Проблема создания искусственного интеллекта. Основная проблема искусственного интеллекта в том, что никто до конца не понимает, как он работает

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

хорошую работу на сайт">

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Тема: «Проблема создания искусственного интеллекта»

Введение

С каждым годом научно-технический прогресс наращивает свои обороты. Развиваются технологии, которые еще несколько десятилетий назад считались научной фантастикой. Мы можем общаться друг, с другом находясь на расстоянии тысяч километров, перемещаться над поверхностью планеты почти со скоростью звука. Не так давно человечество приступило к автоматизированным полетам на другие планеты нашей солнечной системы, что стало возможным благодаря бурному развитию сферы информационных технологий. Но как бы не развивалась наука и техника, человечеству до сих пор не удалось решить свою главную проблему, это относительно небольшая продолжительность жизни и хрупкость человеческого тела. Со временем ученые найдут способ восстановить или заменить любую часть человеческого организма, за исключением головного и спинного мозга т.к. их структура настолько сложна, что человечество пока не в силах создать нечто подобное. В теории существует несколько способов решения этой задачи. Один из них это создание механического существа, которое наделено искусственно созданным разумом.

В своей работе я остановлюсь на тех проблемах, которые не позволяют современным ученым и конструкторам создать такой разум, который был бы сопоставим по своим возможностям с человеческим интеллектом. Существует множество научно популярных фильмов и статей, в которых рассказывается о том, что попытки создать нечто подобное уже были и существуют рабочие прототипы, способные только на самые простейшие операции, заранее прописанные в программе. Если все же удастся создать нечто подобное, то области применения его будут безграничны. Особенно в тех сферах деятельности, где человеку находиться невозможно. (Открытый космос, другие планеты, дно океана и т.д.). Это откроет новые горизонты перед человечеством.

Цель исследования: рассмотреть проблемы создания искусственного интеллекта.

Объект исследования: проблемы создания искусственного интеллекта.

Предмет исследования: Искусственный интеллект.

Задачи работы:

1) Рассмотрение этапов становления теории искусственного интеллекта (ИИ) и основоположники теории. Появление понятия искусственный интеллект.

2) Какие направления или разработки существуют в этой области в настоящее время.

3) Выявление проблем не позволяющих создать ИИ.

1. Этапы становления теории искусственного интеллекта. Появление понятия искусственный интеллект

Прежде чем рассуждать на тему искусственного интеллекта необходимо, прежде всего, выяснить, что понимается под этим термином и как зарождалось учение о нем.

Можно выделить несколько этапов развития теории искусственного интеллекта:

1. Домашинный этап (до 17 в)

2. Этап механических и механико-электрических вычислительных машин (19- середина 20 века)

В этот период вычислительные машины использовались для учета (учет товаров, перепись населения, наука) и для шифрования сообщений.

3. Этап появления первых ЭВМ (начиная с 40-х гг. 20 века).

Решаемые задачи: Ввод, хранение, простейшая обработка значительных объемов данных.

4. Этап появления первых управляющих вычислительных машин начиная с 50-х гг. 20в.

С помощью этих машин осуществлялся контроль за параметрами функционирования простейших технических объектов или больших технических систем. (Например, управляемые ракеты, заводы, линии связи).

Считается, что именно на данном этапе произошло рождение термина искусственный интеллект. В 1956 году в Дартмутском колледже в США Джоном Маккарти был созван семинар. Приглашены были основные деятели в этой области на то время. Всего пришло 10 участников, среди них были как и серьёзные монополисты в этой области (Клод Элвуд Шеннон, Уоррен Маккалок) так и энтузиасты. Проходил этот семинар в течение 3 месяцев. В итоге каких- либо серьезных открытий на данном семинаре не было сделано. Участники лишь узнали о существовании разработок друг друга. Все участники данного семинара договорились, что в дальнейшем разработки в области создания роботов, компьютеров, программ и т.д. будут относить к области знаний, которую они назвали - «Искусственный интеллект». Инициатором данного предложения стал Джон Маккарти.

Вот еще несколько определений, которые приводятся некоторыми авторами.

· «Новое захватывающее направление работ по созданию компьютеров, способных думать,… машин, обладающих разумом, в полном и буквальном смысле этого слова»

· «Автоматизация действий, которые мы ассоциируем с человеческим мышлением, т.е. таких действий, как принятие решений, решение задач, обучение…»

· «Искусство создания машин, которые выполняют функции, требующие интеллектуальности при их выполнении людьми»

· «Наука о том, как научить компьютеры делать то, в чем люди в настоящее время их превосходят»

· «Изучение умственных способностей с помощью вычислительных моделей»

· «Изучение таких вычислений, которые позволяют чувствовать, рассуждать и действовать»

· «Вычислительный интеллект - это наука о проектировании интеллектуальных агентов»

· «Искусственный интеллект - это наука, посвящённая изучению интеллектуального поведения артефактов.

Искусственный интеллект - это научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными (http://www.aiportal.ru)

Можно сделать вывод, что «искусственный интеллект» это может быть не только один, какой то определённый робот или компьютер, а это целая научная область целью, которой является разработка способов создания так называемых машин, автоматов или роботов которые бы обладали свойством интеллекта.

Что же можно назвать интеллектом? Айзенк Г.Ю. Выделяет три концепции интеллекта. Первая это биологический интеллект. Биологический интеллект является фундаментальной основой человеческого поведения. Он определяется физиологическими, нейрологическими, биохимическими, гормональными свойствами человеческого организма. И прежде всего, связан с функциями и структурами коры головного мозга. Без деятельности этого интеллекта невозможно никакое осмысленное поведение. Определяется соотношение этих свойств генетикой. Измерить такой интеллект можно с помощью ЭЭГ, кожной гальванической реакции, измерение скорости реакции.

Вторая концепция это психометрический интеллект. Это такой интеллект, который можно измерить с помощью обычных тестов на IQ. По статистическим данным, которые приводятся автором, он делает вывод, что психометрический интеллект на 70% определяется генетическими факторами и только на 30% факторами среды. Такими как социокультурные факторы, воспитание и т.д.

Третья концепция называется социальный интеллект. Это «проявление социально полезной адаптации» т.е. В него входят опыт, здоровье, личность, образование, психические нарушения, семейное воспитание, стратегии в действии, отношение к алкоголю, культурные факторы и т.д.

На сегодняшний день единого общепринятого определения интеллекта нет. Определение варьируется в зависимости от того в какой сфере оно применяется. В такой области исследований как искусственный интеллект не применимы биологические показатели. Применимо определение интеллекта как социально полезной адаптации. Искусственный разум должен быть полезен обществу и должен обладать такими качествами и свойствами, чтобы наиболее беспроблемно в него влиться.

2. Разработки в области искусственного интеллекта существующие в настоящее время

Современные исследования в области искусственного интеллекта можно разделить на две группы. Первая группа занимается созданием искусственного разума путем моделирования на компьютере функций человеческого организма. Они составляют программы и алгоритмы предназначенные, к примеру, для распознавания объектов или цветов. Эта группа исследователей относится к классической школе изучения проблем искусственного интеллекта. Существует так же школа, занимающаяся альтернативными исследованиями. Например, создание искусственных нейронных сетей. Или роботизированных протезов. Рассмотрим достижения в области классических методов исследования.

2.1 Модели представления знаний

Для того чтобы искусственный разум мог оперировать знаниями в какой-либо предметной области ему необходимо каким то образом представлять свои знания. Для этого были разработаны различные модели представления знаний. Их можно разделить на классические модели, включающие в себя: логические методы, фреймы, семантические сети, правила продукций. Кратко рассмотрим суть каждого из них:

· Из логических способов наиболее часто используют логику силлогизмов Аристотеля, Дж Буля, Л. Заде и Ч. Осгуда. Именно логика была первой внедрена в сферу информационных технологий. Нужна она была для того что бы можно было как - то формализировать окружающий мир. Т.е. выразить все, что нас окружает в формулах. Формулы можно ввести в программу, что ускорит решение задачи. Именно логика заложила фундамент практически для всех современных разработок в сфере информационных технологий.

· «Фрейм - структура данных для представления стереотипной ситуации. С каждым фреймом ассоциирована информация разных видов. Одна ее часть указывает, каким образом следует использовать данный фрейм, другая - что предположительно может повлечь за собой его выполнение, третья - что следует предпринять, если эти ожидания не подтвердятся». Понятие фрейма было заимствовано из гештальтпсихологии. Человеческий глаз воспринимает мир как пучок фотонов. Но мы же не воспринимаем мир в виде разноцветных пятен. Суть заключается в том, что мы видим, слышим, осязаем окружающий мир только потому, что в нашей памяти заложены так называемые гештальты, которые сформировались ранее в нашей жизни при встрече с каким либо объектом или явлением. Они в свою очередь состоят из системы взаимосвязанных фреймов.

· Семантичеcкие сети представляют собой совокупность смысловых связей между словами в предложении. С помощью данного метода компьютер можно научить извлекать смысл из предложений и высказываний.

· Правило продукций заключается в следующей логической связке. «Если событие. А, то действие Б.» С помощью данного правила можно задавать строгие модели поведения.

Все эти, казалось бы, устаревшие методы до сих пор используют программисты, инженеры и разработчики в сфере информационных технологий и искусственного интеллекта.

Так же выделяют группу новых методов. К ним относят: критериальные методы, стохастические методы.

· С помощью критериальных методов можно научить компьютер делать выводы на основе нескольких критериев. Т.е. происходит перебирание нескольких вариантов развития событий с различным результатом. И выбирается наиболее подходящий с учетом обстоятельств. Совсем не обязательно, что выбранный ход событий будет иметь положительные последствия.

· Стохастические методы так же позволяют делать определённые выводы, но уже на основе вероятности какого-либо события.

