содержание .. 10 11 12 13 14 15
ГЛАВА 16.
Искусственный интеллект (когнитивная психология)
С точки зрения морали машина, способная вести себя так по-разному, чтобы во всех случаях жизни действовать так, как нас заставляет поступать наш разум, невозможна.
Декарт
Тогда Хэл ответил своим обычным тоном:
— Слушай, Дейв, я знаю, что ты пытаешься помочь. Но дело тут либо в антенной системе, либо в твоей процедуре проверки. С обработкой информации у меня полный порядок. Если ты проверишь мои записи, то убедишься, что там совершенно нет ошибок.
— Я знаю все о твоих служебных записях, Хэл, но это не доказывает, что и на этот раз ты прав. Все могут ошибаться.
— Я не хочу на этом настаивать, Дейв, но я не способен ошибаться.
— Ладно, Хэл,— сказал Дейв довольно резко. — Я понимаю твою точку зрения. Мы остановимся на этом.
Он собирался было добавить: «И, пожалуйста, забудь обо всем этом». Но этого Хэл, конечно же, никогда не смог бы сделать.
Артур Кларк
Что такое искусственный интеллект и как он может влиять на психологию и вашу жизнь?
Проследите историю вычислительных машин до современных программ искусственного интеллекта.
Чем компьютеры на основе кремния похожи на основанный на углероде мозг (человеческий мозг)? Чем они отличаются друг от друга?
Что такое тест Тюринга? Что такое «имитирующая игра» и «китайская комната»?
Как компьютер анализирует зрительные фигуры?
Как компьютеры распознают и генерируют речь?
Какого типа произведения искусства могут быть генерированы компьютерами? Насколько компьютеры успешны в этом?
Сможет ли компьютерный интеллект когда-нибудь превзойти интеллект человека?
Рекомендуемая литература 535
Британский математик и изобретатель, разработавший концепцию программируемого механического вычислительного устройства. Он назвал его «аналитическим устройством»
538 Глава 16, Искусственный интеллект
Дж. Преспер Эккерт (на переднем плане) и Джон Моучли работают на ламповом компьютере ENIAC совместно с военнослужащими армии США и обслуживающим персоналом; 1946 год
Происхождение современной компьютерной науки можно отнести к 1940-м годам, когда для ускорения долгих и утомительных математических вычислений, обычно применяемых военными для расчета траекторий полета артиллерийских снарядов, были изобретены ламповые компьютеры UNIVAC и ENIAC. ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer — «Электронный числовой интегратор и компьютер») — тщательно засекреченный проект, спонсируемый военным ведомством США и проводимый в Пенсильванском университете — имел 17 468 радиоламп, изготовитель которых гарантировал их работу в течение 25 тыс. ч; это означало, что в среднем каждые 8 минут сгорала одна лампа! Эта чудовищных размеров вычислительная машина весила 30 т, а потребляемая ею мощность равнялась 174 кВт. Руководителями проекта были Джон Моучли и Дж. Преспер Эккерт. Эти первые бесхитростные и не слишком эффективные гиганты открыли дорогу для более компактных, более мощных и более сложных систем, которые, в свою очередь, постепенно сменились микроэлектронными компьютерами, прочно вошедшими в нашу повседневную жизнь.
В когнитивной психологии найдется немного более важных дат, чем 1956 год1. Летом этого года группа из десяти ученых собралась на территории колледжа Дортмут с целью обсудить возможность создания компьютерных программ, способных к разумному поведению. Среди участников этой конференции были: Джон Мак-Карти, основавший впоследствии лаборатории ИИ в Массачусетском технологи-
1 В этом году Брунер, Гуднау и Остин опубликовали книгу «Изучение мышления», Хомский — «Три модели описания языка», Миллер — «Магическое число семь плюс-минус два», Ньюэлл и Саймон — «Логическая теория машин».
Искусственный интеллект: начало 539
Джон Мак-Карти. Первым начал исследования в области искусственного интеллекта и разработал язык Лисп, широко используемый в исследованиях искусственного интеллекта
Джон фон Нейманн (1903-1957). Разработал общепринятую компьютерную архитектуру
540 Глава 16. Искусственный интеллект
сложных задач последовательным способом (таких, как решения с использованием математических функций или трансформация данных или файлов) компьютеру может потребоваться нескольких минут, часов или еще больше времени. Все пользователи компьютеров знают, как невыносимо «много» времени требуется персональным компьютерам, чтобы «обдумать», или «переварить», проблему. Основная причина, по которой компьютеры неймановского типа работают так медленно, состоит в том, что одно действие должно быть закончено прежде, чем начато другое. Последовательные процессоры решают проблемы пошаговым способом.
В самом начале разработки технологии компьютеров специалисты в области искусственного интеллекта (и авторы научной фантастики) лелеяли грандиозные мечты о мыслящих машинах и роботах. В начале 1940-х годов чикагский психиатр В. С. Мак-Калох и его студент В. Питтс написали оригинальную статью. В ней они ввели понятие, которому суждено было оказать существенное влияние на ученых-компьютерщиков, включая фон Неймана, а позже и сторонников модели PDP. Основываясь на идее о том, что разум определяется как работа мозга, а более точно — основных единиц мозга, нейронов, они утверждали, что нейроны можно рассматривать как «логические устройства» и что «нервные явления и отношения между ними можно объяснить с помощью пропозициональной логики». Когда нейроны взаимодействуют друг с другом, они делают это электрохимически. Небольшой силы электрический ток проходит по аксону клетки к синапсу, где химический медиатор передает импульс другим нейронам. Процессом нейротрансмиссии управляют определенные правила: нейроны генерируют разряд, только когда достигается порог возбуждения, у всех нейронов есть пороги; нейроны генерируют разряд, только когда ток положительный, отрицательный ток тормозит активность нейрона и т. д. Очень важно, что каждый нейрон, по-видимому, суммирует все возбуждающие и тормозящие сигналы от тысяч его связей. В зависимости от своего порога нейрон будет или не будет генерировать разряд, то есть он будет «включен» или «выключен»1. (Нейроны такого типа называются нейронами Мак-Калоха-Питтса.) Мак-Калох и Питтс отметили, что этот нейрон в состоянии «включено» или «выключено» можно рассматривать как логическое устройство. Как известно, компьютер работает с помощью схем «включено-выключено». Когда тысячи таких схем соединяются вместе в экспоненциальной последовательности, возможности обработки неизмеримо возрастают. Точно так же основная единица нервной обработки — нейрон и его связи — обладает впечатляющими возможностями.
