Исследование искуственного интеллекта

благодаря обратной связи  все живое приспосабливается  к окружающей сре-

 

де  и  добивается  своих  целей.  "Все машины,  претендующие на "разум-

 

ность",- писал он,  - должны обладать способность преследовать опреде-

 

ленные цели и приспосабливаться,  т.е.  обучаться". Созданной им науке

 

Винер дает название кибернетика,  что в переводе с греческого означает

 

рулевой.(2)

 

     Следует отметить, что принцип "обратной связи", введенный Винером

 

был в  какой-то  степени  предугадан Сеченовым в явлении "центрального

 

торможения" в "Рефлексах  головного мозга" (1863 г.)  и  рассматривался

 

как механизм  регуляции  деятельности нервной системы,  и  который лег в

 

основу многих моделей  произвольного поведения в отечественной психоло-

 

гии.

 

     Нейронный  подход.

 

     К этому  времени и другие ученые стали   понимать,  что  создателям

 

вычислительных машин  есть  чему  поучиться у биологии.  Среди них был

 

нейрофизиолог и поэт-любитель Уоррен Маккалох,  обладавший как и Винер

 

философским складом ума  и широким кругом интересов.  В 1942 г.  Макка-

 

лох, участвуя в научной  конференции в Нью-йорке, услышал доклад одного

 

из сотрудников  Винера о механизмах обратной связи в  биологии.  Выска-

 

занные в докладе идеи перекликались с собственными  идеями  Маккалоха

 

относительно работы головного  мозга.  В течении следующего года Макка-

 

лох в соавторстве со своим 18-летним  протеже,  блестящим  математиком

 

Уолтером Питтсом,  разработал теорию деятельности головного мозга. Эта

 

теория и являлась той  основой,  на которой сформировалось широко расп-

 

ространенное мнение, что функции компьютера и мозга в значительной ме-

 

ре сходны.

 

     Исходя отчасти из предшествующих исследований нейронов  (основных

 

активных клеток,  составляющих нервную систему животных),  проведенных

 

Маккаллохом, они с Питтсом выдвинули гипотезу, что нейроны можно упро-

 

щенно  рассматривать  как  устройства,  оперирующие  двоичными числами.

 

Двоичные числа, состоящие  из цифр единица и нуль, - рабочий  инструмент

 

одной  из  систем  математической  логики.  Английский математик XIXв.

 

Джордж Буль,  предложивший эту остроумную систему,  показал, что логи-

 

ческие утверждения можно закодировать в виде единиц и нулей,  где еди-

 

ница соответствует истинному выссказыванию а нуль - ложному, после че-

 

го этим можно оперировать как обычными числами. В 30-е годы XX в. пи-

 

онеры информатики,  в  особенности американский ученый Клод Шеннон, по-

 

няли, что двоичные единица и нуль вполне соответствуют двум состояниям

 

электрической цепи (включено-выключено), поэтому двоичная система иде-

 

ально  подходит  для электронно-вычислительных устройств.  Маккалох и

 

Питтс предложили конструкцию сети из электронных "нейронов" и показа-

 

ли,  что  подобная  сеть может выполнять практически  любые вообразимые

 

числовые или логические операции.  Далее они предположили,  что  такая

 

сеть в состоянии также  обучаться,  распознавать образы, обобщать, т.е.

 

она обладает всеми чертами  интеллекта.

 

     Теории Маккаллоха-Питтса в сочетании с книгами Винера (2) вызвали

 

огромный интерес к  разумным машинам.  В 40-60-е годы все  больше кибер-

 

нетиков  из  университетов и частных фирм запирались в лабораториях и

 

мастерских,  напряженно работая над теорией функционирования  мозга  и

 

методично припаивая электронные  компоненты моделей нейронов.

 

     Из этого  кибернетического,  или нейромодельного, подхода к машин-

 

ному  разуму  скоро  сформировался так называемый "восходящий метод" -

 

движение от простых аналогов нервной системы примитивных  существ,  об-

 

ладающих малым числом нейронов,  к сложнейшей нервной системе человека

 

и даже выше. Конечная цель виделась в создании "адаптивной сети", "са-

 

моорганизующейся  системы" или "обучающейся машины" - все эти названия

 

разные исследователи  использовали для обозначения устройств, способных

 

следить  за окружающей обстановкой  и с помощью обратной связи  изменять

 

свое поведение в полном соответствии с господствовавшей в те  времена

 

бихевиористской  школой психологии,  т.е.  вести себя так же как живые

 

организмы. Однако отнюдь не во всех случаях возможна аналогия с живыми

 

организмами.  Как  однажды  заметили  Уоррен Маккаллох и его сотрудник

 

Майкл Арбиб,  "если по весне вам захотелось обзавестись возлюбленной,

 

не стоит брать амебу  и ждать пока она эволюционирует".

