Развитие творческого мышления и интеллекта

Материалы сайта ИСКУССТВЕННЫЙ РАЗУМ http://neural.narod.ru

О возможности создания искусственного интеллекта. А могут ли машины мыслить?

Характер научно-технической революции в последнее время, особенно в области информационных технологий, а также практические успехи, сделанные в области искусственного интеллекта, уже дали положительный ответ на вопрос о возможности создания мыслящих систем. Информатика далеко ушла от обычных Фон-неймановских компьютеров и жестко заданных алгоритмов. Уже сегодня широкое применение нашли вычислительные системы с использованием аппарата нейронных сетей, позволяющих с успехом заменить интуицию высококвалифицированных специалистов; экспертные системы продукционного типа способны строить умозаключения, которым позавидовал бы и Шерлок Холмс; системы автоматизированного управления вполне справляются с такими сверхсложными задачами, как выбор оптимальной траектории в режиме реального времени (вспомним хотя бы старый добрый Буран); опытные образцы боевых роботов американской армии способны ориентироваться в пространстве на уровне пятилетнего ребенка. Так что вопрос создания системы с интеллектом на уровне человека – видимо, лишь вопрос времени.

Рассматривая подходы к построению систем искусственного интеллекта, можно выявить следующие основные подходы:

Традиционный подход. Его характерная особенность выражается в том, что делаются попытки понять структуру и процессы отдельных проявлений интеллекта: логического мышления, интуиции, речи, способности к исследованию окружающего мира и т.д. Однако, несмотря на огромные прорывы в решении отдельных задач, нельзя не отметить, что до построения обобщенной картины интеллекта еще слишком далеко.

Подход в рамках сетлеретики. Основная идея состоит в глобальном копировании структуры человеческого мозга на подходящий носитель информации, который допускал бы его функционирование и возможность исследования. В настоящее время люди не располагают подходящими носителями: многогигабайтная память наших компьютеров оказывается слишком мала для сколько-нибудь полного и подробного представления структуры мозга, а наши сверхскоростные процессоры – слишком медленными. На сегодняшний день мы можем копировать лишь структуру отдельных тканей. (Например, моделирование минутной деятельности нейронов ушной улитки заняло у группы американских исследователей около двух дней на суперЭВМ Cray). Тем не менее, подход в рамках сетлеретики нельзя не признать перспективным, поскольку необходимые вычислительные мощности – дело очень недалекого будущего. Кроме того, этот метод позволил бы создать и исследовать интеллект, полностью идентичный человеческому. Если в традиционных методах моделирование функций мозга идет снизу вверх (что, как известно, не гарантирует сходимости исследований во времени к какому-либо значимому результату), то подход в рамках сетлеретики дает возможность исследования сверху вниз – от общей структуры к физической реализации, что было бы гораздо удобнее.

Подход на основе теории клеточных автоматов. В рамках этого подхода строится некоторая модель физического мира, способного к саморазвитию. Достоинством такого подхода является гораздо меньшая требовательность к ресурсам – в конце концов, степень детализации мира определяем мы сами исходя из поставленных задач и имеющихся средств. С другой стороны, благодаря самоорганизации, модель будет сама приобретать необходимые интеллектуальные качества.

Остановимся на более подробном рассмотрении третьего подхода. Несмотря на то, что с первого взгляда подобный метод кажется нереальным и неосуществимым на сегодняшний день, ничего сложного в его реализации нет, и проведенные ранее эксперименты наглядно это доказывают. Как правило, саморазвивающиеся системы строят на основе генетических алгоритмов: задается базовый набор свойств объектов системы (своеобразных атомов модели, далее неделимых), законами наследования и использования этих свойств, а также критерий отбора, позволяющий оптимизировать набор необходимых нам свойств.

В научно-технических задачах, использующих генетический алгоритм, критерий отбора может быть выражен в явной форме. Например, если мы ищем коэффициенты разложения функции в ряд Тейлора, можно смоделировать популяцию, в которой критерием отбора является минимальное среднеквадратичное отклонение восстановленной функции от исходной: чем меньше среднеквадратичное отклонение, тем больше у особи шансов выжить и оставить жизнеспособное потомство, наследующее ее свойства – набор коэффициентов разложения.

