Восприятие и искусственный интеллект 553

Глава 16, Искусственный интеллект

Критические размышления: хирург Робби

Вопрос неразличимости функций в другой сфере деятельности рассматривается иначе. Например, предположим, что в больнице работают два хирурга. Один хирург - дипломированный специалист известной медицинской школы, считающийся одним из лучших хирургов в мире. Другой окончил малоприметную медицинскую школу и оценивается как плохой хирург. Однажды потребовалась срочная операция, а первый врач заболел, поэтому второй врач делает операцию без ведома пациента, который находится без сознания. Пациенту не сказали, какой врач его оперировал, и он доволен тем, что операция прошла успешно. Кроме того, другие врачи убеждены, что операция была сделана первым хирургом. Из этого примера мы можем заключить, что тест на неразличимость пройден успешно. Однако, если бы вы были пациентом и узнали, что операцию в действительности делал робот, какой бы вывод вы сделали о профессиональных качествах робота в сравнении с профессиональными качествами хирурга? Вы бы согласились, что они одинаковы? Почему да или почему нет? Трудно дать ответы на эти вопросы, но только не для людей, имеющих твердые убеждения по этому вопросу, таких как Сирл, «вывернувший наизнанку» тест Тюринга.

Машины и разум: «имитирующая игра» и «китайская комната» 549

Рис. 16.3. Буква Я обрабатывается через ряд стадий идентификации.

На каждой стадии программа распознает специфические признаки буквы, такие как диагональные линии, углубления и т. д.

форме, то есть в форме образа на сетчатке. Канонические признаки соответствуют стандартному способу репрезентации информации, например тому, какой мы ожидаем увидеть букву A в этом тексте. В одной системе Хинтон (Hinton, 1981) описал метод отображения паттернов ретиноцентрических признаков на канонические паттерны. В подробностях эта идея слишком обширна, чтобы быть представленной здесь; отметим лишь, что эта важная проблема активно исследуется сторонниками модели PDP. Всех интересующихся ею я адресую к первоисточникам.

Более старые, и намного более простые, алфавитно-цифровые системы распознавания в рамках ИИ основывались на понятии эталона. Паттерн букв и цифр хранился в памяти компьютера. Когда компьютер «видит» цифру или букву, он «читает» ее, сравнивая с паттерном, например букву A с эталоном А. Если установлено соответствие, буква идентифицируется правильно. Даже описанные ранее методы последовательного и параллельного поиска были явно упрощенными. Более новые, основанные на принципах нервных процессов компьютерные модели фактически способны к «изучению» паттернов. Некоторые из этих компьютеров могут изучать, хранить и распознавать паттерны. Одна такая программа, названная DYSTAL (DYnamically STable Associative Learning — «Динамически устойчивое ассоциативное научение»), успешно усваивает буквы алфавита и последовательности букв и, что, возможно, более важно, распознает их даже при предъявлении только части паттерна (рис. 16.4).

По мнению Алкона, DYSTAL делает это так же, как мы узнаем знакомое лицо по нескольким линиям эскиза. Система «изучает» паттерн в том смысле, что предварительно в нее не было заложенной никакой связи между информацией на входе и на выходе. Тем не менее связь была установлена через больший вес, приписываемый определенным элементам (участкам), которые участвуют в процессе распознавания.

Другая новаторская особенность этой системы состоит в том, что она может вместить большое количество элементов, не задействуя значительных ресурсов компьютера. Во многих других сетевых системах каждая единица связана с каждой дру-

Дата добавления: 2015-07-02