«Верно определяйте слова, и вы избавите мир от половины недоразумений»

 Продолжение

 Начало здесь: https://aviasafety.ru/45638/

В прошлой статье «О проблемах развития и внедрения технологий «искусственного интеллекта» в авиационные системы» были затронуты некоторые проблемы термина «искусственный интеллект», которые надо было бы учесть при организации исследовательских работ на эту тему и разработки нормативных документов.

В этой статье речь пойдёт о базовом термине “интеллект”, а также производной от него “искусственный интеллект”, как объектах исследования и путей снятия неопределённостей в этой сфере в интересах единого понимания той реальности, с которой многие исследователи и разработчики машинного или «искусственного интеллекта» имеют дело. При более углубленном рассмотрении всех аспектов этой проблемы можно отметить, что задача эта далеко не просто нетривиальная, но весьма сложная.

С учётом того факта, что национальная нормативная база авиационной отрасли довольно плотно гармонизирована с положениями, требованиями, стандартами, технологиями и другими документами ИКАО, то вопрос терминологии становится одним из определяющих для многих направлений деятельности отрасли.

Проблемы перевода заимствованных терминов

Итак, начнём с аутентичности перевода термина “интеллект”. Интеллект (от лат. intellectus – «восприятие»; «разумение», «понимание»; «понятие», «рассудок» или ум) — качество психики, состоящее из способности осознавать новые ситуации, способности к обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций, и использованию своих знаний для управления окружающей человека средой. Общая способность к познанию и решению проблем, которая объединяет познавательные способности: ощущение, восприятие, память, представление, мышление, воображение.

Необходимо отметить, что понятие «интеллект» является более поздним в своем употреблении, чем понятие «ум» или «разум», так как обозначает определенную способность, оформившуюся в отдельное слово позже, чем появились слова «ум» (mind) и ему подобные. В «Этимологиче­ском словаре русского языка» слово «интеллект» возводится к латинской этимологии, однако указано, что русский язык заимствовал его не из латыни, а из европейских языков (точный источник установить не представляется воз­можным): «Латинское — intellectus, intelegere (чувствовать, понимать). Слово заимствовано русским языком в первой трети XIX в. со значением «мысли­тельная способность». В качестве возможных источников называют немецкий и французский языки, очень попу­лярные в России в то время, а также английский.

Согласно теории интеллекта психолога Рэймонда Кеттела интеллект можно условно разделить на подвижный и кристаллизовавшийся. Первый состоит в способности мыслить логически, анализировать и решать задачи, выходящие за пределы предыдущего опыта; второй включает накопленный опыт и способность использовать усвоенные знания и навыки.

В целом существует проблема многочисленных типов интеллекта, тесно связанная с  различными научными направлениями, теоретическими обоснованиями и интерпретацией результатов практических экспериментов. В научной литературе встречается более трёх десятков типов интеллекта, структура которых в общем случае отличается.

На английском языке данное понятие используется в большинстве научных школ как intelligence (разумность, или человеческая разумность — human intelligence), а не intellect (интеллект) — для которого есть отдельная статья. Интеллект – это способность человеческого разума приходить к правильным выводам о том, что является истинным, а что ложным в реальности; и как решать возникающие проблемы. Рассмотрим, чем же это обусловлено.

Следует отметить, что в англоязычной языковой системе и разговорной  практике понятие intellect означает способность что-либо делать, это неотчуждаемая от человека и присущая только ему способность, что косвенно подтверждается существованием переносного значения слова: intellect — «человек, наделенный интеллектом». В то же время существование термина интеллект отдельно от человека в англоязычном языковой системе не встречается, и такие контексты передаются с помощью слова intelligence, что существенно влияет на смысловое содержание. Однако в русскоязычной языковой системе «интеллект» рассматривается как отчуж­даемая способность, что как раз и подтверждается существованием таких сло­восочетаний, как «искусственный интеллект», «эмоциональный интеллект» и другие типы интеллектов. Поэтому при попытке их соединить в одном понятии на русском языке возникают недопонимания и противоречия.

