Сильный и слабый искусственные интеллекты

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Сильный и слабый искусственные интеллекты — гипотеза в философии искусственного интеллекта, согласно которой некоторые формы искусственного интеллекта могут действительно обосновывать и решать проблемы[1].

  • теория сильного (также используют термин универсальный) искусственного интеллекта предполагает, что искусственная система может приобрести способность мыслить и осознавать себя как отдельную личность[2] (в частности, понимать собственные мысли), хотя и не обязательно, что её мыслительный процесс будет подобен человеческому[3].
  • теория слабого (также используют термины прикладной или узкий) искусственного интеллекта предназначена для решения какой-либо одной интеллектуальной задачи или их небольшого множества (например, системы для игры в шахматы, распознавания образов, речи, кредитный скоринг и т. д.)[4], которые не подразумевают наличия у компьютера подлинного сознания[5].

Термин «сильный искусственный интеллект» был введён в 1980 году Джоном Сёрлом[6] (в работе, описывающей мысленный эксперимент «Китайская комната»), впервые охарактеризовавшим его следующим образом:

Соответствующим образом запрограммированный компьютер с нужными входами и выходами и будет разумом, в том смысле, в котором человеческий разум — это разум.

«Разумы, мозги и программы»

Некоторые учёные, включая Антонио Лието, утверждают, что текущие исследования как искусственного интеллекта, так и когнитивного моделирования идеально согласуются с гипотезой слабого искусственного интеллекта (которую не следует путать с различием между «общим» искусственным интеллектом и «узким» искусственным интеллектом) и что популярное предположение о том, что когнитивные системы искусственного интеллекта являются частью сильного искусственного интеллекта, ошибочен и проблематичен, потому что «искусственные модели мозга и разума можно использовать для понимания психических явлений, не претендуя на то, чтобы быть реальными явлениями, которые они моделируют»[8].

Ввиду разницы между двумя видами искусственного интеллекта для каждого из них характерен свой набор этических проблем. Для слабого интеллекта такими проблемами являются безработица и ответственность, которые при этом рядом исследователей считаются несущественными. Совершенствование и развитие сильного искусственного интеллекта, по мнению ряда учёных, может стать последним изобретением человечества, ввиду того, что он сможет превзойти естественный интеллект людей во всех сферах познания[5]. Такую ситуацию математик и фантаст Вернор Виндж назвал технологическим превосходством, заметив, что создание сверхинтеллектуальной машины ознаменует конец эры людей[9].

Требования к созданию сильного ИИ

[править | править код]

Предлагалось много определений интеллекта (такие, например, как возможность пройти тест Тьюринга), но на настоящий момент нет определения, которое бы удовлетворило всех. Тем не менее, среди исследователей искусственного интеллекта есть общая договоренность о том, что сильный искусственный интеллект обладает следующими свойствами: [10]

Ведутся работы для создания машин, имеющих все эти способности, и предполагается, что сильный искусственный интеллект будет иметь либо их все, либо большую часть из них[11].

Существуют и другие аспекты интеллекта человека, которые также лежат в основе создания сильного искусственного интеллекта:

Примечания

[править | править код]
  1. Аверкин А. Н. «ИИ и когнитивные науки». Дата обращения: 15 февраля 2020. Архивировано 21 сентября 2019 года.
  2. Наумов В. Б., Камалова Г. Г. Вопросы построения юридических дефиниций в сфере искусственного интеллекта // Труды Института государства и права Российской академии наук. — 2020. — Vol. 15, № 1. — С. 81—93. — doi:10.35427/2073-4522-2020-15-1-naumov-kamalova.
  3. Серль Дж. Разум мозга – компьютерная программа? // В мире науки (Scientific American. Издание на русском языке). — 1990. — № 3. — С. 7—13.
  4. Иоселиани А. Д. «Искусственный интеллект» vs человеческий разум // Манускрипт. — 2019. — Т. 12, вып. 4. — С. 102—107. — doi:10.30853/manuscript.2019.4.21.
  5. 1 2 Маковкин А. С. Этические проблемы применения искусственного интеллекта // Издательство «Грамота». — 2015. — № 2 (52). — С. 130—132. — ISSN 1997-292X.
  6. Корниенко В. В., Сорокина В. В. Системы искусственного интеллекта // Студент. Аспирант. Исследователь. — 2018. — № 5 (35). — С. 336—341.
  7. Searle, J. Minds, brains, and programs Архивная копия от 17 марта 2019 на Wayback Machine // Behavioral and brain sciences. — 1980. — Т. 3, № 3 (September). — P. 417. — DOI:10.1017/S0140525X00005756.
  8. Lieto, Antonio. Cognitive Design for Artificial Minds. — London, UK : Routledge, Taylor & Francis, 2021. — ISBN 9781138207929.
  9. Виндж Вернор. Сингулярность. — АСТ, 2022. — ISBN 978-5-17-114349-7.
  10. Список базируется на следующих книгах: Russell & Norvig, 2003, Luger & Stubblefield, 2004, Poole, Mackworth & Goebel, 1998 и Nilsson, 1998.
  11. Малышева Д.С., Касимов А.В. Технические и философские основания для создания сильного искусственного интеллекта (часть I) // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Культура. История. Философия. Право. — 2016. — № 3. — С. 75–85.

Литература

[править | править код]
  • Luger, George; Stubblefield, William (2004), Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving (5th ed.), The Benjamin/Cummings Publishing Company, Inc., p. 720, ISBN 0-8053-4780-1
  • Nilsson, Nils (1998), Artificial Intelligence: A New Synthesis, Morgan Kaufmann Publishers, ISBN 978-1-55860-467-4
  • Russell, Stuart J.; Norvig, Peter (2003), Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd ed.), Prentice Hall, ISBN 0-13-790395-2
  • Poole, David; Mackworth, Alan; Goebel, Randy (1998), Computational Intelligence: A Logical Approach, New York: Oxford University Press