Реферат: Кибернетика и сознание. Проблема искусственного интеллекта - текст реферата. Скачать бесплатно.
Банк рефератов, курсовых и дипломных работ. Много и бесплатно. # | Правила оформления работ | Добавить в избранное
 
 
   
Меню Меню Меню Меню Меню
   
Napishem.com Napishem.com Napishem.com

Реферат

Кибернетика и сознание. Проблема искусственного интеллекта

Банк рефератов / Математика

Рубрики  Рубрики реферат банка

закрыть
Категория: Реферат
Язык реферата: Русский
Дата добавления:   
 
Скачать
Архив Zip, 34 kb, скачать бесплатно
Заказать
Узнать стоимость написания уникального реферата

Узнайте стоимость написания уникальной работы

Кибернетика и сознание . Проблема искусственного интеллекта ЭП 96, Морозов В.В. 13 ДОНЕЦКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧ ЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ КАФЕДРА ФИЛОСОФ ИИ РЕФЕРАТ ПО Ф ИЛОСОФИИ НА ТЕМУ "КИБЕРНЕТИКА И СОЗНАНИЕ. ПРОБЛЕМА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА " факультет : экологии и хи мической технологии группа : ЭП -96 студент : Морозов Валентин Владимирович преподавате ль : Сахно Анатолий Владимирович Донецк , 1998 Содержание 1. Аннотация стр . 3 2. Кибернетика стр . 4 3. Кибернетика и сознание стр . 5 4. Конкретизация понятия “и скусственный интеллект” стр . 6 5. Проблема искусс твенн ого интеллекта стр . 9 6. Заключение стр . 14 7. Список литературы стр . 15 Аннотация Искусственный интеллект является сейчас “горячей точкой” научных исследований . В этой точке , как в фокусе , сконцентрированы наи большие усилия кибернетиков , лингвистов , пси хологов , философов , математиков и инженеров . Им енно здесь решаются многие коренные вопросы , связанные с путями развития научной мысл и , с воздействием достижений в области выч ислительной техники и роботики на жизнь будущих поколений людей . З десь возникают и получают права гражданства новые методы научных междисциплинарных иссле дований . Здесь формируется новый взгляд на роль тех или иных научных результатов и возникает то , что можно было бы назв ать фи лософ ским осмы слением этих результатов . Поэтому я посчитал актуальным раскрыть данную тему в рефера те. Кибернетика Кибернетика возникла на стыке многих областей знания : математики , логики , семиотики , биологии и социологии. Обобщающий характер кибернетических идей и методов сближает науку об управлении , каковой является кибернетика , с философией. Задача обоснования исходных понятий киб ернетики , особенно таких , как информация , управ ление , обратная связь и др . требуют выхода в более широкую , философскую область знаний , где рассматриваются атрибуты материи - общие свойства движения , закономерности познан ия. Сама кибернетика как наука об управл ении многое дает современному философскому мы шлению . Она позволяет более глубоко рас крыть механизм самоорганизации материи , о богащает содержание категории связей , причинности , позволяет более детально изучить диалектику необходимости и случайности , возможности и действительности . Открываются пути для разработ ки "кибернетической " гносеоло г ии , котор ая не подменяет диалектический материализм те орией познания , но позволяет уточнить , детализ ировать и углубить в свете науки об у правлении ряд существенно важных проблем. Возникнув в результате развития и вз аимного стимулирования ряда , в недалеком прошлом слабо связанных между собой , дисцип лин технического , биологического и социального профиля кибернетика проникла во многие сфе ры жизни. Столь необычная "биография " кибернетики о бъясняется целым рядом причин , среди которых надо выделить две. Во-пер вых , кибернетика имеет необычай ный , синтетический характер . В связи с эти м до сих пор существуют различия в тр актовке некоторых ее проблем и понятий. Во-вторых , основополагающие идеи кибернетики пришли в нашу страну с Запада , где они с самого начала оказа лись под влиянием идеализма и метафизики , а иногда и идеологии . То же самое , или почти то же самое происходило и у нас . Та ким образом становится очевидной необходимость разработки философских основ кибернетики , освещ ение ее основных положений с позиции фи л ософского познания. Осмысление кибернетических понятий с по зиции философии будет способствовать более ус пешному осуществлению теоретических и практическ их работ в этой области , создаст лучшие условия для эффективной работы и научного поиска в этой области познания. Кибернетика как перспективная область н аучного познания привлекает к себе все бо льшее внимание философов . Положения и выводы кибернетики включаются в их области знан ия , которые в значительной степени определяют развитие современной теории позна ния . Как справедливо отмечают отечественные исследо ватели , кибернетика , достижения которой имеет громадное значение для исследования познавательн ого процесса , по своей сущности и содержан ию должна входить в теорию познания. Исследование методологического и гносе ологического аспектов кибернетики способствует р ешению многих философских проблем . В их чи сле - проблемы диалектического понимания простого и сложного , количества и качества , необхо димости и случайности , возможности и действительности , пре рывности и непрерывности , части и целого . Для развития самих математики и кибернет ики важное значение имеет применение к ма териалу этих наук ряда фундаментальных