Министерство общего и профессионального
Образования РФМОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ИНСТИТУТ
СТАЛИ И СПЛАВОВ
(ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)
Старооскольский филиал
Кафедра автоматизации и промэлектроники
[pic]Реферат
по русскому языку и культуре речи
на тему: Искусственный интеллект и теоретические вопросы психологии.Выполнил: студент группы ИС-03-2д
Сухоруков Сергей
Приняла: Анпилова Л.Н.
Старый
Оскол 2003 г.В книге «Искусственный интеллект и теоретические вопросы психологии»,
за1992 год, рассматриваются проблемы создания искусственного интеллекта,
создания машины подобной человеку, которая могла бы сама мыслить,
имитировать не вычислительные 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, и быстро,
неутомимо и безошибочно производить сложные задачи как электронная
вычислительная машина.
Автором этой книги является Тихомиров О.К. — известный ученый, который в
своих трудах описал различные подходы к изучению искусственного интеллекта.
Книга, которую написал Олег Константинович называется «Искусственный
интеллект и теоретические вопросы психологии»,потому что в ней
рассматриваются тенденции развития механических , а потом электронных
машин, которые умеют «мыслить».Так же он описал вопросы о психологии,
чтобы показать все эмоциональные проявления людей в различных ситуациях
,которые отличают и будут отличать человека от интеллектуальной машины.
Основная тема этой книги рассказать что же такое искусственный интеллект
,показать его с разных подходов: механического, электронного,
кибернетического и нейронного.
В книге рассматриваются вопросы, имеющие важное значение для развития науки
и техники, делается оценка возможности ил невозможности создания разумного
прототипа человека и дается краткая изложение развития интеллектуальных
систем.
Сущность проблемы сводиться к осуществлению взаимодействия между
исследованиями искусственного интеллекта и психологической наукой,
заключается в том, чтобы создать «электронный мозг» который будет иметь
эмоции и будет уметь думать, как человек.
Книга делится на несколько частей : первая — подходы к изучению
Искусственного интеллекта, вторая — проблемы психологии .
Книга начинается с развития еще в древние времена механических прототипов
человека, такие как механический музыкант, играющий 12 мелодий. И
заканчивается обсуждением проблемы взаимодействия Искусственного интеллекта
с психологической наукой.
После краткого обзора хочу представить главное содержание некоторых глав
из этой книги.Механический подход
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. В1736 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, которыеумели держать перо и
могли писать довольно длинные тексты. Другой мастер, Пьер ЖакДроз 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. В
1914 г., директор одного из испанских технических институтов Леонардо
Торрес-и-Кеведо 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 не вычислительные 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 либолее полезно, чем изучение
полета птиц и самолетостроения.
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.
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 исследованиия 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 врешении 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 расчитывали 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.
Нейронный подход.
К этому времени и другие ученые стали понимать, что создателям
вычислительных машин есть чему поучиться у биологии. Среди них был
нейрофизиолог и поэт-любитель Уоррен Маккалох, обладавший как и
Винерфилософским складом ума и широким кругом интересов. В 1942 г.
Маккаох, участвуя в научной конференции в Нью-йорке, услышал доклад одного
из сотрудников Винера о механизмах обратной связи в биологии. Высказанные
в докладе идеи перекликались с собственными идеями Маккаоха относительно
работы головного мозга. В течении следующего года Маккаох в соавторстве со
своим 18-летним протеже, блестящим математиком Уолтером Питтсом,
разработал теорию деятельности головного мозга. Эта
теория и являлась той основой, на которой сформировалось широко
распространенное мнение, что функции компьютера и мозга в значительной мере
сходны.
Исходя отчасти из предшествующих исследований нейронов (основных
активных клеток, составляющих нервную систему животных), проведенных
Маккаллохом, они с Питтсом выдвинули гипотезу, что нейроны можно упрощенно
рассматривать как устройства, оперирующие двоичными числами. Двоичные
числа, состоящие из цифр единица и нуль, — рабочий инструмент
одной из систем математической логики. Английский математик XIXв.
Джордж Буль, предложивший эту остроумную систему, показал, что логические
утверждения можно закодировать в виде единиц и нулей, где единица
соответствует истинному высказыванию а нуль — ложному, после чего этим
можно оперировать как обычными числами. В 30-е годы XX в. пи-
онеры информатики, в особенности американский ученый Клод Шеннон, поняли,
что двоичные единица и нуль вполне соответствуют двум состояниям
электрической цепи (включено-выключено), поэтому двоичная система идеально
подходит для электронно-вычислительных устройств. Маккалох и Питтс
предложили конструкцию сети из электронных «нейронов» и показали, что
подобная сеть может выполнять практически любые вообразимые числовые или
логические операции. Далее они предположили, что такая сеть в состоянии
также обучаться, распознавать образы, обобщать, т.е.она обладает всеми
чертами интеллекта.
