"Парадоксы искусственного интеллекта" - читать интересную книгу автора
Когда появились первые компьютеры, а это случилось около 60 лет, казалось, что до появления мыслящей как человек машины осталось ждать совсем недолго, надо только, чтобы компьютеры стали немного помощней. С тех пор компьютеры удваивают свое быстродействие каждые два года, но вряд ли кто скажет, что каждые два года их интеллект увеличивается со сколько-нибудь сравнимой скоростью. Перспектива создания «мыслящего» компьютера сейчас кажется даже более отдаленной, чем 20-30 лет назад. Возникает очевидный вопрос: «Почему другие направления информационных технологий развиваются фантастическими темпами, а создание искусственного интеллекта (ИИ), может быть самое перспективное направление, топчется на месте?». В качестве ответа обычно говорят, что у современных компьютеров все еще не хватает вычислительной мощности чтобы соответствовать мышлению человека. Так по мнению корпорации «Интел» компьютер сравняется по вычислительной мощности с мозгом человека к 2020 году (1) и тогда достигнет уровня интеллекта, сравнимого с человеческим. Но теория недостаточной мощности очень уязвима. Например, может одному компьютеру и далеко до мощности мозга, но, вероятно, если объединить много, миллионы современных компьютеров, то получится система, явно не уступающая компьютеру 2020 года. Будет ли она отличаться выдающимся интеллектом – вряд ли. К тому же далеко не ясно какие вычислительные мощности необходимы для поддержки мыслительных процессов. С одной стороны человек способен делать такие вещи, которые явно требуют гигантских вычислительных ресурсов. Например, наш мозг за 0,3-0,5 секунды строит сцену с трехмерными объектами по их двумерным изображениям и распознает эти объекты, при этом мозг не смущает, что объекты могут двигаться; может двигаться сам человек и его голова; изображения поступают в мозг в перевернутом виде; глаз - совсем не идеальный оптический инструмент и т.д. и т.п. Однако такие возможности носят скорее врожденный характер и поэтому сами по себе не являются признаком высокого интеллекта. Птицы, например, могут делать то же самое или даже больше ( они гораздо лучше ориентируются в трехмерном пространстве), но человек явно превосходит их по уму. Что же касается гибкого, эффективного поведения, которое считается главным преимуществом человека, то такое поведение, кажется, опирается на довольно ограниченные ресурсы. Объем кратковременной памяти всего 7 единиц. Попробуйте одновременно делать два разных дела – замучаетесь. Считается, что опытный физик использует столько приемов, эвристик, сколько страниц в курсе общей физики (2), т.е. несколько тысяч, максимум. В компьютерах можно хранить намного больше информации. В качестве другого объяснения вялого развития ИИ иногда говорят, что физика мыслительных процессов очень отличается от той, что используется в компьютере и поэтому не может быть смоделирована на нем, вернее, на абстрактном компьютере, машине Тьюринга (3). Тоже слабое оправдание, во-первых, неясно почему нельзя моделировать физику этих процессов на компьютере, ядерный взрыв, например, тоже сильно отличается от физики компьютера, но вполне поддается моделированию. Во-вторых, в отдельных областях компьютеры относительно успешны, в шахматах хотя бы, почему тогда нельзя достичь большего? Все же складывается впечатление, что развитие ИИ тормозится непониманием какого-то фундаментального механизма человеческого мышления, но не на уровне физики, а ближе к психологии. Чтобы понять в чем дело, надо, вероятно, начать с определения понятия «интеллект». Точного определения этому понятию никто не даст, но интуитивно ясно, что интеллект – это способность эффективно решать возникающие перед человеком проблемы, задачи. Чтобы решить проблему, нужно достичь некоторой цели, результата, исходя из определенных условий. Следовательно интеллект – это способность находить, формировать средства, способы достижения цели в определенных условиях. Из этого определения следует, что цель – это одно, а средства для ее достижения – совсем другое и эти вещи, вообще говоря, никак не связаны. Принцип разделения средств и целей, т.