тіла дозволяє людині обмежувати простір передбачуваного пошуку. Це відбувається на рівні анализаторной системи. Однак коли в кібернетиці ставиться завдання розпізнання образів, то це завдання перекладається з чуттєво-наочного рівня на рівень абстрактний. Таким чином, знімаються обмеження, що містяться «тілі», в структурі органів почуттів і організму в цілому. Комп'ютер їх ігнорує. Тому простір пошуку збільшується. Значить, до «інтелекту» машини пред'являються більш високі вимоги, ніж до інтелекту людини, до якого приплив інформації обмежений фізіологічно.
Системи, що володіють психікою, відрізняються від комп'ютера тим, що їм притаманні біологічні потреби, і відображення зовнішнього світу відбувається саме через ці потреби, в чому виражається активність психічної системи. ЕОМ не має потреб, інформація для неї незначущі.
Значимість, закладена в людині генетично, має два типи наслідків: перший - коло пошуку скорочується, і полегшується рішення задачі; другий - не стираються з пам'яті фундаментальні потреби організму обумовлюють однобічність психічної системи. Дрейфус пише:
«Якби у нас на Земліопинився марсіанин, йому, напевно, довелося б діяти в абсолютно незнайомій обстановці; задача сортування релевантного і нерелевантного, істотного і несуттєвого, яка б перед ним виникла, виявилася б для нього настільки ж нерозв'язним, як і для цифрової машини, якщо, звичайно, він не зуміє прийняти в розрахунок ніяких людських прагнень ».
Затвердження дуже суперечливе. Якщо марсіанин має іншу біологію, ніж людина, то він має й інші потреби, і прийняти йому «людські устремління» значно важче, ніж комп'ютера, який може бути запрограмований на будь-яку ціль. Тварина в принципі не може бути перепрограмований по відношенню до даного фундаментального шару, хоча й існує дресирування. У цьому сенсі потенційні інтелектуальні можливості машини ширше таких можливостей тварин. У людини над фундаментальним шаром біологічних потреб надбудовуються соціальні потреби, і інформація для нього значима не лише біологічно, а й соціально. Людина універсальний, і ця універсальність властива йому як соціальному суті, виробляючому кошти доцільної діяльності, у тому числі і самі системи штучного інтелекту.
Таким чином, можна сказати, що тілесна організація дає не тільки додаткові можливості, але додаткові перешкоди. Тому інтелекту людини важливо мати такі системи, які були б вільні від його власних тілесних та інших потреб. Від таких систем не можна вимагати самостійності в розпізнаванні образів, класифікації їх за ознаками, за якими це робить людина. Цілі задаються в явній формі.
Технічні системи можуть мати аналоги тілесної організації. Розвинена кібернетична система володіє рецепторними і ефекторними придатками. Початок розвитку цих систем поклали інтегральні промислові роботи, в яких комп'ютер виконує функцію пам'яті. У роботах третього покоління ЕОМ вже виконував «інтелектуальні» функції. Їх взаємодія з світом було покликане удосконалювати власний «інтелект». Такі роботи мали «тілесну організацію», конструкція їх рецепторів і ефекторів містила певні обмеження, що скорочують простір пошуку цифрової машини.
Удосконалення систем штучного інтелекту може мати обмеження, через які перехід до вирішення інтелектуальних завдань більш високого порядку неможливий на дискретних машинах навіть при досконалої програмою. Це означає, що технічна еволюція відображають систем пов'язана зі зміною матеріального субстрату і конструкції цих систем. Така еволюція, матиме місце. При цьому не виключається використання фізичних процесів, що протікають в головному мозку, і таких, які психіка не використовує в якості своїх механізмів. Ще далеко не вичерпані можливості вдосконалення систем штучного інтелекту шляхом використання у функціонуванні цифрових машин гносеологічних характеристик мислення, про які вже йшла мова.
При аналізі проблем штучного інтелекту застосовують також математичний апарат нечітких множин, ідея якого належить американському математику Л. А. Заде. Суть цього підходу полягає у відмові від принципу детермінізму. Найбільш цікавою властивістю людського інтелекту є здатність приймати рішення в обстановці неповної і нечіткої інформації. Побудова моделей наближених міркувань людини і використання їх у комп'ютерних системах майбутнього представляє сьогодні одну з пріоритетних проблем науки.
Зсув досліджень нечітких систем у бік практичних додатків призвело до появи цілого ряду проблем: нові архітектури комп'ютерів для нечітких обчислень, елементна база нечітких комп'ютерів і контролерів, інструментальні засоби розробки, інженерні методи розрахунку і розробки нечітких систем управління та інше. Математична теорія нечітких множин Заде дозволяє описувати нечіткі поняття і знання, оперувати ними і ро...
