Коллектив авторов - Философские проблемы развития искусственного интеллекта

Но наиболее важным значением философских проблем искусственного интеллекта представляется не создание пусть и весьма совершенных алгоритмов для решения практических задач, а те новые горизонты в понимании природы и сущности сознания, которые открываются в процессе решения вопросов создания искусственного интеллекта. Таким образом, философия искусственного интеллекта в полной мере следует максиме Сократа «познай самого себя».

Ученое сообщество рассуждает о сроках появления умных машин и сходится в следующем: развитие технологий безусловно окажет сильное влияние на общество, экономику и отношения между людьми в будущем. Уже сейчас раздаются призывы обдумать этические принципы разработки искусственного интеллекта, удостоверившись в том, что искусственный интеллект будет развиваться только в безопасном для людей направлении. И все-таки стоит ли человеку опасаться искусственного разума?

Прежде чем начать рассуждать о проблемах создания искусственного интеллекта, его влиянии на человека и общество, попробуем разобраться, что мы понимаем под ним. Итак, что же такое искусственный разум и почему его так многие опасаются?

Ученые не могут конкретно выразить суть интеллекта в каком-то одном определении. В начале 80-х гг. ученые в области теории вычислений Барр и Файгенбаум предложили следующее определение искусственного интеллекта. Искусственный интеллект – это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, то есть систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, – понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т. д. На наш взгляд искусственный интеллект – это не какой-то определенный компьютер или робот-человек, а это целая научная область, целью которой является разработка способов создания так называемых машин, автоматов или роботов, которые бы обладали свойством человеческого интеллекта.

Несмотря на последние достижения в области искусственного интеллекта, до появления разумных машино-существ еще далеко, признают ученые и специалисты. Ведь в создании данного мощного искусственного интеллекта существует огромное количество проблем: этических, психологических и даже юридических и т. д.

Как известно, изобретение искусственного интеллекта связывают с созданием нейронных сетей. Нейронные сети – это одно из направлений исследований в области искусственного интеллекта, основанное на моделировании биологических процессов, которые происходят в человеческом мозгу. Именно им мы обязаны появлению впечатляющих результатов в распознавании речи и изображений, постановке медицинских диагнозов, переводе текста и создании изображений, генерации речи и музыкальных композиций. Сегодня, как признают специалисты, нейронные сети признаны одним из лучших алгоритмов машинного обучения, а решения на их основе показывают на данный момент самые выдающиеся результаты. Однако, даже в этой области существует большое количество проблем. Дело в том, что нейроны, моделируемые в нейронных сетях, значительно проще устроены, нежели нейроны в человеческом мозге к тому же это всего лишь программы. А создавать искусственные нервные клетки современная наука пока не научилась. Даже если бы это удалось, то воссоздать человеческий мозг все равно бы не получилось, потому что его структура крайне сложна. Кроме того, все возможности человеческого мозга до конца не изучены. Но если в ближайшие пару сотен лет и это станет возможным, исследователи столкнутся с новой проблемой. Как наделить такой мозг знаниями и опытом? Ведь на самом деле человеческий мозг развивается только благодаря деятельности человека на протяжении всей его жизни. Также существует еще одна необъяснимая до сих пор проблема так называемого паралича сети. Существует своеобразная аритмия сигналов, поступающих с нейронов, в результате чего все нейроны начинают вырабатывать ошибочные сигналы. Ошибка в сигнале одного нейрона выводит из строя всю сеть.

Современные нейронные сети устроены в полторы тысячи раз проще, чем, например, головной мозг крысы. Сейчас создаются специализированные процессоры для обучения таких сетей (так называемые нейроморфические процессоры), которые позволят увеличить скорость вычислений на несколько порядков. На сегодняшний день разработчики не просто заняты увеличением количества нейронов в сети, но и изменением их конструкции.