Economics-Mag.ru

За последние 10 лет мы с вами можем смотреть серьезный рост внимания к механическому учебе и синтетическому разуму, если верить Google Trends (статистика по запросам в поисковике).

Обратной стороной лишней популярности ИИ было то, что сейчас термин «интеллектуальный» стали применять часто и, вероятно, некстати. Случилось это преимущественно благодаря успехам в сфере машинного обучения, которое было установлено еще в 1950-е годы, из-за чего вводить его стало довольно легко.

А на самом деле ли у нас есть возможность применять термин искусственный интеллект к тому, что в себе применяет механическое обучение?

Можно ли говорить, что механическое обучение есть способ создания искусственного разума? Для того, чтобы разобраться в данной неприятности рекомендуется пересмотреть знаменательный путь развития искусственного разума и раздельно машинного обучения, чтобы понять, почему как раз в настоящее время мы присматриваем развивающуюся популярность к таким наукам, и размеры их настоящего применения в жизни. Как результат, проанализируем, добились ли мы результатов в ИИ благодаря способу машинного обучения или случилась смена понятия ИИ.

Адресуемся к первичным смыслам автономных слов термина ИИ. Искусственный — калька с германского слова, означает что-то не естественное и сделанное вроде оригинального (толкование Ожигова).

Британская модификация artificial проходит от французского и латинского — сделанное человеком или которое относится к искусству(то что делает человек). Интеллект — из латинского знание и понимание, а в греческом передвижении «нус» — это разум, определяющий начало сознания и самосознания в открытом космосе и человеке, принцип подсознательного познания.

Любопытно увидеть, что в общефилософском словаре говорят, что интеллект противопоставляется иным возможностям человека, подобным как ощущение, свобода, интуиция и воображение, этим самым сдерживая интеллект только функцией здравого знания.

Так что искусственный интеллект — это разработанный человеком перечень возможностей здравого знания по виду нашего или, если из греческого, это сделанное человеком что-то с сознанием и самосознанием.

Сам термин ИИ первоначально ввел Джон Маккарти на конференции в Дартмунском институте в 1956 году. И позднее, в 2007 году, он дал шифровку того резона, который он инвестировал в это понятие.

По Маккарти, ИИ — это раздел науки и инженерии, занимающийся исследованием и построением умных систем. Умственность — это вычисляемая часть возможности достигать данных задач. Маккарти заключает, что ИИ это далеко не симуляция нашей интеллектуальности полностью, а лишь «некоторым» стилем. Умственность в этом контексте не означает, что 1 человек умнее иного, но тот факт, что что-то владеет мыслью или методом анализировать.

В роли машины будем оценивать любое цифровое устройство. Обучение — процесс передачи знаменательного опыта. Learn — от древне немецкого — следовать или искать-прокладывать путь (track).

Механическое обучение — процесс передачи опыта цифровому приспособлению, за счет поиска определенной закономерности в комплекте фактов.

Отличают 2 вида обучения — индуктивное по фактам и дедуктивное, другими словами формализация познаний специалистов.

Исторически является, что первой работой в сфере философии искусственного разума стала работа Алана Тьюринга «Вычислительные машины и интеллект», в которой он пытался ответить на вопрос «Может ли машина размышлять?» . Разберем то, как создатель дал определение разума в данной публикации.

Вместо того, чтобы водить очевидные дефиниции терминам «мыслить» и «машина» Тьюринг подменяет весь организованный вопрос на некоторый другой. Для этого он вводит описание «игры в имитацию», в которой принимают участие 3 человека: парень (A), женщина (B) и четвертая сторона, задающая вопросы (С). Цель игры для задающего вопросы — это определить пол игроков A и B, разговаривая с ними по телеграфу(почте или через курьера), другими словами без непосредственного контакта.

К тому же игрок A старается ввести C в ложное мнение, чтобы он сделать неправильные выводы, а игрок B, наоборот помогает C сделать правильное решение. В конечном итоге первый вопрос «Может ли машина размышлять?» сменяется на «Что случится, если в данной игре вместо А будет принимать участие машина?».

Способна ли машина действеннее чем человек накалывать C, и разгадает ли C в игроке машину по его действию? Если может, то Тьюринг полагает, что машина может размышлять, в связи с тем что она осознает то, о чем говорится в беседе.

Для нас любопытно в данной постановке вопроса то, что тут сопоставляется дееспособность человека размышлять с его действием. Другими словами Тьюринг подался задачей запроектировать такую машину, которая может себя вести как человек. Для определения того, на сколько машина похожа в собственном поведении на человека, он и предлагает применять игру в имитацию.

