Гносеологические проблемы искусственного интеллекта. Реферат. Философия.
💣 👉🏻👉🏻👉🏻 ВСЯ ИНФОРМАЦИЯ ДОСТУПНА ЗДЕСЬ ЖМИТЕ 👈🏻👈🏻👈🏻
Вы можете узнать стоимость помощи в написании студенческой работы.
Помощь в написании работы, которую точно примут!
Похожие работы на - Гносеологические проблемы искусственного интеллекта
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Нужна качественная работа без плагиата?
Не нашел материал для своей работы?
Поможем написать качественную работу Без плагиата!
Министерство образования и науки Российской Федерации
Государственное образовательное учреждение высшего и профессионального образования «Сибирский федеральный университет»
на тему: ГНОСЕОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
ГЛАВА 1. ПОНЯТИЕ ТЕРМИНА «ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ» И ЕГО СПЕЦИФИКА
.1 Понятие искусственного интеллекта
.2 Исследования искусственного интеллекта
ГЛАВА 2. ПРОБЛЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ГНОСЕОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
.1 Проблематика искусственного интеллекта
.2 Подходы и концепции к решению проблем искусственного интеллекта
Искусственный интеллект в современном мире является одним из наиболее перспективных направлений, имеющим собственную научную и философскую специфику и проблематику. Отсюда основные направления человеческой деятельности: кибернетика, лингвистика, психология, философия, математика, инженерия и другие, - которые занимаются решением многих проблем, связанных с искусственным интеллектом. Исследование и решение научных и философских проблем, связанных с искусственным интеллектом, позволят ответить на многие основополагающие вопросы, связанные с дальнейшими путями развития научной мысли, с влиянием достижений в области компьютерной вычислительной и робототехники, информационных технологий на жизнь человечества в будущем. Отсюда появляются и начинают свое развитие новые методы перспективных научных междисциплинарных исследований, формируется новый взгляд на роль различных научных результатов, а также возникает философское осмысление этих результатов.
Следуя нейрофизиологии и последним научным разработкам в области изучения способностей человеческой физиологии, мозг человека содержит огромное число уникальных в своем роде «вычислительных» узлов - нейронов, структурно-функциональных единиц нервной системы, имеющих сложное строение. В организме человека таких единиц насчитывается не менее ста миллиардов. Новейшие же вычислительные системы стремительно приближаются по своим возможностям к человеческому мозгу, однако, будучи уникальным явлением природы, мозг намного превосходит любую из существующих вычислительных систем. Тем не менее, искусственные нейронные сети контролируют сложнейшие системы управления и слежения, распознают изображения, возможным стало создание интеллектуальных автопилотов. Активно занимаются системами искусственного интеллекта области, издавна считавшиеся прерогативой человека: например, стратегии, логические игры и многое другое. В этих условиях приобретает особую значимость рассмотрение основных философских вопросов, связанных с искусственным интеллектом. Очевидным также представляется и то, что возможно ответное влияние искусственного интеллекта и искусственной жизни на философские проблемы человеческого мышления и на жизнь человека в целом. Понятие искусственного интеллекта не имеет однозначного определения, но возможно выделение нескольких наиболее важных аспектов искусственного интеллекта. Во-первых, это вопрос о том, что такое искусственный интеллект, ведь определение понятия обусловливают предмет, цели и методы. Во-вторых, интеллект подразумевает активные действия с информацией, например, ее обработку, поэтому существенной является проблема представления знаний в системах искусственного интеллекта. В-третьих, существовали и существуют до сих пор различные подходы к решению вопросов, связанных с созданием интеллектуальных систем, и их рассмотрение и изучение позволяет выделить многие аспекты данной проблемы. Наконец, большое значение имеет обеспечение адекватного взаимодействия искусственного интеллекта с человеком на естественном языке либо языке, используемым человеком в области программирования, так как при этом значительно облегчается ведение диалога с системами искусственного интеллекта.
