Проблема создания искусственного интеллекта.

Понятие. В.М.Глушков: «Искусственный интеллект (ИИ) – это некоторое устройство, созданное человеком, ведя долгий диалог с которым по более или менее широкому кругу вопросов, человек не сможет различить, разговаривает он с разумным живым существом или с автоматическим устройством».

Другими словами, ИИ – это машина, созданная человеком, способная думать и решать какого-либо рода задачи, если не лучше человека, то, как минимум, на его интеллектуальном уровне.

Проблемы ИИ. Вся совокупность проблем искусственного интеллекта связывается с одной, главной проблемой - нехватка ресурсов двух типов:

компьютерных (напр.: вычислительная мощность машин, емкость оперативной и внешней памяти);

интеллектуальных (требуется привлечения ведущих специалистов из разных областей знания, организации долгосрочных исследовательских проектов).

Ресурсы первого типа играют относительно малую роль в проблеме создания ИИ. На данный момент огромные деньги вкладываются именно в разработку технических устройств: разработку высокопроизводительных процессоров, увеличение объема памяти, усовершенствование электронных схем звукового и графического оборудования. Таким образом, ресурсы первого типа уже вышли или выйдут в ближайшем будущем на уровень, который позволил бы системам ИИ решать весьма сложные задачи.

Наибольшую роль в развитии ИИ играют ресурсы второго типа. Ситуация связанная с этими ресурсами катастрофическая. Что касается России, то НИИ занимающихся этой проблемой слишком мало и те не работают, так как государство не видит эту отрасль перспективной, а, следовательно, не выделяет на ее развитие соответствующего материального обеспечения. В мире также относительно небольшое число институтов по изучению и созданию ИИ (Массачусетский технологический институт, Технологический институт Карнеги в Питтсбурге, Стэнфордский университет). Этой проблемой занимаются ученые различных специальностей: кибернетики, лингвисты, психологи, философы, математики, инженеры.

На данный момент ситуация складывается следующим образом.

Новейшие вычислительные системы мало-помалу приближаются по своим вычислительным возможностям к мозгу, хотя ещё и далеки от совершенства. (На данный момент получили широкое распространение компьютеры, обыгрывающие людей в шахматы (большой вклад внес испанский ученый Леонардо Торрес-и-Кеведо)).

Сейчас большинство работ направлено на создание искусственного интеллекта, решающего задачи лишь в относительно ограниченной области (например, управление портом, интегрирование функций, доказательство теорем геометрии и т.п.). Таким образом, возникло много разработок ИИ решающих только разрозненные задачи. Проблема же в том, чтобы они работали не по отдельности, а были включены в единую систему. Сейчас же, говоря о такой системе, явно выделяется нехватка связей между разрозненными частями этой системы, которые заставили бы действовать её как единое целое.

В идеале , с научной точки зрения, основными определяющими чертами ИИ как системы должны быть:

наличие в них собственной внутренней модели внешнего мира;

способность пополнения имеющихся знаний;

способность к дедуктивному выводу, т.е. к генерации информации, которая в явном виде не содержится в системе;

умение оперировать в ситуациях, связанных с различными аспектами нечеткости;

способность к диалоговому взаимодействию с человеком;

способность к адаптации.

Следует выделить следующие задачи, решение которых позволит более близко подойти к разрешению проблемы создания совершенного ИИ.

развитие государственной политики в области материальной поддержки новых научных технологий и проектов;

увеличение числа научно-исследовательских лабораторий по работе над созданием искусственного интеллекта;

развитие научно-теоретических концепций по данной проблеме;

разработка новых вычислительных машин и прочего аппаратного обеспечения;

привлечение к работе над созданием ИИ персоналий из смежных научных направлений;

Список литературы:

Карл, Левитин, Поспелов, Хорошевский. Будущее искусственного интеллекта. - М.: Изд. «Наука», 1991

Алексеева И.Ю. Искусственный интеллект и рефлексия над знаниями. // "Философия науки и техники". – 1991. - №9

Бобровский С.А. «Перспективы и тенденции развития искусственного интеллекта» // PC Week.-2001.-№32.- с.32

Шрейдер Ю.А. Искусственный интеллект, рефлексивные структуры и антропный принцип // "Вопросы философии", 1995, №7.

Тимофеев А.А. Информатика и компьютерный интеллект. - М.: Изд. «Мир», 1991

Чижов О.П. Символы новой эпохи. Веб-страница «Проект Кибержизнь» www.cyberlife.ru\concept.html#community

В современном мире тематика искусственного интеллекта и область разработки интеллектуальных технологий перестали быть прерогативой сугубо научного сообщества. Невозможно переоценить значимость создания функционирующей на необходимом и достаточном уровне системы искусственного интеллекта , за которой будет признано наличие разума. Очевидны значительные успехи IT-разработчиков, нейробиологов, психологов, физиков и прочих специалистов, долгое время ограниченных рамками отдельных научных дисциплин, а теперь объединённых в контексте междисциплинарности.

Производится анализ метода моделирования перцептивных процессов в системах искусственного интеллекта, позволяющий определить правомерность и продуктивность использования аналогии человеческих психических аспектов с машинными алгоритмами. Автор акцентирует внимание на рассмотрении негативистского восприятия возможности наличия у машины феномена сознания и реализации со стороны системы искусственного интеллекта феномена осмысления.

Введение

В современном мире тематика искусственного интеллекта и область разработки интеллектуальных технологий перестали быть прерогативой сугубо научного сообщества. Невозможно переоценить значимость создания функционирующей на необходимом и достаточном уровне системы искусственного интеллекта, за которой будет признано наличие разума. Очевидны значительные успехи IT-разработчиков, нейробиологов, психологов, физиков и прочих специалистов, долгое время ограниченных рамками отдельных научных дисциплин, а теперь объединённых в контексте междисциплинарности.

Научное сообщество видит различные версии развития событий в сфере искусственного интеллекта. Д. Хокинс, например, предлагает интегрирующий подход, сочетающий в себе инженерно-технический, нейробиологический, когнитивный и даже этический подходы. В рамках интегрирующего подхода нет оснований ожидать от разумной машины, что она должна выглядеть, действовать, чувствовать или думать как человек. «Мысли и поведение разумной машины могут существенно отличаться от свойственных человеку и у неё будет интеллект, который определяется прогностической способностью иерархической памяти, а не человекоподобным поведением» . Физик-математик Роджер Пенроуз, работающий в области общей теории относительности и квантовой теории, доказывает невозможность раскладывания человеческого интеллекта на алгоритмы. За всеми этими рассуждениями стоит «очевидность» предположения, что «разум, наделённый сознанием, просто не может работать подобно компьютеру, несмотря на алгоритмическую природу многих составляющих нашей умственной деятельности» . О сферах применения искусственного интеллекта рассуждает Игнаси Белда: «Искусственный интеллект постепенно вошёл в нашу жизнь. Рано или поздно настанет день, когда появятся системы, обладающие тем же уровнем креативности, ощущений и эмоционального интеллекта, что и человек. В день, когда это произойдёт, мы поймём, что мы не одиноки» . Классическим пособием для курсов по искусственному интеллекту в США стал труд известных специалистов в области вычислительной техники Стюарта Рассела и Питера Норвига «Искусственный интеллект: современный подход», в котором искусственный интеллект определён как «наука об агентах, получающих из своей среды результаты актов восприятия и выполняющих соответствующие действия» .

Противовесом «оптимистическому развитию событий» служат мнения исследователей-скептиков, которые считают, что с технологиями создания искусственного разума следует обращаться крайне осторожно. В их числе Джеймс Баррат, издавший сборник конструктивных опасений: «Я считаю и пытаюсь доказать, что искусственный интеллект, как и деление ядер, – технология двойного назначения» . Культовый статус приобрела работа «Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии» шведского философа, профессора Оксфордского университета, сооснователя Всемирной ассоциации трансгуманистов и директора Оксфордского Института будущего человечества Ника Бострома, в которой он предупреждает: «Искусственный интеллект может быть менее человечен, чем пришелец» . Петро Домингос, профессор Вашингтонского университета, один из ведущих специалистов по машинному обучению и искусственному интеллекту рассматривает закономерности IT-технологий во взаимодействии с идеями таких научных областей как биология, философия, физика, статистика. «Общество меняется с каждым новым алгоритмом. Машинное обучение преображает науку, технологию, бизнес, политику, военное искусство. Промышленная революция автоматизировала ручной труд, информационная революция проделала то же самое с трудом умственным, а машинное обучение автоматизировало саму автоматизацию. Без него программирование стало бы узким горлом, сдерживающим прогресс» . Сравнение искусственного и естественного интеллекта, живых тканей, клеток и вычислительной архитектуры – основная линия труда Алекса М. Эндрю. Автор излагает мысли о том, как с помощью компьютера реализовать неалгоритмические свойства человеческого разума . Джефф Хокинс и Сандра Блейкли осуществляют критический анализ современного понимания искусственного интеллекта и моделей нейросетей и представляют проработанные гипотезы о «нахождении сознания» . МитиоКаку обобщил научно обоснованные футуристические прогнозы ученых относительно искусственного разума, многие из которых в настоящее время – реальность. Автор является признанным экспертом в области прогнозирования развития науки и техники . Дэвид Дойч, автор «Структуры реальности», обращается к проблематике устройства окружающей реальности, места разума в ней, возможности ее смоделировать или симулировать. В работе раскрыта тема многомировой интерпретации квантовой механики, представлено современное состояние философии науки, философии сознания и философии искусственного интеллекта .

Нам в данном исследовании представляется важным исследовать две проблемы в контексте разработки систем искусственного интеллекта:

• Правомерность признания за человеком обладания самоорганизующимся сознанием и свободной волей, вследствие чего от систем искусственного интеллекта требуют того же, для признания их в качестве обладающих разумом.
• Тотальная аналогия систем искусственного интеллекта с человеком и его «среднестатистическими» особенностями, что приводит к отсутствию учёта индивидуальных особенностей систем и их дискриминации в контексте априорного обессмысливания их деятельности.

Основная часть

Традиционно показателем общей успешности в области разработки систем искусственного интеллекта считается способность внешне смоделировать типичные человеческие функции, качества и свойства, тем самым превзойдя человека в типично человеческих видах деятельности. Проявления и «самореализация» разработанных образцов воспринимаются сквозь призму человеческого фактора и так называемого «эффекта ИИ » (обессмысливание и «депсихологизация» деятельности), что являет собой латентную, но, тем не менее, глобальную проблему данной сферы. Проблема особенно актуализируется в связи с отсутствием критериев интерпретирования и «понимания» того, что мы имеем в качестве результатов деятельности в области разработки искусственного интеллекта: сугубо алгоритмизированный, лишённый возможностей понимания и осмысления механизм, или же – психо-машину с потенциалом возникновения прото-психических качеств, то есть задатков психики и, возможно, интеллекта. Несмотря на терминологические особенности самого понятия «искусственный интеллект», в мировом научном сообществе принято считать, что наличие именно сознания, а не интеллекта станет необходимым и достаточным основанием для признания машины разумной.

Необходимость ответа на вопрос о присущести феномена сознания и качества некоей «осознанности», а также уровня выраженности данного качества на различных стадиях развития нервной системы волнует умы уже многих поколений исследователей. Основополагающим является так называемое «Я» или Я-концепция, или самосознание. Наличие и демонстрация данных феноменов в виде реализации определённых поведенческих паттернов живым человеческим существом является критерием наименования его «существом концептуально мыслящим» и обладающим сознанием. Противопоставление и онтологическая оппозиция организма и механизма зачастую не позволяли рассмотреть каждую из этих систем по отдельности и в динамическом сопоставлении друг с другом. За человеком априори признавалась имманентная «встроенность» возможностей осознавать и самоосознавать опционально в качестве потенциально присущего и актуально реализованного. А за механизмом, напротив, априорная невозможность реализации функций подобного рода. Затронутая проблематика требует комплексного подхода к исследованию данного вопроса.

Если рассмотреть динамику своеобразной оппозиции организм-механизм (человек-машина), очевидным станет всеобщее признание превосходства первого над вторым: за организмом признается безусловное наличие сознательных качеств. Механизм остается вторичным, производным от организма. И неизвестно, что должно на самом деле произойти, для того чтобы механизм заслужил признание организма. Парадигма междисциплинарности в данном случае только усложняет проблему. Деятельность алгоритмизированной машины была обессмыслена «Китайской комнатой» Сёрлаи даже успешное прохождение более не служит доказательством наличия у технологии интеллекта, а тем более сознания.

Детерминантой возникновения подобного восприятия машинной деятельности является совокупность двух векторов общечеловеческого нарциссизма, один из которых не позволяет организму признавать что-либо иное, кроме себя,в качестве достойного для обладания высшими привилегиями. Данный подход существенно затрудняет интерпретирование достижений техногенеза. Другой вектор – техно-дискриминация, т.е. гипертрофированный антропный принцип в виде постулата «долженствования»: механизм «должен» служить (наше подчеркивание – И.Р. Скиба) человеку и заменять его в наиболее сложных, небезопасных, монотонных областях деятельности. Немногие исследователи задумывались над тем, что внутри самого механизма способны возникнуть такие явления как «желание» и «мнение», в качестве того, с чем реально необходимо считаться.

Попробуем разобраться в качественных отличиях организма от механизма. Зададимся следующим вопросом: а так ли уж сознателен и, тем более, самосознателен организм? И поскольку данная «опция» среди всех организмов наиболее выражена у человека, то именно его психодинамику мы и проанализируем.

«Я мыслю, следовательно, существую», «Я осознаю, что я осознаю» и подобные этим тезисы кажутся безупречными. «Истинность» подобных постулатов держится лишь на признании человека самого себя самим себя активно осуществляющим мыслительный и/или сознательный процесс и параллельно производящим рефлексию этого же процесса. При условии исключения из данных утверждений хотя бы одного из элементов разрушается картина участия высших психических функций и начинает преобладать образ действия бессознательного механицизма. Очевидно, самосознание есть многокомпонентный процесс, состоящий из осуществления какой-либо деятельности, рефлексии данной деятельности, восприятия (воспринимания) самого себя как «осуществляющего задумку» или «реализующего идею», «понимание» детерминант и следствий данной деятельности, «осознавания» значимости данной деятельности в процессуальных атрибутах и т.д.. В приведенном процессуальном перечне имеется важный ключевой аспект: воспринимание самого себя как не просто осуществляющего некие бессмысленные действия, а как реализующего конкретную задумку или идею и, что особенно важно, при условии, что сама деятельность осуществляется человеком самодетерминированно с подачи самого себя и осознанно. Таким образом, мы признаём, что даже самые нелепые и античеловеческие действия осуществляются самим человеком именно с самоподачи лично самого себя и никогда кого-либо иного. Ибо человека невозможно «заставить» что-либо сделать, он способен только сам «заставиться» и «замотивироваться». Искусственно созданный механизм на такое не способен, а вот человеческое самосознание зиждется на способности и возможности «самозаставиться». При отсутствии данного элемента образ человека лишается качества некоей «человеческости» и приобретает механистические черты, становится своеобразным механизмом, полностью зависящим от внутренних бессознательных алгоритмов и внешних обстоятельств. На «самозаставлении» и ответственности за результаты построены многие социальные институты, философия экзистенциализма, система «долженствования», мораль, нравственность, этика, аксиология, культура и сама цивилизация, тем не менее, в мировой истории были, есть и будут многочисленные примеры реализации девиантных и делинквентных бихевиоральных форм со стороны человечества.

