New Scientist: создан искусственный разум, способный к эволюции

New Scientist: сотворен искусственный разум, способный к эволюции

Эти электрические организмы владеют своими «ДНК» — изначальными кодами программки. Но южноамериканские ученые заложили в эти «ДНК» способность к мутации и самостоятельному приобретению искусственным разумом новых параметров и возможностей.

Как оказывается, цифровые организмы научились воспользоваться данной особенностью, соответствующей ранее только биологическим структурам. Появился процесс «размножения» этих организмов, в итоге которого каждое новое их поколение становится все более «умным и опытным».

В итоге, пишет New Scientist, на данный момент мир вступил в совсем новейшую технологическую эру.

«Рукотворный разум не только лишь уже существует, но его развитие достигнуло такового уровня, когда он начал развиваться без помощи других, без вмешательства человека», — пишет издание.

Тем мир оказался на пороге возникновения «умных машин», способных к мышлению и выполнению ряда функций, присущих людскому мозгу.

Развитие цифровых организмов происходит на данный момент в особенном мире — компьютерном пространстве Avida, сделанном Мичиганским институтом. Но на данный момент ученые начинают делать мобильные блоки с искусственным умом, которыми оснащаются боты. В итоге последние получают возможность осознано делать свои функции и сразу обучаться новым, отмечают спецы.

===========================

New Scientist: сотворен искусственный разум, способный к эволюции

Искусственный ум

Материал из Википедии — свободной энциклопедииДанная версия странички не проверялась участниками с надлежащими правами. Вы сможете прочесть последнюю размеренную версию, испытанную 7 сентября 2009, но она может существенно отличаться от текущей версии. Проверки требуют 277 правок.

Перейти к: навигация, поиск

Искусственный ум (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) — наука и разработка сотворения умственных машин, в особенности умственных компьютерных программ. ИИ связан со схожей задачей использования компов для осознания людского ума, но не непременно ограничивается на биологическом уровне правдоподобными методами[1].

Поясняя своё определение, Джон Маккарти показывает: «Проблема заключается в том, что пока мы не можем в целом найти, какие вычислительные процедуры мы желаем именовать умственными. Мы осознаем некие механизмы ума и не осознаем другие. Потому под умом в границах этой науки понимается только вычислительная составляющая возможности достигать целей в мире»[1].

Другие определения искусственного ума:

1.Научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачки аппаратного либо программного моделирования тех видов людской деятельности, которые обычно числятся умственными.

2.Свойство умственных систем делать функции (творческие), которые обычно числятся прерогативой человека[2]. При всем этом умственная система — это техно либо программная система, способная решать задачки, обычно считающиеся творческими, принадлежащие определенной предметной области, познания о которой хранятся в памяти таковой системы. Структура умственной системы включает три главных блока — базу познаний, решатель и умственный интерфейс.[3].

3.Наука под заглавием «Искусственный интеллект» заходит в комплекс компьютерных наук, а создаваемые на её базе технологии к информационным технологиям. Задачей этой науки является воссоздание при помощи вычислительных систем и других искусственных устройств разумных рассуждений и действий[4].

Содержание [убрать]

1 Происхождение и осознание термина «Искусственный интеллект»

2 Искусственный ум в Рф

3 Предпосылки развития науки искусственного ума

4 Подходы и направления

4.1 Подходы к осознанию трудности

4.1.1 Тест Тьюринга и интуитивный подход

4.1.2 Символьный подход

4.1.3 Логический подход

4.1.4 Агентно-ориентированный подход

4.1.5 Гибридный подход

4.2 Модели и способы исследовательских работ

4.2.1 Символьное моделирование мыслительных процессов

4.2.2 Работа с естественными языками

4.2.3 Скопление и внедрение познаний

4.2.4 Био моделирование искусственного ума

4.2.5 Робототехника

4.2.6 Машинное творчество

4.2.7 Другие области исследовательских работ

5 Современный искусственный ум

5.1 Положение дел

5.2 Применение

5.3 Перспективы

6 Связь с другими науками

6.1 Компьютерные технологии и кибернетика

6.2 Психология и когнитология

6.3 Философия

6.3.1 Вопросы сотворения ИИ

6.3.2 Этика

7 ИИ и общество

7.1 Религия

7.2 Научная фантастика

7.2.1 Кинофильмы

7.2.2 Аниме

7.2.3 Музыкальные произведения

8 См. также

9 Примечания

10 Литература

11 Ссылки

[править] Происхождение и осознание термина «Искусственный интеллект»

