Об искусственном интеллекте

[ur_quan1986]

Вся проблематика науки об искусственном интеллекте может быть сведена в конечном счёте к вопросу "А может ли человеческий разум познать сам себя

Comments

[kleevahew]

почему бы и нет, ведь может же человеческая рука поднять человеческую руку. :)
кстати, не помню, спрашивал ли, читал ли ты гедель-эшер-бах Хофштадтера? если нет, очень рекомендую, там в том числе и про это.

[ur_quan1986]

Какое славное имя :)
Не, не читал. Почитаю, спасибо за совет :)

[lady_narwen]

Не-не-не, не надо :) Помню, в сборнике фантастических рассказов "Стрела времени" был рассказ про то, как люди научили машины думать и прогрессировать. Угу-угу, ни к чему хорошему это не приводит :)

[bbb28]

А я помню рассказ Азимова ("Остряк" называется), где разум человека захотел познать, каким образом появляются анекдоты (он обратил внимание, что все рассказчики произносят "УСЛЫШАЛ недавно анекдот", но никто не говорит "СОЧИНИЛ недавно анекдот"). И для познания, к слову, воспользовался помощью искуссвенного интеллекта :)

[ts_ufa]

Сомневаюсь, что это реально.

[ur_quan1986]

Спасибо за мнение :)

[unclefly]

Если мне не изменяет склероз, существует два подхода к реализации искусственного интеллекта.
Ты описал один из них - нисходящий: моделирование процессов человеческого мышления.
Существует же еще и восходящий подход: моделирование структур головного мозга. Ведется оно с тем расчетом, что при достижении некоторой сложности в подобной структуре появится интеллект. Насколько я понимаю, именно в рамках данного подхода наука добилась серьезных результатов - речь идет о нейронных сетях, технологиях распознавания образов, etc. По моему скромному мнению, если человечество и добьется успеха в создании искусственного интеллекта, то только при помощи восходящего подхода. Не говоря о том, что этот путь и более продуктивен.

[ur_quan1986]

Ну вот если честно, мне совершенно не нравится восходящий подход. Потому что он пытается имитировать какие-то процессы без понимания того, как они устроены. То есть получается настоящая китайская комната. Этот путь может быть эффективным, но он не даёт истинного понимания задачи. К тому же, в отличие от нисходящего подхода, он всегда даёт приблизительное (неточное) решение и всегда допускает пусть и небольшую, но отличную от нуля вероятность ошибки.

Хорошая аналогия, как мне кажется, - это аналитические и численные методы решения уравнений. Численные более эффективны, но не настолько точны. Впрочем, аналогия не совсем точная: численные методы проектируются на основе аналитических; аналогом восходящего потока будет скорее конструирование решения уравнения с использованием чего-то типа генетических алгоритмов. Они могут дать решение, а могут и не дать.

[nikiforov]