В современной науке представления о том, возможен ли искусственный интеллект, существенно разнятся, то есть имеется определенная конфронтация в научных кругах по поводу того, каким он видится, как объяснить его устройство, как определить его отношение к человеческому интеллекту и какую роль искусственный интеллект сыграет в человеческой истории. С позиций наиболее консервативных ученых, искусственный интеллект принципиально невозможен. Тем не менее, разработки в области создания систем искусственного интеллекта являются в настоящее время одним из приоритетных направлений в науке.
ГЛАВА 1. ПОНЯТИЕ ТЕРМИНА «ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ» И ЕГО СПЕЦИФИКА
.1 Понятие искусственного интеллекта
В понятие «искусственный интеллект» может вкладывается различный смысл: это может быть как признание наличия интеллекта у электронных вычислительных машин, которые выполняют логические и вычислительные операции, так и отнесение к «интеллектуальным» только таких систем, которые способны решить весь комплекс задач, осуществляемых человеком, или еще более широкую их совокупность.
Одно понимание сути искусственного интеллекта отталкивается от сходства процессов, происходящих в технической системе или в программах, с мышлением человека. То есть если система способна решать задачи, решаемые человеком при помощи интеллекта, то такую систему можно назвать «системой искусственного интеллекта». Однако этого недостаточно, так как создание традиционных программ для ЭВМ - это интеллектуальная деятельность человека (программиста). Вопрос о том, какие задачи, решаемые техническими системами, можно рассматривать как конституирующие искусственный интеллект, остается открытым. Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо дать определение понятию «задача». С позиций психологии, задача тесно связана с понятием «мышление»: психологи подчеркивают, что задача существует, когда есть работа для мышления, то есть когда имеется цель, но не ясны средства к ее достижению. Их и необходимо определить посредством мышления. Математик Д. Пойа на этот счет выразился следующим образом:
«...трудность решения в какой-то мере входит в само понятие задачи: там, где нет трудности, нет и задачи».
Если человек имеет средство, при помощи которого он может осуществить свое желание, то задачи не возникает. Если у человека имеется алгоритмом решения задачи и физическая возможность его реализации, то задачи уже не существует. Задача тождественна проблемной ситуации, и решается она посредством преобразования последней. В ее решении участвуют не только условия, которые непосредственно заданы. Человек использует любую находящуюся в его памяти информацию, имеющуюся в его психике и включающую фиксацию разнообразных законов и связей. Если задача не является мыслительной, то она решается компьютером, что не позволяет выявить признаки искусственного интеллекта. Интеллектуальная часть уже выполнена человеком, и машина выполняет только ту часть работы, которая не требует участия мышления.
Недостатком такого понимания является главным образом его антропоморфизм. Задачи, решаемые искусственным интеллектом, целесообразно определить так, чтобы в них не присутствовал человек (как активный участник). Именно такой способ выработки схем внешних действий, но не действия по командам, является существенной характеристикой любого интеллекта. Отсюда следует, что к системам искусственного интеллекта относятся такие системы, которые, используя заложенные в них правила переработки информации, вырабатывают новые схемы целесообразных действий на основе анализа моделей среды, хранящихся в их памяти.
Способность к перестройке моделей в соответствии с вновь поступающей информацией является свидетельством более высокого уровня искусственного интеллекта. Многие исследователи считают наличие собственной внутренней модели мира у технических систем явной предпосылкой их «интеллектуальности». Формирование такой модели связано с преодолением синтаксической односторонности системы и переходом к семантике.
Таким образом, специалисты выделяют такие особенности систем искусственного интеллекта как: наличие в них собственной внутренней модели внешнего мира; способность накопления знаний; способность к дедукции; умение оперировать в ситуациях, связанных с различными аспектами нечеткости (в том числе «понимание» естественного языка); способность к диалогу с человеком; адаптация. Однозначно сказать, все ли эти условия необходимы для признания системы «интеллектуальной», нельзя, так как исследователи по-разному объясняют понятие «интеллектуальности» системы. В реальных же исследованиях признается абсолютно необходимым наличие внутренней модели мира.
