Наука Алексеева И.Ю., Никитина Е.А. Интеллект и технологии. Монография

Интеллект и технологии. Монография

Возрастное ограничение: 0+
Жанр: Наука
Издательство: Проспект
Дата размещения: 25.02.2016
ISBN: 9785392204434
Язык:
Объем текста: 107 стр.
Формат:
epub

Оглавление

Монография. Введение

Глава 1. Интеллект в обществе знаний

Глава 2. Многообразие подходов к пониманию интеллекта

Глава 3. Субъект, познание, интеллект

Глава 4. Интеллект и неявное знание

Глава 5. Естественный интеллект и искусственный интеллект

Глава 6. Гуманитарные технологии и перспективы интеллекта

Заключение



Для бесплатного чтения доступна только часть главы! Для чтения полной версии необходимо приобрести книгу



Глава 5.
ЕСТЕСТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ


5.1. Может ли машина мыслить (60–70-е годы XX века), или Зачем техносреде интеллект (начало XXI века)?


В 60–70 годы XX века были весьма популярны дискуссии на тему «Может ли машина мыслить?» Спорили о том, может ли машина, обладающая искусственным интеллектом, считаться субъектом познания или же субъектом может быть только человек? Чем естественный интеллект отличается от искусственного интеллекта?


Проводили аналогии между функциями головного мозга и функциями компьютерного процессора. И действительно, в течение всей своей жизни каждый человек «обрабатывает» огромные массивы информации; ежедневно мы сталкиваемся, говоря на языке информатики, с проблемой получения (сбора), обработки, хранения, передачи и распространения информации для обеспечения различных видов своей деятельности и приобретения знаний, на основании которых мы принимаем решения и действуем.


В чем состоит преимущество мышления человека по сравнению с компьютерным мышлением? В чем заключается ограниченность человеческого мышления? Выяснилось, что компьютеру не свойственны эмоции, творчество, любовь, сознание, свобода воли; в свою очередь, человек устает, ошибается, неоднозначно трактует предъявляемую информацию. Постепенно кристаллизовалась компьютерная метафора мышления, сознания человека. Многие вопросы, поставленные в дискуссиях тех лет, получили в наши дни ясные ответы и практическое разрешение. Некоторые же вопросы, в частности классический вопрос «может ли машина мыслить?», остались, как представляется, в своем историческом времени.


Отметим, что именно в те годы, под влиянием интенсивно развивающегося комплекса дисциплин информатики и кибернетики, а также роста теоретических исследований феномена информации в условиях разворачивающейся информационной революции, начинает формироваться информационно-технологическое направление современной эпистемологии.


Эволюционные смыслы возникновения систем и технологий искусственного интеллекта постепенно становятся очевидными. В условиях интенсивного ростаобъема информации в мировом информационном пространстве, экспоненциального роста мировых информационных ресурсов (т. е. информации, зафиксированной на материальном носителе и хранящейся в информационных системах — библиотеках, архивах, фондах, банках данных, других информационных системах) возникли проблемыбыстрого поиска качественной информации, представления ее в удобной для пользователя форме и своевременной доставки в соответствии с запросами потребителя. Приобрели остроту проблемы управления технической средой.


Искусственный интеллект (ИИ) как интенсивно развивающееся научное направление зародилось и сформировалось в рамках кибернетических исследований в связи с развитием вычислительной техники, совершенствованием программирования, расширением сфер использования ЭВМ.


Наряду с традиционными понятиями «интеллект», «мышление» как объектами моделирования, начиная с 80-х годов XX века начинает применяться в исследованиях искусственного интеллекта понятие «знание». Вызвано это было тем, что разработчики информационных систем столкнулись с необходимостью выявления и упорядочивания разнообразных данных, сведений эмпирического характера, теоретических положений и эвристических соображений из соответствующих областей науки или профессиональной деятельности, а также с необходимостью задать такой способ их компьютерной обработки, чтобы информационная система могла успешно использоваться для решения задач, для которых она предназначается (поиск информации, постановка диагноза и т. п.). Соответственно, данные, находящиеся в памяти компьютера, стали усложняться и структурироваться, появились списки, документы, фреймы, семантические сети. Стали создаваться интеллектуальные системы, основанные на знаниях, базы и банки знаний, разрабатывались понятия «представление», «приобретение» и «использование» знаний.


Сложился технологический подход к знанию — инженерия знаний. В рамках технологического подхода к знанию, осуществляемого в искусственном интеллекте, рассматриваются вопросы экономичности представления знаний с помощью тех или иных средств, их дедуктивных возможностей, эффективности в решении задач. Специалисты отмечают, что совершенствование информационных систем во многом зависит от решения задач и проблем представления знаний, а проблемы представления знания связаны, в свою очередь, с разработкой соответствующих языков и моделей: логических, продукционных, фреймовых, семантических сетей и др. Даже история ИИ стала интерпретироваться как история исследования методов представления знания. Так, в трудах Д. А. Поспелова теория искусственного интеллекта — это «наука о знаниях, о том, как их добывать, представлять в искусственных системах и использовать для решения задач».


Определение знания в ИИ соответствует задачам представления знания в компьютерных системах. «Знания — утверждает Д. А. Поспелов, — это такая форма представления информации в ЭВМ, которой присущи такие особенности как


1) внутренняя интерпретируемость (когда каждая информационная единица должна иметь уникальное имя, по которому система находит ее, а также отвечает на запросы, в которых это имя упомянуто);


2) структурированность (включенность одних информационных единиц в состав других);


3) связность (возможность задания временных, каузальных пространственных или иного рода отношений);


4) семантическая метрика (возможность задания отношений, характеризующих ситуационную близость);


5) активность (выполнение программ инициируется текущим состоянием информационной базы)».


