структур естественного и искусственного интеллектов в информационном обществе Текст научной статьи по специальности «Философия, этика, религиоведение»

CC BY
865
191
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ИНТЕЛЛЕКТ / ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ / ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ / ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЩЕСТВО / ФИЛОСОФИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА / INTELLIGENCE / ARTIFICIAL INTELLIGENCE / ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS / INFORMATION SOCIETY / PHILOSOPHY

Аннотация научной статьи по философии, этике, религиоведению, автор научной работы — Троешестова Дарья Анатольевна, Абруков Виктор Сергеевич, Степанов Алексей Георгиевич

Предложены результаты исследования вопроса об отношении естественного и искусственного интеллектов в современном информационном обществе. Проводится анализ философских и научных знаний о природе естественного и искусственного интеллектов. Показана необходимость создания теоретических и эмпирических знаний, которые должны стать методологической основой метапредметных исследований природы интеллекта. Затрагивается ряд философских проблем, обусловленных созданием систем гибридного интеллекта, объединяющего мыслительные способности людей с возможностями искусственного интеллекта.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по философии, этике, религиоведению , автор научной работы — Троешестова Дарья Анатольевна, Абруков Виктор Сергеевич, Степанов Алексей Георгиевич

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

PROBLEM OF THE FORMATION OF THE SYSTEM OF THE INTERACTION OF THE ORGANIZING STRUCTURES NATURAL AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN INFORMATION SOCIETY

Results of the study of the relation of natural and artificial intelligence in the modern information society are presented. Analysis of philosophical and scientific knowledge about the nature of natural and artificial intelligence are carried out. The need to create a theoretical and empirical knowledge, which should become the basis of methodological research on the nature of intelligence are shown. A number of philosophical problems arising from the creation of hybrid systems, intelligence, combining cognitive abilities of people with the possibilities of artificial intelligence are discussed.

Текст научной работы на тему «Проблема становления системы взаимодействия организационных структур естественного и искусственного интеллектов в информационном обществе»

7. Таранов П.С. Философская афористика: заповеди, притчи, наставления. М.: Остожье, 1996. 574 с.

8. Философский словарь / А.В. Адо и др.; под ред. И.Т. Фролова. 6-е изд., перераб. и доп. М.: Политиздат, 1991. 559 с.

9. Юм Д. Трактат о человеческой природе / пер. с англ. С.И. Церетели; под общ. ред., со вступ. ст. и примеч. И.С. Нарского. Минск: ООО «Попурри», 1998. 720 с.

СТЕПАНОВА ЗИНАИДА НИКОЛАЕВНА - соискатель учёной степени кандидата философских наук кафедры философии и методологии науки, Чувашский государственный университет, Россия, Чебоксары.

STEPANOVA ZINAIDA NIKOLAEVNA - а competitor of scientific degree of Philosophical Sciences candidate, Philosophy and Science Methodology Chair, Chuvash State University, Cheboksary, Russia.

ФЕДОТОВ ВАСИЛИЙ АРТЕМЬЕВИЧ - доктор философских наук, профессор кафедры философии и методологии науки, Чувашский государственный университет, Россия, Чебоксары (vasiliy.Fedotov@mail.ru).

FEDOTOV VASILIY ARTEMYEVICH - doctor of philosophical sciences, professor of Philosophy and Science Methodology Chair, Chuvash State University, Russia, Cheboksary.

УДК 004.8:16

Д.А. ТРОЕШЕСТОВА, В.С. АБРУКОВ, А.Г. СТЕПАНОВ

ПРОБЛЕМА СТАНОВЛЕНИЯ СИСТЕМЫ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СТРУКТУР ЕСТЕСТВЕННОГО И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТОВ В ИНФОРМАЦИОННОМ ОБЩЕСТВЕ

Ключевые слова: интеллект, искусственный интеллект, искусственные нейронные сети, информационное общество, философия искусственного интеллекта. Предложены результаты исследования вопроса об отношении естественного и искусственного интеллектов в современном информационном обществе. Проводится анализ философских и научных знаний о природе естественного и искусственного интеллектов. Показана необходимость создания теоретических и эмпирических знаний, которые должны стать методологической основой мета-предметных исследований природы интеллекта. Затрагивается ряд философских проблем, обусловленных созданием систем гибридного интеллекта, объединяющего мыслительные способности людей с возможностями искусственного интеллекта.

D.A. TROESHESTOVA, V.S. ABRUKOV, A.G. STEPANOV PROBLEM OF THE FORMATION OF THE SYSTEM OF THE INTERACTION OF THE ORGANIZING STRUCTURES NATURAL AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN INFORMATION SOCIETY

Key words: intelligence, artificial intelligence, artificial neural networks, information society, philosophy, artificial intelligence.

