# Искусственный интеллект

Ника Владимировна Сологуб

Моя первая курсовая

Сологуб Ника Владимировна

Искусственный интеллект

Origin: http://samlib.ru/n/nika_s_w/kursowaja1.shtml

Создан: 25/12/2010, изменен: 25/12/2010, 120k

Статья: Нет

Series: @Курсовые

Моя первая курсовая

____________________________________________________________

План

-- Фiлософсько-методологiчний вступ_________________3

-- Нарис iсторi§ когнiтивно§ психологi§_________________5

-- Метафори пiзнання._______________________________8

-- Порiвняння штучного i природного iнтелекту_________13

-- Приклади iснування штучного iнтелекту_____________14

-- Гностична дiяльнiсть штучного iнтелекту____________20

-- Навчання машин. Навчання на основi спостережень___27

-- "Машинна творчiсть"_____________________________29

-- Критика "штучного iнтелекту"_____________________31

Вступ

У сучасному свiтi, який увiйшов в епоху iнформацi§ та iнформацiйних технологiй проблема створення "розумних" технологiй поста╓ особливо актуальною. Пiд "розумними" технологiями на сьогоднiшнiй день можуть розумiти машини з програмами будь-яко§ складностi, вiд прально§ машини, що сама обира╓ режим прання до роботiв, що можуть малювати картини i керувати супутниками. Пройшов той перiод, коли тцльки деякi вченi вiрили у можливiсть створення машини, що обраховувала б iмовiрнiсть подiй, зв'язно вiдповiдала на питання, тощо. Сьогоднi такий феномен як "штучний iнтелект" вже глибоко увiйшов у багато аспектiв нашого життя. Хоча iнодi ми не усвiдомлю╓мо цього, але iде§ можливостi створення розуму, подiбного до людського вже давно сприймаються як належне, проникаючи у свiдомiсть людей i вiдображаючись у результатах §х творчостi. Але феномен "штучного iнтелекту" поста╓ перед нами не тiльки у перспективi, але вже i сьогоднi. Багато з програм, що вирiшують багато х людських когнiтивних задачують нас. А отже, проблема iснування штучного iнтелекту ╓ вельми цiкавою i нада╓ велике поле для науково§ дiяльностi.

Сучасна проблема "штучного iнтелекту" поляга╓ у вiчному питаннi бути чи не бути. Вже не виклика╓ сумнiвiв можливiсть iснування таких технiчних засобiв, що брали б на себе частину роботи людей, яку вони вони взмозi виконати краще. Сьогоднi поста╓ iнше питання, чи може iснувати машина, що буде повнiстю iмiтувати людську психологiю. Ця проблема дуже обширна i вмiща╓ в себе велику кiлькiсть аспектiв. Щоб побудувати деяку картину сучасного §§ стану слiд охопити хочаб деякi з них. У поданiй роботi я звернула увагу на розвиток областi наук, в межах яко§ з'явилася ця наука, когнiтивно§ науки; також деякi фiлософськi i методологiчнi питання, що стосуються створення "штучного iнтелекту"; важливим питанням поста╓ сучаснi досягнення в цiй областi i ставлення до них суспiльства; сучаснi технологi§ досягнення деяких цiлей.

Для окреслення пiдходiв до iдей створення "штучного iнтелекту" у роботi розглянуто аргументи вчених, що пiдтримують iдею можливостi цього i тих, що критикують або сучаснi методи розв'язання проблеми, або взагалi можливiсть §§ ров'язання як тако§. До перших належать, наприклад кiбернетики Т'юринг, Бостром. До вчених, що пiддають цю iдею деякiй критицi належить кiбернетик Бiрюков, психолог Тихомиров.

За завдання у цiй роботi поставлено ознайомитись з поняттям "штучного iнтелекту" i змалювати сучасний стан цього питання. Також зроблено спробу передбачити сферу i перспективи майбутнього розвитку галузей, що торкаються проблеми штучного iнтелекту на основi розглянутих теорiй i фактiв.

Частина I

Фiлософсько-методологiчний вступ

Проблема штучного iнтелекту бере сво╓ корiння у глибинах когнiтивно§ науки, тож для початку слiд визначити що це таке. Когнiтивна наука - це область мiждисциплiнарних дослiджень пiзнання, яке розумi╓мо як сукупнiсть процесiв накопичення, збереження, перетворення i використання знань живими i штучними системами. Iснують такi дисциплiни:

(Взято з Соло "Когнiтивна психологiя")

Як вже було сказано, це область мiждисциплiнарна, тому виника╓ ряд труднощiв, пов'язаний з цим. Одна з перших - проблема термiнологi§. Власне перед тим як казати про проблему вза╓морозумiння кiлькох наук, слiд зазначити, що i в серединi психологi§ iснують значнi неточностi. По-перше вже протягом кiлькох тисячолiть вченi не можуть домовитися про те, що ж таке свiдомiсть, тобто не можуть визначитися з предметом науки.

Поява iнформацiйних технологiй у 21 столiттi тiльки пiдкреслила наскiльки мало ми зна╓мо про людську душу. Зараз стало популярним порiвняння людського мозку з ком'ютером. Звичайно, це краще, нiж порiвнювати його з телеграфом (Г. Гельм-Гольц) або навiть з радiоприймачем (А. А. Ухтомский). Але як i раннi порiвняння, комп'ютерна метафора ма╓ великi бiлi плями. Так, найочевиднiша рiзниця, це те, що у комп'ютерiв, на вiдмiну вiд людини, не iсну╓ свiдомостi. Тим не менш, iнновацi§ в комп'ютерних технологiях i порiвняння з ними людини дозволяють поставати бiльш точнi питання. Наприклад - чому око, яке можна порiвняти з вiдеокамерою, не викривлю╓ зображення при нахилi голови. Перераховувати такi загадки можна до нескiнченностi.

Серед усiх та╓мниць психологi§ найбiльшою лиша╓ться, все ж, та╓мниця свiдомостi. Ми сприйма╓мо свiт i себе з безпосередньою очевиднiстю. I сам по собi факт наявностi §§ настiльки очевидний, що всi уявляють свiдомiсть, але тiльки до моменту, коли §х попросять сформулювати, що ж це таке. Пояснення - це знаходження способу мiркування, за якого незрозумiле ста╓ зрозумiлим. Однак будь-яке пояснення свiдомостi буде бiльш незрозумiле, анiж §§ очевидне iснування, адже виникнення свiдомостi не може бути результатом процесiв цi╓§ само§ свiдомостi, а тому природа §§ не може бути подана з тi╓ю само, очевиднiстю, яка присутня поясненням §§ явищ.

Iсторично склалося, що бiльшiсть психологiчних термiнiв ╓ омонiмами i це ще бiльше ускладню╓ ситуацiю. Також, якщо розiбратися у основних загальновживаних термiнах, можна помiтити, що будь-яке психiчне явище поясню╓ться через специфiчну властивiсть психiки. Це нагаду╓ приклад, коли в середнi вiки горiння дерева пояснювали його здатнiстю до цього через наявнiсть в ньому особливого матерiалу. Але це проблеми лише в серединi само§ психологi§, а iснують також термiнологiчнi питання на зтику наук когнiтивно§ сфери. Для ефектино§ спiвпрацi необхiдна спiльна мова, але iсну╓ такий феномен як мiжнаукова омонiмiя. Це означа╓, що в рiзних науках одне i те саме слово може позначати зовсiм рiзнi значення, що призводить до непорозумiння.

Окрiм термiнологi§ iсну╓ також проблема в узгодженостi наук, тобто висунення спiльних припущень, якi потiм можуть ров'язуватися комплексними методами. Iсну╓ декiлька стратегiй мiждисциплiнарно§ вза╓модi§:

Щодо представлених стратегiй, то вони потребують також i комплексного пiдходу з точки зору методологi§ пошуку вiдповiдей. Iсну╓ багато рiзних шляхiв пояснення: логiчний, мiстичний, практичний, гуманiтарний i природничий. Необхiдно обрати шлях пояснення, а вже у його межах - мову i, нарештi - критерi§ дослiджень.

Iснують принципово рiзнi шляхи пiзнання: мiстичний, що претенду╓ на очевиднiсть i заснований на власних вiдчуттях; логiчний, який орi╓нтований на формальну вiрнiсть, вiдсутнiсть протирiччя i тавтологiчнi перетворення; природничий, котрий намага╓ться вiдшукати iстину, спираючись на вiдповiднiсть дослiду логiки; практичний, ефективнiсть якого визнача╓ться за результатами його практичного застосування; шлях гуманiтарно§ науки, що претенду╓ на осмислення всього пiзнаного i опира╓ться на традицiю i iдеали.

-- Вiдтепер кожен психолог, що вважа╓ себе науковцем, ма╓ об╜рунтовувати сво§ твердження експериментом.

-- I навпаки, всi дослiднi данi, усi, знайденi емпiрично, закони тiльки тодi визнаються достовiрними, коли отримують логiчне об╜рунтування.

-- Саме об╜рунтування емпiричних фактiв ма╓ незалежно перевiрятися.

-- Не можна будувати науку, спираючись на слова буденно§ мови чи §х етимологiчний аналiз. Тим бiльш не можна так будувати психологiю, де бiльшiсть слiв - омонiми.

Природничими методами можна вивчати неусвiдомлювану роботу свiдомостi. Але склад свiдомостi, що сформувався у процесi цi╓§ роботи, багато у чому лиша╓ться прерогативою гуманiтарного знання. Свiдомiсть людини ма╓ описуватись всiма цими методами, що так важко звести разом. При цьому нi один з них, окремо взятий, не ╓ повним i вичерпним.

Нарис iсторi§ когнiтивно§ психологi§

Першi уявлення про мислення

Звiдки приходить знання i як воно представлене в свiдомостi? Це вiчне питання ма╓ важливе значення для когнiтивно§ психологi§. Були запропонованi двi вiдповiдi: емпiрики стверджують, що знання виника╓ з досвiду; натiвiсти ж стверджують, що ╓ деякi початковi категорi§, якi впорядковують сенсорний досвiд. З науково§ точки зору нi одна з цих позицiй не може бути остаточно доведена, тому суперечка трива╓ i не да╓ чiтко§ вiдповiдi. Вирiшення цих триваючих дебатiв обумовлене нашим визначенням знання як "зберiгання i органiзацi§ iнформацi§ в пам'ятi", що вiдповiда╓ позицiям обох сторiн спору: прихильники "Зберiгання" передбача╓, що досвiд набутий, а "органiзацiя" - що в нервовiй системi iснують деякi структурнi здiбностi. Пам'ятаючи про цi проблеми, давайте розглянемо, як §х вирiшують фiлософи i психологи.

Глибокий iнтерес до знання ми можемо виявити в самих древнiх наукових працях. Першi теорi§ стосувалися ролi думки i пам'ятi. Аналiзуючи давньо╓гипетськi i╓роглiфiчнi тексти, можна зробити висновок про те, що, на думку §хнiх авторiв, знання локалiзовано в серцi, - уявлення, що роздiляв i раннiй грецький фiлософоф Аристотель. Але не Платон, який вважав, що знання знаходиться в мозку.

Пiзнання в епоху Вiдродження i пiсля не§.

Фiлософи та теологи епохи Вiдродження в загальному сходилися на думцi, що знання знаходяться в головному мозку, причому деякi навiть запропонували схему §х будови i розташування.

У XVIII столiттi, коли фiлософська психологiя зайняла мiсце, призначене науковiй психологi§, британськi емпiрики Берклi, Юм, а пiзнiше Джеймс Мiлль i його син Джон Стюарт Мiлль припустили, що ╓ три типи внутрiшнiх репрезентацiй: 1) безпосереднi сенсорнi подi§ 2) блiдi копi§ перцепт - те, що зберiга╓ться в пам'ятi 3) перетворення цих блiдих копiй, тобто асоцiативне мислення. Подiбне уявлення про внутрiшню репрезентацiю i перетворення припуска╓, що внутрiшнi репрезентацi§ формуються за певними правилами, а формування та перетворення потребують часу i зусиль - положення, що лежать в основi сучасно§ когнiтивно§ психологi§.

У XIX столiттi психологи спробували вирватися з рамок фiлософi§ та сформувати окрему дисциплiну, засновану на емпiричних даних, а не на спекулятивних мiркуваннях. Помiтну роль у цiй справi зiграли першi психологи: Фехнер, Брентано, Гельмгольц, Вундт, Мюллер, Еббiнгауз та iншi. До друго§ половини XIX столiття теорi§, що пояснюють репрезентацiю знань, чiтко роздiлилися на двi групи: представники першо§ групи наполягали на важливостi структури уявних репрезентацiй, а представники iншо§ групи наполягали на особливiй важливостi процесiв. Представник друго§ групи, Брентано, вважав, що справжнiй предмет психологi§ - це дослiдження когнiтивних дiй: порiвняння, судження й вiдчування. Протилежна сторона займалася безлiччю тих самих питань, що обговорювали за двi тисячi рокiв до цього Платон i Арiстотель. Однак на вiдмiну вiд попереднiх, чисто фiлософських, мiркувань обидва види теорiй тепер пiдлягали експериментальнiй перевiрцi.

