В. И. Прокопцов, научный руководитель Межвузовского учебно
| Вид материала | Документы |
- Информационно-поисковая система “Научный потенциал вуза”, 31.25kb.
- Магнитоакустическая эмиссия магнетитовых и титаномагнетитовых руд железорудных месторождений, 290.93kb.
- Председателем Оргкомитета конференции является научный руководитель ниу вшэ профессор, 56.04kb.
- Председателем Оргкомитета конференции является научный руководитель ниу вшэ профессор, 51.47kb.
- «Учебно-научный медицинский центр», 922.54kb.
- Научный совет по философии образования и проблемам методологии исследования в образовании, 166.51kb.
- О проведении межвузовского конкурса, 86.51kb.
- П. А. Столыпина на приз Правительства Вологодской области Общие положения Организаторами, 26.67kb.
- Конспект лекций, 5908.96kb.
- В. И. Прокопцов эдукология: принципиально новая наука образования, 7786.94kb.
Введение
В традиции, сложившейся на раннем этапе кибернетических исследований, в атмосфере подъема, вызванного бурным развитием вычислительной техники, проблема искусственного интеллекта рассматривалась как техническая проблема, связанная с реализацией на ЭВМ программ, которые в состоянии выполнить некоторые классы интеллектуальных операций, при анализе человеческого мышления, воспринимающиеся как творческие. Со временем, однако, с одной стороны, заметно ослаб оптимизм в отношении «интеллектуальных возможностей» ЭВМ; с другой стороны, стало ясно, что «искусcтвенный интеллект» отнюдь не просто удачно написанная программа, его создание – чрезвычайно сложная междисциплинарная проблема, требующая для своего решения объединенных усилий психологов, математиков, лингвистов, специалистов по теории обучения и т.д. ...
...Интеллектом, по-видимому, может считаться любая достаточно мощная моделирующая мир система. Исследования последних лет свидетельствуют о том, что центром задачи построения «искусственного интеллекта» становится изучение способов возникновения и изменения «моделей мира». Рекурсивное применение этой процедуры показывает, что одним из решающих факторов в построении моделей «искусственного интеллекта» оказывается «модель мира» в сознании самого исследователя. Поэтому, на наш взгляд, изучение исследовательской традиции является необходимым компонентом прогнозирования развития исследовательской деятельности. Мы не будем подробно обсуждать историю развития идей «искусственного интеллекта»2. Рассмотрим лишь вопрос о взаимосвязи между представлениями о структуре мира, содержащимися в ряде основополагающих работ по теории «искусственного интеллекта», и предлагавшимися в этих работах концептуальными моделями3. Основная задача настоящей работы – показать, что одним из важнейших критериев при определении мощи моделирующей системы является глубина иерархии порождения знаний.
От «универсального интеллекта» к «конкретному интеллекту»
Сразу же после того, как в 40-х годах нашего столетия были созданы достаточно эффективные вычислительные устройства с памятью, возникла задача расширения круга интеллектуальных операций, производимых этими устройствами. Чтобы эффективно произвести такое расширение, кибернетика нуждалась в концептуальной модели, объясняющей принципы деятельности сознания человека. Такая концептуальная модель была создана в работах Н. Винера, который предложил рассматривать сознательную деятельность прежде всего как задачу управления, что означало моделирование ее с помощью динамической системы с обратными связями [3]. Фактически источником такого взгляда на природу сознательной деятельности для Н. Винера была господствовавшая в тот период физическая картина мира. Само понятие динамической системы возникло как обобщение представлений классической механики... По существу, весь этот комплекс идей приводил к представлению о разуме как об аналоге физического мира, понимаемом на основе идей Ньютона и Гиббса. Естественным выводом в подобной концептуальной модели были представления о «законах» разумного поведения как принципах гомеостаза и оптимизации управления (см.: [27]).
Позднее в ряде работ по теории игр [16] выяснилось, что такая модель не способна корректно описать конкурентное взаимодействие между людьми. Особенно же тяжелый удар подобным представлениям был нанесен работами по машинному переводу, продемонстрировавшими тот факт, что процесс порождения речи отнюдь не является гомеостатическим.
Тем не менее «динамическая метафора» не сразу исчерпала свои возможности, и такие идеи, как «универсальный решатель задач» Ньюэла, Шоу и Саймона [31] или «порождающие грамматики», активно применявшиеся рядом исследователей, основаны, по существу, на той же «динамической метафоре», где в качестве пространства динамической системы используется дерево решений или пространство состояний конечного автомата. Необходимо, однако, отметить, что «динамическая метафора» оказалась синтезированной со «структурой»...
