Содержание к диссертации
Введение
Глава І. Философско-методологические проблемы соотношения естественного и искусственного интеллекта 20
1.1 Интеллект человека 20
1.2 Научная картина мира и философские проблемы соотношения естественного и искусственного интеллектов 35
1.3 Бимодальный характер человеческого мышления 42
Глава II. Искусственный интеллект как социокультурная инновация 47
2.1 Социокультурные предпосылки искусственного интеллекта 47
2.2 Социокультурные каналы освоения искусственного интеллекта 59
2.3 Спектр возможностей искусственного интеллекта 64
Глава III. Использование искусственного интеллекта в целях моделирования мира и человека 82
3.1 Некоторые современные средства моделирования мира и мышления человека... 82
3.2 Границы моделирования поведения человека посредством нейронных сетей 95
3.3 Особенности памяти человека в аспекте функционирования систем искусственного интеллекта 108
Глава IV. Перспективы развития искусственного интеллекта 125
4.1 Проблемы распознавания образов и системы искусственного интеллекта... 126
4.2 Проблема оптимума соотношения систем ценностей и технологий искусственного интеллекта в научном освоении мира 142
4.3 Смена парадигм искусственного интеллекта - от классической до синергетической 155
Заключение 169
Библиография 187
- Научная картина мира и философские проблемы соотношения естественного и искусственного интеллектов
- Социокультурные каналы освоения искусственного интеллекта
- Границы моделирования поведения человека посредством нейронных сетей
- Проблема оптимума соотношения систем ценностей и технологий искусственного интеллекта в научном освоении мира
Введение к работе
Актуальность гемы исследования
В современном технизированном мире искусственный интеллект рассматривается как одна из самых передовых научных дисциплин и как ключевая технология будущего Именно методы искусственного интеллекта дают возможность решать многочисленные сложные задачи благодаря тому, что они обладают большим числом степеней свободы вариантов поиска решений, которые приближаются к бесконечности Именно системы искусственного интеллекта могут справиться с решением сложным проблем, которые стоят перед человечеством в XXI столетии
Прогнозирование экономических и финансовых показателей, предсказание возможных осложнений у больных в послеоперационный период, диагностика автомобильных и авиационных двигателей, управление атомными электростанциями и многое, многое другое - это все те области, где системы ИИ различної о уровня реализации с каждым годом находят все более широкое применение США и Япония, Германия и Финляндия, Франция и ряд других стран развернули, как в гражданской, так и в военных сферах, государственные проекты по исследованию, разработкам и прикладному использованию нейрокомпьютеров как самой передовой области ИИ Даже мелкие фирмы и отдельные предприимчивые люди окунулись в эту проблематику Что же касается России, то в области теории нейронных сетей, мы всегда были и остаемся ведущими в мире Современные реалии показывают, что не отстаем мы и в создании прикладных нейросетевых алгоритмов
Широкое распространение методы н технологии искусственного интеллекта получают в осуществлении мониторинга экологического состояния окружающей среды
Однако необходимо принимать во внимание то обстоятельство, что перспективы, открываемые искусственным интеллектом, оказываются двойственными Наряду с большими научными и экономическими возможностями следует обратить внимание на потенциальную угрозу для человека новых технологий Ведь обладание автономностью системами искусственного интеллекта может не только спасти человека в экстремальных случаях, по и поставить его в безвыходное положение, заблокировать
его деятельность, привести к опасным ситуациям (достаточно упомяігуть деструктивную роль компьютерных вирусов обладающих всеми атрибутами систем искусственного интеллекта) Иными словами, следует проанализировать проблемы и опасности, которые могут возшікігуть при дальнейшем использовании систем искусственною интеллекта, при проникновении с их помощью в глубины человеческого разума и в сущность естественных сил природы (их частью является и сал человек)
Между тем, в отечественной литературе отсутствуют монографические работы, в которых методы и технологии искусственного интеллекта рассматривались бы с единых философско-ме годологических позиций Отсутствуют обобщающие работы, анализирующие в эволюционном плане все формы воссоздания интеллектуальных сп эсобностей человека механическими или вычислительными средствами
Свою задачу диссертант видит в том, чі обы в какой-то мере восполнить этот пробел
Большим эвристическим и объяснительным потенциалом для решения историко-научных и эпистемологических проблем имитации интеллекта обладает когнитивная наука В свете таїли установки работа направлена на решение фундаментальной проблемы философии науки, связанной с проведением комплексных теоретических исследований когнитивных механизмов, методов и технологий искусственного интеллекта
Степень научной разработанности проблемы
В отечественной и зарубежной естественнонаучной, технической и философской литературе в последние десятилетия немалое внимание уделяется проблемам информатики, робототехники, теории распознавания, искусственного интеллекта'
См Атев Р А Интеллектуальные роботы с нечеткими базами ханных М \995,Амамия М\ТанакаЮ Архитектура ЭВМ и искусственный интеллект, М, 1993, Амосов ИМ Искусственный разум К, 1969, Амосов Н М Касаткин А М, Касаткина Л М Талаев С А Автоматы и разумное повеление К , 1973, Барский А Б Нейронные сети распознавание, управление, прнн ггие решений М , 2004, Венда В Ф Системы гибридного интелтекта Эволюция, психотогия, информатика M , 1990, Галушкин А И Нейрокомпьютеры и их применение на рубеле тыся іететий в Китае В 2- томах М , 2004, Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности IГК Вороновскиа KB Ыахо-rmno СН Пеграшов С А Сергеев X, 1997, Горбань АН, Росшее ДА Нейронные сети на персональном компьютере Новосибирск 1996, Горетик АЛ, Скрипкин В А Методы распознавания M, 2004, Биомотекулярные нейросетевые устройства М, 20О2, Быковы ий И А Философские аспекты создания искусственного интелтекта Дисс на соиск уч степ канд фитос н Саратов 2003, Емельянов ВВ, Ку-рейчик ВМ Курейчик В Б Теория и практика эволюционного модечирования М, 2003, Зозуля Ю И Интеллектуальные нейросистечы М , 2003, калан Р Основньп концепции нейронных сетей М -СПб,-К , 2003, Люггер Дж Ф Искусственный интеллект стратегии и методы решения сложных проблем М , 2003, Кліаіенко А В Основы естественного интелтекта. Ростов-]га-Доку 1994, Короткой А В Постесло-
