Дослідження інтелекту у студентів вищих навчальних закладів

У фiлософiї iнтелект характеризує вiдносно стiйку структуру розумових здiбностей iндивiда, що виявляються, наприклад, в умiннi сприймати iнформацiю i використовувати її для розв’язання тих чи iнших завдань.

Iснують суто поведiнковi визначення. За О.Н. Колмогоровим, будь-яка матерiальна система, що з нею можна досить довго обговорювати проблеми науки, лiтератури i мистецтва, має iнтелект. Iншим прикладом iнтелекту може слугувати вiдоме визначення А. Тьюрiнга, засноване на спецiально органiзованiй “грi в iмiтацiю” мiж людьми i машиною, що знаходяться в рiзних кiмнатах, але мають можливiсть обмiнюватися iнформацiєю. Якщо в процесi дiалогу мiж учасниками гри людям не вдається установити, що один з учасникiв – машина, то таку машину можна вважати надiленою iнтелектом. Недолiком тьюрiнгiвського визначення iнтелекту є те, що в принципi можна побудувати автомат з повним набором рiшень на всi можливi задачi – i удаваний iнтелект зведеться до простого вибору в пам’ятi вiдповiдного рiшення.

У найзагальнiшому значеннi штучний iнтелект – це сукупнiсть автоматичних методiв i засобiв цiлеспрямованої переробки iнформацiї вiдповiдно до досвiду, що набувається в процесi навчання, й адаптацiї при вирiшеннi рiзноманiтних задач. Особливостi тiєї чи iншої системи штучного iнтелекту визначаються властивостями закладених у неї алгоритмiв i програм i технiчною реалiзацiєю.

Першi спроби моделювання таких сторiн людської дiяльностi, що здаються людинi дуже простими, зiткнулися iз серйозними труднощами. (Наприклад, серйозною проблемою дотепер здається розпiзнавання образiв системами штучного iнтелекту. Хоча помiтьмо, що проблеми розпiзнавання текстiв i перекладу, що вважалися ранiше не менш серйозними, були частково вирiшенi).

Треба вiдзначити, що останнiм часом у сферi дослiджень штучного iнтелекту розвивається напрямок, зв’язаний зi створенням нового класу пристроїв обчислювальної технiки – нейрокомп’ютерiв. У порiвняннi з традицiйними унiверсальними ЕОМ нейрокомп’ютери володiють низкою незвичайних властивостей, породжуваних їхньою архiтектурою, що тiєю чи iншою мiрою вiдбиває динамiку iнформацiйних процесiв головного мозку. Саме тому вони добре пристосованi для вирiшення задач розпiзнавання образiв.

Труднощi моделювання свiдомостi навiть на почуттєвому рiвнi пов’язанi насамперед з цiлiсним, iнтегративним характером її функцiонування. Можна тому сказати, що дiяльнiсть свiдомостi має системний характер. Це виражається, по-перше, у тiм, що окремi форми почуттєвого пiзнання виступають у взаємозв’язку i єдностi; по-друге, їхня дiяльнiсть iстотно залежить вiд мислення.

Переходячи до проблеми спiввiдношення можливостей людини i кiбернетичної машини в планi вiдтворення на останнiй функцiї мислення, слiд насамперед указати на один важливий висновок, до якого привели кiбернетика i математична логiка. Цей висновок полягає в тому, що будь-яка строго окреслена i математично описана – формалiзована й алгоритмiзована – галузь iнтелектуальної дiяльностi людини в принципi може бути передана машинi (“теза Тьюрiнга”). Або, iншими словами, всякий детермiнований процес, сутнiсть якого можна пояснити людинi, потенцiйно здiйснюваний машиною, якiй наданий необмежений час i яка має необмежену пам’ять. Однак треба вiдрiзняти потенцiйну здiйснюванiсть вiд здiйснюваностi за допомогою реально наявних засобiв. Тому що збiгатися обидва цi види можуть тiльки для надприродного iнтелекту.

Виникає принципове запитання: чи можна моделювати iнтелектуальну дiяльнiсть, а якщо можна, то як це зробити? Iснують двi точки зору на це.

1. Багатьом ученим здається безсумнiвним, що обчислювальнi машини i роботи можуть у принципi мати всi основнi риси iнтелекту. Таким чином, вони дають позитивну вiдповiдь на запитання “чи можуть обчислювальнi машини або роботи мислити?“ (А. Тимофєєв, А. Тьюрiнг, I. Шкловський). [17]

Iснує кiлька шляхiв розв’язання задач за допомогою систем штучного iнтелекту:

а) повне перебирання варiантiв, що практично неможливий через велику кiлькiсть iнтелектуальних задач;

б) евристичнi й адаптивнi алгоритми.2. Друга точка зору протилежна першiй. Деякi схиляються на користь негативної вiдповiдi на запитання, чи може машина уподiбнитися людинi. У їхньому числi i творець кiбернетики Джон фон Нейман. Розглядаючи задачу про машинне моделювання нейронних структур мозку, вiн прийшов до гiпотези, що якщо система досягає певного ступеня складностi, її опис не може бути простiшим, нiж вона сама. “Немає сумнiву в тiм, – писав Нейман, – що окрему фазу будь-якої мислимої форми поведiнки можна “цiлком i однозначно” описати за допомогою слiв. Цей опис може бути довгим, однак завжди можливим”. З iдей фон Неймана випливає, що проблема створення машинної програми, здатної вирiшувати всi тi рiзноманiтнi задачi, що успiшно вирiшує людський мозок, надзвичайно важка, якщо не безнадiйна.