|
Компьютер обретает разум | Конспект |
Примечания. В квадратных скобках идет изложение. Искусственный интеллект. «Вероятно, пройдут столетия, прежде чем удастся создать машины, обладающие широтой, универсальностью и изобретательностью разума среднего образованного человека, не говоря уже о гении»... Современный интернет — царство машин и роботов, в этом смысле полезно увидеть эволюцию их «очеловечивания». Выходные данные «Знакомьтесь: компьютер». Научно-популярное издание. Оригинальное название: Artificial Intelligence. Computer Images. By the Editor of Time-Life Books, Amsterdam. 1986. Группа авторов из США. Перевод с англ. Ю.А. Батыря и Р.Г. Герра. Под редакцией к. ф.-м. наук В.Л. Стефанюка. Издательство Мир, Москва, 1990, 100000 экз., цена 6.10 р. Формат >А4, 240 стр., 30 у.п.л., подписано к печати 26.12.1989. Предисловие редактора перевода [Это — научно-популярная серия. В последние годы компьютеры прочно вошли в нашу жизнь, возникает задача — ликвидировать компьютерную неграмотность.] Оформление книги: много иллюстраций, рисунков, фотографий. Умелая подборка фактов. [Восхищает умение авторов избегать двух крайностей: ...излишней развлекательности в ущерб точности и чрезмерной научной строгости в ущерб доступности!] Прочный научный фундамент книги... привлечение консультантов-специалистов, ученых. ...Таким образом, прочтя эту книгу, читатель не получит ответа на вопрос о том, как устроен мозг человека или как работает его интеллект... Но он узнает, что все вышеперечисленное и многие другие виды деятельности человека можно с успехом имитировать на компьютере. Кажется, еще немного — и компьютер будет в состоянии пройти тест на интеллектуальность, предложенный знаменитым английским математиком Аланом Тьюрингом, который иногда называется «игрой в имитацию». Создание искусственного интеллекта [далее — ИИ]: соперничающие теории [С конца 40-х начинается работа. Конечная цель этих исследований заключалась в построении компьютеров, действующих таким образом, что по результатам работы их невозможно было бы отличить от человеческого разума.] Хотя последствия создания таких компьютеров трудно было предвидеть, они несомненно должны были бы оказать огромное влияние на интеллектуальное и техническое развитие общества. В конечном счете промышленная революция увеличила силу наших мышц, но не мозга. Компьютеры с их исключительной способностью к накоплению, хранению и переработке колоссальных объемов информации могли бы стать нашими партнерами в Интеллектуальной деятельности — впитать в себя опыт экспертов, собрать вместе знания из библиотек и банков данных всего мира, выявить глубинные взаимосвязи, закономерности и противоречия, скрытые даже от самых блестящих умов. ...разработать более эффективные экономические теории, чем те несовершенные концепции, которыми нынче руководствуются правительства. [Специалисты скоро обнаружили, что эти проблемы не ограничиваются областью информатики. …прежде всего необходимо понять механизмы процесса обучения, природу языка и чувственного восприятия, …требуется разобраться в том, как действуют миллиарды ...нейронов человеческого мозга. …Пришли к выводу, что, пожалуй, самая трудная проблема, стоящая перед современной наукой — познание процессов функционирования человеческого разума, а не просто имитация его работы.] Споры о сущности понятия «интеллект» Некоторые считают, что это умение решать сложные задачи; другие — способ к обучению, обобщениям и аналогиям; третьи — как возможность взаимодействия с внешним миром путем общения, восприятия и осознания воспринятого. [Многие исследователи согласны с тестом машинного интеллекта Тьюринга (начало 50-х)… тот утверждал: Компьютер можно считать разумным, если он заставит нас поверить, что мы имеем дело не с машиной, а с человеком.] [Иллюстрация. С самого начала было два подхода к работе. «Восходящий» метод — пытаются построить электронные копии нейронных сетей мозга. «Нисходящий» — работу мозга следует имитировать с помощью сложнейших компьютерных программ.] [Экскурс в историю создания машин «человеческого типа». Жрецы, гомункулы.] Электронный подход [1952. Телезрителей США поразила машина, которая точно предсказала результаты президентских выборов за несколько часов до получения окончательных данных. «Электронный мозг» — назвали ее.] Многие изобретатели