Содержание

• Введение
• Механический подход
• Электронный подход
• Кибернетический подход
• Нейронный подход
• Появление перцептрона
• Проблема искусственного интеллекта
• Заключение

Введение 
 

     С конца 40-х годов ученые  все большего  числа  университетских   и промышленных  исследовательских лабораторий устремились к дерзкой цели: построение компьютеров,  действующих таким образом, что по результатам работы их невозможно было бы отличить от человеческого разума.

     Терпеливо продвигаясь вперед  в своем нелегком труде, исследователи,  работающие в области искусственного интеллекта (ИИ),  обнаружили, что вступили в схватку с весьма запутанными проблемами, далеко выходящими за пределы традиционной информатики. Оказалось, что прежде всего необходимо  понять механизмы процесса обучения, природу языка и чувственного восприятия. Выяснилось, что для создания машин, имитирующих работу человеческого мозга, требуется разобраться в том, как действуют миллиарды его взаимосвязанных нейронов.  И тогда многие  исследователи пришли к выводу, что пожалуй самая трудная проблема,  стоящая перед современной наукой - познание процессов функционирования человеческого разума,  а не просто имитация его работы. Что непосредственно затрагивало фундаментальные теоретические проблемы психологической  науки.  В самом  деле,  ученым  трудно даже прийти к единой точке зрения относительно самого предмета их исследований  -  интеллекта.  Здесь,  как  в притче о слепцах,  пытавшихся описывать слона, пытается придерживаться своего заветного определения.

     Некоторые считают,  что интеллект  - умение решать сложные задачи; другие рассматривают его как  способность к обучению,  обобщению  и аналогиям;  третьи - как возможность  взаимодействия с внешним миром  путем общения, восприятия и  осознания воспринятого. Тем не менее многие исследователи ИИ склонны принять тест машинного интеллекта,  предложенный в начале 50-х годов выдающимся английским математиком и специалистом по  вычислительной  технике Аланом Тьюрингом.  Компьютер можно считать разумным,- утверждал Тьюринг,- если он способен  заставить  нас  поверить, что мы имеем дело не с машиной, а с человеком. 

Механический  подход. 

     Идея создания мыслящих машин  "человеческого типа",  которые  казалось бы думают,  двигаются,  слышат, говорят, и вообще ведут себя как живые люди уходит корнями в глубокое прошлое.  Еще древние египтяне  и римляне испытывали благоговейный ужас перед культовыми статуями, которые жестикулировали и изрекали пророчества (разумеется не  без помощи жрецов).  Средневековые летописи полны рассказов об автоматах, способных ходить и двигаться почти также как их хозяева -  люди.  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. Выдающийся швейцарский врач и естествоиспытатель XVI в Теофраст Бомбаст фон  Гогенгейм  (более  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)

     В XVIII в.  благодаря развитию  техники, особенно разработке  часовых механизмов, интерес к подобным изобретениям возрос, хотя результаты были гораздо более "игрушечными", чем это хотелось бы Парацельсу. В 1736 г.  французский изобретатель Жак де Вокансон изготовил механического флейтиста в человеческий рост,  который исполнял двенадцать мелодий, перебирая пальцами отверстия и дуя в мундштук,  как настоящий музыкант. В середине 1750-х годов Фридрих фон Кнаус, австрийский автор, служивший при дворе Франциска I,  сконструировал серию машин,  которые умели держать перо и могли писать довольно длинные тексты. Другой мастер, Пьер Жак-Дроз из Швейцарии,  построил пару изумительных по  сложности механических кукол размером с ребенка: мальчика, пишущего письма и девушку, играющую на клавесине.

     Успехи механики  XIX в.  стимулировали еще более честолюбивые замыслы.  Так,  в 1830-х годах английский математик Чарльз Бэббидж задумал,  правда, так и не завершив, сложный цифровой калькулятор, который он назвал Аналитической машиной;  как утверждал Бэббидж,  его машина в принципе могла бы рассчитывать шахматные ходы. Позднее, в 1914 г., директор  одного  из  испанских  технических  институтов  Леонардо  Торрес-и-Кеведо  действительно из готовил электромеханическое устройство, способное разыгрывать простейшие шахматные эндшпили почти также  хорошо, как и человек. 

Электронный подход. 

     Однако только  после  второй  мировой войны появились устройства, казалось бы,  подходящие для  достижения заветной цели -  моделирования  разумного поведения;  это были  электронные цифровые вычислительные машины. "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.

