CC BY
40УДК 1+004.89
Бекдаир Н.Ж.
Магистрант кафедры политологии и социально-философских дисциплин Казахский национальный педагогический университет им Абая
(Казахстан, г Алматы)
ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИЗУЧЕНИЯ КАТЕГОРИИ
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Аннотация. Необычное сочетание слов - искусственный интеллект, которая впервые появился несколько десятилетий назад становится одним из наиболее часто встречающихся сегодня. Исследования показывают, что термин "искусственный интеллект" в интернете чрезвычайно распространен, конкурируя со многими понятиями, которые стали символами нашего времени. По сути, термин искусственный интеллект трансформировался на наших глазах от абстрактной и спекулятивной темы чистой теории к самой важной концепции современной культуры, в которой, вероятно, духовные и интеллектуальные характеристики нашего времени проявляются более четко.
Ключевые слова: искусственный интеллект, методология ИИ, философия ИИ.
Для философско-методологического анализа проблемы искусственного интеллекта необходимо, в первую очередь, дать выражение последней. Современные исследователи до сих пор не пришли к общему пониманию смысла термина искусственный интеллект. Чаще всего он используется в трех значениях: «1) научное направление, направленное на моделирование процессов познания и мышления, используя методы, используемые человеком для решения проблем для повышения производительности вычислений; 2) различные устроиства, механизмы, программы, которые в соответствии с определенным критерием можно было бы назвать интеллектуальными; 3) набор понятий о знаниях, человеке и о разуме, которые позволяют установить вопрос моделирования самого интеллекта» [1]. Как мы видим, искусственный интеллект может понимать как научное направление, так и различные устройства, способные рефлексировать, моделировать человеческий интеллект.
"Если бы физики или химики взяли на себя обязательство дать абстрактные определения своих областей знаний", - подчеркивает Э. Хант, скорее всего, они не обнаружили бы ни среди тех, ни среди других. Маловероятно, что такое единодушие возникнет, если мы соберем разных ученых, занимающихся искусственным интеллектом " [2].
В определении термина интеллект предлагаемы предложения не похоже друг на друга, как если бы мы говорили об объекте исследования. Одни считают, что интеллект-это способность решать сложные задачи, другие-способность учиться, обобщать и находить аналогии, третье - возможность взаимодействовать с внешним миром через общение, восприятие и восприятие осознаного. Некоторые ученые даже разработывают теоретическую модель, в которой около 120 различных факторов отвечают за реализацию интеллектуальной деятельности, из которых только 50-60 известны сегодня
[3].
Казалось бы, выход из этой ситуации заключается в том, чтобы обратиться к естественному интеллекту, который может стать эталоном (моделью) искусственного интеллекта. Можно было бы согласиться, что машина обладает интеллектом (является интеллектуальной), если задача, которую она выполняет, требует, чтобы человек находясь на месте машины прилагает интеллектуальное усилие. Проверяя справедливость этого утверждения, естественно спросить: "использует ли человек свой интеллект, выполняя арифметические действия?" - без сомнения. Но тогда получается, что у самого примитивного калькулятора есть интеллект, который, конечно, является абсурдным.
Вопрос о возможности создания полноценной искусственной имитации человеческого интеллекта впервые задал американский ученый Алан Тьюринг в своей статье «Вычислительные машины и разум» [4]. Алан Тьюринг предложил тест, чтобы определить, является ли машина "думающей" или нет. Этот тест основан на "торговой игре", суть которой заключается в следующем. Игроки пытаются угадать, кто находится в соседней комнате. Что касается вопросов, переданных через посредника в устной или письменной форме, и ответов на них, то необходимо знать, является ли это лицо мужчиной или женщиной. Идея Тьюринга заключалась в том, чтобы протестировать
машину на "интеллекте" через такие переговоры. Если человек, задающий вопросы, не может определить, общается ли он с человеком или машиной, то следует признать, что эта машина (если это на самом деле механическое устройство) имеет интеллект.
Но при таком подходе представляется вполне логичным утверждение, что отдельные существующие программы для вычислительных машин прекрасно отвечают тесту Тьюринга. Хорошо известна, например, программа "Элиза" имитирующая поведение психиатра, созданная в 1964 году великим американским кибернетиком Дж.Вейценбаумом. Пациенты, с которыми эта программа вела беседу, в большинстве случаев не подозревали и не сомневались, что они общаются с врачом. Однако неоспоримый успех этой программы не может заставить никого думать, что она наделена искусственным интеллектом.
