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

Приблизительно к 1957-1959 гг. все эти увлечения объединились в новую более или менее самостоятельную ветвь информатики,  получившую название “искусственный интеллект”.  Исследования в области “искусственного интеллекта” (ИИ), первоначально сосредоточенные в нескольких университетских  центрах  США  -  Массачусетском технологическом  институте,  Технологическом институте Карнеги в Питтсбурге,  Станфордском университете,  - ныне ведутся во  многих  других университетах и корпорациях США и других стран. В общем исследователей ИИ,  работающих над созданием мыслящих машин,  можно разделить на  две группы.  Одних интересует чистая наука и для них компьютер представляет собой лишь инструмент, обеспечивающий возможность экспериментальной проверки теорий процессов мышления. Интересы другой группы лежат в области техники: они стремятся расширить сферу применения компьютеров и облегчить пользование ими. Многие представители второй группы мало заботятся о выяснении механизма мышления - они полагают, что для их работы это едва ли более полезно, чем изучение полета птиц и самолетостроения.

Созданием электронной машины, которая могла бы принимать решения, основываясь на непроверенных либо неполных фактах, другими словами, машины, обладающей интеллектом, заинтересовался профессор МТИ Н. Винер. Он был убежден, что наиболее перспективны научные исследования в так называемых пограничных областях, которые нельзя конкретно отнести к той или иной конкретной дисциплины. Н. Винеру с коллегами удалось разработать так называемый принцип “обратной связи”, который используется и поныне во все электронных схемах, в частности, усилителях. Принцип  “обратной  связи” заключается в использовании информации, поступающей из окружающего мира, для изменения поведения машины.  В основу разработанных Н. Винером систем наведения были положены тонкие математические методы; при малейшем изменении отраженных от самолета радиолокационных сигналов они соответственно изменяли наводку орудий.

В дальнейшем Н. Винер разработал на принципе обратной  связи  теории как  машинного так и человеческого разума. Он доказывал, что именно благодаря обратной связи все живое приспосабливается к окружающей среде  и  добивается  своих целей.  “Все машины,  претендующие на “разумность”, - писал он,  - должны обладать способностью преследовать определенные цели и приспосабливаться,  т.е.  обучаться”. Созданной им науке Н. Винер дает название кибернетика,  что в переводе с греческого означает рулевой [7, 295-307].

Следует отметить, что принцип “обратной связи”, введенный Н. Винером был в  какой-то степени предугадан И. Сеченовым в явлении “центрального торможения”  и  рассматривался как механизм  регуляции деятельности нервной системы,  и который лег в основу многих моделей произвольного поведения в отечественной психологии [7, 310-311].

Следующий подход, который, возможно, является самым обстоятельным, называется нейронный. Этот подход основывается на том, что используемая конструкция вычислительной машины очень близка к “конструкции” головного мозга человека. Основной единицей построения машины, обладающей интеллектом, является нейрон; при этом все нейроны должны иметь одинаковую конструкцию и отличаться незначительно. Такая конструкция полностью совпадает с построением головного мозга человека; она также была принята некоторыми учеными. Среди них был нейрофизиолог У. Маккалох. В 1942 г. У. Маккалох, участвуя в научной конференции в Нью-Йорке, услышал доклад одного из сотрудников  Н. Винера о механизмах обратной связи в биологии. Высказанные в докладе идеи перекликались с собственными идеями У. Маккалоха относительно работы головного мозга.  В течении следующего года У. Маккалох в соавторстве с У. 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 У. Маккаллохом, У. Питтс выдвинул гипотезу, что нейроны можно упрощенно  рассматривать  как  устройства,  оперирующие двоичными числами. Двоичные числа, состоящие из цифр единица и нуль, - рабочий инструмент одной  из  систем  математической  логики.  Английский математик 19 века Д. Буль, предложивший эту систему,  показал, что логические утверждения можно закодировать в виде единиц и нулей, где единица соответствует истинному высказыванию, а нуль - ложному, после чего ими можно оперировать как обычными числами. В начале 20 века пионеры информатики,  в особенности американский ученый К. Шеннон, поняли, что двоичные единица и нуль вполне соответствуют двум состояниям электрической цепи (включено-выключено), поэтому двоичная система идеально  подходит  для  электронно-вычислительных устройств.  У. Маккалох и У. 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 У. Маккаллоха и У. Питтса в сочетании с книгами Н. 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 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.  Как  однажды  заметили  У. Маккаллох и его сотрудник М. Арбиб,  “если по весне вам захотелось обзавестись  возлюбленной, не стоит брать амебу и ждать пока она эволюционирует”.

