📄Работа №194157
Тема: КРИТИКА ОНТОЛОГИЧЕСКИХ ОСНОВАНИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Характеристики работы
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
Философия
Объем:
39 листов
Год:
2019
Просмотров:
64
3200
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
ВВЕДЕНИЕ 3
КОНЦЕПЦИЯ ЛОГИЧЕСКОГО АТОМИЗМА 7
ОНТОЛОГИЧЕСКИЕ ВОЗЗРЕНИЯ ЛЮДВИГА ВИТГЕНШТЕЙНА В ЕГО
ПОЗДНИХ РАБОТАХ 11
ОНТОЛОГИЯ МАРТИНА ХАЙДЕГГЕРА 17
КРИТИКА ОНТОЛОГИЧЕСКИХ ОСНОВАНИЙ ИСКУССТВЕННОГО
ИНТЕЛЛЕКТА ХЬЮБЕРТОМ ДРЕЙФУСОМ 25
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 29
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 31
КОНЦЕПЦИЯ ЛОГИЧЕСКОГО АТОМИЗМА 7
ОНТОЛОГИЧЕСКИЕ ВОЗЗРЕНИЯ ЛЮДВИГА ВИТГЕНШТЕЙНА В ЕГО
ПОЗДНИХ РАБОТАХ 11
ОНТОЛОГИЯ МАРТИНА ХАЙДЕГГЕРА 17
КРИТИКА ОНТОЛОГИЧЕСКИХ ОСНОВАНИЙ ИСКУССТВЕННОГО
ИНТЕЛЛЕКТА ХЬЮБЕРТОМ ДРЕЙФУСОМ 25
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 29
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 31
📖 Аннотация
Работа посвящена анализу онтологических оснований искусственного интеллекта. Развитие искусственного интеллекта ускоряется, и многие исследователи, такие как М. Минский, А. Ньюэлл и А. Тьюринг, внесли значительный вклад в эту область, однако сильный искусственный интеллект, предполагающий наличие у машины понимания, еще не нашел своего воплощения. Это обусловлено нехваткой понимания онтологических оснований, что делает эту тему важной для исследования. В работе рассматриваются различные онтологические картины, в том числе логический атомизм и взгляды Людвига Витгенштейна и Мартина Хайдеггера, которые могут очертить проблемное поле и показать альтернативные пути развития искусственного интеллекта. Результаты исследования показывают, что рассмотрение онтологических картин может продвинуть исследования в области искусственного интеллекта, особенно в том, что касается поведения животных и моделирования человеческого разума. Голенковым в статье "Феномен 'понимание' в фундаментальной онтологии Хайдеггера", что может привести к созданию более совершенных моделей искусственного интеллекта.
📖 Введение
Актуальность темы исследования связана в первую очередь с тем, что развитие искусственного интеллекта, начавшись в прошлом столетии, все больше ускоряется. Многие затруднения ранее были обусловлены нехваткой вычислительных мощностей, трудностями в выборе верных направлений, а также излишним оптимизмом. Если взглянуть на прогнозы ведущих деятелей этих исследований XX века: М. Минского, А. Ньюэлла, А. Тьюринга и других, то можно проследить, как первые успехи в разработке искусственного интеллекта воодушевляли их, не вызывая сомнений в правильности предпринятых исследований. Сейчас возможности компьютера не ограничивают исследователей, область исследований невероятно расширилась. Искусственным интеллектом занимаются математики, инженеры, лингвисты, психологи, философы. Мы имеем в распоряжении нейронные сети, компьютерные модели для изучения погоды, экономики, молекулярной биологии, и, следуя разделению Серла на сильный и слабый искусственный интеллекты, можно уверенно говорить о создании искусственного интеллекта первого типа. Естественно, глупо было бы говорить об угасании оптимизма исследователей, когда на лицо существенные успехи.
Однако, то, что мы называем сильным искусственным интеллектом, еще не нашло своего воплощения. Понятие сильного искусственного интеллекта предполагает наличие у машины понимания, а не просто умения выполнять отдельные действия. В связи с этим я полагаю уместным обратить внимание на философскую сторону вопроса. Возможно, это сможет показать нам, почему мы еще так далеки от его создания. И почему излишний оптимизм может мешать решению проблемы.
Онтологическое допущение, о котором пойдет речь в данной работе, так или иначе принимается во многих науках. Уже у Платона мы можем найти эти попытки разложить мир на понятные элементы: идеи не подразумевают множества интерпретаций, они являются базовыми. Успехи в физике со времен открытий Галилея закрепили в наших умах представление о Вселенной как о совокупности независимых элементов, которые хоть и взаимодействуют друг с другом, но все же являются атомарными. Т. Гоббс писал о том, что рассуждение - суть подсчитывание.