Когнiтивна психологiя: початок XX столiття

У XX столiттi з появою бiхевiоризму i гештальт-психологi§ уявлення про репрезентацi§ знань зазнали радикальнi змiни. Погляди бiхевiористiв на внутрiшнi репрезентацi§ були представленi, в психологiчнiй формулi "стимул-реакцiя" (S-R), а представники гештальт-пiдходу будували докладнi теорi§ внутрiшньо§ репрезентацi§ у контекстi iзоморфiзму - вза╓мооднозначно§ вiдповiдностi мiж репрезентацi╓ю i реальнiстю. Наприкiнцi XIX столiття раптом з'ясувалося, що дослiдження когнiтивних процесiв вийшли з моди i §х замiнив бiхевiоризм. А починаючи з 1950-х рокiв iнтереси вчених знову зосередилися на увазi, пам'ятi, розпiзнаваннi паттернiв, образiв, семантично§ органiзацi§, мовних процесах, мисленнi i навiть "свiдомостi", а також на iнших "когнiтивних" темах, одного разу

вiдкинутих пiд тиском бiхевiоризму.

Виникнення когнiтивного руху i вiдродження

питання свiдомостi у психологi§.

Як i всi iстиннi новацi§ в iсторi§ психологi§, когнiтивна психологiя не з'явилася на порожньому мiсцi. ╥§ витоки можна прослiдкувати в бiльш раннiх концепцiях. Деякi дослiдники стверджують, що "когнiтивна психологiя одночасно i новiтня, i давня традицiя в iсторi§ психологi§" (Heamshaw 1987). Як вже було сказано, iнтерес до свiдомостi з'явився задовго до того. Бiльшiсть шкiл мають справу зi свiдомiстю. Наприклад структуралiзм i функцiоналiзм. I лише бiхевiоризм вiдiйшов вiд цi╓§ традицi§ i витiснив тему свiдомостi з порядку денного психологiчно§ науки майже на 50 рокiв.

Представник бiхевiоризма Гатрi пiд кiнець сво╓§ научно§ кар╓'ри пiддав критицi механiстичну модель психiки i стверджував, що для визначення iстинного значення тих чи iнших стимулiв, необхiдно описувати §х у перцептивних чи когнiтивних термiнах (Guthrie. 1959). Ще одним попередником когнiтивного руху можна вважати радикальний бiхевiоризм Толмена. Цей дослiдник визнавав важливiсть розглядання когнiтивних змiнних i сприяв вiдходженню вiд загальноприйнятого на той час пiдходу "стимул-реакцiя". Вiн також пiдкреслював необхiднiсть використання промiжних змiнних для визначення внутрiшнiх станiв, що не спостерiгаються. Також великий внесок у когнiтивний рух зробила гештальт-психологiя, оскiльки в центрi §§ уваги, з самого початку, стояла "органiзацiя, структура, зв'язки, активна роль суб'╓кта, а також важлива роль сприйняття в процесi научiння i запам'ятовування". (Hearst. 1979) Гештальт-психологiя значно допомогла когнiтивному руху вже тим, що пiдтримувала iнтерес до проблеми свiдомостi в перiод панування бiхевiоризма. Порередником когнiтивно§ психологi§ став також Жан Пiаже, що провiв ряд сутт╓вих i вагомих дослiджень дитячо§ психологi§ саме зi сторони стадiй когнiтивного розвитку. Але у США його iде§ поширення не набули, хоча вже у 20-30 роках значно впливали на ╓вропейьку психологiю.

Коли ми стика╓мося з такими значними змiнами основних наукових концепцiй, слiд нам'ятати, що подiбнi ситуацi§ завжди ╓ вiдображенням бiльш глибоких перетворень, пов'язаних зi змiнами самого духа епох. Наука адапту╓ться до нових вимог. Щоб пояснити змiни у психологi§, слiд звернутися до фiзики. На початку 20х рокiв почав розроблятися iнший пiдхiд до розумiння сутностi об'╓ктивного свiту. Галiле╓всько-ньютонiанська модель свiту була вiдкинута, на змiну §й прийшла iнша, котра пiддавала сумнiву основу класично§ науки - iдею про можливiсть абсолютного вiдокремлення об'╓кта i суб'╓кта. Сучасна наука вiдмовля╓ться вiд ролi пасивного спостерiгача i позицiю╓ себе як спостерiгача, що бере у явищi участь. Саме ця подiя у сучаснiй фiзицi у значнiй мiрi вiдродила iнтерес до ролi свiдомого досвiду в отриманнi iнформацi§ про зовнiшнiй свiт i послугувала достатнiм приводом для реабiлiтацi§ свiдомостi у якостi предмета психологi§.

Також був ряд iнших новацiй, що також слугували поштовхом для розвитку когнiтивно§ психологi§. Наприклад: виникнення теорi§ зв'язку; сучасна лiнгвiстика, у коло питань яко§ були включенi новi пiдходи до мови та граматичних структур, а також комп'ютерна наука та iншi технологiчнi досягнення. Комп'ютерна наука, i особливо один з §§ роздiлiв - штучний iнтелект, змусили психологiв переглянути основнi постулати, що стосуються вирiшення проблем, обробки i зберiгання iнформацi§ в пам'ятi, а також обробки мови i оволодiння нею. Вперше в

iсторi§ людства з'явився автомат, який, як i людина, виявився здатним переробляти iнформацiю. Комп'ютери дозволяли подивитися на iнформацiйнi процеси у людини з несподiванно§ сторони. Дж. Мiллер зi спiвавторами казали, що комп'ютер можна використовувати для моделювання дi§ рiзних психологiчних теорiй. Пiзнiше, мозок взагалi став розглядатися як обчислювальний механiзм, подiбний до комп'ютера. Першi експерименти були багато в чому натхненнi питаннями: що спiльного мiж процесами переробки iнформацi§ у людини i комп'ютера? Чим цi процеси вiдрiзняються один вiд одного? Пошук вiдповiдей породжував незвичайнi iде§ i найчастiше висловлювався на мовi блок-схем, якi когнiтiвiсти запозичили в iнженерiв.

Когнiтивна психологiя дiйсно породила новий погляд на психiку. Отриманi нею експериментальнi данi сильно змiнили iснуючi до цього уявлення про пiзнавальнi процеси. Саме когнiтiвiзм почав, повною мiрою, формувати психологiю за каноном природничо§ науки, що по╓дну╓ логiку i експеримент. Студенти, якi здають iспити з когнiтивно§ психологi§, змушенi мiркувати й знаходити сво§м мiркуванням дослiдне пiдтвердження, а прихiд у науку поколiння, що розмiркову╓ змiню╓ вигляд цi╓§ науки.

Метафори пiзнання

Комп'ютерна метафора

До символьного пiдходу, що виник пiсля 60тих рокiв, когнiтивну науку пiдвiв пiдхiд iнформацiйний, який розгорнувся на теренах iнформацiйно§ теорi§. Свiдомiсть вiн трактував як iнформацiйний канал, що ма╓ обмеженi пропускнi здiбностi. Також в моду увiйшли рiзного роду схеми i алгоритми, якими намагалися пояснити всю роботу мозку. Саму iдею комп'ютерного пiдходу точно сформулював один з творцiв iнженерно§ психологi§, Кеннет Крейк: "Якщо органiзм несе в головi дрiбномасштабну модель зовнiшнього оточення i сво§х можливих дiй, вiн здатний перевiряти рiзнi альтернативи, визначати найкращi з них, реагувати на майбутнiй розвиток ситуацi§ i взагалi у всiх вiдносинах вести себе бiльш повноцiнно, безпечно i компетентно, потрапляючи в складнi умови"(Крейк, 1943) Використовуючи цю теорiю, можна було зробити наступний крок - оголосити вiдмiнностi форм репрезентацi§ мозку i машин поверхневими i постулювати ╓диний абстрактний формат подання знань на рiвнi глибинних структур, що допускають алгоритмiчний опис. Ось чому на початку 1960-х рокiв процеси пiзнання стали трактуватися по аналогi§ з процесами обчислень в комп'ютерi. Розумiння того, що людина активно "переробля╓ iнформацiю", будуючи внутрiшнi моделi оточення, означало перехiд вiд iнформацiйного пiдходу у вузькому сенсi слова до когнiтивно§ психологi§.

Значна частина дослiджень, що розгорнулися з кiнця 50х рокiв, схилялася до версi§ комп'ютерно§ метафори, пов'язано§ з виявленням та аналiзом можливих структурних блокiв переробки iнформацi§ та принципiв §х об'╓днання в ╓дину функцiональну архiтектуру. Першими роботами нового напрямку можна вважати дослiдження процесiв утворення штучних понять Джеромом Бруне-ром i спiвробiтниками, а також роботи Ньюела, Саймона i Шоу, якi створили ряд машинних моделей мислення, в тому числi "Логiк-теоретик" та "Унiверсальний вирiшувач завдань". Комп'ютерна теорiя мала тенденцiю до сильного спрощення психiчних процесiв, наближаючи §х до прогам комп'ютерiв. Такi моделi не функцiонували на граничних, непевних випадках, доводилося вводити багато додаткових параметрiв для кожно§ суперечливо§ ситуацi§.

Пiдсумки першого етапу розвитку когнiтивно§ психологi§ були висунутi у книзi Нейссера "Когнiтивна психологiя" 1967 року. Вiн пише, що конструктивний характер наших пiзнавальних процесiв ╓ фундаментальним фактом. Завдання когнiтивно§ психологi§ поляга╓ в тому, щоб зрозумiти, яким чином "сприйма╓ться, запам'ятову╓ться i осмислю╓ться свiт, що породжу╓ться з такого непродуктивного початку, як конфiгурацiя ретинально§ стимуляцi§ або вiзерунки звукового тиску у вусi". Найссер пiдкреслю╓, що мова йде лише про подiбнiсть, але не про iдентичнiсть машинних програм i психiчних процесiв.

Протягом 1970-х рокiв у психологi§ i за §§ межами, насамперед у роботах з штучного iнтелекту, склалося ╓дина думка щодо теоретичних пiдстав, методiв i моделей когнiтивних дослiджень. Певною мiрою умовно, можна видiлити чотири принципи традицiйно§ парадигми ранньо§ когнiтивно§ психологi§:

1. Прiоритет знання й рацiонального мислення над поведiнкою, звичками i афектом.

2. Використання комп'ютерно§ метафори.

3. Припущення про послiдовнiсть переробки iнформацi§.

4. Акцент на формальному моделюваннi замiсть вивчення мозкових механiзмiв.

Модульна метафора

Комп'ютерна метафора використовувала для порiвняння з мозком людини так званi "фон-нейманiвськi" машини, унiверсальнi обчислювачi, якi характеризувалися здатнiстю роздiляти iнформацiю на пасивнi данi i активнi операцi§ над ними, а ткож наявнiстю одного процесору. Революцiю у науцi спричинив винахiд транзистора, а з ним i мiкропроцесора. Комп'ютери з його використанням, хоч i були простiшi вiд "фон-нейманiвських", але були швидшi i точнiшi у виконаннi точних i визначених практичних завданнях. Також у цiлях економi§ мiкропроцесори почали використовувати для створення багатопроцесорних комп'ютерiв, що дозволило значно скоротити час обробки iнформацi§, шляхом розбиття задачi на пiд завдання i об'╓днання процесорiв мiж собою. Це i призвело до виникнення медулярного пiдходу.

Першим автором, що використав термiн "модулярнiсть" для опису органiзацi§ психологiчних процесiв, був американський нейроiнформатик Девiд Марр. Вiн припустив, що "будь-який великий масив обчислень повинен бути реалiзований як набiр частин, настiльки незалежних один вiд одного, наскiльки це допуска╓ спiльне завдання. Якщо процес органiзованих не таким чином, то невелика змiна в одному мiсцi буде мати наслiдки в багатьох iнших. Це означа╓, що процес у цiлому буде дуже важко виправити або полiпшити, як шляхом втручання людини, так i за допомогою природно§ еволюцi§ - адже будь-яка змiна, що покращу╓ один iз фрагментiв, буде супроводжуватися безлiччю компенсаторних змiн в iнших мiсцях " (Маrri, 1976). Iдея розбиття великого масиву обчислень на вiдносно незалежнi автономнi задачi, якi вирiшуються спецiалiзованими механiзмами (пiдпрограмами або модулями) була очевидною для бiологiв та iнформатикiв, але спочатку залишалася малопереконливою для фахiвцiв з когнiтивно§ психологi§, цiлком задоволених можливостями класично§ комп'ютерно§ метафори. Джеррi Фодор ввiв поняття модулярностi i в психологiю. Архiтектура пiзнання представля╓ собою, з його точки зору, швидше моза§ку з безлiчi паралельних i дещо автономних у функцiональному вiдношеннi процесiв, а зовсiм не органiзоване в ╓диний механiзм цiле. Фодор сформулював в цiлому 8 критерi§в, або ознак, якi в сукупностi дозволяють iдентифiкувати когнiтивнi модулi. До них вiдносяться:

1. вузька спецiалiзацiя

2. iнформацiйна закритiсть

3. обов'язковiсть

4. висока швидкiсть

5. поверхнева обробка

6. бiологiчне походження

7. селективнiсть випадiнь

8. фiксованостi нейроанатомiческiх механiзмiв.

Нейронна метафора

Якщо на початку виникнення когнiтивного пiдходу багато психологiв сприйняли спочатку як звiльнення вiд необхiдностi цiкавитися мозковим субстратом та можливими нейрофiзiологiчним механiзмами тих чи iнших пiзнавальних процесiв, то протягом останнього десятилiття 20-го столiття яскраво продивля╓ться глобальна тенденцiя, що пов'язана iз зростанням iнтересу до мозкових механiзмiв - реально§ архiтектурi пiзнавальних процесiв.