Разные виды и степени ума есть у многих людей, животных и неких машин, умственных информационных систем и разных моделей экспертных систем с разными базами познаний. При всем этом, как лицезреем, такое определение ума не связано с осознанием ума у человека — это различные вещи. Более того, эта наука моделирует человечий ум, потому что с одной стороны, можно изучить кое-что о том, как вынудить машины решить трудности, следя других людей, а с другой стороны, большая часть работ в ИИ касаются исследования заморочек, которые требуется решать населению земли в промышленном и технологическом смысле. Потому ИИ-исследователи вольны использовать способы, которые не наблюдаются у людей, если это нужно для решения определенных заморочек [1].

Конкретно в таком смысле термин ввел Джон Маккарти в 1956 году на конференции в Дартмутском институте, и до сего времени невзирая на критику тех, кто считает, что ум — это только био парадокс, в научной среде термин сохранил собственный начальный смысл, невзирая на очевидные противоречия исходя из убеждений людского ума.

Как показывает председатель Петербургского отделения русской ассоциации искусственного ума Т. А. Гаврилова, в британском языке словосочетание artificial intelligence не имеет той немного умопомрачительной антропоморфной расцветки, которую оно получило в достаточно неудачном российском переводе. Слово intelligence значит «умение рассуждать разумно», а совсем не «интеллект», для которого есть британский аналог intellect[5].

Одно из личных определений ума, общее для человека и «машины», можно сконструировать так: «Интеллект — способность системы создавать в процессе самообучения программки (сначала эвристические) для решения задач определённого класса трудности и решать эти задачи» [6].

[править] Искусственный ум в Рф

Пионером искусственного ума по праву можно считать коллежского советника Семечки Николаевича Корсакова (1787 — 1853), ставившего задачку усиления способностей разума средством разработки научных способов и устройств, перекликающуюся с современной концепцией искусственного ума, как усилителя естественного. В 1832 году Корсаков опубликовал описание 5 придуманных им механических устройств, так именуемых «интеллектуальные машин», для частичной механизации интеллектуальной деятельности в задачках поиска, сопоставления и систематизации. В конструкции собственных машин Корсаков в первый раз в истории информатики применил перфорированные карты, игравшие у него собственного рода роль баз познаний, а сами машины по существу являлись предтечами экспертных систем [7].

Лаконичный обзор истории зарождения искусственного ума в СССР и Рф отдал Президент Русской ассоциации искусственного ума доктор Г.С. Осипов[4].

Работы в области искусственного ума в Рф начались в 1960-х годах. В Столичном институте и Академии был выполнен ряд пионерских исследовательских работ, возглавленных Вениамином Пушкиным и Д. А. Поспеловым.

В 1964 г. была размещена работа ленинградского логика Сергея Маслова «Обратный способ установления выводимости в традиционном исчислении предикатов», в какой в первый раз предлагался способ автоматического поиска подтверждения теорем в исчислении предикатов.

В 1966 г. В. Ф. Турчиным был разработан язык рекурсивных функций Рефал.

До 1970-х годов в СССР все исследования ИИ велись в рамках кибернетики. По воззрению Д. А. Поспелова, дело в том, что науки «информатика» и «кибернетика» были в это время смешаны, из-за ряда академических споров. Исключительно в конце 1970-х в СССР начинают гласить о научном направлении «искусственный интеллект» как разделе информатики. При всем этом родилась и сама информатика, как не удивительно, подчинив для себя прародительницу «кибернетику». В конце 1970-х создается толковый словарь по искусственному уму, трехтомный справочник по искусственному уму и энциклопедический словарь по информатике, в каком разделы «Кибернетика» и «Искусственный интеллект» входят вместе с другими разделами в состав информатики. Термин «информатика» в 80-е годы получает обширное распространение, а термин «кибернетика» равномерно исчезает из воззвания, сохранившись только в заглавиях тех институтов, которые появились в эру «кибернетического бума» конца 1950-х — начала 1960-х годов.[8].

