vještačka inteligencije vs. ljudska inteligencija

OTVORENI UNIVERZITET / SVEUČILIŠTE „VITEZ“

TRAVNIK

MAGISTARSKI STUDIJPOSLOVNA INFORMATIKA

Munir Zahirović

VJEŠTAČKA INTELIGENCIJA VS. LJUDSKA INTELIGENCIJA

Travnik, 2011.


TRAVNIK


VJEŠTAČKA INTELIGENCIJA VS. LJUDSKA INTELIGENCIJA

Predmet: Inteligentni informacioni sistemi Mentor: prof. dr. Branko Latinović Magistrand: Munir Zahirović

Broj indexa: 003-09/MPI Smjer: Poslovna informatika

Travnik, 2011.


TRAVNIK


Pojava kompjutera i otvaranje neslućenih mogućnosti njegove primjene pobudili su inovativnost, nadu, maštu, ali i strah i bojazan od kompjutera. Kada se shvatilo da kompjuter ne predstavlja samo električnu pisaču mašinu i super kalkulator za razna računjanja i proračune, počelo se razmišljati, ali i strahovati o tome šta sve kompjuter može a šta ne.

Mediji su objavljivali senzacionalne vijesti i uvijek bili u potrazi za njima. Utrku nisu propuštali ni autori naučno-fantastičnih romana, a počeli su se snimati i razni filmovi.

Pojava robota još više je doprinijela sveopštoj euforiji.

Ubrzo se počelo razmišljati o tome da se proizvede mašina koja bi bila u stanju razmišljati poput čovjeka. Nije bilo tako davano kada je kompjuter nazivan elektronskim mozgom.

Pojavile su se razne kontraverze, različiti stavovi i diskusije o vještačkoj inteligenciji. Kod nekih se počela javljati bojazan od nje i osjećaj ugroženosti za prirodnu inteligenciju. Drugi su opet u tome vidjeli mogućnost produženja prirodne inteligencije i u sve to ulagali veliku nadu. Treći su imali svoju viziju (...).

Veliku buru izazvala je vještačka inteligencija.

Njene mogućnosti budile su nade, ali i strahovanja. Brzopleti zaključci koje su mnogi iznosili, kao i senzacionalna predviđanja i najave pojedinih eksperata izazivale su pažnju i opću zainteresovanost javnosti.

Počela su velika ulaganja u istraživanja vještačke inteligencije i njenih mogućnosti.

Istraživale su se, između ostalog, mogućnosti mašine (kompjutera) da razvije sopstvenu inteligenciju, odnosno da misli. Istraživao se odnos ljudske i vještačke inteligencije.

M Pojave vještačke inteligencije otvorila je i mnoga pitanja, kao što su:

Da li će vještačka inteligencija moći oponašati prirodnu?

Da li će kompjuter moći misliti kao čovjek?

Kako se to i može li se to postići?

Može li razviti sopstvenu inteligenciju?

Kakav je odnos prirodne i vještačke inteligencije? Koja je superiornija?...

LJUDSKA INTELIGENCIJA• Mnogi načni istraživači kroz historiju su se interesovali šta je to

inteligencija. Inteligenciju su posmatrali sa različitih aspekata.

• Tako je, na jednom simpoziju 1921. čija je tema bila definicija inteligencije, američki psiholog Lewis M. Terman inteligenciju definisao kao sposobnost da se misli apstraktno, dok je drugi američki psiholog, Edward L. Thorndike, definisao inteligenciju kao učenje i sposobnost da se daju dobri odgovori na pitanja.

• Na sličnom simpozijumu održanom 1986. psiholozi su se generalno složili da je važnost prilagođavanja okruženju ključ razumijevanja toga šta je to inteligencija i u čemu se ogleda. Efektivno prilagođavanje uključuje veći broj kognitivnih procesa, kao što su percepcija, učenje, pamćenje, razmišljanje i rješavanje problema.

• Ukratko, inteligencija ne predstavlja jednu aktivnost (sposobnost), nego za sobom vuče više aktivnosti (sposobnosti).

