РУБРИКИ

Медицинские аспекты разработки искусственного интеллекта

   РЕКЛАМА

Главная

Логика

Логистика

Маркетинг

Масс-медиа и реклама

Математика

Медицина

Международное публичное право

Международное частное право

Международные отношения

История

Искусство

Биология

Медицина

Педагогика

Психология

Авиация и космонавтика

Административное право

Арбитражный процесс

Архитектура

Экологическое право

Экология

Экономика

Экономико-мат. моделирование

Экономическая география

Экономическая теория

Эргономика

Этика

Языковедение

ПОДПИСАТЬСЯ

Рассылка E-mail

ПОИСК

Медицинские аспекты разработки искусственного интеллекта

Медицинские аспекты разработки искусственного интеллекта

Гильфанов Н.М.

Кыргызско-Российский (Славянский) Университет

Медицинский факультет

Студенческая конференция-1999.

Кафедра информационных технологий.

Тема доклада:

Медицинские аспекты разработки искуственного интеллекта.

С конца 40-х годов ученые все большего числа университетских и

промышленных исследовательских лабораторий устремились к дерзкой цели:

построение компьютеров, действующих таким образом, что по результатам

работы их невозможно было бы отличить от человеческого разума.

Исследователи, работающие в области искусственного интеллекта (ИИ),

обнаружили, что вступили в схватку с весьма запутанными проблемами, далеко

выходящими за пределы традиционной информатики. Оказалось, что прежде

всего необходимо понять механизмы процесса обучения, природу языка и

чувственного восприятия. Выяснилось, что для создания машин, имитирующих

работу человеческого мозга, требуется разобраться в том, как действуют

миллиарды его взаимосвязанных нейронов. И тогда многие исследователи

пришли к выводу, что пожалуй самая трудная проблема, стоящая перед

современной наукой - познание процессов функционирования человеческого

разума, а не просто имитация его работы. Что непосредственно затрагивало

фундаментальные теоретические проблемы психологической науки.

В самом деле, ученым трудно даже прийти к единой точке зрения

относительно самого предмета их исследований - интеллекта. Некоторые

считают, что интеллект - умение решать сложные задачи; другие

рассматривают его как способность к обучению, обобщению и аналогиям;

третьи - как возможность взаимодействия с внешним миром путем общения,

восприятия и осознания воспринятого.

Тем не менее многие исследователи ИИ склонны принять тест машинного

интеллекта, предложенный в начале 50-х годов выдающимся английским

математиком и специалистом по вычислительной технике Аланом Тьюрингом.

Компьютер можно считать разумным,- утверждал Тьюринг,- если он способен

заставить нас поверить, что мы имеем дело не с машиной, а с человеком.

Выдающийся швейцарский врач и естествоиспытатель XVI в Теофраст

Бомбаст фон Гогенгейм (Парацельс) оставил руководство по изготовлению

гомункула, в котором описывалась странная процедура, начинавшаяся с

закапывания в лошадиный навоз герметично закупоренной человеческой спермы.

"Мы будем как боги, - провозглашал Парацельс. - Мы повторим величайшее из

чудес господних - сотворение человека!"(4)

Однако только после второй мировой войны появились устройства,

казалось бы, подходящие для достижения заветной цели - моделирования

разумного поведения; это были электронные цифровые вычислительные машины.

"Электронный мозг", как тогда восторженно называли компьютер, поразил в

1952 г. телезрителей США, точно предсказав результаты президентских выборов

за несколько часов до получения окончательных данных. Этот "подвиг"

компьютера лишь подтвердил вывод, к которому в то время пришли многие

ученые: наступит тот день, когда автоматические вычислители, столь быстро,

неутомимо и безошибочно выполняющие автоматические действия, смогут

имитировать невычислительные процессы, свойственные человеческому

мышлению, в том числе восприятие и обучение, распознавание образов,

понимание повседневной речи и письма, принятие решений в неопределенных

ситуациях, когда известны не все факты. Именно таким образом "заочно"

формировался своего рода "социальный заказ" на разработку систем ИИ.

В общем исследователей ИИ, работающих над созданием мыслящих машин,

можно разделить на две группы. Одних интересует чистая наука и для них

компьютер - лишь инструмент, обеспечивающий возможность экспериментальной

проверки теорий процессов мышления. Интересы другой группы лежат в

области техники: они стремятся расширить сферу применения компьютеров и

облегчить пользование ими. Многие представители второй группы мало

заботятся о выяснении механизма мышления - они полагают, что для их работы

это едва ли более полезно, чем изучение полета птиц и самолетостроения.

