Проблема искусственного интеллекта

Искусственный интеллект сегодня: нейросети и машинное обучение

Технологию ИИ можно реализовывать по-разному. Один из способов – нейросети. Нейросеть строится по тому же принципу, что и нервные сети в живом организме, отсюда и название. В организме в сеть соединяются нервные клетки – нейроны, они образуют нервную систему. А в искусственной нейросети используются простые процессоры – вычислительные элементы, которые соединяются и взаимодействуют по такой же схеме.

В отличие от обычных алгоритмов нейросети способны обучаться на основе опыта. Нейросети анализируют и выявляют связи между данными на входе и выходе, обобщают данные и формируют решения задач. Чтобы нейросети могли функционировать таким образом, используются методы машинного обучения. Причём в случае с нейросетями такое обучение требует много вычислительных ресурсов.

Чему вы сможете научить нейросеть, зависит от входных данных. Чем больше данных, тем качественнее будет обучение. Можно научить нейросеть отличать одни объекты от других, сравнивать и прогнозировать. Обучение нейросети похоже на обучение детей, когда им показывают картинку и говорят: «Это кошка». В случае с нейросетями они получают очень много таких картинок с объясняющими ярлыками и учатся распознавать отдельные элементы, которые затем смогут совмещать. Входное изображение попадает в некую фильтрующую систему. Фильтры в ней разные по размеру и по сложности элементов, которые могут распознать – у каждого есть свой набор признаков. Изображение многократно фильтруется в этой системе. Когда много элементов распознано, то нейросеть составляет прогноз: с такой-то вероятностью этот объект – человек.

Так появились нейросети, которые прогнозируют курс акций на завтра, распознают написанные от руки цифры индекса на почтовом конверте и определяют на снимке больной орган. Для их обучения использовали числовые данные о курсах на бирже и изображения написанных цифр, больных и здоровых органов.

Проблема заключалась в том, что нейросети часто ошибались, потому что трудно было собрать действительно большие выборки данных для обучения. В 2010 году появилась база изображений ImageNet: 15 миллионов изображений в 22 тысячах категорий. Доступ был открытым: данные мог использовать любой исследователь. В итоге стало возможным качественно обучать ИИ. Нейросети стали более развитыми, доступными и прочно интегрировались в повседневную жизнь.

Искусственный интеллект, с которым мы сталкиваемся в повседневной жизни

Голосовые помощники Siri, Google Assistant и Алиса, алгоритмы для рекомендаций на сайтах – например, Brain, который использует Youtube для рекомендации видео или блок с рекомендуемыми товарами на Amazon, чат-боты, – все они разработаны на основе технологий ИИ.

Платёжная система PayPal использует машинное обучение, чтобы нейросети находили подозрительные транзакции. Это позволяет компании уменьшить количество случаев мошенничества. Российское приложение Prisma использует нейросети для обработки фото.

Инженер компании NVIDIA Роберт Бонд разработал алгоритм, который включал садовые разбрызгиватели воды, когда к нему забредали соседские кошки и портили его сад. Чтобы определить, что это кошка, он использовал систему на основе нейросети Caffe: она определяла кошек по видеосъёмке с камер. Когда камера фиксировала изменение обстановки, то делала 7 фотографий. Фотографии анализировала нейросеть: если на снимках была кошка, то сеть включала разбрызгиватели.

Кроме того, нейросети написали 2 музыкальных альбома, которые можно послушать на Яндекс.Музыке. Один написан на основе песен группы «Гражданская оборона» (исполнителем значится «Нейронная оборона»), а другой – на основе «Нирваны» (исполнитель – Neurona).

Дина Ли специально для Informburo.kz

В каких областях ещё можно использовать нейросети

Нейросети применяют в медицине, финансах и коммерции, промышленности и обеспечении порядка и безопасности, – везде, где требуется обрабатывать большие объёмы данных, систематизировать и прогнозировать.

В медицине нейросети обучают распознавать опухоли, повреждения тканей и органов после травм, прогнозировать возможные осложнения и течение болезни. Это непросто: нет достаточно большой медицинской базы данных, а нужно добиться высокой точности. Ведь если нейросеть перепутает кошку с собакой, то это не так страшно. А вот если здоровый орган с больным – это будет плохо.

На профессиональной конференции разработчиков высоконагруженных систем HighLoad++ Наталия Ефремова рассказала о нестандартном использовании нейросетей для прогнозирования уровня бедности. Уровень бедности в Африке настолько высокий, что нет возможности просто собрать и проанализировать эти данные. Последние данные собирались в 2005 году. Учёные из Университета Стенфорда сначала обучили нейросеть с помощью базы изображений ImageNet, чтобы она могла распознавать поселения. Затем они собрали много изображений Африки со спутников в дневное и ночное время и загрузили их в нейросеть. Нейросеть оценила, есть ли у населения деньги освещать свои дома ночью, и сделала прогноз их уровня бедности. Прогноз затем сравнили с реальными данными за 2005 год – нейросеть составила довольно точный прогноз.

Почему нейросети ждёт новый виток развития

Вычислительных мощностей становится больше, как и изображений, и других баз данных для обучения нейросетей. Кроме того, оказалось, что нейросети способны на большую эффективность. Когда учёные Стенфорда обучали нейросеть прогнозировать бедность в Африке, они загрузили данные о крышах поселений. Но нейросеть самостоятельно научилась распознавать воду, леса, дороги и другие объекты – без заранее загруженных баз данных и вмешательства учителей.

В мае 2017 года разработчики из Google Brain представили проект AutoML, который самостоятельно проектирует модели машинного обучения. Если просто, то это ИИ, который проанализировал существующие нейросети, выявил эффективные стороны и создал другую нейросеть без вмешательства человека – NASNet. На проверочном наборе изображений NASNet показала точность прогнозирования 82,7%. Этот показатель выше, чем у всех более ранних нейросетей с распознанием изображений.

Кроме того, авторы открыли исходный код нейросети. Возможно, это даст новый толчок для развития ИИ.

Отберёт ли ИИ работу у людей

Развитие ИИ неизбежно повлияет на рынок труда. Но этому не стоит удивляться, ведь по сути это всё равно что модернизация и автоматизация. Какие-то профессии исчезнут, и появятся новые, ведь развитие ИИ повлияет и на развитие других областей.