Results of the study of the relation of natural and artificial intelligence in the modern information society are presented. Analysis of philosophical and scientific knowledge about the nature of natural and artificial intelligence are carried out. The need to create a theoretical and empirical knowledge, which should become the basis of methodological research on the nature of intelligence are shown. A number of philosophical problems arising from the creation of hybrid systems, intelligence, combining cognitive abilities of people with the possibilities of artificial intelligence are discussed.

В середине прошлого столетия человечество пережило информационную революцию, связанную с появлением компьютеров и развитием новых способов и средств хранения, обработки и передачи информации. Цивилизация вступила в новую эру - эру информационного общества, в котором наряду с производством и потреблением товаров (что было характерно для индустриального общества) огромную роль играет производство и оборот информации. Произошло переосмысление феномена информации и его роли в социально-

экономическом развитии общества. Наряду с материальными товарами информация, знания, интеллект стали востребованными продуктами, а также стратегическими ресурсами современной экономики. Развитие информационных технологий привело к тому, что сегодня важной характеристикой общества является уровень развития его интеллектуальных возможностей. Таким образом, анализ философских проблем, связанных с понятием интеллекта, в контексте развития его качеств и свойств в условиях глобальной информатизации приобрел новую значимость. Информатизация является определяющим фактором трансформации современного социального пространства, так как по существу представляет собой возрастающий комплекс производства, переработки и эксплуатации информации, что оказывает воздействие экспон-ционального характера на весь спектр общественной организации. Информатизация реализуется как системно-деятельный социотехнологический процесс, содержание которого непосредственно включено в комплекс организации качества структур общественного и индивидуального сознания в целом и интеллектуального ресурса в частности.

В истории философии вопрос природы человеческого интеллекта всегда был актуален, поскольку ответ на него является частью раскрытия сущности человека. Однако в эпоху бурного развития таких наук, как кибернетика и информатика, он приобрел новый статус, так как возникло новое научное направление - искусственный интеллект. Понятие «искусственный интеллект», появившееся в рамках кибернетики, впоследствии стало общенаучным, так как исследования в области искусственного интеллекта затронули электронику, робототехнику, биологию, психологию, социологию. В аспекте конвергенции различных научных дисциплин очень важную роль играет философия, перед которой встала задача исследования отношения человеческого (естественного) и искусственного интеллектов.

Становление информационного общества обусловило формирование комплекса специфических изменений научной картины мира, действительность предстала перед учеными как совокупность информационных систем, взаимодействующих между собой с помощью языка математической логики. Такое представление о картине мира привело к созданию кибернетической философии - идеологии коллективного разума, использующего технические средства для обработки информации. Рассматривая внутренний мир человека как энергоинформационную субстанцию, кибернетическая философия объединяет внутренние и внешние процессы в единую систему посредством алгоритмической логики. Одной из практических ценностей кибернетической философии является создание компьютера с искусственным интеллектом, способного обеспечить решение сложных проблем различных сфер деятельности человека.

Ключевым вопросом кибернетической философии на сегодняшний день, на наш взгляд, является проблема определения сущностных основ естественного и искусственного интеллектов.

Прежде чем исследовать возможные ответы на этот вопрос, хотелось бы дать четкие определения таких понятий, как интеллект, разум, мышление, ответить на вопрос, какова их сущность? Однако, очевидно, что здесь есть существенные трудности, поскольку многовековые исследования философов в этой области так и не привели к формированию единой или хотя бы наиболее признанной трактовке этих понятий. В разных научных областях (биологии, психологии, кибернетике) эти определения приобретают специфичную именно для этих наук трактовку. И, видимо, эти дефиниции и в дальнейшем будут постоянно модифицироваться с развитием науки, так как открытия ученых будут вносить свои поправки.

Первые описания природы интеллекта встречаются уже в философии древности. Под ним понимали умение, отказываясь от рациональности, слушать индивидуальную и групповую судьбу - «дао» (конфуцианство, даосизм); навыки, которые должны быть преодолены при совершенствовании человеческой души в целом (буддизм). В античности оформились первые школы, трактующие интеллект развернуто. В сократической школе интеллект понимался как умение оперировать абстрактными понятиями, причем такое умение опосредуется этикой (сократический «даймоний», внутренний голос, предостерегающий от ошибок). У Платона интеллект (нус) определялся как то, что отличает человеческую душу от животных и имеет «припоминания» предыдущих перерождений души (платонический «метемпсихоз»). В работах Аристотеля интеллект получает гораздо более рациональные (логизированные) трактовки. Он понимается как особый, присущий лишь элите, опыт и навыки силлогистики, в рамках которой только и возможно отследить единство формы и материи.