Эксперты вынуждены констатировать, что даже самая сложная и эффективная программа, умело имитирующая человеческую интеллектуальную деятельность, для человека, который понимает механизмы своей работы, теряет всю видимость "мудрости". Формируется представление, что если мы понимаем, как что-то делается, то это "что-то" нельзя рассматривать как требующее особого ума. "Быть интеллектуальным означает быть загадочным", - говорит П. Уинстон. - Как он мог это сделать? - мы спрашиваем. Пока происхождение идеи неясно, она выглядит как откровение, но как только ее объяснение приходит на поверхность, мы все удивляемся: "Как я не подумал об этом, потому что это так очевидно!" Когда процесс делится на части, изучается и понимается, кажется, что интеллект исчезает [5].
Знаменитый французский ученый Ж.Л.Лорьер сообщает:"любая задача, для которого алгоритм решения не известен, априори связана с искусственным интеллектом"[6]. Но разве это не означает, что после того, как такой алгоритм найден, задача перестает ссылаться на домен искусственного интеллекта? Где скрывается интеллект: в методе решения проблемы или в том, что привело к поиску этого метода?
Представление понятие интеллекта, как знаменитый герой мифов Протей, неуловим. " Относительно разума вычислительных машин.., одна из значимых фигур в этой области, Патрик Уинстон, пишет - Есть много ходячих мифов"[7]. Это заявление не может быть отклонено. Однако, я бы добавил, что термин "искусственный
интеллект" означает миф, который широко проникает в обыденное сознание и современно научное. Миф означает в данном случае не ложное представление, а только то, что это представление не может быть рационально оправдано и эмпирически проверено.
На самом деле, для эмпирической проверки необходимо иметь четкое представление о том, что проверить, другими словами, четкое определение того, что такое искусственный интеллект. Однако в работах по искусственному интеллекту нет общепринятого определения центральной концепции этой науки - "интеллекта". "На самом деле последнее не получило достаточно удовлетворительного объективного определения", - отмечает А.Эндрю. - По этой причине... в конце концов, нам придется возвратиться к нашему интуитивному пониманию термина интеллекта"[6] .
«Действительно, кажется невозможным дать определение», - Р.Уинстон резюмирует свои соображения, в обычном смысле этого слова" [8]. Как отмечают Мичи и Джонстон, "в отсутствие более точного определения машинного интеллекта его можно описать словами:" Я не могу дать точное определение, но я всегда могу узнать, когда вижу его" [9]. Термин "искусственный интеллект" призван, по мнению некоторых экспертов, вызвать только определенный "поток субъективных ассоциаций" [10]. Удивительная вещь, ключевая концепция рационализма интеллекта само по себе как-то выходит за рамки рациональности, представляющая собой загадочное (даже "загадочное", по мнению ведущих специалистов искусственного интеллекта Р. Шенка и Л. Хантера [11]) свойство, обнаруживаемое только интуицией, пропадающий при приближении к нему.
Конечно, этот характер основного понятия в исследованиях искусственного интеллекта также влияет на методы "рассуждения" текущих споров в этой области науки. Вот типичный пример. Анализируя интеллектуальные способности электронно-вычислительной машины, известный русский кибернетик К. Е. Морозов пишет: "Скептицизм в первую очередь опровергает возможность оценки машины не критиковать отдельные "специфические" аргументы порознь. В своих работах по теории нейронных сетей У.Мак-Каллок и В. Питтс доказали, что любая функция естественной нервной системы, которая логически может быть описана конечным
числом слов, осуществляется через формальную нервную сеть. И формальная нервная сеть во многом эквивалентна ЭВМ. Отсюда вывод: в основном можно моделировать все функции человеческого мозга .[11]
Но возможно ли строго логично описать работу мозга? Как оказалось, базой "конкретного" подтверждение является недоказанная гипотеза или эпистемологическая вера. "В некоторых случаях они задают вопрос, - продолжает тот же автор, - можно ли дать достаточно полное описание мозга и его работы? Последовательные материалисты (в отличие от агностиков) не могут сомневаться в фундаментальной возможности создания информационной модели мозга " [12].