Вскоре после публикации статьи Мак-Калоха и Питтса фон Нейманн обнаружил связь между логичным поведением нейронов при их взаимодействии между собой и способом работы цифровых компьютеров. «Легко заметить, что эти упрощенные функции нейрона можно имитировать с помощью телеграфного реле или радиоламп». (Транзисторы еще не были изобретены, иначе он, вероятно, назвал бы и их.) Фон Нейманн, который к этому моменту уже разработал наиболее практичную компьютерную архитектуру, предположил, что можно спроектировать компьютер, который бы копировал человеческий мозг — не только по функции, но и по
1 Эта идея открывает захватывающие перспективы для основанной на принципах нервной деятельности коннекционистской модели, обсуждавшейся в главе 1.
Искусственный интеллект: начало 541
Искусственный интеллект: начало 545
Человеческое мышление и компьютер.
Человеческое мышление и компьютер. Ответ на второй вопрос, по крайней мере с точки зрения коннекционизма, состоит в том, что мышление человека можно лучше всего скопировать, смоделировав машину по принципу строения основных нервных структур.
Преимущество компьютера. Некоторые компьютерные программы работают намного эффективнее, чем человеческое мышление; однако большинство из них — это в лучшем случае неуклюжие подделки под мозг. Компьютеры могут решать некоторые задачи, например сложные математические, быстрее и точнее, чем люди. Другие же задачи, например требующие обобщений и обучения новым паттернам поведения, люди решают лучше компьютеров.
Необходимость исследований. Наконец-то я могу с легкостью дать ответ на вопрос о том, должны ли мы заниматься этими проблемами, — да, должны. При этом мы больше узнаем о мышлении человека и машин. Однако есть мнение, что исследовать искусственный интеллект столь же глупо, как сражаться с ветряными мельницами.
Если посмотреть на таблицу сравнения компьютеров неймановского типа с мозгом, можно понять, почему исследователи искусственного интеллекта были разочарованы, если не сказать поставлены в тупик. Они работают с неправильными машинами! Кажется, что мы находимся на пороге концептуального прорыва — возможно, сдвига парадигмы — в области искусственного интеллекта, и уже сделаны первые шаги в направлении увеличения сходства компьютеров и мозга с точки зрения их структуры и процессов. Системы нейронных сетей, модели PDP и коннекционизм пытаются найти вычислительные принципы, управляющие сетя-
В то время как американские ученые прошлого поколения безуспешно пытались построить компьютер, подобный мозгу, японский ученый Айзава создал такой компьютер, используя реальные нервные клетки, смешанные с электронными устройствами, в попытке изготовить грубую, наполовину искусственную нейронную сеть. На данный момент он успешно объединил клетки с полупроводниковой смесью индия и окиси олова и обнаружил, что при очень слабой электрической стимуляции органические клетки реагируют управляемым ростом (см. приведенный здесь рисунок). Слишком рано думать об искусственном мозге, но подобные устройства могли бы выступить в роли интерфейса между нервной системой и такими протезами, как искусственный глаз.
546 Глава 16, Искусственный интеллект
Критические размышления: хирург Робби
Вопрос неразличимости функций в другой сфере деятельности рассматривается иначе. Например, предположим, что в больнице работают два хирурга. Один хирург - дипломированный специалист известной медицинской школы, считающийся одним из лучших хирургов в мире. Другой окончил малоприметную медицинскую школу и оценивается как плохой хирург. Однажды потребовалась срочная операция, а первый врач заболел, поэтому второй врач делает операцию без ведома пациента, который находится без сознания. Пациенту не сказали, какой врач его оперировал, и он доволен тем, что операция прошла успешно. Кроме того, другие врачи убеждены, что операция была сделана первым хирургом. Из этого примера мы можем заключить, что тест на неразличимость пройден успешно. Однако, если бы вы были пациентом и узнали, что операцию в действительности делал робот, какой бы вывод вы сделали о профессиональных качествах робота в сравнении с профессиональными качествами хирурга? Вы бы согласились, что они одинаковы? Почему да или почему нет? Трудно дать ответы на эти вопросы, но только не для людей, имеющих твердые убеждения по этому вопросу, таких как Сирл, «вывернувший наизнанку» тест Тюринга.
Машины и разум: «имитирующая игра» и «китайская комната» 549
Восприятие и искусственный интеллект 553
Рис. 16.3. Буква Я обрабатывается через ряд стадий идентификации.
На каждой стадии программа распознает специфические признаки буквы, такие как диагональные линии, углубления и т. д.
форме, то есть в форме образа на сетчатке. Канонические признаки соответствуют стандартному способу репрезентации информации, например тому, какой мы ожидаем увидеть букву A в этом тексте. В одной системе Хинтон (Hinton, 1981) описал метод отображения паттернов ретиноцентрических признаков на канонические паттерны. В подробностях эта идея слишком обширна, чтобы быть представленной здесь; отметим лишь, что эта важная проблема активно исследуется сторонниками модели PDP. Всех интересующихся ею я адресую к первоисточникам.
