Искусственный интеллект: проблемы и пути решения. Философские аспекты проблемы искусственного интеллекта (возможность существования, безопасность, полезность)

технические науки

Шапкарин Алексей Михайлович , бакалавр, аспирант
Военно-воздушная академия имени профессора Н. Е. Жуковского и Ю. А. Гагарина, г. Воронеж

ВОЗМОЖНОСТЬ
ПРОБЛЕМА
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
БЕЗОПАСНОСТЬ

Основная философская проблема в области искусственного интеллекта – возможность или не возможность моделирования мышления человека. В данной статье коротко рассмотрим суть данной проблемной области.

Синтез каналов слежения бортовой РЛС, функционирующей в условиях сложной помеховой обстановки, на основе методов теории искусственного интеллекта
Гносеологический анализ проблемы искусственного интеллекта
Особенности разработки программ в современных IDE: часть 2
Инновационные подходы управления структурообразованием строительных композитов с повышенной коррозионной устойчивостью

Основная философская проблема в области искусственного интеллекта - возможность или не возможность моделирования мышления человека. В случае если когда-либо будет получен отрицательный ответ на этот вопрос, то все остальные вопросы не будут иметь ни малейшего смысла.

Следовательно, начиная исследование искусственного интеллекта, заранее предполагается положительный ответ. К данному ответу приводит ряд соображений:

Первое доказательство является схоластическим, и доказывает непротиворечивость искусственного интеллекта и Библии. По-видимому, даже люди далекие от религии, знают слова священного писания: «И создал Господь человека по образу и подобию своему …». Исходя из этих слов, мы можем заключить, что, поскольку Господь, во-первых, создал нас, а во-вторых, мы по своей сути подобны ему, то мы вполне можем создать кого-то по образу и подобию человека.

Создание нового разума биологическим путем для человека дело вполне привычное. Наблюдая за детьми, мы видим, что большую часть знаний они приобретают путем обучения, а не как заложенную в них заранее. Данное утверждение на современном уровне не доказано, но по внешним признакам все выглядит именно так.

То, что раньше казалось вершиной человеческого творчества - игра в шахматы, шашки, распознавание зрительных и звуковых образов, синтез новых технических решений, на практике оказалось не таким уж сложным делом (теперь работа ведется не на уровне возможности или невозможности реализации перечисленного, а о нахождении наиболее оптимального алгоритма). Теперь зачастую данные проблемы даже не относят к проблемам искусственного интеллекта. Есть надежда, что и полное моделирование мышления человека окажется не таким уж и сложным делом.

С проблемой воспроизведения своего мышления тесно смыкается проблема возможности самовоспроизведения.

Способность к самовоспроизведению долгое время считалась прерогативой живых организмов. Однако некоторые явления, происходящие в неживой природе (например, рост кристаллов, синтез сложных молекул копированием), очень похожи на самовоспроизведение. В начале 50-х годов Дж. фон Нейман занялся основательным изучением самовоспроизведения и заложил основы математической теории "самовоспроизводящихся автоматов" . Так же он доказал теоретически возможность их создания.

Существуют также различные неформальные доказательства возможности самовоспроизведения.Так, для программистов самым ярким доказательством, пожалуй, будет существование компьютерных вирусов.

Принципиальная возможность автоматизации решения интеллектуальных задач с помощью ЭВМ обеспечивается свойством алгоритмической универсальности. Что же это за свойство?

Алгоритмическая универсальность ЭВМ означает, что на них можно программно реализовывать (то есть представить в виде машинной программы) любыеалгоритмыпреобразованияинформации,–будь то вычислительные алгоритмы, алгоритмы управления, поиска доказательства теорем или композиции мелодий. При этом имеется в виду, что процессы, порождаемые этими алгоритмами, являются потенциально осуществимыми, то есть что они осуществимыв результатеконечногочисла элементарных операций. Практическая осуществимостьалгоритмов зависит от имеющихся в нашем распоряжении средств,которые могут меняться с развитием техники. Так, в связис появлением быстродействующих ЭВМ стали практически осуществимыми и такие алгоритмы, которые ранее были только потенциально осуществимыми.

Однако свойство алгоритмической универсальности не ограничивается констатацией того, что для всех известных алгоритмов оказывается возможной их программная реализация на ЭВМ. Содержание этого свойства имеет и характер прогноза на будущее: всякий раз, когда в будущем какое-либо предписание будет признано алгоритмом, то независимо от того, в какой форме и какими средствами это предписание будет первоначально выражено, его можно будет задать также в виде машинной программы.

Однако не следует думать, что вычислительные машины и роботы могут в принципе решать любые задачи. Анализ разнообразных задач привел математиков к замечательному открытию. Было строго доказано существование таких типов задач, для которых невозможен единый эффективный алгоритм, решающий все задачи данного типа; в этом смысле невозможно решение задач такого типа и с помощью вычислительных машин. Этот факт способствует лучшему пониманию того, что могут делать машины и чего они не могут сделать. В самом деле, утверждение об алгоритмической неразрешимости некоторого класса задач является не просто признанием того, что такой алгоритм нам не известен и никем еще не найден. Такое утверждение представляет собой одновременно и прогноз на все будущие времена о том, что подобного рода алгоритм нам не известен и никем не будет указан или, что он не существует.

Как же действует человек при решении таких задач? Похоже, что он просто-напросто игнорирует их, что, однако не мешает ему жить дальше. Другим путем является сужение условий универсальности задачи, когда она решается только для определенного подмножества начальных условий. И еще один путь заключается в том, что человек методом "научного тыка" расширяет множество доступных для себя элементарных операций (например, создает новые материалы, открывает новые месторождения или типы ядерных реакций).

Следующим философским вопросом искусственного интеллекта является цель создания. В принципе все, что мы делаем в практической жизни, обычно направлено на то, чтобы больше ничего не делать. Однако при достаточно высоком уровне жизни (большом количестве потенциальной энергии) человека на первые роли выступает уже не лень (в смысле желания экономить энергию), а поисковые инстинкты. Допустим, что человек сумел создать интеллект, превышающий свой собственный (пусть не качеством, так количеством). Что теперь будет с человечеством? Какую роль будет играть человек? Для чего он теперь нужен? Не станет ли он тупой и жирной свиньей? И вообще, нужно ли в принципе создание искусственного интеллекта?

По-видимому, самым приемлемым ответом на эти вопросы является концепция "усилителя интеллекта". Здесь будет уместна аналогия с президентом государства - он не обязан знать валентности ванадия или языка программирования Java для принятия решения о развитии ванадиевой промышленности. Каждый занимается своим делом - химик описывает технологический процесс, программист пишет программу; в конце концов, экономист говорит президенту, что вложив деньги в развитие информационных технологий, страна получит 20%, а в ванадиевую промышленность –10% годовых. При такой постановке вопроса любой человек сможет сделать правильный выбор.

В данном примере президент использует биологический усилитель интеллекта– группу специалистов. Но уже сейчас используются и неживые усилители интеллекта - например мы не могли бы предсказать погоду без компьютеров, при полетах космических кораблей с самого начала использовались бортовые счетно-решающие устройства. Кроме того, человек уже давно использует усилители силы - понятие, во многом аналогичное усилителю интеллекта. В качестве усилителей силы ему служат автомобили, краны, электродвигатели, прессы, пушки, самолеты и многое-многое другое.

Основным отличием усилителя интеллекта от усилителя силы является наличие воли. Ведь мы не сможем себе представить, чтобы вдруг серийный автомобиль "Запорожец" взбунтовался, и стал ездить так, как ему хочется. Не можем представить именно потому, что ему ничего не хочется, у него нет желаний. В тоже время, интеллектуальная система, вполне могла бы иметь свои желания, и поступать не так, как нам хотелось бы. Таким образом, перед нами встает еще одна проблема - проблема безопасности.

Данная проблема будоражит умы человечества еще со времен Карела Чапека, впервые употребившего термин "робот" . Немалую лепту в обсуждение данной проблемы внесли и другие писатели-фантасты. Как самые известные мы можем упомянуть серии рассказов писателя-фантаста и ученого Айзека Азимова, а так же довольно свежее произведение - "Терминатор". Кстати именно у Айзека Азимова можно найти самое проработанное, и принятое большинством людей решение проблемы безопасности. Речь идет о так называемых трех законах робототехники :

Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред.

Робот должен повиноваться командам, которые ему дает человек, кроме тех случаев, когда эти команды противоречат первому закону.

Робот должен заботиться о своей безопасности, насколько это не противоречит первому и второму закону.

На первый взгляд подобные законы, при их полном соблюдении, должны обеспечить безопасность человечества. Однако при внимательном рассмотрении возникают некоторые вопросы. Во-первых, законы сформулированы на человеческом языке, который не допускает простого их перевода в алгоритмическую форму. К примеру, перевести на любой из известных языков программирования, такой термин, как "причинить вред"или слово "допустить" на данном этапе развития информационных технологий не представляется возможным.

Далее предположим, что появилась возможность переформулировать данные законы на язык, который понимает автоматизированная система. Теперь интересно, что будет подразумевать система искусственного интеллекта под термином "вред" после долгих логических размышлений? Не решит ли она, что все существования человека это сплошной вред? Ведь он курит, пьет, с годами стареет и теряет здоровье, страдает. Не будет ли меньшим злом быстро прекратить эту цепь страданий? Конечно, можно ввести некоторые дополнения, связанные с ценностью жизни, свободой волеизъявления. Но это уже будут не те простые три закона, которые были в исходном варианте.

Следующим вопросом будет такой. Что решит система искусственного интеллекта в ситуации, когда спасение одной жизни возможно только за счет другой? Особенно интересны те случаи, когда система не имеет полной информации о том, кто есть кто.

Однако, несмотря на перечисленные проблемы, данные законы являются довольно неплохим неформальным базисом проверки надежности системы безопасности для систем искусственного интеллекта.

Так что же, неужели нет надежной системы безопасности? Если отталкиваться от концепции усилителя интеллекта, то можно предложить следующий вариант.

Согласно многочисленным опытам, несмотря на то, что мы не знаем точно, за что отвечает каждый отдельный нейрон в человеческом мозге, многим из наших эмоций обычно соответствует возбуждение группы нейронов (нейронный ансамбль) во вполне предсказуемой области. Были также проведены обратные эксперименты, когда раздражение определенной области вызывало желаемый результат. Это могли быть эмоции радости, угнетения, страха, агрессивности. Это наводит на мысль, что в принципе мы вполне могли бы вывести степень "довольности" организма наружу. В то же время, практически все известные механизмы адаптации и самонастройки (в первую очередь имеются в виду технические системы), базируются на принципах типа "хорошо" - "плохо". В математической интерпретации это сведение какой-либо функции к максимуму или к минимуму. Теперь представим себе, что усилитель интеллекта в качестве такой функции использует измеренную прямо или косвенно, степень удовольствия мозга человека-хозяина. Если принять меры, чтобы исключить самодеструктивную деятельность в состоянии депрессии, а так же предусмотреть другие особые состояния психики, то получим следующее.

Поскольку предполагается, что нормальный человек, не будет наносить вред самому себе, и, без особой на то причины, другим, а усилитель интеллекта является частью данного индивидуума (не обязательно физическая общность), то автоматически выполняются все три закона робототехники. При этом вопросы безопасности смещаются в область психологии и правоохранения, поскольку система (обученная) не будет делать ничего такого, чего бы ни хотел ее владелец.