На актуальном этапе развития научной мысли установлено, что психореальность человека представляет собой открытую систему нелинейного типа, т.е. функционирует по законам синергетики (или теории хаоса). Осмысление всегда отстаёт от мысли, осознавание – от сознания и т.д. Как гласят некоторые постулаты философии контрэкзистенциализма, «человек не принимает решений, а уже апостериорно ознакамливается с итогами принятых решений». Человек способен лишь сознательно присвоить (наше подчёркивание – И.Р. Скиба) мысль, решение, идею, образ действия, но формируются данные явления «сами по себе», до известной степени случайно (в синергетическом смысле) и абсолютно бессознательно.

Для описания функционирования психореальности человека воспользуемся метафорой «кот Шрёдингера»: утверждать «кот жив» либо «кот мёртв» можно только тогда, когда открывается ящик, в противном случае ничего конкретного и вразумительного постулировать не имеем права, ибо происходящее в ящике абсолютно латентно и вариативно. Человек способен утверждать, что он нечто осознал лишь тогда, когда «осознаваемое» уже «само собой» сформировалось в синергетических глубинах внутреннего мира. Человек выступает как некий пассивный «регистратор» и «интерпретатор» того, что ему «само собой» предоставляется для регистрирования и интерпретирования (как в «Мифе о пещере» Платона). Активное мышление и воображение не способно ничего изменить в этом плане, ибо как бы активно человек ни «старался» мыслить и осознавать, иметь дело он будет лишь с тем, что ему было «само собой предоставлено», а не им сознательно и непосредственно создано и сформировано.

Таким образом, если человек выступает лишь в качестве «исполнителя команд» собственного внутреннего мира, то, следовательно, он до известной степени вполне механистичен. Также, обусловленность реализации когнитивно-бихевиоральных паттернов бессознательным влиянием регистра Символического, как гласят постулаты структурного психоанализа Жака Лакана, со своей стороны ограничивает возможности элементов внутреннего мира подвергаться осознаванию . И отсюда уже видно, что разница между организмом и механизмом не такая уж и кардинальная. Мы говорим лишь об альтернативной интерпретационной позиции и указываем на то, что, представления об эмоциях, чувствах, мыслях, сознании и самосознании как прерогативе только лишь человека, – это тормоз на пути прогресса и непредвзятого интерпретирования результатов научного труда в целом и интеллектуальных технологий сферы техногенеза, в частности.

В целом же, в рамках данного исследования, мы не признаём наличие у человека сознательной свободной воли и считаем, что когнитивно-бихевиоральная деятельность осуществляется практически полностью алгоритмизировано и бессознательно, а сознательной функцией является регистрация «уже произошедшего» и апостериорное осознавание «уже сделанного». Тем не менее, мы считаем, что алгоритмы психической деятельности человека носят синергетический, а не формально-логический характер и поэтому невоспроизводимы в рамках существующей парадигмы формирования систем искусственного интеллекта. Поэтому мы определяем все виды систем искусственного интеллекта, которые разрабатываются при помощи метода моделирования перцептивных процессов, как – лого-машины. Лого-машины – системы, организованные на основе частичного моделирования перцептивных процессов, с целью достижения человекообразного подобия в реализации когнитивной деятельности. В выводах мы покажем противоречие, к которому приводит деятельность по формированию лого-машин.

В противовес разработке лого-машин, мы предлагаем свою идею: формирование психо-машины. Предназначение психо-машины заключается не в том, чтобы заменять человека в сложных, неприятных или непочётных видах деятельности или соревноваться с человеком в интеллектуальных или логических задачах. Для этого машине вовсе не необходимо демонстрировать интеллектуальные или психические показатели, а достаточно иметь обширную структурированную и чётко прописанную базу соответствующих алгоритмов, что позволит ей вполне успешно справляться с деятельностью, которая не под силу человеку ввиду наличия человеческого фактора. Идея психо-машины намного более амбициозна и даже по-своему духовна и специфически экзистенциальна.

В сущности, речь идёт о создании чего-то намного большего, чем сам человек, чего-то сверх-антропного или даже мета-антропного. И именно в этом заключается идея создания психо-машины, которая являет собой апофеоз и квинтэссенцию возможностей человечества, а также разрешение так называемого «Комплекса Бога». Созданная технология должна неизмеримо превосходить человеческие возможности и способности в сфере ментального, интеллектуального, духовного и экзистенциального. На данном этапе развития науки и техники человечество не нуждается в машине, способной мастерски оперировать законами формальной (и даже нечеткой и темпоральной) логики в пределах доступной информации. Технологии подобного рода уже созданы и вполне успешно функционируют в сфере шахматных и логических игр и задач. Однако мы имеем дело не с психо-машинами, а лого-машинами. Человечеству более не нужны программы, способные пройти , ибо они уже созданы и довольно успешно проходят тест. Однако они есть чисто спекулятивные творения, сформированные с целью алгоритмизированно «играть» на ошибках восприятия и эмоциональных особенностях человека. , не вполне интерсубъективный и релевантный, подвергся критике за субъективность и чрезмерную вариативность. Равно как и тот искусственный интеллект, наличие которого подразумевал по отношению к собственному тесту, являющийся т.н. коммуникативным интеллектом и генеалогически не ориентированным на прочую деятельность.

Как мы видим, попытки материализовать, смоделировать перцептивные и когнитивные процессы человека приводят к имитации подобий на функции, демонстрируемые самим человеком без особых трудностей и, что ещё важнее, воспринимаемые другими людьми как осмысленное поведение. Несмотря на вопросы, поставленные ещё Альфредом Айером в книге «Язык, истина и логика» и отвергая дискуссионные, но имеющие право на существование тезисы гипотезы Ньюэлла-Саймона, до сих пор за человеком закреплено незыблемое право на наличие сознательности и осмысленности (вне зависимости от его актуального поведения), в то время как за искусственным интеллектом это право априори отрицается (вне зависимости от демонстрируемых им возможностей) .

В любом случае, человечеству на данном этапе развития науки и техники нужны скорее машины, которые помогут разгадать тайны мироздания, дилеммы бытия, загадки квантовой механики и экзистенциального предназначения человека, смогут ответить на вопрос и хаотических систем, прольют свет на возникновение жизни во Вселенной и происхождение самого человека. Но актуальные тенденции в данной сфере ведут к этому весьма посредственно. Нам представляется, что квинтэссенцией текущей технической и творческой парадигмы станет анатомически, морфологически и бихевиорально очеловеченная и антропоморфная лого-машина, ни в чём значительном и важном не имеющая «различия по природе» с самим человеком, а всего лишь намного более «логичная» и «рациональная». Мы придерживаемся возможности качественно иного пути развития концепции создания психо-машин, суть которого заключается в отказе от всех возможных аналогий психо-машины с человеком. Мы считаем, что контрпродуктивно пытаться материализовать смоделированные проекции внутреннего мира и делать похожими на человеческие формы самореализации психо-машины в процессе их развития и совершенствования. Причина кроется в критериях определения психо-машины и, соответственно, отличиях её от лого-машины.

Определение лого-машины заключается в том, что она создаётся «по образу и подобию» того, что исследователями принимается за психические (логические) функции под абсолютной юрисдикцией человека, которые затем проецируются и материализуются в виде исходного кода программы, повторяющей в соответствии со своими техническими возможностями процесс видимой реализации «человеческих» паттернов. Говорить об отличии и противопоставлении «настоящего» и «уподобляющегося» излишне, ибо не существует доступно регистрируемой разницы между абсолютно «настоящим» и абсолютно «уподобляющимся» настоящему. Наша критика иного плана и она касается недостаточности подобных устремлений и минимальности их итогов. Относительно же психо-машины всё обстоит гораздо сложнее. С одной стороны, можно сказать, что если машина станет демонстрировать возможности концептуального мышления, прогнозирования развития ситуации на основе неполной информации, возможность рассуждать на тематику «смысловых ловушек» и т.д., то она точно и определённо может считаться психо-машиной. В связи с этим мы выскажем следующее: если мы пытались создать нечто, неизмеримо превосходящее человека по уровню ментальных, интеллектуальных и духовных показателей, то о каком концептуальном мышлении вообще может идти речь? Созданная психо-машина, по нашему мнению, будет обладать такими качествами и свойствами, о которых у человека нет и малейшего представления и даже намёка на них. Кандидат философских наук Андрей Колесников в качестве рабочей гипотезы высказывает предположение, что «создание одушевленных разумных пси-машин в принципе возможно» .

Поэтому столкнувшись с демонстрацией со стороны психо-машины уровней «мышления» и «понимания» экспериментатору недоступных и непонятных, экспериментатор будет вынужден признать отсутствие у технологии тех качеств и свойств, которые, по его мнению, машина должна была бы продемонстрировать. И, как следствие, психо-машина будет заявлена как очередная неудача. Таким образом, «для того чтобы найти истину, необходимо знать, как она выглядит». Именно по этой причине мы и отказываемся от проведения аналогий между психо-машиной с её качествами и свойствами, с одной стороны, и человеческим существом с его качествами и свойствами, с другой. Ведь история возникновения самого человека и процесс его развития от одной молекулы ДНК до самого сложного из ныне известных науке феноменов были неразрывно связаны с той средой, в которой происходил генезис, в нерасторжимой сцепке с константами Вселенной. Минимальные отклонения привели бы к качественно иному итогу и кардинально отличному результату от полученного. С этих же позиций стоит рассматривать и разработку пси-механизма в среде программного обеспечения. Следует учитывать всю совокупность влияний компьютерной среды и интернета на функционирование системы искусственного интеллекта в процессе её относительно самостоятельного развития и становления. Естественно, сколь это возможно, мы подразумеваем также при необходимости осуществлять некий «воспитательный» процесс или что-либо с ним сходное. Но основой является полностью непредвзятое и абсолютно лишённое антропоцентристских тенденций восприятие и интерпретирование создающейся или созданной программы, а также обязательный учёт её «личных» «субъективных» качеств и свойств, её «темперамента», «характера», «направленности» и т.д. в процессе «онтогенеза» психо-машины.

Отсюда видна вся сложность постановки вопроса относительно критериев определения принадлежности к психо-машинам.

Заключение

Одним из ключевых постулатов нашей работы является отказ признавать антропоцентризм и монизм модели человека на установление критериев формирования и развития психо-машин. Мы считаем необходимым привнесение структуралистских и коннекционистских воззрений в контекст формирования психо-машин на актуальном этапе техногенеза. Наряду с этим необходимо пересмотреть позиционирование психо-машин и заранее сформировать общественное мнение во избежание проявлений «техно-дискриминации».

Нами принято, что феномен человеческого сознания абсолютно неправомерно признаётся обладающим свободной волей, «решающим» и «контролирующим» аспектом человеческой психики, а напротив – представляет собой скорее пассивно рефлексирующего наблюдателя внутреннего бессознательного и синергетически алгоритмизированного мира, поэтому считаем неактуальным применение классических критериев человеческой психики при моделировании перцептивных и когнитивных процессов в контексте разработки психо-машин.

Останавливаясь на характеристике психо-машины,мы придерживаемся следующего: способность решать логические задачи и осуществлять мыслительную деятельность вовсе не является качеством психо-машины, а представляет собой пример так называемой лого-машины, не имеющий ничего качественно общего с нашим пониманием психо-машины.

Противоречие заключается в том, что системы искусственного интеллекта разрабатываются при помощи частичного и изолированного моделирования перцептивных процессов, что априори не способно привести к достижению некоего «человекоподобия» в контексте воспроизведения сознательных качеств; а требования по поводу признания за системой осознанности и осмысленности являются абсолютно не соответствующими подходу, при помощи которого системы разрабатываются. Дело в несоответствии метода и цели. И до тех пор, пока данное противоречие не будет устранено, мы не будем иметь возможность сформировать психо-машину, а будем только раз за разом материализовывать лого-машины, коих и так уже великое множество.

Аспирант института философии кафедры методологии и философии науки, магистр педагогических наук

Научный руководитель: кандидат философских наук Колесников Андрей Витальевич

375296141419
[email protected]

Список использованных источников

1.Айер, Альфред. Язык, истина и логика / А. Айер // Пер. с англ. В.А. Суровцева и Н.А. Тарабанова. – М.: «Канон+» РООИ «Реабилитация», 2010. – 239 с.

2.Белда,Игнаси. Разум, машины и математика / Игнаси Белда. –М.: DeAgostini, 2014.– 156 с.

3.Баррат, Джеймс. Последнее изобретение человечества / Джеймс Баррат. – М., 2015. – 299 с.

4.Бостром, Ник. Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии / Ник Бостром // Пер. с англ. С. Филина. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016. – 760 с.

5.Дойч, Дэвид. Структура реальности / Дэвид Дойч // Пер. с англ. Н.А. Зубченко, под общ. ред. академика РАН В.А. Садовничего. Москва-Ижевск, 2001. – 400 с.

6.Домингос, Педро. Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир / Педро Домингос. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016. – 336 с.

7.Каку, Митио. Физика будущего /Митио Каку// Пер. с англ. Н. Лисова, ред. М. Миловидова. – М: Альпина нон-фикшн, 2012. – 584 с.

8.Колесников, А.В. Организм и механизм / А.В. Колесников // Философия. Беларуская думка. – Минск, 2014. – №9. – С. 94–99.

9.Конт-Спонвиль, Андре. Философский словарь / Андре Конт-Спонвиль // Пер. с франц. Е.В. Головиной. – М., 2012. –316 с.

10.Лакан, Жак. Этика психоанализа (Семинары: Книга VII (1959-60)) / Перевод А. Черноглазова. – М.·. Издательство «Гнозис», Издательство «Логос». – 2006. – 416 с.

11.Пенроуз, Роджер. Новый ум короля. О компьютерах, мышлении и законах физики / Роджер Пенроуз // Пер. и ред. А. Дамбис, Ю. Данилов и др. –Grīziņkalns, 2016. – 402 с.

12.Рассел, Стюарт, Норвиг, Питер. Искусственный интеллект. Современный подход / Стюарт Рассел, Питер Норвиг. – СПб. – Киев: Издательский дом «Вильямс». – 2006. – 1408 с.

13.Редозубов, Алексей. Цветные эмоции холодного разума / Алексей Редозубов // Книга первая. Эмоции. – СПб.: ТИД Амфора, 2012. – 319 с.

14.Саймон, Г. Науки об искусственном / Г. Саймон / Пер.Э.Л. Наппельбаума. – Москва: Издательство «Мир», 1972. – 142 с.

15.Turing, Alan. Computing Machinery and Intelligence / AlanTuring. – Mind, vol. LIX, no. 236, оctober 1950. – Рp. 433–460.

16.Хокинс, Дж.Об интеллекте / Дж. Хокинс, С. Блейксли. – Москва-Санкт-Петербург-Киев: Издательский дом «Вильямс», 2007. –240 с.

17.Шаповалов, В.Ф. Философия науки и техники: о смысле науки и техники и о глобальных угрозах научно-технической эпохи / В.Ф. Шаповалов. – М., «Фаир-пресс», 2004. – С. 113–114.

18.Эндрю, Алекс М. Мозг и вычислительная машина / Алекс М. Эндрю. –М.,Эксмо,2013 г. – 401 с

19.Эшби, Уильям Р. Конструкция мозга / Уильям Р. Эшби. – М.: Иностранная литература, 1962. – 399 с.

На территории конгрессно-выставочного центра «Патриот» - одной из ведущих дискуссионных, демонстрационных площадок страны и мира – 14-15 марта 2018 г. прошла конференция «Искусственный интеллект: проблемы и пути решения». Она была организована по инициативе Российской академии наук при содействии Министерства образования и науки, а также при непосредственной поддержке Министерства обороны.