Сейчас есть список профессий, которые, предположительно, искусственный интеллект, нейросети и чат-боты смогут забрать у человека. Например, Google инвестирует в роботов, которые пишут новости без участия человека. Некоторые виды программистов тоже могут остаться в перспективе без работы: речь идёт прежде всего о «кодерах», которые занимаются тем, что собирают готовые блоки, то есть их работу можно свести к алгоритму. То же касается, к примеру, HR-специалистов: нейросети могут охватывать гораздо больше источников информации, чтобы искать кандидатов, систематизировать их по определённым критериям и отправлять им уведомления. Также под угрозой исчезновения находятся операторы call-центров: на их плечи ложится очень много типовой работы, которую можно автоматизировать.

При этом развитие ИИ вызывает опасения. Один из главных изобретателей современности и основатель компаний SpaceX и Tesla Илон Маск назвал искусственный интеллект «самым большим риском, с которым человечество сталкивается как цивилизация». По его словам, компании, устраивая гонку за более передовыми технологиями, могут забыть про те опасности, которые исходят от искусственного интеллекта. Также неоднозначно искусственный интеллект оценивает и Стивен Хокинг. Учёный опасается, что он может привести к деградации человека, сделав его беспомощным перед лицом природы.

В данный момент трудно предсказать точные горизонты, которых сможет достичь ИИ. Но на сегодня мы знаем две важные вещи: некоторую работу нельзя делать без вмешательства человека, и совершенный ИИ, управляющий всем, – это пока фантастика.

Основные проблемы философии (1)

План:

Введение

1. Истоки проблем философского мировоззрения

2. Специфика основных проблем философии

Заключение

Список использованной литературы

Введение

В обыденном сознании в течение многих веков существовало, да нередко встречается и в наши дни, представление, будто философия не имеет собственных реальных проблем. Не случайно символом философа был медведь, сосущий собственную лапу.

При определении специфики философии, а тем более ее природы, не нужно все-таки абсолютизировать роль проблем. Это чрезвычайно важный, но не единственный параметр, способный характеризовать ее своеобразие. Проблемность сама по себе релятивна и неопределенна. Лишь когда четко фиксируется предметное основание и теория, категории, законы, его отражающие, «проблема» становится одним из важнейших признаков, разделяющих мировоззрение и частнонаучное знание. Если те или иные компоненты философского знания могут казаться идентичными утверждениями, имеющимся в частнонаучном знании, то философская концепция в целом, в силу специфики проблем, и проблемы, развернутые в систему знаний об объекте, существенным образом отличают философское знание от частнонаучного.

В современной философии существует целое течение — позитивизм, объявляющее проблемы философии бессмысленными, беспредметными. Однако проблемы философии не менее реальны, чем в любой науке.

В ряду характерных признаков проблем философского мировоззрения на первом месте стоит их функция выражать и представлять специфический предмет философии. Все философские проблемы спроецированы на предмет философии, его отражают и его спецификой обусловлены. Своеобразие этих проблем — это, прежде всего своеобразие предмета философии.

Целью данной работы является рассмотрение вопроса об основных проблемах философии.

Работа состоит из введения, двух параграфов, заключения и списка использованной литературы.

1. Истоки проблем философского мировоззрения

Несмотря на то, что состав проблем и их выражение у философов разных эпох и народов различен, в них в той или иной мере есть и общее, и уже одно это обстоятельство говорит о том, что они не случайны, а порождены какими-то глубокими причинами.

Основная проблема мировоззрения — отношение человека к миру в целом. Мировоззрение есть общая картина мира, т.е. более или менее сложная и систематизированная совокупность образов, представлений и понятий, в которой и через которую осознают мир в его целостности и единстве, а также (что самое главное) положение в этом мироздании такой его важнейшей (для нас) части, как человечество; основной вопрос мировоззрения — это вопрос о взаимоотношении «мы» (части) и «оно» (целого)1.

В книге А. Швейцера «Культура и этика» названы следующие проблемы мировоззрения: Конечен или бесконечен мир? В чем смысл твоей жизни? Что тебе надо в мире? Чего достигли те, кто действовал до тебя? Какое значение имело то, к чему они стремились, для бесконечного мира? Что такое истина? Разрешима ли дихотомия человеческого существования: конечности тела и бесконечности духа? В чем счастье человека? Что такое красота, любовь, героизм? И являются ли они ценностями, ради которых стоит жить?2

В современной литературе формулируются такие проблемы: Как дух соотносится с материей? Существуют ли в глубинах бытия сверхъестественные силы? Конечен или бесконечен мир? В каком направлении развивается Вселенная и имеет ли она цель в своем вечном движении? Существуют ли законы природы и общества или человек лишь верит в них в силу своей склонности к порядку? Что такое человек, и каково его место во всеобщей взаимосвязи явлений мира? Какова природа человеческого разума? Как человек познает окружающий его мир и самого себя? Что есть истина и заблуждение? Что такое добро и зло? В каком направлении и по каким законам движется история человечества и в чем ее сокровенный смысл? Все эти и подобные им вопросы, отмечает А.Г. Спиркин, не могут не волновать каждого мыслящего человека, в какой бы сфере жизни он ни действовал. Размышляя о такого рода вопросах, человек может прийти и неизбежно приходит к определенной мировоззренческой позиции.

Исходный пункт мировоззрения неотделим от особенностей человеческого существования, от потребности человека в осмыслении своего места в мире. Для индивида весь мир оказывается расколотым на две части: на мое «Я» и остальное «не-Я», включая природу, общество, других людей. Вопрос об отношении человека к миру является главным, основным вопросом всякого мировоззрения. С ним соотносятся другие проблемы смысла жизни, счастья, возможности личного бессмертия и т.п. Все эти вопросы – «экзистенциальные», поскольку неразрывно связаны с существованием человека, с его духовной потребностью в осмыслении мира и своего отношения к нему. В этом плане только те проблемы материального бытия составляют проблематику мировоззрения, которые неотрывны от бытия человека, без которых невозможно представление о мире в целом, невозможно целостное видение мира и места в нем человека. Поэтому понимание жизни человека составляет важную сторону мировоззрения, а проблема человека выступает не только в явном виде, но и в неявном — во всех так называемых онтологическо-«метафизических» проблемах.