     К концу 50-х годов все эти  увлечения выделились в новую  более или менее самостоятельную  ветвь информатики,  получившую  название "искусственный интеллект".  Исследования в области 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 - 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.

     В настоящее время,  однако,  обнаружилось,  что как научные  так и технические поиски столкнулись  с несоизмеримо более серьезными трудностями, чем представлялось первым энтузиастам.  На первых порах многие пионеры ИИ  верили,  что через какой-нибудь десяток лет машины обретут высочайшие человеческие таланты. Предполагалось, что преодолев период "электронного  детства"  и обучившись в библиотеках всего мира, хитроумные компьютеры, благодаря быстродействию точности и безотказной памяти постепенно превзойдут своих создателей-людей.  Сейчас мало кто говорит об этом,  а если и говорит, то отнюдь не считает, что подобные чудеса не за горами.

     На протяжении всей своей короткой  истории исследователи в области  ИИ всегда находились на переднем  крае информатики. Многие ныне  обычные разработки,  в том  числе  усовершенствованные системы  программирования, текстовые  редакторы и программы распознавания образов,  в значительной мере рассматриваются на работах по ИИ.  Короче говоря,  теории,  новые идеи, и разработки ИИ неизменно привлекают внимание тех, кто стремится расширить области применения и возможности компьютеров, сделать их более "дружелюбными" то есть более похожими на разумных помощников и активных советчиков,  чем те педантичные и туповатые  электронные  рабы, какими они всегда были.

     Несмотря на многообещающие перспективы,  ни одну из разработанных до  сих  пор программ ИИ нельзя назвать "разумной" в обычном понимании этого слова.  Это объясняется тем,  что все они узко специализированы; самые  сложные экспертные системы по своим возможностям скорее напоминают дрессированных или механических кукол, нежели человека с его гибким  умом  и широким кругозором. Даже среди исследователей ИИ теперь многие сомневаются, что большинство подобных изделий принесет существенную пользу. Немало критиков ИИ считают, что такого рода ограничения вообще непреодолимы.

     К числу таких скептиков относится и  Хьюберт  Дрейфус,  профессор философии Калифорнийского  университета в Беркли.  С его точки зрения, истинный разум невозможно отделить от его человеческой основы,  заключенной в человеческом организме.  "Цифровой компьютер - не человек, - говорит 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.  Поэтому ИИ в том виде, как мы его представляем,  невозможен".(1) 

Кибернетический подход. 

     Попытки построить машины, способные к разумному поведению, в значительной мере вдохновлены идеями профессора МТИ Норберта Винера,  одной из выдающихся личностей в интеллектуальной истории Америки.  Помимо математики  он обладал широкими познаниями в других областях,  включая нейропсихологию, медицину, физику и электронику.

     Винер был убежден, что наиболее  перспективны научные исследования  в так называемых пограничных  областях, которые нельзя конкретно  отнести к той или иной конкретной  дисциплины. Они лежат где-то на  стыке наук, поэтому к ним обычно не подходят столь строго. "Если затруднения в решении какой-либо  проблемы психологии имеют математический характер, пояснял он, - то десять несведущих в математике психологов продвинуться не дальше одного столь же несведущего".

     Винеру и его сотруднику Джулиану  Бигелоу  принадлежит  разработка  принципа "обратной связи", который  был успешно применен при разработке  нового оружия с радиолокационным  наведением.  Принцип  обратной  связи заключается в использовании  информации, поступающей из окружающего мира, для изменения поведения машины.  В основу разработанных Винером и Бигелоу систем  наведения  были положены тонкие математические методы; при малейшем изменении отраженных от самолета радиолокационных  сигналов они соответственно изменяли наводку орудий,  то есть - заметив попытку отклонения самолета от курса, они тотчас рассчитывали его  дальнейший путь и направляли орудия так, чтобы траектории снарядов и самолетов пересеклись.

     В дальнейшем 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 способность преследовать определенные цели и приспосабливаться,  т.е.  обучаться". Созданной им науке Винер дает название кибернетика,  что в переводе с греческого означает рулевой.(2)

     Следует отметить, что принцип  "обратной связи", введенный Винером был в  какой-то  степени предугадан Сеченовым в явлении "центрального торможения" в "Рефлексах головного мозга" (1863 г.)  и  рассматривался как механизм регуляции деятельности нервной системы,  и который лег в основу многих моделей произвольного поведения в отечественной психологии.