Способность мышления, рационального познания. Латинский перевод древнегреческого понятия нус («ум»), тождественный ему по смыслу

Вид материала

Документы

Содержание Проблемы создания искусственного интеллекта Искусственный рефлекс Искусственный интеллект Разум – умение анализировать общую задачу и выбрать, из множества, локальный анализ, соответствующий конкретной задаче. Искусств Опасно разумен Проблема искусственного разума скоро будет решена Пробуждение кибер сознания. Мы распространим такие машины всюду. Искусственный отбор роботов. Вы подразделяете искусственный интеллект на cобственно искусственный интеллект (ИИ) и искусственный разум (ИР). В чем разница? Колонизация космоса Еськов Кирилл. Наш ответ Фукуяме Элвин Тоффлер Технологическая сингулярность Технологи́ческая сингуля́рность Возникновение искусственного интеллекта В будущее - без зубов? Красота в объеме Жить будем дольше! Не прошло и 40 000 лет... ... Полное содержание

Подобный материал:

• Становясь сосудом чести в господнем служении, 2953.87kb.
• Тема: Понятия. Основные операции логического мышления, 1261.28kb.
• Ф. Ангельс Родоначальник Имунуил Кант, 155.05kb.
• 1. Общая характеристика процесса познания: чувственная и логическая ступени познания, 1022.29kb.
• Подрыв рационального мышления и рефлексивное управление, 321.73kb.
• Подрыв рационального мышления и рефлексивное управление, 322.03kb.
• Урок 28 «Война лягушек и мышей», 1155.42kb.
• План. Сущность понятия. Содержание и объем понятия. Определение математических понятий., 84.97kb.
• "книга непрестанности осириса " 177, 7373.41kb.
• Гермес Трисмегист и герметическая традиция Востока и Запада, 6364.39kb.

	ИНТЕЛЛЕКТ (от лат. intellectus — познание, понимание, рассудок), способность мышления, рационального познания. Латинский перевод древнегреческого понятия нус («ум»), тождественный ему по смыслу. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, раздел информатики, включающий разработку методов моделирования и воспроизведения с помощью ЭВМ отдельных функций творческой деятельности человека, решение проблемы представления знаний в ЭВМ и построение баз знаний, создание экспертных систем, разработку т. н. интеллектуальных роботов. КИБЕРНЕТИКА (от греч. kybernetike — искусство управления), наука об управлении, связи и переработке информации. Основной объект исследования — т. н. кибернетические системы, рассматриваемые абстрактно, вне зависимости от их материальной природы. Примеры кибернетических систем — автоматические регуляторы в технике, ЭВМ, человеческий мозг, биологические популяции, человеческое общество. Каждая такая система представляет собой множество взаимосвязанных объектов (элементов системы), способных воспринимать, запоминать и перерабатывать информацию, а также обмениваться ею. Современная кибернетика состоит из ряда разделов, представляющих собой самостоятельные научные направления. Теоретическое ядро кибернетики составляют информации теория, теория алгоритмов, теория автоматов, исследование операций, теория оптимального управления, теория распознавания образов. Кибернетика разрабатывает общие принципы создания систем управления и систем для автоматизации умственного труда. Основные технические средства для решения задач кибернетики — ЭВМ. Поэтому возникновение кибернетики как самостоятельной науки (Н. Винер, 1948) связано с созданием в 40-х гг. 20 в. этих машин, а развитие кибернетики в теоретических и практических аспектах — с прогрессом электронной вычислительной техники ЛОГИКА (греч. logike), наука о способах доказательств и опровержений; совокупность научных теорий, в каждой из которых рассматриваются определенные способы доказательств и опровержений. Основателем логики считается