Итак, важным источником мировоззрения и его проблем является бытие индивида, осмысление им своего существования, перспектив своего бытия.

Истоки мировоззрения не замыкаются, однако, на индивидуальных потребностях души. Если уж каждый сознательный индивид стремится иметь мировоззрение, соответствующее его жизненному опыту, то это стремление тем более оправдано для социальных групп, классов, имеющих свой исторический опыт. Социальная группа заинтересована в идеологии, обосновывающей ее положение в мире (а не только в обществе), ее отношение к миру в целом. Для каждой социальной группы существует познавательная проблема «разорванности» всего мира на духовное и материальное.

Развитие общественных, гуманитарных наук рождает большое количество мировоззренческих проблем. Они неразрывно связаны с социальным бытием человека, с осмыслением этого бытия и человеческой деятельности. Таковы проблемы соотношения духовного и материального в жизни общества, наличия или отсутствия нравственного прогресса, проблема добра и зла, проблема социальной справедливости и др. Потребности эстетического, художественного освоения мира также дают много проблем; центральной из них выступает проблема прекрасного1.

Широким источником философских проблем является естествознание и научно-технический прогресс. В науках о природе коренятся, в конечном счете, проблемы первоосновы мира, бесконечности (или конечности) пространства, проблемы субъектно-объектных отношений при познании микромира и т.п.

Таким образом, главные истоки проблем мировоззрения: 1) индивидуально-экзистенциальные, 2) социально-классовые, 3) внутринаучные, 4) художественно-эстетические. Проблемы философского мировоззрения являются порождением многообразных потребностей человека и детерминируются многообразной его деятельностью. Фактически любая сфера деятельности человека есть источник проблем мировоззрения, в то время как естествознание ограничено познанием неживой и живой природы и природного в человеческом существе. Эти проблемы не случайны, а необходимы, причем не в меньшей мере, чем проблемы физики, политэкономии или медицины. Философские проблемы возникали в прошлом, рождаются они и сейчас, особенно в социальной сфере. Много новых проблем, связанных с перспективами человеческой цивилизации (например, глобальные проблемы), требуют своего глубокого осмысления со стороны философов.

2. Специфика основных проблем философии

Для более целенаправленной, более эффективной деятельности следует четко представлять, в чем заключается специфика проблем философии.

Проблема в философии есть логическая форма познания. Понятие «проблема» родственно понятию «вопрос», точнее, проблема есть разновидность вопроса. Вопрос, заданный с целью проверить усвоение тех или иных правил пунктуации в немецком языке или, допустим, отдельных законов физики, есть вопрос, связанный с воспроизведением общества знания. Проблема — это вопрос, являющийся органической частью поисковой познавательной ситуации, когда имеют место поиски новых явлений, процессов, структур, законов, новой информации. Это знание о незнании и некоторое предположение о неизвестном, подлежащем раскрытию. Проблема философии, как и в частных науках, организует познавательную деятельность, направляет исследование1.

Проблемы бывают реальные и мнимые, вечные и преходящие, существенные и несущественные и т.п. Псевдопроблемами являются, например, проблема вечного двигателя в естествознании и проблема первопричины в философии. Существуют также реальные, но ложно поставленные проблемы.

Всеобщее в системе «мир-человек», составляющее предмет философского познания, и является предметным основанием проблем философии. Они сами всеобщи, предельны — предельны для бытия человека, для его общей программы деятельности, для всей человеческой культуры. Проблемы философского мировоззрения охватывают мир в целом, жизнь человека в целом, отношение человека к миру в целом. Более широких проблем, чем в мировоззрении (по их значимости для деятельности человека), не бывает. Понятия материи, пространства, времени, движения, причины, возможности, необходимости и т.п. — предельные. Предельными эти понятия оказываются в силу того, что они находятся в основаниях любого рода человеческой деятельности. Например, вряд ли можно обнаружить род деятельности, который не вызывался бы определенного характера причинами, не протекал бы в определенных пространственно-временных условиях и т. д. Но как предельные, категории причинности, пространства, времени и другие не уясняются ни в одном из специальных видов деятельности. Можно выяснить причины любых явлений и человеческих поступков, но нелегко ставить вопрос о причине самой причинности. В качестве предельных понятий философские категории и принципы не подлежат уяснению в собственных терминах. Именно поэтому они исторически явились предельными, наиболее универсальными основаниями целостно-связной совокупности многообразных форм отношения человека к миру. Отсюда субъектно-объектный способ их уяснения как предельных оснований культуры. Предельная широта философских проблем и понятий связана, как мы видим, с их фундаментальностью для общего понимания мира, жизни, отношения человека к миру.

Все множество проблем философского мировоззрения может быть сведено в пять больших групп: 1) онтологическую, 2)антропологическую (жизневоззренческую), 3) аксиологическую, 4) гносеологическую и 5) праксеологическую. Интегратором, ядром всех проблем выступает основной вопрос философии.

Основной вопрос (или основная проблема) философии фиксирует онтологическое и гносеологическое отношение материи и сознания и является центром философской проблематики, отражающим реальное ядро предмета философского исследования. Это предметное ядро философии и пытаются игнорировать сторонники антропологистской и онтологистской концепций. Вопрос о соотношении материи и сознания является «основным» потому, что без него не может быть никакого философствования, никакой подлинной философии. Другие проблемы только потому и становятся философскими, что их, оказывается, можно рассматривать через призму онтологического и гносеологического отношения человека к бытию. Этот вопрос является основным еще и потому, что в зависимости от ответа на его онтологическую часть формируются две главные, принципиально разные всеобщие ориентации в мире: материализм и идеализм.

Но как бы ни была велика роль основного вопроса философии в формировании картины мира и в ориентировке человека в мире, его значение не абсолютно, и считать его основным в смысле «единственности», как это делают некоторые философы, вряд ли правомерно, так как это лишило бы относительной самостоятельности множество других важных проблем философии. Абсолютизация гносеологического отношения человека к миру ведет к редуцированию (а порой и к полному устранению) таких проблем, как проблема человека, смысла жизни, проблема мира в целом, проблема причинности и др. Предмет философии шире, чем отношения, фиксируемые в двух сторонах основного философского вопроса.