У подальшi роки з появою безлiчi нестандартних архiтектур в коннекцiонiзмi i, особливо, у зв'язку iз спекуляцiями про мозкову локалiзацiю тих чи iнших "когнiтивних модулiв" природно стало виникати питання про те, як цi гiпотетичнi механiзми реалiзованi насправдi. Змiнився i сам характер когнiтивних дослiджень, якi в значнiй мiрi спираються сьогоднi на данi нейропсихологiчних i нейрофiзiологiчних робiт. Починаючи з 1990-х рокiв послабився вплив власне комп'ютерно§ метафори i машинних моделей.

Отже, iншим впливовим пiдходом впродовж останнiх 20 рокiв став так званий PDP-пiдхiд (вiд paralle ldistributed processing = паралельно розподiлена обробка), широко вiдомий також як коннекцiонiзм. В даному випадку також iде мова про вiдмову вiд комп'ютерно§ метафори в §§ символьному варiантi. Однак, якщо концепцiя когнiтивних модулiв Федора лише допуска╓ деяку паралельнiсть обробки в яких-небудь частинах когнiтивно§ моделi, то в коннекцiонiзмi паралельнiсть опрацювання ста╓ загальним принципом. Мова iде про те, що всi елементи системи, що iнтерпрету╓ться як нейронна мережа, розглядаються як такi, що потенцiально пов'язанi мiж собою i одночасно беруть участь у формуваннi вiдповiдi на стимул.

Схема найпростiшо§ мережi. Головна перевага нейронних моделей у порiвняннi традицiйними когнiтивними моделями поляга╓ можливостi асоцiативного i розподiленого збереження iнформацi§ а також адаптивного навчання. Перша особливiсть означа╓, що будь-який фрагмент першопочатково§ ситуацi§ чи будь-яка початкова обставина здатнi асоцiативно пiдтримати пригадування. Розподiленим зберiгання ╓ тому, що його субстратом ╓ у кожному окремому випадку не окремий елемент, а мережа в цiлому, тобто стани всiх §§ вузлiв i вагомiсть §х зв'язкiв. Нарештi, конекцiонiзм дозволя╓ природно описувати деякi елементарнi форми навчання. Процеси навчання у нейронних мережах мають власну специфiку, найпростiша, суто асоцiативна процедура навчання в нейронних мережах стосу╓ться класичних iде прокладення шляхiв паловсько§ фiзiологi§.

Правило Хебба: мiж усiма синхронно активованими нейронами знижуються пороги синаптичних зв'язкiв (пiдвищуються ваговi коефiцi╓нти активацiйних зв'язкiв). В результатi багаторазових повторень поширення активацi§ при виникненнi на входi тi╓§ ж ситуацi§ вiдбува╓ться швидше; група елементiв, "ансамбль", активу╓ться як цiле, i ця активацiя вiдбува╓ться навiть при змiнах ситуацi§, наприклад, випаданнi якихось компонентiв зображення, а також "вiдмирання" частини "нейронiв" само§ мережi. Тим самим, вда╓ться моделювати особливостi цiлiсного сприйняття, описаного гештальтпсихологi§. Подiбна терпимiсть до спотворень на входi i до порушень механiзму обробки iнформацi§ разюче контрасту╓ з тендiтнiстю звичайних символьних програм. Крiм того, пластичнiсть синаптичних зв'язкiв, що лежить в основi формування ансамблiв, дозволя╓ дати фiзiологiчне пояснення процесiв узагальнення (категоризацi§) окремих ситуацiй. Недолiком описаного механiзму самоорганiзацi§ нейронних зв'язкiв ╓ його надзвичайно повiльний, що вимага╓ сотень i тисяч повторень, характер.

Прикладом бiльш ефективного комп'ютерного алгоритму навчання служить запропонований канадським iнформатиком Джеффрi Хiнтон i його колегами метод зворотного поширення помилки. У цьому випадку мережi пред'явля╓ться деяка конфiгурацiя, а потiм вiдповiдь на виходi порiвню╓ться з iдеальною, бажаною вiдповiддю. Результат такого порiвняння обчислю╓ться i пропуска╓ться потiм у зворотному напрямку: вiд виходу мережi до §§ вхiдного шару, причому на кожному промiжному етапi здiйснюються деякi корекцi§ вагових коефiцi╓нтiв зв'язкiв елементiв з метою подальшо§ мiнiмiзацi§ неузгодженостi. Але "контрольована мiнiмiзацiя неузгодженостi" залиша╓ сильне враження довiльного пiдбору бажаного результату.

Ряд коннекцiонiстскiх моделей використову╓ зворотнi зв'язки для повторного пропускання продуктiв обробки через нейронну мережу. Ця властивiсть, рекурентнiсть, дозволя╓ обробляти конфiгурацi§ на входi в контекстi попереднiх подiй ("минулого досвiду").

У настiльки динамiчнiй областi, як когнiтивна наука, важко прогнозувати майбутнiй розвиток подiй. У рамках робiт з обчислювальною нейронаукою (нейроiнтеллектом) i еволюцiйним моделюванням останнiм часом починають розглядатися бiльш реалiстичнi, з бiологiчно§ i бiофiзично§ точки зору, альтернативи штучним нейронним мережам. При збiльшеннi обсягу мозку в процесi еволюцi§ вихiдний мережевий принцип "все пов'язано з усiм" переста╓ виконуватися, виникають елементи модулярно§ макроорганiзацii (Striedter, 2004).

У зв'язку з появою вово§ хвилi зацiкавленостi у процесах головного мозку i появою нових можливостей у технологiчному планi, виникли новi методи дослiдження головного мозку. Аж до самого останнього часу iснували двi основнi групи методiв вивчення нейрофiзiологiчних механiзмiв:

Найбiльш вiдомим з новiтнiх методiв ╓ позитронно-емiсiонна томографiя (ПЕТ). Негативним чинником ╓ необхiднiсть введення у кров радiоактивно§ речовини з нестiйкими iзотопами. При активiзацi§ яко§-небудь дiлянки мозку, кров направля╓ться туди, де i проходить розпад, продукти якого потiм ре╓струються. Цей метод забезпечу╓ високе просторове розширення але може ре╓струвати тiльки змiни, що протiкають досить повiльно, не швидше хвилини.

У багатьох сенсах набагато бiльш ефективним методом ╓ магнiто резонансна томографiя (МРТ). Цей метод дозволя╓ точну i доволi швидку регiстра цiю крiм того, вiн не призводить до порушень органiзму, так як заснований на випромiненi радiохвиль певно§ частоти окремими атомами, що знаходяться у змiнному магнiтному полi. В експериментальнiй психологi§ цей метод використову╓ться у виглядi функцiонально§ МРТ, коли визнача╓ться концентрацiя кисню у кровi. Цей показник пов"язаний з активнiстю нейронiв у вiдповiдних структурах мозку.

Недолiком фМРТ ╓ низьке часове розширення (до 1 сек). Однак саме ця методика на сьогоднi ший день ╓ найточнiшою.

Також iсну╓ безлiч iнших методiв дослiдження фiзiологiчного субстрату когнiтивних функцiй людини, також пов'язаних з проривом у технологiчнiй сферi. В тому числi важливу роль зiграли розробки у мiлiтаристськiй сферi, що стали доступнi для цивiльного використання. Перша модель органiзацi§ мозку запропонував Джон Х'юлiнг-Джексон, невролог кiнця 19 столiття, що в сво§й роботi спирався на еволюцiйну теорiю Дарвiна. Одним з радянських вчених, що займався цi╓ю проблемою, був А. Р. Лурiя. Вiн визначив трьохрiвневу систему органiзацi§ мозку. Подiбнi дослiдження вирiшують одну i ту саму задачу, стратифiкацiю. Тобто видiлення в цiлiсному масивi окремих рiвнiв, що мають деякi спiльнi характеристики.

Частина 2

Порiвняння штучного i природного iнтелекту

Iсну╓ кiлька основних питань штучного iнтелекту. Наприклад про мозок. Якого роду мислячою машиною вiн ╓? Протягом столiть психологiчних дослiджень, а особливо - кiлькох останнiх десятилiть, вiдповiдь на це питання почина╓ роз'яснюватись. У потоцi нових даних, поява яких завдячу╓ використанню нових методiв трьохвимiрного вивчення мозку, стало непросто визначати аналоги традицiйних психологiчних понять i раннi когнiтивнi моделi, що будувалися на теренах комп'ютерно§ метафори. Стало остаточно зрозумiло, що, якщо мозок i можна порiвняти з сучасною обчислювальною технiкою, то слiд пам'ятати про його вiдмiннiсть. В прешу чергу вiдмiннiсть поляга╓ в iснуваннi еволюцiйного i онтогенетичного розвитку, а також у надзвичайно великiй кiлькостi елементiв i зв'зкiв мiж ними. Можливо, дослiдження штучного iнтелекту просунулися б ще глибше, якби комп'ютер був бiльше скожий на мозок. Ось порiвняння мозку i комп'ютеру, що приводить Солсо.

 | Кремнi╓вi комп'ютери | Вуглеводневий мозок
Швидкiсть обробки | Наносекунди | Вiд мiлесекунд до секунд
Тип | Послiдовний процесор | Параллельний процессор
╢мнiсть пам'тi | Бiльша для оцифровано§ iнформацi§ | Бiльша для зорово§ i мовно§ iнформацi§
Матерiал | Кремнiй i систма електронного забезпечення | Нейрони i система органiчного забезпечення
Вза╓модiя | Абсолютно керований | Ма╓ власну точку зору
Здатнiсть до навчання | Керу╓ться правилами | Понятiйний
Краща якiсть | Швидкiсть обробки iнформацi§, керованiсть, передбвчуванiсть | Легко робить висновки, узагальнення, виносить судження. Мобiльний.
Найгiрша якiсть | Не може вчитися самостiйно, погано викону╓ складнi когнiтивнi функцi§, знижена мобiльнiсть. | Ма╓ обмежену здатнiсть до обробки i збереженння iнформацi§, здатен до забування.

Для того, щоб поглибити досягнення у сферi штучного iнтелекту слiд спершу вiдповiсти на питання як машина може iмiтувати мислення людини. Однi╓ю з найпоширенiших вiдповiдей на цей час ╓ така, що прийма╓ точку зору коннекцiонiзму. Тобто сверджу╓ться, що найкращим способом ╓ моделювання машин за принципом будови основних нервових структур.

Також, на основ вiдповiдi на попередн╓ питання виника╓ нове, що поста╓ основною проблемою на сучасному етапi розвитку наук, що займаються створенням штучного iнтелекту. Якщо змоделювати штучну людину, при цьому врахувавши всi недолiки справжньо§ iстоти, чи можливо, щоб комп'ютер перевершив живу iстоту? Адже вже зараз деякi програми працюють ефективнiше за людське мислення. Але бiльшiсть з них, на даний момент, лише грубi бiдробки тонкого мисленн╓вого апарату людського мислення. Комп'ютери можуть вирiшувати деякi завдання, наприклад складнi математичнi, швидше i точнiше, нiж люди, але завдання, що вимагають узагальнень та навчання новим патернам поведiнки, люди вирiшують краще комп'ютерiв.

Для бiльш-менш об'╓ктивного порiвняння можливостей мозку i комп'ютеру можна взяти показник потужностi кожного. Спробу╓мо оцiнити потужнiсть людського мозку комп'ютерними мiрками. Вiн склада╓ться з приблизно 100 млрд. нейронiв. Кожен нейрон представля╓ собою мiнiатюрний "процесор" i пов'язаний з iншими нейронами 5 тисячами синапсiв. У зв'язку з хiмiчною природою передачi iнформацi§, затримка нейрона становить 0.01 сек., тобто робоча частота нейрона близько 100 Гц. Кожен сигнал синапсу можна оцiнити приблизно в 5 бiт. В результатi отриму╓мо потужнiсть одного нейрона - 1000000 оп / с. Для всього мозку - 10 ^ 17 оп / с. На сьогоднiшнiй день середнiй домашнiй комп'ютер володi╓ продуктивнiстю 10 ^ 9 оп / с, найпотужнiшi у свiтi комп'ютери - приблизно 10 ^ 13 оп / с, що поки в 10 тисяч разiв менше потужностi людського мозку.

Слiд враховувати, що просте порiвняння потужностi не може охарактеризувати ефективнiсть iнтелекту. Людський мозок ма╓ оптимiзовану найкращим чином органiзацiю, здатнiсть використовувати досвiд минулих поколiнь, володi╓ самонавчанням, самореструктурiзацiею. Щоб оцiнити продуктивнiсть одного тiльки зорового апарату людини досить згадати, що кожну 1/16 секунди вiн аналiзу╓ зображення, що в тисячi разiв перевищуе здатнiсть до розрiшення найсучаснiших фотокамер. За цей час мозок встига╓ видiлити окремi об'╓кти, спiввiднести §х з минулим досвiдом, зарахувати до певних груп, зiставити iнформацiю лiвого i правого ока, на пiдставi чого прорахувати вiдстань до кожного з об'╓ктiв, направити зiницю в найбiльш ефективну крапку в контекстi дослiджуваного образу.

