╚эЄхыыхъЄєры№э√х ш ¤ъёяхЁЄэ√х ёшёЄхь√

43053
чэрър
0
ЄрсышЎ
0
шчюсЁрцхэшщ

Государственный Комитет по Народному образованию Московский Государственный ?нститут Электроники и Математики Технический Университет

Кафедр Философии

Реферат н тему: "?нтеллектуальные и экспертные системы"

Аспирант: Григоркин П.Б. Консультант: Дышлевый П.?.

Москв 1994 1.

В естествознании первой половины нашего век ведущим направлением был физика. Начиная с 50-х годов, наряду с физикой, химией и биологией все возрастающее значение и влияние н развитие науки и всего уклад нашей жизни начал оказывать кибернетика. Кибернетик становится важнейшим фактором научно-технической революции н высших этапах ее развития. Кибернетик возникл н 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. Задач обоснования исходных понятий кибернетики, особенно таких, как информация, управление, обратная связь и др. требуют выход в более широкую, философскую область знаний, где рассматриваются атрибуты материи общие свойств движения, закономерности познания. Сам кибернетик как наук об управлении многое дает современному философскому мышлению. Он 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 кибернетик проникл во многие сферы жизни. Столь необычная "биография" кибернетики объясняется целым рядом причин, среди которых надо выделить две. Во-первых, кибернетик 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 начал оказались под влиянием идеализм и метафизики, иногд и идеологии. То же самое, или почти то же самое происходило и у нас. Таким образом становится очевидной необходимость разработки философских основ кибернетики, освещение ее 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 поиск в этой области познания. Кибернетик 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 должн входить в теорию познания. ?сследование методологического и гносеологического спектов кибернетики способствует решению многих философских проблем. В их числе - проблемы диалектического понимания простого и сложного, количеств 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 ряд 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 единств мир конкретного и бстрактного, количеств и качества, нормального и содержательного подход к познанию и др. Философская мысль уже много сделал в анализе спектов и теоретико-познавательной роли кибернетики. Было показано, сколь многообещающим в философском плане является рассмотрение в свете кибернетики таких вопросов и понятий, как природ информации, цель и целенаправленность, соотношение детерминизм и теологии, соотношение дискретного и непрерывного, детерминистского и вероятностного подход к науке. Нужно сказать и о большом значении кибернетики для построения научной картины мира. Собственно предмет кибернетик - процессы, протекающие в системах управления, общие закономерности таких процессов.

2.

