Курсовая работа: Проблеми штучного інтелекту
Також був ряд інших новацій, що також слугували поштовхом для розвитку когнітивно психології. Наприклад: виникнення теорії зв'язку; сучасна лінгвістика, у коло питань яко були включені нові підходи до мови та граматичних структур, а також комп'ютерна наука та інші технологічні досягнення. Комп'ютерна наука, і особливо один з її розділів - штучний інтелект, змусили психологів переглянути основні постулати, що стосуються вирішення проблем, обробки і зберігання інформації в пам'яті, а також обробки мови оволодіння нею. Вперше в історії людства з'явився автомат, який, як і людина, виявився здатним переробляти інформацію. Комп'ютери дозволяли подивитися на інформаційні процеси у людини з несподіванної сторони. Дж. Міллер з співавторами казали, що комп'ютер можна використовувати для моделювання д різних психологічних теорій. Пізніше, мозок взагалі став розглядатися як обчислювальний механізм, подібний до комп'ютера. Перші експерименти були багато в чому натхненні питаннями: що спільного між процесами переробки інформац у людини і комп'ютера? Чим ці процеси відрізняються один від одного? Пошук відповідей породжував незвичайні іде найчастіше висловлювався на мові блок-схем, які когнітівісти запозичили в інженерів.
Когнітивна психологія дійсно породила новий погляд на психіку. Отримані нею експериментальні дані сильно змінили існуючі до цього уявлення про пізнавальні процеси. Саме когнітівізм почав, повною мірою, формувати психологію за каноном природничої науки, що поєднує логіку і експеримент. Студенти, які здають іспити з когнітивної психології, змушен міркувати й знаходити своїм міркуванням дослідне підтвердження, а прихід у науку покоління, що розмірковує змінює вигляд цієї науки.
Метафори пізнання
Комп’ютерна метафора
До символьного підходу, що виник після 60тих років, когнітивну науку підвів підхід нформаційний, який розгорнувся на теренах інформаційної теорії. Свідомість він трактував як інформаційний канал, що має обмежені пропускні здібності. Також в моду увійшли різного роду схеми і алгоритми, якими намагалися пояснити всю роботу мозку. Саму ідею комп’ютерного підходу точно сформулював один з творців інженерної психології, Кеннет Крейк: «Якщо організм несе в голові дрібномасштабну модель зовнішнього оточення своїх можливих дій, він здатний перевіряти різні альтернативи, визначати найкращі з них, реагувати на майбутній розвиток ситуації і взагалі у всіх відносинах вести себе більш повноцінно, безпечно і компетентно, потрапляючи в складні умови»(Крейк, 1943) Використовуючи цю теорію, можна було зробити наступний крок - оголосити відмінності форм репрезентації мозку і машин поверхневими і постулювати єдиний абстрактний формат подання знань на рівн глибинних структур, що допускають алгоритмічний опис. Ось чому на початку 1960-х років процеси пізнання стали трактуватися по аналогії з процесами обчислень в комп'ютері. Розуміння того, що людина активно «переробля нформацію», будуючи внутрішні моделі оточення, означало перехід від нформаційного підходу у вузькому сенсі слова до когнітивної психології.
Значна частина досліджень, що розгорнулися з кінця 50х років, схилялася до версії комп'ютерної метафори, пов'язаної з виявленням та аналізом можливих структурних блоків переробки інформації та принципів їх об'єднання в дину функціональну архітектуру. Першими роботами нового напрямку можна вважати дослідження процесів утворення штучних понять Джеромом Бруне-ром і співробітниками, а також роботи Ньюела, Саймона Шоу, які створили ряд машинних моделей мислення, в тому числі «Логік-теоретик» та «Універсальний вирішувач завдань». Комп’ютерна теорія мала тенденцію до сильного спрощення психічних процесів, наближаючи їх до прогам комп’ютерів. Такі моделі не функціонували на граничних, непевних випадках, доводилося вводити багато додаткових параметрів для кожної суперечливої ситуації.
