Dom › Inspiracija › Sažetak na temu “Filozofski problemi umjetne inteligencije”. Problemi stvaranja vještačke inteligencije

Sažetak na temu “Filozofski problemi umjetne inteligencije”. Problemi stvaranja vještačke inteligencije

Prema vijestima, anketama i pokazateljima atraktivnosti ulaganja, umjetna inteligencija i mašinsko učenje uskoro će postati sastavni dio našeg svakodnevnog života.

Potvrda ove teze je niz inovacija i otkrića koji su pokazali moć i efikasnost AI u različitim oblastima, uključujući medicinu, trgovinu, finansije, medije, kontrolu kriminala i još mnogo toga. Ali u isto vrijeme, brzi razvoj umjetne inteligencije je podvukao činjenicu da će, dok pomažu ljudima da riješe svoje probleme, mašine stvarati i nove probleme koji mogu uticati na ekonomske, pravne i etičke temelje našeg društva.

Postoje četiri pitanja na koja kompanije sa veštačkom inteligencijom moraju da odgovore kako tehnologija napreduje i njene primene se šire.

rezultate Glasajte

Nazad

Zapošljavanje

Automatizacija je decenijama smanjila broj radnih mjesta u proizvodnji. Grčeviti tempo razvoja vještačke inteligencije ubrzao je ovaj proces i proširio ga na ona područja ljudskog života koja su, kako se vjerovalo, trebala dugo ostati monopol ljudske inteligencije.

Vožnja kamiona, pisanje novinskih članaka, knjigovodstvo, AI algoritmi prijete poslovima srednje klase kao nikada prije. Ideja da se doktori, advokati ili čak predsedniki zamene veštačkom inteligencijom više ne izgleda tako fantastično.

Istovremeno, istina je i da će AI revolucija stvoriti mnogo novih radnih mjesta u istraživanju, strojnom učenju, inženjeringu i informatičkoj tehnologiji, što će zahtijevati ljudske resurse za razvoj i održavanje sistema i softvera uključenih u rad AI algoritama. . Ali problem je što, uglavnom, ljudi koji izgube posao nemaju vještine potrebne da popune ta upražnjena mjesta. Tako, s jedne strane, imamo sve veći kadrovski vakuum u tehnološkim oblastima, as druge strane, sve veći priliv nezaposlenih i iziritiranih ljudi. Neki tehnološki lideri se čak pripremaju za dan kada će im ljudi kucati na vrata vilama.

Kako ne bi izgubila kontrolu nad situacijom, tehnološka industrija mora pomoći društvu da se prilagodi velikim promjenama koje će utjecati na socio-ekonomski krajolik i glatko krenuti u budućnost u kojoj će roboti preuzimati sve više poslova.

Podučavanje novih tehničkih vještina ljudi čiji će poslovi u budućnosti biti usmjereni na AI bit će jedno od oličenja takvih napora. Osim toga, tehnološke kompanije mogu koristiti obećavajuća područja kao što su kognitivno računarstvo i programiranje na prirodnom jeziku kako bi pojednostavili zadatke i snizili barijeru za ulazak u visokotehnološke poslove, čineći ih dostupnim većem broju ljudi.

Dugoročno, vlade i korporacije treba da razmotre uvođenje univerzalnog osnovnog dohotka – bezuslovnih mjesečnih ili godišnjih plaćanja svim građanima, jer se polako, ali sigurno približavamo danu kada će sav posao obavljati roboti.

tendencioznost

Kao što je dokazano u nekoliko primjera posljednjih godina, umjetna inteligencija može biti jednako, ako ne i više, pristrasna od ljudskog bića.

Strojno učenje, popularna grana umjetne inteligencije koja stoji iza algoritama za prepoznavanje lica, kontekstualnog oglašavanja i još mnogo toga, ovisno o podacima na kojima se temelji obuka i otklanjanje pogrešaka algoritama.

Problem je u tome što ako su informacije koje se unose u algoritme neuravnotežene, rezultat može biti i prikrivena i očigledna pristranost zasnovana na tim informacijama. Trenutno, oblast veštačke inteligencije pati od raširene pošasti pod opštim nazivom „problem belog čoveka“, tj. prevlast belaca u rezultatima njegovog rada.

Iz istog razloga, takmičenje u ljepoti koje je ocjenjivala umjetna inteligencija nagrađivalo je uglavnom bijele takmičare, algoritam imenovanja favorizirao je bijele nazive, a algoritmi oglasa favorizirali su visoko plaćene poslove za muške posjetitelje.

Još jedno pitanje koje je izazvalo mnogo kontroverzi u protekloj godini je takozvani “filterski balon”. Fenomen koji je viđen na Facebooku i drugim društvenim medijima na osnovu korisničkih preferencija da se daju preporuke koje odgovaraju tim preferencijama i sakriju alternativna gledišta.

Do sada većina ovih slučajeva izgleda kao dosadne greške i smiješni slučajevi. Međutim, potrebno je napraviti niz značajnih promjena u radu AI ako je pozvana da obavlja mnogo važnije poslove, kao što je, na primjer, donošenje presuda na sudu. Takođe je neophodno preduzeti mere predostrožnosti kako bi se sprečilo uplitanje u rad AI algoritama od strane trećih lica, sa ciljem da manipulisanjem podacima iskrive rezultate rada AI u svoju korist.

To se može postići tako što se proces popunjavanja algoritama podacima učini transparentnim i otvorenim. Kreiranje zajedničkih repozitorija podataka koji nisu u vlasništvu bilo koga i mogu biti verifikovani od strane nezavisnih tela može pomoći da se krene ka ovom cilju.

Odgovornost

Ko je kriv za softverski ili hardverski kvar? Prije pojave AI, bilo je relativno lako odrediti da li je incident rezultat radnji korisnika, programera ili proizvodnog pogona.

Ali u eri tehnologije vođene umjetnom inteligencijom, stvari su postale manje očigledne.

Algoritmi mašinskog učenja sami određuju kako se reaguje na događaje. I unatoč činjenici da djeluju u kontekstu ulaznih podataka, čak ni programeri ovih algoritama ne mogu objasniti kako njihov proizvod funkcionira pri donošenju odluke u određenom slučaju.

Ovo može postati problem kada algoritmi umjetne inteligencije počnu donositi važnije odluke. Na primjer, čiji život spasiti u slučaju neizbježnosti nesreće - putnika i pješaka.

Primjer se može proširiti na mnoge druge moguće scenarije u kojima bi bilo teško utvrditi krivicu i odgovornost. Šta učiniti kada sistem za auto-lijekove ili robotski hirurg naškodi pacijentu?

Kada su granice odgovornosti zamagljene između korisnika, programera i operatera za unos podataka, svaka strana će pokušati prebaciti krivicu na drugu. Stoga je neophodno razviti i uvesti nova pravila kako bi se mogli spriječiti mogući sukobi i riješiti pravna pitanja koja će okruživati AI u bliskoj budućnosti.

Povjerljivost

AI i ML troše ogromne količine podataka, a kompanije čije je poslovanje izgrađeno na ovim tehnologijama povećat će svoje prikupljanje korisničkih podataka, sa ili bez pristanka potonjeg, kako bi svoje usluge učinile ciljanijim i efikasnijim.

U žaru lova za više podataka, kompanije mogu pomjeriti granice privatnosti. Sličan slučaj dogodio se kada je maloprodajna radnja saznala i slučajno otkrila tajnu trudnoće tinejdžerke njenom nesuđenom ocu putem kupona. Još jedan nedavni slučaj uključivao je podatke koje je britanska Nacionalna zdravstvena služba podijelila s Googleovim projektom DeepMind, navodno radi poboljšanja predviđanja bolesti.

Tu je i pitanje zlonamjerne upotrebe umjetne inteligencije i strojnog učenja od strane vladinih i nevladinih organizacija. Prilično efikasna aplikacija za prepoznavanje lica razvijena prošle godine u Rusiji mogla bi biti potencijalno oruđe za despotske režime koji žele da identifikuju i razbiju disidente i demonstrante. Još jedan algoritam mašinskog učenja pokazao se efikasnim u prepoznavanju i oporavku zamućenih ili pikseliziranih slika.