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, каков ее природа? Для характеристики природы информационных процессов необходимо кратко рассмотреть естественную основу всякой информации, 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 бсолютным большинством отечественных философов. ?нформация в живой природе в отличие от неживой играет ктивную 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. Проблем заключается в том, что существует материя, способная ощущать, и материя, созданная из тех же томов и в тоже время не обладающая этой способностью. Вопрос, таким образом поставлен вполне конкретно и, тем самым, толкает проблему к решению. Кибернетик вплотную занялась исследованием механизмов саморегуляции и самоуправления. Вместе с тем, оставаясь методически ограниченными, эти достижения оставили открытыми ряд проблем к рассмотрению которых привел внутренняя ломк кибернетики. Сознание является не столько продуктом развития природы, сколько продуктом общественной жизни человека, общественного труд предыдущих поколений людей. Оно является существенной частью деятельности человека, посредством которой создается человеческая природ и не может быть принят 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.Энгельс "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, происходит в виде электрических импульсов, сигналов и т.п. Поскольку машин не мыслит, эт не есть т форм отражения, которая имеет место в процессе познания человеком окружающего мира. Закономерности процесс 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 машин сам по себе отражает действительность, 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, 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, эти процессы могут происходить не только в мозгу, 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 принцип материального единств мир и принцип развития. Однако нельзя ни абсолютизировать ни отрицать это родство. Мышление - человеческие качество и отличается от кибернетического. Несмотря н качественное различие машины и мозг в их функциях есть общие закономерности (в области связи, управления и контроля), которые и изучает кибернетика. Но эт налогия между деятельностью втоматической и нервной системы, даже в плане переработки информации, относительно условн и ее нельзя бсолютизировать. ? 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. ?мело 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 интеллект или машины, которая будет "умнее" своего создателя.Были поставлены другие вопросы, связанные с возможностью такой машины. Сможет ли машин полностью, во всех отношениях заменить человека? Существуют ли вообще какие ли пределы развития кибернетических устройств? Конечно эти вопросы не утратили ктуальность. Было бы преждевременно списывать их в рхив нестрого поставленных вопросов, ибо через них проходит линия конфликт между различными философскими школами, материализмом и идеализмом, по поводу основного вопрос философии. ?наче говоря, речь идет об одном из спектов современной исторической формы основного вопрос : о сущности человеческого сознания и его отношения к функционированию кибернетических устройств. В настоящее время происходит обсуждение вопрос 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 машин будет функционировать "как мозг", но именно функционировать, не мыслить. Чтобы мыслить материя должн существовать не только в экономической, но и в социальной форме. А замен неорганического содержимого органическим этого не дает, более того, в результате подобной замен будет утрачено одно из основных преимуществ электронной машины быстродействие. Рассматривая возможность создания искусственным путем, н основе моделирования, мыслящего существ необходимо остановиться н двух спектах этой проблемы. Во-первых, кибернетик моделирует не все функции мозга, только те, которые связаны с получением, обработкой и выдачей информации, т.е. функции, которые поддаются логической обработке. Все же другие, бесконечно разнообразные функции человеческого мозг остаются вне поля зрения кибернетики. Во-вторых, с точки зрения теории моделирования вообще не имеет смысл говорить о полном тождестве модели и оригинала. Отождествление человеческого и "машинного" разум происходит тогда, когд субъект мышления подменяется какой-либо материальной системой, способной отражать. Единственным же субъектом мышления является человек, вооруженный всеми средствами, которыми он располагает н данном уровне своего развития. В эти средств входят и кибернетические машины, в которых материализованы результаты человеческого труда. ?, как всякое орудие производства, кибернетик 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 з человеком. До сих пор диалектико-материалистиеское понимание мышления опиралось главным образом н обобщенные данные психологии, физиологии и языкознания. Данные кибернетики позволяют поставить вопрос о более конкретном понимании мышления. Кибернетик не ставит целью "замену" человек или "подмену" его мышления. Оно лишь дает новые ргументы в пользу диалектическо-материалистического представление о машине - помощнице человека. Кибернетик приводит к материалистическому выводу о том, что при решении вопрос 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 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 н основе уже изученных. Кибернетический подход означает моделирование процессов интеллектуальной деятельности человек с одной определенной стороны, именно - н уровне элементарных процессов переработки информации.

3.

Природ мышления, загадк сознания, тайн разума, все это, безусловно, одн из наиболее волнующих человек 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 дв основных диаметрально противоположных направления : материализм и идеализм. ?деализм 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 орган мозга"[1]. Этот основной тезис материализм в трактовке мышления получает со стороны кибернетики новое (и в определенном смысле решающее) доказательство. Суть дел заключается в следующем. Естествознание с момент своего возникновения доставляло непрерывно возрастающую ргументацию 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 всегд 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 ргументов Джемса) с логической точки зрения эт связь не означает то, что мозг есть орган мысли; любые данные физиологии доказывают лишь наличие соответствия и не более того. Высшим судьей научных концепций всегд 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 ргумент искусственного воспроизведения отсутствовал в традиционной философии и кибернетик дает его независимо от исход споров о возможности создания искусственного интеллекта, сравнимого с человеческим. Н 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. ?так, конкретно-научное обоснование материалистической концепции мышления, практическое доказательство того, что мышление есть функция высокоорганизованной материальной системы - важнейшее философское завоевание кибернетики. Но кибернетик 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 взгля- дов, начиная от "крайне оптимистических" до "крайне пессимистических" н возможность возникновения мыслящих машин. Аргументация в пользу пессимистического взгляд обычно двоякая : либо авторы исходят из особой субстанционной природы мышления, либо из особой качественной его специфичности. Правд не совсем ясно, чем отличается первое от второго. Представляется наиболее разумной позиция, которую можно назвать "умеренно оптимистической" : не сегодня нет непреодолимых, принципиальных преград н пути создания искусственных устройств, обладающих интеллектом. Но н 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 н самое ближайшее будущее; но задач оказалась н много сложнее, чем это показалось вначале. Кроме того, нет оснований считать, что непреодолимые препятствия не появятся в будущем. ?меющееся у нас знание включает в себя как совокупность научных теорий и эмпирических сведений, так и общефилософские принципы. ?з имеющихся научных теорий и эмпирических данных "крайне пессимистический" вывод не следует. Аргументы против возможности искусственного интеллекта, основанные н имеющихся научных теориях и эмпирических данных, могут быть названы "конкретными" ргументами. Обычно они состоят в указании н какие-нибудь определенные действия мышления, которые неспособно выполнить никакое кибернетическое устройство. Однако все такие ргументы были опровергнуты в ходе развития кибернетики. Более того, существует теорем МакКаллок Питса, сводящая вопрос о выполнении любой функции головного мозг к вопросу о познаваемости этой функции. Не становясь н позиции агностицизм трудно быть приверженцем "конкретных" ргументов.