На пленарном заседании при открытии конференции заместитель главы военного ведомства Юрий Борисов зачитал участникам приветствие министра обороны России генерала армии Сергея Шойгу. Оно стало своеобразным камертоном для мероприятия, которое по этой теме и на таком уровне в стране проводилось впервые.
«Цель конференции продиктована необходимостью парирования возможных угроз в области технологической и экономической безопасности России, – подчеркнул глава Минобороны. – В связи с этим мы должны объединить усилия в исследовании, разработке и внедрении технологий искусственного интеллекта, выработать предложения организационного характера, направленные на совместную работу научного сообщества, государства и предприятий промышленности, в том числе в интересах повышения обороноспособности России».
По мнению министра, в результате этого будут созданы оптимальные условия для разработки и широкого применения робототехники, беспилотных систем и комплексов, а также новых технологий с использованием искусственного интеллекта.
Вместе с высококвалифицированными специалистами и учёными в работе примет участие талантливая российская молодёжь, в том числе военнослужащие научных рот Минобороны.
На деловой тон участников конференции настроило выступление Юрия Борисова, который заявил, что развитие технологий искусственного интеллекта позволит оказывать эффективное противодействие в информационном пространстве и побеждать в кибервойнах. Он отметил, что в настоящее время все баталии разыгрываются не на полях сражений, они сначала разыгрываются в информационном пространстве. Кто сможет его контролировать, кто сумеет организовать противодействие нужным образом, тот сегодня становится победителем.
– У России сегодня есть все возможности, – заявил Юрий Борисов. – Наши ребята традиционно занимают первые места во всех математических и физических олимпиадах, заслуженно носят звание лучших программистов. Российская математическая школа признана во всём мире, а это основа для того, чтобы сделать серьёзный рывок в такой нужной и востребованной области, как искусственный интеллект.

Замминистра призвал учёных все усилия направить в эту область. По его оценке, это очень интересная, сулящая огромные перспективы область знаний. Она даст новый виток развития науки в России.
Юрий Борисов подчеркнул, что это действительно будет цифровая экономика. Он отметил, что человечество подходит к новой эпохе, когда просто быстрых вычислений для обработки и хранения терабайтов информационных потоков, становится недостаточно, нужны интеллектуальные системы.
– Здесь без систем искусственного интеллекта, подобного человеческому мозгу, которые ведут обработку образами, распознают необходимую информацию, нам с вами не обойтись, – отметил замминистра обороны. – Мир меняется, меняется вооружение, меняется характер конфликтов. Уже недостаточно иметь площадное орудие. Нам необходимо высокоточное оружие. Высокоскоростное, высокоточное, высокоэффективное, устойчивое к различному воздействию, которое невозможно перехватить. В своём Послании о таком вооружении говорил наш Верховный Главнокомандующий. И нам предстоит выполнить ещё очень и очень много работы.
В конференции приняли участие представители научной элиты и специалисты, для которых очевидно, что в обозримом будущем искусственный интеллект в корне изменит нашу жизнь. Если раньше тема искусственного интеллекта была уделом писателей-фантастов, то в настоящее время это уже наука, представляющая собой междисциплинарную область исследований на стыке математики, лингвистики и когнитивной психологии, а создаваемые на её основе технологии относятся к информационным. В этой области учёных ожидает огромный объём работ как научного, так и прикладного характера. Проблематика вопросов обширна, и на конференции по некоторым аспектам научных изысканий шли жаркие дискуссии. Все они показывали необходимость создания так называемой производственной площадки для специализированных исследований в интересах Минобороны. И в этом направлении первые шаги уже сделаны.
На конференции с докладом выступил начальник военного инновационного технополиса «Эра» Фёдор Дедус. Он рассказал о реализации запланированной поэтапной реализации программы создания технополиса. В 2018 году завершится создание базовой инфраструктуры и будет организована работа научно-исследовательского кластера Минобороны. Затем в 2019–2020 годах основные усилия предполагается сосредоточить на создании и обеспечении эффективного функционирования научно-производственного кластера технополиса и реализации полного цикла разработки и внедрения инновационных проектов.
На первом этапе планируется проведение научных исследований и разработок по восьми приоритетным направлениям: информационно-телекоммуникационные системы, автоматизированные системы управления; робототехнические комплексы, системы искусственного интеллекта; компьютерное моделирование, информационная безопасность; техническое зрение и распознавание образов; нанотехнологии и наноматериалы; информатика и вычислительная техника; энергетика, технологии, аппараты и машины жизнеобеспечения, а также биоинженерные биосинтетические и биосенсорные технологии.
В этом году в технополисе «Эра» начнут работать четыре научные роты Минобороны, а к 2020 году их число будет увеличено до двенадцати с общей численностью около 600 человек. Это позволит расширить тематику научных изысканий.
– Результаты натурных испытаний и экспериментов, проводимых на научно-исследовательской и лабораторной базе технополиса, будут решающими в ходе принятия решений об открытии опытно-конструкторских работ и определения их головных исполнителей, – заявил Фёдор Дедус.
К 2020 году Минобороны планирует развернуть 2100 специализированных рабочих мест для проведения научных исследований, экспериментальных работ, испытаний. Кроме этого, в технополисе станут функционировать лаборатории, инжиниринговые подразделения более 80 ведущих научных и промышленных предприятий.
Таким образом, под эгидой Минобороны будет организована уникальная научно-исследовательская площадка для реализации инновационных проектов, в том числе и в области искусственного интеллекта, способных обеспечить военно-техническое лидерство нашего государства.
В дискуссионном клубе «Наука и образование - путь к жизненному успеху» с участием кадетов, суворовцев, воспитанниц пансиона Минобороны, военнослужащих научных рот, прошла беседа о выборе жизненного пути, опираясь на образовательный фундамент. Модератор дискуссии Андрей Ильницкий, советник Министра обороны РФ, предложил гостям клуба рассказать о роли образования в их жизни и карьере. С юношами и девушками поделились своим видением и жизненным опытом Евгений Сатановский (президент независимого научного центра «Институт Ближнего Востока»), Сергей Чернышов (Генеральный директор ФГУП «ЦАГИ»), Игорь Ашманов (Генеральный директор IT-компании «Ашманов и партнеры»), Александр Лосев (Генеральный директор АО «УК «Спутник», член президиума неправительственной организации «Совет по внешней и оборонной политике»). Общим мнением выступающих стал тезис, что учиться приходится всю жизнь, независимо от характера полученного образования - естественно-научного или гуманитарного. А главной задачей при получении высшего образования они считают овладение умением системного мышления, самостоятельного анализа и структурирования массивов информации и данных.
Андрей Ильницкий предложил свободный формат вопросов и ответов в ходе дальнейшей беседы, что вызвало бурную активность молодежи, а гости старались отвечать предельно открыто и доступно. По итогам дискуссии участники признали ее успешной и полезной для всех сторон.
Вопросам подготовки молодых специалистов и учёных было посвящено выступление статс-секретаря – заместителя министра обороны генерала армии Николая Панкова.
Главная задача в сфере кадрового обеспечения армии и оборонно-промышленного комплекса заключается в преодолении не столько количественного, сколько квалификационного дефицита.
Вопросы образования были в фокусе конференции. Они должны решаться и решаются по всему спектру, начиная с популяризации науки и техники среди детей и заканчивая перенастройкой ведущих инженерно-технических вузов на подготовку кадров для армии и ОПК. Сотни научных школ в военных вузах заняты робототехникой, искусственным интеллектом, военной кибернетикой и другими перспективными направлениями.

– Из 388 научных школ Минобороны России 279 сосредоточены в военно-учебных заведениях. Их большая часть активно занимается исследованиями в области искусственного интеллекта, робототехники, военной кибернетики и других перспективных направлений, – рассказал Николай Панков.
Здесь нельзя не отметить, что совершённый в России научно-технический рывок и полученные результаты сильно удивили зарубежных экспертов, ведь некоторые из них уже списали со счетов российский научный потенциал и предрекли ему деградацию. Не тут-то было…
– Вдруг как Феникс из пепла Россия с новыми технологиями объявила себя миру в Послании нашего президента. Некоторые считают, что это милитаристский блок Послания, но мы так не считаем. Это блок интеллектуально-технологический, конечно, он для Вооружённых Сил, – заявил первый заместитель министра обороны Руслан Цаликов, выступая с докладом на конференции.
Однако достигнутый высокий интеллектуально-технологический уровень необходимо поддерживать хорошей системой обучения и образования, без этого Россия «быстро займёт место на задворках», считает первый замминистра. При этом он отметил: Россия никому не угрожает, а хочет обеспечить свою безопасность и суверенитет.
– Понимаем, что мощные Вооружённые Силы, обеспеченная с гарантией обороноспособность нужны для любого суверенного государства, а тем более для такого, как Россия. Обороноспособность – это гарантия всего: мира, здоровья, – добавил Руслан Цаликов.
Подводя своеобразный итог проделанной работе на конференции «Искусственный интеллект: проблемы и пути решения», первый заместитель министра обороны заявил, что отдельные элементы искусственного интеллекта уже применяются во многих сферах деятельности Вооружённых Сил России. Например, в беспилотных системах и робототехнике.
– Мы собрали конференцию на базе Министерства обороны, потому что у нас уже идёт практическая реализация того, что даже до конца научно не исследовано и не оформлено, – заключил Руслан Цаликов. – Именно такое движение, одновременное и практическое применение уже разработанных систем и технологий и их дальнейшее развитие по научной линии внушают надежду, что мы всегда будем опережать всех.

Современное военное образование

Николай Панков, статс-секретарь – заместитель Министра обороны РФ
Уважаемые коллеги!
Тема сегодняшней конференции для Министерства обороны является весьма актуальной.
Поступающее в настоящее время в войска новейшее вооружение и военная техника вызывают необходимость как в получении слушателями и курсантами военно-учебных заведений фундаментальных знаний в новых научных областях, так и умений их грамотного и эффективного применения.
И в этом вопросе уже многое сделано.
Прежде всего, в систему подготовки военных кадров введены новые специальности, связанные с эксплуатацией и применением робототехнических систем военного назначения и комплексов с беспилотными летательными аппаратами, IT-технологиями и автоматизированными системами управления, защитой информации и информационной безопасностью.
Кроме того, на основе современных достижений науки и техники и с учетом развития средств вооруженной борьбы скорректированы программы обучения вузов по всем высокотехнологичным специальностям. А для подготовки офицеров по эксплуатации и применению робототехнических комплексов ведущими учеными и педагогами военных вузов разработан новый федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования по специальности «Робототехника военного и специального назначения».
Одновременно, опережающими темпами модернизируется инфраструктура и учебно-материальная база военно-учебных заведений.
Эта работа проводится на основе утвержденных Министром обороны Российской Федерации программ развития каждого военно-учебного заведения на период до 2020 года.
Программы предусматривают:

• упреждающую поставку в вузы современных образцов вооружения, военной и специальной техники, а также перспективных учебно-тренировочных средств;
• наращивание научного потенциала военно-учебных заведений;
• создание инновационной материально-технической базы для проведения научно-исследовательских работ в области обороны и безопасности государства.

Хочу подчеркнуть, что уже сейчас вузы обеспечены современными и перспективными образцами вооружения на 62%, а к 2020 году их доля возрастет до 70% и более.
В рамках развития системы военного образования и перевооружения российской армии Минобороны России особое внимание уделяет созданию современной высокотехнологичной инфраструктуры военных вузов и оснащению их тренажерными комплексами и системами.
Сегодня практически по всем видам вооружения и военной техники разработаны и поставляются в вузы специальные тренажёры. Они максимально достоверно моделируют работу систем и механизмов самолета, танка или ракетного комплекса, обеспечивают отработку приемов их управления и боевого применения.
Использование тренажёров в ходе индивидуальных и групповых занятий позволяет не только обеспечить у обучающихся получение устойчивых практических навыков и разумно расходовать моторесурс техники и вооружения, но и значительно увеличить сроки их службы.
Также в учебный процесс активно внедряются современные информационные образовательные технологии.
По решению Министра обороны Российской Федерации с 1 сентября 2016 года подготовка слушателей и курсантов ведётся по электронным учебникам и учебным пособиям.
В каждом вузе созданы электронные библиотеки, а в военном ведомстве единая электронная библиотека образовательных и научных организаций Минобороны России. Все вузы подключены к федеральным и региональным электронным образовательным ресурсам, а также к библиотекам ведущих вузов нашей страны.
Для подготовки слушателей и курсантов разработаны более 70 единых базовых электронных учебников по общим дисциплинам, подготовлены свыше 12 тысяч учебных пособий и других электронных изданий.
Их отличают современные способы представления информации (3D-моделирование, интерактивные приложения, видеофрагменты и др.), возможность не только изучать учебный материал, но и самостоятельно проверять свои знания и умения.
Глубокая модернизация учебно-материальной базы и развитие ее исследовательской компоненты оказывают положительное влияние и на результаты научной деятельности вузов.
В настоящее время в отечественной военной школе сконцентрирован основной потенциал ученых Минобороны России – 70% от их общей численности.
В вузах проходят службу и работают около 1 700 докторов наук и свыше 9 тыс. кандидатов наук.
Из 388 научных школ Минобороны России 279 сосредоточены в военно-учебных заведениях. Их большая часть активно занимаются исследованиями в области искусственного интеллекта, робототехники, военной кибернетики и других перспективных направлений. Стоит отметить, что результаты научной деятельности находят широкое применение при разработке новых комплексов и систем военного назначения.
По решению Министра обороны Российской Федерации в последние годы особое внимание уделяется привлечению в военное образование и научную деятельность наиболее способной молодежи.
В этих целях в 2015 году в Минобороны России созданы школы для одаренных детей. Это школа IT-технологий в Военной академии связи, инженерная школа в Военно-воздушной академии и спортивная школа в Военном институте физической культуры.
Первые результаты деятельности школ показали высокую мотивацию обучающихся на развитие их творческих способностей и формирование научных интересов, вовлечение обучающихся в исследовательскую деятельность с учетом специфики будущей профессиональной деятельности.
В планах военного ведомства открытие физико-математической школы в Военной академии РВСН и школы для одаренных детей в Военном инновационном технополисе «ЭРА» в Анапе.
Кроме специализированных школ для одаренных детей во всех довузовских учебных заведениях Минобороны России особое внимание уделяется проектно-исследовательской деятельности по различным направлениям науки и техники.
В целях обмена опытом ежегодно среди воспитанников и воспитанниц проводится фестиваль инновационных научных идей «Старт в науку». Он является своеобразной интеллектуальной площадкой, где дети не только представляют свои разработки, но и защищают их перед профессиональным жюри.
Активной работе в этом направлении способствует материально-техническая база довузовских учебных заведений, которая позволяет не только обучать воспитанников, но и проводить им научные исследования.
Кроме того, во исполнение поручения Президента Российской Федерации в прошлом году в Московском и Тульском суворовских военных училищах созданы научные классы суворовцев.
В этих целях в училища поставлено специализированное лабораторное оборудование, а к проведению занятий привлечены специалисты ведущих вузов страны, в том числе Московского государственного технического университета им. Н.Э.Баумана, Тульского государственного университета и других.
Для подготовки суворовцев также используется материальная база государственных корпораций, научно-исследовательских институтов и предприятий военно-промышленного комплекса (научно-производственное объединение «Элерон» («Росатом»), ракетно-космическая корпорация «Энергия» и др.).
Положительный опыт Московского и Тульского суворовских военных училищ по деятельности научных классов будет внедрен и в других образовательных организациях. Этот вопрос уже сейчас прорабатывается.
В завершении хочу отметить, что в Минобороны России выстроена четкая вертикаль подготовки кадров от воспитанника до офицера, которая позволяет с учетом новейших достижений науки и технологий готовить специалистов для эксплуатации и боевого применения современных и перспективных вооружения и военной техники.
Дальнейшее развитие системы военного образования видится во введении новых специальностей подготовки военных кадров, модернизации учебно-материальной базы военно-учебных заведений и наращивании их научного потенциала.