П. Армером была выдвинута мысль о «континууме интеллекта». Различные системы могут сопоставляться не только как имеющие и не имеющие интеллекта, но и как развитые или слаборазвитые. При этом целесообразным становится разработка такой системы шкалирования уровня интеллекта, которая бы учитывала степень развития каждого из его необходимых признаков. А. Тьюринг предложил в качестве критерия, определяющего, может ли машина сама мыслить, «игру в имитацию». Согласно этому критерию, машина может быть признана мыслящей, если человек, ведя с ней диалог по достаточно широкому кругу вопросов, не сможет отличить ее ответов от ответов человека. Этот критерий, однако, подвергся критике из-за того, что Тьюринг приравнял способность мыслить и решать задачи переработки информации. «Игра в имитацию» не может без тщательного предварительного анализа мышления как целостности быть признана критерием способности машины к мышлению.
В. М. Глушков, следуя Тьюрингу, считал, что устройство, созданное человеком, может представлять собой искусственный интеллект, если, ведя с ним достаточно долгий диалог по более или менее широкому кругу вопросов, человек будет не в состоянии различить, разговаривает он с разумным живым существом или устройством. Если учесть возможность разработки программ, специально рассчитанных на введение человека в заблуждение, то нужно говорить не просто о человеке, а о специально подготовленном эксперте. Этот критерий не противоречит перечисленным выше особенностям системы искусственного интеллекта.
Отсюда возникает вопрос о том, что понимал Глушков под «достаточно широким кругом вопросов». На начальных этапах разработки проблемы искусственного интеллекта ряд исследователей, особенно занимающихся эвристическим программированием, ставили задачу создания интеллекта, успешно функционирующего практически в любой сфере деятельности. Это так называемый «общий интеллект». Сегодня работы ведутся над созданием «профессионального искусственного интеллекта» - систем, решающих интеллектуальные задачи в узкой области: например, управление портом, интегрирование функций, решение дифференциальных уравнений, доказательство теорем и так далее. Тогда «достаточно широкий круг вопросов» должен пониматься как соответствующая предметная область.
Исходным пунктом рассмотрения искусственного интеллекта является определение системы, решающей мыслительные задачи. Перед нею ставятся и задачи, которые люди обычно не считают интеллектуальными, поскольку при их решении человек сознательно не прибегает к перестройке проблемных ситуаций (например, задача распознания зрительных образов). Так как в решении таких задач на неосознанном уровне участвует модель среды, хранящаяся в памяти, то эти задачи, в сущности, являются интеллектуальными. Значит, и система, решающая ее, может считаться интеллектуальной.
Теория искусственного интеллекта при решении многих задач сталкивается с гносеологическими проблемами. Одна из таких проблем состоит в вопросе теоретической доказуемости возможности или невозможности искусственного интеллекта. На этот вопрос существует две точки зрения: одни исследователи считают математически доказанным, что компьютер способен выполнить любую функцию, осуществляемую естественным интеллектом; другие, наоборот, считают доказанным, что существуют проблемы, решаемые человеческим интеллектом, принципиально недоступные ЭВМ.
1.2 Исследования искусственного интеллекта
Интеллекта требуют такие виды умственной деятельности человека, как написание программ, решение математических задач или ведение диалога. На протяжении последних десятилетий было построено несколько типов компьютерных систем, способных выполнять такие задачи. Имеются также системы, способные диагностировать заболевания, планировать синтез сложных синтетических соединений, решать дифференциальные уравнения в символьном виде, анализировать электронные схемы, распознавать человеческую речь. Можно сказать, что такие системы обладают искусственным интеллектом. При реализации интеллектуальных функций присутствует информация, называемая знаниями: сами интеллектуальные системы являются системами обработки знаний.
В настоящее время в исследованиях по искусственному интеллекту выделились несколько основных направлений (см. табл. 1).