Підсумки першого етапу розвитку когнітивно психології були висунуті у книзі Нейссера «Когнітивна психологія» 1967 року. Він пише, що конструктивний характер наших пізнавальних процесів фундаментальним фактом. Завдання когнітивної психології полягає в тому, щоб зрозуміти, яким чином «сприймається, запам'ятовується і осмислюється світ, що породжується з такого непродуктивного початку, як конфігурація ретинальної стимуляції або візерунки звукового тиску у вусі». Найссер підкреслює, що мова йде лише про подібність, але не про ідентичність машинних програм і психічних процесів.
Протягом 1970-х років у психології і за межами, насамперед у роботах з штучного інтелекту, склалося єдина думка щодо теоретичних підстав, методів і моделей когнітивних досліджень. Певною мірою умовно, можна виділити чотири принципи традиційної парадигми ранньо когнітивної психології:
1. Пріоритет знання й раціонального мислення над поведінкою, звичками і афектом.
2. Використання комп'ютерно метафори.
3. Припущення про послідовність переробки інформації.
4. Акцент на формальному моделюванні замість вивчення мозкових механізмів.
Модульна метафора
Комп’ютерна метафора використовувала для порівняння з мозком людини так зван «фон-нейманівські» машини, універсальні обчислювачі, які характеризувалися здатністю розділяти інформацію на пасивні дані і активні операції над ними, а ткож наявністю одного процесору. Революцію у науці спричинив винахід транзистора, а з ним і мікропроцесора. Комп’ютери з його використанням, хоч були простіші від «фон-нейманівських», але були швидші і точніші у виконанн точних і визначених практичних завданнях. Також у цілях економії мікропроцесори почали використовувати для створення багатопроцесорних комп’ютерів, що дозволило значно скоротити час обробки інформації, шляхом розбиття задачі на під завдання і об’єднання процесорів між собою. Це і призвело до виникнення медулярного підходу.
Першим автором, що використав термін «модулярність» для опису організації психологічних процесів, був американський нейроінформатик Девід Марр. Він припустив, що «будь-який великий масив обчислень повинен бути реалізований як набір частин, настільки незалежних один від одного, наскільки це допускає спільне завдання. Якщо процес організованих не таким чином, то невелика зміна в одному місці буде мати наслідки в багатьох нших. Це означає, що процес у цілому буде дуже важко виправити або поліпшити, як шляхом втручання людини, так і за допомогою природної еволюції - адже будь-яка зміна, що покращує один із фрагментів, буде супроводжуватися безліччю компенсаторних змін в інших місцях » (Маrrі, 1976). Ідея розбиття великого масиву обчислень на відносно незалежні автономні задачі, які вирішуються спеціалізованими механізмами (підпрограмами або модулями) була очевидною для біологів та інформатиків, але спочатку залишалася малопереконливою для фахівців з когнітивної психології, цілком задоволених можливостями класично комп'ютерної метафори. Джеррі Фодор ввів поняття модулярності і в психологію. Архітектура пізнання представля собою, з його точки зору, швидше мозаїку з безлічі паралельних і дещо автономних у функціональному відношенні процесів, а зовсім не організоване в диний механізм ціле. Фодор сформулював в цілому 8 критеріїв, або ознак, які в сукупності дозволяють ідентифікувати когнітивні модулі. До них відносяться:
1. вузька спеціалізація
2. інформаційна закритість
3. обов'язковість
4. висока швидкість
5. поверхнева обробка
6. біологічне походження
7. селективність випадінь
8. фіксованост нейроанатоміческіх механізмів.
Нейронна метафора
Якщо на початку виникнення когнітивного підходу багато психологів сприйняли спочатку як звільнення від необхідност цікавитися мозковим субстратом та можливими нейрофізіологічним механізмами тих чи інших пізнавальних процесів, то протягом останнього десятиліття 20-го століття яскраво продивляється глобальна тенденція, що пов'язана із зростанням нтересу до мозкових механізмів - реальної архітектурі пізнавальних процесів.
У подальші роки з появою безліч нестандартних архітектур в коннекціонізмі і, особливо, у зв'язку із спекуляціями про мозкову локалізацію тих чи інших «когнітивних модулів» природно стало виникати питання про те, як ці гіпотетичні механізми реалізован насправді. Змінився і сам характер когнітивних досліджень, які в значній мір спираються сьогодні на дані нейропсихологічних і нейрофізіологічних робіт. Починаючи з 1990-х років послабився вплив власне комп'ютерної метафори і машинних моделей.