В задачах моделирования искусственного интеллекта, очевидно, невозможно сформулировать критерия отбора в явной форме: нельзя вывести формулу, априорно вычисляющую уровень интеллекта. Для измерения интеллекта нужно как минимум оценить способности особи-носителя искусственного интеллекта к приобретению опыта и к его использованию в практической деятельности, в решении некоторого набора задач. Очевидно, что набор задач должен динамически меняться, чтобы воспрепятствовать ассоциативному решению задачи.

Таким образом, следующим закономерным шагом является введение в модель динамически меняющегося физического мира, воздействующего на особи определенным образом, и, соответственно, который сам меняется в результате деятельности населяющих его особей. За прообраз такого мира удобно брать наш собственный мир с той или иной степенью детализации, в зависимости от решаемой задачи и располагаемых средств. В таком модельном мире критерием интеллектуальности может быть способность особи к выживанию. Выживание здесь трактуется широко – это не только чисто физическое выживание, но и выживание потомства, выживание всей генетической линии и выживание вида в целом (если в модели присутствует более одного вида). Отсюда следует, что в первую очередь в модель мира следует добавить те процессы, которые напрямую связывали бы интеллектуальные способности с выживанием. Первоочередными можно признать и те процессы, с которыми особям придется иметь дело вне модели, если модель является лишь подготовительным этапом, средством получения интеллекта для его дальнейшего специфического применения в практических задачах (например, в задачах управления боевыми роботами).

Насколько велика вероятность получения сколько-нибудь интеллектуальной системы? С одной стороны, на определенной стадии детализации нашего мира мы получим модель, развивающуюся по пути, уже пройденном человеком. Где лежит граница такой детализации и отправная точка эволюции – это уже совсем другой вопрос, и его анализ выходит за рамки данной работы. С другой стороны, уже сравнительно простые модели демонстрируют способность к саморазвитию в приемлемое время на доступных технических средствах. В частности, наши опыты продемонстрировали возможность развития особей, способных выбирать стратегию поведения в зависимости от меняющихся условий окружающего мира. С технической точки зрения проблем тоже не возникает – современные технические средства вполне позволяют решать подобные задачи. Таким образом, существуют все предпосылки к получению систем искусственного интеллекта в рамках предложенной методики. Более того, уже проведенные эксперименты дали определенные положительные результаты.

Помимо своего чисто научно-технического значения, модельный мир будет представлять определенный интерес и с философской точки зрения: с одной стороны, мы располагаем истинным знанием о его структуре и принципах функционирования, а с другой – в этом модельном мире, пусть несовершенном и сильно упрощенном, как в зеркале можно увидеть отражение нашего собственного мира, нас самих и наших проблем, по-новому взглянуть на решение сложных задач, стоящих перед человеком.

Искусственный интеллект и структура модельного мира.

Вначале было слово, и слово было два байта.

(Старая шутка программистов)

Каким же предстанет модельный мир для его наблюдателей? Этот мир, с их точки зрения, будет сугубо материальным: он наполнен материальными телами – предметами и существами – которые можно увидеть, потрогать, которые существуют объективно, независимо от сознания и знаний о них наблюдателя.

