Искусственный интеллект и человеческое мышление

Искусственный интеллект - это специальная область науки, опираю­щаяся на информатику и другие дисциплины; ее главной задачей является разработка таких программ, которые придали бы компьютеру интеллект.

Существуют два подхода к проблеме искусственного интеллекта. Чаще всего исследователи используют подход «сверху вниз», при кото­ром разрабатываются экспертные системы, или «мыслящие Машины». Такие машины представляют собой настоящий электронный мозг, способный формулировать правила организации знаний, создавать ги­потезы и сопоставлять их с реальной действительностью с целью выработки новых решений. Второй подход-это путь «снизу вверх». При этом ученые разрабатывают системы, улавливающие различные виды информации (по типу глаза или уха), соединяют эти системы с обу-

Адаптация и творчество 475

чающимися сетями и с помощью таких моделей пытаются понять, как действует мозг при декодировании и интерпретации входных данных.

По мнению Моравеца (Университет Карнеги - Меллона), об «ис­кусственном интеллекте» можно будет по-настоящему говорить только тогда, когда эти два подхода, развивающиеся пока независимо, объе­динятся.

1. Мыслящие машины. Компьютеры, о которых мы до сих пор говорили, -это обычные электронные вычислительные машины, дей­ствующие по принципу цифровой обработки информации. Они имеют, с одной стороны, блок памяти, а с другой - обрабатывающее устройство; эти два блока по программе, составленной человеком, обмениваются двоичными сигналами, каждый из которых может принимать значения либо «да», либо «нет». Даже для таких машин уже созданы экспертные системы, благодаря которым они работают по меньшей мере так же эффект эффективно, как лучшие специалисты различных областей человеческого знания..

В последние годы некоторые биофизики -например, Хопфилд из Калифорнийского технологического института, -заинтересовались раз­работкой так называемых нейрокомпьютеров, функционирование ко­торых гораздо ближе к работе человеческого мозга. Такие компьютеры состоят из сетей, образованных соединенными между собой кремние­выми «нейронами». Роль синапсов здесь играют сопротивления в местах контактов между «нейронами». Преимущество таких сетей состоит в том, что им не обязательно нужно обладать всеми входными данными, чтобы предложить возможное решение проблемы. Их память, как и наша, функционирует по ассоциативному принципу: эти машины способны ассоциировать неполную входную информацию с информа­цией, уже имеющейся в памяти, и благодаря этому могут формулиро­вать вероятные ответы гипотетического характера («может быть...»). Память диффузно распределена по всей нейронной сети, и при уничто­жении части этой сети она не разрушается, а становится лишь менее четкой или более подверженной ошибкам.

С помощью подобной сети из нескольких десятков искусственных нейронов, соединенных с матрицей фоточувствительных элементов, Хопфилд смог добиться распознавания, например, буквы А независимо от конкретного варианта ее написания. Именно так ребенок усваивает алфавит. Для этого Хопфилду достаточно было сделать так, чтобы сеть сама могла изменять сопротивление своих связей при каждом предъяв­лении буквы А, написанной несколько различными способами. На одиннадцатом предъявлении машина распознала букву А за долю секунды.

Сайновски и Розенберг из Университета Джонса Гопкинса достигли еще большего: их машина NETtalk за одну ночь усвоила 1000 слов, прочитанных вслух из текста на английском языке. При использовании классических методов программирования это потребовало бы несколь­ких лет.

476 Глава 9

Подобные сети способны обучаться самостоятельно, и им не надо указывать, верен или неверен их ответ. Машине достаточно лишь запомнить состояние сети при предъявлении ей той или иной инфор­мации (например, буквы А), и тогда конфигурация, характерная для этой информации, автоматически воспроизводится при ее новом предъяв­лении. Такие сети способны в рекордное время выявить из 10³² воз­можных вариантов наиболее краткий путь, соединяющий между собой 30 точек (обычный компьютер решал бы такую задачу несколько дней). Ученые рассматривают уже возможность строить сети, разделенные, подобно мозгу, на области, у каждой из которых будет своя специ­фическая функция. Это позволит решать задачи вроде только что упомянутой за минимальное время, причем число точек может до­стигать 1000.

 

2. Сенсоры. Некоторых исследователей особо заинтересовал второй подход -путь «снизу вверх». Они пытаются создать машины, способные видеть и слышать. В качестве примера можно привести кремниевую «сетчатку», разработанную Карвером Мидом (Mead) из Калифорний­ского технологического института. Эта сетчатка представляет собой сеть из 100 тысяч транзисторов, собранных в микросхеме размером в не­сколько квадратных миллиметров. В этом устройстве имеются фото­чувствительные датчики, соединенные с несколькими слоями «нейро­нов», каждый из которых выполняет вполне определенную роль (как и в сетчатке животного; см. приложение А). Такая сеть преобразует входную информацию в электрические сигналы, и это позволяет не­прерывно и в режиме реального времени регистрировать изменения яркости и перемещения световых пятен. Далее устройство по кадрам анализирует входную картину, включая перемещения объектов и все изображение в целом (что обычная камера делать не может). Была разработана также «улитка» (для анализа звуков), более эффективная, чем у низших животных, обладающих этим органом. Кроме того, как уже говорилось выше (досье 8.1), Псалтис разрабатывает световые нейрокомпьютеры, в которых информация памяти записывается на голографические пластинки.

Таким образом, остается лишь соединить выходы подобных сен­соров с обучающейся сетью, играющей роль мозга и способной исполь­зовать получаемую информацию и вновь подавать ее в сеть, т.е. функционировать так же, как живые нервные клетки. Возможно, это уже дело ближайшего будущего.