Что такое интеллект

Что такое интеллект?

Чтобы лучше понять сущность этих исследований, необходимо прежде всего разобраться в смысле самого понятия интеллект. По существу, он так и не получил достаточно удовлетворительного объективного определения. Поэтому, хотя мы еще коснемся в дальнейшем данного вопроса, в конечном счете нам придется вернуться к нашему интуитивному определению об интеллекте.

Психологи обычно с большой осторожностью под­ходят к вопросу об определении понятия интеллекта. Как заметил один из них, единственное непротиворе­чивое определение состоит в следующем: «Интел­лект – это то, что оценивается в интеллектуальных тестах».

Однако предпочтительнее было бы иметь более общее определение. Интеллект иногда определяют как способность правильно реагировать на новую ситуацию. С таким определением хорошо согласуют­ся и результаты некоторых экспериментов по оценке «уровня интеллектуальности» животных. Предполо­жим, что обезьяна находится в комнате, где с потол­ка свисает гроздь бананов; однако они расположены слишком высоко, чтобы обезьяна могла их достать с пола. Но в комнате имеется коробка, подставив кото­рую под бананы и взобравшись на нее, обезьяна мог­ла бы дотянуться до лакомства. Если обезьяна дей­ствительно проделывает эту операцию и срывает гроздь бананов, то тем самым она проявляет способ­ность думать, т. е. интеллект. Перед обезьяной стави­ли и более сложную задачу: используя палку или соединяя две палки вместе, она должна была «выудить» фрукты с большого расстояния.

Тип «интеллекта», проявляющийся в подобных опытах, близок к нашему интуитивному определению этого понятия, однако такое определение не вполне объективно. Чтобы установить, что данная ситуация является «новой» в точном смысле слова, необходимо субъективное суждение. Например, перед карманным калькулятором поставлена задача перемножить два числа; если эти числа велики и не относятся к хоро­шо известным числам типа приближенного значения числа «пи» или числа дюймов в миле, то вполне возможно, что такая задача будет совершенно новой для калькулятора, ибо он никогда прежде не сталкивал­ся с перемножением таких чисел. Тем не менее нам обычно не приходит в голову считать его «разумным» на том основании, что он правильно реагирует в но­вой ситуации. «Новизна» этой ситуации совсем иная, чем в случае обезьяны и бананов, но это отличие трудно сформулировать точно.

Попытка определить понятие «интеллект» равно­сильна попытке дать определение мышлению при ответе на вопрос «могут ли машины мыслить?». Мож­но сказать, что сама проблема искусственного интел­лекта и есть не что иное, как попытка ответить на этот вопрос. То обстоятельство, что сегодня мы вряд ли могли бы рассматривать микрокалькулятор как «интеллектуальное» или «мыслящее» устройство, свидетельствует именно о том, что любая попытка со­здать интеллектуальную или думающую машину автоматически подразумевает самоотрицание. Сам факт, что машина обладает некоторым типом поведе­ния, заставляет людей говорить: «Это не то, что мы подразумеваем под мышлением, ибо мы понимаем, как машина может это делать». Пока разработка искусственного интеллекта не достигнет своей выс­шей цели – дублирования каждого аспекта человече­ского интеллекта (что, по‑видимому, неосуществимо в обозримом будущем), ему обязательно будет при­суще такое самоотрицание. Как обречена на провал попытка человека дойти до места, где «начинается» радуга, так и маловероятно достижение этой цели при создании искусственного интеллекта. Впрочем, поиски будут небесплодны – они обогатят нас новы­ми знаниями. Несколько поколений назад люди, не­сомненно, сочли бы карманный калькулятор «интел­лектуальным», а сегодня для такой оценки от маши­ны требуется гораздо большее.

Поэтому искусственный интеллект – это область исследований, направленных на то, чтобы заставить машины выполнять функции, которые в настоящее время для них слишком трудны, и особенно такие функции, которые способны выполнять люди. Слова «в настоящее время… трудны» говорят о том, что подобное определение должно быть «скользящим», т. е. меняться со временем, точно так же как изменяется наше представление о «думающей машине» по мере развития техники. Поскольку эта проблема искусственного интеллекта, по существу, беспредель­на и она привлекла к себе многих способных людей, ее по праву считают «передним краем» разработок в области вычислительной техники.

Возможен ли искусственный интеллект?

Остаются открытыми два важных вопроса:

а.  Действительно ли методы, которые объединены в понятии искусственный интеллект, имитируют в зна­чительной мере то, что мы интуитивно понимаем под интеллектом? Другими словами, оправдан ли сам тер­мин искусственный интеллект?

