История и философия науки (стр. 4 )

И компьютерный агностицизм, и компьютерная «эйфория» имеют философские корни. Суть в том, является ли мышление исключительной прерогативой человека (точнее, человеческого мозга), или же такая деятельность в принципе может осуществляться «нечеловеческими», в том числе техническими, аппаратными системами. Спор между компьютерными пессимистами и оптимистами предполагает два противоположных решения: признание или непризнание возможной взаимозаменяемости человеческого и кибернетического «разума-мозга».

Вопрос о сходстве и различии между искусственной интеллектуальной системой и человеческим разумом интересует исследователей  в первую очередь в связи с перспективами развития искусственного интеллекта как научного направления и «орудия» познания. Одни считают, что необходимо приблизить возможности компьютерной системы к возможностям человеческого разума, другие, напротив, настаивают, что главная задача при создании искусственного интеллекта - не моделирование человеческого мышления, а изобретение способов обработки информации, принципиально отличных от человеческих возможностей и применяемых там, где человеческое мышление не эффективно, или, где его использование нецелесообразно.

В эпоху нанотехнологий уже создаются гигантские базы знаний и мощные, например, экспертные системы, содержащие тысячи правил, способные решать некоторые задачи лучше, чем составлявшие для них программы специалисты соответствующего профиля. Имеются интеллектуальные компьютерные системы, читающие газетные тексты любым голосом и в режиме реального времени, а также выполняющие переводы технической литературы. Эти успехи укрепляют надежды сторонников создания «кибермозга», что в обозримом будущем будет создан искусственный интеллект, превосходящий по мощи и творческим возможностям человеческий разум.

Экспертные системы и новые технологии научного исследования

Представление знаний в компьютерных системах - одна из основных проблем при разработке искусственного интеллекта. Ее решение позволит специалистам, не обученным программированию, общаться с ЭВМ непосредственно на языке «деловой прозы» в диалоговом режиме, отдавать и принимать необходимые решения. Столь тесный контакт с компьютерными системами позволит существенно усилить интеллектуальную деятельность человека за счет ЭВМ.

Электронное представление знаний создавалось поэтапно. Вначале это были сами научные данные и обрабатывающие их программы. Взаимодействие специалистов разных профилей, в интересах которых использовались ЭВМ, осуществлялось через математиков-прикладников и программистов. В дальнейшем произошло отделение данных от программ – разрабатывались базы и банки данных, что, в свою очередь, позволило формировать информационно-справочные, информационно-поисковые системы различных типов и уровней. Стал возможен диалог человека с ЭВМ, который в определенных пределах позволил обеспечить работу специалистов, не обученных программированию.

В свою очередь, создание банков и баз данных, а также разнообразных сложных программ во многом стали возможны потому, что коренным образом изменились и язык, и принципы программирования. Эволюция искусственного интеллекта шла по пути сближения языков ЭВМ с человеческой речью. Появление больших информационно-поисковых систем сделало возможным общение пользователя с ЭВМ на ограниченном естественном языке, то есть на языке «деловой прозы». Следующим шагом на этом пути стал смысловой анализ текстов, который предполагает разработку и построение семантической (смысловой) модели определенной предметной области. Однако, поскольку современные ЭВМ способны обрабатывать только формализованные данные, такие модели могли быть построены лишь при успешной формализации знаний в этих областях. Поэтому для искусственного интеллекта были разработаны «формализмы представления знаний», семантические сети, фреймы, продукционные системы. Формализмы искусственного интеллекта позволяли, с одной стороны, строить базы знаний как абстрактную надстройку над базой данных, а с другой - создавать модели знаний множества областей описательных и слабо формализованных наук (таких как геология, медицина, биология, общественные науки и т. п.).

Однако невозможно создать искусственный интеллект, подобный человеческому, путем полной формализации окружающего мира. Это тупиковый путь: там, где начинается абсолютная формализация, заканчивается подлинный интеллект, основа которого – свободное творчество, как неотъемлемое свойство человеческого разума. Применительно к компьютерным системам, это положение будет звучать как «полная формализация - враг искусственного интеллекта».