В частности, это связано с переводом терминов IQ и EQ. Тесты на уровень интеллекта были названы IQ (intelligence quotient — показатель разумности). А через некоторое время американские психологи забили тревогу, что людей стали оценивать по нему в целом — исходя из его названия, а не только как тест на логику — исходя из его сути. И поэтому появился EQ, чтобы указать, что у разумности (слово intelligence стало из-за этих тестов ассоциироваться с чистой логикой) есть ещё эмоциональная, ментальная и социальная составляющая, что придаёт интеллекту особые свойства.

Если с трудностями в определении термина “intellect” можно как-то согласиться, то с термином «искусственный интеллект» ситуация намного сложнее, и это, безусловно, влияет на темпы продвижения научных исследований и внедрения их результатов во все области человеческой деятельности.

Дмитрий Поспелов – основоположник «искусственного интеллекта» в СССР и России, в одном из своих трудов отмечал: «искусственный интеллект» есть ни что иное, как языковая метафора, заменяющая название обширному научному направлению, не поддающемуся до сего времени точному определению…».

Проблемы полинаучных исследований в области «искусственный интеллекта»

Попробуем провести краткий анализ полинаучной эквилибристики в этой сфере с начала её зарождения.

Как научное направление «ИИ» приобрел вес уже после того, как окончилась Вторая мировая война. Это произошло благодаря заслугам таких ученых, как А. Тьюринг, У. Мак-Каллок и У. Питтс.

На основе проведенных теоретических исследований, а также практических разработок в области имитации ряда простых интеллектуальных функций, многие ученые пришли к выводу, что создать «ИИ» достаточно просто, и в ближайшем будущем рядом с человеком будут функционировать «думающие машины».

Основоположником теории «ИИ» считается выдающийся английский математик, криптограф, член Лондонского королевского общества А. Тьюринг, выдвинувший в статье «Вычислительные машины и разум» тезис о том, что машины так же, как и люди, способны использовать доступную информацию, а также разум, чтобы решать проблемы и принимать решения. Он был одним из первых исследователей, который считал возможным создать полноценную искусственную имитацию человеческого интеллекта. Кроме того, им был описан тест, позволяющий определить, когда машины смогут сравняться с человеком. Указанный подход, предложенный ученым, был раскритикован философами, но методика все же предопределила прагматический подход, используемый относительно «ИИ» до сих пор.

Американскими учеными — нейрофизиологом и одним из основателей кибернетики  У. Мак-Каллоком и нейролингвистом, логиком и математиком У. Питтсом — в совместной научной работе «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности» впервые предложена математическая модель искусственной нейронной сети. Именно результаты указанного научного исследования заложили основы разработки «ИИ» и революционного представления о мозге человека как о компьютере.

Впервые термин «искусственный интеллект» (анг. Artificial Intelligence, AI) был предложен американским информатиком, членом национальной академии наук Соединенных Штатов Америки, лауреатом премии А. Тьюринга Дж. Маккарти на Дартмутском семинаре — научной конференции по вопросам «ИИ», организованной в 1956 г. в одноименном университете. Среди ученых, принявших соглашение об утверждении нового названия для данной области и согласовавших вышеназванный термин, были М. Минский, К. Шеннон, Н. Рочестер и другие исследователи.

Актуализация проблем исследования естественного и «ИИ» произошла уже в 70-е гг. XX в., но в данный период ученые уже осознавали, что ни естественнонаучный, ни философский подходы не видят, каким образом может быть создан машинный аналог естественного интеллекта, обладающий способностью к рефлексии.

На современном этапе исследования «ИИ» также далеки от завершения. Дискуссионным до сих пор является вопрос, касающийся определения понятия «интеллект», четко не обозначен его состав, а также главные механизмы. Исследования в области «ИИ» ведутся достаточно активно, однако однозначное суждение исследователей, касающееся возможности построить «ИИ», способный реализовать функции интеллекта человека, отсутствует. Соответственно, открытым остается вопрос, возможна ли в принципе машинная имитация человеческого интеллекта.