б.  Существуют ли такие аспекты интеллекта че­ловека, которые в принципе нельзя смоделировать на вычислительной машине?

Первый из этих вопросов весьма близок к ранее поставленному вопросу: могут ли машины мыслить? Оба эти вопроса весьма неточны и во многом зави­сят от нашего интуитивного представления об интел­лекте, а также от целого ряда других, столь же не­четких понятий. Вследствие нечеткости самого во­проса при его рассмотрении нам необходимо сразу же отказаться от тенденции не считать тот или иной вид деятельности проявлением интеллекта только на том основании, что он осуществляется машиной.

Имеется, однако, один вопрос, который небеспо­лезно будет рассмотреть сейчас, а именно: способны ли машины к «новаторству»? Хотя некоторые черты «искусственного интеллекта» мы можем обнаружить в системах, созданных во времена, предшествующие эре ЭВМ (например, в автоматах, играющих в шах­маты), сегодняшние исследования в области искус­ственного интеллекта почти полностью опираются на ЭВМ. И это неудивительно, поскольку ЭВМ по срав­нению с другими искусственными системами во мно­гих важных аспектах наиболее близки мозгу по свое­му действию. Из всех искусственно созданных уст­ройств они самые сложные. С мозгом их роднит также и степень универсальности, вследствие чего весьма трудно сколько-нибудь определенно судить об их воз­можностях.

Высказывается, однако, мысль, что вычислитель­ные машины обречены быть «глупыми». Все, что они в состоянии делать, так это следовать шагам, указан­ным в программе, подготовленной для них програм­мистом-человеком. Безусловно, программист имеет возможность заложить в программу «точки выбора», когда последующие операции машина должна изби­рать из двух или более возможных вариантов в за­висимости от результатов предыдущих вычислений. Тем не менее общее соображение остается тем же: вычислительная машина слепо выполняет последова­тельность операций, заранее намеченных программи­стом. Кажется невозможным, чтобы столь «глупое» устройство когда-либо удалось наделить «интеллек­том». Обычно предполагается, что с последним связа­на способность «создания нового» (а это свойство также весьма трудно сформулировать точно). Предположение же, что программируемое устройство спо­собно привносить что‑то новое, противоречиво по са­мой своей сути.

Нельзя уйти от того факта, что вычислительная машина действительно является послушным исполни­телем программы. Но когда ЭВМ и программа стано­вятся достаточно сложными, поведение машины мо­жет оказаться практически непредсказуемым (хотя оно и предсказуемо в принципе). Поэтому не лише­но смысла рассматривать машину как устройство, потенциально способное к «новаторству». Если нет более простого способа предсказывать поведение машины, чем только наблюдать за ее работой (или другого способа, сравнимого по сложности), то предсказуемость ее поведения в некотором отноше­нии теряет смысл. В действительности работу человеческого мозга можно было бы считать «предсказуе­мой». Возможно, если бы мы знали характери­стики каждого нейрона (нервной клетки) мозга, схе­му их взаимосвязи и степень их возбуждения в какой‑то момент времени, то поведение мозга можно было бы предсказывать. Поэтому предсказуемость поведения вычислительных устройств сама по себе не исключает наличия у них «интеллекта» и способности к созданию нового.

Как видим, существуют разнообразные подходы к искусственному интеллекту, и нам следует обсудить взаимосвязь между ними и отношение каждого из этих подходов к кибернетике.

Как отмечалось ранее, существует некоторое раз­нообразие в подходах к проблеме искусственного ин­теллекта, но, вероятно, правильнее говорить о некой дихотомии, поскольку эти подходы можно разделить на два главных направления. То, что сейчас обычно понимают под исследованием в области искусствен­ного интеллекта – это работа, абсо­лютно свободная от каких-либо попыток моделирова­ния процессов активности нервной системы. Большин­ство программ, созданных для вычислительных ма­шин (эта работа ведется исключительно с примене­нием ЭВМ), не предусматривают возможности обуче­ния «на опыте». Про эти программы можно лишь ска­зать, что если они вообще моделируют мыслительную деятельность человека, то на достаточно высоком уровне. Но это, конечно, не исключает их потенциаль­ной ценности для познания механизма действия моз­га: систему такой сложности, какую представляет собой мозг, необходимо исследовать самыми различ­ными методами, включая – возможно, в первую оче­редь – моделирование высоких уровней.

