Дифференцированный подход к дефиниции «Искусственный интеллект»: системная валидность и методологическая необходимость

Введение

Отсутствие единого взгляда на ИИ как раздела науки является главным научным пробелом в выработке методологии научного исследования этого явления. Без единого методологического подхода усилия по его исследованию различными научными сообществами является малоэффективными, поскольку методология исследования как систематическая основа, используемая для решения проблемы исследования путем применения наилучших и наиболее осуществимых методов проведения исследования в соответствии с целью и задачами исследования, является основой научного подхода к познанию. А ее унификация ведет к эффективности познания объективной действительности, сопоставимости результатов работ отдельных участников процесса формирования знаний об ИИ, правильному прогнозированию влияния развития ИИ на человека, общество, экономику, окружающую действительность. Ретроспективный обзор научной литературы по предмету настоящего исследования включен в раздел настоящей статьи, посвященный анализу и группировке существующих определений ИИ.

Целью настоящего исследования является формирование методологически обоснованного подхода к дефиниции ИИ как научной дисциплины, формулирование определения ИИ в рамках этого подхода. Исходя из цели настоящей работы проведем анализ факторов, влияющих на отсутствие единого мнения о термине ИИ, приведем наиболее цитируемые определения ИИ, существующие ныне в научных кругах, применяя метод сходства и различий, классифицируем их. Используя системный подход определим сущностные черты ИИ как научного термина, исходя из определений данных его другими исследователями, представим собственную точку зрения на принципы формулирования определения ИИ, приведем собственную дефиницию ИИ.

Подход автора к формулированию определения основывается на сложившейся уже в научной литературе практике применения термина ИИ в отношении как научной дисциплины о когнитивных процессах в искусственных системах, так и компьютерных технологий, копирующих функции человеческого разума. Автор применил подход, не использованный в отношении определения ИИ ранее, а именно разделение термина на два взаимосвязанных, соподчиненных и взаимно дополняющих друг друга. Таким образом, в настоящей статье описывается совершенно новый подход к дефиниции ИИ как предмета науки и дается новое дифференцированное двухуровневое определение ИИ, что не делалось в научной среде ранее.

За исторически короткий период времени ИИ прошел путь от умозрительной концепции до движущей силы экономического и социального развития на переднем крае технологической революции и промышленной интеграции.

Отправной точкой истории ИИ как научной дисциплины можно считать попытки в 1940-х и 1950-х годах учёных в области математики, инженерии, информатики исследовать теоретическую возможность создания искусственного мозга и определить интеллект машины. Интерес научного сообщества к ИИ переживал как пики, так и периоды почти полного его исчезновения. Вплоть до начала 1990-х годов работы в области ИИ преследовали цель воссоздания человеческого мышления техническими методами [5, c.23-26]. Сейчас цели стали менее амбициозными и более реалистичными. Нынешнее возрождение интереса к ИИ уже третье по счету и отличается от предыдущих как амплитудой, так и охватом, поскольку сейчас для решения задач ИИ имеются как необходимые технические средства, повсеместно распространившиеся беспроводные сети, Интернет, так и далеко продвинувшиеся работы в этой области [6, c.129-153]. Как результат – область искусственного интеллекта демонстрирует колоссальную восходящую тенденцию роста в 21-м веке как в сфере исследований, так и в сфере внедрения.

Мировое сообщество расценивает технический прогресс вообще и ИИ в частности как обязательное условие поступательного развития человечества. В 2015 году Генеральная ассамблея ООН разработала программу названную «Цели в области устойчивого развития» (Sustainable Development Goals) в качестве «плана достижения лучшего и более устойчивого будущего для всех» [16]. Эти цели были названы в резолюции Генассамблеи «Повесткой дня на период до 2030» года. Итоговый документ Генассамблеи «Преобразование нашего мира: Повестка дня в области устойчивого развития на период до 2030 года» содержит 17 глобальных целей и 169 соответствующих задач. Цель 9 четко определяет значение инноваций для достижения устойчивого развития: «Инновации и технический прогресс имеют ключевое значение для поиска долгосрочных решений как экономических, так и экологических проблем, таких как повышение эффективности использования ресурсов и энергоэффективности».

