Методолгические основы современного анализа разработки искусственного интеллекта.

Введение

Актуальность исследования и анализа разработки искусственного интеллекта состоит в том, что теория и методология искусственного интеллекта представляет собой междисциплинарный синтез научных исследований в области математики, информатики, нейрофизиологии, когнитивных наук, психологии, философии, лингвистики.
Гуманитарное значение исследований искусственного интеллекта было и остается важнейшим элементом исследования феномена интеллекта в целом, в том числе и в вопросах разработки и внедрения передовых научных технологий.
При философском рассмотрении проблемы создания искусственного интеллекта интерес представляют следующие вопросы:
•Способна ли машина действовать разумна и может ли она решать те проблемы, которые решает человек путем размышлений?
•Способна ли машина иметь разум или сознание как психическое состояние, которое присуще человеку? может ли машина оперировать не только логикой, но и чувствами и эмоциями?
•Являются ли искусственный и человеческий интеллект феноменами одинаковой природы? Человеческий мозг – это суперкомпьютер или нечто большее?
Перечисленные вопросы отражают исследовательскую позицию как специалистов в области разработки искусственного интеллекта, так и философов, а также специалистов, занимающихся проблемами познавательной деятельности. Ответы на поставленные вопросы напрямую зависят от точки зрения и того смысла, который вкладывается в понятие «интеллект» и «сознание».
«Искусственный интеллект» является одним из тех терминов, которые получили широкое распространение в самых разных областях человеческого знания. Многие люди воспринимают искусственный интеллект как современное направление научных исследований, однако не будем забывать о том, что это направление существует примерно полвека, что является крайне малым сроком в научном сообществе.
С понятием искусственного интеллекта люди связывают надежды на масштабное увеличение функциональных возможностей технологических объектов, информационных вычислительных систем, которые применяются в качестве средств автоматизации различные сфер профессиональной деятельности человека: в производстве, управлении, обучении, проектировании, в индустрии развлечений и обслуживании.
Объектом работы является феномен искусственного интеллекта.
Предметом работы является методология исследования феномена искусственного интеллекта на современном этапе развития общества
Целью работы является изучение методологических основ современного анализа разработки искусственного интеллекта.
Для того, чтобы достичь поставленной цели, необходимо выполнить ряд промежуточных задач, в том числе таких как:
рассмотреть этапы создания искусственного интеллекта
рассмотреть общие проблемы создания искусственного интеллекта
рассмотреть задачи создания искусственного интеллекта
провести анализ систем искусственного интеллекта в приложении к современному обществу и цифровой культуре
Реферативная работа состоит из введения, двух глав с параграфами, заключения и списка использованной литературы и источников.

1. Феномен и история создания искусственного интеллекта
1.1. Этапы создания искусственного интеллекта

В настоящее время в науке выделяют следующие этапы становления и развития искусственного интеллекта:
1-й этап (1950 г.) – создание первой машины последовательного действия;
2-й этап (1960 г.) – добавление в «интеллектуальные» машины простейшие механизмы поиска, сортировки и обработки информации;
3-й этап (1970 г.) – приобретение знаний о синтезе алгортима для решения задач;
4-й этап (1980 г.) – машина становиться «обучающей»;
5-й этап (1990 г.) – появление автоматизированного обрабатывающего центра;
6-й этап (2010 г.) – совершенствование искусственных интеллектов.
В современных исследованиях специалисты в области философии обязаны вновь анализировать старые философски вопросы, которые касаются единства и множественности сознания, для того чтобы более детально изучить и понять природу систем искусственного интеллекта и дать направления устранения его проблем.
С точки зрения производительности, уже сегодня создан суперкомпьютер, китайский Tianhe-2, который превысил производительность человеческого мозга: 3,4 1016 FLOPS. Пока он занимает помещение площадью 720 квадратных метра, стоит $390 млн. и потребляет 24 мегаватта электроэнергии, против 20 Вт, которые нужны человеческому мозгу. Но прогресс не стоит на месте.
Рассмотрев вышеуказанные проблемы, мы можем более подробно рассматривать те социальные и технологические задачи, которые стоят перед учеными, занимающимися проблемами разработки искусственного интеллекта. Гносеологический анализ проблем создания искусственного интеллекта раскрывает роль таких инструментов познания как категории, специфические семиотические системы, логические структуры и ранее накопленные знания.
Мы можем обнаружить их не при помощи исследований физиологических или же психологических механизмов процессов познания, а выявить их непосредственно в знании и его языковом аспекте и выражении. Орудия познания, которые формируются на основе практической деятельности человека, являются необходимым компонентом любой системы, которая выполняет функции абстрактного мышления, причем вне зависимости от конкретного материального субстрата и структуры данной системы. Следовательно, для того, чтобы стало возможным создание системы, обладающей функциями абстрактного мышления и формирующей адекватные схемы внешнего взаимодействия, важно наделить эту систему инструментами такого мышления.
Системы искусственного интеллекта развиваются за последние десятилетия по проторенному пути. Степень продвижения в отношении каждого познавательного орудия неодинакова и в целом пока незначительна.
Системы в наибольшей степени системы искусственного интеллекта применяют формально-логические структуры и не могут оперировать непосредственно мышлением. Современные структуры искусственного интеллекта практически не способны даже к имитации сложной иерархической структуры образа, что не позволяет им в полной мере перестраивать проблемные ситуации, производя операции комбинирования и перестраивания информации.
С недавнего времени системы приобрели способность к активному воздействию на внешнюю среду, осуществляя самообуение и самосовершенствование.