Отже, ншим впливовим підходом впродовж останніх 20 років став так званий PDP-підхід (від paralle ldistributed processing = паралельно розподілена обробка), широко відомий також як коннекціонізм. В даному випадку також іде мова про відмову від комп’ютерної метафори в її символьному варіанті. Однак, якщо концепція когнітивних модулів Федора лише допускає деяку паралельність обробки в яких-небудь частинах когнітивної моделі, то в коннекціонізм паралельність опрацювання стає загальним принципом. Мова іде про те, що вс елементи системи, що інтерпретується як нейронна мережа, розглядаються як такі, що потенціально пов’язані між собою і одночасно беруть участь у формуванн відповіді на стимул.
Схема найпростішої мережі.
Головна перевага нейронних моделей у порівнянні традиційними когнітивними моделями полягає можливості асоціативного і розподіленого збереження інформації а також адаптивного навчання. Перша особливість означає, що будь-який фрагмент першопочаткової ситуації чи будь-яка початкова обставина здатні асоціативно підтримати пригадування. Розподіленим зберігання є тому, що його субстратом є у кожному окремому випадку не окремий елемент, а мережа в цілому, тобто стани всіх її вузлів і вагомість їх зв’язків. Нарешті, конекціонізм дозволяє природно описувати деякі елементарні форми навчання. Процеси навчання у нейронних мережах мають власну специфіку, найпростіша, суто асоціативна процедура навчання в нейронних мережах стосується класичних іде прокладення шляхів паловської фізіології.
Правило Хебба: між усіма синхронно активованими нейронами знижуються пороги синаптичних зв'язків (підвищуються вагов коефіцієнти активаційних зв'язків). В результат багаторазових повторень поширення активації при виникненні на вході тієї ж ситуації відбувається швидше; група елементів, «ансамбль», активується як ціле, ця активація відбувається навіть при змінах ситуації, наприклад, випаданн якихось компонентів зображення, а також «відмирання» частини «нейронів» само мережі. Тим самим, вдається моделювати особливості цілісного сприйняття, описаного гештальтпсихології. Подібна терпимість до спотворень на вході і до порушень механізму обробки інформації разюче контрастує з тендітністю звичайних символьних програм. Крім того, пластичність синаптичних зв'язків, що лежить в основі формування ансамблів, дозволяє дати фізіологічне пояснення процесів узагальнення (категоризації) окремих ситуацій. Недоліком описаного механізму самоорганізації нейронних зв'язків є його надзвичайно повільний, що вимага сотень і тисяч повторень, характер.
Прикладом більш ефективного комп'ютерного алгоритму навчання служить запропонований канадським інформатиком Джеффр Хінтон і його колегами метод зворотного поширення помилки. У цьому випадку мережі пред'являється деяка конфігурація, а потім відповідь на виході порівнюється з ідеальною, бажаною відповіддю. Результат такого порівняння обчислюється пропускається потім у зворотному напрямку: від виходу мережі до її вхідного шару, причому на кожному проміжному етапі здійснюються деякі корекції вагових коефіцієнтів зв'язків елементів з метою подальшої мінімізації неузгодженості. Але «контрольована мінімізація неузгодженості» залишає сильне враження довільного підбору бажаного результату.
Ряд коннекціоністскіх моделей використовує зворотні зв'язки для повторного пропускання продуктів обробки через нейронну мережу. Ця властивість, рекурентність, дозволяє обробляти конфігурації на вході в контексті попередніх подій («минулого досвіду»).
У настільки динамічній області, як когнітивна наука, важко прогнозувати майбутній розвиток подій. У рамках робіт з обчислювальною нейронаукою (нейроінтеллектом) і еволюційним моделюванням останнім часом починають розглядатися більш реалістичні, з біологічно біофізичної точки зору, альтернативи штучним нейронним мережам. При збільшенн обсягу мозку в процесі еволюції вихідний мережевий принцип «все пов'язано з усім» перестає виконуватися, виникають елементи модулярної макроорганізац (Striedter, 2004).