ИИ является объектом пристального внимания большого количества академических и корпоративных исследовательских центров, что прямо отражается в росте научных публикаций на тему ИИ. Согласно отчету AI Index Report 2022, с 2010 года по 2021 количество научных работ, связанных с ИИ, удвоилось и достигло 334,5 тысяч. Выросла также и относительная доля работ: если в 2010 году с ИИ было связано 1,5% от всех публикаций, то в 2021 этот процент вырос до 2,5 [21]. Россия входит в топ-20 стран в области исследований ИИ с долей 2,4%. Темпы роста количества научных публикаций сравнимы с мировыми. За 2016–2020 годы Россия вышла на 17-е место среди топ-30 стран по числу публикаций в области ИИ (4,8 тыс.) и демонстрирует самые высокие темпы роста публикационной активности (в 2,6 раз по сравнению с 2011–2015 гг., при среднемировом значении 1,3). При сохранении текущих темпов роста во всех рассматриваемых странах Россия может достичь 7-го места к 2025 г., а к концу 2030 г. — будет уступать только Индии, Китаю и США [20]. В 2021 году отмечен рост научных публикаций российских ученых — 98 статей по тематике ИИ были опубликованы в авторитетных изданиях. Такой объем исследований на 172% превышает план проекта национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации». Общий индекс Хирша российских ученых, исследующих ИИ, по системам WoS и Scopus превысил показатели на 38,8% и 34% соответственно. По итогам 2021 года Россия поднялась на 23 место в рейтинге ИИ-развития согласно Artificial Intelligence Index Report (с 26 места в 2020 году), а за весь 2022 год российскими учёными опубликованы 113 статей на конференциях уровня А* [17]. Темпы генерации научного и технологического знания по тематике ИИ в мире и России стремительно растут.

ИИ стал объектом окружающей действительности или по словам классика диалектического материализма – «объективной реальностью, данной нам в ощущении» [4, c.149]. Бурный рост количества исследований, высокий интерес научного сообщества к этому явлению определяет потребность в разработке общей методологии изучения ИИ как самостоятельного междисциплинарного научного направления. Необходимость этого диктуется потребностью систематической основы, используемой для решения проблемы исследования путем применения наилучших и наиболее осуществимых методов проведения исследования в соответствии с целью и задачами этого исследования. Именно методология отличает науку от так называемого «здравого смысла» обыденных представлений. Построение теоретических моделей – главная сила науки, позволяющая рассматривать эвристические подтверждения теории в качестве критерия истины в смысле адекватности описания действительности.

Отличительной особенностью ИИ как объекта научного интереса является его междисциплинарный характер. Изучение ИИ лежит на стыке разных научных дисциплин: физики, математики, кибернетики, психологии, философии. Для исследования такого явления необходимо разработать общие подходы, которые позволят эффективно использовать научный потенциал разных групп ученых.

В первую очередь для унификации подходов к исследованию ИИ и разработке общих принципов его изучения надлежит определить объект этого изучения. Необходимо такое определение ИИ, которое будет отражать необходимые и достаточные черты явления. Отсутствие общепринятого определения ИИ значительно усложняет как сам процесс его изучения, так и корреляцию исследовательских усилий разных групп ученых. В тематике ИИ проблема возникает на уровне употребления самого понятийного аппарата.

Отсутствие общепринятого определения осложняют решение целого ряда юридических и экономических вопросов, которые раньше не стояли на повестке. В качестве примера можно привести вопрос об авторских и смежных правах на результаты деятельности ИИ. Появление и активное развитие ИИ породило многочисленные научные дискуссии по поводу определения его места и роли в системе общественных отношений, регулирования правовых отношений, возникающих в сфере создания и применения ИИ и связанных с ним объектов.

Однако несмотря на очевидную необходимость обозначить ИИ как объект научного исследования, до настоящего момента нет общепринятого определения ИИ. Термин, который люди используют с середины 20-го века, до сих пор понимается разными группами специалистов по-разному.