Теории Маккаллоха-Питтса в сочетании с книгами Винера (2) вызвали
огромный интерес к разумным машинам. В 40-60-е годы все больше
кибернетиков из университетов и частных фирм запирались в лабораториях и
мастерских, напряженно работая над теорией функционирования мозга и
методично припаивая электронные компоненты моделей нейронов.Из этого
кибернетического, или нейромодельного, подхода к машинному разуму скоро
сформировался так называемый «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» — все эти
названияразные исследователи использовали для обозначения устройств,
способных следить за окружающей обстановкой и с помощью обратной связи
изменять свое поведение в полном соответствии с господствовавшей в те
времена
бихевиористской школой психологии, т.е. вести себя так же как живые
организмы. Однако отнюдь не во всех случаях возможна аналогия с живыми
организмами. Как однажды заметили Уоррен Маккаллох и его сотрудник
Майкл Арбиб, «если по весне вам захотелось обзавестись возлюбленной, не
стоит брать амебу и ждать пока она эволюционирует».
Но дело здесь не только во времени. Основной трудностью, с которой
столкнулся «восходящий метод» на заре своего существования, была высокая
стоимость электронных элементов. Слишком дорогой оказывалась даже модель
нервной системы муравья, состоящая из 20 тыс. нейронов, не
говоря уже о нервной системе человека, включающей около 100 млрд. нейронов.
Даже самые совершенные кибернетические модели содержали лишь неколько
сотен нейронов. Столь ограниченные возможности обескуражили
многих исследователей того периода.
Появление перцептрона.
Одним из тех, кого ничуть не испугали трудности был Фрэнк Розенблат,
труды которого казалось отвечали самым заметным устремлениям кибернетиков.
В середине 1958 г. им была предложена модель электронного устройства,
названного им перцептроном, которое должно было бы имитировать процессы
человеческого мышления.Два года спустя была продемонстрирована первая
действующая машина «Марк-1», которая могла научится распознавать некоторые
из букв, написанных на карточках, которые подносили к его «глазам»,
напоминающие кинокамеры. Перцептрон Розенблата оказался наивысшим
достижением «восходящего», или нейромодельного
метода создания искусственого интеллекта. Он умел читать буквы ,и
выделять их особенности. Чтобы научить перцептрон способности строить
догадки на основе исходных предпосылок, в нем предусматривалась некая
элементарная разновидность автономной работы или «самопрограммирования».
При распознании той или иной буквы одни ее элементы или группы
элементов оказываются гораздо более существеными, чем другие. Перцептрон
мог научаться выделять такие характерные особенности буквы
полуавтоматически, своего рода методом проб и ошибок, напоминающим процесс
обучения. Однако возможности перцептрона были ограниченными: машина не
могла надежно распознавать частично закрытые буквы, а также буквы иного
размера или рисунка, нежели те, которые использовались на этапе ее
обучения.
Искусственный интеллект и теоретические проблемы психологии.
Можно выделить две основные линии работ по ИИ. Первая связана с
совершенствованием самих машин, с повышением «интеллектуальности»
искусственных систем. Вторая связана с задачей оптимизации совместной
работы «искусственного интеллекта» и собственно интеллектуальных
возможностей человека.
Переходя к собственно психологическим проблемам ИИ О.К. Тихомиров
выделяет три позиции по вопросу о взаимодействии психологии и
искусственного интеллекта. 1) «Мы мало знаем о человеческом разуме, мы
хоти его воссоздать, мы делаем это вопреки отсутствию знаний»- эта позиция
характерна для многих зарубежных специалистов по ИИ. 2) Вторая позиция
сводится к констатации ограниченности результатов исследований
интеллектуальной деятельности, проводившихся психологами, социологами и
физиологами. В качестве причины указывается отсутствие адекватных методов.
Решение видится в воссоздании тех или иных интеллектуальных функций в
работе машин. Иными словами, если машина решает задачу ранее решавшуюся
человеком, то знания, которые можно подчерпнуть, анализируя эту работу и
есть основной материал для построения психологических теорий. 3) Третья
позиция характеризуется оценкой исследования в области искусственного
интеллекта и психологии как совершенно независимых. В этом случае
допускается возможность только потребления, использования
психологических знаний в плане психологического обеспечения работ по
ИИ.
Закономерно возникает вопрос о влиянии работ по искусственному
интеллекту на развитие психологической науки. О.К.Тихомиров (9) выделяет
в качестве первого результата — появление новой области психологических
исследований, а именно, сравнительные исследования того, как
одни и те же задачи решаются человеком и машиной. Кроме того, уже первые
работы по искусственному интеллекту показали, что не только область
решения задач затрагивается сопоставительными исследованиями, но и
проблема мышления в целом. Возникла потребность в уточнении критериев
дифференциации «творческих» и «нетворческих» процессов.