Для решения круга мировоззренческих, философских, этических, социальных, культурных и других проблем, связанных с бурным развитием искусственного интеллекта, необходимо иметь в виду то обстоятельство, что решающее значение принадлежит, прежде всего, вопросу о принципи-апьной возможности полной замены человеческого интеллекта искусственным Здесь просматривается два подхода к решению данного вопроса Первый подход весьма четко проявляется в современной научной литературе в виде пшотезы, согласно которой на смену Homo sapiens придет сверхчеловек, представляющий собою неорганический, компьютеропо-добный, искусственный интеллект
В отечественной философской литературе имеется совершенно иной подход к роли искусственного интеллекта в деятечыюсги человека, отличающийся от указанного выше Так, в статье "Существует ли неискусственный интеллект''" К А Павлов считает, что идея "искусственного интеллекта" является одной из основных метафор в качестве неотъемлемых фигур самосознания современного человека и представляется вполне осуществимой Он пишет о возможности реализации "искусственного интеллекта" как воплощения идеальной симуляции человеческого мышления следующее "А основание возможности мне видится в том, что потенциальные богатства виртуального компьютерного мира могут быть превращены в идеальную симуляцию самосозпающего и самокоптролирующегося существа, если взять на вооружение иную логику организации внутреннего мира этих электронных существ А это не должно быть логикой тождества, доминирующей в естественных науках и в современной логике Но всей вероятности, это должна быть логика аналої ий, лежащая в сердце наук гуманитарных, исследования по которым как раз убедительно и показали, что именно так обстоит дело в психологии, в лингвистике, в логике фило-
вие к Матрице виртуатьпые миры и искусственная жизнь М , 2005, Логический подход к искусственному интеттекту от классической логики к зогическому программированию М , 1990, Оссовский С Нейронные сети дтя обработки информации М 2002, Пенроуз Р Новый ум коропя М , 2003 Радченко Л II Ассоциативная память Нейронные сети Оптимизация нейропроцессоров СПб, 199S, Распознавание Аутодиагността Мышление/ Под ред Д С Чернавского М , 2004, Тарасов В Б От многоагентных систем к интетпектуальным организациям фитософия, психотогия информатика М 2002, Нейрокомпьютеры в системах обработки изображении / Под ред Ю В Гуляева и A If Галушкина М , 2003, Ушиби Б Искусственный иптелзект реальна ли Матрица М , 2004, Хант Э Искусственный интеллект М,1978, Хофштадтер Д Гсдеть Эшср Бах па бесконечная гиріянда Самара 2000, Хофштадтер Д Деннетт Д Глаз раз\ма Самфі 2003, Covcney Р HighfildR Grantee zlozonosci W , 1997, Igmzto JP Introduction to Txpcrt Systems The De\eiopment and Implementation of Rule-Based Systems N Y , 1991, Manna Z The Logical Basis for Computer Programming Vol 2 Addison-Wesley Publishing Company 1990 и др
6 софии и прочих гуманитарных направлениях мысли"' Но в данном высказывании отсутствует ответ на фундаментальний вопрос о принципиальной замене человеческого интеллекта искусственным
При обсуждении вопроса преодочения мифа о вытеснении человеческого интеллекта искусственным интеллектом автор опирается на научные исследования и разработки Гельфанда И М , Гурфинкель В С , Цеглина М Л, Бонгарда М М, Купина П Е , Карпа В П, Неймарка Ю И, Райфа Г идр -
Дальнейшее развитие эти идеи получи пи в нейроматематике, особенно в области неироконыотинга Математические и технологические разработки в указанном направлении предста злены публикациями Поспелова Г С , Голицына Г А, Заде Л, Кузнецов і О П , Осипова Г С , Редько В Г и др 3
Особую значимость для освещения когнитивной стороны нейро-копыотинга и решения поставленных задач приобретают работы Шуйского С А , Чернавского Д С , Чернавской Н М , Карпа В П , Никитина А П , Хакен Г 4 В философско-методическом освещении и анализе методов и технологий искусственного интеллекта диссертант опирался на работы Тарасова В Б , Сотник С Л , Кирсанова Э 10 , Лютер Дж Ф и др5
1 См ПавювКЛ Существует пи неискусственный интеллект9 // Вопросы фіиософин 2005 Лс4 С 81 " См Гельфанд ИМ, Гурфинкель В С, Цеіплин МЛ О тактике управления сложными системами в связи с физиологией // Биологические аспекты кибернетики М, 1962, Бонгард ММ Проблема узнавания М 1967, Кунан ITЕ, Карп В Л О построении решающего правила при решении задач альтернативно і диапюстики методом перебора конъюнкции с направленным обучением // Автомати іация, организация, диагностика М 1971, Нейиарк ЮИ Распознавание образов и медицинская диагностика М , 1972, Райфа Г Анализ решений М , 1977
3 Гоїицьін ГА , Фоминых ИВ Нейронные сети и экспертные системы перспективы интеграции // Новости искусственного интеллекта 1996 № 1 С 121-145, ЗадеЛ Рель мяіких вычистений и нечеткой логики в понимании конструировании и развитии информационных интеллектуальных систем // Новости искусственного интеллекта 2001 № 2-3 С 1-И, Кузнецов ОП Некласснческне парадигмы в искусственном интеллекте//Известия РАН Теория и системы управіеіия 1995 Ь5 С 3-23, Осипов ГС Динамика в системах, основанных на знаниях // Известия РАН Теория и системы управления 1998 № 5 С 24-23, Редько Б Г Звоіюцнонная кибернетика М 200
4 Шуйский С А Нейрокомпьютииг состязание с человеческим мозгом//Вестник РАН 2000 Т 70, №1,
Чернааский ДС, Чернавская Н М Карп ВП, Никитин А П Распознавание и мышление (синергетиче-скии подход) // Синергетнческая парадигма Когнитивно-комму шкативнач стратегия современного научного познания М 2004 Хакен Г Принципы работы головною мозга Синергетический подход к активности мозга, поведению и когнитивной деятельности М 2001
Тарасов В Б От многоагентныч систем к интепектуазьным организациям философия, психология информатика М 2002, Сотник СЛ Основы проектирования си:тем искусственного интеллекта, Кирсанов Э Ю Нейрокомпьютеры и их применение (http //dushkn b( от ru/Al htm) Люггер Дж Ф Искусственный интелзект стратегии и методы решения сложных пробле vi М 2003
