Гуманитарные ведомости. Вып. 4(52) 2024 г

77 Гуманитарные ведомости ТГПУ им. Л. Н. Толстого № 4 (52), декабрь 2024 г. протекающие в программах искусственного интеллекта с биологическими процессами мозга, американские философы задаются тем же самым ключевым вопросом трудной проблемы сознания: «что относится к сознательному разуму, а что не относится».  «Поскольку нам так мало известно о том, в чем именно состоит процесс мышления и семантика, то всякая уверенность по поводу того, какие свойства здесь существенны, была бы преждевременной» [10]. Любопытной представляется убежденность Пола и Патриции Черчленд в том, что, если в машине, претендующей на искусственный разум, и должен присутствовать биохимический уровень, то он вполне может быть воссоздан «аналоговыми микроэлектронными устройствами для создания искусственной сетчатки и искусственной улитки уха» – «искусственный мозг может и не пользуясь биохимическими механизмами, достичь того же эффекта» [10]. Несмотря на то, что концепция нейросетей и рефлексии относительно искусственного интеллекта, в основе которого лежали бы нейронные сети, появились еще в середине XX века, американские философы Пол и Патриция Черчленд спрогнозировали довольно оптимистичное будущее для сферы ИИ, цифрового сознания, описав будущий принцип функционирования эффективного ИИ. Однако современные нейронные сети явились революционным этапом в развитии ИИ, высоких технологий, а также стали достоянием широкой публики совсем недавно, в 2022 году, вызвав широкий резонанс далеко не только в исследовательском сообществе. Нейронные сети, как уже было описано выше, построенные по принципу организации биологических нейронных сетей человеческого мозга, есть не что иное, как последовательность нейронов, объединённых между собой синапсами. Уникальной революционной особенностью глубоких нейронных сетей (DNN, deep neural network), основанных на принципе глубокого обучения (Deep learning), явилось их преимущество перед традиционными алгоритмами – они не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Глубокая нейронная сеть – это метод машинного обучения, который позволяет компьютеру, обучая его, решать задачи, которые было бы очень сложно выполнить с помощью обычных методов программирования. Алгоритмы нейронных сетей были вдохновлены человеческим мозгом и его функциями: как и наш человеческий разум, они спроектированы так, чтобы функционировать не только в соответствии с заранее установленным списком правил, но и предсказывать решения и делать выводы на основе предыдущих итераций и экспериментов. Интересно то, что скрытая логика «мышления» моделей глубокого обучения непонятна человеку – она (логика) представляет собой, по сути, черный ящик из скрытых слоев узлов, создающих собственную глубокую сеть. Тем не менее, были предприняты некоторые попытки визуально представить логику, например, лежащую в основе задач распознавания изображений. Однако в отношении других аналитических операций оказалось