LJUDSKA INTELIGENCIJA

• INTELIGENCIJA (lat.), razumnost, razboritost, termin koji se često koristi, ali mu je sadržaj teško odrediti. Postoje tri osnovne definicije:

1.sposobnost apstraktnog mišljenja; 2.sposobnost učenja; 3.sposbnost snalaženje u novim situacijama.

• Prve dve naglašavaju unutrašnje mogućnosti organizma, treća je unekoliko „konformistička“; mada je prva definicija najšira, izgleda da je i najprihvatljivija, jer se učenje ili bilo koje druge stvarno inteligentne aktivnosti moraju odvijati na simboličkom nivou.

LJUDSKA INTELIGENCIJA

• Kao sposobnost rešavanja zadataka, prirodno datih ili vještački konstruisanih, inteligencija se razlikuje od instikta (kao neposrednog, nesvesnog i biološki prirođenog nalaženja odgovarajućeg rješenja) svojom većom univerzalnošću (jer može rešavati probleme koji nemaju nikakav neposredni biološki značaj, važan za biološko održavanje jedinke ili vrste) i od intuicije (kao neposrednog sintetičkog uviđanja rešenja bez razlaganja problema, bez uviđanja različitih mogućih rešenja i bez biranja onog rešenja koje bi logički najviše odgovoralo).

(natuknica inteligencija: Mala enciklopedija, I tom, Prosveta, Beograd, 1978., str. 712.)

1. Prvi uslov saznanja je neposredno imanje prisutnom jedne stvari. Tu prezentnost stvari kao nje same Lajbnic prema Dekartu naziva claritas.

2. Situacija u kojoj jasno saznajemo neku stvar, ali ne možemo jasno da kažemo u čemu se sastoji njena razlika prema drugim stvarima. Takvo saznanje Lajbnic naziva cognitio confusa, nerazdvojeno saznanje, ono koje ne shvata to što jedno odvaja od drugog, saznanje koje ne može da se legitimiše kao saznanje.

STEPENI SAZNANJA PO LAJBNICU

http://www.cs.auckland.ac.nz/CDMTCS/chaitin/eesti.html

3. Suprotno cognitio confusa, imamo obrazloženo saznanje – cognitio distincta. Određenosti koje razlikuju jedno od drugoga su istovremeno one oznake jedne stvari po kojima možemo da je saznamo i prepoznamo.

4. Cognitio distincta ima svoje stupnjeve. Ono što jedna stvar jeste obuhvaćeno je definicijom. Ova se sa svoje strane sastoji od pojmova, kojima je opet potrebna definicija. Jednom u strogom smislu distinktnom saznanju, potreban je povratak na elementarne pojmove koji se dalje ne mogu razlagati. Takvo saznanje se naziva cognitio intuitiva ili adekvatno saznanje. Ono je teško i veoma se rijetko susreće. Od svih nauka matematika je ta koja ponajpre dovodi do adekvatnog saznanja, tj. do vraćanja na jednostavne elemente.



1666. napisao je djelo De Arte Combinatoria ("On the Art of Combination"), u kojem je formulisao model koji je, teoretski, preteča modernih kompjutera: sva rasuđivanje, sva otkrića, verbalna ili ne, mogu se svesti na niz kombinacija elemenata, kao što su brojevi, riječi, glasovi ili boje.


• Gottfried Wilhelm Leibniz (1646-1716) je njemački filizof, matematičar i politički savjetnik. Rođen je luteranskoj porodici pred kraj trogodišnjeg rata koji se vodio u Njemačkoj. 1661. godine upisao se na Univerzitet Leipzig kao student prava. Tu je došao u kontakt sa poznatim ljudima koji su revolucionizirali nauku i filozofiju, kao što su Galilo Galilej, Francis Bakon, Thomas Hobbes i René Descartes.