4.

?дея искусственного интеллект часто объявляется механистической н том основании, что работ ЭВМ управляется законами электродинамики, и, значит, здесь происходит сведение высшего (мышления) к низшему (физическим процессам в ЭВМ). Однако исходная посылк неверна. Работ ЭВМ отнюдь не управляется законами электродинамики. Этими законами управляется работ 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, в том, что он производит определенные рифметико-логические операции. Машин 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 н позициях механицизма, т.к. происходит сведение более сложных процессов переработки информации к более простым. Это то же самое, что сказать, будто работ мозг сводится к биохимическим и биофизическим процессам. Н самом деле эти процессы происходят н уровне нервных клеток, н 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 интеллект приписывается также и отрицание идеального характер сознания и обвинение в вульгарном материализме. Можно показать, то это не так. Не касаясь вопрос о структуре информации, представляющей собой меру упорядоченности процесс и составляющей его внутреннее достояние, мы охарактеризуем внешнюю или относительную информацию, всегд 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. Эт информация заключается не в В ни в А, но существует именно в отношении этих процессов друг к другу. Взятая сам по себе эт информация столь же объективн и материальна, как и любые другие свойств и отношения объектов или процессов. Теперь возьмем множество состояний нашего мозг в процессе функционирования. Мозг отражает внешний мир, что значит, что между множеством состояний элементов мозг и множеством состояний внешних процессов имеется соответствие, т.е. мозг имеет информацию о внешних процессах. Эт информация заключен и не заключен 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 мозг с внешним миром. ?менно в этом и заключен информация, носителем которой и являются нейроны. ?нформация, с которой работает мозг и есть т идеальная сторон в его работе, и таким образом идеальное не существует в виде особого предмет или субстанции. Оно существует как сторон деятельности мозга, заключающейся в установлении связей между множеством состояний внешнего мир и головного мозга. ?деальная информация человеческого мозг имеет в принципе тот же характер, что и относительная информация вообще. Н известной ступени исторического развития материи произошел качественный скачок, в результате которого информация, превратившись в достояние мозга, приобрел 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 второв объявляет тезис искусственного интеллект противоречащим тезису о социальной природе сознания и мышления. Но здесь скрывается ошибк - отсутствие различия между естественно историческим зарождением мышления и сознательным воспроизведением его человеком в универсальной ЭВМ. Во втором случае машин не становится социальным существом, но человек, поняв сущность мышления, воссоздает его в машине. Если социальная природ мышления закономерн и познаваема, то он может быть в принципе искусственно воспроизведена. Человек, кроме того есть не только природное существо, его основные характеристики - продукт социального, не чисто биологического развития. Это означает, что мышление человек 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 человек необходимым условием его развития было функционирование в обществе, т.к. общество по своим информационным параметрам является чрезвычайно - 14 -

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 должн быть помещен в информационно-богатую среду, образовав вместе с создателями некий симбиоз, называемый "интегральным интеллектом".[3] Принцип невозможности кибернетического интеллект 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. ?менно из-з этого "крайний пессимист" отрицает возможность наличия интеллект 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 способность. Таким образом, мышление можно назвать только то, то 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, знание структуры является выводом из все более полного изучения способов функционирования. Если представить себе множество различных систем, осуществляющих функцию мышления, то именно выявление инвариантного спект этих систем и будет раскрытием той структуры, которая лежит в процессе мышления.[4]

