Portal psychologiczny: Instytut Psychologii Zdrowia
Czytelnia

Sztuczna inteligencja a inteligencja naturalna

Agata Błachnio, Piotr Filipkowski

Rok:
Wydawnictwo:
Miejsce wydania:

Budzisz się. Twój organizm od dawna jest pod kontrolą. Nie możesz spać dłużej niż ustalono. Aby wejść pod prysznic, musisz wstukać kod, co jest równoznaczne z tym, że odciągane są z twojego konta pieniądze za wodę. Twój robot - pomoc domowa - bez słowa przynosi ci coś nazywane wcześniej śniadaniem. Każdy kęs, który spożywasz w ciągu dnia, jest dokładnie obliczony, aby nie zabrakło ci potrzebnych składników. Siadasz przy komputerze i łączysz się ze swoim zakładem pracy. Z domu od dawna już nie wychodzisz, bo właściwie nie masz po co. Towarzystwo zapewniają ci wyspecjalizowane roboty, które są do złudzenia podobne do ludzi. Wszystkie roboty, które ci służą, przypominają istoty ludzkie, ale nie potrafią cię kochać, są zupełnie pozbawione uczuć. Emocje to coś dla nich niezrozumiałego i nieosiągalnego. Czy tak może wyglądać świat już niedługo?

Obecnie nie można postawić znaku równości między sztuczną inteligencją i inteligencją naturalną. Czy w przyszłości jest to możliwe, czy to zawsze będzie tylko temat s-f?

Człowiek od wieków chce być lepszym, pokonywać Naturę, stwarzać coś co dotychczas mogło zaistnieć bez jego udziału. Sztuczne zapłodnienie, sztuczna krew, sztuczne narządy, sztuczna siatkówka oka, sztuczny mózg czy sztuczna inteligencja pojawienie się tych pojęć (które mogą wydawać się sprzeczne same w sobie) sugeruje chęć przejęcia kontroli przez człowieka, kontroli, którą zawsze miała Natura, Bóg Stworzyciel, Los czy Przypadek. W czasach szybkiego rozwoju nauki, możliwość stworzenia, także czegoś takiego jak sztuczna inteligencja, staje się coraz bardziej realna. Sztuczny mózg (źródło: www.elektronica.hitnews.pl)

Kiedy Cyceron po raz pierwszy użył słowa inteligencja (łac. intelligentia), raczej nie przypuszczał, że kiedyś powstanie pojęcie sztucznej inteligencji, przypisywane nie ludziom, a maszynom. Bowiem jesteśmy inteligentni, wg jednej z definicji, jeśli umiemy celowo działać, racjonalnie myśleć oraz radzimy sobie z trudnościami. Zaś Hebb, psycholog, mówił o inteligencji jako o łącznym efekcie oddziaływania biologicznego wyposażenia (potencjału) oraz oddziaływaniu środowiska, uczenia się i aktywności własnej. Większość badaczy (np. Stern, Wechsler, Tiepłow czy polski psycholog - Strelau) twierdzi, że w inteligencji jest jakiś pierwiastek wrodzony. Od kilku lat psychologowie (np. Goleman - autor amerykańskiego bestseleru pt. "Inteligencja emocjonalna") zaczęli posługiwać się terminem - "inteligencja emocjonalna", która jest bardzo ważna w radzeniu sobie w życiu. Jest to między innymi umiejętność kontroli emocjonalnej, co nie jest cechą wrodzoną.

