Предпосылки становления и этапы развития технологии искусственного интеллекта Текст научной статьи по специальности «Математика»

Первые наработки

3 . Этап «раннего энтузиазма» (1955-1974 гг.): создание перцептронов, разработка концепции компьютерного зрения, популяризация технологии, привлечение первых инвестиций в разработку экспертных систем на базе искусственных нейронных сетей, появление сомнений в перспективности данной технологии.

О. Селфридж и Е. Дэвид в статье «Глаза и уши для компьютера» в 1962 г. выдвинули идею полезности оснащения компьютерной техники средствами распознавания графических и звуковых образов [11]. В данной работе были предложены основы распознавания графических и звуковых образов с помощью их компьютерной обработки. При этом вероятность ошибки распознавания оценивалась в интервале от 0.5 до 25 процентов, что в целом коррелирует с коэффициентом полезного действия человека при распознавании изображений. Данная технология получила наименование компьютерного зрения. Большинство современных задач, разрешаемых с помощью систем искусственного интеллекта и роботехники включают в себя распознавание образов материального мира, в силу этого компьютерное зрение и искусственный интеллект следует рассматривать как неразрывные часть и целое.

С 1990 года у людей появилась возможность пользоваться компьютерной техникой. Вместе с тем увеличилось и число разнообразных баз данных. Это дало новый толчок для ускоренного изучения и развития ИИ. Для ученого сообщества все более очевидными стали области применения виртуального разума.

С 1970 года, после бурного развития виртуального разума, в истории ИИ начался период затишья. Во многом этому поспособствовала книга «Персептроны», которую написали американский ученый Марвин Ли Минский и математик Сеймур Пейперт. В своем труде они критиковали возможности и перспективы нейронных сетей.

один из разработчиков современных научных основ машинного обучения Р. Саттон указывает, что одной из главных проблем при разработке систем искусственного интеллекта является то, что их разработчики пытаются смоделировать человеческое мышление, в том числе как механически воспроизвести физическую топографию человеческого мозга, в то время как агенты (системы) искусственного интеллекта должны уметь совершить открытия, а не просто понимать содержание того, что открыл

сеть, способную выполнять логические и вычислительные операции [17, рр 99-1031. в их работе была заложена синтетическая структура теории искусственного интеллекта, включающая знания из области физиологии, математической логики и зарождавшихся тогда компьютерных наук. Так, к примеру, в упомянутой работе был развит принцип, согласно которому вычислительные (в том числе моделирующие) операции любой степени сложности могут быть произведены при помощи примитивных компонентов, если

активностью в работе нервных сетей высшего уровня» Г15, рр- 316-3181. Данная точка зрения к настоящему времени является лишь частично верной, поскольку, несмотря на установление функциональной определённости отдельных отделов человеческого мозга, значительная его часть может быть условно охарактеризована «неразмеченной». Однако прорыв в области изучения физиологических основ мышления человека, его высшей нервной деятельности связан с работами А. Гуда, П. Брока, С. Рамон-и-Кахаля, К. Гольджи, создавших нейронную теорию нервной системы. Их исследование было продолжено в работах Г. Бергеля, И . П. Павлова, У. П енфилда, Н. П. Бехтеревой и многих других учёных. В итоге была сформирована концепция, согласно которой мышление построено на основе электромагнитного, химического или смешанного перемещения ионов между синапсами, представляющими точки контактного взаимодействия нервных клеток (нейронов) головного и спинного мозга центральной нервной системы. Каждая нервная клетка (нейрон) способна развивать генерировать свой собственный сигнал, при этом последний может относиться только к одной форме перемещения ионов. Н ейрон способен суммировать входные сигналы и вырабатывать исходящий сигнал стандартной величины в момент, когда величина суммы входящих импульсов превысит определённый порог.

Другим основателем современной теории возможности создания машин, автоматов, конструктов, способных по своим когнитивным возможностям стать сравнимыми с человеком считается британский учёный А. Тьюринг, который при работе над усовершенствованием устройства «криптологическая бомба», созданного польскими учёными и направленной на взлом немецкой шифровальной машины «Энигма», сформулировал условия мысленного эксперимента, получившего название «игра в

Возрождение

юридических наук технологии искусственного интеллекта состоит в том, что данная технология может выступить не только объектом правового регулирования, но также и методом познавательной деятельности, как в юридической практике, так и при проведении отраслевых теоретических исследований.

