Файл: Основные подходы к построению систем искусственного интеллекта (Определение сфер применения систем искусственного интеллекта).pdf

Сейчас можно отметить лишь одно из таких сомнений, которое заключается в том, что интеллект лишь в нулевом приближении можно свести к максимизации априорно заданной целевой функции. Ведь если, скажем, задача интеллекта заключается в обеспечении выживания, то априорно заданная целевая функция (базирующаяся, скажем, на эмоциональных оценках) может быть лишь грубой эвристической аппроксимацией цели выживания. Это означает необходимость существования специальных механизмов, позволяющих каким-то образом уточнять целевую функцию в онтогенезе. Здесь можно привести следующую аналогию с шахматами. Пусть один интеллектуальный агент может сыграть только одну партию. Имея ограниченные вычислительные ресурсы, он не может осуществить полный перебор вариантов, чтобы предсказать победу или поражение. Рождаясь с минимумом априорных знаний о мире, он не может иметь сложную целевую функцию, которая бы позволяла эффективно отсекать неперспективные варианты на дереве игры. Исходная целевая функция может опираться лишь на какие-то непосредственно воспринимаемые стимулы, скажем на суммарную силу фигур (дающую ощущение боли и удовольствия при потере своей фигуры или съедении В процессе взросления (игры) агент может построить более сложные понятия, но самостоятельно (не прожив жизнь целиком) он в принципе не сможет определить, как на основе этих понятий можно улучшить целевую функцию. Эту информацию ему, однако, могут дать другие агенты, но только при условии, что имеется некий хороший механизм модификации целевой функции. Этот аспект имеет отношение и к проблеме дружественного ИИ

Подход на основе обучения целевым функциям. [14] Проблема обучения целевым функциям иногда рассматривается в качестве основополагающей при построении сильного ИИ (или, точнее, дружественного ИИ [Yudkowsky, 2011]). В рамках этого подхода совершенно справедливо замечается, что максимизация априорной целевой функции недостаточна для того, чтобы искусственный интеллект оказался универсальным, особенно, в части эффективного (и желаемого) взаимодействия с социальным окружением, которое является таким же элементом объективной реальности, как и физическое окружение. Проблема наделения ИИ способностью к модификации собственной целевой функции нетривиальна в силу того, что не ясно, как целевая функция может оптимизироваться, если не под управлением другой целевой функции (или каких-то других априорных механизмов). ____________________________________________________________

[14] Ножов И.М. Практическое применение искусственного интеллекта в компьютерных играх / Ножов И.М. – М. : РГГУ, 2008. – 140с.

Важность возможности модификации целевой функции связана не только с тем, что это необходимо для полноценной универсальности агента, но и с тем, что ИИ, стремящийся к максимизации априорной целевой функции, вполне может найти такие действия, оптимальные с точки зрения этой функции, которые окажутся крайне нежелательными для людей [Yudkowsky, 2011]. Хотя важность этих аспектов бесспорна, их рассмотрение вне конкретных моделей универсaльного интеллекта не позволяет наметить путь создания сильного ИИ (а, скорее, задает некоторые ограничения на пути его создания), поэтому данный подход следует считать комплементарным другим подходам. Возможность модификации целевой функции необходимо предусмотреть в архитектуре универсального интеллектуального агента, хотя в целом это можно рассматривать на том же уровне, что и другие когнитивные функции, а именно, как специфическую эвристику повышения эффективности развития «младенческого» ИИ до уровня «взрослого» ИИ;

Заключение.

Создание системы искусственного интеллекта прежде всего требует тщательно организованной работы, а так же обладания всеми необходимыми знаниями для создания действительно рабочей системы удовлетворяющей все запросы пользователя. Главенствующим фактором в решении данного вопроса является выбор необходимого подхода в построении системы исключающей сбои в работе механизма. Имеющиеся в современной практике системы с течением времени имеют свойство изменяться и модернизироваться в следствии совершенствования мира информационных технологий, приобретая совершенно иные вариации и структуры.

Имея тесную связь с кибернетикой это направение стремиться проникнуть во все сферы деятельности человечества вобрав в себя разнообразные данные навыки и системы управления.Содержательная сложность интеллекта, его когнитивная архитектура, – это то, что позволяет действовать нам в имеющемся окружающем мире в условиях ограниченных ресурсов и без чрезмерно длительного обучения. Однако это же и значит, что главная сложность нашего интеллекта связана именно с его оптимизированностью под окружающий мир. Проще говоря структура такого интеллекта совершенно не может быть выведена теоретически в универсальных моделях интеллекта, а скорее должна быть получена эмпирически как-бы самим универсальным интеллектом, либо разработчиками. И конечно же, люди при всем этом желают создать нaстолько универсальный интеллект, нaсколько это возможно.

Говоря точнее, такой интеллект может быть настолько же универсальным, насколько являются упоминавшиеся простейшие модели. Разница между ними будет лишь в смещении предпочтений или предвзятости по направлению к нашему миру.