Лейбниц изобрел двоичную систему счисления, которая заложила основы для создания в будущем сложных вычислительных машин. В своих работах он заложил основы метода сведения высказываний человека к формальным. Он мечтал о изобретении универсального языка, на котором можно было бы записывать любые высказывания в виде математических формул. Исследования Лейбница удалось развить Дж. Булю - математику и логику XIX века. Булева алгебра позволила уже в XX веке создать первую цифровую машину, где все состояния, в отличии от аналоговой вычислительной машины, были представлены дискретными состояниями.
Цифровые вычислительные машины пригодны для любых вычислений, так как оперируют абстрактными символами, которые могут выражать все что угодно. Это привело к тому, что любой процесс стал восприниматься как такой, который в теории можно перенести на язык математики, а значит воспроизвести на вычислительной машине. Но возможно ли представить человека и его разумное поведение собранием простых элементов и правил к ним? Обращаясь к философии XX века, мы можем найти примеры мыслителей, не разделяющих этот оптимизм.
Итак, проблему исследования можно обозначить следующим образом: является ли дискретность, на которой основываются исследования ИИ, подлинной формой онтологии?
Говоря о степени разработанности проблемы, мы будем обращаться к трудам тех философов, которые не всегда писали об искусственном интеллекте напрямую. Специалисты, занимающиеся непосредственно ИИ, находятся в положении, которое не допускает критики онтологических оснований, они находятся в горизонте онтологии логического атомизма. Основными фигурами с противоположными точками зрениями принято считать М. Хайдеггера, позднего Л. Витгенштейна и Х. Дрейфуса. Дрейфус в своих работах проводит конкретную критику проекта искусственного интеллекта, будучи современником многих научных открытий. Обращаться к Хайдеггеру и позднему Витгенштейну мы будем для поиска критики устоявшейся в научных кругах онтологии.
...
Однако, то, что мы называем сильным искусственным интеллектом, еще не нашло своего воплощения. Понятие сильного искусственного интеллекта предполагает наличие у машины понимания, а не просто умения выполнять отдельные действия. В связи с этим я полагаю уместным обратить внимание на философскую сторону вопроса. Возможно, это сможет показать нам, почему мы еще так далеки от его создания. И почему излишний оптимизм может мешать решению проблемы.
Онтологическое допущение, о котором пойдет речь в данной работе, так или иначе принимается во многих науках. Уже у Платона мы можем найти эти попытки разложить мир на понятные элементы: идеи не подразумевают множества интерпретаций, они являются базовыми. Успехи в физике со времен открытий Галилея закрепили в наших умах представление о Вселенной как о совокупности независимых элементов, которые хоть и взаимодействуют друг с другом, но все же являются атомарными. Т. Гоббс писал о том, что рассуждение - суть подсчитывание.
Лейбниц изобрел двоичную систему счисления, которая заложила основы для создания в будущем сложных вычислительных машин. В своих работах он заложил основы метода сведения высказываний человека к формальным. Он мечтал о изобретении универсального языка, на котором можно было бы записывать любые высказывания в виде математических формул. Исследования Лейбница удалось развить Дж. Булю - математику и логику XIX века. Булева алгебра позволила уже в XX веке создать первую цифровую машину, где все состояния, в отличии от аналоговой вычислительной машины, были представлены дискретными состояниями.
Цифровые вычислительные машины пригодны для любых вычислений, так как оперируют абстрактными символами, которые могут выражать все что угодно. Это привело к тому, что любой процесс стал восприниматься как такой, который в теории можно перенести на язык математики, а значит воспроизвести на вычислительной машине. Но возможно ли представить человека и его разумное поведение собранием простых элементов и правил к ним? Обращаясь к философии XX века, мы можем найти примеры мыслителей, не разделяющих этот оптимизм.
Итак, проблему исследования можно обозначить следующим образом: является ли дискретность, на которой основываются исследования ИИ, подлинной формой онтологии?
Говоря о степени разработанности проблемы, мы будем обращаться к трудам тех философов, которые не всегда писали об искусственном интеллекте напрямую. Специалисты, занимающиеся непосредственно ИИ, находятся в положении, которое не допускает критики онтологических оснований, они находятся в горизонте онтологии логического атомизма. Основными фигурами с противоположными точками зрениями принято считать М. Хайдеггера, позднего Л. Витгенштейна и Х. Дрейфуса. Дрейфус в своих работах проводит конкретную критику проекта искусственного интеллекта, будучи современником многих научных открытий. Обращаться к Хайдеггеру и позднему Витгенштейну мы будем для поиска критики устоявшейся в научных кругах онтологии.
...