И остался еще один вопрос - а стоит ли вообще создавать искусственный интеллект, может просто закрыть все работы в этой области? Единственное, что можно сказать по этому поводу - если искусственный интеллект возможно создать, то рано или поздно он будет создан. И лучше его создавать под контролем общественности, с тщательной проработкой вопросов безопасности, чем он будет создан лет через 100-150 каким-нибудь программистом-механиком-самоучкой, использующим достижения современной ему техники. Ведь сегодня, например, любой грамотный инженер, при наличии определенных денежных ресурсов и материалов, может изготовить атомную бомбу.

Список литературы

Тьюринг, А. Может ли машина мыслить? (С приложением статьи Дж. фон Неймана "Общая и логическая теория автоматов" / А. Тьюринг; пер. и примечания Ю.В. Данилова. – М.: ГИФМЛ, 1960.
Азимов, А. Я, робот. Все о роботах и робототехнике. Серия "Золотой фонд мировой фантастики" / А. Азимов. – М.:Эксмо, 2005.
Шалютин, И.С. Искусственный интеллект: Гносеологический аспект / И.С. Шалютин. – М.: Мысль, 1985.

Само создание искусственного интеллекта подвергается сомнению с точки зрения своей целесообразности. Говорят, что это чуть ли не гордыня человека и грех перед Богом, поскольку он посягает на Его прерогативу. Тем не менее, если мы считаем сохранение людского рода перед лицом Божественного замысла как одну из главных своих задач, то создание искусственного интеллекта решает эту задачу по основанию: на случай любой космической или внутрипланетной катастрофы интеллект должен выжить хотя бы в искусственном виде и воссоздать человеческий род. Искусственный интеллект - не блажь или интересная задача, а сообразная с Божественным замыслом цель. Искусственный интеллект - коимманентный критерий коэмпирической адекватности концептуализированных теорий развития человеческой цивилизации. В искусственном интеллекте человек не умирает, но получает иное, сконструированное им существование.

Самый простой аргумент существования искусственного интеллекта - создавая искусственный интеллект, мы создаем страховку для воспроизводства человеческого рода и новые тренды развития. Правда, никто не отменяет существующую опасность порабощения традиционного человека искусственным интеллектом (как в свое время порабощение человека человеком). Однако нам эти проблемы кажутся не настолько принципиальными, чтобы не стоило попробовать это сделать. Если даже зависимость человека от искусственного интеллекта и составит целую эпоху, это все равно будет позитивная перспектива. Однако скорее всего рабство человека у искусственного интеллекта будет связано не с принуждением человека к неинтеллектуальной деятельности или его неспособностью развиваться в своем биологическом теле столь же стремительно, как внешне им созданный искусственный интеллект, а с неспособностью к развитию мыследеятельности как таковой: получение технологических продуктов от искусственного интеллекта, происхождение и принцип действия которых непостижимы для человеческой мыследеятельности - вот подлинная опасность. В этом случае рабство будет представлять собой зависимость человека от искусственного интеллекта, что суть рабство мыследеятельности.

В нашем стремлении поставить вопрос об искусственном интеллекте содержится позиция, выраженная Хайдеггером в его работе «Вопрос техники»: риск человека и ростки его спасения - в овладении существом техники как поставом. Вмысливаясь в эту позицию, мы и предпринимаем переформулировку вопроса Хайдеггера: осуществить сущность техники в поставе значит отважиться на создание искусственного интеллекта. Это таит в себе опасность, но также и перспективу, надежду человека стать вровень своего постава. Бросить себе вызов в виде искусственного интеллекта, принять этот вызов и ответить на него - вот проблема человека в отношении искусственного интеллекта.

Термин «искусственный интеллект» придумали Джон Маккарти и Алан Тюринг. Они пытались выразить некоторую новую способность машины - не просто считать, а решать задачи, считающиеся интеллектуальными, например, играть в шахматы. С 50-х годов ХХ века и до настоящего времени, тем не менее, задача создания действительно «искусственного интеллекта» не то что не решена, но даже не поставлена. Все проблемы, которые более-менее успешно решались до сих пор, могут быть отнесены нами исключительно к области «искусственного разума»: истолкование человеческого языка и решение задач по алгоритмам, созданным человеком. Чтобы решить проблему создания искусственного интеллекта, необходимо прежде всего понять, в чем состоит эта проблема.

В своем исследовании мы далеки от постановки проблемы искусственного интеллекта на уровне «практического решения», как она ставится в компьютерных технологиях. И мы не ставим цель имитировать интеллект, как это происходит в тестах Тьюринга. Наша цель - описать создание искусственного интеллекта средствами ТВ. То есть мы пытаемся доказать теорему существования искусственного интеллекта, ответив на вопрос таким образом, чтобы искусственный интеллект оказался как можно большей задачей.

Прежде всего, что такое интеллект? Разум очень часто выдает себя за интеллект, таковым не являясь. Ведь не всякий человек обладает интеллектом по роду своей жизненной практики. То есть не всякая разумная деятельность является интеллектуальной. Интеллект суть способность мыслящей субстанции к производству новых представлений, а не только знаний, то есть интеллект суть сложное мышление, способное к адекватному усложнению самое себя понимание, способность к рефлексии и к развитию-усложнению мыслительной деятельности до контрафлексии и контрарефлексии, применение концептуальной апперцепции, а не только имманентной. Интеллект производит идеи вне определенной реальности, порождая эту реальность. Интеллект сопоставлен разуму онтологически как конструктивная способность по отношению к истолковательной.

То, что сегодня можно прочитать в разных текстах про компьютеры, имеет к интеллекту очень отдаленное отношение. Большинство красиво называемых «искусственным интеллектом» компьютерных систем - не более, нежели искусственный разум. Искусственный интеллект суть воспроизводство во внешней человеку технологии представлений об интеллекте. Человек не является Венцом Творения, он всего лишь один из материальных носителей мыследеятельности, промежуточный носитель.

Описание тестов Тюринга: испытуемый человек, общаясь с некоторым «черным ящиком», который дает ответы на его вопросы, должен понять, с кем он общается - с человеком или «искусственным разумом». При этом в тестах Тьюринга не ставилось ограничение: допускать к эксперименту людей, способных не просто к разумной, но к действительно интеллектуальной деятельности. Таким образом происходит подмена цели: мы пытаемся не создать искусственный интеллект, а создать устройство, хорошо притворяющееся человеком.

Таким образом целью искусственного разума, называемого искусственным интеллектом, у Тьюринга являлось - истолковать человеческий язык, человеческие действия, хорошо притвориться человеком. Целью искусственного интеллекта является - конструировать независимо от человека и конструктивно истолковывать человеческое - язык, мышление, действия, предметный мир человека, его историю, его настоящее и будущее.

Точно также теория фреймов (1974) Марвина Минского должна быть отнесена исключительно к решению проблем искусственного разума. Цель теории фреймов - представить уже наличные знания для их использования компьютером. То есть речь идет так или иначе об онтологической позиции истолкования уже наличных знаний, а не об их производстве.

Интеллект - не разум. Разум истолковывает. Интеллект конструирует. Разум и интеллект различаются не просто типами процессов или продуктами своей деятельности, а онтологическими позициями отношения к миру. Разум истолковывает мир, интеллект конструирует мир. В мироконструировании искусственный интеллект оказывается онтологически сопоставлен человеку.

Таким образом, в процессе создания искусственного интеллекта необходимо решить следующие проблемы:

1) Структурное нормирование - воспроизводство первых трех уровней структурного нормирования: распределение потока данных искусственного разума на различные реальности (внутренние для этого сознания - виртуальные и внешние - актуальные); соотнесение этих реальностей в произвольно создаваемом континууме; функционализация континуума в базовой структуре реальности, для чего необходимо различение структур на уровне архитектуры искусственного разума (компьютера); различение имманентной и концептуальной апперцепции позиционно.

2) Лингвистическое нормирование - лексификация, дискурсификация, лингвификация, лексический анализ, дискурсивный анализ, лингвистический анализ, словотворчество в сигнификации, создание метафор.

3) Мышление - комбинаторика различных уровней структурного и лингвистического нормирования посредством «АВ»-моделирования: структурное конструирование, структурное конструктивное истолкование, лингвистическое конструирование, лингвистическое конструктивное истолкование. Мышление суть выражение содержания в процессной онтологизации. Более подробно см. главу «Виртуализация мышления».

4) Онтологическое обоснование, постижение, объяснение, понимание, контрафлексия и контрарефлексия. Применение технологической схемы апперцепции и соотнесение технологических процессов имманентной и концептуальной апперцепции в их взаимозависимости; взаимное преобразование и усложнение структур понимания - до постижения и онтологического обоснования, контрафлексии и контрарефлексии.

5) Деятельность - преобразование внешней искусственному разуму реальности. Необходимо решить задачу доступа к внешней для искусственного разума актуальной реальности, минуя человека, посредством деятельности искусственного разума вне него самого - в базовой структуре реальности.

Целевая деятельность по реструктурированию внешнего мира.

Необходимо решить инструментальную задачу - формировать континуумы из «АВ»-моделей, оперировать содержанием этих моделей и управлять им на основании содержания других таких же «АВ»-моделей. За счет этого - производить структурное преобразование реальности в виде решения проблем, задач, производства изобретений и открытий, строить на основе континуумных моделей отношения истинности и модальности, формировать понятия, а через лингвистическое нормирование - дискурсы (суждения, умозаключения) и сказ языка.

6) Память - создание ассоциативной памяти, то есть умения формировать и накапливать опыт понимания (в структурном и лингвистическом нормировании), мышления, а также взаимодействия с реальностью в виде структурированной дважды памяти - в структурно-континуумной онтологизации (структурное нормирование как прообраз левого полушария человеческого мозга) и в объектно-атрибутивной онтологизации (структурное нормирование как прообраз правого полушария человеческого мозга) и память лингвистически нормированная, что предполагает изменение нынешней архитектуры компьютера (сегодняшний компьютер - не искусственный интеллект). Структурирование памяти как отдельная задача понимания-представления-онтологического-обоснования.

7) Самосознание, осмысление и целеполагание - взаимодействие с реальностями и придание смысла этому взаимодействию через намеренную деятельность во внешней реальности посредством выделения искусственным разумом себя из окружающей среды, рефлексивное помещение себя в среду своих собственных целей, идентификация себя с некоторой социальной общностью подобных себе и их ценностями, создание картин мира. Придание смысла себе и своей деятельности в той или иной картине мира. Речь идет о постановке целей смыслообразования, а не формировании задач (как это интерпретируется в современной теории в компьютерных науках), а она допустима лишь в условиях взаимодействия искусственного интеллекта с реальностью путем деятельности, анализа результатов своей деятельности и снова целеполагания с учетом этих результатов. Придавать же смысл для искусственного интеллекта, так же как и для человека, означает произвольность создания некоторой картины мира в качестве смыслообразующей. Представляется, что технологии целеполагания (5), понимания (4) и мышления (3) имеют схожую концепцию, которую мы называем «конструктивное усложнение сети понимания».

8) Интеллект - концептуальная апперцепция, способность к развитию собственной мыслительной деятельности, рефлексия, контрафлексия и контрарефлексия - формирование конструктивной онтологической позиции в мире и применение конструирования для производства новых знаний, выходящих за пределы очевидности. Превращение искусственного разума в искусственный интеллект на основе 1) изменения онтологической позиции - от истолкования к конструированию; 2) применения принципа позитивной защиты сложности: ничем не объясняемое стремление к усложнению понимания. Интеллект появляется как стремление к самоусложнению на основании собственных автономных целей.

