У багатьох сенсах набагато більш ефективним методом є магніто резонансна томографія (МРТ). Цей метод дозволяє точну і доволі швидку регістра цію крім того, він не призводить до порушень організму, так як заснований на випромінені радіохвиль певної частоти окремими атомами, що знаходяться у змінному магнітному полі. В експериментальній психології цей метод використовується у вигляді функціональної МРТ, коли визначається концентрація кисню у крові. Цей показник пов”язаний з активністю нейронів у відповідних структурах мозку.
Недоліком фМРТ є низьке часове розширення (до 1 сек). Однак саме ця методика на сьогодні ший день є найточнішою.
Також існує безліч інших методів дослідження фізіологічного субстрату когнітивних функцій людини, також пов’язаних з проривом у технологічній сфері. В тому числі важливу роль зіграли розробки у мілітаристській сфері, що стали доступні для цивільного використання. Перша модель організації мозку запропонував Джон Х’юлінг-Джексон, невролог кінця 19 століття, що в своїй роботі спирався на еволюційну теорію Дарвіна. Одним з радянських вчених, що займався цією проблемою, був А. Р. Лурія. Він визначив трьохрівневу систему організації мозку. Подібні дослідження вирішують одну і ту саму задачу, стратифікацію. Тобто виділення в цілісному масиві окремих рівнів, що мають деякі спільні характеристики.
Частина 2. Порівняння штучного і природного інтелекту
Існує кілька основних питань штучного інтелекту. Наприклад про мозок. Якого роду мислячою машиною він є? Протягом століть психологічних досліджень, а особливо – кількох останніх десятиліть, відповідь на це питання починає роз’яснюватись. У потоці нових даних, поява яких завдячує використанню нових методів трьохвимірного вивчення мозку, стало непросто визначати аналоги традиційних психологічних понять і ранні когнітивні моделі, що будувалися на теренах комп’ютерної метафори. Стало остаточно зрозуміло, що, якщо мозок і можна порівняти з сучасною обчислювальною технікою, то слід пам’ятати про його відмінність. В прешу чергу відмінність полягає в існуванні еволюційного і онтогенетичного розвитку, а також у надзвичайно великій кількості елементів і зв’зків між ними. Можливо, дослідження штучного інтелекту просунулися б ще глибше, якби комп’ютер був більше скожий на мозок.
Ось порівняння мозку і комп’ютеру, що приводить Солсо.
| Кремнієві комп'ютери | Вуглеводневий мозок | |
| Швидкість обробки | Наносекунди | Від мілесекунд до секунд |
| Тип | Послідовний процесор | Параллельний процессор |
| Ємність пам'ті | Більша для оцифрованої інформації | Більша для зорової і мовної інформації |
| Матеріал | Кремній і систма електронного забезпечення | Нейрони і система органічного забезпечення |
| Взаємодія | Абсолютно керований | Має власну точку зору |
| Здатність до навчання | Керується правилами | Понятійний |
| Краща якість | Швидкість обробки інформації, керованість, передбвчуваність | Легко робить висновки, узагальнення, виносить судження. Мобільний. |
| Найгірша якість | Не може вчитися самостійно, погано виконує складні когнітивні функції, знижена мобільність. | Має обмежену здатність до обробки і збереженння інформації, здатен до забування. |
Для того, щоб поглибити досягнення у сфері штучного інтелекту слід спершу відповісти на питання як машина може імітувати мислення людини. Однією з найпоширеніших відповідей на цей час є така, що приймає точку зору коннекціонізму. Тобто сверджується, що найкращим способом є моделювання машин за принципом будови основних нервових структур.
Також, на основ відповіді на попереднє питання виникає нове, що постає основною проблемою на сучасному етапі розвитку наук, що займаються створенням штучного інтелекту. Якщо змоделювати штучну людину, при цьому врахувавши всі недоліки справжньої істоти, чи можливо, щоб комп’ютер перевершив живу істоту? Адже вже зараз деякі програми працюють ефективніше за людське мислення. Але більшість з них, на даний момент, лише грубі бідробки тонкого мисленнєвого апарату людського мислення. Комп'ютери можуть вирішувати деякі завдання, наприклад складні математичні, швидше і точніше, ніж люди, але завдання, що вимагають узагальнень та навчання новим патернам поведінки, люди вирішують краще комп'ютерів.
Для більш-менш об’єктивного порівняння можливостей мозку і комп’ютеру можна взяти показник потужності кожного. Спробуємо оцінити потужність людського мозку комп'ютерними мірками. Він складається з приблизно 100 млрд. нейронів. Кожен нейрон представляє собою мініатюрний «процесор» і пов'язаний з іншими нейронами 5 тисячами синапсів. У зв'язку з хімічною природою передачі інформації, затримка нейрона становить 0.01 сек., тобто робоча частота нейрона близько 100 Гц. Кожен сигнал синапсу можна оцінити приблизно в 5 біт. В результаті отримуємо потужність одного нейрона – 1000000 оп / с. Для всього мозку - 10 ^ 17 оп / с. На сьогоднішній день середній домашній комп'ютер володіє продуктивністю 10 ^ 9 оп / с, найпотужніші у світі комп'ютери - приблизно 10 ^ 13 оп / с, що поки в 10 тисяч разів менше потужності людського мозку.
