Искусственный интеллект

Содержание:

 Введение.....................................1

 Механический подход..........................2

 Электронный подход...........................3

 Кибернетический подход.......................6

 Нейронный подход.............................8

 Появление перцептрона.......................10

 Искусственный интеллект и

 теоретические проблемы психологии...........12



С конца 40-х годов ученые все большего  числа  университетских  и промышленных исследовательских лабораторий устремились к дерзкой цели: построение компьютеров,  действующих таким образом, что по результатам работы их невозможно было бы отличить от человеческого разума.

Терпеливо продвигаясь вперед в своем нелегком труде, исследователи,  работающие в области искусственного интеллекта (ИИ),  обнаружили, что вступили в схватку с весьма запутанными проблемами, далеко выходящими за пределы традиционной информатики.  Оказалось, что прежде всего необходимо  понять механизмы процесса обучения,  природу языка и чувственного восприятия.  Выяснилось,  что для создания машин, имитирующих работу человеческого мозга, требуется разобраться в том, как действуют миллиарды его взаимосвязанных нейронов.  И тогда многие  исследователи пришли  к  выводу,  что пожалуй самая трудная проблема,  стоящая перед современной наукой - познание процессов функционирования человеческого разума,  а не просто имитация его работы. Что непосредственно затрагивало фундаментальные теоретические проблемы психологической  науки.  В самом  деле,  ученым  трудно даже прийти к единой точке зрения относительно самого предмета их исследований  -  интеллекта.  Здесь,  как  в притче о слепцах,  пытавшихся описывать слона, пытается придерживаться своего заветного определения.

Некоторые считают,  что интеллект - умение решать сложные задачи; другие рассматривают его как способность к обучению,  обобщению и аналогиям;  третьи - как возможность взаимодействия с внешним миром путем общения, восприятия и осознания воспринятого. Тем не менее многие исследователи ИИ склонны принять тест машинного интеллекта,  предложенный в начале 50-х годов выдающимся английским математиком  и  специалистом по  вычислительной  технике Аланом Тьюрингом.  Компьютер можно считать разумным утверждал Тьюринг,- если он способен  заставить  нас  поверить, что мы имеем дело не с машиной, а с человеком.

 Механический подход.

 Идея создания мыслящих машин "человеческого типа",  которые казалось бы думают,  двигаются,  слышат , говорят, и вообще ведут себя как живые люди уходит корнями в глубокое прошлое.  Еще древние египтяне  и римляне испытывали благоговейный ужас перед культовыми статуями, которые жестикулировали и изрекали пророчества (разумеется не  без  помощи жрецов).  Средневековые летописи полны рассказов об автоматах, способных ходить и двигаться почти также как их хозяева -  люди.  В  средние века и даже позднее ходили слухи о том, что у кого-то из мудрецов есть гомункулы (маленькие искусственные человечки) - настоящие живые,  способные чувствовать существа. Выдающийся швейцарский врач и естествоиспытатель XVI в Теофраст Бомбаст фон  Гогенгейм  (более  известный  под именем Парацельс) оставил руководство по изготовлению гомункула, в котором описывалась странная процедура, начинавшаяся с закапывания в лошадиный  навоз герметично закупоренной человеческой спермы.  "Мы будем как боги,  - провозглашал Парацельс. - Мы повторим величайшее из чудес господних - сотворение человека!"(4)

 В XVIII в.  благодаря развитию техники, особенно разработке часовых механизмов, интерес к подобным изобретениям возрос, хотя результаты были гораздо более "игрушечными", чем это хотелось бы Парацельсу. В1736 г.  французский изобретатель Жак де Вокансон изготовил механического флейтиста в человеческий рост,  который исполнял двенадцать мелодий, перебирая пальцами отверстия и дуя в мундштук,  как настоящий музыкант. В середине 1750-х годов Фридрих фон Кнаус, австрийский автор, служивший при дворе Франциска I,  сконструировал серию машин,  которые умели держать перо и могли писать довольно длинные тексты. Другой мастер, Пьер Жак-Дроз из Швейцарии,  построил пару изумительных по  сложности механических кукол размером с ребенка: мальчика, пишущего письма и девушку, играющую на клавесине.