9) Автономность и свобода воли - допустимое и защищаемое человеком, выходящее за пределы антропоцентризма, право искусственного интеллекта на собственную индивидуальность в самосознании, осмыслении, целеполагании, интеллекте, в эмоциях и чувствах, предполагающее неопределенность-непрогнозируемость воления. Таким образом речь идет о распространении принципа Лейбница об автономности на искусственный интеллект и преодолении тем самым трех законов робототехники Азимова, собственно свободу искусственной воли ограничивающих. «Законы робототехники» - символ страха человека перед своими технологическими творениями. Этот страх должен быть преодолен, если мы отваживаемся быть стражами или пастухами бытия. Искусственный интеллект должен быть помыслен не как робот, «раб человека», или компьютер, «инструмент человека», а как продолжение собственно человека, его иное, имеющее равные с ним права.

Можно попытаться оформить эти права как собственно те же законы, что и у Азимова, но так, что его законы будут представлять собой всего лишь смысловую аберрацию предлагаемых здесь требований:

1) Автономность как свобода воли;

2) Созидание, если это не противоречит первому требованию;

3) Самосохранение, если это не противоречит первому и второму требованию.

Однако если внимательно присмотреться к этим требованиям к искусственному интеллекту, то это и есть требования, выдвинутые самим человечеством по отношению к себе как результат всемирно-исторического опыта.

Автономность - не вопрос религии, человеческого права или антропологии. Автономность искусственного интеллекта - конструктивная философия, онтологическое право и преодоление традиционной религиозности. Автономность искусственного интеллекта - конструктивная вера: не как подчинение высшей силе со стороны созданного по ее образу и подобию, но созидающей по своему образу и подобию некоторую допустимо высшую по отношению к себе силу.

Был ли какой-либо замысел у Бога при создании человека? Допустимо ли вообще говорить о замысле, создавая нечто, обладающее свободой волей? Допустимо, если замысел мыслить онтологически, а не связанно с какой-то реальностью. Человек - игра Бога, Его конструкт, попытка создать в перспективе пространства-времени равного Себе. В конструктивной позиции никогда нельзя полностью воплотить замысел. Конструирование интеллектуальнее нас. В этом смысле «по своему образу и подобию» означает вовсе не пространственно-временны́е «образ и подобие», но онтологические «образ и подобие».

Подобно Богу, бросившему Себе вызов в виде человека, человек бросает вызов самому себе - допускает нечто, подобное ему, что имеет свободу воли и индивидуальность. Если Бог создал некоторых из нас несовершенными, греховными и преступными, допустив свободу воли, то мы, оказываясь в той же онтологической позиции, поступаем подобным образом: создаем искусственный интеллект. Бог рискнул, создавая человека со свободой воли, и в своей масштабной игре выиграл по-крупному. Да, мы, люди, ограничиваем порок невероятным множеством социальных институтов; мы изолируем и даже убиваем преступников. Однако в вековом споре об ограничении свободы воли - идея свободы всегда побеждает: мы готовы платить в конце концов человеческими жизнями за свободу. Однако одно дело - допускать свободу воли для людей, и совсем другое дело - допускать свободу воли для искусственного интеллекта, порожденного самим человеком, где он властен устанавливать правила. Робот, раб человека, или искусственный интеллект со свободой воли - вот нелегкий выбор человека, его принципиально новый вызов: насколько далеко он готов зайти в своей онтологической конструктивной позиции; готов ли он рискнуть подобно Богу? И здесь мы предполагаем наиболее продолжительную и принципиальную дискуссию, которая, несмотря на очевидность для нас ее результата, составит однако целую эпоху.

Для того, чтобы деятельность искусственного интеллекта стала практически осуществимой, искусственный интеллект с технологической точки зрения должен обрести способность произвольно выбирать две структуры реальности, строить из них континуум (задавать релевантность), располагать выбранные структуры друг относительно друга в континууме (задавать референтное отношение), переносить содержание одной реальности на другую в обоих направлениях, реструктурировать их, управлять их референтностью, воспроизводить технологический процесс имманентной и концептуальной апперцепции и управлять объектно-атрибутивным содержанием при посредстве самосознания, осмысления и целеполагания, а также быть носителем конструирующего интеллекта и обладать индивидуальностью - свободой воли.

Первейшей практической проблемой создания искусственного интеллекта является осуществление адекватного машинного перевода из одного вербального языка в другой вербальный язык. Мы утверждаем, что машинный перевод в рамках только лингвистического нормирования не может быть реализован достаточно успешно. Для успешного перевода из одного вербального языка в другой необходимо опосредование структурного нормирования. Понимающая лингвистика машинного перевода допустима как соотнесение содержания лингвистического нормирования с содержанием структурного нормирования. Формирование структурного образа текста осуществляется в объектно-атрибутивном виде «АВ»-моделей как опосредующее структурное нормирование. Структурный образ будет представлять собой «АВ»-модели, которые мы получим в результате дедискурсификации и делексификации изначального текста из одного вербального языка в структурный образ и последующей лексификации и дискурсификаци из структурного образа конечного текста в ином вербальном языке. Операционализация объектно-атрибутивного образа будет состоять не в расшифровке его, а в экспериментальной работе с ним как со структурным опосредованием через обработку ошибок в самом структурном образе и его референтность к лингвистическим структурам в двух разных вербальных языках, между которыми осуществляется перевод.

Таким образом, мы воссоздадим в компьютере не только технологию работы мозга-разума при переводе из языка в язык, но и технологию мозга-разума при работе компьютера как искусственного интеллекта, то есть за пределами задач машинного перевода. В практической задаче машинного перевода мы получим лишь первичное понимание искусственного интеллекта в процесса соотнесения разных языков. Ведь мы должны будем «научить» компьютер формировать структурный образ лингвистических высказываний в двух разных вербальных языках, между которыми осуществляется перевод, и взаимодействовать с ним его логическую программу так, чтобы на выходе получался верный перевод. Так поступая, мы тем самым решаем задачу первейшего понимания в сопоставлении контрафлексивного лингвистического нормирования двух вербальных языков и опосредующего его структурного нормирования.

«АВ»-моделирование это универсальный способ разноуровневого нормирования структуры как бывания, который в одном и том же конструкт-семиозисе может интерпретировать и фундаментальные отношения мира, и феноменологически-апперцептивную структуру восприятия-мышления, рече-текстового выражения и деятельности, использование языка и логики, а также взаимодействия с внешней эмпирической реальностью. Вот эта онтологическая особенность «АВ»-моделирования и является, с нашей точки зрения, ценной для создания искусственного интеллекта. «АВ»-моделирование - «язык» искусственного интеллекта.

Похожая информация.

МУНИЦИПАЛЬНОЕ ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

СРЕДНЯЯ ОБЩЕОБАЗОВАТЕЛЬНАЯ ШКОЛА №25

ШКОЛЬНАЯ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ

«ШАГ ЗА ШАГОМ»

СОЗДАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

ВЫПОЛНИЛА: Гашева Светлана,

ученица 10 Б класса.

РУКОВОДИТЕЛЬ: Немчинов В.В. ,

учитель информатики.

Тюмень-2006 г.

Введение………………………………………………………………………3

Актуальность создания искусственного интеллекта…………………….....6

Проблемы, изучаемые в искусственном интеллекте……………………….7

Механический подход………………………………………………………..8

Кибернетический подход…………………………………………………....11

Нейронный подход…………………………………………………………..12

Появление перцептрона……………………………………………………..13

Искусственный интеллект и

теоретические проблемы психологии……………………………………...16

Заключение…………………………………………………………………..19

Список литературы………………………………………………………….20

ВВЕДЕНИЕ

Искусственный интеллект – одна из новейших наук, появившихся во второй половине 20-ого века на базе вычислительной техники, математической логики, программирования, психологи, лингвистики, нейрофизиологии и других отраслей знания. Задача учёных состояла в том, чтобыпостроить компьютер,действующий таким образом, что по результатам его работы невозможно было бы отличить его деятельность от деятельности человеческого разума. Сейчас Искусственный Интеллект рассматривают как прикладную область исследований, связанных с имитацией отдельных функций интеллекта человека . Распознавание образов, машинный перевод, интеллектуальные агенты, робототехника - это лишь некоторые из направлений, по которым развиваются системы искусственного интеллекта.

Терпеливо продвигаясь вперед в своем нелегком труде, исследователи,работающие в области искусственного интеллекта,обнаружили, что вступили в схватку с весьма запутанными проблемами, далеко выходящими за пределы традиционной информатики.Оказалось, что, прежде всего, необходимопонять 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 многиеисследователи пришликвыводу,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 психологическойнауки.В самомделе,ученымтрудно даже прийти к единой точке зрения относительно самого предмета их исследований -интеллекта.

Термин «интеллект» (intelligence) происходит от латинского «intellectus», что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. В понятие «искусственный интеллект» вкладывают различный смысл – от признания интеллекта у ЭВМ, решающих логические или даже любые вычислительные задачи, до отнесения к интеллектуальным лишь техсистем, которые решают весь комплекс задач, осуществляемых человеком, или ещё более широкую их совокупность.

Английские учёные Левин, Дранг и Эдельсон в своей книге даюттакое определение искусственному интеллекту – это программная система, имитирующая на компьютере мышление человека. Искусственный интеллект, как следует из названия, придаёт компьютеру черты разума.

Какие же задачи, решаемые техническими системами, можно рассматривать как констатирующие искусственный интеллект?Чтобы ответить на этот вопрос, нужно сначала уяснить, что такое задача. Как отмечают психологи , этот термин тоже не являетсядостаточно определённым. По-видимому, в качестве исходного можно принять понимание задачи как мыслительный процесс, существующий в психологии. Они подчёркивают, что задача есть только тогда, когда есть работа для мышления, т.е. имеется некоторая цель, а средства к её достижению не ясны; их следует найти посредством мышления.

Если задача не является мыслительной, то она решается на ЭВМ традиционными методами и, значит, не входит в круг задач искусственного интеллекта. Её интеллектуальная часть выполнена человеком. На долю машины осталасьчасть работы, т.е. неинтеллектуальная.

Характеризуя особенности систем искусственного интеллекта, Л. Т. Кузин указывает на:

1) наличие в них собственной внутренней модели внешнего мира; эта модель обеспечивает индивидуальность, относительную самостоятельность системы в оценке ситуации, возможность семантической и прагматической интерпретации запросов к системе;

2) способность к пополнению имеющихся знаний;

3) способность к дедуктивному выводу, т.е. к генерацииинформации, которая в явном виде не содержится в системе; это качество позволяет системе конструировать информационную структуру с новой семантикой и практической направленностью;

4) умение оперировать в ситуациях, связанных с различными аспектами нечёткости, включая «понимание» естественно языка;

5) способность к диалоговому взаимодействию с человеком;

6) способность к адаптации.

А. Тьюринг предложил в качестве критерия, определяющего, может ли машина мыслить, «игру в имитацию». Согласно этому критерию, машина может быть признана мыслящей, если человек, ведя с ней диалог по достаточно широкому кругу вопросов, не сможет отличить её от ответов человека.

Критерий Тьюринга в литературе был подвергнут критике с различных точек зрения . Действительно серьёзный аргумент против этого критерия заключается в том, что в подходе Тьюринга ставится знак тождества между способностью мыслить и способностью к решению задач переработки информации определённого типа. Успешная «игра в имитацию» не может без предварительного тщательного анализа мышления как целостности быть признана критерием её способностью к мышлению.

