GeoSELECT.ru



Кибернетика / Реферат: Проблема искусственного интеллекта (Кибернетика)

Космонавтика
Уфология
Авиация
Административное право
Арбитражный процесс
Архитектура
Астрология
Астрономия
Аудит
Банковское дело
Безопасность жизнедеятельности
Биология
Биржевое дело
Ботаника
Бухгалтерский учет
Валютные отношения
Ветеринария
Военная кафедра
География
Геодезия
Геология
Геополитика
Государство и право
Гражданское право и процесс
Делопроизводство
Деньги и кредит
Естествознание
Журналистика
Зоология
Инвестиции
Иностранные языки
Информатика
Искусство и культура
Исторические личности
История
Кибернетика
Коммуникации и связь
Компьютеры
Косметология
Криминалистика
Криминология
Криптология
Кулинария
Культурология
Литература
Литература : зарубежная
Литература : русская
Логика
Логистика
Маркетинг
Масс-медиа и реклама
Математика
Международное публичное право
Международное частное право
Международные отношения
Менеджмент
Металлургия
Мифология
Москвоведение
Музыка
Муниципальное право
Налоги
Начертательная геометрия
Оккультизм
Педагогика
Полиграфия
Политология
Право
Предпринимательство
Программирование
Психология
Радиоэлектроника
Религия
Риторика
Сельское хозяйство
Социология
Спорт
Статистика
Страхование
Строительство
Схемотехника
Таможенная система
Теория государства и права
Теория организации
Теплотехника
Технология
Товароведение
Транспорт
Трудовое право
Туризм
Уголовное право и процесс
Управление
Физика
Физкультура
Философия
Финансы
Фотография
Химия
Хозяйственное право
Цифровые устройства
Экологическое право
   

Реферат: Проблема искусственного интеллекта (Кибернетика)


Содержание



Содержание 1


Введение 2

Механический подход. 2
Электронный подход. 3
Кибернетический подход. 4
Нейронный подход. 4
Появление перцептрона. 5
Искусственный интеллект и теоретические проблемы психологии. 5

Заключение 7


Литература: 7



Введение


С конца 40-х годов ученые все большего числа университетских и
промышленных исследовательских лабораторий устремились к дерзкой цели:
построение компьютеров, действующих таким образом, что по результатам
работы их невозможно было бы отличить от человеческого разума.
Терпеливо продвигаясь вперед в своем нелегком труде, исследователи,
работающие в области искусственного интеллекта (ИИ), обнаружили, что
вступили в схватку с весьма запутанными проблемами, далеко выходящими за
пределы традиционной информатики. Оказалось, что прежде всего необходимо
понять механизмы процесса обучения, природу языка и чувственного
восприятия. И тогда многие исследователи пришли к выводу, что пожалуй самая
трудная проблема, стоящая перед современной наукой - познание процессов
функционирования человеческого разума, а не просто имитация его работы. Что
непосредственно затрагивало фундаментальные теоретические проблемы
психологической науки. В самом деле, ученым трудно даже прийти к единой
точке зрения относительно самого предмета их исследований - интеллекта.
Некоторые считают, что интеллект - умение решать сложные задачи;
другие рассматривают его как способность к обучению, обобщению и аналогиям;
третьи - как возможность взаимодействия с внешним миром путем общения,
восприятия и осознания воспринятого.


Механический подход.


Идея создания мыслящих машин "человеческого типа", которые казалось бы
думают, двигаются, слышат , говорят, и вообще ведут себя как живые люди
уходит корнями в глубокое прошлое. Еще древние египтяне и римляне
испытывали благоговейный ужас перед культовыми статуями, которые
жестикулировали и изрекали пророчества (разумеется не без помощи жрецов). В
средние века и даже позднее ходили слухи о том, что у кого-то из мудрецов
есть гомункулы (маленькие искусственные человечки) - настоящие живые,
способные чувствовать существа. Выдающийся швейцарский врач и
естествоиспытатель XVI в Теофраст Бомбаст фон Гогенгейм (более известный
под именем Парацельс) оставил руководство по изготовлению гомункула, в
котором описывалась странная процедура, начинавшаяся с закапывания в
лошадиный навоз герметично закупоренной человеческой спермы. "Мы будем как
боги, - провозглашал Парацельс. - Мы повторим величайшее из чудес господних
- сотворение человека!".
В XVIII в. благодаря развитию техники, особенно разработке часовых
механизмов, интерес к подобным изобретениям возрос, хотя результаты были
гораздо более "игрушечными", чем это хотелось бы Парацельсу. В середине
1750-х годов Фридрих фон Кнаус, австрийский автор, служивший при дворе
Франциска I, сконструировал серию машин, которые умели держать перо и могли
писать довольно длинные тексты.
Успехи механики XIX в. стимулировали еще более честолюбивые замыслы.
Так, в 1830-х годах английский математик Чарльз Бэббидж задумал, правда,
так и не завершив, сложный цифровой калькулятор, который он назвал
Аналитической машиной; как утверждал Бэббидж, его машина в принципе могла
бы рассчитывать шахматные ходы. Позднее, в 1914 г., директор одного из
испанских технических институтов Леонардо Торрес-и-Кеведо действительно из
готовил электромеханическое устройство, способное разыгрывать простейшие
шахматные эндшпили почти также хорошо, как и человек.


Электронный подход.


