Вычислительная техника и интеллект

« Вычислительная техника и интеллект » — это основополагающая статья, написанная Аланом Тьюрингом на тему искусственного интеллекта . Статья, опубликованная в 1950 году в журнале Mind , была первой, была представлена ​​его концепция того, что сейчас известно как тест Тьюринга в которой широкой публике .

В статье Тьюринга рассматривается вопрос «Могут ли машины думать?» Тьюринг говорит, что, поскольку слова «думать» и «машина» не могут быть четко определены, нам следует «заменить вопрос другим, который тесно с ним связан и выражается относительно однозначными словами». Для этого он должен сначала найти простую и однозначную идею для замены слова «думать», во-вторых, он должен объяснить, какие именно «машины» он рассматривает, и, наконец, вооружившись этими инструментами, он формулирует новый вопрос, связанный с во-первых, он полагает, что может ответить утвердительно.

Тест Тьюринга

«Стандартная интерпретация» теста Тьюринга, в которой исследователю поручено попытаться определить, какой игрок является компьютером, а какой — человеком.

Основная статья: Тест Тьюринга

Вместо того, чтобы пытаться определить, думает ли машина, Тьюринг предлагает нам спросить, может ли машина выиграть в игре, называемой « Имитационная игра ». Оригинальная игра «Имитация», описанная Тьюрингом, представляет собой простую групповую игру, в которой участвуют три игрока. Игрок А — мужчина, игрок Б — женщина, а игрок С (играющий роль следователя) может быть любого пола. В игре в имитацию игрок C не может видеть ни игрока A, ни игрока B (и знает их только как X и Y) и может общаться с ними только посредством письменных заметок или любой другой формы, не раскрывающей никаких подробностей об их пол. Задавая вопросы игроку А и игроку Б, игрок С пытается определить, кто из двоих мужчина, а кто женщина. Роль игрока А состоит в том, чтобы обманом заставить допрашивающего принять неправильное решение, в то время как игрок Б пытается помочь допрашивающему принять правильное решение.

Тьюринг предлагает вариант этой игры с участием компьютера: « Что произойдет, когда машина возьмет на себя роль А в этой игре?» Будет ли следователь принимать ошибочные решения при таком виде игры так же часто, как и при игре между мужчиной и женщиной? Эти вопросы заменяют наш первоначальный вопрос: «Могут ли машины думать?» " ' Таким образом, модифицированная игра становится игрой, в которой участвуют три участника в изолированных комнатах: компьютер (который тестируется), человек и (человек) судья. Судья-человек может общаться как с человеком, так и с компьютером, вводя текст в терминал. И компьютер, и человек пытаются убедить судью, что они — люди. Если судья не может однозначно определить, что есть что, компьютер выигрывает игру.

Исследователи в Соединенном Королевстве изучали «машинный интеллект» на протяжении десяти лет до основания области исследований искусственного интеллекта ( ИИ ) в 1956 году. Это была общая тема среди членов Ratio Club , неформальной группы британских исследователей кибернетики и электроники , в которую входил Алан Тьюринг. Тьюринг, в частности, выдвигал идею машинного интеллекта по крайней мере с 1941 года, а одно из самых ранних упоминаний о «компьютерном интеллекте» было сделано им в 1947 году.

Как отмечает Стеван Харнад , вопрос стал таким: «Могут ли машины делать то, что можем сделать мы (как мыслящие существа)?» Другими словами, Тьюринг больше не спрашивает, может ли машина «думать»; он спрашивает, может ли машина действовать неотличимо от того, как действует мыслитель. Этот вопрос позволяет избежать сложной философской проблемы предварительного определения глагола «думать» и вместо этого фокусируется на производительных способностях, которые делает возможным мышление, и на том, как причинная система может их генерировать.

С тех пор, как Тьюринг представил свой тест, он пользовался большим влиянием и широкой критикой и стал важной концепцией в философии искусственного интеллекта . Некоторые критические замечания, такие как Джона Сирла » «Китайская комната , сами по себе являются спорными. Некоторые считают, что вопрос Тьюринга звучал так: «Может ли компьютер, общаясь через телетайп, обмануть человека, заставив его поверить в то, что он человек?» но кажется очевидным, что Тьюринг имел в виду не обман людей, а создание человеческих когнитивных способностей.