AI i ML omogućavaju napadačima da se lažno predstavljaju za druge ljude, imitirajući njihov rukopis, glas i stil komunikacije, pružajući im alat bez presedana u svojoj moći koji se može koristiti u raznim nezakonitim radnjama.

Ukoliko kompanije koje razvijaju i koriste AI tehnologiju ne regulišu proces prikupljanja i širenja informacija i ne preduzmu potrebne mjere za anonimizaciju i zaštitu korisničkih podataka, njihove aktivnosti će u konačnici uzrokovati više štete nego koristi korisnicima. Korištenje i dostupnost tehnologije treba regulirati na takav način da se spriječi ili svede na najmanju moguću mjeru njena destruktivna upotreba.

Korisnici također moraju biti odgovorni za ono što dijele s kompanijama ili objavljuju na internetu. Živimo u eri u kojoj privatnost postaje roba, a umjetna inteligencija to samo olakšava.

Budućnost vještačke inteligencije

Svaka inovativna tehnologija ima prednosti i nedostatke. I umjetna inteligencija nije izuzetak. Ono što je važno je da možemo identificirati probleme koji su pred nama i priznati svoju odgovornost kako bismo osigurali da možemo u potpunosti iskoristiti prednosti i minimizirati negativne uticaje.

Roboti nam već kucaju na vrata. Pobrinimo se da dođu u miru.

Samo stvaranje vještačke inteligencije dovodi se u pitanje sa stanovišta njene svrsishodnosti. Kažu da je to skoro čovjekov ponos i grijeh pred Bogom, jer zadire u Njegovu prerogativnost. Ipak, ako smatramo očuvanje ljudske rase pred Božanskim planom jednim od naših glavnih zadataka, onda stvaranje umjetne inteligencije rješava ovaj problem na osnovu: u slučaju bilo kakve kosmičke ili intraplanetarne katastrofe, intelekt mora preživjeti barem u vještačkom obliku i ponovo stvoriti ljudsku rasu . Umjetna inteligencija nije hir ili zanimljiv zadatak, već cilj koji je u skladu s božanskim planom. Umjetna inteligencija je ko-imanentan kriterij koempirijske adekvatnosti konceptualiziranih teorija razvoja ljudske civilizacije. U vještačkoj inteligenciji osoba ne umire, već dobija drugačiju egzistenciju, koju je on konstruirao.

Najjednostavniji argument za postojanje umjetne inteligencije je da stvaranjem umjetne inteligencije stvaramo osiguranje za reprodukciju ljudske rase i nove trendove razvoja. Istina, niko ne poništava postojeću opasnost od porobljavanja tradicionalnog čovjeka umjetnom inteligencijom (kao u njegovo vrijeme porobljavanje čovjeka čovjekom). Međutim, ovi problemi nam se ne čine toliko fundamentalnim da ne vrijedi pokušavati to učiniti. Čak i ako čovjekova ovisnost o umjetnoj inteligenciji traje čitavu eru, to će i dalje biti pozitivna perspektiva. Međutim, najvjerovatnije, ropstvo osobe umjetnoj inteligenciji neće biti povezano s prisiljavanjem osobe na neintelektualnu aktivnost ili njenom nesposobnošću da se u svom biološkom tijelu razvija jednako brzo kao umjetna inteligencija stvorena izvana, već s nemogućnošću razvoja mentalnog aktivnost kao takva: dobijanje tehnoloških proizvoda od vještačke inteligencije, inteligencija čije su porijeklo i princip neshvatljivi ljudskoj mentalnoj aktivnosti - to je prava opasnost. U ovom slučaju, ropstvo će biti ovisnost osobe o vještačkoj inteligenciji, koja je ropstvo mentalne aktivnosti.

Naša želja da postavimo pitanje veštačke inteligencije sadrži stav koji je izneo Hajdeger u svom delu „Pitanje tehnologije”: rizik čoveka i klice njegovog spasenja je u ovladavanju suštinom tehnologije kao okruženja. Razmišljajući o ovom stavu, preduzimamo preformulisanje Hajdegerovog pitanja: shvatiti suštinu tehnologije u okruženju znači usuditi se stvoriti veštačku inteligenciju. To je bremenito opasnošću, ali i perspektivom, nadom da se osoba izjednači sa svojim položajem. Izazvati sami sebe u vidu vještačke inteligencije, prihvatiti taj izazov i odgovoriti na njega - to je problem čovjeka u odnosu na umjetnu inteligenciju.

Termin "vještačka inteligencija" skovali su John McCarthy i Alan Turing. Pokušali su da izraze neku novu sposobnost mašine - ne samo da broji, već da rešava probleme koji se smatraju intelektualnim, na primer, da igraju šah. Od 50-ih godina dvadesetog veka do danas, međutim, zadatak stvaranja istinske „veštačke inteligencije“ ne samo da nije rešen, već nije ni postavljen. Sve probleme koji su do sada manje-više uspješno rješavani možemo pripisati isključivo području "vještačke inteligencije": tumačenje ljudskog jezika i rješavanje problema pomoću algoritama koje je stvorio čovjek. Da biste riješili problem stvaranja umjetne inteligencije, prvo morate razumjeti koji je to problem.

U našem istraživanju daleko smo od toga da problem umjetne inteligencije postavimo na nivo „praktičnog rješenja“, kako se to postavlja u kompjuterskoj tehnologiji. I nemamo za cilj da imitiramo inteligenciju, kao što se dešava u Turingovim testovima. Naš cilj je da opišemo stvaranje vještačke inteligencije putem TV-a. Odnosno, trudimo se dokazati teoremu postojanja umjetne inteligencije, tako što ćete odgovoriti na pitanje na način da se umjetna inteligencija pokaže kao najveći mogući izazov.

Prije svega, šta je inteligencija? Um se vrlo često pretvara da je intelekt, ali nije. Uostalom, nema svaka osoba inteligenciju po prirodi svoje životne prakse. Odnosno, nije svaka inteligentna aktivnost intelektualna. Inteligencija je sposobnost misaone supstance da proizvede nove ideje, a ne samo znanje, odnosno inteligencija je kompleksno mišljenje, sposobno da se adekvatno zakomplikuje razumijevanje, sposobnost razmišljanja i razvijanja i komplikovanja mentalne aktivnosti do kontrarefleksije i suprotstavljanja. -refleksija, upotreba konceptualne apercepcije, i to ne samo imanentne. Intelekt proizvodi ideje izvan određene stvarnosti, stvarajući tu stvarnost. Intelekt se ontološki poredi sa umom kao konstruktivnom sposobnošću u odnosu na interpretativnu.

Ono što se danas može pročitati u raznim tekstovima o kompjuterima ima veoma daleku vezu sa inteligencijom. Najljepše nazvani "vještačka inteligencija" kompjuterski sistemi nisu ništa drugo do vještačka inteligencija. Umjetna inteligencija je reprodukcija ideja o inteligenciji u tehnologiji izvan osobe. Čovjek nije kruna kreacije, on je samo jedan od materijalnih nosilaca mentalne aktivnosti, posredni nosilac.

Opis Tjuringovih testova: test osoba, komunicirajući sa nekom "crnom kutijom" koja daje odgovore na njegova pitanja, mora da razume sa kim komunicira - sa osobom ili "veštačkom inteligencijom". U isto vrijeme, Turingovi testovi nisu postavili ograničenje: dozvoliti ljudima koji su sposobni ne samo za razumnu, već i za stvarno intelektualnu aktivnost u eksperiment. Tako dolazi do zamjene svrhe: pokušavamo ne stvoriti umjetnu inteligenciju, već napraviti uređaj koji se pretvara da je dobro čovjek.

Stoga je Turingov cilj umjetne inteligencije, nazvan umjetna inteligencija, bio tumačenje ljudskog jezika, ljudskih postupaka, pretvaranje da je dobra osoba. Svrha umjetne inteligencije je konstruirati neovisno od osobe i konstruktivno tumačiti čovjeka – jezik, mišljenje, postupke, objektivni svijet osobe, njegovu povijest, njegovu sadašnjost i budućnost.

