3.2 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 ма-шины. "Электронный мозг",  как тогда восторженно  называли  компьютер, поразил в 1952 г. телезрителей США, точно предсказав результаты прези-дентских 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 вычисли-тели, столь быстро, неутомимо и безошибочно выполняющие автоматические действия, смогут имитировать невычислительные  процессы,  свойственные человеческому мышлению, в том числе восприятие и обучение, распознава-ние 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  развлека-лись составляя программы для отнюдь не технических занятий,  как сочи-нение музыки, решение головоломок и игры, на первом месте здесь оказа-лись 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 "искусс-твенный интеллект".  Исследования в области ИИ, первоначально сосредо-точенные в нескольких университетских  центрах  США  -  Массачусетском технологическом  институте,  Технологическом институте Карнеги в Питт-сбурге,  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 инс-трумент,  обеспечивающий возможность экспериментальной проверки теорий процессов  мышления.  Интересы  другой группы лежат в области техники: они стремятся расширить сферу применения компьютеров и облегчить поль-зование ими. Многие представители второй группы мало заботятся о выяс-нении 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 трудно-стями, 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 бо-лее "дружелюбными" то есть более похожими на разумных помощников и ак-тивных 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 напоми-нают дрессированных или механических кукол, нежели человека с его гиб-ким  умом  и  широким кругозором.  Даже среди исследователей ИИ теперь многие сомневаются,  что большинство подобных изделий принесет сущест-венную 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,  заклю-ченной в человеческом организме.  "Цифровой компьютер - не человек,  -говорит Дрейфус.  - У компьютера нет ни тела, ни эмоций, ни потребнос-тей. 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,  зап-рограммированные фактами и правилами из  нашей,  человеческой,  жизни, действительно не могут стать разумными.  Поэтому ИИ в том виде, как мы его представляем,  невозможен".(1)

3.3 Кибернетический подход

     Попытки построить машины, способные к разумному поведению, в зна-чительной мере вдохновлены идеями профессора МТИ Норберта Винера,  од-ной 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 отнес-ти к той или иной конкретной дисциплины. Они лежат где-то на стыке на-ук, 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 продвинуть-ся 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 ми-ра, для изменения поведения машины.  В основу разработанных Винером  и Бигелоу систем  наведения  были положены тонкие математические методы; при малейшем изменении отраженных от самолета радиолокационных  сигна-лов они соответственно изменяли наводку орудий,  то есть - заметив по-пытку отклонения самолета от курса,  они тотчас расчитывали его  даль-нейший путь и направляли орудия так, чтобы траектории снарядов и само-летов 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 сре-де  и  добивается  своих целей.  "Все машины,  претендующие на "разум-ность",- писал он,  - должны обладать способностью преследовать опреде-ленные цели и приспосабливаться,  т.е.  обучаться". Созданной им науке Винер дает название кибернетика,  что в переводе с греческого означает рулевой.

     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 психоло-гии.

3.4 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 Винер философским складом ума и широким кругом интересов.  В 1942 г.  Макка-лох, участвуя в научной конференции в Нью-йорке, услышал доклад одного из сотрудников  Винера о механизмах обратной связи в биологии.  Выска-занные в докладе идеи перекликались с  собственными  идеями  Маккалоха относительно работы головного мозга.  В течении следующего года Макка-лох 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 расп-ространенное мнение, что функции компьютера и мозга в значительной ме-ре сходны.

     Исходя отчасти из предшествующих исследований нейронов  (основных активных клеток,  составляющих нервную систему животных),  проведенных Маккаллохом, они с Питтсом выдвинули гипотезу, что нейроны можно упро-щенно  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 логи-ческие утверждения можно закодировать в виде единиц и нулей,  где еди-ница соответствует истинному высказыванию, а нуль - ложному, после че-го этим можно оперировать как обычными числами. В 30-е годы XX в. пи-онеры информатики,  в особенности американский ученый Клод Шеннон, по-няли, что двоичные единица и нуль вполне соответствуют двум состояниям электрической цепи (включено-выключено), поэтому двоичная система иде-ально  подходит  для  электронно-вычислительных устройств.  Маккалох и Питтс предложили конструкцию сети из электронных "нейронов" и  показа-ли,  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 вызвали огромный интерес к разумным машинам.  В 40-60-е годы все больше кибер-нетиков  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 машин-ному  разуму  скоро  сформировался так называемый "восходящий метод" -движение от простых аналогов нервной системы примитивных существ,  об-ладающих малым числом нейронов,  к сложнейшей нервной системе человека и даже выше. Конечная цель виделась в создании "адаптивной сети", "са-моорганизующейся  системы" или "обучающейся машины" - все эти названия разные 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 кото-рой  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. ней-ронов.  Даже  самые  совершенные кибернетические модели содержали лишь неколько сотен нейронов.  Столь ограниченные возможности  обескуражили многих исследователей того периода.

Страницы: 1, 2, 3