Цифровые машины

См. Также: Машина Тьюринга и тезис Чёрча-Тьюринга.

Тьюринг также отмечает, что нам нужно определить, какие «машины» мы хотим рассмотреть. Он отмечает, что человеческий клон , хотя и созданный человеком, не может служить очень интересным примером. Тьюринг предположил, что нам следует сосредоточиться на возможностях цифровых машин — машин, которые манипулируют двоичными цифрами 1 и 0, переписывая их в память с помощью простых правил. Он назвал две причины.

Во-первых, нет никаких оснований размышлять о том, могут ли они существовать или нет. Они уже сделали это в 1950 году.

Во-вторых, цифровая техника «универсальна». Исследования Тьюринга по основам вычислений доказали, что цифровой компьютер теоретически может моделировать поведение любой другой цифровой машины, если у него достаточно памяти и времени. (Это основная идея тезиса Чёрча-Тьюринга и универсальной машины Тьюринга .) Следовательно, если какая-либо цифровая машина может «действовать так, как будто она думает», то это может сделать и каждая достаточно мощная цифровая машина. Тьюринг пишет: «Все цифровые компьютеры в некотором смысле эквивалентны».

Это позволяет сделать первоначальный вопрос еще более конкретным. Теперь Тьюринг повторяет первоначальный вопрос: «Давайте сосредоточим наше внимание на одном конкретном цифровом компьютере C. Верно ли, что модифицировав этот компьютер так, чтобы он имел адекватную память, соответствующим образом увеличив скорость его работы и снабдив его соответствующей программой, C можно ли заставить удовлетворительно играть роль А в имитационной игре, а роль Б берет на себя мужчина?»

Следовательно, Тьюринг утверждает, что основное внимание уделяется не тому, «все ли цифровые компьютеры преуспеют в игре, и не будут ли хорошо работать компьютеры, которые доступны в настоящее время, а тому, существуют ли мыслимые компьютеры, которые будут преуспевать». Что более важно, так это рассмотреть возможные улучшения в современном состоянии наших машин, независимо от того, есть ли у нас ресурсы для их создания или нет.

Девять

Смотрите также: Философия искусственного интеллекта

Прояснив вопрос, Тьюринг перешел к ответу на него: он рассмотрел следующие девять общих возражений, которые включают в себя все основные аргументы против искусственного интеллекта, выдвинутые за годы, прошедшие с момента первой публикации его статьи.

