А. М. Казанцев и скусственный интеллект и неразумные
| Вид материала | Документы |
| Кто может, тот работает. Кто не может работать, тот учит, как надо работать. А кто не может учить, тот пишет методики |
- 1 Тема: Интеллект-шоу «Умники и умницы» Цель, 263.45kb.
- Эксклюзивные условия – эксклюзивный результат в киевском лицее «интеллект», 302.96kb.
- Казанцев Анатолий Константинович, доктор экономических наук, профессор кафедры операционного, 127.72kb.
- Казанцев Анатолий Константинович, доктор экономических наук, профессор кафедры операционного, 154.44kb.
- Лекция Понятие об интеллекте и интеллектуальных нарушениях. Интеллект, 1197.01kb.
- «Искусственный интеллект», 622.01kb.
- Программа развития эмоционального интеллекта «От качества чувств к качеству жизни», 54.32kb.
- Трехминутный семинар, 3146.69kb.
- Групповой интеллектуальный тест Аббревиатура названия теста штур означает Школьный, 145.95kb.
- Люди приспосабливаются к окружающему миру. Неразумные люди приспосабливают мир к себе., 5584.99kb.
Однако покупка фальшивых дипломов – это удел мелких жуликов. Для надёжного обеспечения уважительного к себе отношения истинные российские деловые люди должны покупать не дипломы, а оценки в них, давая “в лапу” лично преподавателю сумму соразмерно оценке, престижу вуза, профессии и особенностям берущего. На жаргоне ушлых преподавателей это называется “прогрессивным налогообложением” в счёт будущей прибыли, ради которой приобретаются фальшивые дипломы. Техника и масштабы приёма-передачи мзды совершенствуется по мере появления нового поколения преподавателей, в дипломах которых оценки купленные. Правда, сами преподаватели при этом вырождаются. Они становятся дипломированными, профессиональными взяточниками, полномочия которых позволяют беспроблемно продавать оценки следующему, подрастающему поколению своих коллег на кафедрах. Среди многих приёмов мздоимства особенно простым и достаточно безопасным считается нечаянно забывание на столе преподавателя учебника, в страницах которого находится сумма, достаточная для оправдания риска. Считается, что при таком исполнении никакой следователь или судья не докажет факт взятки.
Условия существования российских преподавателей поставили перед ними дилемму: уметь или иметь. Честные преподаватели, стремящиеся прививать студентам любовь к научным знаниям, к их профессии, способные увлекать их романтикой научного поиска, в России ещё не перевелись. Это их самоотверженным трудом очень не просто осуществляется воспроизводство научных знаний, без которого не возможен не только научно-технический прогресс страны, но даже её существование. Они определяют престиж и являют собой научно-методический потенциал высших учебных заведений. Лучшие из них – это лицо и достояние не только университетов, но и всей страны. Нужны чрезвычайные меры для возрождения этого потенциала до нормального уровня.
Студенты любят таких преподавателей, потому что те любят своих студентов как своих отроков, в которых видят столь желанное продолжение самих себя в научном творчестве. С лекций таких преподавателей студенты не сбегают, а, наоборот, на них бегут, боясь пропустить очень интересное познание новейших и перспективных научных данных от воистину уважаемых и полезных источников мудрости и опыта. Возникающее между студентами и их наставниками доверительное и поучительное информационное общение дуща в душу − это мощнейший фактор развития интеллекта будущих первооткрывателей важнейших знаний, проявляющийся в любви к профессии, в творческой устремлённости и результативности научных исследований.
