XIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2021

Аннотация:

В данной статье рассматривается два популярных мнения в области искусственного интеллекта, посредством анализа аргументов сторонников и противников идей А.Тьюринга.

Ключевые слова: тест Тьюринга, сторонники, противники, игра в имитацию, аргументы.

Annotation:

This article examines two popular opinions in the field of artificial intelligence, by analyzing the arguments of supporters and opponents of the ideas of A. Turing.

Keywords: Turing test, supporters, opponents, imitation game, arguments.

Идея создания искусственного интеллекта берет своё начало ещё с древних времен, так как человек всегда стремился облегчить свою жизнь, переложив часть своих обязанностей на специальные автоматизированные инструменты.

Актуальность создания и использование искусственного интеллекта в наши дни связана с рядом непростых проблем, которые приходится решать современному человечеству.

На сегодняшний день, благодаря науке, создание искусственного интеллекта стало возможным. Однако мнения ученых касаемо искусственного интеллекта разделились, т.к. ещё существует ряд проблем, решение которых пока невозможно найти научным путём. Ответ на вопрос «Способен ли искусственный интеллект мыслить подобно человеку?» остается открытым.

Несмотря на это, задача создания искусственного интеллекта не стала менее актуальной - создаются всё более и более усовершенствованные программы, максимально напоминающие по своему действию мыслительные процессы человека. Они значительно упростили наш быт, труд и играют большую роль в современной жизни и науке.

Для анализа существующих мнений в области искусственного интеллекта, во время мозгового штурма было принято решение смоделировать поиск доказательств, как сторонников, так и противников идей Тьюринга в CASE-средстве Erwin Process Modeler в нотации IDEF0. Композиция верхнего уровня модели представлена на рисунке 1.

Рисунок 1 – Процесс поиска док-в идеи теста Тьюринга

Далее было принято решение декомпозировать модель для более точного описания процесса поиска доказательств. Декомпозиция представлена на рисунке 2.

Рисунок 2 – Декомпозиция процесса поиска док-в идей теста Тьюринга

В результате декомпозиции было выделено 2 блока процесса – непосредственно сам анализ теста Тьюринга для поиска аргументов в защиту теста и подведение итогов выполненной работы. Для детального рассмотрения анализа была выполнена ещё одна декомпозиция соответствующего блока, которая представлена на рисунке 3.

Рисунок 3 – Декомпозиция процесса анализа теста Тьюринга

Сам анализ теста Тьюринга производился в 4 этапа.

Этап 1.

Было проведено обращение к различным ресурсам, определяющим детальное понятие теста Тьюринга и его понятия «игра в имитацию». В ходе понятия теста были определены следующие сопутствующие понятия, необходимы для полного понимая концепции теста:

Цель теста: определение возможности искусственного мышления, близкого к человеческому. Самый общий подход предполагает, что ИИ будет способен проявлять поведение, не отличающееся от человеческого, причём в нормальных ситуациях. Эта идея является обобщением подхода теста Тьюринга, который утверждает, что машина станет разумной тогда, когда будет способна поддерживать разговор с обычным человеком, и тот не сможет понять, что говорит с машиной (разговор идёт по переписке).

Понятие ИИ – свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. Задачи ИИ: использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами. Примеры: распознавание образов, голосов, лица.

Понятие ИИС – комплекс программных, лингвистических и логико-математических средств для реализации основной задачи – осуществления поддержки деятельности человека и поиска информации в режиме продвинутого диалога на естественном языке [1].

После ознакомления и определения понятия теста Тьюринга, было принято решение приступить к определению достоинств и недостатков теста.

Этапы 2 и 3.

Определение достоинств и недостатков теста Тьюринга

Были выявлены следующие достоинства:

Ширина темы. Сильной стороной теста Тьюринга является то, что можно разговаривать о чём угодно. Тьюринг писал, что «метод вопросов и ответов кажется подходящим для обсуждения почти любой из сфер человеческих интересов, которую мы хотим обсудить». Джон Хогеленд добавил, что «одного понимания слов недостаточно; вам также необходимо разбираться в теме разговора». Чтобы пройти хорошо поставленный тест Тьюринга, машина должна использовать естественный язык, рассуждать, иметь познания и обучаться. Тест можно усложнить, включив ввод с помощью видео, или, например, оборудовав шлюз для передачи предметов: машине придётся продемонстрировать способность к зрению и робототехнике. Все эти задачи вместе отражают основные проблемы, стоящие перед теорией об искусственном интеллекте.

Уступчивость и простота. Сила и привлекательность теста Тьюринга исходит из его простоты. Философы сознания, психологии в современной неврологии не способны дать определения «интеллект» и «мышление», насколько они являются достаточно точными и вообще применимы к машинам. Без такого определения, в центральных вопросах философии об искусственном интеллекте не может быть ответа. Тест Тьюринга, даже если и несовершенен, но по крайней мере, обеспечивает то, что это действительно может быть измерено. Как таковой, это является прагматическим решением трудных философских вопросов. Стоит отметить, что в советской психологии Выготский Л. С. и Лурия А. Р. дали вполне чёткие определения «интеллекта» и «мышления».