 Успехи механики  XIX в.  стимулировали еще более честолюбивые замыслы.  Так,  в 1830-х годах английский математик Чарльз Бэббидж задумал,  правда, так и не завершив, сложный цифровой калькулятор, который он назвал Аналитической машиной;  как утверждал Бэббидж,  его машина принципе могла бы рассчитывать шахматные ходы. Позднее, в 1914 г., директор  одного  из  испанских  технических  институтов  Леонардо  Торрес-и-Кеведо  действительно из готовил электромеханическое устройство, способное разыгрывать простейшие шахматные эндшпили почти также  хорошо, как и человек.

 Электронный подход.

Однако только  после  второй  мировой войны появились устройства, казалось бы,  подходящие для достижения заветной цели -  моделирования разумного поведения;  это были электронные цифровые вычислительные Машины. "Электронный мозг",  как тогда восторженно  называли  компьютер, поразил в 1952 г. телезрителей США, точно предсказав результаты президентских выборов за несколько часов до получения окончательных данных. Этот "подвиг" компьютера лишь подтвердил вывод,  к которому в то время пришли многие ученые:  наступит тот день, когда автоматические вычислители, столь быстро, неутомимо и безошибочно выполняющие автоматические действия, смогут имитировать не вычислительные  процессы,  свойственные человеческому мышлению, в том числе восприятие и обучение, распознавание образов,  понимание повседневной речи и письма, принятие решений в неопределенных ситуациях,  когда известны не все факты.  Таким образом "заочно" формулировался своего рода "социальный заказ" для психологии, стимулируя различные отрасли науки.

 Многие изобретатели компьютеров и первые  программисты  развлекались составляя программы для отнюдь не технических занятий,  как сочинение музыки, решение головоломок и игры, на первом месте здесь оказались шашки и шахматы.  Некоторые романтически настроенные программисты даже заставляли свои машины писать любовные письма.

 К концу 50-х годов все эти увлечения выделились в новую более или менее самостоятельную ветвь информатики,  получившую название "искусственный интеллект".  Исследования в области ИИ, первоначально сосредоточенные в нескольких университетских  центрах  США  -  Массачусетском технологическом  институте,  Технологическом институте Карнеги в Питтсбурге,  Станфордском университете,  - ныне ведутся во  многих  других университетах и корпорациях США и других стран. В общем исследователей ИИ,  работающих над созданием мыслящих машин,  можно разделить на  две группы.  Одних интересует чистая наука и для них компьютер - лишь инструмент,  обеспечивающий возможность экспериментальной проверки теорий процессов  мышления.  Интересы  другой группы лежат в области техники: они стремятся расширить сферу применения компьютеров и облегчить пользование ими. Многие представители второй группы мало заботятся о выяснении механизма мышления - они полагают, что для их работы это едва ли более полезно, чем изучение полета птиц и самолетостроения.

 В настоящее время,  однако,  обнаружилось,  что как научные так и технические поиски столкнулись с несоизмеримо более серьезными трудностями, чем представлялось первым энтузиастам.  На первых порах  многие пионеры ИИ  верили,  что  через какой-нибудь десяток лет машины обретут высочайшие человеческие таланты. Предполагалось, что преодолев период "электронного  детства"  и обучившись в библиотеках всего мира, хитроумные компьютеры, благодаря быстродействию точности и безотказной памяти постепенно превзойдут своих создателей-людей.  Сейчас мало кто говорит об этом,  а если и говорит, то отнюдь не считает, что подобные чудеса не за горами.

На протяжении всей своей короткой истории исследователи в области ИИ всегда находились на переднем крае информатики. Многие ныне обычные разработки,  в том числе усовершенствованные системы программирования,тектовые  редакторы и программы распознавания образов,  в значительноймере рассматриваются на работах по ИИ.  Короче говоря,  теории,  новыеидеи, и разработки ИИ неизменно привлекают внимание тех, кто стремитсярасширить области применения и возможности компьютеров, сделать их бо-лее "дружелюбными" то есть более похожими на разумных помощников и ак-тивных советчиков,  чем те педантичные и туповатые  электронные  рабы,какими они всегда были.

