Лекция 4. Концепция искусственного интеллекта в кибернетике.

4.1. Искусственный интеллект (ИИ): исторический экскурс.

Формально, под искусственным интеллектом (ИИ) понимается киберсистема, позволяющая моделировать процессы человеческого мышления в целях разрешения поставленной задачи. Сама возможность моделирования человеческого интеллекта реализуется путем абстракции, по которой всякий мыслительный процесс трактуется как определенное преобразование информации, но, чтобы прийти к такой концепции, человечество потратило немало усилий и времени.

Природа человеческого мышления интересовала людей во все времена, начиная с глубокой древности. Античными греками были установлены многие закономерности логического мышления, составившие основу так называемой формальной логики, отцом которой является Аристотель (384-322 гг. до н.э.) [29]. В конце XVI в. появляется абстрактная алгебраическая символика, в рамках которой в середине XIX в. Дж. Булем была построена алгебра логики [30]. Формализация классической логики посредством булевой алгебры позволила абстрактным языком описать основные правила логического вывода, регламентирующие процесс вывода логических следствий из тех или иных исходных посылок. Тем самым, фактически была подведена теоретическая база для искусственной реализации определенных аспектов человеческого интеллекта, поскольку главный практический вывод, который следует из представлений булевой алгебры, сводится к тому, что любую ее логическую формулу можно реализовать с помощью некоторой релейно-контактной схемы.

Следующим шагом на пути построения теоретических основ ИИ явилась машина А.М. Тьюринга (1937, [30]), с помощью которой формализуется важнейшее математическое понятие алгоритма. Без этого шага невозможно адекватное описание процесса мышления, который на абстрактном уровне представляется в виде некоторого предписания (алгоритма), задающего процедуру выполнения определенных логических формул. При этом, поскольку процесс мышления в кибернетике трактуется как некое преобразование информации [31], то правомерность такой абстракции следует из фундаментальной теоремы Шеннона (1948, [5]), по которой всякая информация может быть закодирована и передана со скоростью, близкой к пропускной способности канала связи, и со сколь угодно малой вероятностью ошибки.

Практическое воплощение теоретических основ ИИ тесно связано с созданием универсальных преобразователей информации – ЭВМ и компьютеров, способных выполнять любой алгоритм преобразования произвольной кодированной информации. Как выяснилось [8], это требует особой архитектуры ЭВМ, соответствующей структурным принципам Дж. фон Неймана (1945-46), что формально определяет некоторый класс релейно-контактных устройств. Современные исследования нейронных сетей однако показывают, что их эффективность во многом превосходит возможности нынешних компьютеров и обеспечивается параллельными алгоритмами обработки информации. Этот фактор определенно отразится в архитектуре и элементной базе будущих поколений компьютеров [32;33].

С появлением ЭВМ и компьютеров во 2-ой половине ХХ в. началось практическое воплощение ИИ-концепции в рамках формирования образовательного киберпространства, что в педагогической психологии наметило постепенный переход от концепции бихевиоризма к концепции когнитивной психологии. Своей целью когнитивная психология поставила изучение зависимости поведения субъекта от внутренних, познавательных (когнитивных) процессов, через призму которых он воспринимает свое жизненное пространство и действует в нем. В отечественной науке в русле ИИ-концепции проводилась разработка теории обучающихся систем – как систем способных с течением времени улучшать свои показатели (Я.З.Цыпкин,1970,[34]). В области когнитивной психологии заметную роль сыграли работы профессора Гарвардского университета Дж. Андерсона [35], который в книге «Умение мыслить и как его приобрести» (1981), одним из первых, выдвинул тезис о том, что в науке о мышлении центральной является проблема обучения и приобретения знаний. Спустя два года Андерсон в книге «Архитектура познания» (1983) выступил с новой теорией обучения, которая известна как теория АСТ [36]. В модели АСТ обучение разбивается на два этапа – декларативный и процедурный, в зависимости от состояния знаний. Переход с одного этапа на другой происходит с помощью механизма компиляции знаний; дальнейший процесс обучения формируется на основе механизма координации знаний.