Таковой взор на искусственный ум, кибернетику и информатику делится не всеми. Это связано с тем, что на Западе границы данных наук несколько отличаются[9].

[править] Предпосылки развития науки искусственного ума

Основная статья: История искусственного ума

История искусственного ума как нового научного направления начинается посреди XX века. К этому времени уже было сформировано огромное количество предпосылок его зарождения: посреди философов издавна шли споры о природе человека и процессе зания мира, нейрофизиологи и психологи разработали ряд теорий относительно работы людского мозга и мышления, экономисты и арифметики задавались вопросами хороших расчётов и представления познаний о мире в формализованном виде; в конце концов, зародился фундамент математической теории вычислений — теории алгоритмов — и были сделаны 1-ые компы.

Способности новых машин в плане скорости вычислений оказались больше человечьих, потому в учёном обществе влез вопрос: каковы границы способностей компов и достигнут ли машины уровня развития человека? В 1950 году один из пионеров в области вычислительной техники, британский учёный Алан Тьюринг, пишет статью под заглавием «Может ли машина мыслить?», в какой обрисовывает функцию, при помощи которой можно будет найти момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком, получившей заглавие теста Тьюринга.

[править] Подходы и направления

[править] Подходы к осознанию трудности

Одного ответа на вопрос чем занимается искусственный ум, не существует. Практически каждый создатель, пишущий книжку об ИИ, отталкивается в ней от какого-нибудь определения, рассматривая в его свете заслуги этой науки.

В философии не решён вопрос о природе и статусе людского ума. Нет и четкого аспекта заслуги компьютерами «разумности», хотя на заре искусственного ума был предложен ряд гипотез, к примеру, тест Тьюринга либо догадка Ньюэлла — Саймона. Потому невзирая на наличие огромного количества подходов как к осознанию задач ИИ, так и созданию умственных информационных систем можно выделить два главных подхода к разработке ИИ[10]:

нисходящий (англ. Top-Down AI), семиотический — создание экспертных систем, баз познаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психологические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;

восходящий (англ. Bottom-Up AI), био — исследование нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих умственное поведение на базе био частей, также создание соответственных вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер либо биокомпьютер.

Последний подход, строго говоря, не относится к науке о ИИ в смысле данном Джоном Маккарти — их соединяет воединыжды только общая конечная цель.

[править] Тест Тьюринга и интуитивный подход

Основная статья: Тест Тьюринга

Эмпирический тест, мысль которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум» (англ. Computing Machinery and Intelligence), размещенной в 1950 году в философском журнальчике «Mind». Целью данного теста является определение способности искусственного мышления, близкого к людскому.

Стандартная интерпретация этого теста звучит последующим образом: «Человек ведет взаимодействие с одним компом и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен найти, с кем он говорит: с человеком либо компьютерной программкой. Задачка компьютерной программки — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неправильный выбор». Все участники теста не лицезреют друг дружку.

Самый общий подход подразумевает, что ИИ будет способен проявлять поведение, не отличающееся от людского, причём, в обычных ситуациях. Эта мысль является обобщением подхода теста Тьюринга, который утверждает, что машина станет разумной тогда, когда будет способна поддерживать разговор с обыденным человеком, и тот не сумеет осознать, что гласит с машиной (разговор идёт по переписке).

Писатели-фантасты нередко предлагают ещё один подход: ИИ возникнет тогда, когда машина будет способна ощущать и творить. Так, владелец Эндрю Мартина из «Двухсотлетнего человека» начинает относиться к нему как к человеку, когда тот создаёт игрушку по собственному проекту. А Дейта из Звёздного пути, будучи способным к коммуникации и научению, грезит обрести эмоции и интуицию.

