Портфоліо проекту "Штучний Інтелект" Філіпової Анни
Зміст
Тема статті
Штучний інтелект у філософії
Опис проблеми
Проблема штучного інтелекту в науці XXI століття охопила широке коло досліджень, пов’язаних зі створенням штучного аналогу інтелекту людини, розробкою т.з . « суперінтелекту » (між іншим на базі Інтернет), моделюванням окремих функцій та структур психіки, інтелекту, робототехнікою, впливом існуючих та потенційно можливих систем штучного інтелекту на людину та суспільство тощо. Нині філософські рефлексії штучного інтелекту репрезентують собою широке проблемне поле, яке постійно змінюється й уточнюється. В межах філософії в контексті штучного інтелекту досліджуються не тільки такі проблеми як перспективи комп’ютерних систем, що самоорганізуються , етичні аспекти застосування технологій штучного інтелекту, людина в умовах формованого «електронного середовища існування» та подібні, але й класичні філософські питання про свідомість, розум, інтелект. На думку автора цілісне філософське осмислення штучного інтелекту можливе лише на перетині епістемології й методології, логіки, онтології, філософської антропології, етики й естетики, соціальної філософії тощо, у їх тісному переплетенні. Тому актуальним постає теоретичне обгрунтування філософії штучного інтелекту як окремого напряму філософських досліджень, який використовував би досягнення зазначених розділів філософії і в той же час певною мірою долучився до їх розвитку. Такому обгрунтуванню послужить окреслення вузлових проблем згадуваного напряму у їх діалектичному взаємозв’язку, висвітлення неможливості дослідження жодної з них поза системним залученням складної цілісності, яку утворює філософія штучного інтелекту. Окреслюючи термінологічну основу дослідження, як інструмент аналітичного поділу використаємо дихотомію «спеціалізований штучний інтелект»– «універсальний штучний інтелект», для яких «штучний інтелект» відіграватиме роль родового поняття. До обсягу поняття «універсальний штучний інтелект» увійдуть усі носії штучного інтелекту, які вийшли на рівень самосвідомості, самостійного цілепокладання , творчих здібностей (до проблеми принципової можливості цього звернемось трохи далі). Отже, під цим поняттям дихотомії ми розуміємо інтелект, який включив би усі функції, асоційовані з інтелектом у гранично загальному сенсі (звідси й позначення «універсальний»). Під спеціалізованим штучним інтелектом будемо розуміти штучні системи, які виконують окремі функції інтелекту та їх сукупності, тобто спеціалізуються в певних галузях інтелектуальної діяльності (зараз такий етап безперечно досягнуто) і не вийшли на вищезгаданий «універсальний» рівень. Теоретичному обґрунтуванню необхідності такого термінологічного поділу автор присвятив публікацію: Питання про можливість заміни людини машиною i створення штучного інтелекту залишається дотепер відкритим i становить інтерес для представників багатьох галузей діяльності людини
Перші застосування штучного інтелекту мисляться i вважаються найбільш необхідними для впровадження саме у сфері правоохоронній, що відрізняється чотирма моментами:
законом, що становить певний набір правил (актів, інструкцій, кодексів i т.д.), i механізм їхнього застосування (алгоритм дії); підвищеним ризиком стосовно представників Закону; можливостями здійснення помилок та їхніх наслідків; ризиком бути втягненим у корупцію. Усі ці ознаки, звичайно, є i в митній службі, від продуктивності i злагодженої роботи якої значною мірою залежить економічне здоров’я держави. I хоча різні кібернетичні пристрої i прилади в роботі митниці посідали вже солідне місце, головне рішення залишається за людиною – суб’єктом волі, а це, як відомо, обтяжено спокусами, що їх далеко не завжди людина здатна витримати.
Спробуймо уявити собі на хвильку таку картину: контрольно-пропускні пункти обладнані комп’ютерами (роботами), що здатні мислити, самостійно навчатися i наділені функцією приймати рішення. Перевага подібних стражів очевидна: вони глухі до проблем влади, слави i грошей, отже, їх не можна “купити”; вони чіткі у виконанні i застрахованi вiд випадкових або навмисних помилок; більш швидкі в аналiзi ситуацiї i виборi дiй; максимально об’єктивнi, скромнi, непiдкупнi, розумнi, здатнi навчатися, безстороннi, логiчнi, довговiчнi, безстрашнi, надiйнi, до них не потрiбнi мiри покарання за порушення закону, що є основою їхнiх програм, i т.д.
Чи є проблеми?
Зависання в ситуацiї розмитої невизначеностi, можливiсть збою (хоча його можна вiднести до розряду “хвороб”, що їм пiдлягає i людина, наприклад, зараження вiрусом, утрата пам’ятi i т.д.); непристосованість до виконання незапрограмованих фізичних дій (затримка злочинця, оперативний пошук, не передбачувана ситуація); прогнозована вченими i загрозлива катастрофічними наслідками можливість виходу з-під контролю.
Про процеси штучного інтелекту
Iдеї про роль випередження в процесах вiдображення розвиваються в так званих “живих” моделях, коли за модельний об’єкт для деякої дослiджуваної бiологiчної системи використовується iнша бiологiчна система. До них вiдносяться моделi зовнiшнього i внутрiшнього середовища i “моделi потрiбного майбутнього”. Усi нашi уявлення про зовнiшнiй свiт матерiально здiйснюються нервовими процесами мозку, якi можна розглядати у виглядi своєрiдних моделей “зовнiшнього середовища”. Це один з типiв “живих” моделей. Iнший тип – штучнi моделi, джерелом яких може бути, наприклад, методика дослiдження умовних рефлексiв I.П. Павлова, що полягає в iзоляцiї органiзму вiд реального зовнiшнього середовища й у створеннi її штучної спрощеної моделi.
