Проблема искусственного интеллекта в философии xx века

УДК 004.8/13

М. Ю. Гутенев

ПРОБЛЕМА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ФИЛОСОФИИ XX ВЕКА

Рассматривается история становления области искусственного интеллекта. Акцентируется внимание на современных теоретических проблемах искусственного и естественного интеллекта, затрагиваются дискуссионные аспекты сильной и слабой версии искусственного интеллекта.

Ключевые слова: интеллект, искусственный интеллект, слабая версия искусственного интеллекта, сильная версия искусственного интеллекта

The article considers the history of formation of the field of artificial intelligence. It focuses on modern theoretical problems of artificial and natural intelligence, addresses the controversial aspects of the strong and weak versions of artificial intelligence.

Key words: intelligence, artificial intelligence, a weak version of the artificial intellect, a strong version of the artificial intelligence

Создание искусственного интеллекта связано с пониманием и исследованием естественного интеллекта. Проблема определения искусственного интеллекта во многом сводится к определению интеллекта вообще: является ли интеллект чем-то монолитным или же это понятие определяет набор различных способностей? В какой мере интеллект можно создать? Возможно ли создать компьютерные машины, обладающие интеллектом? На эти и многие другие вопросы современная наука все еще не дала ответа, но данные вопросы во многом способствовали формированию задач и методологии, составляющих основу теории и практики современного искусственного интеллекта.

Научное направление искусственного интеллекта является молодым, и его структура и круг вопросов не так четко определены. Несмотря на то что уже в XVIII - XIX вв., а также в начале XX в. исследования в области математики создали предпосылки для появления искусственного интеллекта, само направление начало формироваться к середине 50-х гг. XX в. В 1940-х гг. компьютеры продемонстрировали свои возможности в предоставлении памяти и процессорной мощности, необходимой для интеллектуальных программ. Появилась возможность реализовать формальные системы рассуждений в машине и испытать их достаточность для проявления разумности на практике [6, с. 35].

Летом 1956 г. в Дартмутском университете проходил 2-месячный семинар, на котором присутствовали исследователи, проявляющие интерес к теории автоматов, нейронным сетям и исследованиям интеллекта. Дартмутский семинар не привел к каким-либо серьезным открытиям, но позволил

познакомиться всем наиболее важным представителям в этой области. Одним из главных его результатов стало соглашение о принятии нового названия для данной области, которое предложил американский информатик Д. Маккарти, - искусственный интеллект.

Современные исследователи все еще не пришли к единому пониманию значения термина искусственный интеллект. Чаще всего он употребляется в трех значениях: «1) Научное направление, ставящее целью моделирование процессов познания и мышления, использование применяемых человеком методов решения задач для повышения производительности вычислительной техники; 2) различные устройства, механизмы, программы, которые по тем или иным критериям могут быть названы “интеллектуальными”; 3) совокупность

представлений о познании, разуме и человеке, делающих возможной саму постановку вопроса о моделировании интеллекта» [8, с. 159-160]. Как мы видим, под искусственным интеллектом может пониматься как научное направление, так и различные устройства, способные к рефлексии, моделирующие человеческий интеллект.

Круг вопросов, объединяемых термином искусственный интеллект в современной науке, довольно обширен. В настоящее время искусственный интеллект объединяет большое число разделов. К этому разделу относят как общую теорию восприятия или очувствления, так и специальные методы типа игры в шахматы и шашки, доказательства математических теорем, диагностики заболеваний. Исследователи искусственного интеллекта применяют его методы в самых разнообразных областях, а ученые, специальностью которых не является искусственный интеллект, находят в

77

нем основу для систематизации и решения интеллектуальных задач. Поэтому искусственный интеллект является весьма универсальной областью знаний [3, с. 12].

Американский кибернетик Н. Нильсон область искусственного интеллекта определял следующим образом: «В самом общем смысле - это решение “интеллектуальных” задач с помощью автоматических методов, в первую очередь, с помощью вычислительных машин. Но какую деятельность следует считать интеллектуальной, а какую нет? Это не вполне ясно» [7, с. 5].

Поскольку понятие интеллект является многоаспектным и сложным, а в отношении его существует множество мнений, будем исходить из системного подхода. Под интеллектом мы понимаем систему познавательных (когнитивных) способностей индивида. При этом высший уровень развития интеллекта определяется по уровню мышления, рассматриваемого в единстве с другими познавательными способностями - памятью, восприятием и т. п. В таком случае под интеллектуальной деятельностью мы понимаем решение задач, у которых нет заданного алгоритма решения.