Нельзя не отметить, что само понятие «искусственный интеллект» имеет в литературе значительное количество определений и интерпретаций. Такое положение дел привело к тому, что рассматриваемое понятие интерпретируется учеными по-разному.

Согласно одному из определений «ИИ» — это наука и технология, включающая набор средств, позволяющих компьютеру на основании накопленных знаний представлять ответы на вопросы и формулировать на их основе экспертные заключения, т.е. получать знания, не вкладываемые в него разработчиками. В рамках другого определения «ИИ» — это математическая модель, способная к обучению, созданная по подобию человеческого мозга.

Иные авторы определяют «ИИ» как систему, способную рационально решать сложные проблемы или принимать надлежащие действия для достижения своих целей в условиях наличия неопределённостей. При этом не уточняется сфера применения указанных систем, их область деятельности, кроме того, вряд ли обоснованно определять искусственный интеллект столь широко, подобный уровень абстракции позволит устанавливать свойства искусственного интеллекта во многих бытовых приборах, что явно не соответствует изложенной выше сущности искусственного интеллекта.

Такая богатая палитра мнений, научных теорий, интерпретаций многочисленных научных школ и научных направлений рождает огромное количество терминов, понятий, смыслов, значений, в обилии которых выделить рабочие идеи чрезвычайно сложно, а в некоторых случаях просто невозможно.

Попробуем обосновать этот тезис.

Начнём наш обзор  с поиска и анализа существующих определений «ИИ», а первым источником, к которому мы обратимся, будет Википедия. Так, в русскоязычной версии Вики термин «ИИ» определяется следующим образом: «Искусственный интеллект — свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека».

В англоязычной версии этот же термин определен несколько иначе: «Искусственный интеллект — это интеллект, демонстрируемый машинами, в отличие от естественного интеллекта, демонстрируемого животными, включая людей».

По факту мы видим, что в одной статье термин «ИИ» определяется через свойство системы, а в другой через противопоставление естественного и машинного интеллектов. Причем оба вида интеллекта рассматриваются через призму поведения.

В книге Романа Душкина, директора по науке и технологиям Агентства «Искусственного Интеллекта», термин «ИИ» определяется следующим образом:

«… искусственный интеллект – это междисциплинарная область исследований и набор технологий, позволяющий создавать технические системы, решающие задачи, ранее доступные только человеку. …».

В Большой российской энциклопедии термин «ИИ» определен так:

«Искусственный интеллект, раздел информатики, в котором разрабатываются методы и средства компьютерного решения интеллектуальных задач, традиционно решаемых человеком».

В двух последних рассмотренных источниках мы видим, что авторы рассматривают «ИИ» не как техническую систему, а как науку, изучающую подобные системы.

Книги книгами, но посмотрим на что-то более официальное. В рамках Росстандарта работает технический комитет (ТК 164) «Искусственный интеллект», который занимается стандартизацией в интересующей нас области. Проанализируем плоды его трудов.

ГОСТ Р 59276-2020 «Национальный стандарт Российской  Федерации. Системы искусственного интеллекта. Способы обеспечения доверия. Общие положения»:

3.6 искусственный интеллект, ИИ: Способность технической системы имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных практически значимых задач обработки данных результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека.

ГОСТ Р 59277-2020 «Системы искусственного интеллекта. Классификация систем искусственного интеллекта»:

3.18 искусственный интеллект (artificial intelligence): Комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение, поиск решений без заранее заданного алгоритма и достижение инсайта) и получать при выполнении конкретных практически значимых задач обработки данных результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека. Примечание — Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе, в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных, анализу и синтезу решений.

