7068
6
Иллюстрация с сайта computerstory.ru
11 августа, пока все поздравляли Евстафиев с именинами, мы на традиционном четверговом семинаре обсуждали искусственный интеллект и то, какие задачи (в том числе и психологические) могут быть решены с его помощью. Вел нашу беседу аспирант вычислительного центра Российской Академии НаукСергей Каунов.
Считается, что искусственный интеллект тесно связан с другими науками: кибернетикой, психологией и когнитологией, философией, лингвистикой. Так, его историю можно связать с философскими вопросами о природе человека, попытками формализовать мыслительный процесс и запрограммировать психологические теории.
Направления развития искусственного интеллекта
Одна из существующих классификаций выделяет три основных подхода к «реализации» искусственного интеллекта: символьный, коннекционистский и вероятностный подход. Символьный подход вначале базировался на вере в то, что «если мы сможем сделать машины, которые рассуждают логически, то мы сможем сделать все!». Следствием развития символьного подхода стали в том числе онтологии и инструменты нечеткой логики . Однако, в какой-то момент стало ясно, что не все «жизненные» задачи можно решить такими способами, что привело к развитию коннекционистского подхода.
Коннекционистский подход основан на модели математических нейронов, что позволяет решать многие задачи, не охватываемые символьным подходом. Такой подход породил различные инструменты: нейронную сеть Хопфилда, радиально-базисные функции.
Кардинальное отличие между указанными подходами состоит в возможности отследить логику «мышления» системы: в символьном подходе на любом шаге мы можем проследить, как был произведен расчет того или иного параметра и какое он в данный момент имеет значение, инструменты коннекционистского же подхода подобны черному ящику: мы можем контролировать исключительно данные на входе и выходе системы (нейронные сети).
Вероятностный подход, в свою очередь, вобрал в себя достоинства как символьного, так и коннекционистского подхода. К нему относятся графовые модели и методы кластеризации.
Использование искусственного интеллекта в задачах психологии
Говоря о связи искусственного интеллекта и психологических задач, Сергей в шутку отметил «сходство» искусственного интеллекта и психологии: «Очень любят психологи букву «Пси». А «Пси» в переводе с греческого обозначает душу. Таким образом психология изначально является «наукой о душе». Однако в психологии также мало говорят о душе, как в искусственном интеллекте об интеллекте»
Далее Сергей пояснил, что исследователи понимают интеллект как способ решения определенных задач.
Однако как же связаны искусственный интеллект и задачи психологии? Дело в том, что в современном мире психологи стремятся подводить математическую базу под свои теории – здесь, безусловно, речь идет исключительно о статистике. Однако непреодолимое желание психологов смоделировать различные поведенческие модели человека вынудило их пойти к программистам.
На этом этапе обнаружилось, что большинство психологических теорий, учений страдают отсутствием приемлемой формы представления или внутренней логики.
Так, например, в попытке «запрограммировать» бихевиористскую теорию программисты столкнулись с тем, что, несмотря на ясное устройство и легкое изложение, алгоритма «если – то» и конкретных моделей процесса обучения в этой теории не предусмотрено. Напротив, теория психоанализа хорошо проработана и может быть применена, но совершенно не формализуема еще и потому, что большая часть знаний хранится в невыразимом опыте психоаналитиков. Например, существует масса сведений о том, кто, как и какие инструменты использовал и к чему это привело, однако форма представления не доведена до необходимого уровня обобщения: чтобы разобраться в этом, вы должны стать психоаналитиком.
Тем не менее, программисты не оставляют попыток смоделировать поведение человека, используя в том числе вышеуказанные теории, и в ответ на вопрос «Как программировать психологические модели» отвечают просто: «Брать и программировать»
http://www.slideshare.net/slideshow/embed_code/8972672#
Направления развития искусственного интеллекта
Одна из существующих классификаций выделяет три основных подхода к «реализации» искусственного интеллекта: символьный, коннекционистский и вероятностный подход. Символьный подход вначале базировался на вере в то, что «если мы сможем сделать машины, которые рассуждают логически, то мы сможем сделать все!». Следствием развития символьного подхода стали в том числе онтологии и инструменты нечеткой логики . Однако, в какой-то момент стало ясно, что не все «жизненные» задачи можно решить такими способами, что привело к развитию коннекционистского подхода.
Коннекционистский подход основан на модели математических нейронов, что позволяет решать многие задачи, не охватываемые символьным подходом. Такой подход породил различные инструменты: нейронную сеть Хопфилда, радиально-базисные функции.
Кардинальное отличие между указанными подходами состоит в возможности отследить логику «мышления» системы: в символьном подходе на любом шаге мы можем проследить, как был произведен расчет того или иного параметра и какое он в данный момент имеет значение, инструменты коннекционистского же подхода подобны черному ящику: мы можем контролировать исключительно данные на входе и выходе системы (нейронные сети).
Вероятностный подход, в свою очередь, вобрал в себя достоинства как символьного, так и коннекционистского подхода. К нему относятся графовые модели и методы кластеризации.
Использование искусственного интеллекта в задачах психологии
Говоря о связи искусственного интеллекта и психологических задач, Сергей в шутку отметил «сходство» искусственного интеллекта и психологии: «Очень любят психологи букву «Пси». А «Пси» в переводе с греческого обозначает душу. Таким образом психология изначально является «наукой о душе». Однако в психологии также мало говорят о душе, как в искусственном интеллекте об интеллекте»
Далее Сергей пояснил, что исследователи понимают интеллект как способ решения определенных задач.
Однако как же связаны искусственный интеллект и задачи психологии? Дело в том, что в современном мире психологи стремятся подводить математическую базу под свои теории – здесь, безусловно, речь идет исключительно о статистике. Однако непреодолимое желание психологов смоделировать различные поведенческие модели человека вынудило их пойти к программистам.
На этом этапе обнаружилось, что большинство психологических теорий, учений страдают отсутствием приемлемой формы представления или внутренней логики.
Так, например, в попытке «запрограммировать» бихевиористскую теорию программисты столкнулись с тем, что, несмотря на ясное устройство и легкое изложение, алгоритма «если – то» и конкретных моделей процесса обучения в этой теории не предусмотрено. Напротив, теория психоанализа хорошо проработана и может быть применена, но совершенно не формализуема еще и потому, что большая часть знаний хранится в невыразимом опыте психоаналитиков. Например, существует масса сведений о том, кто, как и какие инструменты использовал и к чему это привело, однако форма представления не доведена до необходимого уровня обобщения: чтобы разобраться в этом, вы должны стать психоаналитиком.
Тем не менее, программисты не оставляют попыток смоделировать поведение человека, используя в том числе вышеуказанные теории, и в ответ на вопрос «Как программировать психологические модели» отвечают просто: «Брать и программировать»
http://www.slideshare.net/slideshow/embed_code/8972672#