У мозок надходить iнформацiя i “зсередини” органiзму – з його внутрiшнiх органiв, м’язiв i т.д. На цiй основi в мозку утворюється “нервова модель” внутрiшнього середовища – свого роду матерiальний код, яким записана iнформацiя про поточну обстановку i цiлу низку життєвих процесiв. Якщо iнформацiю, необхiдну для побудови зовнiшнього середовища, мозок одержує через органи чуттiв, то вiдображення чи модель того, у що має перетворитися ця обстановка вiдповiдно до потреб органiзму, мозок створює сам – хоча поки що не ясно, яким “кодом” i в яких формах. Пiзнавальнi процеси будь-якої складностi являють собою активне моделювання сприйманого фрагмента дiйсностi.
Аналіз питань кібернетичного моделювання роботи мозку дозволяє зробити два істотні методологічні висновки. Перший стосується аналізу співвідношення можливостей людини i кібернетичної машини в плані моделювання на машині функцій мислення. Другий висновок відноситься до з’ясування факторів, що обмежують можливості кібернетичного моделювання психіки, одним зі шляхів подолання якої є розробка методів евристичного програмування, заснованого на вивченні i використанні принципів мислення людини
Виникає принципове запитання: чи можна моделювати iнтелектуальну дiяльнiсть, а якщо можна, то як це зробити? Iснують двi точки зору на це: 1. Багатьом ученим здається безсумнiвним, що обчислювальнi машини i роботи можуть у принципi мати всi основнi риси iнтелекту. Таким чином, вони дають позитивну вiдповiдь на запитання “чи можуть обчислювальнi машини або роботи мислити?“ (А. Тимофєєв, А. Тьюрiнг, I. Шкловський)
Iснує кiлька шляхiв розв’язання задач за допомогою систем штучного iнтелекту
1)Повне перебирання варiантiв, що практично неможливий через велику кiлькiсть iнтелектуальних задач; 2) евристичнi й адаптивнi алгоритми. Друга точка зору протилежна першiй. Деякi схиляються на користь негативної вiдповiдi на запитання, чи може машина уподiбнитися людинi. У їхньому числi i творець кiбернетики Джон фон Нейман. Розглядаючи задачу про машинне моделювання нейронних структур мозку, вiн прийшов до гiпотези, що якщо система досягає певного ступеня складностi, її опис не може бути простiшим, нiж вона сама. “Немає сумнiву в тiм, – писав Нейман, – що окрему фазу будь-якої мислимої форми поведiнки можна “цiлком i однозначно” описати за допомогою слiв. Цей опис може бути довгим, однак завжди можливим”. З iдей фон Неймана випливає, що проблема створення машинної програми, здатної вирiшувати всi тi рiзноманiтнi задачi, що успiшно вирiшує людський мозок, надзвичайно важка, якщо не безнадiйна.
Ранiше проблема штучного iнтелекту розглядалася як технiчна проблема, позв’язана з реалiзацiєю на ЕОМ програм, що здатнi виконувати деякi класи iнтелектуальних операцiй. Згодом, однак, з одного боку, помiтно зменшився оптимiзм щодо iнтелектуальних можливостей ЕОМ, а з iншого боку – стало ясно, що штучний iнтелект – це не просто вдало написана програма, його створення – надзвичайно складна мiждисциплiнарна проблема, що вимагає для свого рiшення об’єднаних зусиль психологiв, математикiв, лiнгвiстiв i т.д.
Так, психологiя повинна дати строге визначення знання для використання його в комп’ютерних системах. Лiнгвiстика повинна була б пояснити, як працює мова, що є не тiльки носiєм знань, але i бере активну участь у їхньому формуваннi. Оскiльки нi та, нi iнша наука не дала необхiдних вiдповiдей, вiдомий представник дисциплiни штучного iнтелекту Р. Шенк змушений був констатувати, що власне конструкторам комп’ютерних систем доводиться створювати свої лiнгвiстичнi i психологiчнi теорiї, аби домогтися ефективних рiшень своїх задач.
Блог до проекту
Мій блог:[1]
Мультимедійна презентація
Моя презентація:[2]
Календар подій проекту:
Мій календар: [3]
Опитування до проекту
Моє опитування:[4]
Фотоальбом до проекту
Мій фотоальбом:[5]
Спілкування між учасниками проекту
- Чат
- Форум
- Спільнота на базі соціальних мереж
- Skype
- Telegram
- Viber
- Wiki-сторінка
- Сайт
Інформаційні ресурси
Друковані джерела
- Глибовець М. М., Олецький О.В. Штучний інтелект. — Київ : «Києво-Могилянська академія», 2002. — 364 с. (укр.)
- Гарри Гаррисон. Выбор по Тьюрингу. Издательство: Эксмо-Пресс, 1999 г. 480 стр.
- "Homo Roboticus. Люди і машини у пошуках взаєморозуміння" - Джон Маркофф, «Альпіна Паблішер», 2017
Відеоматеріали
- https://www.youtube.com/watch?v=auq8h4Bas50
- https://www.youtube.com/watch?v=oMD8rdl-VD4
- https://www.youtube.com/watch?v=Rja6uJ7juRY
Електронні ресурси
- http://vuzlib.com/content/view/278/84/
- http://www.confcontact.com/2008oktInet_tezi/fe_karpenko.php
- http://ru.osvita.ua/vnz/reports/psychology/10119/
Центральноукраїнський державний педагогічний університет імені Володимира Винниченка