Непосредственно термин «интеллект» (лат. intellectus) стал использоваться в Средневековье. В зрелой схоластике (Альберт Великий и Фома Аквинский) господствовало утверждение: интеллект - разум ограниченный, образ Бога в душе. При этом истинная деятельность разума не может противоречить вере.

В Новое время господствовали рациональные трактовки интеллекта. Начиная с Ф. Бэкона и Р. Декарта утвердилась традиция отождествления сущности интеллекта со способностью выделения общего в единичном. Представители рационалистической философии XVII-XVIII вв. определяли интеллект гносеологически - как способность к формированию правил метода (Р. Декарт), к отысканию опосредствующих идей и выведению заключений (Д. Локк), как познание необходимых и вечных истин (Г.Ф. Лейбниц). У Канта интеллект -это высшая познавательная способность, дающая принципы рассудку.

Начиная с XIX в. анализ проблем интеллекта происходит в рамках универсальных философских доктрин, содержание которых отражается на трактовках сущности интеллекта. Так, в классическом марксизме делается акцент на деятельностно-трудовую компоненту определения интеллекта; в утопической философии А. Сен-Симона, Ш. Фурье, Р. Оуэна происходит выделение нравственных, эгалитарных основ интеллекта; Бюхнер, Фогт, Молешотт приводят вульгарно-материалистические трактовки интеллекта, сводящие его к сумме биохимических процессов.

В начале XX в. природа и сущность интеллекта стала пристально изучаться биологами, медиками и психологами. В методологию исследований стали включаться количественные методы. Французскими учеными А. Бино и Т. Симоном была создана всемирно известная шкала для определения уро-веня интеллекта с помощью специальных тестов - IQ (Intelligence Quotient). Швейцарский психолог и философ Ж. Пиаже создает теорию интеллектуального развития, в которой интеллект - это высшая форма духовного приспособления к среде путем мгновенной организации стабильных пространственно-временных логических структур. Наконец, в связи с бурным развитием новых научных областей - кибернетики и информатики, естественный интеллект предстает как относительно устойчивая структура умственных способностей индивида, связанная с рациональным познанием и позволяющая ему анализировать и оценивать себя и окружающую реальность, определять цели деятельности, принимать решения для реализации этих целей, предвидеть некоторые события. Под современным определением интеллекта также понимается способность к эффективному решению проблем, в частности, при овладении новым кругом жизненных задач.

В своей работе мы придерживаемся следующей современной трактовки. Интеллект - способность к опосредованному, абстрактному познанию, включающая в себя такие функции, как сравнение, абстрагирование, образование понятий, суждение, умозаключение [1].

Философские размышления и исследования ученых в области человеческого интеллекта, с одной стороны, и разработки ученых, приведших к созданию вычислительных машин - с другой, легли в основу формирования парадигмы искусственного интеллекта. Предпосылками послужили исследования известных философов, мыслителей, математиков, таких как Р. Луллий, К. Гедель, А. Уайтхед, Б. Рассел, Р. Декарт, Б. Паскаль, Г.Ф. Лейбниц. В 40-х гг. XX в., после опубликования Н. Винером основополагающих работ о кибернетике, в научном сообществе зародилась идея создания машин, моделирующих интеллектуальное поведение людей.

Термин «искусственный интеллект» обязан своим появлением семинару «Аrtificial Intelligence» в Стэнфордском университете (1956 г., США). Перед научным сообществом возникли вопросы: «Что есть суть искусственного интеллекта?», «Возможно ли создание мыслящих машин?», «Каковы пути создания искусственного интеллекта?», «Каковы последствия создания искусственного интеллекта для человечества?». Эти вопросы определили основные философские проблемы в этой области.

За прошедшие полвека стало очевидно, что информационная составляющая концепции искусственного интеллекта настолько сложна, что ее освоение под силу только коллективному разуму. Создание и освоение человечеством технологий искусственного интеллекта, существенно расширяющих возможности управления обществом, могут вызвать необратимые для естественного развития человечества катастрофические процессы. Именно поэтому необходимо проведение основательных философских и методологических исследований в этой области.

Точно так же, как в философии всегда существовали различные определения человеческого интеллекта, возникли и различные формулировки определения искусственного интеллекта. Но, по сути, все они, так или иначе, свелись к следующим двум:

Искусственный интеллект - свойство систем (кибернетических, искусственно созданных) выполнять функции, например творческие, которые традиционно считаются прерогативой человека.