При всем разнообразии трактовок понятия искусственного интеллекта общим для большинства из них является признание того, что системы искусственного интеллекта направлены на моделирование или имитацию человеческого мышления, в частности, способности к рефлексии.

Большое внимание к проблемам естественного и искусственного интеллекта заставило специалистов из многих областей начать изучение конкретных черт естественного интеллекта, чтобы в дальнейшем применить эти результаты для построения искусственного интеллекта: «...теоретическое соотнесение искусственного интеллекта с естественным интеллектом - важнейшее условие основательного осмысления возможностей искусственного интеллекта, перспектив его развития, а в то же время и одно из актуальных направлений исследования сознания» [4, с. 26].

Теоретические исследования, а также практические успехи имитации некоторых простых интеллектуальных функций в исследованиях 1950-х гг. породили у многих исследователей уверенность в том, что задача создания полноценного искусственного интеллекта вполне разрешима и, более того, создание «думающих машин» - дело ближайшего будущего.

Впервые вопрос о возможности создания полноценной искусственной имитации человече-

ского интеллекта был поставлен американским ученым А. Тьюрингом в его статье «Вычислительные машины и разум» [12], опубликованной в 1950 г. в журнале «Mind». В статье он рассмотрел вопрос о том, можно ли заставить машину действительно думать. Отмечая, что в вопросах «Что такое думать?» и «Что такое машина?» есть фундаментальная неопределенность, он предпочел заменить вопрос об интеллекте более точно определенным эмпирическим тестом. В тесте один или несколько людей должны задавать двум другим собеседникам вопросы и на основании их ответов определять, кто является машиной, а кто человеком. Если машину, которая маскировалась под человека, раскрыть не удавалось, это означало, что машина обладает разумом. Несмотря на то, что такой подход А. Тьюринга вызывал критику со стороны философов, его стиль во многом предопределил прагматический подход в области исследования искусственного интеллекта.

Особо актуальными проблемы исследования естественного и искусственного интеллекта стали в 70-е гг. XX в. Однако эйфория прошла, и уже с середины 1970-х гг. ученые стали осознавать, что наука и философия не видят путей создания машинного аналога естественного интеллекта, способного к рефлексивной деятельности. Нынешнее состояние исследований искусственного интеллекта также нельзя назвать удовлетворительным. Все еще нет четкого определения понятия интеллект, его состава и главных механизмов. Несмотря на активные исследования в области искусственного интеллекта, и по сей день ученые и философы не пришли к однозначному мнению по поводу возможности построения искусственного интеллекта, который бы функционировал по аналогии с интеллектом человека (естественным). Вопрос о принципиальной возможности машинной имитации человеческого интеллекта открыт [2].

Главной задачей современных исследований в области искусственного интеллекта является научиться имитировать различные аспекты деятельности человеческого интеллекта при помощи машин. В 1997 г. Г. К. Каспаров проиграл компьютерной программе «Deep Blue», а в 2002 г. В. Б. Крамник сыграл вничью с программой «Deep Fritz». В связи с этим вопрос о том, приведет ли развитие электронных компьютеров к возникновению интеллекта, идентичного человеческому, стал еще актуальней.

Теоретические проблемы искусственного и естественного интеллекта наиболее широко разра-

78

батывались в рамках аналитической философии. Отметим два подхода к искусственному интеллекту, сложившихся в современной философии: сильная версия искусственного интеллекта и слабая версия искусственного интеллекта. Первая предполагает, что компьютеры могут приобрести способность к рефлексивной мыслительной деятельности и к осознанию себя, пусть даже их мыслительный процесс будет происходить отлично от человеческого. Слабая версия искусственного интеллекта отвергает любую возможность мышления для компьютеров.

Впервые термин сильный искусственный интеллект ввел американский философ Дж. Серл. Широко известен его аргумент против сильного интеллекта, названный им «аргументом китайской комнаты» [11]. Суть его сводится к следующему: человека, владеющего только английским языком, помещают в закрытую комнату и предоставляют ему китайский текст для чтения. Так как он не имеет никакого представления о значении китайских иероглифов, человек ничего не понимает. Затем ему дают еще один текст на китайском и инструкцию на родном языке о том, как можно сравнить два этих текста. Изучив правила, человек в комнате сможет идентифицировать наборы формальных символов из английского и китайского языка. Далее приносят третий текст с инструкциями на английском, позволяющими соотнести его с первыми двумя. В итоге после продолжительных упражнений ответы человека, сидящего в комнате, неотличимы от ответов китайцев.

