ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: ВОЗМОЖНОСТИ И ОГРАНИЧЕНИЯ
В.Б. Рябов, Е.А. Трофимов
Vladimir B. Ryabov, Evgeniy A. Trofimov ARTIFICIAL INTELLIGENCE: OPPORTUNITIES AND LIMITATIONS
DOI:10.38098/ipran.opwp_2022_24_3_005
Скачать полный текст статьи (.pdf)
Аннотация: Анализируются усилия разработчиков систем искусственного интеллекта. Современные системы искусственного интеллекта, как правило, представляют собой программно-аппаратные средства, решающие интеллектуальные задачи в конкретной предметной области, определенной разработчиком. При этом технологически такие системы включают в себя значительное число когнитивных функций, присущих человеку. Структура работы таких систем далека от структуры работы сознания человека. В настоящее время разработчики ищут конструктивные пути создания сильного искусственного интеллекта, т.е. искусственного интеллекта, максимально приближенного к интеллекту человека и многократно усиленного за счет характеристик современной цифровой техники. Для этого необходимо опираться на целостную модель работы сознания. Для решения этой проблемы необходима психологическая модель сознания и психологического механизма разумного поведения. Такая проблема представляет в настоящее время мощный социальный запрос со стороны практики. Одним из возможных вариантов, пригодных для этой цели, может быть организационно-фрактальная модель жизнедеятельности человека, разрабатываемая нами. Важнейшей компонентой этой модели является организационно-фрактальная модель сознания, которая может быть основой разработки сильного искусственного интеллекта. Для реализации модельных представлений разумного поведения предлагается использовать полисетевую структуру системы искусственного интеллекта, построенную на основе теории функциональных систем П.К. Анохина. Предполагается, что механизм обратной афферентации, используемый в модели функциональной системы П.К. Анохина, может стать системообразующим фактором полисетевых систем искусственного интеллекта. При этом возможности современной вычислительной техники вполне обеспечат объединение в комплексы большого числа искусственных нейронных сетей.
Ryabov, V.B., Trofimov, E.A. (2022). Iskusstvennyj intellekt: vozmozhnosti i ogranichenija [Artificial intelligence: opportunities and limitations]. Institut psihologii Rossijskoj akademii nauk. Organizacionnaya psihologiya i psihologiya truda. [Institute of Psychology of the Russian Academy of Sciences. Organizational psychology and psychology of work]. 7.(3). 83-100. DOI:10.38098/ipran.opwp_2022_24_3_005
Ключевые слова: интеллект, сознание, сильный искусственный интеллект, искусственная нейросеть, ассоциативное мышление, теория функциональных систем, организационно-фрактальная модель жизнедеятельности, полисетевая модель.
Abstract: The efforts of artificial intelligence systems developers are analyzed. Modern artificial intelligence systems, as a rule, are software and hardware that solve intellectual tasks in a specific subject area defined by the developer. At the same time, technologically, such systems include a significant number of cognitive functions inherent in humans. The structure of the work of such systems is far from the structure of the work of human consciousness. Currently, developers are looking for constructive ways to create a strong artificial intelligence, i.e. artificial intelligence, as close as possible to human intelligence and repeatedly enhanced due to the characteristics of modern digital technology. To do this, it is necessary to rely on a holistic model of the work of consciousness. To solve this problem, a model of the psychological mechanism of reasonable behavior is needed. Such a problem currently represents a powerful social demand from the practice. One of the possible options suitable for this purpose may be an organizational-fractal model of human life activity, which we are developing. The most important component of this model is the organizational-fractal model of consciousness, which can be the basis for the development of strong artificial intelligence. To implement model representations of intelligent behavior, it is proposed to use a multi-network structure of an artificial intelligence system built on the basis of P.K. Anokhin's theory of functional systems. It is assumed that the mechanism of reverse afferentation used in the model of P.K. Anokhin's functional system can become a system-forming factor of multi-network artificial intelligence systems. At the same time, the capabilities of modern computing technology will fully ensure the integration of a large number of artificial neural networks into complexes.
Keywords: intelligence, consciousness, strong artificial intelligence, artificial neural network, associative thinking, theory of functional systems, organizational-fractal model of life, poly-system model.
Библиографическая ссылка на статью:
Рябов В.Б., Трофимов Е.А. Искусственный интеллект: возможности и ограничения // Институт психологии Российской академии наук. Организационная психология и психология труда. 2022. Т. 7. № 3. С. 83-100. DOI:10.38098/ipran.opwp_2022_24_3_005
Ryabov, V.B., Trofimov, E.A. (2022). Iskusstvennyj intellekt: vozmozhnosti i ogranichenija [Artificial intelligence: opportunities and limitations]. Institut psihologii Rossijskoj akademii nauk. Organizacionnaya psihologiya i psihologiya truda. [Institute of Psychology of the Russian Academy of Sciences. Organizational psychology and psychology of work]. 7.(3). 83-100. DOI:10.38098/ipran.opwp_2022_24_3_005