компьютеров и первые программисты развлекались, составляя программы для таких 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. К концу 50-х годов [выделилась более или менее самостоятельная ветвь информатики] — «ИИ». [Первоначально — в нескольких университетских центрах США], ... ныне ведутся во многих других университетах и корпорациях США и других стран. [Есть две группы исследователей ИИ. Одних интересует в основном чистая наука (прикладные исследования, теория). Другие хотят расширить применение компьютеров, сделать их удобными.] [Энтузиазм первопроходцев.] Многие верили, что ... через какой-нибудь десяток лет машины обретут высочайшие человеческие таланты. [Сейчас так не думают.] Коммерческие системы ИИ [Перечисляются побочные достижения разработчиков ИИ: экспертные системы — ремонт компьютеров, поиск нефти и тому подобное, диагностика болезней и помещение капитала, распознание текста, голоса...] Несмотря на столь многообещающие перспективы, ни одну из разработанных до сих пор программ ИИ нельзя назвать разумной в обычном понимании этого слова. Это объясняется, в частности, тем, что все они узко специализированы; самые сложные экспертные системы по своим возможностям скорее напоминают дрессированных животных или механических кукол, нежели человека с его гибким умом и широким кругозором. [Сомнения в среде самих исследователей. Скептики.] [Профессор философии Калифорнийского университета Хьюберт Дрейфус]: «У компьютера нет ни тела, ни эмоций, ни потребностей. Он лишен социальной ориентации, которая приобретается жизнью в обществе, а именно она делает поведение разумным. Я не хочу сказать, что компьютеры не могут быть разумными. Но цифровые компьютеры, запрограммированные фактами и правилами из нашей, человеческой жизни, действительно не могут стать разумными». ...С его точки зрения, истинный разум невозможно отделить от его психологической основы, заключенной в человеческом организме. Исследователь интеллекта [Норберт Винер, 1894 г. р. Вундеркинд, в 18 лет получил степень доктора в Гарварде, защитив диссертацию на стыке физики и философии.] Винер был убежден, что наиболее перспективны научные исследования в так называемых пограничных областях, которые нельзя однозначно отнести к той или иной конкретной дисциплине. Они лежат где-то на стыке наук, поэтому к ним обычно не подходят слишком строго. [С 1934 Винер с группой молодых ученых ежемесячно устраивали обеды-дискуссии] «Это было отличное чистилище для полусырых идей, недостатка самокритичности, чрезмерной самоуверенности и напыщенности, — вспоминал позднее В. — Те, кто не выдерживал критики, более не появлялись». [Война. Разработал систему зенитной обороны. Принцип «обратной связи». Заключается в использовании информации, поступающей из окружающего мира (как отопительный автомат в доме действует от текущей температуры).] [К концу войны разработал на основе этого принципа теории машины и человеческого разума. В 1948 вышла его историческая книга «Кибернетика, или управление и связь в животном и машине» (под таким названием появилась в русском переводе в 1958)]. В ней ...Винер доказывал, что именно благодаря обратной связи все живое приспосабливается к окружающей среде и добивается своих целей. «Все машины, претендующие на "разумность", должны обладать способностью преследовать определенные цели и приспосабливаться, т. е. обучаться». Созданной им науке В. дал название кибернетики, по-гречески — «рулевой»; так же называлась и его книга. Нейроны в двоичном представлении [Американские исследователи выдвинули гипотезу, что нейроны можно упрощенно рассматривать как устройство, оперирующее двоичными числами.] [1940–60-е годы. Энтузиазм.] «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»... [Основная проблема — где достать деньги на исследования.] Модель нервной системы муравья, состоящей из 20 тысяч нейронов, — слишком дорога. У человека их — около 100 млрд. ...