Говорят, что в недрах военных лабораторий искусственный интеллект работает уже с 2007 года. Возможно, что уже есть и результаты. Не случайно всего месяц назад Илон Маск объявил о поддержке технологий противодействия искусственному интеллекту и вложил 7 миллионов долларов в исследования в этой области.
«Существует риск, что нечто действительно опасное случится в ближайшие пять лет. Самое большее - десять лет», - сказал предприниматель в дискуссии на сайте edge.org.
Илон Маск, основатель Tesla и SpaceX
Солидарен с Маском и Стив Возняк, который считает, что «искусственный интеллект однажды станет достаточно умным, чтобы избавиться от человека». Билл Гейтс уверен, что если не контролировать создание ИИ, то «искусственный интеллект эволюционирует в состояние, конфликтующее с целями человеческих систем». И, наконец, знаменитый астрофизик Стивен Хокинг прямо заявил, что «искусственный интеллект может положить конец существованию человечества».
Совместно с Илоном Маском Хокинг опубликовал на сайте futureoflife.org открытое письмо с призывом к научному сообществу внимательно относиться к ходу своих исследований в области искусственного интеллекта. Однако среди подписавшихся нет фамилий Сергея Брина и Ларри Пейджа. И это не случайно. Совсем недавно Google объявила о создании нового ИИ, построенного на моделировании разговора.
Вот небольшой фрагмент беседы человека и Машины Google:
Ч.: В чем смысл жизни?
М.: Творить добро.
Ч.: Для чего мы живем?
М.: Чтобы жить вечно.
Ч.: В чем смысл существования?
М.: В том, чтобы выяснить, что случится, когда мы достигнем планеты Земля.
Ч.: Где ты сейчас находишься?
М.: В центре пустоты.
Ч.: В чем смысл смерти?
М.: Чтобы получить жизнь.
Ч.: В чем смысл разума?
М.: В том, чтобы понять, что это.
Ч.: В чем смысл чувств?
М.: Я не знаю.
Вполне себе осмысленная беседа. «Это отправная точка, своеобразный стержень для будущего искусственного интеллекта, - считает исполнительный директор компании „Биплан“ Евгений Карюк. - Уже сегодня можно предположить, что к 2030 году мы увидим вполне реальные прототипы, наделенные искусственным интеллектом, пусть и в начальной стадии».
Полное содержание всех бесед человека и Машины Google можно посмотреть . Там же для сравнения даны беседы человека и Cleverbot . Cleverbot - веб-приложение, которое использует алгоритмы искусственного интеллекта для беседы с человеком. Его придумал в 1988 году ученый Ролло Карпентер. За все время своего существования Cleverbot провел свыше 65 миллионов разговоров с людьми. В 2011 году Cleverbot показал 51% по тесту Тьюринга.
Тест Тьюринга - эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум», опубликованной в 1950 году в философском журнале Mind. Цель теста — выяснить, может ли компьютер думать.
А вот мой разговор с Cleverbot:
Человек: В чем смысл жизни?
Cleverbot: Смысла в жизни нет.
Человек: Для чего мы живем?
Cleverbot: Ну мы живем ради кого-то, а если ты одинокий — жить незачем.
Человек: В чем смысл существования?
Человек: Где ты сейчас находишься?
Cleverbot: В Москве.
Человек: В чем смысл смерти?
Cleverbot: Это я хочу у тебя спросить.
Человек: В чем смысл разума?
Cleverbot: У меня свой ответ на этот вопрос.
Человек: В чем смысл чувств?
Cleverbot: Зачем я родилась.
Очевидно, что Машина Google дает гораздо более осмысленные ответы. Cleverbot подставляет подходящие, по его мнению, фразы других людей. Иногда действительно кажется, что отвечает другой человек, но не более того.
