Происхождение и понимание искусственного интеллекта

Различные виды и степени интеллекта существуют у многих людей животных и некоторых машин, интеллектуальных информационных систем и различных моделей экспертных систем с различными базами знаний. При этом, как видим, такое определение интеллекта не связано с пониманием интеллекта у человека — это разные вещи. Более того, эта наука моделирует человеческий интеллект, так как с одной стороны, можно изучить кое-что о том, как заставить машины решить проблемы, наблюдая других людей, а с другой стороны, большинство работ в ИИ касаются изучения проблем, которые требуется решать человечеству в промышленном и технологическом смысле. Поэтому ИИ-исследователи довольны, использовать методы, которые не наблюдаются у людей, если это необходимо для решения конкретных проблем. Именно в таком смысле термин ввел Джон Маккарти в 1956 году на конференции в Дартмутском университете, и до сих пор, несмотря на критику тех, кто считает, что интеллект — это только биологический феномен, в научной среде термин сохранил свой первоначальный смысл, несмотря на явные противоречия с точки зрения человеческого интеллекта. Как указывает председатель Петербургского отделения российской ассоциации искусственного интеллекта Т. А. Гаврилова, в английском языке словосочетание artificial intelligence не имеет той слегка фантастической антропоморфной окраски, которую оно приобрело в довольно неудачном русском переводе. Слово intelligence означает «умение рассуждать разумно», а вовсе не «интеллект», для которого есть английский аналог intellect. Одно из частных определений интеллекта, общее для человека и «машины», можно сформулировать так: «Интеллект — способность системы создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определённого класса сложности и решать эти задачи». С конца 40-х годов минувшего столетия ученые во всем мире устремились к дерзкой цели — построению компьютеров, действующих таким образом, что по результатам работы их невозможно было бы отличить от человеческого разума. Терпеливо продвигаясь вперед, исследователи в области искусственного интеллекта обнаружили, что столкнулись с весьма запутанными проблемами, далеко выходящими за пределы традиционной информатики. Оказалось, что, прежде всего, необходимо понять механизмы процесса обучения, природу языка и чувственного восприятия. Для создания машин, имитирующих работу человеческого мозга, требуется разобраться в том, как действуют миллиарды его взаимосвязанных нейронов. Тогда многие исследователи пришли к выводу, что, пожалуй, самая трудная часть проблемы — познание процессов функционирования человеческого разума, а не имитация его работы. Тут сложным оказалось даже точно определить предмет исследований — интеллект: как в притче о слепцах, пытавшихся описывать слона, каждый придерживался своего «заветного» определения. Некоторые считали, что интеллект — это, прежде всего умение решать сложные задачи; другие напирали на обучаемость, обобщения и аналогии; третьи — на возможность взаимодействия с внешним миром путем общения, восприятия и осознания воспринятого. Многие исследователи искусственного интеллекта склонны принять формулу оценки машинного интеллекта, предложенную еще в начале 50-х 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. Кстати, интересен план имитации мышления, предложенный Тьюрингом. «Почему бы нам вместо того, чтобы пытаться создать программу, имитирующую интеллект взрослого человека, — писал он, — не попытаться создать программу, которая имитировала бы интеллект ребенка? Ведь если интеллект ребенка получает соответствующее воспитание, он становится интеллектом взрослого человека… Наш расчет состоит в том, что устройство, подобное интеллекту ребенка, может быть легко запрограммировано… Таким образом, мы расчленим проблему на две части — на задачу построения „программы ребенка“ и задачу „воспитания“ этой программы». Можно сказать, что именно по этому пути идут практически все разработчики систем искусственного интеллекта.