1.2 Задачи создания искусственного интеллекта

Выразить суть интеллекта в каком-то одном определении не представляется возможным, это исключительно сложная и практически безнадежная задача. Интеллект есть нечто не вмещающееся в установленные языком смысловые рамки.
В свое время А. Тьюринг предложил в качестве критерия, определяющего, может ли машина мыслить, «игру в имитацию». Согласно ему, машина может быть признана мыслящей, если в процессе диалога с ней человек, ориентируясь на достаточно широкий круг вопросов, не сможет отличить ее ответы от ответов другого человека.
Тьюринг полагал, что математические пределы логики и вычислений приводят к существенному ограничению интеллекта вычислительной машины.
Основой теста стала имитационная игра: следователь разговаривает с человеком и машиной, при этом участники теста не видят друг друга. Следователь может задавать любые вопросы, чтобы определить, кто из собеседников является человеком: если ему это не удается, считается, что машина прошла тест. В «аргументе в пользу различных отклонений» теста, Тьюринг предоставляет список человеческих черт, которыми искусственный интеллект, возможно, никогда не будет обладать. В списке: доброта, любовь, чувство юмора или способность делать что-то действительно новое.
Позднее, Джоном Сёрлем был поведен мысленный эксперимент под названием «Китайская комната», ставший аргументом в пользу того, что прохождение теста Тьюринга не может считаться критерием наличия у машины интеллектуальности.
Рядом специалисты под интеллектом понимают способность к совершению рационального мотивированного выбора при условии недостатка информации, а также интеллект – это способность е решению задач на основе имеющейся символической информации, а также с интеллектом связана сособность к обучению и самообучению.
Несогласованность в построении решения данных вопросов и привела к оспоримым результатам тестирований.
В словаре Вебстера приводится следующая трактовка понятия интеллекта, которая гласит, что интеллект может быть как способностью успешно реагировать на любые, особенно новые ситуации путем корректировки поведения

. Кроме того, интеллект может восприниматься как способность понимания связей между фактами действительности и действий, которые ведут достижению стоящих целей.
Большая советская энциклопедия дает такое определение «интеллект… в широком смысле – вся познавательная деятельность человека, в узком смысле – процессы мышления, неразрывно связанные с языком как средством общения, обмена мыслями и взаимного понимания людей».
Члены Российской ассоциации искусственного интеллекта дали такие определения феномену искусственного интеллекта:
научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования человеческой деятельности;
свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека ;
комплекс компьютерных наук, а создаваемые на основе искусственного интеллекта технологии - информационными технологиям.
Обобщая в направлении человека и «машины», можно сформулировать следующее: «Интеллект — способность системы создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определённого класса сложности и решать эти задачи».
Существенных разногласий по большому счету в этом вопросе нет. Однако, критерии, по которым можно однозначно определить разумный, мыслящий, интеллектуальный субъект перед нами или нет не отображены.
Практически каждый автор, пишущий книгу об искусственном интеллекте, отталкивается в ней от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки.
Определения можно свести к следующим, искусственный интеллект -
это личность на неорганическом носителе (Чекина М.Д.);
это область изучение разумного поведения и попытки найти способы моделирования подобного поведения в любом типе искусственно созданного механизма (Блай Уитби);
это экспериментальная философия (В. Сергеев).
Следующим философским вопросом искусственного интеллекта является цель создания и, как следствие, - границы ответственности и круг решаемых задач. Да, мы стремимся облегчить себе жизнь, но, допустим, что человек сумел создать интеллект, превышающий свой собственный. Становится непонятным какую роль будет играть человек: будет ли он играть функцию пооддержания работоспособности систем искусственного интеллекта или эти же системы не сочтут его нужным?
Можно выделить несколько подходов к данной проблематике: во-первых, решение менее масштабных задач – распознавание образов, языковой перевод «на лету»; во-вторых, планомерные задачи по созданию новых искусственных интеллектов в виде, например, роботов-помощников и вносить коррективы в их работу.
Оба этих подхода логично встраиваются в концепцию «усилителя интеллекта» человека за счет неприсущего функционала. Невозможно разбираться во всех сферах знаний, да и не нужно, чтобы принять логически правильные суждения и сделать грамотный вывод. Уже сейчас используются неживые «усилители интеллекта»: компьютерные погодные прогнозы, бортовые расчетные устройства космических кораблей и т.п. Даже более того, человек уже давно использует усилители силы: самолеты, автомобили, краны, электродвигатели, прессы и многое-многое другое. А все это – части интеллектуальных систем будущего.
Основным отличием усилителей интеллекта от усилителей силы является наличие воли. Ведь мы не сможем себе представить, чтобы вдруг наш автомобиль стал ездить так и там, где ему хочется. Причина в отсутствии желаний. В отсутствии целеполагания. В тоже время, интеллектуальная система, вполне бы могла иметь свои желания, и поступать не так, как нам хотелось бы.

