Можно выделить 4 основных подхода формирования искусственного разума, перечисленных в порядке исторического прогресса научных знаний:
§ механический;
§ электронный;
§ кибернетический;
§ нейронный.
Механический подход является первым в исторической лестнице создания искусственного разума. И это не случайно, поскольку человек осваивал в первую очередь именно механические способы повышения производительности труда, создание станков, способных выполнять рутинные операции, открывал новые физические законы и т.п.
Создание механических мыслящих машин “человеческого типа” уходит корнями в глубокое прошлое. При этом первые “мыслящие” машины скорее представляли собой искусно оформленный обман, нежели настоящую машину. Так, например, древние египтяне испытывали благоговейный ужас перед статуями, которые жестикулировали и изрекали пророчества (разумеется не без помощи жрецов), а к моменту изобретения шахмат, первый шахматный автомат представлял собой просто ящик с доской и расставленными на ней фигурами, внутри которого сидел искусный шахматист [3, 213-215]. Тем не менее, искусство подобного обмана было настолько велико, что большинство людей верило в то, что статуи сами говорили пророчества, а автомат сам рассчитывал шахматные комбинации. В средние века и даже позднее ходили слухи о том, что у кого-то из мудрецов есть гомункулы (маленькие искусственные человечки) - настоящие живые, способные чувствовать, существа. Швейцарский естествоиспытатель 16 века Т. Б. Гогенгейм (также известный под именем Парацельс) оставил руководство по изготовлению гомункула, в котором описывалась странная процедура, начинавшаяся с закапывания в лошадиный навоз герметично закупоренной человеческой спермы. “Мы будем как боги, - провозглашал Парацельс. - Мы повторим величайшее из чудес господних - сотворение человека!”[4, 215].
В дальнейшем благодаря успешному развитию техники в 17-18 веке, в частности, разработке часовых механизмов, интерес к подобным изобретениям значительно возрос. В 1736 г. французский изобретатель Жак де Вокансон построил механического флейтиста, который исполнял двенадцать мелодий, перебирая пальцами отверстия и дуя в мундштук, как настоящий музыкант. В середине 18 века Ф. Кнаус, австрийский автор, служивший при дворе Франциска I, сконструировал серию машин, которые умели держать перо и могли писать довольно длинные тексты.
Успехи механики 19 века стимулировали еще более честолюбивые замыслы. Так, в 1834 году английский математик Ч. Бэббидж задумал, правда, так и не завершив, сложный цифровой калькулятор, который он назвал Аналитической машиной; как утверждал Ч. Бэббидж, его машина в принципе могла бы рассчитывать шахматные ходы [5 10-12]. Позднее, в 1914 г., директор одного из испанских технических институтов Л. Торрес-и-Кеведо действительно изготовил электромеханическое устройство, способное разыгрывать простейшие шахматные эндшпили почти также хорошо, как и человек.
Параллельно с развитием механического подхода формировалось новое направление создания думающих машин, так называемый электронный подход. Его развитие пришлось на середину 20 века, когда были сделаны высокие достижения в развитии электроники. Благодаря открытию полупроводников (первый полупроводниковый транзистор был изготовлен У. Шокли в 1951 году, который работал в фирме “Белл телефон лабораторис” [6, 68-72]), а также благодаря некоторому опыту создания вычислительных устройств, который уже имелся к тому моменту (первый компьютер под названием “Марк - 1” был создан в 1943 году, достигал в длину почти 17 м и в высоту 2,5 м, содержал около 750 000 деталей, соединенных проводами общей протяженностью около 800 км. [6, 54-55]) появились первые электронные вычислительные устройства, которые, казалось бы, как нельзя лучше подходили для достижения заветной цели - моделирования разумного поведения. “Электронный мозг”, как тогда восторженно называли компьютер, поразил в 1952 г. телезрителей США, точно предсказав результаты президентских выборов за несколько часов до получения окончательных данных. Этот “подвиг” компьютера лишь подтвердил вывод, к которому в то время пришли многие ученые: наступит тот день, когда автоматические вычислители, столь быстро, неутомимо и безошибочно выполняющие автоматические действия, смогут имитировать невычислительные процессы, свойственные человеческому мышлению, в том числе восприятие и обучение, распознавание образов, понимание повседневной речи и письма, принятие решений в неопределенных ситуациях, когда известны не все факты. Таким образом “заочно” формулировался своего рода “социальный заказ” для психологии, стимулируя различные отрасли науки.
Многие изобретатели компьютеров и первые программисты развлекались, составляя программы для отнюдь не технических занятий, как сочинение музыки, решение головоломок и игры, на первом месте здесь оказались шашки и шахматы. Некоторые романтически настроенные программисты даже заставляли свои машины писать любовные письма.