Даже самые совершенные кибернетические модели содержали лишь несколько сотен нейронов. Отец перцептрона [Фрэнк Розенблат, 1928 г. р.] В середине 1958 продемонстрировал компьютерную модель электронного устройства, которое должно было имитировать процессы человеческого мышления. [Произвел впечатление. Иллюзии молодого ученого. Машина научилась распознавать тексты, некоторые неявные буквы.] [Минский и Пейперт предложили другой метод — «нисходящий». В 1969 он возобладал. Позже Минский выразил сожаление, что его критика нанесла ущерб перцептрону.] Но в основном ИИ стал синонимом «нисходящего подхода», который выражался в составлении все более сложных программ для компьютеров, моделирующих непонятную нам деятельность человеческого мозга. [Вставка «Раскрытие загадки зрения». Главы: Преображение изображения в массив чисел. Поиск линий и границ. Проблема восприятия глубины. Описание текстуры поверхности. Выявление цвета. Система машинного зрения.] Всякий цвет обладает тремя независимыми признаками: собственно цвет, т. е. то, что обычно описывают словами «красный»...; интенсивность, или степень яркости, и насыщенность, показывающая, насколько цвет чистый. Освещение изменяет интенсивность и насыщенность воспринимаемого цвета, тогда как сам цвет относительно независим от освещения. Рецепты для логических систем Летом 1956 небольшая группа ученых собралась в Дартмунтском колледже в Ганновере (шт. Нью-Хэмпшир) на шестинедельную конференцию, частично финансируемую Рокфеллеровским фондом. Отличие западной экономики — исследования финансируется также частными компаниями и фондами. Целью конференции было обсуждение проблем и перспектив первых шагов науки об ИИ. [Установка конференции]: «Отправной точкой всех работ должно быть предположение, что каждый аспект обучения, как и любое свойство интеллекта человека, в принципе допускает достаточно строгое описание, позволяющее построить моделирующую это свойство машину». [Двое участников предпочитали выражение «обработка сложной информации» — словам ИИ.] [Сторонники программ: их легче изменять — дешевле.] [Работы велись в одной из некоммерческих исследовательских организаций, так называемых «резервуаров мысли», получивших широкое распространение после второй мировой войны.] Впоследствии эти исследования позволили Саймону сформулировать теорию «ограниченного рационализма», в которой доказывается, что при решении проблем управления промышленностью иррациональные мотивы играют не меньшую роль, чем логические рассуждения. (Примененная к реальному миру коммерции и промышленности, эта теория принесла Саймону Нобелевскую премию по экономике за 1978). Авторы книги нередко отвлекаются подробностями биографий исследователей. [Группа ученых (Саймон...)]. Пробная программа «Логик-теоретик» ... демонстрировала, что машина действительно может решать задачи, которые требуют от человека разума и воображения. Создатели [ее не сомневались], что появления по настоящему мыслящих машин неизбежно. Ньюэлл и Саймон предсказывали, что не более чем через 10 лет цифровые компьютеры станут чемпионами мира по шахматам, докажут хотя бы одну новую важную математическую теорему и сочинят вполне заслуживающую внимания музыку. «Я не ставлю перед собой задачи потрясти или удивить вас, — писал Саймон в техническом журнале, — но проще всего подвести итоги, сказав, что в мире уже есть машины, способные мыслить, учиться и творить. Более того, эти способности будут быстро возрастать, пока — в обозримом будущем, — решаемые машинами проблемы не сравнятся с теми, над которыми нынче трудится человеческий разум». Действительно, если учесть способность компьютера манипулировать символами столь же легко, как и числами, может показаться, что его потенциальные возможности не ограничены. И это нигде не проявляется столь ярко, как в области символической логики, цель которой — доказывать теоремы, манипулируя формулами и их составляющими, т. е. выводя факты, которые в явном виде отсутствуют. Несравненный сравнитель символов При обработке подобной нечисловой информации компьютеры сначала преобразуют слова и фразы в закодированные в двоичную форму символы, которые можно представить как наличие или отсутствие импульсов электрического тока. После этого работа машины основывается на ее способности распознавать, или сравнивать, последовательности таких символов. [Саймон видел в этом основу для моделирования человеческой дедукции.] Чтобы при доказательстве теоремы построить согласованную логическую цепочку от предпосылок до вывода, требуются соответственные правила и постулаты. Один из возможных способов решения — метод проб и ошибок (полный перебор). [Возникла проблема — масса вариантов, «комбинаторный взрыв». Все не просчитаешь.] Например, согласно расчетам, полное возможное число ходов в шахматной партии равно 10 в 120 степени — это больше, чем число атомов во Вселенной... Прорывы через бездну возможностей Ограничивающие области поиска эмпирические правила — назвали их «эвристиками», что значит «открытие». [Находили и включали их в программы.] Подобно моделированию нейронов в кибернетике, программы «Логик-теоретик» и «Универсальный решатель задач» явились результатами попытки выделить всеобщие законы мышления, составляющие основу разума. [Далее выясняется, что они программировали ... «простую логику, простые принципы»...]