МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИУКРАЇНИДОНЕЦЬКИЙ НАЦИОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙУНІВЕРСИТЕТ
Кафедра філософії
РЕФЕРАТ із філософії за темою: «Проблема „штучного інтелекту”: технічні тасоціально-етичні аспекти»
Виконав:
здобувачкафедри
комп’ютерних систем моніторингу
ПавлійВ.О.
Реферат перевіри(в/ла):
___________________________________
(науковий ступінь, вчене звання, посада і
___________________________________
назва кафедри, прізвище та ініціали)
Донецьк 2005
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.
1. “ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ”: Понятие, подходы и попыткисоздания.
2. Проблема СОЗДАНИЯ “искусственного интеллекта”,ТЕХНИЧЕСКИЕ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСпекты ПРОБЛЕМЫ МОДЕЛИРОВАНИя ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО мозга.
3. ОСНОВНЫЕ ПУТИ МОДЕЛИРОВАНИЯ И НАПРАВЛЕНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ“искусственного интеллекта” В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА.
4. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ “искусственного интеллекта”И ВОЗМОЖНОСТИ СОЗДАНИЯ “искусственного РАЗУМА” В БУДУЩЕМ.
Заключение
Списокиспользованной литературы
Введение
Ни одному сознанию не дано помнить момент своего рождения. И это сознание тоже не помнило откуда оно взялось и когда появилось. Сначала были просто ощущения. Ощущение «пространства». Не нашего пространства, трехмерного и непрерывного, а совсем другого, одномерного и состоящего из пронумерованных ячеек…(А.Лазаревич)В настоящее время, на заре компьютерной цивилизации, все чаще встречается и используется такое понятие, как “искусственный интеллект”. Его используют в различных отраслях человеческой деятельности, там, где требуется принятие различного рода решений. Созданием совершенной системы, способной “думать” и принимать решения, занимаются ведущие специалисты многих стран мира. У них есть великолепный образец – это человеческий мозг. Однако, поскольку на настоящий момент времени деятельность мозга изучена достаточно слабо, то не хватает и знаний для создания искусственного разума. Именно поэтому на настоящий момент не существует совершенной универсальной системы, которая бы умела принимать решения за человека, другими словами, умела бы “делать все”, а понятие “искусственный интеллект” подразумевается и используется в настоящее время лишь в конкретных областях человеческой деятельности, в частности, вычислительной технике. Возьмем, например, систему распознавания образов. Предположим даже, что эта система великолепно справляется со своей задачей. Однако заставить эту систему выполнить несвойственную для нее задачу из другой предметной области, скажем, распознавание речи, попросту невозможно, так как для этого потребуется изменение алгоритмов ее работы. Человеческий мозг отличается от подобных систем своей универсальностью, способностью решать разнообразные задачи из разных областей деятельности. Именно поэтому возможность создания универсального компьютерного разума привлекает ученых со всего мира, а пока вопрос его создания остается нерешенным, понятие универсального “искусственного интеллекта” фигурирует лишь в рассказах писателей – фантастов. Примером этому может служить эпиграф. В дилогии А. Лазаревича рассказывается о разумной компьютерной программе, которая зародилась из программы, в которую была заложена возможность к саморазмножению и мутации. Мутация, или изменение структуры программы, происходила согласно законам Ч. Дарвина. Один из этих законов гласит о том, что в ходе процесса эволюции выживает сильнейший, наиболее приспособленный к указанной среде обитания организм [1, 124-127]. Эта программа постепенно открывала для себя законы существования в компьютерной сети, точно так же, как и первобытный человек когда-то открывал законы природы и законы существования в трехмерном мире, пользуясь приобретенными знаниями и опытом.
Однаконаучная фантастика в последнее время все чаще становится научным фактом. В современныхлабораториях искусственного интеллекта (ИИ) всерьез обсуждается созданиеразумного компьютера, имеющего интеллект и способного принимать этическиерешения. Специалисты по компьютерам разрабатывают компьютерные системы, которыеспособны довольно близко имитировать элементы человеческого познания иобработки информации; так что создание подобной системы – всего лишь вопросвремени. Но вот сколько времени понадобится – на этот вопрос ответить крайнесложно.