 

     Но дело  здесь не только во времени.  Основной трудностью, с кото-

 

рой  столкнулся "восходящий метод" на заре своего существования,  была

 

высокая стоимость электронных  элементов.  Слишком дорогой  оказывалась

 

даже модель нервной системы  муравья, состоящая из 20 тыс. нейронов, не

 

говоря уже о нервной  системе человека, включающей около 100 млрд. ней-

 

ронов.  Даже  самые совершенные кибернетические модели содержали лишь

 

неколько сотен нейронов.  Столь ограниченные возможности обескуражили

 

многих исследователей того периода.

 

     Появление  перцептрона.

 

     Одним из  тех, кого ничуть не испугали  трудности был Фрэнк Розенб-

 

лат, труды  которого казалось отвечали самым заметным устремлениям ки-

 

бернетиков. В середине 1958 г.  им была предложена модель электронного

 

устройства, названного им перцептроном,  которое должно было бы имити-

 

ровать процессы человеческого мышления.  Перцептрон должен был переда-

 

вать сигналы от  "глаза",  составленного из  фотоэлементов,  в блоки

 

электромеханических ячеек  памяти,  которые оценивали относительную ве-

 

личину электрических сигналов. Эти ячейки соединялись между собой слу-

 

чайным образом в соответствии с господствующей тогда теорией, согласно

 

которой мозг  воспринимает  новую  информацию и реагирует  на нее через

 

систему случайных связей между нейронами.  Два года спустя была проде-

 

монстрирована первая  действующая машина "Марк-1",  которая могла нау-

 

чится распознавать некоторые из букв, написанных на карточках, которые

 

подносили к его "глазам",  напоминающие кинокамеры. Перцептрон Розенб-

 

лата оказался наивысшим достижением "восходящего", или нейромодельного

 

метода создания  искусственого  интеллекта.  Чтобы научить перцептрон

 

способности строить догадки  на основе исходных предпосылок, в нем  пре-

 

дусматривалась некая элементарная разновидность автономной работы или

 

"самопрограммирования". При распознании той или иной  буквы одни  ее

 

элементы или  группы элементов  оказываются гораздо более существеными,

 

чем другие.  Перцептрон мог научаться выделять такие характерные осо-

 

бенности буквы полуавтоматически,  своего рода методом проб и ошибок,

 

напоминающим процесс обучения. Однако возможности перцептрона были ог-

 

раниченными: машина  не  могла надежно распознавать частично закрытые

 

буквы, а также буквы  иного размера или рисунка, нежели те, которые ис-

 

пользовались на этапе  ее обучения.

 

     Ведущие представители  так называемого "нисходящего  метода" специ-

 

ализировались,  в отличие от представителей  "восходящего метода",  в

 

составлении  для цифровых компьютеров общего назначения программ реше-

 

ния задач,  требующих от людей значительного интеллекта,  например для

 

игры в шахматы или  поиска математических доказательств. К числу защит-

 

ников "нисходящего метода" относились Марвин Минский и Сеймур Пейперт,

 

профессора  Массачусетского  технологического института.  Минский начал

 

свою карьеру исследователя  ИИ сторонником  "восходящего  метода"  и  в

 

1951 г.  построил обучающуюся  сеть на на вакуумных электронных лампах.

 

Однако вскоре к к моменту создания перцептрона он перешел в противопо-

 

ложный лагерь.  В соавторстве  с с южно-африканским математиком Пейпер-

 

том,  с которым его  познакомил Маккаллох, он написал книгу "Перцептро-

 

ны"(3), где математически доказывалось , что перцептроны, подобные ро-

 

зенблатовсим,  принципиально не в состоянии выполнять многие  из  тех

 

функций, которые предсказывал им Розенблат. Минский утверждал, что, не

 

говоря о роли работающих под диктовку  машинисток,  подвижных  роботов

 

или машин,  способных  читать, слушать и понимать прочитанное или услы-

 

шанное,  перцептроны никогда не обретут даже умения распознавать пред-

 

мет частично заслоненный другим.  Глядя на торчащий из-за кресла коша-

 

чий хвост, подобная машина никогда не сможет понять, что она  видит.