...В конце 60-х – начале 70-х годов выяснилось, что моделирующая мышление система нуждается в «модели мира» [14]. Взаимодействие человека с ЭВМ на естественном языке оказалось зависящим от способности ЭВМ «понимать» естественный язык, для чего «понимающая система» нуждалась в знаниях о мире. Произошла, если говорить языком Т. Куна, смена научной парадигмы. Концепция «универсального интеллекта», основанная на «динамической метафоре» и фактически отождествляющая интеллект с законом природы, оптимизирующая протекание некоторого физического процесса наподобие «принципа наименьшего действия» в механике, сменилась концепцией «конкретного интеллекта», т.е. индивидуальности, обладающей в соответствии с этими знаниями. Вместе с парадигмой сменился аппарат. В центре внимания оказались структуры знания и проблема их представления. Использование методов представления знаний дало возможность решать многочисленные проблемы, связанные с развитием информационных систем, робототехники, диалоговых систем.
«Конкретный интеллект» в противоположность «универсальному интеллекту» рассматривается как содержащий в себе некоторую модель мира...
Проблема порождения знаний
Наиболее естественным подходом к проблеме порождения знаний является изучение способов, с помощью которых оно порождается человеческим мышлением. Существуют два достаточно очевидных способа приобретать знания: а) понять что-либо, т.е. найти знание в природе, обнаружив новую смысловую структуру, или понять некоторый текст, составленный другим; б) изобрести, т.е. найти новую комбинацию уже имеющихся, известных, смыслов или придумать новую смысловую структуру.
Ключом к механизму «понимания» и «изобретения» является, на наш взгляд, исследование процессов понимания и порождения текстов на естественном языке. Механизмы понимания и порождения текстов должны быть достаточно универсальны ...
...Естественно, языковой текст является многоуровневым. Структуры на различных уровнях организации текста должны быть согласованы между собой. «Зацепление» между структурами делает возможным раскрытие смысла текста. Обнаружение некоторой структуры на каком-либо из уровней текста позволяет сказать нечто о структуре соседних уровней...
...Правила разворота в линейную последовательность онтологических ярусов и классов элементов ситуации – это коммуникативная структура текста, правила разворота в линейную последовательность логических отношений между элементами ситуации – грамматика текста.
Примерно так же дело обстоит и со структурой мира. Знание некоторых общих принципов организации мира позволяет нам понимать частные явления, реконструируя структуру мира на непосредственно недоступных для восприятия уровнях. Таким недоступным уровнем реальности может быть и физика микромира, и костер в горах, выявляемый по столбу дыма. С такой точки зрения понимание – это реконструкция скрытых смысловых структур [4]...
...В первых работах по «искусственному интеллекту» конструкторы систем шли снизу вверх по иерархии порождения знаний – от элементов мира к образованию сложных структур.
В последние годы появились работы [7], в которых выдвигается противоположный тезис – чтобы понять простое, необходимо сначала понять сложное. Заметим, что понятия «простое» и «сложное» – относительны. Правильнее было бы говорить о месте в иерархии порождения знаний. Принципы порождения знаний на верхних уровнях иерархии порождения могут оказаться очень простыми, в то же время грамматика действий на нижних уровнях – очень сложна...
...Таким образом, для построения моделей интеллектуальной деятельности необходима экспликация иерархии принципов порождения знаний. Наиболее естественный путь осуществления такой экспликации – тщательное изучение текстов, признаваемых крупными интеллектуальными достижениями в рамках определенной культурной традиции.
Текст – это слепок мышления, его продукт. Анализ базисных текстов великих культурных традиций, произведенный не на интуитивном уровне, а с использованием хорошо развитых в настоящее время лингвистических средств экспликации смысла, позволяющий извлекать интериоризированные модели мира, – таков, по нашему мнению, один из наиболее перспективных путей построения интеллектуальных систем.