Sztuczna inteligencja (AI - ang. artificial inteligence) w ostatnich latach staje się coraz bardziej popularna i częściej stosowana przez ludzi biznesu. Gwałtowny rozwój elektroniki oraz informatyki sprzyja rozwojowi tej dziedziny nauki. Sztuczna inteligencja jest jedną z bardziej interesujących części informatyki, w którą zaangażowane są liczne grupy wysokiej klasy specjalistów z tej dziedziny, posługujących się najnowocześniejszymi narzędziami informatycznymi. Przed stworzeniem pierwszych "inteligentnych" maszyn, jej idea trwała w wyobraźni wielu ludzi. Filmy i książki science fiction przedstawiały przyszłość, w której człowiek był zastępowany maszyną, a fenomenem tej rzeczywistości były roboty. Dziś, dla człowieka współczesnego, nie jest zaskoczeniem robot, czy "inteligentny" program komputerowy. Dzięki szybkiemu rozwojowi elektroniki oraz informatyki jesteśmy w stanie stworzyć to, co kiedyś było jedynie tematem literatury fantastyczno - naukowej. AI jest wykorzystywane w różnych dziedzinach nauki jak medycyna, ekonomia czy zarządzanie. W zakres sztucznej inteligencji wchodzą systemy ekspertowe, sztuczne sieci neuronowe oraz logika rozmyta.

Systemy ekspertowe czyli co czarodziej wyciągnie z kapelusza


Pierwsza definicja systemu ekspertowego, podana przez E. Feigenbauma z Uniwersytetu Stanford w 1977 roku mówi, że jest to inteligentny program komputerowy wykorzystujący wiedzę oraz procedury wnioskowania do rozwiązywania problemów o wysokim stopniu złożoności, niezbędny jest jednak ekspert, danej dziedziny, do jego rozwiązania. Obecnie można tę definicję uszczegółowić ze względu na znaczny rozwój form komunikacji, przechowywania danych oraz tworzenia procedur. Tak więc system ekspertowy jest systemem komputerowym, który naśladuje procesy uczenia się, zapamiętywania, komunikacji, przyczynowości i realizacji działań ludzkiego eksperta w danej dziedzinie wiedzy, dzięki czemu człowiek może być zastąpiony przez komputer z gwarancją sukcesu w rozwiązywaniu problemu.
Schemat rozwiązywania problemu przez system ekspertowy, w dużym uproszczeniu wygląda następująco: informatyk, którego nazwijmy czarodziejem, wraz z pomocą eksperta w dziedzinie związanej z problemem, tworzą odpowiednią bazę danych, którą umieszczają w inteligentnej maszynie - systemie ekspertowym, który może przypominać kapelusz. W kapeluszu za pomocą dostarczonej wiedzy następuje wnioskowanie, po czym czarodziej wyjmuje królika, który jest rozwiązaniem nawet bardzo skomplikowanych problemów.

Sztuczne sieci neuronowe czyli sieci które się uczą


Inspiracją do powstania sztucznych sieci neuronowych (SSN) były badania systemów nerwowych istot żywych. Już w roku 1943 McCulloch i Pitts opracowali model komórki nerwowej, którego idea przetrwała lata i stanowi do dzisiaj podstawowe ogniwo większości używanych modeli. Podstawą działania SSN są algorytmy uczące, umożliwiające zaprojektowanie odpowiedniej struktury sieci i dobór jej parametrów, dopasowanych do problemu podlegającemu rozwiązaniu. SSN mają zdolność uczenia się i adaptacji do zmieniających się warunków środowiskowych, zdolność uogólniania nabytej wiedzy, stanowiąc pod tym względem system sztucznej inteligencji. Frams - stworzenia składające się z kończyn (odcinków, cylindrów). Mięśnie (czerwone) służą do zginania i obracania odnóżami są sterowane siecią neuronową (źródło: www.frams.poznan.pl).

Na początku lat 60-tych Widrow opracował postawy teoretyczne i podstawowe implementacje techniczne adaptacyjnych układów przetwarzających, stanowiące istotny wkład w rozwój sieci neuronowych. W latach 80-tych rozwój teorii sieci neuronowych odbywał się w zawrotnym tempie, a liczba ośrodków uprawiających tę interdyscyplinarną (skupiającą informatyków, fizyków, matematyków czy psychologów) dziedzinę nauki jest znacząca. Ogromny wzrost finansowania tej dziedziny nauki spowodował istotny postęp zarówno w teorii, jak i zastosowaniach praktycznych. W połączeniu z gwałtownym rozwojem systemów komputerowych dało to podstawę opracowania nowych rozwiązań technologicznych, dotyczących sztucznego spostrzegania i świadomości, sterowania skomplikowanymi systemami, przetwarzania sygnałów mowy itp.

