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 кибернетики почти не имитируют сложную

иерархическую структуру образа, что не позволяет им перестраивать

проблемные ситуации, комбинировать локальные части сетей знаний в блоки,

перестраивать эти блоки и т. д.

Не является совершенным и взаимодействие вновь поступающей информации

с совокупным знанием, фиксированным в системах. В семантических сетях и

фреймах пока недостаточно используются методы, благодаря которым интеллект

человека легко пополняется новой информацией, находит нужные данные,

перестраивает свою систему знаний и т. д.

5. Еще в меньшей мере современные системы кибернетики способны

активно воздействовать на внешнюю среду, без чего не может; осуществляться

самообучение и вообще совершенствование “интеллектуальной” деятельности1.

Таким образом, хотя определенные шаги к воплощению гносеологических

характеристик мышления в современных системах кибернетики сделаны, но в

целом эти системы еще далеко не владеют комплексом гносеологических орудий,

которыми располагает человек и которые необходимы для выполнения

совокупности функций абстрактного мышления. Чем больше характеристики

систем искусственного интеллекта будут приближены к гносеологическим

характеристикам мышления человека, тем ближе будет их “интеллект” к

интеллекту человека, точнее, тем выше будет их способность к комбинированию

знаковых конструкций, воспринимаемых и интерпретируемых человеком в

качестве решения задач и вообще воплощения мыслей.

В связи с этим возникает сложный вопрос. При анализе познавательного

процесса гносеология абстрагируется от психофизиологических механизмов,

посредством которых реализуется этот процесс. Но из этого не следует, что

для построения систем кибернетики эти механизмы не имеют значения. Вообще

говоря, не исключено, что механизмы, необходимые для воплощения

неотъемлемых характеристик интеллектуальной системы, не могут быть

реализованы в цифровых машинах или даже в любой технической системе,

включающей в себя только компоненты неорганической природы. Иначе говоря, в

принципе не исключено, что хотя мы можем познать все гносеологические

закономерности, обеспечивающие выполнение человеком его познавательной

функции, но их совокупность реализуема лишь в системе, субстратно -

тождественной человеку.

Такой взгляд обосновывается X. Дрейфусом2“Телесная организация

человека, - пишет он, - позволяет ему выполнять... функции, для которых нет

машинных программ - таковые не только еще не созданы, но даже не существуют

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10