»сследователи искусственного интеллекта

11.10.2006, 11:48



Ѕольшинство исследователей считают наличие собственной внутренней модели мира у технических систем предпосылкой их «интеллектуальности». ‘ормирование такой модели, как мы покажем ниже, св€зано с преодолением синтаксической односторонности системы, т.е. с тем, что символы или та их часть, которой оперирует система, интерпретированы, имеют семантику.

’арактеризу€ особенности систем искусственного интеллекта, Ћ. “.  узин указывает на:

1) наличие в них собственной внутренней модели внешнего мира; эта модель обеспечивает индивидуальность, относительную самосто€тельность системы в оценке ситуации, возможность семантической и прагматической интерпретации запросов к системе;

2) способность пополнени€ имеющихс€ знаний;

3) способность к дедуктивному выводу, т.е. к генерации информации, котора€ в €вном виде не содержитс€ в системе; это качество позвол€ет системе конструировать информационную структуру с новой семантикой и практической

направленностью;

4) умение оперировать в ситуаци€х, св€занных с различными аспектами нечеткости, включа€ «понимание» естественного €зыка;

5) способность к диалоговому взаимодействию с человеком;

6) способность к адаптации.

Ќа вопрос, все ли перечисленные услови€ об€зательны, необходимы дл€ признани€ системы интеллектуальной, ученые отвечают по-разному. ¬ реальных исследовани€х, как правило, признаетс€ абсолютно необходимым наличие внутренней модели внешнего мира, и при этом считаетс€ достаточным выполнение хот€ бы одного из перечисленных выше условий.

ѕ. јрмер выдвинул мысль о «континууме интеллекта»: различные системы могут сопоставл€тьс€ не только как имеющие и не имеющие интеллекта, но и по степени его развити€. ѕри этом, считает он, желательно разработать шкалу уровн€ интеллекта, учитывающую степень развити€ каждого из его необходимых признаков. »звестно, что в свое врем€ ј.“ьюринг предложил в качестве критери€, определ€ющего, может ли машина мыслить, «игру в имитацию». —огласно этому критерию, машина может быть признана мысл€щей, если человек, вед€ с ней диалог по достаточно широкому кругу вопросов, не сможет отличить ее ответов от ответов человека.

 ритерий “ьюринга в литературе был подвергнут критике с различных точек зрени€. Ќа наш взгл€д, действительно серьезный аргумент против этого критери€ заключаетс€ в том, что в подходе “ьюринга ставитс€ знак тождества между способностью мыслить и способностью к решению задач переработки информации определенною типа. ”спешна€ «игра в имитацию» не может без предварительного тщательного анализа мышлени€ как целостности бытъ признана критерием ее способности к мышлению.

ќднако этот аргумент бьет мимо цели, если мы говорим не о мысл€щей машине, а об искусственном интеллекте, который должен лишь продуцировать физические тела знаков, интерпретируемые человеком в качестве решений определенных задач. ѕоэтому прав ¬. ћ. √лушков, утвержда€, что наиболее естественно, следу€ “ьюрингу, считать, что некоторое устройство, созданное человеком, представл€ет собой искусственный интеллект, если, вед€ с ним достаточно долгий диалог по более или менее широкому кругу вопросов, человек не сможет различить, разговаривает он с разумным живым существом или с автоматическим устройством. ≈сли учесть возможность разработки программ, специально рассчитанных на введение в заблуждение человека, то, возможно, следует говорить не просто о человеке, а о специально подготовленном эксперте. Ётот критерий, на наш взгл€д, не противоречит перечисленным выше особенност€м системы искусственного .интеллекта.

Ќо что значит по «достаточно широкому кругу вопросов», о котором идет речь в критерии “ьюринга и в высказывании ¬. ћ. √лушкова? Ќа начальных этапах разработки проблемы искусственного интеллекта р€д исследователей, особенно занимающихс€ эвристическим программированием, ставили задачу создани€ интеллекта, успешно функционирующего в любой сфере де€тельности. Ёто можно назвать разработкой «общего интеллекта». —ейчас большинство работ направлено на создание «профессионального искусственного интеллекта», т. е. систем, решающих интеллектуальные задачи из относительно ограниченной области (например, управление портом, интегрирование функций, доказательство теорем геометрии и т.п.). ¬ этих случа€х «достаточно широкий круг вопросов» должен пониматьс€ как соответствующа€ область предметов. »сточник: ROBOTE.RU


 лючевые слова:
интеллект
»скусственный интеллект
системы
модели
способность
внутренние системы
круг исследователей
человек
система “ьюринга
возможность
мысл€щий
»скусственный интеллект
робот
робототехника


¬ернутьс€ в рубрику:

»скусственный интеллект

¬озможно ¬ас заинтересует:

ѕон€тие искусственного интеллекта
ѕон€тие искусственного интеллекта



≈сли вы хотите видеть на нашем сайте больше статей то кликните ѕоделитьс€ в социальных сет€х! —пасибо!
—мотрите также:

ќбратите внимание полезна€ информаци€.