· В настоящее время очень бурно развивается метод создания нейронных сетей. Создаются виртуальные сети нейронов подобные тем, что есть в человеческом мозге. При определённом построении данных сетей с помощью математических и логических методов они могут самообучаться. Конечно процесс обучения данных сетей намного проще, чем в человеческом мозге. Совсем недавно компания Google создала нейронную сеть, используя 16 тысяч процессорных ядер. Целью данной системы было проанализировать 1 миллион изображений и научиться выделять на них лица. Она не только научилась выделять лица людей. Так же она выделила отдельные части тела и морды животных. Конечно не без ошибок, но как подсчитали исследователи, это превзошло результаты предыдущего эксперимента на 70%.Нейронные сети относятся к альтернативной школе искусственного интеллекта.

· Распознавание образов.

При получении изображения для компьютера оно представляет собой не более чем двумерную картину из смеси различных цветов. Для того чтобы решить эту проблему компьютерной системе предлагается определённая модель того что нужно распознавать. Например, овал человеческого лица или модель печатных и письменных букв. Заданы определённые допустимые параметры отклонения от этой модели. Благодаря чему современные камеры могут распознавать лица, человеческие улыбки или предметы. Так же в последнее время получила развитие система фиксации движений. На теле человека фиксируются определённые датчики и камеры, установленные в помещении, регистрируют смещение эти датчиков в трехмерной системе координат. Пока что данная технология используется в основном для создания реалистичной анимации действий персонажей в компьютерных играх и в фильмах. Но так же возможно ее использования для управления, например роботизированной хирургической системой. Что полностью исключает риск развития инфекционных осложнений.

· С моделированием в машине других чувств человека проблем нет. Т.к. современные датчики обладают намного более широким диапазоном восприятия, чем человеческий слух или тактильные рецепторы.

2.2 Остальные направления исследований

Еще одним из перспективных направлений являются так называемые многоагентные системы. В данном направлении опять же проводится аналогия с человеческим организмом, в котором существует огромное множество различных клеток, из которых состоят ткани, имеющие определённое функциональное назначение. Виртуально создаются «агенты» т.е. программы, имеющие узкую специализацию и находящиеся во взаимодействии с другими агентами. Например, агенты занимающиеся восприятием видеоинформации. Следующая группа агентов будет заниматься анализом полученных изображений и их классификацией. Другая группа будет делать выводы относительно полученной информации.

Следующим перспективным направлением являются генетические алгоритмы. Данная теория была основана на учении Дарвина об эволюции. Благодаря программированию на основе этих алгоритмов можно научить программы адаптироваться к различным ситуациям. Самостоятельно разрабатывать новые способы решения задач. Причем компьютерам не нужно ждать миллионы лет, чтобы получить результаты. Они могут перебирать все возможные вариации в течение нескольких часов.

Еще одно из приоритетных направлений это экспертные системы. Программа в виде базы данных. Их разработкой обычно занимаются программисты и эксперты в той области, для которой создается данная экспертная система. К примеру, медицинская экспертная система, с помощью неё можно диагностировать заболевания по ряду симптомов. В программу вводится список симптомов, а программа выдает диагноз.

Как же связана психология и науки об обработке информации, такие как информатика, высшая математика, кибернетика. Психология использует методы точных наук в обработке данных исследований и тестирования. А благодаря исследованиям в психологии математики и информатики получили возможность математически или в виде программ и алгоритмов представить процесс человеческого мышления или хотя бы его малую часть.

В программировании широко используются знания логики (силлогизмы Аристотеля) и высшей математики. Помимо моделирования естественных процессов происходящих в организме человека необходимо развитие самих языков, на которых пишутся программы. Нужно разрабатывать новые языки программирования, которые были бы наиболее близки к естественному языку человека. Программирование находится в тесной связи с электротехническими науками. Наподобие радиоаппаратостроения, проектирование линий связи, компьютерная техника и т.д. Ведь чем мощнее будет компьютер, использующий теоретические знания для решения задач тем быстрее и больше этих задач он будет выполнять. А для этого требуется постоянное совершенствование его архитектуры. Еще полвека назад самый мощный из компьютеров занимал целую комнату. Сейчас он уменьшился до размеров книги или блокнота. Из совокупности программирования и электротехнических наук мы получаем компьютер, который может решать сложные задачи. Но ведь решение будет выдаваться только в виде информации. Для того чтобы компьютер на основе полученных решений мог предпринимать какие либо действия необходимо обеспечить его необходимыми для этого инструментами. А это невозможно без достижений машиностроения, механики, гидромеханики, электромеханики и т.д. Таким образом, компьютер становится роботом. Механическим существом, которое на основе анализа полученной информации может воздействовать на окружающую среду. Количество и назначение таких инструментов может быть различным. В Настоящее время проектируются в основном узкоспециализированные роботы и программы.

Например, в микрохирургии существует так называемая система Hip Nav. С помощью этой системы обладающей подобием зрения создается модель анатомического строения органов пациента через небольшое отверстие. А чем меньше рана, тем меньше срок восстановления пациента после операции и меньше вероятность возникновения осложнений. Не все разрабатываемые роботы пока применимы. В США была создана система, которая на основе навигационных данных могла управлять автомобилем. Она была установлена в микроавтобус, проехавший более 4000 км по стране. Разработчики вмешивались только на сложных участках. Профессором Гарвардского университета был создан робот медуза. Причем в данной технологии использовались сердечные клетки крыс, наносившиеся на полимер покрытый белком фиброконектином. Полезность данной разработки в плане практического применения крайне низка. Но в научном плане это показатель того что возможно использование комбинации биологического и небиологического материала.

3. Проблемы создания искусственного интеллекта

3.1 Теоретические и практические проблемы

Вышеперечисленные направления и методы исследования находятся на ранней стадии своего развития и не лишены недостатков и непреодолимых сложностей.

3.1.1 Проблемы нейронных сетей

Нейроны, моделируемые в нейронных сетях, значительно проще устроены, нежели нейроны в человеческом мозге к тому же это всего лишь программы. А создавать искусственные нервные клетки современная наука пока не научилась. Даже если бы это удалось,то воссоздать человеческий мозг все равно бы не получилось потому что его структура крайне сложна. Но если в ближайшие пару сотен лет и это станет возможным, исследователи столкнутся с новой проблемой. Как наделить такой мозг знаниями и опытом? Ведь человеческий мозг развивается благодаря деятельности человека на протяжении всей его жизни. У искусственных нейронных сетей также существуют проблемы. Есть необъяснимая до сих пор проблема так называемого паралича сети. Происходит своеобразная аритмия сигналов поступающих с нейронов, в результате чего все нейроны начинают вырабатывать ошибочные сигналы. Ошибка в сигнале одного нейрона выводит из строя всю сеть. искусственный интеллект электронный

В последнее время набирает обороты такое направление в медицине как «роботизированные протезы». Это направление наглядно показывает, как сложно совмещать живое и неживое. Искусственные конечности, несомненно, улучшают жизнь людей получивших травму. Но они гораздо медленнее настоящих конечностей. Все из-за того что сигнал для управления такими конечностями поступает от остатков нервных окончаний мышцы в потерянной конечности. Обработка и регистрация такого импульса занимает намного больше времени, как если бы было возможно проводить сигнал к такому протезу напрямую от двигательного ядра в головном мозге. Но человеческая иммунная система отвергает всякое вмешательство в организм. Так что синтез живого и неживого пока затруднен.

3.1.2 Проблемы экспертных систем

Главной проблемой эти систем является то, что они применимы только в узкой области. Они не могут объяснить причин своего решения т.к. руководствуются сводом правил для выработки решения.

Им требуется постоянное обновление. А вмешательство в такую систему обычно требует её полного пересмотра. Без обновлений такая система быстро теряет свою актуальность. Для обновления требуется большое количество времени работы двух специалистов. Эксперта в той области, по которой создается экспертная система и программиста. Так же далеко не всегда подобная система способна заменить многолетний человеческий опыт.

3.1.3 Проблемы много-агентных систем

Для управления большим количеством агентов в таких системах планировалось использовать децентрализованный искусственный разум. Т.е. это несколько групп агентов каждая, из которых управляется отдельным центром. Возникла проблема несогласованности действий этих центров, в результате чего вся система быстро выходит из строя. Что ставит под сомнение дальнейшее развитие этой области.

3.1.4 Проблемы генетических алгоритмов

К проблемам этого направления исследований можно отнести не применимость в современном обществе таких понятий как естественный отбор, или выживание сильнейшего. Если ИИ на основе такого алгоритма решит что он доминирующий вид человечество может оказаться на грани вымирания.

3.1.5 Проблемы моделей представления знаний

Данные модели нужны для того что бы организовать связь между окружающей средой и компьютером. Компьютер работает с точными величинами, а окружающая среда таковой не является.

Если решить все эти проблемы и совместить разработки все направлений то можно получить систему, подходящую под определение искусственный интеллект. С это системой можно будет разговаривать задавать ей вопросы. Но она будет всего лишь машиной которая создает очень качественную иллюзию того что она обладает разумом.

3.2 Психологические проблемы

Одной из основных психологических проблем, которая существует в разрабатываемых интеллектуальных системах это наделение таких систем само отношением, самоанализом, самооценкой. Данной системе нужно каким-либо образом дать понять, что она существует. До сих пор никаких продвижений в этом вопросе нет.

Во вторых, чтобы система считалась интеллектуальной, она должна обладать мотивацией. Такие системы должны уметь сами ставить себе цели и способы их достижения. Таким образом система претендующая на звание интеллектуальной должна обладать способностью к самоанализу для того чтобы иметь возможность выявлять мотивы к своей деятельности для постановки целей и решения задач. На сегодняшний день существуют лишь гипотетические способы создания таких систем в виде многопроцессорных пространств, в которых информация накапливается и используется с помощью определённого свода правил.

Если рассматривать системы искусственного интеллекта с точки зрения бихевиоризма то именно этому направлению они наиболее соответствуют сегодняшний день. По идее этого направлению человеческое поведение определяется по типу стимул - реакция, а связь между ними может подкрепляться. В современных интеллектуальных системах конечно реакция на стимул подкрепляться не может но, тем не менее, это остается «совокупностью заранее уготованных движений» как говорил Эдвард Торндайк. Необходимо переходить к модели которую предложил в 1948 году Толмен, поставив между стимулом и реакцией психические процессы данного индивидуума зависящие от множества факторов.