С другой стороны, наблюдатель с тем же правом может считать, что окружающего его мира в действительности нет совсем (либо этот мир – совсем не такой, каким его воспринимает наблюдатель), а все, что он видит и чувствует – результат подачи на его сенсоры потоков информации вследствие работы некоей внешней программы. Наблюдатель здесь может считать себя неким центром вселенной, куда стекаются все информационные потоки. (Может показаться забавным, но когда мы пишем алгоритм работы отдельной особи, мы рассматриваем ее как отдельный объект, весь мир для которой – это сигналы на сенсорах) И вновь наблюдатель будет прав, потому что для него нет способа выяснить, материален ли окружающий его мир или идеален, находится ли он снаружи и существует объективно, или же он существует внутри наблюдателя, существует постольку, поскольку существует и функционирует сам наблюдатель. Здесь уже сам наблюдатель становится частью наблюдаемого и исследуемого им мира, а такая постановка задачи, строго говоря, некорректна – в этом случае сам процесс наблюдения вносит коррективы в наблюдаемый внутренний мир; объект наблюдения начинает зависеть от процесса наблюдения. Сравнительно простой выход, известный для подобных ситуаций, состоит в том, что наблюдатель должен исследовать не самого себя, а существ, аналогичных себе (ибо он не одинок в этом модельном мире). Разумеется, полной аналогии достичь невозможно – наблюдатель по-своему уникален, однако для исследовательских целей она и не требуется, и достаточно аналогичности на структурном уровне. Задача, поставленная таким образом, уже будет корректной. Однако в этом случае наблюдателю будут видна лишь часть проявления активности наблюдаемого объекта, в основном то, что можно зафиксировать при помощи органов чувств (естественных или искусственных). Для наблюдения останутся недоступными процессы, происходящие внутри существа – то, что творится в ее душе, то, что наблюдатель может видеть у себя самого, и за чем ему не удается наблюдать в окружающем мире (либо такие наблюдения слишком осложнены или являются косвенными). Здесь при исследовании внутренних процессов наблюдателю вновь приходится решать задачу о структуре процессора (Суть этой задачи – в том, что необходимо получить информацию о структуре закрытого блока – процессора, не вскрывая его и не вмешиваясь в его внутренние процессы. Решение состоит в том, чтобы сделать это посредством наблюдения динамики изменения электромагнитных полей, однако для такого анализа потребуется процессор на много порядков более мощный, нежели исследуемый)

Вернемся снова к вопросу о сущности модельного мира. Носит ли он материальный характер или идеальный? С одной стороны, мы старались сделать его как можно материальнее, чтобы он был как можно более близким отражением нашего мира (на функциональном уровне), чтобы мы, попав в этот мир, почувствовали себя как дома – таковы, в общем-то, неписаные правила создания виртуальных миров. И тем не менее, этот мир виртуален (т.е. на самом деле он не существует, а эмулируется при помощи других средств), он, по сути, не что иное, как программа, алгоритм, пакет информации, идея программиста, воплощенная в наборе команд, объектов, операторов, и т.д. В свою очередь, эта программа способна порождать виртуальный мир, лишь воплотившись в материальных носителях – оперативной памяти, посредством деятельности материального процессора и прочих устройств. Без всего этого программа так и осталась бы идеей в голове программиста – интересной, забавной, но неосуществленной идеей. Продолжая дальше, можно аналогичным образом поставить вопрос о материальности процессора, который, без сомнения, материален, однако без прошитого в нем микропрограммного обеспечения так и остался бы неработоспособной грудой регистров и логических сборок. Оставив в стороне вопрос о материальности регистров, пожалуй, уже можно сделать вывод: модельный мир является и материальным, и идеальным; и вместе с тем он не является ни тем, ни другим – он является совокупностью идеи и материи. Идея, воплощенная в материальном носителе, порождает материю, способную вновь стать вместилищем идей. Наш модельный мир – причудливое сочетание материи и информации, и он не способен существовать ни без одного, ни без другого.

Таким образом, характер мира будет зависеть прежде всего от точки зрения наблюдателя. Если его больше всего интересует именно окружающий его мир, его свойства, законы и эволюция, то в этом случае гораздо удобнее руководствоваться материалистическим мировоззрением с его хорошо развитым инструментарием и методологией, как нельзя более подходящими для исследования окружающего мира. Если наблюдателя интересуют внешние аспекты существования мира, мир глазами внешнего по отношению к этому миру существа, цели сотворения его мира и смысл его бытия, идеях, положенных в основу модельного мира, то гораздо удобнее руководствоваться идеалистическими концепциями. В этом случае мировоззрение наблюдателя будет близким к объективному идеализму. Если же наблюдатель рассматривает проблемы взаимодействия своего Я с окружающей его вселенной, рассматривая свою роль в общемировых информационных процессах, тогда наблюдателю будет ближе позиция субъективного идеализма.

Отсюда вновь напрашивается вывод, сделанный выше: модельный мир – это причудливое сочетание материального и идеального, идея, воплощенная в материальном, и материя, ставшая вместилищем идеи, информационный процесс в реально существующей среде. В таком аспекте, все многообразие теорий, выдвинутых наблюдателем, какими бы взаимоисключающими они не были, оказываются разными сторонами одной медали, разными подходами к одному объекту исследования.

О познаваемости мира средствами искусственного интеллекта.