Однако только после второй мировой войны появились устройства,
казалось бы, подходящие для достижения заветной цели - моделирования
разумного поведения; это были электронные цифровые вычислительные машины.
"Электронный мозг", как тогда восторженно называли компьютер, поразил в
1952 г. телезрителей США, точно предсказав результаты президентских выборов
за несколько часов до получения окончательных данных. Этот "подвиг"
компьютера лишь подтвердил вывод, к которому в то время пришли многие
ученые: наступит тот день, когда автоматические вычислители, столь быстро,
неутомимо и безошибочно выполняющие автоматические действия, смогут
имитировать невычислительные процессы, свойственные человеческому мышлению,
в том числе восприятие и обучение, распознавание образов, понимание
повседневной речи и письма, принятие решений в неопределенных ситуациях,
когда известны не все факты.
Многие изобретатели компьютеров и первые программисты развлекались
составляя программы для отнюдь не технических занятий, как сочинение
музыки, решение головоломок и игры, на первом месте здесь оказались шашки и
шахматы. Некоторые романтически настроенные программисты даже заставляли
свои машины писать любовные письма.
К концу 50-х годов все эти увлечения выделились в новую более или
менее самостоятельную ветвь информатики, получившую название "искусственный
интеллект". Исследования в области ИИ, первоначально сосредоточенные в
нескольких университетских центрах США - Массачусетском технологическом
институте, Технологическом институте Карнеги в Питтсбурге, Станфордском
университете, - ныне ведутся во многих других университетах и корпорациях
США и других стран. В общем исследователей ИИ, работающих над созданием
мыслящих машин, можно разделить на две группы. Одних интересует чистая
наука и для них компьютер - лишь инструмент, обеспечивающий возможность
экспериментальной проверки теорий процессов мышления. Интересы другой
группы лежат в области техники: они стремятся расширить сферу применения
компьютеров и облегчить пользование ими. Многие представители второй группы
мало заботятся о выяснении механизма мышления - они полагают, что для их
работы это едва ли более полезно, чем изучение полета птиц и
самолетостроения.
В настоящее время, однако, обнаружилось, что как научные так и
технические поиски столкнулись с несоизмеримо более серьезными трудностями,
чем представлялось первым энтузиастам. На первых порах многие пионеры ИИ
верили, что через какой-нибудь десяток лет машины машины обретут высочайшие
человеческие таланты. Предполагалось, что преодолев период "электронного
детства" и обучившись в библиотеках всего мира, хитроумные компьютеры,
благодаря быстродействию точности и безотказной памяти постепенно
превзойдут своих создателей-людей. Сейчас мало кто говорит об этом, а если
и говорит, то отнюдь не считает, что подобные чудеса не за горами.
Несмотря на многообещающие перспективы, ни одну из разработанных до
сих пор программ ИИ нельзя назвать "разумной" в обычном понимании этого
слова. Это объясняется тем, что все они узко специализированы; самые
сложные экспертные системы по своим возможностям скорее напоминают
дрессированных или механических кукол, нежели человека с его гибким умом и
широким кругозором. Даже среди исследователей ИИ теперь многие сомневаются,
что большинство подобных изделий принесет существенную пользу. Немало
критиков ИИ считают, что такого рода ограничения вообще непреодолимы.
К числу таких скептиков относится и Хьюберт Дрейфус, профессор
философии Калифорнийского университета в Беркли. С его точки зрения,
истинный разум невозможно отделить от его человеческой основы, заключенной
в человеческом организме. "Цифровой компьютер - не человек, говорит
Дрейфус. - У компьютера нет ни тела, ни эмоций, ни потребностей. Он лишен
социальной ориентации, которая приобретается жизнью в обществе, а именно
она делает поведение разумным. Я не хочу сказать, что компьютеры не могут
быть разумными. Но цифровые компьютеры, запрограммированные фактами и
правилами из нашей, человеческой, жизни, действительно не могут стать
разумными.

Кибернетический подход.


Попытки построить машины, способные к разумному поведению, в
значительной мере вдохновлены идеями профессора МТИ Норберта Винера. Винер
был убежден, что наиболее перспективны научные исследования в так
называемых пограничных областях, которые нельзя конкретно отнести к той или
иной конкретной дисциплины. Они лежат где-то на стыке наук, поэтому к ним
обычно не подходят столь строго. Винеру и его сотруднику Джулиану Бигелоу
принадлежит разработка принципа "обратной связи", который был успешно
применен при разработке нового оружия с радиолокационным наведением.
Принцип обратной связи заключается в использовании информации, поступающей
из окружающего мира, для изменения поведения машины. В основу разработанных
Винером и Бигелоу систем наведения были положены тонкие математические
методы; при малейшем изменении отраженных от самолета радиолокационных
сигналов они соответственно изменяли наводку орудий, то есть - заметив
попытку отклонения самолета от курса, они тотчас расчитывали его дальнейший
путь и направляли орудия так, чтобы траектории снарядов и самолетов
пересеклись.
В дальнейшем Винер разработал на принципе обратной связи теории как
машинного так и человеческого разума. Он доказывал, что именно благодаря
обратной связи все живое приспосабливается к окружающей среде и добивается
своих целей.


Нейронный подход.


К этому времени и другие ученые стали понимать, что создателям
вычислительных машин есть чему поучиться у биологии. Нейрофизиолог Уоррен
Маккалох со своим 18-летним протеже, блестящим математиком Уолтером
Питтсом, разработал теорию деятельности головного мозга. Эта теория и
являлась той основой, на которой сформировалось широко распространенное
мнение, что функции компьютера и мозга в значительной мере сходны.
Исходя отчасти из предшествующих исследований нейронов (основных
активных клеток, составляющих нервную систему животных), проведенных
Маккаллохом, они с Питтсом выдвинули гипотезу, что нейроны можно упрощенно
рассматривать как устройства, оперирующие двоичными числами. Двоичные
числа, состоящие из цифр единица и нуль, - рабочий инструмент одной из
систем математической логики. Английский математик XIXв. Джордж Буль,
предложивший эту остроумную систему, показал, что логические утверждения
можно закодировать в виде единиц и нулей, где единица соответствует
истинному выссказыванию а нуль - ложному, после чего этим можно оперировать
как обычными числами. В 30-е годы XX в. пионеры информатики, в особенности
американский ученый Клод Шеннон, поняли, что двоичные единица и нуль вполне
соответствуют двум состояниям электрической цепи (включено-выключено),
поэтому двоичная система идеально подходит для электронно-вычислительных
устройств. Маккалох и Питтс предложили конструкцию сети из электронных
"нейронов" и показали, что подобная сеть может выполнять практически любые
вообразимые числовые или логические операции. Далее они предположили, что
такая сеть в состоянии также обучаться, распознавать образы, обобщать, т.е.
она обладает всеми чертами интеллекта.
Из этого кибернетического, или нейромодельного, подхода к машинному
разуму скоро сформировался так называемый "восходящий метод" движение от
простых аналогов нервной системы примитивных существ, обладающих малым
числом нейронов, к сложнейшей нервной системе человека и даже выше.
Конечная цель виделась в создании "адаптивной сети", "самоорганизующейся
системы" или "обучающейся машины". Основной трудностью, с которой
столкнулся "восходящий метод" на заре своего существования, была высокая
стоимость электронных элементов. Слишком дорогой оказывалась даже модель
нервной системы муравья, состоящая из 20 тыс. нейронов, не говоря уже о
нервной системе человека, включающей около 100 млрд. нейронов. Даже самые
совершенные кибернетические модели содержали лишь неколько сотен нейронов.

Появление перцептрона.

Одним из тех, кого ничуть не испугали трудности был Фрэнк Розенблат,
труды которого казалось отвечали самым заметным устремлениям кибернетиков.
В середине 1958 г. им была предложена модель электронного устройства,
названного им перцептроном, которое должно было бы имитировать процессы
человеческого мышления. Два года спустя была продемонстрирована первая
действующая машина "Марк-1", которая могла научится распознавать некоторые
из букв, написанных на карточках, которые подносили к его "глазам",
напоминающие кинокамеры. Перцептрон Розенблата оказался наивысшим
достижением "восходящего", или нейромодельного метода создания
искусственого интеллекта. Чтобы научить перцептрон способности строить
догадки на основе исходных предпосылок, в нем предусматривалась некая
элементарная разновидность автономной работы или "самопрограммирования".
При распознании той или иной буквы одни ее элементы или группы элементов
оказываются гораздо более существеными, чем другие. Перцептрон мог
научаться выделять такие характерные особенности буквы полуавтоматически,
своего рода методом проб и ошибок, напоминающим процесс обучения. Однако
возможности перцептрона были ограниченными: машина не могла надежно
распознавать частично закрытые буквы, а также буквы иного размера или
рисунка, нежели те, которые использовались на этапе ее обучения.
Ведущие представители так называемого "нисходящего метода"
специализировались, в отличие от представителей "восходящего метода", в
составлении для цифровых компьютеров общего назначения программ решения
задач, требующих от людей значительного интеллекта, например для игры в
шахматы или поиска математических доказательств.
Интерес к кибернетике в последнее время возродился, так как сторонники
"нисходящего метода" столкнулись со столь же неодолимыми трудностями. Но в
основном ИИ стал синонимом нисходящего подхода, который выражался в
составлении все более сложных программ для компьютеров, моделирующих
сложную деятельность человеческого мозга.