Таблица 1. Направления исследования искусственного интеллекта
№НазваниеХарактеристика1.Представление знанийРешаются задачи, связанные с формализацией и представлением знаний в памяти системы искусственного интеллекта. Разрабатываются специальные модели представления и языки описания знаний, внедряются различные типы знаний. Проблема представления знаний является одной из основных проблем для системы искусственного интеллекта, так как функционирование такой системы опирается на знания о проблемной области, которые хранятся в ее памяти.2.Манипулирование знаниями«Обучение» системы искусственного интеллекта оперированию знаниями. Разработка способов пополнения знаний на основе их неполных описаний, создание методов достоверного и правдоподобного вывода на основе имеющихся знаний, предложение модели рассуждений, опирающихся на знания и имитирующих особенности человеческих рассуждений. Манипулирование знаниями очень тесно связано с представлением знаний, и разделить эти два направления можно лишь условно.3.ОбщениеОсновные задачи направления: проблема понимания и синтеза связных текстов на естественном языке, понимание и синтез речи, теория моделей коммуникаций между человеком и системой искусственного интеллекта. На основе исследований в этом направлении формируются методы построения лингвистических процессов, вопросно-ответных, диалоговых и других систем, целью которых является обеспечение условий для общения человека с системой искусственного интеллекта.4.ВосприятиеРазработка методов представления информации о зрительных образах в базе знаний, создание методов перехода от зрительных сцен к их текстовому описанию и методов обратного перехода, создание средств, порождающих зрительные сцены на основе внутренних представлений в системах искусственного интеллекта.5.ОбучениеРазрабатываются методы формирования условий задач по описанию проблемной ситуации или по наблюдению за ней, методы перехода от известного решения частных задач (примеров) к решению общей задачи, создание приемов разбиения исходной задачи на более мелкие и уже известные для систем искусственного интеллекта.6.ПоведениеДля действия систем искусственного интеллекта в некоторой окружающей среде, необходимо разрабатывать некоторые поведенческие процедуры, которые позволили бы им адекватно взаимодействовать с окружающей средой, другими системами и людьми. Это направление также разработано еще очень слабо.
Специалисты в области исследования искусственного интеллекта подчеркивают, что совершенствование интеллектуальных систем (информационно-поисковых систем высокого уровня, диалоговых систем, базирующихся на естественных языках, интерактивных человеко-машинных систем, используемых в управлении, проектировании, научных исследованиях) во многом определяется тем, насколько успешно будут решаться задачи представления знаний. Перед теми, кто занимается проблемой представления знаний, встает вопрос о том, что такое знание, какова его природа и основные характеристики. В связи с этим предпринимаются попытки дать такое определение знания, из которого можно было бы исходить в решении задач представления знаний в компьютерных системах.
Представлению данных присущ пассивный аспект, в то время как в теории искусственного интеллекта особо подчеркивается активный аспект представления знаний: приобретение знания должно стать активной операцией, позволяющей не только запоминать, но и применять усвоенные знания для рассуждений на их основе. Использование символического языка (например, языка математической логики) позволяет формулировать описания в форме, близкой и к обычному языку, и к языку программирования.
Проблема представления знаний связана с переходом исследований в этой области в совсем иную фазу: речь идет о создании практических (экспертных) систем, применяемых в науке. Создание таких систем требует интенсификации усилий по формализации знания, накопленного в соответствующей науке. Представление знаний связывается также с определенным этапом в развитии математического обеспечения компьютера. Если на первом этапе доминировали программы, а данные играли вспомогательную роль, то на дальнейших этапах роль данных возрастала, а их структура усложнялась. В итоге появились абстрактные типы данных, обеспечивающие возможность создания такой структуры данных, которая была бы более удобна при решении задачи. Развитие структур данных привело к их качественному изменению и к переходу от представления данных к представлению знаний. Уровень представления знаний отличается от уровня представления данных не только более сложной структурой, но и существенными особенностями: интерпретируемость, наличие классифицируемых связей, наличие ситуативных отношений. Для уровня знаний характерны и такие признаки, как наличие специальных процедур обобщения, пополнения имеющихся в системе знаний других процедур.
Рассматривая компьютер в гносеологическом плане в качестве посредника в познании, имеет смысл абстрагироваться от собственно «железной части» компьютера и рассматривать всю компьютерную систему как сложную систему взаимосвязанных и самостоятельных моделей. Такой подход не только соответствует рассмотрению компьютерных систем в информатике, но является и гносеологически оправданным. Важнейшие философские аспекты проблем, возникающих в связи с компьютеризацией различных сфер жизни человека, требуют для своего исследования обращения к знаковым составляющим компьютерных систем.