По мнению Поспелова, именно эти характеристики отличают знания в информационных системах от данных, т. е. определяют ту грань, за которой данные превращаются в знания, а базы данных превращаются в базы знаний. Специфический смысл, который вкладывается в понятие «знание» в ИИ, обусловлен задачами моделирования познавательной деятельности, задачами создания технологии манипулирования знаниями, информацией. Специалисты подчеркивают существующую связь технологического подхода с конструктивизмом, представленным в трудах Х. фон Ферстера, одного из основателей кибернетической эпистемологии.


В искусственном интеллекте в 90-е годы XX века развивались два направления исследований: программно-прагматическое и бионическое. В программно-прагматическом направлении создавались программы, с помощью которых «можно было решать те задачи, решение которых до этого считалось исключительно прерогативой человека (распознающие программы, простейшие игровые программы, программы для решения логических задач, поиска, классификации и т. п.)». В бионическом направлении решались задачи «искусственного воспроизведения тех структур и процессов, которые характерны для живого человеческого мозга и которые лежат в основе процесса решения задач человеком». Бионическое направление, в силу его фундаментального характера, с необходимостью было связано с нейронауками, лингвистикой, в частности, морфологией, психофизиологией, психологией.


В настоящее время существует более широкий спектр направлений исследований в области искусственного интеллекта. При этом в различных направлениях ИИ реализуются различающиеся подходы к трактовке соотношения естественного и искусственного интеллекта. В. П. Зинченко описывал данные подходы следующим образом: первый подход состоит в стремлении достичь максимального сходства естественного и искусственного интеллекта. В соответствии со вторым подходом (и соответствующим направлением исследований в ИИ) утверждается принципиальное отличие способов работы компьютерных интеллектуальных систем от собственно человеческого познания. Действительно, в большинстве случаев ученые, обращаясь к математическому и компьютерному моделированию, решают проблемы в пределах своей предметной области, а не в области моделирования познавательных функций человека. Например, идея квантового компьютера появляется в связи с такими задачами моделирования физических систем, с которыми не справлялось не только естественное человеческое мышление, но и классическая система вычисления и мощная вычислительная техника. В этом случае аналогии между функционированием вычислительной машины и мозга если и проводятся, то, как правило, postfactum. А основное направление развития связано с поисками путей наращивания мощностей вычислительных машин. В рамках третьего подхода исследования нацелены на поиск сочетания наиболее сильных сторон человеческого и машинного интеллекта.


Вместе с тем вопрос о том, сложилась ли к 90-м годам XX века информационная эпистемология, является в философской литературе открытым и дискутируемым. По мнению А. И. Ракитова, в трудах которого в начале 90-х годов XX века возникла идея информационной эпистемологии (в связи с актуализацией проблем компьютерной переработки информации), в спектр исследований информационной эпистемологии входят вопросы о сущности информации, способах ее передачи и трансформации, соотношении информации, значения и смысла, способах машинного представления знания, связи информации и языка, возможности представить мыслительные процессы человека через вычислительные функции и т. д. Одна из задач информационной эпистемологии, изучающей различные способы представления, выражения и построения знания с помощью технических систем, — выявление познавательной функции правил в процессе преобразования информации в знание.




Интеллект и технологии. Монография

Работа посвящена междисциплинарным проблемам технологического развития, связанным с изменениями в понимании природы и перспектив интеллекта. Рассматриваются различные подходы к феномену интеллекта в психологии, искусственном интеллекте, когнитивных науках и эпистемологии, обсуждается влияние современных информационно-коммуникационных технологий на умственные способности человека, технологизация управления в сфере науки и образования. Перспективы интеллекта рассматриваются в контексте конвергентного развития нано-, био-, инфо-, когнитивных, а также социогуманитарных наук и технологий (НБИКС-конвергенции и НБИКС-революции).<br /> Издание предназначено для ученых и специалистов, аспирантов, студентов и широкого круга читателей, интересующихся гуманитарными аспектами развития информационных технологий, проблемами и перспективами интеллекта в его различных видах и проявлениях.

179
Наука Алексеева И.Ю., Никитина Е.А. Интеллект и технологии. Монография

Наука Алексеева И.Ю., Никитина Е.А. Интеллект и технологии. Монография

Наука Алексеева И.Ю., Никитина Е.А. Интеллект и технологии. Монография

Работа посвящена междисциплинарным проблемам технологического развития, связанным с изменениями в понимании природы и перспектив интеллекта. Рассматриваются различные подходы к феномену интеллекта в психологии, искусственном интеллекте, когнитивных науках и эпистемологии, обсуждается влияние современных информационно-коммуникационных технологий на умственные способности человека, технологизация управления в сфере науки и образования. Перспективы интеллекта рассматриваются в контексте конвергентного развития нано-, био-, инфо-, когнитивных, а также социогуманитарных наук и технологий (НБИКС-конвергенции и НБИКС-революции).<br /> Издание предназначено для ученых и специалистов, аспирантов, студентов и широкого круга читателей, интересующихся гуманитарными аспектами развития информационных технологий, проблемами и перспективами интеллекта в его различных видах и проявлениях.

Внимание! Авторские права на книгу "Интеллект и технологии. Монография" (Алексеева И.Ю., Никитина Е.А.) охраняются законодательством!