Поскольку предполагается, что нормальный человек, не будет  наносить вред самому себе, и, без особой на то причины, другим, а УИ теперь является частью данного индивидуума (не обязательно физическая общность), то автоматически выполняются все 3 закона роботехники. При этом вопросы безопасности смещаются в область психологии и правоохранения, поскольку система (обученная) не будет делать ничего такого, чего бы не хотел ее владелец. [4]

     И  теперь осталась еще одна тема  — а стоит ли вообще создавать  ИИ, может просто закрыть все  работы в этой области? Единственное, что можно сказать по этому  поводу — если ИИ возможно создать, то рано или поздно он будет создан. И лучше его создавать под контролем общественности, с тщательной проработкой вопросов безопасности.

      Можно выделить  две основные линии работ по ИИ.  Первая связана с совершенствованием самих машин,  с повышением "интеллектуальности" искусственных  систем.  Вторая  связана с задачей оптимизации совместной работы "искусственного интеллекта" и собственно интеллектуальных  возможностей человека. [3]     

 Переходя  к собственно психологическим проблемам ИИ О.К. Тихомиров выделяет  три позиции по вопросу о взаимодействии психологии и искусственного интеллекта. 

1. "Мы мало знаем о человеческом разуме,  мы хотим его воссоздать,  мы делаем это вопреки отсутствию знаний"- эта позиция характерна для многих зарубежных специалистов по ИИ
2. Вторая позиция сводится  к констатации ограниченности результатов исследований интеллектуальной деятельности, проводившихся психологами, социологами и физиологами.  В качестве причины указывается отсутствие адекватных методов. Решение видится в воссоздании тех или иных интеллектуальных функций в работе машин. Иными словами, если машина решает задачу ранее решавшуюся человеком,  то знания,  которые можно подчерпнуть, анализируя эту работу и есть основной материал для построения психологических теорий.
3. Третья позиция характеризуется оценкой исследования в области искусственного  интеллекта и психологии как совершенно независимых.  В этом случае допускается возможность только потребления,  использования психологических  знаний  в плане психологического обеспечения работ по ИИ.

     Закономерно  возникает  вопрос о влиянии работ по искусственному интеллекту на развитие психологической науки.  О.К.Тихомиров выделяет  в качестве первого результата - появление новой области психологических исследований,  а именно, сравнительные исследования того, как одни и те же задачи решаются человеком и машиной. Кроме того, уже первые работы по искусственному интеллекту показали,  что не  только  область  решения  задач затрагивается сопоставительными исследованиями, но и проблема мышления в целом.  Возникла потребность в уточнении критериев дифференциации "творческих" и "нетворческих" процессов.    

 Более того, и исследования восприятия и  исследования памяти находятся под сильным влиянием машинных аналогий (монография Р.Клацки).

Оригинальное  отражение работ по ИИ несет на себе новая психологическая теория поведения (исследования Д. Миллера  К.Прибрама Ю.Галантера).  В то время как для традиций отечественной психологии  необходимо разведение понятий поведения и деятельности.    

 Популярные  идеи системного анализа  позволили  сделать  сравнение принципов работы  искусственных  систем и собственно человеческой деятельности важным эвристическим приемом выделения именно специфического психологического анализа деятельности человека.    

 В 1963 г.  выступая на совещании по философским вопросам физиологии ВНД и психологии,  А.Н.  Леонтьев сформулировал следующую позицию: машина воспроизводит операции человеческого мышления,  и следовательно соотношение "машинного" и "немашинного" есть соотнесение операционального  и неоперационального в человеческой деятельности в то время этот вывод был достаточно прогрессивен и выступал  против  кибернетического редукционизма.  Однако в последствии при сравнени операций, из которых слагается работа машины,  и операций как единиц деятельности  человека выявились  существенные различия - в психологическом смысле "операция" отражает способ достижения результатов, процессуальную характеристику, в то время как прменительно к машинной работе этот термин используется в логико-математическом смысле (характеризуется результатом).    

 В работах  по  искусственному  интеллекту  постоянно используется термин "цель". Анализ отношения средств к цели А.Ньюэлл и Г.Саймон называют в  качестве одной из "эвристик".  В психологической теории деятельности "цель" является конституирующим признаком действия в отличии от операций  (и деятельности в целом).  В то время как в искусственных системах "целью" называют некоторую конечную ситуацию к которой  стремится система.  Признаки этой ситуации должны быть четко выявленными и описанными на формальном языке.  Цели человеческой деятельности  имеют другую природу.  Конечная ситуация может по разному отражаться субъектом: как на понятийном уровне, так и в форме представлений или перцептивного образа.  Это отражение может характеризоваться разной степенью ясностьи, отчетливости.  Кроме того, для человека характерно не просто достижение готовых целей но и формирование новых.   