• umjetna inteligencija Grana računalne znanosti koja se bavi osposobljavanjem računala za oponašanje nekih vidova inteligencije, primjerice prepoznavanja govora, zaključivanja, pretpostavljanja, kreativnog odgovaranja, mogućnosti učenja iz prošlih iskustava, te sposobnosti stvaranja razumnih pretpostavki iz nepotpunih informacija. Umjetna inteligencija je složeno polje na kojem se radi u dva smjera – jedan se bavi istraživanjima kako živa bića misle, a drugi pronalaženjem načina za ugrađivanje sličnih sposobnosti u računalne programe. Neke zadaće, smatrane vrlo teškim za računalo, primjerice igranje šaha, pokazale su se razmjerno lakima za programiranje. Druge, nekoć smatrane lakima za programiranje, na primjer prepoznavanje govora i prevođenje jezika, pokazale su se izrazito teškima. Djelotvorne aplikacije na ovom polju uključuju računalni šah i dijagnostiška pomagala, zvana stručnjačkim sustavima, za upotrebu u zdravstvu i drugim djelatnostima. .

(Natknica umjetna inteligencija: Peter Aitken i et. al: Informaticki rjecnik, prijevod: Ruđer Jeny i Ranko Petraković, Znak, Zagreb, 1995., str. 350.)

VJEŠTAČKA INTELIGENCIJA

• Generalno, vještačka inteligencija predstavlja polje koje se bavi razvojem tehnika koje dozvoljavaju kompjuteru da djeluje kao jedan inteligentan ogranizam (biće) poput čovjeka. Ciljevi su različiti, od onih sa niskim stremljenjima gdje program (treba da) izgleda ‘malo pametniji’ nego što bi neko očekivao, do onih s višim stremljenjima gdje se pokušava razviti svjesno, inteligentno, kompjuterski-bazirano biće. Cilj koji ima niska stremljenja konstantno se gubi u generalnoj kompjuterskoj pozadini kako se softver i hardver razvija.

(Natuknica Artificial Intelligence: William, J. R., Jr.: The International Dictionary of Artificial Intelligence, The Glenlake Publishing Company, Ltd., USA, 1999., str. 13. )

VJEŠTAČKA INTELIGENCIJA

1.Nonpsychological AI – nepsihološka VI

2.Weak Psychological AI – slaba psihološka VI

3.Strong Psychological AI – jaka psihološka VI

4.Suprapsychological AI – nadpsihološka VI

VRSTE VJEŠTAČKE INTELIGENCIJE

1.Nonpsychological AI – nepsihološka VI

• Istraživanja ove vrste uključuju izgradnju i programiranje kompjutera da obavljaju zadatke koji, prema Marvinu Minsky-u, zahtjevaju inteligenciju kada bismo ih mi obavljali.

• Istraživači nepsihološke VI nemaju nikakvih pretenzija za psihološkim realizmom svojih programa ili uređaja koje izgrađuju hoće li ih obavljati poput čovjeka ili ne.


2. Weak Psychological AI – slaba psihološka VI

• Istraživanja ove vrste se vode viđenjem da je kompjuter jedna korisna alatka u proučavanju mozga (svijesti). Praktično, mi možemo napisati kompjuterske programe ili napraviti uređaje koji simuliraju psihološke procese čovjeka i onda testirati naša predviđanja kako navodni procesi funkcionišu.

• Mi možemo ispreplesti ove programe i uređaje zajedno sa drugim programima i uređajima koji simuliraju različite mentalne procese i pomoću toga testirati stepen do kojeg sistem VI u cjelosti može da simulira čovjekove mentalne aktivnosti.

• Prema slaboj psihološkoj VI rad sa kompjuterskim modelima predstavlja put prečišćavanja i testiranja hipoteza o procesima koji se odvijaju u čovjekovom umu.