В настоящей статье автор попытается обозначить группы факторов, которые являются причинами сложностей в определении ИИ, классифицировать существующие определения, дать собственное определение ИИ, обосновать собственный подход.

Обсуждение сложностей дефиниции «Искусственный интеллект»

Проблемы, с которыми сталкиваются специалисты, пытающиеся дать свое определение ИИ лежат в нескольких плоскостях. Первая – это сложности, связанные с фиксацией границ ИИ как явления. Здесь следует отметить, во-первых, динамику развития. ИИ быстро развивается, появляется все больше новых решений, меняется наполнение термина, и трудно дать толкование, которое было бы достаточно гибким, охватывая все новые подходы ĸ реализации ИИ. Во-вторых, междисциплинарный характер исследований ИИ на стыке разных наук как естественных, так и гуманитарных (компьютерные науки, статистика, психология, нейробиология, философия), каждая из которых имеет свой понятийный̆ аппарат, свои взгляды на предмет, и не всегда эти взгляды совпадают. В-третьих, термином ИИ могут назвать разработки самого разного уровня сложности, разные технологии, реализованные как в виртуальной среде, так и в физических устройствах.

Вторая плоскость проблем с дефиницией ИИ – это развилка между понятиями «существующий ИИ» и «гипотетический ИИ». Так называемое деление искусственного интеллекта на сильный или общий ИИ (AGI, Artificial General Intelligence) и узкий, прикладной или слабый ИИ (ANI, Artificial Narrow Intelligence). Некоторые исследователи используют также понятие супер-ИИ (ASI, Artificial Super Intelligence) – гипотетический ИИ, который сможет не только воспроизводить максимум способностей человека, но и даже превзойти его [18]. Остающийся тоже гипотетическим AGI по степени разумности стоит на ступень ниже ASI и отражает возможность создания машин, способных как минимум выполнять те же действия, что и человек. ANI позволяет усмотреть в поведении машин слабые намеки на разум (поэтому его называют слабым). Он предназначен для выполнения только строго определенного узкого круга приложений (поэтому его называют узким). В случае ANI невозможно никакое неподвластное человеку автономное поведение или самостоятельное развитие. Системы, снабженные ANI, могут существовать только в той форме, в которой они были созданы человеком и даже теоретически не могут выйти из-под его контроля.

При наличии такого принятого в научных кругах деления мы должны понимать, что это не два разных предмета исследования, объективный путь развития ИИ идет по пути расширения возможностей слабого ИИ и его приближении к сильному ИИ. Сравнительно недавно, говоря об отличии первого и второго, авторы указывали на то, что слабый ИИ – это интеллект, способный выполнять какую-либо интеллектуальную функцию или их ограниченный набор подчас лучше, чем человек. Такая система не имеет интеллектуальных способностей в других сферах, в отличие от человека, который обучается решению задач в самых разных областях. Однако в 2023 году – с появлением мультимодальных моделей – это отличие звучит не так четко. Недавно созданная мультимодальная нейросеть Gato способна выполнять более 600 задач: умеет разговаривать, играть в игры и управлять роботом, выполняя при этом более половины из перечисленных задач лучше среднего человека. Подобные успехи дают повод энтузиастам говорить о том, что пройден еще один рубеж на пути создания сильного ИИ. Конечно, скептики продолжают говорить о том, что ИИ никогда не будет обладать широтой когнитивных способностей человека, не будет обладать эмоциями, самосознанием и целеполаганием, но общий вектор развития технологий ИИ уже понятен и не вызывает дискуссий. Происходит качественный переход от вычислительной эры к эре когнитивной, компьютеры нового типа быстро учатся работать со структурированными, неструктурированными и нечетко структурированными данными, начинают замещать труд людей при решении большого количества когнитивных задач.