Конечно может оказаться, что эт структур жестко связан со строго определенным субстратом, но этот тезис должен являться результатом научного исследования, 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. Пок наук имел дело с непосредственно ощущаемыми объектами, он могл исходить из субстратной точки зрения. Суть ее заключается в том, что объект обладает набором характеристик, выражающим его природу, свойств того материала, из которого он сделан. Зная эти характеристики можно изучить поведение объекта. Материал, субстрат первичен; движение, поведение вторично. Эт точк зрения образует содержание так называемого мифического субстанционализма. Уже в 19 веке ограниченность этой концепции был вскрыт 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 субстрат нет вообще. Отсюд следует лишь неправомерность употребления отношения первичности-вторичности для характеристики связи движения (поведения) и субстрат в плане их реального существования. Отсюд следует также, что в гносеологическом плане поведение действительно первично по отношению к субстрату и познание субстрат 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 н

пути исследования этих характеристик. Кибернетик достигает н этом пути некоторых результатов.

5.

В наши дни, идущие под знаком ускорения научно-технического прогресса, автоматизация интеллектуальной деятельности становится насущной проблемой. Согласно положению советского специалист по кибернетике ?.А.Полетаев мы вступаем в эпоху "пересечения кривых". Экстраполируя н обозримое будущее современные тенденции развития обществ 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. Стремительное увеличение поток перерабатываемой информации там, где раньше ее почти не было(торговля, банковское дело), также приведет к значительным изменениям в методах работы и потребует автоматизации, возможно и интеллектуализации. Под интеллектом будем понимать способность любого организм (или устройства) достигать некоторой измеримой степени успех 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, интеллект - это его способность предсказываль 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 интеллект можно будет говорить лишь тогда, когд втомат начнет решать задачи, непосильные для человека, причем сделает это не в результате высокого быстродействия, в результате применения нового найденного метода. Однако не все с этим согласны. В большинстве случаев н нынешнем начальном этапе исследований по искусственному интеллекту лишь соизмеримыми с результатами, полученными человеком, и не столь оригинальными.

6.

Принято различать три основные пути моделирования интеллект и мышления : - классический, или (как его теперь называют) бионический; - эвристического программирования; - эволюционного моделирования. Рассмотрим их в этой последовательности. Б?ОН?ЧЕСКОЕ МОДЕЛ?РОВАН?Е. Непосредственное моделирование человеческого мозг (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 мозг практически не поддаются расшифровке. ?звестно лишь примерное расположение зон мозга, отвечающих з 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 мозг соединением между собой множеств процессоров подобно нейронной сети, показали, что некоторое увеличение скорости и поток обрабатываемой информации идет лишь до уровня одного - двух десятков процессоров, 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, параллельную информацию, например в системах распознаваниях образов. В них одн плоскость данных одновременно взаимодействует с другой, причем количество единиц информации может достигать нескольких миллионов. Таким образом происходит единовременный охват изучаемого объекта, не последовательное изучение его частей. ЭВР?СТ?ЧЕСКОЕ ПРОГРАММ?РОВАН?Е. Второй подход к решению задачи искусственного интеллект связан с эвристическим программированием и решает задачи, которые в общем можно назвать творческими. Практичность этого метод заключается в радикальном уменьшении вариантов, необходимых при использовании метод проб и ошибок. Правда, всегд существует вероятность упустить наилучшее решение, так что говорят, что этот метод предлагает решения с некоторой вероятностью правильности. Обычно используют дв метод : метод нализ 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 формулировк исходной задачи, которая также решается методом нализ целей и средств. Один из полученных вариантов дает решение исходной задачи.[6] ЭВОЛЮЦ?ОННОЕ МОДЕЛ?РОВАН?Е. Третий подход является попыткой смоделировать не то, что есть, то, что могло бы быть, если бы эволюционный процесс направлялся в нужном направлении и оценивался предложенными критериями. ?дея эволюционного моделирования сводится к экспериментальной попытке заменить процесс моделирования