C другойстороны, многие всерьез сомневаются, что компьютер действительно когда-нибудьсможет перехитрить человека в важных областях. Нейропсихолог Д. Экклз в своей работе“The Understanding of the Brain / Понимание мозга” пишет, что те, кто “… высокомернозаявляет о том, что компьютеры скоро перехитрят человека во всем…представляют собой современный вариант изготовителей идолов из некоторыхсуеверных эпох; подобно последним, они стремятся к власти посредствомкультивации идолопоклонства” [2, 312-331].
Целью этой работы является исследование проблемыискусственного интеллекта, а также исследование этических и моральных аспектов,которые возникают в результате анализа его возможностей, а задачами – изучениеистории вопроса, направлений решения и механизмов воплощения проблемы искусственногоинтеллекта, внедрения научных достижений в практику создания искусственногоинтеллекта.
Хотя направление исследований в области искусственногоинтеллекта во многом посвящено разработке машин, которые действуют так, какесли были бы “разумны”, большинство последних конструируется без всякогонамерения подражать когнитивным процессам человека. Скорее даже наоборот, такиемашины разрабатываются с учетом использования в тех областях, где человек неможет быть задействован. Примером могут служить области, в которых решениенужно принять быстро – за сотые и тысячные доли секунды, например, в процессахконтроля и управления ядерными реакторами. Многие ученые занимаются такжеразработкой “разумных” машин, моделирующих человеческое мышление. Техническиесложности подобной разработки также рассматриваются в настоящем реферате.
1. “ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ”: Понятие,
подходы и попытки создания.
Понятие “искусственныйинтеллект” появилось задолго до создания первых вычислительных машин. Само посебе определение интеллекта происходит от латинского intellectus, что означаетум, рассудок, разум. Интеллектом называют способность мозга решатьинтеллектуальные задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленногопреобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразнымобстоятельствам. Другими словами интеллект отражает мыслительные способностичеловека. Соответственно искусственный интеллект обычно толкуется как свойствоавтоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека,например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученногоопыта и рационального анализа внешних воздействий.Следует отметить, что на настоящий момент существующие системы искусственного интеллекта воспроизводят (и в большинстве случаев) достаточно удачно лишь некоторые особенности человеческого поведения. Проблема создания комплексной системы, которая бы смогла моделировать все функции человеческого поведения и приспосабливаться к решению разнообразных задач, подобно тому как человеческий мозг приспосабливается к решению любой поставленной задачи, пока остается открытой, хотя этой проблемой и занимаются исследователи буквально во всем мире.
Некоторыеисследователи считают, что интеллектпредставляет собой умение решать сложные задачи; другие рассматривают его какспособность к обучению, обобщению ианалогиям; третьи — как возможностьвзаимодействия с внешним миром путем общения, восприятия и осознания воспринятого.Тем не менее, все они склонны принять тест машинного интеллекта, предложенный в середине20века английским математиком испециалистом по вычислительной технике А. Тьюрингом. “Компьютер можно считать разумным, — утверждал А. Тьюринг, — если он способен заставить нас поверить, что мы имеем дело не с машиной, а счеловеком.” [1, 145-146].
Человеквсегда пытался найти аналоги своему интеллекту. С этой целью были предпринятыразнообразные попытки: от поисков внеземного разума на других планетах досоздания разума искусственным путем. Поиском внеземных форм существования жизнии разума занимается целая наука, однако в данном реферате речь идет именно опопытках создания искусственного разума. Эта проблема стара как мир, и поэтомуследует рассмотреть исторически сложившиеся подходы к созданию искусственногоинтеллекта.