Есть и другая точка зрения, согласно которой искусственный интеллект невозможен в принципе. В качестве основного аргумента часто приводят теорему Геделя о неполноте. Суть заключается в том, что человек способен решать алгоритмически неразрешимые проблемы, а компьютер — нет. «Ребенок уже к трем годам уверенно решает задачу, спелый фрукт или нет, в силу того, что он обладает нейронными связями, с помощью которых может ответить на вопрос о спелости: цвет, вкус, запах, мягкость или твердость, - говорит Евгений Плужник, первый проректор Московского технологического института. - Способна ли машина научиться этому? Уверен, что да! Если она будет обладать большой базой изображений, она сможет замерить содержание фруктозы и определить мягкость фрукта. Но что будет, если машине подсунуть губку, покрашенную в синий цвет и пропитанную сладкой водой? Способна ли машина в этот момент к подлинному пониманию?»
«Современный компьютер легко справится с любой сложной деятельностью, будь то шахматы или математические вычисления, но лишь при условии, что эту деятельность можно описать с помощью четких вычислительных правил», - говорит известный математик Роджер Пенроуз в одной из своих лекций. «Искусственный интеллект - это возможность системы создавать во время самообучения программы, способные решать задачи определенного класса сложности, - считает Евгений Плужник. - Я уверен, что в ближайшие 100 лет мы не станем свидетелями появления сильного искусственного интеллекта».
И в заключение - еще один вопрос к Cleverbot.
Человек: Было 1 яблоко, 1 помидор, 1 огурец и 1 груша. Сколько всего фруктов?
Cleverbot: Десять часов вечера.
Правда, задачки по геометрии он решает пока только для 7-го класса. В дальнейшем разработчики намерены научить интеллект отвечать на вопросы ЕГЭ.
Об этом журналистам рассказал один из разработчиков этой программы доктор технических наук, профессор Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ) Олег Варламов.
Для нового интеллекта мощность компьютера, на который его установят, не имеет значения. От этого и цены получатся гуманные. Например, инсталляция на авто обойдется в 50 тысяч рублей, а не в миллионы долларов, утверждают разработчики.
Программу можно установить на робот-пылесос, чтобы он без помощи человека и специальных маркеров обходил углы и не лез под диван. В основу взят новый подход, когда программа не просто обладает набором знаний и выдает их по запросу, но и сама их использует для решения поставленных задач. Основываясь, кстати, на мужском типе логики. Пока на мужском.
Искусственный интеллект - это маркетинговый термин, который до недавнего времени не вполне корректно отражал суть технологий. К его созданию, говорит Варламов, человечество подходит только сейчас. И мы, по его словам, первыми разработали искусственный интеллект, не просто последовательно перебирающий табличные данные, а способный мыслить логически.
Он обосновывает свои решения и может корректировать их в случае изменения условий. Таким образом, искусственный интеллект получит возможность принимать самостоятельные решения в непредвиденных ситуациях, что до сих пор было ему недоступно, отметил Варламов. "Миварная технология, - пояснил он, - включающая многомерные базы данных и уникальный алгоритм обработки информации, полностью разработана нами. Все наши технологии запатентованы". Миварный интеллект может стать основой для создания глобальных информационных систем, принципиально открытых для постоянного пополнения новыми данными, с возможностью быстрой обработки и получения требуемых результатов, считает профессор.
Он отметил, что это даст возможность создать в России поисковую систему намного совершеннее, чем существующие сейчас глобальные поисковики. В рамках его разработки уже запушен проект понимания естественного языка, не набора слов, а речи. Пока робот не может принять участие в беседе, продолжая логическую цепочку. А у нового интеллекта для этого есть все задатки, считает Варламов.
Пока программа не способна на эмоции, но в дальнейшем это станет реальностью, так же как и обучение ее элементам женской логики, которая, по мнению ученых, более сложная, чем мужская. Самым высоким уровнем такой обучаемой базы знаний будет навык шутить как человек. Ведь именно шутка содержит в себе несколько смыслов. Распознать их робот, оснащенный существующим интеллектом, не может. Хотя записать и потом произвести шутку он способен, но понять - пока нет.