Введением термина «знание» предполагает появление понятия «осознаваемости», то есть «понимания» своих интеллектуальных возможностей. В свою очередь, это означает не что иное, как рефлексию.
Философская приемлемость проблематики искусственного интеллекта была обусловлена лежащим в ее основе представлением о том, что «порядок и связь идей те же, что порядок и связь вещей». Создать структуру, воспроизводящую «мир идей», означало бы попросту создать структуру, изоморфную структуре вещественного мира. Эта модель интерпретировалась как компьютерная модель человеческих знаний о мире. Процесс человеческого мышления интерпретировался в компьютере как машинный поиск таких трансформаций модели, которые должны были перевести компьютерную модель в определенное конечное состояние. Для этого система искусственного интеллекта нуждалась в знаниях о том, как осуществлять трансформации состояний модели, приводящие к заранее заданной цели (состоянию с определенным набором свойств). Поначалу было распространено убеждение в способности компьютера к самостоятельному исследованию хранящейся в нем модели.
Такая предполагаемая «способность» компьютера интерпретировалась как возможность машинного творчества, как основа создания «умных машин». Несмотря на то, что в разрабатывавшихся системах достижение цели осуществлялось на основе человеческого опыта при помощи алгоритмов, идеи построения самообучающихся систем казались вполне перспективными. Лишь в 80-х годах прошлого столетия с осознанием значимости проблемы использования в интеллектуальных системах человеческих знаний о действительности стали разрабатываться базы знаний и методов извлечения личных знаний экспертов.
С развитием данного направления и возникла идея рефлексивного управления. Рефлексивное управление - это передача информации, воздействующей на имеющийся у объекта образ мира. Именно шахматные программы поначалу оказались столь важными для отработки методов искусственного интеллекта.
Возникает закономерный вопрос: стоит ли считать рефлексию неотъемлемой частью систем искусственного интеллекта? Ответ можно сформулировать следующим образом. Как и любая компьютерная программа, наделенная средствами самодиагностики, системы искусственного интеллекта должны контролировать происходящие процессы, внешние и внутренние. Может показаться, что в этом смысле будет достаточной развитая структура обратных связей. Обратная связь лишь предоставляет данные, но не интерпретирует их. Норберт Винер в своей книге «Кибернетика, или управление и связь в животном и машине» привел пример нарушения нервной системы людей и его последствия. Так, люди с нарушением системы ориентации собственных конечностей в пространстве должны были визуально контролировать свои действия. Это было типичное нарушение обратной связи. Рефлексия же подразумевает анализ полученной картины.
Анализ функционирования собственной модели, контроль над ее состоянием, прогнозирование состояния есть реализация рефлексии. С применением языков программирования высокого уровня, позволяющих формулировать цели и строить логические выводы достижимости этих целей, задача реализации рефлексии может быть частично решена. С их помощью возможно построение некоторой метаструктуры, позволяющий оценивать поведение предыдущего. Однако, при рассмотрении термина «глубокая рефлексия» или «многоуровневая рефлексия» встает проблема построения моделей самой системой. Здесь на помощь приходят абстрактные типы данных. Они позволяют оперировать структурами данных любой конечной сложности. Таким образом, считать интеллектуальную систему полноценной без умения оценивать и «понимать» свои действия, то есть рефлексировать, нельзя. Более того, рефлексию следует считать одним из главных инструментов построения поведения систем, так как она является необходимым условием существования интеллектуальной системы.