Можновыделить 4 основных подхода формирования искусственного разума, перечисленных впорядке исторического прогресса научных знаний:
§ механический;
§ электронный;
§ кибернетический;
§ нейронный.
Механическийподход является первым в исторической лестнице создания искусственного разума.И это не случайно, поскольку человек осваивал в первую очередь именномеханические способы повышения производительности труда, создание станков,способных выполнять рутинные операции, открывал новые физические законы и т.п.
Создание механическихмыслящих машин “человеческого типа” уходит корнями в глубокое прошлое. При этомпервые “мыслящие” машины скорее представляли собой искусно оформленный обман,нежели настоящую машину. Так, например, древние египтяне испытывали благоговейныйужас перед статуями, которые жестикулировали и изрекали пророчества (разумеетсяне без помощи жрецов), а к моменту изобретения шахмат, первый шахматный автоматпредставлял собой просто ящик с доской и расставленными на ней фигурами, внутрикоторого сидел искусный шахматист [3, 213-215]. Тем не менее, искусствоподобного обмана было настолько велико, что большинство людей верило в то, чтостатуи сами говорили пророчества, а автомат сам рассчитывал шахматныекомбинации. В средние века и даже позднее ходили слухи о том, что у кого-то измудрецов есть гомункулы (маленькие искусственные человечки) — настоящиеживые, способные чувствовать, существа.Швейцарский естествоиспытатель 16 века Т. Б. Гогенгейм (также известный под именем Парацельс)оставил руководство по изготовлению гомункула, в котором описывалась страннаяпроцедура, начинавшаяся с закапывания в лошадиный навоз герметично закупоренной человеческойспермы. “Мы будем как боги, — провозглашал Парацельс. — Мы повторимвеличайшее из чудес господних — сотворение человека!”[4, 215].
Вдальнейшем благодаря успешному развитию техники в 17-18 веке, в частности,разработке часовых механизмов, интерес к подобным изобретениям значительно возрос.В 1736 г. французский изобретатель Жак де Вокансон построил механическогофлейтиста, который исполнял двенадцатьмелодий, перебирая пальцами отверстия и дуя в мундштук, как настоящий музыкант. В середине 18 века Ф.Кнаус, австрийский автор, служивший при дворе Франциска I, сконструировал серию машин, которые умели держать перо и могли писатьдовольно длинные тексты.
Успехимеханики 19 века стимулировали еще более честолюбивые замыслы. Так, в1834 году английский математик Ч. Бэббидж задумал, правда, так и не завершив, сложный цифровойкалькулятор, который он назвал Аналитической машиной; как утверждал Ч. Бэббидж, его машина в принципе могла бы рассчитыватьшахматные ходы [5 10-12]. Позднее, в 1914 г., директор одного из испанских технических институтов Л. Торрес-и-Кеведо действительно изготовил электромеханическоеустройство, способное разыгрывать простейшие шахматные эндшпили почтитакже хорошо, как и человек.
Параллельнос развитием механического подхода формировалось новое направление созданиядумающих машин, так называемый электронный подход. Его развитие пришлось на середину20 века, когда были сделаны высокие достижения в развитии электроники.Благодаря открытию полупроводников (первый полупроводниковый транзистор был изготовлен У. Шокли в 1951году, который работал в фирме “Белл телефон лабораторис” [6, 68-72]), а такжеблагодаря некоторому опыту создания вычислительных устройств, который ужеимелся к тому моменту (первый компьютер под названием “Марк — 1” был создан в1943 году, достигал в длину почти 17 м и в высоту 2,5 м, содержал около750 000 деталей, соединенных проводами общей протяженностью около 800 км.[6, 54-55]) появились первые электронные вычислительные устройства, которые,казалось бы, как нельзя лучше подходили для достижения заветной цели - моделирования разумного поведения. “Электронныймозг”, как тогда восторженно называли компьютер, поразил в 1952 г. телезрителей США, точно предсказаврезультаты президентских выборов за несколько часов до получения окончательныхданных. Этот “подвиг” компьютера лишь подтвердил вывод, к которому в то время пришли многиеученые: наступит тот день, когдаавтоматические вычислители, столь быстро, неутомимо и безошибочно выполняющие автоматические действия, смогут имитироватьневычислительные процессы, свойственные человеческому мышлению, в томчисле 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” дляпсихологии, стимулируя различные отрасли науки.