Отже, наврядчи на даному етапi можна говорити про вже iснуюче перевершення людського мозку штучним iнтелектом. Поки що не збудуться жахи, що вже давно передрiка╓ нам наукова фантастика.

Приклади iснування штучного iнтелекту

Позицiюючи проблему штучного iнтелекту як дуже актуальну i сучасну, неможливо не токнутися того, як саме вiн використову╓ться в сучасному суспiльствi. Так як ми розгляда╓мо штучний iнтелект з психологiчно§ точки зору, слiд також охопити вiяння, якi вiн привносить до свiдомостi суспiльства.

Шаховий комп'ютер

Майбуть найпопулярнiшим прикладом штучного iнтелекту ╓ шаховий комп'ютер - спецiалiзований комп'ютер для гри в шахи. Iдея автомата, що дозволяв би грати у шахи за вiдсутностi партнера виникла ще в 18 столiттi. У СРСР з середини 80 рокiв випускалися споживчi шаховi комп'ютери

Сьогоднi шаховi програми використовуються доволi повсякденно, як i задумувалося в 18 столiттi, вони допомагають замiнити реального супротивника. Iнодi, навiть, перемагають чемпiонiв свiту. Наприклад один з матчiв Каспарова i DeepBlue завершився нiчи╓ю. Але що саме лежить в основi висловлювання "комп'ютер проти людини"?

Алгоритм, який використову╓ться програмiстами IBM, призначений для пошуку потрiбних ходiв серед усiх можливих комбiнацiй. Обмеженi апаратнi засоби, у свою чергу, змушують вчених шукати варiанти зменшення часу пошуку без значно§ втрати якостi. За словами Кемпбелла, алгоритм Deep Blue передбача╓ кiлькiсну оцiнку кожного ходу. Оцiню╓ться вiн за наступними параметрами:

1. Чи дасть перевагу на дошцi? Ходи, що ведуть до поразки комп'ютера, вiдкидаються вiдразу ж.

2. Популярнiсть даного ходу. Для цього в Deep Blue довелося впровадити базу даних з iнформацi╓ю про шаховi по╓динки серед професiоналiв. Хiд, до якого в схожiй ситуацi§ вдалися багато хто з гросмейстерiв, ма╓ шанси заробити бiльше "очок".

3. Рiвень майстерностi гросмейстерiв, якi скористалися цим ходом. Таким чином, хiд, зроблений чемпiоном свiту, отриму╓ бiльш високу оцiнку.

4. Вiдносна частота даного ходу. Чим частiше хiд зустрiча╓ться в iнших iграх, тим вище ймовiрнiсть його оптимальностi в схожiй ситуацi§.

5. Наявнiсть коментарiв до ходу. Багато спортивних коментаторiв у репортажах з шахових матчiв вказують на сильнi i слабкi ходи гросмейстерiв. Якщо певний хiд був названий "сильним", то його шанси стати обраним зростають.

Як видно, нiяко§ мiстики в роботi DeepBlue нема╓. В основному наявнiсть "розумно§" програми передбача╓ реалiзацiю в нiй якiсного механiзму вiдбору комбiнацiй. Тому i словосполучення "людина проти комп'ютера" в даному випадку втрача╓ сенс, тому що з iншо§ сторони дошки знаходиться не "iнтелектуальна" машина або комп'ютерний продукт, а всього лише програма, розроблена i впроваджена все тими ж homo sapiens.

MYCIN

Це експертна система, розроблена на початку 1970х рокiв в Стендфордскому унiверситетi. MYCIN була спроектована для дiагностування бактерiй, що викликають важкi iнфекцi§, такi як бактерi╓мiя i менiнгiт, а також для рекомендацi§ необхiдно§ кiлькостi антибiотикiв в залежностi вiд маси тiла пацi╓нта. Також MYCIN використовувалася для дiагностики захворювань згортання кровi.

MYCIN оперувала за допомогою досить просто§ машини виводу, i база знань з приблизно 600 правил. Пiсля запуску, програма ставила користувачевi (лiкарю) довгий ряд простих "так / нi" або текстових питань. В результатi, система надавала список пiдозрюваних бактерiй, вiдсортований за ймовiрнiстю, надавала список питань i правил, якi привели §§ до саме такого ранжування дiагнозiв, а також рекомендувала курс лiкування.

Незважаючи на успiх MYCIN, вона викликала дебати з приводу правомiрностi §§ виводiв. Дослiдження, проведенi в Stanford Medical School, виявили, що MYCIN пропону╓ прийнятну терапiю приблизно у 69% випадкiв, що краще, нiж у експертiв з iнфекцiйних хвороб, яких оцiнювали за тими ж критерiями. Фактично, MYCIN нiколи не використовувалася на практицi. I не через низьку §§ ефективнiсть. Деякi дослiдники пiднiмали етичнi та правовi питання, пов'язанi з використанням комп'ютерiв в медицинi - якщо програма да╓ неправильний прогноз або пропону╓ неправильне лiкування, хто ма╓ вiдповiдати за це? Тим не менше, найбiльшою проблемою i справжньою причиною, чому MYCIN не використову╓ться у повсякденнiй практицi, був стан технологiй. У наш час, подiбна система була б iнтегрована з системою медичних записiв, отримувала б вiдповiдi на сво§ запитання з бази даних про пацi╓нтiв, i була б значно менш залежна вiд введення iнформацi§ лiкарем. У 1970-х, сеанс роботи з MYCIN мiг легко зайняти 30 хвилин i бiльше - що становить неприпустимi втрати часу.

Головними труднощами, з якою зiткнулися по час розробки MYCIN i наступних експертних систем, було "витяг" знань з досвiду людей-експертiв для формування бази правил. Зараз даними питаннями займа╓ться iнженерiя знань.

Розпiзнавання мовлення

Перший пристрiй для розпiзнавання мовлення з'явилося в 1952 роцi, воно могло розпiзнавати вимовленi людиною цифри. Комерцiйнi програми з розпiзнавання голосу з'явилися на початку 90 рокiв. Зазвичай §х використовують люди, якi через травми рук не в змозi набирати велику кiлькiсть тексту. Наприклад, Dragon NaturallySpeaking, Voice Navigator. Збiльшення обчислювальних потужностей мобiльних пристро§в дозволило i для них створити програми з функцi╓ю розпiзнавання мови. Серед таких програм варто вiдзначити Microsoft Voice Command. Iнтелектуальнi мовнi рiшення, що дозволяють автоматично синтезувати i розпiзнавати людську мову, ╓ наступним етапом розвитку iнтерактивних голосових систем (IVR). Останнiм часом у телефонних iнтерактивних програмах все частiше використовують системи автоматичного розпiзнавання i синтезу мови. При цьому системи розпiзнавання ╓ незалежними вiд дикторiв, тобто розпiзнають голос будь-яко§ людини. Наступним кроком технологiй розпiзнавання мовлення можна вважати розвиток так званих Silent Speech Interfaces (SSI) (Iнтерфейсiв безмовного Доступу). Цi системи обробки мовлення базуються на одержаннi й обробцi мовних сигналiв на раннiй стадi§ артикулювання. Даний етап розвитку розпiзнавання мовлення викликаний двома iстотними недолiками сучасних систем розпiзнавання: надмiрна чутливiсть до шумiв, а також на необхiдностi чiтко§ i ясно§ мови при зверненнi до системи розпiзнавання. Пiдхiд, заснований на SSI, поляга╓ в тому, щоб використовувати новi сенсори, якi не пiддаються впливу шумiв як доповнення до оброблених акустичним сигналами.

Класифiкацiя систем розпiзнавання мовлення |  |  |  | 
За якостями |  | За ромiром словника |  | 
Диктозалежнi | Дикто незалежнi | Обмежений темою набiр слiв | Словник великого розмiру | 
За типом структурно§ одиницi |  |  |  | 
Аллофон | Фонема | Дифон, трифон | Слово, фраза | 
За типом мовлення |  | За метою |  | 
Iзольованi слова | Цiлiсне мовлення | Команднi системи | Системи диктування | Системи розпiзнавання
За механiзмом функцiонування |  |  |  | 
Найпростiшi детектори | Експертнi системи | Вiрогiднiсно-мережевi системи | Зворотнi задачi | 

Також iсну╓ безлiч менш глобальних, але безперечно цiкавих i оригiнальних винаходiв. Таких як, наприклад в той час як американськi вченi минулого поколiння безуспiшно намагалися побудувати комп'ютер, подiбний мозку, японський вчений створив такий комп'ютер, використовуючи реальнi нервовi клiтини, змiшанi з електронними пристроями, в спробi виготовити на половину штучну нейронну мережу. Вiн успiшно по╓днав клiтини з напiвпровiдниковю сумiшшю iндiю та окису олова i виявив, що при дуже слабкiй електричнiй стимуляцi§ органiчнi клiтини реагують керованим зростанням. Занадто рано думати про штучний мозкок, але подiбнi пристро§ могли б виступити в ролi iнтерфейсу мiж нервовою системою i такими протезами, як штучнi очi.

0x01 graphic

(Малюнок iлюстру╓ рiст клiтин при малому електричному стимулюваннi) Також одним з популярних нинi напрямкiв ╓ робототехнiка. На даний момент iсну╓ велика кiлькiсть видiв роботiв. Вiд звичайних манiпуляторiв до таких, для створення яких використову╓ться штучний iнтелект. Найближчим до нас прикладом такого "розумного" роботу може бути Sam. Вiн був створений фiрмою Samsung на базi нетбука i запущений до найбiльших вузiв Укра§ни. Мета цього - привернення уваги молодi до передових iнформацiйних технологiй.

Пiд час турне робот ма╓ спiлкуватися зi студентами, встановлюючи при цьому справжнiй живий дiалог. Щоб зав'язати спiлкування, SAM ма╓ пiд'§жджати до студентiв i, наприклад, питати, як потрапити в деканат, бiблiотеки або кабiнет ректора. Його спiврозмовники, у свою чергу, можуть вводити сво§ питання в чат-iнтерфейсi на клавiатурi нетбука Samsung i отримувати вiдповiдi. Причому SAM може не просто виводити вiдповiдi на екран нетбука в виглядi тексту, але i озвучувати §х.

Турне робота охопить усi куточки кра§ни - вiд Львова до Донецька i вiд Ки╓ва до Одеси.". 12 травня робот вiдвiдав ряд корпусiв Ки§вського нацiонального унiверситету iм. Т. Шевченка. "SAM уособлю╓ симбiоз реального та вiртуального спiлкування, звичний для активних користувачiв соцiальних мереж.", - зазначив Костянтин Череповський, PR-менеджер компанi§" Samsung Electronics Укра§на". На власному досвiдi спiлкування з даним представником сучасно§ "iнтелектуально§" теми я можу сказати, що вiн ма╓ досить дружнiй iнтерфейс. Зображення очей на екранi, що рухаються в момент, коли комп'ютер обробля╓ вiдповiдь, дещо посилю╓ враження живого спiлкування. Також SAM пiдтриму╓ вiдносно живий i iнтнлнктуальних дiалог, за допомогою вбудовано§ веб камери може розпiзнавати зображення (наприклад наявнiсть окулярiв на обличчi). Одним з помiчених мною недолiкiв ╓ затримка з вiдповiддю. Iнодi обробка §§ вимага╓ досить великого часу. Також вiдчуття "живого дiалогу", який постульований компанi╓ю виробником, дещо знижу╓ться через необхiднiсть вводити вiдповiдi з клавiатури. Загалом така подiя ма╓ стати вельми захоплюючим i iнформативним досвiдом для студентiв вузiв, в яках SAM побува╓.

Ставлення суспiльства

Таке глибоке входження штучного iнтелекту в наше повсякденне життя не може не викликати появи рiзних суджень i точок зору з цього приводу.

Якщо розглядати тенденцi§, що намiтилися серед свiтових релiгiй, то загалом вони не заперечують можливостi створення штучного iнтелекту, а деякi навiть активно пiдтримують. Цiкавою ╓ точки зору послiдовникiв авраамiчних релiгiй. За однi╓ю з них мозок, роботу якого намагаються iмiтувати системи не бере участi в процесi мислення, не ╓ джерелом свiдомостi i будь-який iнший розумово§ дiяльностi. Вiдповiдно до iншо§, мозок бере участь в процесi мислення, але у виглядi "передавача" iнформацi§ вiд душi. Мозок вiдповiдальний за такi "простi" функцi§, як безумовнi рефлекси, реакцiя на бiль тощо. Обидвi позицi§, на даний момент, зазвичай не визнаються наукою, так як поняття душа не розгляда╓ться сучасною наукою в якостi науково§ категорi§.

Найкраще, на мою думку, сучасне ставлення суспiльства до iде§ створення штучного iнтелекту вiдобража╓ мистецтво. Наприклад науково-фантастичнi фiльми, романи, тощо.

У науково-фантастичнiй лiтературi штучний iнтелект частiше всього зображу╓ться як сила, яка намага╓ться повалити владу людини ("Космiчна одiссея 2001 року", Скайнет, Colossus, "Матриця", "Той, що бiжить по лезу") або обслуговуючий гумано§д ("Двохсотрiчна людина", "Зорянi вiйни").