Применение искусственного интеллекта в военном деле

Василий Буренок, президент Российской академии ракетных и артиллерийских наук, доктор технических наук, профессор

Перспективы развития вооружения, военной и специальной техники в настоящее время практически всеми военными специалистами ассоциируются в первую очередь с информатизацией, роботизацией, автоматизацией управления войсками и оружием. Во всех случаях это неизбежно предопределяет создание компьютерных систем военного назначения, обеспечивающих обработку гигантских объемов информации, выработку оптимальных относительно складывающейся ситуации решений в сжатые сроки, в соответствии с динамикой боевых действий. Следует делать различие между автоматизацией процессов управления войсками и оружием и применением систем искусственного интеллекта. В первом случае управление осуществляется с использованием вычислительных машин, оснащенных совокупностью программно реализованных алгоритмов сбора, классификации, структуризации информации, которая затем используется как система исходных данных для решения оптимизационных задач с помощью формализованных методов. Применение образцов вооружения, военной и специальной техники (ВВСТ), оснащенных автоматизированными (автоматическими) системами управления, алгоритмически обеспечено в большей мере, чем управление войсками. Это объясняется существенно более узким объемом возможных вариантов боевого применения образцов ВВСТ и возможностью программной реализации действий в случаях, когда оптимальное управление невозможно (в аварийных ситуациях). Например, при срыве наведения с использованием корреляционно-экстремальных систем крылатая ракета переходит на управление по инерциальной системе, при промахе зенитная ракета самоликвидируется и т.д.
В большинстве случаев неполнота информации (исходных данных) по боевой (оперативной) обстановке не позволяет корректно решить задачи по управлению войсками, что существенно снижает адекватность принимаемых решений, либо вообще не позволяет их решить. Если решение какой-либо задачи алгоритмически не предусмотрено, то в этом случае автоматизированная система оказывается бесполезной. В ходе военных действий, как подчеркивается военными специалистами, схожие ситуации практически отсутствуют, поэтому создать алгоритмы, пригодные для всех случаев боевого управления войсками практически невозможно. В итоге автоматизация управления боевыми действиями пока что является инструментом подготовки исходной информации для принятия решения с помощью интеллекта командира. Интеллект (от лат. intellectus – ощущение, восприятие, разумение, понимание, понятие, рассудок), или ум – качество человеческой психики, заключающееся в способности приспосабливаться к новым ситуациям, к принятию решений в условиях существенной неопределенности, обучению и запоминанию опыта, пониманию и применению абстрактных концепций с использованием мышления, воображения, интуиции.

Следует отметить, что человек (командир) очень часто принимает решения, используя разнотипные данные из разных предметных областей. Он может принять решение, зная не только оперативную обстановку, силы и средства противника, но и особенности психологии командира противника, менталитета личного состава своего и противника, основываясь на личном опыте и опыте других командиров, включая и исторические аналогии и т.п.
Таким образом можно назвать основные отличия интеллектуализации по отношению к автоматизации (см. рис. 2) – это реализация способности принимать решения в условиях значительной неопределенности, на основе разнородной информации (информации из различных проблемных областей), самообучаемость, адаптивность к «незапрограммированным» и часто меняющимся ситуациям. Самообучаемость и адаптивность есть ничто иное, как способность системы самостоятельно (без постороннего вмешательства), осуществлять совершенствование заложенного в нее программного обеспечения, то есть возможность самопрограммирования при появлении ситуаций, реакция на которые алгоритмически не была предусмотрена.
Устоявшегося определения искусственного интеллекта (ИИ) в настоящее время нет, но исходя их предыдущего определения можно сказать, что ИИ – это способность компьютера принимать решения в бесконечно разнообразных ситуациях аналогично человеку. Известный ученый Тьюринг сформулировал тест, который, по его мнению, позволит определить наличие искусственного интеллекта у машины. Кратко суть теста состоит в том, что человек вслепую общаясь с машиной и другим человеком не должен определить кто есть кто. Как представляется, в настоящее время самая совершенная автоматизированная система не способна пройти такой тест, поскольку в абсолютном большинстве такие системы предметно жестко ориентированы и алгоритмически ограничены (количество решаемых ими задач конечно). Очевидно, что чем большее количество алгоритмов решения разнородных задач будет внесено в операционную систему компьютера, тем более он будет походить на систему с ИИ. Как представляется, ИИ всегда будет предметно ориентирован, однако такие качества, как адаптивность, самообучаемость и «интуитивность» (способность принимать решения при неполноте информации) будут главными отличиями систем с ИИ от автоматизированных систем. Проще говоря, если мы всегда будем иметь полное представление о том, какие действия в том или ином случае предпримет автоматизированная (автоматическая) система, то в случае с ИИ такого понимания не будет. Причина – компьютер самообучаясь должен самостоятельно программировать свои действия. Самопрограммирование и есть главный отличительный признак ИИ.
В военном деле могут быть названы в первую очередь следующие сферы применения ИИ (см. рис. 3):

• управление военным строительством;
• управление повседневной деятельностью;
• поддержание боевой готовности, развитие системы вооружения;
• управление в вооруженных конфликтах:
  - образцами и комплексами ВВСТ
  - системами вооружения
  - войсками, воинскими формированиями
  - управление обеспечением в вооруженных конфликтах.

в области военного строительства (см. рис. 4);

• для интеллектуальной поддержки действий частей и соединений (там же);
• для моделирования процессов ведения боевых действий (там же);
• для определения облика перспективных образцов, комплексов и систем вооружения, военной и специальной техники (см. рис. 5);
• для обеспечения боевого управления групповыми действиями ВВСТ, включая экипажные и безэкипажные образцы (там же);
• для управления отдельными образцами и комплексами ВВСТ (см. рис. 6).

Работа в указанных сферах активно проводится за рубежом. Несколько фактов.
Агентство перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США DARPA намеревается за четыре года создать для военных нужд искусственный интеллект (ИИ) нового поколения, максимально близкий к человеческому. В техническом задании к проекту L2M (Life Learning Machines – «Бесконечно обучаемые машины») специалисты DARPA сформулировали основные требования к разработке: перспективный ИИ должен уметь самостоятельно принимать решения, быстро реагировать на изменения окружающей обстановки и, самое главное, запоминать результаты своих предыдущих действий и руководствоваться ими в дальнейшей работе.
Технические гиганты, такие как Google, Apple, Salesforce и IBM, понимая перспективность систем с искусственным интеллектом стремятся приобретать компании, занимающиеся ИИ: около 140 таких компаний было приобретено ими с 2011 года. Причем, характерно то, что в настоящее время делается упор на создание ИИ для решения наземных транспортных проблем – создания машин без водителей для автомобильного транспорта. Это сулит уже в ближайшем будущем получение значительной отдачи от вложенных капиталов за счет создания транспорта, характеризующегося низкими транспортными издержками, незначительным количеством аварий, экологичного, обеспечивающего снижение смертности на дорогах и т.п.

Очевидно, что полученный опыт позволит этим фирмам в дальнейшем перейти к следующему шагу – освоению трехмерного пространства, то есть созданию ИИ для управления летательными аппаратами, причем не только транспортными, в перспективе – разработка боевой (истребительной и штурмовой) авиации, оснащенной ИИ. Адмирал ВМС США Рей Мабус, выступая на одной из конференций в 2015 году, заявил, что самолет F-35, «должен и почти наверняка станет последним пилотируемым истребителем-штурмовиком, который закупит или будет использовать военно-морское ведомство». Если учесть, что поставки F-35 в ВВС запланированы вплоть до 2037 года, а списаны они должны быть к 2070-му году, то можно предположить, что к середине века в США планируют (могут создать) полностью беспилотные боевые летательные аппараты, оснащенным системами с ИИ. Вполне реальные предпосылки для этого есть. В июле 2016 года агентство ТАСС со ссылкой на японское издание Sankei Shimbun сообщало, что искусственный интеллект для управления истребителями ALPHA одержал уверенную победу над бывшим летчиком-асом американской армии в виртуальном воздушном бою. ИИ ALPHA – совместная разработка Университета Цинциннати, предприятий промышленности и ВВС США. Там же сообщалось, что в одном из виртуальных боев против ALPHA сражались два пилота на двух истребителях. Искусственный интеллект победил, одновременно управляя четырьмя самолетами.
Еще одна область применения ИИ – медицина, где за счет применения ИИ возможен переход от уже существующих компьютерных систем поддержки приятия решений в процессе постановки диагноза и выбора схемы лечения врачом к созданию автономных врачей-роботов, в том числе хирургов для проведения сложных операций. Очевидны преимущества – минимизация врачебных ошибок при диагностике заболеваний и назначении лекарств, выбор и безупречная реализация оптимального алгоритма хирургических операций, отсутствие при длительных операциях усталости, более высокая скорость их проведения, и т.д. И если говорить о боевых действиях – то способность обеспечить эффективную реанимацию раненых, быструю локализацию негативных последствий при непредсказуемом характере ранений. Достижения в сфере ИИ позволяют создать системы реабилитации раненых за счет управления пораженными внутренними органами человека, нейроуправления протезами при потере конечностей и т.д.
Исходя из приведенной выше информации можно выделить ряд основных проблем, решение которых способно обеспечить создание систем искусственного интеллекта применительно к военной деятельности.
1. Представление знаний – разработка методов структуризации, классификации и формализации знаний из различных проблемных областей (политических, военных, военно-технических, психологических, организационных и т.д.) для обеспечения последующего решения задач в процессе подготовки и ведения военных действий.
2. Моделирование рассуждений (процессов принятия решений) – изучение и формализация различных схем человеческих умозаключений на основе разнородной информации, используемых в процессе решения разнообразных задач при подготовке и ведении боевых действий, создание эффективных программ для реализации этих схем в вычислительных машинах.
3. Создание диалоговых процедур общения на естественном языке, обеспечивающие контакт между интеллектуальной системой и человеком-специалистом в процессе решения задач (в том числе при передаче и приеме неформализованных команд в процессе боевых действий).
4. Обучение и актуализация интеллектуальных систем в процессе их деятельности, создание алгоритмов (средств) накопления и обобщения умений и навыков.
Каждая их эти проблем имеет чрезвычайную сложность. Достаточно сказать, что только для решения одной подзадачи, незначительной в масштабе перечисленных проблем – создания ИИ для анализа развединформации, поступающей от беспилотных летательных аппаратов, работающих в Сирии и Ираке, в 2016 году создано новое подразделение Пентагона – Project Maven («Проект Знаток»). Персонал аналитических центров не справляется с обработкой и анализом поступающих огромных массивов информации. До 80% рабочего времени занимает просто просмотр кадров. Предполагается, что с помощью ИИ будут идентифицироваться объекты военного назначения, представляющие опасность для своих войск, выявляться последовательности действий на земле, характерные для подготовки и обеспечения военных действий, террористических актов и т.п.

В этом же ряду стоит сообщение о том, что в августе 2016 года компании Amazon, Nvidia, DigitalGlobe и специальное подразделение ЦРУ CosmiQ Works начали разработку искусственного интеллекта, который сможет распознавать объекты на спутниковых снимках.
Еще одна сфера межгосударственного противоборства, где предполагается применение искусственного интеллекта – информационная война. Рассмотрим это направление более подробно. Пока что возможности ИИ в этой сфере используются в довольно узких областях. Так, в 2014 году компания Associated Press объявила, что отныне большая часть новостей, связанных с доходами компаний, будут создаваться с помощью роботов. В 2016 году роботы-репортеры Associated Press несколько расширили свою тематику. Им стали поручать подготовку небольших новостных заметок, связанных с Малой бейсбольной лигой США.
Использует роботов-журналистов и журнал Forbes, для которого компания Narrative Science создала соответствующую специализированную платформу. В ноябре 2015 года аналогичное направление разработок открыла российская компания Яндекс. Пока искусственный интеллект Яндекса выпускает лишь короткие заметки о погоде и ситуации на дорогах, однако в дальнейшем представители компании обещают расширить список тематик для публикаций.
Соучредитель компании Narrative Science К.Хэммонд полагает, что к 2025 году 90% всех текстов в мире будет готовиться искусственным интеллектом.
Следует отметить, что разработанные в этих целях алгоритмы могут быть эффективно применены для сбора разведывательной информации в отношении стран, организаций и физических лиц, ее анализа и подготовки различного рода материалов, в том числе и в интересах информационной борьбы: дискредитация действий страны, ее правительства, лидеров партий и движений на международной арене и т.д. Такого рода действия предпринимались в ходе подготовки практически всех цветных революций, но при этом использовался человеческий интеллект. Применение ИИ позволит осуществлять эти действия гораздо быстрее и массированнее. Известный американский предприниматель Илон Маск в своем письме в ООН охарактеризовал эту опасность как угрожающую человечеству, способную спровоцировать войну, когда ИИ будет создавать фейковые новости и пресс-релизы, подделывать учетные записи электронной почты и манипулировать информацией. Аналогичные опасения высказывают и другие ученые.
Таким образом, интеллектуализация военной деятельности практически стала фактом. Активно создаются системы различного назначения, оснащенные искусственным интеллектом. Однако на этом пути есть ряд философских вопросов. Люди не всегда могут по-настоящему объяснить мыслительные процессы свои и других людей, но интуитивно доверяют или нет их поступкам. Будет ли это также возможно при взаимодействии с машинами, которые думают и принимают решения самостоятельно и не совсем понятно как (см. рис. 8)? Вперёд

Партнёры

Реклама

Журнал онлайн

Подписка на журнал

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

хорошую работу на сайт">

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Тема: «Проблема создания искусственного интеллекта»

Введение

С каждым годом научно-технический прогресс наращивает свои обороты. Развиваются технологии, которые еще несколько десятилетий назад считались научной фантастикой. Мы можем общаться друг, с другом находясь на расстоянии тысяч километров, перемещаться над поверхностью планеты почти со скоростью звука. Не так давно человечество приступило к автоматизированным полетам на другие планеты нашей солнечной системы, что стало возможным благодаря бурному развитию сферы информационных технологий. Но как бы не развивалась наука и техника, человечеству до сих пор не удалось решить свою главную проблему, это относительно небольшая продолжительность жизни и хрупкость человеческого тела. Со временем ученые найдут способ восстановить или заменить любую часть человеческого организма, за исключением головного и спинного мозга т.к. их структура настолько сложна, что человечество пока не в силах создать нечто подобное. В теории существует несколько способов решения этой задачи. Один из них это создание механического существа, которое наделено искусственно созданным разумом.

В своей работе я остановлюсь на тех проблемах, которые не позволяют современным ученым и конструкторам создать такой разум, который был бы сопоставим по своим возможностям с человеческим интеллектом. Существует множество научно популярных фильмов и статей, в которых рассказывается о том, что попытки создать нечто подобное уже были и существуют рабочие прототипы, способные только на самые простейшие операции, заранее прописанные в программе. Если все же удастся создать нечто подобное, то области применения его будут безграничны. Особенно в тех сферах деятельности, где человеку находиться невозможно. (Открытый космос, другие планеты, дно океана и т.д.). Это откроет новые горизонты перед человечеством.