Более того, и исследования восприятия и исследования памяти находятся
под сильным влиянием машинных аналогий (монография Р.Клацки).
Оригинальное отражение работ по ИИ несет на себе новая психологическая
теория поведения (исследования Д. Миллера К.Прибрама Ю.Галантера). В то
время как для традиций отечественной психологии необходимо разведение
понятий поведения и деятельности.Популярные идеи системного анализа
позволили сделать сравнение принципов работы искусственных систем и
собственно человеческой деятельности важным эвристическим приемом выделения
именно специфического психологического анализа деятельности человека.
В 1963 г. выступая на совещании по философским вопросам физиологии
ВНД и психологии, А.Н. Леонтьев сформулировал следующую позицию:
машина воспроизводит операции человеческого мышления, и следовательно
соотношение «машинного» и «немашинного» есть соотнесение операционального
и неоперационального в человеческой деятельности в то время этот вывод был
достаточно прогрессивен и выступал против кибернетического редукционизма.
Однако в последствии при сравнени операций, из которых слагается работа
машины, и операций как единиц деятельности человека выявились
существенные различия — в психологическом смысле «операция» отражает способ
достижения результатов, процессуальную характеристику, в то время как
применительно к машинной работе этот термин используется в логико-
математическом смысле (характеризуется результатом).В работах по
искусственному интеллекту постоянно используется
термин «цель». Анализ отношения средств к цели А.Ньюэлл и Г.Саймон называют
в качестве одной из «эвристик». В психологической теории деятельности
«цель» является конституирующим признаком действия в отличии от операций
(и деятельности в целом). В то время как в искусственных системах «целью»
называют некоторую конечную ситуацию к которой стре-
мится система. Признаки этой ситуации должны быть четко выявленными и
описанными на формальном языке. Цели человеческой деятельности имеют
другую природу. Конечная ситуация может по разному отражаться субъектом:
как на понятийном уровне, так и в форме представлений или перцептивного
образа. Это отражение может характеризоваться разной степенью
ясности, отчетливости. Кроме того, для человека характерно не просто
достижение готовых целей но и формирование новых.
Также работа систем искусственно интеллекта, характеризуется не
просто наличием операций, программ,»целей», а как отмечает О.К.Тихоми-ров,-
оценочными функциями. И у искусственных систем есть своего рода»
ценностные орентации». Но специфику человеческой мотивационно-эмоциональной
регуляции деятельности составляет использование не только константных,
но и ситуативно возникающих и динамично меняющихся оценок, существенно
также различие между словесно-логическими и эмоциональными оценками. В
существовании потребностей и мотивов видится различие между человеком и
машиной на уровне деятельности. Этот тезис
повлек за собой цикл исследований, посвященных анализу специфики
человеческой деятельности.
Между прочим, именно недостаточная изученность процесса
целеобразования нашла свое отражение в формулировании «социального заказа»
для психологии со стороны исследователей ИИ, и оказала существенное
стимулирующее влияние психологической науки.
Информационная теория эмоций Симонова также в значительной степени
питается аналогиями с работами систем ИИ. Кроме того проблема волевого
принятия решения в психологии в некоторых работах рассматривается как
формальный процесс выбора одной из множества заданных альтернатив,опуская
тем самым специфику волевых процессов. В то же время, была предпринята
попытка изучения возможности формализации процесса целеобразования на
основе глубокого психологического анализа этого процесса в деятельности
человека.
Таким образом все три традиционные области психологии — учения
опознавательных, эмоциональных и волевых процессах оказались под влиянием
работ по ИИ, что по мнению О.К.Тихомирова привело к оформлению нового
предмета психологии — как наука о переработке информации, научность этого
определения достигалась за счет «технизации» психологического знания.
Обращаясь к проблеме роли ИИ рассматривается этот процесс как одна из
разновидностей взаимодействия человека с ЭВМ, и раскрывает среди
перспективных возможностей те , которые напрвлены на создание так
называемых адаптивных обучающихся систем, имитирующих оперативный диалог
учащегося и преподавателя-человека.
Таким образом роль взаимодействие между исследованиями
искусственного интеллекта и психологической наукой можно
охарактеризовать как плодотворный диалог, позволяющий если не решать то
хотя бы нау-
читься задавать вопросы как высокого философского уровня — «Что есть
человек ?», так и более прагматические — методические и методологические.
В этих главах автор приводит примеры попыток создания разумных роботов. Он
утверждает, что такие машины возможно будут созданы, но не в скором
будущем, так как современная наука пока не в состоянии это сделать. Он
делает этот вывод основываясь на фактах и проведенных опытах в различных
НИИ.
В этой книге дается обобщение на часть связанную с психологическими
проблемами. В части подходы к изучению искусственных систем приводится
много примеров показывающих как совершенствуется искусственный интеллект,
начиная от механических роботов и заканчивая перцептроном.