 

     Нельзя сказать,  что появившаяся в 1969 г. эта  критическая работа

 

покончила с  кибернетикой.  Она  лишь переместила интерес  аспирантов и

 

субсидии правительственных  организаций США,  традиционно  финансирующих

 

исследования по  ИИ,  на другое направление исследований - "нисходящий

 

метод".

 

     Интерес к  кибернетике в последнее время  возродился,  так как сто-

 

ронники "нисходящего метода" столкнулись со столь же неодолимыми труд-

 

ностями. Сам Минский публично выразил сожаление,  что его выступление

 

нанесло урон концепции перцептронов, заявив, что , согласно его тепе-

 

решним представлениям,  для реального прорыва вперед в создании разум-

 

ных машин потребуется устройство , во многом похожее на перцептрон. Но

 

в основном ИИ стал синонимом  нисходящего подхода,  который  выражался в

 

составлении все более сложных программ для компьютеров,  моделирующих

 

сложную деятельность человеческого  мозга.

 

     Искусственный  интеллект и теоретические проблемы  психологии.

 

     Можно выделить  две основные линии работ по  ИИ.  Первая связана с

 

совершенствованием самих  машин,  с повышением "интеллектуальности" ис-

 

кусственных  систем.  Вторая  связана с задачей оптимизации совместной

 

работы "искусственного интеллекта" и собственно интеллектуальных  воз-

 

можностей человека.

 

     Переходя к  собственно психологическим проблемам  ИИ О.К. Тихомиров

 

выделяет  три позиции  по вопросу о взаимодействии психологии и искуст-

 

венного интеллекта.  1) "Мы мало знаем о человеческом разуме,  мы хоти

 

его воссоздать,  мы делаем это вопреки отсутствию знаний"- эта позиция

 

характерна для многих зарубежных специалистов по ИИ. 2) Вторая позиция

 

сводится  к констатации  ограниченности результатов исследований интел-

 

лектуальной деятельности, проводившихся психологами, социологами и фи-

 

зиологами.  В качестве причины указывается отсутствие адекватных мето-

 

дов. Решение видится в воссоздании тех или иных интеллектуальных функ-

 

ций в работе машин. Иными словами, если машина решает задачу ранее ре-

 

шавшуюся человеком,  то знания,  которые можно подчерпнуть, анализируя

 

эту работу и есть основной материал для построения психологических те-

 

орий. 3) Третья позиция характеризуется оценкой исследования в области

 

искусственного  интеллекта и психологии как совершенно независимых.  В

 

этом случае допускается возможность только потребления,  использования

 

психологических  знаний  в плане психологического обеспечения  работ по

 

ИИ.

 

     Закономерно  возникает  вопрос  о  влиянии  работ по искусственному

 

интеллекту на развитие психологической  науки.  О.К.Тихомиров (9) выде-

 

ляет  в качестве первого результата - появление новой области психоло-

 

гических исследований,  а именно, сравнительные исследования того, как

 

одни и те же задачи решаются человеком и машиной. Кроме того, уже пер-

 

вые работы по искусственному интеллекту показали,  что не  только  об-

 

ласть  решения задач затрагивается соспоставительными исследованиями,

 

но и проблема мышления в целом.  Возникла потребность  в уточнении кри-

 

териев дифференциации "творческих" и "нетворческих" процессов.

 

     Более того, и исследования восприятия и  исследования памяти нахо-

 

дятся под сильным влиянием машинных аналогий (монография Р.Клацки).

 

     Оригинальное  отражение работ по ИИ несет  на себе новая психологи-

 

ческая теория поведения (исследования Д. Миллера К.Прибрама Ю.Галанте-

 

ра).  В то время как для традиций отечественной психологии  необходимо

 

разведение понятий поведения  и деятельности.

 

     Популярные  идеи системного анализа  позволили   сделать  сравнение

 

принципов работы  искусственных  систем и собственно человеческой дея-