Академик В.М.Глушков известный общесоветский "пророк" эпохи кибернетики полагал, что не существует априорных ограничений на деятельность автоматизированной интеллектуальной деятельности. Критики компьютерного оптимизма обычно ссылаются на известную теорему Геделя о неполной арифметике в качестве доказательства этого ограничения. Суть последнего заключается в том, что любая формальная теория, включающая арифметику натуральных чисел, если она последовательна, не является полной в том смысле, что обязательно существуют недоказанные предложения, то есть предложения, которые не являются производными от аксиомы этой теории. Отсюда вывод о том, что формализация достаточно сложных процессов - к которым, вероятно, относится мышление - невозможна (или, если нет, любая формализация будет неполной).
Чтобы преодолеть этот запрет, В. М. Глушков полагал, что необходимо вести развитие в формальной теории. "Запрет Геделя снимается только в том случае, - пишет В. М. Глушков, - когда формальная теория, о которой идет речь, развивается не изолированно, а взаимодействует с окружающим миром в обязательном порядке, но при условии, что этот мир, в свою очередь, не может быть описан в виде, конечно-сгенерированной системы"[13].
Кроме того, только лишь частое использование "искусственный разум", "механический мозг" и их синонимы скрывают весь парадокс этих фраз. На самом деле, в термине "искусственный " или" машинный " интеллект связан двумя понятиями, противоположными значению. С одной стороны, слово "машина", означающее что - то
механическое, непроизвольное, бессознательное, строго повторяющееся и так далее. С другой стороны "разум" (интеллект), что-то оригинальное, творческое, неожиданное, не подчиненное никаким правилам, неформализованное. Как оказалось, использовать термин, подобный "круглому квадрату", "темному свету", "теплому льду", " сухой воде" и т. д., что по существу является противоречием в определении.
Прежде чем перейти к последнему этапу своей судьбы, чтобы стать научным явлением в середине ХХ века, прежде чем пролить в строгих терминах, таких как "искусственный интеллект второго типа невозможен" или "искусственный интеллект первого типа возможен", идея искусственного интеллекта существовала в иррациональной оболочке мифологем. Хотя технические условия для создания "машинного интеллекта" электронных вычислительных машин появились только после второй мировой войны, сама идея "умной машины" коренится в далеком прошлом. "Исторически все или почти все научные теории исходят из мифов", - писал выдающийся философ и историк науки Карл Поппер. Нет никаких исключений и исследований в области искусственного интеллекта.
Таким образом, философско-методологический анализ проблемы искусственного интеллекта разделен на взаимосвязанные задачи: понимание искусственного интеллекта как культурного явления, выходящего далеко за рамки второй половины ХХ века, и взаимодействие с фундаментальными и культурными ценностями;
Список литературы
1 Петрунин, Ю. Ю. Искусственный интеллект / Ю. Ю. Петрунин // Новая философская энциклопедия: в 4 т. Т. 2 / Ин-т философии РАН, Нац. общ.-науч. фонд; науч.-ред. совет: пред. В. С. Степин, зам. пред.: А. А. Гусейнов, Г. Ю. Семигин, уч. секр. А. П. Огурцов. - М.: Мысль, 2010.
2 Хант Э. Искусственный интеллект. М., 1978. С.11
3 Дубровский, Д. И. Искусственный интеллект и проблема сознания / Д. И. Дубровский // Философия искусственного интеллекта: материалы всерос. междисциплинар.конф., г. Москва, МИЭМ, 17-19 янв. 2005 г. - М.: ИФ РАН, 2005..
4 Компьютер обретает разум. М., 1990, с.58
5 Лорьер Ж.Л. Системы искусственного интеллекта. М., 1991. СЮ
6 Уинстон П. Искусственный интеллект. М., 1980. С.301
7 Эндрю А. Искусственный интеллект. М., 1985. С.17
8 МИЧИ Д., Джонстон Р. Компьютер-творец. М., 1987. С.20
9 Будущее искусственного интеллекта. М., 1991. С.6
10 Реальность и прогнозы искусственного интеллекта. М., 1987. С.24
11 Философские проблемы естествознания. М., 1985.С. 150-151
12 Глушков В.М. Развитие аксиоматико-дедуктивного метода в научно-теоретическом мышлении и запрет Гёделя//Материалистическая диалектика как общая теория развития. Диалектика развития научного знания. М., 1982. Т.2. С.419-420
13 Boden M. Artificial intelligence and natural man.London, 1977. P.3
