2.10 Итоги

В этой главе описывался метод оптимизации поиска путей,

позаимствованный у природы. Алгоритм муравья моделирует поведение

муравьев в их природной среде, чтобы определить оптимальный путь в

пространстве (по графу или сети). Данная технология рассматривалась

как средство для решения задачи коммивояжера.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Искусственный интеллект является классическим примером технологии,

которая изначально казалась простой, но при более внимательном

исследовании выяснилось, насколько она сложна. Ранние предсказания

дальнейшей судьбы ИИ оказались ошибочными, что делает любые прогнозы

будущего ИИ, как минимум, недостоверными.

Методы получения искусственного разума могут быть разделены на две

категории: ведение исследования сверху вниз и снизу вверх. Категория

«сверху вниз» является синонимом традиционного подхода к ИИ, когда во

главу угла ставилась задача создания ИИ и мало внимания придавалось

деталям, позволяющим добиться этой цели. Категория «снизу вверх» схожа

с моделью нейронной сети: она почти полностью повторяет структуру

человеческого мозга. С данной точки зрения познавательная способность

разума зависит от работы огромного количества простых элементов. В

этом подходе также используются эволюционные алгоритмы и искусственная

жизнь.

Представим человеческий мозг. Нам еще предстоит понять, какие структуры мозга отвечают за то,

что мы называем разумом или сознанием. Процесс работы миллионов

нейронов какимто образом создает разум на глобальном уровне. Простой

процесс действия нейрона на микро уровне способствует формированию

гораздо более сложного процесса на макро уровне.

ИИ начинал свое развитие на уровне «сверху вниз», причем разработки в

области его связей были минимальны. После того как Марвин Мински и

Сеймур Паперт опубликовали книгу «Перцептроны», исследования в области

нейронных сетей были почти полностью прекращены. Однако разработчики

быстро поняли, что проблемы, описанные в данной книге, легко поддаются

решению. Как считают сегодня, методика «снизу вверх» связана с будущим

ИИ. Главный вопрос в области ИИ формулируется так: можем ли мы создать

ИИ, который будет копировать человеческий разум, или мы опишем наши

задачи и позволим ИИ на основе их решения обрести разум. Результаты

изучения в этих сферах показывают, что нам следует руководствоваться

методом «снизу вверх».

Алан Тьюринг первым предложил идею «Машиныребенка», принцип которой

состоит в том, что разумная машина не станет разумной в одно

мгновение, а будет постепенно учиться, как это делают дети. Стремление

к обучению будет запрограммировано, но знания машины будут улучшаться

с течением времени.

Другие исследователи предположили, что верный подход к проблеме это

изучение и построение искусственных животных. Сможем ли мы, к примеру,

создать искусственное насекомое, которое сможет повторять поведение

настоящего насекомого и учиться так же, как оно? Эта задача,

разумеется, намного проще, чем создание разума, подобного

человеческому, но, очевидно, ее решение поможет нам при построении

искусственного разума.

Свое логическое развитие идея создания искусственных насекомых,

животных и людей нашла при построении роботов. Эта задача требует

инноваций в сфере развития и проектирования микродатчиков и приводов,

а также программных структур, способствующих неограниченному обучению

системы.