Возможности вычислительных машин и человеческий разум


         

Они выбрали изучение того, как


Дрейфус, pyc. пер. с. 287)]
Они выбрали изучение того, как люди доказывают теоремы, просто в качестве примера решения задач человеком Ньюэлл и Саймон, как мы убедимся, продолжают свою работу, посвященную решению задач, и в настоящее время. Проблематичным в этом направлении было и продолжает оставаться следующее: в каком смысле слова "понимание" помогает нам понять человека как систему обработки информации или что бы то ни было еще. Этот же вопрос имеет смысл поставить применительно к искусственному интеллекту в целом.
То, что до сих пор я упоминал лишь самые первые проекты искусственного интеллекта, ни в коем случае нельзя считать "недобросовестным", поскольку сами исследователи, работающие в области искусственного интеллекта, продолжают указывать, когда речь заходит об этом, что именно эти работы (программа Фейгенбаума и машина "Логик-теоретик" Ньюэлла, Шоу и Саймона) имеют фундаментальный характер. Ньюэлл и Саймон, как я указывал, продолжают свою работу в области решения задач. В то же время другие исследователи, особенно из Лабораторий искусственного интеллекта Массачусетского технологического института и Станфордского университета, все больше переориентируются на роботехнику, т. е. на решение задач, связанных с созданием машин, способных воспринимать свойства сред, в которых они действуют, например, с помощью телевизионных глаз, и способных физически воздействовать на эти среды посредством, например, механических рук, управляемых вычислительной машиной.
Эта деятельность, как и можно было ожидать, породила множество подзадач, относящихся к таким областям, как зрение, понимание вычислительной машиной естественного языка и распознавание образов.
Некоторые подзадачи, естественно, являются самостоятельными задачами, т. е. представляют интерес независимо от исследовательских целей роботехники. Понимание вычислительной машиной естественного языка служит примером задачи, которая сама по себе является по существу интересной и трудной. Для многих исследователей то обстоятельство, что продвижение в решении этой задачи может оказаться полезным с точки зрения обучения роботов, является просто дополнительным стимулом, но совершенно определенно не основным.

Содержание  Назад  Вперед