Stworzenia składają się z segmentów, każdy z nich jest wyspecjalizowany w jakiejś funkcji. Widać trzy receptory - dotyku, zapachu i równowagi, oraz czerwony mięsień (źródło: www.frams.poznan.pl).
SSN stanowią zwykle część sterującą procesem, bądź część decyzyjną, przekazującą sygnał wykonawczy innym elementom urządzenia nie związanym bezpośrednio z sieciami neuronowymi. Funkcje pełnione przez sieć można sklasyfikować w kilku podstawowych grupach: aproksymacji (czyli przybliżania), klasyfikacji i rozpoznawania wzorców, predykcji (przewidywania), sterowania oraz asocjacji. Istotną zaletą sieci jest możliwość jej realizacji w technice o wielkim stopniu scalenia. Zróżnicowanie elementów sieci jest niewielkie, a ich powtarzalność ogromna. Stwarza to perspektywę zbudowania uniwersalnego procesora, tzw. neurokomputera, który w przyszłości mógłby zastąpić klasyczne procesory sterujące pracą komputerów.

Zbiory rozmyte czyli maszyna lubi precyzję


Metody sztucznej inteligencji służą próbie opisywania rzeczywistości w sposób naśladujący rozumowanie człowieka. Ich celem jest przezwyciężenie wad tradycyjnych algorytmów komputerowych, które zawodzą zwłaszcza w sytuacjach, w których człowiek jest w stanie rozwiązać postawiony problem bez większych trudności. W realnym świecie wiele zjawisk opisywanych jest w sposób bardzo nieprecyzyjny. Wyraża się to w takich stwierdzeniach jak np. "znacznie", "dużo", "większość" itd., w zdaniach takich jak: Cena towaru znacznie przekracza 1000 zł. Stan zapasów magazynowych jest prawie zerowy. Ludzie są w stanie interpretować takie stwierdzenia i wykorzystywać tak sformułowaną wiedzę do rozwiązywania stawianych przed nimi problemów. Te określenia jest jednak bardzo trudno zdefiniować. Ich nieprecyzyjność jest przyczyną trudności dostatecznie dokładnego określenia wartości wszystkich występujących zmiennych. Problem polega na ustaleniu, co to właściwie znaczy "prawie" czy "znacznie". Taki rodzaj braku precyzji nazywany jest "rozmyciem". Zbiór rozmyty definiuje się przez funkcję, która przyjmuje wartości (0,1).

Pojęcie zbioru rozmytego wprowadził w 1965 r. Lotfi A. Zadeh. Pojęcie zbioru rozmytego jest uogólnieniem pojęcia zbioru ostrego, polegającym na dopuszczeniu, aby funkcja charakterystyczna (przynależności) zbioru przyjmowała obok stanów krańcowych 0 i 1 również wartości pośrednie. Umożliwia to odejście od binarnego widzenia świata. W przeciwieństwie do zbiorów ostrych, stanowiących jedynie pewne przybliżenie zjawisk rzeczywistego świata, zbiory rozmyte modelują owe zjawiska wierniej i dokładniej.

Aspekt psychologiczny AI


Sztuczna Inteligencja - czy to trafne określenie?


Wydaje się, że nigdy maszyna nie będzie mogła w pełni naśladować człowieka. Człowiek, który jest istotą złożoną, a specyficzne dla niego funkcje psychiczne to: intelekt, wola i emocje, myśli, może chcieć, skierować swoje działania ku wyznaczonemu celowi, a także odczuwa; potrafi kochać, bać się, cieszyć się, nienawidzić, zazdrościć, wstydzić się, odczuwać zażenowanie czy zdradzać. Łatwo sobie wyobrazić urządzenie, które myśli na nasz wzór, które rozwiązuje jakiś problem, ale czy nie trudno uwierzyć, że "coś" sztucznego może odczuwać emocje, nie mówiąc już o uczuciach wyższych. Searle mówi o czterech cechach zjawisk umysłowych, a mianowicie: świadomość, intencjonalność, subiektywność przyczynowe oddziaływanie. Filozof ten sceptycznie podchodzi do stworzenia maszyny inteligentnej, bowiem jak twierdzi operacje, które wykonuje komputer są zdeterminowane syntaktyką (składnią), natomiast świadomość, myśli, emocje wymagają jeszcze "czegoś" poza syntaktyką.

