Информационные системы в науке, образовании и бизнесе. Ефремов О.В - 29 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

Одна из таких проблем состоит в выяснении вопроса, доказуема ли теоретически (мате-
матически) возможность или невозможность искусственного интеллекта. На этот счет суще-
ствуют две точки зрения. Одни считают математически доказанным, что ЭВМ в принципе
может выполнить любую функцию, осуществляемую естественным интеллектом. Другие по-
лагают в такой же мере доказанным математически, что есть проблемы, решаемые человече-
ским интеллектом, которые принципиально недоступны ЭВМ. Эти взгляды высказываются
как кибернетиками, так и философами.
Проблема искусственного интеллекта
Гносеологический анализ проблемы искусственного интеллекта вскрывает роль таких
познавательных орудий, как категории, специфическая семиотическая система, логические
структуры, ранее накопленное знание. Они обнаруживаются не посредством исследования
физиологических или психологических механизмов познавательного процесса, а выявляются
в знании, в его языковом выражении. Орудия познания, формирующиеся в конечном счете
на основе практической деятельности, необходимы для любой системы, выполняющей
функции абстрактного мышления, независимо от ее конкретного материального субстрата и
структуры. Поэтому, чтобы создать систему, выполняющую функции абстрактного мышле-
ния, т.е. в конечном счете формирующую адекватные схемы внешних действий в существен-
но меняющихся средах, необходимо наделить такую систему этими орудиями.
Развитие систем искусственного интеллекта за последние десятилетия идет по этому пу-
ти. Однако степень продвижения в данном направлении в отношении каждого из указанных
познавательных орудий неодинакова и в целом пока незначительна.
1. В наибольшей мере системы искусственного интеллекта используют формально-
логические структуры, что обусловлено их неспецифичностью для мышления и в сущности
алгоритмическим характером. Это дает возможность относительно легкой их технической
реализации. Однако даже здесь кибернетике предстоит пройти большой путь. В системах ис-
кусственного интеллекта еще слабо используются модальная, императивная, вопросная и
иные логики, которые функционируют в человеческом интеллекте и не менее необходимы
для успешных познавательных процессов, чем давно освоенные логикой, а затем и киберне-
тикой формы вывода. Повышение "интеллектуального" уровня технических систем, безус-
ловно, связано не только с расширением применяемых логических средств, но и с более ин-
тенсивным их использованием (для проверки информации на непротиворечивость, конст-
руирование планов вычислений и т.д.).
2. Намного сложнее обстоит дело с семиотическими системами, без которых интеллект
невозможен. Языки, используемые в ЭВМ, еще далеки от семиотических структур, которы-
ми оперирует мышление.
Прежде всего для решения ряда задач необходимо последовательное приближение се-
миотических систем, которыми наделяется ЭВМ, к естественному языку, точнее, к использо-
ванию его ограниченных фрагментов. В этом плане предпринимаются попытки наделить
входные языки ЭВМ универсалиями языка, например полисемией (которая элиминируется
при обработке в лингвистическом процессоре). Разработаны проблемно-ориентированные
фрагменты естественных языков, достаточные для решения системой ряда практических за-
дач. Наиболее важным итогом этой работы является создание семантических языков (и их
формализация), в которых слова-символы имеют интерпретацию.
Однако многие универсалии естественных языков, необходимые для выполнения ими по-
знавательных функций, в языках искусственного интеллекта пока реализованы слабо (напри-
мер, открытость) или используются ограниченно (например, полисемия). Все большее вопло-
щение в семиотических системах универсалий естественного языка, обусловленных его позна-
вательной функцией, выступает одной из важнейших линий совершенствования систем искус-
ственного интеллекта, особенно тех, в которых проблемная область заранее жестко не опреде-
лена.
Современные системы искусственного интеллекта способны осуществлять перевод с од-
номерных языков на многомерные. В частности, они могут строить диаграммы, схемы, чер-
тежи, графы, высвечивать на экранах кривые и т.д. ЭВМ производят и обратный перевод

Страницы