Искусственный интеллект как эмпирическая проблема


Искусственный интеллект как эмпирическая проблема - стр. 13


Еще одной проблемой является роль развития в обучении. Дети не могут просто учиться на доступных данных. Их способность к обучению в конкретных областях проявляется на четко определенных стадиях развития [Karmiloff-Smith, 1992]. Возникает любопытный вопрос: является ли этот факт всецело следствием человеческой биологии, или же он отражает некие принципиально необходимые ограничения на способность интеллекта познавать закономерности окружающего мира? Могут ли подобные стадии развития служить механизмом для разбиения задачи обучения на более простые подзадачи? Возможно ли, что система искусственно налагаемых ограничений на развитие искусственной сети является необходимой основой для обучения в сложном мире?

Применение нейронных сетей для решения практических задач ставит дополнительные проблемы перед исследователями. Те самые свойства нейронных сетей, которые делают их такими привлекательными (способность адаптироваться, устойчивость к недостаточности или неоднозначности данных), одновременно создают препятствия для их практического применения. Поскольку нейронные сети обучаются, а не программируются, их поведение сложнее предсказать. Существует несколько общих принципов проектирования сетей, которые вели бы себя нужным образом в заданной предметной области. Однако сложно объяснить, почему нейронная сеть пришла к определенному выводу. Обычно такие объяснения принимают вид каких-то статистических соображений. Все вышеперечисленные проблемы являются предметом текущих исследований.

Возникает вопрос, так ли уж различаются в качестве моделей интеллекта коннекцио-нистские сети и символьные системы ИИ? В них достаточно много общего. В обоих подходах процесс "мышления" сводится к вычислительным операциям, имеющим фундаментальные и формальные ограничения, такие как описанная в главе 2 гипотеза Черча-Тьюринга (Church-Turing) [Luger, 1994]. Оба подхода предлагают модель разума, применимую в практических задачах. Более того, оба подхода отвергают философию дуализма и помещают истоки разума в структуру и функцию физических устройств.

Мы верим, что согласование этих двух очень разных подходов неизбежно. Исключительным вкладом в науку стало бы построение теории преобразования символьного представления в конфигурацию сети, и, в свою очередь, влияния на ее дальнейшую адаптацию. Такая теория помогла бы во многих исследованиях, например, интеграции в единую интеллектуальную систему нейросетевого восприятия и систем рассуждения на основе знаний. Тем не менее в ближайшее время у приверженцев обоих взглядов будет достаточно работы, и мы не видим никаких причин, мешающих им сосуществовать. Для тех же, кого смущает подобная противоречивость двух моделей интеллекта, приведем пример из физики, в которой свет иногда удобнее рассматривать как волну, а иногда - как поток частиц.

16.1.3. Агенты, интеллект и эволюция




- Начало -  - Назад -  - Вперед -



Книжный магазин