3.Strong Psychological AI – jaka psihološka VI

• Prema ovom viđenju naši mozgovi (umovi) su kompjuteri tako da se mogu izraditi duplikati pomoću drugih kompjutera. Sherry Turkle je napisala da “prava ambicija mitskih propozicija jeste napraviti generalnu svrhu inteligencije - razum.” (Turkle, 1984, p. 240) Autori koji su pisali o ovome izjavljuju da je “krajnji cilj VI napraviti osobu ili, daleko skromnije, životinju.”


4.Suprapsychological AI – nadpsihološka VI

• Istraživanja u ovoj oblasti, poput jake psihološke VI, ozbiljno uzimaju funkcionalističko viđenje prema kojem se mentalne aktivnosti mogu realizovati na mnogim različitim tipovima fizičkih uređaja.

• Nadpsihološka VI okrivljuje jaku psihološku VI da je šovinistička zato što se interesuje samo za ljudsku inteligenciju. Nadpsihološka VI tvrdi da je zainteresirana za sve shvatljive načine inteligencije koji se mogu ostvariti.


• Sistem VI mora imati moć prilagođavanja.

• Nekada je bilo dovoljno napraviti frižider čija je funkcija bila pohranjivanje namirnica i njihovo hlađenje kako bi duže trajale.

• Današnji frižideri se prave tako da prate količinu namirnica unutar frižidera, te ako nekih namirnica nedostaje oni se povežu na internet i pravovremeno ih naruče zamjenjujući pri tome čovjeka u potpunosti.

JEZICI VJEŠTAČKE INTELIGENCIJE

• Većina programskih jezika vještačke inteligencije pripada klasi visokih jezika, koji omogućavaju korisnicima da veću pažnju posvete deklarativnom ŠTA, to jest suštini zadataka, nego takozvanom proceduralnom KAKO, odnosno načinu rješavanja.

• Drugim rječima, korisnici na manje ili više uopšten način opisuju zadatak, a inteligentnom računarskom sistemu se prepušta da nađe jedno ili više rješenja. Na taj način moguće je rješavati probleme kakvi se do njihove pojave nisu mogli rješiti na kompjuteru (recimo, prelazak s jedne obale na drugu ljudoždera i misionara, igranje šaha, hanojska kula...).


• Ekspertni sistemi (Expert systems)• Procesiranje prirodnih jezika (Natural language

processing)• Računarska vizija (Computer vision)• Robotika (Robotics)• Rješavanje problema i planiranje (Problem solving and

planning)• Mašinsko učenje (Machine learning)• Automatsko dokazivanje teorema• Automatsko prepoznavanje govora• Neuronske mreže• Evolucioni algoritmi• Fuzzy sistemi• Rudarenje podataka (Data mining)• Inteligentne pretrage

OSNOVNE PODOBLASTI VJEŠTAČKE INTELIGENCIJE

• Još od 1956., kada je na prvoj konferenciji u koledžu Dartmat posvećenoj tom pitanju Džon Mekarti smislio naziv “vJeštačka inteligencija”, oduševljenja i još više razočarenja ne prestaju.

• Prvo se smatralo da je “pitanje dana” kada

ćemo stvoriti mašinu sposobnu da misli kreativno kao čovjek, čak i da ga nadmaši, onda su ciljevi istraživača postali nešto skromniji, povremeno čak – marginalni.

MOŽE LI KOMPJUTER MISLITI?

• Ovdje bismo mogli izdvojiti tri različita stanovišta i pogleda na problem:

• 1. Afirmativni (optismistički) pogled na problem

• 2. Oponentno mišljenje

• 3. Širi pogled na problem


1. Afirmativni (optimistički) pogled na problem

• Pobornici mišljenja da je moguće kreirati mašinu (kompjuter) koji misli nisu malobrojni. Oni smatraju da je vremenom moguće razviti takvu tehniku i tehnologiju koja će to omogućiti.

• Još 1958. godine Herbert Simon i Alan Newell su izjavili:“Postoje mašine koje misle, uče i kreiraju. Štaviše, njihova

sposobnost da rade ovakve stvari ubrzano raste sve dok – u vidljivoj budućnosti – opseg problema koji mogu da tretiraju ne postane isti kao i opseg problema na koji je primenjen ljudski um.”

