Понятие, развитие и область применения искусственного интелекта

     Аналогичную позицию занимает и Роджер Пенроуз, который в своей книге «Новый ум короля» аргументирует невозможность получения процесса мышления на основе формальных систем [19].

     Существует  разумный критерий отбора наиболее вероятных  гипотез будущего развития (в том числе появления ИИ) — внимательное изучение развития в прошлом. В данном случае, имеет смысл обратиться к истории появления первых нервных клеток в многоклеточных организмах[20]:

     Первые  нейроноподобные клетки появились  из обычных клеток наружных слоёв  первобытных многоклеточных организмов. Постепенно они мигрировали внутрь организма.

     ИИ (точнее электронную личность) создадут на основе человеческой личности, что  будет сходно с процессом появления  нервной клетки в результате трансформации  обычной клетки.

     Пройдёт время и часть электронных личностей, будет постепенно консолидироваться в отдельные структуры, целые ансамбли из миллионов и даже миллиардов электронных единиц. Причём в специально отведённых для этого суперкомпьютерах будущего. Где-то появится и «головной мозг» нашей Цивилизации — СуперИИ. Но уже не мы станем его создателями. Он будет состоять из совершенных электронных личностей (примерно так, как и мозг любого животного состоит из нейронов), сплотившихся под руководством единой программы, позволяющей ему ощущать себя некой сверхличностью, а всю цивилизацию — своим реальным телом.

     Этика.. Этот раздел содержит вопросы, касающиеся искусственного интеллекта и этики. Э. Юдковски (англ. Eliezer Yudkowsky) исследует в Институте сингулярности (SIAI) в США проблемы глобального риска, которые может создать будущий сверхчеловеческий ИИ, если его не запрограммировать на дружественность к человеку [21]. В 2004 году SIAI был создан сайт AsimovLaws.com, созданный для обсуждения этики ИИ в контексте проблем, затронутых в фильме «Я, робот», выпущенном лишь два дня спустя. На этом сайте они хотели показать, что законы робототехники Азимова небезопасны, поскольку, например, могут побудить ИИ захватить власть на Земле, чтобы «защитить» людей от вреда.

     Если  в будущем машины смогут рассуждать, осознавать себя и иметь чувства, то что тогда делает человека человеком, а машину — машиной [22] ?

7.2. Интеллектуализация – генеральное направление и развития ИТ

     На  первых этапах развития информационных технологий считалось, что компьютеры предназначены в основном для проведения математических расчетов.

     Это нашло отражение и в термине, первоначально введенному для обозначения компьютеров: "Электронная вычислительная машина" (ЭВМ). Этот термин включает общее понятие: "Машина", а также два специфических признака: "Электронная" и "Вычислительная". Первый из этих признаков является характеристикой элементной базы, как бы сейчас сказали Hard Ware, а второй является функциональным.

     Давать  определения средств труда, основываясь  на их структуре, методологически неправильно с точки зрения информационно-функциональной теории развития техники, согласно которой определения должны быть функциональными.

     Сегодня ясно, что у компьютеров может  быть неэлектронная основа, и что  их функции далеко выходят за пределы собственно проведения вычислений. Поэтому более правильным, по мнению автора, было бы такое определение компьютера: "Компьютер – это средство труда для обработки информации (т.е. средство труда 5-го функционального уровня)".

     Эволюция понятия: "Обработка информации" от информационного сырья к информационному продукту

     Само  понятие: "Обработка информации" также эволюционирует. Это происходит за счет изменения его содержания, которое постепенно меняется и сегодня включает в себя не только выполнение операций с уже имеющейся информацией, но также и очень важные операций поиска информации и обеспечения удаленного доступа к информации, в частности с применением средств глобальных компьютерных коммуникаций (например, Internet). Причем роль эффективного поиска и быстрого доступа к информации все больше и больше возрастает. Очевидно, что ценность и эффективность использования информации определяется прежде всего возможностью ее найти и получить к ней качественный доступ.

     Операции  по обработке уже имеющейся информации также становятся все более развитыми: они включают уже не только простейшие арифметические операции, но и операции базам данных (поиск, выборка, отбор, фильтрация, сортировка), статистические расчеты, численные методы, имитационное моделирование, методы распознавания образов и принятия решений, теории игр, экспертные системы, нейронные сети, генетические алгоритмы, когнитивное моделирование и др.

     Развитие  автоматизированных технологий обработки  информации идет по пути все более  глубокой переработки "информационного  сырья", в результате чего "информационный продукт" все в большей степени  отличается от исходного состояния информации.

     Если  на первых этапах эта переработка заключалась в основном в сортировке и выполнении арифметических операций, прежде всего суммирования, то в последующем она становится все более и более интеллектуальной. Все большее значение приобретают системы с элементами искусственного интеллекта: это и системы ввода текстов со сканера, и системы автоматизированного перевода, трехмерные графические системы.

     Эволюция технологий создания и поддержки информационных систем: автоматизация функций посредников

     С развитием информационных технологий радикально изменяется и подход к созданию программных систем. На начальных этапах ограниченная группа разработчиков, сосредоточенная в одном месте, проектировала и создавала программную систему в целом, после чего она внедрялась в готовом виде. В последующем могли создаваться новые версии системы, которые опять же внедрялись в готовом виде.