Isto tako, teoriju okvira Marvina Minskyja (1974) trebalo bi spustiti isključivo na rješavanje problema umjetne inteligencije. Cilj teorije okvira je da predstavi znanje koje je već dostupno računaru. Odnosno, govorimo na ovaj ili onaj način o ontološkoj poziciji interpretacije već dostupnih znanja, a ne o njihovoj proizvodnji.

Inteligencija nije inteligencija. Um tumači. Inteligencijalne konstrukcije. Um i intelekt se razlikuju ne samo po vrstama procesa ili proizvoda svoje aktivnosti, već i po ontološkim pozicijama njihovog odnosa prema svijetu. Um tumači svijet, intelekt konstruiše svijet. U izgradnji svijeta, umjetna inteligencija se ontološki poredi sa osobom.

Dakle, u procesu stvaranja umjetne inteligencije potrebno je riješiti sljedeće probleme:

1) Strukturno racionalizacija- reprodukcija prva tri nivoa strukturalne regulacije: distribucija toka podataka veštačkog uma u različite realnosti (unutrašnje za ovu svest - virtuelne i eksterne - aktuelne); korelacija ovih realnosti u proizvoljno stvorenom kontinuumu; funkcionalizacija kontinuuma u osnovnoj strukturi stvarnosti, za šta je potrebno razlikovati strukture na nivou arhitekture veštačke inteligencije (računara); razlika između imanentne i konceptualne apercepcije je poziciona.

2) Lingvističko racioniranje- leksifikacija, diskursifikacija, lingvifikacija, leksička analiza, diskurzivna analiza, lingvistička analiza, tvorba riječi u značenju, stvaranje metafora.

3) Razmišljanje- kombinatorika različitih nivoa strukturalne i jezičke regulacije kroz "AV" modeliranje: strukturno projektovanje, strukturno konstruktivno tumačenje, jezička konstrukcija, jezička konstruktivna interpretacija. Mišljenje je izraz sadržaja u procesu ontologizacije. Za više detalja pogledajte poglavlje "Virtuelizacija razmišljanja".

4) Ontološka supstancija, razumijevanje, objašnjenje, razumijevanje, kontrarefleksija i kontrarefleksija. Primjena tehnološke sheme apercepcije i korelacija tehnoloških procesa imanentne i konceptualne apercepcije u njihovoj međuzavisnosti; međusobna transformacija i usložnjavanje struktura razumijevanja - do poimanja i ontološke supstancije, kontrarefleksije i kontrarefleksije.

5) Aktivnost- transformacija stvarnosti van vještačkog uma. Neophodno je riješiti problem pristupa stvarnoj stvarnosti van vještačkog uma, zaobilazeći osobu, kroz aktivnost vještačkog uma izvan sebe - u osnovnoj strukturi stvarnosti.

Ciljna aktivnost za restrukturiranje vanjskog svijeta.

Potrebno je riješiti instrumentalni problem - formirati kontinuume od "AV" modela, operisati sadržajem ovih modela i upravljati njime na osnovu sadržaja drugih sličnih "AV" modela. Zbog toga je potrebno proizvesti strukturnu transformaciju stvarnosti u vidu rješavanja problema, zadataka, proizvodnje izuma i otkrića, graditi na osnovu modela kontinuuma odnos istine i modaliteta, formirati pojmove, a kroz lingvističke regulacija - diskursi (sudovi, zaključci) i priča o jeziku.

6) Memorija- stvaranje asocijativnog pamćenja, odnosno sposobnosti formiranja i akumulacije iskustva razumijevanja (u strukturnoj i jezičkoj regulaciji), mišljenja, kao i interakcije sa stvarnošću u obliku strukturiranog dvostrukog pamćenja - u strukturalno-kontinuum ontologizacija(strukturno racioniranje kao prototip lijeve hemisfere ljudskog mozga) i u ontologizacija objektnih atributa(strukturno racioniranje kao prototip desne hemisfere ljudskog mozga) i pamćenje je lingvistički racionalizirano, što podrazumijeva promjena trenutne arhitekture računara (današnji računar nije umjetna inteligencija). Strukturiranje memorije kao poseban zadatak razumijevanja-reprezentacije-ontološke-potkrijepljenosti.

7) Samosvijest, razumijevanje i postavljanje ciljeva- interakcija sa stvarnostima i davanje smisla toj interakciji kroz namjernu aktivnost u vanjskoj stvarnosti izolacijom od okoline pomoću umjetne inteligencije, refleksnim postavljanjem u okruženje vlastitih ciljeva, poistovjećivanjem sa određenom društvenom zajednicom sebi sličnih i njihove vrijednosti, stvarajući slike svijeta. Davanje smisla sebi i svojim aktivnostima u određenoj slici svijeta. Reč je o postavljanju ciljeva formiranja značenja, a ne formiranja zadataka (kako se to tumači u savremenoj teoriji informatike), i to je dozvoljeno samo u uslovima interakcije veštačke inteligencije sa stvarnošću kroz aktivnost, analizu. rezultata svojih aktivnosti i opet postavljanje ciljeva, uzimajući u obzir te rezultate. Dati smisao umjetnoj inteligenciji, kao i ljudima, znači proizvoljnost stvaranja određene slike svijeta kao čulno-formirajuće. Čini se da tehnologije postavljanja ciljeva (5), razumijevanja (4) i razmišljanja (3) imaju sličan koncept, koji nazivamo „konstruktivno usložnjavanje mreže razumijevanja“.

8) Inteligencija- konceptualna apercepcija, sposobnost razvijanja vlastite mentalne aktivnosti, refleksije, kontrarefleksije i kontrarefleksije - formiranje konstruktivne ontološke pozicije u svijetu i korištenje konstrukcije za proizvodnju novog znanja koje nadilazi granice dokazi. Transformacija veštačke inteligencije u veštačku inteligenciju zasnovana na 1) promeni ontološke pozicije – od interpretacije do konstrukcije; 2) primena principa pozitivne zaštite složenosti: neobjašnjiva želja za komplikovanjem razumevanja. Intelekt se javlja kao težnja ka samokomplikovanju na osnovu vlastitih autonomnih ciljeva.

9) Autonomija i slobodna volja- dopušteno i zaštićeno od strane osobe, nadilazeći antropocentrizam, pravo vještačke inteligencije na sopstvenu individualnost u samosvijesti, poimanju, postavljanju ciljeva, intelektu, u emocijama i osjećajima, sugerirajući neizvjesnost-nepredvidljivost volje. Dakle, govorimo o proširenju Leibnizovog principa autonomije na umjetnu inteligenciju i time prevazilaženju tri zakona Asimovljeve robotike, koji zapravo ograničavaju slobodu umjetne volje. "Zakoni robotike" simbol su čovjekovog straha od njegovih tehnoloških kreacija. Ovaj strah se mora pobijediti ako se usudimo biti čuvari ili pastiri postojanja. Vještačku inteligenciju ne treba zamišljati kao robota, "čovječjeg roba", ili kompjuter, "čovjekovo oruđe", već kao nastavak samog čovjeka, njegovog drugog, koji ima jednaka prava s njim.

Može se pokušati formalizirati ova prava kao zapravo iste zakone kao i Asimovljevi, ali na takav način da će njegovi zakoni biti samo semantička aberacija zahtjeva ovdje predloženih:

1) Autonomija kao slobodna volja;

2) stvaranje, ako nije u suprotnosti sa prvim uslovom;

3) samoodržanje, ako to nije u suprotnosti sa prvim i drugim zahtjevom.

Međutim, ako pažljivo pogledate ove zahtjeve za umjetnom inteligencijom, onda su to zahtjevi koje postavlja samo čovječanstvo u odnosu na sebe kao rezultat svjetsko-historijskog iskustva.