Однако совсем не просто быть в России толковым преподавателем, потому что в массе своей они лишены возможности и стимулов своего профессионального совершенствования из-за их хронического неучастия в конкретной прикладной, хоздоговорной деятельности. Они пожизненно обречены быть схоластами, обучая студентов тому, чего сами не умеют делать толком и чему не могут научиться в принципе. Особенно это заметно на примере тех, кто готовит специалистов по КИТ. Предоставленные самим себе в произвольном выборе содержания читаемых ими спецкурсов, в своём профессиональном росте, замкнутые в кругу абстрактных представлений о своём назначении, отдельные из них неудержимо скатываются в своих лекциях до лишённых здравого смысла казусов, позорных даже для преподавателей в школах умственно отсталых детей. [2]
В отличие от американских и других зарубежных коллег, от них никто не требует, но им никто и не даёт возможности делать что-то практически ценное, подтверждающее их профессионализм. Соответственно, они сами не дают студентам возможности быть чем-то большим, чем буквоедами, схоластами, никак не способствуя их творческому росту и мышлению. Мне не один раз пришлось в этом убедиться, когда я предложил рассказать студентам в двухчасовой лекции в летней школе готовящихся к олимпиаде программистов о новейших, практически осуществлённых исключительно эффективных методах создания и применения высокоинтеллектуальных КИТ. Это предложение было решительно отвергнуто под тем предлогом, что будет нарушен чётко составленный график подготовки студентов к очередной олимпиаде.
Академические и университетские острословы классифицируют самих себя по таким категориям: “ Кто может, тот работает. Кто не может работать, тот учит, как надо работать. А кто не может учить, тот пишет методики”. Конечно, это − некоторое преувеличение реальности, однако обоснованно вызывающее тревогу за будущее всей российской сферы производства знаний.
Среди преподавателей российских вузов попадаются совсем неуместные здесь, но никак не заменимые безликие верхогляды, неспособные даже подготовить толковые учебные пособия и методики хотя бы своеобразным переписыванием каких-то других. Это позволило бы им хоть как-то освоить преподаваемый предмет и не выглядеть профанами перед студентами. Жалкое, например, впечатление производят лекции Б.Н. Пищика (числящегося завкафедрой компьютерных систем НГУ), которые с полным на то основанием можно называть образцами преподавательской пошлости. По-другому нельзя характеризовать его старания при переписывании на доску мелом правой рукой цитат из чьей-то монографии, находящейся в его левой руке. А ведь в его аудитории есть вся современная компьютерная техника визуализации учебного материала, но она ему неведома. На студентов при этом он не обращает никакого внимания. Они на него – тоже. Те единичные, что являлись на лекции Б.Н. Пищика, свободно и когда угодно покидали аудиторию. Некоторые так же вольно возвращались в неё, чтобы вслух поделиться какими-то впечатлениями или поиграть между собой во что-то (наверное, в крестики-нолики или в балду). И только один студент переписывал в тетрадь то, что Б.Н. Пищик не очень умело переписывал из учебника на доску. Все остальные студенты этого не делали, надо полагать, потому, что были достаточно грамотны и имели моральное право отвечать на экзамене на вопросы подобно Б.Н. Пищику, читая ему вслух тот же учебник.
Потенциал любого научного работника определяет не только множество освоенных им знаний, но и осознание актуальных проблем, которые предстоит решить. На мой вопрос Б.Н. Пищик ответил, что в его профессии проблем нет. Не странно ли, что насущные для всех системных программистов проблемы совсем не ведомы для завкафедрой компьютерных систем НГУ?
Сравнивая российские и авторитетные зарубежные университеты, можно заметить, что отличаются они прежде всего по ответу на вопрос, определяющий принципы выбора преподавателей: “звания либо знания”. В частности, в американских университетах нет фетиша таких возвеличивающих в России титулов, как кандидат, доктор, член-корреспондент, академик. Но зато там во много раз больше лауреатов нобелевских премий, и вообще имеющих заслуги за конкретные выдающиеся, практически ценные результаты. И ещё: в России преподают КИТ, как правило, не те, кто внёс существенный вклад в создание практически ценных информационных технологий, а те, кто вносит количественно достаточный, никем не читаемый вклад в книгохранилища научно-технических библиотек.
