19

Министерство образования Российской Федерации

Уральский Государственный Технический Университет

Факультет Экономики и Управления

Оценка

Реферат по курсу КСЕ

Тема: «Возможен ли искусственный интеллект?»

Студент группы И-113 Степанов С. В.

Руководитель Глазырина Л. Н.

Екатеринбург

1999

оглавление

Введение. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

1. Может ли машина мыслить? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

2. Основные подходы к ИИ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

2. 1. Электронный подход. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

2. 2. Кибернетический подход. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

2. 3. Нейронный подход. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

2. 3. 1. Появление персептрона. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

3. Применение ИИ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

3. 1. Нейросети. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

3. 2. Модель бюджета РФ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

Заключение. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

Литература. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

введение

С конца 40-х годов ученые все большего числа университетских и промышленных исследовательских лабораторий устремились к дерзкой цели: построение компьютеров, действующих таким образом, что по результатам работы их невозможно было бы отличить от человеческого разума.

Терпеливо продвигаясь вперед в своем нелегком труде, исследователи, работающие в области искусственного интеллекта (ИИ), обнаружили, что вступили в схватку с весьма запутанными проблемами, далеко выходящими за пределы традиционной информатики. Оказалось, что прежде всего необходимо понять механизмы процесса обучения, природу языка и чувственного восприятия. Выяснилось, что для создания машин, имитирующих работу человеческого мозга, требуется разобраться в том, как действуют миллиарды его взаимосвязанных нейронов. И тогда многие исследователи пришли к выводу, что, пожалуй, самая трудная проблема, стоящая перед современной наукой – познание процессов функционирования человеческого разума, а не просто имитация его работы. Что непосредственно затрагивало фундаментальные теоретические проблемы психологической науки. В самом деле, ученым трудно даже прийти к единой точке зрения относительно самого предмета их исследований – интеллекта. Здесь, как в притче о слепцах, пытавшихся описывать слона, пытается придерживаться своего заветного определения.

Некоторые считают, что интеллект – умение решать сложные задачи; другие рассматривают его как способность к обучению, обобщению и аналогиям; третьи – как возможность взаимодействия с внешним миром путем общения, восприятия и осознания воспринятого. Тем не менее многие исследователи ИИ склонны принять тест машинного интеллекта, предложенный в начале 50-х годов выдающимся английским математиком и специалистом по вычислительной технике Аланом Тьюрингом. Компьютер можно считать разумным, – утверждал Тьюринг, – если он способен заставить нас поверить, что мы имеем дело не с машиной, а с человеком.

1. может ли машина мыслить?

Не совсем ясно, как компьютер может делать что-либо, чего "нет в программе"? Разве можно скомандовать кому бы то ни было рассуждать, догадываться, делать выводы?

Противники тезиса о "мыслящих машинах" обычно считают достаточным сослаться на общеизвестный факт: компьютер в любом случае делает лишь то, что задано в его программе, – и, следовательно, никогда не сможет "думать", так как "мысли по программе" уже нельзя считать "мыслями".

Это и верно, и неверно. Строго говоря, действительно: если компьютер делает не то, что в данный момент предписывается ему программой, то его следует считать испортившимся.

Однако то, что представляется "программой" человеку, и то, что является программой для компьютера, – вещи очень разные. Ни один компьютер не сможет выполнить "программу" похода в магазин за продуктами, которую вы вкладываете в голову десятилетнего сына, – даже если эта "программа" включает только совершенно однозначные инструкции.

Разница заключается в том, что компьютерные программы состоят из огромного количества гораздо более мелких, частных команд. Из десятков и сотен таких микрокоманд складывается один шаг, из тысяч и даже миллионов – вся программа похода за продуктами в том виде, в каком ее смог бы выполнить компьютер.

Сколь бы смешным ни казалось нам такое мелочное регламентирование, для компьютера этот способ является единственно применимым. И самое удивительное – что он дает компьютеру возможность быть гораздо более "непредсказуемым", чем принято обычно считать!

В самом деле: если бы вся программа состояла из одного приказа "сходить за продуктами", то компьютер по определению не смог бы сделать ничего другого – он упрямо шел бы в универсам, что бы ни происходило вокруг. Иными словами, хотя для понимания короткой программы обязателен "человеческий" интеллект, результат такой программы – выполняй ее компьютер, а не человек – был бы детерминирован весьма жестко.

Мы, однако, вынуждены давать компьютерам гораздо более подробные инструкции, определяя малейший их шаг. При этом нам приходится добавлять в программу и такие инструкции, которые впрямую не относятся к данной задаче. Так, в нашем примере роботу необходимо сообщить правила перехода улицы (и правило "если на тебя едет машина, отпрыгивай в сторону").