Сегодня ЭВМ широко используются как средство представления знаний. Однако сами ЭВМ содержат не знание, а информацию, то есть представление или модель знания. На основе такой модели пользователь воссоздает необходимое ему знание. Содержимое «памяти» ЭВМ не равно ни по качеству, ни по объему человеческому знанию, которое является гораздо более сложным феноменом, но может служить удобной для коммуникации моделью этого знания. Этот принцип моделирования профессиональных знаний лежит в основе экспертных систем.

Поскольку экспертные системы способствуют интеллектуальной деятельности человека, разработку их зачастую относят к достижениям в области искусственного интеллекта. Многие специалисты считают экспертные системы эффективной альтернативой искусственному интеллекту, хотя в их создании использован ряд современных достижений из области искусственного интеллекта.

Итак, обе системы имеют больше различий, чем сходства между собой. В то время как искусственный интеллект предназначен для создания интеллектуальных моделей действительности, обеспечивающих целесообразное поведение, перед экспертными системами стоит иная задача – создание модели профессиональных знаний об определенном аспекте действительности, присущих человеку-эксперту или нескольким экспертам.

Разработки в сфере искусственного интеллекта направлены на замену интеллектуальных функций человека функциями ЭВМ. Экспертные системы – напротив – предназначены не для вытеснения человека из каких-либо интеллектуальных сфер деятельности, а наоборот, ориентированы на профессиональные знания специалистов которые, как правило, лучше описывают плохо структурированную действительность, чем любая искусственная модель. Главная задача экспертных систем заключается в том, чтобы сделать знания одного или нескольких экспертов достоянием любого специалиста в данной области независимо от пространственно-временных ограничений. Пользователь экспертной системы должен быть профессионалом в своей области, чтобы творчески воспользоваться предложенными консультациями. В идеале пользователь при взаимодействии с экспертной системой сам становится экспертом, знания которого включены в эту систему. Если искусственный интеллект традиционно отводит исследователю пассивную роль потребителя, перекладывающего на ЭВМ тяжесть трудных решений, то экспертные системы ориентированы на творческий подход пользователя, способного самостоятельно принимать ответственные решения с учетом профессиональных знаний, представляемых ему системой.

Хотя создание «подлинного» искусственного интеллекта вряд ли можно считать событием обозримого будущего, уже сегодня компьютеры обладают достаточной степенью автономности и неконтролируемости со стороны человека. А это порождает недоверие к результатам переработки информации, включая ее получение, хранение, преобразование и передачу.

Эти проблемы большей частью имеют технический или практический характер, а потому в принципе разрешимы. Намного сложнее обеспечить полный контроль над качеством проделанной компьютером работы и соответствием полученных результатов поставленной задаче. При определенном количестве данных и определенной скорости их обработки, мы не можем быть уверены в достоверности получаемых результатов, поскольку средства и методы контроля ограничены, а сам человек не в состоянии проверить многие даже относительно короткие последовательности операций, выполняемых обычными компьютерами.

Таким образом, у новых технологий научного исследования и экспертных систем имеется своя «ахиллесова пята»: они могут быть продуктивны лишь в том случае, если наряду с ними будет развиваться сфера, обеспечивающая надежные методы контроля над машинными операциями и компьютерными вычислениями.

Вопросы семинара

Взаимосвязь науки, техники и общества.

Социальная организация общества и их типологии.

Темы рефератов

Проблема искусственного интеллекта.

Экспертные системы и новые технологии научного исследования80

Новые стратегии научного исследования и освоение саморазвивающихся синергетических систем.

Литература

рядущее постиндустриальное общество. Опыт социального прогнозирования. М.:1999.

Кастельс Мануэль. Информационная эпоха: экономика, общество и культура. 1999.

ретья волна. М.: ООО "Фирма «Издательство ACT», 1999.