Философский анализ тенденций современного научного знания делает мало

вероятным (но не исключает) вывод о жесткой привязанности мышления к

мозгу. Именно из-за этого "крайний пессимист" отрицает возможность наличия

интеллекта 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, 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. 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 строгоопределенным

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. 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.

Диалектико-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 пути исследования

этих характеристик. Кибернетика достигает на этом пути некоторых

результатов.

4. ПУТИ МОДЕЛИРОВАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТА И МЫШЛЕНИЯ

В наши дни, идущие под знаком ускорения научно-технического

прогресса, автоматизация интеллектуальной деятельности становится

насущной проблемой.

Согласно положению специалиста по кибернетике И.А.Полетаева мы

вступаем в эпоху "пересечения кривых". Экстраполируя на

обозримое будущее современные тенденции развития общества можно прийти 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.

Cтремительное 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 предсказывать

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 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.

Принято различать три основных варианта 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 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.

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 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

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5