Эти инструкции обязательно должны включать в себя проверку некоторых условий для принятия решений, обращение за справками (о погоде, о местоположении магазинов) к тем или иным базам данных, сравнение важности различных обстоятельств и многое другое. В результате компьютер с такой программой получает гораздо больше "степеней свободы" – существует очень много мест, в которых он может отклониться от пути к конечной цели.

Разумеется, в подавляющем большинстве случаев эти отклонения будут нежелательными, и мы стараемся создать для работы компьютера такие условия, в которых риск "выскакивающего из-за угла автомобиля" был бы минимальным. Но жизнь есть жизнь, и все мыслимые сюрпризы предусмотреть невозможно. Вот почему компьютер способен удивить как неожиданно "разумной" реакцией на, казалось бы, непредсказуемые обстоятельства, так и невероятной "глупостью" даже в самых ординарных ситуациях (чаще, к сожалению, последнее).

Именно построение сложных программ на основе детального анализа мельчайших шагов, из которых складывается процесс мышления у человека, и составляет современный подход к созданию "думающих машин" (во всяком случае, один из подходов). Конечно, сложность – это далеко не все. И все же из ученых, занимающихся этой проблемой, мало кто сомневается в том, что "умные" программы XXI века будут отличаться от современных прежде всего неизмеримо большей сложностью и количеством элементарных инструкций.

Многие современные системы обработки информации уже настолько сложны, что некоторые особенности их поведения просто невозможно вывести из самих программ – их приходится в буквальном смысле слова исследовать, ставя эксперименты и проверяя гипотезы. И наоборот – многие черты разумной деятельности человека, которые на первый взгляд кажутся едва ли не "озарениями свыше", уже достаточно хорошо моделируются сложными программами, состоящими из множества простых шагов.

2. Основные подходы к ии

2. 1. Электронный подход

После второй мировой войны появились устройства, казалось бы, подходящие для достижения заветной цели – моделирования разумного поведения; это были электронные цифровые вычислительные машины. "Электронный мозг", как тогда восторженно называли компьютер, поразил в 1952 г. телезрителей США, точно предсказав результаты президентских выборов за несколько часов до получения окончательных данных. Этот "подвиг" компьютера лишь подтвердил вывод, к которому в то время пришли многие ученые: наступит тот день, когда автоматические вычислители, столь быстро, неутомимо и безошибочно выполняющие автоматические действия, смогут имитировать невычислительные процессы, свойственные человеческому мышлению, в том числе восприятие и обучение, распознавание образов, понимание повседневной речи и письма, принятие решений в неопределенных ситуациях, когда известны не все факты. Таким образом "заочно" формулировался своего рода "социальный заказ" для психологии, стимулируя различные отрасли науки.

Многие изобретатели компьютеров и первые программисты развлекались составляя программы для отнюдь не технических занятий, как сочинение музыки, решение головоломок и игры, на первом месте здесь оказались шашки и шахматы. Некоторые романтически настроенные программисты даже заставляли свои машины писать любовные письма.

К концу 50-х годов все эти увлечения выделились в новую более или менее самостоятельную ветвь информатики, получившую название "искусственный интеллект". Исследования в области ИИ, первоначально сосредоточенные в нескольких университетских центрах США – Массачусетском технологическом институте, Технологическом институте Карнеги в Питтсбурге, Станфордском университете, – ныне ведутся во многих других университетах и корпорациях США и других стран. В общем исследователей ИИ, работающих над созданием мыслящих машин, можно разделить на две группы. Одних интересует чистая наука и для них компьютер – лишь инструмент, обеспечивающий возможность экспериментальной проверки теорий процессов мышления. Интересы другой группы лежат в области техники: они стремятся расширить сферу применения компьютеров и облегчить пользование ими. Многие представители второй группы мало заботятся о выяснении механизма мышления – они полагают, что для их работы это едва ли более полезно, чем изучение полета птиц и самолетостроения.

В настоящее время, однако, обнаружилось, что как научные так и технические поиски столкнулись с несоизмеримо более серьезными трудностями, чем представлялось первым энтузиастам. На первых порах многие пионеры ИИ верили, что через какой-нибудь десяток лет машины обретут высочайшие человеческие таланты. Предполагалось, что преодолев период "электронного детства" и обучившись в библиотеках всего мира, хитроумные компьютеры, благодаря быстродействию точности и безотказной памяти постепенно превзойдут своих создателей-людей. Сейчас мало кто говорит об этом, а если и говорит, то отнюдь не считает, что подобные чудеса не за горами.