Очевидно, что решение фундаментального вопроса о принципиальной возможности замены человеческого интеллекта искусственным интеллектом немыслимо вне рамок определенного понимания природы и сущности человека Вполне закономерно, что в начале XXI столетия все более значимыми становятся проблемы взаимодействия биологического и гуманитарного знания, именно это взаимодействие и составляет важнейший предмет философской рефлексии - в данном случае налицо переплетение гносеологических, мировоззренческих и гуманистических задач
Объектом исследования служат технико-технологические основы развития искусственного интеллекта, характеристики техносферы, достигнутой человечеством к рубежу XXI века и открывающие перспективу воссоздания и имитации человеческого интеллекта техническими средствами
Предметом исследования служат методы и технологии искусственного интеллекта, сближающие его с когнитивным потенциалом человека
Исходная гипотеза исследования выдвигается как предположение о тренде аппаратных и функциональных возможностей искусственного интеллекта, позволяющих техническими средствами облегчить, улучшить, дополнить и оптимизировать деятельность человеческого интеллекта, а также возвысить интеллектуальную культуру человечества на более продуктивную ступень
Основная цель исследования состоит в философском анализе места и роли искусственного интеллекта в научном и технологическом освоении мира на основе конкретного естественнонаучного и социокультурного материала Достижение этой цели предполаїает постановку и решение следующих задач
проанализировать философско-методологические основания человеческого шпеллекта как единства естественного и искусственного компонентов, коренящихся в природе и сущности человека,
рассмотреть искусственный интеллект как соцнокутьтурпую инновацию и конкретизировать предпосылки и условия ее возникновения в рамках европейской цивилизации, а также показать социокультурные каналы се освоения и диапазон ее возможностей в плане научного и технологического освоения мира,
раскрыть значимость генетических алгоритмов, нейронных сетей
8 и искусственной жизни как специфических средств моделирования мира и мышления человека,
очертить границы моделирования поведения человека методами нейронных сетей,
исследовать особенности памяти человека в аспекте функционирования систем искусственного интеллекта,
установить зависимость результатов распознавания образов ог спецификации методов искусственного интеллекта,
обосновать оптимум соотношения системы ценностей и технологий искусственного интеллекта в научном и технологическом освоеіши мира,
осуществить прогноз социокультурных последствий смены парадигм искусственного интеллекта
Теоретико-методологическая база доследования Теоретико-методологическую базу исследования составляют теории и методы когнитивной науки, в особенности ее математизированной области - искусственного интеллекта как научно-технической дисциплины, изучающей че-ловеко-компьютерные системы и обеспечивающей инженерию (приобретение, представление, порождение, пополнение, поддержку и передачу) знаний Достижения искусственного интеллекта как научно-технической дисциплины позволяют осуществлять разработку методологии, теории, методов, моделей программно-аппаратных средств и прикладных компьютерных систем, направленных на выполнение интеллектуальных функций, ранее считавшихся прерогативой человека
В философско-методологическом плане особую значимость приобретают концепции и разработки когнитивной науки, касающиеся сознания и бессознательного в интеллекте человека, соотношения интуитивного и рационального, формализуемого и неформализуемого знания
В диссертации анализируются работы ученых по общим вопросам философии науки, истории философии науки, логики - методологии науки, философским вопросам обоснования математики и воссоздания интеллектуальных способностей человека техническими средствами
Стратегические аспекты диссертаций пне і о исследования рассматривались в рамках комплекса подходов логического, системного, коммуникативного, когнитивно-информационного, ценностного, культурно-
9 исторического, сшіергетического Автор полагает, что данные подходы открывают возможность комплексного анализа методов когнитивной науки, применяемых при разработке аппаратного, программного и функционально-прикладного обеспечения работы искусственного интеллекта Научная новизна исследования
1 Впервые последовательно проведено сопоставление интеллекту
альных ресурсов человека с системами и технологиями искусственного
интеллекта по единому основанию - интеллектуализации процессов обра
ботки информации
Вводится понятие интеллектуализации как характеристики либо стандартного и формализуемого, либо нестандартного и пеформализуемо-го (плохоформализуемою) способа обработки информации
2 Выявлен тренд аппаратных и функциональных возможностей
искусственного интеллекта, обусловленный следующими факторами
границами моделирования поведения человека методами нейронных сетей,
особенностями памяти человека в аспекте функционирования систем искусственного интеллекта,
-зависимостью результатов распознавания образов от спецификации методов искусственного интеллекта,
- оптимумом соотношения системы гуманитарных ценностей и
технологий искусственного интеллекта
Доказано, что тренд интеллектуализации технических инноваций, воссоздающих когнитивные способности интеллекта человека, ведет от компьютерной переработки задач низшего шггеялектуального уровня к компьютерной переработке задач более высокого шггеллектуалыгого уровня
Раскрыта культурно-историческая принадлежность технических инноваций, подготовивших создание искусственного интелтекта
Осуществлено когнитивное ранжирование как аппаратного и программною обеспечения, так и практического использования систем и технолої ий искусственного интеллекта
5 Введено понятие релевантности процессов интеллектуализации,
осуществляемых средствами искусственного интеллекта, процессам ин
теллектуализации, отличающим человека
б Предложено авторское решение проблемы почему интеллект ЭВМ в принципе не может вытеснить интеллект человека
На защиту выносятся следующие положения, являющиеся результатами проведенного исследования
I Когнитивный угол зрения позволяет заключить, что в истории культуры моделирование интеллектуальных ф) тощий человека прошло ряд стадий от имитации моторики в эпоху Античности до создания механических устройств упорядочивания знаний в "логической машине" Р Луллия, а достижения информатики в постклассическон науке позволили перейти к созданию кибернетических устройств по имит.щии распознавания образов за счет символьного воспроизведения мыслительных процессов Одним из главных достижений проіраммно-алгорігшичс ского решения интеллектуальных задач является автоматическое доказ ітельство теорем Компьютерные программы позволяют создавать новы; экспертные системы, осуществлять машинный перевод, распознавать образы