Цiкаве бачення майбутнього представлено в романi "Вибiр за Т'юрингом" письменника-фантаста Гаррi Гаррiсона i вченого Марвiна Мiнськi. Автори мiркують на тему втрати людяностi в людини, у мозок якого була вживлена ЕОМ, i придбання людяностi машиною з штучним iнтелектом, в пам'ять яко§ була скопiйована iнформацiя з головного мозку людини. Деякi науковi фантасти, наприклад Вернор Вiндж (Grimm's World, The Witling, A Fire Upon the Deep), також роздумували над наслiдками появи штучного iнтелекту, яке, мабуть, викличе рiзкi драматичнi змiни в суспiльствi. Однi з найбiльш глибоких дослiджень проблематики штучного iнтелекту проявляються у творчостi фантаста i фiлософа Станiслава Лемма, що напсав такi вiдомi твори як Солярис, Людина з Марса, Кiберiада, Казки роботiв, тощо.

Отже, загалом можна пiдвести пiдсумок, що загалом людство не довiря╓ таким складним технологiям i в деякiй мiрi бо§ться §х не контрольованостi,але разом з тим радо користу╓ться досягненнями вчених у цiй сферi не задумуючись над цим. Про це можна судити з того, що тема штучного розуму, що захопив свiт ╓ досить розповсюдженою i популярною. Але окремi особистостi, що схильнi глибше iти у сво╓му пiзнаннi i розумiннi проблеми штучного iнтелекту, натикаються на величезну кiлькiсть етичних i глибоко фiлософських проблем, що вiн пiдiйма╓ самою можливiстю свого iснування.

Частина III

Гностична дiяльнiсть штучного iнтелекту

Гностичну дiяльнiсть машини я розгляну на прикладi комп'ютерного зору i сприймання мови. Зорова модальнiсть - найголовнiша для людини, так як машини у пiзнаннi свiту iмiтують нас, то i в них зорове пiзнання лиша╓ться одним основних джерел iнформацi§. Проблеми мовлення я торкнулася через те, що це одна з тих сфер, в якiй активно бере участь психологiя. Iсну╓ два способи за якими машина може обробляти iнформацiю, що надiйшла з зовнiшнього свiту.

Перший подiбний до дi§ простих рефлексiв. Тобто з усього каналу iнформацi§ витяга╓ться частина, що вiдразу надсила╓ться на вiдповiднi §§ модальностi аферентнi структури або спочатку по╓дну╓ться з iншою iнформацi╓ю. Машини, що працюють за такою схемою досить швидко реагують на зовнiшнi подразники i у вiдповiдь певним чином змiнюють свою програму дiй.

Альтернатива цьому пiдходу - пiдхiд модельний. Тобто стимули, що надiйшли ззовнi спочатку конструюють модель зовнiшнього свiту. При цьому робота почина╓ться функцi§. Що вiдобража╓ стан свiту W на окремi стимули S. Ця функцiя S = f (W) добре вiдома i вирiшу╓ться в областi комп'ютерно§ графiки. Робота ж комп'ютерного бачення прямо протилежна до завдання комп'ютерно§ графiки, тобто ми повиннi обрахувати W через S. Але в цьому i поляга╓ проблема, бо з картини свiту ми не в змозi вiдновити всi аспекти його iснування. Iнша проблема цього методу поляга╓ у надмiрностi задач, поставлених перед програмою. Щоб вирахувати функцiю f у комп'ютернiй графiцi для 1 кадру може знадобитися бiля кiлькох годин, а для вирахування оборотно§ функцi§ - ще бiльше. До того ж, на вiдмiну вiд промальовування комп"ютерно§ графiки, штучному iнтелекту для виконання його завдань рiдко коли потрiбна настiльки детальна картина свiту.

Формування зображення

Свiтло, що розсiю╓ться предметами на "сценi" концентру╓ться у процесi зору i утворю╓ двовимiрне зображення. Площина, на якiй утворю╓ться зображення, покрита фото чутливими елементами, наприклад фоторецепторами, галогенами срiбла або елементи з зарядовим зв'язком (Charge-Coupled Device --

CCD). На початкових етапах розпiзнання вiзуальних об'╓ктiв комп'ютер проходить через ряд елементарних функцiй, для того, щоб потiм перейти до бiльш складного аналогу зображення. Це вiдповiда╓ сенсорним процесам i процесам елементарно§ обробки вiзуально§ iнформацi§ у зоровому аналiзаторi людини.

Сенсорнi процеси

Свiтло

Програма розпiзнавання об'╓ктiв почина╓ з обробки яскравостi пiкселiв отриманого на площинi зображення. Яскравiсть залежить вiд кiлькостi фотонiв, направлених на фото чутливий елемент з деяко§ точки сцени, де iнтенсивнiсть переводиться в вiдноснi одиницi, розмах яких тим бiльший, чим бiльше бажане розширення i точнiсть результату. Кiлькiсть свiтла (фотонiв) залежить вiд багатьох факторiв, таких як вид вiдбиваючо§ поверхнi i iншi елементи сцени, що також можуть розсiювати свiтло. Iсну╓ кiлька видiв поверхонь, бiльшiсть реальних матерiалiв по╓днують у собi розсiювальнi i поглинаючi характеристики. Саме моделювання таких об'╓ктiв ╓ головною задачею комп'ютерно§ графiки, метод поляга╓ в iмiтуваннi фiзичного джерела свiтла i подальшого багаторазового вiдбивання променю.

Колiр

Колiр у фiзичному сенсi програму╓ться комбiнацi╓ю хвиль деяких частот. Чистими, одно частотними, кольорами ╓ тiльки сiм, що входять у веселку. Але це не означа╓, що для створення кольорового зображення необхiдно оперувати всiма сiмома, експерименти, розпочатi ще Томасом Юнгом доводять, що для створення будь-якого кольору, принаймнi такого, що може сприйматися людиною, достатньо оперувати трьома довжинами хвиль: червоний - 700 нм, зелений - 546 нм, синiй - 436 нм. Правильнiсть такого пiдходу пiдтверджу╓ людська зорова система, що склада╓ться з трьох видiв колбочок.

Перший етап обробки зображення

Перший етап обробки зображення поляга╓ у пiдготовцi зображення до розпiзнавання, тут прибира╓ться шум (згладжування) на зображення i розпiзнаються його контурiв, сегментацiя. Цi операцi§ проводяться локально, тобто для окремо§ групи пiкселiв, не зважаючи на все зображення, для §х виконання нема╓ потреби у розумiннi який саме об'╓кт зображено. Саме тому такi початковi операцi§ можуть проводитися паралельно. Операцiя згладжування проводиться на основi обрахування значення яскравостi пiкселя на основi значень яскравостi його елементiв. Як значення яскравостi береться середн╓ значення яскравостi сусiднiх пiк селiв, а для визначення кiлькостi таких пiк селiв, що слiд взяти для обрахунку iсну╓ спецiальна формула гауса. Наступною операцi╓ю ╓ вiднаходження кра§в, тобто лiнiй роздiлювачами для областей зi значною рiзницею в яскравостi. Контури зазвичай вiдповiдають важливим об'╓ктам на сценi. Така операцiя необхiдна для зняття перенасиченостi i перевантаження деталями картини, перетворення §§ у бiльш абстраговану, узагальнену. Контури вiдносяться тiльки до тако§, окремо взято§ експозицi§ i тому не можуть дати визначення об'╓ктам, що на нiй знаходяться. Але вони допомагають в цьому у ходi подальшо§ обробки зображення. Кра§, що утворюються не ╓ точними. Деякi окремi частини, що на сценi утворюють одну лiнiю, не з'╓днуються у цiлiснiсть на отриманому зображення. Деякi з кра§в утворенi шумом i не несуть смислового навантаження. Це поясню╓ необхiднiсть проведення попереднього прибирання шуму, бо шумовi пiк селi створюють додатковi пiковi точки, що призводить до виникнення шумових контурiв. На малюнку зображено зниження iнтенсивностi шумових пiкових точок х2 i х3 i константнiсть iстинно§ пiково§ точки х1.

а) Попiксельна дiаграма зображення до згладжування б) Попiксельна дiаграма пiсля згладжування Пiсля тако§ обробки слiд об'╓днати окремi пiк селi кра§в у власне кра§. Для цього користуються допущенням, що будь-якi пiк селi, що знаходяться поруч i мають однакову орi╓нтацiю складають одну лiнiю краю.

Так як машинне сприйняття побудоване на реалiзацi§ загальних принципiв сприйняття людини, то наступною операцi╓ю ста╓ та, що призводить до утворення конгруентного образу, адже мозок людини не сприйма╓ навколишнiй свiт як набiр точок, а видiля╓ з нього деякi цiлiснi об'╓кти. Як i мозок людини (мова iде про першоразове сприйняття деякого предмету чи явища, а не послiдуюче його сприйняття, де багато залежить вiд попереднього досвiду i його узагальнення), машина розбива╓ цiлiсно сприйняту картину свiту на групи. Розбиття проходить на основi врахування особливостей характеристик пiкселiв, адже можна допустити, що у межах одного об'╓кта вони змiнюються мало. Але таке розбиття, що базу╓ться на елементарних i низькорiвневих знаннях про зображення часто може призвести до помилок i хибних результатiв. Для уточнення слiд використовувати високо рiвневi знання про те, якi саме предмети можуть зустрiтися вданiй схемi.

Другий етап обробки iнформацi§, витягання трьохвимiрного зображення.

Мета сприйняття i обробки вiзуально§ iнформацi§ - вза╓модiя з оточуючим свiтом. Сцена навколишнього середовища ╓ тривимiрною, а тому для успiшно§ вза╓модi§ з нею машинi необхiднi знання не про двовимiрне зображення, а про тривимiрну модель. Для переводу зображення у модель необхiдно завершити процес розпiзнавання об'╓ктiв, який було розпочато на елементарному рiвнi. Пiсля цього, витягаючи iнформацiю як з дано§ картини, так i з деяких узагальнених вiдомостей про об'╓кт машини, подiбно до людини, може побудувати цiлiсний, конгруентний образ предмету.

Для початку слiд завершити процедуру сегментацi§, розпочату ще на елементарному рiвнi. Також в розпiзнавання образу входить визначення орi╓нтацi§ i позицi§ образу вiдносно суб'╓кта сприймання, визначення його форми. Це, власне i ╓ витягненням тривимiрно§ iнформацi§ з зображення. Орi╓нтацiя i позицiя об'╓кта ╓ однi╓ю з найважливiших елементiв iнформацi§, так як дозволя╓ орi╓нтуватися у просторi. При змiнi положення предмету вiдносно камери, незмiнною лиша╓ться лише форма предмету, тобто форма гра╓ роль у зберiганнi, деякою мiрою, константностi упiзнавання предмету при змiнi його положення у тривимiрному просторi. Але найбiльш вагомою функцi╓ю форми ╓ розпiзнавання об'╓кту з можливiстю його подальшо§ класифiкацi§.

Тепер поста╓ питання, як же дiстати iнформацiю про третiй вимiр з початкового зображення. Для цього у людськiй зоровiй системi передбачено багато можливостей, якi можна класифiкувати за загальним принципом дi§: бiнокулярнi i монокулярнi.

Ось приклад тако§ класифiкацi§ за Величковським:

Ознаки глибини | Бiнокулярнiсть/ монокулярнiсть | Абсолютнiсть/ вiдноснiсть | Якiснiсть/ кiлькiснiсть
Бiнокулярний паралакс | Б. | В. | К.
Вергентнi рухи очей (до 3 м) | Б. | А. | К.
Акомодацiя хришталика (до 2 м) | М. | А. | К.
Монокулярний параллакс (руховий) | М. | А./В. | К.
Перекриття поверхонь, текстур | М. | В. | Я.
Градi╓нти величин, густини | М. | А./В. | К.
Знання розмiрiв, вiддаленностi | М. | А. | К.
Висота положення у полi зору | М. | В. | К.
Розмирiсть контурiв, колiр | М. | В. | К.
Розподiл свiтла i тiнi | М. | В. | Я./К.
Роздiлення на фiгуру i фон | М. | В. | Я.

Тепер можна розглянути за допомогою яких ознак машина буду╓ третiй вимiр. Кожна з них ма╓ деякi недолiки, а в сумi всi разом дають досить точну картину сцени.

Рух

Вiдеокамери дозволяють отримувати до кiлькох десяткiв кадрiв за секунду i рiзниця мiж кадрами може стати вагомим джерелом iнформацi§ про третiй вимiр сцени, така послiдовна у часi змiна у зображеннi одного об'╓кту назива╓ться оптичним потоком. З нього витягуються данi, за якими буду╓ться модель, такими даними можуть стати напрям вектору руху, швидкiсть змiни зображення, прискорення змiни зображення, тощо.

Бiнокулярнi стерео данi.

Якщо машина створена за подобою людини, то ма╓ отримати вiд свого творця i дуже важливу деталь - бiнокулярний зiр. Бiнокулярна побудова тривимiрного зображення побудована на принципi, що ми розглянули вище. Тiльки дiставання кiлькох зображень досяга╓ться не за рахунок руху, а за рахунок сприймання одночасно двох рiзних зображень. Рiзниця мiж ними поляга╓ у зсуну тостi одне вiдносно одного, а отже пiсля спiвставлення двох зображень буде iдентифiкована неузгодженiсть. Третiй вимiр вiдновлю╓ться на основi аналiзу дивергенцi§ осей зору i неузгодженостi зображень, вираховуючи вiдстань до об'╓кта за геометричними правилами.

