Алгоритмы разума полностью

Искусственный интеллект можно определить как свойство цифровой вычислительной машины или сети нейроноподобных элементов реагировать на информацию, поступающую на ее входные устройства, почти так же, как реагирует в тех же информационных условиях некоторый задуманный или конкретный человек. Машина и моделируемый человек одинаково по своим результатам распознают образы и ситуации, решают логические и другие задачи, принимают одни и те же решения в конфликтных ситуациях, то есть, кратко говоря, демонстрируют одинаковые результаты мышления. Если машина имеет достаточный набор гибких выходных органов, то машина и человек совершают одинаковые движения, что в целом приводит к одинаковым результатам в поведении. В идеальном случае эмоциональная окраска результатов мышления и поведения у машины-модели и человека — объекта моделирования — также должна быть одинаковой.

Подобным же модельным образом можно определить и интеллект коллектива либо целого общества людей. Устранение в результате обучения модели ошибочных реакций позволяет поставить задачу о построении искусственного интеллекта, более совершенного, чем интеллект человека. Вопросы создания «сверхинтеллекта» рассматриваются в данной книге.

Требование равных для машины и моделируемого человека результатов мышления и поведения является общепринятым среди ученых при определении искусственного интеллекта. Но относительно способов достижения этого равенства существуют разногласия. Некоторые ученые допускают, чтобы машина получала те же результаты только по своим, более свойственным ей алгоритмам. К таким машинным алгоритмам относятся программы, основанные на последовательном опробовании многих вариантов решения по целесообразно выбранным критериям — принцип самоорганизации модели. Другие же ученые (к ним принадлежит и автор этой книги академик АН УССР Н. М. Амосов) считают, что алгоритмы, по которым получаются одинаковые результаты мышления и поведения у машины и моделируемою объекта, должны совпадать. Способ открытия таких алгоритмов интеллекта — эвристический. Он основан на разновидности имитационных методов моделирования — эвристическом моделировании, разработанном Н. М. Амосовым для моделирования разнообразных сложных систем.

Характерной чертой имитационных методов моделирования является то, что они исходят из общих представлений автора модели об объекте. Экспериментальные данные или опытная проверка не требуются принципиально. Так, например, при построении модели трудовой активности личности достаточно указать общий характер нелинейных зависимостей типа «труд—плата», «плата—чувство», «чувство—труд» и др.

Подобно тому как это делается при имитационном динамическом моделировании Дж. Форрестера, характеристики элементов системы задаются автором модели машине, которая, решая полученную ею систему уравнений при различных начальных и граничных условиях, демонстрирует на дисплее возможные «сценарии» — варианты происходящих в системе процессов. При этом подтверждается, что система вовсе не является простой суммой ее элементов, так же как и решение системы уравнений не является суммой решений каждого из них.

Эвристическое моделирование Н. М. Амосова, в отличие от динамического моделирования Дж. Форрестера, оперирует в основном графическими нелинейными характеристиками элементов, а не их дифференциальными уравнениями, хотя использование последних не исключается. Это допустимо, так как изучаются только постоянно действующие установившиеся зависимости (об ограничениях области рассмотрения, принятой в книге, будет сказано ниже). Наблюдающийся сейчас несомненный успех применения и быстрое распространение имитационных методов моделирования объясняются удачным распределением «обязанностей» между человеком и машиной. Человек хорошо придумывает поэлементные характеристики, а машина хорошо обобщает их в единую систему уравнений, решая которую получает искомые результаты. Слабой стороной имитационных методов моделирования является их субъективный характер. Если изменятся представления автора модели о характеристиках элементов объекта, то изменятся и модели. К тому же практически сколько авторов — столько и моделей. Двух авторов с совершенно одинаковыми представлениями об объекте найти трудно. Здесь уместно напомнить читателю о существовании других, объективных методов моделирования, таких, как метод эвристической самоорганизации моделей, основанных на обработке небольшой таблицы опытных данных. Различие состоит в том, что имитационные методы моделирования, не требуя опытных данных, позволяют получить модели некоторых обобщенных объектов, тогда как экспериментальные методы дают модель конкретной личности, коллектива и общества.

В данной книге рассматривается имитационное моделирование указанных объектов в постановочном плане. На первых порах искусственный интеллект может не достигать полного совпадения модели и объекта. Моделирование вначале может решать только часть интересующих нас актуальных задач.