В настоящее время, однако, обнаружилось, что как научные так и

технические поиски столкнулись с несоизмеримо более серьезными трудностями,

чем представлялось первым энтузиастам. На первых порах многие пионеры ИИ

верили, что через какой-нибудь десяток лет машины обретут высочайшие

человеческие таланты. Предполагалось, что преодолев период "электронного

детства" и обучившись в библиотеках всего мира, хитроумные компьютеры,

благодаря быстродействию, точности и безотказной памяти постепенно

превзойдут своих создателей-людей. Сейчас мало кто говорит об этом, а

если и говорит, то отнюдь не считает, что подобные чудеса не за горами.

На протяжении всей своей короткой истории исследователи в области ИИ

всегда находились на переднем крае информатики. Многие ныне обычные

разработки, в том числе усовершенствованные системы программирования,

текстовые редакторы и программы распознавания образов, в значительной

мере рассматриваются на работах по ИИ.

Несмотря на многообещающие перспективы, ни одну из разработанных до

сих пор программ ИИ нельзя назвать "разумной" в обычном понимании этого

слова. Это объясняется тем, что все они узко специализированы; самые

сложные экспертные системы по своим возможностям скорее напоминают

дрессированных или механических кукол, нежели человека с его гибким умом

и широким кругозором. Даже среди исследователей ИИ теперь многие

сомневаются, что большинство подобных изделий принесет существенную

пользу. Немало критиков ИИ считают, что такого рода ограничения вообще

непреодолимы.

К числу таких скептиков относится и Хьюберт Дрейфус, профессор

философии Калифорнийского университета в Беркли. С его точки зрения,

истинный разум невозможно отделить от его человеческой основы, заключенной

в человеческом организме. "Цифровой компьютер - не человек, говорит

Дрейфус. - У компьютера нет ни тела, ни эмоций, ни потребностей. Он лишен

социальной ориентации, которая приобретается жизнью в обществе, а именно

она делает поведение разумным. Я не хочу сказать, что компьютеры не могут

быть разумными. Но цифровые компьютеры, запрограммированные фактами и

правилами из нашей, человеческой, жизни, действительно не могут стать

разумными. Поэтому ИИ в том виде, как мы его представляем,

невозможен".(1)

Попытки построить машины, способные к разумному поведению, в

значительной мере вдохновлены идеями профессора Норберта Винера, который

помимо математики обладал широкими познаниями в других областях, включая

нейропсихологию и медицину.

Винеру и его сотруднику Джулиану Бигелоу принадлежит разработка

принципа "обратной связи", который был успешно применен при разработке

нового оружия с радиолокационным наведением. Принцип обратной связи

заключается в использовании информации, поступающей из окружающего мира,

для изменения поведения машины

В дальнейшем Винер разработал на принципе обратной связи теории как

машинного так и человеческого разума. Он доказывал, что именно

благодаря обратной связи все живое приспосабливается к окружающей среде и

добивается своих целей. "Все машины, претендующие на "разумность",-

писал он, - должны обладать способность преследовать определенные цели и

приспосабливаться, т.е. обучаться". Созданной им науке Винер дает

название кибернетика, что в переводе с греческого означает искусство

управления кораблем.(2)

Следует отметить, что принцип "обратной связи", введенный Винером,

был предугадан Сеченовым в явлении "центрального торможения" в "Рефлексах

головного мозга" (1862 г.) и рассматривался как механизм регуляции

деятельности нервной системы.

В течении 1943 года Маккалох в соавторстве со своим 18-летним

протеже, блестящим математиком Уолтером Питтсом, разработал теорию

деятельности головного мозга. Эта теория и являлась той основой, на

которой сформировалось широко распространенное мнение, что функции

компьютера и мозга в значительной мере сходны.

В середине 1958 г. Фрэнком Розенблаттом была предложена модель

электронного устройства, названного им перцептроном, которое должно было

имитировать процессы человеческого мышления. Перцептрон должен был

передавать сигналы от "глаза", составленного из фотоэлементов, в

блоки электромеханических ячеек памяти, которые оценивали относительную

величину электрических сигналов. Эти ячейки соединялись между собой

случайным образом в соответствии с господствующей тогда теорией, согласно

которой мозг воспринимает новую информацию и реагирует на нее через

систему случайных связей между нейронами

Область применения нейронных сетей

В литературе встречается значительное число признаков, которыми должна

обладать задача, чтобы применение НС было оправдано и НС могла бы ее

решить:

. отсутствует алгоритм или не известны принципы решения задач, но накоплено

достаточное число примеров;

. проблема характеризуется большими объемами входной информации;

. данные неполны или избыточны, зашумлены, частично противоречивы.

Таким образом, НС хорошо подходят для распознавания образов и решения задач

классификации, оптимизации и прогнозирования.

Банки и страховые компании:

автоматическое считывание чеков и финансовых документов;

проверка достоверности подписей;

прогнозирование изменений экономических показателей.

Военная промышленность и аэронавтика:

обработка звуковых сигналов (разделение, идентификация, локализация,

устранение шума, интерпретация);

обработка радарных сигналов (распознавание целей, идентификация и

локализация источников);

обработка инфракрасных сигналов (локализация);

автоматическое пилотирование.