Градi╓нти текстури

Пiд текстурою у повсякденному життi розумi╓ться властивостi об'╓ктiв, пов'язанi з тактильними вiдчуттями, що вони викликають. А у проблемi зорового сприйняття простору - наявнiсть малюнку, що повторю╓ться на поверхнi i який може бути вiднайдений вiзуально. Також до текстури вiдноситься i поняття густоти - частоти розташування елементiв малюнку текстури, текстелiв. Iсну╓ двi причини, через якi однаковiсть малюнку може викривлюватись: рiзнi вiдстанi мiж камерою i текстелами; рiзнi ракурси на тек стели. За допомогою математичного аналiзу можна створити градi╓нти текстури, тобто показники швидкостi змiни рiзних характеристик текстелiв. Для вiдтворення даних про форму машини виконують двофазне завдання

Затiнення

Затiнення - змiна iнтенсивностi свiтла, визнача╓ться геометричною

будовою сцени i характеристиками поверхонь. Задачу по вiдтворенню характеристик сцени за яскравiстю пiк селiв майже неможливо розв'язати i такий спосiб обрахунку третього вимiру застосовний тiльки в найпростiших випадках. До складнощiв призводить велика кiлькiсть вза╓мо вiдбивань променiв при наявностi велико§ кiлькостi предметiв з рiзними, невiдомими коефiцi╓нтами заломлення. Безсумнiвно, люди здатнi до такого типу аналiзу навколишнього свiту, тому вказана проблема ╓ одним з напрямкiв для подальшого вивчення.

Контури

Контурний малюнок може дати нам велику кiлькiсть iнформацi§ про вза╓мо розташування предметiв на ньому, нахилi i попоротi поверхонь. Таке вiдчуття може досягатися завдяки по╓днанню знань вищого рiвня (досвiду) зi знаннями нижчого (ситуативними). Всi лiнi§ на малюнку можуть приймати багато значень, i важливою задачею поста╓ розмiтка §х, тобто оцiнка значення кожно§ з них. Саме ця задача була однi╓ю з найперших, що вивчалася у роздiлi машинного зору. Кожну лiнiю можна вiднести до проекцi§ лiмба (сукупнiсть точок, що ми бачимо там, де лiнiя зору походить по дотичнiй до поверхнi) чи краю (звичайна лiнiя). При цьому кра§ дiляться на вгнутi, опуклi чи закриваючi (тi, що закривають те, що знаходиться за ними). Кожнiй лiнi§ можна присво§ти символ, що буде позначати §§ вид, такий символ називають мiткою. На прикладi тригранних об'╓ктiв Хаффмен i Клоувс незалежно один вiд одного створили повний перелiк всiх можливих групувань цих видiв контурiв. При використаннi цього словника об'╓днань при аналiзi контурного малюнка необхiдно вирiшувати задачу визначення того, якi по╓днання ╓ спiвставнi. Для цього iсну╓ правило, за яким кожнiй лiнi§ можна присво§ти тiльки одну мiтку.

Розпiзнавання об'╓ктiв.

У людськiй свiдомостi усi об'╓кти класифiкованi. Ця класифiкацiя випрацьову╓ться протягом усього життя i вiдрiзня╓ться високим ступенем узагальненостi. В областi штучного iнтелекту здатнiсть розпiзнавати предмети прийнято називати розпiзнаванням об'╓ктiв. До цього вiдноситься як розпiзнавання класiв об'╓ктiв (собака) так i одиничних об'╓ктiв (мiй собака Рекс). Люди можуть розпiзнавати не тiльки об'╓кти, але i види дiяльностi, наприклад посмiшку, бiг, писання, тощо, але для машин розпiзнавання такого високого рiвня знаходиться ще у стадi§ розробки. Складностi виклика╓ навiть елементарне розпiзнавання об'╓ктiв, адже машина ма╓ робити це незалежно вiд освiтлення, оточення, положення, умов бачення.

Насамперед поста╓ проблема сегментацi§ об'╓ктiв. Iсну╓ два способу детектування об'╓кту. "знизу-вверх" i "зверху-вниз". Перший з них може призводити до багатьох помилок, але ╓ на багато простiшим для обрахунку. Вiг поляга╓ у розбиттi об'╓ктiв на сегменти i аналiз сегментiв. Другий спосiб, що зазвичай використову╓ться у всiх системах, вимага╓ складних обрахункiв, адже поляга╓ у пошуку необхiдного об'╓кта на площинi всього зображення. На даний момент перспектива вбача╓ться у розвитку i покращеннi першого методу.

Iншою задачею ╓ розпiзнавання об'╓кту незалежно вiд модифiкацiй його форми чи положення. Слiд зазначити, що змiни мiж об'╓ктами всерединi класу i через модифiкацi§ станiв носять рiзний характер. Одним з варiантiв розв'язання цi╓§ проблеми ╓ зведення об'╓ктiв до початково заданого стану, але для цього необхiдно задати всi об'╓кти.

Iсну╓ два пiдходи до розпiзнавання об'╓ктiв: розпiзнавання з врахуванням яскравостi i розпiзнавання з врахуванням характеристик. При обраннi першого методу за основу береться пошук областi пiкселiв, що вiдповiда╓ шуканому об'╓кту i обробка цi╓§ областi. Цей спосiб ╜рунту╓ться на аналiзi необроблених зображень. Другий метод навпаки, використову╓ вже сегментованi зображення. Це допомага╓ досягнути скорочення часу детектування образу i досягнення iнварiантностi освiтлення.

Цiкавою задачею також поста╓ оцiнка пози, тобто позицi§ i орi╓нтацi§, об'╓кту. Це вiдiгра╓ велику роль при необхiдностi манiпулювання предметами. Задача вирiшу╓ться досить просто i визначено, для цього використову╓ться метод вирiвнювання. В його основу покладено порiвняння контурiв проекцi§ тривимiрно§ моделi при §§ трансформацi§ i двовимiрного зображення.

Комп'ютерна мова

Одна iз важливих задач, що сто§ть перед сучасними комп"ютерами - розпiзнавання i генерацiя поми. Мова - домiнуюча форма спiлкування у людей. Розпiзнавання мови можна iнтерпретувати як власне розпiзнавання порядку слiв, що було сказано або ж як iдентифiкацiю смислу фрагментiв мовлення. Мова - доже складна система, для комп'ютерiв особливо складним виявля╓ться велика §§ зашумленiсть пiд зашумленiстю мови можна розумiти як звичайнi фiзичнi шуми, так i нескiнченну кiлькiсть варiантiв вимови. Саме це пiдштовхнуло вчених до думки, що розпiзнання мови ма╓ будуватися на iмовiрнiснiй основi. Основнi моделi, що використовуються у розпiзнавачах мови зазвичай дуже простi. Наприклад модель двослiвних по╓днань вирахову╓ вiрогiднiсть використання одного слова, в залежностi вiд iншого. Таке обрахування необхiдне при появi у словосполученнi омофонiв. В основi розпiзнавання мови лежить те, що у всiх мовах використову╓ться в основному досить обмежений i однаковий набiр фонем (40-50). Але ╓ i такi, що використовуються тiльки в окремих мовах.

Звуки мови

Сприйняття звукiв для машини проходить з допомогою мiкрофону i аналогово-цифрового перетворювача, що вимiря╓ величину струму, у який мiкрофон перетворив коливання мембрани. Для обробки мови зазвичай використовуються частоти вiд 8 до 16 кГц. Хоча звуковi частоти мови i досягають таких високих значень, але змiна змiсту сигналу проходить набагато рiдше, приблизно 100 Гц. Через це, для зменшення об'╓му опрацювання iнформацi§, при аналiзi використовують бiльшi промiжки часу, фрейми (~ 10 мс). У межах кожного фрейму його характеристики задаються векторами.

У реальних системах використовуються сотнi таких характеристик фреймiв, але все ж. очевидно, що при такiй обробцi деяка частина iнформацi§ втрача╓ться. Задача обробки звуково§ iнформацi§ поляга╓ у тому, щоб, знищивши усi шуми на кшталт гучностi, швидкостi промови, тощо, вичленувати центральнi характеристики, що ╓ основними для даного звуку. Допомага╓ у цьому також класифiкацiя фонем за §х складом. Наприклад якщо подiбним образом описувати букву "т", то можна сказати, що вона склада╓ться з трьох станiв: тихий початок, невеликий вибух (звiльнення повiтря) в серединi i, як правило, шипiння у кiнцi.

Логiчнi системи в мовi

Для того, щоб пiдтримувати розмови з людьми необхiдно вмiти розпiзнавати зли тну мову, а не тiльки окремi §§ елементи.. але насправдi, зв'язна мова це не просто послiдовнiсть §§ елементiв. I послiдовнiсть найбiльш iмовiрних слiв не ╓ найбiльш iмовiрною послiдовнiстю слiв. Отже, вирахувавши найбiльш iмовiрнi слова за використанням фонем, машина не може точно визначити речення в цiлому, адже використання слiв значно змiню╓ться в залежностi вiд того, в оточеннi яких слiв воно знаходиться i на якiй позицi§. Iнша проблема - проблема сегментацi§, тобто розрiзнення кiнця одного слова i початку iншого, адже зазвичай у повсякденному мовленнi у реченнi мiж словами нема╓ пауз. Як i бiльшiсть проблем у розпiзнаннi мови , ця задача вирiшу╓ться на базi iмовiрнiсних обрахункiв.

Розумiння мови

Розробка способiв розумiння природного мовлення ╓ одним з найперспективнiших i найнеобхiднiших напрямкiв розвитку галузi штучного iнтелекту. Цей напрям базу╓ться на методах логiчного та iмовiрнiсного пред'явлення знань i формуваннi роздумiв. На вiдмiну вiд iнших областей штучного iнтелекту, саме ця потребу╓ детального дослiдження поведiнки людей, адже мова - засiб комунiкацi§, притаманний тiльки §м i у великiй мiрi вiдобража╓ людську психологiю. Люди посилаюсь iнформацiю, закодовану у мовi, з метою досягнення деяких цiлей, мовленн╓вi акти ╓ нiчим iншим, як спробою примусити iнших суб'╓ктiв зреагувати певним чином. Мова - ╓дина в сво╓му родi знакова система, що використову╓ граматику для генерацi§ структурованих повiдомлень, що характеризуються необмеженою рiзновиднiстю. Усi варiанти використання мови ╓ ситуативними, тобто смисл фрагменту мовлення залежить вiд ситуацi§, в якiй був створений.

Для покращення розумiння граматичних схем, машини можуть використовувати розширення граматики, тобто граматику визначених висловлювань (Definite Clause Grammar-- DCG). Важливою проблемою при розумiннi природно§ мови ╓ §§ неоднозначнiсть. Бiльшiсть висловлювань може приймати декiлька значень, вiрне з яких, на даний момент, лише одне. Вiдкинення неоднозначностi викону╓ться на основi знань про свiт i сучасну ситуацiю у ньому.

Не дивлячись на те, що такi сучаснi системи генерування мови як Parry? NET talk та iншi досить добре можуть iмiтувати природнiй дiалог з людиною, вони, все ж, не можуть обманювати спiврозмовника дуже довго. ╥х проблема поляга╓ не у пам'ятi, не у здатностi генерувати вагомi речення, а у недостатньому розумiннi машинами мови, що вони використовують. Комп'ютерний аналiз складних вза╓мовiдносин у серединi мови призвiв до створення досить складних програм, що здатнi розумiти мову. Прекрасним прикладом для цього може слугувати перекладач Google.

Навчання машин. Навчання на основi спостережень

Научiння - одна з найнеобхiднiших якостей людини, без яко§ ми не тiльки не розвинулися до сучасного стану, але i просто вимерли б як вид. Зрозумiло, що одним з перспективних напрямкiв вивчення штучного iнтелекту ╓ проблема научiння машин. Якщо вдасться створити такий комп'ютер, що буде здатен сам себе вчити, то вiдпаде необхiднiсть створення нових програм для засво╓ння ним нових можливостей. Проблема научiння лежить в аспектi використання сприйнято§ iнформацi§ не тiльки для виконання дiй, а i для пiдвищення здiбностей машини. Iсну╓ кiлька видiв научiння.

Научiння, що контролю╓ться базу╓ться на вивченнi деяко§ функцi§ на §§ вхiдних та вихiдних даних. Правильне вихiдне значення може задаватися учителем або з власних спостережень комп'ютера. Якщо машина може спостерiгати за сво§ми дiями, то не виника╓ проблем з використанням методу контрольованого научiння. У iнших випадках, тобто якщо результати дiй не повнiстю доступнi для сприйняття, зазвичай використову╓ться спосiб неконтрольованого научiння. Цей метод використову╓ться коли комп'╓ютер не може визначити правильнiсть чи неправильнiсть вихiдного значення функцi§, вiн базу╓ться на iмовiрнiсних обрахунках. Найбiльш загальною з цих категорiй ╓ задача научiння з пiдкрiпленням. Такий спосiб научiння не потребу╓ вказiвок учителя, а працю╓ завдяки пiдкрiпленням.

Iншим важливим аспектом в навчаннi машин ╓ наявнiсть початкових знань. У процесi навчання, людина отриму╓ безлiч побiчних знань, що дозволя╓ краще накласти новий матерiал на вже iснуючий. Також i для штучного iнтелекту, значно продуктивнiшим ╓ навчання, що наклада╓ться на деякий вже iснуючий багаж знань.