Цель исследования: рассмотреть проблемы создания искусственного интеллекта.

Объект исследования: проблемы создания искусственного интеллекта.

Предмет исследования: Искусственный интеллект.

Задачи работы:

1) Рассмотрение этапов становления теории искусственного интеллекта (ИИ) и основоположники теории. Появление понятия искусственный интеллект.

2) Какие направления или разработки существуют в этой области в настоящее время.

3) Выявление проблем не позволяющих создать ИИ.

1. Этапы становления теории искусственного интеллекта. Появление понятия искусственный интеллект

Прежде чем рассуждать на тему искусственного интеллекта необходимо, прежде всего, выяснить, что понимается под этим термином и как зарождалось учение о нем.

Можно выделить несколько этапов развития теории искусственного интеллекта:

1. Домашинный этап (до 17 в)

2. Этап механических и механико-электрических вычислительных машин (19- середина 20 века)

В этот период вычислительные машины использовались для учета (учет товаров, перепись населения, наука) и для шифрования сообщений.

3. Этап появления первых ЭВМ (начиная с 40-х гг. 20 века).

Решаемые задачи: Ввод, хранение, простейшая обработка значительных объемов данных.

4. Этап появления первых управляющих вычислительных машин начиная с 50-х гг. 20в.

С помощью этих машин осуществлялся контроль за параметрами функционирования простейших технических объектов или больших технических систем. (Например, управляемые ракеты, заводы, линии связи).

Считается, что именно на данном этапе произошло рождение термина искусственный интеллект. В 1956 году в Дартмутском колледже в США Джоном Маккарти был созван семинар. Приглашены были основные деятели в этой области на то время. Всего пришло 10 участников, среди них были как и серьёзные монополисты в этой области (Клод Элвуд Шеннон, Уоррен Маккалок) так и энтузиасты. Проходил этот семинар в течение 3 месяцев. В итоге каких- либо серьезных открытий на данном семинаре не было сделано. Участники лишь узнали о существовании разработок друг друга. Все участники данного семинара договорились, что в дальнейшем разработки в области создания роботов, компьютеров, программ и т.д. будут относить к области знаний, которую они назвали - «Искусственный интеллект». Инициатором данного предложения стал Джон Маккарти.

Вот еще несколько определений, которые приводятся некоторыми авторами.

· «Новое захватывающее направление работ по созданию компьютеров, способных думать,… машин, обладающих разумом, в полном и буквальном смысле этого слова»

· «Автоматизация действий, которые мы ассоциируем с человеческим мышлением, т.е. таких действий, как принятие решений, решение задач, обучение…»

· «Искусство создания машин, которые выполняют функции, требующие интеллектуальности при их выполнении людьми»

· «Наука о том, как научить компьютеры делать то, в чем люди в настоящее время их превосходят»

· «Изучение умственных способностей с помощью вычислительных моделей»

· «Изучение таких вычислений, которые позволяют чувствовать, рассуждать и действовать»

· «Вычислительный интеллект - это наука о проектировании интеллектуальных агентов»

· «Искусственный интеллект - это наука, посвящённая изучению интеллектуального поведения артефактов.

Искусственный интеллект - это научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными (http://www.aiportal.ru)

Можно сделать вывод, что «искусственный интеллект» это может быть не только один, какой то определённый робот или компьютер, а это целая научная область целью, которой является разработка способов создания так называемых машин, автоматов или роботов которые бы обладали свойством интеллекта.

Что же можно назвать интеллектом? Айзенк Г.Ю. Выделяет три концепции интеллекта. Первая это биологический интеллект. Биологический интеллект является фундаментальной основой человеческого поведения. Он определяется физиологическими, нейрологическими, биохимическими, гормональными свойствами человеческого организма. И прежде всего, связан с функциями и структурами коры головного мозга. Без деятельности этого интеллекта невозможно никакое осмысленное поведение. Определяется соотношение этих свойств генетикой. Измерить такой интеллект можно с помощью ЭЭГ, кожной гальванической реакции, измерение скорости реакции.

Вторая концепция это психометрический интеллект. Это такой интеллект, который можно измерить с помощью обычных тестов на IQ. По статистическим данным, которые приводятся автором, он делает вывод, что психометрический интеллект на 70% определяется генетическими факторами и только на 30% факторами среды. Такими как социокультурные факторы, воспитание и т.д.

Третья концепция называется социальный интеллект. Это «проявление социально полезной адаптации» т.е. В него входят опыт, здоровье, личность, образование, психические нарушения, семейное воспитание, стратегии в действии, отношение к алкоголю, культурные факторы и т.д.

На сегодняшний день единого общепринятого определения интеллекта нет. Определение варьируется в зависимости от того в какой сфере оно применяется. В такой области исследований как искусственный интеллект не применимы биологические показатели. Применимо определение интеллекта как социально полезной адаптации. Искусственный разум должен быть полезен обществу и должен обладать такими качествами и свойствами, чтобы наиболее беспроблемно в него влиться.

2. Разработки в области искусственного интеллекта существующие в настоящее время

Современные исследования в области искусственного интеллекта можно разделить на две группы. Первая группа занимается созданием искусственного разума путем моделирования на компьютере функций человеческого организма. Они составляют программы и алгоритмы предназначенные, к примеру, для распознавания объектов или цветов. Эта группа исследователей относится к классической школе изучения проблем искусственного интеллекта. Существует так же школа, занимающаяся альтернативными исследованиями. Например, создание искусственных нейронных сетей. Или роботизированных протезов. Рассмотрим достижения в области классических методов исследования.

2.1 Модели представления знаний

Для того чтобы искусственный разум мог оперировать знаниями в какой-либо предметной области ему необходимо каким то образом представлять свои знания. Для этого были разработаны различные модели представления знаний. Их можно разделить на классические модели, включающие в себя: логические методы, фреймы, семантические сети, правила продукций. Кратко рассмотрим суть каждого из них:

· Из логических способов наиболее часто используют логику силлогизмов Аристотеля, Дж Буля, Л. Заде и Ч. Осгуда. Именно логика была первой внедрена в сферу информационных технологий. Нужна она была для того что бы можно было как - то формализировать окружающий мир. Т.е. выразить все, что нас окружает в формулах. Формулы можно ввести в программу, что ускорит решение задачи. Именно логика заложила фундамент практически для всех современных разработок в сфере информационных технологий.

· «Фрейм - структура данных для представления стереотипной ситуации. С каждым фреймом ассоциирована информация разных видов. Одна ее часть указывает, каким образом следует использовать данный фрейм, другая - что предположительно может повлечь за собой его выполнение, третья - что следует предпринять, если эти ожидания не подтвердятся». Понятие фрейма было заимствовано из гештальтпсихологии. Человеческий глаз воспринимает мир как пучок фотонов. Но мы же не воспринимаем мир в виде разноцветных пятен. Суть заключается в том, что мы видим, слышим, осязаем окружающий мир только потому, что в нашей памяти заложены так называемые гештальты, которые сформировались ранее в нашей жизни при встрече с каким либо объектом или явлением. Они в свою очередь состоят из системы взаимосвязанных фреймов.

· Семантичеcкие сети представляют собой совокупность смысловых связей между словами в предложении. С помощью данного метода компьютер можно научить извлекать смысл из предложений и высказываний.

· Правило продукций заключается в следующей логической связке. «Если событие. А, то действие Б.» С помощью данного правила можно задавать строгие модели поведения.

Все эти, казалось бы, устаревшие методы до сих пор используют программисты, инженеры и разработчики в сфере информационных технологий и искусственного интеллекта.

Так же выделяют группу новых методов. К ним относят: критериальные методы, стохастические методы.

· С помощью критериальных методов можно научить компьютер делать выводы на основе нескольких критериев. Т.е. происходит перебирание нескольких вариантов развития событий с различным результатом. И выбирается наиболее подходящий с учетом обстоятельств. Совсем не обязательно, что выбранный ход событий будет иметь положительные последствия.

· Стохастические методы так же позволяют делать определённые выводы, но уже на основе вероятности какого-либо события.

· В настоящее время очень бурно развивается метод создания нейронных сетей. Создаются виртуальные сети нейронов подобные тем, что есть в человеческом мозге. При определённом построении данных сетей с помощью математических и логических методов они могут самообучаться. Конечно процесс обучения данных сетей намного проще, чем в человеческом мозге. Совсем недавно компания Google создала нейронную сеть, используя 16 тысяч процессорных ядер. Целью данной системы было проанализировать 1 миллион изображений и научиться выделять на них лица. Она не только научилась выделять лица людей. Так же она выделила отдельные части тела и морды животных. Конечно не без ошибок, но как подсчитали исследователи, это превзошло результаты предыдущего эксперимента на 70%.Нейронные сети относятся к альтернативной школе искусственного интеллекта.

· Распознавание образов.

При получении изображения для компьютера оно представляет собой не более чем двумерную картину из смеси различных цветов. Для того чтобы решить эту проблему компьютерной системе предлагается определённая модель того что нужно распознавать. Например, овал человеческого лица или модель печатных и письменных букв. Заданы определённые допустимые параметры отклонения от этой модели. Благодаря чему современные камеры могут распознавать лица, человеческие улыбки или предметы. Так же в последнее время получила развитие система фиксации движений. На теле человека фиксируются определённые датчики и камеры, установленные в помещении, регистрируют смещение эти датчиков в трехмерной системе координат. Пока что данная технология используется в основном для создания реалистичной анимации действий персонажей в компьютерных играх и в фильмах. Но так же возможно ее использования для управления, например роботизированной хирургической системой. Что полностью исключает риск развития инфекционных осложнений.

· С моделированием в машине других чувств человека проблем нет. Т.к. современные датчики обладают намного более широким диапазоном восприятия, чем человеческий слух или тактильные рецепторы.

2.2 Остальные направления исследований

Еще одним из перспективных направлений являются так называемые многоагентные системы. В данном направлении опять же проводится аналогия с человеческим организмом, в котором существует огромное множество различных клеток, из которых состоят ткани, имеющие определённое функциональное назначение. Виртуально создаются «агенты» т.е. программы, имеющие узкую специализацию и находящиеся во взаимодействии с другими агентами. Например, агенты занимающиеся восприятием видеоинформации. Следующая группа агентов будет заниматься анализом полученных изображений и их классификацией. Другая группа будет делать выводы относительно полученной информации.

Следующим перспективным направлением являются генетические алгоритмы. Данная теория была основана на учении Дарвина об эволюции. Благодаря программированию на основе этих алгоритмов можно научить программы адаптироваться к различным ситуациям. Самостоятельно разрабатывать новые способы решения задач. Причем компьютерам не нужно ждать миллионы лет, чтобы получить результаты. Они могут перебирать все возможные вариации в течение нескольких часов.

Еще одно из приоритетных направлений это экспертные системы. Программа в виде базы данных. Их разработкой обычно занимаются программисты и эксперты в той области, для которой создается данная экспертная система. К примеру, медицинская экспертная система, с помощью неё можно диагностировать заболевания по ряду симптомов. В программу вводится список симптомов, а программа выдает диагноз.

Как же связана психология и науки об обработке информации, такие как информатика, высшая математика, кибернетика. Психология использует методы точных наук в обработке данных исследований и тестирования. А благодаря исследованиям в психологии математики и информатики получили возможность математически или в виде программ и алгоритмов представить процесс человеческого мышления или хотя бы его малую часть.

В программировании широко используются знания логики (силлогизмы Аристотеля) и высшей математики. Помимо моделирования естественных процессов происходящих в организме человека необходимо развитие самих языков, на которых пишутся программы. Нужно разрабатывать новые языки программирования, которые были бы наиболее близки к естественному языку человека. Программирование находится в тесной связи с электротехническими науками. Наподобие радиоаппаратостроения, проектирование линий связи, компьютерная техника и т.д. Ведь чем мощнее будет компьютер, использующий теоретические знания для решения задач тем быстрее и больше этих задач он будет выполнять. А для этого требуется постоянное совершенствование его архитектуры. Еще полвека назад самый мощный из компьютеров занимал целую комнату. Сейчас он уменьшился до размеров книги или блокнота. Из совокупности программирования и электротехнических наук мы получаем компьютер, который может решать сложные задачи. Но ведь решение будет выдаваться только в виде информации. Для того чтобы компьютер на основе полученных решений мог предпринимать какие либо действия необходимо обеспечить его необходимыми для этого инструментами. А это невозможно без достижений машиностроения, механики, гидромеханики, электромеханики и т.д. Таким образом, компьютер становится роботом. Механическим существом, которое на основе анализа полученной информации может воздействовать на окружающую среду. Количество и назначение таких инструментов может быть различным. В Настоящее время проектируются в основном узкоспециализированные роботы и программы.

Например, в микрохирургии существует так называемая система Hip Nav. С помощью этой системы обладающей подобием зрения создается модель анатомического строения органов пациента через небольшое отверстие. А чем меньше рана, тем меньше срок восстановления пациента после операции и меньше вероятность возникновения осложнений. Не все разрабатываемые роботы пока применимы. В США была создана система, которая на основе навигационных данных могла управлять автомобилем. Она была установлена в микроавтобус, проехавший более 4000 км по стране. Разработчики вмешивались только на сложных участках. Профессором Гарвардского университета был создан робот медуза. Причем в данной технологии использовались сердечные клетки крыс, наносившиеся на полимер покрытый белком фиброконектином. Полезность данной разработки в плане практического применения крайне низка. Но в научном плане это показатель того что возможно использование комбинации биологического и небиологического материала.

3. Проблемы создания искусственного интеллекта

3.1 Теоретические и практические проблемы

Вышеперечисленные направления и методы исследования находятся на ранней стадии своего развития и не лишены недостатков и непреодолимых сложностей.

3.1.1 Проблемы нейронных сетей

Нейроны, моделируемые в нейронных сетях, значительно проще устроены, нежели нейроны в человеческом мозге к тому же это всего лишь программы. А создавать искусственные нервные клетки современная наука пока не научилась. Даже если бы это удалось,то воссоздать человеческий мозг все равно бы не получилось потому что его структура крайне сложна. Но если в ближайшие пару сотен лет и это станет возможным, исследователи столкнутся с новой проблемой. Как наделить такой мозг знаниями и опытом? Ведь человеческий мозг развивается благодаря деятельности человека на протяжении всей его жизни. У искусственных нейронных сетей также существуют проблемы. Есть необъяснимая до сих пор проблема так называемого паралича сети. Происходит своеобразная аритмия сигналов поступающих с нейронов, в результате чего все нейроны начинают вырабатывать ошибочные сигналы. Ошибка в сигнале одного нейрона выводит из строя всю сеть. искусственный интеллект электронный

В последнее время набирает обороты такое направление в медицине как «роботизированные протезы». Это направление наглядно показывает, как сложно совмещать живое и неживое. Искусственные конечности, несомненно, улучшают жизнь людей получивших травму. Но они гораздо медленнее настоящих конечностей. Все из-за того что сигнал для управления такими конечностями поступает от остатков нервных окончаний мышцы в потерянной конечности. Обработка и регистрация такого импульса занимает намного больше времени, как если бы было возможно проводить сигнал к такому протезу напрямую от двигательного ядра в головном мозге. Но человеческая иммунная система отвергает всякое вмешательство в организм. Так что синтез живого и неживого пока затруднен.

3.1.2 Проблемы экспертных систем

Главной проблемой эти систем является то, что они применимы только в узкой области. Они не могут объяснить причин своего решения т.к. руководствуются сводом правил для выработки решения.