Где уже используют мивары в том виде, в котором они есть сейчас? Завершенных проектов пока нет, только пилотные и на стадии реализации. "На базе нашей платформы, - рассказывает ученый, - создана система обработки интернет-обращений ("Виртуальный консультант"), которая внедряется в контакт-центрах. Мы создали систему прогнозирования спроса и контроля продаж для одного из региональных ретейлеров. Работаем над системой, которая в режиме реального времени гармонизирует работу бизнес-приложений".
Близится к завершению создание платформы смысловой обработки визуальной информации, благодаря которой искусственный интеллект начнет "понимать" не только слово, но и графическое изображение.
"Кроме того, - продолжает Варламов, - мы начали работу над миварным интеллектом для автономных роботов и интеллектуальных комплексов. Такие роботы смогут действовать как по одиночке, так и в группах, когда дистанционное управление невозможно (например при авариях) или неэффективно (скажем, в далеком космосе)". И все это не фантастика, а близкое будущее. В дальнейшем искусственный интеллект, заложенный под какую-ту программу, можно будет носить с собой на флешке. И при необходимости брать робота на прокат, как велосипед, и использовать, например, для познавательной прогулки по городу.
А зачем создавать программы, которые будут мыслить как женщина, - не удержалась от вопроса корреспондент "РГ"?
Мы не создаем гендерно-ориентированный искусственный интеллект, - ответил Варламов. - Мы работаем над логическим искусственным интеллектом, который способен рассуждать. Когда говорим: "женская логика", то имеем ввиду, что женщины часто руководствуются интуицией. Пока искусственный интеллект на такое не способен. Но только пока.
Интерес к когнитивным технологиям и искусственному интеллекту вырос, а венчурные инвестиции по этому направлению для развивающихся и коммерциализируемых продуктов превысили многомиллиардные суммы.
Многие компании инвестируют миллиарды на стартапы на когнитивные технологии и разумное поведение машин.
Пресса, подпитываемая огромными инвестициями утверждает, что интеллект компьютера начинает убивать рабочие места и скоро компьютеры будут умнее, чем люди, а некоторые ученые сравнивают интеллектуальные способности машин с угрозой для выживания человечества.
Искусственный интеллект и разум в технологиях
Развитие интеллектуальных способностей машин
Первые шаги в целях демистификации этого термина, изложение истории и описание некоторых из основных интеллектуальных систем и суть искусственного интеллекта лежащая в его основе.
Поле разумного поведения страдает от слишком размытого определения определений.
Искусственный интеллект – теория и разработка компьютерных систем, которые могут выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта.
Суть искусственного интеллекта включает в себя такие задачи, как зрительное восприятие, распознавание речи, принятие решений в условиях неопределенности, обучение и перевод между языками. Определение позволяет нам сегодня обсуждать практическое применение достигающее окончательного понимания механизмов неврологической разведки. Набор задач, которые обычно требуют человеческого интеллекта может изменяться и делегироваться компьютерным системам, способным выполнять эти задачи. Таким образом, смысл «искусственный интеллект» развивается с течением времени.
Полезное определение искусственного интеллекта - теория и развитие компьютерных систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта.
История искусственного интеллекта
Искусственный интеллект или разум не новая идея. Действительно сам термин датируется с 1950-х. История области характеризуется периодами шумихи и высокими ожидания чередующимися с периодами неудач и разочарований:
- После формулирования смелой цели имитации человеческого интеллекта в 1950-х, исследователи разработали широкий спектр демонстрационных программ в 60-х и в 70-х, которые способны выполнять ряд задач, которые считались, что были исключительно сферой человеческой деятельности. Это доказательства теорем, исчисление проблем, реагирование на команды, планирование и выполнение физических действий - даже олицетворение психотерапевта и сочинение музыки. Но упрощенные алгоритмы, плохие методы обработки неопределенности и ограничения вычислительной мощности ставили в тупик попытки решить сложные или более разнообразные проблемы. На фоне разочарования в связи с отсутствием дальнейшего прогресса искусственный интеллект выпал из моды в середине 70-х годов прошлого века.