В.М. Сергеев [4]
ОСР-Б: ГЭк-7. Системы гибридного интеллекта: Эволюция,
психология, информатика
Впервые сформулированы законы взаимной адаптации и трансформации структур систем, принципы синтеза и функционирования естественных, эволюционно сложившихся и искусственных, человеко-машинных и социотехнических, гибридных интеллектуальных систем. Системы гибридного интеллекта, основанные на применении адаптивной информационно-вычислительной техники, предназначены для коллективного решения наиболее сложных и ответственных задач в оперативном управлении производством, специальном образовании, проектировании сложных систем и новой техники, прогнозировании и планировании развития народного хозяйства, охране окружающей среды, научных исследованиях. Даны психологические и эргономические рекомендации по проектированию информационных средств и обеспечению безопасности систем человек – машина – среда.
Для научных работников в области психологии, эргономики, информационно-вычислительной техники, автоматизированных систем управления и обучения, а также может быть полезна для инженерно-технических работников, занимающихся проектированием информационно-вычислительных систем с искусственным интеллектом.
В.Ф. Венда [5]
ОСР-Б: ГЭк-8. Игровая имитация в развитии интеллекта
...Проблема освоения интеллектуальных систем состоит в формировании комплексного образа данной интеллектуальной системы в сознании коллектива действующих в ней специалистов и приобретении ими практических умений и навыков деятельности на основе этого образа, со всеми входящими в систему средствами. Такой комплексный образ часто называют организационным проектом интеллектуальной системы. В него входят разнообразные модели компонентов системы и их взаимодействие. Действующие в системе специалисты должны не только хорошо разбираться в ее организационном проекте, но также уметь взаимодействовать друг с другом и со всеми средствами их профессиональной деятельности. Для решения подобных задач естественно использовать имитационные игры. Последние являются моделями реальной действительности и воспроизводят ее с той или иной степенью приближения, определяемой содержанием задач освоения интеллектуальных
систем ...
И.С. Ладенко [6]
ОСР-Б: ГЭк-9. Интеллектуальная технология
...Для работы в новых условиях необходим концептуальный переворот, принципиально новое теоретическое мышление на основе системного подхода к сложным проблемам...
Средством реализации новой системной методологии может служить интеллектуальная технология, которая позволит объединить творческий потенциал профессионалов, работающих в различных областях (науке, культуре, образовании, экологии), с машинным и искусственным интеллектом. Требуется создать распределенные интеллектуальные системы для коллективной генерации идей, основанных на последних достижениях эпистемологии, когнитивной психологии, информатики. Подробный анализ информационных технологий поддержки групповой творческой деятельности свидетельствует о перспективности многоуровневых hypermedia-систем...
...Гипертекст – это форма организации текстового материала, при которой его семантические единицы представлены не в обычной линейной последовательности, а как сетевая структура с явно указанными связями. Гипертекстовая связь организуется в виде открытой системы, где могут быть легко отображены идеи, соображения, аргументы различных участников творческого коллектива, объединенных общей деятельностью (напр., разработкой какой-либо программы или проекта). Работать с такой сетью можно только при помощи специальной компьютерной технологии…
…Идея создания систем распределенного интеллекта в концептуальном плане можно рассматривать как продукт синтеза социальной теории интеллекта и современной вычислительной парадигмы [21]. Первая из них сформулирована М. Минским и постулирует принципиальное сходство структуры интеллектуальной деятельности индивида и научного сообщества в процессе решения проблемы. Вторая идея заключается в децентрализации и распределенной обработке информации вычислительными комплексами...
А.И. Букаченко [7]
ОСР-РО: ГЭк-9.1. Парадигма (греч. paradeigma – пример, образец) – 1) понятие, используемое в философии для характеристики взаимоотношений духовного и реального мира. Платон усматривал в идеях реально существующие прообразы вещей, обладающие подлинным существованием: демиург создает все существующее, рассматривая неизменно сущее как прообраз («Тимей»). Согласно Шеллингу и Гегелю, духовный, идеальный прообраз определяет принципы упорядочивания и рациональной организации природных тел; 2) совокупность предпосылок, определяющих конкретное научное исследование (знание) и признанных на данном этапе. Понятие «парадигма» в философии науки введено позитивистом Г. Бергманом и было широко распространено амер. физиком Т. Куном для обозначения ведущих представителей и методов, получения новых данных в период экстенсивного развития знания. Часто заменяется понятием «картина мира».