Им требуется постоянное обновление. А вмешательство в такую систему обычно требует её полного пересмотра. Без обновлений такая система быстро теряет свою актуальность. Для обновления требуется большое количество времени работы двух специалистов. Эксперта в той области, по которой создается экспертная система и программиста. Так же далеко не всегда подобная система способна заменить многолетний человеческий опыт.

3.1.3 Проблемы много-агентных систем

Для управления большим количеством агентов в таких системах планировалось использовать децентрализованный искусственный разум. Т.е. это несколько групп агентов каждая, из которых управляется отдельным центром. Возникла проблема несогласованности действий этих центров, в результате чего вся система быстро выходит из строя. Что ставит под сомнение дальнейшее развитие этой области.

3.1.4 Проблемы генетических алгоритмов

К проблемам этого направления исследований можно отнести не применимость в современном обществе таких понятий как естественный отбор, или выживание сильнейшего. Если ИИ на основе такого алгоритма решит что он доминирующий вид человечество может оказаться на грани вымирания.

3.1.5 Проблемы моделей представления знаний

Данные модели нужны для того что бы организовать связь между окружающей средой и компьютером. Компьютер работает с точными величинами, а окружающая среда таковой не является.

Если решить все эти проблемы и совместить разработки все направлений то можно получить систему, подходящую под определение искусственный интеллект. С это системой можно будет разговаривать задавать ей вопросы. Но она будет всего лишь машиной которая создает очень качественную иллюзию того что она обладает разумом.

3.2 Психологические проблемы

Одной из основных психологических проблем, которая существует в разрабатываемых интеллектуальных системах это наделение таких систем само отношением, самоанализом, самооценкой. Данной системе нужно каким-либо образом дать понять, что она существует. До сих пор никаких продвижений в этом вопросе нет.

Во вторых, чтобы система считалась интеллектуальной, она должна обладать мотивацией. Такие системы должны уметь сами ставить себе цели и способы их достижения. Таким образом система претендующая на звание интеллектуальной должна обладать способностью к самоанализу для того чтобы иметь возможность выявлять мотивы к своей деятельности для постановки целей и решения задач. На сегодняшний день существуют лишь гипотетические способы создания таких систем в виде многопроцессорных пространств, в которых информация накапливается и используется с помощью определённого свода правил.

Если рассматривать системы искусственного интеллекта с точки зрения бихевиоризма то именно этому направлению они наиболее соответствуют сегодняшний день. По идее этого направлению человеческое поведение определяется по типу стимул - реакция, а связь между ними может подкрепляться. В современных интеллектуальных системах конечно реакция на стимул подкрепляться не может но, тем не менее, это остается «совокупностью заранее уготованных движений» как говорил Эдвард Торндайк. Необходимо переходить к модели которую предложил в 1948 году Толмен, поставив между стимулом и реакцией психические процессы данного индивидуума зависящие от множества факторов.

3.3 Этические проблемы

Человечеству свойственно саморазрушение. Многие научные «новинки» принесли изначально очень много бед, прежде чем их научились использовать во благо. Взять, к примеру, теорию Эйнштейна, благодаря которой было создано ядерное оружие. Лишь испытав это оружие, человечество осознало, какой вред оно может нанести. Еще один пример двигатели внутреннего сгорания. На сегодняшний день миллиарды машин с таким типом двигателя отравляют окружающую среду. Стоит задуматься, к чему приведет человечество создание искусственного разума. Авторы книги «Искусственный интеллект. Современный подход» Рассел С. и Норвинг П. выделяют ряд проблем, которые могут возникнуть в результате создания искусственного интеллекта.

1) «В результате автоматизации может увеличиться количество безработных»

Существует мнение, что в результате автоматизации некоторых производственных линий становится меньше рабочих мест. Но существуют такие специальности, которые как раз и появились благодаря созданию автоматизированных линий производства. (Системные администраторы, программисты). Применение ручного труда в некоторых видах деятельности обходится неоправданно дорого.

2) «Может уменьшиться (или увеличиться) количество свободного времени, имеющегося в распоряжении людей»

С одной стороны может показаться, что если за человека все будет выполнять автоматическая разумная система, ему нечем будет заниматься. В настоящий момент такая тенденция не подтверждается. Современные интеллектуальные системы снимают с человека часть нагрузки. Например, режим автопилота и GPS навигации в современных авиалайнерах. Без него пилотам приходилось бы в ручную рассчитывать курс самолета и его местоположение, а так же поддерживать высоту и направление полета. Это приводило бы к крайней степени утомляемости и к увеличению риска авиакатастрофы.

3) «Люди могут потерять чувство собственной уникальности»

Некоторые авторы считали, что по теории искусственного интеллекта люди представляют собой автоматы, а эта идея приводит к потере самостоятельности или даже человечности. Стоит отменить, что эта идея существовала задолго до появления теории искусственного интеллекта.

4) «Люди могут потерять некоторые из своих прав на личную жизнь»

Развитие технологии распознавания речи может привести к широкому распространению средств прослушивания телефонных разговоров и поэтому потере гражданских свобод. Однако подобные технологии могут так же принести и пользу в предотвращении террористических актов и преступлений.

5) «Использование систем искусственного интеллекта может привести к тому, что люди станут более безответственными»

Люди станут опираться больше не на свои профессиональные навыки, таланты и достижения, а на мнение каких либо экспертных систем. К примеру, медицинская экспертная система рекомендует консервативное лечение пациенту с определённое патологией вопреки мнению специалиста с 20 стажем, который уверен, что оперативное вмешательство в данной ситуации необходимо.

6) «Успех искусственного интеллекта может стать началом конца человеческой расы»

«Почти любая технология, попадая в злонамеренные руки, обнаруживает потенциальные возможности для причинения вреда, но когда речь идет об искусственном интеллекте и робототехнике, возникает новая проблема, связанная с тем, что эти злонамеренные руки могут принадлежать самой технологии. Существует множество научно-фантастических произведений на данную тему. (Трилогии «Терминатор» и « Матрица»). Роботы воплощают в себе нечто неизвестное, точно так же, как ведьмы и приведения в сказках которыми пугали людей в более ранние эпохи. Но действительно ли роботы создают реальную угрозу. Люди иногда используют интеллект в агрессивных формах, поскольку они обладают некоторыми агрессивными врожденными тенденциями обусловленными естественным отбором. Но машины не нуждаются в этом, если только сами люди не захотят спроектировать их для этих целей»

Заключение

Становление области искусственного интеллекта началось еще во времена античных философов и мыслителей, хотя они и не могли знать об этом. Именно благодаря этим деятелям современные учёные могут создавать то, что раньше казалось невозможным. Все начиналось с того что человек просто хотел автоматизировать простые виды своей деятельности. В дальнейшем деятельность, которую хотелось бы автоматизировать, становилась все сложнее. И так постепенно дошло то автоматизации самого человека.

В настоящее время происходит внедрение различных наработок в области искусственного интеллекта в различные сферы деятельности человека. Все методы по разработке можно разделить на две группы это классические методы и альтернативные. Это свидетельствует о том, что разработки в этой области не стоят на месте. Со временем таких наработок будет становиться все больше и больше и в конечном итоге, мы будем воспринимать их как должное. Ведь когда то мобильные телефоны, автоматические спутники и системы навигации считались научной фантастикой. Современные научно-технические достижения позволяют создавать узкоспециализированные интеллектуальные системы, интеллектуальных компьютерных персонажей в компьютерных играх. Но все это не является искусственным интеллектом, а всего лишь одно из его направлений. Сложность заключается в том что все направления работают над тем чтобы создать иллюзию того что тот же компьютерный персонаж обладает разумом.

Проблемы в создании чего - либо совершенного нового были всегда. Но все они решаемы, так или иначе. Основной проблемой является разрозненность разработок в области искусственного интеллекта и недостаточная изученность человеческого разума и нервной системы. Направлений очень много, но все они создают лишь имитацию разума. Природа предоставила там своеобразный шаблон (человеческий мозг). К сожалению, современная наука до сих пор полностью не разобралась во всех механизмах его работы. А создавать то в механизмах работы чего не полностью осведомлен очень малоэффективно.

Список литературы

1. Айзенк Г.Ю. понятие и определение интеллекта // Вопросы психологии.- 1995. - № 1. - С.111-131.

2. Рассел С. Искусственный интеллект. Современный подход. / С. Рассел, П. Норвинг. - М; СПб; К.: Вильямс, 2006. - 1408 с.

3. Смолин Д.В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций. - М.: 2004. -208 с.

4. Э.Хант. Искусственный интеллект. - М.: МИР, 1978. - 281 с.

5. Д. Хокинс. Об интеллекте/ Д. Хокинс, Б. Сандра. - М;СПб;К.: Вильямс, 2004. - 240 с.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

Исторический обзор развития работ в области искусственного интеллекта. Создание алгоритмического и программного обеспечения вычислительных машин, позволяющего решать интеллектуальные задачи не хуже человека. От логических игр до медицинской диагностики.

реферат , добавлен 26.10.2009


Сущность и проблемы определения искусственного интеллекта, его основных задач и функций. Философские проблемы создания искусственного интеллекта и обеспечения безопасности человека при работе с роботом. Выбор пути создания искусственного интеллекта.

контрольная работа , добавлен 07.12.2009


Понятие искусственного интеллекта как свойства автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека. Экспертные системы в области медицины. Различные подходы к построению систем искусственного интеллекта. Создание нейронных сетей.

презентация , добавлен 28.05.2015


История создания и основные направления в моделировании искусственного интеллекта. Проблемы обучения зрительному восприятию и распознаванию. Разработка элементов интеллекта роботов. Исследования в области нейронных сетей. Принцип обратной связи Винера.

реферат , добавлен 20.11.2009


Характеристика сущности искусственного интеллекта. Проблема создания искусственного интеллекта. Базовые положения, методики и подходы построения систем ИИ (логический, структурный, эволюционный, имитационный). Проблемы создания и реализация систем ИИ.

реферат , добавлен 19.07.2010


Классификация ЭВМ: по принципу действия, этапам создания, назначению, размерам и функциональным возможностям. Основные виды электронно-вычислительных машин: суперЭВМ, большие ЭВМ, малые ЭВМ, МикроЭВМ, серверы.

реферат , добавлен 15.03.2004


Ранние приспособления и устройства для счета. Появление перфокарт, первые программируемые машины, настольные калькуляторы. Работы Джона Фон Неймана по теории вычислительных машин. История создания и развития, поколения электронно-вычислительных машин.

реферат , добавлен 01.04.2014


Начало современного этапа развития систем искусственного интеллекта. Особенности взаимодействия с компьютером. Цель когнитивного моделирования. Перспективы основных направлений современного развития нейрокомпьютерных технологий, моделирование интеллекта.

реферат , добавлен 05.01.2010


Сущность искусственного интеллекта, сферы человеческой деятельности, в которых он распространен. История и этапы развития данного явления. Первые идеи и их воплощение. Законы робототехники. Использование искусственного интеллекта в коммерческих целях.

реферат , добавлен 17.08.2015


Искусственный интеллект – научное направление, связанное с машинным моделированием человеческих интеллектуальных функций. Черты искусственного интеллекта Развитие искусственного интеллекта, перспективные направления в его исследовании и моделировании.

В современном мире проблема создания искусственного интеллекта поднимается все чаще. То тут, то там промелькнут заметки в газетах, что, дескать, искусственный интеллект (ИИ) уже практически создан или применяется на практике в военных целях, космических исследованиях, медицине и т.д. Страсти накаляют и фантастические фильмы, повествующие о реальном существовании ИИ. В свете культовых фильмов "Матрица", "Терминатор", "Я - робот" телезритель приходит к однозначному умозаключению, что до создания ИИ осталось жить совсем недолго, и не пройдет и века, как судьбу человечества будет вершить какая-нибудь сложно организованная машина. Так ли это? Справедливы ли все эти домыслы? Возможно ли создание ИИ в принципе, и сколько осталось ждать, если возможно? На эти вопросы мы и постараемся дать сегодня ответ.

В целом понятие "искусственный интеллект" весьма расплывчато. Микрочипы не встроены сегодня разве что в лампочку, а изготовители всего и вся всерьез убеждают нас в существовании ИИ в их продукции. Если вкратце высказать общую мысль человечества по созданию ИИ, то это простое копирование человекоподобной линии поведения на искусственно созданном объекте для уменьшения затрат и времени человека. Для чего человеку ИИ? ИИ сможет частично или полностью заменить человека во многих специальностях и областях (космонавтика, рабочие специальности и т.д.). Кроме того, ИИ поможет человеку справиться с задачами, которые ему не под силу (сложные вычисления и анализ) и попросту расширит данный ему природой интеллект.

Для полного представления картины начнем с базовых понятий. Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского понятия intellectus - ум, разум, рассудок. Искусственный интеллект (artificial intelligence - AI) понимается как способность автоматических систем брать на себя функции человека, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного жизненного опыта и анализа внешних воздействий. Любой интеллект опирается на деятельность. Деятельность мозга - это мышление. Интеллект и мышление связаны многими целями и задачами: распознавание ситуаций, логический анализ, планирование поведения. Характерными особенностями интеллекта являются способность к обучению, обобщению, накоплению опыта, адаптация к изменяющимся условиям в процессе решения задач. Исходя из самого определения ИИ вытекает основная проблема в создании интеллекта: возможность или невозможность моделирования мышления взрослого человека или ребенка. Если на этот вопрос будет дан отрицательный ответ, то сама идея ИИ теряет смысл в корне.

История развития искусственного интеллекта

Самыми первыми интеллектуальными задачами, в которых стал применяться ИИ (точнее, некое его подобие), стали логические игры (шашки, шахматы) и арифметические операции (решение уравнений, доказательство теорем), а также некоторые простые игрушки. Примером последних может быть электронная мышка, способная исследовать лабиринт и находить из него выход (в ее основе лежала простейшая релейная схема). Первые серьезные исследования относительно создания ИИ были предприняты практически сразу после появления первых ЭВМ. В 1954 году американцы А. Ньюэлл, Дж. Шоу, Г. Саймон и голландец А. Де Гроот совместно создали первый в истории человечества символьный язык программирования ИПЛ1 и в 1957 году написали на нем программу для игры в шахматы. В 1960 г. этой же группой была написана программа GPS (General Problem Slover) - универсальный решатель задач. Программа могла справиться с рядом головоломок, решением интегралов и некоторыми другими задачами. В 1962 году кибернетиком А. Самуэлем была создана программа для игры в шашки. Она была столь успешной, что смогла выиграть у сильнейшего шашиста США Р. Нили. В конце 60-х годов появились первые игровые программы, системы для элементарного анализа текста и решения математических задач. Уже тогда стала известна основная проблема ИИ: программа, которая играет в шахматы, никогда не будет играть в шашки или домино. Разработчики поняли и еще одно: всем написанным программам не достает самого важного - знаний в соответствующих областях. Эти вопросы исследователи стремились решить в следующем десятилетии. В 1974 году состоялся международный шахматный турнир электронных машин. Возгордитесь же! Победу в нем одержала советская машина с шахматной программой "Каисса". Позже программа с подобным ИИ победила всемирного гроссмейстера Г. Каспарова. Конфигурация компьютера была такова: 256 процессоров с 4 Гб дисковой памяти и 128 Мб ОЗУ каждый. К середине 70-х появляются первые интеллектуальные программы, использующие различные способы представления знаний для решения задач - экспертные системы. Одной из первых была экспертная система DENDRAL, предназначенная для составления формул химических соединений на основе спектрального анализа. В 1957 г. американец Ф. Розенблатт предложил модель зрительного восприятия и распознавания - перцептрон. Перцептрон был способен работать в двух режимах: обучение и распознавание. В режиме обучения человек предъявлял объекты и объяснял машине, к какому классу каждый из них принадлежит (описание объекта). Затем в процессе распознавания машине предъявлялись новые объекты, и машина должна была их классифицировать правильно. Достаточно большой интерес с точки зрения ИИ представляет программа математика Хао Ванга, которая за 3 минуты работы на IBM-704 вывела 220 относительно простых лемм и теорем из фундаментальной математической монографии, а затем за 8,5 мин. выдала доказательство еще 130 более сложных теорем, часть которых к тому времени еще не была выведена математиками. Позже были созданы другие экспертные системы ИИ: MYCIN (предназначена для диагностики и лечения инфекционных заболеваний крови), PROSPECTOR (прогнозирует залежи полезных ископаемых), SIMER (система оценки качества воды), CASENET (диагностика и лечение глаукомы) и др.

