, имеющие огромное количество ассоциативных связей. И когда человек видит, скажем, кошку, то в его памяти возникают различные образы, именно на символьном уровне связанные с понятием «Feliscatus» («кот домашний», биологическое наименование вида). Человек осознаёт именно эти образы и ассоциативные связи, но никак не осознаёт лежащих в их основе электрофизических и биохимических процессов. Так что разум человека, его интеллект оперирует именно символом «кот домашний», пробегая по отдельным ассоциативным связям, выбор которых зависит от текущего контекста.

Обработка символов построена на выполнении правил различного вида. В дальнейшем мы рассмотрим несколько формализмов, которые конкретизируют и реализуют символьный подход к искусственному интеллекту. Однако все они основаны именно на манипулировании символами как синтаксическими конструкциями. Особенно это касается математических формул, поскольку наибольших успехов символьный подход достиг именно в формальной математике, в таких областях, как автоматическое доказательство теорем, символьная математика, автоматические вывод и рассуждения и т. д. Однако и тут возникает такая же возможность для критики, как и в случае интуитивного подхода, – где возникает сознание, в какой момент интеллектуальная система начинает осознавать себя. И как бы хорошо она ни манипулировала символами, ответить на этот вопрос на сегодняшний день возможным не представляется. Мы ещё вернёмся к этому аспекту в главе про философию сознания и искусственного интеллекта, а пока перейдём к следующему подходу.

Структурный подход, или коннекционизм, исходит из понимания того, что интеллект, разум и сознание являются функцией сложности сети переплетённых и взаимодействующих базовых элементов. Поскольку нервная система человека состоит из нейронов и ряда других специальных клеток, то основой структурного подхода в искусственном интеллекте является использование искусственных нейронных сетей.

Здесь уже упоминалось, что первый искусственный нейрон был разработан Уорреном Мак-Каллоком и Уолтером Питтсом в первой половине XX века. Также в то время Фрэнком Розенблаттом была разработана первая архитектура искусственных нейронных сетей – перцептрон. Фактически это самые первые примеры математических моделей и программных систем, разработанных в духе коннективизма. И здесь необходимо отметить, что в процессе развития перцептронов появились некоторые расширения первоначальной модели, предложенной Ф. Розенблаттом. Самый простой классификатор основан на количестве слоёв в перцептроне: однослойный, с одним скрытым слоем (классический) и многослойный. Все эти типы были в своё время описаны самим Ф. Розенблаттом.

Другая классификация включает: элементарный перцептрон, простой перцептрон, перцептрон с последовательными связями, перцептрон с перекрёстными связями, перцептрон с обратными связями, перцептрон с переменными связями. Первые три класса были описаны Ф. Розенблаттом, а следующие три развиты в дальнейшем при детальной проработке модели искусственных нейронных сетей.

Итак, структурный подход основан на идее о том, что наиболее важной для эмерджентного проявления разума и других подобных функций вплоть до сознания является сетевая структура. Это значит, что моделирование должно затрагивать не только базовые элементы типа нейронов, но и их взаимосвязанные сети. При этом полагается, что сеть элементов как сложная система обладает нелинейными свойствами относительно базовых элементов, а потому при увеличении количества взаимосвязанных элементов сложность модели изменяется нелинейно и зачастую даже непредсказуемым образом, так что при переходе некоторого порога сложности как раз и начинают проявляться те самые эмерджентные эффекты, которых мы так ждём. До сегодняшнего дня главным и фактически единственным представителем структурного подхода являются искусственные нейронные сети.