В ГОСТ даётся определение «ИИ» с позиции технической системы. Первый стандарт определяет «ИИ» как «способность технической системы…», что по сути характеризует возможности, а второй определяет «ИИ» как «комплекс технологических решений…», что указывает на комплексный состав системы. Разница всё-таки есть, и её необходимо принимать во внимание.

Что же творится с международными стандартами?

Так, в проекте стандарта ISO/IEC DIS 22989 Information technology — Artificial intelligence — Artificial intelligence concepts and terminology термин «ИИ» определен так:

2.1.2 искусственный интеллект (ИИ) (artificial intelligence, AI): Способность приобретать, обрабатывать, создавать и применять знания (2.1.5), определенные в форме модели (2.1.6), для выполнения одной или нескольких поставленных задач (2.1.7).

Примечание — Данный термин приведен в контексте системы.

2.1.3 искусственный интеллект (artificial intelligence, AI): Дисциплина о создании и изучении ИИ (2.1.2).

Примечание — Данный термин приведен в контексте инженерной дисциплины.

Интересно то, что анализируемый ISO разделят точку зрения на «ИИ» как на техническую систему и точку зрения на «ИИ» как на научную дисциплину. Техническая система при этом определяется через демонстрируемые ей свойства.

Что касается законодательного уровня, то практически в каждой стране есть понимание того, что «ИИ» — это ключевое направление ближайшего будущего. Свой взгляд на развитие «ИИ» страны, как правило, оформляют в виде национальных стратегий развития «ИИ». Приведём краткий обзор подобных стратегий  с  определением термина «ИИ».

В Указе Президента РФ от 10.10.2019 N 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (вместе с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года») термин «ИИ» определен практически идентично определению, данному в ГОСТ Р 59277-2020.

В американском законе H.R.6216 — National Artificial Intelligence Initiative Act of 2020 под «ИИ» понимают следующее:

Термин «искусственный интеллект» означает техническую систему, которая для определенных человеком целей может делать прогнозы, выдавать рекомендации или принимать решения, влияющие на реальную или виртуальную среду. Системы искусственного интеллекта используют машинные и предоставленные человеком входные данные для:

( A ) восприятия реальной и виртуальной среды;
( B ) автоматического абстрагирования подобного восприятия в модели;
( C ) использования полученных моделей для формирования информации или выполнения действий.

Примечание автора.

В этом законе термин «ИИ» употреблён в кавычках,  что говорит о некоторой условности определения.

Представляет интерес назначение принятого закона, где, в частности, указано, что Конгресс считает следующее:

1. Искусственный интеллект — это инструмент, который обладает потенциалом изменить и, возможно, трансформировать каждый сектор экономики и общества Соединенных Штатов.
2. Федеральное правительство должно продолжать играть важную роль в продвижении исследований, разработок, стандартов и образовательной деятельности в области искусственного интеллекта посредством координации и сотрудничества между правительством, научными кругами и частным сектором для использования интеллектуальных, физических и цифровых ресурсов каждой заинтересованной стороны.
3. Федеральному правительству не хватает четкого понимания возможностей искусственного интеллекта и его потенциала влиять на различные социальные и экономические секторы, включая этические проблемы, последствия для национальной безопасности и воздействия на рабочую силу.

Европейский союз сформулировал свое видение развития ИИ в документе EUROPEAN COMMISSION. COMMUNICATION FROM THE COMMISSION. Artificial Intelligence for Europe {SWD(2018) 137 final}. В частности, под «ИИ» европейцы понимают следующее:

Искусственный интеллект (ИИ) относится к системам, демонстрирующим разумное поведение, которое заключается в анализе окружающей среды и совершении действий – с некоторой степенью автономии – для достижения поставленных целей.

По результатам краткого обзора ситуации с многочисленными вариантами в  определении термина «искусственный интеллект», которые существуют не просто в научной литературе, но закреплены в национальных нормативно-правовых базах развитых стран, можно предположить, что такое состояние дел носит перманентный характер и подлежит коррекции во взглядах и подходах по мере изучения этой области научными школами разной направленности.