е., та идея, что одна цель может быть достигнута множеством способов, а одно средство применено для достижения разных целей лежит в основе всех видов человеческой деятельности, в том числе и в основе ИИ. Там этот принцип начали использовать еще в начале шестидесятых годов двадцатого века основоположники направления Ньюэлл и Саймон, которые на его основе пытались создать «Универсальный решатель задач» ( «General Problem Solver» или GPS) (4). «Универсальный решатель» у них не получился, поскольку для достижения всякой цели, в принципе, существует бесконечное число способов и перебор их с целью выбора достаточно эффективного способа очень быстро способен переполнить память самого мощного компьютера, эта проблема получила название «комбинаторного взрыва», ее Ньюэлл и Саймон не решили. С тех пор поиски методов повышения эффективности перебора (эвристики, эффективное представление знаний, машинное обучение разных видов) и стало главным занятием разработчиков ИИ. Я считаю, что принцип разделения целей и средств неприменим для понимания человеческого мышления (5,6). В ответ на требования ситуации мозг всегда одновременно формирует цель и средство (- ва) для ее достижения. Это происходит в процессе самоорганизации в определенных структурах мозга, причем процесс самоорганизации протекает таким образом, чтобы минимизировать затраты на формирование цели и средств. Под целью, в данном случае, не обязательно понимается, как это делается обычно, какой-то осознаваемый результат, а любой состояние, которое должно быть достигнуто. Средство- это любая активность, необходимая для достижения цели: такая активность может остаться неосознанной, а может вылиться в диссертацию или в меморандум по подготовке к войне. Самоорганизация - процесс совершенно автоматический и не поддается сознательному контролю. Главным преимуществом одновременного формирования средств и целей является то, что при этом формируются только цели, для достижения которых есть эффективные средства, т.е. решается проблема «комбинаторного взрыва». Следует отметить, что внутренняя эффективность механизма самоорганизации, т.е. то, что он всегда порождает какую-то цель и средства, не прибегая к перебору всех возможных вариантов, вообще говоря, никак не связана с внешней эффективностью, то есть с тем насколько сформированные цель и средства адекватны данной ситуации. Это позволяет понять, почему возможны случаи, когда цель ясна, но непонятно какими средствами ее достичь, хотя достаточные возможности для этого есть, что кажется противоречащим предложенной гипотезе. Предполагается, что в таких случаях сформированные цель и средства неадекватны ситуации, но их неадекватность не осознается в достаточной степени (см. ниже о головоломках). Гипотеза одновременного формирования средств и целей позволяет понять неочевидные особенности самых обычных действий. Например, каждый день любой человек совершает массу весьма рациональных и эффективных действий, не забивая себе голову длительными рассуждениями. Хочется есть: подошел к холодильнику, открыл его, достал что-нибудь съедобное. Действия очень разумные, а мысль возникает (если возникает), только когда думаешь, что доставать, конечно, если есть из чего выбирать. Но ведь голод можно утолить многими способами: можно сходить в магазин, слетать в ресторан в Нью-Йорке, украсть и съесть собаку соседа и т.д. Среди этих вариантов использование холодильника обычно самый разумный, но его разумность можно оценить, только рационально сравнив с другими вариантами, но этого никто не делает! Аналогично, необязательно просто открывать холодильник - в нем можно пробить дыру, его можно взорвать или бросить с 22 этажа, чтобы добраться до его содержимого. Это все глупейшие идеи, но, опять же, их никто между собой не сравнивает, чтобы выбрать оптимальную. Можно сказать, что просто все дело в привычке: один раз нашел еду в холодильнике, так и будешь ее там искать все время. Привычка что-то объясняет, но объяснить избирательность и целенаправленность действий она не может. В самом деле, если человек куда-то идет и на его пути дверь, она будет открыта автоматически, но никто не открывает всех дверей, которые видит. Гипотеза одновременного формирования объясняет ежедневную рациональность тем, что мозг пытается строить достижимые цели с минимальными затратами, а привычные способы действий как раз и позволяют минимизировать затраты на самоорганизацию. Но при этом происходит не повторение привычного действия, а строится, всегда заново, исходя из текущих условий, целенаправленный процесс с необходимыми средствами достижения цели. Поэтому при изменении ситуации происходит быстрый переход к новой цели. Такая активность мозга позволяет людям эффективно приспосабливаться к самым разным условиям, но если в силу каких-то причин сформированные совместно цель и средство оказываются неадекватными ситуации, то человеку становится очень тяжко. Это очень хорошо видно на примере головоломок. Каждому наверно приходилось решать головоломки, (т.