Гильфанов Н.М.
Кыргызско-Российский (Славянский) Университет
Медицинский факультет
Студенческая конференция-1999.
Кафедра информационных технологий.
Тема доклада:
Медицинские аспекты разработки искуственного интеллекта.
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.
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. 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.
Выдающийся швейцарский врач и естествоиспытатель XVI в Теофраст
Бомбаст фон Гогенгейм (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)
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. Именно таким образом «заочно»
формировался своего рода «социальный заказ» на разработку систем ИИ.
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.
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)
Попытки построить машины, способные к разумному поведению, в
значительной мере вдохновлены идеями профессора Норберта Винера, который
помимо математики обладал широкими познаниями в других областях, включая
нейропсихологию и медицину.
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 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 искусство
управления кораблем.(2)
Следует отметить, что принцип «обратной связи», введенный Винером,
был предугадан Сеченовым в явлении «центрального торможения» в «Рефлексах
головного мозга» (1862 г.) и рассматривался как механизм регуляции
деятельности нервной системы.
В течении 1943 года Маккалох 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.
В середине 1958 г. Фрэнком Розенблаттом была предложена модель
электронного устройства, названного им перцептроном, которое должно было
имитировать процессы человеческого мышления. Перцептрон должен был
передавать сигналы от «глаза», составленного из фотоэлементов, в
блоки электромеханических ячеек памяти, которые оценивали относительную
величину электрических сигналов. Эти ячейки соединялись между собой
случайным образом в соответствии с господствующей тогда теорией, согласно
которой мозг воспринимает новую информацию и реагирует на нее через
систему случайных связей между нейронами
Область применения нейронных сетей
В литературе встречается значительное число признаков, которыми должна
обладать задача, чтобы применение НС было оправдано и НС могла бы ее
решить:
. отсутствует алгоритм или не известны принципы решения задач, но накоплено
достаточное число примеров;
. проблема характеризуется большими объемами входной информации;
. данные неполны или избыточны, зашумлены, частично противоречивы.
Таким образом, НС хорошо подходят для распознавания образов и решения задач
классификации, оптимизации и прогнозирования.
Банки и страховые компании:
автоматическое считывание чеков и финансовых документов;
проверка достоверности подписей;
прогнозирование изменений экономических показателей.
Военная промышленность и аэронавтика:
обработка звуковых сигналов (разделение, идентификация, локализация,
устранение шума, интерпретация);
обработка радарных сигналов (распознавание целей, идентификация и
локализация источников);
обработка инфракрасных сигналов (локализация);
автоматическое пилотирование.
Биомедицинская промышленность:
анализ рентгенограмм;
обнаружение отклонений в ЭКГ;
анализ реограмм.
Нейронные сети — основные понятия и определения
В основу искусственных нейронных сетей положены следующие черты живых
нейронных сетей, позволяющие им хорошо справляться с нерегулярными
задачами:
простой обрабатывающий элемент — нейрон;
очень большое число нейронов участвует в обработке информации;
один нейрон связан с большим числом других нейронов (глобальные связи);
изменяющиеся по весу связи между нейронами;
массированная параллельность обработки информации.
Прототипом для создания нейрона послужил биологический нейрон головного
мозга. Нейронная сеть представляет собой совокупность большого числа
сравнительно простых элементов — нейронов, топология соединений которых
зависит от типа сети. Чтобы создать нейронную сеть для решения какой-либо
конкретной задачи, необходимо выбрать, каким образом следует соединять
нейроны друг с другом.Переходя к собственно медицинским проблемам ИИ О.К. Тихомиров выделяет
три позиции по вопросу о взаимодействии медицины и искуственного
интеллекта.
1) «Мы мало знаем о человеческом разуме, мы хотим его воссоздать, мы
делаем это вопреки отсутствию знаний»- эта позиция характерна для
многих зарубежных специалистов по ИИ.
2) Вторая позиция сводится к констатации того же факта, причем в
качестве причины указывается отсутствие адекватных методов. Решение
видится в моделировании тех или иных интеллектуальных функций в
работе машин. Иными словами, если машина решает задачу ранее
решавшуюся человеком, то знания, которые можно почерпнуть,
анализируя эту работу и есть основной материал для построения
психофизиологических теорий.
3) Третья позиция характеризует исследования в области искусственного
интеллекта и медицины как совершенно независимые. В этом случае
допускается возможность только использования медицинских знаний в
плане психологического обеспечения работ по ИИ.
Но и работы по искусственному интеллекту тоже влияют на развитие
медицины.. В качестве первого результата можно выделить появление новой
области психологических исследований, а именно, сравнительные исследования
того, как одни и те же задачи решаются человеком и машиной. Возникают
понятия компьютерной метафоры и информационной парадигмы.
Уже первые работы по искусственному интеллекту показали, что не
только область решения задач затрагивается соспоставительными
исследованиями, но и проблема мышления в целом. Только под влиянием
разработки ИИ возникла потребность в уточнении критериев «творческих» и
«нетворческих» процессов.
Более того, исследования восприятия и исследования памяти также
находятся под сильным влиянием машинных аналогий (монография Р.Клацки).
Новая психологическая теория поведения (исследования Д. Миллера
К.Прибрама Ю.Галантера) построена на результатах этих работ.
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. Так
в работе Л.П.Гурьевой (7) показана зависимость структуры мыслительной
деятельности при решении творческих задач от изменения мотивации.
Информационная теория эмоций Симонова в значительной степени питается
аналогиями с работами систем ИИ.
Таким образом все три традиционные области психологии — учения о
познавательных, 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.
Таким образом роль взаимодействие между исследованиями
искусственного интеллекта и медициной можно охарактеризовать как
плодотворный диалог, позволяющий если не решать то хотя бы научиться
задавать вопросы как высокого философского уровня – «Что есть человек ?»,
так и более прагматические.Литература:
1) Дрейфус Х. Чего не могут вычислительные машины.- М.: Прогресс, 1979
2) Винер Н. Кибернетика и общество.-М:ИЛ, 1958
3) Минский М., Пейперт С. Перцептроны -М:Мир,1971
4) Компьютер обретает разум.Москва Мир 1990 В сборнике: Психологические
исследования интеллектуальной деятельности. Под.ред. О.К.Тихомирова.- М.,
МГУ,1979.:
5) Бабаева Ю.Д. К вопросу о формализации процесса целеобразования 6)
Брушлинский А.В. Возможен ли «искусственный интеллект»?
7) Гурьева Л.П. Об изменении мотивации в условиях использования
искусственного интеллекта.
8) Ноткин Л.И. «Искусственный интеллект» и проблемы обучения
9) Тихомиров О.К. «Искусственный интеллект и теоретические вопросы
психологии»