3.3 Этические проблемы

Человечеству свойственно саморазрушение. Многие научные «новинки» принесли изначально очень много бед, прежде чем их научились использовать во благо. Взять, к примеру, теорию Эйнштейна, благодаря которой было создано ядерное оружие. Лишь испытав это оружие, человечество осознало, какой вред оно может нанести. Еще один пример двигатели внутреннего сгорания. На сегодняшний день миллиарды машин с таким типом двигателя отравляют окружающую среду. Стоит задуматься, к чему приведет человечество создание искусственного разума. Авторы книги «Искусственный интеллект. Современный подход» Рассел С. и Норвинг П. выделяют ряд проблем, которые могут возникнуть в результате создания искусственного интеллекта.

1) «В результате автоматизации может увеличиться количество безработных»

Существует мнение, что в результате автоматизации некоторых производственных линий становится меньше рабочих мест. Но существуют такие специальности, которые как раз и появились благодаря созданию автоматизированных линий производства. (Системные администраторы, программисты). Применение ручного труда в некоторых видах деятельности обходится неоправданно дорого.

2) «Может уменьшиться (или увеличиться) количество свободного времени, имеющегося в распоряжении людей»

С одной стороны может показаться, что если за человека все будет выполнять автоматическая разумная система, ему нечем будет заниматься. В настоящий момент такая тенденция не подтверждается. Современные интеллектуальные системы снимают с человека часть нагрузки. Например, режим автопилота и GPS навигации в современных авиалайнерах. Без него пилотам приходилось бы в ручную рассчитывать курс самолета и его местоположение, а так же поддерживать высоту и направление полета. Это приводило бы к крайней степени утомляемости и к увеличению риска авиакатастрофы.

3) «Люди могут потерять чувство собственной уникальности»

Некоторые авторы считали, что по теории искусственного интеллекта люди представляют собой автоматы, а эта идея приводит к потере самостоятельности или даже человечности. Стоит отменить, что эта идея существовала задолго до появления теории искусственного интеллекта.

4) «Люди могут потерять некоторые из своих прав на личную жизнь»

Развитие технологии распознавания речи может привести к широкому распространению средств прослушивания телефонных разговоров и поэтому потере гражданских свобод. Однако подобные технологии могут так же принести и пользу в предотвращении террористических актов и преступлений.

5) «Использование систем искусственного интеллекта может привести к тому, что люди станут более безответственными»

Люди станут опираться больше не на свои профессиональные навыки, таланты и достижения, а на мнение каких либо экспертных систем. К примеру, медицинская экспертная система рекомендует консервативное лечение пациенту с определённое патологией вопреки мнению специалиста с 20 стажем, который уверен, что оперативное вмешательство в данной ситуации необходимо.

6) «Успех искусственного интеллекта может стать началом конца человеческой расы»

«Почти любая технология, попадая в злонамеренные руки, обнаруживает потенциальные возможности для причинения вреда, но когда речь идет об искусственном интеллекте и робототехнике, возникает новая проблема, связанная с тем, что эти злонамеренные руки могут принадлежать самой технологии. Существует множество научно-фантастических произведений на данную тему. (Трилогии «Терминатор» и « Матрица»). Роботы воплощают в себе нечто неизвестное, точно так же, как ведьмы и приведения в сказках которыми пугали людей в более ранние эпохи. Но действительно ли роботы создают реальную угрозу. Люди иногда используют интеллект в агрессивных формах, поскольку они обладают некоторыми агрессивными врожденными тенденциями обусловленными естественным отбором. Но машины не нуждаются в этом, если только сами люди не захотят спроектировать их для этих целей»

Заключение

Становление области искусственного интеллекта началось еще во времена античных философов и мыслителей, хотя они и не могли знать об этом. Именно благодаря этим деятелям современные учёные могут создавать то, что раньше казалось невозможным. Все начиналось с того что человек просто хотел автоматизировать простые виды своей деятельности. В дальнейшем деятельность, которую хотелось бы автоматизировать, становилась все сложнее. И так постепенно дошло то автоматизации самого человека.

В настоящее время происходит внедрение различных наработок в области искусственного интеллекта в различные сферы деятельности человека. Все методы по разработке можно разделить на две группы это классические методы и альтернативные. Это свидетельствует о том, что разработки в этой области не стоят на месте. Со временем таких наработок будет становиться все больше и больше и в конечном итоге, мы будем воспринимать их как должное. Ведь когда то мобильные телефоны, автоматические спутники и системы навигации считались научной фантастикой. Современные научно-технические достижения позволяют создавать узкоспециализированные интеллектуальные системы, интеллектуальных компьютерных персонажей в компьютерных играх. Но все это не является искусственным интеллектом, а всего лишь одно из его направлений. Сложность заключается в том что все направления работают над тем чтобы создать иллюзию того что тот же компьютерный персонаж обладает разумом.

Проблемы в создании чего - либо совершенного нового были всегда. Но все они решаемы, так или иначе. Основной проблемой является разрозненность разработок в области искусственного интеллекта и недостаточная изученность человеческого разума и нервной системы. Направлений очень много, но все они создают лишь имитацию разума. Природа предоставила там своеобразный шаблон (человеческий мозг). К сожалению, современная наука до сих пор полностью не разобралась во всех механизмах его работы. А создавать то в механизмах работы чего не полностью осведомлен очень малоэффективно.

Список литературы

1. Айзенк Г.Ю. понятие и определение интеллекта // Вопросы психологии.- 1995. - № 1. - С.111-131.

2. Рассел С. Искусственный интеллект. Современный подход. / С. Рассел, П. Норвинг. - М; СПб; К.: Вильямс, 2006. - 1408 с.

3. Смолин Д.В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций. - М.: 2004. -208 с.

4. Э.Хант. Искусственный интеллект. - М.: МИР, 1978. - 281 с.

5. Д. Хокинс. Об интеллекте/ Д. Хокинс, Б. Сандра. - М;СПб;К.: Вильямс, 2004. - 240 с.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

Исторический обзор развития работ в области искусственного интеллекта. Создание алгоритмического и программного обеспечения вычислительных машин, позволяющего решать интеллектуальные задачи не хуже человека. От логических игр до медицинской диагностики.

реферат , добавлен 26.10.2009


Сущность и проблемы определения искусственного интеллекта, его основных задач и функций. Философские проблемы создания искусственного интеллекта и обеспечения безопасности человека при работе с роботом. Выбор пути создания искусственного интеллекта.

контрольная работа , добавлен 07.12.2009


Понятие искусственного интеллекта как свойства автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека. Экспертные системы в области медицины. Различные подходы к построению систем искусственного интеллекта. Создание нейронных сетей.

презентация , добавлен 28.05.2015


История создания и основные направления в моделировании искусственного интеллекта. Проблемы обучения зрительному восприятию и распознаванию. Разработка элементов интеллекта роботов. Исследования в области нейронных сетей. Принцип обратной связи Винера.

реферат , добавлен 20.11.2009


Характеристика сущности искусственного интеллекта. Проблема создания искусственного интеллекта. Базовые положения, методики и подходы построения систем ИИ (логический, структурный, эволюционный, имитационный). Проблемы создания и реализация систем ИИ.

реферат , добавлен 19.07.2010


Классификация ЭВМ: по принципу действия, этапам создания, назначению, размерам и функциональным возможностям. Основные виды электронно-вычислительных машин: суперЭВМ, большие ЭВМ, малые ЭВМ, МикроЭВМ, серверы.

реферат , добавлен 15.03.2004


Ранние приспособления и устройства для счета. Появление перфокарт, первые программируемые машины, настольные калькуляторы. Работы Джона Фон Неймана по теории вычислительных машин. История создания и развития, поколения электронно-вычислительных машин.

реферат , добавлен 01.04.2014


Начало современного этапа развития систем искусственного интеллекта. Особенности взаимодействия с компьютером. Цель когнитивного моделирования. Перспективы основных направлений современного развития нейрокомпьютерных технологий, моделирование интеллекта.

реферат , добавлен 05.01.2010


Сущность искусственного интеллекта, сферы человеческой деятельности, в которых он распространен. История и этапы развития данного явления. Первые идеи и их воплощение. Законы робототехники. Использование искусственного интеллекта в коммерческих целях.

реферат , добавлен 17.08.2015


Искусственный интеллект – научное направление, связанное с машинным моделированием человеческих интеллектуальных функций. Черты искусственного интеллекта Развитие искусственного интеллекта, перспективные направления в его исследовании и моделировании.

Понятие искусственного интеллекта многогранно. Но несколько наиболее важных аспектов все же можно выделить. Во-первых, это вопрос о том, что такое искусственный интеллект , ведь определение понятия обусловливает предмет, цель, методы, успешность исследования. Во-вторых, интеллект подразумевает обработку информации, поэтому важной является проблема представления знаний в системах искусственного интеллекта . В-третьих, существовали и существуют различные подходы к решению вопросов, связанных с созданием интеллектуальных систем , и их рассмотрение проливает свет на многие аспекты проблемы. В-четвертых, огромное значение имеет обеспечение взаимодействия систем искусственного интеллекта с человеком на естественном языке , так как при этом значительно облегчается ведение диалога с ними.

Несмотря на то, что, по мнению некоторых ученых, искусственный интеллект принципиально невозможен, разработки в области создания систем искусственного интеллекта являются в настоящее время одним из приоритетных направлений в науке.

Понятие "искусственный интеллект" вкладывается различный смысл - от признания интеллекта у ЭВМ, решающих логические или даже любые вычислительные задачи, до отнесения к интеллектуальным лишь тех систем, которые решают весь комплекс задач, осуществляемых человеком, или еще более широкую их совокупность.