человеческого интеллект моделированием процесс его эволюции. При моделировании эволюции предполагается, что разумное поведение предусматривает сочетание способности предсказывать состояние внешней среды с умением подобрать реакцию н каждое предсказание, которое наиболее эффективно ведет к цели. Этот метод открывает путь к втоматизации интеллект и освобождению от рутинной работы. Это высвобождает время для проблемы выбор целей и выявления параметров среды, которые заслуживают исследования. Такой принцип может быть применен для использования в диагностике, управлении неизвестными объектами, в игровых ситуациях. ?так, существуют три пути моделирования интеллект : бионический, эвристический и эволюционный. В зависимости от использованных средств можно выделить три фазы в исследованиях. Первая фаз - создания устройств, выполняющих большое число логических операций с высоким быстродействием. Вторая фаз включает разработку проблемно-ориентированных языков для использованного н оборудовании, созданном в первой фазе. Третья фаз наиболее выражен 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, метод решения будет найден самостоятельно по этим двум параметрам.

7.

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 метод мышления, какие вопросы вносит кибернетик в человеческое познание? В своей "?стории западной философии" Б.Рассел ставит вопрос о факторах, позволивших европейцам создать тип культуры, в котором ведущее место занял наука. причину этого Рассел усматривает, как он выражается, в двух великих интеллектуальных изобретениях : изобретение дедуктивного метод древними греками (Эвклид) и изобретение экспериментального метод в эпоху возрождения (Галилей). ?менно эти дв интеллектуальных изобретения - дедуктивный метод ( 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 н точное ( в рамках данного уровня познания) описания ход явлений. Закон либо верен, либо неверен, бессмысленно говорить о хороших и плохих законах. Модель в этом отношении противоположн закону. Модель может быть плохой или хорошей, он не претендует н точное воспроизведение сложной системы, ограничивается описанием отдельных спектов, причем для одного и того же спект могут быть предложены модели, одновременно имеющие право н существование. В изучении сложных систем (в т.ч. диффузных - нельзя выделить отдельные части без повреждения системы) формулировк 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-з чрезмерной сложности. Это не означает, что категория закон 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 математик и появляется новый вид эксперимент - 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, ставится задач построения эскизных моделей, позволяющих описать отдельные его стороны, воспроизведены отдельные его функции и, двигаясь в этом направлении, строить системы, все более приближающиеся к человеческому мозгу. Отсутствия жесткой связи способ функционирования (поведения) со строго определенным субстратом означает, что если две системы обнаруживают одинаковое поведение в достаточно широкой области, то они должны рассматриваться как системы сходные, аналогичные по этому способу поведения. ?меет смысл рассмотреть этот вопрос в связи с проблемой кибернетического моделирования. ?ногд встречается утверждение, что кибернетическое моделирование вообще неприменимо к изучению мышления, т.к. моделирование основан н понятиях соответствия и изоморфизма, мышление есть чисто человеческая способность, якобы не могущая быть описан н основе понятий соответствия. ?ногд говорят, что понимание познания, мышления как соответствия образ предмету означает ни много ни мало как дуалистическую точку зрения, внешне сопоставляющую предмет и образ. Понимание сознания как отражения неизбежно означает понимание его как соответствия, возникающего в ходе приспособления организм к среде. Причем это соответствие не есть просто внешнее соответствие вещи и образ как самостоятельного по отношению к вещи идеального предмета. Это действительно был бы дуалистическая точк зрения, но он не может монополизировать понятие соответствия. Материализм понимает образ, идеальное именно как соответствие определенных состояний мозг определенным состояниям внешнего мира. Это соответствие и несет информацию о внешнем мире. В приведенном утверждении не проводится различие между информационным моделированием информационных процессов и информационным моделированием неинформационных процессов. ?нформационная модель прибор не будет работать, будет только моделировать работу, однако в отношение мышления этот тезис представляется спорным. По отношении к информационным процессам их моделирование является функционально полным, т.е. если модель дает те же самые результаты, что и реальный объект, то их различие теряет смысл.

8.