Искусственный интеллект и теоретические проблемы психологии.


Можно выделить две основные линии работ по ИИ. Первая связана с
совершенствованием самих машин, с повышением "интеллектуальности"
искусственных систем. Вторая связана с задачей оптимизации совместной
работы "искусственного интеллекта" и собственно интеллектуальных
возможностей человека.
В 1963 г. выступая на совещании по философским вопросам
физиологии ВНД и психологии, А.Н. Леонтьев сформулировал следующую позицию:
машина воспроизводит операции человеческого мышления, и следовательно
соотношение "машинного" и "немашинного" есть соотнесение операционального и
неоперационального в человеческой деятельности в то время этот вывод был
достаточно прогрессивен и выступал против кибернетического редукционизма.
Однако в последствии при сравнени операций, из которых слагается работа
машины, и операций как единиц деятельности человека выявились существенные
различия - в психологическом смысле "операция" отражает способ достижения
результатов, процессуальную характеристику, в то время как прменительно к
машинной работе этот термин используется в логико-математическом смысле
(характеризуется результатом).
В работах по искусственному интеллекту постоянно используется
термин "цель". Анализ отношения средств к цели А.Ньюэлл и Г.Саймон называют
в качестве одной из "эвристик". В психологической теории деятельности
"цель" является конституирующим признаком действия в отличии от операций (и
деятельности в целом). В то время как в искусственных системах "целью"
называют некоторую конечную ситуацию к которой стремится система. Признаки
этой ситуации должны быть четко выявленными и описанными на формальном
языке. Цели человеческой деятельности имеют другую природу. Конечная
ситуация может по разному отражаться субъектом: как на понятийном уровне,
так и в форме представлений или перцептивного образа. Это отражение может
характеризоваться разной степенью ясностьи, отчетливости. Кроме того, для
человека характерно не просто достижение готовых целей но и формирование
новых.
Также работа систем искусственно интеллекта, характеризуется не просто
наличием операций, программ,"целей", а как отмечает О.К.Тихомиров,-
оценочными функциями. И у искусственных систем есть своего рода "ценностные
орентации". Но специфику человеческой мотивационно-эмоциональной регуляции
деятельности составляет использование не только константных, но и
ситуативно возникающих и динамично меняющихся оценок, существенно также
различие между словесно-логическими и эмоциональными оценками. В
существовании потребностей и мотивов видится различие между человеком и
машиной на уровне деятельности. Этот тезис повлек за собой цикл
исследований, посвященных анализу специфики человеческой деятельности. Так
в работе Л.П.Гурьевой показана зависимость структуры мыслительной
деятельности при решении творческих задач от изменения мотивации.
Между прочим, именно недостаточная изученность процесса
целеобразования нашла свое отражение в формулировании "социального заказа"
для психологии со стороны исследователей ИИ, и оказала существенное
стимулирующее влияние психологической науки.
Информационная теория эмоций Симонова также в значительной степени
питается аналогиями с работами систем ИИ. Кроме того проблема волевого
принятия решения в психологии в некоторых работах рассматривается как
формальный процесс выбора одной из множества заданных альтернатив, опуская
тем самым специфику волевых процессов. В то же время, Ю.Д.Бабаевой была
предпринята попытка изучения возможности формализации процесса
целеобразования на основе глубокого психологического анализа этого процесса
в деятельности человека.
Таким образом все три традиционные области психологии - учения о
познавательных, эмоциональных и волевых процессах оказались под влиянием
работ по ИИ, что по мнению О.К.Тихомирова привело к оформлению нового
предмета психологии - как наука о переработке информации, научность этого
определения достигалась за счет "технизации" психологического знания.
Обращаясь к проблеме роли ИИ в обучения Л.И.Ноткин рассматривает этот
процесс как одну из разновидностей взаимодействия человека с ЭВМ, и
раскрывает среди перспективных возможностей те , которые напрвлены на
создание так называемых адаптивных обучающихся систем, имитирующих
оперативный диалог учащегося и преподавателя-человека.
Таким образом взаимодействие между исследованиями искусственного
интеллекта и психологической наукой можно охарактеризовать как плодотворный
диалог, позволяющий если не решать то хотя бы научиться задавать вопросы
такого высокого философского уровня как - "Что есть человек ?".


Заключение


Развитие информационной техники позволило компенсировать человеку
психофизиологическую ограниченность своего организма в ряде направлений.
«Внешняя нервная система», создаваемая и расширяемая человеком, уже дала
ему возможность вырабатывать теории, открывать количественные
закономерности, раздвигать пределы познания сложных систем. Искусственный
интеллект и его совершенствование превращают границы сложности, доступные
человеку, в систематически раздвигаемые. Это особенно важно в современную
эпоху, когда общество не может успешно развиваться без рационального
управления сложными и сверхсложными системами. Разработка проблем
искусственного интеллекта является существенным вкладом в осознание
человеком закономерностей внешнего и внутреннего мира, в их использование в
интересах общества и тем самым в развитие свободы человека.



Литература:


1) Дрейфус Х. «Чего не могут вычислительные машины».- М.: Прогресс, 1979
2) «Компьютер обретает разум». Москва Мир 1990
3) Бабаева Ю.Д. «К вопросу о формализации процесса целеобразования».
4) Брушлинский А.В. «Возможен ли «искусственный интеллект»?».
5) Гурьева Л.П. «Об изменении мотивации в условиях использования
искусственного интеллекта».
6) Тихомиров О.К. «Искусственный интеллект и теоретические вопросы
психологии».