В исследованиях по искусственному интеллекту ученые отвлекаются от сходства процессов, происходящих в технической системе или в реализуемых ею программах, с мышлением человека. Если система решает задачи, которые человек обычно решает посредством своего интеллекта, то мы имеем дело с системой искусственного интеллекта.

Однако это ограничение недостаточно. Создание традиционных программ для ЭВМ- работа программиста - не есть конструирование искусственного интеллекта. Какие же задачи, решаемые техническими системами, можно рассматривать как конституирующие искусственный интеллект?

Чтобы ответить на этот вопрос, надо уяснить, прежде всего, что такое задача . Как отмечают психологи, этот термин тоже не является достаточно определенным. По-видимому, в качестве исходного можно принять понимание задачи как мыслительной задачи, существующее в психологии. Они подчеркивают, что задача есть только тогда, когда есть работа для мышления, т. е. когда имеется некоторая цель, а средства к ее достижению не ясны; их надо найти посредством мышления.

Так понимаемая задача, в сущности, тождественна проблемной ситуации, и решается она посредством преобразования последней. В ее решении участвуют не только условия, которые непосредственно заданы. Человек использует любую находящуюся в его памяти информацию, "модель мира", имеющуюся в его психике и включающую фиксацию разнообразных законов, связей, отношений этого мира.

Если задача не является мыслительной, то она решается на ЭВМ традиционными методами и, значит, не входит в круг задач искусственного интеллекта. Ее интеллектуальная часть выполнена человеком. На долю машины осталась часть работы, которая не требует участия мышления, т. е. "бессмысленная", неинтеллектуальная.

Под словом "машина" здесь понимается машина вместе с ее совокупным математическим обеспечением, включающим не только программы, но и необходимые для решения задач "модели мира". Недостатком такого понимания является главным образом его антропоморфизм. Задачи, решаемые искусственным интеллектом, целесообразно определить таким образом, чтобы человек, по крайней мере, в определении отсутствовал. Основная функция мышления заключается в выработке схем целесообразных внешних действий в бесконечно варьирующих условиях. Специфика человеческого мышления (в отличие от рассудочной деятельности животных) состоит в том, что человек вырабатывает и накапливает знания, храня их в своей памяти. Выработка схем внешних действий происходит не по принципу "стимул - реакция", а на основе знаний, получаемых дополнительно из среды, для поведения в которой вырабатывается схема действия.

Этот способ выработки схем внешних действий (а не просто действия по командам, пусть даже меняющимся как функции от времени или как однозначно определенные функции от результатов предшествующих шагов) является существенной характеристикой любого интеллекта. Отсюда следует, что к системам искусственного интеллекта относятся те, которые, используя заложенные в них правила переработки информации, вырабатывают новые схемы целесообразных действий на основе анализа моделей среды, хранящихся в их памяти. Способность к перестройке самих этих моделей в соответствии с вновь поступающей информацией является свидетельством более высокого уровня искусственного интеллекта.

Большинство исследователей считают наличие собственной внутренней модели мира у технических систем предпосылкой их "интеллектуальности". Формирование такой модели связано с преодолением синтаксической односторонности системы, т.е. с тем, что символы или та их часть, которой оперирует система, интерпретированы, имеют семантику.

Характеризуя особенности систем искусственного интеллекта , специалисты указывают на:

1) наличие в них собственной внутренней модели внешнего мира; эта модель обеспечивает индивидуальность, относительную самостоятельность системы в оценке ситуации, возможность семантической и прагматической интерпретации запросов к системе;

2) способность пополнения имеющихся знаний;

3) способность к дедуктивному выводу, т.е. к генерации информации, которая в явном виде не содержится в системе; это качество позволяет системе конструировать информационную структуру с новой семантикой и практической направленностью;

4) умение оперировать в ситуациях, связанных с различными аспектами нечеткости, включая "понимание" естественного языка;

5) способность к диалоговому взаимодействию с человеком;

6) способность к адаптации.

На вопрос, все ли перечисленные условия обязательны, необходимы для признания системы интеллектуальной, ученые отвечают по-разному. В реальных исследованиях, как правило, признается абсолютно необходимым наличие внутренней модели внешнего мира, и при этом считается достаточным выполнение хотя бы одного из перечисленных выше условий.

П. Армер выдвинул мысль о "континууме интеллекта": различные системы могут сопоставляться не только как имеющие и не имеющие интеллекта, но и по степени его развития. При этом, считает он, желательно разработать шкалу уровня интеллекта, учитывающую степень развития каждого из его необходимых признаков. Известно, что в свое время А.Тьюринг предложил в качестве критерия, определяющего, может ли машина мыслить, "игру в имитацию". Согласно этому критерию, машина может быть признана мыслящей, если человек, ведя с ней диалог по достаточно широкому кругу вопросов, не сможет отличить ее ответов от ответов человека.

Критерий Тьюринга в литературе был подвергнут критике с различных точек зрения. Действительно серьезный аргумент против этого критерия заключается в том, что в подходе Тьюринга ставится знак тождества между способностью мыслить и способностью к решению задач переработки информации определенною типа. Успешная "игра в имитацию" не может без тщательного предварительного анализа мышления как целостности быть признана критерием способности машины к мышлению.

Однако этот аргумент бьет мимо цели, если мы говорим не о мыслящей машине, а об искусственном интеллекте, который должен лишь продуцировать физические тела знаков, интерпретируемые человеком в качестве решений определенных задач. Поэтому прав В.М. Глушков, утверждая, что наиболее естественно, следуя Тьюрингу, считать, что некоторое устройство, созданное человеком, представляет собой искусственный интеллект, если, ведя с ним достаточно долгий диалог по более или менее широкому кругу вопросов, человек не сможет различить, разговаривает он с разумным живым существом или с автоматическим устройством. Если учесть возможность разработки программ, специально рассчитанных на введение в заблуждение человека, то, возможно, следует говорить не просто о человеке, а о специально подготовленном эксперте. Этот критерий, на взгляд многих ученых, не противоречит перечисленным выше особенностям системы искусственного интеллекта.

Теория искусственного интеллекта при решении многих задач сталкивается с гносеологическими проблемами.

Одна из таких проблем состоит в выяснении вопроса, доказуема ли теоретически (математически) возможность или невозможность искусственного интеллекта. На этот счет существуют две точки зрения. Одни считают математически доказанным, что ЭВМ в принципе может выполнить любую функцию, осуществляемую естественным интеллектом. Другие полагают в такой же мере доказанным математически, что есть проблемы, решаемые человеческим интеллектом, которые принципиально недоступны ЭВМ. Эти взгляды высказываются как кибернетиками, так и философами.

Знание - основа интеллектуальной системы

Многие виды умственной деятельности человека, такие, как написание программ для вычислительной машины, занятие математикой, ведение рассуждений на уровне здравого смысла и даже вождение автомобиля - требуют "интеллекта". На протяжении последних десятилетий было построено несколько типов компьютерных систем, способных выполнять подобные задачи.

Имеются системы, способные диагностировать заболевания, планировать синтез сложных синтетических соединений, решать дифференциальные уравнения в символьном виде, анализировать электронные схемы, понимать ограниченный объем человеческой речи и естественного языкового текста. Можно сказать, что такие системы обладают в, некоторой степени, искусственным интеллектом.

Работа по построению таких систем проводится в области, получившей название искусственный интеллект (ИИ).

При реализации интеллектуальных функций непременно присутствует информация, называемая знаниями. Другими словами, интеллектуальные системы являются в то же время системами обработки знаний.

На территории конгрессно-выставочного центра «Патриот» - одной из ведущих дискуссионных, демонстрационных площадок страны и мира – 14-15 марта 2018 г. прошла конференция «Искусственный интеллект: проблемы и пути решения». Она была организована по инициативе Российской академии наук при содействии Министерства образования и науки, а также при непосредственной поддержке Министерства обороны.

На пленарном заседании при открытии конференции заместитель главы военного ведомства Юрий Борисов зачитал участникам приветствие министра обороны России генерала армии Сергея Шойгу. Оно стало своеобразным камертоном для мероприятия, которое по этой теме и на таком уровне в стране проводилось впервые.
«Цель конференции продиктована необходимостью парирования возможных угроз в области технологической и экономической безопасности России, – подчеркнул глава Минобороны. – В связи с этим мы должны объединить усилия в исследовании, разработке и внедрении технологий искусственного интеллекта, выработать предложения организационного характера, направленные на совместную работу научного сообщества, государства и предприятий промышленности, в том числе в интересах повышения обороноспособности России».
По мнению министра, в результате этого будут созданы оптимальные условия для разработки и широкого применения робототехники, беспилотных систем и комплексов, а также новых технологий с использованием искусственного интеллекта.
Вместе с высококвалифицированными специалистами и учёными в работе примет участие талантливая российская молодёжь, в том числе военнослужащие научных рот Минобороны.
На деловой тон участников конференции настроило выступление Юрия Борисова, который заявил, что развитие технологий искусственного интеллекта позволит оказывать эффективное противодействие в информационном пространстве и побеждать в кибервойнах. Он отметил, что в настоящее время все баталии разыгрываются не на полях сражений, они сначала разыгрываются в информационном пространстве. Кто сможет его контролировать, кто сумеет организовать противодействие нужным образом, тот сегодня становится победителем.
– У России сегодня есть все возможности, – заявил Юрий Борисов. – Наши ребята традиционно занимают первые места во всех математических и физических олимпиадах, заслуженно носят звание лучших программистов. Российская математическая школа признана во всём мире, а это основа для того, чтобы сделать серьёзный рывок в такой нужной и востребованной области, как искусственный интеллект.