Цели создания искусственного интеллекта

Попытка заставить машины действовать как мож­но более «разумно» (что бы под этим ни подразумева­лось) привлекательна сама по себе, и создается впе­чатление, что многие исследователи, работающие в этой области, не делали серьезных попыток мотиви­ровать свою деятельность. Как и во многих других областях научных исследований, мотивации деятель­ности можно разделить на две группы: объяснение и использование.

Даже в том случае, когда создание программы не является откровенной попыткой смоделировать экспе­риментально наблюдаемое поведение человека, сама поставленная цель – построить «интеллект» – предполагает моделирование действий человека на некотором уровне, а следовательно, и возможность более глубокого понимания естественного интеллекта.

В некоторых программах искусственного интел­лекта используются принципы, явно не соответствую­щие способам, к которым прибегает человек для до­стижения подобного результата. Например, все суще­ствующие хорошие программы для игры в шахматы, по общему мнению, не копируют методов анализа партии, которым пользуются шахматисты. Но даже в этом случае изучение методов решения про­блем, необходимое для создания программы, может косвенным образом углубить наше понимание мето­дов, к которым прибегает человек. Такое изучение в какой‑то мере развивает интуицию, касающуюся при­роды рассматриваемой задачи, и дает возможность выдвигать кое-какие гипотезы относительно методов, которые могли бы использоваться шахматистами-людьми. (Подобные соображения следует высказывать, однако, с большой осторожностью: любое утверждение о масштабах или характере проблемы неизбежно свя­зано с имеющимися в нашем распоряжении методами, однако в ходе естественной эволюции, без сомнения, возникли какие‑то «хитрости», которые еще не при­шли в голову программистам.)

 

Одним из побудительных мотивов исследований в облает искусственного интеллекта является стрем­ление понять сущность процессов мышления у челове­ка Отношение психологов к проблеме искусственного интеллекта и степени его «родства» с интеллектом естественным колеблется в широких пределах – от пренебрежительного скептицизма до безудержного энтузиазма. Работа Ньюэлла, Шоу и Саймона ставила своей прямой целью моделирование процессов ре­шения задач человеком.

В следующей главе мы покажем, что некоторые весьма важные стороны умственной деятельности че­ловека не имитируются программами, написанными для вычислительных машин. Вместе с тем при реше­нии различных задач люди, безусловно, прибегают к эвристикам, и исследования в области искусственного интеллекта позволили выявить кое‑какие эвристики, ко­торыми, возможно, пользуется человек. Исследования по искусственному интеллекту помогли также выде­лить некоторые важные аспекты процесса мышления, такие, например, как его рекурсивный характер.

Различие между машиной и мозгом

Различие в действиях мозга и машины, пожалуй, наиболее ярко проявилось в методах, которые они используют при игре в шахматы. Безусловно, при игре в шахматы маши­ны достигли сейчас очень высокого «мастерства». Однако успех игровых программ основывается совсем на иных факторах, нежели игра человека. Машинные методы шахматной игры базируются на громадной вычислительной способности машины, которая позво­ляет создавать программу простого обследования (хотя, разумеется, не исчерпывающего) дерева воз­можностей.

Такая модификация системы GPS вряд ли сде­лала метод сильнее, хотя, вероятно, что-то подобное нужно иметь в виду в любой деятельности по решению проблем. По мнению философа Дрейфуса [7], введение в систему этапа «планирования» связано с существенным «структурированием» задачи, при котором важное от­деляется от менее важного, что под силу лишь людям. Дрейфус считает, что планирование – это еще один эвристический принцип, который может быть воплощен в программах, но изначальное формулиро­вание этого принципа в конкретном контексте в на­стоящее время целиком определяется интуицией человека. Программы искусственного интеллекта огра­ничены потому, что они не способны порождать свои собственные эвристики.

По мнению Дрейфуса, тот факт, что в работах по искусственному интеллекту достигнут определенный успех, не обязательно означает, что эти работы ве­дутся в направлении, которое обеспечивает более глубокое соответствие с естественным интеллектом. Утверждать так, заявляет Дрейфус, – это все равно, что говорить о забравшемся на дерево человеке ка­менного века, что он находится на пути прогресса, ведущему к космическим полетам. Несомненно, этот человек «ближе» к звездам (по крайней мере к тем, которые ему видны), чем его товарищи на земле. Однако если он действительно хочет проникнуть в космос, то ему лучше слезть с дерева и заняться земными делами: научиться добывать огонь и вы­плавлять железо,; изобрести колесо и т. д.

