Искусственные интеллектуальные системы и проблема опыта

Разработка, внедрение и дальнейшее совершенствование систем искусственного интеллекта (ИИ) тесно связаны с проблемой опыта. Такие системы, в отличие от программ как замкнутых алгоритмов, взаимодействуют с внешней по отношению к ним средой и могут вносить в нее изменения на практике. В связи с этим современный дискурс приписывает искусственным агентам «способности», «обучаемость», «принятие решений» и т.п. Однако насколько правомерно экстраполировать на искусственные интеллектуальные системы (ИИС) смысл феноменов, характерных для живых существ? Способна ли машина действительно усваивать опыт, научаться и принимать решения? Поиск ответов на подобные вопросы побуждает к раскрытию понятия опыта, его структуры и специфики его получения живыми существами. Ввиду неоднозначности самого этого понятия продуктивным оказывается применение феноменологического подхода, позволяющего не только прояснить сущностные черты опыта, но и исследовать его многомерные связи с практикой, памятью, воображением, волей, постановкой и достижением целей. Разбор конкретных примеров также помогает оценить аналоги данных компонентов для искусственных агентов и систематизировать проблемы, возникающие при дальнейшем совершенствовании ИИС. Представленные результаты показывают, что понятие опыта в строгом смысле слова неприменимо к ныне функционирующим «слабым/узким» ИИ, тем не менее возможность моделирования данного феномена открыта в рамках будущих разработок «сильного/общего» ИИ. В заключении приводятся выводы о том, какие факторы необходимо учесть и воплотить в ходе создания ИИС, которые были бы способны к переживанию опыта и осознанной практической деятельности.

The development, implementation, and further improvement of artificial intelligence (AI) systems tend to be related to the problem of experience. Unlike programs as closed algorithms, such systems interact with the environment and are able to change it in practice. Thus, contemporary discourse appears to ascribe «abilities», «learning skills», «decision-making», etc. to artificial agents. However, is it correct to extrapolate to artificial intelligent systems (AIS) the sense of phenomena characteristic of living beings? Is a machine truly able to gain experience, learn, and make decisions? The search for answers to such questions encourages investigation into the category of experience, its structure, and its gaining by living beings. Due to the ambiguity of this category itself, the use of the phenomenological approach seems to be the most productive. It allows us not only to clarify the essential features of experience but also to explore its multidimensional connections with practice, memory, imagination, will, setting and achieving goals. An analysis of specific examples also helps in evaluating analogues of these components for artificial agents and in systematizing problems that arise with further improvement of AIS. The presented results show that the category of experience, in the strict sense of the word, is not applicable to the currently functioning «weak/narrow» AI. However, the possibility of modeling this phenomenon seems to be open within the framework of future developments of «strong/general» AI. In conclusion, the reader may find factors that should be taken into account and implemented when creating AIS that would be able to gain experience and to carry out conscious practical activity.

искусственный интеллект, интеллектуальные системы, понятие опыта, априорные формы, практика, квалиа, память, воля
artificial intelligence, intelligent systems, category of experience, a priori forms, practice, qualia, memory, will.

Полный текст>>