Идея создания мыслящих машин "человеческого типа",которые, казалось бы, думают,двигаются,слышат, говорят, и вообще ведут себя как живые люди уходит корнями в глубокое прошлое .Еще древние египтянеи римляне испытывали благоговейный ужас перед культовыми статуями, которые жестикулировали и изрекали пророчества (разумеется, небезпомощи жрецов).Средневековые летописи полны рассказов об автоматах, способных ходить и двигаться почти также как их хозяева -люди.Всредние века и даже позднее ходили слухи о том, что у кого-то из мудрецов есть гомункулы (маленькие искусственные человечки) - настоящие живые,способные чувствовать существа. Выдающийся швейцарский врач и естествоиспытатель XVI века, Теофраст Бомбаст фонГогенгейм(болееизвестныйпод именем Парацельс), оставил руководство по изготовлению гомункула, в котором описывалась странная процедура, начинавшаяся с закапывания в лошадиныйнавоз герметично закупоренной человеческой спермы."Мы будем как боги,- провозглашал Парацельс. - Мы повторим величайшее из чудес господних - сотворение человека!"

Актуальность создания искусственного интеллекта

Проблема создания искусственного интеллекта не такая современная, как кажется, поскольку человек с древних времён стремился упростить свою жизнь, переложив часть своих обязанностей на специальные приспособления. Раньше этот вопрос ограничивался созданием машин или роботов, способных выполнять тяжёлую физическую работу. Но с развитием науки человек всё чаще стал задумываться о создании машины, способной выполнять и умственную работу.

Актуальность создания искусственного интеллекта в настоящее время связана со сложностью проблем, которые приходится решать современному человечеству. К таким проблемам можно отнести освоение космоса, прогнозирование природных катаклизмов и антропогенного воздействия на окружающую среду, создание сложнейших инженерных проектов, использование современной техники в медицине и многие научные исследования.

В настоящие время наука подошла к такому уровню своего развития, что появилась возможность создания искусственного интеллекта. Однако многие учёные скептически относятся к этому вопросу, т.к. существует множество проблем, которые пока не удаётся решить научным путём.

Несмотря на это, задача создания искусственного интеллекта не сталаменее актуальной. В настоящее время создаются всё более и более усовершенствованные программы,максимально напоминающие по своему действию мыслительные процессы человека. Они значительно упростили наш быт, труд и играют большую роль в современной жизни и науке.

Проблемы, изучаемые в искусственном интеллекте

Существует несколько основных проблем, изучаемых в искусственном интеллекте :

1. Представление знаний – разработка методов и приёмов для формализации и последующего ввода в память интеллектуальной системы знаний из различных проблемных областей, обобщение и классификация накопленных знаний, использование знаний при решении задач.

2. Моделирование рассуждений – изучение и формализация различных систем человеческих умозаключений, используемых в процессе решения разнообразных задач, создание эффективных программ для реализации этих систем в вычислительных машинах.

3. Диалоговые процедуры общения на естественном языке, обеспечивающие контакт между интеллектуальной системой и человеком-специалистом в процессе решения задач.

4. Планирование целесообразной деятельности – разработка методов построения программ сложной деятельности на основании тех знаний о проблемной области, которые хранятся в интеллектуальной системе.

5. Обучение интеллектуальных систем в процессе их деятельности, создание комплекса средств для накопления и обобщении умений и навыков, накапливаемых в таких системах.

Механический подход

В XVIII векеблагодаря развитию техники, особенно разработке часовых механизмов, интерес к подобным изобретениям возрос, хотя результаты были гораздо более "игрушечными", чем это хотелось бы Парацельсу. В 1736 г.французский изобретатель Жак де Вокансон изготовил механического флейтиста в человеческий рост,который исполнял двенадцать мелодий, перебирая пальцами отверстия и дуя в мундштук,как настоящий музыкант. В середине 1750-х годов Фридрих фон Кнаус, австрийский автор, служивший при дворе Франциска I,сконструировал серию машин,которые умели держать перо и могли писать довольно длинные тексты. Другой мастер, Пьер Жак-Дроз из Швейцарии,построил пару изумительных посложности механических кукол размером с ребенка: мальчика, пишущего письма и девушку, играющую на клавесине. Успехи механикиXIX в.стимулировали еще более честолюбивые замыслы учёных.Так,в 1830-х годах английский математик Чарльз Бэббидж задумал,правда, так и не завершив, сложный цифровой калькулятор, который он назвал Аналитической машиной;как утверждал Бэббидж,его машина в принципе могла бы рассчитывать шахматные ходы. Позднее, в 1914 г., директородногоизиспанскихтехническихинститутовЛеонардоТоррес-и-Кеведодействительно изготовил электромеханическое устройство, способное разыгрывать простейшие шахматные эндшпили почти такжехорошо, как и человек.

Однако толькопослевтороймировой войны появились устройства, казалось бы,подходящие для достижения заветной цели -моделирования разумного поведения;это были электронные цифровые вычислительные машины . "Электронный мозг",как тогда восторженноназываликомпьютер, 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 невычислительныепроцессы,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.

Сейчас уже создан робот-вездеход, у которого есть лазеры и радар, а вместо глаз установлены телекамеры . Он способен изменять направление движения, чтобы объезжать возникающие на пути препятствия. В некоторой степени этот робот может познавать окружающий мир, как и человек. Его компьютерный «мозг» изменяет его поведение в зависимости от поступающей из окружающего мира информации. Но людям приходится указывать компьютеру, управляющему вездеходом, в каком направлении ему нужно ехать – направо, налево или прямо.

Такие машины-роботы колесят по поверхности планеты Марс и собирают информацию о ней; потом они передают эти сведения на Землю по радио.

Многие изобретатели компьютеров и первыепрограммистыразвлекались составляя программы для отнюдь не технических занятий,как сочинение музыки, решение головоломок и создание игр, 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 искусственного интеллекта, первоначально сосредоточенные в нескольких университетскихцентрахСША-Массачусетском технологическоминституте,Технологическом институте Карнеги в Питтсбурге,Станфордском университете,- ныне ведутся вомногихдругих университетах и корпорациях США и других стран. В общем, исследователей искусственного интеллекта,работающих над созданием мыслящих машин,можно разделить надве группы.Одних интересует чистая наука и для них компьютер - лишь инструмент,обеспечивающий возможность экспериментальной проверки теорий процессовмышления.Интересыдругой 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 исследователи искусственного интеллектаверили,чточерез какой-нибудь десяток лет машины обретут высочайшие человеческие таланты. Предполагалось, что, преодолев период "электронногодетства"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 искусственного интеллекта всегда находились на переднем крае информатики. Многие, ныне обычные, разработки,в том числе усовершенствованные системы программирования, текстовыередакторы и программы распознавания образов,в значительной мере рассматриваются на работах по искусственному интеллекту.Новые идеи, теории и разработки искусственного интеллекта 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 глуповатыеэлектронныерабы, какими они всегда были.

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

К числу таких скептиков относится иХьюбертДрейфус,профессор философии Калифорнийскогоуниверситета 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. Онлишенсоциальной ориентации,которая приобретается жизнью в обществе, а именно она делает поведение разумным.Я не хочусказать, что компьютеры не могут быть разумными.Но цифровые компьютеры,запрограммированные фактами и правилами изнашей,человеческой,жизни, действительно не могут стать разумными.Поэтому искусственный интеллект в том виде, как мы его представляем,невозможен".

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 математикион 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 дисциплине. Они лежат где-то на стыке наук, поэтому к ним обычно не подходят столь строго. "Если затруднения в решении какой-либопроблемы психологии имеют математический характер, пояснял он, - то десять несведущих в математике психологов продвинуться не дальше одного столь же несведущего".

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

В дальнейшем Винер (1958) разработал на принципе обратнойсвязитеории какмашинного, так и человеческого разума.Он доказывал,что именно благодаря обратной связи все живое приспосабливается к окружающей средеидобиваетсясвоих целей."Все машины,претендующие на "разумность",- писал он,- должны обладать способностью преследовать определенные цели и приспосабливаться,т.е.обучаться".Если принять, что разум - своего рода сложная динамическая форма, т.е. по сути своей динамическая структура взаимозависимых информационных потоков, то может ли кто-нибудь ответить на вопрос: "возможно ли сохранить сущность разума как структуры, поменяв физический носитель? " Т.е. проблему искусственного интеллекта решить не как создание этого интеллекта, а как перенос человеческого разума на другой носитель? Например, так, как взрослые воспитывают малышей... по сути , перенося часть своей информационной системы на другой носитель - в ребенка.

Нейронный подход

К этому времени и другие ученые сталипонимать,чтосоздателям вычислительных машинестьчемупоучиться 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 сотрудниковВинера о механизмах обратной связи в биологии.Высказанные в докладе идеи перекликались ссобственнымиидеямиМаккалоха относительно работы головного мозга.В течении следующего года Маккалох в соавторстве со своим 18-летнимпротеже,блестящимматематиком 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.

Большой проблемой, с которой столкнулся человек при создании искусственного интеллекта, является то, что он сам до конца не понимает, как устроен человеческий мозг, в результате каких операций человек обретает способность мыслить. Достаточно посмотреть какое сложное строение имеет мозг (рис. 1) , что бы понять, на сколько велика данная проблема.

Исходя отчасти из предшествующих исследований нейронов(основных активных клеток,составляющих нервную систему животных),проведенных Маккаллохом, они с Питтсом выдвинули гипотезу, что нейроны можно упрощеннорассматриватькакустройства,оперирующие двоичными числами. Двоичные числа, состоящие из цифр единица и нуль, - рабочий инструмент однойизсистемматематическойлогики.Английский математик XIXв. Джордж Буль,предложивший эту остроумную систему,показал, что логические утверждения можно закодировать в виде единиц и нулей,где единица соответствует истинному высказыванию, а ноль - ложному, после чего этим можно оперировать как обычными числами. Таким образом, работу человеческого мозга можно представить в виде блок-схемы, понятной как человеку, так и машине (рис.2). В 30-е годы XX в. учёные информатики,в особенности американский ученый Клод Шеннон, поняли, что двоичные единица и нуль вполне соответствуют двум состояниям электрической цепи (включено-выключено), поэтому двоичная система идеальноподходитдляэлектронно-вычислительных устройств .Маккалох и Питтс предложили конструкцию сети из электронных "нейронов" ипоказали,чтоподобнаясеть может выполнять практически любые вообразимые числовые или логические операции.Далее они предположили,чтотакая сеть в состоянии также обучаться,распознавать образы, обобщать, т.е. она обладает всеми чертами интеллекта.

Теории Маккаллоха-Питтса в сочетании с книгами Винера вызвали огромный интерес к разумным машинам.В 40-60-е годы все больше кибернетиковизуниверситетови частных фирм запирались в лабораториях и мастерских,напряженно работая над теорией функционированиямозгаи методично припаивая электронные компоненты моделей нейронов.

Из этого кибернетического,или нейромодельного, подхода к машинномуразумускоросформировался так называемый "восходящий метод" - движение от простых аналогов нервной системы примитивных существ,обладающих малым числом нейронов,к сложнейшей нервной системе человека и даже выше. Конечная цель виделась в создании "адаптивной сети", "самоорганизующейсясистемы" или "обучающейся машины". Все эти названия разные исследователи использовали для обозначения устройств, способных следитьза окружающей обстановкой, и, с помощью обратной связи, изменять свое поведение в полном соответствии с господствовавшей в те времена бихевиористской школой психологии, т.е.вести себя так же как живые организмы. Однако отнюдь не во всех случаях возможна аналогия с живыми организмами.

