Цифровая революция трансформирует современное общество. Интеллектуальная связь — это новая собственность, возникающая в результате внедрения интеллектуальных данных в связанные данные, концепции, приложения и людей. Кроме того, прогресс в области поведенческой робототехники открывает новые области инновационных исследований.
В этом сложном контексте имеет ли смысл наделить машины функциями, похожими на сон? Действительно, бездействие машины можно приравнять к состоянию сна живых существ. Кроме того, во сне мы можем взаимодействовать с тем, что мы принимаем за других людей и вещи и, в некоторых отношениях, то же самое происходит в виртуальном мире.
В 1990-х годах утверждалось, что программируемые аппаратные и программные средства, ускоряющие моделирование цифровых устройств, могут быть использованы для создания в ближайшем будущем машин, способных к эволюции. Действительно, в те годы предлагались различные формы машинного моделирования эволюции, хотя также высказывались сомнения в отношении их адекватности для реальных условий жизни.
В то время американский теоретик-нейрофизиолог Кельвин предложил реализовать автономный робот — дарвиновскую машину.
Кэлвин предполагал, что эта машина способна формировать мысли за миллисекунды, а не тысячелетия, используя безобидную запоминающуюся среду, а не ядовитую реальную жизнь.
В настоящее время рост информационных систем, и в частности Интернета, продолжает вдохновлять параллель между человеческим мозгом и компьютерными искусственными системами. Несмотря на то, что в настоящее время рынок ориентирован на искусственные системы, все еще основанные на ньютоновской физике и исходящие из того, что каждый элемент подчиняется простым и статическим правилам, было отмечено, что опыт Интернета и прогресс в робототехнике предполагает иной способ проектирования информационных систем и роботов нового поколения.
Действительно, новые информационные системы и роботы могут не контролироваться, а быть самоорганизованными в результате автономного и самостоятельного определения программного обеспечения или микропрограммных агентов.
Старые и новые интеллектуальные системы
В начале 1960-х годов в статье, иллюстрирующей современное состояние ИИ того времени, Минский, американский ученый-когнитолог и соучредитель лаборатории ИИ Массачусетского технологического института, подчеркнул отсутствие общепринятой теории интеллекта.
В настоящее время самые современные исследования сосредоточены на конкретных научных и инженерных проблемах, сохраняя дистанцию от идеи реализации всего спектра когнитивных способностей человека. Кроме того, исследования фокусируются на взаимодействии программ и машин с окружающей средой и людьми.
В последнее время приложения искусственного интеллекта, в частности в виде нейронных сетей и экспертных систем, можно найти повсюду вокруг нас. Они широко используются в медицине, робототехнике, юриспруденции, биржевой торговле и т.д., в то время как интеллектуальные программы используются в армии, а также на заводах и в быту. Кроме того, эксперты прогнозируют, что в ближайшем будущем системы распознавания речи смогут общаться с людьми как по тексту, так и по голосу, на неструктурированном английском языке.
В традиционном искусственном интеллекте мозги роботов задумывались как серийные обрабатывающие устройства. Основой был декартовский подход, основанный на:
- Иерархической организации знаний
- Символическая манипуляция
- Автоматическое мышление
- Планирование как решение проблем
- Построение модели
И наоборот, подход к робототехнике, принятый в последнее время, совершенно иной. Оно основано на поведенческом подходе и предполагает, что "интеллект" является результатом взаимодействия между асинхронным набором моделей поведения и окружающей средой.
Несмотря на тревогу многих исследователей относительно возможного воздействия сверхразумных машин, создание машины с равным или превосходящим интеллектом в будущем не представляется возможным. Тем не менее, по прошествии более 60 лет тест Туринга продолжает вызывать интерес исследователей, и были предложены некоторые элементы интеграции для адаптации его к новым перспективам робототехники.
Тест Туринга
В 1950 году Туринг предложил Имитационную игру, чтобы заменить, для него, слишком двусмысленный вопрос "могут ли машины думать?". Туринг предложил, чтобы человеческий игрок (следователь или оценщик) допрашивал двух других, скрытых, игроков, компьютер и человека, используя письменные вопросы и получая письменные ответы на естественном языке. Задача специалиста по оценке состояла бы в том, чтобы определить, кто из игроков является компьютером, а кто — человеком.
Тьюринг предсказал, что к 2000 году технологический прогресс приведет к появлению компьютера, достаточно мощного, чтобы программа могла обмануть среднего оценщика в течение 5 минут примерно в 70% случаев. Вслед за этим другие ученые изменили первоначальную идею Туринга, и были предложены различные аналогичные тесты. Наиболее широко известные из них: Тест на кофе.
В начале 2000-х годов Ишигуро ввел термин "наука об Андроиде" для обозначения междисциплинарных рамок, включающих два взаимодополняющих подхода: использование когнитивных наук для создания очень гуманных роботов и использование роботов для проверки гипотез, позволяющих понять человека.
Задача робота должна состоять в том, чтобы понять истинную природу респондентов, а именно, определить, кто из них является машиной, а кто — человеком. Этот тест позволил бы оценить эффективность человеческого робота. Безусловно, робот-сопроситель должен быть запрограммирован таким образом, чтобы иметь возможность самостоятельно разрабатывать вопросы. Это подводит нас к основному новому вопросу машинного обучения: внедрение самоизменяющихся интеллектуальных помощников.
Может ли машина мечтать?
Эксперимент в Ишигуро показал как важность микродвижений для появления человеческих качеств, так и значительные возможности междисциплинарных исследований между инженерными и когнитивными науками. В связи с этим, может ли идея дарвиновской машины оставаться актуальной? Этот вопрос наводит на мысль о другом: если бездействие машины можно приравнять к состоянию сна живых существ, имеет ли смысл реализовать программное обеспечение для машинного мечтания, вдохновленное принципом дарвинской машины?
Конечно, машиной, которая мечтает, когда неактивна, развивает свои собственные знания автономно. В настоящее время литературы по машинам, которые мечтают, немного. Хотя были проведены некоторые эксперименты на машинах Ассоциации памяти и выдвинуты некоторые теоретические предложения на машинах мечты никто еще не программировал компьютер для мечты.
Таким образом, совместное изучение мечтательной активности и поведения машины может открыть новые перспективы для исследований. С этой целью компания Google недавно выпустила исходный код своего программного обеспечения DeepDream.
Изучение социальных отношений во сне и сравнение их не только с теми, которые происходят в реальной жизни, но и в Интернете, может позволить исследовать возможную взаимосвязь между виртуальной идентичностью/идентификацией человека и социальным содержанием его мечты. Наконец, недавно была предложена интегративная теория для объединения человеческих мысленных образов, разума, гаданий и мечтаний.
Вывод
Искусственный интеллект (ИИ) - это обширная область, которая постоянно развивается: некоторые из первых приложений ИИ, такие как автоматический перевод и оптическое распознавание символов, стали сегодня обычной технологией. Кроме того, цифровая революция трансформирует современное общество. Интеллектуальная связь — это новое свойство, возникающее в результате внедрения интеллектуальных данных в связанные данные, концепции, приложения и людей.
Размышления о поведении человека, включая мечтательную деятельность, в свете современных технологий могут способствовать внедрению интеллектуальных систем нового поколения.