Одной из причин такого разброса взглядов на проблему, множества теорий и различных интерпретаций создания «ИИ», является, как мы уже отмечали, полинаучность в направлениях исследований, их разнонаправленность. Термин «когнитивные науки», получивший распространение в конце XX века, объединил множество разнородных подходов. В современную когнитивную науку входят такие направления, как психология, философия, антропология, нейробиология,  нейролингвистика, исследования искусственного интеллекта. Однако  возникли такие новые области науки, как когнитивная психология, когнитивная лингвистика, философия сознания и ряд других.

По мере получения новых знаний, рост количества неопределенностей в описании свойств объектов и явлений не уменьшается, так как новые открытия порождают не только знания, но и новые проблемы. Так, например, термины и понятия , которые используются в описании «ИИ», не могут считаться исчерпывающимися, поскольку в зависимости от контекста приобретают разную семантическую нагрузку, а стало быть, и разный смысл. Кроме того, постижение психологических аспектов основных когнитивных функций мозга представляет сегодня трудную проблему.

К основным  когнитивным функциям мозга относят: память, внимание, речь, навыки (праксис), восприятие и узнавание (гнозис), мышление, интеллект и ряд других функций, связанных с ментальной  составляющей, что создаёт подчас непреодолимые препятствия при формальном описании интеллектуальных структур.

Следует отметить, что именно целостные, комплексные теории ментальных представлений в настоящее время отсутствуют, а многие вопросы относительно ментальных структур и их проявления в различных ситуациях остаются открытыми. Неясным остается то, как они проявляются и развиваются, каковы их механизмы и динамика.

Весь ансамбль когнитивных функций работает параллельно, дополняя или подавляя друг друга, в зависимости от состояния психической активности человека и задействованных структур в деятельности интеллекта, сознания и мозга. Когнитивные функции человека имеют тесную связь с его поведением и способностью принимать решения. Главным дирижёром этого ансамбля является наше сознание, а наш разум контролирует все процессы. Кроме общих и отличающихся друг от друга определений в научной и другой литературе, никто пока не знает, что представляют эти сущности.

Изящно описал сознание Джозеф Боген – американский нейрофизиолог, получивший в 1981 г. Нобелевскую премию по физиологии за исследования функциональной специализации полушарий мозга. Учёный сравнил сознание с ветром: «увидеть и поймать его нельзя, но очевидны результаты его деятельности – гнущиеся деревья, волны или даже цунами».

Что стоит за имитацией?

После короткой экскурсии в мир когнитивизма уместно задать вопрос: что же мы имитируем с помощью интеллектуальных, эвристических алгоритмов и программ? Очевидно, что это будут отдельные функциональные элементы интеллекта, так как полный перечень функций и их роль в каждой отдельной ситуации либо определён не полно, либо не определён вовсе. Наибольшие неопределённости возникают, как уже отмечалось, в сфере деятельности сознания и разума. Ещё больше проблем с самим мозгом.

Как утверждает Черниговская Татьяна Владимировна—советская и российская учёная в области нейронауки, психолингвистики, а также теории сознания: «Мозг принимает решение за 30 секунд до того, как человек это решение осознает. Это огромный период времени для мозговой деятельности». И задаётся вопросом: «Так кто ж в итоге принимает решение: человек или его мозг?». И это не риторический вопрос, а доказанный факт.

Далее Татьяна Владимировна отмечает, что современная нейронаука  сталкивается с проблемой обработки огромного количества информации, получаемой от мозга. Искусственный интеллект не может полностью заменить человеческий мозг, так как он не способен создавать смыслы и понимать сложные идеи. Этот взгляд разделяют многие зарубежные и отечественные учёные, работающие в этой области.