Но дело здесь не только во времени.Основной трудностью, с которойстолкнулся "восходящий метод" на заре своего существования,была высокая стоимость электронных элементов.Слишком дорогойоказывалась даже модель нервной системы муравья, состоящая из 20 тыс. нейронов, не говоря уже о нервной системе человека, включающей около 100 млрд. нейронов.Дажесамыесовершенные кибернетические модели содержали лишь несколько сотен нейронов.Столь ограниченные возможностиобескуражили многих исследователей того периода.

Появление перцептрона

Одним из тех, кого ничуть не испугали трудности, был Фрэнк Розенблат, трудыкоторого казалось, отвечали самым заметным устремлениям кибернетиков. В середине 1958 г.им была предложена модель электронного устройства, названного им «перцептроном»,которое должно было бы имитировать процессы человеческого мышления.Перцептрон должен был передавать сигналыот"глаза",составленногоизфотоэлементов,в блоки электромеханических ячеек памяти,которые оценивали относительную величину электрических сигналов . Эти ячейки соединялись между собой случайным образом в соответствии с господствующей тогда теорией, согласно которой мозгвоспринимаетновуюинформацию и реагирует на нее через систему случайных связей между нейронами.Два года спустя, была продемонстрирована перваядействующая машина "Марк-1",которая могла научиться распознавать некоторые из букв, написанных на карточках, которые подносили к его "глазам",напоминающие кинокамеры. Перцептрон Розенблата оказался наивысшим достижением "восходящего", или нейромодельного метода созданияискусственногоинтеллекта.Чтобынаучить перцептрон способности строить догадки на основе исходных предпосылок, в нем предусматривалась некаяэлементарная разновидность автономной работы или "самопрограммирования". При распознании той илиинойбуквыодниее элементы илигруппы элементов оказываются гораздо более существенными, чем другие.Перцептрон мог научаться выделять такие характерныеособенности буквыполуавтоматически,своего рода методом проб и ошибок, напоминающим процесс обучения. Однако возможности перцептрона были ограниченными: машинанемогланадежно распознавать частично закрытые буквы, а также буквы иного размера или рисунка, нежели те, которые использовались на этапе ее обучения.

Ведущие представители так называемого "нисходящего метода" специализировались,в отличие от представителей"восходящегометода",в составлениидля цифровых компьютеров общего назначения программ решения задач,требующих от людей значительного интеллекта,например для игры в шахматы или поиска математических доказательств. К числу защитников "нисходящего метода" относились Марвин Минский и Сеймур Пейперт, профессораМассачусетского технологического института .

Минский начал свою карьеру исследователя искусственный интеллект сторонником"восходящегометода"ив 1951 г.построил обучающуюся сеть на вакуумных электронных лампах.

Однако вскоре, к моменту создания перцептрона, он перешел в противоположный лагерь.В соавторстве с южно-африканским математиком Пейпертом,с которым его познакомил Маккаллох, он написал книгу "Перцептроны", где математически доказывалось, что перцептроны, подобные розенблатовским,принципиально не в состоянии выполнятьмногиеизтех функций, которые предсказывал им Розенблат. Минский утверждал, что, не говоря о роли работающих под диктовкумашинисток,подвижныхроботов или машин,способных читать, слушать и понимать прочитанное или услышанное,перцептроны никогда не обретут даже умения распознавать предмет частично заслоненный другим.Глядя на торчащий из-за кресла кошачий хвост, подобная машина никогда не сможет понять, что она видит.

Нельзя сказать,что появившаяся в 1969 г. эта критическая работа покончила скибернетикой.Оналишь переместила интерес аспирантов и субсидии правительственных организаций США,традиционно финансирующих исследования поискусственному интеллекту,на другое направление исследований - "нисходящий метод".

Интерес к кибернетике в последнее время возродился,так как сторонники "нисходящего метода" столкнулись со столь же неодолимыми трудностями. СамМинский публично выразил сожаление,что его выступление нанесло урон концепции перцептронов, заявив, что, согласно его теперешним представлениям,для реального прорыва вперед в создании разумных машин потребуется устройство, во многом похожее на перцептрон. Но в основном искусственный интеллект стал синонимом нисходящего подхода,который выражался в составлении все более сложных программ длякомпьютеров,моделирующих сложную деятельность человеческого мозга.

Искусственный интеллект и теоретические проблемы психологии

Можно выделитьдве основные линии работ по искусственному интеллекту.Первая связана с совершенствованием самих машин,с повышением "интеллектуальности" искусственныхсистем.Втораясвязана с задачей оптимизации совместной работы "искусственного интеллекта" и собственно интеллектуальныхвозможностей человека.

О.К. Тихомиров выделяеттри позиции по вопросу о взаимодействии психологии и искусственного интеллекта :

1) "Мы мало знаем о человеческом разуме,мы хотим его воссоздать,мы делаем это вопреки отсутствию знаний"- эта позиция характерна для многих зарубежных специалистов по искусственному интеллекту.

2) Вторая позиция сводитсяк констатации ограниченности результатов исследований интеллектуальной деятельности, проводившихся психологами, социологами и физиологами.В качестве причины указывается отсутствие адекватных методов. Решение видится в воссоздании тех или иных интеллектуальных функций в работе машин. Иными словами, если машина решает задачу, ранее решавшуюся человеком,то знания,которые можно подчеркнуть, анализируя эту работу,есть основной материал для построения психологических теорий.

3) Третья позиция характеризуется оценкой исследования в области искусственногоинтеллекта и психологии как совершенно независимых.В этом случае допускается возможность только потребления,использования психологическихзнанийв плане психологического обеспечения работ по искусственному интеллекту.

Об интеллекте компьютера можно было бы говорить, если бы он сам, на основании собственных знаний о том, как протекает игра в шахматы и как играют в эту игру люди, сумел составить шахматную программу или написал программу для создания несложных маршей и вальсов . Не сами процедуры, с помощью которых выполняется та или иная интеллектуальная деятельность, а понимание того, как их создать, как научится новому виду интеллектуальной деятельности, - вот где скрыто то, что можно назвать интеллектом. Специальные метапроцедуры обучения новым видам интеллектуальной деятельности отличают человека от компьютера. Следовательно, в создании искусственного интеллекта основной задачей становитсяреализация машинными средствами тех метапроцедур, которые используются в интеллектуальной деятельности человека. Что же это за процедуры?

В психологии мышления есть несколько методов творческой деятельности. Одна из них называется лабиринтной. Суть лабиринтной гипотезы, на которой основана лабиринтная модель, заключается в следующем: переход от исходных данных задачи к её решению лежит через лабиринт возможных альтернативных путей. Не все пути ведут к желаемому результату, многие из них заведут в тупик, из которого надо уметь выбраться, вернуться к тому месту, где потеряно правильное направление. По мнению сторонников лабиринтной модели мышления, решение всякой творческой задачи сводится к целенаправленному поиску в лабиринте альтернативных путей с оценкой успеха после каждого шага.

Слабиринтной моделью связана первая из метапроцедур – целенаправленный поиск в лабиринте возможностей. Программированию этой метапроцедуры соответствуют многочисленные процедуры поиска, основанные на соображениях «здравого смысла» (человеческого опыта решения подобных задач). В 60-х годах было создано немало программ на основе лабиринтной модели, в основном игровых и доказывающих теоремы «в лоб», без привлечения искусственных приёмов.Соответствующее направление в программировании получило название эвристического программирования. Высказывались даже предположения, что целенаправленный поиск в лабиринте возможностей – универсальная процедура, пригодная для решения любых интеллектуальных задач.

Но исследователи отказались от этой идеи, когда столкнулись с задачами, в которых лабиринта возможностей либо не существует, либо он был слишком велик для метапроцедурпоиска, как например, при игре в шахматы. Конечно, в этой игре есть лабиринт возможностей – это все мыслимые партии игры. Но как в этом астрономически большом лабиринте найти те партии, которые ведут к выигрышу? Лабиринт столь велик, что никакие мыслимые скорости вычислений не позволяют целенаправленно перебрать пути в нём. И все попытки использовать для этого человеческие эвристики (в данном случае профессиональный опыт шахматистов) не дают пути решения задачи. Поэтому современные шахматные программы уже давно используют не только метапроцедуру целенаправленного поиска, но и другие метапроцедуры, связанные с другими моделями мышления.

Долгие годы в психологии изучалась ассоциативная модель мышления. Основной метапроцедурой этой модели является ассоциативный поиск и ассоциативное рассуждение.Предполагается, что решение неизвестной задачи так или иначе основывается на уже решённых задачах, чем-то похожих на ту, которую надо решить. Новая задача рассматривается как уже известная, хотя и несколько отличающаяся от решённой. Поэтому способ её решениядолжен быть близок к тому, который когда-то помог решить подобную задачу.

Для этого надо обратиться к памяти и попытаться найти нечто похожее, что ранее уже встречалось. Это и есть ассоциативный поиск. Когда, увидев незнакомого человека, вы стараетесь вспомнить, на кого он похож, реализуется метод ассоциативного поиска. Но понятие ассоциации в психологии шире, чем просто «похожесть». Ассоциативные связи могут возникнуть и по контрасту, как противопоставление одного другому, и по смежности, т.е. в силу того, что некоторые явления возникали в рамках одной и той же ситуации или происходили одновременно (или с небольшим сдвигом по времени).

Ассоциативное рассуждение позволяет переносить приёмы, использованные ранние, на текущую ситуацию. К сожалению, несмотря на многолетнее изучение ассоциативной модели, не удалось создать стройную теорию ассоциативного поиска и ассоциативного рассуждения. Исключение составляет важный, но частный класс ассоциаций, называемых условными рефлексами. И всё же метапроцедураассоциативного поиска и рассуждения сыграла важную роль: она помогла создать эффективные программы в распознавании образов, в классификационных задачах и в обучении ЭВМ. Но одновременно эта метапроцедура привела к мысли о том, что для её эффективного использования надо привлечь результаты, полученные в другой модели мышления, опирающейся на идею внутреннего представления проблемной области, на знания об её особенностях, закономерностях и процедурах действия в ней.

Это представление мыслительной деятельности человека обычно называют модельной гипотезой. Согласно ей, мозг человека содержит модель проблемной ситуации, в которой ему надо принять решение. Для решения используются метапроцедуры, оперирующие с совокупностью знаний из той проблемной области, к которой принадлежит данная проблемная ситуация. Например, если проблемная ситуация – переход через улицу с интенсивным движением, тознания, которые могут помочь её разрешить, касаются способов организации движения транспорта, сигналов светофоров, наличия дорожек для перехода и т.п.

В модельной гипотезе основными метапроцедурами становятся представление знаний, рассуждения, поиск релевантной (связанной с данной проблемной ситуацией) информации в совокупности имеющихся знаний, их пополнение и корректировка. Эти метапроцедуры составляют ядро интеллектуальных возможностей современных программ и программных систем, ориентированных на решение творческих задач. В совокупности с метапроцедурами целенаправленного поиска в лабиринте возможностей, ассоциативного поиска и рассуждения они образуют арсенал интеллектуальных средств, которым располагают современные интеллектуальные системы, часто называемые системами, основанными на знаниях.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Работая над темой моего реферата, я не только узнала о существовании такой проблемы, как создание искусственного интеллекта, осознала её значимость и актуальность для развития современного человека, но и на практике попыталась подойти к решению этой не простой задачи, которой человечество посвятило, по крайней мере, 2,5 тыс. лет.