Реферат на тему: Проблемы кибирнетики

[pic] |
МОСКОВСКИЙ ГУМАНИТАРНЫЙ ИСТИТУТ
имени Е.Р. Дашковой
Заочный психологический факультет
Кафедра математических и естественно-научных дисциплин | |



КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА


|по дисциплине:|Концепция современного естествознания |
| |Основные проблемы кибернетики |
|на тему № 65: | |



|Специальность |Психология управления |
|Зачетная книжка |№ 135п/02 |
|Группа |№ |
|Слушатель |Краснопевцева |
| |Евгения Анатольевна |
|Проверил | |
|Дата выполнения |03.10.2002 г. |
|работы | |


|1. |Что такое кибернетика |стр. 2 |
|2. |Моделирование в кибернетике |стр. 8 |
|3. |Мышление и информация |стр.10 |
|4. |Пути и фазы моделирования интеллекта |стр.17 |
| |Заключение |стр.22 |
| |Список используемой литературы |стр.24 |

1. Что такое кибернетика (введение)

В естествознании первой половины нашего века ведущим направлением
была физика. Начиная с 50-х годов, наряду с физикой, химией и биологией все
возрастающее значение и влияние на развитие науки и всего уклада нашей
жизни начала оказывать кибернетика. Кибернетика становится важнейшим
фактором научно-технической революции на высших этапах ее развития.
Кибернетика возникла на стыке многих областей знания математики,
логики, семиотики, биологии и социологии.
Обобщающий характер кибернетических идей и методов сближает науку об
управлении, каковой является кибернетика, с философией.
Задача обоснования исходных понятий кибернетики, особенно таких, как
информация, управление, обратная связь и др. требуют выхода в более
широкую, философскую область знаний, где рассматриваются атрибуты материи -
общие свойства движения, закономерности познания.
Сама кибернетика как наука об управлении многое дает современному
философскому мышлению. Она позволяет более глубоко раскрыть механизм
самоорганизации материи, обогащает содержание категории связей,
причинности, позволяет более детально изучить диалектику необходимости и
случайности, возможности и действительности. Открываются пути для
разработки "кибернетической" гносеологии, которая не подменяет
диалектический материализм теорией познания, но позволяет уточнить,
детализировать и углубить в свете науки об управлении ряд существенно
важных проблем.
Возникнув в результате развития и взаимного стимулирования ряда, в
недалеком прошлом слабо связанных между собой, дисциплин технического,
биологического и социального профиля кибернетика проникла во многие сферы
жизни.
Столь необычная "биография" кибернетики объясняется целым рядом
причин, среди которых надо выделить две.
Во-первых, кибернетика имеет необычайный, синтетический характер. В
связи с этим до сих пор существуют различия в трактовке некоторых ее
проблем и понятий.
Во-вторых, основополагающие идеи кибернетики пришли в нашу страну с
Запада, где они с самого начала оказались под влиянием идеализма и
метафизики, а иногда и идеологии. То же самое, или почти то же самое
происходило и у нас. Таким образом, становится очевидной необходимость
разработки философских основ кибернетики, освещение основных положений с
позиции философского познания.
Осмысление кибернетических понятий с позиции философии будет
способствовать более успешному осуществлению теоретических и практических
работ в этой области, создаст лучшие условия для эффективной работы и
научного поиска в этой области познания.
Кибернетика как перспективная область научного познания привлекает к
себе все большее внимание философов. Положения и выводы кибернетики
включаются в их области знания, которые в значительной степени определяют
развитие современной теории познания. Как справедливо отмечают
отечественные исследователи, кибернетика, достижения которой имеет
громадное значение для исследования познавательного процесса, по своей
сущности и содержанию должна входить в теорию познания.
Исследование методологического и гносеологического аспектов
кибернетики способствует решению многих философских проблем. В их числе -
проблемы диалектического понимания простого и сложного, количества и
качества, необходимости и случайности, возможности и действительности,
прерывности и непрерывности, части и целого. Для развития самих математики
и кибернетики важное значение имеет применение к материалу этих наук ряда
фундаментальных философских принципов и понятий, применение, обязательно
учитывающее специфику соответствующих областей научного знания. Среди этих
принципов и понятий следует особо выделить положение отражения, принцип
материального единства мира конкретного и абстрактного, количества и
качества, нормального и содержательного подхода к познанию и др.
Философская мысль уже много сделала в анализе аспектов и теоретико-
познавательной роли кибернетики. Было показано, сколь многообещающим в
философском плане является рассмотрение в свете кибернетики таких вопросов
и понятий, как природа информации, цель и целенаправленность, соотношение
детерминизма и теологии, соотношение дискретного и непрерывного,
детерминистского и вероятностного подхода к науке.
Нужно сказать и о большом значении кибернетики для построения
научной картины мира. Собственно предмет кибернетика - процессы,
протекающие в системах управления, общие закономерности таких процессов.
Явления, которые отображаются в таких фундаментальных понятиях
кибернетики, как информация и управление, имеют место в органической
природе и общественной жизни. Таким образом, кибернетику можно определить
как науку об управлении и связи с живой природой в обществе и технике.
Один из важнейших вопросов, вокруг которого идут философские
дискуссии это вопрос о том, что такое информация, какова ее природа? Для
характеристики природы информационных процессов необходимо кратко
рассмотреть естественную основу всякой информации, а таковой естественной
основой информации является присущее материи объективное свойство
отражения.
Положение о неразрывной связи информации и отражения стало одним из
важнейших в изучении информации и информационных процессов и признается
абсолютным большинством отечественных философов.
Информация в живой природе в отличие от неживой играет активную
роль, так как участвует в управлении всеми жизненными процессами.
Материалистическая теория отражения видит решение новых проблем
науки и, в частности, такой кардинальной проблемы естествознания как
переход от неорганической материи к органической, в использовании
методологической основы диалектического материализма. Проблема заключается
в том, что существует материя, способная ощущать, и материя, созданная из
тех же атомов и в тоже время не обладающая этой способностью. Вопрос, таким
образом, поставлен вполне конкретно и, тем самым, толкает проблему к
решению. Кибернетика вплотную занялась исследованием механизмов
саморегуляции и самоуправления. Вместе с тем, оставаясь методически
ограниченными, эти достижения оставили открытыми ряд проблем, к
рассмотрению которых привела внутренняя ломка кибернетики.
Сознание является не столько продуктом развития природы, сколько
продуктом общественной жизни человека, общественного труда предыдущих
поколений людей. Оно является существенной частью деятельности человека,
посредством которой создается человеческая природа и не может быть принята
вне этой природы.
Если в машинах и вообще в неорганической природе отражение есть
пассивный, мертвый физико-химический механический акт без обобщения и
проникновения в сущность обобщаемого явления, то отражение в форме сознания
есть, то мнению Ф.Энгельса "познание высокоорганизованной материей самой
себя, проникновение в сущность, закон развития природы, предметов и явлений
объективного мира".
В машине же отражение не осознанно, так как оно осуществляется без
образования идеальных образов и понятий, а происходит в виде электрических
импульсов, сигналов и т.п. Поскольку машина не мыслит, эта не есть та форма
отражения, которая имеет место в процессе познания человеком окружающего
мира. Закономерности процесса отражения в машине определяются, прежде
всего, закономерностями отражения действительности в сознании человека, так
как машину создает человек в целях более точного отражения
действительности, и не машина сама по себе отражает действительность, а
человек отражает ее с помощью машины. Поэтому отражение действительности
машиной является составным элементом отражения действительности человеком.
Появление кибернетических устройств приводит к возникновению не новой формы
отражения, а нового звена, опосредующего отражение природы человеком.
Общность мышления со способностью отражения служит объективной
основой моделирования процессов мышления. Мышление связано с созданием,
передачей и преобразованием информации, а эти процессы могут происходить
не только в мозгу, а и в других системах, например ЭВМ. Кибернетика,
устанавливая родство между отражением, ощущением и даже мышлением, делает
определенный шаг вперед в решении поставленной проблемы. Это родство между
мышлением и другими свойствами материи вытекает из двух фундаментальных
принципов материалистической диалектики принципа материального единства
мира и принципа развития. Однако нельзя ни абсолютизировать, ни отрицать
это родство. Мышление - человеческое качество и отличается от
кибернетического.
Несмотря на качественное различие машины, и мозга в их функциях есть
общие закономерности (в области связи, управления и контроля), которые и
изучает кибернетика. Но эта аналогия между деятельностью автоматической и
нервной системы, даже в плане переработки информации, относительно условна
и ее нельзя абсолютизировать. И в этой связи следует отметить, что для
некоторых исследований по кибернетике, особенно тех, которые выполнены в
начальный период ее развития, были характерны механистические и
метафизические тенденции, хотя по внешнему виду они проявлялись, казалось,
диаметрально противоположно. Имело место непринятие во внимание
качественных различий между неживой материей и мыслящим мозгом, стиралась
всякая грань между познающим субъектом и объектом материального мира. Коль
скоро современные ЭВМ универсальны и способны выполнять целый ряд
логических функций, то утверждалось, что нет никаких оснований не
признавать эту деятельность интеллектуальной. Допускалось создание
искусственного интеллекта или машины, которая будет "умнее" своего
создателя. Были поставлены другие вопросы, связанные с возможностью такой
машины. Сможет ли машина полностью, во всех отношениях заменить человека?
Существуют ли вообще, какие ли пределы развития кибернетических устройств?
Конечно, эти вопросы не утратили актуальность. Было бы преждевременно
списывать их в архив нестрого поставленных вопросов, ибо через них проходит
линия конфликта между различными философскими школами, материализмом и
идеализмом, по поводу основного вопроса философии.
Иначе говоря, речь идет об одном из аспектов современной
исторической формы основного вопроса: о сущности человеческого сознания и
его отношения к функционированию кибернетических устройств.
В настоящее время происходит обсуждение вопроса о перспективах
развития кибернетических машин и их взаимоотношений с человеческим разумом.
Чтобы создать машину, функционирующую как мозг, необходимо создать
вещество, обладающее свойствами или подобное высокоорганизованной белковой
материи, каковое образует мозг. Действительно, такая машина будет
функционировать "как мозг", но именно функционировать, а не мыслить. Чтобы
мыслить материя должна существовать не только в экономической, но и в
социальной форме. А замена неорганического содержимого органическим этого
не дает, более того, в результате подобной замены будет утрачено одно из
основных преимуществ электронной машины - быстродействие.