Вернемся вновь к нашему наблюдателю из модельного мира, и зададимся вопросом: до какой степени он способен понять свой мир? Где граница, до которой он способен дойти? Лежит ли эта граница где-то в его мире, или же простирается в нашем мире? В своих рассуждениях будем исходить из предположения, что существа модельного мира обладают достаточным уровнем интеллекта, требуемым для решения такой непростой задачи: здесь нас будет интересовать не столько требуемый уровень интеллекта, сколько сама возможность познания мира.

Очевидно, что всю задачу познавания мира можно разбить на три большие подзадачи:

Познание окружающей среды, ее законов и взаимосвязей;

Познание своей собственной структуры;

Познание основных идей, заложенных в основу модельного мира.

Очевидно, что эти подзадачи сильно различаются по сложности. Если с первой подзадачей – анализом окружающей среды и ее законов – в той или иной мере справляются даже сравнительно просто устроенные модели (для этого им необходимо уметь разбивать видимые явления на классы с обратной возможностью по заданному явлению определять его класс, умение выявлять связи между классами, на основании этих данных строить модель развития окружающего мира на определенном промежутке времени, и, наконец, оптимизировать с учетом полученной модели свое поведение для максимизации функционала выживаемости – в принципе, уже решенные, хотя и довольно сложные задачи), то в возможности решения остальных задач можно сильно усомниться.

Задача анализа своей собственной структуры близка, с нашей точки зрения, к задаче построения искусственного интеллекта, адекватного нашему. Люди, как известно, на данный момент не смогли решить эту задачу, и трудно требовать ее решения от существ модельного мира. Если же говорить о теоретической возможности решения этой задачи, то она, безусловно, существует: по крайней мере, достаточно интеллектуальная система сможет понять свою структуру и принцип работы, получив информацию от своего создателя. Конечно же этим проблема не исчерпывается – одного знания структуры недостаточно (многие знают, как устроен Кубик Рубика, но не многие могут его собрать), а для коннекционных систем, которые меняют свою структуру в зависимости от решаемой задачи, информации о структуре нет и у их создателя. Тем не менее, непреодолимых препятствий для самопознания у систем рассматриваемого класса, по-видимому, нет.

Проблема познания внешнего (по отношению к модельному) мира встретит ряд серьезных проблем. Внешний мир недоступен чувственному восприятию наблюдателей внутреннего мира – у них нет органов чувств, адекватных нашим. Дав наблюдателю органы чувств – оборудовав его видеокамерой, микрофоном, тактильными датчиками – мы получим новое препятствие: он сможет воспринимать информацию, но она будет совершенно бесполезна для модельного мира этого наблюдателя: он сможет увязывать наблюдаемые явления между собой, но никак не сможет ни использовать, ни убедиться в правильности найденных взаимосвязей. И наблюдатель будет видеть лишь тени на стене платоновской пещеры. Даже переселив наблюдателя в наш мир (например, в форме автономного робота), мы встретим очередное препятствие: у наблюдателя не будет понятий для явлений нашего мира. Чтобы получить их, наблюдатель должен родиться заново, заново начать приобретать знания о новом окружающем мире. По аналогичной причине нет смысла сообщать информацию о нашем мире жителям модельного мира, так как появилось бы непреодолимое препятствие в виде отсутствия соответствующих понятий и невозможности использовать эту информацию.

Может ли обитатель модельного мира до конца познать законы, царящие в его мире? Здесь следует отметить два момента, в зависимости от того, что мы понимаем под процессом познания: построение непротиворечивой модели наблюдаемого мира и построение полной модели, позволяющей выявить все закономерности. На первый вопрос однозначный ответ дает теорема Колмогорова о полноте: да. Какова бы ни была наблюдаемая функция многих переменных, если она является гладкой (а все природные функции гладки, то есть обладают конечной мощностью), то ее можно представить в заранее заданном базисе гладких функций одной переменной. (Одним из возможных базисов является нейронная сеть – естественная или искусственная). В данном случае это означает: каким бы ни было наблюдаемое явление, оно всегда допускает непротиворечивое описание (но не всегда существует метод получения такого описания).

Конечно же, невозможно построить описание всех наблюдаемых функций – поскольку информативность модельного мира заведомо превышает информативность его обитателей (уже потому, что они сами являются частью модельного мира). Здесь речь идет именно о принципиальной возможности построить непротиворечивую картину наблюдаемого явления.

