Другое возражение – отсутствие у программы самосознания, автодескрипции, рефлексии. Это возражение, казалось бы, несерьезное – программа может запоминать свои действия и анализировать лог-файл.
Причем по мере развития компьютинга многие возражения и соображения отпали сами собой. Оказалось, что программы могут обучаться и самообучаться (в любом оговоренном заранее смысле), решать многие задачи эффективнее, чем человек, искать и обрабатывать информацию, вести эксперимент, извлекать новое научное знание из архивов... Очевидно, что одинаковые программы в процессе этой деятельности станут разными, приобретут индивидуальность.
Но, как ни привлекателен мыслящий компьютер, создавать его нужно с обязательным соблюдением соответствующей техники безопасности, т. е. творческие задачи персональный компьютер должен получить возможность решать только совместно с человеком. И никогда самостоятельно. Это - принципиально важно, так как самостоятельно мыслящий компьютер может представлять для людей очень большую опасность, особенно творчески мыслящий компьютер. Вот мнение на этот счет:
• профессора Норберта Винера «Вопрос. Д-р Винер, существует ли опасность, что вычислительные машины когда-нибудь возьмут верх над людьми? Ответ. Такая опасность, несомненно, существует» ;
• доктора Дональда Мичи «Перспектива иметь машины столь талантливые и могущественные, какими мы их себе представляем, может показаться неприятной, даже пугающей…. Однако подобные философские соображения, сколь бы важными они ни представлялись, не должны помешать нам искать пути применения новой техники. Если это удастся, то будущее наше будет лучше, чем можно себе вообразить. Если же нет, то у нас вообще может не быть будущего».
Это настолько важная проблема, что мыслящим компьютерам не способным нанести вред человеку вследствие строгого соблюдения людьми компьютерной техники безопасности, имеет смысл дать специальное название. Например, назвать их интеллектуальными компьютерами.
Заключение
Так может ли компьютер мыслить? Лично я придерживаюсь ответа: нет, существующие сегодня ЭВМ имеют не достаточно возможностей для выполнения операций мышления, подобно человеку. Тот принцип, на котором основана работа сегодняшних компьютеров не способен , даже если создать сверх мощный процессор, мыслить как человек. В этом виноват сам этот логический принцип построения архитектуры электронно-вычислительных машин. Другое дело нейрокомпьютеры – они работают совсем по другому принципу и велика вероятность, что в будущем человечество всё же создаст мыслящий компьютер на основе нейротехнологий.
Но всё же машина – это машина, у неё нет сознания, она не может поставить перед собой цель, и каким бы не был прогресс в этой области – всё равно идеально мыслящей и имеющей сознание машины человеку создать не удастся. То, что будет когда-то создано человеком – должно выполнять только поставленные им задачи, и всё же эти машины не будут испытывать чувства жалости, радости и любви.
Мы смеёмся над шутками про глупое поведение компьютеров. Компьютеры посылают нам чеки и счета на 0 долларов, они зацикливаются, повторяя одно и то же миллионы раз. Это – полное отсутствие у них здравого смысла - еще одна причина невозможности признать за машиной возможность мыслить.
На мой взгляд, мышление машины заключается в способности исследовать в ходе работы свои собственные части. В принципе, это возможно. Уже сейчас имеются программы искусственного интеллекта, которые понимают, как работают более простые программы. Проблема в том, что мы знаем, как программы будут понимать – что такое плохо работать. Как только мы научимся различению хорошо или плохо работать, то машины смогут понимать, изменять, и улучшать себя.
Сегодня технология микропроцессоров уже приближается к фундаментальным ограничениям. Закон-прогноз Гордона Мура гласит, что плотность транзисторов в микросхеме удваивается каждые полтора года. Следуя этому закону, к 2010-2020 годам размеры транзистора должны уменьшиться до четырех-пяти атомов. В связи с этим возникает вопрос: «Что делать дальше?». В мире же ведутся разработки альтернативных решений. Сегодня к технологиям, способным экспоненциально увеличивать обрабатывающую мощность компьютеров, относятся молекулярные или атомные технологии, ДНК и другие биологические материалы, трехмерные технологии, технологии, основанные на фотонах вместо электронов, и, наконец, квантовые технологии, в которых используются элементарные частицы. Прогресс развития в телекоммуникациях и других областях науки и техники в XXI веке привел к тому, что вычислительная техника сольется не только со средствами связи и машиностроением, но и с биологическими процессами, что откроет такие возможности, как создание искусственных имплантантов, интеллектуальных тканей, разумных машин, «живых» компьютеров и человеко-машинных гибридов.
Список литературы
1. Большая российская энциклопедия М:. Наука, 2006
2. Брушлинский А.В. Возможен ли искусственный интеллект?
3. Н. Винер Н. Кибернетика – М.: Наука, электронная версия, 1998.
4. Венда В. Ф. Системы гибридного интеллекта – М.: Машиностроение, 1990
5. Волгин Л. И. Комплементарная алгебра нейросетей – Таллин: АО «KLTK», 1993.
6. Ноткин Л.И. Искусственный интеллект и проблемы обучения.
7. Пятибратов А.П. и др. Вычислительные системы сети и телекоммуникации учебник, под ред. Пятибратова А.П. – М.: Финансы и статистика 2004.
8. Соколов Е. Н., Вайткявичус Г.Г. Нейроинтеллект: от нейрона к нейрокомпьютеру – М.: Наука, 1989.
9. Федюкович Н. И. Анатомия и физиология: Учеб. Пособие. – Мн.: ООО «Полифакт-Альфа», 1999.
10. Цыганков В. Д. Нейрокомпьютер и его применение – М.: СолСистем, 1993.
11. Чернухин Ю. В. Нейропроцессоры – Таганрог, 1994
12. Шахнов В.А. Нейрокомпьютеры – архитектура и реализация, Государственный Технологический Университет, им. Баумана Москва, 2006
13. Эндрю А. Искусственный интеллект – М.: Мир, 1985.
Издания периодической печати
1. Труды третьего международного симпозиума «Интеллектуальные системы» – Псков: 1998.
2. Журнал “Подмосковье” 29.04.2007 М.: Альфа пресс 2007.
[1]Интеллектом называется способность мозга решать (интеллектуальные) задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.
Большая Российская Энциклопедия М ,Наука - 2005
[2]СИНАПТИЧЕСКИЕ ПОТЕНЦИАЛЫ, биоэлектрические потенциалы, возникающие в местах специализированных межклеточных контактов — синапсах — во время передачи возбуждения от одной клетки (пресинаптической) к другой (постсинаптической).
[3]СИНАПС (греч. synapsis — соединение, связь), зона контакта между нейронами и другими образованиями (нервными, мышечными или железистыми клетками), служащая для передачи информации от клетки, генерирующей нервный импульс к другим клеткам.
[4]РЕФРАКТЕРНОСТЬ (от франц. refractaire — невосприимчивый), в физиологии — отсутствие или снижение возбудимости нерва или мышцы после предшествующего возбуждения. Рефрактерность лежит в основе торможения. Рефрактерный период длится от нескольких десятитысячных (во многих нервных волокнах) до нескольких десятых (в мышечных волокнах) долей секунды.
[5]ПАРАДИГМА (от греч. paradeigma — пример, образец), в философии, социологии — исходная концептуальная схема, модель постановки проблем и их решения, методов исследования, господствующих в течение определенного исторического периода в научном сообществе. Смена парадигм представляет собой научную революцию.