Воздействие систем искусственного интеллекта па жизнедеятельность человека обусловлено тем, что развитие чауки и ее применения в виде технологий не может не трансформировать с формированный эволюцией вид Homo sapiens В настоящее время стоит ].опрос о поиске конкретно-исторического оптимума соотношения технологических возможностей такого воздействия и системы ценностей челоЕека, сохраняющего его как существующий вид В противном случае развитие науки и технологии может привести к отрицанию самого человека, к тревращеншо его в киборга Сам оптимум неразрывно связан с решением, во-первых, в рамках какой культуры рассматривается спектр возможное ей воздействия систем искусственного интеллекта на жизнедеятельность человека, во-вторых, проблемы воздействия исторически ограниченно? формы абсолютных этических ценностей на степень воздействия искусственного интеллекта на жизнедеятельность человека, чья ценность детерминирована существующей конкретной культурой Поскольку систему искусственного интеллекта являются одной из важнейших частей культуры общества, обеспечивая собою процесс социокультурной коммуникации, (включая обеспечивающий этот процесс социальный институт), пос ольку поиск данного оптимума связан с учетом специфики социокультурной среды современного человека
Динамичный характер этого оптимума обусловлен также использованием в сфере искусственного интеллекта концепции неархимедова времени В общем плане именно частично упорядоченное множество континуума неархимедова времени дает методологические основания для прогнозирования социокультурных последствий использования систем и технологий искусственного интеллекта в деятельности человека, поскольку частично неупорядоченное множество темпорального континуума ставит предел прогнозированию результатов использования ИИ, в силу которых могут появиться непредсказуемые социокультурные последствия Вся сложившаяся ситуация с непрогнозируемыми последствиями развития искусственного интеллекта показывает границы искомого оптимума
Таким образом, феномен искусственного интеллекта является социокультурной инновацией Историческое развертывание этого феномена происходит через социокультурные каналы научною и технологического освоения мира, а степень развитости искусственного интеллекта характеризует исторически определенные ступени развития всей европейской цивилизации
II На базе компьютеров, эволюция программного обеспечения и его технологического воплощения в искусственном интеллекте проходит три стадии
На первом этапе интеллектуализация процессов обработки информации направлена на воссоздание разумных рассуждений и действий посредством формализуемых алгоритмов Благодаря разработке нетрадиционных теорий логических операций происходит переход от аппаратного воссоздания логики тождества к аппаратному воздействию логики аналогий
Особой областью программно-алгоритмического воспроизведения когнитивных способностей человека является создание экспертных компьютерных систем
По функциональному назначению экспертные системы обычно делятся на счсдующие типы
Мощные экспертные системы, рассчитанные на узкий круг пользователей (системы управления сложным технологическим оборудованием, экспертные системы ПВО) Такие системы обычно работают в реальном масштабе времени и являются очень дорогими
Экспертные системы, рассчитанные па широкий круг пользовате-
12 лей К ним можно отнести системы медицинской диагностики, сложные обучающие системы База знаний этих систем стоит недешево, так как содержит уникальные знания, полученные от специалистов-экспертов Сбором знаний и формированием базы знаний занимается специалист по сбору знании - инженер-когнитолог
3) Сравнительно недорогие экспертные сисіемьі с небольшим числом правил Эти системы рассчитаны на массового потребителя (системы, облегчающие поиск неисправностей в аппарат/ре) Применение таких систем позволяет обойтись без высококвалифицированного персонала, уменьшить время поиска и устранения неисправчостей Базу знаний такой системы можно дополнять и изменять, не прибегая к помощи разработчиков системы
На следующем эгапе интеллектуальных инноваций происходит моделирование при помощи компьютеров множества эволюционных биологических процессов
В простейших случаях аппаратура распознавания образов строится методом соединения функциональных блоков, объединяющих модели глаз, рук, языка, памяти Последующая интеллектуализация идет по пути адаптации технических инноваций к достижениям биологической эволюции
В программном обеспечении компьютезов учитываются особенности межполушарной асимметрии мозга человгка, особая значимость придается имитации подсознательных операций, присущих интеллекту человека В компьютерных моделях возрастает роль образно-художественных компонентов Компьютерное моделирование множества эволюционных биологических процессов приводит к новым научным и философским проблемам, таким, как опровержимость моделей .тли природа и возможности самого научного метода
Следующий этап технологических шшэващш связан с созданием моделей нейронных сегей (нейрокомпьютинг) Будучи символьным, математическим продуктом, нейронные сети при обработке информации и выполнении вычислительного процесса имитируют отдельные свойства естественных нейронных сетей Нейрокомпыотерпые технологии наиболее эффективны, прежде всего при реализации задач, где необходимо обрабатывать неточную и нечеткую информацию Нейрокомпьютеры создаются на различной элементной базе - цифровой, ('налоговой или оптической
13 Особое место в многообразии пейросетевых моделей занимает тип нейро-подобных моделей, получивших название аттракторных сетей Таким образом, технико-технологическая эволюция искусствешюго интеллекта идет в направлении от компьютерной разработки задач, имеющих стандартное решение, к разработке задач, не имеющих стандартного решения, от компьютерной проработки задач низшего интеллектуального уровня к компьютерной проработке задач более высокого интеллектуального уровня Таков тренд интеллектуализации технических инновации, воссоздаю-щігх когнитивные способности интеллекта человека