Iндуктивне навчання.

Будь - який алгоритм навчання включа╓ в себе задачу вiдновлення функцi§, що призвела до правильного результату або побудови iншо§ функцi§, близько§ до не§. Функцiя, яку генеру╓ комп`ютер назива╓ться гiпотезою. Якiсна гiпотеза ма╓ правильно передрiкати появу ще не отриманих результатiв, в цьому i поста╓ фундаментальна проблема iндукцi§.

З самого початку не можливо визначити, чи можливо знайти таку гiпотезу. Можливiсть знаходження гiпотези залежить вiд обраного простору гiпотез. Прийнято вважати, що задачу навчання можливо реалiзувати, якщо простiр гiпотез мiстить необхiдну функцiю, i що §§ реалiзувати неможливо, якщо простiр гiпотез тако§ функцi§ не мiстить.

Навчання ансамблю

На вiдмiну вiд iндуктивного навчання, цей метод посто§ть у тому, що з простору слiд обирати цiлий набiр гiпотез. Потiм проводиться комбiнування передбачень на §х основi i голосування для визначення найкращо§ класифiкацi§ нового прикладу. Причина переваги такого методу поляга╓ у меншiй вiрогiдностi обрання неправильно§ класифiкацi§ прикладу, адже на вiдмiну вiд попереднього способу, де висновок робився на результатi однi╓§ гiпотези, при обраннi ансамблю гiпотез (наприклад §х кiлькiсть - 5), для обрання хибно§ класифiкацi§ помилку повиннi зробити щонайменше 3 з 5 вiдiбраних гiпотез.

Також побудова ансамблю гiпотез допомага╓ у побудовi нових просторiв гiпотез, що сформованi з гiпотез першопочаткового простору. Такий пiдхiд призводить до побудови бiльш виразних просторiв гiпотез.

Теорiя обчислювального навчання

Вище було поставлене важливе питання, вiдповiдь на яке поки що не давалася. Як саме можна впевнитися, що в результатi алгоритму навчання було створено теорiя, що дозволя╓ правильно прогнозувати майбутн╓? А точнiше - наскiльки вiдтворена функцiя вiдповiда╓ початковiй. Пояснення того, що алгоритми навчання працюють лежить у теорi§ обчислювального навчання, у основi якого лежить принцип, що говорить: "Будь-яка гiпотеза, що мiстить серйознi помилки, буде "вiдкрита" с великою iмовiрнiстю пiсля обробки невелико§ кiлькостi прикладiв, оскiльки вона виносить неправильнi передбачення. Тому будь-яка гiпотеза, що спiвставлень з достатньо великою кiлькiстю прикладiв пiд час навчання, з низькою iмовiрнiстю буде мiстити серйознi помилки; це означа╓, що вона обов'язково буде приблизно правильно. З визначеною iмовiрнiстю" (Artificial Intelligence: A Modern Approach, Russel and Norvig)

Використання знань у навчаннi

Також слiд окреслити проблему використання початково наданих, або вже здобутих знань машиною у подальшому процесi навчання. Апрiорнi знання можуть допомагати у навчаннi, вiдмiтаючи хибнi гiпотези, якi, за обставин вiдсутностi таких знань, класифiкувалися б як спiв ставнi. Успiшне використання апрiорних знань у процесi навчання доводить, що ще бiльш перспективним ╓ кумулятивне навчання, тобто таке, в якому комп'ютер пiдвищу╓ свою здатнiсть до навчання з набуттям бiльшо§ кiлькостi знань. У метода навчання на основi пояснення (Explanation-Based Learning -- EBL) передбача╓ться витягнення загальних правил з конкретних прикладiв i узагальнення пояснень. Такий дедуктивний метод дозволя╓ перетворювати знання основних принципiв у кориснi, ефективнi знання спецiального значення.

"Машинна творчiсть"

Одною з найперспективнiших галузей в областi штучного iнтелекту ╓ штучна творчiсть. Творчiсть як феномен ще дуже мало вивчений у людини, це велике поле для сучасних психологiв. Але на даному етапi iснування штучного iнтелекту вже можливе моделювання творчого процесу, i можливо саме це моделювання зможе допмогти нам у вивченнi людсько§ творчостi.

Ось декiлька прикладiв комп'ютерних витворiв мистецтва.(Соло, Когнитивная психология)

Поезiя.

Програма RKCP моделю╓ мову, засновуючись на матерiалах, що "читала". Наприклад вона написала хоку пiсля читання вiршiв Джонса Кiтса i Уендi Деннiс.

Душа

Ты разбил мне душу,

сок вечности,

дух моих губ.

Музика.

На даний момент машини дуже успiшно справляються з задачею створення музикальних тем на основi вже iснуючих творiв. Слабке мiсце таких програм - те, що довго вони не можуть довго обманювати спецiалiстiв, що знаються на стилях музики.

Зображувальне мистецтво.

Iснують програми, що значно полегшують дизайнерам роботу, але вони значно вiдрiзняються вiд тих, що створюють картини. Прикладом може стати робот Аарон, що створив картини, що нагадують справжнiй живопис.

0x01 graphic

( Джерело: Рей Курцвейл "Век одухотворенных машин")

У всiх приведених вище прикладах критерi╓м оцiнки ста╓ судження людей. Якщо на §х думку витвiр достатньо схожi на людську роботу, то вiн гiдний високо§ естетично§ оцiнки. Нам не вистача╓ об'╓ктивних критерi§в у творчостi, i поки ми не визначимо §х бiльш чiтко, вона лишиться у руках людей окремих обчислювальних машин.

Процес творчостi

Одним з важливих моментiв i процесi творчостi ╓ перенос (транспонування) структур з однi╓§ ситуацi§ в iншу. Проблема транспонування однi╓ю з найважливiших у психологi§ мислення i сприйняття, що, як вiдомо, тiсно пов'язанi. Неможливiсть спостерiгати процесiв мислення, пiд час яких вiдбува╓ться перенос iдей з рiзних областей знань, призводить до труднощiв у вирiшеннi цi╓§ проблеми.

Однi╓ю з характеристик сприйняття ╓ його структурнiсть. Структура, як носiй деякого образу, може бути перенесена в новi умови без змiн. Тодi буде утворено новий об'╓кт, що зберiгатиме початковi характеристики. Тому при дослiдженнi такого образу вiдчува╓ться безпосереднiй зв'язок з початковою структурою. По поясню╓ться наявнiстю iнварiантiв перетворення. Наявнiсть iнварiантiв iнодi маскуються трансформантами, тобто елементами, що змiнюються, вони часто настiльки змiнюють ситуацiю, що впiзнати iнварiанти майже неможливо.

Для проблеми штучного iнтелекту безпосередн╓ значення ма╓ дослiдження закономiрностей переносу iнварiантiв структури. Задача штучного iнтелекту - отримувати такi результати, якi зазвичай отримуються в результатi людсько§ творчо§ дiяльностi не залежно вiд того, iмiту╓ться творчий процес людини чи нi. У 1972 роцi Мiжнародною фiршбурзькою групою був складений список задач, що стосуються штучного iнтелекту. Другим пунктом у цьому списку ставала машинна творчiсть в областi музики, поезi§, живопису. Вже описана вище проблема машин у розумiннi природно§ мовi тiсно пов'язана з проблемою видiлення структурних iнварiантiв. Один смисл може бути виражений рiзними словами, тому ця проблема також торка╓ться вивчення закономiрностей варiювання деяких ситуацiй, що зберiгають iнварiант - смисл. Таким чином, дана проблема тiсно пов'язана з психологi╓ю творчостi i дослiдженнями творчого процесу а також кiбернетикою i проблемою розумiння машинами мови.

Основним сучасним методом вивчення транспортування ╓ метод моделювання, що розроблений Захриповим для дослiдження деяких функцiй композитора i музикознавця. Цей метод поляга╓ у штучному вiдтвореннi властивостей i якостей об'╓кта. Аналiз машинних результатiв дозволя╓ оцiнити вiрнiсть гiпотез i ступiнь вивченостi об'╓кту.

Не звертаючи уваги на популярнiсть i розвиненiсть теми машинно§ творчостi, багато хто вважа╓, що такi явища як iнту§цiя, iнсайт, не пiддаються алгоритмiзацi§, на основi яко§ i побудованi сучаснi обчислювальнi машини. Також iсну╓ думка (Захрипов, Моделювання творчостi), що творчiсть частково склада╓ться з логiчних структур i задача поляга╓ саме у §х вивченнi. А варiювання, що також у деякiй мiрi включене в алгоритми машини створю╓ деяку "свободу дiй" i явля╓ться одним з сутт╓вих елементiв творчого процесу. Iнакше кажучи, Захрипов стверджу╓, що варiювання елементiв склада╓ основний принцип художньо§ творчостi i, можливо, будь-якiй творчостi взагалi.

Критика штучного iнтелекту.

У попереднiх частинах роботи було розглянуто минуле i сучасне штучного iнтелекту. Отже, що пiдвести логiчний пiдсумок слiд розглянути прогнози на його майбутн╓. Велика кiлькiсть вчених, протягом останнiх шести десяти рокiв працювала над проблемою створення штучного iнтелекту i, в ходi сво╓§ роботи, вони доходили деяких висновкiв щодо перспектив цi╓§ галузi. Вченi рiзних галузей по рiзному ставилися до iде§ створення штучного iнтелекту, тому я розглянула це питання з точки зору кiбернетики i психологi§, двох основних наук у цiй галузi.

Алан Т'юринг був одним з першопроходцiв в областi штучного iнтелекту, i вiн представив у сво§й роботi одну з найоригiнальнiших iдей минулого столiття: гру в iмiтацi§, або тест Т'юринга. Вiн запропонував визначати здатнiсть машини до мислення шляхом перевiрки, чи зможе вона впевнити свого спiврозмовника у тому, що вона - людина. Цей пiдхiд можна вважати вiрним, якщо враховувати, що ми не в змозi спостерiгати за процесами мислення i судимо про його наявнiсть тiльки з результатiв, а отже i про наявнiсть машинного мислення слiд також судити виходячи з результатiв. Також Т'юринг окреслю╓, що саме слiд вважати за машин у такому випадку. Шляхом вiдсiву, вiн видiля╓ ЕОМ з-помiж усiх можливих варiантiв (наприклад штучно створена людина) i поясню╓ деякi принципи §х роботи.

Т'юринга цiкавило не те, наскiльки добре зможуть проходити сучаснi на той час ЕОМ гру в iмiтацiю, а те, чи можуть бути в майбутньому такi, що справдi це зможуть. Вчений цiкавиться потенцiалом штучного iнтелекту. Т'юринг говорить, що вiн вiрить у те, що через 50 рокiв будуть iснувати машини, якi б змогли обманювати спiврозмовника протягом як мiнiмум 5 хвилин. I, на противагу сво╓му ставленню до проблеми, приводить точки зору протилежнi почергово розгляд спростовуючи §х.

У сво§й роботi "Что же могут машины?" (1975) Бiрюков становить питання про можливостi штучного iнтелекту i людини як центральне питання кiбернетики. На основi аналiзу робiт, вiн виносить два пiдходи до цi╓§ проблеми. Перший, який вiн назива╓ "Кiбернiтичним оптимiзмом", зазвичай пiдтримують представники технiчних напрямкiв наук, а протилежний йому - представники гуманiтарних областей науки. Але, у той самий час, вiдкидання прихильниками друго§ теорi§ можливостi машин iмiтувати деякi окремi сфери людсько§ психiки вiдкрива╓ перед кiбернетиками новi поля дiяльностi. Але така занадто позитивна точка зору багатьох кiбернетикiв призвела до того, що у науковiй лiтературi США i Заходу мало квалiфiкованих робiт, що тверезо б осмислювали можливостi i обмеження нового наукового напрямку.

Як одного з найвагомiших критикiв штучного iнтелекту Бiрюков згаду╓ Дрейфуса i його працю "Чого не можуть машини". Вiн пiдкреслю╓, що Дрейфус був компетентним у питаннях кiбернетики i мiг розмовляти з представниками течi§ кiбернетичного оптимiзму на знайомiй §м мовi. Його книга розкривала точку зору лiнi§ скептичного ставлення до створення мислячих машин, i Бiрюков стверджу╓, що матерiал цi╓§ книги може сприяти поглибленню розумiння проблеми.

Також автор торка╓ться проблеми психологi§, вiн каже, що вза╓модiя штучного iнтелекту i психологi§ сприя╓ теоретичному i експериментальному дослiдженням пiзнавально§ дiяльностi, сприя╓ розробцi нових психологiчно-кiбернетичних теоретичних "моделей" iнтелекту.