Слід враховувати, що просте порівняння потужності не може охарактеризувати ефективність інтелекту. Людський мозок має оптимізовану найкращим чином організацію, здатність використовувати досвід минулих поколінь, володіє самонавчанням, самореструктурізаціею. Щоб оцінити продуктивність одного тільки зорового апарату людини досить згадати, що кожну 1/16 секунди він аналізує зображення, що в тисячі разів перевищуе здатність до розрішення найсучасніших фотокамер. За цей час мозок встигає виділити окремі об'єкти, співвіднести їх з минулим досвідом, зарахувати до певних груп, зіставити інформацію лівого і правого ока, на підставі чого прорахувати відстань до кожного з об'єктів, направити зіницю в найбільш ефективну крапку в контексті досліджуваного образу.
Отже, наврядчи на даному етапі можна говорити про вже існуюче перевершення людського мозку штучним інтелектом. Поки що не збудуться жахи, що вже давно передрікає нам наукова фантастика.
Приклади існування штучного інтелекту
Позиціюючи проблему штучного інтелекту як дуже актуальну і сучасну, неможливо не токнутися того, як саме він використовується в сучасному суспільстві. Так як ми розглядаємо штучний інтелект з психологічної точки зору, слід також охопити віяння, які він привносить до свідомості суспільства.
Шаховий комп’ютер
Майбуть найпопулярнішим прикладом штучного інтелекту є шаховий комп'ютер - спеціалізований комп'ютер для гри в шахи. Ідея автомата, що дозволяв би грати у шахи за відсутності партнера виникла ще в 18 столітті.У СРСР з середини 80 років випускалися споживчі шахові комп'ютери
Сьогодні шахові програми використовуються доволі повсякденно, як і задумувалося в 18 столітті, вони допомагають замінити реального супротивника. Іноді, навіть, перемагають чемпіонів світу. Наприклад один з матчів Каспарова і DeepBlue завершився нічиєю. Але що саме лежить в основі висловлювання «комп’ютер проти людини»?
Алгоритм, який використовується програмістами IBM, призначений для пошуку потрібних ходів серед усіх можливих комбінацій. Обмежені апаратні засоби, у свою чергу, змушують вчених шукати варіанти зменшення часу пошуку без значної втрати якості. За словами Кемпбелла, алгоритм Deep Blue передбачає кількісну оцінку кожного ходу. Оцінюється він за наступними параметрами:
1. Чи дасть перевагу на дошці? Ходи, що ведуть до поразки комп'ютера, відкидаються відразу ж.
2. Популярність даного ходу. Для цього в Deep Blue довелося впровадити базу даних з інформацією про шахові поєдинки серед професіоналів. Хід, до якого в схожій ситуації вдалися багато хто з гросмейстерів, має шанси заробити більше "очок".
3. Рівень майстерності гросмейстерів, які скористалися цим ходом. Таким чином, хід, зроблений чемпіоном світу, отримує більш високу оцінку.
4. Відносна частота даного ходу. Чим частіше хід зустрічається в інших іграх, тим вище ймовірність його оптимальності в схожій ситуації.
5. Наявність коментарів до ходу. Багато спортивних коментаторів у репортажах з шахових матчів вказують на сильні і слабкі ходи гросмейстерів. Якщо певний хід був названий "сильним", то його шанси стати обраним зростають.
Як видно, ніякої містики в роботі DeepBlue немає. В основному наявність "розумної" програми передбачає реалізацію в ній якісного механізму відбору комбінацій. Тому і словосполучення "людина проти комп'ютера" в даному випадку втрачає сенс, тому що з іншої сторони дошки знаходиться не "інтелектуальна" машина або комп'ютерний продукт, а всього лише програма, розроблена і впроваджена все тими ж homo sapiens.
MYCIN
Це експертна система, розроблена на початку 1970х років в Стендфордскому університеті. MYCIN була спроектована для діагностування бактерій, що викликають важкі інфекції, такі як бактеріємія і менінгіт, а також для рекомендації необхідної кількості антибіотиків в залежності від маси тіла пацієнта. Також MYCIN використовувалася для діагностики захворювань згортання крові.
MYCIN оперувала за допомогою досить простої машини виводу, і база знань з приблизно 600 правил. Після запуску, програма ставила користувачеві (лікарю) довгий ряд простих «так / ні» або текстових питань. В результаті, система надавала список підозрюваних бактерій, відсортований за ймовірністю, надавала список питань і правил, які привели її до саме такого ранжування діагнозів, а також рекомендувала курс лікування.