филосо фских принципов и понятий , применение , обязате льно учитывающее специфику соответствующих облас тей научного знания . Среди этих пр инципов и понятий следует особо выделить положение отражения , принцип материального единст ва мира конкретного и абстрактного , количеств а и качества , нормального и содержательного подхода к познанию и др. Философская мысль уже много сделал а в анализе аспектов и теоретико-познавательн ой роли кибернетики . Было показано , сколь многообещающим в философском плане является р ассмотрение в свете кибернетики таких вопросо в и понятий , как природа информации , цель и целенаправленность , с о отношение детерминизма и теологии , соотношение дискретног о и непрерывного , детерминистского и вероятно стного подхода к науке. Нужно сказать и о большом значении кибернетики для построения научной картины мира . Собственно предмет кибернетики - процесс ы , пр отекающие в системах управления , общие закономерности таких процессов . Кибернетика и сознание Явления , которые отображаются в таких фундаментальных понятиях кибернетики , как инфор мация и управление , имеют место в органиче ской природе и общественной жиз ни . Так им образом , кибернетику можно определить как науку об управлении и связи с живой природой в обществе и технике. Один из важнейших вопросов , вокруг к оторого идут философские дискуссии - это вопро с о том , что такое информация , какова е е природа ? Для характеристики природы ин формационных процессов необходимо кратко рассмот реть естественную основу всякой информации , а таковой естественной основой информации явля ется присущее материи объективное свойство от ражения. Положение о неразрывной связи информац ии и отражения стало одним из важ нейших в изучении информации и информационных процессов и признается абсолютным большинств ом отечественных философов. Информация в живой природе в отличие от неживой играет активную роль , так как участвует в управлении все ми жизн енными процессами. Материалистическая теория отражения видит решение новых проблем науки и , в частно сти , такой кардинальной проблемы естествознания как переход от неорганической материи к органической , в использовании методологической основы диалек тического материализма . Проблема заключается в том , что существует материя , способная ощущать , и материя , созданная и з тех же атомов и в тоже время не обладающая этой способностью . Вопрос , таким образом поставлен вполне конкретно и , тем самым , толкает про б лему к решен ию . Кибернетика вплотную занялась исследованием механизмов саморегуляции и самоуправления . Вмес те с тем , оставаясь методически ограниченными , эти достижения оставили открытыми ряд пр облем к рассмотрению которых привела внутренн яя ломка киберне т ики. Сознание является не столько продуктом развития природы , сколько продуктом обществе нной жизни человека , общественного труда пред ыдущих поколений людей . Оно является существе нной частью деятельности человека , посредством которой создается человеческая природа и не может быть принята вне этой приро ды. Если в машинах и вообще в неорга нической природе отражение есть пассивный , ме ртвый физико-химический , механический акт без обобщения и проникновения в сущность обобщаем ого явления , то отражение в форме со знания есть , то мнению Ф.Энгельса "позн ание высокоорганизованной материей самой себя , проникновение в сущность , закон развития пр ироды , предметов и явлений объективного мира ". В машине же отражение не осознанно , так как оно осуществляется без образован ия идеальных образов и понятий , а пр оисходит в виде электрических импульсов , сигн алов и т.п . Поскольку машина не мыслит , эта не есть та форма отражения , которая имеет место в процессе познания человеком окружающего мира . Закономерности процесса от ражения в м а шине определяются , пре жде всего , закономерностями отражения действитель ности в сознании человека , так как машину создает человек в целях более точного отражения действительности , и не машина сам а по себе отражает действительность , а чел овек отражает ее с п омощью маши ны . Поэтому отражение действительности машиной является составным элементом отражения действи тельности человеком . Появление кибернетических ус тройств приводит к возникновению не новой формы отражения , а нового звена , опосредующе го отражение при р оды человеком. Конкретизация понятия “искусственный интеллект” В понятие “искусственный интеллект” вкладывается различный смысл - от признания интеллекта у ЭВМ , решающих логические или даже любые вычисли тельные задачи , до отнесения к интеллектуальн ым ли шь тех систем , которые решают весь комплекс задач , осуществляемых человеком , или еще более широкую их совокупность . Мы постараемся вычленить тот смысл понятия “искусственный интеллект” , который в наиболь шей степени соответствует реальным исследованиям в э т ой области. Как отмечалось , в исследовани ях по искусственному интеллекту ученые отвлек аются от сходства процессов , происходящих в технической системе или в реализуемых ею программах , с мышлением человека . Если систе ма решает задачи , которые человек обычно решает посредством своего интеллекта , т о мы имеем дело с си стемой искусственного интелле кта. Однако это ограничение недостаточно . Соз дание традиционных программ для ЭВМ - работа программиста - н е есть конструирование