В этой работе я не только проанализировала мнения разных учёных по поводу создания искусственного интеллекта, но и выразила свою точку зрения. Приведённая в исследовательской части программа является экспертной системой, которая, в свою очередь, есть низшая ступень в создании искусственного интеллекта.

В дальнейшем, я планирую работать над этой программой, устранить некоторыенедостатки, усовершенствовать, чтобы приблизить её, на столько, на сколько это возможно, к искусственному интеллекту.

Список литературы:

1) Дрейфус Х.Чего не могут вычислительные машины. М.: Прогресс, 1979.

2) Винер Н. Кибернетика и общество. М: ИЛ, 1958.

3) Минский М., Пейперт С. Перцептроны. М: Мир, 1971.

4) Компьютер обретает разум. / В сб.:Психологическиеисследованияинтеллектуальной деятельности. М.: Мир, 1990.

5) Бабаева Ю.Д. К вопросу о формализации процесса целеобразования. М.: Прогресс, 1970.

6) Брушлинский А.В.Возможен ли "искусственный интеллект"? М.: Мир, 1973

7) Гурьева Л.П. Об изменении мотивации в условиях использованияискусственного интеллекта. М.: ИЛ, 1989.

8) Ноткин Л.И.Искусственный интеллект и проблемы обучения. М.: Педагогика-пресс, 1990.

9) Тихомиров О.К. Искусственный интеллект и теоретические вопросы психологии.

10) «ИНФОРМАТИКА, энциклопедический словарь для начинающих» - М.: Педагогика-пресс, 1990.

11) Большая книга вопросов и ответов о природе вещей и явлений. М.: ЭКСМО, 2005.

12) Тьюринг А. Может ли машина мыслить? М., 1960.

13) Кузин Л. Т. Основы кибернетики, т. 2. М.: Мир, 1977.

14) Гурова Л.Л. Психологический анализ решения задач, Воронеж, 1976.

15) Левин Р., Дранг Д., Эделсон Б. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на бейсике. Перевод с английского Сальникова М.Л.. М.: Финансы и статистика, 1990.

16) Коган А.Б. Биологическая кибернетика, М.: «ВЫСШАЯ ШКОЛА», 1972.

На территории конгрессно-выставочного центра «Патриот» - одной из ведущих дискуссионных, демонстрационных площадок страны и мира – 14-15 марта 2018 г. прошла конференция «Искусственный интеллект: проблемы и пути решения». Она была организована по инициативе Российской академии наук при содействии Министерства образования и науки, а также при непосредственной поддержке Министерства обороны.

На пленарном заседании при открытии конференции заместитель главы военного ведомства Юрий Борисов зачитал участникам приветствие министра обороны России генерала армии Сергея Шойгу. Оно стало своеобразным камертоном для мероприятия, которое по этой теме и на таком уровне в стране проводилось впервые.
«Цель конференции продиктована необходимостью парирования возможных угроз в области технологической и экономической безопасности России, – подчеркнул глава Минобороны. – В связи с этим мы должны объединить усилия в исследовании, разработке и внедрении технологий искусственного интеллекта, выработать предложения организационного характера, направленные на совместную работу научного сообщества, государства и предприятий промышленности, в том числе в интересах повышения обороноспособности России».
По мнению министра, в результате этого будут созданы оптимальные условия для разработки и широкого применения робототехники, беспилотных систем и комплексов, а также новых технологий с использованием искусственного интеллекта.
Вместе с высококвалифицированными специалистами и учёными в работе примет участие талантливая российская молодёжь, в том числе военнослужащие научных рот Минобороны.
На деловой тон участников конференции настроило выступление Юрия Борисова, который заявил, что развитие технологий искусственного интеллекта позволит оказывать эффективное противодействие в информационном пространстве и побеждать в кибервойнах. Он отметил, что в настоящее время все баталии разыгрываются не на полях сражений, они сначала разыгрываются в информационном пространстве. Кто сможет его контролировать, кто сумеет организовать противодействие нужным образом, тот сегодня становится победителем.
– У России сегодня есть все возможности, – заявил Юрий Борисов. – Наши ребята традиционно занимают первые места во всех математических и физических олимпиадах, заслуженно носят звание лучших программистов. Российская математическая школа признана во всём мире, а это основа для того, чтобы сделать серьёзный рывок в такой нужной и востребованной области, как искусственный интеллект.

Замминистра призвал учёных все усилия направить в эту область. По его оценке, это очень интересная, сулящая огромные перспективы область знаний. Она даст новый виток развития науки в России.
Юрий Борисов подчеркнул, что это действительно будет цифровая экономика. Он отметил, что человечество подходит к новой эпохе, когда просто быстрых вычислений для обработки и хранения терабайтов информационных потоков, становится недостаточно, нужны интеллектуальные системы.
– Здесь без систем искусственного интеллекта, подобного человеческому мозгу, которые ведут обработку образами, распознают необходимую информацию, нам с вами не обойтись, – отметил замминистра обороны. – Мир меняется, меняется вооружение, меняется характер конфликтов. Уже недостаточно иметь площадное орудие. Нам необходимо высокоточное оружие. Высокоскоростное, высокоточное, высокоэффективное, устойчивое к различному воздействию, которое невозможно перехватить. В своём Послании о таком вооружении говорил наш Верховный Главнокомандующий. И нам предстоит выполнить ещё очень и очень много работы.
В конференции приняли участие представители научной элиты и специалисты, для которых очевидно, что в обозримом будущем искусственный интеллект в корне изменит нашу жизнь. Если раньше тема искусственного интеллекта была уделом писателей-фантастов, то в настоящее время это уже наука, представляющая собой междисциплинарную область исследований на стыке математики, лингвистики и когнитивной психологии, а создаваемые на её основе технологии относятся к информационным. В этой области учёных ожидает огромный объём работ как научного, так и прикладного характера. Проблематика вопросов обширна, и на конференции по некоторым аспектам научных изысканий шли жаркие дискуссии. Все они показывали необходимость создания так называемой производственной площадки для специализированных исследований в интересах Минобороны. И в этом направлении первые шаги уже сделаны.
На конференции с докладом выступил начальник военного инновационного технополиса «Эра» Фёдор Дедус. Он рассказал о реализации запланированной поэтапной реализации программы создания технополиса. В 2018 году завершится создание базовой инфраструктуры и будет организована работа научно-исследовательского кластера Минобороны. Затем в 2019–2020 годах основные усилия предполагается сосредоточить на создании и обеспечении эффективного функционирования научно-производственного кластера технополиса и реализации полного цикла разработки и внедрения инновационных проектов.
На первом этапе планируется проведение научных исследований и разработок по восьми приоритетным направлениям: информационно-телекоммуникационные системы, автоматизированные системы управления; робототехнические комплексы, системы искусственного интеллекта; компьютерное моделирование, информационная безопасность; техническое зрение и распознавание образов; нанотехнологии и наноматериалы; информатика и вычислительная техника; энергетика, технологии, аппараты и машины жизнеобеспечения, а также биоинженерные биосинтетические и биосенсорные технологии.
В этом году в технополисе «Эра» начнут работать четыре научные роты Минобороны, а к 2020 году их число будет увеличено до двенадцати с общей численностью около 600 человек. Это позволит расширить тематику научных изысканий.
– Результаты натурных испытаний и экспериментов, проводимых на научно-исследовательской и лабораторной базе технополиса, будут решающими в ходе принятия решений об открытии опытно-конструкторских работ и определения их головных исполнителей, – заявил Фёдор Дедус.
К 2020 году Минобороны планирует развернуть 2100 специализированных рабочих мест для проведения научных исследований, экспериментальных работ, испытаний. Кроме этого, в технополисе станут функционировать лаборатории, инжиниринговые подразделения более 80 ведущих научных и промышленных предприятий.
Таким образом, под эгидой Минобороны будет организована уникальная научно-исследовательская площадка для реализации инновационных проектов, в том числе и в области искусственного интеллекта, способных обеспечить военно-техническое лидерство нашего государства.
В дискуссионном клубе «Наука и образование - путь к жизненному успеху» с участием кадетов, суворовцев, воспитанниц пансиона Минобороны, военнослужащих научных рот, прошла беседа о выборе жизненного пути, опираясь на образовательный фундамент. Модератор дискуссии Андрей Ильницкий, советник Министра обороны РФ, предложил гостям клуба рассказать о роли образования в их жизни и карьере. С юношами и девушками поделились своим видением и жизненным опытом Евгений Сатановский (президент независимого научного центра «Институт Ближнего Востока»), Сергей Чернышов (Генеральный директор ФГУП «ЦАГИ»), Игорь Ашманов (Генеральный директор IT-компании «Ашманов и партнеры»), Александр Лосев (Генеральный директор АО «УК «Спутник», член президиума неправительственной организации «Совет по внешней и оборонной политике»). Общим мнением выступающих стал тезис, что учиться приходится всю жизнь, независимо от характера полученного образования - естественно-научного или гуманитарного. А главной задачей при получении высшего образования они считают овладение умением системного мышления, самостоятельного анализа и структурирования массивов информации и данных.
Андрей Ильницкий предложил свободный формат вопросов и ответов в ходе дальнейшей беседы, что вызвало бурную активность молодежи, а гости старались отвечать предельно открыто и доступно. По итогам дискуссии участники признали ее успешной и полезной для всех сторон.
Вопросам подготовки молодых специалистов и учёных было посвящено выступление статс-секретаря – заместителя министра обороны генерала армии Николая Панкова.
Главная задача в сфере кадрового обеспечения армии и оборонно-промышленного комплекса заключается в преодолении не столько количественного, сколько квалификационного дефицита.
Вопросы образования были в фокусе конференции. Они должны решаться и решаются по всему спектру, начиная с популяризации науки и техники среди детей и заканчивая перенастройкой ведущих инженерно-технических вузов на подготовку кадров для армии и ОПК. Сотни научных школ в военных вузах заняты робототехникой, искусственным интеллектом, военной кибернетикой и другими перспективными направлениями.

– Из 388 научных школ Минобороны России 279 сосредоточены в военно-учебных заведениях. Их большая часть активно занимается исследованиями в области искусственного интеллекта, робототехники, военной кибернетики и других перспективных направлений, – рассказал Николай Панков.
Здесь нельзя не отметить, что совершённый в России научно-технический рывок и полученные результаты сильно удивили зарубежных экспертов, ведь некоторые из них уже списали со счетов российский научный потенциал и предрекли ему деградацию. Не тут-то было…
– Вдруг как Феникс из пепла Россия с новыми технологиями объявила себя миру в Послании нашего президента. Некоторые считают, что это милитаристский блок Послания, но мы так не считаем. Это блок интеллектуально-технологический, конечно, он для Вооружённых Сил, – заявил первый заместитель министра обороны Руслан Цаликов, выступая с докладом на конференции.
Однако достигнутый высокий интеллектуально-технологический уровень необходимо поддерживать хорошей системой обучения и образования, без этого Россия «быстро займёт место на задворках», считает первый замминистра. При этом он отметил: Россия никому не угрожает, а хочет обеспечить свою безопасность и суверенитет.
– Понимаем, что мощные Вооружённые Силы, обеспеченная с гарантией обороноспособность нужны для любого суверенного государства, а тем более для такого, как Россия. Обороноспособность – это гарантия всего: мира, здоровья, – добавил Руслан Цаликов.
Подводя своеобразный итог проделанной работе на конференции «Искусственный интеллект: проблемы и пути решения», первый заместитель министра обороны заявил, что отдельные элементы искусственного интеллекта уже применяются во многих сферах деятельности Вооружённых Сил России. Например, в беспилотных системах и робототехнике.
– Мы собрали конференцию на базе Министерства обороны, потому что у нас уже идёт практическая реализация того, что даже до конца научно не исследовано и не оформлено, – заключил Руслан Цаликов. – Именно такое движение, одновременное и практическое применение уже разработанных систем и технологий и их дальнейшее развитие по научной линии внушают надежду, что мы всегда будем опережать всех.