Итак, всеобщность (в отмеченном смысле), предельность — важнейшая и определяющая черта проблем философии.

Следующая особенность проблем философского мировоззрения — их «вечность», то есть постоянство для всех времен. Это проблема «мир в целом», проблема человека, смысла жизни, свободы, взаимоотношения философии и культуры, философии и естествознания и др. Философия, отмечал В.И. Вернадский, «постоянно касается таких вечных вопросов человеческой мысли, по отношению к которым никогда не может быть сказано последнее слово»1.

Человеческая мысль постоянно переосмысливает их в свете нового опыта, новых знаний, применительно к уникальной конкретной ситуации. Философские проблемы «вечны» в том смысле, что «они всегда сохраняют свое значение: в каждую эпоху постановка этих проблем означает не просто продолжение традиции, но и выявление новой перспективы»2.

Вечный характер проблем мировоззрения не означает, что отсутствует прогресс в глубине их осмысления. Проблема материи, например, от ориентации на единственную стихию или состояние вещества в античности эволюционировала к ориентации на первичные, в принципе неделимые атомы во французском материализме XVIII в., с переориентацией на ее гносеологический, а затем и субстанциальный аспект; такой поворот проблемы не есть ее исчерпывающее осмысление на все времена, но осмысление в стратегическом ее направлении. «Инвариантность» проблем философии создает видимость их неразрешимости вообще и отсутствия сколько-нибудь существенного прогресса в философии. М. Борн писал: «Я изучал философов всех времен и встретил у них множество ярких идей, но не смог усмотреть никакого стабильного прогресса к более глубокому познанию или пониманию сути вещей. Наука, напротив, наполняет меня чувством устойчивого прогресса»1.

Вечность проблем философии не означает их принципиальной нерешаемости. Они решаемы, но только для каждого этапа развития общества и науки и в той степени, в какой это возможно при том или ином уровне научного знания, уровне развития общества, да и в зависимости от способностей самих философов. Как справедливо замечает У.Дж. Рапапорт, неверно измерять прогресс в философии, успешность мышления, исходя из числа решенных проблем; в философии прогресс не столь очевиден, как, например, в физике; прогресс в философии реализуется в развитии мысли одного и того же философа, школы, ориентации; прогресс в том, что так или иначе выявляются тупиковые пути, в том, что становится ясно, какие предпосылки необходимо принять, чтобы лучше осмыслить проблему.

Итак, специфика проблем философии состоит также и в том, что значительная их часть является постоянно воспроизводимой на новой основе и в этом смысле «вечными».

В философии проблема происхождения жизни имеет предельно широкий смысл: она рассматривается в отношении к материи в целом. Эта проблема имеет специфическое решение. Если мир бесконечен в пространстве и во времени, если сохраняемость и неуничтожимость материи, ее атрибутов и модусов понимать не только количественно, но и качественно, то следует признать, что мир никогда не был и не может быть свободен от своего противоположения — духа (сознания), как и вообще от органической формы движения материи. В этом плане расколотость реальности на две части представляет собой не меньшую всеобщность, чем любая другая расчлененность материи.

Проблема происхождения жизни, как видим, фактически распадается на две проблемы. Одна из них касается возможности возникновения жизни (и сознания) на Земле или вне Земли, условий и механизма превращения неорганических образований в биополимеры и формулируется на языке химии, биохимии; при наличии в ней мировоззренческого аспекта, она все же (особенно в наше время) является в целом естественнонаучной проблемой. Вторая проблема есть проблема качественной неуничтожимости материи, ее атрибутов, модусов, общих генетических отношений форм движения материи, т. е. проблема соотношения духа и материи вообще; вторая проблема включает в себя мировоззренческий аспект первой, но полностью к нему не сводится; она является специфически философской. Проблемы научно-философского мировоззрения и частных наук даже тогда, когда они близки в своих формулировках (например, проблема причинности в медицине и философии), не являются идентичными, но, имея общность в постановке и переплетаясь в решении, они остаются, несмотря на это, относительно самостоятельными, разнотипными проблемами.

Внутри теоретического естествознания существует определенный слой знания, подвергающийся воздействию со стороны философии и содержащий в себе понятия и идеи философии. С другой стороны, в самой философии имеются проблемы, по своему генезису уходящие в той или иной мере в частные науки и для решения которых привлекаются помимо философских также частнонаучные понятия и представления. В результате сам язык философов не является «чисто философским»: в нем имеются наряду с философскими категориями и субкатегориями также и термины частных теоретических наук (как и термины обыденного языка).

Рассмотрение специфики философских проблем и феномена «философская проблема науки» приводит, помимо прочего, к выводу, что философское знание по своему характеру неодинаково. Имеется фундаментальный тип знания, направленный на разработку всеобщих мировоззренческих категорий, законов, принципов, на развитие философской теории, и имеется прикладное философское знание, главной задачей которого является помощь частным наукам, а также конкретной практической деятельности людей. Философская онтология, гносеология, социальная философия являются фундаментальным типом философского знания, требующим для полноты своего функционального проявления (в том числе и для своего развития) тесной связи с философскими проблемами общественных, гуманитарных и естественных наук и вообще с многообразием природной, социальной и духовной действительности.

Заключение

Большая роль проблем в процессе становления и развития философского мировоззрения находит свое отражение в возможности определить само понятие «мировоззрение» (или «философия») через главные вопросы мировоззрения. Философия есть не что иное, как система развернутых ответов на мировоззренческие вопросы. И если сами проблемы своеобразны, то своеобразны и ответы на них.

Если бы дело обстояло так, что, к примеру, проблемы универсального развития складывались бы как механическая сумма проблем биологического, космологического, социального развития, то такая универсальность проблемы не была бы философско-мировоззренческой, да и комплекс ответов на соответствующие вопросы не выходил бы за рамки знания об отдельных частях или сторонах мира на уровень мира в целом. Но, сформулировав проблему на уровне всеобще-мировоззренческом в виде вопроса «Что такое развитие вообще?», философы соотносят проблему развития с материей как субстанцией и с атрибутами материи, прежде всего с движением. В этом ракурсе выявляются критерии развития, формы развития, соотношение развития и мирового круговорота и т.п. Ни одна из этих сторон не изучается какой-либо частной наукой, хотя без данных частных наук не может быть составлено подлинное научно-философское представление о развитии. Из этого следует, что если проблемы мировоззрения специфичны, несводимы к проблемам частных наук, то и философско-мировоззренческое знание специфично и несводимо к частнонаучному.