Более старые, и намного более простые, алфавитно-цифровые системы распознавания в рамках ИИ основывались на понятии эталона. Паттерн букв и цифр хранился в памяти компьютера. Когда компьютер «видит» цифру или букву, он «читает» ее, сравнивая с паттерном, например букву A с эталоном А. Если установлено соответствие, буква идентифицируется правильно. Даже описанные ранее методы последовательного и параллельного поиска были явно упрощенными. Более новые, основанные на принципах нервных процессов компьютерные модели фактически способны к «изучению» паттернов. Некоторые из этих компьютеров могут изучать, хранить и распознавать паттерны. Одна такая программа, названная DYSTAL (DYnamically STable Associative Learning — «Динамически устойчивое ассоциативное научение»), успешно усваивает буквы алфавита и последовательности букв и, что, возможно, более важно, распознает их даже при предъявлении только части паттерна (рис. 16.4).
По мнению Алкона, DYSTAL делает это так же, как мы узнаем знакомое лицо по нескольким линиям эскиза. Система «изучает» паттерн в том смысле, что предварительно в нее не было заложенной никакой связи между информацией на входе и на выходе. Тем не менее связь была установлена через больший вес, приписываемый определенным элементам (участкам), которые участвуют в процессе распознавания.
Другая новаторская особенность этой системы состоит в том, что она может вместить большое количество элементов, не задействуя значительных ресурсов компьютера. Во многих других сетевых системах каждая единица связана с каждой дру-
Рис. 16.4. Распознавание паттерна искусственной сетью Алкона происходит согласно многим из правил, демонстрируемых биологическими системами.
Когда сеть обучена распознавать паттерн, такой как строчная буква а, изображенная в верхней части рисунка, воспринимающим участкам, участвующим в распознавании, придается больший «вес», чем тем, которые не участвуют в распознавании, то есть их возбудимость повышается. Здесь синаптический вес представлен возвышением элементов в слоях. Повышение возбудимости облегчает образование связей между нейронами, участвующими в воспоминании, когда предъявлена только часть паттерна. (Этот рисунок помог сделать Томас П. Воджи из Экологического научно-исследовательского института Мичигана.) Источник: Alkon, 1989
скими правонарушениями, но она может поставить довольно точный диагноз тринадцатилетней девочке с высокой температурой, болью в животе и повышением уровня лейкоцитов в крови. Одна такая программа, неудачно названная Puff, является экспертной системой, разработанной для диагностики болезней легких, например рака легких; ученые заявляют, что точность ее работы приблизительно равна 89 %, — близко к точности диагноза, поставленного опытными врачами. Эти системы особенно популярны в промышленности, армии и в исследованиях космоса. Они довольно хорошо справляются со своей работой. Кроме того, они не бастуют и не требуют больше денег, не возражают, чтобы их разбили вдребезги, не требуют средств для поддержания жизни и их очень любят тупицы.
Язык и искусственный интеллект
Психологи считают язык основным проявлением когнитивных процессов. Он больше, чем все другие виды человеческого поведения, отражает мышление, восприятие, память, решение задач, интеллект и научение. И ввиду его важности для основных психологических принципов язык представляет большой интерес для специалистов по ИИ.
Артур Кларк в наиболее полном виде — как обмен мнениями между Дейвом (человеком) и фантастическим компьютером Хэлом — предвосхитил связь способности к языку и сферы решения задач с искусственным интеллектом:
— Я хочу сделать это сам, Хэл, — сказал он, — пожалуйста, передай мне управление.
— Слушай, Дейв, у тебя еще куча работы. Я предлагаю, чтобы ты оставил это мне.
— Хэл, переключи анабиоз на ручное управление.
— Насколько я могу судить по обертонам твоего голоса, Дейв, ты серьезно расстроен. Почему бы тебе не принять таблетку от стресса и не отдохнуть немного?
Первая машина для автоматического сочинительства
Ниже приведена иллюстрация «думающей машины» Джонатана Свифта из «Путешествий Гулливера». Свифт язвительно предположил, что книги и другую литературу можно писать, поворачивая соответствующие ручки. Некоторые «современные программы для сочинительства» генерируют научную фантастику, которая воспринимается как настоящая литература. См. журнал Omni для примеров.
1 Puff (англ.) — «выдох», «дыхание», «пыхтение», а также «опухоль». — Примеч. перев.
Терри Седжновски. Разработанные им нейронные сети содержали скрытый слой, который соответствует промежуточным нейронам
Рис. 16.8. Программа NETtalk читает вслух: она переводит буквы в фонемы.
Каждая единица-буква посылает сигналы через имеющий определенный вес связи ко всем «скрытым» единицам; если общий сигнал, достигающий скрытой единицы, превышает некоторый порог, единица генерирует разряд, посылая сигналы к единицам-фонемам. Информация на выходе - фонема, которая получает самый сильный общий сигнал. Когда «преподаватель» говорит программе NETtalk, что она допустила ошибку - здесь она только что прочитала m вместо n, - она исправляет ошибку, регулируя все веса связей согласно определенному алгоритму научения. Источник: Heppenheimer, 1988
Как признают Седжновски и другие исследователи, в разговоре между машиной и человеком большое значение имеет контекст. Теперь мы рассмотрим другую важную проблему — проблему значения и искусственного интеллекта.
Значение и искусственный интеллект
Несмотря на то что некоторые из фраз этого компьютера достаточно хороши, чтобы обманывать кого-то некоторое время, он не способен обманывать всех и постоянно. Компьютеры терпят неудачу не из-за недостатка памяти на слова — она почти неограниченна, и не из-за недостаточной способности генерировать значимые предложения — она весьма обширна, и не из-за плохого произношения букв — оно вполне приемлемо, а из-за того, что они недостаточно понимают используемый язык.