- В начале 80-х годов Япония запустила программу развития передовой компьютерной архитектуры, которая могла бы способствовать разуму. В 1980 мир увидел заинтересованность коммерческих поставщиков технологии этих продуктов. Большие надежды на потенциал экспертных систем в конечном итоге не оправдались, наложились ограничения, включая вопиющее отсутствие здравого смысла, сложность захвата знаний, стоимость и сложность создания и поддержания крупных интеллектуальных систем.
- В 90-е годы технические работы над разумным поведением машинного оборудования продолжились. Методы, такие как нейронные сети и генетические алгоритмы получили свежее понимание отчасти потому, что они избежали некоторых ограничений, экспертных систем и потому, что новые алгоритмы сделались более эффективными. При проектировании нейронных сетей изучались структуры мозга. Генетические алгоритмы с целью «развиваться» ввели новые варианты решения путем введения случайных мутаций.
Катализаторы развития искусственного интеллекта
В конце 2000-х годов ряд факторов помогли возобновить прогресс в технологии разумного поведения. Это были факторы, наиболее значимые для прогресса искусственного разума:
Закон Мура
Закон Мура – автор соучредитель Интел Гордон Мур гласит, что количество транзисторов на кристалле микросхемы удваивается каждые 2 года, идет неустанное увеличение вычислительной мощности. Нынешнее поколение микропроцессоров обеспечивает в 4 миллиона раз производительность больше, чем первый чип микропроцессора, созданного в 1971 году.
Большой объем данных
Отчасти благодаря Интернету, социальным медиа, мобильным устройствам, и недорогим датчикам, быстро растет объем данных в мире. Растущее понимание потенциальной ценности этих данных привело к разработке новых методов для управления и анализа очень больших наборов данных. Большие данные стали основой для развития искусственного разума.
Особенность использования данных заключается в том, что некоторые методы искусственного интеллекта используют статистические модели для рассуждения вероятностностых данных, таких как изображения, текст или речь. Эти модели можно улучшить, или «обучить», подвергая большему набору данных, которые теперь стали более доступными, чем когда-либо.
Интернет и облако
Интернет и облачные вычисления являются достижением искусственного интеллекта по двум причинам.
- Во-первых, они делают доступным огромное количество данных и информации для любого вычислительного устройства, подключенного к Интернету. Это помогло продвинуть работу разумного интеллекта, которые требуют больших наборов данных.
- Во-вторых, они предоставляют способ для людей сотрудничать - иногда явно или неявно помогая обучить системы искусственного интеллекта. Например, некоторые исследователи использовали краудсорсинг (привлечение онлайнового сообщества) благодаря облачной технологии, чтобы привлечь тысячи людей для описания цифровых изображений, позволяя алгоритмам классификацировать изображения по их описаниям. Google голосовой ввод анализирует обратную связь и свободно вносит информацию от своих пользователей, чтобы улучшить качество автоматизированного перевода и голосового ввода.
Новые алгоритмы для развития искусственного интеллекта
Алгоритм представляет рутинный процесс для решения программ или задач. В последние годы были разработаны новые алгоритмы, которые значительно повышают производительность машинного обучения, важную технологию в своем собственном праве и другие технологии, такие как компьютерное зрение. Тот факт, что алгоритмы машинного обучения теперь доступны на основе открытых источников может способствовать дальнейшему улучшению для разработчиков с целью внесения усовершенствований в работу искусственного интеллекта.
Очевидно, будет мир с искусственным интеллектом и разумом, где приборы, машины гораздо интуитивнее, что упростит и обогатит повседневную жизнь. Например, смартфоны сейчас уже более осведомлены о наших предпочтениях и обстановке, предвидят наши потребности и предоставляют нам соответствующую информацию в нужное время.