2. Моделирование в кибернетике

Рассматривая возможность создания искусственным путем, на основе
моделирования, мыслящего существа необходимо остановиться на двух аспектах
этой проблемы:
Во-первых, кибернетика моделирует не все функции мозга, а только те,
которые связаны с получением, обработкой и выдачей информации, т.е.
функции, которые поддаются логической обработке. Все же другие, бесконечно
разнообразные функции человеческого мозга остаются вне поля зрения
кибернетики.
Во-вторых, с точки зрения теории моделирования вообще не имеет
смысла говорить о полном тождестве модели и оригинала.
Отождествление человеческого и "машинного" разума происходит тогда,
когда субъект мышления подменяется какой-либо материальной системой,
способной отражать. Единственным же субъектом мышления является человек,
вооруженный всеми средствами, которыми он располагает на данном уровне
своего развития. В эти средства входят и кибернетические машины, в которых
материализованы результаты человеческого труда. И, как всякое орудие
производства, кибернетика продолжает и усиливает возможности человеческого
мозга. Человек будет передавать машине лишь некоторые функции, выполняемые
им в процессе мышления. Само мышление как духовное производство, создание
научных понятий, теорий, идей, в которых отражаются закономерности
объективного мира, останется за человеком.
До сих пор диалектико-материалистиеское понимание мышления опиралось
главным образом на обобщенные данные психологии, физиологии и языкознания.
Данные кибернетики позволяют поставить вопрос о более конкретном понимании
мышления.
Кибернетика не ставит целью "замену" человека или "подмену" его
мышления. Оно лишь дает новые аргументы в пользу диалектическо-
материалистического представление о машине- помощнице человека.
Кибернетика приводит к материалистическому выводу о том, что при
решении вопроса о принципиальных и реальных вопросах машинного
моделирования процессов мышления следует, прежде всего, учитывать
социальную обусловленность мышления, сознания, психической жизни человека.
Моделирование как метод исследования характеризуется опосредованным
практическим или теоретическим исследованием объекта. При этом изучается не
объект, а вспомогательная искусственная или естественная система,
находящаяся в объективном соответствии с исследуемым объектом, способная
замещать его в определенном отношении и дающая при ее исследовании
информацию о самом моделируемом объекте.
С гносеологической точки зрения суть моделирования заключается в
опосредованном познании интересующего нас объекта, т.е. по модели мы судим
о некоторых свойствах оригинала. С помощью моделирования познаются новые
явления на основе уже изученных. Кибернетический подход означает
моделирование процессов интеллектуальной деятельности человека с одной
определенной стороны, а именно - на уровне элементарных процессов
переработки информации.