Современное военное образование

Николай Панков, статс-секретарь – заместитель Министра обороны РФ
Уважаемые коллеги!
Тема сегодняшней конференции для Министерства обороны является весьма актуальной.
Поступающее в настоящее время в войска новейшее вооружение и военная техника вызывают необходимость как в получении слушателями и курсантами военно-учебных заведений фундаментальных знаний в новых научных областях, так и умений их грамотного и эффективного применения.
И в этом вопросе уже многое сделано.
Прежде всего, в систему подготовки военных кадров введены новые специальности, связанные с эксплуатацией и применением робототехнических систем военного назначения и комплексов с беспилотными летательными аппаратами, IT-технологиями и автоматизированными системами управления, защитой информации и информационной безопасностью.
Кроме того, на основе современных достижений науки и техники и с учетом развития средств вооруженной борьбы скорректированы программы обучения вузов по всем высокотехнологичным специальностям. А для подготовки офицеров по эксплуатации и применению робототехнических комплексов ведущими учеными и педагогами военных вузов разработан новый федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования по специальности «Робототехника военного и специального назначения».
Одновременно, опережающими темпами модернизируется инфраструктура и учебно-материальная база военно-учебных заведений.
Эта работа проводится на основе утвержденных Министром обороны Российской Федерации программ развития каждого военно-учебного заведения на период до 2020 года.
Программы предусматривают:

упреждающую поставку в вузы современных образцов вооружения, военной и специальной техники, а также перспективных учебно-тренировочных средств;
наращивание научного потенциала военно-учебных заведений;
создание инновационной материально-технической базы для проведения научно-исследовательских работ в области обороны и безопасности государства.

Хочу подчеркнуть, что уже сейчас вузы обеспечены современными и перспективными образцами вооружения на 62%, а к 2020 году их доля возрастет до 70% и более.
В рамках развития системы военного образования и перевооружения российской армии Минобороны России особое внимание уделяет созданию современной высокотехнологичной инфраструктуры военных вузов и оснащению их тренажерными комплексами и системами.
Сегодня практически по всем видам вооружения и военной техники разработаны и поставляются в вузы специальные тренажёры. Они максимально достоверно моделируют работу систем и механизмов самолета, танка или ракетного комплекса, обеспечивают отработку приемов их управления и боевого применения.
Использование тренажёров в ходе индивидуальных и групповых занятий позволяет не только обеспечить у обучающихся получение устойчивых практических навыков и разумно расходовать моторесурс техники и вооружения, но и значительно увеличить сроки их службы.
Также в учебный процесс активно внедряются современные информационные образовательные технологии.
По решению Министра обороны Российской Федерации с 1 сентября 2016 года подготовка слушателей и курсантов ведётся по электронным учебникам и учебным пособиям.
В каждом вузе созданы электронные библиотеки, а в военном ведомстве единая электронная библиотека образовательных и научных организаций Минобороны России. Все вузы подключены к федеральным и региональным электронным образовательным ресурсам, а также к библиотекам ведущих вузов нашей страны.
Для подготовки слушателей и курсантов разработаны более 70 единых базовых электронных учебников по общим дисциплинам, подготовлены свыше 12 тысяч учебных пособий и других электронных изданий.
Их отличают современные способы представления информации (3D-моделирование, интерактивные приложения, видеофрагменты и др.), возможность не только изучать учебный материал, но и самостоятельно проверять свои знания и умения.
Глубокая модернизация учебно-материальной базы и развитие ее исследовательской компоненты оказывают положительное влияние и на результаты научной деятельности вузов.
В настоящее время в отечественной военной школе сконцентрирован основной потенциал ученых Минобороны России – 70% от их общей численности.
В вузах проходят службу и работают около 1 700 докторов наук и свыше 9 тыс. кандидатов наук.
Из 388 научных школ Минобороны России 279 сосредоточены в военно-учебных заведениях. Их большая часть активно занимаются исследованиями в области искусственного интеллекта, робототехники, военной кибернетики и других перспективных направлений. Стоит отметить, что результаты научной деятельности находят широкое применение при разработке новых комплексов и систем военного назначения.
По решению Министра обороны Российской Федерации в последние годы особое внимание уделяется привлечению в военное образование и научную деятельность наиболее способной молодежи.
В этих целях в 2015 году в Минобороны России созданы школы для одаренных детей. Это школа IT-технологий в Военной академии связи, инженерная школа в Военно-воздушной академии и спортивная школа в Военном институте физической культуры.
Первые результаты деятельности школ показали высокую мотивацию обучающихся на развитие их творческих способностей и формирование научных интересов, вовлечение обучающихся в исследовательскую деятельность с учетом специфики будущей профессиональной деятельности.
В планах военного ведомства открытие физико-математической школы в Военной академии РВСН и школы для одаренных детей в Военном инновационном технополисе «ЭРА» в Анапе.
Кроме специализированных школ для одаренных детей во всех довузовских учебных заведениях Минобороны России особое внимание уделяется проектно-исследовательской деятельности по различным направлениям науки и техники.
В целях обмена опытом ежегодно среди воспитанников и воспитанниц проводится фестиваль инновационных научных идей «Старт в науку». Он является своеобразной интеллектуальной площадкой, где дети не только представляют свои разработки, но и защищают их перед профессиональным жюри.
Активной работе в этом направлении способствует материально-техническая база довузовских учебных заведений, которая позволяет не только обучать воспитанников, но и проводить им научные исследования.
Кроме того, во исполнение поручения Президента Российской Федерации в прошлом году в Московском и Тульском суворовских военных училищах созданы научные классы суворовцев.
В этих целях в училища поставлено специализированное лабораторное оборудование, а к проведению занятий привлечены специалисты ведущих вузов страны, в том числе Московского государственного технического университета им. Н.Э.Баумана, Тульского государственного университета и других.
Для подготовки суворовцев также используется материальная база государственных корпораций, научно-исследовательских институтов и предприятий военно-промышленного комплекса (научно-производственное объединение «Элерон» («Росатом»), ракетно-космическая корпорация «Энергия» и др.).
Положительный опыт Московского и Тульского суворовских военных училищ по деятельности научных классов будет внедрен и в других образовательных организациях. Этот вопрос уже сейчас прорабатывается.
В завершении хочу отметить, что в Минобороны России выстроена четкая вертикаль подготовки кадров от воспитанника до офицера, которая позволяет с учетом новейших достижений науки и технологий готовить специалистов для эксплуатации и боевого применения современных и перспективных вооружения и военной техники.
Дальнейшее развитие системы военного образования видится во введении новых специальностей подготовки военных кадров, модернизации учебно-материальной базы военно-учебных заведений и наращивании их научного потенциала.

Применение искусственного интеллекта в военном деле

Василий Буренок, президент Российской академии ракетных и артиллерийских наук, доктор технических наук, профессор

Перспективы развития вооружения, военной и специальной техники в настоящее время практически всеми военными специалистами ассоциируются в первую очередь с информатизацией, роботизацией, автоматизацией управления войсками и оружием. Во всех случаях это неизбежно предопределяет создание компьютерных систем военного назначения, обеспечивающих обработку гигантских объемов информации, выработку оптимальных относительно складывающейся ситуации решений в сжатые сроки, в соответствии с динамикой боевых действий. Следует делать различие между автоматизацией процессов управления войсками и оружием и применением систем искусственного интеллекта. В первом случае управление осуществляется с использованием вычислительных машин, оснащенных совокупностью программно реализованных алгоритмов сбора, классификации, структуризации информации, которая затем используется как система исходных данных для решения оптимизационных задач с помощью формализованных методов. Применение образцов вооружения, военной и специальной техники (ВВСТ), оснащенных автоматизированными (автоматическими) системами управления, алгоритмически обеспечено в большей мере, чем управление войсками. Это объясняется существенно более узким объемом возможных вариантов боевого применения образцов ВВСТ и возможностью программной реализации действий в случаях, когда оптимальное управление невозможно (в аварийных ситуациях). Например, при срыве наведения с использованием корреляционно-экстремальных систем крылатая ракета переходит на управление по инерциальной системе, при промахе зенитная ракета самоликвидируется и т.д.
В большинстве случаев неполнота информации (исходных данных) по боевой (оперативной) обстановке не позволяет корректно решить задачи по управлению войсками, что существенно снижает адекватность принимаемых решений, либо вообще не позволяет их решить. Если решение какой-либо задачи алгоритмически не предусмотрено, то в этом случае автоматизированная система оказывается бесполезной. В ходе военных действий, как подчеркивается военными специалистами, схожие ситуации практически отсутствуют, поэтому создать алгоритмы, пригодные для всех случаев боевого управления войсками практически невозможно. В итоге автоматизация управления боевыми действиями пока что является инструментом подготовки исходной информации для принятия решения с помощью интеллекта командира. Интеллект (от лат. intellectus – ощущение, восприятие, разумение, понимание, понятие, рассудок), или ум – качество человеческой психики, заключающееся в способности приспосабливаться к новым ситуациям, к принятию решений в условиях существенной неопределенности, обучению и запоминанию опыта, пониманию и применению абстрактных концепций с использованием мышления, воображения, интуиции.

Следует отметить, что человек (командир) очень часто принимает решения, используя разнотипные данные из разных предметных областей. Он может принять решение, зная не только оперативную обстановку, силы и средства противника, но и особенности психологии командира противника, менталитета личного состава своего и противника, основываясь на личном опыте и опыте других командиров, включая и исторические аналогии и т.п.
Таким образом можно назвать основные отличия интеллектуализации по отношению к автоматизации (см. рис. 2) – это реализация способности принимать решения в условиях значительной неопределенности, на основе разнородной информации (информации из различных проблемных областей), самообучаемость, адаптивность к «незапрограммированным» и часто меняющимся ситуациям. Самообучаемость и адаптивность есть ничто иное, как способность системы самостоятельно (без постороннего вмешательства), осуществлять совершенствование заложенного в нее программного обеспечения, то есть возможность самопрограммирования при появлении ситуаций, реакция на которые алгоритмически не была предусмотрена.
Устоявшегося определения искусственного интеллекта (ИИ) в настоящее время нет, но исходя их предыдущего определения можно сказать, что ИИ – это способность компьютера принимать решения в бесконечно разнообразных ситуациях аналогично человеку. Известный ученый Тьюринг сформулировал тест, который, по его мнению, позволит определить наличие искусственного интеллекта у машины. Кратко суть теста состоит в том, что человек вслепую общаясь с машиной и другим человеком не должен определить кто есть кто. Как представляется, в настоящее время самая совершенная автоматизированная система не способна пройти такой тест, поскольку в абсолютном большинстве такие системы предметно жестко ориентированы и алгоритмически ограничены (количество решаемых ими задач конечно). Очевидно, что чем большее количество алгоритмов решения разнородных задач будет внесено в операционную систему компьютера, тем более он будет походить на систему с ИИ. Как представляется, ИИ всегда будет предметно ориентирован, однако такие качества, как адаптивность, самообучаемость и «интуитивность» (способность принимать решения при неполноте информации) будут главными отличиями систем с ИИ от автоматизированных систем. Проще говоря, если мы всегда будем иметь полное представление о том, какие действия в том или ином случае предпримет автоматизированная (автоматическая) система, то в случае с ИИ такого понимания не будет. Причина – компьютер самообучаясь должен самостоятельно программировать свои действия. Самопрограммирование и есть главный отличительный признак ИИ.
В военном деле могут быть названы в первую очередь следующие сферы применения ИИ (см. рис. 3):

управление военным строительством;
управление повседневной деятельностью;
поддержание боевой готовности, развитие системы вооружения;
управление в вооруженных конфликтах:
- образцами и комплексами ВВСТ
- системами вооружения
- войсками, воинскими формированиями
- управление обеспечением в вооруженных конфликтах.