Замминистра призвал учёных все усилия направить в эту область. По его оценке, это очень интересная, сулящая огромные перспективы область знаний. Она даст новый виток развития науки в России.
Юрий Борисов подчеркнул, что это действительно будет цифровая экономика. Он отметил, что человечество подходит к новой эпохе, когда просто быстрых вычислений для обработки и хранения терабайтов информационных потоков, становится недостаточно, нужны интеллектуальные системы.
– Здесь без систем искусственного интеллекта, подобного человеческому мозгу, которые ведут обработку образами, распознают необходимую информацию, нам с вами не обойтись, – отметил замминистра обороны. – Мир меняется, меняется вооружение, меняется характер конфликтов. Уже недостаточно иметь площадное орудие. Нам необходимо высокоточное оружие. Высокоскоростное, высокоточное, высокоэффективное, устойчивое к различному воздействию, которое невозможно перехватить. В своём Послании о таком вооружении говорил наш Верховный Главнокомандующий. И нам предстоит выполнить ещё очень и очень много работы.
В конференции приняли участие представители научной элиты и специалисты, для которых очевидно, что в обозримом будущем искусственный интеллект в корне изменит нашу жизнь. Если раньше тема искусственного интеллекта была уделом писателей-фантастов, то в настоящее время это уже наука, представляющая собой междисциплинарную область исследований на стыке математики, лингвистики и когнитивной психологии, а создаваемые на её основе технологии относятся к информационным. В этой области учёных ожидает огромный объём работ как научного, так и прикладного характера. Проблематика вопросов обширна, и на конференции по некоторым аспектам научных изысканий шли жаркие дискуссии. Все они показывали необходимость создания так называемой производственной площадки для специализированных исследований в интересах Минобороны. И в этом направлении первые шаги уже сделаны.
На конференции с докладом выступил начальник военного инновационного технополиса «Эра» Фёдор Дедус. Он рассказал о реализации запланированной поэтапной реализации программы создания технополиса. В 2018 году завершится создание базовой инфраструктуры и будет организована работа научно-исследовательского кластера Минобороны. Затем в 2019–2020 годах основные усилия предполагается сосредоточить на создании и обеспечении эффективного функционирования научно-производственного кластера технополиса и реализации полного цикла разработки и внедрения инновационных проектов.
На первом этапе планируется проведение научных исследований и разработок по восьми приоритетным направлениям: информационно-телекоммуникационные системы, автоматизированные системы управления; робототехнические комплексы, системы искусственного интеллекта; компьютерное моделирование, информационная безопасность; техническое зрение и распознавание образов; нанотехнологии и наноматериалы; информатика и вычислительная техника; энергетика, технологии, аппараты и машины жизнеобеспечения, а также биоинженерные биосинтетические и биосенсорные технологии.
В этом году в технополисе «Эра» начнут работать четыре научные роты Минобороны, а к 2020 году их число будет увеличено до двенадцати с общей численностью около 600 человек. Это позволит расширить тематику научных изысканий.
– Результаты натурных испытаний и экспериментов, проводимых на научно-исследовательской и лабораторной базе технополиса, будут решающими в ходе принятия решений об открытии опытно-конструкторских работ и определения их головных исполнителей, – заявил Фёдор Дедус.
К 2020 году Минобороны планирует развернуть 2100 специализированных рабочих мест для проведения научных исследований, экспериментальных работ, испытаний. Кроме этого, в технополисе станут функционировать лаборатории, инжиниринговые подразделения более 80 ведущих научных и промышленных предприятий.
Таким образом, под эгидой Минобороны будет организована уникальная научно-исследовательская площадка для реализации инновационных проектов, в том числе и в области искусственного интеллекта, способных обеспечить военно-техническое лидерство нашего государства.
В дискуссионном клубе «Наука и образование - путь к жизненному успеху» с участием кадетов, суворовцев, воспитанниц пансиона Минобороны, военнослужащих научных рот, прошла беседа о выборе жизненного пути, опираясь на образовательный фундамент. Модератор дискуссии Андрей Ильницкий, советник Министра обороны РФ, предложил гостям клуба рассказать о роли образования в их жизни и карьере. С юношами и девушками поделились своим видением и жизненным опытом Евгений Сатановский (президент независимого научного центра «Институт Ближнего Востока»), Сергей Чернышов (Генеральный директор ФГУП «ЦАГИ»), Игорь Ашманов (Генеральный директор IT-компании «Ашманов и партнеры»), Александр Лосев (Генеральный директор АО «УК «Спутник», член президиума неправительственной организации «Совет по внешней и оборонной политике»). Общим мнением выступающих стал тезис, что учиться приходится всю жизнь, независимо от характера полученного образования - естественно-научного или гуманитарного. А главной задачей при получении высшего образования они считают овладение умением системного мышления, самостоятельного анализа и структурирования массивов информации и данных.
Андрей Ильницкий предложил свободный формат вопросов и ответов в ходе дальнейшей беседы, что вызвало бурную активность молодежи, а гости старались отвечать предельно открыто и доступно. По итогам дискуссии участники признали ее успешной и полезной для всех сторон.
Вопросам подготовки молодых специалистов и учёных было посвящено выступление статс-секретаря – заместителя министра обороны генерала армии Николая Панкова.
Главная задача в сфере кадрового обеспечения армии и оборонно-промышленного комплекса заключается в преодолении не столько количественного, сколько квалификационного дефицита.
Вопросы образования были в фокусе конференции. Они должны решаться и решаются по всему спектру, начиная с популяризации науки и техники среди детей и заканчивая перенастройкой ведущих инженерно-технических вузов на подготовку кадров для армии и ОПК. Сотни научных школ в военных вузах заняты робототехникой, искусственным интеллектом, военной кибернетикой и другими перспективными направлениями.

– Из 388 научных школ Минобороны России 279 сосредоточены в военно-учебных заведениях. Их большая часть активно занимается исследованиями в области искусственного интеллекта, робототехники, военной кибернетики и других перспективных направлений, – рассказал Николай Панков.
Здесь нельзя не отметить, что совершённый в России научно-технический рывок и полученные результаты сильно удивили зарубежных экспертов, ведь некоторые из них уже списали со счетов российский научный потенциал и предрекли ему деградацию. Не тут-то было…
– Вдруг как Феникс из пепла Россия с новыми технологиями объявила себя миру в Послании нашего президента. Некоторые считают, что это милитаристский блок Послания, но мы так не считаем. Это блок интеллектуально-технологический, конечно, он для Вооружённых Сил, – заявил первый заместитель министра обороны Руслан Цаликов, выступая с докладом на конференции.
Однако достигнутый высокий интеллектуально-технологический уровень необходимо поддерживать хорошей системой обучения и образования, без этого Россия «быстро займёт место на задворках», считает первый замминистра. При этом он отметил: Россия никому не угрожает, а хочет обеспечить свою безопасность и суверенитет.
– Понимаем, что мощные Вооружённые Силы, обеспеченная с гарантией обороноспособность нужны для любого суверенного государства, а тем более для такого, как Россия. Обороноспособность – это гарантия всего: мира, здоровья, – добавил Руслан Цаликов.
Подводя своеобразный итог проделанной работе на конференции «Искусственный интеллект: проблемы и пути решения», первый заместитель министра обороны заявил, что отдельные элементы искусственного интеллекта уже применяются во многих сферах деятельности Вооружённых Сил России. Например, в беспилотных системах и робототехнике.
– Мы собрали конференцию на базе Министерства обороны, потому что у нас уже идёт практическая реализация того, что даже до конца научно не исследовано и не оформлено, – заключил Руслан Цаликов. – Именно такое движение, одновременное и практическое применение уже разработанных систем и технологий и их дальнейшее развитие по научной линии внушают надежду, что мы всегда будем опережать всех.

Современное военное образование

Николай Панков, статс-секретарь – заместитель Министра обороны РФ
Уважаемые коллеги!
Тема сегодняшней конференции для Министерства обороны является весьма актуальной.
Поступающее в настоящее время в войска новейшее вооружение и военная техника вызывают необходимость как в получении слушателями и курсантами военно-учебных заведений фундаментальных знаний в новых научных областях, так и умений их грамотного и эффективного применения.
И в этом вопросе уже многое сделано.
Прежде всего, в систему подготовки военных кадров введены новые специальности, связанные с эксплуатацией и применением робототехнических систем военного назначения и комплексов с беспилотными летательными аппаратами, IT-технологиями и автоматизированными системами управления, защитой информации и информационной безопасностью.
Кроме того, на основе современных достижений науки и техники и с учетом развития средств вооруженной борьбы скорректированы программы обучения вузов по всем высокотехнологичным специальностям. А для подготовки офицеров по эксплуатации и применению робототехнических комплексов ведущими учеными и педагогами военных вузов разработан новый федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования по специальности «Робототехника военного и специального назначения».
Одновременно, опережающими темпами модернизируется инфраструктура и учебно-материальная база военно-учебных заведений.
Эта работа проводится на основе утвержденных Министром обороны Российской Федерации программ развития каждого военно-учебного заведения на период до 2020 года.
Программы предусматривают:

• упреждающую поставку в вузы современных образцов вооружения, военной и специальной техники, а также перспективных учебно-тренировочных средств;
• наращивание научного потенциала военно-учебных заведений;
• создание инновационной материально-технической базы для проведения научно-исследовательских работ в области обороны и безопасности государства.