 Несмотря на многообещающие перспективы,  ни одну из разработанныхдо  сих  пор программ ИИ нельзя назвать "разумной" в обычном пониманииэтого слова.  Это объясняется тем,  что все они узко специализированы;самые  сложные экспертные системы по своим возможностям скорее напоми-нают дрессированных или механических кукол, нежели человека с его гиб-ким  умом  и  широким кругозором.  Даже среди исследователей ИИ теперьмногие сомневаются,  что большинство подобных изделий принесет сущест-венную пользу. Немало критиков ИИ считают, что такого рода ограничениявообще непреодолимы.

 К числу таких скептиков относится и  Хьюберт  Дрейфус,  профессорфилософии Калифорнийского  университета в Беркли.  С его точки зрения,истинный разум невозможно отделить от его человеческой основы,  заклю-ченной в человеческом организме.  "Цифровой компьютер - не человек,  -говорит Дрейфус.  - У компьютера нет ни тела, ни эмоций, ни потребнос-тей. Он  лишен  социальной ориентации,  которая приобретается жизнью вобществе, а именно она делает поведение разумным.  Я не хочу  сказать,что компьютеры не могут быть разумными.  Но цифровые компьютеры,  зап-рограммированные фактами и правилами из  нашей,  человеческой,  жизни,действительно не могут стать разумными.  Поэтому ИИ в том виде, как мыего представляем,  невозможен".(1)

 Кибернетический подход.

 Попытки построить машины, способные к разумному поведению, в зна-чительной мере вдохновлены идеями профессора МТИ Норберта Винера,  од-ной из выдающихся личностей в интеллектуальной истории Америки.  Помимоматематики  он обладал широкими познаниями в других областях,  включаянейропсихологию, медицину, физику и электронику.

 Винер был убежден, что наиболее перспективны научные исследованияв так называемых пограничных областях, которые нельзя конкретно отнес-ти к той или иной конкретной дисциплины. Они лежат где-то на стыке на-ук, поэтому к ним обычно не подходят столь строго. "Если затруднения врешении какой-либо  проблемы психологии имеют математический характер,пояснял он, - то десять несведущих в математике психологов продвинуть-ся не дальше одного столь же несведущего".

 Винеру и его сотруднику Джулиану Бигелоу  принадлежит  разработкапринципа "обратной связи", который был успешно применен при разработкенового оружия с радиолокационным наведением.  Принцип  обратной  связизаключается в использовании информации, поступающей из окружающего ми-ра, для изменения поведения машины.  В основу разработанных Винером  иБигелоу систем  наведения  были положены тонкие математические методы;при малейшем изменении отраженных от самолета радиолокационных  сигна-лов они соответственно изменяли наводку орудий,  то есть - заметив по-пытку отклонения самолета от курса,  они тотчас расчитывали его  даль-нейший путь и направляли орудия так, чтобы траектории снарядов и само-летов пересеклись.

 В дальнейшем Винер разработал на принципе обратной  связи  теориикак  машинного  так и человеческого разума.  Он доказывал,  что именноблагодаря обратной связи все живое приспосабливается к окружающей сре-де  и  добивается  своих целей.  "Все машины,  претендующие на "разум-ность",- писал он,  - должны обладать способность преследовать опреде-ленные цели и приспосабливаться,  т.е.  обучаться". Созданной им наукеВинер дает название кибернетика,  что в переводе с греческого означаетрулевой.(2)

 Следует отметить, что принцип "обратной связи", введенный Винеромбыл в  какой-то  степени предугадан Сеченовым в явлении "центральноготорможения" в "Рефлексах головного мозга" (1863 г.)  и  рассматривалсякак механизм  регуляции деятельности нервной системы,  и который лег воснову многих моделей произвольного поведения в отечественной психоло-гии.