Разумеется, исследователи того времени не могли не задумываться и над морально-этическими аспектами искусственного интеллекта. Если разумная машина, к созданию которой они стремились, была бы все-таки создана, то обладая интеллектом, как и любой человек, она “захотела бы” влиться в общество людей, либо создать свое общество, таких же, как она сама, машин. Эту мысль как-то высказал
Н. Винер на научном симпозиуме. Однако поскольку разумная машина так и не была создана, то и морально-этическая проблема существования искусственного интеллекта в то время всерьез не рассматривалась.

Следует отметить, что 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.

Одним из тех, кого ничуть не испугали трудности был Ф. Розенблат, труды которого казалось отвечали самым заметным устремлениям кибернетиков. В 1958 г.  им была предложена модель электронного устройства, названного им перцептроном, которое должно было бы имитировать процессы человеческого мышления. Перцептрон должен был передавать сигналы от “глаза”, составленного из фотоэлементов, 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 мозг  воспринимает новую информацию и реагирует на нее через систему случайных связей между нейронами. Перцептрон Ф. Розенблата оказался наивысшим достижением “восходящего”, или нейромодельного метода создания  искусственного  интеллекта.  Чтобы  научить перцептрон способности строить догадки на основе исходных предпосылок, в нем предусматривалась некая  элементарная разновидность автономной работы или “самопрограммирования”. При распознании той или  иной  буквы  одни  ее элементы или  группы элементов оказываются гораздо более существенными, чем другие.  Перцептрон мог обучаться выделять такие характерные  особенности буквы  полуавтоматически,  своего рода методом проб и ошибок, напоминающим процесс обучения. Однако возможности перцептрона были ограниченными: машина не могла надежно 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  “восходящего  метода”,  в составлении  для 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 М. Минский и С. Пейперт, профессора  Массачусетского технологического института.  М. Минский начал свою карьеру исследователя ИИ сторонником  “восходящего  метода”  и  в 1951г. построил обучающуюся сеть на вакуумных электронных лампах. Однако вскоре к моменту создания перцептрона он перешел в противоположный лагерь.  В соавторстве с математиком С. Пейпертом, с которым его познакомил У. Маккаллох, он написал книгу “Перцептроны” [7], где математически доказывалось, что перцептроны, подобные розенблатовским,  принципиально не в состоянии выполнять  многие  из  тех функций, которые предсказывал им Ф.Розенблат[7, 212-304]. М. Минский утверждал, что, не говоря о роли работающих под диктовку  машинисток,  подвижных  роботов или машин,  способных читать, слушать и понимать прочитанное или услышанное,  перцептроны никогда не обретут даже умения распознавать предмет частично заслоненный другим. Однако нельзя сказать, что появившаяся в 1969 г. эта критическая работа покончила с  кибернетикой.  Она  лишь переместила интерес аспирантов  на другое направление исследований - “нисходящий метод”.