1. Религиозное возражение : Оно утверждает, что мышление является функцией бессмертной души человека ; следовательно, машина не может думать. «Пытаясь сконструировать такие машины, — писал Тьюринг, — мы не должны непочтительно узурпировать Его способность создавать души, точно так же, как мы не занимаемся рождением детей: скорее, в любом случае мы являемся инструментами Его воли, предоставляя особняки». для душ, которые Он создает».
2. Возражение «Головы в песке» : «Последствия машинного мышления были бы слишком ужасны. Будем надеяться и верить, что они не смогут этого сделать». Это мышление популярно среди интеллектуальных людей, поскольку они верят, что превосходство проистекает из более высокого интеллекта, а возможность быть обогнанным представляет собой угрозу (поскольку машины обладают эффективным объемом памяти и скоростью обработки, весьма вероятно, что машины превосходят возможности обучения и знаний). Это возражение представляет собой ошибочную апелляцию к последствиям , путающую то, чего не должно быть, с тем, что может или не может быть (Wardrip-Fruin, 56).
3. Математическое . В возражение этом возражении используются математические теоремы, такие как теорема Гёделя о неполноте , чтобы показать, что существуют пределы вопросов, на которые может ответить компьютерная система, основанная на логике . Тьюринг предполагает, что люди слишком часто ошибаются сами и довольны ошибочностью машин. (Этот аргумент повторили философ Джон Лукас в 1961 году и физик Роджер Пенроуз в 1989 году.)
4. Аргумент от сознания : этот аргумент был предложен профессором Джеффри Джефферсоном в его речи Листера 1949 года (приветственная речь на вручении ему медали Листера в 1948 году). ) утверждает, что «только до тех пор, пока машина не сможет написать сонет или сочинить концерт из-за ощущаемых мыслей и эмоций, а не из-за случайного падения символов, мы сможем согласиться с тем, что машина равна мозгу». Тьюринг отвечает, говоря, что у нас нет возможности узнать, что эмоции испытывает любой человек, кроме нас самих, и поэтому мы должны принять этот тест. Он добавляет: «Я не хочу создавать впечатление, что, по моему мнению, в сознании нет никакой тайны… [b]но я не думаю, что эти загадки обязательно нужно разгадать, прежде чем мы сможем ответить на вопрос [могут ли машины думать]." (Аргумент о том, что компьютер не может иметь сознательный опыт или понимание , был выдвинут в 1980 году философом Джоном Сирлом в его аргументе о китайской комнате . Ответ Тьюринга теперь известен как « ответ другого разума ». См. Также Может ли машина иметь разум? в философии ИИ .)
5. Аргументы от различных недостатков . Все эти аргументы имеют форму «компьютер никогда не сделает X ». Тьюринг предлагает выбор:

   Будьте добрыми, находчивыми, красивыми, дружелюбными, проявляйте инициативу, имейте чувство юмора, отличайте хорошее от неправильного, совершайте ошибки, влюбляйтесь, наслаждайтесь клубникой со сливками, влюбляйте в нее кого-то, учитесь на опыте, правильно используйте слова , быть предметом собственной мысли, иметь такое же разнообразие поведения, как и человек, делать что-то действительно новое.

   Тьюринг отмечает, что «эти утверждения обычно не поддерживаются» и что они зависят от наивных предположений о том, насколько универсальными могут быть машины в будущем, или являются «замаскированными формами аргументации сознания». Он решает ответить на некоторые из них:
   1. Машины не могут ошибаться. Он отмечает, что легко запрограммировать машину на ошибку.
   2. Машина не может быть субъектом собственных мыслей (или не может осознавать себя ). Конечно, можно написать программу, которая может сообщать о своих внутренних состояниях и процессах, в простом смысле программы -отладчика . Тьюринг утверждает, что «машина, несомненно, может быть самостоятельным предметом».
   3. Машина не может иметь большое разнообразие поведения . Он отмечает, что при достаточной емкости памяти компьютер может вести себя астрономически по-разному.
6. леди Лавлейс Возражение : Одно из самых известных возражений гласит, что компьютеры неспособны к оригинальности. Во многом это связано с тем, что, по мнению Ады Лавлейс , машины не способны к самостоятельному обучению.

   Аналитическая машина не претендует на создание чего-либо. Он может делать все, что мы знаем, как приказать ему выполнить. Оно может следовать за анализом; но он не имеет силы предвидеть какие-либо аналитические отношения или истины.