[править] Символьный подход

Основная статья: Символьные вычисления

Исторически символьный подход был первым в эру цифровых машин, потому что конкретно после сотворения Лисп, первого языка символьных вычислений, у его создателя появилась уверенность в способности фактически приступить к реализации этими средствами ума. Символьный подход позволяет оперировать слабоформализованными представлениями и их смыслами. От умения выделить только существенную информацию зависит эффективность и результативность решения задачки.

Но широта классов задач, отлично решаемых человечьим разумом, просит неописуемой гибкости в способах абстрагирования. А это труднодоступно при любом инженерном подходе, в каком исследователь выбирает способы решения, основываясь на способность стремительно дать действенное решение некий более близкой этому исследователю задачки. Другими словами уже за реализованную в виде правил единственную модель абстрагирования и конструирования сущностей. Это выливается в значимые издержки ресурсов для непрофильных задач, другими словами система от ума ворачивается к грубой силе на большинстве задач и сама сущность ума исчезает из проекта.

Основное применение символьной логики — это решение задач по выработке правил. Большая часть исследовательских работ останавливается как раз на невозможности хотя бы обозначить новые возникшие трудности средствами избранных на прошлых шагах символьных системах. Тем паче решить их и тем паче научить компьютер решать их либо хотя бы идентифицировать и выходить из таких ситуаций.

[править] Логический подход

Логический подход к созданию систем искусственного ума ориентирован на создание экспертных систем с логическими моделями баз познаний с внедрением языка предикатов.

Учебной моделью систем искусственного ума в 1980-х годах был принят язык и система логического программирования Пролог. Базы познаний, записанные на языке Пролог, представляют наборы фактов и правил логического вывода, записанных на языке логических предикатов.

Логическая модель баз познаний позволяет записывать не только лишь определенные сведения и данные в форме фактов на языке Пролог, да и обобщенные сведения при помощи правил и процедур логического вывода и в том числе логических правил определения понятий, выражающих определённые познания как определенные и обобщенные сведения.

В целом исследования заморочек искусственного ума в рамках логического подхода к проектированию баз познаний и экспертных систем ориентировано на создание, развитие и эксплуатацию умственных информационных систем, включая вопросы обучения студентов и школьников, также подготовки юзеров и разработчиков таких умственных информационных систем.

[править] Агентно-ориентированный подход

Основная статья: Агентно-ориентированный подход

Последний подход, развиваемый с начала 1990-х годов именуется агентно-ориентированным подходом, либо подходом, основанным на использовании умственных (оптимальных) агентов. Согласно этому подходу, ум — это вычислительная часть (грубо говоря, планирование) возможности достигать поставленных перед умственной машиной целей. Сама такая машина будет умственным агентом, воспринимающим окружающий его мир при помощи датчиков, и способной повлиять на объекты в окружающей среде при помощи исполнительных устройств.

Этот подход акцентирует внимание на тех способах и методах, которые посодействуют умственному агенту выживать в окружающей среде при выполнении его задачки. Так, тут существенно посильнее изучаются методы поиска пути и принятия решений.

[править] Гибридный подход

Основная статья: Гибридный подход

Гибридный подход подразумевает, что только синергетическая композиция нейронных и символьных моделей добивается полного диапазона когнитивных и вычислительных способностей. К примеру, экспертные правила умозаключений могут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила получают при помощи статистического обучения. Сторонники данного подхода считают, что гибридные информационные системы будут существенно более сильными, чем сумма разных концепций по отдельности.

[править] Модели и способы исследовательских работ

[править] Символьное моделирование мыслительных процессов

Основная статья: Моделирование рассуждений

Анализируя историю ИИ, можно выделить такое пространное направление как моделирование рассуждений. Долгие и длительные годы развитие этой науки двигалось конкретно по этому пути, и сейчас это одна из самых развитых областей в современном ИИ. Моделирование рассуждений предполагает создание символьных систем, на входе которых поставлена некоторая задачка, а на выходе требуется её решение. Обычно, предлагаемая задачка уже формализована, другими словами переведена в математическую форму, но или не имеет метода решения, или он очень сложен, трудоёмок и т. п. В это направление входят: подтверждение теорем, принятие решений и теория игр, планирование и диспетчеризация, прогнозирование.