3. Мышление и информация

Природа мышления, загадка сознания, тайна разума, все это,
безусловно, одна из наиболее волнующих человека проблем. Популярность
кибернетики, неослабевающий интерес к ней со стороны самых широких кругов
во многом объясняется именно ее тесной связью с этой "вечной" проблемой. С
того самого момента, как человек стал задумываться над проблемой мышления,
в подходе к ней существуют два основных диаметрально противоположных
направления: материализм и идеализм. Идеализм исходит из признания мышления
некой особой сущностью, в корне отличной от материи, от всего того, с чем
мы имеем дело во внешнем мире. Материализм, напротив, утверждает, что "тот
вещественный, чувственно воспринимаемый нами мир, к которому принадлежим мы
сами, есть единственный действительный мир и наше сознание и мышление, как
бы ни казалось оно сверхчувствительным, являются продуктом вещественного,
телесного органа мозга"[1].
Этот основной тезис материализма в трактовке мышления получает со
стороны кибернетики новое (и в определенном смысле решающее)
доказательство. Суть дела заключается в следующем. Естествознание с момента
своего возникновения доставляло непрерывно возрастающую аргументацию в
пользу материалистической концепции мышления. Данные физиологии,
эволюционной биологии, психологии с самых разнообразных сторон обосновывали
тезис материализма. Но все эти данные имеют дело с одним объектом- мозгом,
с присущей ему способностью мышления, что уже есть в готовом, данным
природой виде. Здесь всегда остается "лазейка" для идеалистического
сомнения в тезисе о том, что мозг- орган мышления.
С наибольшей четкостью эту точку зрения попытался обосновать
американский психолог и философ-прагматист У.Джемс в конце прошлого века.
Джемс не оспаривает ни одного утверждения физиологии, устанавливающему
связь между процессами, которые мы субъективно осознаем как мышление, и
материальными процессами, происходящими при этом в мозгу. Но (и в этом
смысл аргументов Джемса) с логической точки зрения эта связь не означает
то, что мозг есть орган мысли; любые данные физиологии доказывают лишь
наличие соответствия и не более того.
Высшим судьей научных концепций всегда, в конечном счете, является
практика. "Если мы можем доказать правильность нашего понимания данного
явления природы тем, что сами его производим, вызываем его из его условий,
заставляем его к тому же служить нашим целям, то кантовской неуловимой
"вещи в себе" приходит конец"[2]. Этот аргумент искусственного
воспроизведения отсутствовал в традиционной философии и кибернетика дает
его независимо от исхода споров о возможности создании искусственного
интеллекта, сравнимого с человеческим.
На основе уже достигнутого можно утверждать, что целый ряд функций
мышления, ранее считавшихся исключительным достоянием живого мозга,
искусственно воспроизводится кибернетическими устройствами. В этом
заключается огромной важности философский результат кибернетики,
констатировать который можно уже сегодня.
Итак, конкретно-научное обоснование материалистической концепции
мышления, практическое доказательство того, что мышление есть функция
высокоорганизованной материальной системы - важнейшее философское
завоевание кибернетики. Но кибернетика идет дальше и ставит вопрос, вместе
с которым мы попадаем в пучину споров, вопрос о возможности "искусственного
интеллекта", "машинного мышления", "кибернетического разума" и т.д. Здесь
обнаруживается полный спектр взглядов, начиная от "крайне оптимистических"
до "крайне пессимистических" на возможность возникновения мыслящих машин.
Аргументация в пользу пессимистического взгляда обычно двоякая: либо авторы
исходят из особой субстанционной природы мышления, либо из особой
качественной его специфичности. Правда не совсем ясно, чем отличается
первое от второго.
Представляется наиболее разумной позиция, которую можно назвать
"умеренно оптимистической": не сегодня нет непреодолимых, принципиальных
преград на пути создания искусственных устройств, обладающих интеллектом.
Но на этом пути стоят огромные трудности, отнюдь не уменьшающиеся с бурным
развитием кибернетики (например, машинный перевод), хотя лет 10 назад
большинство специалистов рисовали самые радужные перспективы на самое
ближайшее будущее; но задача оказалась на много сложнее, чем это показалось
вначале. Кроме того, нет оснований считать, что непреодолимые препятствия
не появятся в будущем.
Имеющееся у нас знание включает в себя как совокупность научных
теорий и эмпирических сведений, так и общефилософские принципы. Из
имеющихся научных теорий и эмпирических данных "крайне пессимистический"
вывод не следует. Аргументы против возможности искусственного интеллекта,
основанные на имеющихся научных теориях и эмпирических данных, могут быть
названы "конкретными" аргументами. Обычно они состоят в указании на какие-
нибудь определенные действия мышления, которые неспособно выполнить никакое
кибернетическое устройство. Однако все такие аргументы были опровергнуты в
ходе развития кибернетики. Более того, существует теорема МакКаллока
Питса, сводящая вопрос о выполнении любой функции головного мозга к
вопросу о познаваемости этой функции. Не становясь на позиции агностицизма
трудно быть приверженцем "конкретных" аргументов.
Идея искусственного интеллекта часто объявляется механистической на
том основании, что работа ЭВМ управляется законами электродинамики, и,
значит, здесь происходит сведение высшего (мышления) к низшему (физическим
процессам в ЭВМ). Однако исходная посылка неверна.
Работа ЭВМ отнюдь не управляется законами электродинамики. Этими
законами управляется работа отдельных элементов машины. По физическим
законам ЭВМ работает только в том смысле, то она, скажем, преобразует
электрическую энергию в тепло. Ведь сущность работы состоит не в этом
преобразовании, а в том, что она производит определенные арифметико-
логические операции. Машина имеет дело с информацией и работает по законам
преобразования информации, т.е. по законам кибернетики. Поэтому, если
рассматривать эти процессы с позиции механизма, неизбежно оказываешься на
позициях механицизма, т.к. происходит сведение более сложных процессов
переработки информации к более простым. Это то же самое, что сказать, будто
работа мозга сводится к биохимическим и биофизическим процессам. На самом
деле эти процессы происходят на уровне нервных клеток, а на уровне
процессов переработки информации действуют другие законы, закономерности
которых отнюдь не эквивалентны. С этой точки зрения и работу ЭВМ надо
рассматривать как работу системы по переработки информации. Тезису
искусственного интеллекта приписывается также и отрицание идеального
характера сознания и обвинение в вульгарном материализме. Можно показать,
то это не так.
Не касаясь вопроса о структуре информации, представляющей собой меру
упорядоченности процесса и составляющей его внутреннее достояние, мы
охарактеризуем внешнюю или относительную информацию, всегда связанную с
отношением двух процессов. Пусть имеются процессы А и В со множеством
некоторым образом упорядоченных состояний А1...Аn и В1...Вn. Если каждому
Аi соответствует определенное Вi и отношение между состояниями А изоморфны
состояниям В, то можно сказать, что процесс В несет в себе информацию о
процессе А. Эта информация заключается не в В ни в А, но существует именно