Прогресс в сфере слабого ИИ вызвал еще одно явление, которое мешает четкой дефиниции ИИ: когда удается сделать программу, соответствующую некой функции разума, люди перестают ее считать важной составляющей «реального мышления». Ядро разума непременно находится в следующей задаче, которую еще не перевели в программу. Эту теорему впервые изложил Ларри Теслер: «Искусственный интеллект — это то, что еще не было сделано» [13].

Дать однозначную исчерпывающую и согласованную дефиницию ИИ очень сложно, целый ряд факторов работает против выработки единого мнения о термине ИИ. Однако цели, стоящие перед наукой и ее прикладным применением, не позволяют иметь разброс в определении объекта и требуют привести упомянутые разнонаправленные факторы к единому знаменателю.

Анализ и группировка существующих определений ИИ.

В связи со сложностью дефиниции ИИ существуют множество частных определений. Попробуем разобраться, что в них общего и чем они различаются. Рассмотрим их в некоторой исторической ретроспективе и системности.

Описание наличия интеллекта у машины Тьюринг свел к своему знаменитому тесту. Абстрактная формулировка «может ли машина мыслить?» заменяется на «может ли машина, путем общения с человеком посредством письма, обмануть его и заставить человека думать, что он также имеет дело с человеком?». Дефиниция ИИ сводится к успешности выполнения одной задачи. Тест Тьюринга, по моему мнению, не может считаться определением термина ИИ, поскольку не определяет сущностных характеристик явления. Это нисколько не снижает ценности его статьи и предложенного мысленного эксперимента. Именно в этой работе впервые освещается вопрос искусственного интеллекта. Тест Тьюринга оказал значительное влияние на исследования в области ИИ.

Тест Тьюринга неоднократно подвергался критике. Одно из принципиальных философских возражений против критерия теста Тьюринга как методологического принципа исследований в области ИИ обосновал Джон Сёрль (John Searle). В 1980 году в эссе «Разум, мозг и программы» (Minds, Brains, and Programs) он выдвинул аргумент против теста Тьюринга, известный как мысленный эксперимент «Китайская комната». Сёрль настаивал, что программы могли пройти тест Тьюринга, просто манипулируя символами, значения которых они не понимали. А без понимания их нельзя считать «разумными» в том же смысле, что и людей. «Таким образом, - заключает Сёрль, - тест Тьюринга не является доказательством того, что машина может думать, а это противоречит изначальному предположению Тьюринга». Вывод прост – тест Тьюринга не отражает наличие интеллекта у машины [7, c.145-146].

В дальнейшем появилось множество определений ИИ, которые, на мой взгляд следует разделить на две большие группы.

Первую группу составляют определения ИИ как совокупности характеристик определенной системы, основанной на свойствах человеческом мышления и поведения. Их весьма много. Приведем наиболее характерные.

Элейн Рич и Кевин Кнайт (Rich E., Knight K.) определяют ИИ как «науку о том, как научить компьютеры делать то, в чем люди в настоящее время их превосходят» [15].

По Алексу Эндрю (A.M. Andrew), ИИ – это вычислительная машина, обладающая «интеллектуальным» поведением [11].

Ричард Беллман (Richard E. Bellman) выводит интерпретацию ИИ через понятие автоматизации «действий, ассоциируемых нами с человеческим мышлением, то есть таких действий, как принятие решений, решение задач, обучение» [12].

По Джеймсу Слэйглу (Slagle J.R.), «ИИ – подход на основе эвристического программирования» [8].

Д.В.Смолин приводит следующие 3 определения исследуемого понятия:

«Определение 1. Интеллектуальной называется система, способная целеустремленно, в зависимости от состояния информационных входов, изменять не только параметры функционирования, но и сам способ своего поведения, причем способ поведения зависит не только от текущего состояния информационных входов, но также и от предыдущих состояний системы (различают целенаправленные и целеустремленные системы»;

«Определение 2. Интеллектуальной называется система, моделирующая на компьютере мышление человека»;

«Определение 3. Интеллектуальной называется система, позволяющая усилить интеллектуальную деятельность человека за счет ведения с ним осмысленного диалога», и резюмирующее определение: «ИИ – это самообучающийся инструмент, усиливающий деятельность человека по генерации и принятию решений» [9, c. 208].