Так, например, сэр Роджер Пенроуз   — британский физик и математик, работающий в различных областях математики, общей теории относительности и квантовой теории утверждает, что «…термин «интеллект» следует употреблять исключительно в связи с пониманием. Некоторые же теоретики от «ИИ» берутся утверждать, что их робот вполне может обладать «интеллектом», не испытывая при этом никакой необходимости в действительном «понимании» чего-либо. На мой взгляд, словосочетание «интеллект без понимания» есть лишь результат неверного употребления терминов. Следует, впрочем, отметить, что иногда что-то вроде частичного моделирования подлинного интеллекта без какого бы то ни было реального понимания оказывается до определенной степени возможным».

Здесь можно согласиться с Роджером Пенроузом в том, что мы можем имитировать и моделировать лишь часть когнитивных функций человека и не более, что требовалось доказать.

Резюме:

Исходя из краткого обзора основных тезисов статьи о проблемах создания имитационных моделей интеллекта на машинных носителях, можно утверждать, что  имитировать и моделировать  объекты и явления  возможно лишь в тех случаях, когда свойства  объектов поддаются формальному описанию и  позволяют создать цифровой его аналог. Такие технологии существует довольно давно, внедрение их набирает обороты и приносит колоссальную пользу.

В вопросах же создания цифровой модели человеческого интеллекта, как точной его копии, существует ряд принципиальных ограничений. Одним из таких ограничений является самореференция. Это явление, которое возникает в системах высказываний в тех случаях, когда некое понятие ссылается само на себя. Такие явления  неизбежно приводят к парадоксам. Парадоксом называют ситуацию в научном познании, которая характеризуется наличием двух противоположных, взаимоисключающих утверждений по одному и тому же вопросу, причем каждое из утверждений имеет свои аргументы. Доказательством тому являются  многочисленные парадоксы в науке  в различных её направлениях, многим из которых уже тысячи лет.

В нашем случае, когда мы приступаем к исследованию интеллекта как результата деятельности мозга и сознания человека с целью создания точной цифровой его модели, в качестве инструмента исследования мы используем такой же мозг, но свой. Принципиально не существует другого способа подтверждения объективности той реальности, которую мы постигаем, в нашем случае это интеллект. Реальность субъективна по определению, потому как выстроена и запечатлена в нашем мозгу. Следовательно, формально описать мы можем только то, что имеем, если ещё при написании не наделаем ошибок, а они тоже неизбежны по той же причине.

Это является принципиальной проблемой, которая в научной сфере носит название «трудной проблемы сознания». Однако на данном этапе развития науки путей её преодоления не просматривается.

Ещё когда-то Федор  Иванович Тютчев, мыслитель, философ, дипломат, в стихотворении «Молчание!» написал: «Мысль изречённая есть ложь!», что косвенно подтверждает обозначенную проблему. Мыслитель это почувствовал интуитивно. Такой параметр, как интуиция здесь не рассматривался, однако он представляет ещё одну  сакральную функцию нашего мозга. Альберт Эйнштейн по этому поводу писал: «Интуиция — священный дар, а разум — покорный слуга».

Интуицию можно было бы определить как совокупность эмоций, духа, логики и опыта. Именно эти составляющие и являются проводниками по жизни.

В заключение скажем несколько слов о об уровне и масштабности проблем, с которыми предстоит встретиться создателям «искусственного интеллекта».

При создании комплекса интеллектуальных машинных систем возникает проблема получения опыта в научном и технологическом экспериментальном освоении  огромного числа сочетаний и комбинаций на уровне когнитивных и других функций ментальной деятельности человека, для создания алгоритмов и программного продукта в интересах эффективной имитации когнитивных возможностей человека не только в авиационной сфере, но и в других отраслях человеческой деятельности.

В 1950 году американский математик Клод Шеннон опубликовал в журнале статью «Как запрограммировать компьютер для игры в шахматы». В этой статье он подсчитал, что количество комбинаций в шахматах будет равно 10¹²⁰. Это огромное число! Конечно, это всего лишь оценка. Но вообще смысл есть. Клод Шеннон показал, что уже после четвёртого хода возникает около миллиона комбинаций. Это прозрачный намёк на проблемы в вычислительной области и интеллектуальных алгоритмах, которые предстоит решить при создании элементов «искусственного интеллекта».