Аристотель. Различают индуктивную и дедуктивную логику, а в последней — классическую, интуиционистскую, конструктивную, модальную и др. Все эти теории объединяет стремление к каталогизации таких способов рассуждений, которые от истинных суждений-посылок приводят к истинным суждениям-следствиям; каталогизация осуществляется, как правило, в рамках логических. исчислений. Особую роль в ускорении научно-технического прогресса играют приложения логики в вычислительной математике, теории автоматов, лингвистике, информатике и др. ЛОГИЧЕСКАЯ ОШИБКА, вызывается нарушением правил или законов логики; признак формальной несостоятельности содержащих ее определений, рассуждений, выводов и доказательств. МНОЖЕСТВ ТЕОРИЯ, раздел математики, в котором изучаются общие свойства множеств, преимущественно бесконечных. Понятие множества — простейшее математическое понятие, оно не определяется, а лишь поясняется при помощи примеров: множество книг на полке, множество точек на прямой (точечное множество) и т. д. |[pic] | |Рисунок 3. Модуляция колебаний | |(сверху вниз): амплитудная, | |частотная и амплитудно-фазовая;| |S – амплитуда, t – время. | МОДУЛЯЦИЯ КОЛЕБАНИЙ, изменение амплитуды, частоты, фазы или др. характеристик колебаний по заданному закону, медленное по сравнению с периодом этих колебаний. Различают модуляцию колебаний амплитудную, частотную и фазовую (рис.3). НЕЙРОН (от греч. neuron — нерв), нервная клетка, состоящая из тела и отходящих от него отростков — относительно коротких дендритов и длинного аксона; основная структурная и функциональная единица нервной системы (см. схему). Нейроны проводят нервные импульсы от рецепторов в центральную нервную систему (чувствительный нейрон), от центральной нервной системы к исполнительным органам (двигательный нейрон), соединяют между собой несколько других нервных клеток (вставочные нейроны). Взаимодействуют нейроны между собой и с клетками исполнительных органов через синапсы. У коловратки число нейронов 102, у человека — более 1010. ПАРАДИГМА (от греч. paradeigma — пример, образец), в философии, социологии — исходная концептуальная схема, модель постановки проблем и их решения, методов исследования, господствующих в течение определенного исторического периода в научном сообществе. Смена парадигм представляет собой научную революцию. РАЗУМ, ум, способность понимания и осмысления. В ряде философских течений — высшее начало и сущность (панлогизм), основа познания и поведения людей (рационализм). РЕФРАКТЕРНОСТЬ (от франц. refractaire — невосприимчивый), в физиологии — отсутствие или снижение возбудимости нерва или мышцы после предшествующего возбуждения. Рефрактерность лежит в основе торможения. Рефрактерный период длится от нескольких десятитысячных (во многих нервных волокнах) до нескольких десятых (в мышечных волокнах) долей секунды. СИНАПС (греч. synapsis — соединение, связь), зона контакта между нейронами и другими образованиями (нервными, мышечными или железистыми клетками), служащая для передачи информации от клетки, генерирующей нервный импульс к другим клеткам. СИНАПТИЧЕСКИЕ ПОТЕНЦИАЛЫ, биоэлектрические потенциалы, возникающие в местах специализированных межклеточных контактов — синапсах — во время передачи возбуждения от одной клетки (пресинаптической) к другой (постсинаптической). СИНХРОНИЗАЦИЯ, приведение двух или нескольких процессов к такому их протеканию, когда одинаковые или соответствующие элементы процессов совершаются с неизменным сдвигом во времени либо одновременно (напр., речь оратора и переводчика при синхронном переводе, производственные операции). ЧАСТОТНАЯ МОДУЛЯЦИЯ, изменение частоты колебаний по заданному закону, медленное по сравнению с периодом этих колебаний.

