Искусственный интеллект. Философский анализ

 

 Многие применения  ИИ подняли глубокие философские  вопросы. В каком смысле можно  заявить, что компьютер "понимает" фразы естественного языка? Продуцирование  и понимание языка требует  толкования символов. Недостаточно  правильно сформировать строку  символов.

 

 Механизм понимания  должен уметь приписывать им  смысл или интерпретировать символы  в зависимости от контекста.  Что такое смысл? Что такое  интерпретация? 

 

 Подобные философские  вопросы встают во многих областях  применения ИИ, будь то построение  экспертных систем или разработка  алгоритмов машинного обучения. Эти вопросы будут рассмотрены  в данной книге по мере их  появления. Философские аспекты ИИ обсуждаются также в главе 16.

 

Противоречивость объекта

 

Развитие  объекта

 

Четвертая глава. Антропология объекта

Объект  и человек

 

Объект  и общество

 

Объект  и личность

 

Заключение

Мы попытались дать определение  искусственному интеллекту путем рассмотрения основных областей его исследования и применения. Этот обзор обнаружил  молодую и многообещающую область  науки, основная цель которой - найти  эффективный способ понимания и  применения интеллектуального решения  проблем, планирования и навыков  общения к широкому кругу практических задач. Несмотря на разнообразие проблем, затрагиваемых исследованиями ИИ, во всех отраслях этой сферы наблюдаются  некоторые общие черты.

 Использование компьютеров  для доказательства теорем, распознавания  образов, обучения и других  форм рассуждений. 

 Внимание к проблемам,  не поддающимся алгоритмическим  решениям. Отсюда - эвристический поиск  как основа методики решения  задач в ИИ.

 Принятие решений на  основе неточной, недостаточной  или плохо определенной информации  и применение формализмов представлений,  помогающих программисту справляться  с этими недостатками.

 Выделение значительных  качественных характеристик ситуации.

 Попытка решить вопросы  семантического смысла, равно как  и синтаксической формы. 

 Ответы, которые нельзя  отнести к точным или оптимальным, но которые в каком то смысле "достаточно хороши". Это результат применения эвристических методов в ситуациях, когда получение оптимальных или точных ответов слишком трудоемко или невозможно вовсе.

 Использование большого  количества специфичных знаний  в принятии решений. 

 Это основа экспертных  систем.

 Использование знаний  метауровня для более совершенного управления стратегиями принятия решений. Хотя это очень сложная проблема, затронутая лишь несколькими современными системами, она постепенно становится важной областью исследований.

 Надеемся, что это введение  даст некоторое понятие об  общей структуре и значимости  искусственного интеллекта. Предполагаем, что краткое обсуждение таких  технических вопросов, как перебор  и представления, не были излишне  поверхностными и неясными, детальнее  они будут рассмотрены впоследствии. Здесь они приведены для демонстрации  их значимости в общей организации  этой области. 

 Как мы отмечали  при обсуждении агентского решения  проблем, объекты приобретают  смысл при взаимоотношении с  другими объектами. Это не менее  справедливо в отношении фактов, теорий и методов, образующих  любую научную область. Мы попытались  дать понятие таких взаимосвязей, так что, когда будут представлены  отдельные технические аспекты  искусственного интеллекта, они  займут свое место в постепенном  понимании общей сущности и  направлений этой сферы. Мы  руководствуемся наблюдением, принадлежащим  психологу и системному теоретику  Грегори Бэйтсону [Bateson, 1979]:

"Разрушьте структуру,  объединяющую предметы изучения, и вы неизбежно разрушите все  его качество".

 

Примечания

 

Литература