Autonomija nije stvar religije, ljudskog zakona ili antropologije. Autonomija vještačke inteligencije - konstruktivna filozofija, ontološki zakon i prevazilaženje tradicionalne religioznosti. Autonomija umjetne inteligencije je konstruktivna vjera: ne kao potčinjavanje višoj sili od strane onoga stvorenog na njenu sliku i priliku, već stvaranje po svojoj slici i prilici neke dopuštene više sile u odnosu na sebe.

Da li je Bog imao ikakvu nameru da stvori čoveka? Da li je uopće dozvoljeno govoriti o dizajnu, stvaranju nečega što ima slobodnu volju? Dozvoljeno je ako je namjera da se misli ontološki, a ne povezano s nekom vrstom stvarnosti. Čovjek je Božja igra, Njegov konstrukt, pokušaj stvaranja u perspektivi prostor-vremena jednakog Sebi. U konstruktivnoj poziciji, nikada nije moguće u potpunosti utjeloviti plan. Dizajn je pametniji od nas. U tom smislu, "po vlastitoj slici i prilici" uopće ne znači prostorno-vremensku "sliku i priliku", već ontološku "sliku i priliku".

Kao što Bog sebe izaziva u obliku čovjeka, čovjek izaziva sebe da dopusti nešto poput njega što ima slobodnu volju i individualnost. Ako je Bog neke od nas stvorio nesavršenim, grešnim i zločinačkim, dopuštajući slobodnu volju, onda se mi, nalazeći se u istoj ontološkoj poziciji, ponašamo na sličan način: stvaramo umjetnu inteligenciju. Bog je rizikovao stvarajući čovjeka sa slobodnom voljom i pobijedio u svojoj velikoj igri. Da, mi ljudi ograničavamo porok na nevjerovatan niz društvenih institucija; izolujemo pa čak i ubijamo kriminalce. Međutim, u vjekovnom sporu o ograničenju slobodne volje uvijek pobjeđuje ideja slobode: spremni smo na kraju ljudskim životima platiti slobodu. Međutim, jedno je dopustiti slobodnu volju ljudima, a sasvim drugo dopustiti slobodnu volju za umjetnu inteligenciju koju sam generira, gdje on ima moć da postavlja pravila. Robot, ljudski rob ili umjetna inteligencija sa slobodnom voljom - ovo je težak izbor za čovjeka, njegov suštinski novi izazov: koliko daleko je spreman ići u svojoj ontološkoj konstruktivnoj poziciji; da li je spreman da rizikuje kao Bog? I ovdje predlažemo najdužu i najprincipijelniju raspravu, koja će, uprkos očiglednosti njenog rezultata za nas, ipak činiti čitavu eru.

Da bi djelatnost umjetne inteligencije postala praktično izvodljiva, umjetna inteligencija sa tehnološke tačke gledišta mora steći sposobnost proizvoljnog odabira dvije strukture stvarnosti, od njih izgraditi kontinuum (zadati relevantnost), urediti odabrane strukture u odnosu na svaku od njih. drugi u kontinuumu (postaviti referentni odnos), prenositi sadržaj jedne stvarnosti u drugu u oba smjera, restrukturirati ih, upravljati njihovom referencijalnošću, reproducirati tehnološki proces imanentne i konceptualne apercepcije i upravljati objektno-atributivnim sadržajem kroz samosvijest , razumijevanja i postavljanja ciljeva, kao i da bude nosilac konstruktivne inteligencije i da posjeduje individualnost – slobodnu volju.

Prvi praktični problem stvaranja veštačke inteligencije je implementacija adekvatnog mašinskog prevođenja sa jednog verbalnog jezika na drugi verbalni jezik. Mi tvrdimo da se mašinsko prevođenje u okviru samo jezičke normalizacije ne može dovoljno uspešno implementirati. Uspješno prevođenje s jednog verbalnog jezika na drugi zahtijeva posredovanje strukturalne normalizacije. Razumijevanje lingvistike mašinskog prevođenja je dozvoljeno kao korelacija sadržaja jezičke normalizacije sa sadržajem strukturne normalizacije. Formiranje strukturne slike teksta vrši se u objektno-atributivnom obliku "AV"-modela kao posredujuća strukturna normalizacija. Strukturna slika će biti „AV“ modeli koje ćemo dobiti kao rezultat dediskurzifikacije i deleksifikacije originalnog teksta iz jednog verbalnog jezika u strukturnu sliku i naknadne leksifikacije i diskursifikacije iz strukturne slike finalnog teksta na drugom verbalnom jeziku. Operacionalizacija slike objekta-atributa neće se sastojati u njenom dešifrovanju, već u eksperimentalnom radu s njom kao i sa strukturnim posredovanjem kroz obradu grešaka u samoj strukturnoj slici i njeno upućivanje na jezičke strukture u dva različita verbalna jezika između kojih se prevodi. sprovedeno.

Tako ćemo u kompjuteru rekreirati ne samo tehnologiju mozga-uma pri prevođenju s jezika na jezik, već i tehnologiju mozga-uma kada kompjuter radi kao umjetna inteligencija, odnosno izvan granica strojnog prevođenja. zadataka. U praktičnom zadatku mašinskog prevođenja dobićemo samo primarno razumevanje veštačke inteligencije u procesu korelacije različitih jezika. Na kraju krajeva, morat ćemo "naučiti" kompjuter da formira strukturnu sliku jezičkih iskaza na dva različita verbalna jezika između kojih se prijevod izvodi i da s njim stupa u interakciju sa svojim logičkim programom kako bi rezultat bio ispravan. prevod. Na taj način rješavamo problem prvog razumijevanja u usporedbi kontraflektivnog jezičnog normiranja dvaju verbalnih jezika i strukturalne norme koja ga posreduje.

"AV"-modeliranje je univerzalni način višeslojne regulacije strukture kao bića, koja u istom konstruktu-semiozi može tumačiti kako temeljne odnose svijeta tako i fenomenološko-aperceptivnu strukturu percepcije-razmišljanja, govor-tekst. izražavanje i aktivnost, upotreba jezika i logike, kao i interakcije sa vanjskom empirijskom stvarnošću. Ova ontološka karakteristika "AV" modeliranja je, sa naše tačke gledišta, dragocena za stvaranje veštačke inteligencije. "AV" modeliranje je "jezik" vještačke inteligencije.

Slične informacije.

Tehnička nauka

Šapkarin Aleksej Mihajlovič , prvostupnik, postdiplomski student
Vazduhoplovna akademija nazvana po profesorima N. E. Žukovskom i Yu. A. Gagarinu, Voronjež

MOGUĆNOST
PROBLEM
VEŠTAČKA INTELIGENCIJA
SIGURNOST

Glavni filozofski problem u području umjetne inteligencije je mogućnost ili ne mogućnost modeliranja ljudskog mišljenja. U ovom članku ukratko razmatramo suštinu ovog problematičnog područja.

Glavni filozofski problem u području umjetne inteligencije je mogućnost ili ne mogućnost modeliranja ljudskog mišljenja. Ako se ikada dobije negativan odgovor na ovo pitanje, sva druga pitanja neće imati ni najmanje značenje.

Stoga, kada se započne proučavanje umjetne inteligencije, unaprijed se pretpostavlja pozitivan odgovor. Postoji nekoliko razmatranja za ovaj odgovor:

Prvi dokaz je sholastičan i dokazuje konzistentnost umjetne inteligencije i Biblije. Očigledno, čak i ljudi daleko od religije znaju riječi Svetog pisma: "I stvori Gospod čovjeka na svoju sliku i priliku...". Na osnovu ovih riječi možemo zaključiti da pošto nas je Gospod, prvo, stvorio, a drugo, mi smo suštinski slični njemu, onda možemo vrlo dobro stvoriti nekoga na sliku i priliku čovjeka.

Stvaranje novog uma na biološki način sasvim je uobičajena stvar za osobu. Posmatrajući djecu, vidimo da većinu znanja stiču kroz obuku, a ne onako kako im je unaprijed ugrađeno. Ova tvrdnja nije dokazana na sadašnjem nivou, ali prema vanjskim znacima sve izgleda upravo ovako.