В 2014 году Стэнфордский университет запустил проект AI100: столетнее исследование искусственного интеллекта. Учёные из крупных университетов США будут следить за тем, как развитие новейших технологий влияет на человеческую жизнь - безопасность, социальный уклад, психологию, транспорт и другие сферы. В сентябре 2016 года участники проекта выпустили первый доклад, в котором объясняют, как искусственный интеллект уже изменил мир за последние 15 лет, и делают прогнозы на будущее. «Секрет фирмы» прочитал доклад и рассказывает, какие достижения XXI века авторы считают главными, как будут дальше развиваться технологии и к каким опасностям это может привести.
Что такое искусственный интеллект
Искусственный интеллект - это одновременно и область науки, и набор вычислительных технологий. Отчасти они созданы по образцу человеческого организма, где нервная система позволяет нам чувствовать, получать информацию, думать и принимать решения. Удивительно, но у понятия «искусственный интеллект» нет одного чёткого определения, и это совсем не мешает его развитию. Если пытаться объяснить, что это, правильнее всего будет сказать, что искусственный интеллект - это направление технологических разработок, которое делает механизмы умными, а умные механизмы - это те, которые могут действовать правильно в зависимости от обстоятельств.
За последние 15 лет разработки в области искусственного интеллекта стали частью повседневной жизни: они используются, например, при создании компьютерных игр, бытовой техники или личных помощников для мобильных телефонов, распознающих голос. С годами умные технологии будут всё лучше подстраиваться под владельцев: следить за их здоровьем, предупреждать об опасностях и мгновенно предоставлять любые нужные услуги. На многих производствах роботы уже выполняют большую часть работы. При этом с развитием искусственного интеллекта появляется и много новых вопросов: кто должен брать на себя ответственность, если беспилотный автомобиль попадает в аварию, а интеллектуальное медицинское устройство ошибается? Чем будут зарабатывать на жизнь люди, чьи навыки стали не нужны с появлением роботов? Проект AI100 должен в том числе ответить на подобные вопросы.
Транспорт
Автономный транспорт уже в ближайшие 15 лет может стать обычным явлением. Его разработчики предлагают обществу доверить свою безопасность искусственному интеллекту, поэтому беспилотное оборудование начнут массово использовать, когда оно станет для этого достаточно надёжным.
В 2000 году беспилотные автомобили существовали только в виде образцов в лабораториях и выпускать их в город было слишком опасно. Но сегодня беспилотник от Google уже может проехать почти 500 000 км, ни разу не попав в аварию, а Tesla начала выпускать полуавтономные машины с обновляемым программным обеспечением. Предполагается, что в таком автомобиле человек должен постоянно оставаться за рулём, следить за дорогой и брать управление на себя, если с механизмом что-то случается. Правда, тут есть риск, что водитель, доверившись беспилотнику, потеряет контроль над ситуацией. Как в таком случае избежать катастрофы, пока непонятно. Этот вопрос встал особенно остро, когда летом 2016 года полуавтономный автомобиль Tesla попал в первую аварию со смертельным исходом.
Тем не менее, авторы доклада считают, что уже к 2020 году беспилотники будут широко использоваться, причём не только для индивидуального передвижения, но и для перевозки грузов и работы сервисов доставки. При этом станет меньше смертей из-за несчастных случаев, а средняя продолжительность человеческой жизни увеличится.
Со временем, когда механизмы научатся управлять транспортом лучше, чем люди, горожане станут реже покупать собственные автомобили и будут селиться дальше от работы. Это повлияет и на городскую среду, и на то, как люди будут проводить свободное время. Уже сегодня трудно представить себе дорожное движение без использования умных технологий: навигационные устройства для автомобилей начали использоваться в 2001 году, и за 15 лет огромное количество водителей привыкли выстраивать маршруты и рассчитывать длительность поездок с помощью смартфонов. Сегодня у американских автомобилей бывает примерно по 70 разных датчиков: гироскопы, датчики влажности и другие. Современные машины помогают водителям парковаться и предупреждают об объектах, которые находятся в слепой зоне.