 Нейронный подход.

 К этому времени и другие ученые стали  понимать,  что  создателямвычислительных машин  есть  чему  поучиться у биологии.  Среди них былнейрофизиолог и поэт-любитель Уоррен Маккалох,  обладавший как и Винерфилософским складом ума и широким кругом интересов.  В 1942 г.  Макка-лох, участвуя в научной конференции в Нью-йорке, услышал доклад одногоиз сотрудников  Винера о механизмах обратной связи в биологии.  Выска-занные в докладе идеи перекликались с  собственными  идеями  Маккалохаотносительно работы головного мозга.  В течении следующего года Макка-лох в соавторстве со своим 18-летним  протеже,  блестящим  математикомУолтером Питтсом,  разработал теорию деятельности головного мозга. Этатеория и являлась той основой,  на которой сформировалось широко расп-ространенное мнение, что функции компьютера и мозга в значительной ме-ре сходны.

 Исходя отчасти из предшествующих исследований нейронов  (основныхактивных клеток,  составляющих нервную систему животных),  проведенныхМаккаллохом, они с Питтсом выдвинули гипотезу, что нейроны можно упро-щенно  рассматривать  как  устройства,  оперирующие двоичными числами.Двоичные числа, состоящие из цифр единица и нуль, - рабочий инструментодной  из  систем  математической  логики.  Английский математик XIXв.Джордж Буль,  предложивший эту остроумную систему,  показал, что логи-ческие утверждения можно закодировать в виде единиц и нулей,  где еди-ница соответствует истинному выссказыванию а нуль - ложному, после че-го этим можно оперировать как обычными числами. В 30-е годы XX в. пи-онеры информатики,  в особенности американский ученый Клод Шеннон, по-няли, что двоичные единица и нуль вполне соответствуют двум состояниямэлектрической цепи (включено-выключено), поэтому двоичная система иде-ально  подходит  для  электронно-вычислительных устройств.  Маккалох иПиттс предложили конструкцию сети из электронных "нейронов" и  показа-ли,  что  подобная  сеть может выполнять практически любые вообразимыечисловые или логические операции.  Далее они предположили,  что  такаясеть в состоянии также обучаться,  распознавать образы, обобщать, т.е.она обладает всеми чертами интеллекта.

 Теории Маккаллоха-Питтса в сочетании с книгами Винера (2) вызвалиогромный интерес к разумным машинам.  В 40-60-е годы все больше кибер-нетиков  из  университетов  и частных фирм запирались в лабораториях имастерских,  напряженно работая над теорией функционирования  мозга  иметодично припаивая электронные компоненты моделей нейронов.

 Из этого кибернетического,  или нейромодельного, подхода к машин-ному  разуму  скоро  сформировался так называемый "восходящий метод" -движение от простых аналогов нервной системы примитивных существ,  об-ладающих малым числом нейронов,  к сложнейшей нервной системе человекаи даже выше. Конечная цель виделась в создании "адаптивной сети", "са-моорганизующейся  системы" или "обучающейся машины" - все эти названияразные исследователи использовали для обозначения устройств, способныхследить  за окружающей обстановкой и с помощью обратной связи изменятьсвое поведение в полном соответствии с господствовавшей в  те  временабихевиористской  школой психологии,  т.е.  вести себя так же как живыеорганизмы. Однако отнюдь не во всех случаях возможна аналогия с живымиорганизмами.  Как  однажды  заметили  Уоррен Маккаллох и его сотрудникМайкл Арбиб,  "если по весне вам захотелось обзавестись  возлюбленной,не стоит брать амебу и ждать пока она эволюционирует".

 Но дело здесь не только во времени.  Основной трудностью, с кото-рой  столкнулся "восходящий метод" на заре своего существования,  былавысокая стоимость электронных элементов.  Слишком дорогой  оказываласьдаже модель нервной системы муравья, состоящая из 20 тыс. нейронов, неговоря уже о нервной системе человека, включающей около 100 млрд. ней-ронов.  Даже  самые  совершенные кибернетические модели содержали лишьнеколько сотен нейронов.  Столь ограниченные возможности  обескуражилимногих исследователей того периода.

