Искусственный интеллект: проблемы создания и влияния ИИ на человека и общество

Искусственный интеллект: проблемы создания и влияния ИИ на человека и общество

 Актуальность выбранной мною темы едва ли вызывает сомнение, так как стремительное развитие нейронных сетей и машинного обучения привели нас к ситуации, когда все больше отраслей, которые прежде считались неподвластными компьютеру. Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения перестали быть фантастикой и уже стали частью нашей жизни. Главным драйвером их развития является крупный бизнес: промышленность, ритейл, банковская сфера. 

Целью моей работы является исследование такого важного этапа как изучения искусственного интеллекта, проблем создания и влияния ИИ на человека и общество.

Проблемы создания искусственного интеллекта

Одной из основных проблем при создании ИИ, безусловно, является отсутствие абстрактного мышления, целеполагания, жизненного опыта, т.е. ранее накопленных знаний и их использования в современных интеллектуальных машинах и компьютерных программах. Поэтому для создания системы, выполняющей все вышеперечисленные функции, необходимо оснастить такую систему когнитивными средствами. Развитие систем искусственного интеллекта в последнее время идет именно по этому пути. Степень прогресса в этом направлении по отношению к каждому из упомянутых когнитивных инструментов различна, но в целом пока незначительна.[1]

В принципе, структуры ИИ, в отличие от человеческого мышления, используют логико-алгоритмический характер рассуждений. Поэтому технически они достаточно легко реализуемы.

В философской литературе высказывается мнение, что предположение о возможности выполнения технической системой функций человеческого мышления означает сведение высшего (биологического и социального) к низшему (к системам неорганических компонентов) и тем самым противоречит материалистической диалектике. Однако этот аргумент не учитывает, что пути усложнения материи не однозначны, и не исключено, что в обществе существует возможность создания из неорганических компонентов (абстрактно говоря, минуя химическую форму движения) систем, не менее сложных и не менее способных к отражению, чем биологические системы. Созданные таким образом системы будут являться компонентами общества, социальной формой движения.[7]

Следует отметить, что технические системы могут иметь аналогию с физической организацией. Развитая кибернетическая система имеет рецепторные системы. Развитие таких систем началось с интегральных промышленных роботов, в которых компьютер выполняет в основном функцию памяти. В роботах "третьего поколения" компьютер выполняет и "интеллектуальные" функции. Их взаимодействие с окружающим миром направлено на повышение уровня их "интеллекта". Роботы этого типа имеют "физическую организацию", конструкция их рецепторов и эффекторов содержит определенные ограничения, ограничивающие пространство поиска цифровой машины в переносном смысле.[3] Тем не менее, совершенствование систем искусственного интеллекта на базе цифровых машин может иметь ограничения, поскольку переход к решению интеллектуальных задач более высокого порядка, требующих учета глобального характера обработки информации и ряда других эпистемологических особенностей мышления, невозможен на дискретных машинах с совершенной программой. Получается, что техническая, а не только биологическая эволюция рефлекторных систем связана с изменениями в материальной конструкции этих систем. Такая эволюция, т.е. совершенствование аппаратной части систем искусственного интеллекта, например, за счет более интенсивного использования аналоговых компонентов, гибридных систем, голографии и ряда других идей, будет иметь место.[5] Не исключено использование в качестве механизмов физических процессов, протекающих в мозге, и тех, которые психика не использует. Кроме того, далеко не исчерпаны возможности совершенствования систем ИИ за счет использования рассмотренных выше гносеологических особенностей мышления для функционирования цифровых машин.