Список использованной литературы:

  1. Алексеев П.В., Панин А.В. Философия. – М., 2000.

  2. Борн М. Моя жизнь и взгляды. — М., 1973.

  3. Введение в философию: в 2-х ч. / Под ред. И.Т. Фролова. – М., 1989.

  4. Введение в философию / Под ред. Л.И. Грекова – М.: Политиздат, 1999.- 636 с.

  5. Вернадский В.И. Очерки и речи. Вып.11. П-г., 1922.

  6. Гуревич П.С. Основы философии — М.: Гардарика, 2003. – 438 с.

  7. Канке В.А. Основы философии: Учебник. – М., 2002.

  8. Ойзерман Т.И. К вопросу об истоках и специфике философских проблем // Вопросы философии. — 1969. — № 6. С. 125 -129.

  9. Ойзерман Т.И. Проблемы историко-философской науки.- М., 1982.

  10. Радугин А.А., Радугин П.А. Философия: курс лекций. – М., 2004.

  11. Спиркин А.Г. Философия: учебник.- М.: Гардарика, 2000. – 816 с.

  12. Суворов Э.Г. Эволюция физики в представлении Эйнштейна // Эйнштейн А., Инфельд Л. «Эволюция физики». — М., 1965.

  13. Философия / Под ред. В.П. Кохановского. – Ростов н/Д, 2000.

  14. Философия: курс лекций / Отв. Ред. Б.Ф. Кевбрин – М.; Саранск, 2001. – 420 с.

  15. Философия / Под ред. В.Н. Лавриненко. – М., 2003.

  16. Чанышев А.Н. Эгейская предфилософия. М., 1970.

  17. Швейцер А. Культура и этика. — М., 1973.

  18. Яковлев В.П. «К специфике философии» // «Известия Северо-Кавказского научного центра высшей школы. Общественные науки». Ростов-на-Дону. — 1976. — № 1. С. 12-13.

1 Чанышев А.Н. Эгейская предфилософия. М., 1970. С. 44.

2 Швейцер А. Культура и этика. — М., 1973. С. 47.

1 Философия / Под ред. В.Н. Лавриненко. – М., 2003. С. 46.

1 Спиркин А.Г. Философия: учебник. — М.: Гардарика, 2000. С. 98.

1 Вернадский В.И. Очерки и речи. Вып.11. П-г., 1922. С. 57.

2 Ойзерман Т.И. К вопросу об истоках и специфике философских проблем // Вопросы философии. — 1969. — № 6. С. 125.

1 Борн М. Моя жизнь и взгляды. — М., 1973. С. 37.

2. Основные проблемы философии

Проблема — это вопрос, являющийся органической частью познавательной поисковой ситуации, когда имеют место поиски новых явлений, процессов, структур. Проблемы бывают реальные и мнимые, вечные и преходящие, существенные и несущественные и т.д.

Что касается философских проблем, то все они выражают и представляют специфический предмет философии, можно сказать, что они его отражают и его спецификой обусловлены. Всеобщее в системе «мир — человек» составляющее предмет философского познания и является предметным основанием проблем философии. Проблемы философского мировоззрения охватывают весь мир в целом, жизнь человека в целом, отношение человека к миру в целом.

В процессе становления и развития философии круг ее проблем постоянно менялся, но, проблема бытия всегда была и остается одной из центральных в философии. Это утверждали известные философы XX века как зарубежные — М. Хайдеггер, так и отечественные — В. Соловьев, Н. Бердяев, А. Лосев и др. Испанский философ Ортега-и-Гассет писал, что вопрос о бытии — сущность философии, а пересмотр идеи бытия означает коренной пересмотр самой философии.

Термин «бытие» взят из повседневного греческого языка, в котором слова «быть», «существовать», «находиться в наличности» близки по значению. Но, начиная с античности, философы использовали его для обозначения не просто существования, а того, что гарантирует существование человека и мира.

Проблема бытия — это проблема поиска того, что «действительно имеется» как независимое от человека и человечества, что само ни в чем не нуждается, но, в чем нуждается мир и человек. Поэтому категория «бытие» есть категория онтологическая. Онтология — философское учение о бытие как таковом, а не о бытие тех или иных вещей и явлений.

Отношение мышления к бытию является основным вопросом философии потому, что через отношение человека, его мышления, сознания, всей его духовной, психической деятельности к окружающему миру осознается место человека в мире, его предназначение, смысл его существования

Другие проблемы:

– проблемы человека, отношения, познания, культуры и т.д. Основная мировоззренческая проблема – отношение человека к миру: что первично? познаваем ли мир?1В философии сложились 2 направления: МАТЕРИАЛИЗМ – философское направление, которое признает первичным материю (природу, бытие), Демокрит, Эпикур, Лукреций. ИДЕАЛИЗМ — философское направление, которое признает первичным идеальное (дух, мышление, сознание). Идеализм существует в двух разновидностях: объективный (Платон, Гегель)- идеальное не зависит от человека и человечества, т.е. абсолютная идея, мир идей, мировая душа, сознание и т.п.; субъективный (Беркли, Юм, Мах)- идеальное зависит от человека, т.е. мышление, сознание, ощущение.

3.Онтология,гносеология,аксиология праксиология. Философская антропология.

Философия имеет свою структуру. В структуре философского знания принято выделять отдельные разделы:

ОНТОЛОГИЯ – учение о бытии.

ГНОСЕОЛОГИЯ – учение о познании.

ЭПИСТЕМОЛОГИЯ – учение о научном познании.

АНТРОПОЛОГИЯ – учение о человеке.

СОЦИАЛЬНАЯ ФИЛОСОФИЯ – учение об обществе.

ФИЛОСОФИЯ ИСТОРИИ

АКСИОЛОГИЯ — учение о ценностях.

ЭТИКА – учение о морали и нравственности, добре и зле.

