Проблеми штучного інтелекту
Курсовой проект - Психология
Другие курсовые по предмету Психология
Міжнародною фіршбурзькою групою був складений список задач, що стосуються штучного інтелекту. Другим пунктом у цьому списку ставала машинна творчість в області музики, поезії, живопису. Вже описана вище проблема машин у розумінні природної мові тісно повязана з проблемою виділення структурних інваріантів. Один смисл може бути виражений різними словами, тому ця проблема також торкається вивчення закономірностей варіювання деяких ситуацій, що зберігають інваріант смисл. Таким чином, дана проблема тісно повязана з психологією творчості і дослідженнями творчого процесу а також кібернетикою і проблемою розуміння машинами мови.
Основним сучасним методом вивчення транспортування є метод моделювання, що розроблений Захриповим для дослідження деяких функцій композитора і музикознавця. Цей метод полягає у штучному відтворенні властивостей і якостей обєкта. Аналіз машинних результатів дозволяє оцінити вірність гіпотез і ступінь вивченості обєкту.
Не звертаючи уваги на популярність і розвиненість теми машинної творчості, багато хто вважає, що такі явища як інтуїція, інсайт, не піддаються алгоритмізації, на основі якої і побудовані сучасні обчислювальні машини. Також існує думка (Захрипов, Моделювання творчості), що творчість частково складається з логічних структур і задача полягає саме у їх вивченні. А варіювання, що також у деякій мірі включене в алгоритми машини створює деяку свободу дій і являється одним з суттєвих елементів творчого процесу. Інакше кажучи, Захрипов стверджує, що варіювання елементів складає основний принцип художньої творчості і, можливо, будь-якій творчості взагалі.
Критика штучного інтелекту.
У попередніх частинах роботи було розглянуто минуле і сучасне штучного інтелекту. Отже, що підвести логічний підсумок слід розглянути прогнози на його майбутнє. Велика кількість вчених, протягом останніх шести десяти років працювала над проблемою створення штучного інтелекту і, в ході своєї роботи, вони доходили деяких висновків щодо перспектив цієї галузі. Вчені різних галузей по різному ставилися до ідеї створення штучного інтелекту, тому я розглянула це питання з точки зору кібернетики і психології, двох основних наук у цій галузі.
Алан Тюринг був одним з першопроходців в області штучного інтелекту, і він представив у своїй роботі одну з найоригінальніших ідей минулого століття: гру в імітації, або тест Тюринга. Він запропонував визначати здатність машини до мислення шляхом перевірки, чи зможе вона впевнити свого співрозмовника у тому, що вона людина. Цей підхід можна вважати вірним, якщо враховувати, що ми не в змозі спостерігати за процесами мислення і судимо про його наявність тільки з результатів, а отже і про наявність машинного мислення слід також судити виходячи з результатів. Також Тюринг окреслює, що саме слід вважати за машин у такому випадку. Шляхом відсіву, він виділяє ЕОМ з-поміж усіх можливих варіантів (наприклад штучно створена людина) і пояснює деякі принципи їх роботи.
Тюринга цікавило не те, наскільки добре зможуть проходити сучасні на той час ЕОМ гру в імітацію, а те, чи можуть бути в майбутньому такі, що справді це зможуть. Вчений цікавиться потенціалом штучного інтелекту. Тюринг говорить, що він вірить у те, що через 50 років будуть існувати машини, які б змогли обманювати співрозмовника протягом як мінімум 5 хвилин. І, на противагу своєму ставленню до проблеми, приводить точки зору протилежні почергово розгляд спростовуючи їх.
У своїй роботі Что же могут машины? (1975) Бірюков становить питання про можливості штучного інтелекту і людини як центральне питання кібернетики. На основі аналізу робіт, він виносить два підходи до цієї проблеми. Перший, який він називає Кібернітичним оптимізмом, зазвичай підтримують представники технічних напрямків наук, а протилежний йому представники гуманітарних областей науки. Але, у той самий час, відкидання прихильниками другої теорії можливості машин імітувати деякі окремі сфери людської психіки відкриває перед кібернетиками нові поля діяльності. Але така занадто позитивна точка зору багатьох кібернетиків призвела до того, що у науковій літературі США і Заходу мало кваліфікованих робіт, що тверезо б осмислювали можливості і обмеження нового наукового напрямку.
Як одного з найвагоміших критиків штучного інтелекту Бірюков згадує Дрейфуса і його працю Чого не можуть машини. Він підкреслює, що Дрейфус був компетентним у питаннях кібернетики і міг розмовляти з представниками течії кібернетичного оптимізму на знайомій їм мові. Його книга розкривала точку зору лінії скептичного ставлення до створення мислячих машин, і Бірюков стверджує, що матеріал цієї книги може сприяти поглибленню розуміння проблеми.
Також автор торкається проблеми психології, він каже, що взаємодія штучного інтелекту і психології сприяє теоретичному і експериментальному дослідженням пізнавальної діяльності, сприяє розробці нових психологічно-кібернетичних теоретичних моделей інтелекту.
Дж. Серл вчений у своїй праці Свідомість, мозок і програми розрізняє два напрямки розвитку штучного інтелекту: сильний і слабкий. Поняття сильного штучного інтелекту має на увазі, що компютер це не просто інструмент у дослідження свідомості, а, певним чином, свідомість, адже вони володіють когнітивними станами. З точки зору слабкого штучного інтелекту, основною цінністю компютера у вивченні свідомості є те, що він дає нам потужний інструмент. У св