	Заключение Многие споры вокруг проблемы создания искусственного интеллекта имеют эмоциональную подоплеку. Признание возможности искусственного разума представляется чем-то унижающим человеческое достоинство. Однако нельзя смешивать вопросы возможностей искусственного разума с вопросом о развитии и совершенствовании человеческого разума. Повсеместное использование ИИ создаёт предпосылки для перехода на качественно новую ступень прогресса, даёт толчок новому витку автоматизации производства, а значит и повышению производительности труда. Разумеется, искусственный разум может быть использован в негодных целях, однако это проблема не научная, а скорее морально-этическая. Однако развитие кибернетики выдвигает ряд проблем, которые все же требуют пристального внимания. Эти проблемы связаны с опасностями, возникающими в ходе работ по искусственному интеллекту. Первая проблема связана с возможной потерей стимулов к творческому труду в результате массовой компьютеризации или использования машин в сфере искусств. Однако в последнее время стало ясно, что человек добровольно не отдаст самый квалифицированный творческий труд, так как он для самого человека является привлекательным. Вторая проблема носит более серьезный характер, и на нее неоднократно указывали такие специалисты, как Н. Винер, Н. М. Амосов, И. А. Полетаев и др. Состоит она в следующем. Уже сейчас существуют машины и программы, способные в процессе работы самообучаться, т. е. повышать эффективность приспособления к внешним факторам. В будущем, возможно, появятся машины, обладающие таким уровнем приспособляемости и надежности, что необходимость человеку вмешиваться в процесс отпадет. В этом случае возможна потеря самим человеком своих качеств, ответственных за поиск решений. Налицо возможная деградация способностей человека к реакции на изменение внешних условий и, возможно, неспособность принятия управления на себя в случае аварийной ситуации. Встает вопрос о целесообразности введения некоторого предельного уровня в автоматизации процессов, связанных с тяжелыми аварийными ситуациями. В этом случае у человека, "надзирающим" за управляющей машиной, всегда хватит умения и реакции таким образом воздействовать на ситуацию, чтобы погасить разгорающуюся аварийную ситуацию. Таковые ситуации возможны на транспорте, в ядерной энергетике. Особо стоит отметить такую опасность в ракетных войсках стратегического назначения, где последствия ошибки могут иметь фатальный характер. Несколько лет назад в США начали внедрять полностью компьютеризированную систему запуска ракет по командам суперкомпьютера, обрабатывающего огромные массивы данных, собранных со всего света. Однако оказалось, что даже при условии многократного дублирования и перепроверки, вероятность ошибки оказалась бы столь велика, что отсутствие контролирующего оператора привело бы к непоправимой ошибке. От системы отказались. Люди будут постоянно решать проблему искусственного интеллекта, постоянно сталкиваясь все с новыми проблемами. И, видимо, процесс этот бесконечен.

Понятие искусственный интеллект, как впрочем и просто интеллект, весьма расплывчаты. Если обобщить все сказанное за последние тридцать лет, то оказывается, что человек просто хочет создать себе подобного в той или иной форме, хочет, чтобы какие-то действия выполнялись более рационально, с меньшими затратами времени и энергии. С конца 40-х годов ученые все большего числа университетских и промышленных исследовательских лабораторий устремились к дерзкой цели: построение компьютеров, действующих таким образом, что по результатам работы их невозможно было бы отличить от человеческого разума. В последнее время наблюдается возрастание интереса к искусственному интеллекту, вызванное повышением требований к информационным системам. Умнеет программное обеспечение, умнеет бытовая техника. Мы неуклонно движемся к новой информационной революции, сравнимой по масштабам с развитием Интернета, имя которой – искусственный интеллект. Искусственный интеллект является сейчас «горячей точкой» научных исследований. В этой точке, как в фокусе, сконцентрированы наибольшие усилия кибернетиков, лингвистов, психологов, философов, математиков и инженеров. Именно здесь решаются многие коренные вопросы, связанные с путями развития научной мысли, с воздействием достижений в области вычислительной техники и робототехники на жизнь будущих поколений людей. Здесь возникают и получают права гражданства новые методы научных междисциплинарных исследований. Здесь формируется новый взгляд на роль тех или иных научных результатов и возникает то, что можно было бы назвать философским осмыслением этих результатов. Поэтому я посчитал актуальным раскрыть данную тему в реферате. Терпеливо продвигаясь вперед в своем нелегком труде, исследователи, работающие в области искусственного интеллекта (ИИ), обнаружили, что вступили в схватку с весьма запутанными проблемами, далеко выходящими за пределы традиционной информатики. Оказалось, что прежде