в отношении этих процессов друг к другу. Взятая сама по себе эта
информация столь же объективна и материальна, как и любые другие свойства и
отношения объектов или процессов.
Теперь возьмем множество состояний нашего мозга в процессе
функционирования. Мозг отражает внешний мир, что значит, что между
множеством состояний элементов мозга и множеством состояний внешних
процессов имеется соответствие, т.е. мозг имеет информацию о внешних
процессах. Эта информация заключена и не заключена в мозгу, т.к. сколько
бы мы ни исследовали мозг кроме электрических, химических и др.
характеристик нейронов мы там ничего не обнаружим. Необходимо рассмотреть
связь мозга с внешним миром. Именно в этом и заключена информация,
носителем которой и являются нейроны. Информация, с которой работает
мозг и есть та идеальная сторона в его работе, и таким образом идеальное не
существует в виде особого предмета или субстанции. Оно существует как
сторона деятельности мозга, заключающейся в установлении связей между
множеством состояний внешнего мира и головного мозга. Идеальная
информация человеческого мозга имеет в принципе тот же характер, что и
относительная информация вообще.
На известной ступени исторического развития материи произошел
качественный скачок, в результате которого информация, превратившись в
достояние мозга, приобрела характер идеальной информации. Если мы признаем
у кибернетических систем возможность достижения сложности, сравнимой со
сложностью мозга, то необходимо признать у таких систем существование у
них черт, которые мы называем идеальными.
Ряд авторов объявляет тезис искусственного интеллекта
противоречащим тезису о социальной природе сознания и мышления. Но здесь
скрывается ошибка - отсутствие различия между естественно историческим
зарождением мышления и сознательным воспроизведением его человеком в
универсальной ЭВМ. Во втором случае машина не становится социальным
существом, но человек, поняв сущность мышления, воссоздает его в машине.
Если социальная природа мышления закономерна и познаваема, то она может
быть в принципе искусственно воспроизведена.
Человек, кроме того, есть не только природное существо, его
основные характеристики - продукт социального, а не чисто биологического
развития. Это означает, что мышление человека не может развиваться в
изоляции, для этого необходимо, чтобы человек был включен в общество.
Во-первых, для возникновения мышления необходимо наличие языка, что
возможно лишь в обществе. Во-вторых, с кибернетической точки зрения
"разумность" машины определяется количеством перерабатываемой информации,
поэтому даже мощная система, попавшая в информационно-бедную среду, не
может стать достаточно "разумной". Яркий пример - дети, выросшие вне
общества, например в лесу. Для человека необходимым условием его развития
было функционирование в обществе, т.к. общество по своим информационным
параметрам является чрезвычайно богатой средой.
Все это дает возможность понять, что тезис об общественной природе
мышления никак не противоречит тезису о искусственном интеллекте.
Кибернетическая система, имеющая достаточную мощность, для полного
использования своих возможностей должна быть помещена в информационно-
богатую среду, образовав вместе с создателями некий симбиоз, называемый
"интегральным интеллектом"[3].
Принцип невозможности кибернетического интеллекта жестко привязывает
определенный род функционирования к строго определенному субстрату (мозгу).
Это ставит философскую проблему соотношения функции и субстрата.
Философский анализ тенденций современного научного знания делает мало
вероятным (но не исключает) вывод о жесткой привязанности мышления к
мозгу. Именно из-за этого "крайний пессимист" отрицает возможность наличия
интеллекта у кибернетического устройства.
Он безоговорочно связывает мышление с одним, строго определенным
субстратом - человеческим мозгом, и не приемлет попытки определения
мышления без связи со структурой мыслящей системы. По его мнению, это есть
сведение мышления только к информационной стороне, в то время как
мышлением называют возникшую у биологических существ. Таким образом,
мышление можно назвать только то, что осуществляется только мозгом
человека, но это не является приемлемым решение проблемы.
Разумеется, мышление есть функция высокоорганизованной материи и
определено структурой системы. Но с гносеологической точки зрения знание
функции выводится из знания структуры, а знание структуры является выводом
все более полного изучения способов функционирования.
Если представить себе множество различных систем, осуществляющих
функцию мышления, то именно выявление инвариантного аспекта этих систем и
будет раскрытием той структуры, которая лежит в процессе мышления[4].
Конечно, может оказаться, что эта структура жестко связана со
строго определенным субстратом, но этот тезис должен являться результатом
научного исследования, а не исходной предпосылкой.
Вопрос о жесткой связи мышления со строго определенным субстратом
связан с вопросом о роли субстратных методов вообще. Не подлежит сомнению
ведущая роль в современном естествознании функционально-структурных
методов. Пока наука имела дело с непосредственно ощущаемыми объектами,
она могла исходить из субстратной точки зрения. Суть ее заключается в
том, что объект обладает набором характеристик, выражающим его природу,
свойства того материала, из которого он сделан. Зная эти характеристики
можно изучить поведение объекта. Материал, субстрат первичен; движение,
поведение вторично. Эта точка зрения образует содержание так называемого
мифического субстанционализма.
Уже в XIX веке ограниченность этой концепции была вскрыта
диалектическим материализмом, показавшим, что "лишь в движении тело
обнаруживает, что оно есть... Познание различных форм движения и есть
познание тел"[5]. Отсюда, разумеется, не следует, что только движение
существует и никакого субстрата нет вообще. Отсюда следует лишь
неправомерность употребления отношения первичности-вторичности для
характеристики связи движения (поведения) и субстрата в плане их
реального существования.
Отсюда следует также, что в гносеологическом плане поведение
действительно первично по отношению к субстрату и познание субстрата не
содержит ничего иного, кроме непрерывно расширяющихся способов изучения
объектов.
Диалектика-материалистическая концепция мышления понимает последнее
как свойство особым образом высокоорганизованной материи. В ней не
содержится никаких ограничений в отношении специфических характеристик и
открывает необозримые перспективы на пути исследования этих
характеристик. Кибернетика достигает на этом пути некоторых результатов.
В наши дни, идущие научно-технического прогресса, автоматизация
интеллектуальной деятельности становится насущной проблемой.
Согласно положению советского специалиста по кибернетике
И.А.Полетаева мы вступаем в эпоху "пересечения кривых". Экстраполируя на
обозримое будущее современные тенденции развития общества можно придти к
парадоксальным результатам. Сейчас число лиц, занятых в сфере управления и
обслуживания растет быстрее, чем число лиц, непосредственно занятых в
производстве. Причем происходит это так быстро, что через некоторое время
количество людей, занятых в непроизводственной сфере и, в частности, в
науке будет близко к общей численности населения Земли.