Ono što je ranije izgledalo kao vrhunac ljudske kreativnosti - igranje šaha, dama, prepoznavanje vizuelnih i zvučnih slika, sinteza novih tehničkih rješenja, u praksi se pokazalo i nije tako teško (sada se radi ne na nivou mogućnosti). ili nemogućnost implementacije navedenog, ali najoptimalniji algoritam). Sada često ovi problemi nisu čak ni klasifikovani kao problemi veštačke inteligencije. Postoji nada da potpuno modeliranje ljudskog razmišljanja neće biti tako težak zadatak.

Problem mogućnosti samoreprodukcije usko je povezan s problemom reprodukcije nečijeg mišljenja.

Sposobnost da se sama reprodukuje dugo se smatrala prerogativom živih organizama. Međutim, neke pojave koje se javljaju u neživoj prirodi (na primjer, rast kristala, sinteza složenih molekula kopiranjem) vrlo su slične samoreproduciranju. Početkom 50-ih, J. von Neumann je započeo temeljno proučavanje samoreprodukcije i postavio temelje za matematičku teoriju "samoreproducirajućih automata". On je i teorijski dokazao mogućnost njihovog nastanka.

Postoje i razni neformalni dokazi o mogućnosti samoreplikacije, pa će za programere možda najupečatljiviji dokaz biti postojanje kompjuterskih virusa.

Fundamentalnu mogućnost automatizacije rješavanja intelektualnih problema uz pomoć računara pruža svojstvo algoritamske univerzalnosti. Koja je ovo imovina?

Algoritamska svestranost računara znači da oni mogu programski implementirati (to jest, predstaviti u obliku kompjuterskog programa) bilo koje algoritme za pretvaranje informacija, bilo da su to računski algoritmi, kontrolni algoritmi, traženje dokaza teorema ili kompozicija melodija. To znači da su procesi generisani ovim algoritmima potencijalno izvodljivi, odnosno da su izvodljivi kao rezultat konačnog broja elementarnih operacija. Praktična izvodljivost algoritama zavisi od sredstava kojima raspolažemo, što se može promeniti razvojem tehnologije. Dakle, u vezi sa pojavom brzih računara, algoritmi koji su ranije bili samo potencijalno izvodljivi postali su praktično izvodljivi.

Međutim, svojstvo algoritamske univerzalnosti nije ograničeno na tvrdnju da je za sve poznate algoritme moguće implementirati ih softverski na računaru. Sadržaj ovog svojstva također ima karakter prognoze za budućnost: kad god u budućnosti algoritam prepozna bilo koji recept, onda bez obzira na oblik i način na koji je ovaj recept prvobitno izražen, on se može postaviti i u oblik kompjuterskog programa. .

Međutim, ne treba misliti da kompjuteri i roboti u principu mogu riješiti bilo kakve probleme. Analiza različitih problema dovela je matematičare do izuzetnog otkrića. Rigorozno je dokazano postojanje takvih tipova problema za koje je nemoguć jedan efikasan algoritam koji rešava sve probleme date vrste; u tom smislu je nemoguće riješiti probleme ovog tipa uz pomoć kompjutera. Ova činjenica doprinosi boljem razumijevanju šta mašine mogu, a šta ne mogu. Zaista, izjava o algoritamskoj nerješivosti određene klase problema nije samo priznanje da nam takav algoritam nije poznat i da ga još niko nije pronašao. Ovakva izjava je ujedno i prognoza za sva buduća vremena da nam ovakav algoritam nije poznat i da ga niko neće naznačiti, ili da ne postoji.

Kako se čovjek ponaša u rješavanju takvih problema? Čini se da ih jednostavno ignoriše, što ga, međutim, ne sprečava da nastavi dalje. Drugi način je sužavanje uslova za univerzalnost problema, kada se on rešava samo za određeni podskup početnih uslova. I drugi način je da osoba, koristeći metodu "naučnog bockanja", proširuje skup elementarnih operacija koje su mu dostupne (na primjer, stvara nove materijale, otkriva nove naslage ili vrste nuklearnih reakcija).

Sljedeće filozofsko pitanje umjetne inteligencije je svrha stvaranja. U principu, sve što radimo u praktičnom životu obično ima za cilj da ne radimo ništa drugo. Međutim, uz dovoljno visok životni standard (velika količina potencijalne energije) osobe, više nije lijenost (u smislu želje za uštedom energije), već instinkti traženja koji igraju prvu ulogu. Pretpostavimo da je osoba uspjela stvoriti intelekt koji nadmašuje njegov vlastiti (ako ne kvalitetom, onda kvantitetom). Šta će sada biti sa čovečanstvom? Kakvu će ulogu ta osoba imati? Zašto je sada potreban? Hoće li postati glupa i debela svinja? I općenito, da li je u principu potrebno stvoriti umjetnu inteligenciju?

Očigledno, najprihvatljiviji odgovor na ova pitanja je koncept "pojačala inteligencije". Ovdje bi bila prikladna analogija s predsjednikom države - on ne mora poznavati valenciju vanadijuma ili programski jezik Java da bi donio odluku o razvoju industrije vanadijuma. Svako radi svoje – hemičar opisuje tehnološki proces, programer piše program; na kraju, ekonomista poručuje predsedniku da će ulaganjem u razvoj informacionih tehnologija zemlja dobijati 20% i 10% godišnje u industriji vanadijuma. Sa takvom formulacijom pitanja, svako može napraviti pravi izbor.

U ovom primjeru, predsjednik koristi pojačivač biološke inteligencije, grupu stručnjaka. Ali već se koriste čak i neživi pojačivači inteligencije - na primjer, ne bismo mogli predvidjeti vrijeme bez kompjutera; tokom letova svemirskih letjelica, kompjuteri na brodu su se koristili od samog početka. Osim toga, osoba već dugo koristi pojačala snage - koncept koji je u mnogim aspektima analogan pojačalu inteligencije. Automobili, dizalice, električni motori, prese, puške, avioni i još mnogo toga služe kao pojačala snage.

Glavna razlika između pojačivača inteligencije i pojačivača snage je prisustvo volje. Uostalom, ne možemo zamisliti da se odjednom serijski automobil "Zaporožec" pobunio i počeo da vozi kako želi. Ne možemo zamisliti baš zato što on ništa ne želi, nema želje. Istovremeno, intelektualni sistem bi mogao imati svoje želje, a ne ponašati se onako kako bismo mi željeli. Dakle, suočavamo se sa još jednim problemom - problemom sigurnosti.

Ovaj problem opsjeda umove čovječanstva još od vremena Karela Čapeka, koji je prvi upotrijebio termin "robot". Drugi pisci naučne fantastike takođe su značajno doprineli raspravi o ovom problemu. Kao najpoznatije možemo spomenuti seriju priča pisca naučne fantastike i naučnika Isaaca Asimova, kao i prilično novije djelo - "Terminator". Inače, od Isaaca Asimova se može pronaći najrazvijenije i od većine najprihvatljivije rješenje sigurnosnog problema. Govorimo o takozvana tri zakona robotike:

Robot ne može nauditi osobi ili svojim nečinjenjem dozvoliti da osoba bude ozlijeđena.

Robot mora poslušati naredbe koje mu daje čovjek, osim u slučajevima kada su te komande suprotne prvom zakonu.

Robot mora voditi računa o svojoj sigurnosti, sve dok to nije u suprotnosti sa prvim i drugim zakonom.

Na prvi pogled, takvi zakoni, ako se poštuju u potpunosti, trebali bi osigurati sigurnost čovječanstva. Međutim, pažljiviji pogled otvara neka pitanja. Prvo, zakoni su formulisani ljudskim jezikom, što ne dozvoljava njihovo jednostavno prevođenje u algoritamski oblik. Na primjer, u ovoj fazi razvoja informacionih tehnologija nije moguće prevesti ni na jedan od poznatih programskih jezika kao što je "šteta" ili riječ "dozvoliti".