Р.Курцвейл (Kurzweil R.) определяет ИИ как искусство создания машин, выполняющих функции, которые требуют интеллекта, если бы их выполняли люди.

Н.Нильсон (Nilsson N.J.): ИИ – это деятельность, направленная на создание интеллектуальных машин, а интеллект – это качество, которое позволяет объекту функционировать в окружающей среде надлежащим образом и с предвидением.

Эми Уебб (Amy Lynn Webb). Выполнение компьютером действий, для которых обычно требуется человеческий интеллект [10, c. 27-29].

Вишал Сиĸĸа (Vishal Sikka). Интеллектуальная деятельность, которая раньше выполнялась только на основе интеллекта человека, а теперь может быть выполнена компьютером, включая распознавание речи, машинное обучение и обработку естественного языка [3].

Перечисленные выше определения термина ИИ нашли свое отражение в Новом Международном словаре английского языка Уэбстера, Энциклопедическое издание (The New International Webster’s Comprehensive Dictionary of the English Language, Encyclopedic Edition), в котором приводится четыре определения «искусственного интеллекта»:

– ИИ как направление в сфере компьютерной науки, связанное с разработкой компьютеров, способных осуществлять антропоморфные мыслительные процессы, такие, как обучение, рассуждение и саморегулирование;

– ИИ как представление о том, что машины могут быть усовершенствованы до такого состояния, когда они могут возложить на себя некоторые возможности (и соответственно – функции), которые, как считается, присущи человеческому интеллекту, например обучение, адаптация, саморегулирование и т.д.;

– ИИ как расширение человеческого интеллекта с использованием компьютеров, подобно тому, как физическая сила человека может быть увеличена с помощью использования механических инструментов;

– ИИ как наука о техниках более эффективного использования компьютеров с помощью улучшенных техник программирования.

Йост Н. Кок, Эгберт Дж. У. Бурс, Уолтер А. Костерс, Питер ван дер Путтен и Маннес Поэль (Kok J.N., Boers E.J.W., Kosters W.A., Van der Putten P., Poel M.) сводят большинство определений ИИ этой группы к следующей классификации, которая включает в себя четыре основные категории:

– определение искусственного интеллекта как системы, думающей как люди;

– определение искусственного интеллекта как системы, действующей как люди;

– определение искусственного интеллекта как системы, думающей рационально;

– определение искусственного интеллекта как системы, действующей рационально.

Такого же мнения придерживаются Стюарт Расселл и Питер Норвиг (Russell S., Norvig P.) которые отмечают, что сложилось четыре основных подхода к определению понятия ИИ:

– подход, в рамках которого за основу взято человеческое мышление, то есть предполагается, что ИИ должен быть способен реализовывать умственную деятельность, схожую с человеческой, например, способен принимать решения, решать проблемы, обучаться;

– подход, в рамках которого за основу взято человеческое поведение, то есть, предполагается, что ИИ должен быть способен выполнять функции, выполнение которых человеком требует разума;

– подход, основанный на рациональном мышлении;

– подход, основанный на рациональном поведении.

Часть авторов, упомянутых выше, базируются на утверждении, что ИИ – это некоторая область деятельности человека, например область науки или инженерии, связанная с разработкой машин и программ, способных эмулировать человеческий разум, в то время как другая часть экспертов делает акцент на том, что ИИ – это определенное свойство машин сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека. И те, и другие рассматривают комплекс технологических решений, который включает в себя информационно-ĸоммуниĸационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе, в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений, как основу ИИ. Здесь вопрос ставится в практической плоскости, то есть в данном случае в первую очередь речь идет о реализованном машинном интеллекте в виде программ, работающих на том или ином аппаратном обеспечении и показывающих те или иные способности ИИ.

