Как смоделировать мозг? Постижим ли человеческий мозг? Как алгоритмизировать сознание? И можно ли скопировать его на неорганический носитель? Ответы на эти вопросы помогает найти Виталий Дунин-Барковский, доктор физико-математических наук, профессор, заведующий отделом нейроинформатики Центра оптико-нейронных технологий НИИСИ РАН.
Некоторые специалисты, работающие в областях, не связанных с искусственным интеллектом, говорят, что компьютеры по своей природе не способны к сознательной умственной деятельности. Мы публикуем две статьи из журнала Scientific American. В статье Дж.Р.Сирла утверждается, что компьютерные программы никогда не смогут достичь разума в привычном для нас понимании. В то же время в другой статье, написанной П.М.Черчлендом и П. С.Черчленд приводится мнение, что с помощью электронных схем, построенных по образу и подобию мозговых структур, возможно удастся создать искусственный интеллект. За этим спором по существу скрывается вопрос о том, что такое мышление. Этот вопрос занимал умы людей на протяжении тысячелетий. Практическая работа с компьютерами, которые пока не могут мыслить, породила новый взгляд на этот вопрос и отвергла многие потенциальные ответы на него. Остается найти правильный ответ.
Когнитивная психология с самого начала своей истории описывала человека как вычислительную машину. Иван расскажет о ключевых моментах развития этого пути исследования человека, к чему он привёл на сегодняшний день и как учёные моделируют такие таинственные и, как кажется, присущие только человеку процессы, как интуиция, предвидение, инсайт и уверенность.
Речь в данной работе пойдет о так называемом "геделевском аргументе", который используется как аргумент против возможности создания искусственного интеллекта. Суть аргумента заключается в следующем: полагают, что из теоремы Геделя о неполноте формальных систем вытекает принципиальное различие между искусственным ("машинным") интеллектом и человеческим умом, а именно, полагают, что теорема Геделя указывает на некоторое принципиальное преимущество человеческого ума перед "умом" машинным - т.е. человек обладает способностью решать проблемы, принципиально неразрешимые для любых искусственных "интеллектуальных" систем (так называемые "алгоритмически неразрешимые" проблемы), причем ограниченность "искусственного ума" проистекает из его "формального" характера.
Какие подходы к изучению мозга существуют в современной нейробиологии? Как можно увидеть работу отдельной клетки мозга? Когда стали появляться нейрогибридные системы? О механизме обучения мозга, экспериментах с нейрогибридными системами и рисующем роботе рассказывает кандидат физико-математических наук Михаил Бурцев.
В своей лекции я сначала вкратце расскажу об истории, об эволюции искусственного интеллекта, что под ним понимается, в каком состоянии он сегодня. Затем попытаюсь кратко проанализировать текущее состояние и, возможно, предложить что-то для будущего искусственного интеллекта. Эта лекция будет в основном посвящена тому, как делать искусственный интеллект и что он из себя представляет, но в основной части я не буду затрагивать вопрос, нужен ли он, и к каким последствиям создание искусственного интеллекта может привести. В нескольких словах этого вопроса я коснусь в самом конце лекции. И потом постараюсь ответить на все ваши вопросы.
Какие существуют подходы к созданию искусственного интеллекта? Что такое символьный, или классический искусственный интеллект? С чем связан интерес ученых к такого рода исследованиям? Об истории кибернетики, искусственном интеллекте и моделировании человеческого мозга рассказывает кандидат физико-математических наук Михаил Бурцев.
Каким образом в биологической эволюции появились системы, способные управлять процессом жизнедеятельности организма? Почему логический вывод, сделанный человеком, применим к реальному объекту в природе? Почему эволюционное развитие познавательных способностей животных привело к возникновению интеллекта человека? О моделировании работы мозга и искусственном интеллекте, — Владимир Георгиевич Редько — доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник Института прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН, Михаил Сергеевич Бурцев — программист-математик, аспирант Института прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН.
Кого считают "отцом" искусственной жизни? Какова структура клеточных автоматов Джона фон Неймана? В чем состоит проблема цифровой стерильности? Как развивается это направление сегодня? О концепции клеточных автоматов, проблеме цифровой стерильности и эволюции программ рассказывает кандидат физико-математических наук Михаил Бурцев.