Известно, что одним из показателей научно-технического, экономического, военного потенциала высоко развитых стран является количество в них профессиональных программистов. Поэтому по решению конгресса США там ежегодно беспрепятственно получают виды на жительство двести тысяч иммигрантов, имеющих эту профессию. В Германии их ежегодный трансферт законодательно был определён в восемьдесят тысяч человек. Значительную часть интеллектуального пополнения высоко развитого Запада составляют выпускники университетов интеллектуально опустошаемой России.
Очень усердно и неплохо усиливают закордонный потенциал директор ИСИ СО РАН А.Г. Марчук и замдекана НГУ М.М. Лаврентьев. Западные фирмы не скрывают своей благодарности им за подготовку на выданье за рубеж (точнее говоря, разбазаривание) лучшего российского интеллектуального товара. Предпродажная подготовка делается со знаком качества в виде дипломов, призов участников и победителей международных олимпиад программистов. Правда, делается это только на самом начальном профессиональном уровне, который программисты называют на своём жаргоне “кодерами”. В таком качестве они вполне пригодны для кодирования или тестирования отдельных модулей сложных программ, архитектура которых определяется зарубежными идеологами системного программирования. В российских вузах студенты этому не учатся, даже по учебникам в переводе с английского.
Окружённые всесторонней заботой руководителей университетов перед их смотринами на международных олимпиадах программистов, немногие, отборные студенты в итоге совсем неплохо выглядят на пьедесталах почёта. Поэтому их охотно берут на работу зарубежные фирмы. Не грозит им безработица в филиалах западных компаний, колонизирующих Россию в погоне за дешевой высоко интеллектуальной рабочей силой. Создавая в большом количестве весьма прибыльные для Запада software, эти фирмы выгодно продают его по всему Миру, включая Россию.
Конечно, это почётно, когда российские студенты получают призовые места на олимпиадах за умение лучшим образом кодировать, используя зарубежные инструментальные системы программирования. Однако наличие таких наград – это ещё не доказательство высшего уровня университетского образования, получаемого выпускниками ВУЗов в части компьютерных методов организации и преобразования данных. Им было бы гораздо больше чести, если бы они получали в российских высших учебных заведениях действительно высшие знания и практические навыки по системному программированию из первых рук их создателей. Для этого ВУЗы должны быть способны обучать не только применению (что не хуже их делают средние учебные заведения), но и устройству, и созданию фундаментальных, широко используемых компьютерных программ. Но сегодня это не возможно, потому что сами преподаватели такой работе не обучены и в ней не участвуют.
Беда российских университетов в том, что в них нет и при современных условиях не может быть практикующих идеологов системного программирования. Увы, в России судьба этого наиважнейшего, высоко профессионального научного направления безнадёжно зависит от примкнувших к нему по касательной голословных в деле создания КИТ обладателей высоких научных титулов, как-то полученных за что-то другое. Не имея опыта создания общесистемных практически ценных компьютерных программ, они ограниченно и превратно понимают сущность идейного кризиса в среде создателей и пользователей КИТ. Всё, на что они способны − фетишизировать всё созданное за рубежом и прививать студентам всего лишь книжные (в переводе с английского) начальные знания по программированию.
Эти признаки деградации очевидны, в частности, на кафедре ВТ НГТУ, преподаватели которой абсолютно безразличны даже к абсурду, которому учат студентов их ближайшие коллеги. Потом такие студенты с примитивными знаниями, с неразвитой способностью критически мыслить, ещё не научившиеся самостоятельно работать и не видевшие положительных примеров того, как надо преподавать, становятся следующим поколением оторванных от реалий преподавателей вузов.
Высшее образование это − не только приобретение новейших, самых значительных, рафинированных знаний, но и развитие умения эти знания открывать, создавать. Оно должно быть активным в форме борьбы мнений, развивающем способности находить и устранять противоречия в своих и чужих суждениях. Для этого студенты должны приобретать не только знания, но и навыки, и не только применения, но и создания практически ценных КИТ.
