Однако нельзя не учитывать того, что создавать искусственный интеллект, подобный человеческому, путем полной формализации всего окружающего мира - это безуспешная попытка. там. где начинается абсолютная формализация, заканчивается подлинный интеллект, содержащий творческое начало, свойственное человеку. Интерпретируя это положение для компьютерных систем, можно утверждать, что полная формализация - это враг искусственного интеллекта.

Сегодня ЭВМ сознательно используются как средство представления знаний. Однако сами ЭВМ содержат не знание, а информацию, то есть представление или модель знания. На основе этой модели пользователь воссоздает необходимое ему знание. Содержимое памяти ЭВМ не равносильно человеческому знанию, которое является гораздо более сложным феноменом, но может служить удобной для коммуникации моделью этого знания. Этот принцип моделирования профессиональных знаний лежит в основе экспертных систем. Поскольку экспертные системы непосредственно помогают в осуществлении интеллектуальной деятельности человека, то разработку экспертных систем часто относят к достижениям в области искусственного интеллекта. Однако многие специалисты считают экспертные системы эффективной альтернативой искусственному интеллекту, хотя в их создании использован ряд современных достижений из области искусственного интеллекта.[4]

В то время, как искусственный интеллект ставит задачу создания интеллектуальных моделей действительности, обеспечивающих целесообразное поведение, главное в разработке экспертных систем - это модель профессиональных знаний об определенном аспекте действительности, присущих человеку - эксперту или нескольким экспертам.[4]

Разработки в области искусственного интеллекта направлены на замену интеллектуальных функций человека функциями ЭВМ. В противовес этому экспертные системы не только не предполагают вытеснения человека из каких-либо интеллектуальных сфер деятельности, а наоборот, ориентируются на то, что профессиональные знания специалиста, как правило, лучше описывают плохо структурированную действительность, чем любая искусственная модель, а роль экспертных систем состоит в том, чтобы сделать знания одного или нескольких экспертов достоянием любого специалиста в данной области независимо от пространственно-временных ограничений. При этом от пользователя экспертной системы в качестве условия эффективного использования представляемых консультаций требуется профессиональное творческое владение предметом. В идеале пользователь в процессе взаимодействия с экспертной системой сам становится экспертом, знания которого учитываются в этой системе. Если искусственный интеллект традиционно отводит человеку пассивную роль лица, перекладывающего на ЭВМ тяжесть трудных решений, то экспертные системы ориентируются на творчество пользователя, способного самостоятельно принимать ответственные решения с учетом профессиональных знаний, которые представляются ему через экспертные системы.

4. ВОПРОС ДОВЕРИЯ К РЕЗУЛЬТАТАМ

ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА.

Хотя создание “подлинного” искусственного интеллекта вряд ли можно считать событием обозримого будущего, уже сегодня компьютеры (и не только системы искусственного интеллекта) обладают достаточной степенью автономности и неконтролируемости со стороны человека, чтобы породить проблемы, связанные с доверием к результатам информационно-перерабатывающей деятельности (имеется ввиду переработка информации в широком смысле, предполагающая получение, хранение, преобразование и передачу информации). Значительная часть этих проблем имеет технический или практический характер. Однако существуют и собственно метафизические вопросы, то или иное решение которых способно оказать (или подспудно оказывает) влияние на выбор стратегии принятия практических мер контроля за компьютерной переработкой информации.[1]

Проблемы контроля за работой компьютера и оценки результатов переработки информации компьютером (или с помощью компьютера) связаны с невозможностью для человека проследить за выполнением операций. Начиная с определенного количества данных и определенной скорости их обработки, мы должны основываться на сомнительном положении, что компьютер не будет вести себя иначе в сфере больших количеств и скоростей, чем те, с которыми мы непосредственно знакомы.

Что касается человека, то он не в состоянии проверить многие даже относительно короткие последовательности операций, выполняемых обычными компьютерами. В еще большей степени это справедливо для сложных программ, в которых многие вычисления выполняются параллельно.

При неосуществимости прямого контроля за работой машины и исчерпывающей проверки результатов машинных операций, имеет смысл стремится все же обеспечить максимально достижимый контроль и максимально достижимую надежность методов проверки результатов компьютерных вычислений. Средства достижения этой цели различны для различных типов систем.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

В заключение необходимо отметить, что проблема представления знаний в компьютерных системах является пожалуй самой важнейшей в области моделирования на ЭВМ функций человеческого мышления.

Накапливая знания о внешнем мире, фиксируя данные, осмысливая их, человек создает сложную систему представлений - некую концептуальную модель, которая в конечном итоге фиксируется естественным языком. Модель внешнего мира у человека слабо типизирована и слабо формализована, такая модель предполагает оперирование образами, и в ней можно выделить синтаксический, семантический и прагматический уровни. Однако необходимо помнить, что это модель.

В ЭВМ также может быть создана модель внешнего мира, однако принципы функционирования компьютера таковы, что эта модель должна быть строго формализована.

Сегодняшний опыт заставляет сделать вывод, что такая формализованная модель описывает реальный мир очень неточно. Для адекватного отображения внешнего мира компьютерные модели должны обладать гибкостью, многоплановостью и так далее, но необходимость формализации накладывает существенные ограничения при отображении реально существующих объектов и связей между ними. Модель окружающего мира у современного компьютера настолько неточна, что задача создания искусственного интеллекта в обозримом будущем не может быть поставлена научно. Однако нельзя не видеть, что происходит постоянное совершенствование системы представления и оперирования данными, уже созданы и функционируют сложнейшие экспертные системы, которые оказывают существенную помощь специалистам в различных областях человеческой деятельности. И такие экспертные системы - еще далеко не предел возможности представления знаний в ЭВМ.

В этой работе лишь обозначены сложные вопросы, стоящие на пути моделирования на ЭВМ основных функций человеческого мышления, которые требуют более детального и комплексного философского, методологического анализа.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ.

1.Алексеева И.Ю., Человеческое знание и его компьютерный образ, М., ИФРАН, 1993.