III Доказано, что наиболее продвинутые инновации, направленные на воссоздание когнитивных способностей человека могут быть ранжированы по критерию релевантности процессов интеллектуализации, осуществляемых средствами искусственного интеллекта, процессам интеллектуализации, идущем у человека по мере все более глубокого научного освоения мира социумом
Высокая степень релевантности присуща таким аппаратным устройством, как (а) неирокомпыотинг, (б) синергетическая организация компьютерных аппаратов, (в) гибридные системы
(1) В новейших разработках нейрокомпьютинга происходит отход от упрощенных представлений об информационных функциях нейрона, сводящих его работу к взвешенному суммированию раздражений и последующему пороговому преобразованию Наиболее заметным в когнитивном отношении является семейство искусственных нейронных систем, построенное на основе теории адактивного резонанса, разработанной С Гросс-бергом применительно к биологическим структурам и обладающее свойствами стабильности и пластичности Сети Adaptive Resonance Theory Network могут обучаться новым данным, не теряя при этом ранее накопленную информацию Наиболее важной особенностью искусственных нейронных сетей с адаптированным резонансом является то, что они сохраняют пластичность при запоминании новых образов и, в то же время, представляют модификацию старой памяти (2) Специфичность сиыергетиче-ского искусствешюго интеллекта состоит в том, что здесь, прежде всего, изучаются нестационарные состояния, динамика, взаимные переходы, способы разрушения и создания сложных интеллектуальных систем Иначе говоря, речь идет о введении в аппаратное обеспечение компьютеров "си-
нергетического измерения", то есть элементоЕ неопределенности, самоорганизации, динамики, обучения, эволюции в классические методы и модели искусственного интелчекта Это означает рассмотрение открытых динамических баз знаний, эволюционных вычислений, вычислений со словами, модифицируемых рассуждений, вопросов синтеза познавательных процедур, теории построения логики на 6ase изучения биологической эволюции, моделей эволюционной систематики
(3) Достаточно высокую степень релев штности когнитивным способностям человека обнаруживают интеллектуальные системы с гибридными архитектурами, создаваемые на основе неклассических принципов (неоднородных, открытых распределенных, локально-организационных средств и способов обработки информации) Для достижения параметров релевантности решающая роль принадлежит построению гибридных логик, а также разработке нетрадиционных (нейэонечетких, эволюционных) семиотических моделей и систем представление смысла информационных единиц на различных шкалах
Чем больше характеристики систем ись>сствешюго интеллекта будут приближены к гносеологическим характеристикам мышления человека, тем выше интеллектуальный уровень решения познавательных задач, доступных искусственному интеллекту
Как указывает 10 II Чернышев, "несомненно одно - будущие интеллектуальные системы так или иначе должны иметь в качестве своих компонент и нейронные сети, и базу знании, и нечеткую логику По-видимому, первыми это поняли и начали активные иссле;ования в этой области японские специалисты"
Одной из наиболее важных тенденций г азвития искусственного интеллекта в последнее десятилетие стала интеграция, которая включает в себя гибридные экспертные системы, интегрированные неврологические, нейронечеткие модели и "мягкие вычисления" по Л Заде, нейроэксперт-ные системы И Б Фоминых, нейрооптические модели О П Кузнецова, интегрированные дискретно-континуальные модели интеллектуальных динамических систем, модели эволюционной кибернетики, модели интеллектуальной совмещенной разработки, варианты интеграции нейронных сетей и сетей Петри и пр
Черньчиев Ю Н Реалии и прогнозы трансг\ манизма на потпути к искусственному интетлеї ту // Синер-гетическая парадигма Когнитивно-коммуникативные стратеги! современного научного познания С 217-218
IV Обнаружение границ моделирования поведения человека посред
ством нейронных сетей и любыми аппаратными средствами позволяет сде
лать вывод о несостоятельности идеи вытеснения человеческого интеллек
та машинным только фетишизация достижений интеллекта позволяет вы
двигать допущения такого сорта Невычислимость человеческого сознания
указывает на такие особенности человеческого мозга и организма, которые
принципиально ограничивают применение систем и технологий искусст
венного интеллекта в моделировании мышления и поведения человека
Уже неудачи сшгетистско-рационалистического редукционизма в гносео
логической интерпретации интеллекта человека как объекта социально-
коммуникативной деятельности разоблачают миф, по которому человече
ство обречено на покорное служение всемогущим машинам
Современные технологии не в состоянии обеспечить необходимую меру адаптированное аппаратов и технологий искусственного интеллекта к внешней среде Для того, чтобы интеллектуальные роботы были способны автономно совершать операции по достижению целей, поставленных человеком, интегральный робот должен обладать необходимым комплексом знаний о реальном мире, в котором он функционирует Но кардинальные вопросы, связанные с постановкой подобных задач, далеки от разрешения
Показано, что даже простые на первый взгляд задачи, возникающие перед интеллектуальным роботом при его функционировании в реальном мире (такие, как движение по пересеченной местности, распознавание с естественным освещением, организация сложного поведения и т п ) не могут быть решены методами, разработанными для экспериментальных задач
V Наиболее перспективное направление использования систем и
технологий искусственного интеллекта - "сотрудничество" человека и ма
шины В наши дни интерес разработчиков искусственного интеллекта пе
реместился с создания автономно функционирующих систем, самостоя
тельно (или в условиях ограниченного общения с человеком) решающих в
реальной среде поставленные задачи - к созданию человеко-машинных
систем, интегрирующих в единое целое интеллект человека и способности
вычислительных машин, имитирующих человеческое поведение Сущест
вует возможность обойти тупики и трудности, к которым приводит и с-