е. такие задачи, для решения которых достаточно имеющихся знаний, но которые составлены так хитро, что трудно решаются), но вряд ли кто задумывался, почему головоломки вообще возможны. Ведь если знаний для решения задачи достаточно, то она должна всегда решаться за конечное число шагов, необходимое для перехода от условия задачи к нужному результату или наоборот, как это и происходит со школьными арифметическими примерами. Но так не получается с головоломками. Возьмем для примера одну хорошо известную головоломку: « Построить четыре равносторонних треугольника из шести спичек». Можно сколь угодно долго гонять спички по столу, но так и не получить правильного ответа – тетраэдра. Почему так трудно решить эту задачу с несложным условием, ведь большинство решающих что-то знают о стереометрии, пирамидах и т.п.? С точки зрения идеи совместного формирования, поскольку в задаче речь идет о спичках, треугольниках, которые привычно располагать на плоскости, то мозг автоматически переформулирует головоломку к виду «построить 4 равносторонних треугольника из 6 спичек на плоскости», а в качестве средств ее решения активирует разную информацию о треугольниках, способах сложения спичек и т.д. Такую задачу решить невозможно, а перейти к «настоящему» условию очень трудно, поскольку текущее состояние мозга соответствует как бы дну потенциальной ямы, из которой очень непросто выскочить, чтобы заново обсчитать цель и средства. Действительно, головоломки обычно решаются не в результате логичных рассуждений типа «произвел действие А, получился неправильный результат А1, следовательно действие B приведет к правильному результату B1», а после длительных, хаотичных попыток, когда решающий вдруг вскрикивает как Архимед «Эврика! (Нашел)» или «Понял! » и дает правильный ответ. Это означает, что в результате хаотичной активности мозг «раскачался» и перешел в другое состояние, в котором стало возможным новое формирование целей и средств, ведущее к решению задачи. Особенность мышления, вызывающая головоломки, не так безобидна, как может показаться. Колесо - очень важное изобретение, лежащее в основе нашей жизни. Известно, что индейские цивилизации доколумбовой Америки не знали колеса, можно думать оттого, что они не были знакомы с принципом вращения на оси и т.д. Но нет, детские игрушки, основанные на этом принципе, у них были (7)! Хватало разных знаний, была и потребность в колесах, но видимо ни у кого не произошло правильного формирования средств и целей, вот и не изобрели колеса, отчего и погибли, столкнувшись с испанцами на колесах. Здесь мы не будем касаться того, как проверить гипотезу одновременного формирования цели и средств (6), но считая, что в этой гипотезе есть определенный смысл, вернемся к вопросу о том, почему ИИ развивается так медленно. Ответ в том, что разработчики этого направления, не осознавая этого, пытаются имитировать то, что интеллект человека вообще не делает. Они считают, что человек в своем мышлении исходит из принципа разделения целей и средств, а чтобы найти подходящие для достижения цели средства опирается на логику. На самом деле человек, обрабатывая, конечно, огромный объем информации, просто формирует подходящие друг другу цели и средства, а рациональное мышление используется в той степени, в какой это нужно для формирования этих вещей. Таким образом, разработчики ИИ уже много лет создают «сверхинтеллект», а это сделать очень трудно, особенно если не понимаешь, что делаешь. Парадоксально, что хотя все говорят, что сравнимый с человеческим интеллект будет создан еще не скоро, даже какие-нибудь простые интеллектуальные программы, применимые только в узкой области, превосходят в чем-то интеллект человека . Например, таким программам неизвестна проблема головоломок. Действительно, если предложить этюд самой слабой шахматной программе, она будет последовательно перебирать варианты в поисках решения. Это может продолжаться сколь угодно долго, однако не будет того, чтобы программа просто «тупо» смотрела на этюд и выдавала бы на дисплей: «У меня нет никаких идей». Что же будет с искусственным интеллектом дальше? Возможны разные пути. Один путь – продолжать движение в уже заданном направлении, т.