Искусственный интеллект
Информация - Компьютеры, программирование
Другие материалы по предмету Компьютеры, программирование
и приведение в соответствие с быстро меняющейся ситуацией, отображаемой в базе данных без применения современных компьютеров, неосуществимо. Более того, экспертные системы - это не просто сублимированные знания экспертов, превращенные в набор программ, но, что особенно важно, это - знания, способные "автономно" работать в режиме реального времени и даже обрабатывать гигантские массивы данных, необходимых для принятия адекватных решений с минимальным риском быстрее, чем это способен делать эксперт - человек.
Но в отношении к создателям экспертных систем есть как их сторонники, так и их противники. Но скептицизм этот подрывается объективно быстрым процессом распространения таких систем. Ведь то, что в недалеком прошлом было в области фантастики, сейчас реальность. Экспертные системы используются в таких ответственных ситуациях, как, например, в качестве пилотов самолетов, диспетчеров АЭС и т.д. Экспертные системы насчитывают многие сотни тысяч правил. С их помощью они не только способны решать основные задачи, но и совершать целый ряд процедур и операций, облегчающих общение с пользователем и делающих это общение дружественным. Важнейшая отличительная черта экспертных систем состоит в том, что все системы этого класса обладают способностью к объяснению своих действий. Они в состоянии объяснить пользователю, как и почему, на каком основании они пришли к тому или иному выводу, рекомендации, решению или диагнозу. Эта "открытость" для скептического контроля и анализа дает возможность проследить за правильностью логических рассуждений экспертной системы и оценить уровень доказательности аргументов. Экспертная система способна также задавать уточняющие вопросы, определять, каких данных и знаний ей не хватает, уточнять смысл поставленной задачи и т.д. Самый главный философско-социальный аспект, связанный с построением и эксплуатацией экспертных систем, касается ситуационного изменения проблем и объектов, к которым относятся экспертные знания. Эксперт в состоянии быстро фиксировать изменения в ситуации, трансформировать свободную интуицию, модифицировать память, создавать новые знания. Экспертные системы последующих поколений, которым еще предстоит возникнуть, должны будут приобрести способность к творческой модификации и развитию знаний, иначе их возможности к развитию окажутся сильно ограниченными. Трудно сейчас сказать, появятся ли у экспертных систем способности к спонтанному творчеству. Несмотря на безусловный оптимизм некоторых энтузиастов искусственного интеллекта, большинство современных специалистов продолжают считать, что творчество - исключительная и притом нетехнологизируемая прерогатива естественного интеллекта, его изначальный божественный импульс. Если все же экспертной системе удастся преодолеть барьер творчества, то у человека действительно появится серьезный соперник, а сублимация и автономизация знаний станет свершившимся фактом. В этом случае придется по - новому осмыслить платоновское "царство идей".
Необходимо остановиться еще на одном вопросе, имеющем первостепенное философское значение. Это вопрос о компьютерном понимании.
Понимание представляет собой гносеологический акт, принципиально отличающийся от объяснения тем, что первое фиксирует индивидуальные черты, детали, поступки и ситуации и осуществляется на чисто личностном, неформальном уровне. Если индивид А понимает другого индивида - В, то это означает, что имеется некий надличностный слой, который позволяет А и В устанавливать некоторые общие соответствия смыслов и значений, совершаемых ими поступков и действий, речевых актов, языковых выражений, а также поступков и действий других людей и индивидуально неповторимых событий.
Различие между объяснением и пониманием легко проецируется на проблематику информационной эпистемологии. Выше уже говорилось, что способность объяснять, или наличие объясняющих подпрограмм является характерной чертой и признаком всех экспертных систем. Возникает вопрос: способны ли они или другие системы искусственного интеллекта также и к пониманию? Для этого следовало бы точно определить, что имеется в виду под пониманием. Понимание есть процесс построения знаний из того, что не является знанием, т.е. из результатов непосредственных контактов человека с внекогнитивной средой. Понимание в этом смысле есть процесс рационализации внерационального. Для А понять В - значит установить соответствия между языковыми структурами и рациональными компонентами интеллектуальной деятельности В с аналогичными компонентами и структурами своей собственной интеллектуальной деятельности.
Если вспомнить пилишинскую идею трансдьюера и роль функциональных архитектур в процессе переработки внезнаковой информации в знаковую и трансформации последней из одних форм в другие, то нетрудно заметить, что сложные иерархические системы, возникающие в процессе компьютерной переработки данных, в общем и целом могут подпадать под определение процессов и процедур, фигурирующих в гипотезе понимания. Пройдет еще немало времени, прежде чем мы разберемся в том, что представляет собой человеческое понимание, и только после этого сможем ответить на вопрос, что такое понимание компьютерное. Но уже сейчас можно утверждать, что наука находится на пути к созданию теории компьютерного понимания в самом широком смысле этого слова. В скором времени мы столкнемся с достаточно интеллектуальными роботами и компьютерами. В этом слу