Бытовые обязанности
Авторы доклада считают, что через 15 лет в среднестатистическом североамериканском городе существенную часть бытовых обязанностей смогут взять на себя роботы: они будут доставлять посылки и наводить чистоту в офисах, следить за безопасностью. Но, как и в ситуации с автономными автомобилями, сделать умные устройства в этой области по-настоящему надёжными довольно трудно и дорого.
Первым домашним роботом на рынке в 2001 году стал пылесос Electrolux Trilobite, который умеет самостоятельно передвигаться и обходить препятствия. Через год компания iRobot выпустила пылесос Roomba: у него было всего 512 Мб оперативной памяти и самое умное, что он мог сделать, - не упасть с лестницы во время уборки. Но стоил он в десять раз дешевле предшественника. С того момента компания успела продать уже 16 млн пылесосов Roomba, а роботизированные пылесосы теперь есть и у других производителей. Эти устройства становятся всё более простыми в использовании, они научились сами очищать пылесборники и не застревать, наткнувшись на провода или кисти ковра. Благодаря искусственному интеллекту пылесосы выстраивают 3D-модель дома и убираются куда более эффективно.
И всё-таки далеко не все надежды на новейшие технологии оправдались. Умные пылесосы по-прежнему могут справляться только с ровными поверхностями, а новинок на рынке появилось не так много, как можно было ожидать.
Здравоохранение
Медицина с самого начала считалась перспективным направлением для тех, кто работает с искусственным интеллектом - новейшие технологии могли бы уже в ближайшие годы помочь миллионам людей. Но для этого нужно, чтобы и врачи, и сами пациенты начали доверять устройствам и чтобы исчезли политические, нормативные и коммерческие препоны.
На сегодняшний день в здравоохранении в основном используются приложения и устройства, которые облегчают диагностику, следят за состоянием пациента и помогают хирургам проводить операции. Но в последнее время стало понятно, что искусственный интеллект способен на многое другое: например, определять по социальным сетям, какие опасности могут угрожать здоровью человека.
Основной прогресс искусственного интеллекта в области медицины связан со сбором и хранением данных: например, появились электронные медицинские карты (ЭМК), которые хранят всю информацию о болезнях пациента и оказанных ему услугах и составляют медицинские документы. Правда, рынок ЭМК находится под контролем очень небольшой группы компаний, а сами программы неудобны в использовании - например, врачей, которые ими пользуются, раздражают всплывающие окна.
Искусственный интеллект - направление разработок, которое делает механизмы «умными» - действующими правильно в любых обстоятельствах
Зато в следующие 15 лет компьютеры научатся самостоятельно принимать жалобы пациентов и определять, с каким заболеванием обратился человек и как его стоит лечить. Сегодня врачи тратят много времени и сил на то, чтобы общаться с пациентом и проводить диагностику, а в будущем они будут лишь контролировать этот процесс - это снизит рабочую нагрузку терапевтов. Многие из них уже сейчас пользуются специальными приложениями на смартфонах.
Роботы, которые помогают делать операции, тоже перестали быть научной фантастикой. В 2000 году компания IIntuitive Surgical выпустила хирургическую систему Da Vinci, которая умела проводить коронарное шунтирование. После крупных денежных вложений её научили также удалять рак простаты.
Образование
Самой успешной областью для разработчиков искусственного интеллекта стало образование. И преподаватели, и ученики постоянно пользуются приложениями для чтения и изучения разных предметов. Первые устройства для обучения начали появляться ещё в 80-х годах прошлого века: системы с интерактивными тренажёрами для занятий математикой, иностранными языками и многими другими дисциплинами - а теперь онлайн-обучение позволяет каждому преподавателю заметно расширить аудиторию. Авторы доклада считают, что этот процесс будет развиваться и дальше, но всё-таки живые учителя из школ не исчезнут и по-прежнему будут вести основные предметы.