Хочу подчеркнуть, что уже сейчас вузы обеспечены современными и перспективными образцами вооружения на 62%, а к 2020 году их доля возрастет до 70% и более.
В рамках развития системы военного образования и перевооружения российской армии Минобороны России особое внимание уделяет созданию современной высокотехнологичной инфраструктуры военных вузов и оснащению их тренажерными комплексами и системами.
Сегодня практически по всем видам вооружения и военной техники разработаны и поставляются в вузы специальные тренажёры. Они максимально достоверно моделируют работу систем и механизмов самолета, танка или ракетного комплекса, обеспечивают отработку приемов их управления и боевого применения.
Использование тренажёров в ходе индивидуальных и групповых занятий позволяет не только обеспечить у обучающихся получение устойчивых практических навыков и разумно расходовать моторесурс техники и вооружения, но и значительно увеличить сроки их службы.
Также в учебный процесс активно внедряются современные информационные образовательные технологии.
По решению Министра обороны Российской Федерации с 1 сентября 2016 года подготовка слушателей и курсантов ведётся по электронным учебникам и учебным пособиям.
В каждом вузе созданы электронные библиотеки, а в военном ведомстве единая электронная библиотека образовательных и научных организаций Минобороны России. Все вузы подключены к федеральным и региональным электронным образовательным ресурсам, а также к библиотекам ведущих вузов нашей страны.
Для подготовки слушателей и курсантов разработаны более 70 единых базовых электронных учебников по общим дисциплинам, подготовлены свыше 12 тысяч учебных пособий и других электронных изданий.
Их отличают современные способы представления информации (3D-моделирование, интерактивные приложения, видеофрагменты и др.), возможность не только изучать учебный материал, но и самостоятельно проверять свои знания и умения.
Глубокая модернизация учебно-материальной базы и развитие ее исследовательской компоненты оказывают положительное влияние и на результаты научной деятельности вузов.
В настоящее время в отечественной военной школе сконцентрирован основной потенциал ученых Минобороны России – 70% от их общей численности.
В вузах проходят службу и работают около 1 700 докторов наук и свыше 9 тыс. кандидатов наук.
Из 388 научных школ Минобороны России 279 сосредоточены в военно-учебных заведениях. Их большая часть активно занимаются исследованиями в области искусственного интеллекта, робототехники, военной кибернетики и других перспективных направлений. Стоит отметить, что результаты научной деятельности находят широкое применение при разработке новых комплексов и систем военного назначения.
По решению Министра обороны Российской Федерации в последние годы особое внимание уделяется привлечению в военное образование и научную деятельность наиболее способной молодежи.
В этих целях в 2015 году в Минобороны России созданы школы для одаренных детей. Это школа IT-технологий в Военной академии связи, инженерная школа в Военно-воздушной академии и спортивная школа в Военном институте физической культуры.
Первые результаты деятельности школ показали высокую мотивацию обучающихся на развитие их творческих способностей и формирование научных интересов, вовлечение обучающихся в исследовательскую деятельность с учетом специфики будущей профессиональной деятельности.
В планах военного ведомства открытие физико-математической школы в Военной академии РВСН и школы для одаренных детей в Военном инновационном технополисе «ЭРА» в Анапе.
Кроме специализированных школ для одаренных детей во всех довузовских учебных заведениях Минобороны России особое внимание уделяется проектно-исследовательской деятельности по различным направлениям науки и техники.
В целях обмена опытом ежегодно среди воспитанников и воспитанниц проводится фестиваль инновационных научных идей «Старт в науку». Он является своеобразной интеллектуальной площадкой, где дети не только представляют свои разработки, но и защищают их перед профессиональным жюри.
Активной работе в этом направлении способствует материально-техническая база довузовских учебных заведений, которая позволяет не только обучать воспитанников, но и проводить им научные исследования.
Кроме того, во исполнение поручения Президента Российской Федерации в прошлом году в Московском и Тульском суворовских военных училищах созданы научные классы суворовцев.
В этих целях в училища поставлено специализированное лабораторное оборудование, а к проведению занятий привлечены специалисты ведущих вузов страны, в том числе Московского государственного технического университета им. Н.Э.Баумана, Тульского государственного университета и других.
Для подготовки суворовцев также используется материальная база государственных корпораций, научно-исследовательских институтов и предприятий военно-промышленного комплекса (научно-производственное объединение «Элерон» («Росатом»), ракетно-космическая корпорация «Энергия» и др.).
Положительный опыт Московского и Тульского суворовских военных училищ по деятельности научных классов будет внедрен и в других образовательных организациях. Этот вопрос уже сейчас прорабатывается.
В завершении хочу отметить, что в Минобороны России выстроена четкая вертикаль подготовки кадров от воспитанника до офицера, которая позволяет с учетом новейших достижений науки и технологий готовить специалистов для эксплуатации и боевого применения современных и перспективных вооружения и военной техники.
Дальнейшее развитие системы военного образования видится во введении новых специальностей подготовки военных кадров, модернизации учебно-материальной базы военно-учебных заведений и наращивании их научного потенциала.

Применение искусственного интеллекта в военном деле

Василий Буренок, президент Российской академии ракетных и артиллерийских наук, доктор технических наук, профессор

Перспективы развития вооружения, военной и специальной техники в настоящее время практически всеми военными специалистами ассоциируются в первую очередь с информатизацией, роботизацией, автоматизацией управления войсками и оружием. Во всех случаях это неизбежно предопределяет создание компьютерных систем военного назначения, обеспечивающих обработку гигантских объемов информации, выработку оптимальных относительно складывающейся ситуации решений в сжатые сроки, в соответствии с динамикой боевых действий. Следует делать различие между автоматизацией процессов управления войсками и оружием и применением систем искусственного интеллекта. В первом случае управление осуществляется с использованием вычислительных машин, оснащенных совокупностью программно реализованных алгоритмов сбора, классификации, структуризации информации, которая затем используется как система исходных данных для решения оптимизационных задач с помощью формализованных методов. Применение образцов вооружения, военной и специальной техники (ВВСТ), оснащенных автоматизированными (автоматическими) системами управления, алгоритмически обеспечено в большей мере, чем управление войсками. Это объясняется существенно более узким объемом возможных вариантов боевого применения образцов ВВСТ и возможностью программной реализации действий в случаях, когда оптимальное управление невозможно (в аварийных ситуациях). Например, при срыве наведения с использованием корреляционно-экстремальных систем крылатая ракета переходит на управление по инерциальной системе, при промахе зенитная ракета самоликвидируется и т.д.
В большинстве случаев неполнота информации (исходных данных) по боевой (оперативной) обстановке не позволяет корректно решить задачи по управлению войсками, что существенно снижает адекватность принимаемых решений, либо вообще не позволяет их решить. Если решение какой-либо задачи алгоритмически не предусмотрено, то в этом случае автоматизированная система оказывается бесполезной. В ходе военных действий, как подчеркивается военными специалистами, схожие ситуации практически отсутствуют, поэтому создать алгоритмы, пригодные для всех случаев боевого управления войсками практически невозможно. В итоге автоматизация управления боевыми действиями пока что является инструментом подготовки исходной информации для принятия решения с помощью интеллекта командира. Интеллект (от лат. intellectus – ощущение, восприятие, разумение, понимание, понятие, рассудок), или ум – качество человеческой психики, заключающееся в способности приспосабливаться к новым ситуациям, к принятию решений в условиях существенной неопределенности, обучению и запоминанию опыта, пониманию и применению абстрактных концепций с использованием мышления, воображения, интуиции.

Следует отметить, что человек (командир) очень часто принимает решения, используя разнотипные данные из разных предметных областей. Он может принять решение, зная не только оперативную обстановку, силы и средства противника, но и особенности психологии командира противника, менталитета личного состава своего и противника, основываясь на личном опыте и опыте других командиров, включая и исторические аналогии и т.п.
Таким образом можно назвать основные отличия интеллектуализации по отношению к автоматизации (см. рис. 2) – это реализация способности принимать решения в условиях значительной неопределенности, на основе разнородной информации (информации из различных проблемных областей), самообучаемость, адаптивность к «незапрограммированным» и часто меняющимся ситуациям. Самообучаемость и адаптивность есть ничто иное, как способность системы самостоятельно (без постороннего вмешательства), осуществлять совершенствование заложенного в нее программного обеспечения, то есть возможность самопрограммирования при появлении ситуаций, реакция на которые алгоритмически не была предусмотрена.
Устоявшегося определения искусственного интеллекта (ИИ) в настоящее время нет, но исходя их предыдущего определения можно сказать, что ИИ – это способность компьютера принимать решения в бесконечно разнообразных ситуациях аналогично человеку. Известный ученый Тьюринг сформулировал тест, который, по его мнению, позволит определить наличие искусственного интеллекта у машины. Кратко суть теста состоит в том, что человек вслепую общаясь с машиной и другим человеком не должен определить кто есть кто. Как представляется, в настоящее время самая совершенная автоматизированная система не способна пройти такой тест, поскольку в абсолютном большинстве такие системы предметно жестко ориентированы и алгоритмически ограничены (количество решаемых ими задач конечно). Очевидно, что чем большее количество алгоритмов решения разнородных задач будет внесено в операционную систему компьютера, тем более он будет походить на систему с ИИ. Как представляется, ИИ всегда будет предметно ориентирован, однако такие качества, как адаптивность, самообучаемость и «интуитивность» (способность принимать решения при неполноте информации) будут главными отличиями систем с ИИ от автоматизированных систем. Проще говоря, если мы всегда будем иметь полное представление о том, какие действия в том или ином случае предпримет автоматизированная (автоматическая) система, то в случае с ИИ такого понимания не будет. Причина – компьютер самообучаясь должен самостоятельно программировать свои действия. Самопрограммирование и есть главный отличительный признак ИИ.
В военном деле могут быть названы в первую очередь следующие сферы применения ИИ (см. рис. 3):

• управление военным строительством;
• управление повседневной деятельностью;
• поддержание боевой готовности, развитие системы вооружения;
• управление в вооруженных конфликтах:
  - образцами и комплексами ВВСТ
  - системами вооружения
  - войсками, воинскими формированиями
  - управление обеспечением в вооруженных конфликтах.

в области военного строительства (см. рис. 4);

• для интеллектуальной поддержки действий частей и соединений (там же);
• для моделирования процессов ведения боевых действий (там же);
• для определения облика перспективных образцов, комплексов и систем вооружения, военной и специальной техники (см. рис. 5);
• для обеспечения боевого управления групповыми действиями ВВСТ, включая экипажные и безэкипажные образцы (там же);
• для управления отдельными образцами и комплексами ВВСТ (см. рис. 6).