искусственного интеллекта . Какие же задачи , решаемые техническими с истемами , можно рассматривать как конституирующие искусственный интеллект ? Чтобы ответить на этот вопрос , надо уяснить прежде всего , чт о такое з адача . Как отмечают психологи , этот термин тоже не явля ется достаточно определенным . По-видимому , в ка честве исходного можно принять понимание зада чи как мыслительной задачи , существующее в психологии . Они подчеркивают , что задача ест ь только тог да , когда есть работа для мышления , т. е. когда и меется некоторая цель , а средства к ее достижению не ясны ; их надо найти посредством мышления . Хорошо по этому повод у сказал Д. Пойа : “... тр удность решения в какой-то мере входит в самопонятие задачи : там , где нет трудност и , нет и задачи” . Если человек имеет очевидное средство , с по мощью которого наверное можно осуществить желание , поясняет он , то задачи не возникает . Если человек обладает алгор итмом решения некоторой задачи и имеет фи зическую возможность его реализации , то задач и в собственном смысле уже не существует. Так понимаем ая задача в сущности тождественна проблемной ситуации , и решается она посредством преобразования последней . В ее решении участвуют не только условия , которые непосредственно заданы . Человек исполь зует любую находящуюся в его памяти инфор мацию , “модель мир а ” , имеющуюся в его психике и включающую фиксацию разноо бразных законов , связей , отношений этого мира. Если задача не является мыслительной , то она решается на ЭВМ традиционными м етодами и , значит , не входит в круг зад ач искусственного интеллекта . Ее интел лек туальная часть выполнена человеком . На долю машины осталась часть работы , которая не требует участия мышления , т . е. “безмысленная” , неинтеллектуальная. Под словом “машина” здесь понимается машина вместе с ее совокупным ма те матическим обеспечением , включающим не только программы , но и необходимые для решения з адач “ модели мира” . Недос татком такого понимания является главным обра зом его антропомор физ м. Задачи , решаемые искусственным инт е ллектом , целесообразно опр еделить таким образом , чтобы человек по кр айней мере в определении отсут с твовал . При характеристике мышления мы отм е чали , что его основная функция заключается в вырабо т ке схем целесообразных внешних действий в бескон е чно варьирующих условиях . Специфика челов ечес к ого мышления (в от личие от рассудочной деятельн о сти животных ) состоит в том , что че ловек вырабатывает и накапливает знания , хран я их в своей памяти. Выра ботка схем внешних действий происх одит не по принципу “стимул - реакция” , а на основе знаний , получаемых дополнительно из с реды , для поведения в которой вырабатывается схема действия. Этот способ выработки схем внешних д ействий (а не просто действия по команд ам , пусть даже меняющимся как функции от времени или как однозначно определенн ые функции от результатов предшествующих шаго в ), на наш взгляд , является существенной ха рактеристикой любого интеллекта . Отсюда следует , что к системам искусственного интеллекта относятся те , которые , используя з аложенные в них правила переработки информаци и , вырабатывают новые схемы целесообразных де йствий на основе анализа моделей среды , х ранящихся в их памяти . Способность к перестройке самих этих м оделей в соответствии с вновь поступа ющей информацией является свидетельством более высокого уровня искусственного интеллекта. Большинство исследователей считают наличие собственной внутренней модели мира у тех нических систем предпосылкой их “интеллектуал ьности” . Формирование такой модели , как мы пока жем ниже , связано с преодолением синтаксическ ой односторонности системы , т.е . с тем , что символы или та их часть , которой опер ирует система , интерпретированы , имеют семантику. Характеризуя особенности систем искусс твенного интеллекта , Л. Т . Кузин указывает на : 1) наличие в них собственной внутренней модели внешнего мира ; эта модель обеспечивает индивидуальность , относительную сам остоятельность системы в оценке ситуации , воз можност ь семантической и прагматической и нтерпретации запросов к системе ; 2) способность по полнения имеющихся знаний ; 3) способность к дедуктивн ому выводу, т. е. к генерации информации , которая в явном ви де не с о держится в системе ; это качество позволяет системе ко нструировать информационную структуру с новой се ма нтикой и практической направленн о стью ; 4) умение оперировать в ситуациях , связанных с различными аспектами нечеткости , включая “понимание” естественного языка ; 5) способность к диалоговому взаимодействию с человеком ; 6) способнос ть к адаптации . На вопрос , все ли перечисл енные усл овия обязательны , необходимы для признания системы интеллектуальной , ученые о твечают по-разному . В реальных исследованиях , к ак правило , признается абсолютно необходимым наличие внутренней модели внешнего мира , и при этом считается достаточным выполнение х о тя бы одного из перечисленных выше условий. П. Армер выдвинул м ысль о “континууме интеллекта ” : различные системы могут сопоставлят ься не только как имеющие и не имею щие интеллекта , но и по степени ег о развития . При этом , считает он , желательн о разработать шкалу уровня интеллекта , учитыв ающую степень развития каждого из его нео бходимых признаков . Известно , что в свое в ремя А.Тьюринг предложил в качестве критерия , опред еляющего , может ли машина мыслить , “иг ру в имитацию” . Согласно этому критерию , м ашина может быть признана мыслящей , если ч еловек , ведя с ней диалог по достаточно широкому кругу вопросов , не сможет отличить ее ответов от ответов человека. Критерий Тьюринга в литературе был подвергнут критике с различных точек зре ния . На наш взгляд , действительно серьезный аргумент против этого критерия заключается в том , что в подходе Тьюринга ставится знак тождества между способностью мыслить и способностью к решению зада ч переработки информации определенною т ипа . Успешная “игра в имитацию” н е может без предварительног о тщательного анализа мышле ни я как целостн ости бытъ признан а критерием ее способнос ти к мышлению. Однако этот аргумент бьет мимо цели , если мы говорим не о мыслящей машине , а об искусственном интеллекте, который должен лишь продуцировать физические тела знаков , интерпретируемые человеком в качестве решений определенных задач . Поэтому прав В . М. Глушков , утверждая , чт о наиболее естественно , следуя Тьюрингу , считать , что некото рое ус тройство , созданное человеком , представляет собой искусственный интеллект , если , ведя с ним д остаточно долгий диало г по более или менее широкому кругу вопросов , человек не сможет разли ч ить , разговаривает он с разумным живым существом или с автоматическим устройством . Е с ли учесть во з можно сть разр аботки программ , специально рассч итанных на введение в заблуждение человека , то , возможно , следует говорить не просто о человеке , а о специально подготовленном эксперте . Этот критерий , на наш взгляд , не противоречит перечисленным выше особенностям системы искусственного . интеллекта. Но что значит по “достаточно широком у кругу вопросов” , о котором идет речь в критерии Тьюринга и в высказывании В . М. Глушкова ? На началь ных этапах разрабо тки проблемы искусственного интеллекта ряд ис следователей , особенно занимающихся эвристическим программированием , ставили задачу создания инте ллекта , успешно функционирующего в любой сфер е деятельности . Это можно назвать разработкой “общ е го интеллекта” . Сейчас большинство работ направлено на создание “профессионального искусственного интеллекта” , т . е. систем , решающих интеллектуальные за дачи из относительно ограниченной области (на пример , управление портом , и нтегрирование функций , доказательство теорем геометрии и т.п .). В этих случаях “достаточно широкий круг вопросов” должен пониматься как соответствую щая область предметов. Исходным пунктом наших рассуждений об искусственном интеллекте было определение тако й системы как решающей мыслительные з адачи . Но перед нею ставятся и задачи , которые люди обычно не считают интеллектуальн ыми , поскольку при их решении человек созн ательно не прибегает к перестройке проблемных ситуаций . К их числу относится , например , зада ч а распознания зрительных об разов . Человек узнает человека , которого видел один-два раза , непосредстве нно в процессе чувственного восприятия . Исход я из этого кажется , что эта задача не является интеллектуальной . Но в процессе у знавания человек не решает мыслительных задач лишь постольку , поскольку программа распознания не находится в сфере осознанно го . Но так как в р е шении таких задач на неосознанном уро вне участвует модель среды , хранящаяся в п амят и , то эти задачи в сущности яв ляются интеллектуальными . Соответственно и систем а , которая ее решает , может считаться инте ллектуальной . Тем более это относится к “п ониманию” машиной фраз на естественном языке , хотя человек в этом не усматривает о бычно проб л емной ситуации. Теория искусственного интеллекта при ре шении многих задач сталкивается с гносеологич ескими проблемами. Одна из таких проблем состоит в выяснении вопроса , доказуема ли теоретически ( математически ) возможность или невозможность иску сственно го интеллекта . На этот счет су ществуют две точки зрения . Одни считают ма тематически доказанным , что ЭВМ в принципе может выполнить любую функцию , осуществляемую естественным интеллектом . Другие полагают в такой же мере доказанным математически , ч то есть п р облемы , решаемые человеч еским интеллектом , которые принципиально недоступ ны ЭВМ . Эти взгляды высказываются как кибе рнетиками , так и философами. Проблема иску сственного интеллекта Гносеологический анализ проблемы искусственного интеллекта вскрыв ает роль таких познавательных орудий , ка к категории , специфическая семиотическая система , логические структуры , ранее накопленное знан ие . Они обнаруживаются не посредством исследо вания физиологических или психологических механи змов познавательного процесса , а выяв л яются в знании , в его языковом выр ажении . Орудия познания , формирующиеся в конеч ном счете на основе практической деятельности , необхо д имы для любой системы , выполняющей функции абстрактного мы шления , независимо от ее конкретно го м атериального субстрата и структуры . Поэтому , ч тобы создать систему , выполняющую функции абс трактного мышления , т . е. в конечном счете формирующую адекватные сх емы внешних действий в существенно меняющихся средах , необходим о наделить такую сис тему этими орудиями. Развитие систем искусственного интеллекта за последние десятилетия идет по этому пути . Однако степень продвижения в данном направлении в отношении каждого из указанных познавательных орудий неодинакова и в це лом по ка незначительна. 1. В на ибольшей мере системы искусственного интеллекта используют формально-логические структуры , что обусловлено их неспецифичностью для мышления и в сущнос ти алгоритмическим характером . Это дает возмо жность относительно легкой их техни ческой реализации . Однако даже здесь кибернетике предстоит пройти большой путь . В системах искусственного интеллекта еще слабо используют ся модальная , императивная , вопросная и иные логики , которые функционируют в человеческом интеллекте и не менее необхо д и мы для успешных познавательных процессов , чем давно освоенные логикой , а затем и ки бернетикой формы вывода. Повышение “интеллектуального” уровня технических систем , безусловно , связано не т олько с расширением применяемых логических ср едств , но и с более и нтенсивным их использованием (для проверки информации на непротиворечивость , конструирования планов вычисле ний и т . д .). 2. Намного сложнее обстоит дело с семиотическими системами, без которых интеллект невозможен . Языки , исп ользуемые в ЭВМ , еще далеки от сем иотических структур , которыми оперирует мышление. Прежде всего для решения ряда задач необходимо последовательное приближение семиоти ческих систем , которыми наделяется ЭВМ , к естественному языку , точнее , к использованию е го ограниченных фрагментов . В этом пла не предпринимаются попытки наделить входные я зыки ЭВМ универсалиями языка , например полисе мией (которая элиминируется при обработке в лингвистическом процессоре ). Разработаны проблемно-о риентированные фрагменты естест в енных языков , достаточные для решения системой ря да практических задач . Наиболее важным итогом этой работы является создание семантических языков (и их формализация ), в которых слова-символы имеют интерпретацию. Однако многие универсалии естественных язык ов , необходимые для выполнения ими познавательных функций , в языках искусственного интеллекта пока реализованы слабо (например , открытость ) или используются ограниченно (нап ример , полисемия ). Все большее воплощение в семиотических системах универсалий ест е ственного языка , обусловленных его познав ательной функцией , выступает одной из важнейш их линий совершенствования систем искусственного интеллекта , особенно тех , в которых пробл емная область заранее жестко не определена. Современные системы искусственного инт еллекта способны осуществлять перевод с одном ерных языков на многомерные . В частности , они могут строить диаграммы , схемы , чертежи , графы , высвечивать на экранах кривые и т . д . ЭВМ производят и обратный перевод (описывают графики и тому подобное с по мо щ ью символов ). Такого рода перев од является существенным элементом интеллектуаль ной деятельности . Но современные системы иску сственного интеллекта пока не способны к непосредственному (без перевода на символический язык ) использованию изображений или воспр и нимаемых сцен для “интеллектуальных” действий . Поиск путей глобального (а не локального ) оперирования информацией составляет одну из важнейших перспективных задач теор ии искусственного интеллекта. 3. Воплощен ие в информационные массивы и программы с истем искусственного интеллекта аналогов ка тегорий находится пока в начальной стадии . Аналоги некоторых категорий (например , “целое” , “часть” , “общее” , “единичное” ) используются в ряде систем представления знаний , в частн ости в качестве “базовых отношений” , в т о й мере , в какой это необходим о для тех или иных конкретных предметных или проблемных областей , с которыми взаим одействуют системы. В формализованном понятийном аппарате н екоторых систем представления знаний предприняты отдельные (теоретически существенные и практически важные ) попытки выражения некоторых моментов содержания и других категорий (нап ример , “причина” , “следствие ” ). Однако ряд категорий (например , “сущност ь” , “явление” ) в языках систем представления знаний отсутств ует . Проблема в целом разработчиками систем искусственного интеллекта в полной мере еще не осмыслена , и п редстоит большая работа философов , логиков и кибернетиков по внедрению аналогов категорий в системы представления знаний и другие компоненты интеллект у альных систем . Это одно из перспективных направлений в развитии теории и практики кибернетики. 4. Современ ные системы искусственного интеллекта почти н е имитируют сложную иерархическую структуру о браза , что не позволяет им перестраивать п роблемные ситуаци и , комбинировать локальные части сетей знаний в блоки , перестраивать эти блоки и т . д. Не является совершенным и взаимодействи е вновь поступающей информации с совокупным знанием , фиксированным в системах . В сема нтических сетях и фреймах пока недостаточно используются методы , благодаря которым интеллект человека легко пополняется новой ин формацией , находит нужные данные , перестраивает свою систему знаний и т . д. 5. Еще в меньшей мере современные системы искусствен ного интеллекта способны активно воздейство вать на внешнюю среду , без чего не может ; осуществляться са мообучение и вообще совершенствование “интеллект уальной” деятельности. Таким образом , хотя определен ные шаги к воплощению гносеологических характ еристик мышления в со временных системах искусственного интеллекта сделаны , но в ц елом эти системы еще далеко не владеют комплексом гносеологических орудий , которыми ра сполагает человек и которые необходимы для выполнения совокупности функций абстрактного м ышления . Чем больше х арактеристики с истем искусственного интеллекта будут приближены к гносеологическим характеристикам мышления человека , тем ближе будет их “интеллект” к интеллекту человека , точнее , тем выше буд ет их способность к комбинированию знаковых конструкций , воспри н имаемых и инт ерпретируемых человеком в качестве решения за дач и вообще воплощения мыслей. В связи с этим возникает сложный вопрос . При анализе познавательного процесса гносеология абстрагируется от психофизиологических механизмов , посредством которых реал изуе тся этот процесс . Но из этого не следу ет , что для построения систем искусственного интеллекта эти механизмы не имеют значен ия . Вообще говоря , не исключено , что механи змы , необходимые для воплощения неотъемлемых характеристик интеллектуальной системы , н е могут быть реализованы в цифровых машинах или даже в любой технической с истеме , включающей в себя только компоненты неорганической природы . Иначе говоря , в прин ципе не исключено , что хотя мы можем п ознать все гносеологические закономерности , обесп ечиваю щ ие выполнение человеком его познавательной функции , но их совокупность реализуема лишь в системе , субстратно тождест венной человеку . Такой взгляд обосновывается X. Дрейфусом . “Телесная организация человека , - пишет он , - позволяет ему выпол нять ... функции , для которых нет машинных программ - та ковые не только еще не созданы , но даж е не существуют в проекте ... Эти функции включаются в общую способность человека к приобретению телесных умений и навыков . Б лагодаря этой фундаментальной способности наделе нный т елом субъект может существовать в окружающем его мире , не пытаясь решит ь невыполнимую задачу формализации всего и вся” . Как отмечает Б . В . Бирюков , подчеркивание значения “телесной организац ии” для понимания особенностей психических пр оцессов , в частности возможности восприятия , заслуживает внимания . Качественные различия в способности конкретных систем отражать мир тесно связаны с их структурой , которая хотя и обладает относительной самостоятельност ью , но не может преодолеть некоторых рамок , заданных суб с тратом . В процессе биологической эволюции совершенствование свойст ва отражения происходило на основе усложнения нервной системы , т . е. субстрата отражения . Не исключается также , ч то различие субстратов ЭВМ и человека мож ет обу словить фундаментальные различия в их способности к отражению , что ряд ф ункций человеческого интеллекта в принципе не доступен таким машинам. Иногда в философской литературе утвержд ается , что допущение возможности выполнения т ехнической системой ин т елл ектуальных функций человека означает сведение высшего (биологического и социального ) к низ шему (к системам из неорганических компоненто в ) и , следовательно , противоречит материалистическо й диалектике . Однако в этом рассуждении не у читывается , что пути усложнения мате рии однозначно не предначертаны и не искл ючено , что общество имеет возможность создать из неорганических компонентов (абстрактно го воря , минуя химическую форму движения ) системы не менее сложные и не менее способны е к о т ражению , чем биологические . Созданные таким образом системы являлись бы компонентами общества , социальной формой движения . Следовательно , вопрос о возможности передачи интеллектуальных функций техническим системам , и в частности о возможности наде ления их рассмотренными в работе г носеологическими орудиями , не может быть реше н только исходя из философских соображений . Он должен быть подвергнут анализу на б азе конкретных научных исследований. X. Дрейфус подчеркивает , что ЭВМ оперирует информацией , которая не имеет значения , смысла . П оэтому для ЭВМ необходим перебор огромного числа вариантов . Телесная организация человека , его организма позволяет отличать значимое от незначимого для жизнедеятельности и вес ти поиск только в сфере первого . Для “ нетелесной” ЭВМ, утверждает Дрейфус , эт о недоступно . Конечно , конкретный тип организа ции тела позволяет человеку ограничивать прос транство возможного поиска . Это происходит уж е на уровне анализаторной системы . Совсем иначе обстоит дело в ЭВМ . Когда в кибе рнетике ставится о бщая задача , напри мер распознания образов , то эта задача пер еводится с чувственно-наглядного уровня на аб страктный . Тем самым снимаются ограничения , не осознаваемые человеком , но содержащиеся в его “теле” , в структуре органов чувств и организма в целом . О н и игнор ируются ЭВМ . Поэтому пространство поиска резк о увеличивается . Это значит , что к “интелл екту” ЭВМ предъявляются более высокие требова ния (поиска в более обширном пространстве ), чем к интеллекту человека , к которому при ток информации ограничен физиол о гичес кой структурой его тела. Системы , обладающие психикой , отличаются от ЭВМ прежде всего тем , что им присущ и биологические потребности , обусловленные их материальным , биохимическим субстратом . Отражение внешнего мира происходит сквозь призму этих потреб ностей , в чем выражается активн ость психической системы . ЭВМ не имеет пот ребностей , органически связанных с ее субстра том , для нее как таковой информация незнач има , безразлична . Значимость , генетически заданная человеку , имеет два типа последствий . Пер вый - круг поиска сокращается , и тем самым облегчается реше ние задачи . Второй - нестираемые из памяти фундаментальные пот ребности организма обусловливают односторонность психической системы . Дрейфус пишет в связи с этим : “Если бы у нас на Земле очутился марсианин, ему , наверное , пришлось бы действовать в абсолютно незнакомой обст ановке ; задача сортировки релевантного и нере левантного , существенного и несущественного , котор ая бы перед ним возникла , оказалась бы для него столь же неразрешимой , как и для цифровой маш и ны , если , конеч но , он не сумеет принять в расчет никаких человеческих устремлений” . С этим нельзя согласиться . Если “марсианин” имеет иную биологию , чем человек , то он имеет и иной фундаментальный слой неотъе млемых потребностей , и принять ему “человечес кие устремления” значительно труднее , чем ЭВМ , которая может быть запрограммирована н а любую цель. Животное в принципе не может быть по отношению к этому фундаментальному слою перепрограммировано , хотя для некоторых целе й оно может быть запрограммировано вно вь посредством дрессировки . В этом (но только в этом ) смысле потенциальные интел лектуальные возможности машины шире таких воз можностей животных . У человека над фундамента льным слоем биологических потребностей надстраив аются социальные потребности , и инфор м ация для него не только биологически , но и социально значима . Человек универса лен и с точки зрения потребностей и с точки зрения возможностей их удовлетворения . Однако эта универсальность присуща ему к ак социальному существу , производящему средства целесо о бразной деятельности , в том числе и системы искусственного интеллекта. Таким образом , телесная организация не только дает дополнительные возможности , но и создает дополнительные трудности . Поэтому и нтеллекту человека важно иметь на вооружении системы , сво бодные от его собственных телесных и иных потребностей , пристрастий . Конечно , от таких систем неразумно требоват ь , чтобы они самостоятельно распознавали обра зы , классифицировали их по признакам , по к оторым это делает человек . Им цели необход имо задавать в явной форме. Вместе с тем следует отметить , что технические системы могут иметь аналог тел есной организации . Развитая кибернетическая систе ма обладает рецепторны-ми и эффекторными придатками . Н ач ало развитию таких систем положили интегральные промышленные роботы , в которых Э ВМ в основном выполняет функцию памяти . В роботах третьего поколения ЭВМ выполняет и “интеллектуальные” функции . Их вза и модействие с миром призван о совершенствовать их “интеллект” . Такого рода роботы имеют “телесную организацию” , конструкция их рецепторов и эффек торов содержит определенные ограничения , сокращающие пространство , в котором , абстракт но говоря , могла бы сов ершать поиск цифровая машина. Тем не менее совершенствование систем искусственного интеллекта на базе цифровых машин может иметь границы , из-за которых переход к решению интеллектуальных задач б олее высокого порядка , требующих учета глобал ьного характера переработки информации и ряда других гносеологических характеристик мыш ления , невозможен на дискретных машинах при сколь угодно совершенной программе . Это зна чит , что техническая (а не только биологич еская ) эволюция отра ж ающих систем оказывается связанной с изменением материального субстрата и констру кции этих систем . Такая эволюция , т . е. аппаратурное усовершенствование систем искусственного интеллекта , например , чер е з более интенсивное использование аналог овых компонентов , гибридных систем , г олографии и ряда других идей , буд ет иметь место . При этом не исключается использование физических процессов , протекающих в мозгу , и таких , которые пс ихика в качестве своих механизмов не использует . Наряду с этим еще далеко не исчерпан ы возможности совершенствования систем искусстве нного интеллекта путем использования в функци онировании цифровых машин гносеологических харак теристик мышления , о которых р ечь шла выше. Заключение Развитие инфо рмационной техники позволило компенсировать чело веку психофизиологическую ограниченность своего организма в ряде направлений . “Внешняя нервна я система” , создаваемая и расширяемая человек ом , уже дала ему возможность вырабатыват ь теории , открывать количественные закономерности , раздвигать пределы познания сложных систем . Искусственный интеллект и его совершенствов ание превращают границы сложности , доступные человеку , в систематически раздвигаемые . Это о собенно важно в современную эпоху , когда общество не может успешно развиваться без рационального управления сложными и сверхсложными системами . Разработка проблем искус ственного интеллекта является существенным вклад ом в осознание человеком закономерностей внеш него и вн у треннего мира , в их использование в интересах общества и тем самым в развитие свободы человека. Литература : 1. С . М . Шалютин “Искусст венный интеллект” , М .: Мысль , 1985 2. А . Эндрю “Искусственный интеллект” , М .: Мир , 1985 3. Н . Винер “Кибернетик а” , М .: Наука , 1983 4. Г . Клаус “Кибернетика и философия” , М .: Иностранная литература , 1963
1Архитектура и строительство
2Астрономия, авиация, космонавтика
 
3Безопасность жизнедеятельности
4Биология
 
5Военная кафедра, гражданская оборона
 
6География, экономическая география
7Геология и геодезия
8Государственное регулирование и налоги
 
9Естествознание
 
10Журналистика
 
11Законодательство и право
12Адвокатура
13Административное право
14Арбитражное процессуальное право
15Банковское право
16Государство и право
17Гражданское право и процесс
18Жилищное право
19Законодательство зарубежных стран
20Земельное право
21Конституционное право
22Конституционное право зарубежных стран
23Международное право
24Муниципальное право
25Налоговое право
26Римское право
27Семейное право
28Таможенное право
29Трудовое право
30Уголовное право и процесс
31Финансовое право
32Хозяйственное право
33Экологическое право
34Юриспруденция
 
35Иностранные языки
36Информатика, информационные технологии
37Базы данных
38Компьютерные сети
39Программирование
40Искусство и культура
41Краеведение
42Культурология
43Музыка
44История
45Биографии
46Историческая личность
47Литература
 
48Маркетинг и реклама
49Математика
50Медицина и здоровье
51Менеджмент
52Антикризисное управление
53Делопроизводство и документооборот
54Логистика
 
55Педагогика
56Политология
57Правоохранительные органы
58Криминалистика и криминология
59Прочее
60Психология
61Юридическая психология
 
62Радиоэлектроника
63Религия
 
64Сельское хозяйство и землепользование
65Социология
66Страхование
 
67Технологии
68Материаловедение
69Машиностроение
70Металлургия
71Транспорт
72Туризм
 
73Физика
74Физкультура и спорт
75Философия
 
76Химия
 
77Экология, охрана природы
78Экономика и финансы
79Анализ хозяйственной деятельности
80Банковское дело и кредитование
81Биржевое дело
82Бухгалтерский учет и аудит
83История экономических учений
84Международные отношения
85Предпринимательство, бизнес, микроэкономика
86Финансы
87Ценные бумаги и фондовый рынок
88Экономика предприятия
89Экономико-математическое моделирование
90Экономическая теория

 Анекдоты - это почти как рефераты, только короткие и смешные Следующий
Хотела спать. Выпила крепкого кофе. По-прежнему хочу спать, но уже более энергично.
Anekdot.ru

Узнайте стоимость курсовой, диплома, реферата на заказ.

Обратите внимание, реферат по математике "Кибернетика и сознание. Проблема искусственного интеллекта", также как и все другие рефераты, курсовые, дипломные и другие работы вы можете скачать бесплатно.

Смотрите также:


Банк рефератов - РефератБанк.ру
© РефератБанк, 2002 - 2016
Рейтинг@Mail.ru