Все упомянутые в этой группе дефиниции, по моему мнению, укладываются в определение ИИ как инструмента перспективного развития компьютерных технологий. Объектом исследования здесь являются прикладные методы, позволяющие достичь целей эффективного решения задач по воспроизводству человеческого или рационального мышления и поведения. Этот инструментальный подход к термину ИИ, по моему мнению, следует трактовать как определение в узком смысле.

Хотелось бы отметить, что подобной точки зрения на ИИ придерживались и российские законодатели при формулировании предмета регулирования отечественными нормативными актами.

Обратимся к существующим в Российской Федерации правовым актам: Федеральный закон от 24 апреля 2020 г. № 123-ФЗ «О проведении эксперимента по установлению специального регулирования в целях создания необходимых условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта в субъекте Российской Федерации - городе федерального значения Москве и внесении изменений в статьи 6 и 10 Федерального закона «О персональных данных» и Указ Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации», которым утверждена Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 г. [1] [2]. Эти нормативные акты содержат следующие понятия:

- искусственный интеллект – комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека;

- технологии искусственного интеллекта – технологии, основанные на использовании искусственного интеллекта, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, распознавание и синтез речи, интеллектуальную поддержку принятия решений и перспективные методы искусственного интеллекта;

- перспективные методы искусственного интеллекта – методы, направленные на создание принципиально новой научно-технической продукции, в том числе в целях разработки универсального (сильного) искусственного интеллекта (автономное решение различных задач, автоматический дизайн физических объектов, автоматическое машинное обучение, алгоритмы решения задач на основе данных с частичной разметкой и (или) незначительных объемов данных, обработка информации на основе новых типов вычислительных систем, интерпретируемая обработка данных и другие методы);

- технологическое решение – технология, программа для электронно-вычислительных машин (программа для ЭВМ), база данных или их совокупность, а также сведения о наиболее эффективных способах их использования.

Итак, под «искусственным интеллектом» в контексте упомянутых документов понимаются «технологии искусственного интеллекта». Несомненно, основной задачей упомянутых выше нормативных актов РФ было формированию целостной концепции нормативного регулирования сферы ИИ в Российской Федерации в условиях, когда эта сфера де-факто уже сформировалась и меры по ее регулированию нужны срочно. В этой связи законодатель мог определить те сущностные черты ИИ, которые важны для его правового регулирования, не углубляясь в проблему дефиниции ИИ как научной дисциплины. Следует также отметить, что правовое регулирование отношений, возникающих в сфере ИИ, находится на начальном этапе своего развития, в связи с чем возможна корректировка определения регулируемого законодательством предмета и принятие новых формулировок в будущем.

Вторая группа определений описывает ИИ как область научного знания.

Эдвина Риссланд (Rissland E.L.) определяет ИИ как область науки, изучающую когнитивные процессы с помощью концептуальных моделей и инструментов компьютерной науки.

Авнеет Панну (Pannu A.) определяет ИИ как область изучения и развития разумных машин и программного обеспечения, способного рассуждать, учиться, собирать знания, сообщаться, воспринимать объекты и манипулировать ими.

Ронал Чандра и Йога Прихастомо (Chandra R., Prihastomo Y.) отмечают, что ИИ можно рассматривать как область изучения и разработки компьютерных программ, которые действуют интеллектуально, что во многом является конечной целью компьютерного программирования.

Ученые Стэнфордского университета рассматривают ИИ как отрасль информатики, которая изучает свойства интеллекта посредством синтезирования интеллекта.

Несомненно, что данная группа определят ИИ, как науку, которая занимается теоретическими вопросами когнитивных процессов в искусственных системах. Здесь, на мой взгляд, речь идет об определении ИИ в широком смысле.

ИИ можно одновременно определить как соответствующую область научного знания и как совокупность характеристик определенной системы. Именно к такому групповому делению можно свести все дефиниции термина «искусственный интеллект», которые дают современные исследователи. При всей кажущейся конкуренции понятий, говорят они об одном явлении. Потребность в определении ИИ в двух его проявлениях обусловлена двумя его сторонами – научной и прикладной. И в то же время отражают его цели, которые нашли отражение в дихотомии «сильный»/«слабый» ИИ.