ГЛАВА 2. ПРОБЛЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ГНОСЕОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
.1 Проблематика искусственного интеллекта
Раскрытие роли таких познавательных орудий, как категории, специфическая семиотическая система, логические структуры, ранее накопленное знание возможно, проведя гносеологический анализ проблемы искусственного интеллекта. Категории обнаруживаются не через исследования физиологических или психологических механизмов познавательного процесса, а выявляются в знании и его языковом выражении. Орудия познания, формирующиеся в результате практической деятельности, необходимы для любой системы, которая выполняет функции абстрактного мышления, безотносительно к ее конкретному материальному субстрату и структуре. Поэтому, чтобы создать систему, выполняющую функции абстрактного мышления, формирующую адекватные схемы внешних действий в изменяющихся средах, необходимо наделить такую систему этими орудиями. Развитие систем искусственного интеллекта уже давно идет по этому пути, хотя степень продвижения в данном направлении в отношении каждого из указанных познавательных орудий неодинакова.
Чаще всего системы искусственного интеллекта используют формально-логические структуры, что объясняется их неспецифичностью для мышления и алгоритмическим характером. Это дает возможность относительно легкой их технической реализации. Однако и здесь имеются свои сложности. В системах искусственного интеллекта еще слабо используются модальная, императивная, вопросная и иные логики, функционирующие в интеллекте человека и не менее необходимы для успешных познавательных процессов, чем давно освоенные логикой формы вывода. Повышение «интеллектуальности» технических систем связано не только с расширением применяемых логических средств, но и с более интенсивным их использованием на практике. Более остро обстоит дело с семиотическими системами, без которых интеллект не представляется возможным. Языки программирования пока достаточно далеки от семиотических структур, которыми оперирует мышление. Для решения целого комплекса задач необходимо приблизить семиотические системы компьютеров к естествен-ному языку (к использованию его ограниченных фрагментов). Здесь предпринимаются попытки ввести во входные языки ЭВМ универсалии человеческого языка (например, свойства, характерные для полисемии). Разработаны проблемно-ориентированные фрагменты естественных языков. Важнейшим итогом этой работы является создание и формализация семантических языков, слова-символы в которых имеют интерпретацию. Однако же многие универсалии естественных языков, необходимые для выполнения ими познавательных функций, в языках искусственного интеллекта либо слабо реализованы, либо используются ограниченно.
Современные системы искусственного интеллекта способны осуществлять перевод с одномерных языков на языки многомерные и наоборот: например, построение диаграмм, схем и чертежей, построение кривых, а также перевод графических элементов в символы. Такой перевод является важным элементом интеллектуальной деятельности, но системы искусственного интеллекта конца прошлого столетия не были к такому способны. Даже современные разработки, приходящиеся на 2008-2010 годы, существенно продвинувшиеся вперед, не до конца способны к непосредственному использованию изображений или воспринимаемых сцен для «интеллектуальных» действий. Поиск путей именно глобального оперирования информацией составляет одну из важнейших и перспективных задач теории искусственного интеллекта.
Воплощение в информационные массивы и программы систем искусственного интеллекта аналогов категорий находится пока на стадии разработки. Аналоги отдельных категорий - «целого», «части», «общего», «единичного», - используются в некоторых системах представления знаний в качестве базовых отношений. В понятийном аппарате некоторых систем представления знаний предприняты отдельные попытки выражения моментов содержания и других категорий (например, «причина», «следствие»), однако ряд категорий (например, «сущность», «явление») в языках систем представления знаний отсутствует. Разработчиками систем эта проблема в полной мере не осмыслена. Философам, логикам и кибернетикам предстоит выполнить большую работу по внедрению аналогов категорий в системы представления знаний и другие компоненты интеллектуальных систем.
Современные системы искусственного интеллекта практически не имитируют сложную иерархическую структуру образа, и это не позволяет им перестраивать проблемные ситуации, комбинировать локальные части сетей знаний в блоки и так далее. Не является совершенным и взаимодействие поступающей вновь информации с совокупным знанием в системах. В семантических сетях и фреймах пока недостаточно используются методы, благодаря которым интеллект человека легко пополняется новой информацией, находит нужные данные, перестраивает свою систему знаний.
Незначительно системы искусственного интеллекта способны активно воздействовать и на внешнюю среду, что делает невозможным осуществление самообучения и совершенствования «интеллекта».
