Искусственные интеллектуальные системы и проблема опыта

Разработка, внедрение и дальнейшее совершенствование систем искусственного интеллекта (ИИ) тесно связаны с проблемой опыта. Такие системы, в отличие от программ как замкнутых алгоритмов, взаимодействуют с внешней по отношению к ним средой и могут вносить в нее изменения на практике. В связи с этим современный дискурс приписывает искусственным агентам «способности», «обучаемость», «принятие решений» и т.п. Однако насколько правомерно экстраполировать на искусственные интеллектуальные системы (ИИС) смысл феноменов, характерных для живых существ? Способна ли машина действительно усваивать опыт, научаться и принимать решения? Поиск ответов на подобные вопросы побуждает к раскрытию понятия опыта, его структуры и специфики его получения живыми существами. Ввиду неоднозначности самого этого понятия продуктивным оказывается применение феноменологического подхода, позволяющего не только прояснить сущностные черты опыта, но и исследовать его многомерные связи с практикой, памятью, воображением, волей, постановкой и достижением целей. Разбор конкретных примеров также помогает оценить аналоги данных компонентов для искусственных агентов и систематизировать проблемы, возникающие при дальнейшем совершенствовании ИИС. Представленные результаты показывают, что понятие опыта в строгом смысле слова неприменимо к ныне функционирующим «слабым/узким» ИИ, тем не менее возможность моделирования данного феномена открыта в рамках будущих разработок «сильного/общего» ИИ. В заключении приводятся выводы о том, какие факторы необходимо учесть и воплотить в ходе создания ИИС, которые были бы способны к переживанию опыта и осознанной практической деятельности.