Искусственный интеллект - научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются присущими только человеку.

Аналогично, сформировались два основных подхода к разработке искусственного интеллекта:

- семиотический: создание систем и устройств, имитирующих психические процессы человека (речь, рассуждения, творчество);

- бионический: создание эволюционных вычислительных систем (в частности, на основе генетических алгоритмов) в виде искусственных нейронных сетей, моделирующих человеческую деятельность.

Последний подход, на стыке между психологией, биологией и информатикой, в настоящее время признан наиболее перспективным.

Искусственные нейронные сети (ИНС) - вычислительные структуры, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей. Их появление было бы невозможным, если бы не знаменитое открытие испанского врача С. Рамона-и-Кахаля в начале XX в., удостоенное Нобелевской премии по биологии в 1906 г. Он определил, что нервная систе-

ма человека состоит из отдельных клеток - нейронов, к которым по нервным отросткам - дендритам поступают электрохимические сигналы (синапсы), а через единственный отросток - аксон - выходит обобщенный сигнал и проникает в следующий нейрон. Человеческий мозг содержит более пяти миллиардов нейронов, связи между которыми постоянно меняются, образуя динамическую нейронную сеть.

В 1943 г. американские ученые нейрофизиолог Д. Маккалок и логик-философ У. Питтс в работе «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной деятельности» предложили математическую модель искусственного нейрона и сформулировали принципы построения ИНС. Согласно этой модели искусственный нейрон, как и биологический, имеет несколько входов и один выход. Все входные сигналы, поступающие в нейрон, сначала умножаются на определенные коэффициенты, называемые весами, затем суммируются, сумма преобразуется с помощью активационной функции и передается на выход.

В 1949 г. канадский нейропсихолог Д. Хебб высказал идеи о характере соединений нейронов мозга и их взаимодействии (клеточные ансамбли, синаптическая пластичность). Сигналы, поступающие в нейрон, преобразуются с помощью весовых коэффициентов, которые подбираются нервной системой таким образом, чтобы получить ожидаемый результат. Процесс подбора синаптических весов в ИНС был назван обучением нейронной сети. Так же, как способность к обучению является фундаментальным свойством мозга, так и для ИНС обучение - главное свойство, дающее преимущество ИНС перед традиционными вычислительными алгоритмами. В процессе обучения ИНС выявляет и устанавливает сложные зависимости между входными и выходными данными, а также выполняет обобщение. После обучения на достаточно большом количестве примеров ИНС можно использовать для получения выходных данных на новом наборе входных. Это важнейшее достоинство ИНС, позволяющее им решать интеллектуальные задачи, накапливая опыт.

К концу XX в. ИНС нашли свое применение в самых разных областях человеческой деятельности: технике, экономике, медицине, фармакологии, психодиагностике. Сегодня моделирование на основе иНс становится все более совершенным и популярным. Приведем всего лишь несколько примеров решений на базе ИНС: наблюдение за техническим состоянием машин и механизмов, автоматическое управление движением автомобилей и самолетов, прогнозирование изменений показателей на фондовой бирже, составление финансовых планов, распознавание изображений, диагностика заболеваний человека, принятие решений в задачах управления. Столь активное вмешательство ИНС в жизнь человека сущностным образом затрагивает ряд фундаментальных социальных, нравственных, этических проблем философской антропологии, связанных с возможностью создания искусственного интеллекта.

Одна из этих проблем - выявление отношений естественного (человеческого) и искусственного интеллектов в информационном обществе с целью направления исследований в области искусственного интеллекта в конструктивно-прогрессивное русло, формирования нравственно-этических оснований целеполагания в деятельности людей.

В основу ИНС положены следующие черты биологических нейронных сетей:

- простой обрабатывающий элемент - нейрон;

- большое количество нейронов, участвующих в обработке информации;

- связь каждого нейрона с большим количеством других нейронов;

- изменяющиеся по весу связи между нейронами;

- массивная параллельность обработки информации.

Следовательно, можно ожидать, что ИНС в процессе своей работы выполняет функции (операции, действия), присущие интеллектуальной деятельности человека [3].

Результаты сравнения способностей и свойств естественного интеллекта и ИНС приведены в таблице.