2. Методология создания искусственного интеллекта
2.1. Общие проблемы создания искусственного интеллекта

Единого ответа на вопрос, чем занимается искусственный интеллект, не существует. Практически каждый автор, рассуждающий об этом, отталкивается от своей точки зрения или рассматривая достижения науки и свои мысли. В философии остается нерешённым вопрос о природе и статусе человеческого интеллекта - критерия достижения компьютерами «разумности» так же не существует.
Для анализа проблем искусственного интеллекта необходимо воспользоваться философскими познавательными категориями: семиотическая система, логические структуры, ранее накопленное знание. Обнаружить их можно посредством исследования физиологических или психологических механизмов познавательного процесса.
Категории познания в конечном счёте формируются на основе практической деятельности. Таким образом, чтобы создать такую систему, выполняющую функции абстрактного мышления, необходимо наделить систему этими орудиями-категориями. Развитие систем искусственного интеллекта за последние время как раз идёт по этому пути.
Поскольку характер систем искусственного интеллекта является алгоритмическим, то в своей деятельности они в наибольшей мере используют формально-логические структуры, что предоставляет в свою очередь широкие возможности для довольно простой их технической реализации на практике.
Системы искусственного интеллекта на данном этапе своего развития еще слабо используют модельную, императивную, вопросную и другие разновидности логики, которыми оперирует интеллект человека и которое также необходимы для успешной и максимально полной реализации познавательных процессов.
Повысить «интеллектуальный» уровень технических систем возможно и путем проверки информации на непротиворечивость, а также при помощи конструирования планов вычислений.
Техническое воплощение в информационные массивы и программы системы искусственного интеллекта аналогов категорий на данный момент развито слабо и находится в начальной стадии разработки и внедрений.
Однако в ряде систем предоставления знаний уже нашли свое применение такие категории как целое и часть, общее и единичное. Однако в целом данная проблема пока не осмыслена в полной мере разработчиками систем искусственного интеллекта и здесь существует широкое поле деятельности не только для непосредственно программистов и математиков, но и для философов логиков и кибернетиков по внедрению аналогов категорий в системы представления знаний и других компонентов интеллектуальных систем.
Еще одной особенностью современных систем искусственного интеллекта является то, что они практически не имитируют сложную структуру иерархических образов, что ведет к невозможности перестраивания проблемных ситуаций, комбинирования локальных частей сетей знаний в более крупные блоки и перестраивания этих блоков в соответствии с поставленными задачами.
Помимо указанной выше проблемы, несовершенен и процесс взаимодействия вновь поступающей информации и совокупного знания, которое уже зафиксировано в системе.
В системе семантических сетей и фреймов, которые используются при предоставлении знаний, пока в недостаточной степени используются те методы, которые дают возможность интеллекту человека постоянно пополняться новой информацией и находить нужные знания, а также и перестраивать уже имеющуюся систему знаний.
Современные системы искусственного интеллекта в малой степени могут оказывать воздействие на внешнюю среду, без чего невозможно осуществление процесса самообучения и совершенствование любой интеллектуальной деятельности.
В настоящее время широкое распространение при анализе связанных с искусственным интеллектом проблем получил математический аппарат нечетных множеств, идея и реализация которого была предложена американским математиком Л