всего необходимо понять механизмы процесса обучения, природу языка и чувственного восприятия. Выяснилось, что для создания машин, имитирующих работу человеческого мозга, требуется разобраться в том, как действуют миллиарды его взаимосвязанных нейронов. И тогда многие исследователи пришли к выводу, что, пожалуй, самая трудная проблема, стоящая перед современной наукой – познание процессов функционирования человеческого разума, а не просто имитация его работы. Что непосредственно затрагивало фундаментальные теоретические проблемы психологической науки. В самом деле, ученым трудно даже прийти к единой точке зрения относительно самого предмета их исследований – интеллекта. Некоторые считают, что интеллект – умение решать сложные задачи; другие рассматривают его как способность к обучению, обобщению и аналогиям; третьи – как возможность взаимодействия с внешним миром путем общения, восприятия и осознания воспринятого. Тем не менее многие исследователи ИИ склонны принять тест машинного интеллекта, предложенный в начале 50-х годов выдающимся английским математиком и специалистом по вычислительной технике Аланом Тьюрингом. «Компьютер можно считать разумным, – утверждал Тьюринг, – если он способен заставить нас поверить, что мы имеем дело не с машиной, а с человеком». Искусственный интеллект – новая информационная революция Только создав Разум творец смог почувствовать себя Творцом В.В. Головачев

Проблемы создания искусственного интеллекта

В 1993 году математик и писатель Вернор Виндж в статье «Грядущая технологическая сингулярность: как выжить в пост-человеческую эру» сформулировал ряд ключевых позиций, касающихся нашего ближайшего будущего. Одной из особенностей XXI века является ускорение технического прогресса. Человечество стоит на грани перемен, которые сравнимы с появлением разумного человека на земле. Главная причина этих перемен в том, что совершенствование и развитие техники приводит к тому, что техника становится всё более изощрённой и «умной». Всё это ведёт к созданию сущности с интеллектом, превышающим человеческий. Видится несколько путей, по которым наука может достичь такого прорыва: 1. Компьютеры обретут «сознание», и возникнет сверхчеловеческий интеллект. (В настоящее время нет единого мнения о том, сумеем ли мы создать машину, равную человеку, однако, если это получится, несомненно, вскоре затем можно будет сконструировать еще более разумные существа). 2. Крупные компьютерные сети (и их объединенные пользователи) могут «осознать себя» как сверхчеловечески разумные сущности. 3. Машинно-человеческий интерфейс станет настолько тесным, что интеллект пользователей можно будет обоснованно считать сверхчеловеческим. 4. Биология может обеспечить нас средствами улучшения естественного человеческого интеллекта. Первые три возможности напрямую связаны с совершенствованием компьютерного аппаратного обеспечения. Четвёртая возможность также зависит от этого, хотя и косвенно. Прогресс аппаратного обеспечения на протяжении уже нескольких десятилетий поразительно стабилен. Исходя из этой тенденции, Виндж делает выводы, что интеллект, превосходящий человеческий, появится в течение ближайших тридцати лет, между 2005 и 2030 годами. Заявление это было сделано ещё в 1993 году, а в 2004 автор, дополняя свою статью комментариями, подтвердил свою уверенность в этих сроках. Скорее всего, он опирался на реализацию закона Мура, утверждающего, что количество транзисторов на новых кристаллах микропроцессоров удваивается каждые полтора года. Как раз между 2015–2030 годами вычислительная мощность компьютеров сравняется с мощью человеческого мозга, оцениваемой в 1016 операций в секунду (а затем превзойдёт её). Возникает вопрос: каковы будут последствия научного прорыва и появления сверхчеловеческого разума? Автор статьи даёт свой ответ на этот вопрос. Прогресс, направляемый интеллектом, превосходящим человеческий, станет значительно более стремительным. Нет оснований полагать, что прогресс не станет плодить всё более разумные сущности ускоряющимися темпами. Лучшая аналогия, которую можно здесь провести – наше эволюционное прошлое. Животные могут приспособиться и проявлять изобретательность, но скорость эволюции ограничена естественным отбором. В случае естественного отбора мир сам выступает в роли собственного симулятора. Мы с вами обладаем способностью усваивать окружающий мир и выстраивать у себя в голове причинно-следственные связи, поэтому мы решаем многие проблемы в тысячи раз быстрее, чем механизм естественного отбора. Когда же появится возможность просчитывать эти модели с более высокими скоростями, мы войдём в режим, который отличается от нашего человеческого прошлого не менее радикально, чем мы, люди, сами отличаемся от низших животных. Изменения будут развиваться по экспоненте без всякой надежды на восстановление контроля над ситуацией. Это событие Виндж назвал Сингулярностью и определил ее так: «Это точка, в которой наши старые модели придётся отбросить, воцарится новая