Po co AI?


Wykorzystując informacje na temat umysłu człowieka, naukowcy próbują stworzyć sztuczny umysł. AI może być pomocna w wielu dziedzinach życia. Wykorzystanie systemów ekspertowych np. w medycynie ułatwia pracę lekarzy. Naukowcy mają nadzieję, że można też będzie wykorzystać takie systemy w psychologii, np. do leczenia lęków czy psychoz, zwłaszcza wobec tych osób, u których sama osoba psychoterapeuty wywołuje lęk. Nie można jednak zapominać, że kontakt z drugim człowiekiem - psychologiem jest podstawą w terapii.

Sztuczna inteligencja ma pomóc ludziom w podejmowaniu decyzji w wielu dziedzinach życia. Dzisiejsza psychologia poznając człowieka, nie oddziela myślenia i emocji, które nawzajem na siebie oddziaływają. Jest ryzyko, że człowiek podejmując decyzje podda się emocjom, natomiast komputer postępuje według określonego algorytmu. Jak twierdzi A. Damasio, psycholog - autor książki "Błąd Kartezjusza" - nie jest możliwe stworzenie koncepcji umysłu, z pominięciem procesów emocjonalnych i uczuciowych. Uczucia bowiem są elementami poznania w jednakowym stopniu jak inne obrazy percepcyjne. Jednak nie można mówić o emocjach w oderwaniu od ciała, gdyż odnoszą się do niego. Uczucia mają wpływ na kształt procesów poznawczych. Jednak, jak się wydaje, maszyna może okazać się lepsza w podejmowaniu takich decyzji, gdzie trzeba postępować z tak zwaną "zimną krwią", czyli bez udziału emocji.

Sztuczna inteligencja, czyli maszyny z umiejętnością wnioskowania i uczenia się, daje perspektywę uwolnienia ludzi od prostych, ale uciążliwych prac, ale też od takich, które wymagają dużej wiedzy. Celem twórców AI (którzy są przedstawicielami wielu dziedzin) jest stworzenie maszyny, która wykonuje jedną czynność np. gra w szachy. Jednak to o czym marzą, a w co nie wierzy wielu sceptyków to stworzenie maszyny, która będzie w pełni naśladować inteligencję człowieka, a wręcz będzie ją przewyższać.

Zastępując programowanie systemów sztucznej inteligencji uczeniem, możemy stracić pewność poprawności wykonanego zadania, bowiem taki system przestanie działać według algorytmów czyli według określonych wzorów. Nie dyskwalifikuje to takich systemów, zwłaszcza tam, jak pisze A. Buller - obecnie tworzący AI w Japonii - "gdzie zmysły i rozum człowieka są jeszcze mniej wiarygodne lub w ogóle bezradne ".

Pomimo oparcia sztucznej inteligencji na systemach obliczeniowych, jest ona w stanie tworzyć sztukę. Można oczywiście zadać w tym miejscu pytanie czym jest sztuka i piękno, które wydaje się pojęciem bardzo subiektywnym. Trudno o jedną definicją sztuki uznajemy, że w szerokim rozumieniu można przyjąć, że sztuką jest to wszystko co zostało stworzone, chciałoby się dodać, przez człowieka. Jednak amerykański naukowiec Christopher Longuet-Higgins skonstruował różne układy komputerowe, komponujące muzykę według dostarczonych przez niego kryteriów. Może same urządzenia nie zdają sobie sprawy z tworzonego piękna, to jednak człowiek, programujący maszynę, jest w stanie docenić efekt końcowy.