• O mogućnostima VI Minski je izjavio da su “mogućnosti razvoja vješačke inteligencija praktično neograničene.”



1. Afirmativni (optimistički) pogled na problem

• Radikalna verzija ovog stanovišta smatra ljudski mozak jednim digitalnim računarom, a svjest računarskim programom. Svjest je za mozak ono što je program za računar.

mišljenje softver

mozak hardver

2. Oponentno mišljenje

• Nasuprot gore navedenom mišljenju imamo one koji smatraju da mašina nikada neće biti u stanju da kopira čovjeka ili ga nadmaši u njegovim intelektualnim sposbnostima, tj. mašina nikada neće moći da misli. Između ostalog Huber L. Dreyfus jednostavno zaključuje da “ljudski um niko ne može prevesti u program.”

• Dreyfus smatra da elektornski računar neće nikada moći da reprodukuje fenomene takozvane marginalne svjesti kada je čovjek “samo maglovito svjestan značaja neke nedovoljno definisane činjenice, pri čemu se cijela struktira problema organizuje oko nekog pristupa koji samo obećava, ali ne i garantuje uspjeh. Isto je i sa tolerancijom dvosmislenosti gdje čovjek ignoriše značenje neke riječi u datom kontekstu, da bi tek kasnije, u širem kontekstu, prihvatio ono pravo.”



Među onima koji smatraju da kompjuter ne može misliti je John Searl koji smatra da vještačka inteligencija ljudskog nivoa nije moguća principijelno (nije moguća uopšte) na digitalnim računarima. On to potrkreljuje sljedećim argumentima:1.mozak uzrokuje svijest;2. sintaksa nije dovoljna za semantiku;3. računarski programi su u potpunosti definisani

svojom formalnom (sintaksnom) strukturom;4.svijest je intencionalna (poseduje mentalni

sadržaj).




Kineska soba

Searl je uveo sljedeći scenario:

• Čovjek koji zna engleski, a ne zna ni jednu riječ kineskog sjedi u izolovanoj sobi zajedno sa skupom kartica na kojima je ispisan niz instrukcija na engleskom (simulacija rač. programa).

• Kroz prorez na vratima čovjeku se dostavlja priča na kineskom zajedno sa skupom pitanja.

• Slijedeći uputstva sa kartica (manipulacija simbolima) čovjek je u stanju da ispiše odgovore na kineskom i dostavi ih van sobe kroz isti prorez.

• Spoljašnji kontrolor kinez dobija korektne i gramatički ispravne odgovore na kineskom sa punim uvjerenjem da osoba unutar sobe zna kineski.

• Osoba u sobi je samo na osnovu manipulacije simbola, bez poznavanja kineskog davala tačne odgovore bez ikakve mogućnosti da zaista razumije dostavljenu priču.

3. Širi pogled na problem

• Širi pogled na problem nosi sa sobom i njegovo viđenje u sasvim drugom svjetlu. Ne pokušava se odgovoriti na pitanje: Da li kompjuter može misliti?, nego se takvo pitanje smatra pogrešno definisanim sa inženjerskog stanovišta.

• Kao što možemo postaviti pitanje: Da li mašina može misliti?, možemo postaviti i pitanje: Da li mašina može letiti? Da li mašina može plivati?

• Odgovor na prvo pitanje je potvrdan, budući da imamo u vidu avion, ali odgovor na drugo pitanje je po pravilu negativan, iako se brodovi i podmornice kreću po i ispod vode, ali mi to ne nazivamo plivanjem.

• Na ovu činjenicu je ukazao Alan Turing. On je u svome poznatom radu iz 1950 godine „Computing Machinery and Intelligence“ sugerisao da se umjesto pitanja 'da li mašine mogu da misle?', treba da zapitamo da li mašina, pretendent na inteligenciju, može da prođe test inteligentnog ponašanja, koji je zatim nazvan Tjuringov test.