реальность. Это мир, очертания которого будут становиться всё четче, надвигаясь на современное человечество, пока эта новая реальность не заслонит собой окружающую действительность, став обыденностью. И всё же, когда мы такой точки, наконец, достигнем, это событие все равно станет великой неожиданностью и ещё большей неизвестностью». Термин сингулярность (лат. singularis – отдельный, особый) заимствован у астрофизиков, которые используют его при описании космических черных дыр и, в некоторых теориях, начала вселенной – точки с бесконечно большими массой и температурой и нулевым объемом. Математически сингулярность – точка функции, значение функции в которой стремится к бесконечности, либо другие подобные «интересные» точки. Искусственный интеллект. Характеристики объекта. В этом месте предлагаю вернуться к началу и попытаться определить, что же конкретно специалисты, занимающиеся проблемами ИИ, понимают под Искусственным интеллектом? Выясняется, что единого мнения нет. Как нет его и по поводу более привычных нам категорий - интеллект, сознание, разум, понимание. Когда начинаешь специально искать ответы на эти вопросы, натыкаешься на вопиющую сумятицу. И соглашаешься с критиком проекта ИИ Роджером Пенроузом, который в своей интереснейшей книге «Тени разума», пишет именно об этом: «Я часто с некоторым замешательством обнаруживаю, что употребление всех этих слов, столь очевидное для меня, не совпадает с тем, что полагают естественным люди», и далее «Нам придется до некоторой степени положиться на свое интуитивное восприятие действительного смысла этих слов.» Ясно, что при таком положении вещей, трудно ожидать осмысленного и прогнозируемого результата. По моему мнению, говоря об Искусственном интеллекте, мы должны рассматривать объект, который, как минимум: способен получать адекватную информацию об окружающей среде, включая в это понятие и себя самого; концептуализировать полученную информацию; образовывать, в рамках концептуального пространства, понятия, в том числе, абстрактные. Реализация сегодня. В настоящее время реализация проекта ИИ продвигается по нескольким основным направлениям, привлекательным для инвесторов: 1. Разработка программных продуктов для роботов. Подобными работами занимается, например, фирма RWI Division, автор так называемой «центральной нервной системы для роботов», связывающей все периферийные блоки робота с единым компьютерным модулем. На основе такой технологии были созданы шагающий робот Ariel для подводного разминирования, набор небольших подводных лодок, имитирующих подвижность и маневренность стай рыб, робот Holon с 36 степенями свободы, несколько серий роботов STRIDE для выполнения разведывательных действий в областях со сложным рельефом, в городской местности и т. д. 2. Автономные агенты. Технологии автономных агентов хороши, прежде всего, тем, что позволяют разработчику, не знающему точного способа решения задачи или оптимальных параметров управления процессами, обойтись минимумом усилий, создав только один прототип агента, содружество которых затем запускается в компьютерную среду (например, в распределенную сеть) и достаточно эффективно выполняет черновую переработку информации, адаптируясь к окружающей среде и постепенно достигая поставленной цели. Разработчики таких систем считают, что агент должен делать за пользователя в Интернете все – надо просто послать его за нужной информацией или файлом, и он принесет его «на блюдечке». В более глобальной перспективе предполагается перенести на агентов и работу по электронной коммерции, когда продавцами и ассистентами будут выступать программы, а людям остается только подсчитывать прибыль. 3. Нейронные сети. В мозгу человека примерно 1 трлн. нейронов с огромным числом соединений между ними. Смоделировать такую систему на компьютере пока невозможно, а вот сымитировать поведение более простых существ, например нематоды, имеющей всего 302 нейрона, уже не представляет сложности. Кливлендский университет выполнил такую работу, и процесс поиска компьютерной нематодой пищи в лабиринте полностью совпал с аналогичным процессом, выполняемым живым прототипом. Следующий проект исследователей – создание виртуального таракана, у которого нейронов побольше. 4. Клеточные автоматы. Клеточные автоматы (КА) применяются сегодня в самых разных областях. Основным преимуществом данной технологии считается самостоятельное развитие системы и теоретическая возможность создания самовоспроизводящихся автоматов, которую Фон Нейман доказал в своей классической статье Theory of Self-Reproducing Automata (такой автомат требует десятков тысяч ячеек, каждая из них может находиться в одном из 29 состояний). 5. Искусственная жизнь. Вопросы создания кибернетических устройств – полностью электронных или построенных на базе живых существ и способных эффективно выполнять присущие человеку действия, как интеллектуальные, так и двигательные, – привлекают активное внимание разработчиков, потому что сулят прекрасный возврат инвестиций. Сервер приложений Klone Server поддерживает работу автономных агентов (интерактивных персонажей), которые общаются с посетителями сайта на естественном языке. Пока они способны отвечать на 20% вопросов, что обеспечивает 80% всех потребностей посетителей в информации. 