✅ Заключение
Рассмотренные в данной курсовой работе альтернативные воззрения не предлагают каких-либо конкретных методов, которые могли бы быть использованы в разработках искусственного интеллекта. В данной работе так же не рассматриваются различные практические проблемы, следующие из онтологии логического атомизма. Целью было рассмотрение различных онтологических картин для того, чтобы очертить проблемное поле. Проблематизация данной темы необходима, поскольку онтологическая проблематика имеет приоритет перед другими, в виду ее фундаментальности.
Проанализированные работы упомянутых выше философов намечают другие пути, по которым может идти развитие искусственного интеллекта. Главное, что отличает их взгляды от онтологии логического атомизма - взгляд на сущность человека и его способность к пониманию.
Учитывая то, что многие современные исследователи принимают во внимание данную критику, берущую свое начало с работ Дрейфуса, можно сделать оптимистичные прогнозы относительно будущих исследований. В статье «Why Heideggerian AI failed and how fixing it would require making it more Heideggerian» Дрейфус замечает, что критический взгляд на онтологические основания позволил некоторым ученым продвинуться в своих исследованиях, особенно в том, что касается поведения животных. Хотя моделирование человеческого разума нуждается во включении субъективности и телесности, что намного сложнее.
В этой же статье Дрейфус упоминает создателя нового поколения роботов Родни Брукса, которому удалось изменить свой подход в программировании внешнего мира. Он не создавал какую-то модель мира для своего робота, поскольку, и это теперь понятно, она не смогла бы быть полной и быстро бы устарела. Робот Брукса использовал, вместо внутренней модели мира, свою
собственную, основанную на показателях датчиков. Хотя сам Брукс утверждает, что подобное решение было продиктовано не философией, а является исключительно инженерным решением, мы все же можем воспринимать это достаточно оптимистично в том смысле, что исследователи готовы подвергать сомнению онтологические установки и искать другие пути решения проблемы.
Сходство взглядов Дрейфуса со взглядами Витгенштейна и Хайдеггера очевидно, их философские концепции он берет за основу своей критической теории. Его отличие состоит в том, что он подходит к проблеме непосредственно, будучи современником всех значимых открытий, тогда как воззрения Хайдеггера и Витгенштейна являют собой самостоятельные отдельные философские системы, которые тем не менее имеют сходные черты: холистичность, прагматичность.
На основании данного сравнительного анализа, где нам удалось вычленить некоторые существенные для онтологии искусственного интеллекта черты, в дальнейшем можно будет приступить к более детальному изучению конкретных работ в области искусственного интеллекта и проблематизации их онтологических установок. Особенно интересным было бы изучение философской основы нейронных сетей.
Проанализированные работы упомянутых выше философов намечают другие пути, по которым может идти развитие искусственного интеллекта. Главное, что отличает их взгляды от онтологии логического атомизма - взгляд на сущность человека и его способность к пониманию.
Учитывая то, что многие современные исследователи принимают во внимание данную критику, берущую свое начало с работ Дрейфуса, можно сделать оптимистичные прогнозы относительно будущих исследований. В статье «Why Heideggerian AI failed and how fixing it would require making it more Heideggerian» Дрейфус замечает, что критический взгляд на онтологические основания позволил некоторым ученым продвинуться в своих исследованиях, особенно в том, что касается поведения животных. Хотя моделирование человеческого разума нуждается во включении субъективности и телесности, что намного сложнее.
В этой же статье Дрейфус упоминает создателя нового поколения роботов Родни Брукса, которому удалось изменить свой подход в программировании внешнего мира. Он не создавал какую-то модель мира для своего робота, поскольку, и это теперь понятно, она не смогла бы быть полной и быстро бы устарела. Робот Брукса использовал, вместо внутренней модели мира, свою
собственную, основанную на показателях датчиков. Хотя сам Брукс утверждает, что подобное решение было продиктовано не философией, а является исключительно инженерным решением, мы все же можем воспринимать это достаточно оптимистично в том смысле, что исследователи готовы подвергать сомнению онтологические установки и искать другие пути решения проблемы.
Сходство взглядов Дрейфуса со взглядами Витгенштейна и Хайдеггера очевидно, их философские концепции он берет за основу своей критической теории. Его отличие состоит в том, что он подходит к проблеме непосредственно, будучи современником всех значимых открытий, тогда как воззрения Хайдеггера и Витгенштейна являют собой самостоятельные отдельные философские системы, которые тем не менее имеют сходные черты: холистичность, прагматичность.
На основании данного сравнительного анализа, где нам удалось вычленить некоторые существенные для онтологии искусственного интеллекта черты, в дальнейшем можно будет приступить к более детальному изучению конкретных работ в области искусственного интеллекта и проблематизации их онтологических установок. Особенно интересным было бы изучение философской основы нейронных сетей.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.