Способности естественного интеллекта Способности ИНС

Восприятие окружающей среды Загрузка данных, прием сигналов

Переработка информации Классификация, кластеризация, аппроксимация данных, определение ассоциативных правил, пронозирование

Обучение на опыте Обучение на эмпирических данных

Самоанализ Настройка параметров сети в процессе обучения

Реагирование на новую ситуацию Адаптируемость

Накапливание опыта Накапливание знания

Целесообразное поведение, целепола-гание Целенаправленность

Выполнение конкретных задач Решение поставленной задачи

Параллелизм вычислений (обработки информации)

Свойство контекстуальной обработки информации

Толерантность к ошибкам

Способность к абстрагированию (извлекать сущность из входных сигналов)

Отметим, что характерные для естественного интеллекта способности не просто присутствуют в иНс, а логически связываются, образуя самоорганизующуюся функциональную систему.

Можно отметить также следующие свойства ИНС, которые характерны и для естественного интеллекта: способность к обобщению, зависимость результата от качества обучения (структуры ИНС, качества и количества данных, имеющихся для обучения), вариативность результата обучения на одних и тех же данных и др.

В результате проведения данного анализа авторы столкнулись с тем, что в литературе отсутствует структурированное описание характерных черт естественного интеллекта, более того, существует неопределенность в понимании нейрофизиологических свойств этих черт. Нет определенного системного подхода к изучению высших форм деятельности человеческого мозга. И в этом контексте, авторы полагают, что здесь прогрессивным будет следование принципу обратной связи кибернетической философии (Н. Винер), когда ИНС помогают исследователям обнаружить новые принципы в деятельности нервной системы человека. Это убеждение основано на доказанном факте, что ИНС способны выявлять сложные, многофакторные, скрытые, неочевидные, нелинейные закономерности явления там, где человеческий интеллект бессилен.

Следовательно, анализ соотношений искусственного и естественного интеллектов должен производится с целью поиска условий их максимального прогрессивного взаимодействия и взаимного обогащения. То есть основная цель исследований в этом направлении - не возможность замены человеческого разума искусственным интеллектом, а создание систем искусственного интеллекта, реализующих способности естественного интеллекта, помогающих естественному интеллекту реализовать свои способности в еще более

полной мере. При этом необходимо использовать системный подход к исследованиям в области информатики, нейрофизиологии, психологии, биологии. В гносеологическом плане проблема исследования отношений естественного и искусственного интеллектов является общенаучной. Особое значение необходимо уделить созданию систем гибридного интеллекта, объединяющего мыслительные способности человека с возможностями искусственного интеллекта [2]. Как считают ведущие ученые Института философии РАН, «прогресс в области медицины, молекулярной биологии, генетики и протеомики в сочетании с новейшими достижениями электроники, робототехники и программного обеспечения должен привести к возможности новых биохимических манипуляций с клетками и генами, к созданию имплантируемых в мозг интерфейсов, сверхминиатюрных мощных компьютеров и даже искусственного интеллекта, превосходящего по уровню развития человеческий» [4].

Таким образом, практические потребности организации социальной общности непосредственно воздействуют на актуализацию отдельных аспектов эволюции развития систем естественного и искусственного интеллектов и формируют комплекс условий по организации сущностных оснований и форм их взаимодействия.

Литература

1. Новая философская энциклопедия: в 4 т. / под ред. В.С. Стёпина. М.: Мысль, 2001.

2. Пушкин В.Г., Урсул А.Д. Информатика, кибернетика, интеллект. Философские очерки. Кишинев: Штиинца, 1989. 293 с.

3. Чораян О.Г. Естественный интеллект (физиологические, психологические и кибернетические аспекты): учеб. пособие для студентов высших учебных заведений / под ред. Г.А. Кураева; Ростовск. гос. ун-т. Ростов н/Д., 2002.

4. Философские проблемы развития и применения нанотехнологий / А. Абрамян, В. Аршинов, В. Беклемышев и др. // Наноиндустрия. 2008. № 1. С. 4-1.

ТРОЕШЕСТОВА ДАРЬЯ АНАТОЛЬЕВНА - кандидат физико-математических наук, доцент кафедры системного анализа и математического моделирования, Чувашский государственный университет, Россия, Чебоксары (sda_chuvsu@mail.ru).

TROESHESTOVA DARIYA ANATOLYEVNA - candidate of physical and mathematical sciences, associate professor of Systems Analysis and Mathematical Modeling Chair, Chuvash State University, Russia, Cheboksary.

АБРУКОВ ВИКТОР СЕРГЕЕВИЧ - доктор физико-математических наук, профессор кафедры теплофизики, Чувашский государственный университет, Россия, Чебоксары (abrukov@yandex.ru).

ABRUKOV VICTOR SEGEYEVICH - doctor of physical and mathematical sciences, professor of Thermo Physics Chair, Chuvash State University, Russia, Cheboksary.

СТЕПАНОВ АЛЕКСЕЙ ГЕОРГИЕВИЧ. См. с. 109.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.