Человека Дж. Серл сравнивает с компьютером, производящим действия с неинтерпретиро-ванными формальными символами. Понимает ли испытуемый китайский? Дж. Серл дает категорически отрицательный ответ, так как простое выполнение подходящего алгоритма еще не говорит о понимании смысла. По его мысли, действия англичанина полностью аналогичны работе ис-

кусственного интеллекта. Искусственный интеллект, понимаемый как устройство, моделирующее человеческий интеллект, несмотря ни на какие технологические прорывы, согласно Дж. Серлу, не сможет мыслить и осознавать себя. Эту позицию поддерживают философы Д. Денет, К. Гедель, Дж. Лукас и др.

Версия сильного интеллекта сталкивается сегодня с большими трудностями. Однако, несмотря на ряд возражений, она все еще популярна среди философов. Австралийско-американский философ Д. Чалмерс, являясь защитником версии сильного искусственного интеллекта, удачно парирует все выпады, направленные на критику сильной версии [13]. Борьба этих двух противоположных подходов к искусственному интеллекту особо актуальна в современных философских исследованиях. Это приводит к постепенному накоплению новых теоретических знаний в области искусственного интеллекта.

Следует отметить, что в последнее время среди исследователей искусственного интеллекта стали актуальны опасения и предостережения, связанные и с компьютеризацией. Некоторые исследователи даже приходят к выводу, что искусственный интеллект является опасным троянским конем, грозящим в будущем вытеснить человека как менее эффективную и менее рентабельную «модель» [10, с. 62].

Повсеместная роботизация и компьютеризация, а также развитие современных технологий в целом привели к тому, что исследования в области искусственного интеллекта приобретают все большую популярность как в философии, так и в различных отраслях науки. Хотя сейчас и существует неоднозначность мнений по поводу существования искусственного интеллекта, возможно, будущие научные открытия раз и навсегда поставят точку в споре сильной и слабой версии искусственного интеллекта.

1. Бескова, И. А. Феномен сознания / И. А. Бескова, И. А. Герасимова, И. П. Меркулов. - М.: Прогресс-Традиция, 2010. - 367 с.

2. Васильев, В. В. Трудная проблема сознания / В. В. Васильев. - М.: Прогресс-Традиция, 2009. - 269 с.

3. Девятков, В. В. Системы искусственного интеллекта: учеб. пособие для вузов / В. В. Девятков. - М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. - 352 с.

4. Дубровский, Д. И. Искусственный интеллект и проблема сознания / Д. И. Дубровский // Философия искусственного интеллекта: материалы всерос. междисциплинар. конф., г. Москва, МИЭМ, 17-19 янв. 2005 г. - М.: ИФ РАН, 2005. - С. 26-31.

5. Дубровский, Д. И. «Трудная» проблема сознания (в связи с книгой В. В. Васильева «Трудная проблема сознания») / Д. И. Дубровский // Вопр. философии. - 2011. - № 9. - С. 136-149.

6. Люггер, Д. Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем / Д. Люггер. - 4-е изд. - М.: Вильямс, 2003. - 864 с.

79

7. Нильсон, Н. Искусственный интеллект. Методы поиска решений / Н. Нильсон. - М.: Мир, 1973. - 273 с.

8. Петрунин, Ю. Ю. Искусственный интеллект / Ю. Ю. Петрунин // Новая философская энциклопедия: в 4 т. Т. 2 /

Ин-т философии РАН, Нац. общ.-науч. фонд; науч.-ред. совет: пред. В. С. Степин, зам. пред.: А. А. Гусейнов,

Г. Ю. Семигин, уч. секр. А. П. Огурцов. - М.: Мысль, 2010. - С. 159-1б0.

9. Рассел, С. Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел, П. Норвиг. - 2-е изд. - М.: Вильямс, 200б. -1408 с.

10. Самохвалова, В. И. Предполагает ли машинное творчество возможность машинного вдохновения? / В. И. Самохва-

лова // Философия искусственного интеллекта: материалы всерос. междисциплинар. конф., г. Москва, МИЭМ, 17-19 янв. 2005 г. - М.: ИФ РАН, 2005. - С. б2-б5.

11. Сирл, Дж. Разум, мозг и программы / Дж. Сирл // Глаз разума / Д. Хофштадтер, Д. Деннетт. - Самара: Бахрах-М,

2003. - С. 314-331.

12. Тьюринг, А. Вычислительные машины и разум // Глаз разума / Д. Хофштадтер, Д. Деннетт. - Самара: Бахрах-М, 2003. - С. 47-59.

13. Chalmers, D. The conscious mind: in search of fundamental theory / D. Chalmers. - N. Y.: Oxford University Press, 199б. - 414 S.

Сдано 19.12.2011

80