Приблизительно к 1957-1959 гг. все эти увлечения объединились в новую более или менее самостоятельную ветвь информатики, получившую название “искусственный интеллект”. Исследования в области “искусственного интеллекта” (ИИ), первоначально сосредоточенные в нескольких университетских центрах США - Массачусетском технологическом институте, Технологическом институте Карнеги в Питтсбурге, Станфордском университете, - ныне ведутся во многих других университетах и корпорациях США и других стран. В общем исследователей ИИ, работающих над созданием мыслящих машин, можно разделить на две группы. Одних интересует чистая наука и для них компьютер представляет собой лишь инструмент, обеспечивающий возможность экспериментальной проверки теорий процессов мышления. Интересы другой группы лежат в области техники: они стремятся расширить сферу применения компьютеров и облегчить пользование ими. Многие представители второй группы мало заботятся о выяснении механизма мышления - они полагают, что для их работы это едва ли более полезно, чем изучение полета птиц и самолетостроения.
Созданием электронной машины, которая могла бы принимать решения, основываясь на непроверенных либо неполных фактах, другими словами, машины, обладающей интеллектом, заинтересовался профессор МТИ Н. Винер. Он был убежден, что наиболее перспективны научные исследования в так называемых пограничных областях, которые нельзя конкретно отнести к той или иной конкретной дисциплины. Н. Винеру с коллегами удалось разработать так называемый принцип “обратной связи”, который используется и поныне во все электронных схемах, в частности, усилителях. Принцип “обратной связи” заключается в использовании информации, поступающей из окружающего мира, для изменения поведения машины. В основу разработанных Н. Винером систем наведения были положены тонкие математические методы; при малейшем изменении отраженных от самолета радиолокационных сигналов они соответственно изменяли наводку орудий.
В дальнейшем Н. Винер разработал на принципе обратной связи теории как машинного так и человеческого разума. Он доказывал, что именно благодаря обратной связи все живое приспосабливается к окружающей среде и добивается своих целей. “Все машины, претендующие на “разумность”, - писал он, - должны обладать способностью преследовать определенные цели и приспосабливаться, т.е. обучаться”. Созданной им науке Н. Винер дает название кибернетика, что в переводе с греческого означает рулевой [7, 295-307].
Следует отметить, что принцип “обратной связи”, введенный Н. Винером был в какой-то степени предугадан И. Сеченовым в явлении “центрального торможения” и рассматривался как механизм регуляции деятельности нервной системы, и который лег в основу многих моделей произвольного поведения в отечественной психологии [7, 310-311].
Следующий подход, который, возможно, является самым обстоятельным, называется нейронный. Этот подход основывается на том, что используемая конструкция вычислительной машины очень близка к “конструкции” головного мозга человека. Основной единицей построения машины, обладающей интеллектом, является нейрон; при этом все нейроны должны иметь одинаковую конструкцию и отличаться незначительно. Такая конструкция полностью совпадает с построением головного мозга человека; она также была принята некоторыми учеными. Среди них был нейрофизиолог У. Маккалох. В 1942 г. У. Маккалох, участвуя в научной конференции в Нью-Йорке, услышал доклад одного из сотрудников Н. Винера о механизмах обратной связи в биологии. Высказанные в докладе идеи перекликались с собственными идеями У. Маккалоха относительно работы головного мозга. В течении следующего года У. Маккалох в соавторстве с У. Питтсом, разработал теорию деятельности головного мозга. Эта теория и являлась той основой, на которой сформировалось широко распространенное мнение, что функции компьютера и мозга в значительной мере сходны.
Исходя отчасти из предшествующих исследований нейронов (основных активных клеток, составляющих нервную систему животных), проведенных У. Маккаллохом, У. Питтс выдвинул гипотезу, что нейроны можно упрощенно рассматривать как устройства, оперирующие двоичными числами. Двоичные числа, состоящие из цифр единица и нуль, - рабочий инструмент одной из систем математической логики. Английский математик 19 века Д. Буль, предложивший эту систему, показал, что логические утверждения можно закодировать в виде единиц и нулей, где единица соответствует истинному высказыванию, а нуль - ложному, после чего ими можно оперировать как обычными числами. В начале 20 века пионеры информатики, в особенности американский ученый К. Шеннон, поняли, что двоичные единица и нуль вполне соответствуют двум состояниям электрической цепи (включено-выключено), поэтому двоичная система идеально подходит для электронно-вычислительных устройств. У. Маккалох и У. Питтс предложили конструкцию сети из электронных “нейронов” и показали, 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 У. Маккаллоха и У. Питтса в сочетании с книгами Н. Винера вызвали огромный интерес к разумным машинам. В 40-60-е годы все больше кибернетиков 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 машинному разуму скоро сформировался так называемый “восходящий метод” - движение от простых аналогов нервной системы примитивных существ, обладающих малым числом нейронов, к сложнейшей нервной системе человека и даже выше. Конечная цель виделась в создании “адаптивной сети”, “самоорганизующейся 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 У. Маккаллох и его сотрудник М. Арбиб, “если по весне вам захотелось обзавестись возлюбленной, не стоит брать амебу и ждать пока она эволюционирует”.
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6