Работа в указанных сферах активно проводится за рубежом. Несколько фактов.
Агентство перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США DARPA намеревается за четыре года создать для военных нужд искусственный интеллект (ИИ) нового поколения, максимально близкий к человеческому. В техническом задании к проекту L2M (Life Learning Machines – «Бесконечно обучаемые машины») специалисты DARPA сформулировали основные требования к разработке: перспективный ИИ должен уметь самостоятельно принимать решения, быстро реагировать на изменения окружающей обстановки и, самое главное, запоминать результаты своих предыдущих действий и руководствоваться ими в дальнейшей работе.
Технические гиганты, такие как Google, Apple, Salesforce и IBM, понимая перспективность систем с искусственным интеллектом стремятся приобретать компании, занимающиеся ИИ: около 140 таких компаний было приобретено ими с 2011 года. Причем, характерно то, что в настоящее время делается упор на создание ИИ для решения наземных транспортных проблем – создания машин без водителей для автомобильного транспорта. Это сулит уже в ближайшем будущем получение значительной отдачи от вложенных капиталов за счет создания транспорта, характеризующегося низкими транспортными издержками, незначительным количеством аварий, экологичного, обеспечивающего снижение смертности на дорогах и т.п.

Очевидно, что полученный опыт позволит этим фирмам в дальнейшем перейти к следующему шагу – освоению трехмерного пространства, то есть созданию ИИ для управления летательными аппаратами, причем не только транспортными, в перспективе – разработка боевой (истребительной и штурмовой) авиации, оснащенной ИИ. Адмирал ВМС США Рей Мабус, выступая на одной из конференций в 2015 году, заявил, что самолет F-35, «должен и почти наверняка станет последним пилотируемым истребителем-штурмовиком, который закупит или будет использовать военно-морское ведомство». Если учесть, что поставки F-35 в ВВС запланированы вплоть до 2037 года, а списаны они должны быть к 2070-му году, то можно предположить, что к середине века в США планируют (могут создать) полностью беспилотные боевые летательные аппараты, оснащенным системами с ИИ. Вполне реальные предпосылки для этого есть. В июле 2016 года агентство ТАСС со ссылкой на японское издание Sankei Shimbun сообщало, что искусственный интеллект для управления истребителями ALPHA одержал уверенную победу над бывшим летчиком-асом американской армии в виртуальном воздушном бою. ИИ ALPHA – совместная разработка Университета Цинциннати, предприятий промышленности и ВВС США. Там же сообщалось, что в одном из виртуальных боев против ALPHA сражались два пилота на двух истребителях. Искусственный интеллект победил, одновременно управляя четырьмя самолетами.
Еще одна область применения ИИ – медицина, где за счет применения ИИ возможен переход от уже существующих компьютерных систем поддержки приятия решений в процессе постановки диагноза и выбора схемы лечения врачом к созданию автономных врачей-роботов, в том числе хирургов для проведения сложных операций. Очевидны преимущества – минимизация врачебных ошибок при диагностике заболеваний и назначении лекарств, выбор и безупречная реализация оптимального алгоритма хирургических операций, отсутствие при длительных операциях усталости, более высокая скорость их проведения, и т.д. И если говорить о боевых действиях – то способность обеспечить эффективную реанимацию раненых, быструю локализацию негативных последствий при непредсказуемом характере ранений. Достижения в сфере ИИ позволяют создать системы реабилитации раненых за счет управления пораженными внутренними органами человека, нейроуправления протезами при потере конечностей и т.д.
Исходя из приведенной выше информации можно выделить ряд основных проблем, решение которых способно обеспечить создание систем искусственного интеллекта применительно к военной деятельности.
1. Представление знаний – разработка методов структуризации, классификации и формализации знаний из различных проблемных областей (политических, военных, военно-технических, психологических, организационных и т.д.) для обеспечения последующего решения задач в процессе подготовки и ведения военных действий.
2. Моделирование рассуждений (процессов принятия решений) – изучение и формализация различных схем человеческих умозаключений на основе разнородной информации, используемых в процессе решения разнообразных задач при подготовке и ведении боевых действий, создание эффективных программ для реализации этих схем в вычислительных машинах.
3. Создание диалоговых процедур общения на естественном языке, обеспечивающие контакт между интеллектуальной системой и человеком-специалистом в процессе решения задач (в том числе при передаче и приеме неформализованных команд в процессе боевых действий).
4. Обучение и актуализация интеллектуальных систем в процессе их деятельности, создание алгоритмов (средств) накопления и обобщения умений и навыков.
Каждая их эти проблем имеет чрезвычайную сложность. Достаточно сказать, что только для решения одной подзадачи, незначительной в масштабе перечисленных проблем – создания ИИ для анализа развединформации, поступающей от беспилотных летательных аппаратов, работающих в Сирии и Ираке, в 2016 году создано новое подразделение Пентагона – Project Maven («Проект Знаток»). Персонал аналитических центров не справляется с обработкой и анализом поступающих огромных массивов информации. До 80% рабочего времени занимает просто просмотр кадров. Предполагается, что с помощью ИИ будут идентифицироваться объекты военного назначения, представляющие опасность для своих войск, выявляться последовательности действий на земле, характерные для подготовки и обеспечения военных действий, террористических актов и т.п.

В этом же ряду стоит сообщение о том, что в августе 2016 года компании Amazon, Nvidia, DigitalGlobe и специальное подразделение ЦРУ CosmiQ Works начали разработку искусственного интеллекта, который сможет распознавать объекты на спутниковых снимках.
Еще одна сфера межгосударственного противоборства, где предполагается применение искусственного интеллекта – информационная война. Рассмотрим это направление более подробно. Пока что возможности ИИ в этой сфере используются в довольно узких областях. Так, в 2014 году компания Associated Press объявила, что отныне большая часть новостей, связанных с доходами компаний, будут создаваться с помощью роботов. В 2016 году роботы-репортеры Associated Press несколько расширили свою тематику. Им стали поручать подготовку небольших новостных заметок, связанных с Малой бейсбольной лигой США.
Использует роботов-журналистов и журнал Forbes, для которого компания Narrative Science создала соответствующую специализированную платформу. В ноябре 2015 года аналогичное направление разработок открыла российская компания Яндекс. Пока искусственный интеллект Яндекса выпускает лишь короткие заметки о погоде и ситуации на дорогах, однако в дальнейшем представители компании обещают расширить список тематик для публикаций.
Соучредитель компании Narrative Science К.Хэммонд полагает, что к 2025 году 90% всех текстов в мире будет готовиться искусственным интеллектом.
Следует отметить, что разработанные в этих целях алгоритмы могут быть эффективно применены для сбора разведывательной информации в отношении стран, организаций и физических лиц, ее анализа и подготовки различного рода материалов, в том числе и в интересах информационной борьбы: дискредитация действий страны, ее правительства, лидеров партий и движений на международной арене и т.д. Такого рода действия предпринимались в ходе подготовки практически всех цветных революций, но при этом использовался человеческий интеллект. Применение ИИ позволит осуществлять эти действия гораздо быстрее и массированнее. Известный американский предприниматель Илон Маск в своем письме в ООН охарактеризовал эту опасность как угрожающую человечеству, способную спровоцировать войну, когда ИИ будет создавать фейковые новости и пресс-релизы, подделывать учетные записи электронной почты и манипулировать информацией. Аналогичные опасения высказывают и другие ученые.
Таким образом, интеллектуализация военной деятельности практически стала фактом. Активно создаются системы различного назначения, оснащенные искусственным интеллектом. Однако на этом пути есть ряд философских вопросов. Люди не всегда могут по-настоящему объяснить мыслительные процессы свои и других людей, но интуитивно доверяют или нет их поступкам. Будет ли это также возможно при взаимодействии с машинами, которые думают и принимают решения самостоятельно и не совсем понятно как (см. рис. 8)? Вперёд

Партнёры

Реклама

Журнал онлайн

Подписка на журнал

технические науки

• Шапкарин Алексей Михайлович , бакалавр, аспирант
• Военно-воздушная академия имени профессора Н. Е. Жуковского и Ю. А. Гагарина, г. Воронеж

• ВОЗМОЖНОСТЬ
• ПРОБЛЕМА
• ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
• БЕЗОПАСНОСТЬ

Основная философская проблема в области искусственного интеллекта – возможность или не возможность моделирования мышления человека. В данной статье коротко рассмотрим суть данной проблемной области.

• Синтез каналов слежения бортовой РЛС, функционирующей в условиях сложной помеховой обстановки, на основе методов теории искусственного интеллекта
• Гносеологический анализ проблемы искусственного интеллекта
• Особенности разработки программ в современных IDE: часть 2
• Инновационные подходы управления структурообразованием строительных композитов с повышенной коррозионной устойчивостью

Основная философская проблема в области искусственного интеллекта - возможность или не возможность моделирования мышления человека. В случае если когда-либо будет получен отрицательный ответ на этот вопрос, то все остальные вопросы не будут иметь ни малейшего смысла.

Следовательно, начиная исследование искусственного интеллекта, заранее предполагается положительный ответ. К данному ответу приводит ряд соображений:

Первое доказательство является схоластическим, и доказывает непротиворечивость искусственного интеллекта и Библии. По-видимому, даже люди далекие от религии, знают слова священного писания: «И создал Господь человека по образу и подобию своему …». Исходя из этих слов, мы можем заключить, что, поскольку Господь, во-первых, создал нас, а во-вторых, мы по своей сути подобны ему, то мы вполне можем создать кого-то по образу и подобию человека.

Создание нового разума биологическим путем для человека дело вполне привычное. Наблюдая за детьми, мы видим, что большую часть знаний они приобретают путем обучения, а не как заложенную в них заранее. Данное утверждение на современном уровне не доказано, но по внешним признакам все выглядит именно так.

То, что раньше казалось вершиной человеческого творчества - игра в шахматы, шашки, распознавание зрительных и звуковых образов, синтез новых технических решений, на практике оказалось не таким уж сложным делом (теперь работа ведется не на уровне возможности или невозможности реализации перечисленного, а о нахождении наиболее оптимального алгоритма). Теперь зачастую данные проблемы даже не относят к проблемам искусственного интеллекта. Есть надежда, что и полное моделирование мышления человека окажется не таким уж и сложным делом.

С проблемой воспроизведения своего мышления тесно смыкается проблема возможности самовоспроизведения.