Przyszłość AI


Komputery działają zupełnie inaczej niż ludzie zajmujący się rozwiązywaniem jakiegoś problemu. Elektroniczne maszyny niewątpliwie mają duże znaczenie w wyjaśnianiu wielu zagadnień związanych z procesami umysłowymi i stanowią bezcenną pomoc w rozwoju nauki, techniki i instytucji społecznych. Wielu naukowców twierdzi, że program budowy robotów kierowanych elektronicznymi komputerami nie doprowadzi do skonstruowania sztucznej inteligencji - to znaczy maszyny, która rozumie, co robi i może wykorzystać to rozumienie w działaniu. Takie urządzenie mogłoby działać, gdyby w jego konstrukcji został wykorzystany ten sam proces fizyczny, który stanowi podstawę istnienia ludzkiej świadomości. Na obecnym etapie rozwoju techniki, przemysł nie jest w stanie skonstruować maszyny zaprogramowanej w sposób niealgorytmiczny, czyli potrafiącej rozumować bez podanego wzoru. Ludzie mają przewagę, bowiem potrafią myśleć twórczo, czuć i dostosować drogę działania do każdej sytuacji i tylko oni potrafią wychwycić niuanse społeczne i sytuacyjne.

Rozwój AI jest ważny, bowiem może pomóc człowiekowi w codziennym życiu. Prawdopodobnie zastosowania AI będą wraz z jej rozwojem rozszerzać się. Sztuczna maszyna będzie mogła (a właściwie po części już to robi) zastąpić człowieka w wielu czynnościach, naśladując niektóre procesy. Obie inteligencje i naturalna i sztuczna są (czy będą) podobne, w niektórych aspektach, w niektórych będzie lepsza jedna z nich. Jednak nigdy nie będzie tak, że będzie można postawić znak równości pomiędzy sztuczną inteligencją i inteligencją naturalną.


Autorzy:
Agata Błachnio
e-mail: Adres poczty elektronicznej jest chroniony przed robotami spamującymi. W przeglądarce musi być włączona obsługa JavaScript, żeby go zobaczyć.
Katedra Psychologii Emocji i Motywacji, KUL

Piotr Filipkowski
e-mail: Adres poczty elektronicznej jest chroniony przed robotami spamującymi. W przeglądarce musi być włączona obsługa JavaScript, żeby go zobaczyć.
Katedra Informatyki Gospodarczej i Logistyki, Wydział Zarządzania Politechnika Białostocka


Literatura:

  • Balagurusamy E., Howe J.A.M. Expert systems for management and engeneering, NY Ellis Horwood 1990
  • Buller, A., Sztuczny mózg. To już nie fantazje. Warszawa (1998), Pruszyński i S-ka.
  • Castillo E., Alvarez E., Expert System:Uncertainty and Learning, Southampton; Boston; London; New York: Computational Mechanics Publ.: Elsevier,1991.
  • Damasio, A. R., Błąd Kartezjusza. Emocje, rozum i ludzki mózg., Poznań (1999), Rebis.
  • Goldberg, D. E., Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, WNT, Warszawa, 1995.
  • Goleman, D., Inteligencja emocjonalna. Poznań (1997), Media Rodzina.
  • Harmon P., Maus R., Morrissey W. Expert systems tools and applications NY John Wiley, 1988.
  • Hebb, D. O., The organization of behavior., New York (1949), Wiley.
    Inteligentne systemy w zarządzaniu - Teoria i praktyka , Red. J. S. Zieliński, PWN Warszawa 2000
  • Kacprzyk J. Zbiory rozmyte w analizie systemowej. Analiza systemowa i jej zastosowania. PWN, Warszawa 1996.
  • Masters T., Sieci neuronowe w praktyce. Programowanie w języku C++, WNT, Warszawa 1996.
  • Michalewicz, Z., Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, WNT, Warszawa, 1996.
  • Mulawka J.J. Systemy ekspertowe, WNT Warszawa 1996
  • Osowski S., Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, Warszawa 1996, WNT.
  • Penrose R., Cienie Umysłu, Zysk i S-ka Wydawnictwo s.c., Poznań 2000
  • Strelau, J. Inteligencja, 83 - 152. W: Tomaszewski, T. (Ed). Psychologia ogólna. Temperament i inteligencja., Warszawa (1995), PWN.
  • Tyszka, T., Psychologiczne pułapki oceniania i podejmowania decyzji., GWP, Gdańsk (1999).



logo-z-napisem-białe