Когда же, наконец, в российских ВУЗах станет нормой обязательная деятельность студенческих конструкторских бюро, научно-исследовательских лабораторий, в которых будущие инженеры и научные сотрудники будут приобретать в творческих муках не только знания, но и умение самостоятельного их применения и приумножения? И когда в роли их наставников не случайно и эпизодически, а на протяжении всего их обучения будут ведущие практикующие специалисты, обладающие опытом реальной прикладной деятельности?
Борьба мнений – это животворная специфика научного труда и любого успешного учебного процесса. Она практически заглушена в НГУ и НГТУ в специальностях КИТ. Никто здесь не учит студентов умению искать противоречия в идеях, рассуждениях, кажущихся абсурдными, безумными. А ведь это – необходимый тренинг способностей творчески мыслить и поиск, хотя и не всегда успешный, значительных, выдающихся открытий. Как признал великий Нильс Бор: “Теория должна быть достаточно безумной, чтобы быть ещё и верной”.
Увы, сегодня среди преподавателей вузов и учёных очень не хватает гениев − друзей парадоксов, способных давать пример профессионального поведения для ещё незрелой жаждущей знаний научной молодёжи. Величие первосоздателей СО АН становится особенно понятным при сравнении их с теми современными руководителями академических НИИ, которые шарахаются от всяких необычных идей, как чёрт от ладана, даже не пытаясь понять их перспективности и не замечая их реальности.
Чтобы объявленное президентом Д.А. Медведевым намерение поднять информационные технологии на мировой уровень стало осуществимым, необходимо прежде всего сделать высшую школу материально заинтересованной в качестве создаваемых новейших технологий и её выпускников. Во многом этому должно способствовать своевременное избавление учебных программ от морально устаревших теорий, порождённых впавшими в глубокую абстракцию академическими и университетскими квазиучёными. Это станет возможным, если профессиональное образование станет предметом всестороннего критического обсуждения и неразрывной частью народного хозяйства. Сегодня они только касаются в отдельных точках. Реально освоенные в производстве технологии, как правило, более совершенны, чем преподаваемые в ВУЗах. Особенно это различие заметно при сравнении с технологиями высоко развитых стран.
Специфика важнейших истинно научных достижений − их фундаментальность, аксиоматичность, необычность, означающая отсутствие аналогов, антагонистичность традиционным подходам. Всякий раз, когда появляется новое научное направление, его первыми экспертами, судьями становятся ранее состоявшиеся научные авторитеты, считающие себя успешными в достижении, аналогичных целей, но иными, прежними методами. Однако они только кажутся вообще компетентными, независимыми в своих суждениях и объективными в новом для них вопросе. Фактически уполномоченные быть судьями инноваций, они имеют ничем не оправданную возможность субъективно признавать или не признавать их преимущества перед собственными, морально устаревшими технологиями.
Но всегда ли у этих самозваных судей, принимающих или не принимающих очень важные решения, есть для этого необходимое уважительное отношение к чужим идеям, научная проницательность, обоснованность выводов и гражданская мужественность? Как правило, они, остерегаются первыми делать хоть какие-то оценки инноваций, либо исходят из устаревших догм, не углубляясь в суть судимого ими. Ведь продолжение получения ими пожизненных академических привилегий зависит не столько от обновления научных знаний, сколько от подтверждения незыблемости их собственных прежних, устаревающих позиций.