Были выявлены следующие недостатки:

Поведение человека и разумное поведение. Направленность теста Тьюринга ярко выражена в сторону человека. Проверяется только способность машины походить на человека, а не разумность машины вообще. Тест неспособен оценить общий интеллект машины по двум причинам: иногда поведение человека не поддаётся разумному толкованию; Некоторое разумное поведение не присуще человеку. По сути, тест требует, чтобы машина обманывала: какой бы умной ни была машина, она должна притворяться не слишком умной, чтобы пройти тест. Если же машина способна быстро решить некую вычислительную задачу, непосильную для человека, она по определению провалит тест.

Реальный интеллект и имитируемый интеллект

Непрактичность

Таким образом после выявления достоинств и недостатков было принято решение, приступить к 4 этапу – аргументации в защиту и против экспериментов теста Тьюринга.

Этап 4.

Аргументы в защиту Теста:

Для начала, стоит определиться с тем, что такое мышление. Как человек мыслит? Физический и химический процесс? Что вкладывается в это понятие. Мыслить – рассуждать над решением возникшей проблемы/задачи исходя из наших базовых знаний, опыта и полученных данных в ходе постановки задачи. Если это так, то машина определенно может мыслить. 

В основе творчества тоже лежат знания об определенной области. Человек думает, что создает нечто принципиально новое, но так или иначе продукт его творчества базируется на тех знаниях и опыте, которые были в него «заложены».

Машины неспособны испытывать эмоции, но и человек не всегда способен на это (например, люди с синдромом деперсонализации). В этом случае человек более-менее успешно имитирует их, принимая во внимание реакции окружающих людей. То есть внешне отображает эмоции, но не испытывает их.

Ассоциативное мышление тоже не проблема для современных машин. Ассоциативное поле машина строит, как и человек, основываясь на «прочитанном» и собственной жизни (лог-файлы).

Желания человека, что как не цель? Машины умеют ставить перед собой цели, даже если это не явно прописано в коде. Например, при игре в шахматы, анализируя сыгранные партии, машина может определить, что некоторая расстановка фигур на поле быстрее приводит к победе. В таком случае машина стремиться привести игру к такой расстановке.

Аргументы против эксперимента Тьюринга

Машина не имеет сознания. Это возражение особенно ярко выражено в выступлении профессора Джефферсона на Листеровских чтениях за 1949 год. «До тех пор, пока машина не сможет написать сонет или сочинить музыкальное произведение, побуждаемая к тому собственными мыслями и эмоциями, а не за счет случайного совпадения символов, мы не можем согласиться с тем, что она равносильна мозгу, т. е. что она может не только написать эти вещи, ной понять то, что ею написано. Ни один механизм не может чувствовать (а не просто искусственно сигналить, для чего требуется достаточно несложное устройство) радость от своих успехов, горе от постигших неудач, удовольствие от лести, огорчение из-за совершенной ошибки, не может быть очарованным противоположным полом, не может сердиться или быть удрученным, если ему не удается добиться желаемого».

Возражения, исходящие из того, что машина не все может выполнить. Машины безобразны, каждая из них создана для того, чтобы выполнять весьма ограниченные задачи, и если необходимо сделать нечто иное, они бесполезны, вариации их поведения крайне незначительны и т. д. и т. п. Естественно, человек делает вывод, что все это является необходимыми особенностями всех машин в целом. Многие из этих ограничений связаны с очень маленькой емкостью памяти большинства машин.

Машина не способна создать новые знание. Наиболее подробные сведения, берутся из воспоминаний леди Лавлейс. В них она высказывает такую мысль: «Аналитическая машина не претендует на то, чтобы создавать что-то действительно новое. Машина может выполнить все то, что мы умеем ей предписать». Один из вариантов аргумента госпожи Лавлейс — это утверждение, гласящее, что машина «никогда не может создать ничего подлинно нового» [2].

Возражение с точки зрения неформальности поведения человека. Невозможно выработать правила, предписывающие, что именно должен делать человек во всех случаях, при всех возможных обстоятельствах. Например, пусть имеется правило, согласно которому человеку следует остановиться, если включен красный свет светофора, и продолжать движение, если свет зеленый; но как быть, если по ошибке оба световых сигнала появятся одновременно? По-видимому, безопаснее всего остановиться, или пойти, или перейти дорогу в другом месте. Данное поведение человека обусловлено его неформальностью. При подобной ситуации машина будет действовать согласно написанному алгоритму, ее действия будут предопределены.

Возражение с точки зрения сверхчувственного восприятия. Телепатия, ясновидение, способность к прорицанию и психокинезис. Данные сверхчувствительные восприятия способны испытывать только люди. Исходя из истории данные состояния не были изучены до конца, но было установлено что некоторые происходят из-за изменений в головном мозге. Данные чувства никак не способна чувствовать машина, т.к сверхчувствительное восприятие не является алгоритмом или сбоем системы, это то что происходит на подсознательном уровне человека.

Таким образом, база аргументов была собрана и поиск аргументов теоретически закончен. Исходя из полученных сведений можно сделать вывод, что на текущий момент единого ответа на вопрос «Может ли машина мыслить, как человек?» - нет, все аргументы и доводы пока не удалось доказать.

Список литературы:

Интеллектуальные информационные системы и технологии: Монография / А.В. Остроух, Н.Е. Суркова. – Красноярск: Научно-инновационный центр, 2015. – 370 с.

D. R. Hartee , Calculating Instruments and Machines, New York, 1949

Учебно-методическое пособие: Общая и логическая теория автоматов [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.etheroneph.com/files/can_the_machine_think.pdf

Код для цитирования: Скопировать