Многие споры вокруг проблемы "кибернетик и мышление" имеют эмоциональную подоплеку. Признание возможности искусственного разум представляется чем-то унижающим человеческое достоинство. Однако нельзя смешивать вопросы возможности искусственного разум с вопросом о развитии и совершенствовании человеческого разума. Разумеется, искусственный разум может быть использован в негодных целях, однако это проблем не научная, скорее морально-этическая. Однако развитие кибернетики выдвигает ряд проблем, которые все же требуют пристального внимания. Эти проблемы связаны с опасностями, возникающими в ходе работ по искусственному интеллекту. Первая проблем связан с возможной потерей стимулов к творческому труду в результате массовой компьютеризации или использования машин в сфере искусств. Однако в последнее время стало ясно, что человек добровольно не отдаст самый квалифицированный творческий труд, т.к. он для самого человек является привлекательным. Вторая проблем носит более серьезный характер и н нее неоднократно указывали такие специалисты, как Н.Винер, Н.М.Амосов, ?.А.Полетаев и др. Состоит он в следующем. Уже сейчас существуют машины и программы, способные в процессе работы самообучаться, т.е. повышать эффективность приспособления к внешним факторам. В будущем, возможно, появятся машины, обладающие таким уровнем приспособляемости и надежности, что необходимость человеку вмешиваться в процесс отпадет. В этом случае возможн потеря самим человеком своих качеств, ответственных з поиск решений. Налицо возможная деградация способностей человек к реакции н изменение внешних условий и, возможно, неспособность принятия управления н себя в случае варийной ситуации. Встает вопрос о целесообразности введения некоторого предельного уровня в втоматизации процессов, связанных с тяжелыми варийными ситуациями. В этом случае у человека, "надзирающим" з управляющей машиной, всегд хватит умения и реакции таким образом воздействовать н ситуацию, чтобы погасить разгорающуюся варийную ситуацию. Таковые ситуации возможны н транспорте, в ядерной энергетике. Особо стоит отметить такую опасность в ракетных войсках стратегического назначения, где последствия ошибки могут иметь фатальный характер. Несколько лет назад в С?А начали внедрять полностью компьютеризированную систему запуск ракет по командам суперкомпьютера, обрабатывающего огромные массивы данных, собранных со всего света. Однако оказалось, что даже при условии многократного дублирования и перепроверки, вероятность ошибки оказалась бы столь велика, что отсутствие контролирующего оператор привело бы к непоправимой ошибке. От системы отказались.

Люди будут постоянно решать проблему искусственного интеллекта, постоянно сталкиваясь со все новыми проблемами. ?, видимо, процесс этот бесконечен.

Ссылки в тексте.

[1] К.Маркс и Ф.Энгельс. Соч., т.21, стр. 285-286. [2] К.Маркс и Ф.Энгельс. Соч., т.21, стр. 284. [3] Ю.?ейнин. ?нтегральный интеллект. М., "Молодая гвардия", 1970. [4] См. в сб."Структур и формы материи". М., "Наука", 1967. [5] К.Маркс и Ф.Энгельс. Соч., т.33, с.67-68. [6] См. Вычислительные машины и мышление. М., "Мир", 1967.

Литература.

1. Баженов Л.Б., Гутчин ?.Б., ?нтеллект и машина, изд. "Знание", М., 1973. 3. Бердяев Н.А. Человек и машина, Вопросы философии, 1989, N2. 4. Вычислительные машины и мышление. М., "Мир", 1967. 5. Кибернетик и философия. АН Латвийской ССР, изд. "Зинатне", 1977. 6. Клаус Г. Кибернетик и философия, М., "?ностранная литература", 1963. 7. Маркс.К., Энгельс.Ф. Собр. соч. Структур и форм материи. Сб., М., "Наука", 1967. 8. Моисеев Н.Н. Компьютеризация, ее социальные последствия, Вопросы философии, 1987, N9. 9. Системно-кибернетические спекты познания. АН Латв. ССР, изд."Зинатне", 1985. 10. ?алютин С. ?скусственный интеллект. М., 1981.


╚эЇюЁьрЎш  ю ЁрсюЄх «╚эЄхыыхъЄєры№э√х ш ¤ъёяхЁЄэ√х ёшёЄхь√»
╨рчфхы: ╚эЇюЁьрЄшър, яЁюуЁрььшЁютрэшх
╩юышўхёЄтю чэръют ё яЁюсхырьш: 43053
╩юышўхёЄтю ЄрсышЎ: 0
╩юышўхёЄтю шчюсЁрцхэшщ: 0