ЭСТЕТИКА — учение о том, что вызывает чувства, – о прекрасном и безобразном, о комическом и трагическом и т.д.

Праксиоло́гия (реже праксеоло́гия; от др.-греч. πράξις — деятельность, и λογία — наука, учение) –учение о человеческой деятельности, о реализации человеческих ценностей в реальной жизни. Область социологических и экономических исследований, которая рассматривает различные действия или совокупности действий с точки зрения установления их эффективности.

Антропология – раздел философии, изучающий человека. Проблема человека рассматривается многими науками. Философия пытается дать ценностное представление о человеке. Что же такое человек?

Древневосточная философия опиралась на мифологическое представление. Античная философия сформировала философский подход к пониманию человека – Сократ: «Познай самого себя», Протагор: «Человек есть мера всех вещей», Платон: «Человек включает в себя тело и душу», Аристотель: «Человек – политическое животное». Т.о., античная философия рассматривала человека как часть космоса, с позиции космоцентризма. Средневековая философия рассматривает человека с позиции теоцентризма (творение, образ и подобие бога). В философии Возрождения появляется новый взгляд на человека – антропоцентризм. Философия Нового времени дала рационалистический взгляд на человека (Коперник, Ньютон, механика). НКФ: Кант считал, что человек принадлежит двум мирам – природному и социальному, и рассматривал человека как цель, а не как средство. Марксистская философия человека рассматривает с позиции социоцентризма, т.е. человек как совокупность общественных отношений. Русская философия включала материальное (светское) и идеальное (религиозное) направления. Материалисты (Чернышевский, Белинский, Герцен) – освобождение народных масс. Идеалисты (Соловьев, Бердяев, Федоров) – человек рассматривался в неразрывной связи с Богом. В западной философии появляется направление философской антропологии.

Т.о., в истории философии существовало множество различных концепций существования человека.

ОНТОЛОГИЯ – учение о бытии .Основной вопрос онтологии: что существует?

Основные понятия онтологии: бытие, структура, свойства, формы бытия (материальное, идеальное, экзистенциальное), пространство, время, движение.

Онтология, таким образом, представляет собой попытку наиболее общего описания универсума существующего, который не ограничивался бы данными отдельных наук и, возможно, не сводился бы к ним.

Основным предметом онтологии является сущее; бытие, которое определяется как полнота и единство всех видов реальности: объективной, физической, субъективной,социальной и виртуальной.

Реальность традиционно ассоциируется с материей (материальный мир) и духом (духовный мир, включая понятия Бога, душ) и подразделяется (материалистами) накосную, живую и социальную материю (что порождает формализм и отношение к личности как к безличному человеку вообще).

Бытие, как то, что можно мыслить, противопоставляется немыслимому ничто (а также ещё-не-бытию возможности в философии аристотелизма). В XX веке вэкзистенциализме бытие интерпретируется через бытие человека, поскольку он обладает способностью мыслить и вопрошать о бытии. Однако в классической метафизикепод бытием понимается Бог. Человек, как бытие, обладает свободой и волей.

Гносеология (теория познания) – философская наука, в которой изучаются проблемы природы познания и его возможности. В гносеологии исследуются вопросы, представляющие огромную значимость для человечества. Познаваем ли мир? В каких формах осуществляется познание? Как знания об окружающем мире связаны с этим миром? Что такое истина и заблуждение? Что выступает критерием достоверности знания? Познание – это специфический вид деятельности человека, направленный на постижение окружающего мира и самого себя в этом мире. Важной чертой познавательной деятельности является её осознанность. Познание – форма активного отношения человека к действительности. Субъект и объект познания являются сторонами познавательной деятельности. Чтобы определиться с сущностью познавательной деятельности, необходимо обратиться к содержанию понятий «субъект» и «объект» познания.

Аксиоло́гия (от др.-греч. ценность) — теория ценностей, раздел философии.

Аксиология изучает вопросы, связанные с природой ценностей, их местом в реальности и структурой ценностного мира, то есть о связи различных ценностей между собой, с социальными и культурными факторами и структурой личности.

Впервые вопрос о ценностях был поставлен Сократом, сделавшим его центральным пунктом своей философии и сформулированный им в виде вопроса о том, что есть благо. Благо есть реализованная ценность — полезность. Т.е ценность и польза две стороны одной и той же медали.

В античной и средневековой философии вопрос о ценностях был непосредственно включён в структуру вопроса о бытии: полнота бытия понималась как абсолютная ценность для человека, выражавшая одновременно этические и эстетические идеалы. В концепции Платона Единое или Благо было тождественно Бытию, Добру и Красоте. Такой же онтологической и холистической трактовки относительно природы ценностей придерживается и вся платоническая ветвь философии, вплоть до Гегеля и Кроче.

Соответственно, аксиология как особый раздел философского знания возникает тогда, когда понятие бытия расщепляется на два элемента: реальность и ценность как возможность/

Продолжаем изучать искусственный интеллект. В прошлой сттье мы вспомнили кое-что из истории, рассказали о настоящем и подумали о будущем. Сегодня нам предстоит одна из самых сложных стадий: принцип работы. Тема сложная, но кто не рискует, тот не пьёт шампанского. Итак, начнём.


Discover24:

В Калифорнии (штат США) состоялась конференция, посвященная искусственному интеллекту. На ней несколько разработчиков ИИ сообщили, что в некоторых случаях сами не понимают, на базе каких принципов работают их системы и как именно они принимают свои решения.

Для начала, самый важный вопрос:

В чём вообще смысл ИИ, ради чего он был создан?

Считается, что целью появления подобной технологии является стремление понять интеллект самого человека. В каком-то смысле это попытка воссоздания человеческого сознания. Но это не совсем корректно.

Процитированное в преамбуле определение искусственного интеллекта, данное Джоном Маккарти в 1956 году на конференции в Дартмутском университете, не связано напрямую с пониманием интеллекта у человека. Согласно Маккарти, ИИ-исследователи вольны использовать методы, которые не наблюдаются у людей, если это необходимо для решения конкретных проблем.

Расхождения наблюдаются даже в самом понятии. На английском Искусственный Интеллект — Artificial Intelligence. Но, если быть точнее, intelligence это способность рассуждать разумно, а не само понятие «интеллект». Какой вывод можно сделать из всего этого? Понять ради чего существует ИИ невозможно. А это значит, что и принцип его работы до конца не понятен. У него нет конкретных, точных алгоритмов, как, например, у блокчейна.