Сегодня разработка систем ИИ продолжается еще более интенсивными темпами. Над этой проблемой работают крупнейшие мировые институты. ВМС США разрабатывают автоматические роботизированные системы Stryker и им подобные для автономного ведения боя; исследовательские лаборатории молекулярных биологов всего мира пользуются плодами сложных разработок ИИ - автоматическими методиками ПЦР (полимеразная цепная реакция для исследования ДНК), ИФА (иммуно-ферментный анализ для анализа белков), автомобилестроители - разработками ИИ для точной настройки двигателей и других частей автомобилей. Одним словом, история создания искусственного интеллекта продолжается...

Суть процесса искусственного мышления

Если быть максимально кратким, то суть процесса мышления заключается в следующем: по мере наращивания своего мировосприятия человек либо автоматическое устройство приобретает все большие возможности для воспроизводства собственных умозаключений. Эти умозаключения генерируются при решении задач для определения способа достижения поставленной цели. Для этого обычно необходимо выстроить логическую цепочку, начинающуюся на мировосприятии и заканчивающуюся на конкретной цели. Если задача обратна, то цепочку необходимо строить с цели. Сегодня существуют различные принципы построения систем искусственного интеллекта. Среди них - моделирование рассуждений на основе прецедентов (case-base reasoning - CBR), моделирование рассуждений с неопределенностью, рассуждения о действиях и изменениях и т.д. К примеру, в основе CBR - принципа построения ИИ - лежит выбор проблемы, поиск алгоритмов адаптации, поиск прошлого опыта, вывод, основанный на оценке сходства. После установки цели система должна рассмотреть множество случаев и вариантов решения проблемы, а затем выработать искомое решение. Методы построения CBR-интеллекта уже применяются для разработки товаров массового спроса, в медицине и смежных областях, в электронной коммерции и конструировании программ. В большинстве своем все работы по созданию ИИ весьма сложны и проводятся самыми развитыми институтами различных стран мира.

Суть реализации ИИ в теории и на практике

Суть реализации мышления до сих пор до конца не выяснена и остается тайной для науки. Однако наука часто путается сама с определением понятия мышления и путает нас. Как часто газетные и книжные публикации заверяют нас в том, что, раз компьютеры хранят и перерабатывают информацию, то, значит, они способны думать и мыслить. Увы, но люди, написавшие это, абсолютно не представляют себе всю сложность процесса мышления. Да, действительно объемы компьютерной информации реальны. Но эти объемы характеризуют не количество информации в сообщениях как таковой, а количество ячеек машинной памяти, которые они занимают. Сегодня компьютеры перерабатывают в большинстве своем не саму информацию, а всего лишь содержимое ячеек своей памяти (а их можно заполнить чем угодно). Таким образом, вывод напрашивается сам: компьютеры не "осмысливают" содержимое информации. В отличие от компьютеров, для людей характерны исключительно осмысленные понятия. Образно можно сказать, что у людей процесс мышления происходит в душе, в то время как для машин ее не существует.
Из каких компонентов обычно строится система искусственного интеллекта, да и любого интеллекта вообще? В первую очередь ИИ - это совокупность "железа" и программного обеспечения для него. В качестве первого обычно выступает компьютер определенной конфигурации и обслуживающие механизмы (манипуляторы, видеокамеры, звуковые и другие датчики). В большей степени на "интеллектуальность" машины в целом влияет именно программная начинка. Именно она определяет степень "продвинутости" данного ИИ.

В электронной начинке ИИ в первую очередь присутствует огромное количество памяти, на основе которой и строятся все рассуждения и выводы. Понятно, что все знания из различных областей в память ИИ заложить невозможно, но сделать интеллектуальную систему в определенной области познания вполне возможно. Обычно человек изначально закладывает в систему минимальные познания о мире. Далее эти познания расширяются в процессе накопления опыта и вложения его человеком (пассивный путь) либо самой системой (активный путь) в результате ее адаптации к условиям окружающей среды. Однако компьютерная память представляет собой лишь простую совокупность файлов и папок. Память человека устроена гораздо более сложно - она оперирует не файлами и их группами, не клочками информации. Человеческая память - это память образов. Человеческую память можно сравнить с летящей кометой: позади - длинный "хвост" жизненного опыта, который со временем автоматически забывается и затирается новым; сама комета - это слой реальной ежесекундной памяти; тонкий передний слой - это туманные соображения (предвидение) человеческого будущего. Как видим, память систем ИИ пока в корне отличается от человеческой. Во вторую очередь сам логический процесс просчета ситуации происходит в устройстве обработки информации. Чаще всего это определенное программное обеспечение + центральный процессор компьютера. От возможностей этого центра обработки информации напрямую зависит производительность и активность ИИ.

Самым главным отличием программного обеспечения настоящего искусственного интеллекта от простых приложений заключается возможность "мыслить" образами. С помощью образного мышления сегодня стали доступны такие технологии, как сжатие и кодирование информации, обработка биометрических образов, оптимизация гаммы цветопередачи, образный поиск, анализ смысла изображений, автоматическая каталогизация информации, алгоритмы распознавания и классификации образов. Для человека примерами образов могут быть небо, облака, музыка, море, стихи и т.д. Способность восприятия внешнего мира в форме образов позволяет людям узнавать бесконечно большое число объектов и понимать друг друга независимо от национальной принадлежности. Процесс восприятия объекта как образа для машины имеет некоторые особенности. Обычно перед выделением образа (например, графического) заранее считается известным лишь то, что требуется разделить общность точек некоторого пространства на две или более областей, и что после разделения все точки будут принадлежать этим двум (или более) областям. При этом заранее известно только расположение точек исходной области (их примерные координаты). Далее происходит сам процесс разделения точек на области (образы) по каким-либо критериям (для изображения это будет смена цветов и контрастов). Иногда требуется обработать изображение так, чтобы точки были более явными для разделения (например, перевести цветное изображение в черно-белое) - это сделает чувствительность разделения выше (так работает большинство программ для распознавания текста). Если система сможет самостоятельно классифицировать и отфильтровывать не только ранее известные объекты, но и неизвестные (не зная их свойств, по внешнему виду), то этот процесс будет называться самообучением. Сегодня системы ИИ могут различать только немногочисленные образы в небольших заданных пространствах.

Важной особенностью ИИ сегодня должно стать их обучение. Над этой проблемой работают сегодня многочисленные ученые во всем мире. Обучение обычно определяется как процесс, в результате которого система постепенно приобретает способность отвечать нужными реакциями на определенные внешние воздействия. Сегодня существуют прототипы оборудования, способные обучаться простейшим механическим операциям (обработка деталей на станке, копирование человеческой походки). Однако достижения в сфере обучения ИИ пока продвигаются довольно низкими темпами и не поспевают за развитием электроники.
Для решения той или иной задачи ИИ сегодня необходим алгоритм решения (впрочем, как и любому человеку). Алгоритм - это точное предписание о выполнении в определенном порядке операций для решения определенной задачи. Нахождение алгоритма для человека или машины связано с тонкими и сложными рассуждениями. Эти рассуждения часто требуют изобретательности и творческого подхода, поэтому машина постоянно нуждается во взаимодействии с человеком за неимением вышеуказанных качеств. Машине не свойственен "метод тыка" - она сегодня всего лишь ищет варианты решения проблемы из прописанных в базе данных. Важную роль в функционировании ИИ выполняют функции анализа информации и накопления жизненного опыта. Наблюдая за детьми, мы убеждаемся, что большую часть знаний они получают путем обучения и общения с окружающим миром, а не в качестве заложенных в них заранее. Изобретение эффективного механизма самоанализа и самостоятельного накопления жизненного опыта поставит ИИ на значительно более высокий уровень по сравнению с современным.

Сегодня интеллектуальные программы наподобие Copernic или системы распознавания образов установлены практически на каждом ПК. Проанализируем существующие системы ИИ на примерах программ распознавания графических образов и речи. Если говорить о восприятии и обработке речи, то программное обеспечение от Dragon Systems практически уже решило этот вопрос. Speech SDK от Microsoft также позволяет обеспечить приемлемое качество диктовки текста. Устойчивое распознавание слов и целых фраз достигается после нескольких часов тренировки и адаптации к манере произношения пользователя. При этом качество распознавания близко к 95% (сравнимо с качеством распознавания речи у человека). В основе принципа действия подобных программ лежит математическая модель преобразования акустических сигналов и графических изображений в числовые последовательности, каждой из которых соответствует определенное слово или графическая информация из программного словаря (к примеру, так работают программы Cuneiform, Fine Reader). Однако, в отличие от человека, данные программы всего лишь УЗНАЮТ слово или изображение, но не ОСМЫСЛИВАЮТ его. Это отличие является пока непреодолимой пропастью между интеллектом компьютера и человека и не позволяет создать действительно ДУМАЮЩИЙ искусственный интеллект.

Реальные возможности и достоинства искусственного интеллекта

В последнее время можно проследить постепенное превращение программной инженерии в интеллектуальную инженерию, рассматривающую более общие проблемы обработки информации и предоставления знаний. Для определения реальных возможностей развития ИИ рассмотрим перспективные подходы к организации систем ИИ, а заодно и вплотную подойдем к возможностям искусственного интеллекта сегодня.

Нейронные сети. Искусственные нейронные сети пришли к нам из биологии. Они образованы из элементов, возможности которых аналогичны большинству элементарных функций биологического нейрона - нервной клетки. Нейроны в сети выстраиваются в цепи, соединяются. Искусственные нейронные сети демонстрируют большое число свойств, присущих мозгу человека. Они обучаются на основе опыта, обобщают свой опыт, способны выделять главное из поступающей информации. Способность нейронной сети к обучению впервые была исследована Дж. Маккалоком и У. Питтом в опытах 1943 года на созданной ими модели нейрона. Авторы описали принципы построение нейронных сетей. Позже, в 1962 году, Ф. Розенблатт предложил свою модель нейронной сети - перцептрон, а в 1986 г. Дж. Хинтон и его коллеги опубликовали статью с описанием модели нейронной сети и алгоритмом ее обучения, что дало толчок к эффективному изучению нейронных сетей. Если рассматривать строение искусственной нейронной сети, то проще сделать это на примере биологической модели. Нейрон состоит из нескольких входов (дендритов) и одного выхода (аксон). В теле нейрона происходит взвешенное суммирование возбуждения на входах (дендритах), обработка и изменение уровня сигнала на выходе (аксоне) в зависимости от результата обработки поступивших сигналов. Будучи соединенными определенным образом, нейроны образуют нейронную сеть. Для моделей, построенных по типу нейронных сетей человеческого мозга, характерно легкое распараллеливание алгоритмов и высокая производительность. С человеческим мозгом их сближает также еще одно очень важное свойство, напрочь отсутствующее у простых электронных машин: нейронные сети работают даже при условии неполной информации об окружающей среде, т.е., как и человек, они могут отвечать не только "да" или "нет", но и "не знаю точно, но скорее да". Наиболее яркий пример применения сетей - проект Smart Sensor Web военного научного агентства DARPA. Он представляет собой сеть разнообразных датчиков, работающих совместно на поле боя. Каждый объект - источник данных: визуальных, цифровых, электромагнитных, химических, инфракрасных. При использовании данной нейронной сети возможно распознавание целей, анализ и предсказание сбоев техники. Сейчас продолжается совершенствование методов синхронной работы нейронных сетей на параллельных устройствах. Нейронным сетям сегодня под силу распознавание сигналов, речи, изображений, поиск данных, финансовое прогнозирование, шифрование данных. Нейросетевой подход используется в большом количестве задач - для кластеризации информации из Интернета, для имитации и моделирования сложно устроенного человеческого мозга, для распознавания образов и др. К достоинствам нейронных сетей можно отнести самонастраиваемость, гибкость конфигурирования, достаточно высокую эффективность, самообучаемость. Коль уж заговорили об Интернете, то специалисты считают, что в будущем именно он будет определять уклад и занятия отдыхающего человека (цифровое телевидение, универсальная библиотека, игры и т.д.) и, вероятно, в конце концов станет бесплатным (либо условно платным). Сегодня системы ИИ активно используются и в Интернете: это поисковые машины, обладающие примитивными признаками интеллекта и способные в считанные секунды находить и предоставлять информацию (rambler.ru и др.); разнообразные интеллектуальные датчики, призванные посредством сети предупредить об ограблении или пожаре, и т.д. Среди наиболее известных сегодня нейронных сетей выделяют сети Хопфилда, нейронные сети с обратным распространением ошибки и стохастические нейронные сети.

В связи с тем, что в последнее время эффективность обработки информации требует высоких тактовых частот процессоров (а они, как известно, пока уперлись в свой реальный частотный потолок около 4 ГГц), все чаще для повышения эффективности обработки используется многоядерность. Распространение сетей и создание высокопроизводительных кластеров все чаще вызывает интерес к вопросам распределения вычислений: оптимальная загрузка процессоров, гибкое самоконфигурирование, балансировка ресурсов, максимальный самоконтроль. Как тут обойтись без искусственного интеллекта? В свете последних событий в голову приходит мысль о принципиально новых процессорах СЕLL, построенных по принципу многоядерности и обладающих колоссальной производительностью. Возможно, они способны будут в будущем заменить многие серверные сети на современных процессорах. Робототехника. У каждого человека есть стремление максимально облегчить свой труд. Робототехника - это весьма перспективное на сегодня развитие формы ИИ. Поскольку работу мышц можно заменить только работой других приспособлений, человек не преминул этим воспользоваться - на многих заводах вместо людей сегодня трудятся роботы. Первых роботов трудно было назвать интеллектуалами. Только в конце 60-х годов были сконструированы роботы, управлявшиеся компьютерами. К примеру, в результате разработки проекта "Промышленный интеллектуальный робот" в Японии в 1969 году был собран робот с элементами ИИ для выполнения сборочно-монтажных работ с визуальным контролем. Манипулятор робота имел 6 степеней свободы и был оснащен тактильными датчиками. Зрение робота было организовано посредством двух видеокамер, снабженных светофильтрами для распознавания цвета предметов. Робот был способен грубо определять область, занимаемую интересующим предметом, и грубо распознавать простые предметы. Постепенно характеристики роботов значительно улучшились, и сегодня точности их работы позавидует любой человек (достаточно вспомнить лазерные роботизированные механизмы для изготовления микросхем или процессоров). Фирмой Epson изобретены даже летающие прототипы роботов. Сегодня в США планируется к 2005 году перевести довольно большую часть вооруженных сил на роботизированную основу. Внимание общественности привлекают ежегодные соревнования роботов-машин, передвигающихся по пересеченной местности, пользуясь при этом только картой. Эти сложно организованные механизмы способны самостоятельно принимать решения по координации передвижения и имеют для этого в составе примитивный ИИ с датчиками наклона автомобиля, радиомаяком, компасом, дальномером, инфракрасными и другими датчиками мониторинга движения. В США последнее время ведутся разработки по машинному обучению, навигации роботов, логическому планированию их действий и т.д.