. Шаг в сторону специализации Несмотря на массовый пессимизм исследователей ИИ в середине 60-х годов центр внимания в этой области переместился с простых методов общего назначения к специализации знаний. [Создавали и продавали программы как продукцию ИИ] ...«экспертные системы». Они содержали подробную информацию, которая позволяла им давать ответы на вопросы из той или иной специальной области знаний. [Их появление доказывало, что] реализованные на компьютерах рассуждения общего типа не в состоянии сообщить ничего интересного, если только ответ не подсказан человеком. [Профессор Э. Фейгенбаум: «Мы обнаружили, что лучше быть многознающим, чем умным».] ... (нововведение Саймона и Ньюэлла) Почти любые знания, представимые в явной форме, можно сформулировать в виде правил «если-то». Компьютерные программы, основанные на правилах [60-70: первые программы в химии, медицине.] Сохранить накопленный опыт Кое-кто считает, что основная роль экспертных систем в обществе заключается в том, чтобы помешать непрерывной потере столь трудно достижимого личного опыта, которая нелегко поделиться с аудиторией. Именно с этой целью проводятся стажировки и интернатуры, а труд опытных работников оценивается выше труда новичков. К сожалению, самые опытные специалисты, эксперты — это как раз те люди, продуктивная деятельность которых подходит к концу; экспертные системы позволят «обессмертить» опыт наиболее ценных работников, закрепив его в компьютерных программах. [Приводят пример. Один опытный специалист в области обслуживания сложных стерилизаторов («печек») для уничтожения бактерий при консервировании супов, хотел уйти на пенсию. Руководство наняло программиста. В течение 7 месяцев он в тесном сотрудничестве с ветераном писал программу. Составили 150 эмпирических правил. При этом даже создатели признали, что программа способна решать все проблемы лишь на 95%. Нужен человек.] Энтузиасты и скептики В наши дни создание экспертных систем приняло массовый характер. [Утверждают, что эта технология будет способствовать распространению опыта специалистов]. Минский: «Эти программы вызывают восхищение, но большинство из них не слишком глубоки. Например, вряд ли встретится исследователь, работающий, скажем, над проблемой рассуждений, встречающихся в обыденной жизни. Сегодня нет еще программы, способной отличить чашку от блюдца». Несмотря на утверждение апологетов ЭС, что подавляющая часть человеческих знаний можно выразить в наборе правил «если-то», многие специалисты по ИИ признают, что такое представление слишком упрощенно, чтобы им пользоваться практически; люди хранят свои знания не в виде списков правил, а виде сложно организованных структур. И, наконец, остается проблема выявления и записи таких правил. Исследователи в области ИИ обнаружили один очень важный момент: и специалисты, и непрофессионалы одинаково затрудняются при попытке выразить свои познания в явной форме. Им известно, что они знают, но не ясно, как это точно высказать. ...Почему, скажем, иные люди с первого взгляда не вызывают доверия или почему одни вещи интереснее других? [Подсознание, опыт] ...моментальные интуитивные суждения человеческого разума. [Описывают случай об убийстве. Помогает экспертная система. Вводят информацию — задает вопросы, она предлагает варианты ответов.] 