   Тьюринг предполагает, что возражение Лавлейс можно свести к утверждению, что компьютеры «никогда не смогут застать нас врасплох», и утверждает, что, наоборот, компьютеры все еще могут удивлять людей, особенно там, где последствия различных фактов не сразу распознаются. Тьюринг также утверждает, что леди Лавлейс мешал контекст, в котором она писала, и если бы она познакомилась с более современными научными знаниями, стало бы очевидно, что память мозга очень похожа на память компьютера.
7. Аргумент непрерывности нервной системы : Современные неврологические исследования показали, что мозг не является цифровым. Несмотря на то, что нейроны активируются в виде импульса «все или ничего», как точное время импульса, так и вероятность его возникновения имеют аналоговые компоненты. Тьюринг признает это, но утверждает, что любую аналоговую систему можно смоделировать с разумной степенью точности при наличии достаточной вычислительной мощности. ( Философ Хьюберт Дрейфус выдвинул этот аргумент против «биологического предположения» в 1972 году.)
8. Аргумент о неформальности поведения . Этот аргумент утверждает, что любая система, управляемая законами, будет предсказуемой и, следовательно, не будет по-настоящему разумной. Тьюринг отвечает, заявляя, что это путает законы поведения с общими правилами поведения, и что в достаточно широком масштабе (как это видно у человека) поведение машины становится все труднее прогнозировать. Он утверждает, что то, что мы не можем сразу увидеть, в чем заключаются законы, не означает, что таких законов не существует. Он пишет: «Мы, конечно, не знаем никаких обстоятельств, при которых мы могли бы сказать: «Мы достаточно искали. Таких законов не существует».» ( В 1972 году Хьюберт Дрейфус утверждал, что человеческий разум и решение проблем основаны не на формальных правилах, а вместо этого полагаются на инстинкты и осведомленность, которые никогда не будут отражены в правилах. Более поздние исследования ИИ в области робототехники и вычислительного интеллекта пытаются найти сложные правила. которые управляют нашими «неформальными» и бессознательными навыками восприятия, мобильности и сопоставления образов. См. Критика ИИ Дрейфусом ). Это возражение также включает в себя аргумент «Пари Тьюринга» .
9. Экстрасенсорное восприятие : В 1950 году экстрасенсорное восприятие было активной областью исследований, и Тьюринг решил дать экстрасенсорному восприятию презумпцию невиновности, утверждая, что могут быть созданы условия, при которых чтение мыслей не повлияет на тест. Тьюринг признался в «неопровержимых статистических данных» о телепатии, вероятно, имея в виду эксперименты начала 1940-х годов Сэмюэля Соала , члена Общества психических исследований .

Обучающиеся машины

См. также: Машинное обучение

В заключительном разделе статьи Тьюринг подробно излагает свои мысли об обучающейся машине, которая могла бы успешно играть в имитационную игру.

Здесь Тьюринг впервые возвращается к возражению леди Лавлейс о том, что машина может делать только то, что мы ей говорим, и сравнивает это с ситуацией, когда человек «вводит» в машину идею, на которую машина реагирует, а затем впадает в состояние покоя. Он развивает эту мысль, проводя аналогию с атомной кучей размером меньше критического, которую следует считать машиной, а инжектируемая идея должна соответствовать нейтрону, входящему в кучку извне; нейтрон вызовет определенное возмущение, которое со временем исчезнет. Затем Тьюринг развивает эту аналогию и упоминает, что, если бы размер котла был достаточно большим, то нейтрон, попадающий в котел, вызвал бы возмущение, которое продолжало бы возрастать до тех пор, пока весь котел не был бы разрушен, и котел стал бы сверхкритическим. Затем Тьюринг задается вопросом, можно ли распространить эту аналогию со сверхкритической кучей на человеческий разум, а затем на машину. Он заключает, что такая аналогия действительно была бы подходящей для человеческого разума: «Кажется, такая аналогия действительно существует для человеческого разума. Большинство из них кажутся «субкритическими», то есть соответствуют в этой аналогии грудам субкритических Идея, представленная такому уму, в среднем вызовет в ответ менее одной идеи. Небольшая доля идей, представленных такому уму, может породить целую «теорию», состоящую из вторичного, третичного. и более отдаленные идеи». Наконец он спрашивает, можно ли сделать машину сверхкритической.

Затем Тьюринг упоминает, что задача создания машины, которая могла бы играть в имитационную игру, является задачей программирования, и постулирует, что к концу века действительно будет технологически возможно запрограммировать машину для игры в эту игру. Затем он упоминает, что в процессе попыток подражать разуму взрослого человека становится важным учитывать процессы, которые приводят к тому, что разум взрослого человека находится в его нынешнем состоянии; который он резюмирует так:

1. Исходное состояние ума, скажем при рождении,

2. Образование, которому оно было подвергнуто,

3. Другой опыт, не подлежащий описанию как образование, которому он подвергся.