[править] Работа с естественными языками

Основная статья: Обработка естественного языка

Важным направлением является обработка естественного языка, в рамках которого проводится анализ способностей осознания, обработки и генерации текстов на «человеческом» языке. А именно, тут ещё не решена неувязка машинного перевода текстов с 1-го языка на другой. В современном мире огромную роль играет разработка способов информационного поиска. По собственной природе, уникальный тест Тьюринга связан с этим направлением.

[править] Скопление и внедрение познаний

Основная статья: Инженерия познаний

Согласно воззрению многих учёных, принципиальным свойством ума является способность к обучению. Таким макаром, на 1-ый план выходит инженерия познаний, объединяющая задачки получения познаний из обычный инфы, их классификации и использования. Заслуги в этой области затрагивают практически все другие направления исследовательских работ ИИ. Тут также нельзя не отметить две принципиальные подобласти. 1-ая из их — машинное обучение — касается процесса самостоятельного получения познаний умственной системой в процессе её работы. 2-ое связано с созданием экспертных систем — программ, использующих спец базы познаний для получения достоверных заключений по какой-нибудь дилемме.

К области машинного обучения относится большой класс задач на определение образов. К примеру, это определение знаков, рукописного текста, речи, анализ текстов. Многие задачки удачно решаются при помощи био моделирования (см. след. пункт). Особо стоит упомянуть компьютерное зрение, которое связано ещё и с робототехникой.

[править] Био моделирование искусственного ума

Основная статья: Квазибиологическая парадигма

Имеется проект исследования в викиверситете по теме

«RNAFoldingAI» — проект разработки программного обеспечения молекулярного моделирования РНК, с элементами искусственного ума.

Отличается от осознания искусственного ума по Джону Маккарти, когда исходят из положения о том, что искусственные системы не должны повторять в собственной структуре и функционировании структуру и протекающие в ней процессы, присущие биологическим системам, сторонники данного подхода считают, что феномены людского поведения, его способность к обучению и адаптации, есть следствие конкретно био структуры и особенностей ее функционирования.

Сюда можно отнести несколько направлений. Нейронные сети употребляются для решения нечётких и сложных заморочек, таких как определение геометрических фигур либо кластеризация объектов. Генетический подход основан на идее, что некоторый метод может стать более действенным, если возмет в долг наилучшие свойства у других алгоритмов («родителей»). Относительно новый подход, где ставится задачка сотворения автономной программки — агента, взаимодействующего с наружной средой, именуется агентным подходом.

[править] Робототехника

Основная статья: Умственная робототехника

См. также: Робототехника.

Вообщем, робототехника и искусственный ум нередко ассоциируется вместе. Интегрирование этих 2-ух наук, создание умственных ботов, можно считать ещё одним направлением ИИ. Примером умственной робототехники могут служить игрушки-роботы Pleo, AIBO, QRIO.

[править] Машинное творчество

Основная статья: Машинное творчество

Природа людского творчества ещё наименее исследована, чем природа ума. Все же, эта область существует, и тут поставлены трудности написания компом музыки, литературных произведений (нередко — стихов либо сказок), художественное творчество. Создание близких к реальности образов обширно употребляется в кино и промышленности игр.

Добавление данной способности к хоть какой умственной системе позволяет очень наглядно показать что конкретно система принимает и как это осознает. Добавлением шума заместо недостающей инфы либо фильтрация шума имеющимися в системе познаниями производит из абстрактных познаний определенные образы, просто воспринимаемые человеком, в особенности это полезно для интуитивных и малоценных познаний, проверка которых в формальном виде просит значимых интеллектуальных усилий.