 Также работа  систем  искусственно интеллекта,  характеризуется непросто наличием операций, программ,"целей", а как отмечает О.К.Тихомиров,- оценочными функциями.  И у искусственных систем есть своего рода "ценностные орентации". Но специфику человеческой мотивационно-эмоциональной  регуляции  деятельности  составляет  использование  не только константных,  но и ситуативно возникающих и динамично меняющихся  оценок,  существенно  также различие между словесно-логическими и эмоциональными оценками. В существовании потребностей и мотивов видится различие  между  человеком  и машиной на уровне деятельности.  Этот тезис повлек за собой цикл исследований, посвященных анализу специфики человеческой деятельности.  Так в работе Л.П. Гурьевой  показана зависимость структуры мыслительной деятельности при решении творческих задач от изменения мотивации.    

 Между прочим, именно недостаточная изученность  процесса целеобразования нашла свое отражение в формулировании "социального заказа" для психологии со стороны исследователей ИИ, и оказала существенное стимулирующее влияние психологической науки.    

 Информационная  теория эмоций Симонова также  в значительной степени питается аналогиями с работами систем ИИ. Кроме того проблема волевого принятия решения в психологии в некоторых работах рассматривается как формальный процесс выбора одной из множества заданных альтернатив, опуская тем самым специфику волевых процессов.  В то же время, Ю.Д.Бабаевой   была предпринята попытка изучения возможности формализации процесса целеобразования на основе глубокого психологического  анализа этого процесса в деятельности человека. [2]    

 Таким образом  все три традиционные области  психологии - учения  о познавательных, эмоциональных  и волевых процессах оказались под влиянием работ по ИИ,  что по мнению О.К.Тихомирова привело  к  оформлению нового предмета психологии - как наука о переработке информации, научность этого определения достигалась за счет "технизации" психологического знания.    

 Обращаясь  к проблеме роли ИИ в обучения Л.И. Ноткин  рассматривает этот процесс как одну из разновидностей взаимодействия человека с ЭВМ,  и раскрывает среди перспективных возможностей те , которые направлены на создание так называемых адаптивных обучающихся систем, имитирующих оперативный диалог учащегося и преподавателя-человека.     

 Таким образом  роль взаимодействия между  исследованиями  искусственного  интеллекта  и  психологической наукой можно охарактеризовать как плодотворный диалог,  позволяющий если не решать то хотя  бы  научиться  задавать  вопросы как высокого философского уровня - "Что есть человек ?", так и более прагматические - методические и методологические. 
 

2. История развития систем ИИ.

      Исторически сложились три основных направления в моделировании ИИ.

В рамках первого  подхода объектом исследований являются структура и механизмы работы мозга человека, а конечная цель заключается в раскрытии тайн мышления. Необходимыми этапами исследований в этом направлении являются построение моделей на основе психофизиологических данных, проведение экспериментов с ними, выдвижение новых гипотез относительно механизмов интеллектуальной деятельности, совершенствование моделей и т. д.

     Второй  подход в качестве объекта  исследования рассматривает ИИ. Здесь речь идет о моделировании интеллектуальной деятельности с помощью вычислительных машин. Целью работ в этом направлении является создание алгоритмического и программного обеспечения вычислительных машин, позволяющего решать интеллектуальные задачи не хуже человека.

Наконец, третий подход ориентирован на создание смешанных  человеко-машинных, или, как еще говорят, интерактивных интеллектуальных систем, на симбиоз возможностей естественного  и искусственного интеллекта. Важнейшими проблемами в этих исследованиях  является оптимальное распределение функций между естественным и искусственным интеллектом и организация диалога между человеком и машиной. [5]

Самыми первыми  интеллектуальными задачами, которые  стали решаться при помощи ЭВМ  были логические игры (шашки, шахматы), доказательство теорем. Хотя, правда здесь надо отметить еще кибернетические игрушки типа "электронной мыши" Клода Шеннона, которая управлялась сложной релейной схемой. Эта мышка могла "исследовать" лабиринт, и находить выход из него. А кроме того, помещенная в уже известный ей лабиринт, она не искала выход, а сразу же, не заглядывая в тупиковые ходы, выходила из лабиринта.