е. исходя из принципа разделения средств и целей, пытаться построить систему, способную разумно вести себя тех ситуациях, в каких повседневно действуют люди. Очень может быть, что такую систему создать не удастся никогда, какие бы компьютеры для этого не применялись. Поскольку в окружающем мире существует бесконечное множество вещей с бесконечным числом свойств и отношений между ними, то ввод всего этого в компьютер либо прямо, либо путем обучения может оказаться непосильной задачей еще очень и очень долго. А без определения всех отношений между объектами очень вероятен вариант, когда не будет найдено никакое средство для достижения данной цели или перебор средств не приведет к осмысленному результату. Действительно, история ИИ полна ситуаций, когда разработчики интеллектуальных систем добивались успеха на уровне «игрушечных» моделей и громко обещали быстро перейти к реальным вещам, но больше о них никто не слышал. Литература 1. www.cnews.ru/news/comp/2002/05/22/20020522132323.shmtl 2. Веденов А.А. (1988). Моделирование элементов мышления. 3. Penrose R. (1994). Shadows of the Mind.. 4. Newell, A. and Simon, H.A. (1963). GPS, a program that simulates human thought.. 5. Prudkov, P. N. & Rodina, O.N.(1999). Synthesis of purposeful processes. PSYCOLOQUY 10(070). 6. Родина О. Н. Прудков П. Н. (2004) Принцип минимальной самоорганизации в целенаправленных процессах. Вестник МГУ. Психология
Когда появились первые компьютеры, а это случилось около 60 лет, казалось, что до появления мыслящей как человек машины осталось ждать совсем недолго, надо только, чтобы компьютеры стали немного помощней. С тех пор компьютеры удваивают свое быстродействие каждые два года, но вряд ли кто скажет, что каждые два года их интеллект увеличивается со сколько-нибудь сравнимой скоростью. Перспектива создания «мыслящего» компьютера сейчас кажется даже более отдаленной, чем 20-30 лет назад. Возникает очевидный вопрос: «Почему другие направления информационных технологий развиваются фантастическими темпами, а создание искусственного интеллекта (ИИ), может быть самое перспективное направление, топчется на месте?». В качестве ответа обычно говорят, что у современных компьютеров все еще не хватает вычислительной мощности чтобы соответствовать мышлению человека. Так по мнению корпорации «Интел» компьютер сравняется по вычислительной мощности с мозгом человека к 2020 году (1) и тогда достигнет уровня интеллекта, сравнимого с человеческим. Но теория недостаточной мощности очень уязвима. Например, может одному компьютеру и далеко до мощности мозга, но, вероятно, если объединить много, миллионы современных компьютеров, то получится система, явно не уступающая компьютеру 2020 года. Будет ли она отличаться выдающимся интеллектом – вряд ли. К тому же далеко не ясно какие вычислительные мощности необходимы для поддержки мыслительных процессов. С одной стороны человек способен делать такие вещи, которые явно требуют гигантских вычислительных ресурсов. Например, наш мозг за 0,3-0,5 секунды строит сцену с трехмерными объектами по их двумерным изображениям и распознает эти объекты, при этом мозг не смущает, что объекты могут двигаться; может двигаться сам человек и его голова; изображения поступают в мозг в перевернутом виде; глаз - совсем не идеальный оптический инструмент и т.д. и т.п. Однако такие возможности носят скорее врожденный характер и поэтому сами по себе не являются признаком высокого интеллекта. Птицы, например, могут делать то же самое или даже больше ( они гораздо лучше ориентируются в трехмерном пространстве), но человек явно превосходит их по уму. Что же касается гибкого, эффективного поведения, которое считается главным преимуществом человека, то такое поведение, кажется, опирается на довольно ограниченные ресурсы. Объем кратковременной памяти всего 7 единиц. Попробуйте одновременно делать два разных дела – замучаетесь. Считается, что опытный физик использует столько приемов, эвристик, сколько страниц в курсе общей физики (2), т.