[править] Другие области исследовательских работ

В конце концов, существует масса приложений искусственного ума, каждое из которых образует практически самостоятельное направление. В качестве примеров можно привести программирование ума в компьютерных играх, нелинейное управление, умственные системы информационной безопасности.

Можно увидеть, что многие области исследовательских работ пересекаются. Это характерно для хоть какой науки. Но в искусственном уме связь меж, казалось бы, разными направлениями выражена в особенности очень, и это связано с философским спором о сильном и слабеньком ИИ.

[править] Современный искусственный ум

[править] Положение дел

ASIMO — Умственный гуманоидный бот компании HondaВ реальный момент в разработке искусственного ума наблюдается вовлечение многих предметных областей, имеющих хоть какое-то отношение к ИИ. Многие подходы были опробованы, но к появлению искусственного разума ни одна исследовательская группа так и не подошла [11].

Исследования ИИ влились в общий поток технологий сингулярности (видового скачка, экспоненциального развития человека), таких как информатика, экспертные системы, нанотехнология, молекулярная биоэлектроника, теоретическая биология, квантовая теория [12][13].

[править] Применение

турнир RoboCupНекоторые из самых узнаваемых ИИ-систем:

Deep Blue — одолел чемпиона мира по шахматам. Матч Каспаров против суперЭВМ не принёс ублажения ни компьютерщикам, ни шахматистам, и система не была признана Каспаровым (подробнее см. Человек против компьютера). Потом линия суперкомпьютеров IBM проявилась в проектах brute force BluGene (молекулярное моделирование) и моделирование системы пирамидальных клеток в швейцарском центре Blue Brain [14].

MYCIN — одна из ранешних экспертных систем, которая могла диагностировать маленький набор болезней, при этом нередко так же точно, как и доктора.

20Q — проект, основанный на идеях ИИ, по мотивам традиционной игры «20 вопросов». Стал очень популярен после возникновения в Вебе на веб-сайте 20q.net [15].

Определение речи. Системы такие как ViaVoice способны обслуживать потребителей.

Боты в каждогоднем турнире RoboCup соревнуются в упрощённой форме футбола.

Банки используют системы искусственного ума (СИИ) в страховой деятельности (актуарная математика) при игре на бирже и управлении собственностью. Способы определения образов (включая, как более сложные и спец, так и нейронные сети) обширно употребляют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и речи), мед диагностике, спам-фильтрах, в системах ПВО (определение целей), также для обеспечения ряда других задач государственной безопасности.

Разработчики компьютерных игр используют ИИ в той либо другой степени проработанности. Это образует понятие «Игровой искусственный интеллект». Стандартными задачками ИИ в играх являются нахождение пути в двумерном либо трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и т.д..

[править] Перспективы

См. также: Компы 5-ого поколения.

Можно выделить два направления развития ИИ:

1.решение заморочек, связанных с приближением специализированных систем ИИ к способностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека (см. Усиление ума)

2.создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже сделанных систем ИИ в единую систему, способную решать трудности населения земли (см. Сильный и слабенький искусственный ум)

[править] Связь с другими науками

Искусственный ум совместно с нейрофизиологией, эпистемологией и когнитивной психологией образует более общую науку, именуемую когнитология. Отдельную роль в искусственном уме играет философия.

Также, с неуввязками искусственного ума плотно сплетена эпистемология — наука о знании в рамках философии. Философы, специализирующиеся данной проблематикой, решают вопросы, идентичные с теми, которые решаются инженерами ИИ о том, как лучше представлять и использовать познания и информацию.

Создание познаний из данных — одна из базисных заморочек умственного анализа данных. Есть разные подходы к решению этой трудности, в том числе — на базе нейросетевой технологии[16], использующие процедуры вербализации нейронных сетей.

[править] Компьютерные технологии и кибернетика

В компьютерных науках трудности искусственного ума рассматриваются с позиций проектирования экспертных систем и баз познаний. Под базами познаний понимается совокупа данных и правил вывода, допускающих логический вывод и осмысленную обработку инфы. В целом исследования заморочек искусственного ума в компьютерных науках ориентировано на создание, развитие и эксплуатацию умственных информационных систем, а вопросы подготовки юзеров и разработчиков таких систем решаются спецами информационных технологий.