Дж. Серл вчений у сво§й працi "Свiдомiсть, мозок i програми" розрiзня╓ два напрямки розвитку штучного iнтелекту: сильний i слабкий. Поняття сильного штучного iнтелекту ма╓ на увазi, що комп'ютер це не просто iнструмент у дослiдження свiдомостi, а, певним чином, свiдомiсть, адже вони володiють когнiтивними станами. З точки зору слабкого штучного iнтелекту, основною цiннiстю комп'ютера у вивченнi свiдомостi ╓ те, що вiн да╓ нам потужний iнструмент. У сво§й роботi Серл критику╓ точку зору сильного штучного iнтелекту, ставлячи у приклад вiртуальний експеримент. Експеримент поляга╓ у моделюваннi людиною дiяльностi машини, тобто людинi нада╓ться текст на невiдомiй §й мовi, деякi правила, що дозволяють оперувати з елементами тексту та "питання" - такий самий незрозумiлий текст з деякими позначками на зрозумiлiй мовi. Таким чином, набивши руку, людина може ввести в оману того, хто буде оцiнювати знання нею невiдомо§ мови за якiстю вiдповiдей на питання до тексту. В такому випадку людина поводить себе як обчислювальна машина, але такi манiпуляцi§ значно вiдрiзняються вiд справжнього мислення над текстом, що вона розумi╓. Таким чином, Серл стверджу╓, що претензi§ прихильникiв сильного штучного iнтелекту на розумiння машиною смислу не справджуються, а тому не справджуються i претензi§ на пояснення психiчних процесiв роботою машин.

У сво§й статтi "Скiльки лишилось до суперiнтелекту?" (1997) Бостром приводить основнi аргументи на користь того, що штучний iнтелект з'явиться вже у першiй третi 21 столiття. Вiн вбача╓ проблему створення штучного iнтелекту в основному у недостатнiй потужностi комп'ютерiв, але на основi закону Мура вирахову╓, що необхiдних значення (10^17) вона досягне вже до 2025 року. Можливiсть побудови штучного iнтелекту, що за рiвнем не поступа╓ться людинi не виклика╓ у нього сумнiвiв i обмеження Бостром вбача╓ тiльки у фiзичнiй здатностi матерi§ пропускати iнформацiю, але i це - якщо не стануть вiдомими новi закони фiзики. Стагнацi§ штучного iнтелекту у 70-80 роках, вчений не нада╓ великого значення, адже наука не сто§ть на мiсцi i пiсля цього вже було зроблено ряд великих вiдкриттiв. Бостром ╓ одним з яскравих представникiв науковцiв кiбернетикiв, що оптимiстично ставляться до розробки штучного iнтелекту не зважаючи на ряд проблем, пов"язаних з психологi╓ю.

Якщо ж розглядати проблему можливостi створення штучного iнтелекту з точки зору психологi§, то слiд розпочати, певно, з робiт Тихомирова. Вiн видiля╓ три позицi§ щодо входження психологi§ в сферу наук, що вивчають штучний iнтелект:

1) Вiдтворення людського розуму попри вiдсутнiсть знань про нього, така позицiя характерна для багатьох фахiвцiв з кiбернетики, що створюють логiчнi програми для ЕОМ, вважаючи що вiдтворюють когнiтивнi процеси людини.

2) Другим рiшенням ╓ констатацiя нестачi знань про психiчнi процеси людини i намагання вирiшити цю проблему шляхом вивчення iнтелектуальних процесiв машини. Iншими словами, основою для нових вiдомостей вважа╓ться аналiз метод вирiшення машиною задач, аналогiчних людським.

3) Третя позицiя розгляда╓ дослiдження психологiчнi i кiбернетичнi як незалежнi однi вiд одного. Таким чином, можливим ста╓ тiльки застосування знань з галузi психологi§ для вирiшення питань у сферi штучного iнтелекту.

Вiдповiдно до тiсно§ вза╓модi§ психологi§ i сфери штучного iнтелекту, змiни вiдбуваються i в рамках психологiчно§ науки, а саме - видiля╓ться нова сфера дослiджень, що проводить порiвняльний аналiз способiв вирiшування задач комп'ютером i людиною. Крiм того, вже першi роботи з штучного iнтелекту показали необхiднiсть подальших дослiджень в областi мислення в цiлому, а не тiльки рiшення задач. Виникла потреба також бiльш точного визначення i охарактеризування деяких психологiчних явищ, таких як, наприклад, творчiсть, мислення, тощо.

Описуючи розумiння термiну мислення, Тихомиров зазнача╓, що у 20 столiттi з'явилося ще одне, розумiння мислення як процесу обробки iнформацi§. Поява ЕОМ значно вплинула на розвиток психологiчно§ науки, поняття кiбернетики переносилися на класичнi психологiчнi моделi. "Планування" ототожнювалося з програмами ЕОМ а питання про специфiку планування дiй людиною було забуте. Пiд загальним впливом кiбернетичних наук психологiю почали трактувати як науку про переробку iнформацi§, а критерi╓м науковостi стало трактування психiчних процесiв як програм для ЕОМ.

Визначенням когнiтивних процесiв стало таким: "Це активнiсть, пов'язана набуттям, органiзацi╓ю i використанням знань". Тихомиров зауважу╓, що таке формулювання випуска╓ найважливiша для психологi§ мислення ланка - породження нових знань. Також Тихомиров видiля╓ обмеження, до яких призводить розумiння мислення як iнформацiйного процесу:

1) не розрiзняються iнформацiйно-кiбернетичнi i власне психологiчнi моделi

2) не вивча╓ться суб'╓ктивна обумовленiсть мислення

3) не аналiзуються смислоутворення, цiлеутворення, емоцiйно-.мотивуюча регуляцiя мислення, спiввiдношення усвiдомленого i не усвiдомленого в розумово§ дiяльностi, види узагальнень, не аналiзу╓ться розвиток мислення.

Саме цi питання i ╓ суттю психологiчного дослiдження. Мiж тим вiдомо, що когнiтивнi процеси людини значно вiдрiзняються вiд машинних, що значно обмежу╓ можливостi спiвставлення. Головним завданням психологi§ Тихомиров постулю╓ саме виявлення i дослiдження цих вiдмiнностей, що роблять людину людиною. Отже, характерною рисою для сучасно§ науки Тихомиров бачив не розрiзняння iнформацiйних i психiчних процесiв, що виникла в перiод НТР i пов'язана з виникненням ЕОМ. Пояснення психологi§ аналогiчно до принципiв дi§ комп'ютерiв вiн назива╓ комп'ютерним детермiнiзмом.

На семiнарi "Психологiя i Штучний Iнтелект", що вiдбувся 1975 року було сформована така основна теза: "Дослiдження тих сторiн iнтелектуально§ дiяльностi людини, якi не вiдтворюються сьогоднi в роботi систем "штучного iнтелекту", намiчають перспективи подальшого прогресу в областi "штучного iнтелекту" i разом з тим ╓ "точкою зростання" само§ психологiчно§ науки".

Серед усiх представлених робiт були також статтi, що розкривали характеристики вза╓модi§ психологi§ i штучного iнтелекту. Окрiм Тихомирова сво§ статтi представляли такi вченi як, наприклад, А. В. Брушлiнскiй, котрий вважа╓, що "штучний iнтелект" вiдобража╓, в найкращому разi, тiльки формально-логiчний, але не психологiчний аспект мислення, що сучаснi обчислювальнi машини стають необхiдним знаряддям (але лише знаряддям) творчо§ i нетворчо§ працi. Л. П. Гур'╓ва показу╓, що при використаннi можливостей "штучного iнтелекту" з'являються новi мотиви, що визначаються специфiкою роботи людини в умовах вза╓модi§ з машиною. А. М. Матюшкин вiдносить до числа детермiнант психiки, що нинi не можуть бути змодельованi, потреби, мотиви, емоцi§. А. Г. Асмолов показу╓, що за дослiдженням спiввiдношень мiж евристичним пошуком машини i iнтелектуальною дiяльнiстю людини виступа╓ одна з основних методологiчних проблем психологi§ - проблема пошуку шляху подальшого розвитку психологiчно§ науки. Проблеми побудови систем "штучного iнтелекту" пов'язують з питаннями формалiзацi§ тих чи iнших сторiн людсько§ дiяльностi. Аналiзуючи питання про формалiзацiю процесу цiлеутворення, Ю. Д. Баба╓ва опису╓ iснуючi на цьому шляху труднощi i робить висновок про те, що "на подальший прогрес у напрямку формалiзацi§ процесу цiлеутворення можливий лише на основi глибокого психологiчного аналiзу цього процесу". Е. Ю. Артем'╓ва показу╓ обмеженiсть пiдходу до побудови "штучного iнтелекту", перебiльшенiсть ролi логiчного синтезу. Д. Н. Завалiшина пише, що одним з позитивних моментiв розширення робiт по "штучному iнтелекту" для психологi§ пiзнавальних процесiв ╓ звернення психологiв до вивчення таких специфiчних характеристик психiчно§ дiяльностi, як мотиви, цiлепокладання, емоцiйна регуляцiя.

Пiдсумовуючи вище сказане можна побачити деяку подвiйнiсть поглядiв на перспективи створення "сильного" штучного iнтелекту. До позитивно настро╓но§ групи налехить бiльшiсть вчених, зайнятих у сферах кiбернетики, iнших точних наук. До критикiв тако§ позицi§ вiдносяться психологи та меншiсть кiбернетикiв. Позитивно настро╓нi вченi аргументують свою впевненiсть у можливостi такого розвитку подiй, спираючись на швидкий розвиток технiчних наук i втiленнi того, що ранiше можливим не вважалося. ╥х критики вiдмiчають, що такий пiдхiд до машинного моделювання, чкий пану╓ сьогоднi несе у собi занадто велике спрощення людських психiчних процесiв, зведення §х до формально-логiчних операцiй.

Висновок

Пiдбиваючи пiдсумки по проведеному аналiзу, можна говорити про подвiйнiсть сучасного стану розвитку штучного iнтелекту. З одного боку, нiбито, кiбернетика смiливо кроку╓ до створення справжнього штучного iнтелекту, що iмiтував би людську гностичну дiяльнiсть. Але якщо прислухатися до точки зору фахiвцiв з психологi§, можна помiтити, що новiтнi розробки у галузi кiбернетики на даний момент примножуються кiлькiсно. Адже, захопившись вирiшенням задач, кiбернетики не звертають уваги на значнi вiдмiнностi людсько§ психiки вiд логiчних алгоритмiв машинних кодiв. На сучасному етапi розвитку науки, коли не iсну╓ незборимих перешкод в областi технiчного устаткування машин, коли подолано бiльшiсть методологiчних перешкод, слiд намагатися глянути на ситуацiю, що склалася зi сторони. Тодi i тiльки тодi можливими стануть якiснi зрушення в областi моделювання людських гностичних актiв, вихiд когнiтивно§ науки на новий рiвень.

Розглядаючи розвиток когнiтивно§ психологi§ i, особливо, галузi штучного iнтелекту, можна прослiдкувати ряд якiсних змiн у пiдходах до рiшення проблеми створення моделюючих психiчнi процеси машин. Судячи з ситуацi§ на сьогодняшнiй день, слiд шукати способiв вийти на новий якiсний рiвень, iнакше ╓ загроза зайти у глухий кут. Коли будь-яка галузь науки припиня╓ свiй розвиток i почина╓ ходити по колу, §§ мiсце моментально займа╓ iнша, бiльш перспективна i модернiзована.

Суспiльство на даному етапi вида╓ться не готовим сприйняти створення штучного розуму. Можливо необхiднi деякi зрушення у суспiльнiй свiдомостi, до яких може привести кардинальне зрушення у науцi, яким i стала когнiтивна наука на початку 50 рокiв ХХ столiття. Можливо, тодi перспектива стати не ╓диними розумними iстотами у свiтi не стане викликати негативно§ реакцi§.

Отже, на мою думку, всi аспекти проблеми штучного iнтелекту приводять нас до висновку про необхiднiсть масштабних якiсних змiн у пiдходах, методах та розумiннi наукою пiзнання як цiлiсного i складного процесу. У цьому процесi велика роль нада╓ться психологi§, адже саме вона повинна чiтко окреслити поняття, встановити вза╓мозв"язки мiж ними i визначити §х сутт╓вi риси i характеристики.

Список лiтератури

-- Russel S. J., Norvig P. "Artificial Intelligence: A Modern Approach"

-- Аллахвердов В. М. СОЗНАНИЕ КАК ПАРАДОКС

-- Аллахвердов. Научная группа. Петербургская школа психологи\\ http://www.cogpsy.ru/

-- Бирюков Б. В. "Что же могут вычислительные машины"

-- Брушлинский А. В. Возможен ли "искусственный интеллект"

-- Величковский Б. "Когнитивная наука: Основы психологии познания"\\ http://www.gumer.info/bibliotek_Buks/Psihol/velich/index.php

-- Захрипов "Машинный поиск вариантов при моделировании творческого процесса"

-- Ник Бостром "Сколько осталось до суперинтеллекта?"

-- Сёрл Дж. "Сознание, мозг и программы"

-- Соло Роберт "Когнитивная психология"

-- Тихомиров О.К. "Психология мышления"

-- Тихомиров О. К. "Искусственный интеллект и теоретические вопросы психологии"

-- Тьюринг А. "Могут ли машины мыслить?"

-- Фаликман М.В. Введение в когнитивную науку\\ http://virtualcoglab.cs.msu.su/projects/mf_cogsci.html

-- Шульц Д. "История современной психологии" \\ http://www.gumer.info/bibliotek_Buks/Psihol/shulc/index.php

-- ru.wikipedia.org

-- www.google.com Сторiнка 36 з 36

____________________________________________________________

© Сологуб Ника Владимировна. Искусственный интеллект

Origin: http://samlib.ru/n/nika_s_w/kursowaja1.shtml

Создан: 25/12/2010, изменен: 25/12/2010, 120k

Статья: Нет

Series: @Курсовые