На протяжении всей своей короткой истории исследователи в области ИИ всегда находились на переднем крае информатики. Многие ныне обычные разработки, в том числе усовершенствованные системы программирования, текстовые редакторы и программы распознавания образов, в значительной мере рассматриваются на работах по ИИ. Короче говоря, теории, новые идеи, и разработки ИИ неизменно привлекают внимание тех, кто стремится расширить области применения и возможности компьютеров, сделать их более "дружелюбными" то есть более похожими на разумных помощников и активных советчиков, чем те педантичные и туповатые электронные рабы, какими они всегда были.

Несмотря на многообещающие перспективы, ни одну из разработанных до сих пор программ ИИ нельзя назвать "разумной" в обычном понимании этого слова. Это объясняется тем, что все они узко специализированы; самые сложные экспертные системы по своим возможностям скорее напоминают дрессированных или механических кукол, нежели человека с его гибким умом и широким кругозором. Даже среди исследователей ИИ теперь многие сомневаются, что большинство подобных изделий принесет существенную пользу. Немало критиков ИИ считают, что такого рода ограничения вообще непреодолимы.

К числу таких скептиков относится и Хьюберт Дрейфус, профессор философии Калифорнийского университета в Беркли. С его точки зрения, истинный разум невозможно отделить от его человеческой основы, заключенной в человеческом организме. "Цифровой компьютер – не человек, – говорит Дрейфус. – У компьютера нет ни тела, ни эмоций, ни потребностей. Он лишен социальной ориентации, которая приобретается жизнью в обществе, а именно она делает поведение разумным. Я не хочу сказать, что компьютеры не могут быть разумными. Но цифровые компьютеры, запрограммированные фактами и правилами из нашей, человеческой, жизни, действительно не могут стать разумными. Поэтому ИИ в том виде, как мы его представляем, невозможен".

2. 2. Кибернетический подход

Попытки построить машины, способные к разумному поведению, в значительной мере вдохновлены идеями профессора МТИ Норберта Винера, одной из выдающихся личностей в интеллектуальной истории Америки. Помимо математики он обладал широкими познаниями в других областях, включая нейропсихологию, медицину, физику и электронику.

Винер был убежден, что наиболее перспективны научные исследования в так называемых пограничных областях, которые нельзя конкретно отнести к той или иной конкретной дисциплины. Они лежат где-то на стыке наук, поэтому к ним обычно не подходят столь строго. "Если затруднения в решении какой-либо проблемы психологии имеют математический характер, пояснял он, – то десять несведущих в математике психологов продвинуться не дальше одного столь же несведущего".

Винеру и его сотруднику Джулиану Бигелоу принадлежит разработка принципа "обратной связи", который был успешно применен при разработке нового оружия с радиолокационным наведением. Принцип обратной связи заключается в использовании информации, поступающей из окружающего мира, для изменения поведения машины. В основу разработанных Винером и Бигелоу систем наведения были положены тонкие математические методы; при малейшем изменении отраженных от самолета радиолокационных сигналов они соответственно изменяли наводку орудий, то есть, заметив попытку отклонения самолета от курса, они тотчас рассчитывали его дальнейший путь и направляли орудия так, чтобы траектории снарядов и самолетов пересеклись.

В дальнейшем Винер разработал на принципе обратной связи теории как машинного так и человеческого разума. Он доказывал, что именно благодаря обратной связи все живое приспосабливается к окружающей среде и добивается своих целей. "Все машины, претендующие на "разумность", – писал он, – должны обладать способность преследовать определенные цели и приспосабливаться, т. е. обучаться". Созданной им науке Винер дает название кибернетика, что в переводе с греческого означает рулевой.

Следует отметить, что принцип "обратной связи", введенный Винером был в какой-то степени предугадан Сеченовым в явлении "центрального торможения" в "Рефлексах головного мозга" (1863 г.) и рассматривался как механизм регуляции деятельности нервной системы, и который лег в основу многих моделей произвольного поведения в отечественной психологии.

2. 3. Нейронный подход

К этому времени и другие ученые стали понимать, что создателям вычислительных машин есть чему поучиться у биологии. Среди них был нейрофизиолог и поэт-любитель Уоррен Маккалох, обладавший как и Винер философским складом ума и широким кругом интересов. В 1942 г. Маккалох, участвуя в научной конференции в Нью-йорке, услышал доклад одного из сотрудников Винера о механизмах обратной связи в биологии. Высказанные в докладе идеи перекликались с собственными идеями Маккалоха относительно работы головного мозга. В течении следующего года Маккалох в соавторстве со своим 18-летним протеже, блестящим математиком Уолтером Питтсом, разработал теорию деятельности головного мозга. Эта теория и являлась той основой, на которой сформировалось широко распространенное мнение, что функции компьютера и мозга в значительной мере сходны.