е. несколько тысяч, максимум. В компьютерах можно хранить намного больше информации. В качестве другого объяснения вялого развития ИИ иногда говорят, что физика мыслительных процессов очень отличается от той, что используется в компьютере и поэтому не может быть смоделирована на нем, вернее, на абстрактном компьютере, машине Тьюринга (3). Тоже слабое оправдание, во-первых, неясно почему нельзя моделировать физику этих процессов на компьютере, ядерный взрыв, например, тоже сильно отличается от физики компьютера, но вполне поддается моделированию. Во-вторых, в отдельных областях компьютеры относительно успешны, в шахматах хотя бы, почему тогда нельзя достичь большего? Все же складывается впечатление, что развитие ИИ тормозится непониманием какого-то фундаментального механизма человеческого мышления, но не на уровне физики, а ближе к психологии. Чтобы понять в чем дело, надо, вероятно, начать с определения понятия «интеллект». Точного определения этому понятию никто не даст, но интуитивно ясно, что интеллект – это способность эффективно решать возникающие перед человеком проблемы, задачи. Чтобы решить проблему, нужно достичь некоторой цели, результата, исходя из определенных условий. Следовательно интеллект – это способность находить, формировать средства, способы достижения цели в определенных условиях. Из этого определения следует, что цель – это одно, а средства для ее достижения – совсем другое и эти вещи, вообще говоря, никак не связаны. Принцип разделения средств и целей, т.е., та идея, что одна цель может быть достигнута множеством способов, а одно средство применено для достижения разных целей лежит в основе всех видов человеческой деятельности, в том числе и в основе ИИ. Там этот принцип начали использовать еще в начале шестидесятых годов двадцатого века основоположники направления Ньюэлл и Саймон, которые на его основе пытались создать «Универсальный решатель задач» ( «General Problem Solver» или GPS) (4). «Универсальный решатель» у них не получился, поскольку для достижения всякой цели, в принципе, существует бесконечное число способов и перебор их с целью выбора достаточно эффективного способа очень быстро способен переполнить память самого мощного компьютера, эта проблема получила название «комбинаторного взрыва», ее Ньюэлл и Саймон не решили. С тех пор поиски методов повышения эффективности перебора (эвристики, эффективное представление знаний, машинное обучение разных видов) и стало главным занятием разработчиков ИИ. Я считаю, что принцип разделения целей и средств неприменим для понимания человеческого мышления (5,6). В ответ на требования ситуации мозг всегда одновременно формирует цель и средство (- ва) для ее достижения. Это происходит в процессе самоорганизации в определенных структурах мозга, причем процесс самоорганизации протекает таким образом, чтобы минимизировать затраты на формирование цели и средств. Под целью, в данном случае, не обязательно понимается, как это делается обычно, какой-то осознаваемый результат, а любой состояние, которое должно быть достигнуто. Средство- это любая активность, необходимая для достижения цели: такая активность может остаться неосознанной, а может вылиться в диссертацию или в меморандум по подготовке к войне. Самоорганизация - процесс совершенно автоматический и не поддается сознательному контролю. Главным преимуществом одновременного формирования средств и целей является то, что при этом формируются только цели, для достижения которых есть эффективные средства, т.е. решается проблема «комбинаторного взрыва». Следует отметить, что внутренняя эффективность механизма самоорганизации, т.е. то, что он всегда порождает какую-то цель и средства, не прибегая к перебору всех возможных вариантов, вообще говоря, никак не связана с внешней эффективностью, то есть с тем насколько сформированные цель и средства адекватны данной ситуации. Это позволяет понять, почему возможны случаи, когда цель ясна, но непонятно какими средствами ее достичь, хотя достаточные возможности для этого есть, что кажется противоречащим предложенной гипотезе. Предполагается, что в таких случаях сформированные цель и средства неадекватны ситуации, но их неадекватность не осознается в достаточной степени (см. ниже о головоломках). Гипотеза одновременного формирования средств и целей позволяет понять неочевидные особенности самых обычных действий. Например, каждый день любой человек совершает массу весьма рациональных и эффективных действий, не забивая себе голову длительными рассуждениями. Хочется есть: подошел к холодильнику, открыл его, достал что-нибудь съедобное. Действия очень разумные, а мысль возникает (если возникает), только когда думаешь, что доставать, конечно, если есть из чего выбирать. Но ведь голод можно утолить многими способами: можно сходить в магазин, слетать в ресторан в Нью-Йорке, украсть и съесть собаку соседа и т.