Тем не менее, непротиворечивость не всегда означает истинность. Здесь мы можем говорить об истинности, поскольку можем взять за истину знания о модельном мире его разработчика. Существует ряд задач, которые обитатель модельного мира не может решить в принципе. Перечислим некоторые из них.

В какой момент возник модельный мир? Если мы не снабдили модельный мир соответствующим календарем, а точка старта корректна с точки зрения причинно-следственных отношений (то есть допускает достаточно глубокий ретроанализ), то внутренний наблюдатель ни за что не отличит такую точку от бесконечного множества других. Возможный момент старта убегает далеко в прошлое, к большому взрыву – то есть к моменту первого сбоя причинно-следственных отношений, чем немало удивляет и заставляет призадуматься обитателей модельного мира.
Где границы модельного мира? Если мы особенно не акцентируем внимание на работу модели вблизи ее пространственных границ, то будет логичным сделать безграничную модель. (Это гораздо проще, нежели обрабатывать граничные ситуации). Из методов, получивших широкое применение в инженерной практике, отметим следующие:
Сворачивание пространства в тор. Объекты, перешедшие через верхнюю границу, появляются из-за нижней, и так далее.

Проецирующий метод. Объект, попавший за границу, возвращается на границу.

Метод штрафных функций. Чем ближе объект к границе, тем сложнее ему продвигаться вперед. Штрафная функция на границе асимптотически стремиться к бесконечности

Все три метода дают для внутреннего наблюдателя полное ощущение безграничной вселенной в ограниченном объеме оперативной памяти, причем последний метод не позволяет в принципе обнаружить эту конечность.

Из чего состоит модельный мир? Казалось бы, копая в глубину, внутренний наблюдатель довольно скоро откроет для себя зернистую основу своего мира – коды команд, память, процессор и прочие внутренности. Но не тут-то было. Для устранения зернистости объекты модельного мира можно коварно сделать из фрактальных структур. Обнаружится забавная вещь: чем ближе внутренний наблюдатель изучает объекты своего мира, тем более сложной оказывается их структура. И так до бесконечности. Как будто в каждой новой матрешке скрыто еще по две. (Примечательно, что фрактальные структуры допускают весьма компактное описание. Вот, например, лист папоротника Мандельборта: Z(t+1) = Zt*Zt+C).
Таким образом, обитатели модельного мира имеют принципиальную возможность полного познания своего мира, и вместе с тем, найденные ими закономерности никогда не будут полными. Модельный мир снова поворачивается к нам обеими сторонами медали одновременно.

Искусственный интеллект и смысл существования.

Каков смысл существования обитателей модельного мира? Очевидно, что в этом вопросе можно выделить две стороны. Во-первых, их можно рассматривать лишь как инструмент в наших руках, как средство познания и улучшения нашего собственного мира – средство создания системы с искусственным интеллектом, обеспечивающее решение определенных практических задач. Однако эта цель не может быть понята наблюдателями модельного мира (если наши рассуждения в предыдущем разделе верны) – ни самостоятельно, ни с нашей помощью. Наблюдатель модельного мира может знать, что цель его существования есть, но не может знать ее содержания. С другой стороны, внутренняя задача обитателей модельного мира – оптимизация своего показателя качества; в нашей постановке вопроса их задача – выживание и самосовершенствование. Цель, сформулированная в таком виде, может быть понята особями модельного мира, так как эта идея проходит красной нитью через весь их мир, служит его основой и движущей силой. И вместе с тем, выживание будет являться лишь вспомогательной целью, скорее, даже средством. Таким образом, наблюдатель может видеть основной движущий мотив развития своего мира, но он не является целью существования, смыслом жизни; может догадываться, что есть цель существования как идея более высокого порядка, но не сможет понять ее: высшая идея не может выразиться в доступных наблюдателю терминах и понятиях.

Искусственный интеллект и свобода выбора.