[2]. С. 332
ОСР-РО: ГЭк-10. Синтагма
...Понятия «подсистема», «элемент», «отношение» и некоторые другие, которые я намерен ввести ниже, определяют наиболее существенные черты и особенности системного объекта, конституируют его и в силу этого получают название «конституент». Каждая конституента (например, подсистема или преобразование) задает некоторое множество характеристик, отсутствие которых не позволяет рассматривать объект А в качестве системы. Полный набор необходимых конституент я буду называть синтагмой (В.П.). В понятии синтагмы (с греч. буквально означает совместно построенное соединение) не просто фиксируется наличием тех или иных необходимых признаков, но и устанавливается их внутренняя субординация, предполагающая дальнейшее уточнение, дополнение и развитие этих признаков по мере углубления в сущность изучаемого объекта. Хотя понятие «синтагма» используется при анализе систем в самом широком смысле слова, в данной работе оно в основном будет применяться для анализа систем научного знания. Поэтому необходимо отличать его от понятия «научная парадигма» (В.П.), применяющегося для исследования и описания подобных систем и получившего широкое распространение благодаря Томасу Куну.
В отличие от введенного Т. Куном понятия «парадигма», выделяющего любой инградиент изучаемой системы, лишь бы он оказывал стимулирующее влияние на развитие системы или ее отдельных подсистем и параметров, понятие «синтагма» требует последовательного выделения всех конституент и установления четких зависимостей между ними. Синтагма задает эти определения и зависимости с самого начала как методологическую основу дальнейшего их анализа и в силу этого «несет ответственность» за его результаты. В процессе обсуждения тех или иных проблем может появиться необходимость введения новых конституент и соответствующего синтагме расширения понятия системы...
А.И. Ракитов [8]. С. 58 – 59
ОСР-Б: ГЭк-11. Лакатос Имре (1922–1974) – английский математик, логик и философ науки... Критикуя неопозитивистскую концепцию науки, рассматривал последнюю как целостную развивающуюся систему. Основное достижение Лакатоса – исследование развития науки и разработка методологии научно-исследовательских программ. Он назвал свой подход историческим методом оценки конкурирующих методологических концепций... Согласно Лакатосу, научно-исследователь-ская программа, как совокупность определенных теорий, включает в себя: а) «жесткое ядро» – конвеционально принятые и потому неопровержимые допущения, сохраняющиеся во всех теориях данной программы; б) «защитный пояс», состоящий из вспомогательных гипотез и обеспечивающий сохранность «жесткого ядра» от опровержений (он может быть модифицирован, частично или полностью заменен при столкновении с контрпримерами); в) нормативные, методологические правила – регулятивы, предписывающие, какие пути наиболее перспективны для дальнейшего исследования («положительная эвристика»), а каких путей необходимо избегать («негативная эвристика»)...
[9]. С. 198 – 199
ОСР-Б: ГЭк-12. Деррида Жак (р.1930) – французский философ, один из самых характерных представителей постструктурализма. Преподавал в Сорбоне и в ряде европейских и американских университетов. Активно участвовал в создании «Группы исследователей в области философского образования» и Международного философского колледжа. Один из основоположников грамматологии, которая, по его мнению, представляет собой особую познавательную дисциплину, признанную изучать роль широко понимаемого «письма» в культуре, исследовать письмо в обобщенном смысле. Главное внимание Деррида уделяет анализу текста, выделению в нем опорных понятий и метафизических слоев, а также «слов-меток». Обосновал т.н. «деконструктивный» подход к анализу литературно-философских текстов, основанный на игре значений слов и терминов, совместимости принципиально несовместимого и т.д. Деконструкция – особая стратегия по отношению к тексту, включающая в себя одновременно и его деструкцию, и его реконструкцию. Главные понятия, вокруг которых строятся деконструктивные операции, – письмо и речь. Исходный пункт деконструкции – невозможность находиться вне текста. Всякая интерпретация и критика, допускающие внеположенность исследователя тексту, считается заведомо несостоятельной.
[9]. С. 188
ОСР-Р О: ГЭк-13. Зейгарник эффект – назван по имени открывшей его отеч. психолога-женщины Зейгарник Б.В. (1900–1988); суть этого явления в том, что человек лучше запоминает то или иное действие, когда оно остается как бы само по себе незавершенным – недорезультированным; эксплицируется в совр. психологии как модус эффективного запоминания информации от меры законченности самого действия; этот эффект можно дескриптировать – объяснить феноменами напряженности кои возникают в интродукции – начале каждого акта, но не получают колапсации–разрядки, если само действие не завершилось...