3 раздел. Знания и аналогии [1949. Американский математик предложил способ перевода посредством компьютера. Военные заинтересовались, так можно было бы делать быстрые переводы с русского — узнавать о технических новинках. К 1954 — провал. Компьютерные переводы были столь нечленораздельны, что об их малограмотности начали ходить анекдоты. К середине 60-х финансирование прекратилось. Осознали, что кроме знания слов и грамматики, для перевода необходимо понимать язык.] Закладка фундамента исследований [В самом начале специалистам по ИИ пришлось преодолеть два важных момента при взаимодействии человека с компьютером: во-первых, по возможности, более легкий доступ к машинам, во-вторых, более совершенные языки программирования. Вклад Джона Маккарти (кстати, он придумал термин ИИ).] [Пример биографии] Один из четырех общепризнанных основоположников науки об ИИ (вместе с Аленом Ньюэллом, Гербертом Саймоном и Марвином Минским), Маккарти остается наиболее экстраординарной фигурой в этой области знаний. Он родился в 1927 в семье профсоюзного деятеля-марксиста. В начале 50-х М. был коммунистом, десятилетием позже стал радикалом с длинными волосами и лентой на лбу, в 70-е взбирался на горы, летал на самолете и иногда, для разнообразия, прыгал с парашютом. 80-е годы М. встретил одетым в строгий костюм и высказывающим столь же «строгие» консервативные взгляды. Кроме того, он был генератором самых фантастических идей, разбрасывая их с такой же скоростью, с какой вводил информацию в компьютерные терминалы у себя дома и на работе. Один журналист описал его как «человека поразительной внешности, седовласого патриарха с бородкой обольстителя… и шокирующими манерами, например привычкой поворачиваться и уходить, оборвав разговор на полуслове». М. сыграл решающую роль в основании двух самых известных научных центров США по исследованию проблем ИИ — в МТИ в 1957 и в Станфордском университете в 1963. /Именно М. предложил концепцию разделения времени — режима работы компьютера, которая позволяет нескольким программистам, работая за разными терминалами, одновременно использовать его память и процессор. [Тогда еще пользовались перфокартами, по очереди...] [Несколько раз упоминают ученых, которые разочаровались в ИИ и ушли в другие науки. Также признают споры и разрывы на почве исследований.] [Длинные повествования о неудачах в разработке «переводчиков».] В 1974 Минский высказал предположение, что человеческий разум интерпретирует каждый новый объект, в частности, языковой, посредством особых структур памяти, которые он назвал фреймами. Фрейм — это комплексный пакет знаний, хранимый в мозгу либо в памяти компьютера, который описывает объект, или понятие. Каждый фрейм содержит отделения — слоты, — в котором собраны атрибуты (характеристики) и соответствующие им значения. Например, фрейм определения конкретной собаки может иметь слоты, где указаны порода, пол, хозяин, а также пустые слоты, которые можно заполнить новыми элементами знаний. Минский описал предложенные им фреймы в краткой заметке, полной гипотез — что было характерно для его стиля, — оставив детали другим. ...В то время как Маккарти отстаивал мысль о том, что даже обычный здравый смысл определяется строгими законами математической логики, Минский пришел к выводу, что логика, как и математика, — всего лишь изобретение людей, и ее роль в обыденной жизни незначительна. «Рационален лишь поверхностный слой мышления», — говорил он. [За это его обвиняли в мистификациях.] По Шенку [это исследователь], люди не просто сравнивают слова и понятия; они переводят их в базовые концептуальные структуры (сводят к сути), придающие смысл услышанному или прочитанному. Он указывал, что люди почти никогда не запоминают устную или письменную речь буквально; они усваивают смысл сказанного, перефразируя его своими словами. [1974. Продолжает исследования. Скрипты — мини-сценарии.] [Критики доказывают, что подход Шенка к представлению знаний беспорядочен и громоздок. Они также отмечают, что ...его программы хороши лишь в узких областях знаний типа посещения ресторанов или деятельности какого-либо официального лица ...так, компьютер записывал все переговоры, телеграммы одного чиновника, а затем отвечал на вопросы, вроде «Была ли жена этого чиновника на обеде с таким-то деятелем»...] Споры продолжаются Нильсон: «Вся история инженерного дела представляет собой непрерывные попытки упростить, отыскав основные принципы. Я думаю, что при конструировании мыслящих машин мы должны хотя бы попытаться действовать в том же духе. Вопрос в том, верите ли вы, что существуют вещи столь невыразимые, что их нельзя описать формально». ...