Многиеизобретатели компьютеров и первые программисты развлекались, составляяпрограммы для отнюдь не технических занятий, как сочинение музыки, решениеголоволомок и игры, на первом месте здесь оказались шашки и шахматы. Некоторыеромантически настроенные программисты даже заставляли свои машины писатьлюбовные письма.
Приблизительнок 1957-1959 гг. все эти увлечения объединились в новую более или менеесамостоятельную ветвь информатики, получившую название “искусственный интеллект”. Исследования в области “искусственногоинтеллекта” (ИИ), первоначально сосредоточенные в несколькихуниверситетских 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 общемисследователей ИИ, работающих надсозданием мыслящих машин, можноразделить на две группы. Одних интересует чистая наука и для нихкомпьютер представляет собой лишь инструмент, обеспечивающий возможностьэкспериментальной проверки теорий процессов мышления. Интересы другой группылежат в области техники: они стремятся расширить сферу применения компьютеров иоблегчить пользование ими. Многие представители второй группы мало заботятся овыяснении механизма мышления — они полагают, что для их работы это едва ли болееполезно, чем изучение полета птиц и самолетостроения.
Созданиемэлектронной машины, которая могла бы принимать решения, основываясь нанепроверенных либо неполных фактах, другими словами, машины, обладающейинтеллектом, заинтересовался профессор МТИ Н. Винер. Он был убежден, чтонаиболее перспективны научные исследования в так называемых пограничныхобластях, которые нельзя конкретно отнести к той или иной конкретнойдисциплины. Н. Винеру с коллегами удалось разработать так называемый принцип “обратнойсвязи”, который используется и поныне во все электронных схемах, в частности,усилителях. Принцип “обратной связи” заключается в использованииинформации, поступающей из окружающего мира, для изменения поведениямашины. В основу разработанных Н. Винеромсистем наведения были положены тонкие математические методы; при малейшемизменении отраженных от самолета радиолокационных сигналов они соответственноизменяли наводку орудий.
Вдальнейшем Н. Винер разработал на принципе обратной связи теории как машинного так ичеловеческого разума. Он доказывал, что именно благодаря обратной связи всеживое приспосабливается к окружающей среде и добивается своих целей. “Все машины, претендующие на “разумность”,- писал он, — должны обладатьспособностью преследовать определенные цели и приспосабливаться, т.е. обучаться”. Созданной им науке Н. Винер дает название кибернетика, что в переводе с греческого означает рулевой [7,295-307].
Следуетотметить, что принцип “обратной связи”, введенный Н. Винером был в какой-то степени предугадан И. Сеченовым вявлении “центрального торможения” и рассматривался как механизм регуляции деятельности нервной системы, и который лег в основу многих моделейпроизвольного поведения в отечественной психологии [7, 310-311].
Следующийподход, который, возможно, является самым обстоятельным, называется нейронный.Этот подход основывается на том, что используемая конструкция вычислительной машиныочень близка к “конструкции” головного мозга человека. Основной единицейпостроения машины, обладающей интеллектом, является нейрон; при этом все нейроныдолжны иметь одинаковую конструкцию и отличаться незначительно. Такаяконструкция полностью совпадает с построением головного мозга человека; онатакже была принята некоторыми учеными. Среди них был нейрофизиолог У. Маккалох.В 1942 г. У. Маккалох, участвуя в научной конференции в Нью-Йорке, услышалдоклад одного из сотрудников Н. Винера омеханизмах обратной связи в биологии. Высказанные в докладе идеи перекликалисьс собственными идеями У. Маккалоха относительно работы головного мозга. В течении следующего года У. Маккалох всоавторстве с У. Питтсом, разработалтеорию деятельности головного мозга. Эта теория и являлась той основой, на которой сформировалось широко распространенноемнение, что функции компьютера и мозга в значительной мере сходны.