Из-за ограниченности, поверхностности своих профессиональных интересов и инерционности мышления современные идеологи КИТ укоренились в своих заблуждениях об ЕЯ настолько, что не видят собственной нелогичности: заявления о непригодности ЕЯ делать точные по смыслу сообщения они, однако, делают на ЕЯ. Они никак не могут взять себе в толк, что более чем полувековые безуспешные попытки придумать заветные непорочные выразительные средства для общения с компьютерами (более совершенные, чем ЕЯ) уже только одним своим бесчисленным количеством доказывают принципиальную недостижимость этой цели. Эти приверженцы неестественных знаковых систем никак не замечают, что в процессе своего совершенствования выразительные средства КИТ всё больше сближаются с ЕЯ. Не осознав роковым образом это очевидное и решающее направление их развития, они никак не могут понять, что идеальным пределом эволюции искусственно созданных знаковых систем общения с компьютерами являются основные выразительные средства, присущие всем национальным языкам
Невероятно упорные и близорукие в своих заблуждениях они не понимают и не позволяют понять это другим, что у всех языков есть общая основа, которая уже выделена, названа языком СОАН и фактически доказала своё полное превосходство над всеми искусственно созданными и возможными знаковыми системами. Отказываясь верить или хотя бы проверить этот очевидный факт, они дилетантски убеждают: ”Я этого не знаю и знать не хочу, однако уверяю всех, что это − очень плохо и вообще невозможно”.
А хорошей А.Г.Марчук признаёт весьма показательную своей поверхностностью, примитивностью и бесполезностью публикацию Б. Мейера, в редактируемом в редактируемом им сборнике научных трудов “Системная информатика” в № 8 за 2002 год. В ней в качестве значительного научного открытия (достойного публикации в академическом сборнике!) сообщается, что язык для информационного общения с КИТ должен быть и не большим, и не маленьким.
Выдумщики языков, ориентированных на компьютерное использование, обычно стараются добиться максимальной их выразительности, но у названного автора критерий качества языка – количество бумаги, затраченной на его описание. Исходя из собственного опыта, он считает непосильными для изучения языки, описания которых не укладывается в приемлемые для него 20 40 страниц. Выразительные возможности и факторы их определяющие для него не в счёт. Только по этой причине он отвергает С++, называя его слишком громоздким языком, который очень трудно изучать. И это притом, что этот алгоритмический язык (хотя и далёкий от идеала) используется подавляющим большинством программистов из числа их многих десятков миллионов во всём Мире. В той же статье, претенциозно названной “Принципы проектирования и эволюции языков”, указаны в качестве критериев ещё и другие столь же субъективные, неконструктивные, поверхностные их свойства. Они, если и уместны для обсуждения, то лишь на отвлечённых философских семинарах, участники которых не умеют и не обязаны делать что-то конкретное и полезное.
Всякие ложные научные позиции чреваты для их последователей неизбежным уходом в дебри рассуждений, противоречащих здравому смыслу и опыту, с утратой способности критически мыслить, сравнивать свои взгляды с антагонистическими аналогами и с потерей памяти на элементарные понятия. Такое, по-видимому, случилось с директором Российского НИИ искусственного интеллекта А.С. Нариньяни, который на почве ошибочного признания естественных языков неоднозначными перестал различать такие категории, как выразительные средства и изображаемые ими данные. С претензией на научное открытие он представил научной общественности в № 5 всё того же названного выше академического сборника придуманный им по недоразумению термин НЕ-факторы. Так он обозначил совокупность кое-каких понятий, начинающихся с частицы “не”, а именно: неоднозначность, нечёткость, неточность, недоопределённость.
Несколько НЕ-обновив терминологию языкознания, расширив этим виртуальное пространство своих уж очень вольных Не-умозаключений за счёт придуманных им НЕ-факторов, названный высокоштатный идеолог создания искусственного интеллекта посчитал это достаточным основанием для шокирующих утверждений. По придуманному им мнению:
“компоненты аппарата представления знаний отражают свойства «человеческой» модели мира, характеризующейся неполнотой, отсутствием точности, незамкнутостью, возможностью противоречий и т.д.”
Судя по этому и другим признаниям, Нариньяни (являющийся человеческой моделью мира и поэтому отличающийся неполнотой, отсутствием точности, незамкнутостью, возможностью противоречий и другими умственными пороками) не понимает толком ни сам себя, ни того, что он делает.