Но, копаем дальше.

Каким образом кровь контактирует с мозгом?
Сложный вопрос, но я таки разгадал эту тайну! Всё дело в Бернулли!!! Вернее в законе Бернулли.
А именно то, что в узкой части трубы скорость течения жидкости выше, а давление меньше чем на участке трубы большего диаметра.Итого:
В основе искусственного интеллекта должен лежать закон Бернулли. То есть, это выращиваемый кровеносный сосуд в который вживляются датчики давления. Вырастая и изменяясь под действиями внешних факторов, кровеносный сосуд формирует свою форму и тем самым создаёт свой жизненный опыт.

Прочитав большое количество статей, мнений и рассуждений, я пришла к выводу, что искусственный интеллект пока вообще не определён как таковой. Можно, сказать, что это некое совершенство или идеал, к которому мы стремимся.

Искусственный интеллект — это пока всё с приставкой «умный»

Некая философия Искусственного Интеллекта утверждает, что существует несколько видов ИИ:

1. Слабый ИИ. Всевозможные боты, помощники, такие как Siri. То есть то, что выполняет узкий список задач. Шаг влево, шаг вправо — расстрел.
2. Сильный ИИ. Этот интеллект должен быть сопоставим с интеллектом человека, однако, до самостоятельного разума ещё не так близко, хотя уже и недалеко. Пока нет представителей данного класса, но есть те, кто уже очень близок.
3. Совершенный ИИ. Вообще, он упоминается не во всех источниках. Скажем так, это то, чего мы больше всего боимся. А боимся мы, когда у подобной машины случится саморефлексия, то есть она «осознает сама себя». У неё появится своё мнение, свои взгляды, мысли. Она выйдет из под контроля и превзойдёт своего создателя.

Главным препятствием на пути развития совершенного ИИ, а по совместительству и одним из основных различий между ним и человеком, является наличие подсознания. Того, что порой не подчиняется логике и алгоритмам, но имеет огромное влияние на мышление и поступки. Так что существует уже сейчас? А по факту у нас есть нейронные сети и машинное обучение.

Нейросети — один из способов реализации технологии ИИ. Её технология основывается на нервных сетях живого организма. В организме нервные клетки, нейроны, соединяются в сеть, образуя нервную систему. Каждый элемент взаимодействует с другим. Примерно то же самое происходит и в искусственных нейросетях. Простые процессоры — вычислительные элементы. Они соединяются и взаимодействуют по той же схеме.

В отличие от обычных алгоритмов нейросети способны обучаться на основе опыта. Нейросети анализируют и выявляют связи между данными на входе и выходе, обобщают данные и формируют решения задач.

Чтобы нейросети «понимали» что и как им делать, их учат. Отсюда мы переходим к машинному обучению. Методы МО требуют огромного количества вычислительных ресурсов.

То, чему возможно научить нейросеть, зависит от входных данных. Чем больше информации, тем качественней обучение.

Обучение нейросети похоже на обучение детей, когда им показывают картинку и говорят: «Это кошка».

Нейросети получают большое количество данных с объяснениями. Они запоминают их, а потом при помощи алгоритмов получают возможность обрабатывать, сопоставлять и совмещать. Понятно, что информация неоднократно фильтруется. Как только нейросеть обрабатывает большую часть данных, она может высчитать вероятность и составить прогноз.

Уже на этой основе строятся все остальные известные нам технологии: распознавание лиц, голоса, изображений, прогнозирование курса акций, определение на снимке больных органов и т.п.

Но, разумеется, не всё так идеально, потому что просто невозможно собрать достаточное количество информации, чтобы сократить число ошибок. Но со временем результат всё же улучшается.

Часть 1: Искусственный Интеллект: первое знакомство

Подписывайтесь на «Код Дурова» в Telegram и во «ВКонтакте», чтобы всегда быть в курсе интересных новостей!

Подписывайтесь на «Код Дурова» в Telegram и во «ВКонтакте», чтобы всегда быть в курсе интересных новостей!

Что же это такое искусственный интеллект? Несомненно, многие слышали о автомобилях, способных управлять своим движением без помощи человека, устройствах распознавания речи, таких как Apple’s Siri, Amazon’s Alexa, Google’s Assistant и Microsoft’s Cortana. Но это далеко не все возможности искусственного интеллекта (ИИ).

ИИ был впервые «открыт» в 1950-х годах. На протяжении многих лет его ожидали взлеты и падения, но на современном этапе развития человечества искусственный интеллект рассматривается как ключевая технология будущего. Благодаря развитию электроники и появлению более быстрых процессоров все большее количество приложений начинает использовать ИИ. Искусственный интеллект – это необычная программная технология, с которой должен ознакомиться каждый инженер. В данной статье мы постараемся кратно описать данную технологию.

Области исследования

Искусственный интеллект – это широкая технология с множеством возможных применений. Обычно его разделяют на подветви. Сделаем небольшой обзор каждой из них:

  • Решение общих задач – не имеющих конкретного алгоритмического решения. Задачи с неопределенностью и двусмысленностью.
  • Экспертные системы – программное обеспечение, которое содержит базу знаний правил, фактов и данных, полученных от нескольких отдельных экспертов. База данных может быть запрошена для решения проблем, диагностики заболеваний или предоставления консультаций.
  • Обработка естественного языка (NLP) – используется для анализа текстов. Распознавание голоса также является частью (NLP).
  • Компьютерное зрение — анализ и понимание визуальной информации (фотографии, видео и так далее). Примером могут служить машинное зрение и распознавание лиц. Используется в «автономных» автомобилях и производственных линиях.
  • Робототехника – создание более умных, адаптивных и «самостоятельных» роботов.
  • Игры: ИИ отлично играет в игры. Компьютеры уже запрограммированы на игру и выигрыш в шахматах, покере и в Го.
  • Машинное обучение — процедуры, позволяющие компьютеру учиться на основе входных данных и осмысливать результаты. Нейронные сети составляют основу машинного обучения.