Очевидно, что за два с лишним десятилетия экспериментов ни одна программа ИИ не смогла даже приблизиться к уровню среднего четырехлетнего ребенка. Как заставить компьютер учиться На заре развития электронных компьютеров перед учеными и инженерами остро стояла... проблема — где достать деньги... [В середине 1947 группа сотрудников Иллинойского университета получила 110 тыс. — слишком мало... Тогда они решили создать программу, которая смогла бы обыграть в шашки чемпиона мира, чем привлекла бы к себе внимание... К лету 1962 программа играла на уровне мастера...] ...способность машины изменять свое поведение в зависимости от накопленного опыта (основа обучения, умение самосовершенствоваться). [Это стало целью многих ученых.] Проблема: любые данные и эвристики, которыми пользуется экспертная система, должны быть в явном виде заданы программистами и специалистами по инженерии при помощи длительной и дорогостоящей процедуры... Зайдя в тупик, исследователи обратились к другому методу — обучению на примерах (иногда его называют индуктивным методом). [1970-ые.] [Программы ИИ заново «открывали» древние законы, формулы...] [Исследователь Ленат, родившийся в 1950, принадлежит к поколению ученых, которые не боятся задавать острые вопросы своим учителям или испытывать новые методы. Очерк его деятельности. Самообучающаяся программа. Подробно об успешном опыте участия в компьютерных играх...] В 1982 Ленат начал работать над новым грандиозным проектом по созданию компьютерной системы, способной прочесть и понять однотомную энциклопедию. ...группе из 10 человек потребуется не менее 10 лет. Как предполагается, программа будет содержать ок. 250 тысяч элементов знаний (эмпирические правила, факты и накопленный опыт)... Конструкция самоизменяющейся машины (иллюстрация) ...Самообучение машины происходит в результате взаимодействия первоначального знания с входными и выходными данными различных типов. Входные данные могут содержать рекомендации пользователя, которые программа должна проинтерпретировать и применить, а также конкретные образцы и примеры, из которых программа выводит обобщающие правила или понятия. По мере обработки этой информации программа может вносить изменения в факты и эвристики в базе знаний... И, наконец, в петле обратной связи производится расчет эффективности программы: полученные результаты сопоставляются с поставленными целями, выявляются ошибки и вносятся исправления. Робот учится на примерах Из всех проявлений человеческого интеллекта способность к обучению, вероятно, труднее всего объяснить, разбить на последовательные этапы и запрограммировать. Однако без этой способности машина никогда не сможет действовать в обстоятельствах, не предусмотренных программистом. ...Методы обучения варьируются от простейших (механизм заучивания) до самых сложных (рассуждения по аналогии). [Самый популярный — обучение на примерах.] Перед системой стоят две задачи: задача обучения (скажем, сформулировать обобщения) и функциональная задача (наиболее эффективно выполнить определенные действия). [Приводят в форме комикса «Сказку о том, как робот должен был научиться различать два вида драконов: добрых, готовых поделиться своим золотом, и жадных, норовящих отнять чужое».] Видение и предвидение Несмотря на все усилия специалистов по вычислительной технике, до цели — создания ИИ, который хотя бы приближался к человеческому, — по-прежнему так же далеко, как до звезд. В области ИИ ожидаются находки, которые, возможно, откроют новые окна в загадочное царство человеческого мышления. Характерно. Такие вставки дают малым шрифтом, дополняя ими разные иллюстрации. Здесь изобразили лестницу на фоне облаков, поднимающуюся к окну в межзвездное пространство. В книге силен дух романтизма. Составители не всегда могут достаточно четко и однозначно оценить достигнутые рубежи, выявить наиболее существенное. Местами они просто сообщают «интересные подробности» вместо изложения положительного знания. Преодоление разрыва в вычислительной мощности между компьютерами и живыми существами — решающее условие дальнейшего прогресса в области ИИ. Любой интеллект... должен взаимодействовать с реальным миром, состоящим в основном из неоднозначных физических явлений, а не строгих символов и логики. [Задача создания машины, которая могла бы] ...не только видеть, слышать и осязать, но и понимать смысл того, что она ощущает. [Распознание речи. С 50-х. Чувственное восприятие.] [Проблемы скорости.] ...Только в интерпретации одной сцены зрительной системой человека участвует до 10 млрд. клеток мозга, каждая из которых выполняет миллиарды операций с большими числами за десятую долю секунды... *