Биомедицинская промышленность:

анализ рентгенограмм;

обнаружение отклонений в ЭКГ;

анализ реограмм.

Нейронные сети - основные понятия и определения

В основу искусственных нейронных сетей положены следующие черты живых

нейронных сетей, позволяющие им хорошо справляться с нерегулярными

задачами:

простой обрабатывающий элемент - нейрон;

очень большое число нейронов участвует в обработке информации;

один нейрон связан с большим числом других нейронов (глобальные связи);

изменяющиеся по весу связи между нейронами;

массированная параллельность обработки информации.

Прототипом для создания нейрона послужил биологический нейрон головного

мозга. Нейронная сеть представляет собой совокупность большого числа

сравнительно простых элементов - нейронов, топология соединений которых

зависит от типа сети. Чтобы создать нейронную сеть для решения какой-либо

конкретной задачи, необходимо выбрать, каким образом следует соединять

нейроны друг с другом.

Переходя к собственно медицинским проблемам ИИ О.К. Тихомиров выделяет

три позиции по вопросу о взаимодействии медицины и искуственного

интеллекта.

1) "Мы мало знаем о человеческом разуме, мы хотим его воссоздать, мы

делаем это вопреки отсутствию знаний"- эта позиция характерна для

многих зарубежных специалистов по ИИ.

2) Вторая позиция сводится к констатации того же факта, причем в

качестве причины указывается отсутствие адекватных методов. Решение

видится в моделировании тех или иных интеллектуальных функций в

работе машин. Иными словами, если машина решает задачу ранее

решавшуюся человеком, то знания, которые можно почерпнуть,

анализируя эту работу и есть основной материал для построения

психофизиологических теорий.

3) Третья позиция характеризует исследования в области искусственного

интеллекта и медицины как совершенно независимые. В этом случае

допускается возможность только использования медицинских знаний в

плане психологического обеспечения работ по ИИ.

Но и работы по искусственному интеллекту тоже влияют на развитие

медицины.. В качестве первого результата можно выделить появление новой

области психологических исследований, а именно, сравнительные исследования

того, как одни и те же задачи решаются человеком и машиной. Возникают

понятия компьютерной метафоры и информационной парадигмы.

Уже первые работы по искусственному интеллекту показали, что не

только область решения задач затрагивается соспоставительными

исследованиями, но и проблема мышления в целом. Только под влиянием

разработки ИИ возникла потребность в уточнении критериев "творческих" и

"нетворческих" процессов.

Более того, исследования восприятия и исследования памяти также

находятся под сильным влиянием машинных аналогий (монография Р.Клацки).

Новая психологическая теория поведения (исследования Д. Миллера

К.Прибрама Ю.Галантера) построена на результатах этих работ.

Но специфику человеческой мотивационно-эмоциональной регуляции

деятельности составляет использование не только константных, но и

ситуативно возникающих и динамично меняющихся оценок, существенно также

различие между словесно-логическими и эмоциональными оценками. В

существовании потребностей и мотивов видится различие между человеком и

машиной на уровне деятельности. Этот тезис повлек за собой цикл

исследований, посвященных анализу специфики человеческой деятельности. Так

в работе Л.П.Гурьевой (7) показана зависимость структуры мыслительной

деятельности при решении творческих задач от изменения мотивации.

Информационная теория эмоций Симонова в значительной степени питается

аналогиями с работами систем ИИ.

Таким образом все три традиционные области психологии - учения о

познавательных, эмоциональных и волевых процессах оказались под влиянием

работ по ИИ, что по мнению О.К.Тихомирова привело к оформлению нового

предмета психологии - как наука о переработке информации.

Таким образом роль взаимодействие между исследованиями

искусственного интеллекта и медициной можно охарактеризовать как

плодотворный диалог, позволяющий если не решать то хотя бы научиться

задавать вопросы как высокого философского уровня – «Что есть человек ?»,

так и более прагматические.

Литература:

1) Дрейфус Х. Чего не могут вычислительные машины.- М.: Прогресс, 1979

2) Винер Н. Кибернетика и общество.-М:ИЛ, 1958

3) Минский М., Пейперт С. Перцептроны -М:Мир,1971

4) Компьютер обретает разум.Москва Мир 1990 В сборнике: Психологические

исследования интеллектуальной деятельности. Под.ред. О.К.Тихомирова.- М.,

МГУ,1979.:

5) Бабаева Ю.Д. К вопросу о формализации процесса целеобразования 6)

Брушлинский А.В. Возможен ли "искусственный интеллект"?

7) Гурьева Л.П. Об изменении мотивации в условиях использования

искусственного интеллекта.

8) Ноткин Л.И. "Искусственный интеллект" и проблемы обучения

9) Тихомиров О.К. "Искусственный интеллект и теоретические вопросы

психологии"


© 2007
Использовании материалов
запрещено.