79185

Автор(ы): 

Автор(ов): 

1

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

О машинном обучении, мифах о сильном искусственном интеллекте и о том, что такое понимание

ISBN/ISSN: 

2313-1039

DOI: 

10.18287/2223-9537-2024-14-4-466-482

Наименование источника: 

  • Онтология проектирования

Обозначение и номер тома: 

Т. 14, № 4 (54)

Город: 

  • Самара

Издательство: 

  • ООО "Новая техника"

Год издания: 

2024

Страницы: 

466-482
Аннотация
В первой части статьи обсуждается книга американского учѐного Э. Ларсона «Миф об искус- ственном интеллекте», которая посвящена разоблачению мифов об искусственном интеллекте (ИИ). Эти мифы, история которых насчитывает более половины века, заключаются в том, что возникновение человекоподобного («сильного») искусственного интеллекта, а в дальнейшем и сверхинтеллекта якобы неизбежно, и оно произойдѐт как бы само собой – в результате постепенной эволюции систем ИИ. Критика этих мифов проводится в книге по двум направлениям: научному и социальному. Показано, что машинное обучение не ведѐт к сильному ИИ, а миф об искусственном интеллекте ослабляет веру в человеческий потенциал. Во второй части статьи рассматривается проблема понимания. Предлагается концепция когнитивной семантики, основанная на идеях Дж. Лакоффа, С. Пинкера, А. Дамасио и А. Сета. В частности отмечается, что: понимание – это интерпретация в терминах картины мира человека; картину мира строит наш мозг, и она структурируется через категоризацию опыта человека; зна- чения (смыслы) формируются раньше, чем формируются понятийные структуры; в основе значе- ний лежат биологические и социальные цели; в когнитивных процессах участвует не только мозг, но и тело, а понимание связано с действиями в среде, знания о которой содержатся в картине ми- ра. В заключении статьи указываются тупики, трудности и опасности на пути к сильному ИИ.

Библиографическая ссылка: 

Кузнецов О.П. О машинном обучении, мифах о сильном искусственном интеллекте и о том, что такое понимание // Онтология проектирования. 2024. Т. 14, № 4 (54). С. 466-482.