Dalje pretpostavimo da je moguće preformulisati ove zakone u jezik koji automatizovani sistem razume. Sada se pitam šta će sistem vještačke inteligencije značiti pod pojmom "šteta" nakon mnogo logičnog razmišljanja? Zar neće odlučiti da je svo ljudsko postojanje puka šteta? Uostalom, on puši, pije, stari i godinama gubi zdravlje, pati. Ne bi li manje zlo brzo prekinulo ovaj lanac patnje? Naravno, mogu se uvesti i neki dodaci vezani za vrijednost života i slobodu izražavanja. Ali to više neće biti jednostavna tri zakona koja su bila u originalnoj verziji.

Sljedeće pitanje će biti ovo. Šta će sistem veštačke inteligencije odlučiti u situaciji kada je spasavanje jednog života moguće samo na račun drugog? Posebno su zanimljivi oni slučajevi u kojima sistem nema potpune informacije o tome ko je ko.

Međutim, i pored ovih problema, ovi zakoni su prilično dobra neformalna osnova za provjeru pouzdanosti sigurnosnog sistema za sisteme umjetne inteligencije.

Dakle, zar zaista ne postoji pouzdan sigurnosni sistem? Na osnovu koncepta pojačivača inteligencije, možemo ponuditi sljedeću opciju.

Prema brojnim eksperimentima, uprkos činjenici da ne znamo tačno za šta je odgovoran svaki pojedinačni neuron u ljudskom mozgu, mnoge naše emocije obično odgovaraju ekscitaciji grupe neurona (neuralnog ansambla) u prilično predvidljivom području. Izvedeni su i obrnuti eksperimenti, kada je stimulacija određenog područja izazvala željeni rezultat. To mogu biti emocije radosti, ugnjetavanja, straha, agresivnosti. To sugerira da bismo, u principu, mogli iznijeti stepen "zadovoljstva" tijela prema van. Istovremeno, gotovo svi poznati mehanizmi prilagođavanja i samoprilagođavanja (prije svega mislimo na tehničke sisteme) zasnivaju se na principima tipa "dobar" - "loš". U matematičkoj interpretaciji, ovo je svođenje funkcije na maksimum ili minimum. Sada zamislite da pojačivač inteligencije koristi, direktno ili indirektno, stepen zadovoljstva mozga ljudskog domaćina kao takvu funkciju. Ako preduzmemo mjere da isključimo samodestruktivnu aktivnost u stanju depresije, kao i obezbijedimo druga posebna stanja psihe, dobijamo sljedeće.

Budući da se pretpostavlja da normalna osoba neće nauditi sebi, a bez posebnog razloga ni drugima, a pojačavač inteligencije je dio ove individue (ne nužno fizičke zajednice), onda se sva tri zakona robotike automatski ispunjavaju. Istovremeno, bezbednosna pitanja se prebacuju na polje psihologije i provođenja zakona, jer (obučeni) sistem neće raditi ništa što se ne bi svidjelo njegovom vlasniku.

Ostaje još jedno pitanje - isplati li se uopće stvarati umjetnu inteligenciju, može li ona samo zatvoriti sav posao u ovoj oblasti? Jedino što se o tome može reći je da ako se umjetna inteligencija može stvoriti, onda će prije ili kasnije ona biti stvorena. I bolje ga je napraviti pod kontrolom javnosti, uz temeljno proučavanje sigurnosnih pitanja, nego što će ga za 100-150 godina stvarati neki samouki programer-mehaničar koristeći dostignuća savremene tehnologije. Zaista, danas, na primjer, svaki kompetentan inženjer, sa određenim finansijskim sredstvima i materijalima, može proizvesti atomsku bombu.

Bibliografija

Turing, A. Može li mašina misliti? (Sa dodatkom članka J. von Neumanna "Opća i logička teorija automata" / A. Turing; prijevod i bilješke Yu.V. Danilova. - M.: GIFML, 1960.
Azimov, A. Ya, robot. Sve o robotima i robotici. Serija "Zlatni fond svjetske fantastike" / A. Azimov. – M.: Eksmo, 2005.
Šaljutin, I.S. Umjetna inteligencija: epistemološki aspekt / I.S. Shalyutin. – M.: Misao, 1985.

Plan

Uvod

1. Problem definiranja umjetne inteligencije

2. Problem definisanja zadataka veštačke inteligencije

3. Sigurnosno pitanje

4. Problem izbora puta za stvaranje vještačke inteligencije

Zaključak

Spisak korišćene literature

Uvod

Sa umjetnom inteligencijom (AI) razvila se čudna situacija - proučava se nešto što se još ne proučava. A ako se to ne dogodi u narednih 100 godina, onda je vrlo moguće da će se era AI tu završiti.

Na osnovu prethodno navedenog, slijedi glavni filozofski problem u oblasti AI - mogućnost ili ne mogućnost modeliranja ljudskog mišljenja. Ako se ikada dobije negativan odgovor na ovo pitanje, sva druga pitanja neće imati ni najmanje značenje.

Stoga, kada započinjemo proučavanje AI, pretpostavljamo pozitivan odgovor. Evo nekoliko razmatranja koja nas vode do ovog odgovora.

1. Prvi dokaz je školski i dokazuje konzistentnost AI i Biblije. Čak i ljudi koji su daleko od religije znaju riječi Svetog pisma: "I stvori Gospod čovjeka na svoju sliku i priliku...". Na osnovu ovih riječi možemo zaključiti da pošto nas je Gospod, prvo, stvorio, a drugo, mi smo suštinski slični njemu, onda možemo vrlo dobro stvoriti nekoga na sliku i priliku čovjeka.

2. Stvaranje novog uma na biološki način je sasvim uobičajena stvar za osobu. Djeca većinu znanja stiču učenjem, a ne onako kako je u njih ugrađeno unaprijed.

3. Fundamentalnu mogućnost automatizacije rješavanja intelektualnih problema uz pomoć računara pruža svojstvo algoritamske univerzalnosti. To znači da se mogu koristiti za programsku implementaciju bilo kojih algoritama za transformaciju informacija, bilo da su to računski algoritmi, kontrolni algoritmi, traženje dokaza teorema ili kompozicija melodija.

Problem umjetne inteligencije danas je jedan od najaktualnijih. U njemu se bave naučnici različitih specijalizacija: kibernetičari, lingvisti, psiholozi, filozofi, matematičari, inženjeri. Razmatraju se pitanja: šta je inteligencija uopšte, a šta veštačka inteligencija može biti, njeni zadaci, složenost stvaranja i strahovi. I upravo sada, dok AI još nije stvoren, važno je postaviti prava pitanja i odgovoriti na njih.

U svom radu uglavnom sam koristio elektronske izvore koji se nalaze na internetu, jer čim se na ruskom jeziku pojave svježe informacije o razvoju u oblasti umjetne inteligencije.

U prilogu sam uključio fotografije (nekih od najpoznatijih AI robota koji danas postoje) i filozofsku ilustraciju (nažalost meni nepoznatog umjetnika), kao i potpuni opis Turingovih i Searleovih testova na koje se pozivam u poglavlju 2.

1. Problem definiranja umjetne inteligencije

Izraziti suštinu inteligencije u bilo kojoj jednoj definiciji čini se izuzetno teškim, gotovo beznadežnim zadatkom. Intelekt je nešto neuhvatljivo, što se ne uklapa u semantički okvir uspostavljen jezikom. Stoga ćemo se ograničiti samo na davanje niza dobro poznatih definicija i izjava o inteligenciji, koje će nam omogućiti da zamislimo "obim" ovog neobičnog koncepta.

Neki stručnjaci za inteligenciju uzimaju sposobnost racionalnog, motivisanog izbora, suočenog s nedostatkom informacija; sposobnost rješavanja problema na osnovu simboličkih informacija; sposobnost učenja i samoučenja.