Учитывая этот процесс, он задается вопросом, не было бы более целесообразным программировать разум ребенка, а не разум взрослого, а затем подвергнуть разум ребенка периоду обучения. Он сравнивает ребенка с только что купленным ноутбуком и предполагает, что из-за его простоты его будет легче программировать. В таком случае проблема разбивается на две части: программирование детского разума и процесс его образования. Он упоминает, что экспериментатор (программист) с первой попытки не ожидает детского разума, как того хотелось бы. Должен существовать процесс обучения, включающий в себя методы вознаграждения и наказания, которые будут выбирать желаемые шаблоны в сознании. Весь этот процесс, как отмечает Тьюринг, в значительной степени подобен процессу эволюции путем естественного отбора, где сходства заключаются в следующем:

Структура дочерней машины = наследственный материал

Изменения дочерней машины = мутации

Естественный отбор = мнение экспериментатора

После этого обсуждения Тьюринг обращается к некоторым конкретным аспектам обучающейся машины:

• Природа внутренней сложности: дочерняя машина может быть либо максимально простой, просто сохраняющей соответствие общим принципам, либо машиной, в которой запрограммирована полная система логических выводов. Эта более сложная система объясняется Тьюрингом так: «…будет такова, что хранилище машин будет в основном занято определениями и предложениями . Предложения будут иметь различные виды статуса, например, хорошо установленные факты, гипотезы, математически доказанные теоремы, утверждения, данные авторитетом, выражения, имеющие логическую форму предложения, но не значение убеждения. Некоторые предложения могут быть описаны как «императивы». Машина должна быть сконструирована таким образом, чтобы, как только императив классифицируется как «твердо установленный», соответствующий. действие происходит автоматически». Несмотря на эту встроенную логическую систему, запрограммированный логический вывод не будет формальным, а скорее будет более прагматичным. Кроме того, машина будет опираться на свою встроенную логическую систему методом «научной индукции».

• Незнание экспериментатора. Важной особенностью обучающейся машины, на которую указывает Тьюринг, является незнание учителем внутреннего состояния машины во время процесса обучения. В этом отличие от обычного дискретного автомата, цель которого состоит в том, чтобы иметь четкое представление о внутреннем состоянии автомата в каждый момент вычислений. Будет видно, что машина делает вещи, которые мы часто не можем понять, или что-то, что мы считаем совершенно случайным. Тьюринг упоминает, что этот специфический характер наделяет машину определенной степенью того, что мы считаем интеллектом, поскольку разумное поведение представляет собой отклонение от полного детерминизма обычных вычислений, но только до тех пор, пока это отклонение не приводит к бессмысленным циклам. или случайное поведение.

• Важность случайного поведения: хотя Тьюринг и предостерегает нас от случайного поведения, он упоминает, что внедрение элемента случайности в обучающуюся машину будет иметь ценность для системы. Он упоминает, что это может быть полезно там, где может быть несколько правильных ответов или когда систематический подход может привести к исследованию нескольких неудовлетворительных решений проблемы, прежде чем найти оптимальное решение, что повлечет за собой неэффективность систематического процесса. Тьюринг также упоминает, что процесс эволюции идет по пути случайных мутаций, чтобы найти решения, приносящие пользу организму, но он также признает, что в случае эволюции систематический метод поиска решения был бы невозможен.

В заключение Тьюринг размышляет о времени, когда машины будут конкурировать с людьми в решении многочисленных интеллектуальных задач, и предлагает задачи, которые можно было бы использовать для этого. Затем Тьюринг предполагает, что абстрактные задачи, такие как игра в шахматы, могут быть хорошей отправной точкой для начала другого метода, который он называет следующим: «...лучше всего снабдить машину лучшими органами чувств, которые можно купить за деньги, а затем научить ее понимать и говорить на английском.".