16 пользование автономно функционирующих систем с их непригодностью для решения некоторого класса задач, путем перекладывания па человека тех функций, которые пока еще недоступны для компьютеров Со своей стороны, компьютерная система позволяет обрабатывать большие массивы информации, многократно просматривать раз мчные пути решения, предлагаемые человеком, предоставлять ему энциклопедическую информацию Теперь информационное взаимодействие человека с машиной дополняется изучением процессов информационного взаимодействия между людьми, опосредованного разнообразными техническими средствами и технологиями искусственного интеллекта и направленного на интегрирование, взаимную адаптацию интеллектуальных способностей всех участников с учетом их индивидуальных задач, функций, психофизиологических особенностей, условий и средств
Теоретическая значимості, исследования
Проведенное исследование позволяет концептуализировать и уточнить ряд фундаментальных положений когнитивной науки Введение понятия релевантности позволило обнаружить и обосновать тренд технических инноваций, сближающий компьютерную инженерию с интеллектом человека В компаративистском плане в работ; проанализированы предпосылки и условия возЕїикновения искусственного интеллекта как социокультурной инновации, раскрыты социокульт/рные каналы ее освоения и диапазон возможностей в плане научного и технологического освоения мира, обоснован прогноз социокультурных последствий использования систем и технологий искусственного интелгекта в глобализирующемся мире
Практическая ценность исследования
Результаты диссертационного исследования могут найти свое применение в курсе философии при разработке методологических рекомендаций по разделам "История философии", "Теория познания", "Методы научною познания", "Наука", "Человек в информационном мире", при разработке спецкурсов для студентов, магистрантов, аспирантов по курсам "Философия и история науки", "Логика и методология научного исследования" и др
Особое значение результаты исследования имеют для дальнейшего углубления и расширения выводов когнитивной науки, имеющих педаго-
17 гическую и общеобразовательную направленность, помогающих лучше осознать и осмыслить гуманистические ценности современного интеллектуального знания
Структура диссертации Диссертация состоит из введения, четырех глав, включающих 12 параграфов, заключения и списка литературы, насчитывающего 245 наименований
Научная картина мира и философские проблемы соотношения естественного и искусственного интеллектов
Наши знания об экзистенции человека и функционировании мозга находятся на таком уровне, когда еще не создана единая наука о человеке. Поскольку же такую науку еще предстоит создать - многие проблемы приходится обсуждать, оперируя метафорами. В специальной научной и философской литературе достаточно широко используются такие метафоры, как «человек - это животное», основанная на теории эволюции биологических видов, и «человек - это машина», вытекающая из внешнего сходства в поведении человека и различных технических устройств.
С точки зрения первой метафоры человек рассматривается в органической связи с миром животных. Вторая метафора основана на использовании внешнего сходства в поведении человека и различных технических устройств. Именно эта метафора лежит в основе исследования возможностей систем искусственного интеллекта по имитации творческой и интеллектуальной деятельности человека36.
Наша наука находится в начале «постнеклассического» этапа своего развития. Важнейший признак этого - познание многоуровневых, иерархических, самоорганизующихся систем. Речь идет о «созданных» самой природой активных распределенных нелинейных средах, исследованием которых занимается недавно возникшая синергетика. В ней весьма плодотворно используется представление о «детерминированном хаосе», представляющее собой революционное открытие - оно радикально изменяет наше основополагающее представление о мироздании, что еще только предстоит осознать.
В свое время Г. Лейбниц в своем учении о монадах фактически размышлял о фракталах. В «Монадологии» он писал: «... в наименьшей части материи существует целый мир творений, живых существ, животных, энтелехий, душ... Всякую часть материи можно представить наподобие сада, полного растений, и пруда, полного рыб. Но каждая ветвь растения, каждый член животного, каждая капля его соков есть опять такой же сад или такой же пруд» . Отсюда построенная им метафизика, в которой монада является микрокосмом (вселенной в миниатюре).
Наука не пошла за Лейбницем, она избрала доктрину атомизма, где каждая шкала размеров имеет свой предел и дальше него увеличение бессмысленно (большее состоит из меньшего, внутри обычных вещей вселенных нет). Теперь же обнаруживается, что фрактальный подход все шире распространяется в научных исследованиях.
Широкое распространение систем искусственного интеллекта обусловлено тем, что сейчас происходит смена индустриальной цивилизации на постиндустриальную, с соответствующей последней научной картины мира. Это - стохастическая картина мира, выработанная в современном естествознании, и теперь получающая распространение в социальном и гуманитарном знании . В результате на смену линейному мировосприятию приходит нелинейное, сопряженное с нелинейным мышлением, что выражено весьма рельефно в синергетическом мировидении.
«Все большее число научных дисциплин, - отмечает Г. Хакен, - занимается изучением сложных систем. Говоря о сложных системах, мы имеем в виду системы, состоящие из большого числа частей, взаимодействующих между собой более или менее сложным образом. Одна из наиболее поразительных особенностей многих сложных систем заключается в их способности самопроизвольно образовывать пространственные или временные структуры. Множество таких структур различного вида обнаруживается в живом и неживом мире. В неорганическом мире физики и химии примерами такого рода структур могут служить рост кристаллов, когерентные колебания лазерного излучения и спиралевидные структуры, образующиеся в жидкостях и химических реакциях. В биологии мы
встречаемся с ростом растений и животных (морфогенез) и с эволюцией видов. В медицине мы наблюдаем, например, электрическую и магнитную активность головного мозга с характерными четко выраженными пространственно-временными структурами. Психология занимается изучением характерных особенностей человеческого поведения в широком диапазоне от распознавания простых образов до выявления сложных паттернов социального поведения. Примеры структур из области социологии включает в себя формирование общественного мнения и сотрудничество или конкуренцию между социальными группами»39.