д. Среди этих вариантов использование холодильника обычно самый разумный, но его разумность можно оценить, только рационально сравнив с другими вариантами, но этого никто не делает! Аналогично, необязательно просто открывать холодильник - в нем можно пробить дыру, его можно взорвать или бросить с 22 этажа, чтобы добраться до его содержимого. Это все глупейшие идеи, но, опять же, их никто между собой не сравнивает, чтобы выбрать оптимальную. Можно сказать, что просто все дело в привычке: один раз нашел еду в холодильнике, так и будешь ее там искать все время. Привычка что-то объясняет, но объяснить избирательность и целенаправленность действий она не может. В самом деле, если человек куда-то идет и на его пути дверь, она будет открыта автоматически, но никто не открывает всех дверей, которые видит. Гипотеза одновременного формирования объясняет ежедневную рациональность тем, что мозг пытается строить достижимые цели с минимальными затратами, а привычные способы действий как раз и позволяют минимизировать затраты на самоорганизацию. Но при этом происходит не повторение привычного действия, а строится, всегда заново, исходя из текущих условий, целенаправленный процесс с необходимыми средствами достижения цели. Поэтому при изменении ситуации происходит быстрый переход к новой цели. Такая активность мозга позволяет людям эффективно приспосабливаться к самым разным условиям, но если в силу каких-то причин сформированные совместно цель и средство оказываются неадекватными ситуации, то человеку становится очень тяжко. Это очень хорошо видно на примере головоломок. Каждому наверно приходилось решать головоломки, (т.е. такие задачи, для решения которых достаточно имеющихся знаний, но которые составлены так хитро, что трудно решаются), но вряд ли кто задумывался, почему головоломки вообще возможны. Ведь если знаний для решения задачи достаточно, то она должна всегда решаться за конечное число шагов, необходимое для перехода от условия задачи к нужному результату или наоборот, как это и происходит со школьными арифметическими примерами. Но так не получается с головоломками. Возьмем для примера одну хорошо известную головоломку: « Построить четыре равносторонних треугольника из шести спичек». Можно сколь угодно долго гонять спички по столу, но так и не получить правильного ответа – тетраэдра. Почему так трудно решить эту задачу с несложным условием, ведь большинство решающих что-то знают о стереометрии, пирамидах и т.п.? С точки зрения идеи совместного формирования, поскольку в задаче речь идет о спичках, треугольниках, которые привычно располагать на плоскости, то мозг автоматически переформулирует головоломку к виду «построить 4 равносторонних треугольника из 6 спичек на плоскости», а в качестве средств ее решения активирует разную информацию о треугольниках, способах сложения спичек и т.д. Такую задачу решить невозможно, а перейти к «настоящему» условию очень трудно, поскольку текущее состояние мозга соответствует как бы дну потенциальной ямы, из которой очень непросто выскочить, чтобы заново обсчитать цель и средства. Действительно, головоломки обычно решаются не в результате логичных рассуждений типа «произвел действие А, получился неправильный результат А1, следовательно действие B приведет к правильному результату B1», а после длительных, хаотичных попыток, когда решающий вдруг вскрикивает как Архимед «Эврика! (Нашел)» или «Понял! » и дает правильный ответ. Это означает, что в результате хаотичной активности мозг «раскачался» и перешел в другое состояние, в котором стало возможным новое формирование целей и средств, ведущее к решению задачи. Особенность мышления, вызывающая головоломки, не так безобидна, как может показаться. Колесо - очень важное изобретение, лежащее в основе нашей жизни. Известно, что индейские цивилизации доколумбовой Америки не знали колеса, можно думать оттого, что они не были знакомы с принципом вращения на оси и т.