6. Биотехнологии. Лос-анджелесский университет в сотрудничестве с исследовательской лабораторией компании Hewlett-Packard сообщил о первых достижениях в области молекулярных процессоров. Ученые смогли создать группу молекул, работающую по принципу транзистора. Как обещается, в крупинке песка удастся реализовать мощь 100 рабочих станций. 7. Игрушки. Роботы активно используются и в индустрии развлечений. С октября компания MGA Entertainment продает интерактивного медведя Koby, который благодаря встроенной микросхеме распознавания речи RSC-264T и нейрочипу способен общаться с ребенком, произносить десятки фраз, выполнять 400 последовательностей движений и проявлять 17 видов активности; он может даже попросить, чтобы с ним поиграли или его погладили. Таково положение дел сегодня. Но это не отменяет наступление сингулярности, а значит, выводит на первое место проблему, которая практически не волнует сегодня ни одного инвестора: что делать, что бы человек сохранил достойное место в мире, в котором появится искусственный интеллект. Место, достойное человека. Решение указанной проблемы затрагивает два аспекта: Первый: по мнению Ника Бострома, профессора факультета философии, логики и научной методологии Лондонской школы экономики: «Сильный и все увеличивающийся прессинг будет улучшать искусственный интеллект (ИИ) вплоть до человеческого уровня. Если найдется способ гарантировать, что сверхчеловеческий ИИ будет подчиняться людям, то такой интеллект будет создан. Если нет возможности это гарантировать, тем не менее, вероятно, он все равно будет создан.» Один из самых известных британских футурологов - Ян Пирсон опубликовал прогноз на ближайшие 30 лет с точными датами 500 событий. Вот некоторые из дат этого прогноза: после 2011 г. практически все программное обеспечение будет писаться машинами; после 2030 г. роботы и физически, и умственно превзойдут людей, и, скорее всего, не захотят терпеть диктата своих создателей-людей; к 2030 г. нанотехнология позволит напрямую подключать компьютер к человеческому мозгу на молекулярном уровне, что в свою очередь позволит «скидывать на диск» свое сознание. Предсказание будущего, конечно, не является точной наукой. Однако Пирсон уже доказал свои способности: первый список «памятных дат будущего», опубликованный в 1991 г., сбылся на 85%. Реальность создания ИИ заставляет нас думать о возможных способах контроля и управления ситуацией в новых условиях. По нашему мнению, мы должны включить устройства-посредники в состав внешних и внутренних элементов нашего тела, замкнутых на нашу нервную систему и управляемых непосредственно мозгом. Только тогда мы сохраним управление в своих руках. Мы должны оснастить свой организм устройствами и датчиками, способными снабдить наш мозг достаточным объемом данных в режиме on line, для анализа ситуации и генерации адекватных решений. Работы в этом направлении уже ведутся. Достаточно упомянуть об опытах профессора Питера Тэдди, имплантировавшего микрочип под кожу сорокавосьмилетнего профессора кибернетики Кевина Уорвика. По мнению Уорвика проводимые эксперименты должны способствовать развитию способностей человека через технологическое усовершенствование мозга. Возможность видеть в недоступных глазу спектрах и слышать в недоступных уху диапазонах, а также общаться с компьютерами и друг с другом на уровне нервных импульсов окажется очень кстати, учитывая предсказываемое Уорвиком «наступление машин». Такое заглавие имеет одна из его книг, как и многие другие, посвященная развитию робототехники. Экспериментируя с самообучающимися роботами, Уорвик пришел к выводу, что сравнительно несложные ныне искусственные мозги потенциально способны на многое. А потому нужно развивать и человеческую нервную систему, интегрируя технологии «в плоть и кровь». Второй аспект. Как продемонстрировал в своих произведениях Айзек Азимов, одним из способов ограничения деятельности ИИ является создание неизменяемого программного ядра, содержащего основные правила взаимоотношений ИИ и человека. Однако даже у самого изобретателя этих правил возникали сомнения в их действенности. Жизнь слишком разнообразна и сложна, что бы поведение существа с интеллектом, превосходящим человеческий, можно было организовать таким простым способом. Мне кажется, формирование психической реальности у разумного существа любой природы происходит по одним и тем же законам. И если мы не сможем встроить в ИИ что-то подобное этическому самосознанию, базирующемуся на человеческой этике, мы получим Франкенштейна. Однако, есть ли возможность на уровне программы отразить реальную систему ценностей человека. Да и есть ли она сегодня!? Вот вопрос, на который необходимо найти ответ как можно скорее.