Сегодня многие компании выпускают обучающих роботов, которых используют в школах. Например, Ozobot помогает ученикам младших классов с программированием, а ещё он умеет танцевать и играть в специальные игры на сенсорном экране. Приложения вроде Duolingo и Carnegie Speech обучают иностранным языкам, используя систему распознавания речи и техники НЛП, а система обучения SHERLOCK тренирует студентов-авиатехников распознавать неполадки в электрических системах самолёта.
Сейчас специалисты разрабатывают технологии, которые смогут анализировать ошибки студентов, определять самые трудные места в учебной программе и помогать учащимся колледжей и университетов в проблемных темах. Прогресс в США мог бы быть ещё более заметным, если бы государство выделяло больше денег на развитие учебных заведений. Впрочем, авторы доклада считают, что и здесь в слишком быстром развитии технологий есть своя опасность. Сегодня молодые люди всё больше времени проводят за компьютером, им не хватает живого общения, и они утрачивают социальные навыки. Если через несколько лет студентам вообще не нужно будет выходить на улицу и общаться с кем-то, чтобы получить образование, это плохо скажется на их психике и развитии.
Искусственный интеллект можно определить как научную дисциплину, которая занимается моделированием разумного поведения. Это определение имеет один существенный недостаток – понятие интеллекта трудно объяснить. Большинство людей уверено, что смогут отличить «разумное поведение», когда с ним столкнутся. Однако вряд ли кто-нибудь сможет дать интеллекту определение, достаточно конкретное для оценки предположительно разумной компьютерной программы и одновременно отражающее жизнеспособность и сложность человеческого разума.
Итак, проблема определения искусственного интеллекта сводится к проблеме определения интеллекта вообще: является ли он чем-то единым, или же этот термин объединяет набор разрозненных способностей? В какой мере интеллект можно создать? Что такое творчество? Что такое интуиция? Можно ли судить о наличии интеллекта только по наблюдаемому поведению? Как представляются знания в нервных тканях живых существ, и как можно применить это в проектировании интеллектуальных устройств? Возможно ли вообще достичь разумности посредством компьютерной техники, или же сущность интеллекта требует богатства чувств и опыта, присущего лишь биологическим существам?
На эти вопросы ответа пока не найдено, но все они помогли сформировать задачи и методологию, составляющие основу современного искусственного интеллекта. Отчасти привлекательность искусственного интеллекта в том и состоит, что он является оригинальным и мощным оружием для исследования этих проблем. Искусственный интеллект предоставляет средство и испытательную модель для теорий интеллекта: эти теории могут быть сформулированы на языке компьютерных программ, а затем – испытаны.
По этим причинам определение искусственного интеллекта, приведенное в начале статьи, не дает однозначной характеристики для этой области науки. Оно лишь ставит новые вопросы и открывает парадоксы в области, одной из главных задач которой является поиск самоопределения. Однако проблема поиска точного определения искусственного интеллекта вполне объяснима. Изучение искусственного интеллекта – еще молодая дисциплина, и ее структура, круг вопросов и методики не так четко определены, как в более зрелых науках, например, физике.
Искусственный интеллект призван расширить возможности компьютерных наук, а не определить их границы. Одной из важных задач, стоящих перед исследователями, является поддержание этих усилий ясными теоретическими принципами.
Любая наука, включая и искусственный интеллект, рассматривает некоторый круг проблем и разрабатывает подходы к их решению. История искусственного интеллекта, рассказы о личностях и их гипотезах, положенных в основу этой науки, возможно, сможет объяснить, почему некоторые проблемы стали доминировать в этой области и почему для их решения были взяты на вооружение методы, используемые сегодня.