На ранних этапах развития ИИ многие думали, что компьютеры смогут оказать значительную помощь при переводе с языка на язык. Просто загрузить в компьютер словарные эквиваленты (например, necklace = «ожерелье», cloth = «сукно», pocketbook = «записная книжка», pink = «розовый» и т. д.), ввести один язык и получить на выходе другой. Однако, даже если делать перевод один к одному в контексте синтаксической информации, результаты получаются довольно странные. Например, когда пассаж из Библии (возможно, апокрифический) The spirit is willing, but the flesh is weak («Стремится дух, да плоть слаба») перевели на русский
564 Глава 16, Искусственный интеллект
Рис. 16.10. Вы можете решить эту задачу? Эти объекты были рассортированы на два класса, на что указывают серые или черные рамки.
По какому признаку они различаются? Компьютеры, запрограммированные обучаться на примерах, часто сталкиваются с подобными загадками. Использование машиной подсказок делает обучение более быстрым и легким. Подсказку, которая поможет решить эту задачу, см. на рис. 16.11
Решение задач, игры и искусственный интеллект 569
Рис. 16.11. Зрительная подсказка, которая помогает и машинам, и людям в решении задачи на рис. 16.10.
Нарисованная ось дает понять, что у верхних шести объектов отсутствует зеркальная симметрия, имеющаяся у нижних трех объектов. Этот признак отличает объекты в черных и серых рамках
Гроссмейстер на основе углерода против чемпиона на основе кремния
Насколько хорошо компьютер может играть в шахматы? Как мы видели, лучший компьютер и программа Deep Blue выиграли у Гарри Каспарова, которого многие считают лучшим игроком всех времен. Теперь существует сколько угодно компьютеров, которые могут выиграть у кого угодно, кроме лучших игроков, один из таких компьютеров - мой собственный Pentium, и можно смело предположить, что и у вас есть такой же. Чем полезно наблюдение за машиной, обучающейся играть в шахматы? Прежде всего мы можем узнать, что на основе анализа паттернов машина способна делать только грубые суждения о том, какие признаки важны. Компьютеру не хватает именно проницательности, однако он компенсирует это способностью к быстрой и объемной математической деятельности типа «поиск и сравнение». Человеческая способность извлекать значимые признаки из чрезвычайно сложного мира сенсорной информации, чтобы формировать абстракции этих признаков, преобразовывать эти абстракции в ассоциативные структуры более высокого уровня и строить сложные когнитивные планы, в то же время согласуя эти внутренние действия с внешней реальностью, может быть лишь приблизительно реализована в компьютере. Но даже эта обширная способность к поиску недостаточна, чтобы предусмотреть все возможные случайности, поэтому развитие стратегий игры - важная часть современных программ.
За три года до конца XX столетия случилось «невозможное». Deep Blue, самый быстрый в мире играющий в шахматы компьютер, созданный Чанг-Джен Таном в IBM, выиграл у обладателя титула чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Deep Blue смог победить, потому что был способен искать до 200 млн шахматных позиций в секунду. Но он выиграл также и потому, что мог лучше «продумать» стратегию. Машины следующего поколения, вероятно, будут способны учиться на собственном опыте и улучшать свои результаты за короткий период, как это делают люди, только быстрее и лучше.
Решение задач, игры и искусственный интеллект
количество клеток по вертикали или горизонтали при условии, что на ее пути нет других фигур, пешка может ходить на одно поле вперед, за исключением... и т. д.); ходы можно выбирать путем грубого поиска, а количество перестановок конечно, хотя и огромно. При условии очень большого объема хранения и такого же запаса времени можно для каждого хода определить вероятность, с которой он приближает выигрыш. Компьютеры изучают потрясающее количество возможных ходов, однако модель, которая будет просчитывать все ходы, построить технически невозможно; кроме того, это не говорит ничего о том, как играют в шахматы люди и, что более важно, как при этом воспринимаются, кодируются, преобразуются и приводятся в действие сложные паттерны.
Из экспериментов Чейза и Де Грота (см. главу 4) мы знаем, что даже начинающие игроки в шахматы выделяют информацию о положении конкретных фигур и затем сосредоточиваются на разработке стратегии вокруг ключевых фигур и ходов. Поэтому, чтобы шахматная машина могла играть в шахматы как человек, она должна уметь анализировать паттерн и быстро абстрагировать из фигур и их позиций информацию об относительной важности более крупных единиц информации.
Кроме шахмат люди могут бросить вызов компьютеру в большом количестве других компьютерных игр, включая триктрак, бридж, шашки, го, покер и «Эрудит». Все они есть в Интернете и ожидают, чтобы сообразительные люди вроде вас испытали их.
Искусственный интеллект и художественное творчество
Возможно, вы думаете, что есть некоторые области человеческой деятельности, которые защищены от вторжения искусственного интеллекта. Вы можете утверждать, что различные виды искусств — поэзия, музыка и изобразительное искусство — являются проявлениями исключительно человеческого гения и они не будут затронуты вторжением электронных зондов. Однако в каждой из этих областей была проведена значительная работа. Сначала рассмотрим поэзию.
Поэзия. Компьютеры создали несколько вполне удачных стихотворений, похожих на стихи, сочиненные людьми. Одна такая программа была разработана Курцвейлом и названа «Кибернетический поэт Рея Курцвейла» (Ray Kurzweil's Cybernetic Poet — RKCP)1. Эта программа использует методы моделирования языка, основанные на материале стихотворений, которые она «читала». Ей дают образец (чем более объемный, тем лучше) стихов какого-нибудь поэта, и на их основе она создает модель языка, в которой копируются стиль, паттерны ритма и структура стихотворения автора2. Оцените это хокку (японское лирическое стихотворение), написанное «Кибернетическим поэтом Рея Курцвейла» после того, как он «прочитал» стихи Джона Китса и Уэнди Деннис.
1 См. прекрасную книгу Курцвейла «Век одухотворенных машин» (The Age of Spiritual Machines), в которой он приводит примеры стихотворений и делает смелые предсказания о будущем компьютеров и искусственного интеллекта.