Синергетика сейчас представляет собою нечто большее, чем просто новая парадигма мышления, новая междисциплинарная научная дисциплина, она претендует на статус нового мировидения, мировосприятия. Это кардинальным образом изменяет сами основы мировоззрения, так как дает новую интерпретацию природных и социальных процессов.
В рассмотрении нашей проблематики исследования целесообразно исходить из того обоснованного в современной науке положения, что человек - это динамическая система, которая описывается параметрами «нелинейность», «сложность», «неопределенность», «многомерность» и пр., и которая органически связана с другими такими же динамическими природными и социальными системами.
Иными словами, каждая система окружающего нас мира есть единство порядка и хаоса, чье взаимодействие имеет нелинейный характер.
Ситуация с научной картиной мира изменилась необратимым образом - аспект фрактальности вошел в нее раз и навсегда, в ее «твердое ядро» принципов-постулатов, несмотря на любые последующие научные революции. Вполне естественно, что теперь любые научные исследования не могут быть плодотворными, если они не учитывают фрактальный харак тер Вселенной на всех ее иерархических уровнях вплоть до физического вакуума.
Ключевым здесь является то, что фрактал способен организовать взаимодействие пространств разной природы и размерности .
Нейронные сети человеческого мозга - это тоже фракталы; взаимодействует же человек ни с чем иным как с окружающей средой фракталов, имеющих иную размерность, нежели он сам.
Для того чтобы решать проблему соотношения естественного и искусственного интеллектов, следует воспользоваться аналогией между мышлением и распознаванием.
Польза этой аналогии в том, что процесс распознавания изучен более детально, механизмы его в основном выяснены и даже построены математические модели.
Определение мышления сейчас фактически отсутствует, точнее, есть много определений подобного типа: «мышление - важнейшая познавательная способность, благодаря которой человек получает знание о мире и о самом себе, а также планирует и осуществляет свою практическую деятельность»41, которое не приближает нас к цели. Вместо определения более плодотворным является перечисление свойств мышления
Социокультурные каналы освоения искусственного интеллекта
Искусственный интеллект как научное направление насчитывает более 45 лет и занимается исследованием любой интеллектуальной деятельностью человека. Основная задача, как было показано выше, состоит в воссоздании разумных рассуждений и действий на программном и аппаратном уровнях. Искусственный интеллект используется в случаях, когда решения предполагают выбор между многими вариантами в условиях неопределенности. Сама сфера искусственного интеллекта включает в себя такие взаимосвязанные фундаментальные разделы, как представление знаний, манипулирование знаниями, общение, восприятие, обучение и поведение.
В последние годы сформировались два самостоятельных подхода к построению искусственного разума: первый основан на применении технологии экспертных систем, предполагающей программно-алгоритмическую реализацию интеллектуальных функций, (так называв мая «линия фон Неймана»), второй - на применении технологий нейросе-тевых структур, моделирующих интеллектуальные функции (нейроком-пьютинг) .
Именно нейрокомпьютинг - архитектура обработки информации «по образу и подобию» биологических нервных систем дает возможность решать проблемы, связанные с функционированием Интернет, в котором большую часть трафика составляют уже не символы, а образы - картинка, музыка, речь и видео.
В связи с этим рассмотрим значимость нейросетевых, нейроподобных моделей, применение которых не предполагают явного использования символьного представления в задачах обучения или адаптации (как в «линии фон Неймана»). Интеллектуальные свойства этих систем обусловлены взаимодействием простых компонентов (биологических или искусственных нейронов) и настройкой связей между ними в процессе обучения или адаптации. Нейроны организованы в несколько слоев, поэтому такие системы являются распределенными. Информация обрабатывается параллельно, т.е. все нейроны одного слоя одновременно и независимо друг от друга получают и преобразуют входные данные.
Не случайно, основатель кибернетики Н. Винер назвал свой главный труд «Кибернетика или управление и связь в животном и машине». Этим названием он подчеркнул, что законы управления являются общими для живой и неживой природы, тем самым предопределил фундаментальность кибернетики.
Рассмотрим в общем виде функции сенсорных систем человека с точки зрения кибернетики.
Информацию об окружающем мире и о внутренней среде организма человек получает с помощью сенсорных систем, названных Павловым анализаторами. С точки зрения современной нейрофизиологии под сен сорными системами понимаются специализированные части нервной системы, состоящей из периферических рецепторов (органов чувств), отходящих от них нервных волокон (проводящие пути) и клеток центральной нервной системы, сгруппированных вместе в так называемые сенсорные центры100.
В сенсорных органах происходит преобразование энергии стимула в нервный сигнал (рецепторный потенциал), который трансформируется в импульсную активность нервных клеток (потенциалы действия). По проводящим путям эти потенциалы достигают сенсорных центров, на клетках которых происходит переключение нервных волокон и преобразование нервного сигнала (перекодировка). На всех уровнях сенсорной системы одновременно с кодированием и анализом стимулов осуществляется декодирование сигналов (считывание сенсорного кода). Декодирование осуществляется на основе связей сенсорных центров с двигательными и ассоциативными отделами мозга. Нервные импульсы клеток двигательных систем вызывают возбуждение или торможение. Результатом этих процессов является движение или остановка (действие и бездействие). Известно, что центральным звеном в биологических системах управления человека является мозг, состоящий из более 100 млрд. нервных клеток -нейронов, каждая из которых имеет в среднем 10000 связей.
Границы моделирования поведения человека посредством нейронных сетей
Как известно, исследования человеческого познания и способов решения задач человеком внесли существенный вклад в теорию искусственного интеллекта и разработку его программного обеспечения. Одновременно с этим работы в области искусственного интеллекта дали возможность осуществить построение моделей и экспериментальную проверку научных результатов во многих дисциплинах, в том числе биологии, лингвистике и психологии познания. Это оказалось тесно связанным с такими существенными философскими проблемами, как ограниченность представлений, важность физического овеществления процессов мышления и роль культуры в накоплении и интерпретации знаний. «Эти вопросы, -подчеркивает Дж. Люгер, - приводят к таким новым научным и философским проблемам, как опровержимость моделей или природа и возможности самого научного метода. Опыт автора привел его к междисциплинарному подходу, объединяющему работы в области ИИ (искусственного интеллекта - дисс.) с исследованиями психологов, лингвистов, биологов, антропологов, эпистемологов и специалистов в других областях, изучающих весь спектр проблем человеческого мышления» .