Представленная Тьюрингом игра и вопрос представляют из себя определенную версию операционализма, в которой быть умным, другими словами владеть мыслью и возможностью к размышлению, означает дееспособность системы пройти Анализ.

Иначе говоря, у системы есть набор входов и набор выходов, человек подает некоторые знаки на вход и ждет заметить некоторый сигнал на выходе.

Интеллект рассматривается как черный ящик или точная функция с доводами и значениями, помышляя, разумеется, что сознание вполне может быть механизировано и официально выражено через определенную рассчитываемую функцию(в связи с тем что по-другому данную функцию не проявить в определениях полноты по Тьюрингу, что требуется для вычислимости на цифровом ПК).

Но, такая мысль через операционализм становится объектом затруднений. Явная неприятность заключается в доверии к человеку-судье, к его объективному, а индивидуальному предложению. Также, практика показала, можно создать совершенно не умную программу-психотерапевта, способную одурачить человека-судью.

Джозеф Вайзенбаум показал это в сделанной им платформе Элиза в 1966 году. Она имела наборы правил для разбора услуг, при помощи которых программа устанавливала в услугах главный объект и переспрашивала арбитра по установленному стандарту про данный объект. К примеру, на фразу «Все нужно мною смеются.», программа спросит «Как вы полагаете, кто в основном?».

Тут стоит отметить, что программа не осознает резона фразы «смеются нужно мной», она просто замечает главное слово «все» и задает абсолютно общий вопрос. Если провести аналогию, то программы такого типа работают как зеркала — они отображают обратно человеку также самое, что он заявил, немного видоизменив предложения. Понимание у зеркала того, что оно отображает, отсутствует.

Все-таки это далеко не задерживало, а даже вдохновляло, инженеров создавать такие «зеркала», целью которых был надувательство человека-судьи. От части из-за изобилия подобных программ, к 1980-м годам настала первая «зима» ИИ: у населения земли было очень много программ способных пройти анализ Тьюринга, а неспособных к другой умной деятельности.

В зависимости от 2-ух проблем — субъективности арбитра и вероятность его подлога, одним решением остается некоторым стилем прибрать личный элемент из испытания.

Если будет вероятно отметить беспристрастные факторы мышления, осмысления, намерения осознать, тогда будет вероятно использовать беспристрастный способ испытания.

Предстоящий анализ и критику определения разума по Тьюрингу можно вести через сопоставление бихевиоризма и операционализма с психологизмом, как это предложили у Неда Блока в статье «Психологизм и бихевиоризм», а мы сосредоточимся на последствиях концепции Тьюринга. Если Вас интересуют курсы по ИИ пройдите по ссылке.

Если Тьюринг принимал догадку о возможности ИИ и рекомендовал способ испытания, то Джон Серл подался вопросом о том, вероятно ли создать цифровой персональный компьютер, который будет способен осознавать, к примеру, слова. В первую очередь Серл в собственной работе «Сознание, головной мозг и программы» ввел 2 новых термина: Слабый ИИ и Мощный ИИ.

Ценность Слабого ИИ заключается в том, что он становится определенным прибором, при помощи которого у нас есть возможность более в точности и строго ставить и проверять догадки при исследовании парадокса сознания.

С иной стороны, мощный ИИ — это некоторый персональный компьютер, запрограммированный специальным образом, действительно владеющий сознанием, в том резоне, что персональный компьютер на самом деле осознает резон и владеет определенными когнитивными состояниями. В такой ситуации Мощный ИИ самим собственным существованием разъясняет устройство сознания.

Так вышло, что помимо тестирования, Тьюринг определил точную модель теоретического исполнителя. Необходимо отметить, что есть несколько равносильных модификаций, таких как лямбда-исчисления Черча, машина Поста и прочие. Эти системы формировались для формализации и теста понятия вычислимости. В настоящее время все ПК представляют из себя машины Тьюринга-Поста. «Другими» являются фотонные ПК.

Такая машина всегда работает по строго данному методу в соответствии с какими-то правилами перехода между состояниями, ее еще называют определенной автомашиной.

На автомашине Тьюринга можно реализовать любую рассчитываемую функцию, а, что любопытно, это заявление таит в себе тот факт, что в природе есть и неисполняемые на ней функции, другими словами алгоритмически неразрешимые.

Вполне вероятно, что сознание, как определенная программа, представляет из себя невычислимую функцию, тогда весь конфликт о возможности создания Сильного ИИ на цифровом ПК становится глупым.