Рассмотрим, что же такое свобода выбора с точки зрения наблюдателя модельного мира. С одной стороны, модельный мир – жестко детерминированная система: запуская систему из одного и того же состояния, мы получим абсолютно идентичную картину развития. С этой точки зрения, население модельного мира свободой не обладает вообще, и все многообразие ее форм развития зависит лишь от начальных условий и параметров модели. С другой стороны, обитатели мира всегда поступают так, чтобы своим поведением оптимизировать некий критерий качества: они анализируют наблюдаемое состояние мира, строят прогноз его развития, и на основании этого прогноза строят свое поведение. Интересно, что сам критерий качества – как правило, очень сложная, нелинейная, неявная и нестационарная функция от стратегии поведения и состояния особи. Особи не видна эта функция, она не поддается непосредственному измерению (ибо тогда бы вопрос о необходимости интеллекта отпал бы сам собой). Особь должна самостоятельно выразить функцию качества через свое состояние, и оптимизировать свое состояние – положение в пространстве, сытость, богатство, характер поведение и еще бог знает чего – и выработать способ перехода от состояний с предполагаемо низшей функцией оценки к состоянию с предполагаемо более высокой оценкой – то есть выработать стратегию поведения.

Возможность перехода от состояния к состоянию определяется совокупностью законов и ограничений – физических, социальных, и т.д., и не может происходить случайным образом: они происходят по фазовым траекториям. Чем шире возможности перехода между типовыми состояниями, чем больше фазовых траекторий приводят объект из одного состояния в другое, тем большей свободой обладает объект. Таким образом, свобода для наблюдателя модельного мира будет тесно связана с возможностью перехода между состояниями, возможностью выбора наилучшего с точки зрения оптимизации функции оценки состояния и пути к этому состоянию.

Искусственный интеллект и конец света

Очевидно, что наша модель мира не будет работать бесконечно: она, будучи несовершенной, либо достигнет какого-либо установившегося состояния и перестанет развиваться, либо выполнит возложенные на нее задачи и перестанет нас интересовать, либо, имея возможность к бесконечному развитию, просто выйдет за разумные временные рамки. Эти причины обуславливают остановку модели с нашей стороны. Другой причиной остановки модели будет действие изнутри (например, если существа моделируемого мира, обладая достаточным интеллектом, получат доступ непосредственно к ресурсам и аппаратному обеспечению моделирующей ЭВМ). На самом деле, эту возможность легко преодолеть: достаточно загрузить последнее сохраненное состояние модели, а саму модель модифицировать так, чтобы сделать невозможным ее падение.

Что же будет представлять собой остановка модели для ее наблюдателя? Очевидно, что в момент выключения он ровным счетом ничего не заметит. И если мы не ставили задачи выведения интеллекта, наиболее приспособленного для решения некоторых других, внешних по отношению к модели задач, то наблюдатель будет пребывать в небытии в виде последнего сохраненного состояния модели, неспособный в таком виде к функционированию, однако всегда готовый начать свою работу при повторном восстановлении состояния модели. Он существует, но не может мыслить.

Сможет ли наблюдатель самостоятельно определить момент наступления конца света? Для этого ему, по крайней мере, необходимо располагать полной информацией о человеке-планировщике эксперимента и иметь возможность соответствующим образом обрабатывать эту информацию. Поскольку выполнение этих условий весьма сомнительно, то вряд ли наблюдатель сможет определить момент останова. Маловероятным представляется и то, что планировщик эксперимента будет каким либо образом увязывать выделенное на эксперимент время с летоисчислением особей, населяющих модельный мир. Это позволяет уверенно говорить о невозможности заранее предсказать момент останова модели – ибо никто не знает сроков, кроме отца моего – сказано в Священном Писании.

Заключение.

Таким образом, мы рассмотрели вопрос о возможности возникновения искусственного интеллекта в процессе саморазвития исходной, неинтеллектуальной модели. Несмотря на техническую сложность, такая задача вполне решаема современными средствами и методами. Однако в данной работе нас интересовала не столько техническая сторона вопроса, сколько последствия ее возможной реализации, с точки зрения интеллектуальной модели как своеобразного отражения нашего мира, отражения наших насущных вопросов и задач. Сопоставляя наш мир и мир модельный и проводя аналогии, можно прийти к очень интересным и далеко идущим выводам. Мы не стали излагать здесь какие-либо выводы в явной форме и проводить какие-либо аналогии, которые и так лежат на поверхности. Нашей задачей было взглянуть на человека извне, через призму им же самим созданного мира".