У зв’язку з появою вової хвил зацікавленості у процесах головного мозку і появою нових можливостей у технологічному плані, виникли нові методи дослідження головного мозку. Аж до самого останнього часу існували дві основні групи методів вивчення нейрофізіологічних механізмів:
Найбільш відомим з новітніх методів позитронно-емісіонна томографія (ПЕТ). Негативним чинником є необхідність введення у кров радіоактивної речовини з нестійкими ізотопами. При активізац якої-небудь ділянки мозку, кров направляється туди, де і проходить розпад, продукти якого потім реєструються. Цей метод забезпечує високе просторове розширення але може реєструвати тільки зміни, що протікають досить повільно, не швидше хвилини.
У багатьох сенсах набагато більш ефективним методом магніто резонансна томографія (МРТ). Цей метод дозволяє точну і доволі швидку регістра цію крім того, він не призводить до порушень організму, так як заснований на випромінені радіохвиль певної частоти окремими атомами, що знаходяться у змінному магнітному полі. В експериментальній психології цей метод використовується у вигляді функціональної МРТ, коли визначається концентрація кисню у крові. Цей показник пов”язаний з активністю нейронів у відповідних структурах мозку.
Недоліком фМРТ є низьке часове розширення (до 1 сек). Однак саме ця методика на сьогодн ший день є найточнішою.
Також снує безліч інших методів дослідження фізіологічного субстрату когнітивних функцій людини, також пов’язаних з проривом у технологічній сфері. В тому числ важливу роль зіграли розробки у мілітаристській сфері, що стали доступні для цивільного використання. Перша модель організації мозку запропонував Джон Х’юлінг-Джексон, невролог кінця 19 століття, що в своїй роботі спирався на еволюційну теорію Дарвіна. Одним з радянських вчених, що займався цією проблемою, був А. Р. Лурія. Він визначив трьохрівневу систему організації мозку. Подібні дослідження вирішують одну і ту саму задачу, стратифікацію. Тобто виділення в цілісному масиві окремих рівнів, що мають деякі спільні характеристики.
Частина 2. Порівняння штучного і природного інтелекту
Існу кілька основних питань штучного інтелекту. Наприклад про мозок. Якого роду мислячою машиною він є? Протягом століть психологічних досліджень, а особливо кількох останніх десятиліть, відповідь на це питання починає роз’яснюватись. У потоці нових даних, поява яких завдячує використанню нових методів трьохвимірного вивчення мозку, стало непросто визначати аналоги традиційних психологічних понять і ранні когнітивні моделі, що будувалися на теренах комп’ютерної метафори. Стало остаточно зрозуміло, що, якщо мозок і можна порівняти з сучасною обчислювальною технікою, то слід пам’ятати про його відмінність. В прешу чергу відмінність полягає в існуванні еволюційного онтогенетичного розвитку, а також у надзвичайно великій кількості елементів зв’зків між ними. Можливо, дослідження штучного інтелекту просунулися б ще глибше, якби комп’ютер був більше скожий на мозок.
Ось порівняння мозку і комп’ютеру, що приводить Солсо.
| Кремнієві комп'ютери | Вуглеводневий мозок | |
| Швидкість обробки | Наносекунди | Від мілесекунд до секунд |
| Тип | Послідовний процесор | Параллельний процессор |
| Ємність пам'ті | Більша для оцифровано нформації | Більша для зорово мовної інформації |
| Матеріал | Кремній і систма електронного забезпечення | Нейрони і система органічного забезпечення |
| Взаємодія | Абсолютно керований | Має власну точку зору |
| Здатність до навчання | Керується правилами | Понятійний |
| Краща якість | Швидкість обробки нформації, керованість, передбвчуваність | Легко робить висновки, узагальнення, виносить судження. Мобільний. |
| Найгірша якість | Не може вчитися самостійно, погано виконує складні когнітивні функції, знижена мобільність. | Має обмежену здатність до обробки і збереженння інформації, здатен до забування. |
Для того, щоб поглибити досягнення у сфері штучного інтелекту слід спершу відповісти на питання як машина може імітувати мислення людини. Однією з найпоширеніших відповідей на цей час є така, що приймає точку зору коннекціонізму. Тобто сверджується, що найкращим способом є моделювання машин за принципом будови основних нервових структур.