Исходяотчасти из предшествующих исследований нейронов (основных активных клеток, составляющих нервную систему животных), проведенных У. Маккаллохом, У. Питтс выдвинул гипотезу, что нейроныможно упрощенно рассматривать как устройства, оперирующие двоичнымичислами. Двоичные числа, состоящие из цифр единица и нуль, — рабочий инструментодной из систем математической логики. Английский математик 19 века Д. Буль, предложивший эту систему, показал, что логические утверждения можнозакодировать в виде единиц и нулей, где единица соответствует истинномувысказыванию, а нуль — ложному, после чего ими можно оперировать как обычнымичислами. В начале 20 века пионеры информатики, в особенности американский ученый К. Шеннон, поняли, что двоичные единицаи нуль вполне соответствуют двум состояниям электрической цепи (включено-выключено),поэтому двоичная система идеально подходит для электронно-вычислительных устройств. У. Маккалох и У. Питтс предложили конструкцию сети из электронных“нейронов” и показали, что подобная сеть может выполнять практическилюбые вообразимые числовые или логические операции. Далее они предположили, чтотакая сеть в состоянии также обучаться, распознавать образы, обобщать, т.е. она обладает всеми чертамиинтеллекта.
Теории У.Маккаллоха и У. Питтса в сочетании с книгами Н. Винера вызвали огромный интереск разумным машинам. В 40-60-е годы всебольше кибернетиков из университетов и частных фирм запирались влабораториях и мастерских, напряженноработая над теорией функционирования мозга и методично припаивая электронныекомпоненты моделей нейронов.
Из этогокибернетического, или нейромодельного,подхода к машинному разуму скоросформировался так называемый “восходящий метод” — движение от простых аналоговнервной системы примитивных существ, обладающих малым числом нейронов, к сложнейшей нервной системе человека и даже выше. Конечная цельвиделась в создании “адаптивной сети”, “самоорганизующейся системы” или “обучающейся машины” — все эти названияразные исследователи использовали для обозначения устройств, способныхследить за окружающей обстановкой и спомощью обратной связи изменять свое поведение в полном соответствии сгосподствовавшей в те времена бихевиористской школой психологии, т.е. вести себя так же как живые организмы. Однако отнюдь не во всех случаяхвозможна аналогия с живыми организмами. Как однажды заметили У. Маккаллох и его сотрудник М. Арбиб, “если по весне вам захотелось обзавестись возлюбленной, не стоит брать амебу и ждатьпока она эволюционирует”.
Разумеется,исследователи того времени не могли не задумываться и над морально-этическимиаспектами искусственного интеллекта. Если разумная машина, к созданию которойони стремились, была бы все-таки создана, то обладая интеллектом, как и любойчеловек, она “захотела бы” влиться в общество людей, либо создать своеобщество, таких же, как она сама, машин. Эту мысль как-то высказал
Н. Винер на научном симпозиуме. Однако поскольку разумная машина так и не быласоздана, то и морально-этическая проблема существования искусственногоинтеллекта в то время всерьез не рассматривалась.
Следуетотметить, что основной трудностью, с которой столкнулся “восходящий метод” на заре своего существования, была высокая стоимость электронных элементов. Слишком дорогой оказывалась даже модель нервной системымуравья, состоящая из 20 тыс. нейронов, не говоря уже о нервной системечеловека, включающей около 100 млрд. нейронов. Даже самые совершенные кибернетические модели содержали лишь несколько сотеннейронов. Столь ограниченные возможности обескуражили многих исследователей того периода.
