Интеллектуальные и экспертные системы

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, а знание

структуры является выводом из 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]

 

- 15 -

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 19 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

 

- 16 -

пути исследования этих характеристик. Кибернетика

достигает на этом пути некоторых результатов.

5.

В 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". 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

 

- 17 -

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.

6.

Принято различать три основные пути моделирования

интеллекта и мышления :

- классический, или (как его теперь называют)

бионический;

- 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

 

- 18 -

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

 

- 19 -

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.

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 метода мышления, какие вопросы вносит

 

- 20 -

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 ( в рамках данного

уровня познания) описания 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

 

- 21 -

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,

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 способа 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. Имеет смысл рассмотреть этот