Кибернетика
интеллектуальной интуиции)
бессмертна и вечна. Рассматривая эту явную неувязку, современные
интерпретаторы, очевидно, поставили человеческий интеллект на одну планку
со всем остальным. Одним из путей достижения этого является развитие
аристотелева взгляда, что части природного процесса развития, посредством
которого мы, люди приходим к выражению полного набора типичных для вида
жизненных способностей (наша особая животная форма), является для нас
становлением через социализацию и развитие языка рационального
использования интеллекта. Для этой траектории развития, классифицируемой
как природная, культура и язык могут рассматриваться как чисто
биологические феномены – конечно исключительно человеческие, но, тем не
менее, чисто биологические. Тем не менее, если предположить, что это может
быть сделано, тогда происходит фиксация интерпретации psyche, которая не
допускает ни онтологического, ни обосновательного разделения между живым
телом и разумом.
Так, согласно Аристотелю, из действительности того факта, что частное
живое природное тело имеет psyche характеристики жизни своего вида,
следует, что живое природное тело способно производить определенные вещи.
При этом разум может рассматриваться просто как одна из этих вещей,
способность, которая позволяет некоторым организмам быть живыми. И где
проводятся рассуждения о поглощении питания, воспроизводстве, восприятии
или мышлении проводятся рассуждения о присущей жизненной способности,
биологическом феномене, который может быть объяснен в терминах материи и
psyche. Другими словами, Аристотель был теоретиком, придерживавшимся
строгой непрерывности. Основным предположением является, что
аристотелевская концепция psyche обеспечивает как хорошую поддержку, так и
удобный способ рассмотрения и использования более детально тезиса строгой
непрерывности, который является центральным стержнем биологической науки о
мышлении на базе искусственной жизни.
Но наши дни, идущие под знаком ускорения научно-технического
прогресса, автоматизация интеллектуальной деятельности становится насущной
проблемой. Согласно положению советского специалиста по кибернетике
И.А.Полетаева мы вступаем в эпоху "пересечения кривых"1. 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. 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 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 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.
7. Проблемы кибернетики
Гносеологический анализ проблемы кибернетики вскрывает роль таких
познавательных орудий, как категории, специфическая семиотическая система,
логические структуры, ранее накопленное знание. Они обнаруживаются не
посредством исследования физиологических или психологических механизмов
познавательного процесса, а выявляются в знании, в его языковом выражении.
Орудия познания, формирующиеся в конечном счете на основе практической
деятельности, необходимы для любой системы, выполняющей функции
абстрактного мышления, независимо от ее конкретного материального субстрата
и структуры. Поэтому, чтобы создать систему, выполняющую функции
абстрактного мышления, т. е. в конечном счете формирующую адекватные схемы
внешних действий в существенно меняющихся средах, необходимо наделить такую
систему этими орудиями.
Развитие систем кибернетики за последние десятилетия идет по этому
пути. Однако степень продвижения в данном направлении в отношении каждого
из указанных познавательных орудий неодинакова и в целом пока
незначительна.
1. В наибольшей мере системы кибернетики используют формально-
логические структуры, что обусловлено их неспецифичностью для мышления и в
сущности алгоритмическим характером. Это дает возможность относительно
легкой их технической реализации. Однако даже здесь кибернетике предстоит
пройти большой путь. В системах искусственного интеллекта еще слабо
используются модальная, императивная, вопросная и иные логики, которые
функционируют в человеческом интеллекте и не менее необходимы для успешных
познавательных процессов, чем давно освоенные логикой, а затем и
кибернетикой формы вывода. Повышение “интеллектуального” уровня технических
систем, безусловно, связано не только с расширением применяемых логических
средств, но и с более интенсивным их использованием (для проверки
информации на непротиворечивость, конструирования планов вычислений и т.
д.).
2. Намного сложнее обстоит дело с семиотическими системами, без
которых интеллект невозможен. Языки, используемые в ЭВМ, еще далеки от
семиотических структур, которыми оперирует мышление1.
Прежде всего, для решения ряда задач необходимо последовательное
приближение семиотических систем, которыми наделяется ЭВМ, к естественному
языку, точнее, к использованию его ограниченных фрагментов. В этом плане
предпринимаются попытки наделить входные языки ЭВМ универсалиями языка,
например полисемией (которая элиминируется при обработке в лингвистическом
процессоре). Разработаны проблемно-ориентированные фрагменты естественных
языков, достаточные для решения системой ряда практических задач. Наиболее
важным итогом этой работы является создание семантических языков (и их
формализация), в которых слова-символы имеют интерпретацию.
Однако многие универсалии естественных языков, необходимые для
выполнения ими познавательных функций, в языках искусственного интеллекта
пока реализованы слабо (например, открытость) или используются ограниченно
(например, полисемия). Все большее воплощение в семиотических системах
универсалий естественного языка, обусловленных его познавательной функцией,
выступает одной из важнейших линий совершенствования систем кибернетики,
особенно тех, в которых проблемная область заранее жестко не определена.
Современные системы искусственного интеллекта способны осуществлять
перевод с одномерных языков на многомерные. В частности, они могут строить
диаграммы, схемы, чертежи, графы, высвечивать на экранах кривые и т. д. ЭВМ
производят и обратный перевод (описывают графики и тому подобное с помощью
символов). Такого рода перевод является существенным элементом
интеллектуальной деятельности. Но современные системы кибернетики пока не
способны к непосредственному (без перевода на символический язык)
использованию изображений или воспринимаемых сцен для “интеллектуальных”
действий. Поиск путей глобального (а не локального) оперирования
информацией составляет одну из важнейших перспективных задач теории
кибернетики.
3. Воплощение в информационные массивы и программы систем кибернетики
аналогов категорий находится пока в начальной стадии. Аналоги некоторых
категорий (например, “целое”, “часть”, “общее”, “единичное”) используются в
ряде систем представления знаний, в частности в качестве “базовых
отношений”, в той мере, в какой это необходимо для тех или иных конкретных
предметных или проблемных областей, с которыми взаимодействуют системы.
В формализованном понятийном аппарате некоторых систем представления
знаний предприняты отдельные (теоретически существенные и практически
важные) попытки выражения некоторых моментов содержания и других категорий
(например, “причина”, “следствие”). Однако ряд категорий (например,
“сущность”, “явление”) в языках систем представления знаний отсутствует.
Проблема в целом разработчиками систем искусственного интеллекта в полной
мере еще не осмыслена, и предстоит большая работа философов, логиков и
кибернетиков по внедрению аналогов категорий в системы представления знаний
и другие компоненты интеллектуальных систем. Это одно из перспективных
направлений в развитии теории и практики кибернетики1.
4. Современные системы кибе
| |  скачать работу |
Кибернетика |