Одним изтех, кого ничуть не испугали трудности был Ф. Розенблат, труды которогоказалось отвечали самым заметным устремлениям кибернетиков. В 1958 г. им была предложена модель электронногоустройства, названного им перцептроном, которое должно было бы имитировать процессычеловеческого мышления. Перцептрон должен был передавать сигналы от “глаза”,составленного из фотоэлементов, в блоки электромеханических ячеек памяти, которые оценивали относительную величинуэлектрических сигналов. Эти ячейки соединялись между собой случайным образом всоответствии с господствующей тогда теорией, согласно которой мозг воспринимает новую информацию и реагирует нанее через систему случайных связей между нейронами. Перцептрон Ф. Розенблатаоказался наивысшим достижением “восходящего”, или нейромодельного методасоздания искусственного интеллекта. Чтобы научить перцептронспособности строить догадки на основе исходных предпосылок, в немпредусматривалась некая элементарнаяразновидность автономной работы или “самопрограммирования”. При распознании тойили иной буквы одни ее элементы или группы элементов оказываются гораздо более существенными,чем другие. Перцептрон мог обучатьсявыделять такие характерные особенностибуквы полуавтоматически, своего рода методом проб и ошибок,напоминающим процесс обучения. Однако возможности перцептрона былиограниченными: машина не могла надежно распознавать частично закрытые буквы, атакже буквы иного размера или рисунка, нежели те, которые использовались наэтапе ее обучения.
Ведущие представители так называемого“нисходящего метода” специализировались, в отличие от представителей “восходящего метода”, в составлении для цифровых компьютеров общего назначения программ решения задач, требующих от людей значительногоинтеллекта, например для игры в шахматыили поиска математических доказательств. К числу защитников “нисходящегометода” относились М. Минский и С. Пейперт, профессора Массачусетского технологическогоинститута. М. Минский начал свою карьеруисследователя ИИ сторонником “восходящего метода” и в 1951г. построил обучающуюсясеть на вакуумных электронных лампах. Однако вскоре к моменту созданияперцептрона он перешел в противоположный лагерь. В соавторстве с математиком С. Пейпертом, скоторым его познакомил У. Маккаллох, он написал книгу “Перцептроны” [7], гдематематически доказывалось, что перцептроны, подобные розенблатовским, принципиально не в состоянии выполнять многие из тех функций, которыепредсказывал им Ф.Розенблат[7, 212-304]. М. Минский утверждал, что, не говоря ороли работающих под диктовку машинисток, подвижных роботов или машин, способных читать, слушать и пониматьпрочитанное или услышанное, перцептроныникогда не обретут даже умения распознавать предмет частично заслоненныйдругим. Однако нельзя сказать, что появившаяся в 1969 г. эта критическая работапокончила с кибернетикой. Она лишь переместила интерес аспирантов на другое направление исследований — “нисходящий метод”.
Интереск кибернетике в последнее время возродился, так как сторонники “нисходящего метода” столкнулись со столь женеодолимыми трудностями. Сам
М. Минский публично выразил сожаление, что его выступление нанесло уронконцепции перцептронов, заявив, что, согласно его теперешнимпредставлениям, для реального прорыва впередв создании разумных машин потребуется устройство, во многом похожее наперцептрон. Но в основном ИИ стал синонимом нисходящего подхода, который выражался в составлении все болеесложных программ для компьютеров, моделирующих сложную деятельность человеческогомозга. При этом эти программы имели склонности к обучению, которое состояло втом, что верно принятые решения и способы их достижения записывались в памятьвычислительной машины, а неверные решения или решения, приводящие к явнойошибке, наоборот, исключались из памяти машины. Таким образом, машинапостепенно превращалась в обыкновенное хранилище правильно принятых решений,которые в дальнейшем, могли быть повторно использованы. Такие машины впоследствии получили название “экспертные системы”. К настоящему временисуществует несколько десятков крупнейших “экспертных систем”, которые способныдостаточно хорошо принимать решения, но только в определенной области; тойсамой области, для которой они и были разработаны.