[править] Психология и когнитология

Методология когнитивного моделирования создана для анализа и принятия решений в плохо определенных ситуациях. Была предложена Аксельродом [17].

Базирована на моделировании личных представлений профессионалов о ситуации и включает: методологию структуризации ситуации: модель представления познаний профессионала в виде знакового орграфа (когнитивной карты) (F, W), где F — огромное количество причин ситуации, W — огромное количество причинно-следственных отношений меж факторами ситуации; способы анализа ситуации. В текущее время методология когнитивного моделирования развивается в направлении совершенствования аппарата анализа и моделирования ситуации. Тут предложены модели прогноза развития ситуации; способы решения оборотных задач.

[править] Философия

Основная статья: Философия искусственного ума

Наука «о разработке искусственного разума» не могла не привлечь внимание философов. С возникновением первых умственных систем были затронуты фундаментальные вопросы о человеке и знании, а частично о мироустройстве. С одной стороны, они неразрывно связаны с этой наукой, а с другой — привносят в неё некий хаос.

Философские трудности сотворения искусственного ума можно поделить на две группы, условно говоря, «до и после разработки ИИ». 1-ая группа отвечает на вопрос: «Что такое ИИ, может быть ли его создание, и, если может быть, то как это сделать?» 2-ая группа (этика искусственного ума) задаётся вопросом: «Каковы последствия сотворения ИИ для населения земли?»

Течение трансгуманизма считает создание ИИ одной из важных задач населения земли.

[править] Вопросы сотворения ИИ

Посреди исследователей ИИ до сего времени не существует какой-нибудь доминирующей точки зрения на аспекты интеллектуальности, классификацию решаемых целей и задач, нет даже серьезного определения науки. Есть различные точки зрения на вопрос, что считать умом. Аналитический подход подразумевает анализ высшей нервной деятельности человека до низшего, неразделимого уровня (функция высшей нервной деятельности, простая реакция на наружные раздражители (стимулы), раздражение синапсов совокупы связанных функцией нейронов) и следующее проигрывание этих функций.

Некие спецы за ум принимают способность оптимального, целевого выбора, в критериях недочета инфы. Другими словами умственной просто считается та программка деятельности (не непременно реализованная на современных ЭВМ), которая сумеет избрать из определённого огромного количества альтернатив, к примеру, куда идти в случае «налево пойдёшь…», «направо пойдёшь…», «прямо пойдёшь…».

Более жаркие споры в философии искусственного ума вызывает вопрос способности мышления творения человечьих рук. Вопрос «Может ли машина мыслить?», который подтолкнул исследователей к созданию науки о моделировании людского разума, был поставлен Аланом Тьюрингом в 1950 году. Две главных точки зрения на этот вопрос носят наименования гипотез сильного и слабенького искусственного ума.

Термин «сильный искусственный интеллект» ввел Джон Сёрль, его же словами подход и характеризуется:

Более того, такая программка будет не просто моделью разума; она в буквальном смысле слова сама и будет разумом, в том же смысле, в каком человечий разум — это разум [18]

Напротив, сторонники слабенького ИИ предпочитают рассматривать программки только как инструмент, позволяющий решать те либо другие задачки, которые не требуют полного диапазона человечьих познавательных возможностей.

Мысленный опыт «Китайская комната» Джона Сёрля — аргумент в пользу того, что прохождение теста Тьюринга не является аспектом наличия у машины подлинного процесса мышления.

Мышление есть процесс обработки находящейся в памяти инфы: анализ, синтез и самопрограммирование.

Аналогичную позицию занимает и Роджер Пенроуз, который в собственной книжке «Новый разум короля» аргументирует невозможность получения процесса мышления на базе формальных систем [19].