[10]. С. 180
ОСР-Б: ГЭк-14. Специфика системного знания
Среди многообразных аспектов проблемы системности важное место занимает вопрос о ее гносеологической специфике, о роли и месте системного знания среди других форм теоретического познания.
Системность обнаруживается во всех сферах и на любом уровне объективного мира. Поэтому и познание ее предполагает использование всего богатства средств методологии. При этом в системном исследовании «работают» как специфические системные гносеологические средства, которые наиболее адекватно выражают сущность и специфику системного знания, так и «классические» формы познания, в частности, такие «вечные» логические формы (единичное и общее, сущность и явление, часть и целое, внешнее и внутреннее, непосредственное и опосредованное и т.д.), которые так или иначе используются во всяком научном исследовании; при системном подходе, однако, они подчиняются задаче установления системной специфики объекта, включаются в особый контекст. Бесспорно, современное специализированное изучение системных объектов, фактов, оснований и отношений глубже и систематичнее рассматривает взаимоотношения, скажем, элемента и системы (части и целого), зависимости и автономии, взаимосвязи явлений внутри целого, базисной субординации и координации, иерархии оснований и структур и т.п. Нo между этими, так сказать, «классическими» и «неклассическими» формами есть несомненная преемственность. Единство обеих форм или «слоев» познания помогает нам глубже понять всеобщие и специфические черты системного знания, его место в теории и методологии, помогает осознать как его научную мощь, так и его ограниченность.
Специфичность системного знания можно анализировать в конкретно-научном и гносеологическом аспектах. В первом случае предметом анализа становятся некоторые природные или социальные системные объекты, их свойства и закономерности (такой анализ применительно к общественным системам осуществляется в последующих главах этой книги). Во втором случае исследуются сами понятийно-категориальные средства и методы познания.
В данной главе, посвященной именно этому аспекту проблемы, анализ направлен на выявление гносеологической специфики системного знания.
Существо этой сложной методологической проблемы легче раскрывается в том случае, если развитие познания представить как смену разнопорядковых внутренних установок познавательной деятельности, причем каждой установке соответствует как бы своя особая «фокусировка» или «кристаллизация» знаний вокруг определенного принципа.
Анализ показывает, что такая «фокусировка» отнюдь не произвольна, в ее основе лежат выработанные наукой и многовековой практикой человеческого мышления представления о типических объектах природы и общества. Простейший из них – отдельный предмет, явление; более сложный – целостная система (макро или микро); самый сложный – совокупная разнообъектная действительность. Этому разделению по типам объектов соответствуют к определенные типологические формы теоретического познания, так сказать, определенные гносеологические «призмы», задающие способ «видения» объекта.
Первая из них в фокус своего рассмотрения ставит отдельный предмет, взятый «сам по себе». Существо этой позиции можно кратко определить как «предметоцентризм».
Вторая форма познания своим фокусом имеет «вид», «род», составляющие систему явлений, а отдельное явление, предмет выступают при этом как структурная или функциональная часть целого, как его элемент, компонент.
Третий род объектов познания – сложная действительность, представленная множеством разнотипных объектов (систем). Соответственно моноцентрические установки предшествующих форм («предметоцентризм» и «системоцентризм») здесь неадекватны, на их место выдвигается новый принцип познания, согласно которому изучаемая реальность рассматривается как полицентрическое сверхсистемное единство (В.П.), как сложная (аддитивная или неаддитивная) совокупность явлений. Основным содержанием познания в рамках этой формы становятся, таким образом, уже не столько предметы или системы сами по себе, сколько их взаимодействия, баланс разнообразных сил, факторов, процессов, анализ действующих тенденций и т.п., то есть сложный синтез знаний о совокупности явлений, не имеющих единого общего основания (В.П.) или, точнее, единой и однопорядковой системы законов...
...Эти специфические установки, или «призмы», познания имеют, конечно, свою историю. Так, «предметоцентризм» на протяжении многих столетий был самым доступным людям (по тому уровню знаний о мире) способом освоения действительности. Системное знание как самостоятельное, развитое, возникает тогда, когда познаны основные законы истории и общества, раскрыты закономерности «видов» и «родов» явлений. Метасистемное знание (В.П.) получает всеобщее развитие только в XX в. Теоретическое познание к этому периоду достигает такого уровня развития, когда оно способно анализировать и синтезировать всю полисистемную и разнопорядково детерминированную картину мира...
В.П. Кузьмин [11]. с. 29 – 32