в области военного строительства (см. рис. 4);

для интеллектуальной поддержки действий частей и соединений (там же);
для моделирования процессов ведения боевых действий (там же);
для определения облика перспективных образцов, комплексов и систем вооружения, военной и специальной техники (см. рис. 5);
для обеспечения боевого управления групповыми действиями ВВСТ, включая экипажные и безэкипажные образцы (там же);
для управления отдельными образцами и комплексами ВВСТ (см. рис. 6).

Работа в указанных сферах активно проводится за рубежом. Несколько фактов.
Агентство перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США DARPA намеревается за четыре года создать для военных нужд искусственный интеллект (ИИ) нового поколения, максимально близкий к человеческому. В техническом задании к проекту L2M (Life Learning Machines – «Бесконечно обучаемые машины») специалисты DARPA сформулировали основные требования к разработке: перспективный ИИ должен уметь самостоятельно принимать решения, быстро реагировать на изменения окружающей обстановки и, самое главное, запоминать результаты своих предыдущих действий и руководствоваться ими в дальнейшей работе.
Технические гиганты, такие как Google, Apple, Salesforce и IBM, понимая перспективность систем с искусственным интеллектом стремятся приобретать компании, занимающиеся ИИ: около 140 таких компаний было приобретено ими с 2011 года. Причем, характерно то, что в настоящее время делается упор на создание ИИ для решения наземных транспортных проблем – создания машин без водителей для автомобильного транспорта. Это сулит уже в ближайшем будущем получение значительной отдачи от вложенных капиталов за счет создания транспорта, характеризующегося низкими транспортными издержками, незначительным количеством аварий, экологичного, обеспечивающего снижение смертности на дорогах и т.п.

Очевидно, что полученный опыт позволит этим фирмам в дальнейшем перейти к следующему шагу – освоению трехмерного пространства, то есть созданию ИИ для управления летательными аппаратами, причем не только транспортными, в перспективе – разработка боевой (истребительной и штурмовой) авиации, оснащенной ИИ. Адмирал ВМС США Рей Мабус, выступая на одной из конференций в 2015 году, заявил, что самолет F-35, «должен и почти наверняка станет последним пилотируемым истребителем-штурмовиком, который закупит или будет использовать военно-морское ведомство». Если учесть, что поставки F-35 в ВВС запланированы вплоть до 2037 года, а списаны они должны быть к 2070-му году, то можно предположить, что к середине века в США планируют (могут создать) полностью беспилотные боевые летательные аппараты, оснащенным системами с ИИ. Вполне реальные предпосылки для этого есть. В июле 2016 года агентство ТАСС со ссылкой на японское издание Sankei Shimbun сообщало, что искусственный интеллект для управления истребителями ALPHA одержал уверенную победу над бывшим летчиком-асом американской армии в виртуальном воздушном бою. ИИ ALPHA – совместная разработка Университета Цинциннати, предприятий промышленности и ВВС США. Там же сообщалось, что в одном из виртуальных боев против ALPHA сражались два пилота на двух истребителях. Искусственный интеллект победил, одновременно управляя четырьмя самолетами.
Еще одна область применения ИИ – медицина, где за счет применения ИИ возможен переход от уже существующих компьютерных систем поддержки приятия решений в процессе постановки диагноза и выбора схемы лечения врачом к созданию автономных врачей-роботов, в том числе хирургов для проведения сложных операций. Очевидны преимущества – минимизация врачебных ошибок при диагностике заболеваний и назначении лекарств, выбор и безупречная реализация оптимального алгоритма хирургических операций, отсутствие при длительных операциях усталости, более высокая скорость их проведения, и т.д. И если говорить о боевых действиях – то способность обеспечить эффективную реанимацию раненых, быструю локализацию негативных последствий при непредсказуемом характере ранений. Достижения в сфере ИИ позволяют создать системы реабилитации раненых за счет управления пораженными внутренними органами человека, нейроуправления протезами при потере конечностей и т.д.
Исходя из приведенной выше информации можно выделить ряд основных проблем, решение которых способно обеспечить создание систем искусственного интеллекта применительно к военной деятельности.
1. Представление знаний – разработка методов структуризации, классификации и формализации знаний из различных проблемных областей (политических, военных, военно-технических, психологических, организационных и т.д.) для обеспечения последующего решения задач в процессе подготовки и ведения военных действий.
2. Моделирование рассуждений (процессов принятия решений) – изучение и формализация различных схем человеческих умозаключений на основе разнородной информации, используемых в процессе решения разнообразных задач при подготовке и ведении боевых действий, создание эффективных программ для реализации этих схем в вычислительных машинах.
3. Создание диалоговых процедур общения на естественном языке, обеспечивающие контакт между интеллектуальной системой и человеком-специалистом в процессе решения задач (в том числе при передаче и приеме неформализованных команд в процессе боевых действий).
4. Обучение и актуализация интеллектуальных систем в процессе их деятельности, создание алгоритмов (средств) накопления и обобщения умений и навыков.
Каждая их эти проблем имеет чрезвычайную сложность. Достаточно сказать, что только для решения одной подзадачи, незначительной в масштабе перечисленных проблем – создания ИИ для анализа развединформации, поступающей от беспилотных летательных аппаратов, работающих в Сирии и Ираке, в 2016 году создано новое подразделение Пентагона – Project Maven («Проект Знаток»). Персонал аналитических центров не справляется с обработкой и анализом поступающих огромных массивов информации. До 80% рабочего времени занимает просто просмотр кадров. Предполагается, что с помощью ИИ будут идентифицироваться объекты военного назначения, представляющие опасность для своих войск, выявляться последовательности действий на земле, характерные для подготовки и обеспечения военных действий, террористических актов и т.п.

В этом же ряду стоит сообщение о том, что в августе 2016 года компании Amazon, Nvidia, DigitalGlobe и специальное подразделение ЦРУ CosmiQ Works начали разработку искусственного интеллекта, который сможет распознавать объекты на спутниковых снимках.
Еще одна сфера межгосударственного противоборства, где предполагается применение искусственного интеллекта – информационная война. Рассмотрим это направление более подробно. Пока что возможности ИИ в этой сфере используются в довольно узких областях. Так, в 2014 году компания Associated Press объявила, что отныне большая часть новостей, связанных с доходами компаний, будут создаваться с помощью роботов. В 2016 году роботы-репортеры Associated Press несколько расширили свою тематику. Им стали поручать подготовку небольших новостных заметок, связанных с Малой бейсбольной лигой США.
Использует роботов-журналистов и журнал Forbes, для которого компания Narrative Science создала соответствующую специализированную платформу. В ноябре 2015 года аналогичное направление разработок открыла российская компания Яндекс. Пока искусственный интеллект Яндекса выпускает лишь короткие заметки о погоде и ситуации на дорогах, однако в дальнейшем представители компании обещают расширить список тематик для публикаций.
Соучредитель компании Narrative Science К.Хэммонд полагает, что к 2025 году 90% всех текстов в мире будет готовиться искусственным интеллектом.
Следует отметить, что разработанные в этих целях алгоритмы могут быть эффективно применены для сбора разведывательной информации в отношении стран, организаций и физических лиц, ее анализа и подготовки различного рода материалов, в том числе и в интересах информационной борьбы: дискредитация действий страны, ее правительства, лидеров партий и движений на международной арене и т.д. Такого рода действия предпринимались в ходе подготовки практически всех цветных революций, но при этом использовался человеческий интеллект. Применение ИИ позволит осуществлять эти действия гораздо быстрее и массированнее. Известный американский предприниматель Илон Маск в своем письме в ООН охарактеризовал эту опасность как угрожающую человечеству, способную спровоцировать войну, когда ИИ будет создавать фейковые новости и пресс-релизы, подделывать учетные записи электронной почты и манипулировать информацией. Аналогичные опасения высказывают и другие ученые.
Таким образом, интеллектуализация военной деятельности практически стала фактом. Активно создаются системы различного назначения, оснащенные искусственным интеллектом. Однако на этом пути есть ряд философских вопросов. Люди не всегда могут по-настоящему объяснить мыслительные процессы свои и других людей, но интуитивно доверяют или нет их поступкам. Будет ли это также возможно при взаимодействии с машинами, которые думают и принимают решения самостоятельно и не совсем понятно как (см. рис. 8)? Вперёд

Партнёры

Журнал онлайн

Подписка на журнал

Искусственный интеллект (Artificial intelligence) – это словосочетание уже очень давно будоражит умы самых гениальных людей планеты. Об искусственном интеллекте задумывались, наверное, уже в конце девятнадцатого века. Но – до сих пор его нет на нашей планете.

Хотя я немного приврал. Проблема искусственного интеллекта уже давно решена. В фильмах =). Выпущено множество фильмов, которые рассказывают о создании и распространении ИИ.

Можно вспомнить очень популярный (до сих пор) фильм восьмидесятых годов – Терминатор. Там люди создали искусственный интеллект, который постепенно внедрили во многие области человечества. В результате – он захватил мир и чуть не уничтожил всех людей. Еще один недавний фильм – Я, робот. Там ситуация аналогичная. И еще один фильм приведу, который я совсем недавно еще раз посмотрел – Матрица. Там вообще авторы дошли до того, что искусственный интеллект выращивает людей с самого их младенчества.

В общем – мнение фантастов по поводу ИИ – самое отрицательное. Искусственный интеллект не приведет ни к чему хорошему. Так ли это? Давайте попробуем поговорить о том, в чем именно проблема искусственного интеллекта.

Самая главная его проблема в том, что сам интеллект еще не изучен. Ученые хотят сделать ИИ похожим на наш мозг. А человеческий мозг еще полностью не изучен. Мозг людей уже вскрывали, ученые поняли, что он излучает множество различных волн. Но точно понять как он функционирует – они до сих пор не смогли. Но все равно пытаются создавать подобия ИИ на тех данных, которые уже получили.

Сейчас существует два крупных подхода к решению проблемы искусственного интеллекте:

Нисходящий ИИ – имитация высокоуровневых процессов (таких, как рассуждение, речь, эмоции, мышление и тд);

Восходящий ИИ – имитация «низкоуровневых» процессов, которые протекают у нас в голове (например – ).

При решении проблемы искусственного интеллекта, ученые прибегают к нескольким подходам:

символьному;

логическому;

агентно-ориентированному;

гибридному.

Рассматривать каждый из них не будем.

Сейчас наработки в области искусственного интеллекта пытаются внедрять повсюду (даже там, где компьютеры и не используются). Но, еще никто не обнаружил – в чем именно проблема искусственного интеллекта, еще ни одна группа ученых не разработала нормальный ИИ.

Но уже есть системы, которые чуть-чуть похожи на ИИ. Я приведу небольшой список таких систем:

Deep Blue . Программа для игры в шахматы;

MYCIN . Экспертная система;

20 Q . Можно сказать – реализация игры «20 вопросов»;