Для решения проблем оптимального отбора необходимых комбинаций и создаются новые алгоритмические вычислительные процедуры на нейросетевых платформах с участием интеллектуальных и эвристических алгоритмов. Таким образом, техногенный процесс в этой области должен получить новый импульс для решения сложнейших задач.

Итак, мы сделали свой первый ход на тернистом пути к  «искусственному интеллекту»! Да пребудет с нами сила!

Олег Олегович Гапотченко,
эксперт

Литература

1. ГОСТ Р 59276-2020 «Национальный стандарт Российской  Федерации. Системы искусственного интеллекта. Способы обеспечения доверия. Общие положения»

2. ГОСТ Р 59277-2020 «Системы искусственного интеллекта. Классификация систем искусственного интеллекта»

3. ISO/IEC DIS 22989 Information technology — Artificial intelligence — Artificial intelligence concepts and terminology

4. Указ  Президента РФ от 10.10.2019 N 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (вместе с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года»).

5. R.6216 — National Artificial Intelligence Initiative Act of 2020

6. EUROPEAN COMMISSION. COMMUNICATION FROM THE COMMISSION. Artificial Intelligence for Europe {SWD(2018) 137 final}.

7. Зеркальный мозг, концепты и язык: цена антропогенеза Т.В. Черниговская

8. Физиологический журнал им. ИМ Сеченова 92 (1), 84-99 Функциональная асимметрия мозга и нейронная организация лингвистической компетенции

9. Т.В. Черниговская, В.Л. Деглин. Мозг и язык 29 (1), 141-153

10. Структура ментального лексикона при усвоении языков L1 и L2: русский опыт. К. Гор, Т. Черниговская. Глоссос 4, 1-31

11. Если зеркало будет смотреться в зеркало, что оно там увидит (к вопросу об эволюции языка и сознания) Т.В. Черниговская

12. Сборник научных трудов «Когнитивные исследования Принципы эволюции естественных и компьютерных языков и физиологических систем

13. Т. Черниговская, Ю. Наточин, В. Меншуткин. “Становимся болтунами” — Bochum Publications in Evolutionary Cultural Semiotics

14. “До опыта приобрели черты”. Мозг человека и породивший его язык Т. Черниговская. Философско-литературный журнал «Логос», 79-96

15. Психиатрия в свободном падении: в поисках семиотической точки опоры С. Давтян, Т. Черниговская

16. Исследования знаковых систем 31 (2), 533-546
17. Зеркальный мозг, концепции и язык: цена антропогенеза Т.В. Черниговская

18. Нейробиология и физиология поведения 37, 293-302

19. Винер Н. Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине / Н. Винер; пер. с англ. И. В. Соловьева и Г. Н. Поварова; под ред. Г. Н. Поварова. – 2-е издание. – М.: Наука; Главная редакция изданий для зарубежных стран, 1983. – 344 с.

20. Т95 Вычислительные машины и разум / Алан Тьюринг ; [пер. с англ. К. Королева]. — Москва : Издательство АСТ, 2018. — 128 с. — (Эксклюзивная классика). ISBN 978-5-17-105970-5

21. Gardner H. “A Blessing of Influences” in Howard Gardner Under Fire(англ.) / Schaler, Jeffrey A.. — Illinois: Open Court, 2006. — ISBN 978-0-8126-9604-2.

22. Душкин Р. В. Искусственный интеллект. – М.: ДМК Пресс, 2019. – 280 с., ISBN 978-5-97060-787-9.

Иллюстрация: РИА Новости

МКАА «Безопасность полетов» не несет ответственности за содержание этого материала. Содержимое сообщения не обязательно является мнением или взглядом учредителей МКАА «Безопасность полетов». Материал публикуется с целью ознакомления авиационного сообщества с различными мнениями специалистов.

Содержание материалов представлено в том виде, в котором их подготовили авторы – без какой-либо редакторской правки.