2 Свободную копию RKCP можно найти на сайте www.kurzweiltech.com.
Искусственный интеллект и художественное творчество 573
Роботы (устройства, «способные выполнять человеческую работу или ведущие себя подобно человеку») воплощают в себе большую часть рассмотренной выше географии ИИ — моделирование распознавания паттернов, памяти, обработки
Эволюция роботов
В фольклоре и художественных произведениях преобладает восхищение возможностями гуманоидов, действия которых имитируют человеческое поведение. Этот интерес выразился в таких историях, как «Ученик волшебника», «Пиноккио» и «Франкенштейн», рассказах о «големах» и кентаврах и персонажах вроде Робота Робби, R2D2 и С3РО («Звездные войны») и Хэла («Одиссея 2001»). С пришествием современной инженерной технологии и когнитивной психологии роботология вышла из области мифов и научной фантастики и выросла до статуса очень серьезного научного предприятия. Пионерская работа была проделана британскими учеными Россом Эшли и В. Греем Уолтером. Эшли разработал и построил электронную цепь, способную поддерживать желаемый гомеостаз, или состояние внутреннего равновесия. Уолтер добавил к устройствам гомеостатического типа подвижность, чтобы они могли искать свет ниже определенной яркости, избегать света ярче этого уровня и, если света нет, бродить вокруг, так сказать, «в поисках света». Эти машины-«тропизмы» имитировали только рудиментарные свойства живых организмов, проявляющиеся у насекомых, растений или простейших животных. Следующий по эволюционной линии робот был собран в университете Джона Хопкинса и стал известен под именем Зверюги Хопкинса. Он мог двигаться за счет своей собственной энергии и был полностью самостоятелен. Он ориентировался при помощи сонара, а его перцептивная система состояла из набора фотоэлементов, масок, линз и цепей, спроектированных для обнаружения единственной вещи: крышки электрической розетки. Когда он ее видел, он пытался вступить с ней в контакт с помощью руки, имевшей форму штепселя.
576 Глава 16. Искусственный интеллект
языка и решения задач. (Современные размышления на эту тему см. в статье Минского «Унаследуют ли роботы Землю?», написанной в 1994 году.)
Роботология быстро развивалась в 1960-х годах в связи с исследованием космоса и необходимостью разрабатывать весьма сложные механические устройства для выполнения конкретных задач. Аппарат, приземлившийся на Марсе и способный провести ряд сложных химических анализов, есть результат этих разработок. (Некоторые из роботов — это чисто механические устройства, только отдаленно связанные с узким определением ИИ, использованным в данной главе.)
Некоторые из ранних прототипов космических роботов были разработаны в лаборатории ИИ Стэнфордского университета, у входа в которую стоят знаки, предупреждающие посетителей лаборатории о том, что перед ними могут появиться роботы—транспортные средства. К наиболее интересным из разработанных здесь роботов (1968 год) относится передвижное радиоуправляемое транспортное средство, названное «Шейки» (Shakey)1, которое обладало бортовыми перцептивными устройствами и способностями к решению задач. «Шейки» был оборудован телевизионной камерой, измерителем расстояния и тактильным датчиком «кошачий ус». Вся афферентная и сенсорная информация передавалась в компьютер, содержавший множество программ для анализа афферентной информации и планирования последствия действий, направленных на манипулирование окружением робота. Все оборудование размещалось на мототележке, которая могла двигаться в любом направлении.
Перцептивная система состояла из телекамеры, редуцировавшей картинки в контурные изображения, а затем — в значимые зоны или объекты сцены. Решатель задач был типа программы доказательства теорем и позволял «Шейки» выполнять простые задания.
«Шейки» сменил робот следующего поколения, «Флэйки» (Flakey). «Флэйки» — это передвижное устройство трех футов высотой с видеокамерой, установленной в его верхней части. Получив команду идти к офису, для чего необходимо пройти через пять дверей по залу, Флэйки покорно катится к заданному месту. Некоторые из наиболее совершенных роботов созданы NASA. Эти машины — несколько специализированные устройства, используемые для сбора и анализа образцов почвы на соседних планетах, выполнения ремонтных работ на космических станциях и проведения научных экспериментов и наблюдений в опасных для человека условиях.
Грандиозные планы 1970-х, которые начались с разработки многофункциональных роботов, открыли дорогу более практичным проектам, подразумевающим копирование относительно простых человеческих процессов. На этом пути лидирующее положение занимает деловое сообщество — многие трудоемкие или опасные функции можно передать роботам.
Будущее искусственного интеллекта
В XX столетии в результате успехов бихевиоризма, который привнес свои методы и объективный подход в исследования человеческого разума и поведения, психология получила наконец научное обоснование. Из-за причин, упомянутых в главе 1,
1 Shaky (англ.) — трясущийся. — Примеч. перев.
Лучший компьютер с объемной параллельной нервной сетью, как следует из написанного выше, способен выполнять 2 млрд вычислений в секунду. Мозг на основе кремния отличается от органического мозга тем, что обрабатывает информацию намного быстрее. Если вычислительная способность машин в будущем будет увеличиваться согласно закону Мура, то к 2020 году существующие системы увеличат свою мощность приблизительно в 23 раза, что приведет к увеличению скорости до 20 млн млрд вычислений в секунду. Сравните это число со способностями человеческого мозга.