Всё это было бы смешно, когда бы не было так вредно для дела создания искусственного интеллекта, за что Нариньяни, являясь директором Российского НИИ искусственного интеллекта, получает свою госбюджетную зарплату. Но разве это не забавно, что, по его мнению искусственный интеллект создаётся теми естественными Не-интеллектами, которые по состоянию умственного здоровья вообще не пригодны к такой деятельности (поскольку отличаются неполнотой, отсутствием точности, незамкнутостью, возможностью противоречий и др.)
Выдумки А.С. Нариньяни о пороках естественных интеллектов следовало бы включить в сборник особенно характерных и вредных научных казусов, уводящих в идейные тупики реализацию полноценного искусственного интеллекта. И всё это из-за того, что их выдумщик (человек интеллектуально абсолютно здравый – за это я ручаюсь) упорно признаёт естественные языки порочными, хотя в действительности порочны его суждения о них.
Наверное, жажда научных открытий, не контролируемая самокритикой, а также своеобразное понимание необходимости демонстрировать свою хоть какую-то продуктивность (как официального лидера работ по искусственному интеллекту) и неискоренимая из его сознания никакими доказательствами мысль о неоднозначности ЕЯ стали причиной глубочайшего научного заблуждения. Проявилось оно, в частности, в том, что Нариньяни стал в пику всем утверждать, что любые данные и умозаключения не заслуживают доверия и должны признаваться неоднозначными(?!). Кроме его собственных, конечно. А коли так, то необходимой становится придуманная им теория, которая запутывает рассуждения настолько, что отпадает возможность и желание их распутывать.
Не утруждая себя доказательными рассуждениями, он в качестве характерного примера придуманного им НЕ-фактора приводит недоопределённую (как он называет) показанную ниже систему из трёх уравнений
x + y = 12; (1) 2 x = y; (2) 0 ≤ x, y ≤ 100; (3)
Ей более подходит название переопределённая, поскольку количество в ней уравнений почему-то больше чем число неизвестных данных. Неравенство (3) здесь так же лишне, как не нужно в телеге пятое колесо или третья оглобля. Но дело, конечно, не в названии, а в сомнительной целесообразности алгоритма UniCalc., предложенного им для решения таких систем уравнений. Про этот алгоритм не скажешь, что он лучше, чем известные ещё со школьной скамьи простые подстановки по методу Гаусса:
x + 2 x = 12; 3 x = 12; x =4; y =2 4 =8;
UniCalc − это тот же метод Гаусса, но ухудшенный лишними действиями над лишними данными. Изобретатель алгоритма UniCalc сначала, без всякого объяснения игнорирует неравенство (3), когда определяет множество придуманных им функций интерпретации. Однако потом он многократно и заумно всё-таки его использует в ходе 18(!) подстановок. Увеличив сложность метода в 18 раз, он ещё утверждает, что “Основная сфера применения UniCalc − решение систем алгебраических уравнений и неравенств практически любой сложности”.
И уж совсем как блеф воспринимается намёк на принадлежность UniCalc к искусственному интеллекту. Увы, стало нормой почти для всех деятелей искусственного интеллекта (ИсИн) делать, что попало и как попало, но настолько замысловато, чтобы было трудно понять, что это – совсем не ИсИн.
А ведь Нариньяни, не менее чем все другие деятели искусственного интеллекта, должен знать, что истинный интеллект – это не только и не столько способность осуществлять заданные ему алгоритмы (технологии) решения задач, сколько самостоятельная и безграничная способность их создавать. Для этого интеллект исходит лишь из целей решения, заданных кратчайшим образом, т.е. всего лишь их начальными и конечными данными.
Под это определение даже близко не подпадает ни один из примеров применения НЕ-технологии, предложенной директором Российского НИИ искусственного интеллекта А.С. Нариньяни. В лучшем случае это − всего лишь обычные, созданные программистами компьютерные программы (исполняющие алгоритмы, но не способные их создавать), решающие задачи, обусловленные диапазонами начальных значений. Но и это – никакая не новость для тех, кто знает особенности, например, линейного программирования и другие методы вычислительной математики.