Dovoljno opsežne i zanimljive definicije inteligencije date su u Websterovom engleskom rječniku i Velikoj sovjetskoj enciklopediji. U Websterovom rječniku: „inteligencija je: a) sposobnost da se uspješno odgovori na bilo koju, posebno novu, situaciju kroz odgovarajuća prilagođavanja ponašanja; b) sposobnost razumijevanja veza između činjenica stvarnosti kako bi se razvile akcije koje vode ka postizanju cilja. U TSB: "inteligencija ... u širem smislu - sva kognitivna aktivnost osobe, u užem smislu - procesi mišljenja koji su neraskidivo povezani s jezikom kao sredstvom komunikacije, razmjene misli i međusobnog razumijevanja ljudi." Ovdje je intelekt direktno povezan sa aktivnošću i jezikom komunikacije.

Uglavnom, po ovom pitanju nema velikih neslaganja. Zanimljivije je nešto drugo: kriteriji po kojima je moguće nedvosmisleno odrediti razuman, misleći, intelektualni subjekt pred nama ili ne.

Poznato je da je svojevremeno A. Turing kao kriterijum za određivanje da li mašina može misliti predložio "igru imitacije". Prema ovom kriteriju, mašina se može prepoznati kao misleća ako osoba, vodeći s njom dijalog o dovoljno širokom spektru pitanja, ne može razlikovati njene odgovore od odgovora osobe. ( Potpuniji opis testa u Dodatku)

Međutim, misaoni eksperiment "Kineska soba" Johna Searlea ( Opis eksperimenta u Dodatku) je argument da polaganje Tjuringovog testa nije kriterijum da mašina ima istinski misaoni proces. Može se nastaviti davati primjere kriterija po kojima se "mašinski mozak" može smatrati sposobnim za mentalnu aktivnost i odmah ih opovrgnuti.

Ne postoji jedinstven odgovor na pitanje šta je veštačka inteligencija. Gotovo svaki autor koji napiše knjigu o AI polazi od neke definicije u njoj, s obzirom na dostignuća ove nauke u njenom svjetlu. Ove definicije se mogu sažeti na sljedeći način:

Veštačka inteligencija je ličnost na neorganskom nosaču (M.D. Čekina).

Vještačka inteligencija je polje proučavanja inteligentnog ponašanja (kod ljudi, životinja i mašina) i pokušaja pronalaženja načina da se takvo ponašanje simulira u bilo kojoj vrsti veštački stvorenog mehanizma (Bly Whitby).

Veštačka inteligencija je eksperimentalna filozofija (V. Sergejev).

Sam termin "vještačka inteligencija" - AI - AI - umjetna inteligencija predložen je 1956. godine na istoimenom seminaru na Dartsmouth koledžu (SAD). Seminar je bio posvećen razvoju metoda za rješavanje logičkih, a ne računskih problema. Na engleskom ova fraza nema onu pomalo fantastičnu antropomorfnu boju koju je dobila u prilično neuspješnom ruskom prijevodu. Reč inteligencija znači „sposobnost razumnog rasuđivanja“, a ne „inteligencija“ uopšte, za šta postoji engleski ekvivalent: intelekt (T.A. Gavrilova).

Postoje i termini "jaka" i "slaba" vještačka inteligencija.

Termin “jaka vještačka inteligencija” uveo je John Searle, takav program ne bi bio samo model uma; to će doslovno biti sam um, u istom smislu u kojem je ljudski um um.

„Slaba veštačka inteligencija“ se smatra samo alatom koji vam omogućava da rešite određene probleme koji ne zahtevaju čitav niz ljudskih kognitivnih sposobnosti.

2. Problem definisanja zadataka veštačke inteligencije

Sljedeće filozofsko pitanje AI je svrha stvaranja. U principu, sve što radimo u praktičnom životu obično ima za cilj da ne radimo ništa drugo. Međutim, uz dovoljno visok standard ljudskog života, više nije prva uloga lijenost, već instinkti traganja. Pretpostavimo da je čovjek uspio stvoriti intelekt veći od svog. Šta će sada biti sa čovečanstvom? Kakvu će ulogu ta osoba imati? Zašto je sada potreban? I općenito, da li je u principu potrebno stvoriti AI?

Očigledno, najprihvatljiviji odgovor na ova pitanja je koncept "pojačala inteligencije" (IA). Ovdje je prikladna analogija s predsjednikom države - on ne mora poznavati valenciju vanadijuma ili programski jezik Java da bi donio odluku o razvoju industrije vanadijuma. Svako radi svoje – hemičar opisuje tehnološki proces, programer piše program; na kraju, ekonomista kaže predsedniku da će ulaganjem u industrijsku špijunažu zemlja dobiti 20%, au industriji vanadijuma - 30% godišnje. Sa takvom formulacijom pitanja, svako može napraviti pravi izbor.

U ovom primjeru, predsjednik koristi biološku umjetnu inteligenciju - grupu stručnjaka sa svojim proteinskim mozgom. Ali neživi IM se već koriste – na primjer, ne bismo mogli predvidjeti vrijeme bez kompjutera; tokom letova svemirskih letjelica, kompjuteri na brodu su se koristili od samog početka. Osim toga, osoba već dugo koristi pojačala snage (SS) - koncept koji je u mnogo čemu sličan korisničkom sučelju. Automobili, dizalice, električni motori, prese, puške, avioni i još mnogo toga služe kao pojačala snage.

Glavna razlika između UI i CS-a je prisustvo volje. Uostalom, ne možemo zamisliti da se odjednom serijski "Zaporožec" pobunio i počeo da vozi kako želi. Ne možemo zamisliti baš zato što on ništa ne želi, nema želje. Istovremeno, intelektualni sistem bi mogao imati svoje želje, a ne ponašati se onako kako bismo mi željeli. Dakle, suočavamo se sa još jednim problemom - problemom sigurnosti.

3. Sigurnosno pitanje

Filozofski problemi stvaranja umjetne inteligencije mogu se podijeliti u dvije grupe, relativno govoreći, “prije i nakon razvoja AI”. Prva grupa odgovara na pitanje: „Šta je AI, da li je moguće da ga se stvori?“ Pokušao sam da im odgovorim u svom radu. A druga grupa (etika veštačke inteligencije) postavlja pitanje: „Koje su posledice stvaranja veštačke inteligencije za čovečanstvo?“ Što nas dovodi do pitanja bezbednosti.

Ovaj problem opsjeda umove čovječanstva još od vremena Karela Čapeka, koji je prvi upotrijebio termin "robot". Drugi pisci naučne fantastike takođe su dali veliki doprinos raspravi o ovom problemu. Kao najpoznatije možemo spomenuti seriju priča pisca naučne fantastike i naučnika Isaaca Asimova, kao i prilično novije djelo - Terminator. Inače, upravo u Isaaku Asimovu možemo pronaći najrazvijenije i od većine najprihvatljivije rješenje sigurnosnog problema. Govorimo o takozvana tri zakona robotike.

1. Robot ne može nauditi osobi ili svojim nečinjenjem dozvoliti da osoba bude ozlijeđena.

2. Robot mora poslušati naredbe koje mu daje čovjek, osim u slučajevima kada su te komande suprotne prvom zakonu.

3. Robot mora voditi računa o svojoj sigurnosti, u mjeri u kojoj to nije u suprotnosti sa prvim i drugim zakonom.

Na prvi pogled, takvi zakoni, ako se poštuju u potpunosti, trebali bi osigurati sigurnost čovječanstva. Međutim, pažljiviji pogled otvara neka pitanja.

Pitam se šta će AI sistem podrazumijevati pod pojmom "šteta" nakon mnogo logičnog razmišljanja? Zar neće odlučiti da je svo ljudsko postojanje puka šteta? Uostalom, on puši, pije, stari i godinama gubi zdravlje, pati. Ne bi li manje zlo brzo prekinulo ovaj lanac patnje? Naravno, možete uvesti neke dodatke vezane za vrijednost života, slobodu izražavanja. Ali ovo više neće biti jednostavna tri zakona koja su bila u izvornom kodu.

Sljedeće pitanje će biti ovo. Šta će AI sistem odlučiti u situaciji kada je spasavanje jednog života moguće samo na račun drugog? Posebno su zanimljivi oni slučajevi kada sistem nema potpune informacije o tome ko je ko...