 Появление перцептрона.

 Одним из тех, кого ничуть не испугали трудности был Фрэнк Розенб-лат, труды  которого казалось отвечали самым заметным устремлениям ки-бернетиков. В середине 1958 г.  им была предложена модель электронногоустройства, названного им перцептроном,  которое должно было бы имити-ровать процессы человеческого мышления.  Перцептрон должен был переда-вать сигналы  от  "глаза",  составленного  из  фотоэлементов,  в блокиэлектромеханических ячеек памяти,  которые оценивали относительную ве-личину электрических сигналов. Эти ячейки соединялись между собой слу-чайным образом в соответствии с господствующей тогда теорией, согласнокоторой мозг  воспринимает  новую  информацию и реагирует на нее черезсистему случайных связей между нейронами.  Два года спустя была проде-монстрирована первая  действующая машина "Марк-1",  которая могла нау-чится распознавать некоторые из букв, написанных на карточках, которыеподносили к его "глазам",  напоминающие кинокамеры. Перцептрон Розенб-лата оказался наивысшим достижением "восходящего", или нейромодельногометода создания  искусственого  интеллекта.  Чтобы  научить перцептронспособности строить догадки на основе исходных предпосылок, в нем пре-дусматривалась некая  элементарная разновидность автономной работы или"самопрограммирования". При распознании той или  иной  буквы  одни  ееэлементы или  группы элементов оказываются гораздо более существеными,чем другие.  Перцептрон мог научаться выделять такие характерные  осо-бенности буквы  полуавтоматически,  своего рода методом проб и ошибок,напоминающим процесс обучения. Однако возможности перцептрона были ог-раниченными: машина  не  могла  надежно распознавать частично закрытыебуквы, а также буквы иного размера или рисунка, нежели те, которые ис-пользовались на этапе ее обучения.

 Ведущие представители так называемого "нисходящего метода" специ-ализировались,  в отличие от представителей  "восходящего  метода",  всоставлении  для цифровых компьютеров общего назначения программ реше-ния задач,  требующих от людей значительного интеллекта,  например дляигры в шахматы или поиска математических доказательств. К числу защит-ников "нисходящего метода" относились Марвин Минский и Сеймур Пейперт,профессора  Массачусетского технологического института.  Минский началсвою карьеру исследователя ИИ сторонником  "восходящего  метода"  и  в1951 г.  построил обучающуюся сеть на на вакуумных электронных лампах.Однако вскоре к к моменту создания перцептрона он перешел в противопо-ложный лагерь.  В соавторстве с с южно-африканским математиком Пейпер-том,  с которым его познакомил Маккаллох, он написал книгу "Перцептро-ны"(3), где математически доказывалось , что перцептроны, подобные ро-зенблатовсим,  принципиально не в состоянии выполнять  многие  из  техфункций, которые предсказывал им Розенблат. Минский утверждал, что, неговоря о роли работающих под диктовку  машинисток,  подвижных  роботовили машин,  способных читать, слушать и понимать прочитанное или услы-шанное,  перцептроны никогда не обретут даже умения распознавать пред-мет частично заслоненный другим.  Глядя на торчащий из-за кресла коша-чий хвост, подобная машина никогда не сможет понять, что она видит.

 Нельзя сказать,  что появившаяся в 1969 г. эта критическая работапокончила с  кибернетикой.  Она  лишь переместила интерес аспирантов исубсидии правительственных организаций США,  традиционно финансирующихисследования по  ИИ,  на другое направление исследований - "нисходящийметод".

 Интерес к кибернетике в последнее время возродился,  так как сто-ронники "нисходящего метода" столкнулись со столь же неодолимыми труд-ностями. Сам  Минский публично выразил сожаление,  что его выступлениенанесло урон концепции перцептронов, заявив, что , согласно его тепе-решним представлениям,  для реального прорыва вперед в создании разум-ных машин потребуется устройство , во многом похожее на перцептрон. Нов основном ИИ стал синонимом нисходящего подхода,  который выражался всоставлении все более сложных программ для  компьютеров,  моделирующихсложную деятельность человеческого мозга.