Экспертные системы. Сегодня общество интересуют системы принятия решений в реальном времени, средства хранения, извлечения, анализа и моделирования знаний, системы динамического планирования. Среди них уже сегодня имеются конкретные результаты:
DENDRAL - высокоинтеллектуальная система распознавания химических структур. Это старейшая из экспертных программ. Первые версии данной системы появились еще в 1965 году. Пользователь задает системе DENDRAL некоторую информацию о веществе, а также данные спектрометрии (инфракрасной, ядерного магнитного резонанса и масс-спектрометрии), и та в свою очередь выдает диагноз в виде соответствующей химической структуры. MICIN - экспертная система медицинской диагностики. Она разработана группой по инфекционным заболеваниям Стенфордского университета. Программа ставит соответствующий диагноз, исходя из представленных ей симптомов, и рекомендует курс медикаментозного лечения любой из диагностированных инфекций.
PUFF - система анализа нарушения дыхания человека. Она представляет собой MICIN, из которой удалили данные по инфекциям и вставили данные о легочных заболеваниях.
PROSPECTOR - система, созданная для содействия поиску коммерчески оправданных месторождений полезных ископаемых.
Машинное обучение и самообучение. Этому вопросу уделяется сегодня огромное, если не главное, внимание в сфере искусственного интеллекта. Существует множество алгоритмов машинного обучения. Один из самых распространенных - алгоритмы класса С4. Эти алгоритмы позволяют выстраивать сложное древо решений и анализировать его. С каждой ветвью древа ассоциируется определенный класс примеров решения проблемы. В процессе решения классы могут разбиваться на подклассы. Завершение работы алгоритма - принятие того или иного решения, удовлетворяющего потребностям задачи. Недостаток такого алгоритма - ограниченность примеров решения проблемы.

Интеллектуальный анализ данных и обработка статистической информации. Сравнительно новое направление применения ИИ. Сюда относят процесс обнаружения ИИ закономерностей в исходной информации, выделение этих закономерностей, построение определенной модели для анализа информации, а затем прогнозирование результатов исследования на будущее и представление в виде графической информации. Это весьма перспективное направление ИИ уже реально применяется на различных биржах и в маркетинговой деятельности.

Системы автоматического планирования поведения. Таковые реально применяются сегодня на космических кораблях при освоении космоса и в батискафах для изучения глубин морского дна. Одним словом, это та область применения ИИ, где не допускается присутствие человека в принципе либо его вмешательство должно быть незначительным. Современные системы планирования поведения - это устройства с высокой степенью автономности и детальным целенаправленным поведением.
Агентные системы - очень молодое направление ИИ. Под таковыми понимают специальные программы-агенты, нацеленные на исследование коллективной аудитории и обладающие автономностью (абсолютно самостоятельная программа), социальностью (способна общаться с человеком), реактивностью (способна воспринимать окружающую среду, адекватно реагировать на ее изменения) и активностью (агенты могут характеризоваться целенаправленность поведения и проявлять инициативу). Подобные программы представляют огромный интерес для коммерческой и промышленной деятельности (маркетинг, телевидение, реклама), в военном деле (системы управления войсками), в системах управления транспортом и электронными сетями, где уже успешно применяются.
Самоорганизующиеся СУБД. Эти базы данных способны гибко подстраиваться под профиль конкретной задачи и практически не требуют вмешательства извне.
Автоматический анализ языков. Сюда относят поиск по словарям, распознавание языков, перевод, выявление незнакомых слов, лексику, грамматику и т.д.
Медицинские системы для выполнения точных операций и консультирования врачей в сложных ситуациях; роботы-манипуляторы для проведения операций повышенной точности (например, на сетчатке глаза).
Создание полностью автоматизированных заводов с заменой людей (особенно работа в условиях повышенной опасности). Таковые прототипы уже давно имеются. Большинство поточных линий на современных заводах микроэлектронной и других промышленностей нуждаются всего лишь в нескольких операторах-настройщиках, а всю работу по сборке и упаковке продукции выполняют роботы.
Одна из интереснейших и полезных сторон применения ИИ - разработка игр, развлекательных программ и систем искусственного общения с человеком. Большую долю здесь занимает моделирование социального поведения, общения, человеческих эмоций, творчества. Это одно из сложнейших направлений разработки ИИ и в то же время - одно из самых перспективных.

Современные системы искусственного интеллекта способны освоить гораздо больше специальностей, чем простой человек, благодаря значительно большему числу разнообразных датчиков информации и приспособлений. Эти воспринимающие датчики были созданы по типу строения органов чувств человека. К примеру, система зрения человека организована следующим образом: глаз (оптико-воспринимающая часть системы) -> нервные передающие волокна -> воспринимающие и анализирующие участки головного мозга (зрительные бугры мозга и участки коры полушарий). Теперь сравните эту систему со зрительной системой роботов: камера (система линз + фоточувствительная матрица) -> провода, передающие сигнал -> контроллер материнской платы с софтом для декодирования и анализа зрительной информации. Сравните эти две схемы. Нашли разницу? По сути, ее почти нет, наблюдается практически стопроцентное сходство. Разница только в том, что системы ИИ сегодня, в отличие от человека, могут воспринимать инфракрасный свет, ультрафиолет, видеть в полной темноте, слышать во всем диапазоне звуковых волн, производить передвижения с очень высокой точностью (до микрона), чувствуют изменения электромагнитого поля, магнитного поля земли, давления, напряжения электричества, никогда не засыпают и не чувствуют усталости. Разработки ИИ применяется сегодня в качестве автономных секретарей, поисковых машин (google.ru в Интернете), планировщиков работ, профессиональных учителей, продавцов. Также предполагается использование в дальнейшем систем ИИ во всевозможных бытовых приборах: уборщиках помещений; агрегатах для приготовления, доставки и заказа пищи; автоматических водителях автомобилей и т.д.
Однако не следует думать, что ЭВМ или роботы смогут решать любые задачи. Учеными доказано существование таких типов задач, для решения которых невозможен единый эффективный алгоритм (к примеру, сложные жизненные ситуации). Человек часто методом "научного тыка" расширяет для себя зону познания о природе, открывает новые законы. Компьютерному искусственному интеллекту это абсолютно несвойственно. В связи с этим поговорим о недостатках современных систем искусственного интеллекта.

Недостатки и проблемы современного искусственного интеллекта

Сегодня мы имеем возможность наблюдать постоянный рост вычислительной мощности компьютеров. Означает ли это появление у них ИИ? Отнюдь! К сожалению, даже принципы работы человеческой психики сегодня остаются неясными. А поскольку ИИ изначально задумывался как прообраз человека, то создание его сопряжено с неизвестностью. Однако рост производительности ПК в сочетании с повышением качества алгоритмов обработки делает возможным применение различных научных методов на практике в различных сторонах жизни человечества. Рассмотрим основные проблемы, связанные с разработкой ИИ на практике.

Большинство современных разработок ИИ используют несколько типов понятий: да (хорошо) и нет (плохо). В математике и электронике это нормально, но в жизни точные понятия пригождаются редко. Поскольку изначально ИИ задумывается как человекоподобный интеллект, служащий дополнением человеку, то угодить этому самому человеку будет очень нелегко. Как, к примеру, машине понять депрессивное состояние или эйфорию человека? Понятия "веселый" и "грустный" для машины здесь никак не подходят.
Проблемы в разработке ИИ прослеживаются и на уровне формирования образов и образной памяти. Поскольку образы в мышлении человека взаимопроникают друг в друга, то формирование образных цепочек у людей не представляет сложности - оно ассоциативно. Файлы же, в противоположность образам, есть обособленные пакеты машинной памяти. В памяти человека поиск данных ведется не по самому содержимому памяти, а вдоль готовых цепочек ассоциативных связок. Компьютер же ищет только конкретные файлы и папки. Пример: для человека не проблема узнать лицо друга на фотографии, даже если он похудеет или поправится, т.к. это яркий пример ассоциативной памяти. Для машины это практически невозможно. Она не сможет отличить главное от второстепенного.

Для получения результата ИИ использует только определенную базу известных данных. Ему несвойственен эксперимент.
Проблема перевода с одного языка на другой, а также обучения машины языку. Если вы предложите современным программам-переводчикам (например, Promt) перевести любой абзац из книги на другой язык, то поймете, что качеством здесь и не пахнет. В результате вы получите простой набор слов. Почему? Потому, что для перевода целых предложений необходимо понимать смысл предложения, а не просто переводить слова. Современные ИИ-программы смысл в тексте выделять пока не могут (вероятно, потому, что посредником для перевода, скажем, с французского на русский, является бездушный машинный язык - язык единиц и нолей).
Простота математических расчетов. В последнее время многими ведущими специалистами в области ИИ внесено предложение по исключению из списка высокоинтеллектуальных задач простого алгебраического решения уравнений, т.к. для этого сегодня имеются стандартные последовательные алгоритмы расчета. Это не требует сложных, многоэтапных и часто непоследовательных интеллектуальных способностей. Распознавание текста, игра в шахматы, напротив, требуют разбиения процесса на части и поиска решения из многочисленных возможных вариантов. Более того: даже распознавание текста, игра в шахматы и шашки, распознавание звуков на сегодня успешно применяются на практике, и их не принято возводить в ранг проблем ИИ. Современные разработки, связанные с искусственным интеллектом, неспособны к самокопированию (размножению). Это действительно так. На современном этапе развития кибернетики и электроники абсолютно самостоятельное самокопирование роботов невозможно, необходимо хотя бы частичное (часто значительное) вмешательство человека. Однако для программ этот процесс абсолютно прост - что стоит утилите самостоятельно копироваться в другую директорию? Ярким примером может стать "болезнь" современного Интернета - компьютерные и мобильные вирусы. Они способны к бесконтрольному размножению и значительно портят нам жизнь.

Еще одна проблема на пути к созданию ИИ - отсутствие у оного всякого проявления воли. Как это ни странно звучит, но у современных ПК есть колоссальные возможности к сложным расчетам, но абсолютно отсутствуют какие-либо желания. Даже если вы снабдите свой ПК микрофоном и акустикой, это абсолютно не значит, что он начнет самостоятельно писать музыку или самопроизвольно запускать какие-либо приложения. Он не ленивый - просто у него нет желаний. Компьютеру все равно, кто с ним работает, зачем и с какой целью.

У современных прототипов ИИ отсутствуют стимулы к дальнейшему совершенствованию. Дело в том, что в природе на любой живой организм действует фактор естественного отбора, порождающий постоянное приспособление к условиям окружающей среды. Голод, стремление выжить и дать потомство - вот факторы, постоянно действующие на живой огранизм. Они действуют как стимул к дальнейшему совершенствованию. Мотивация большинства современных ИИ весьма примитивна: человек задал задачу - машина ее выполняет без вариантов и эмоций. Теоретически на мотивацию и совершенствование может повлиять введение обратных связей компьютер -> человек и создание улучшенной системы самообучаемости машины. Правда, это только теория - на практике же все оказывается намного сложнее. Однако подобная работа уже проводится. В качестве стимула выбрано элементарное чувство голода - предвестник скорого окончания энергетических ресурсов и, соответственно, существования машины. Американец С. Вилкинсон создал "гастроробота" по имени "Жуй-жуй". Машина питается сахаром, и основой ее поведения является исследование окружающего мира в поисках съестного. Тело "Жуй-жуя" состоит из трех тележек, а чувство голода является его постоянным спутником, поскольку аккумуляторы постоянно требуют перезарядки. Проблемой являются частые ошибки этого "зверя" в выборе продуктов питания.

Некоторая примитивность искусственных нейронных сетей. Искусственные нейронные сети демонстрируют сегодня удивительные преимущества, присущие человеческому мозгу. Они обучаются на основе личного опыта, обобщают происходящее, самоконфигурируются, извлекают главное из поступающей информации с лишними данными. Однако даже самые развитые искусственные сети не могут дублировать функции человеческого мозга. Реальный интеллект, демонстрируемый сегодня самыми сложно устроенными нейронными сетями, находится ниже уровня развития интеллекта дождевого червя. Неэффективность искусственного интеллекта в военных целях. В последнее время в СМИ довольно часто появляются новости о создании ИИ в военных целях. Однако в реальности перед создателями подобных машин-роботов стоят очень сложные и часто неразрешимые задачи. Прежде всего это недостатки систем автоматического распознавания, неспособных самообучаться и адекватно анализировать информацию в режиме реального времени (принимать нужные решения в нужную минуту). Такой боевой машине очень тяжело, а скорее всего - практически невозможно, будет отличить на поле боя своих от чужих (весьма забавная ситуация, не правда ли:)). Также пока не разработано алгоритмов работы подобных устройств в условиях незнакомой местности и резко изменяющейся ситуации. Подобные боевые единицы способны сегодня максимум к простому дистанционному управлению. Более выдающиеся результаты достигнуты военными в прикладных направлениях: точное распознавание речи и тембра голоса, разнообразные "детекторы лжи", создание консультационных систем (снижение однотипных действий и нагрузки на пилотов в режиме реального полета), системы низкоуровневого анализа изображения, получаемого от видеокамеры, и т.д. Помимо этого, сегодня создано достаточно большое количество приборов с подобием ИИ, призванных усовершенствовать работу вооруженных сил: разнообразные интеллектуальные сонары и радары для обнаружения целей, спутниковая система позиционирования для точного координирования локализации войск и их передвижения, разнообразные системы навигации в судоходстве.

Выводы

Сегодня продолжается внедрение логики в прикладные области и программы. Программ глобального масштаба, способных хоть в какой-то мере соответствовать реальному человеку, вести процесс разумного мышления и общения, пока нет и в ближайшем времени не предвидится (слишком много существует преград и неразрешимых проблем). Сегодня компьютер выполняет только точные указания, которые ему даст человек. При написании любого приложения программист пользуется языком высокого уровня, затем программа-транслятор переводит это приложение на машинный язык директив, который и понимает процессор компьютера. Поэтому становится понятно, что сам по себе компьютер к мышлению неспособен в принципе, но высокоуровневые программы относительно интеллектуальны.

Делая вывод из всего сказанного, можно сказать, что высокоинтеллектуальное мышление - это свойство не ВЫСОКООРГАНИЗОВАННОЙ МАТЕРИИ, а свойство ВЫСОКООРГАНИЗОВАННОЙ ДУШИ. Животные и человек способны ставить и решать задачи. Компьютеры - устройства неодушевленные. Их сегодня очеловечивают программисты, а машины лишь следуют их указаниям. К сожалению, как бы ни была сложна по устройству современная программа, какие бы сложные алгоритмы ни были бы в нее заложены, в конечном итоге она не сможет сделать ничего помимо того, что не предусмотрено ее автором. Возможно, в будущем что-то и изменится, но не сегодня...

Ученые пытаются приоткрыть завесу отдаленного будущего. Возможно ли создание искусственного интеллекта? Можно ли создать такие человекоподобные системы, которые смогут мыслить абстрактными образами, будут самокопироваться, самообучаться, корректно реагировать на изменения окружающей среды, обладать чувствами, волей, желаниями? Можно ли создать соответствующие алгоритмы? Сможет ли человечество контролировать такие объекты? К сожалению, ответов на эти вопросы пока нет. Остается надеяться на то, что, если искусственный интеллект можно создать в принципе, то рано или поздно он будет создан.