Машина должна работать, человек —
думать.
Принцип IBM

Сегодня я расскажу вам, что из себя
представляет искусственный интеллект.
Данная отрасль информатики получила своё
развитие благодаря известным
университетским центрам США:
Массачусетский технологический институт,
Технологический институт Карнеги в
Питтсбурге, Станфордский университет. В
общем исследователей искусственного
интеллекта, работающих над созданием
мыслящих машин, можно разделить на две
группы. Одних интересует чистая наука и для
них компьютер — лишь инструмент,
обеспечивающий возможность
экспериментальной проверки теорий
процессов мышления. Интересы другой группы
лежат в области техники: они стремятся
расширить сферу применения компьютеров и
облегчить пользование ими.

В настоящее время, однако, обнаружилось,
что как научные, так и технические поиски
столкнулись с несоизмеримо более
серьезными трудностями, чем представлялось
первым энтузиастам. На первых порах многие
пионеры искусственного интеллекта верили,
что через какой-нибудь десяток лет машины
обретут высочайшие человеческие таланты.
Предполагалось, что преодолев период «электронного
детства» и обучившись в библиотеках
всего мира, хитроумные компьютеры,
благодаря быстродействию, точности и
безотказной памяти постепенно превзойдут
своих создателей-людей. Сегодня, я думаю, не
найти человека, который бы согласился с
выше сказанными предположениями.

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, текстовые редакторы и
программы распознавания образов, в
значительной мере рассматриваются на
работах по искусственному интеллекту.
Короче говоря, теории, новые идеи, 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.

Несмотря на многообещающие перспективы,
ни одну из разработанных до сих пор
программ искусственного интеллекта нельзя
назвать «разумной» в обычном понимании
этого слова. Это объясняется тем, что все
они узко специализированы; самые сложные
экспертные системы по своим возможностям
скорее напоминают дрессированных или
механических кукол, нежели человека с его
гибким умом и широким кругозором. Даже
среди исследователей 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 и
Хьюберт Дрейфус, профессор философии
Калифорнийского университета в Беркли. С
его точки зрения, истинный разум невозможно
отделить от его человеческой основы,
заключенной в человеческом организме. «Цифровой
компьютер — не человек, — говорит Дрейфус. — У
компьютера нет ни тела, ни эмоций, ни
потребностей. Он лишен социальной
ориентации, которая приобретается жизнью в
обществе, а именно она делает поведение
разумным. Я не хочу сказать, что компьютеры
не могут быть разумными. Но цифровые
компьютеры, запрограммированные фактами и
правилами из нашей, человеческой, жизни,
действительно не могут стать разумными.
Поэтому искусственный интеллект в том виде,
как мы его представляем, невозможен».

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

Исходя отчасти из предшествующих
исследований нейронов (основных активных
клеток, составляющих нервную систему
животных), проведенных Маккаллохом, они с
Питтсом выдвинули гипотезу, что нейроны
можно упрощенно рассматривать как
устройства, оперирующие двоичными числами.
В 30-е годы XX в. пионеры информатики, в
особенности американский ученый Клод
Шеннон, поняли, что двоичные единица и нуль
вполне соответствуют двум состояниям
электрической цепи (включено-выключено),
поэтому двоичная система идеально подходит
для электронно-вычислительных устройств.
Маккалох и Питтс предложили конструкцию
сети из электронных «нейронов» и
показали, что подобная сеть может выполнять
практически любые вообразимые числовые или
логические операции. Далее они
предположили, что такая 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
кибернетиков из университетов и частных
фирм запирались в лабораториях и
мастерских, напряженно работая над теорией
функционирования мозга и методично
припаивая электронные компоненты моделей
нейронов.

Из этого кибернетического, или
нейромодельного, подхода к машинному
разуму скоро сформировался 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»,
«самоорганизующейся системы» или «обучающейся
машины» — все эти названия разные
исследователи использовали для
обозначения устройств, способных следить
за окружающей обстановкой и с помощью
обратной связи изменять свое поведение, т.е.
вести себя так же как живые организмы.
Естественно, отнюдь не во всех случаях
возможна аналогия с живыми организмами. Как
однажды заметили Уоррен Маккаллох и его
сотрудник Майкл Арбиб, «если по весне вам
захотелось обзавестись возлюбленной, не
стоит брать амебу и ждать пока она
эволюционирует». Но дело здесь не только
во времени. Основной трудностью, с которой
столкнулся «восходящий метод» на заре
своего существования, была высокая
стоимость электронных элементов. Слишком
дорогой оказывалась даже модель нервной
системы муравья, состоящая из 20 тыс.
нейронов, не говоря уже о нервной системе
человека, включающей около 100 млрд. нейронов.
Даже самые совершенные кибернетические
модели содержали лишь несколько сотен
нейронов. Столь ограниченные возможности
обескуражили многих исследователей того
периода.

В настоящее время наличие
сверхпроизводительных микропроцессоров и
дешевизна электронных компонентов
позволяют делать значительные успехи в
алгоритмическом моделировании
искусственного интеллекта. Такой подход
дает определенные результаты на цифровых
ЭВМ общего назначения и заключается в
моделировании процессов жизнедеятельности
и мышления с использованием численных
алгоритмов, реализующих искусственный
интеллект. Здесь можно привести много
примеров, начиная от простой программы
игрушки «тамагочи» и заканчивая
моделями колонии живых организмов и
шахматными программами, способными
обыграть известных гроссмейстеров. Сегодня
этот подход поддерживается практически
всеми крупнейшими разработчиками
аппаратного и программного обеспечения.

Я считаю, что пока ещё рано говорить об
искусственном интеллекте. Но восходящий
метод, описанный мною, очень настораживает.
Возможно, пройдёт время, и это станет
реальностью, ведь компьютерные технологии
развиваются очень быстро.

Оставить мнение

Check Also

Конкурс хаков: разведка DNS средствами chaosnet txt-записи hostname.bind

Тема information gathering с помощью DNS уже многократно поднималась в специализированных …