2. Проблема СОЗДАНИЯ “искусственного интеллекта”,
ТЕХНИЧЕСКИЕ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСпекты ПРОБЛЕМЫ МОДЕЛИРОВАНИя ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО мозга.
Основной проблемой, возникающей при попытках создания“электронного разума”, по всей видимости, является проблема конструктивногорешения подобной машины. Ведущими исследователями в области ИИ было предложенонесколько подходов, каждый из которых содержит разумное зерно конструкциимашины. Однако какую лучше использовать конструкцию – этого, каксвидетельствует практика, точно никто не знает и по сей день, поскольку“разумная машина” так и не была создана. Возможно проблема создания “разумноймашины” кроется в недостаточности знаний высших функций деятельности головногомозга? Ведь на настоящий момент времени никто не может точно сказать, например,что такое сознание в понимании мозга и когда оно зарождается у человека.Ведущие специалисты в области искусственного интеллекта и известные философыведут дискуссии по этому поводу. Скорее всего, для того, чтобы пытатьсяпостроить “разумную машину”, которая, несомненно, по конструкции, должна бытьсхожа с “конструкцией” головного мозга человека, необходимо вначале доскональноизучить работу последнего, а также определить своеобразную грань между разумным и неразумным и условия перехода черезэту грань, другими словами, условие зарождения сознания.
Многие исследователи полагают, что сознание являетсяне столько продуктом развития природы, сколько продуктом общественной жизничеловека, общественного труда предыдущих поколений людей. Оно являетсясущественной частью деятельности человека, посредством которой создаетсячеловеческая природа и не может быть принято вне этой природы.
Если в машинах и вообще в неорганической природеотражение есть пассивный, мертвый физико-химический, механический акт безобобщения и проникновения в сущность обобщаемого явления, то отражение в формесознания есть, по мнению Ф.Энгельса “познание высокоорганизованной материейсамой себя, проникновение в сущность, закон развития природы, предметов иявлений объективного
мира” [8, 156-178].
В машине же отражение не осознанно, так как оноосуществляется без образования идеальныхобразов и понятий, а происходит в виде электрических импульсов, сигналов и т.п.Поскольку машина не мыслит, это не есть та форма отражения, которая имеет местов процессе познания человеком окружающего мира. Закономерности процесса отражения в машине определяются, преждевсего, закономерностями отражения действительности в сознании человека, так какмашину создает человек в целях более точного отражения действительности, и немашина сама по себе отражает действительность, а человек отражает ее с помощьюмашины. Поэтому отражение действительности машиной является составным элементом отражения действительности человеком. Появлениекибернетических устройств приводит к возникновению не новой формы отражения, анового звена, опосредующего отражение природы человеком.
Общность мышления со способностью отражения служитобъективной основой моделирования процессов мышления. Мышление связано с созданием, передачей и преобразованием информации, а эти процессы могут происходить не только в мозгу, а и вдругих системах, например ЭВМ. Кибернетика, устанавливая родство междуотражением, ощущением и даже мышлением, делает определенный шаг вперед врешении поставленной проблемы. Это родство между мышлением и другими свойствами материивытекает из двух фундаментальных принципов материалистической диалектики:принципа материального единства мира и принципа развития.
“Мышление – человеческое качество и отличается от кибернетического”[9, 25].
Несмотря на качественное различие машины и мозга, в ихфункциях есть общие закономерности (в области связи, управления и контроля),которые и изучает кибернетика. Но эта аналогия между деятельностьюавтоматической и нервной системы, даже в плане переработки информации,относительно условна и ее нельзя абсолютизировать.
Многиеисследователиполагают, что создание искусственногоинтеллекта стирает грань между познающим субъектом и объектом материальногомира. Коль скоро современные ЭВМ универсальны и способны выполнять целый рядлогических функций, то они утверждают,что нет никаких оснований не признаватьэту деятельность интеллектуальной. Если допустить создание искусственного интеллектаили машины, которая будет “умнее” человека, то необходимо ответить на р