В заключение я хочу сказать об искусственном интеллекте и компьютерном моделировании следующее. Есть огромная концептуальная преграда между типами действий, выполняемых человеческим мозгом и искусственным мозгом. Как говорилось ранее, возможно, нам удастся создать кантату Баха, полотно Ван Гога или стихотворение Э. Э. Каммингза, которые пройдут тест Тюринга. Вероятно, можно даже создать вышеупомянутые произведения, которые будут оценены людьми как квинтэссенция творчества художника — что-то вроде эстетического прототипа для каждого художника, а не просто «копии художника». Но для этого произведенные человеком образцы должны быть изучены и поняты неорганической машиной. Сам человек обеспечивает лишь программу. Даже если мыслящие программы в будущем превзойдут человеческое мышление, именно люди будут снабжать информацией компьютеры и приводить в действии новые мыслящие машины. Возможно, было бы разумно поместить в новый мозг некую схему, которая сможет все объяснять нам в простых человеческих понятиях, или на нашу долю останутся лишь функции обслуживания, а не интеллектуальные функции.
Искусственный интеллект и научные исследования
В этой главе мы обсуждали компьютерное познание в сравнении с человеческим и анализировали чрезвычайно сложную задачу, поставленную исследователями, пытающимися копировать деятельность человека с помощью машин. В этом заключительном разделе я хотел бы предположить, что способ, которым исследователи (включая когнитивных психологов) изучают поведение, вероятно, значительно изменится за следующие несколько лет благодаря использованию компьютеров, которым помогают программы искусственного интеллекта.
Мы уже видели, насколько широко распространены компьютеры практически в каждой области человеческой деятельности, и эта тенденция, вероятно, сохранится. Вычисления, необходимые для решения различных задач: от космического путешествия до маршрутов мусоровозов и генетических исследований, были бы невозможны без современного быстродействующего компьютера. В будущем наверняка появятся более продвинутые системы с большим объемом памяти и большей скоростью обработки. Возможно, существующие системы будут заменены радикально новыми (такими, как «японское пятое измерение», которое делает акцент на обработке знаний). В будущем нас ждут не менее впечатляющие открытия, чем те, свидетелями которых мы уже стали.
Одна из проблем, интересующих ученых, — это способ сохранения и кодировки информации. Нам доступно огромное количество научной информации в элек-
580 Глава 16, Искусственный интеллект
Рекомендуемая литература
Теме искусственного интеллекта посвящено множество работ. Общие обзоры предлагаются в книгах Таука «Компьютеры и здравый смысл» (Computers and Common Sense) (имеется в мягкой обложке) и Аптера «Компьютерная имитация поведения» (Computer Simulation of Behavior). Хорошо написан и интересен для специалистов научный отчет Рафаэла «Мыслящий компьютер» (The Thinking Computer). Также рекомендую «Вычисления и познание: основания когнитивной науки» (Computation and Cognition: Toward a Foundation for Cognitive Science) Пилишина, «Компьютер и разум» (The Computer and the Mind) Джонсона-Лэрда, «Следы памяти в мозге» (Memory Traces in the Brian) Алкона, «Искусственный интеллект: суть идеи» (Artificial Intelligence: The Very Idea) Хоуланда и «Искусственный интеллект в психологии: междисциплинарные эссе» (Artificial Intelligence in Psychology: Interdisciplinary Essays) Бодена. Как упоминалось ранее, хорошо читается биография Алана Тюринга, написанная Эндрю Ходжезом.
Апрельский номер журнала Byte за 1985 год в значительной степени посвящен искусственному интеллекту, и, хотя он несколько устарел, рекомендуем вам прекрасные статьи Минского, Шенка и Ханта, Дж. Андерсона и Рейзера, Уинстона и других, посвященные все еще современным темам. Книги «Вопросы метамагии: поиски сущности разума и материи» (Metamagical Themas: Questing for the Essence of Mind and Matter) и «Гедель, Эшер, Бах: эта бесконечная гирлянда» (Godel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid) Дугласа Хофштадтера необходимо прочесть всем, кто интересуется искусственным интеллектом и смежными вопросами; кро-
582 Глава 16. Искусственный интеллект
ме того, они хорошо написаны. Также рекомендую книгу Гарднера «Новая наука о разуме» (The Mind's New Science) для обсуждения искусственного интеллекта и многих других тем, затронутых в этой книге. Некоторые интересные специальные проблемы рассматриваются в сборнике «Искусственный и человеческий интеллект» (Artificial and Human Intelligence) под редакцией Элиторна и Банерджи. Наконец, настоятельно рекомендую книгу «Век одухотворенных машин» (The Age of Spiritual Machines) Рея Курцвейла.