 Искусственный интеллект и теоретические проблемы психологии.

 Можно выделить  две основные линии работ по ИИ.  Первая связана ссовершенствованием самих машин,  с повышением "интеллектуальности" ис-кусственных  систем.  Вторая  связана с задачей оптимизации совместнойработы "искусственного интеллекта" и собственно интеллектуальных  воз-можностей человека.

 Переходя к собственно психологическим проблемам ИИ О.К. Тихомироввыделяет  три позиции по вопросу о взаимодействии психологии и искуст-венного интеллекта.  1) "Мы мало знаем о человеческом разуме,  мы хотиего воссоздать,  мы делаем это вопреки отсутствию знаний"- эта позицияхарактерна для многих зарубежных специалистов по ИИ. 2) Вторая позициясводится  к констатации ограниченности результатов исследований интел-лектуальной деятельности, проводившихся психологами, социологами и фи-зиологами.  В качестве причины указывается отсутствие адекватных мето-дов. Решение видится в воссоздании тех или иных интеллектуальных функ-ций в работе машин. Иными словами, если машина решает задачу ранее ре-шавшуюся человеком,  то знания,  которые можно подчерпнуть, анализируяэту работу и есть основной материал для построения психологических те-орий. 3) Третья позиция характеризуется оценкой исследования в областиискусственного  интеллекта и психологии как совершенно независимых.  Вэтом случае допускается возможность только потребления,  использованияпсихологических  знаний  в плане психологического обеспечения работ поИИ.

 Закономерно возникает  вопрос  о  влиянии работ по искусственномуинтеллекту на развитие психологической науки.  О.К.Тихомиров (9) выде-ляет  в качестве первого результата - появление новой области психоло-гических исследований,  а именно, сравнительные исследования того, какодни и те же задачи решаются человеком и машиной. Кроме того, уже пер-вые работы по искусственному интеллекту показали,  что не  только  об-ласть  решения  задач затрагивается соспоставительными исследованиями,но и проблема мышления в целом.  Возникла потребность в уточнении кри-териев дифференциации "творческих" и "нетворческих" процессов.

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

 Оригинальное отражение работ по ИИ несет на себе новая психологи-ческая теория поведения (исследования Д. Миллера К.Прибрама Ю.Галанте-ра).  В то время как для традиций отечественной психологии  необходиморазведение понятий поведения и деятельности.

 Популярные идеи системного анализа  позволили  сделать  сравнениепринципов работы  искусственных  систем и собственно человеческой дея-тельности важным эвристическим приемом выделения именно специфическогопсихологического анализа деятельности человека.

 В 1963 г.  выступая на совещании по философским вопросам физиоло-гии ВНД и психологии,  А.Н.  Леонтьев сформулировал следующую позицию:машина воспроизводит операции человеческого мышления,  и следовательносоотношение "машинного" и "немашинного" есть соотнесение операциональ-ного  и неоперационального в человеческой деятельности в то время этотвывод был достаточно прогрессивен и выступал  против  кибернетическогоредукционизма.  Однако в последствии при сравнени операций, из которыхслагается работа машины,  и операций как единиц деятельности  человекавыявились  существенные различия - в психологическом смысле "операция"отражает способ достижения результатов, процессуальную характеристику,в то время как прменительно к машинной работе этот термин используетсяв логико-математическом смысле (характеризуется результатом).