Американский  кибернетик А. Самуэль составил для  вычислительной машины программу, которая  позволяет ей играть в шашки, причем в ходе игры машина обучается или, по крайней мере, создает впечатление, что обучается, улучшая свою игру на основе накопленного опыта. В 1962 г. эта программа сразилась с Р. Нили, сильнейшим шашистом в США и победила. Можно сказать, что все элементы интеллекта, продемонстрированные машиной в процессе игры в шашки, сообщены ей автором программы. Отчасти это так. Но не следует забывать, что программа эта не является "жесткой", заранее продуманной во всех деталях. Она совершенствует свою стратегию игры в процессе самообучения. И хотя процесс "мышления" у машины существенно отличен оттого, что происходит в мозгу играющего в шашки человека, она способна у него выиграть.

Ярким примером сложной интеллектуальной игры до недавнего  времени являлись шахматы. В 1974 г. состоялся  международный шахматный турнир машин, снабженных соответствующими программами. Как известно, победу на этом турнире одержала советская машина с шахматной программой "Каисса". [2]

Почему здесь  употреблено "до недавнего времени"? В настоящее время существуют и успешно применяются программы, позволяющие машинам играть в деловые или военные игры, имеющие большое прикладное значение. Здесь также чрезвычайно важно придать программам присущие человеку способность к обучению и адаптации. Одной из наиболее интересных интеллектуальных задач, также имеющей огромное прикладное значение, является задача обучения распознавания образов и ситуаций. Решением ее занимались и продолжают заниматься представители различных наук — физиологи, психологи, математики, инженеры. Такой интерес к задаче стимулировался фантастическими перспективами широкого практического использования результатов теоретических исследований: читающие автоматы, системы ИИ, ставящие медицинские диагнозы, проводящие криминалистическую экспертизу и т. п., а также роботы, способные распознавать и анализировать сложные сенсорные ситуации.

В 1957 г. американский физиолог Ф. Розенблатт предложил модель зрительного восприятия и распознавания  — перцептрон. Появление машины, способной обучаться понятиям и  распознавать предъявляемые объекты, оказалось чрезвычайно интересным не только физиологам, но и представителям других областей знания и породило большой поток теоретических и экспериментальных исследований.

      Перцептрон или любая программа,  имитирующая процесс распознавания, работают в двух режимах: в режиме обучения и в режиме распознавания. В режиме обучения некто (человек, машина, робот или природа), играющий роль учителя, предъявляет машине объекты и о каждом их них сообщает, к какому понятию (классу) он принадлежит. По этим данным строится решающее правило, являющееся, по существу, формальным описанием понятий. В режиме распознавания машине предъявляются новые объекты (вообще говоря, отличные от ранее предъявленных), и она должна их классифицировать, по возможности, правильно. [6]

     Проблема  обучения распознаванию тесно  связана с другой интеллектуальной  задачей — проблемой перевода  с одного языка на другой, а  также обучения машины языку.  При достаточно формальной обработке  и классификации основных грамматических правил и приемов пользования словарем можно создать вполне удовлетворительный алгоритм для перевода, скажем научного или делового текста. Для некоторых языков такие системы были созданы еще в конце 60-г. Однако для того, чтобы связно перевести достаточно большой разговорный текст, необходимо понимать его смысл. Работы над такими программами ведутся уже давно, но до полного успеха еще далеко. Имеются также программы, обеспечивающие диалог между человеком и машиной на урезанном естественном языке.

Что же касается моделирования логического мышления, то хорошей модельной задачей здесь может служить задача автоматизации доказательства теорем. Начиная с 1960 г., был разработан ряд программ, способных находить доказательства теорем в исчислении предикатов первого порядка. Эти программы обладают, по словам американского специалиста в области ИИ Дж. Маккатти, "здравым смыслом", т. е. способностью делать дедуктивные заключения. [8]

        В программе К. Грина и др., реализующей вопросно-ответную систему,  знания записываются на языке логики предикатов в виде набора аксиом, а вопросы, задаваемые машине, формулируются как подлежащие доказательству теоремы. Большой интерес представляет "интеллектуальная" программа американского математика Хао Ванга. Эта программа за 3 минуты работы IBM-704 вывела 220 относительно простых лемм и теорем из фундаментальной математической монографии, а затем за 8.5 мин выдала доказательства еще 130 более сложных теорем, часть их которых еще не была выведена математиками. Правда, до сих пор ни одна программа не вывела и не доказала ни одной теоремы, которая бы, что называется "позарез" была бы нужна математикам и была бы принципиально новой.