Предисловие ..............................................................14
Студенту ............................................................... 14
Преподавателю......................................................... 15
Глава 1. Введение в когнитивную психологию ............................. 19
Что такое когнитивная психология?.....................................20
Модель обработки информации.........................................23
Сфера когнитивной психологии.........................................24
Когнитивная нейронаука............................................24
Восприятие ......................................................... 25
Распознавание паттернов ............................................26
Внимание ........................................................... 26
Сознание........................................................26
Память..............................................................21
Репрезентация знаний ..................................................28
Воображение ........................................................28
Язык................................................................29
Психология развития................................................29
Мышление и формирование понятий ...............................30
Человеческий и искусственный интеллект ...........................30
Краткая история когнитивной психологии ..............................31
Первые представления о мышлении..................................31
Познание в эпоху Возрождения и после нее ..........................32
Когнитивная психология: начало XX столетия.......................34
Когнитивная психология сегодня....................................37
Концептуальная наука и когнитивная психология.......................39
Когнитивные модели ................................................41
Компьютерная метафора и человеческое познание.....................43
Когнитивная наука .................................................45
Нейронаука и когнитивная психология ..............................45
Параллельная распределенная обработка (PDP) и когнитивная психология .............48
Эволюционная когнитивная психология.............................49
Резюме.................................................................51
Рекомендуемая литература .............................................52
-.........................................53
Исследование и картирование мозга....................................54
XXI век — наука о мозге ................................................54
Проблема психики и тела ...............................................55
Когнитивная нейронаука ...............................................57
Когнитивная психология и нейронаука...............................58
6
Нервная система .......................................................59
Нейрон..............................................................61
Головной мозг: от компартментализации к массовому действию.......64
Анатомия головного мозга........................................... 66
Современные методы нейрофизиологии.................................74
Отображение магнитного резонанса и эхо-планарная томография ..... 74
Компьютерная аксиальная томография...............................75
Позитронно-эмиссионная томография...............................77
История о двух полушариях ............................................82
Когнитивная психология и науки о мозге.............................91
Резюме.................................................................91
Рекомендуемая литература.............................................92
-........................................... 93
Вычислительный мозг..................................................94
Ощущение и восприятие................................................95
Иллюзии............................................................ 96
Предшествующее знание.............................................96
Сенсорная предрасположенность мозга ..............................98
Объем восприятия.....................................................100
Иконическое хранение.................................................102
Влияние задержки подсказки.......................................104
Эхоическое хранение..................................................104
Функции сенсорных хранилищ........................................106
Внимание .......................... 107
Пропускная способность и избирательность внимания.................. 111
Слуховые сигналы....................................................111
Модели избирательного внимания —.................................113
Модель с фильтрацией (Бродбент)..................................113
Модель делителя (Трейсман) .......................................117
Зрительное внимание............................................. 120
Автоматическая обработка............................................. 122
Нейрокогнитология внимания.........................................125
Внимание и человеческий мозг......................................125
Внимание и ПЭТ...................................................126
Резюме................................................................127
Рекомендуемая литература............................................129
-........................................130
Теории восприятия....................................................132
Распознавание зрительных паттернов..................................134
Зрение .............................................................135
Субъективная организация .........................................136
Теория гештальта......................................................138
Канонические перспективы ............................................141
Принципы обработки информации: «снизу вверх» и «сверху вниз» . 144
7
Сравнение с эталоном .................................................145
Теория геонов ......................................................148
Метод предварительной подготовки.................................150
Подетальный анализ...................................................152
Движения глаз и восприятие паттерна..............................155
Прототипное сравнение........___....................................155
Абстрагирование зрительной информации..........................156
Псевдопамять ......................................................158
Теория прототипов: центральная тенденция и частота признаков .... 160
Восприятие формы: интегрированный подход..........................161
Распознавание паттернов экспертами ..................................162
Распознавание образов в шахматах...................................162
Роль наблюдателя в распознавании паттернов..........................165
Резюме......166
Рекомендуемая литература............................................167
Глава 5. Сознание .......................................................168
История изучения сознания .....................169
Когнитивная психология и сознание...................................171
Эксплицитная и имплицитная память............................... 173
Исследования с подготавливающими стимулами....................174
Нейрокогнитивные исследования: сон и амнезия ....................178
Сознание как научный конструкт ......................................181
Ограниченная пропускная способность.............................183
Метафора новизны .................................................184
Метафора прожектора..............................................184
Метафора интеграции: театр в обществе разума.....................185
Современные теории сознания..................................... 187
Модель отдельных взаимодействий и сознательного опыта Шактера .. 187
Теория общего рабочего пространства Баарса ...................188
Функции сознания....................................................192
Резюме.................................................................193
Рекомендуемая литература ............................................194
- ..........................................195
Король из Техаса в паре с королем Полом Баньяном из Миннесоты .....196
Мнемонические системы..............................................197
Метод размещения .................................................198
Система «слов-вешалок»...........................................199
Метод ключевых слов..............................................201
Организующие схемы ..............................................203
Воспроизведение имен ..........................................205
Воспроизведение слов ..........................................206
Выдающиеся мнемонисты.............................................208
Ш.: Лурия..........................................................208
V. Р.: Хант и Лав....................................................211
Другие примеры....................................................213
8 Оглавление
Эксперты и мастерство ................................................ 214
Н. О.: исследование на примере художника — Солсо; Майалл и
Чаленко.................................................216
Структура знания и мастерство.....................................220
Теоретический анализ мастерства...................................221
Резюме........... :....................................................222
Рекомендуемая литература ............................................223
- ..............................224
Кратковременная память..............................................225
Нейрокогнитология и КВП .........................................227
Рабочая память.....................................................229
Объем КВП.........................................................231
Кодирование информации в КВП ...................................233
Воспроизведение информации из КВП..............................241
Долговременная память...............................................243
Нейрокогнитология и ДВП.........................................243
ДВП: структура и хранение .........................................245
Сверхдолговременная память (СДВП)..............................249
Автобиографические воспоминания.................................254
Ошибки памяти и свидетельские показания.........................257
Резюме................................................................ 260
Рекомендуемая литература .................:..........................261
Глава 8. Память: теории и нейрокогнитология ............................262
Первые исследования..................................................263
Нейрокогнитология памяти............................................267
Два хранилища памяти................................................269
Место памяти в процессе познания.....................................272
Модели памяти........................................................ 273
Модель Во и Нормана ..............................................273
Модель Аткинсона и Шифрина .....................................275
Уровень воспроизведения (УВ).....................................277