4. Пути и фазы моделирования интеллекта

Стремительное увеличение потока перерабатываемой информации там, где
раньше ее почти не было (торговля, банковское дело), также приведет к
значительным изменениям в методах работы и потребует автоматизации, а
возможно и интеллектуализации.
Под интеллектом будем понимать способность любого организма (или
устройства) достигать некоторой измеримой степени успеха при поиске одной
из многих возможных целей в обширном многообразии сред. Будем отличать
знания от интеллекта, имея в виду, что знания - полезная информация,
накопленная индивидуумом, а интеллект - это его способность предсказывать
состояние внешней среды в сочетании с умением преобразовывать каждое
предсказание в подходящую реакцию, ведущую к заданной цели. По-разному
дается и определение искусственного интеллекта. Полагают, что о реализации
искусственного интеллекта можно будет говорить лишь тогда, когда автомат
начнет решать задачи, непосильные для человека, причем сделает это не в
результате высокого быстродействия, а в результате применения нового
найденного метода. Однако не все с этим согласны. В большинстве случаев
на нынешнем начальном этапе исследований по искусственному интеллекту лишь
соизмеримыми с результатами, полученными человеком, и не столь
оригинальными.
Принято различать три основные пути моделирования интеллекта и
мышления:- классический, или (как его теперь называют) биотический;
-эвристического программирования;
-эволюционного моделирования. Рассмотрим их в этой
последовательности.
БИОНИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ. Непосредственное моделирование
человеческого мозга (т.е. моделирование каждой нервной клетки и связей
между ними) с целью создания автоматов, обладающих интеллектом,
чрезвычайно сложно. Мозг представляет собой самую сложную и лишь
частично изученную структуру. Сложнейшее переплетение связей коры
головного мозга практически не поддаются расшифровке. Известно лишь
примерное расположение зон мозга, отвечающих за ту или иную функцию. В
настоящее время не известен и принцип работы мозговых элементов нейронов,
многочисленные связи которых имеют внешне хаотический характер. Попытки
смоделировать работу головного мозга соединением между собой множества
процессоров подобно нейронной сети, показали, что некоторое увеличение
скорости и потока обрабатываемой информации идет лишь до уровня одного -
двух десятков процессоров, а затем начинается резкий спад
производительности. Процессоры как бы "теряются", перестают
контролировать ситуацию или проводят большую часть времени в ожидании
соседа. Некоторых успехов удалось добиться лишь в приборах, работающих в
"двумерном варианте", т.е. обрабатывающих не последовательную, а
параллельную информацию, например в системах распознаваниях образов. В
них одна плоскость данных одновременно взаимодействует с другой, причем
количество единиц информации может достигать нескольких миллионов. Таким
образом происходит единовременный охват изучаемого объекта, а не
последовательное изучение его частей.
ЭВРИСТИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ. Второй подход к решению задачи
искусственного интеллекта связан с эвристическим программированием и решает
задачи, которые в общем можно назвать творческими.
Практичность этого метода заключается в радикальном уменьшении
вариантов, необходимых при использовании метода проб и ошибок. Правда,
всегда существует вероятность упустить наилучшее решение, так что говорят,
что этот метод предлагает решения с некоторой вероятностью правильности.
Обычно используют два метода: метод анализа целей и средств и метод
планирования. Первый заключается в выборе и осуществлении таких операций,
которые последовательно уменьшают разницу между исходным и конечным
состоянием задачи. Во втором методе вырабатывается упрощенная формулировка
исходной задачи, которая также решается методом анализа целей и средств.
Один из полученных вариантов дает решение исходной задачи[6].
ЭВОЛЮЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ. Третий подход является попыткой
смоделировать не то, что есть, а то, что могло бы быть, если бы
эволюционный процесс направлялся в нужном направлении и оценивался
предложенными критериями.
Идея эволюционного моделирования сводится к экспериментальной
попытке заменить процесс моделирования человеческого интеллекта
моделированием процесса его эволюции. При моделировании эволюции
предполагается, что разумное поведение предусматривает сочетание
способности предсказывать состояние внешней среды с умением подобрать
реакцию на каждое предсказание, которое наиболее эффективно ведет к цели.
Этот метод открывает путь к автоматизации интеллекта и освобождению
от рутинной работы. Это высвобождает время для проблемы выбора целей и
выявления параметров среды, которые заслуживают исследования. Такой принцип
может быть применен для использования в диагностике, управлении
неизвестными объектами, в игровых ситуациях.
Итак, существуют три пути моделирования интеллекта: бионический,
эвристический и эволюционный. В зависимости от использованных средств можно
выделить три фазы в исследованиях. Первая фаза - создания устройств,
выполняющих большое число логических операций с высоким быстродействием.
Вторая фаза включает разработку проблемно- ориентированных языков
для использованного на оборудовании, созданном в первой фазе. Третья
фаза наиболее выражена в эволюционном моделировании. В ходе развития
этой фазы отпадает необходимость в точной формулировке постановки
задачи, т.е. задачу можно сформулировать в терминах цели и допустимых
затрат, а метод решения будет найден самостоятельно по этим двум
параметрам.
Работы по искусственному интеллекту во многом тесно связаны с
философской проблемой кибернетического моделирования. Эти работы часто
связывают с построением точной копии человеческого мозга. Однако такой
подход можно назвать "некибернетическим". Каковы же черты кибернетического
метода мышления, какие вопросы вносит кибернетика в человеческое познание?
В своей "Истории западной философии" Б.Рассел ставит вопрос о факторах,
позволивших европейцам создать тип культуры, в котором ведущее место
заняла наука. причину этого Рассел усматривает, как он выражается, в двух
великих интеллектуальных изобретениях: изобретение дедуктивного метода
древними греками (Эвклид) и изобретение экспериментального метода в эпоху
возрождения (Галилей). Именно эти два интеллектуальных изобретения -
дедуктивный метод (а тем самым математика) и эксперимент - позволили
создать классическую науку. К этим двум основным интеллектуальным орудиям
современное развитие познания добавляет третье - математическую модель и
математическое моделирование. Соединение дедуктивных построений математики
с данными, добытыми экспериментальным методом, создает естествознание,
в центре которого стоит понятие научного закона. Совокупность законов - это
основное содержание естествознания; их установление его основная задача.
Закон претендует на точное описания (в рамках данного уровня
познания) хода явлений. Закон либо верен, либо неверен, бессмысленно
говорить о хороших и плохих законах. Модель в этом отношении противоположна
закону. Модель может быть плохой или хорошей, она не претендует на
точное воспроизведение сложной системы, а ограничивается описанием
отдельных аспектов, причем для одного и того же аспекта могут быть
предложены модели, одновременно имеющие право на существование.
В изучении сложных систем (в т.ч. диффузных - нельзя выделить
отдельные части без повреждения системы) формулировка относительно простых
законов оказывается невозможной и заменяется построением эскизных
моделей. Образно говоря, здесь мы имеем дело с математическим описанием,
напоминающим современную абстрактную живопись. Можно сказать, что попытки
реалистичного описания сложных систем иллюзорны такое описание не
воспринималось бы из-за чрезмерной сложности.
Это не означает, что категория закона утрачивает смысл в науке, но
то, что дополнительно к ранее известным интеллектуальным орудиям - строгой
дедукции и эксперименту рождается третье орудие - математическое
моделирование, в котором по-новому выступает математика и появляется новый
вид эксперимента - машинный эксперимент, в котором проигрываются различные
модели с последующим сопоставлением с реальным экспериментом.
Путь, который предлагает кибернетика, состоит в построении эскизных
моделей, охватывающих все более и более широкий диапазон функций
мышления. Задачи раскрыть "в лоб" "сущность мышления" не ставится, а
ставится задача построения эскизных моделей, позво

Новинки рефератов ::

Реферат: Французское искусство XVII века (Искусство и культура)


Реферат: Схемы установок для выпаривания и конструкции выпарных аппаратов (Технология)


Реферат: История Таганского района (Москвоведение)


Реферат: Пауки кто они (Биология)


Реферат: П. Я Григорьев "Холодные блюда и закуски" (Кулинария)


Реферат: Налогообложение малых предприятий (Бухгалтерский учет)


Реферат: Свойства, применение и получение полиметилметакрилата (Химия)


Реферат: Визитная карточка (Культурология)


Реферат: Современные системы управления базами данных (Компьютеры)


Реферат: Города Германии: Кельн, Бонн, Мюнхен (География)


Реферат: Концепция построения системы управления Московского представительства японской корпорации (Менеджмент)


Реферат: Восстание декабристов (История)


Реферат: Генераторы переменного тока (Технология)


Реферат: Внутренняя политика и экономика послевоенной Японии (История)


Реферат: Отчёт по созданию курсовой работы «База данных ACCESS» (Компьютеры)


Реферат: Изобразительное искусство римской империи (Искусство и культура)


Реферат: Мария Монтессори (Педагогика)


Реферат: Конституционные основы статуса президента (Право)


Реферат: Кофе, кофейные напитки (Кулинария)


Реферат: Экономический анализ деятельности агропромышленных предприятий (Ботаника)



Copyright © GeoRUS, Геологические сайты альтруист