╧юїюцшх ЁрсюЄ√

... ш ЁхрышчрЎшш яЁюЄюЄшяр ш т√ЁрсюЄър ЁхъюьхэфрЎшщ яю фютюфъх ёшёЄхь√ фю яЁюь√°ыхээюую трЁшрэЄр. ╤Ёхфэ   яЁюфюыцшЄхы№эюёЄ№ 1 - 2 эхфхыш. ├ыртр 3. └эрышч ЄхюЁшш ¤ъёяхЁЄэ√ї ёшёЄхь ш т√тюф√ а3.1.┬√сюЁ яюфїюф ∙хщ яЁюсыхь√ фы  ЁрчЁрсюЄъш ¤ъёяхЁЄэющ ёшёЄхь√. ▌ЄюЄ ¤Єря тъы■ўрхЄ фх Єхы№эюёЄ№, яЁхф°хёЄтє■∙є■ Ёх°хэш■ эрўрЄ№ ЁрчЁрсрЄ√трЄ№ ъюэъЁхЄэє■ ▌╤. ╬э тъы■ўрхЄ: - юяЁхфхыхэшх яЁюсыхьэющ юсырёЄш ш ...

... т ¤ъёяхЁЄэющ ёшёЄхьх ё эхюсїюфшьюёЄ№■ фюыцэ√ с√Є№ ёыюцэ√ьш ышсю т ёь√ёых ёыюцэюёЄш ърцфюую яЁртшыр, ышсю т ёь√ёых шї юсшыш . ▌ъёяхЁЄэ√х ёшёЄхь√, ъръ яЁртшыю, ЁрсюЄр■Є ё яЁхфьхЄэ√ьш юсырёЄ ьш Ёхры№эюую ьшЁр, р эх ё Єхь, ўЄю ёяхЎшрышёЄ√ т юсырёЄш шёъєёёЄтхээюую шэЄхыыхъЄр эрч√тр■Є шуЁє°хўэ√ьш яЁхфьхЄэ√ьш юсырёЄ ьш. ┬ яЁхфьхЄэющ юсырёЄш Ёхры№эюую ьшЁр ЄюЄ, ъЄю Ёх°рхЄ чрфрўє, яЁшьхэ хЄ ЇръЄшўхёъє■ ...

╤ърўрЄ№
102315
3
0

... ёяхЎшрышёЄют, юсырфр■∙шї єърчрээющ ёютюъєяэюёЄ№■ чэрэшщ ш т√яюыэ ■∙шї ЇєэъЎшш УяюёЁхфэшъютФ ьхцфє ¤ъёяхЁЄрьш т яЁхфьхЄэющ юсырёЄш ш ъюья№■ЄхЁэ√ьш (¤ъёяхЁЄэ√ьш) ёшёЄхьрьш. ╬эш яюыєўшыш эрчтрэшх шэцхэхЁ√ чэрэшщ (т юЁшушэрых - knowledge engineers), р ёрь яЁюЎхёё ЁрчЁрсюЄъш ▌╤ ш фЁєушї шэЄхыыхъЄєры№э√ї яЁюуЁрьь, юёэютрээ√ї эр яЁхфёЄртыхэшш ш юсЁрсюЄъх чэрэшщ - шэцхэхЁшхщ чэрэшщ (knowledge engineering ...

╤ърўрЄ№
38841
4
15

... яЁюЇхёёшюэры№э√ї чэрэшщ шч ¤ъёяхЁЄют ш яЁюхъЄшЁютрэшх срч√ чэрэшщ ¤ъёяхЁЄэющ ёшёЄхь√ ш хх рЁїшЄхъЄєЁ√. ╧ЁюуЁрььшёЄ эхюсїюфшь яЁш ЁрчЁрсюЄъх ёяхЎшрышчшЁютрээюую фы  фрээющ ¤ъёяхЁЄэющ ёшёЄхь√ яЁюуЁрььэюую юсхёяхўхэш , ъюуфр яюфїюф ∙хую ёЄрэфрЁЄэюую (эряЁшьхЁ, юсюыюўъш фы  ёючфрэш  ¤ъёяхЁЄэ√ї ёшёЄхь) эх ёє∙хёЄтєхЄ шыш хую тючьюцэюёЄхщ эх фюёЄрЄюўэю ш ЄЁхсє■Єё  фюяюыэшЄхы№э√х ьюфєыш. ┬ яЁюЎхёёх ...

0 ъюььхэЄрЁшхт


═ртхЁї