Некоторые прин­ципы, используемые в искусственном интеллекте (в частности, эвристики), присущи также мышлению человека, хотя множество других особенностей чело­веческого интеллекта остается невыясненным. Если принять это во внимание, то можно сказать, что ис­следователи, работающие в области искусственного интеллекта, не столь уж похожи на того человека из каменного века, о котором говорит Дрейфус.

Дрейфус указывает на способность человека охва­тить в целом структуру той или иной проблемной ситуации таким образом, что он может выделить существенные аспекты проблемы, удерживая менее существенное в «краевом сознании». Такой резуль­тат обеспечивается высокопараллельной работой мозга, но ее не удается смоделировать в искусственных системах.

Как упоминается в [6], однажды Пуанкаре так образно высказался о «параллельном характере» своего мышления: «Как-то вечером, вопреки моим привычкам выпив кофе, я долго не мог заснуть. Мысли буквально толпились в голове. Я чувствовал, как они сталкивались, смыка­лись в пары, образуя, так сказать, устойчивые ком­бинации». Позже он писал: «Можно предполо­жить, что все эти комбинации складывались автома­тически в моем подсознании, но только наиболее интересные из них прорывались в область сознания. Все это весьма загадочно. Что есть причина того, что среди тысячи продуктов подсознательной активности лишь некоторым удается перейти порог [между под­сознательным и сознательным], тогда как другие остаются за ним?»

То, что Пуанкаре казалось загадочным в 1913г., остается в значительной степени загадочным и сего­дня. Благодаря параллельной работе мозга процессу мышления одновременно доступно громадное число единиц информации и при этом возможно совершать огромное количество действий по их комбинированию и преобразованию.

Мозг уди­вительно легко комбинирует методы, соответствую­щие непрерывной среде, с обработкой логической ин­формации.

Легкость, с которой мозг объединяет дискретные и непрерывные подходы, вероятно, необходимо иметь в виду, рассматривая вопрос об эволюции интеллекта. В [6] высказывается предположение, что непрерывная обработка представляет собой бо­лее примитивную форму активности мозга и что дискретное мышление, по‑видимому, развивалось на ее основе, однако не вытесняя ее. Легкость комбинирования этих двух форм мышления дает нам хороший пример гибкости мозга, которую трудно имитировать на машинах.

Перспективы на будущее

Высказывается точка зрения [6], что если существует некий общий принцип функционирования интеллекта, то с наибольшей вероятностью он проявится именно в такого рода деятельности по мере накопления опыта.

Хотя в подобной «приземленной» точке зрения и есть свое рациональное зерно, необходимо все же не просто двигаться вперед «без оглядки», а время от времени останавливаться, чтобы оценить то, что уже накоплено.

Одной из многих особенностей, отличающей ос­новное направление исследований в области искус­ственного интеллекта от других разделов кибернетики, является недостаточное выделение обучения как существенной особенности искусственной интеллектуальной системы. Дать определение понятию «обучение» почти столь же трудно, как и определить понятие «интеллект». То, что под этим обычно под­разумевается в контексте искусственного интеллекта или кибернетики, это не столько накопление данных (ведь мы не говорим про магнитофон, что он «обу­чается»), сколько приобретение и накопление на опыте необходимых навыков.

Эти две разновидности обучения не столь различ­ны между собой, как может показаться с первого взгляда. В задаче распознавания образов процесс обучения включает элементы обеих из них: чем бо­лее тонкими становятся обобщения, формирующиеся в ходе обучения, тем сильнее ощущение, что в дей­ствительности происходит накопление навыков; таким образом, одна разновидность обучения переходит в другую. Метод базы данных перемежает фактические данные с представлениями процедур и стратегий. Благодаря этому различие между приобретением навыка и простым запоминанием становится расплывчатым; по‑видимо­му, аналогичное явление происходит и при обучении человека.

Но даже с учетом этих интересных особенностей обучение машин не сопоставимо с обучением чело­века по своей гибкости. Как предполагается, эволю­ция мозга человека происходила в условиях джунг­лей, и тем не менее человека можно научить состав­лять программы для вычислительных машин, играть в шахматы и размышлять о работе своего мозга. Что же касается машин, то их обучение в большинстве случаев (если не всегда) – это «обучение с учите­лем». У человека обучение навыку в основном проис­ходит без учителя, пли по крайней мере без учите­ля, определяющего все детали этого процесса.

Создание программы для вычислительной маши­ны – в случае не слишком точно определенной зада­чи – представляет собой процесс обучения, при кото­ром обучающейся системой является содружество вычислительной машины и программиста. Способ­ность к обучению в этом содружестве следует отнести к программисту, если исключить то небольшое число случаев, когда программы сами способны обучаться. Умаление роли машинного обучения в современных исследованиях в области искусственного интеллекта сим­волизирует собой молчаливое признание превосход­ства обучения человека над всем, что может быть достигнуто в машинах.