1 . Небезосновательная направленность на детальное моделирование как общих основ человеческого мышления, так и физической структуры мозга человека. К настоящему моменту человек может представлять разумность и интеллектуальность исключительно на примере самого себя. Исследования Дж. Баррета и Ф. Кейла, Э. Юкдовского продемонстрировали, что при моделировании ситуации со всемогущим искусственным интеллектом испытуемые наделяют его человекоподобными качествами [10, 21]. При этом

Таким образом, совершенствование качественно-количественных характеристик компьютерной техники, оптимизация моделей искусственного интеллекта, интеграция их в хозяйственную деятельность вывели данную технологию из области исключительно номотетического, естественно-технического знания и привлекли внимание учёных, работающих в областях знания герменевтического — в первую очередь этики и правоведения.

На уровне прикладной компьютерной модели эта теория У. Маккалоха и У. Питтса была реализована Ф. Розенблаттом в 1957 г. под названием «перцептрон» [20, pp- 385~4081, а первое физическое воплощение она получила в виде электронного устройства «Марк-1» тремя годами позже. Несмотря на свою простоту, данное устройство было способно под

3. Возможность исследования искусственного интеллекта с разных позиций, как с точки зрения отдельных научных дисциплин, так и с позиций отдельных аспектов восприятия данной технологии. Так, помимо описанного выше коннекционистского подхода, с позиций которого было изложено развитие искусственного интеллекта, следует

В 1956 г. под руководством Д. Маккарти в Дартмутском колледже был организован двухмесячный научный семинар, на котором присутствовали крупные американские учёные, занимавшиеся проблематикой моделирования решения логических и творческих задач посредством вычислительной техники. В работе семинара приняли участие К. Шеннон, Н. Рочестер, М. Минский, О. Селфридж, А. Ньюэлл, Х. Саймон и др. Основными результатами этого семинара стало возникновение термина «искусственный интеллект» (в качестве альтернативы также рассматривался термин «вычислительная рациональность» [6, с 56]) и оформление соответствующей междисциплинарной области знаний. На наш взгляд, именно указанное научное мероприятие в некотором роде обособило теорию и практику искусственного интеллекта от её основного источника -кибернетики. Если в последней приоритет отдавался автоматизации информационных процессов через понимание закономерностей связей индивидуальных элементов, но теория искусственного интеллекта с помощью связей индивидуальных элементов призвана решать внешние относительно этих элементов задачи. Таким образом, искусственный интеллект стал восприниматься одновременно как объект изучения и как метод (на тот момент лишь потенциальный) решения познавательных задач.

Объектом исследования является технология искусственного интеллекта. Предметом исследования выступают закономерности и факторы становления и развития данной технологии. Философские предпосылки были заложены в классических научных работах, однако фундаментом становления рассматриваемой технологии нужно считать исследования в области нейрофизиологии и теории вычислительной техники. В XX веке, с развитием компьютерной техники, данная технология получила импульс к развитию, что к настоящему времени привело к её широкому распространению и обусловило интерес к ней социо-гуманитарных наук, в первую очередь, юриспруденции и этики. В основе исследования лежат системный и историографический методы, благодаря которым была осуществлена систематизация научных источников. Также были использованы общенаучные логические методы (анализ, синтез, индукция) в целях выделения и обобщения закономерностей и факторов развития рассматриваемой технологии. В результате исследования были сформулированы следующие выводы. Методологической основой современных технологий искусственного интеллекта является теория нервной системы, по аналогии с которой конструируются системы искусственного интеллекта на базе искусственных нейронных сетей. Процесс становления и развития данной технологии был расчленён на 5 этапов. К факторам, обеспечившим широкое распространение систем искусственного интеллекта к настоящему времени, относятся: возможность моделирования процессов человеческого мышления; возможность сбора и обработки больших данных; междисциплинарный и многоаспектный характеры научных исследований данной технологии.

К 1970 году ученое сообщество пришло к заключению, что прогнозы в области развития роботов были весьма оптимистичны, однако на практике достижение многих целей не представляется возможным. Искусственный разум способен решить простые, примитивные задачи, однако со сложными сценариями он не справляется.