исследование развития искусственного интеллекта Последовавшее за этим показывает, что обучающаяся машина действительно пошла по абстрактному пути, предложенному Тьюрингом, как в случае с Deep Blue , шахматным компьютером, разработанным IBM и победившим чемпиона мира Гарри Каспарова (хотя , это тоже спорно) и многочисленные компьютерные шахматные игры, в которых можно обыграть большинство любителей. Что касается второго предложения Тьюринга, то некоторые авторы сравнивают его с призывом найти симулякр когнитивного развития человека. И такие попытки найти глубинные алгоритмы, с помощью которых дети познают особенности окружающего мира, только начинают предприниматься.

Ссылки

• Брукс, Родни (1990), «Слоны не играют в шахматы» (PDF) , Робототехника и автономные системы , 6 (1–2): 3–15, CiteSeerX   10.1.1.588.7539 , doi : 10.1016/S0921-8890( 05)80025-9 , получено 30 августа 2007 г.
• Кревье, Дэниел (1993). ИИ: бурные поиски искусственного интеллекта . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: BasicBooks. ISBN  0-465-02997-3 .
• Дрейфус, Хьюберт (1972), Чего не могут компьютеры , Нью-Йорк: MIT Press, ISBN  978-0-06-011082-6
• Дрейфус, Юбер ; Дрейфус, Стюарт (1986), Разум над машиной: сила человеческой интуиции и опыта в эпоху компьютеров , Оксфорд, Великобритания: Блэквелл.
• Дрейфус, Хьюберт (1979), Чего компьютеры все еще не могут сделать , Нью-Йорк: MIT Press .
• Харнад, Стеван ; Шерцер, Питер (2008), «Сначала масштабируйтесь до роботизированного теста Тьюринга, затем беспокойтесь о чувствах» , Искусственный интеллект в медицине , 44 (2): 83–9, CiteSeerX   10.1.1.115.4269 , doi : 10.1016/j .artmed.2008.08.008 , PMID   18930641 , заархивировано из оригинала 8 февраля 2012 года , получено 29 августа 2010 года .
• Хаугеланд, Джон (1985), Искусственный интеллект: сама идея , Кембридж, Массачусетс: MIT Press .
• Моравец, Ганс (1976), Роль грубой силы в разведке , заархивировано из оригинала 3 марта 2016 г. , получено 7 ноября 2007 г.
• Хофштадтер, Дуглас (1979), Гёдель, Эшер, Бах: вечная золотая коса .
• Лукас, Джон (1961), «Умы, машины и Гёдель», в Андерсоне, Арканзас (редактор), «Умы и машины» , заархивировано из оригинала 19 августа 2007 г. , получено 2 декабря 2022 г.
• Моравец, Ганс (1988), Mind Children , издательство Гарвардского университета
• Пенроуз, Роджер (1989), Новый разум императора: о компьютерах, разуме и законах физики , Oxford University Press, ISBN  978-0-14-014534-2
• Рассел, Стюарт Дж .; Норвиг, Питер (2003), Искусственный интеллект: современный подход (2-е изд.), Аппер-Сэддл-Ривер, Нью-Джерси: Прентис-Холл, ISBN  0-13-790395-2
• Сирл, Джон (1980), «Сознание, мозг и программы» (PDF) , Поведенческие науки и науки о мозге , 3 (3): 417–457, doi : 10.1017/S0140525X00005756 , S2CID   55303721
• Тьюринг, Алан (октябрь 1950 г.), «Вычислительная техника и интеллект» (PDF) , Mind , LIX (236): 433–460, doi : 10.1093/mind/LIX.236.433
• Сайгин, АП (2000). «Тест Тьюринга: 50 лет спустя». Разум и машины . 10 (4): 463–518. дои : 10.1023/A:1011288000451 . hdl : 11693/24987 . S2CID   990084 .
• Ной Уордрип-Фруин и Ник Монфор, ред. (2003). Читатель новых медиа . Кембридж: MIT Press. ISBN   0-262-23227-8 . «Среда обитания Лукасфильма», стр. 663–677.

Внешние ссылки

• PDF с полным текстом статьи
• Сайгин, Айше Пинар; Чичекли, Ильяс; Акман, Варол (1999). «Анализ и обзор следующих 50 лет». Умы и машины : 2000. CiteSeerX   10.1.1.157.1592 .