Дифференцированное определение ИИ.

Для правильного понимания ИИ как явления окружающего мира необходимо ввести два взаимосвязанных понятия – ИИ в широком и ИИ узком смысле. В широком понимании ИИ – это направление науки, изучающее когнитивные свойства интеллекта, который могут воспроизводиться искусственными системами, взаимосвязь искусственного и человеческого интеллекта. В узком смысле ИИ – это компьютерные технологии, позволяющие в той или иной степени копировать разумное или рациональное мышление и поведение человека. Эти два определения взаимосвязаны и позволяют с разных сторон описать ИИ: теоретической и практической. Они полностью покрывают области как «существующего ИИ», так и «гипотетического ИИ», слабого и сильного ИИ.

Дифференцированное определение, состоящее из двух частей, не противопоставляет две стороны такого сложного явления как ИИ, а объединяет и выстраивает системную взаимосвязь между теорией и практикой, соподчиняет их. Это позволяет убрать противоречия между группами определений, рассмотренных в настоящей статье, а также уйти от сложных и размытых определений типа «зонтичный термин, который в зависимости от контекста может определять ряд понятий». Автор настоящей статьи намеренно оставил без внимания подобные определения, которые за сложностью и размытостью скрывают попытки совместить несовместимое, свалить в одну кучу разные аспекты понимания ИИ уже определившиеся в научной литературе, создать универсальное определение наподобие гипотетической «теории всего» в теоретической физике. Хотя нужно признать, что подобное объяснения, но отнюдь не научные определения, уже активно используется в телеграмм-каналах, инженерами-разработчиками и даже официальными представителями международных надгосударственных структур, в частности в документах Комиссара по правам человека ЕС [19].

Заключение.

ИИ является сложным явлением, сочетающим в себе прикладное значение и научно-теоретический аспект. Для антидевиантного определения термина ИИ надо принимать во внимание два предмета, лежащие в основе употребления этого понятия в научной среде. ИИ надо определять в двух дифференцированных взаимосвязанных дефинициях – ИИ в широком и ИИ узком смысле. В широком смысле ИИ – это направление науки, изучающее когнитивные свойства интеллекта, который могут воспроизводиться искусственными системами, взаимосвязь искусственного и человеческого интеллекта. В узком смысле ИИ – это компьютерные технологии, позволяющие в той или иной степени копировать разумное или рациональное мышление и поведение человека. Дифференцированное, двухуровневое определение ИИ позволяет бесконфликтно разделить предмет научных исследований на теоретическую и прикладную составляющие и может стать основой для формирования методологических принципов изучения этого явления окружающего мира.

Искусственный интеллект представляет интерес для современного общества по крайней мере по двум причинам: для обретения понимания внутренних механизмов интеллекта человека, и для создания полезных компьютерных программ способных действовать разумно. Эти две стороны общественного интереса отражены в двухсоставном взаимосвязанном определении, приведенных мною выше.

Разные участники научного сообщества ставят перед собой разные задачи. Для одних исследование ИИ связано с научными целями, например, как с помощью компьютерного моделирования понять механизмы работы интеллекта человека. Для других целью является создание умных машин, которые позволят решать новые научные и практические задачи, не подвластные сегодня человеку. Для третьих задача формулируется как бизнес и состоит в использовании новых ИИ-технологий везде, где их использование несет экономическую выгоду. Несомненно одно, развитие ИИ приведет в ближайшем будущем к прорыву в понимании сознания и интеллекта, в технологиях, в экономике нового технологического уклада.

Изучение междисциплинарных отраслей науки, каким является и ИИ, всегда приводили к качественному скачку научного познания. Можно сказать, что интеграция отраслей науки при изучении пограничных областей стимулирует ее прогресс, является драйвером развития познания, как совокупности процессов и методов, через которые мы получаем знания об окружающем мире. Разработка методологического аппарата для изучения ИИ должна стать основой для дальнейшего прогресса в его изучении как предмета объективного мира и развитии его как прикладного направления технологического прогресса.