Морально-этические проблемы искусственного интеллекта

Там, где работы по искусственному интеллекту непосредственно соприкасаются с повседневной жиз­нью, создается впечатление, что они сулят большие потенциальные выгоды (во всяком случае, так стре­мятся представлять дело многие исследователи). Однако, безусловно, не следует считать, что социаль­ные и другие последствия таких исследований могут быть только положительными.

Более серьезным, пожалуй, следует считать то со­ображение, что некоторые достижения в области ис­кусственного интеллекта могут иметь явно негатив­ные последствия. Работы по игровым программам, несомненно, определенным образом связаны с воен­ной стратегией и потому получили финансовую под­держку. Методы распознавания образов нашли, в частности, применение при разработке крылатых ра­кет. Подобным образом и другие методы искусствен­ного интеллекта могут играть свою роль в военных системах будущего, планирующих свои действия без участия людей. (К сожалению, способность людей изобретать средства самоуничтожения, по‑видимому, безгранична.)

Указывается еще одна область, в которой результаты исследований по искусственному интел­лекту могли бы найти нежелательное применение [6]. Речь идет о системах распознавания речи. В основ­ном эти системы могут найти весьма полезные для общества приложения. Однако существенное беспо­койство вызывает возможность их использования для целей подслушивания телефонных разговоров.

Принципиальное различие способностей человека и машины открывает – при разумном их сочета­нии – широкие возможности для достижения высо­кой эффективности труда во многих областях. Для этого требуется тщательный анализ проблемы взаимо­действия между человеком и машиной. Высказыва­лась, в частности, точка зрения, что можно добиться весьма высокого шахматного мастерства путем со­вместных действий человека и вычислительной ма­шины. При этом человек будет указывать важнейшие характеристики игры, а машина вести обследо­вание дерева возможностей.

Хорошо известные примеры использования вычи­слительной машины в научных исследованиях отли­чаются именно таким совместным характером. В ре­зультате рождается «научный работник», который гораздо сильнее, чем человек или машина в отдель­ности. Исследования в области искусственного интел­лекта имеют своей целью расширить долю участия вычислительной машины в таких областях деятельности, которые раньше считались непригодными для автоматизации.

Тем не менее, потребность в «чистом» искусствен­ном интеллекте высокого уровня остается. Исследо­вания, связанные с искусственным интеллектом, привлекательны по самой своей сущности, в частности, потому, что вопрос о том, как много можно добиться от вычислительной машины, интересен с философ­ской, общемировоззренческой, точки зрения. Эти исследования, разумеется, сулят двоякую выгоду. Во‑первых, как и в прошлом, они положат начало но­вым вычислительным методам, которые в дальней­шем найдут новые приложения. Во‑вторых, они, безусловно, прольют свет на характер самих исследуемых задач, что поможет нам в понимании естествен­ного интеллекта.

Указанный философский вопрос мы сформулиро­вали во второй главе так: «Существуют ли такие аспекты ин­теллекта человека, которые в принципе нельзя смоделировать на вычислительной машине?»

Работы по искусственному интеллекту могут при­вести нас к определенному ответу на этот вопрос лишь в том случае, если удастся создать систему, моделирующую человека во всех интересующих нас аспектах (разумеется, мы имеем в виду только ин­теллектуальные аспекты: несущественно, будет ли эта машина внешне похожа на человека и какую «пищу» она будет потреблять). Сегодня же этот вопрос является делом скорее убеждения, чем объективного доказательства.

Если, как полагают большинство ученых, мозг действует в соответствии с известными законами фи­зики, то в принципе можно создать искусственную систему, способную моделировать его работу. В та­ком случае, кажется, нет объективных препятствий к тому, чтобы создать такую машину, с которой бы человек чувствовал, например, «бли­зость», боялся причинить ей «неприятно­сти» или мог бы перекинуться с ней шуткой.

Разумеется, если будет создана такая машина, что человек станет заботиться о том, чтобы не за­деть ее чувства, то это поставит перед людьми не­мало новых морально-этических вопросов. Если же говорить о приложениях, то такое развитие событий можно будет считать даже шагом назад. Ведь одним из важных преимуществ систем искусственного ин­теллекта считается то, что их можно эксплуатиро­вать без каких-либо обязательств перед ними. Любая попытка оценить, когда в будущем может и случиться нечто подобное, носит чисто умозрительный характер.