* Здесь авторы, мягко говоря, не совсем точны: во-первых, нейроны не оперируют числами, а во-вторых, за десятую долю секунды каждый из них в состоянии выполнить лишь несколько десятков простейших операций. — Прим. переводчика. Последовательная природа компьютеров порождает парадокс, [подмеченный в конце 1970-х]. Чем больше отличительных признаков у объекта, тем труднее компьютеру быстро распознать его, потому что машина должна рассматривать все возможности, связанные с каждым из признаков. Человеку же, по-видимому, распознать объект тем легче, чем больше известно его особенностей. ...подавляющая часть мыслительной деятельности человека — распознавание и осмысление образов, моментальное принятие решений, ассоциации, обобщения, аналогии и т. п. — происходит подсознательно... ...компьютеры любого типа испытывают затруднения и при работе с понятием времени, причинно-следственными связями и так называемыми неопределенными понятиями. [Например, слово «далеко».] Радикальное решение [Японцы с 1982 создают компьютер не фон-нейманского (отец последовательных компьютеров — 1940-е) типа. Цель — компьютеры будут работать в тысячи раз быстрее... идея параллельной обработки данных.] [Связь с природой человеческого мозга.] Прежде всего, в нейронной сети память не локализована в одном месте, как в последовательных машинах, а распределена по всей структуре. Более того, в биологических системах память обычно обеспечивается усилением или ослаблением связей между нейронами, а не хранением двоичных символов. ...биологические сети реагируют лишь на определенные внешние воздействия. В такой распределенной памяти каждый нейрон одновременно оказывается элементом принятия решений и хранения информации. Одно из преимуществ подобной архитектуры — «жизнеспособность»: выход из строя нескольких нейронов не приводит к заметному изменению хранимых в памяти данных или к разрушению всей системы, как это случается [с компьютером]. Еще более важная характеристика... — возможность так называемой адресации по содержимому. В распределенной системе каждый элемент информации не хранится в ячейке памяти с определенным числовым адресом, а отыскивается по смыслу. Люди делают нечто подобное, восстанавливая в памяти подробности. Стремление наделить машину разумом можно поставить в ряд самых выдающихся начинаний человечества. Его короткая история только усилила восхищение большинства ученых мощью и ресурсами человеческого мозга. По нынешним представлениям, реализация мечты о компьютере с универсальным интеллектом человеческого уровня потребует гигантского скачка как в технологии компьютеров, так и в программировании — объединения многих миллионов процессоров и многих миллионов правил и фактов. Все это вызывает сомнения... Несомненно одно: неотступное движение специалистов по ИИ к своим целям оказывает влияние на все развитие информатики; уже трудно даже отделить ИИ от остальных областей науки о компьютерах. Но далеко не всех специалистов по ИИ радует перспектива влиться в основное русло этой науки. В их среде бытует довольно двусмысленная поговорка — полупризнание, полужалоба: «Если это приносит пользу, это не ИИ». Проблемы ИИ традиционно привлекают людей, склонных стремиться к недостижимому, ученых, которые мало интересуются практической пользой своих работ; как только какой-либо из запутанных аспектов человеческого интеллекта доводится до уровня инженерной практики, он утрачивает свою таинственность и привлекательность для этих людей. Как говорил М. Минский, что известно — не интересно. Вероятно, пройдут столетия, прежде чем удастся создать машины, обладающие широтой, универсальностью и изобретательностью разума среднего образованного человека, не говоря уже о гении. ...в обозримом будущем компьютеры скорее всего останутся тем, чем всегда были для человека машины, — помощниками в некоторых конкретных делах. Конец. Глава «Литература» — 2,5 стр. различных источников. Глава «Благодарности» — человек 50-100. «Источники иллюстраций». Консультанты — человек 10. Предметно-именной указатель — 2 стр. в 3 столбца. Составил Олег Тишков, 1999 (испр. в 2008). |