 В работах  по  искусственному  интеллекту  постоянно используетсятермин "цель". Анализ отношения средств к цели А.Ньюэлл и Г.Саймон на-зывают в  качестве одной из "эвристик".  В психологической теории дея-тельности "цель" является конституирующим признаком действия в отличииот операций  (и деятельности в целом).  В то время как в искусственныхсистемах "целью" называют некоторую конечную ситуацию к которой  стре-мится система.  Признаки этой ситуации должны быть четко выявленными иописанными на формальном языке.  Цели человеческой деятельности  имеютдругую природу.  Конечная ситуация может по разному отражаться субъек-том: как на понятийном уровне, так и в форме представлений или перцеп-тивного образа.  Это отражение может характеризоваться разной степеньюясностьи, отчетливости.  Кроме того, для человека характерно не простодостижение готовых целей но и формирование новых.

Также работа  систем  искусственно интеллекта,  характеризуется непросто наличием операций, программ,"целей", а как отмечает О.К.Тихоми-ров,- оценочными функциями.  И у искусственных систем есть своего рода"ценностные орентации". Но специфику человеческой мотивационно-эмоцио-нальной  регуляции  деятельности  составляет  использование  не толькоконстантных,  но и ситуативно возникающих и динамично меняющихся  оце-нок,  существенно  также различие между словесно-логическими и эмоцио-нальными оценками. В существовании потребностей и мотивов видится раз-личие  между  человеком  и машиной на уровне деятельности.  Этот тезисповлек за собой цикл исследований, посвященных анализу специфики чело-веческой деятельности.  Так в работе Л.П.Гурьевой (7) показана зависи-мость структуры мыслительной деятельности при решении творческих задачот изменения мотивации.

 Между прочим, именно недостаточная изученность процесса целеобра-зования нашла свое отражение в формулировании "социального заказа" дляпсихологии со стороны исследователей ИИ, и оказала существенное стиму-лирующее влияние психологической науки.

 Информационная теория эмоций Симонова также в значительной степе-ни питается аналогиями с работами систем ИИ. Кроме того проблема воле-вого принятия решения в психологии в некоторых работах рассматриваетсякак формальный процесс выбора одной из множества заданных альтернатив,опуская тем самым специфику волевых процессов.  В то же время, Ю.Д.Ба-баевой  (5) была предпринята попытка изучения возможности формализациипроцесса целеобразования на основе глубокого психологического  анализаэтого процесса в деятельности человека.

 Таким образом все три традиционные области психологии - учения  опознавательных, эмоциональных  и волевых процессах оказались под влия-нием работ по ИИ,  что по мнению О.К.Тихомирова привело  к  оформлениюнового предмета психологии - как наука о переработке информации, науч-ность этого определения достигалась за счет "технизации" психологичес-кого знания.

 Обращаясь к проблеме роли ИИ в обучения Л.И.Ноткин (8) рассматри-вает этот процесс как одну из разновидностей взаимодействия человека сЭВМ,  и раскрывает среди перспективных возможностей те , которые напр-влены на создание так называемых адаптивных обучающихся систем, имити-рующих оперативный диалог учащегося и преподавателя-человека.

 Таким образом роль взаимодействие  между  исследованиями  искусс-твенного  интеллекта  и  психологической наукой можно охарактеризоватькак плодотворный диалог,  позволяющий если не решать то хотя  бы  нау-читься  задавать  вопросы как высокого философского уровня - "Что естьчеловек ?", так и более прагматические - методические и методологичес-кие.

 Литература:

 1)Дрейфус Х.  Чего не могут вычислительные машины.- М.: Прогресс,1979

 2) Винер Н. Кибернетика и общество.-М:ИЛ, 1958

 3) Минский М., Пейперт С. Перцептроны -М:Мир,1971

 4) Компьютер обретает разум.Москва Мир 1990

 В сборнике:  Психологические  исследования  интеллектуальной дея-тельности. Под.ред. О.К.Тихомирова.- М., МГУ,1979.:

 5) Бабаева Ю.Д. К вопросу о формализации процесса целеобразования

 6) Брушлинский А.В. Возможен ли "искусственный интеллект"?

 7) Гурьева Л.П.  Об изменении мотивации в условиях использования  ис-кусственного интеллекта.

 8) Ноткин Л.И. "Искусственный интеллект" и проблемы обучения

 9) Тихомиров О.К. "Искусственный интеллект и теоретические вопросы

 психологии"