Интерес к кибернетике в последнее время возродился,  так как сторонники “нисходящего метода” столкнулись со столь же неодолимыми трудностями. Сам
М. Минский 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 ИИ стал синонимом нисходящего подхода,  который выражался в составлении все более сложных программ для компьютеров, моделирующих сложную деятельность человеческого мозга. При этом эти программы имели склонности к обучению, которое состояло в том, что верно принятые решения и способы их достижения записывались в память вычислительной машины, а неверные решения или решения, приводящие к явной ошибке, наоборот, исключались из памяти машины. Таким образом, машина постепенно превращалась в обыкновенное хранилище правильно принятых решений, которые в дальнейшем, могли быть повторно использованы. Такие машины в последствии получили название “экспертные системы”. К настоящему времени существует несколько десятков крупнейших “экспертных систем”, которые способны достаточно хорошо принимать решения, но только в определенной области; той самой области, для которой они и были разработаны.

2.     Проблема СОЗДАНИЯ “искусственного интеллекта”,
ТЕХНИЧЕСКИЕ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСпекты ПРОБЛЕМЫ МОДЕЛИРОВАНИя ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО мозга.

Основной проблемой, возникающей при попытках создания “электронного разума”, по всей видимости, является проблема конструктивного решения подобной машины. Ведущими исследователями в области ИИ было предложено несколько подходов, каждый из которых содержит разумное зерно конструкции машины. Однако какую лучше использовать конструкцию – этого, как свидетельствует практика, точно никто не знает и по сей день, поскольку “разумная машина” так и не была создана. Возможно проблема создания “разумной машины” кроется в недостаточности знаний высших функций деятельности головного мозга? Ведь на настоящий момент времени никто не может точно сказать, например, что такое сознание в понимании мозга и когда оно зарождается у человека. Ведущие специалисты в области искусственного интеллекта и известные философы ведут дискуссии по этому поводу. Скорее всего, для того, чтобы пытаться построить “разумную машину”, которая, несомненно, по конструкции, должна быть схожа с “конструкцией” головного мозга человека, необходимо вначале досконально изучить работу последнего, а также определить  своеобразную грань между разумным и неразумным и условия перехода через эту грань, другими словами, условие зарождения сознания.

Многие исследователи полагают, что сознание является не столько продуктом развития природы, сколько продуктом общественной жизни человека, общественного труда предыдущих поколений людей. Оно является существенной частью деятельности человека, посредством которой создается человеческая природа и не может быть принято вне этой природы.

Если в машинах и вообще в неорганической природе отражение есть пассивный, мертвый физико-химический, механический акт без обобщения и проникновения в сущность обобщаемого явления, то отражение в форме сознания есть, по мнению Ф.Энгельса “познание высокоорганизованной материей самой себя, проникновение в сущность, закон развития природы, предметов и явлений объективного
мира” [8, 156-178].

В машине же отражение не осознанно, так как оно осуществляется без образования  идеальных образов и понятий, а происходит в виде электрических импульсов, сигналов и т.п. Поскольку машина не мыслит, это не есть та форма отражения, которая имеет место в процессе познания человеком окружающего  мира. Закономерности процесса отражения в машине определяются, прежде всего, закономерностями отражения действительности в сознании человека, так как машину создает человек в целях более точного отражения действительности, и не машина сама по себе отражает действительность, а человек отражает ее с помощью машины. Поэтому отражение действительности машиной  является  составным элементом отражения действительности человеком. Появление кибернетических устройств приводит к возникновению не новой формы отражения, а нового звена, опосредующего отражение природы человеком.

Общность мышления со способностью отражения служит объективной основой моделирования процессов мышления. Мышление связано с  созданием, передачей и преобразованием  информации, а эти процессы  могут происходить не только в мозгу, а и в других системах, например ЭВМ. Кибернетика, устанавливая родство между отражением, ощущением и даже мышлением, делает определенный шаг вперед в решении  поставленной проблемы. Это родство  между мышлением и другими свойствами материи вытекает из двух фундаментальных принципов материалистической диалектики: принципа материального единства мира и принципа развития.

Страницы: 1, 2, 3, 4