Способность к самовоспроизведению долгое время считалась прерогативой живых организмов. Однако некоторые явления, происходящие в неживой природе (например, рост кристаллов, синтез сложных молекул копированием), очень похожи на самовоспроизведение. В начале 50-х годов Дж. фон Нейман занялся основательным изучением самовоспроизведения и заложил основы математической теории "самовоспроизводящихся автоматов" . Так же он доказал теоретически возможность их создания.

Существуют также различные неформальные доказательства возможности самовоспроизведения.Так, для программистов самым ярким доказательством, пожалуй, будет существование компьютерных вирусов.

Принципиальная возможность автоматизации решения интеллектуальных задач с помощью ЭВМ обеспечивается свойством алгоритмической универсальности. Что же это за свойство?

Алгоритмическая универсальность ЭВМ означает, что на них можно программно реализовывать (то есть представить в виде машинной программы) любыеалгоритмыпреобразованияинформации,–будь то вычислительные алгоритмы, алгоритмы управления, поиска доказательства теорем или композиции мелодий. При этом имеется в виду, что процессы, порождаемые этими алгоритмами, являются потенциально осуществимыми, то есть что они осуществимыв результатеконечногочисла элементарных операций. Практическая осуществимостьалгоритмов зависит от имеющихся в нашем распоряжении средств,которые могут меняться с развитием техники. Так, в связис появлением быстродействующих ЭВМ стали практически осуществимыми и такие алгоритмы, которые ранее были только потенциально осуществимыми.

Однако свойство алгоритмической универсальности не ограничивается констатацией того, что для всех известных алгоритмов оказывается возможной их программная реализация на ЭВМ. Содержание этого свойства имеет и характер прогноза на будущее: всякий раз, когда в будущем какое-либо предписание будет признано алгоритмом, то независимо от того, в какой форме и какими средствами это предписание будет первоначально выражено, его можно будет задать также в виде машинной программы.

Однако не следует думать, что вычислительные машины и роботы могут в принципе решать любые задачи. Анализ разнообразных задач привел математиков к замечательному открытию. Было строго доказано существование таких типов задач, для которых невозможен единый эффективный алгоритм, решающий все задачи данного типа; в этом смысле невозможно решение задач такого типа и с помощью вычислительных машин. Этот факт способствует лучшему пониманию того, что могут делать машины и чего они не могут сделать. В самом деле, утверждение об алгоритмической неразрешимости некоторого класса задач является не просто признанием того, что такой алгоритм нам не известен и никем еще не найден. Такое утверждение представляет собой одновременно и прогноз на все будущие времена о том, что подобного рода алгоритм нам не известен и никем не будет указан или, что он не существует.

Как же действует человек при решении таких задач? Похоже, что он просто-напросто игнорирует их, что, однако не мешает ему жить дальше. Другим путем является сужение условий универсальности задачи, когда она решается только для определенного подмножества начальных условий. И еще один путь заключается в том, что человек методом "научного тыка" расширяет множество доступных для себя элементарных операций (например, создает новые материалы, открывает новые месторождения или типы ядерных реакций).

Следующим философским вопросом искусственного интеллекта является цель создания. В принципе все, что мы делаем в практической жизни, обычно направлено на то, чтобы больше ничего не делать. Однако при достаточно высоком уровне жизни (большом количестве потенциальной энергии) человека на первые роли выступает уже не лень (в смысле желания экономить энергию), а поисковые инстинкты. Допустим, что человек сумел создать интеллект, превышающий свой собственный (пусть не качеством, так количеством). Что теперь будет с человечеством? Какую роль будет играть человек? Для чего он теперь нужен? Не станет ли он тупой и жирной свиньей? И вообще, нужно ли в принципе создание искусственного интеллекта?

По-видимому, самым приемлемым ответом на эти вопросы является концепция "усилителя интеллекта". Здесь будет уместна аналогия с президентом государства - он не обязан знать валентности ванадия или языка программирования Java для принятия решения о развитии ванадиевой промышленности. Каждый занимается своим делом - химик описывает технологический процесс, программист пишет программу; в конце концов, экономист говорит президенту, что вложив деньги в развитие информационных технологий, страна получит 20%, а в ванадиевую промышленность –10% годовых. При такой постановке вопроса любой человек сможет сделать правильный выбор.

В данном примере президент использует биологический усилитель интеллекта– группу специалистов. Но уже сейчас используются и неживые усилители интеллекта - например мы не могли бы предсказать погоду без компьютеров, при полетах космических кораблей с самого начала использовались бортовые счетно-решающие устройства. Кроме того, человек уже давно использует усилители силы - понятие, во многом аналогичное усилителю интеллекта. В качестве усилителей силы ему служат автомобили, краны, электродвигатели, прессы, пушки, самолеты и многое-многое другое.

Основным отличием усилителя интеллекта от усилителя силы является наличие воли. Ведь мы не сможем себе представить, чтобы вдруг серийный автомобиль "Запорожец" взбунтовался, и стал ездить так, как ему хочется. Не можем представить именно потому, что ему ничего не хочется, у него нет желаний. В тоже время, интеллектуальная система, вполне могла бы иметь свои желания, и поступать не так, как нам хотелось бы. Таким образом, перед нами встает еще одна проблема - проблема безопасности.

Данная проблема будоражит умы человечества еще со времен Карела Чапека, впервые употребившего термин "робот" . Немалую лепту в обсуждение данной проблемы внесли и другие писатели-фантасты. Как самые известные мы можем упомянуть серии рассказов писателя-фантаста и ученого Айзека Азимова, а так же довольно свежее произведение - "Терминатор". Кстати именно у Айзека Азимова можно найти самое проработанное, и принятое большинством людей решение проблемы безопасности. Речь идет о так называемых трех законах робототехники :

Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред.

Робот должен повиноваться командам, которые ему дает человек, кроме тех случаев, когда эти команды противоречат первому закону.

Робот должен заботиться о своей безопасности, насколько это не противоречит первому и второму закону.

На первый взгляд подобные законы, при их полном соблюдении, должны обеспечить безопасность человечества. Однако при внимательном рассмотрении возникают некоторые вопросы. Во-первых, законы сформулированы на человеческом языке, который не допускает простого их перевода в алгоритмическую форму. К примеру, перевести на любой из известных языков программирования, такой термин, как "причинить вред"или слово "допустить" на данном этапе развития информационных технологий не представляется возможным.

Далее предположим, что появилась возможность переформулировать данные законы на язык, который понимает автоматизированная система. Теперь интересно, что будет подразумевать система искусственного интеллекта под термином "вред" после долгих логических размышлений? Не решит ли она, что все существования человека это сплошной вред? Ведь он курит, пьет, с годами стареет и теряет здоровье, страдает. Не будет ли меньшим злом быстро прекратить эту цепь страданий? Конечно, можно ввести некоторые дополнения, связанные с ценностью жизни, свободой волеизъявления. Но это уже будут не те простые три закона, которые были в исходном варианте.

Следующим вопросом будет такой. Что решит система искусственного интеллекта в ситуации, когда спасение одной жизни возможно только за счет другой? Особенно интересны те случаи, когда система не имеет полной информации о том, кто есть кто.

Однако, несмотря на перечисленные проблемы, данные законы являются довольно неплохим неформальным базисом проверки надежности системы безопасности для систем искусственного интеллекта.

Так что же, неужели нет надежной системы безопасности? Если отталкиваться от концепции усилителя интеллекта, то можно предложить следующий вариант.

Согласно многочисленным опытам, несмотря на то, что мы не знаем точно, за что отвечает каждый отдельный нейрон в человеческом мозге, многим из наших эмоций обычно соответствует возбуждение группы нейронов (нейронный ансамбль) во вполне предсказуемой области. Были также проведены обратные эксперименты, когда раздражение определенной области вызывало желаемый результат. Это могли быть эмоции радости, угнетения, страха, агрессивности. Это наводит на мысль, что в принципе мы вполне могли бы вывести степень "довольности" организма наружу. В то же время, практически все известные механизмы адаптации и самонастройки (в первую очередь имеются в виду технические системы), базируются на принципах типа "хорошо" - "плохо". В математической интерпретации это сведение какой-либо функции к максимуму или к минимуму. Теперь представим себе, что усилитель интеллекта в качестве такой функции использует измеренную прямо или косвенно, степень удовольствия мозга человека-хозяина. Если принять меры, чтобы исключить самодеструктивную деятельность в состоянии депрессии, а так же предусмотреть другие особые состояния психики, то получим следующее.

Поскольку предполагается, что нормальный человек, не будет наносить вред самому себе, и, без особой на то причины, другим, а усилитель интеллекта является частью данного индивидуума (не обязательно физическая общность), то автоматически выполняются все три закона робототехники. При этом вопросы безопасности смещаются в область психологии и правоохранения, поскольку система (обученная) не будет делать ничего такого, чего бы ни хотел ее владелец.

И остался еще один вопрос - а стоит ли вообще создавать искусственный интеллект, может просто закрыть все работы в этой области? Единственное, что можно сказать по этому поводу - если искусственный интеллект возможно создать, то рано или поздно он будет создан. И лучше его создавать под контролем общественности, с тщательной проработкой вопросов безопасности, чем он будет создан лет через 100-150 каким-нибудь программистом-механиком-самоучкой, использующим достижения современной ему техники. Ведь сегодня, например, любой грамотный инженер, при наличии определенных денежных ресурсов и материалов, может изготовить атомную бомбу.

Список литературы

1. Тьюринг, А. Может ли машина мыслить? (С приложением статьи Дж. фон Неймана "Общая и логическая теория автоматов" / А. Тьюринг; пер. и примечания Ю.В. Данилова. – М.: ГИФМЛ, 1960.
2. Азимов, А. Я, робот. Все о роботах и робототехнике. Серия "Золотой фонд мировой фантастики" / А. Азимов. – М.:Эксмо, 2005.
3. Шалютин, И.С. Искусственный интеллект: Гносеологический аспект / И.С. Шалютин. – М.: Мысль, 1985.