Современные философско-теоретические и экспериментально-технологические проблемы создания искусственного интеллекта

Искусственный интеллект сегодня постоянно находится в центре внимания научных исследований. На наш взгляд, это обусловлено непре- кращающимися процессами создания новых и усовершенствования уже существующих компьютерных технологий, а также попытками не просто смоделировать с помощью современных технологий человеческий интел­лект, но и понять и исследовать его во всем многообразии. Поэтому неслу­чайно в сфере создания искусственный аналогов отдельных функций че­ловеческого интеллекта концентрируются наибольшие усилия программи­стов, лингвистов, психологов, математиков, инженеров; этот список можно включить представителей практически всех научных специальностей. Именно здесь решаются многие коренные вопросы, связанные с путями развития научной мысли, с воздействием достижений в области вычисли­тельной техники на жизнь будущих поколений людей^[1].

Попытки построить машины, способные к разумному поведению, в значительной мере были вдохновлены идеями математиков Норберта Ви­нера, Джона фон Неймана и Алана Тьюринга. Винер, помимо математиче­ского образования обладал широкими познаниями в других областях, включая нейропсихологию, медицину, физику и электронику. Он был убе­жден, что наиболее перспективны научные исследования в так называемых пограничных областях, которые нельзя отнести к той или иной конкретной дисциплины. Они лежат где-то на стыке наук, поэтому к ним обычно не подходят столь строго. Таким образом, междисциплинарность - крае­угольный камень современной науки. Винеру и его сотруднику Д. Бигелоу принадлежит разработка принципа «обратной связи», который был успеш­но применен при разработке нового оружия с радиолокационным наведе­нием. В основу разработанных Винером и Бигелоу систем наведения были положены тонкие математические методы; при малейшем изменении от­раженных от самолета радиолокационных сигналов они соответственно изменяли наводку орудий, то есть, заметив попытку отклонения самолета от курса, они тотчас рассчитывали его дальнейший путь и направляли ору­дия так, чтобы траектории снарядов и самолетов пересеклись. В дальней­шем Винер пытался разработать на принципе обратной связи теории как машинного, так и человеческого разума. Он доказывал, что именно благо­даря обратной связи все живое приспосабливается к окружающей среде и добивается своих целей. «Все машины, претендующие на разумность», - писал он, - «должны обладать способностью преследовать определенные цели и приспосабливаться, т.е. обучаться».

В 1948 году выходит книга Винера, в которой он заложил фунда­мент новой науки, названной им кибернетикой, что в переводе с греческо­го означает рулевой". Следует отметить, что принцип «обратной связи», введенный Винером, был в какой-то степени предугадан Сеченовым в опи­санном им в книге «Рефлексы головного мозга» (1863 г.) феномене «цен­трального торможения», т. е. почти за 100 лет до Винера. Последний рас­сматривался как механизм регуляции деятельности нервной системы и лег в основу многих моделей произвольного поведения в отечественной пси­хологии. Таким образом, кибернетика возникла на стыке многих областей знания: математики, логики, семиотики, биологии, социологии. Обоб­щающий характер кибернетических идей и методов сближает науку об управлении, каковой является кибернетика, с философией. Задача обосно­вания исходных понятий кибернетики, особенно таких, как информация, управление, обратная связь и др. требуют выхода в более широкую, фило­софскую область знаний, где рассматриваются самые общие закономерно­сти познания.

Следующим этапом развития взглядов на искусственный интеллект стал нейронный подход, основоположником которого был нейрофизиолог Уоррен Маккалох, обладавший, как и Винер, философским складом ума и широким кругом интересов. В 1942 г. Маккалох, участвуя в научной кон­ференции в Нью-Йорке, услышал доклад одного из сотрудников Винера о механизмах обратной связи в биологии. Высказанные в докладе идеи пере­кликались с собственными идеями Маккалоха относительно работы голов­ного мозга. В течение следующего года Маккалох в соавторстве с матема­тиком Уолтером Питтсом, разработал теорию деятельности головного моз­га^[2]. Эта теория и являлась той основой, на которой сформировалось ши­роко распространенное мнение, что функции компьютера и мозга в значи­тельной мере сходны^[3].

Исходя отчасти из предшествующих исследований нейронов (актив­ных основных клеток, составляющих нервную систему животных), Макка­лох совместно с Питтсом выдвинули гипотезу, что нейроны можно упро­щенно рассматривать как устройства, оперирующие двоичными числами. Двоичные числа, состоящие из цифр единица и нуль, - рабочий инстру­мент одной из систем математической логики. Английский математик ХІХв. Д. Буль, предложивший эту систему, показал, что логические ут­верждения можно закодировать в виде единиц и нулей, где единица соот­ветствует истинному высказыванию, а нуль - ложному, после чего этим можно оперировать как обычными числами. В 30-е годы XX в. пионеры информатики, в особенности американский ученый К. Шеннон, поняли, что двоичные единица и нуль вполне соответствуют двум состояниям электрической цепи (включено, выключено), поэтому двоичная система идеально подходит для электронно-вычислительных устройств. Маккалох и Питтс предложили конструкцию сети из электронных «нейронов» и по- каза-ли, что подобная сеть может выполнять практически любые вообра­зимые числовые или логические операции. Далее они предположили, что такая сеть в состоянии также обучаться, распознавать образы, обобщать, т.е. она обладает всеми чертами интеллекта^[4].

Теории Маккаштоха-Питгса в сочетании с книгами Винера^[5] вызва­ли огромный интерес к разумным машинам. В 40-60-е годы все больше ученых из университетов и частных фирм напряженно работали над тео­рией функционирования мозга и пытались создать электронные модели нейронов и нейронных сетей.