Tjuringov test je prijedlog testa mašinske sposobnosti da demonstrira inteligenciju. Alan Tjuring ga je opisao 1950. u radu Računske mašine i inteligencija. Test se sprovodi na sljedeći način: ljudski sudija se upušta u konverzaciju prirodnim jezikom sa jednim čovjekom i jednom mašinom, a oba sagovornika pokušavaju da se predstave kao ljudi. Ako sudija ne može sa sigurnošću da odredi koji sagovornik je čovjek a koji mašina, onda je mašina prošla test.

Kako bi test bio jednostavan i univerzalan (da bi se eksplicitno testirala lingvistička sposobnost mašine a ne njena sposobnost generisanja glasa), konverzacija se obično odvija nekim kanalom za prenos teksta, kao što je teleprinter koji je Tjuring predložio, ili u današnje vrijeme IRC ili neki drugi servis za razgovaranje preko Interneta.

Da bi prošao Tjuringov test računar mora da posjeduje svojstva:obrade prirodnih jezika (NLP) da bi mogao da komunicira,reprezentacije znanja, da bi mogao da zapamti šta zna i šta je čuo.




Tjuringov test


• Većina filozofa smatra da mašine koje prođu Tjuringov test ne bi još uvijek zaista mislile, već simulirale mišljenje.

• Tjuring je ovaj argument nazvao argument svjesnosti: mašine moraju biti svjesne svojih sopstvenih misli i mentalnih stanja.

• Geoffry Jefferson kaže: Da bi mašine bile ravne ljudskom mozgu morale bi ne samo da pišu sonete i imaju emocije, nego i da znaju da su ih napisale.


• Što se tiče svih mogućnosti mozga, one su još uvijek nepoznanica. Otkriveni su samo neki segmenti ove velike misterije. Dosta je nerazjašnjenih pitanja oko njega.

• S druge strane, hardver i softver koji smo znali prije samo nekoliko godina nije više isti.

• Danas je normalno imati MP3 ili MP4, ali u ne tako davnoj prošlosti, ljudi su imali gramofone i gramofonske ploče. Njih su nasljedile kasete i kasetofoni. Nakon toga dolaze CD-eovi i CD playeri. U još kraćem intervalu javlja se DVD i DVD playeri, ali ni oni nisu vrhunac. Tu sada je Blue Ray, a sutra ko zna šta.

KOMPJUTER VS. LJUDSKI MOZAK

• Nije bilo tako davano kada je kompjuter nazivan elektronskim mozgom. Ali i pored toga nije uspio doseći mogućnosti mozga. Čak i oni koji smatraju da nije moguće napraviti mašinu koja misli, ograđuju se time da kažu “sadašnjom tehnologijom”.

• Istraživanja mozga i mentalnih sposbnosti će, vjerovatno, krenuti novim smjerom. Apsurdno je sada uspoređivati memorijski kapacitet mozga kod stalnog povećanja kompjuterske memorije. Međutim, istraživanja mentalnih sposbnosti mozga mogu unaprijediti VI, a VI unaprijediti istraživanja mentalnih sposbnosti čovjeka.

KOMPJUTER VS. LJUDSKI MOZAK

• Još 80-tih godina se razmišljalo o razvijanju biočipa da bi se vratio vid sljepima. Minijaturni računar, pričvršćen za lobanju slepog čovjeka, mogao bi da posmatra sredinu kamerom skrivenom u naočalima ili nekim drugim optičkim uređajem i da sliku pretvara u digitalne signale, koje šalje direktno u centar za vid u mozgu.

• Isto tako razmišlja se o spajanju mozga i računara da bi se dobio super-čovjek.

• U svakom slučaju, već sada imamo bespilotne letjelice, pa čak i automobile.

• Šta ćemo sutra imati zavisi od mašte čovjeka (ili možda kompjutera?).

PERSPEKTIVE RAZVOJA VJEŠTAČKE INTELIGENCIJE

HVALA NA PAŽNJI

vještačka inteligencije vs. ljudska inteligencija

Technology