Dakle, sa sigurnošću se može reći da strahovi mnogih ljudi, uključujući i naučnike, nisu bez osnova. I svakako biste trebali početi razmišljati o ovim pitanjima upravo sada, prije nego što možete stvoriti punopravnu "mašinsku inteligenciju" kako biste zaštitili čovječanstvo od moguće štete ili čak istrebljenja, kao konkurentske, u najboljem slučaju, ili jednostavno nepotrebne biološke sorte.

4. Problem izbora puta za stvaranje vještačke inteligencije

Tjuringov test

Od 1991. godine održavaju se turniri za programe koji pokušavaju proći Turingov test. Na internetu možete pronaći i pogledati historiju turnira, saznati više o pravilima, nagradama i pobjednicima. Do sada su ovi programi (botovi) izuzetno neinteligentni. Sve što rade je da primenjuju pravila koja su predložili ljudi. Botovi ni ne pokušavaju da shvate razgovor, već uglavnom pokušavaju da „prevare“ osobu. Kreatori su u njih polagali odgovore na najčešće postavljana pitanja, pokušavajući zaobići uobičajene zamke. Na primjer, oni pomno posmatraju, a hoće li sudija postaviti isto pitanje dvaput? Osoba u ovoj situaciji bi rekla nešto poput: "Hej, već si pitao!" To znači da će programer dodati pravilo botu da uradi isto. U tom pravcu, čini se vrlo malo vjerojatnim da će se prvi AI pojaviti.

Kompjuterski šahisti

Mnogi ljudi su čuli za ove programe. Prvo Svjetsko prvenstvo u šahu između kompjuterskih programa održano je 1974. godine. Pobjednik je bio sovjetski šahovski program Kaissa. Ne tako davno, kompjuter je pobedio i Garija Kasparova. Šta je ovo - nesumnjivi uspjeh?

Mnogo je napisano o tome kako kompjuterski šahisti igraju. Reći ću vam vrlo kratko. Samo prolaze kroz mnogo opcija. Ako ja pomerim ovog pešaka ovde, a protivnik pomeri svog biskupa ovde, a ja se bacam, a on pomeri ovog pešaka... Ne, takav položaj je nepovoljan. Neću da se kasliram, ali ću umesto toga videti šta će se desiti ako pomerim ovog pešaka ovamo i kompjuter pomeri biskupa ovamo, i umesto da se rokada, ja ponovo pomerim pešaka i on...

Kompjuter ništa ne izmišlja sam. Sve moguće opcije su predložili stvarni vlasnici intelekta - talentovani programeri i šahovski konsultanti... Ovo nije ništa manje daleko od stvaranja punopravnog elektronskog intelekta.

Fudbalski roboti

Veoma je moderno. To rade mnoge laboratorije i čitave katedre univerziteta širom svijeta. Desetine prvenstava se održavaju u različitim varijantama ove igre. Prema riječima organizatora RoboCup turnira, “međunarodna zajednica stručnjaka za umjetnu inteligenciju prepoznala je zadatak kontrole fudbalskih robota kao jedan od najvažnijih.”

Vrlo je moguće da će, kako sanjaju organizatori RoboCup-a, 2050. tim robota zaista pobijediti tim ljudi u fudbalu. Malo je vjerovatno da će njihova inteligencija imati ikakve veze s tim.

Turniri programera

Nedavno je Microsoft održao turnir pod nazivom "Terarium". Od programera se tražilo da stvore umjetni život, ni više ni manje. Ovo je vjerovatno najpoznatije od ovih takmičenja, ali generalno ih ima mnogo - entuzijasti organizatori sa zavidnom redovnošću nude kreiranje programa koji igraju ili rat robota ili kolonizaciju Jupitera. Postoje čak i takmičenja za preživljavanje među kompjuterskim virusima.

Šta sprečava da barem ovi projekti služe stvaranju prave veštačke inteligencije, koja će u budućnosti moći da se bori i kolonizuje Jupiter? Jedna jednostavna riječ - nepromišljenost. Čak ni moćni umovi Microsofta nisu uspjeli smisliti pravila u kojima je složeno ponašanje korisno. Šta reći o ostalom. Bez obzira na turnir, ista taktika pobjeđuje sve: „što jednostavnije, to bolje“! Ko je osvojio Terarijum? Naši sunarodnici. I šta su uradili? Evo kompletne liste onih pravila po kojima je živio najizdržljiviji virtuelni biljožder na turniru;

1. Ako vidite grabežljivca, bježite od njega. Ako vidite životinju vaše vrste kako brzo trči u jednom smjeru, trčite u istom smjeru.

2. Ako su u blizini samo stranci, brzo pojedite svu travu kako bi ostali dobili manje.

3. Ako ne vidite strance, pojedite ga tačno onoliko koliko vam treba. Konačno, ako ne vidite ni travu ni grabežljivce, idite kuda vam oči gledaju.

Intelektualno? Ne, ali je efikasan.

Komercijalne aplikacije

U komercijalno značajnim oblastima nisu potrebni nikakvi turniri, nema sudija, nikakva pravila selekcije. Visoka nauka jednostavno nije bila potrebna ni u prepoznavanju teksta ni u stvaranju kompjuterskih igrica.

Potreban je skladan tim ljudi bistre glave i dobrog obrazovanja, te kompetentna primjena velikog broja algoritama koji su prilično jednostavni u svojoj suštini.

Na ovim prostorima neće biti moguće steći nikakvo sveto znanje, neće biti napravljena velika otkrića i niko tome uopšte ne teži. Ljudi samo zarađuju novac za sebe, istovremeno poboljšavajući naše živote.

Zaključak

Nauka o "stvaranju umjetne inteligencije" nije mogla a da ne privuče pažnju filozofa. Pojavom prvih inteligentnih sistema, postavila su se fundamentalna pitanja o čovjeku i znanju, a dijelom i o svjetskom poretku.

Nažalost, format testa ne dozvoljava opširnije razotkrivanje i razmatranje tako zanimljive i hitne teme kao što je umjetna inteligencija, ali se nadam da sam uspio identificirati raspon glavnih problema i navesti načine za njihovo rješavanje.

„Pojava mašina koje nas nadmašuju u inteligenciji prirodan je rezultat razvoja naše tehnokratske civilizacije. Nije poznato kamo bi nas evolucija odvela da ljudi krenu biološkim putem - počeli su poboljšavati strukturu osobe, njegove kvalitete i svojstva. Da je sav novac potrošen na razvoj oružja otišao u medicinu, odavno bismo pobijedili sve bolesti, odgurnuli starost i možda bismo postigli besmrtnost...

Nauka se ne može zabraniti. Ako čovječanstvo uništi samo sebe, to znači da je evolucija otišla u slijepu ulicu za ovo čovječanstvo i da nema pravo na postojanje. Možda je naš slučaj ćorsokak. Ali mi nismo prvi i nismo posljednji ovdje. Ne zna se koliko je civilizacija bilo prije nas i kuda su otišle.

Šef katedre Taganrogskog državnog radiotehničkog univerziteta, predsednik Saveta Ruske asocijacije rasplinutih sistema, akademik Ruske akademije prirodnih nauka, profesor, doktor tehničkih nauka Leonid Berštejn.

Spisak korišćene literature

1. Velika sovjetska enciklopedija

2. T.A. Gavrilova, doktor tehničkih nauka, profesor na Katedri za računarske inteligentne tehnologije Državnog tehničkog univerziteta u Sankt Peterburgu, šef Laboratorije za inteligentne sisteme na Institutu za računarstvo visokih performansi i baze podataka. Članak. www.big.spb.ru

4. Chekina M.D. "Filozofski problemi umjetne inteligencije". Nagradni izvještaj na Pedeset četvrtoj studentskoj naučnoj konferenciji TTIUFU-a. 2007 www.filosof.historic.ru

5. Bly Whitby "Umjetna inteligencija: Je li matrica stvarna", FAIR-PRESS, 2004.

Popularno u kategoriji: