Человеческое мышление искусственного интеллекта


Р. Никерсон, Д. Перкинс и Е. Смит в своей книге «The Teaching of Thinking» составили список способностей, которыми, должен обладать искусственный интеллект, чтобы приблизится к интеллекту человека. К ним относятся:

  • способность к адаптивному изменению поведения - к научению;

  • способность к дедуктивному мышлению, т.е. к выводу логических умозаключений из имеющихся посылок;

  • способность к индуктивному мышлению - к обобщениям;

  • способность разрабатывать и использовать концептуальные модели. Это означает, что у человека складывается некоторое представление о сущности этого мира и о том, как он устроен. В дальнейшем человек использует эту модель для понимания и интерпретации событий;

  • способность понимать. Оценка понимания - это одна из наиболее неуловимых проблем в изучении интеллекта.


Много ли в вашем окружении людей, обладающих такими способностями?


К разработке искусственного интеллекта существуют два основных подхода. Первый, биологический— развитие искусственных нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов. Несмотря на то, что нейронные сети справляются с задачами по распознаванию речи и изображений и обладают значительным коммерческим потенциалом, для них есть немалое число ограничений. Проблемы их использования при моделировании мышления можно описать известной фразой Гая Кавасаки: «Не путайте корреляцию с причинно-следственной связью». Несмотря на многообещающие перспективы, учесть контексты ситуаций и особенности мышления человека нейронные сети не в состоянии. В этих вопросах приоритет принадлежит логическим алгоритмам в виде if-then правил, которые существуют в экспертных системах.


Второй подход (семиотический) — означает создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода. Экспертные системы создаются с помощью заимствования знаний у эксперта и кодирования их в форму, которую можно применить к аналогичным проблемам. Экспертные системы выдают советы, проводят анализ, выполняют классификацию, дают консультации и ставят диагноз. Экспертное знание - это сочетание практического опыта, теоретического понимания проблемы и набора эвристических правил, которые эффективны в данной предметной области.


Существует одна предметная область создания искусственного интеллекта, которая еще не покорилась ни экспертной системе, ни нейронным сетям. Это – сознание человека и его мышление. Творческое мышление – это отдельная и самая проблемная область. Что же касается повседневного или обыденного мышления, то первое требование к нему – это решение жизненных задач, а к искусственному интеллекту – помощь человеку в решении этих задач. По нашему мнению, уже сегодня можно создать помогающий человеку дополняющий интеллект.


В процессе исследований мы поняли, повторяемость жизненных ситуаций и ограниченное число характеристик человека позволяют моделировать повседневное мышление человека с помощью создания соответствующих экспертных систем. Мы изучили большое количество источников информации, содержащих сведения о взаимосвязях между характеристиками человека, его поступками и последствиями таких поступков. Особое внимание мы уделили знаниям и опыту поколений, касающимся повседневных отношений и жизненных ситуаций. Речь идет о правилах здравого смысла (жизненных эвристиках), которым подчиняются человеческие отношения и абсолютное большинство происходящих в жизни человека событий. В результате пришли к выводу, что на основе эвристик здравого смысла можно разработать универсальные алгоритмы решения жизненных вопросов и, в дальнейшем, обучить нейронную сеть решению конкретных задач. Конечно, для создания дополняющего интеллекта требуется решение достаточно сложных вопросов, находящихся на стыке многих наук - биологии, философии, психологии, экономики, математики.


Александр Гавриленко


#искусственныйинтеллект #кибернетика

Избранные посты
Недавние посты
Архив
Поиск по тегам
Тегов пока нет.
Мы в соцсетях
  • Facebook Basic Square
  • Twitter Basic Square
  • Google+ Basic Square