Как работает искусственный интеллект

Обычные компьютеры используют алгоритмы для решения задач. Последовательность инструкций приводит к пошаговому выполнению действий для получения результатов. Традиционные формы искусственного интеллекта основываются на базах знаний и механизмах логического вывода, которые используют различные механизмы для работы с базой знаний через пользовательский интерфейс. Полезные результаты получены некоторыми из перечисленных ниже методов:

  • Поиск: алгоритмы поиска используют базу данных информации, собранной в графы или деревья. Поиск — это основной метод искусственного интеллекта.
  • Логика: дедуктивное и индуктивное рассуждение используется для определения истинности или ложности утверждений. Это включает как логику высказываний, так и логику предикатов.
  • Правила: правила — это серия инструкций «если», которые можно найти для определения результата. Системы, основанные на правилах, называются экспертными системами.
  • Вероятность и статистика: некоторые задачи могут быть решены, и решения находятся, благодаря применению стандартной математической теории вероятности и статистики.
  • Списки: некоторые типы информации могут быть сохранены в списки, которые становятся доступными для поиска.
  • Другими формами знаний являются схемы, фреймы и сценарии, которые представляют собой структуры, инкапсулирующие различные типы знаний. Методы поиска ищут ответы по соответствующим запросам.

Традиционные или унаследованные методы ИИ, такие как поиск, логика, вероятность и правила, считаются первой волной искусственного интеллекта. Эти методы все еще используются и хорошо воспринимают знание и рассуждения, особенно для узкого круга задач. В первой волне ИИ отсутствуют человеческие черты обучения и абстрагирования решений. Эти качества теперь доступны во второй волне искусственного интеллекта, благодаря нейронным сетям и машинному обучению.

Машинное обучение и глубокое обучение

Машинное обучение — это метод обучения компьютера распознаванию образов. Компьютер или устройство «обучается» с примером, а затем запускаются специальные программы для сравнения ввода с обученным значением. Как правило, для обучения программного обеспечения требуются огромные объемы данных. Программы машинного обучения предназначены для автоматического изучения, поскольку они получают больше знаний и опыта благодаря новым материалам.

Нейронные сети обычно используются для машинного обучения, однако могут использоваться и другие алгоритмы. Затем программное обеспечение может изменить себя, улучшив распознаваемость на основе новых входных данных. Теперь некоторые системы машинного обучения могут самостоятельно распознавать образы без обучения, а затем модифицировать себя для дальнейшего совершенствования.

Глубокое обучение — это расширенный случай машинного обучения. Он также использует нейронные сети, называемые глубокими нейронными сетями (ГНС). Они включают в себя дополнительные скрытые уровни вычислений для дальнейшего совершенствования своих возможностей. Требуется массовое обучение. Программисты могут повысить производительность, играя с весами межсоединений. ГНС также требуют матричной обработки. Однако следует отметить, что ГНС используют статистические веса, поэтому результаты, скажем, в видимом распознавании, могут быть не 100%. Кроме того, отладка таких систем – очень кропотливая работа.

Машинное обучения и глубокое обучения широко используются для анализа больших массивов данных, а также в компьютерном зрении и распознавании речи. Также они могут применяться и в других областях, таких как медицина, юриспруденция и финансы.

Аппаратное обеспечение для искусственного интеллекта

Запуск программного обеспечения искусственного интеллекта на компьютере обычно требует высокой скорости и большого объема памяти. Однако некоторые простые приложения могут работать на 8-битном процессоре. Некоторые из современных процессоров более чем подходят, а несколько параллельных процессоров могут быть идеальным решением для определенных приложений. Кроме того, для некоторых применений были разработаны специальные процессоры.

Графические процессоры (GPU) представляют собой пример фокусировки архитектуры и набора инструкций на заданное использование для оптимизации производительности. Например, специальные процессоры Nvidia для самостоятельного вождения автомобилей и графические процессоры AMD. Google разработал собственные процессоры для оптимизации своих поисковых систем. Intel и Knupath также предлагают программную поддержку для своих передовых процессоров. В некоторых случаях специальная логика в ASIC или FPGA может реализовать определенное приложение.

Активность и текущий статус

Искусственный интеллект когда-то считался экзотическим программным обеспечением, предназначенным для особых нужд. Требование высокоскоростных компьютеров с большим количеством памяти ограничивало его использование. Сегодня, благодаря супер быстрым процессорам, многоядерным процессорам и дешевой памяти, ИИ стал более популярным. Поисковые системы Google, которые мы все используем ежедневно, основаны на искусственном интеллекте.

На сегодняшний день акцент, несомненно, сделан на нейронные сети и глубокое машинное обучение. В то время как распознавание голоса и самоходные автомобили по-прежнему в центре внимания, появляются другие ключевые приложения, такие как распознавание лиц, беспилотная навигация, робототехника, медицинская диагностика и финансы. В разработке также находятся и передовые военные приложения (например, автономное оружие).

Будущее ИИ выглядит многообещающим. По данным Orbis Research, к 2022 году ожидается рост глобального рынка искусственного интеллекта с совокупным ежегодным темпом роста более 35%. The International Data Corporation (IDC) также позитивно настроена, заявив, что расходы на искусственный интеллект, как ожидается, увеличатся до 47 миллиардов долларов в 2020 году, по сравнению с 8 миллиардами в 2016 году.

У многих возникает логический вопрос – заменит ли искусственный интеллект людей некоторых профессий, и что это будут за профессии? Ответ звучит следующим образом – «возможно и только некоторые». Скорее всего, компьютеры на основе искусственного интеллекта помогут повысить производительность некоторых профессий, повысив производительность, эффективность и скорость принятия решений. Однако, некоторые рабочие места в промышленности все же будут утеряны, так как большое развитие получает робототехника, но замена человека машинами приведет к созданию новых рабочих мест, связанных с обслуживанием этих машин.

Другой вопрос, задаваемый многими людьми, может ли быть искусственный интеллект опасен для человечества? ИИ умен, но не настолько умен. Его основным назначением будет анализ данных, решение задач и принятие решений на основе имеющейся информации и дистиллированных знаний. Люди по прежнему доминируют, особенно когда речь заходит о инновациях и творчестве. Однако трудно предсказать будущее. По крайней мере, на данном этапе развития сверх умных роботов нет, пока нет…