д. Но нет, детские игрушки, основанные на этом принципе, у них были (7)! Хватало разных знаний, была и потребность в колесах, но видимо ни у кого не произошло правильного формирования средств и целей, вот и не изобрели колеса, отчего и погибли, столкнувшись с испанцами на колесах. Здесь мы не будем касаться того, как проверить гипотезу одновременного формирования цели и средств (6), но считая, что в этой гипотезе есть определенный смысл, вернемся к вопросу о том, почему ИИ развивается так медленно. Ответ в том, что разработчики этого направления, не осознавая этого, пытаются имитировать то, что интеллект человека вообще не делает. Они считают, что человек в своем мышлении исходит из принципа разделения целей и средств, а чтобы найти подходящие для достижения цели средства опирается на логику. На самом деле человек, обрабатывая, конечно, огромный объем информации, просто формирует подходящие друг другу цели и средства, а рациональное мышление используется в той степени, в какой это нужно для формирования этих вещей. Таким образом, разработчики ИИ уже много лет создают «сверхинтеллект», а это сделать очень трудно, особенно если не понимаешь, что делаешь. Парадоксально, что хотя все говорят, что сравнимый с человеческим интеллект будет создан еще не скоро, даже какие-нибудь простые интеллектуальные программы, применимые только в узкой области, превосходят в чем-то интеллект человека . Например, таким программам неизвестна проблема головоломок. Действительно, если предложить этюд самой слабой шахматной программе, она будет последовательно перебирать варианты в поисках решения. Это может продолжаться сколь угодно долго, однако не будет того, чтобы программа просто «тупо» смотрела на этюд и выдавала бы на дисплей: «У меня нет никаких идей». Что же будет с искусственным интеллектом дальше? Возможны разные пути. Один путь – продолжать движение в уже заданном направлении, т.е. исходя из принципа разделения средств и целей, пытаться построить систему, способную разумно вести себя тех ситуациях, в каких повседневно действуют люди. Очень может быть, что такую систему создать не удастся никогда, какие бы компьютеры для этого не применялись. Поскольку в окружающем мире существует бесконечное множество вещей с бесконечным числом свойств и отношений между ними, то ввод всего этого в компьютер либо прямо, либо путем обучения может оказаться непосильной задачей еще очень и очень долго. А без определения всех отношений между объектами очень вероятен вариант, когда не будет найдено никакое средство для достижения данной цели или перебор средств не приведет к осмысленному результату. Действительно, история ИИ полна ситуаций, когда разработчики интеллектуальных систем добивались успеха на уровне «игрушечных» моделей и громко обещали быстро перейти к реальным вещам, но больше о них никто не слышал. Другое направление – лучше понять, как происходит процесс самоорганизации в мозге человека, и имитировать этот процесс. Возможно, что процессы самоорганизации в мозге отличаются от тех, которые используются в современных работах по ИИ, но алгоритмизировать их, наверно, можно. Правда, до сих пор людям не удается удачно имитировать природу в своих искусственных аналогах натуральных вещей: автомобиль заменяет лошадь, но скакать не умеет, а самолет, «механическая птица» крыльями не машет. То же самое может случиться с человеческим интеллектом. Возможно, что лучшим было бы сочетание обеих способов: в новых, неопределенных ситуациях такая система мыслила бы как человек, а в других случаях использовала бы более эффективные подходы. Правда следует заметить, что идею совместного формирования целей и средств можно сформулировать в том смысле, что «никто не понимает, что он реально делает». Оказаться рядом с интеллектом, который основан на таком принципе и при этом превосходит человеческий, вероятно, не очень уютно. Может и хорошо, что создать искусственный интеллект так трудно. Литература 1. www.cnews.ru/news/comp/2002/05/22/20020522132323.shmtl 2. Веденов А.А. (1988). Моделирование элементов мышления. 3. Penrose R. (1994). Shadows of the Mind.. 4. Newell, A. and Simon, H.A. (1963). GPS, a program that simulates human thought.. 5. Prudkov, P. N. & Rodina, O.N.(1999). Synthesis of purposeful processes. PSYCOLOQUY 10(070). 6. Родина О. Н. Прудков П. Н. (2004) Принцип минимальной самоорганизации в целенаправленных процессах. Вестник МГУ. Психология
|
||||||||||||||||
|