     На  пути создания таких систем возникли следующие основные сложно преодолимые  трудности:

     – систему нужно было создать очень  быстро, т.к. при очень большом  ее масштабе обычно система морально устаревала еще до начала ее внедрения;

     – для создания таких систем необходимы огромный интеллектуальный потенциал  и очень высокая скорость разработки, высокое качество сопровождения.

     Опыт  показывает, что максимальная сложность систем, создаваемых централизовано по единому проекту, ограничена.

     Альтернативой централизованному проектированию и внедрению программных систем является идеология открытых систем, при которой над развитием системы одновременно и независимо друг от друга работают очень многие, иногда тысячи разработчиков, не придерживающихся какого-либо одного плана, но подчиняющихся общим некоторым общим правилам.

     Перспективы информационных технологий: интеллектуализация, создание самообучающихся, саморазвивающихся (эволюционирующих) и самовоспроизводящихся систем

     Сегодня мы все чаще видим как вместе или  по отдельности реализуются и  другие подходы:

     1. Адаптивные и самообучающиеся  системы настраиваются на решение  тех или иных задач за счет  учета априорной информации и  информации, поступающей в систему в процессе ее эксплуатации. Можно считать, что подобные системы развиваются на основе опыта их эксплуатации и что усвоение этого опыта есть один из технологических этапов создания таких систем.

     2. Саморазвивающиеся открытые системы очень большого масштаба, которые не спроектированы какой-либо одной группой разработчиков и развиваются не по какому-либо плану, созданному кем-либо заранее. Эти системы создают как бы информационную среду общего доступа в развитие которой могут вносить свой вклад разработчики и даже пользователи, независимо от своего места нахождения.

     Таким образом перспектива информационных систем в создании технологий их создания и развития с учетом опыта эксплуатации, часто без заранее разработанного плана и в этом процессе могут принимать участие не только разработчики, но и пользователи, находящиеся где угодно в мире.

     Такие системы будем называть открытыми  распределенными адаптивными саморазвивающимися системами. 

     7.3. Понятие "Система искусственного интеллекта", место СИИ в классификации информационных систем.

     Существует  много различных подходов к классификации  информационных систем:

     – по степени структурированности  решаемых задач;

     – по автоматизируемым функциям;

     – по степени автоматизации реализуемых  функций;

     – по сфере применения и характеру  использования информации, в частности, по уровням управления.

     Известно, что при обучении людей существуют различные уровни предметной обученности: воспроизведение (память); решение стандартных  задач (умения, навыки); решение нестандартных, творческих задач (знания, активное интеллектуальное понимание).

     Интеллект может проявляется в различных областях, но мы рассмотрим его возможности в решении задач, т.к. эта область проявления является типичной для интеллекта. Задачи бывают стандартные и нестандартные. Для стандартных задач известны алгоритмы решения. Для нестандартных они неизвестны. Поэтому решение нестандартной задачи представляет собой проблему.

     Само  понятие "стандартности" задачи относительно, относительна сама "неизвестность": т.е. алгоритм может быть известен одним  и неизвестен другим, или информация о нем может быть недоступной в определенный момент или период времени, и доступной – в другой. Поэтому для одних задача может быть стандартной, а для других нет. Нахождение или разработка алгоритма решения переводит задачу из разряда нестандартных в стандартные.

     В математике и кибернетике задача считается решенной, если известен алгоритм ее решения. Разработка алгоритма решения задачи связано с тонкими и сложными рассуждениями, требующими изобретательности, опыта, высокой квалификации.

     Считается, что эта работа является творческой, существенно неформализуемой и требует участия человека с его "естественным" опытом и интеллектом. Здесь необходимо отметить, что существует технология решения изобретательских задач (ТРИЗ), в которой сделана попытка, по мнению многих специалистов, довольно успешная, позволяющая в какой-то степени формализовать процедуру решения творческих задач.

     Интеллектуальными считаются задачи, связанные с  разработкой алгоритмов решения  ранее нерешенных задач определенного  типа.

     Отличительной особенностью и одним из основных источников эффективности алгоритмов является то, что они сводят решение сложной задачи к определенной последовательности достаточно простых или даже элементарных для решения задач. В результате нерешаемая задача становится решаемой. Исходная информация поступает на вход алгоритма, на каждом шаге она преобразуется и в таком виде передается на следующий шаг, в результате чего на выходе алгоритма получается информация, представляющая собой решение задачи. Алгоритм может быть исполнен такой системой, которая способна реализовать элементарные операции на различных шагах этого алгоритма.

     Существует  ряд задач, таких, как распознавание  образов и идентификация, прогнозирование, принятие решений по управлению, для  которых разбиение процесса поиска решения на отдельные элементарные шаги, а значит и разработка алгоритма, весьма затруднительны. Из этих рассуждений вытекает следующее определение интеллекта: интеллект представляет собой универсальный алгоритма, способный разрабатывать алгоритмы решения конкретных задач.

     Исходя  из вышесказанного, можно сделать  вывод о том, что в нашем  случае наиболее подходит классификацией ИС, основанная на критерии, позволяющем  оценить "степень интеллектуальности ИС", т.е. на критерии "степени структурированности  решаемых задач" (рисунок 1).

     Рисунок 1. Классификация информационных систем по степени структурированности  решаемых задач 

7.4. Классификация систем искусственного интеллекта