Несмотря на то, что определенные шаги к воплощению гносеологических характеристик мышления сделаны, такие системы еще далеки от владения комплексом гносеологических орудий, которыми располагает человек для выполнения совокупности функций абстрактного мышления. Чем больше характеристики систем искусственного интеллекта будут приближены к гносеологическим характеристикам мышления человека, тем ближе к интеллекту человека будет и их «интеллект». В этой связи возникает сложный вопрос. При анализе познавательного процесса гносеология отвлекается от психофизиологии, хотя это не означает, что для построения систем искусственного интеллекта такте механизмы не имеют значения. Возможно, что механизмы, необходимые для воплощения характеристик интеллектуальной системы, не могут быть реализованы в цифровых машинах или в технической системе. Не исключено, что хотя мы можем познать все гносеологические закономерности, их совокупность реализуема лишь в системе, субстратно тождественной человеку. Такой взгляд обосновывал X. Дрейфус:
«Телесная организация человека позволяет ему выполнять функции, для которых нет машинных программ - таковые не только еще не созданы, но даже не существуют в проекте... Эти функции включаются в общую способность человека к приобретению телесных умений и навыков. Благодаря этой фундаментальной способности наделенный телом субъект может существовать в окружающем его мире, не пытаясь решить невыполнимую задачу формализации всего и вся».
Подчеркивание значения «телесной организации» для понимания особенностей психических процессов заслуживает внимания. Различия в способности конкретных систем отражать внешний мир тесно связаны с их структурой, которая, обладая некоторой самостоятельностью, все-таки не может преодолеть рамок, заданных субстратом. В процессе эволюции развитие свойства отражения происходило пропорционально усложнению нервной системы - субстрата отражения. Различие субстратов компьютера и человека может обусловить и различия в их способности к отражению. Ряд функций человеческого интеллекта недоступен машинам.
В источниках по философии часто говорится о том, что допущение возможности выполнения технической системой интеллектуальных функций человека означает сведение высшего к низшему и, что противоречит материалистической диалектике (это одна из причин отсталости разработок СССР). Но здесь не учитывается, что пути усложнения материи однозначно не предначертаны. Не исключено, что общество сможет создать сложные и способные к отражению системы из неорганических компонентов. Эти системы являлись бы компонентами общества, социальной формой движения. Следовательно, вопрос о наделении интеллектом технических систем, о возможности наделения их рассмотренными выше гносеологическими орудиями, не может быть решен исключительно с позиций философии. Он до
Похожие работы на - Гносеологические проблемы искусственного интеллекта Реферат. Философия.
Доклад по теме Внешняя политика РФ
Реферат по теме Анатомія зовнішніх та внутрішніх статевих органів
Дипломная работа по теме Совершенствование организационной структуры в организации 'Комплексный центр социального обслуживания населения Железнодорожного округа г.Рязани
Реферат по теме Музыкально-эстетическое воспитание детей
План Итогового Сочинения 2022 2022
Сочинение О Родине 4 Класс Литературное Чтение
Сочинение На Тему Сравнение Швабрина И Гринева
Курсовая Работа На Тему Проектирование Технологического Процесса Изготовления Детали "Корпус"
Классификация вещей.
Сочинение Егэ Сколько Баллов
Последствия Чс Техногенного Характера Реферат
11 Класс Егэ Русскому Сочинение Егэ
Контрактной Системы Курсовая Работа
Реферат: Организация и учет депозитных операций ОАО КБ "Уралтрансбанк". Скачать бесплатно и без регистрации
Контрольная Работа На Тему Психология Следственного Эксперимента И Проверки Показаний На Месте
Реферат: Этнопсихологические особенности народов Востока. Японцы. Скачать бесплатно и без регистрации
Как Компьютер Видит Числа Реферат
Катерина Сильная Личность Гроза Сочинение
Защитить Диссертацию По Английски
Контрольная работа по теме Подбор пакета материалов для изготовления молодежных полусапожек
Реферат: По программе: История архитектурных стилей На тему: Архитектура Киевской Руси
Контрольная работа: Факты не подлежащие доказыванию
Реферат: Ринотрахеит кошек