Проблемы глобального виртуального пространства

В цитированных замечаниях специалистов по искусственному интеллекту возлагаются большие  надежды на непрерывный рост производительности вычислительной техники. В последнее время много разговоров ведётся вокруг японского проекта создания вычислительных комплексов пятого поколения. Для японцев это национальная программа. Для её решения они сосредоточили свой промышленный потенциал и интеллектуальную элиту. Выделены огромные ассигнования и налаживается международное сотрудничество. Какими только терминами не величают эту проблему. Предполагается снабдить эту мощную технику знаниями и средствами использования знаний. Правда в доступной околонаучной литературе не уточняется, что такое человеческие знания, каковы их природа, форма, объём, что такое мыслительные возможности человека. Я думаю, что по всем  этим  вопросом  нам известно  немногим  больше,  чем ничего.  Но  даже

оставляя  на совести авторов рекламных  изданий сверхзадачи проекта, трудно переоценить возможности ЭВМ  пятого поколения. А ведь за ним последуют  в обозримом будущем и очередные  поколения компьютеров. Лидерство  в информационной технике, безусловно, содействует и завоеванию ведущего положения в других областях. Но приведёт ли стремительное развитие «индустрии переработки информации» к целесообразности передачи искусственному интеллекту решения проблем справедливого согласования интересов?

Приведённые ранее рассуждения позволяли бы ожидать положительный ответ на эти вопросы, если бы предвидимый рост производительности и «интеллекта» вычислительной техники обеспечил моделирование общественных черт эволюции поведения человека и общества. Несомненно, что даже самые простые и грубые подходы к формализации понятия «справедливое согласование интересов» сводятся к решению задач переборного типа. Имеются основания считать эти задачи экспоненциально сложными. Реальный механизм эволюции жизни за миллионы лет отшлифовал пусть ещё далеко не совершенные понятия морали, позволяющие уживаться при ограниченных ресурсах огромным коллективам людей. «Повторить» этот процесс за обозримое время при любом мысленном ускорении (определяемым даже потенциальными возможностями вычислительной техники) – нереальная задача.

Таким образом, в задачах принятия решений, в которых не обойтись без понятия  «справедливый компромисс», искусственный  интеллект и в обозримом будущем  будет нуждаться в участии  естественного интеллекта. Совершенствование выбираемых решений нуждается не столько в усилении искусственного интеллекта, сколько в разработке эффективных путей взаимодействия искусственного и естественного интеллекта. Рациональный симбиоз человека и машины, в котором человеку отводится человеческое, а машине – машинное, – вот основное направление, способствующее принятию решений, требующих согласования интересов.

Преувеличение возможностей искусственного интеллекта  в выборе компромиссных решений  имеет те  же корни,  что  и  неоправданные  надежды  на глобальную автоматизацию в первые годы кибернетического бума. И то и другое – следствия определённых успехов, достигнутых кибернетиками и специалистами по искусственному интеллекту при решении относительно простых задач. Выводы, полученные при анализе поведения простых автоматов в несложных средах и «умных» машин, принимающих рациональные решения в «эталонных» ситуациях, с малозначащими оговорками экстраполировались безответственными популяризаторами на сколь угодно сложные системы и произвольные ситуации.

Реальные  явления и процессы намного сложнее  кибернетических игрушек, а выбор  рациональной стратегии в сколь-нибудь серьёзной конфликтной ситуации не сравнить по трудоёмкости с автоматизированным выбором лучшего хода в игре «крестики-нолики». Теория сложности имеет веские основания утверждать, что в подавляющем большинстве классов задач принятия решений трудоёмкость наиболее экономных методов (например, число итераций или элементарных действий, необходимых для выбора решения требуемой точности) растёт неизмеримо быстрее «сложности» задач класса (например, её размерности – числа параметров, определяющих решение). Представляется, что именно поэтому выдающие пропагандисты ультрановых направлений сменили со временем первоначальные восторги на ноты разочарования. Так, последняя книга «отца кибернетики» Норберта Винера «Творец и робот», впрочем, как и «Новые главы кибернетики», написаны совсем не в той тональности, что и «Кибернетика» или «Кибернетика и общество».

Стоит также обратить внимание на то, какую  эволюцию прошёл видный учёный и талантливый писатель-фантаст Айзек Азимов, сменивший благоговение перед сверхинтеллектом мозга-гиганта («Три закона робототехники») на откровенную насмешку над электронным разумом Мультивака («Машина-победитель»). 

Е.П. Велихов в предисловии к переводу предварительного отчёта Японского комитета научных исследований в области создания ЭВМ пятого поколения говорит об ограниченной «способности» ЭВМ к анализу вновь поступившей информации и о неумении вычислительной машины  с  достаточной степенью надёжности выявить содержательность вновь поступивших данных. Е.П. Велихов замечает: «Возникающие в связи с этим препятствия, вероятно, принципиально   непреодолимы».  И  далее:   «…искусство  выбирать  решения   в подлинно сложной обстановке ещё долгое время будет недоступным компьютеру, который лишён способности действовать субъективно, соизмеряя решения  и поступки с мерой ответственности и иными важными для человека атрибутами существования» [11, с. 9]. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Заключение. 

Подводя итог, мы должны сделать следующий вывод. Создавая «искусственный интеллект», экспертные системы в той или иной области знания, мы неизбежно попадаем в порочный круг. До Эйнштейна пространство и время рассматривались как две формы существования материи. Время как бы текло независимо от пространства. Не существовало проблемы одновременности событий, казалось, что это само собой разумеется. Нужен был гений Эйнштейна, чтобы связать эти две формы. К трём пространственным координатам X, Y, Z присоединилась четвёртая – t.

Прошло  время и на сцене появляется квантовая  механика, разработанная Н. Бором  и его учеником В. Гейзенбергом. Появился принцип неопределённости Гейзенберга: определяя достаточно точно координату микрочастицы, мы не можем точно  определить её массу, и наоборот, определив точно её массу, мы не можем точно сказать, где находится эта частица.

И здесь  появилось знаменитое замечание  Н. Бора: «Достаточна ли безумна та или иная теория в науке, чтобы  быть верной».

В конечном итоге не компьютер, а человек  будет охватывать единым теоретическим взором разнородные явления, и давать этим явлениям единое объяснение. 
 
 
 
 
 
 
 
 

Список  используемой литературы: 

1. Возможности вычислительных машин и человеческий разум, Вейценбаум Дж. – М.: Радио и связь, 1982.

2. Ислам. Краткий справочник – М., 1968.

3. Minsky M. Computation: Finite and Infinite Machines – Englewood Cliffs, N.Y. Prentice – Hall, 1967.

4. Разум и бытие, Кузнецов Б.Г. – М., 1972.

5. Словарь иностранных слов, Комлев Н.Г. – М., 2001.

6. Спиноза, Паперн Г.А. – С.-Петербург, 1895.

7. Творец и робот, Винер Н. – М.: ИЛ, 1960.

8. Теория информации, Голдман С. – М, 1957.

9. Философский энциклопедический словарь, Л.Ф. Ильичёв, П.Н. Федосеев и др. – М.: «Советская энциклопедия», 1983.

10. Чего не могут вычислительные машины, Дрейфус Х. – М.: Прогресс, 1978.

11. ЭВМ пятого поколения. Концепции, проблемы, перспективы./ Под ред. Т. Мотто-ока. – М.: Финансы и статистика, 1984.