Уровни обработки (УО): Крэйк.....................................278
Эффект соотнесения с собой (ЭСС).................................283
Эпизодическая и семантическая память: Тульвинг...................285
Коннекционистская (PDP) модель памяти: Румельхарт и
Мак-Клелланд ..................................................288
Резюме ..............................................................293
Рекомендуемая литература.............................................294
Глава 9. Репрезентация знаний...........................................296
Семантическая организация ...........................................298
Ассоцианистский подход..............................................299
Организующие переменные: Бауэр..................................299
Оглавление 9
Когнитивные модели семантической памяти ...........................301
Теоретико-множественные модели..................................301
Модель сравнительных семантических признаков ...................302
Сетевые модели ....................................................305
Пропозициональные сети...........................................309
Репрезентация знаний — нейрокогнитивистская позиция...............316
Поиск неуловимой энграммы .......................................316
О чем говорят нам больные амнезией, когда они забывают ...........317
Знание «что» и знание «как»........................................319
Таксономия структуры памяти......................................319
Память: консолидация .................................................321
Коннекционизм и репрезентация знаний ...............................322
Резюме................................................................325
Рекомендуемая литература ............................................326
Глава 10. Мысленные образы.............................................327
Исторический обзор ...................................................328
Образы и когнитивная психология .....................................329
Гипотеза двойного кодирования ....................................332
Концептуально-пропозициональная гипотеза .......................333
Гипотеза функциональной эквивалентности.........................334
Нейрокогнитивные данные ............................................339
Когнитивные карты ...................................................345
Мысленные карты: где я? ...........................................348
Синестезия: звучание цвета............................................350
Резюме................................................................354
Рекомендуемая литература ............................................355
Глава 11. Язык (I): структура и абстракции ..............................356
Язык: познание и нейронаука ..........................................357
Лингвистика ..........................................................360
Лингвистическая иерархия .........................................360
Фонемы............................................................361
Морфемы ..........................................................362
Синтаксис..........................................................364
Теория грамматики Хомского..........................................364
Трансформационная грамматика....................................365
Психолингвистические аспекты........................................368
Врожденные способности и влияние окружения .....................368
Гипотеза лингвистической относительности.........................368
Когнитивная психология и язык: абстрагирование лингвистических идей ....................371
«Война призраков»: Бартлетт .......................................371
«Муравьи ели желе»: Брансфорд и Франкс..........................374
10
Знание и понимание...................................................377
«Мыльная опера», «воры» и «полиция» .............................378
Кинч и ван Дейк: «Копы и штрафные квитанции» ...................381
Модель понимания: Кинч..............................................382
Пропозициональная репрезентация текста и чтения .................384
Язык и нейронаука ....................................................386
Резюме................................................................389
Рекомендуемая литература ............................................390
Глава 12. Язык (II): слова и чтение.......................................392
Объем восприятия.....................................................395
Обработка текста: регистрация движений глаз.......................399
Лексические задачи....................................................405
Опознание слов: когнитивно-анатомический подход....................409
Понимание ............................................................412
Резюме................................................................418
Рекомендуемая литература ............................................419
Глава 13. Когнитивное развитие..........................................420
Онтогенетическое развитие............................................421
Психология развития...............................................422
Нейрокогнитивное развитие ........................................422
Сравнительное развитие............................................423
Когнитивное развитие ..............................................423
Психология развития..................................................423
Ассимиляция и аккомодация: Пиаже................................424
Разум в обществе: Выготский .......................................431
Выготский и Пиаже ................................................432
Нейрокогнитивное развитие ...........................................435
Развитие нервной системы в раннем возрасте .......................435
Окружение и развитие нервной системы ............................436
Исследования латерализации.......................................437
Когнитивное развитие .................................................438
Интеллект и способности...........................................439
Развитие навыков приобретения информации.......................441
Память.............................................................446
Познание «высшего порядка» у детей ...............................450
Формирование прототипа у детей...................................454
Резюме................................................................456
Рекомендуемая литература ............................................458
Глава 14. Мышление (I): формирование понятий, логика и принятие
решений ..............................................................459
Мышление ............................................................460
Формирование понятий ...............................................461
Ассоциация ........................................................ 462
Проверка гипотез...................................................463
11
Логика ................................................................ 465
Умозаключения и дедуктивное рассуждение ........................467
Формальное мышление.............................................470
Принятие решений ....................................................477
Индуктивное рассуждение..........................................477
Принятие решений в «реальном мире» ..............................478
Рассуждение и мозг.................................................482
Оценка вероятностей ...............................................485
Фреймы решения...................................................487
Репрезентативность ................................................488
Теорема Байеса и принятие решений................................489
Принятие решений и рациональность .................................492
Резюме...............................................................493
Рекомендуемая литература............................................494
Глава 15. Мышление (II): решение задач, творчество и человеческий интеллект.....................496
Решение задач.........................................................497
Гештальт-психология и решение задач ..............................498
Репрезентация задачи .............................................500
Внутренняя репрезентация и решение задач.........................503
Творчество ............................................................ 507
Творческий процесс ................................................507
Творчество и функциональная устойчивость ........................509
Творчество с точки зрения теории инвестирования ..................510
Анализ творчества..................................................512
Человеческий интеллект...............................................515
Проблема определения .............................................515
Когнитивные теории интеллекта....................................516
Нейрокогнитология и интеллект....................................525
Резюме................................................................530
Рекомендуемая литература ............................................531
Глава 16. Искусственный интеллект ......................................534
Искусственный интеллект: начало .....................................537
Компьютеры .......................................................538
Компьютеры и искусственный интеллект ...........................539
Искусственный интеллект и человеческое познание .................543
Машины и разум: «имитирующая игра»
и «китайская комната»..............................................546
«Имитирующая игра», или тест Тюринга............................547
«Китайская комната» ...............................................548
Опровержение «китайской комнаты» ...............................549
Восприятие и искусственный интеллект................................550
Распознавание линий...............................................550
Распознавание паттернов ...........................................551
Распознавание сложных форм ......................................555
12
Язык и искусственный интеллект......................................559
ELIZA, PARRY и NETtalk ............................................560
Значение и искусственный интеллект ...............................563
Непрерывное распознавание речи...................................564
Программа понимания языка .......................................565
Решение задач, игры и искусственный интеллект .......................566
Компьютерные шахматы............................................571
Искусственный интеллект
и художественное творчество ......................................572
Роботы................................................................575
Будущее искусственного интеллекта ...................................576
Искусственный интеллект и научные исследования ....................579
Резюме................................................................580
Рекомендуемая литература ............................................581
Алфавитный указатель ......................... .....................583
содержание .. 10 11 12 13 14 15