Немаловажным для нашей проблематики философского осмысления фундаментальных проблем искусственного интеллекта является тот факт, что традиционно работы в области искусственного интеллекта основыва-лись на гипотез о физической символьной системе . Именно этот подход позволил разработать сложные структуры данных и стратегии поиска, которые привели к получению множества важных результатов. Были созданы системы, обладающие элементами интеллектуального поведения, и выявлены многие компоненты, составляющие интеллект человека. Следует отметить, что большинство этих результатов оказались ограничены предположениями, вытекающими из философии рационализма. Согласно рационалистской традиции, сам интеллект понимается как процесс логических рассуждений и решения научных задач, который основан на эмпирическом подходе к пониманию окружающего мира, что «ограничивает развитие искусственного интеллекта на современном этапе» .
Множество более современных разработок, в том числе альтернативные модели обучения, агентно-ориентированные и распределенные системы решения задач, подходы, связанные с овеществлением интеллекта, а также исследования по реализации эволюционных вычислений и искусственной жизни породили необходимые альтернативы идеям рационалистского редукционизма. «Биологические и социальные модели интеллекта показали, что человеческий разум во многом является продуктом нашего тела и ощущений. Он связан с культурными и социальными традициями, навеян произведениями искусства, нашим опытов и опытом окружающих людей. Создавая методы и компьютерные модели таких сложны: процессов, как эволюция или адаптация нейросетевых структур человеческого мозга, исследователи в области ИИ получили множество новых мощных результатов, дополняющих более традиционные методологии». Это означает, что имеются границы моделирования мышления и поведения человека посредством нейронных сетей, в качестве прототипа которых выступают нейросетевые структуры человеческого мозга.
Понимание искусственного интеллекта как научной дисциплины означает необходимость применения в процессе конструирования, использования и анализа артефактов совокупность аналитических и эмпирических методов. С этой точки зрения каждая программа искусственного интеллекта представляет собой эксперимент: он ставит вопрос перед природой и получает соответствующий ответ как результат выполнения программы. Реакция природы на заложенные конструкторские и программные принципы формирует человеческое понимание формализма, закономерностей и самой сути мышления.
Проблема оптимума соотношения систем ценностей и технологий искусственного интеллекта в научном освоении мира
Исследования последних десятилетий в области математического и компьютерного моделирования элементов психики, анализ механизмов самоорганизации в мозге и в нервной системе на основе нелинейной динамики выявили эффективность междисциплинарного подхода и в этой области. Фактически речь идет о развивавшейся еще в 30-х годах прошлого столетия идее гештальта — целостного образа, возникающего на основе небольшого набора данных об объекте (своеобразных параметров порядка) и позволяющего домысливать его другие свойства. В основе парадигмы нейронауки лежит предположение, что сложное целесообразное функционирование биологических объектов обусловлено коллективным поведением, взаимодействием простейших функциональных единиц типа нейронов, поддающихся алгоритмизации, что представляется одной из наиболее важных и перспективных задач современной науки . Именно эти алгоритмы можно использовать обучающемуся в виртуальном университете, когда он осуществляет навигацию в мире зрительных образов, генерируемых компьютером. Ведь индивид в системе виртуальной реальности использует технологию «информационной перчатки», «информационного костюма» и «информационных очков» (со встроенными стереоскопическими экранами-мониторами), что позволяет ему ориентироваться внутри визуальных образов, эмоций и чувств. В этом случае существует класс задач, не поддающиеся формальному описанию, однако их решение может быть найдено во время «путешествия» в мире виртуальной реальности .
Однако особенности человеческого мозга и организма таковы, что они принципиально ограничивают применения виртуальных технологий в моделировании мышления и поведения человека. В этом плане представляет значительный интерес теория сознания, выдвинутая известным математи-ком и физиком-теоретиком Р. Пенроузом в его книге «Тени сознания» . Из его теории следует фундаментальное положение, согласно которому в основе сознания лежит невычислимый процесс. Иными словами, не существует в природе логического, детерминированного или вероятностного алгоритма, способного помогать решению тех же задач, иногда решаемых нашим сознанием. «Несуществование таких алгоритмов для ряда математических задач ранее было доказано. Например, такой задачей является проблема замощения плоскости без пробелов и наложений набором плиток заданной формы. В принципе не может быть построен алгоритм, на вход которого можно было бы подать набор плиток, а на выходе получить ответ, разрешима ли задача замощения для этого набора. Если бы гигантский компьютер был приемлемой моделью для нашего мира или сознания, то тогда места для невычислимости бы не было» . Знаменательно, что квантовомеханическое рассмотрение (компьютеры, в которых детерминированным образом меняются не сами состояния, а вероятности найти систему в разных состояниях) не подвергает сомнению данный вывод.
В пользу гипотезы невычислимости человеческого сознания свидетельствует существование парадоксальных, неисследованных явлений на границе между разными уровнями организации. Р. Пенроуз усматривает их на границе, где квантовые свойства объектов меняют классическое макроскопическое поведение. Хрестоматийный пример — классический опыт по дифракции электрона на двух щелях, в результате которого на экране за щелями возникает характерная дифракционная картина. Как известно, когда электрон движется к экрану, то он обладает волновыми свойствами и описывается пси-функцией; при столкновении с экраном он «становится» классической частицей. Происходит редукция, которая приводит к «уничтожению» квантовых свойств микрообъекта и появлению классических. «Эту редукцию естественно назвать «субъективной», поскольку она связана с процедурой наблюдения, со взаимодействием микрообъекта с макроскопическим прибором»