Существует разумный аспект отбора более возможных гипотез грядущего развития (в том числе возникновения ИИ) — внимательное исследование развития в прошедшем. В этом случае, имеет смысл обратиться к истории возникновения первых нервных клеток в многоклеточных организмах[20]:

1-ые нейроноподобные клеточки появились из обыденных клеток внешних слоёв первобытных многоклеточных организмов. Равномерно они мигрировали вовнутрь организма.

ИИ (поточнее электрическую личность) создадут на базе людской личности, что будет сходно с процессом возникновения нервной клеточки в итоге трансформации обыкновенной клеточки.

Пройдёт время и часть электрических личностей, будет равномерно консолидироваться в отдельные структуры, целые ансамбли из миллионов и даже млрд электрических единиц. Причём в специально отведённых для этого суперкомпьютерах грядущего. Кое-где появится и «головной мозг» нашей Цивилизации — СуперИИ. Но уже не мы станем его создателями. Он будет состоять из совершенных электрических личностей (приблизительно так, как и мозг хоть какого животного состоит из нейронов), сплотившихся под управлением единой программки, позволяющей ему чувствовать себя некоторой сверхличностью, а всю цивилизацию — своим реальным телом.

[править] Этика

См. также: Три закона робототехники.

Этот раздел содержит вопросы, касающиеся искусственного ума и этики. Э. Юдковски (англ. Eliezer Yudkowsky) изучит в Институте сингулярности (SIAI) в США трудности глобального риска, которые может сделать будущий сверхчеловеческий ИИ, если его не запрограммировать на дружественность к человеку [21]. В 2004 году SIAI был сотворен веб-сайт AsimovLaws.com, предназначенный для обсуждения этики ИИ в контексте заморочек, затронутых в кинофильме «Я, робот», выпущенном только два денька спустя. На этом веб-сайте они желали показать, что законы робототехники Азимова опасны, так как, к примеру, могут побудить ИИ захватить власть на Земле, чтоб «защитить» людей от вреда.

Если в дальнейшем машины сумеют рассуждать, обдумывать себя и иметь чувства, то что тогда делает человека человеком, а машину — машиной [22] ?

[править] ИИ и общество

[править] Религия

По воззрению неких буддистов ИИ вероятен. Так, духовный фаворит далай-лама XIV не исключает способности существования сознания на компьютерной базе [23].

Раэлиты интенсивно поддерживают разработки в области искусственного ума.

[править] Научная фантастика

В научно-фантастической литературе ИИ в большинстве случаев изображается как сила, которая пробует свергнуть власть человека (Омниус, HAL 9000 в «Космическая одиссея 2001 года», Скайнет, Colossus, «Матрица» и репликант в «Бегущий по лезвию») либо обслуживающий гуманоид (C-3PO, Data, KITT и KARR, «Двухсотлетний человек»). Неизбежность преобладания над миром ИИ, вышедшего из под контроля, оспаривается такими его исследователями, как фантаст Айзек Азимов и кибернетик Кевин Уорвик (Kevin Warwick), узнаваемый множественными тестами по интеграции машин и живых созданий.

Любознательное видение грядущего представлено в романе «Выбор по Тьюрингу» писателя-фантаста Гарри Гаррисона и ученого Марвина Мински [24]. Создатели рассуждают на тему утраты человечности у человека, в мозг которого была вживлена ЭВМ, и приобретения человечности машиной с ИИ, в память которой была скопирована информация из мозга человека.

Некие научные фантасты, к примеру Вернор Виндж, также размышляли над последствиями возникновения ИИ, которое, по-видимому, вызовет резкие драматические конфигурации в обществе. Таковой период именуют технологической сингулярностью.

Тема ИИ рассматривается под различными углами в творчестве Роберта Хайнлайна: догадка появления самоосознания ИИ при усложнении структуры дальше определённого критичного уровня и наличии взаимодействия с миром вокруг нас и другими носителями разума («The Moon Is a Harsh Mistre

Другие статьи:
Интернет журнал НЛО МИР

Всего комментариев: 0

Оставить комментарий

*

code

Редакция рекомендует

close
x