Налимов В.В. - Теория эксперимента, страница 6

В биологической эвол!оции:>тот генератор физич!ски реализуется, скажем, в види,шит»ого излучения> действу!ощего на гоны н ш,е>ыи;>кипи> и мутации. В модель нужно, конечно, вкляочить ещ! и б.>иь обучении, отсоива!ощий неблагоприятные идеи. Иитиросно замечание Квстлера о том, что пришелец г дру! >и! илииеты пе смог бы отличить систему, построеппу>о топим иб1ю>и>м, от системы, наделенной «свободной ии.и»в. 1!и >горевы Геделя следует, во всяком случае, ити ии)и рииц>ишио развивающуюся спетому нужно освободи».

г:» > нного детерминизма и онв должна нм!ть ииии» и>юиия !) Подробноеив>юливдвступпи! дока:иииим-и»и ! и» ! >жив! покяо найти в кинге Лрбибв >12), где ияв тиир> ии и и и>. » > и >ии обсуждения вопроса о вовможвостях чело>и ки и .'>Пи. свободы. Гшюрвтор случ,>я является той модель>о, которая ипнсываот такое !вободное поведение системы. Модель с >енератором случая имеет хоти бы одно бесспорное преимущество — она дает нам в руки оператор, поводенио которого можно изучать п которым можно действовать прп создании ис!!усе!венного интеллекта.

Концепция генератора случая является операционной, в отлично от концепции особого жизненного начала илн концепции сверхлогического мышления, которые обрекают исследователя на роль пассивного наблюдателя. Здесь дело не сводится к простой замене слов. По-вид!!мому, в модели информационно развива!ощейся системы, как и при эвриств!еском программировании, весьма супяественную роль должна играть какзя-то неизвестная еще нам система ограничений, налагаемых на генератор случая илн на правила отоора гонерированной идеи до ее проверки. Б ьггь может, систомой таких ограничений и опроделяется гениальность отдельных людой? Во всяком случае, ясно, что, создавая искусственный интеллект, нужно ввести туда геноратор случая и систему отбора, нначо нвм придется иметь дело с уже совсем скучным интеллектом, построенным по принципу ветвящегося логического дерева с четко прогпозируемь!и поведением.

Проблема создания искусственного интеллекта — это вполне реальная задача, возннкаклцвя в различных областях деятельности человека и прождо всего в информационной службе. В частности, в облисти математической статистики сойчас нуя>но думать о создании ннтоллектульной машины — машнны-консультанта, работаяощой в режиме диалога. Сейчас специалисты по мвтемзтичоской статистике слишком много вромепи тратя! па оказание консультаций.

Эта рабо!а носит как рутинный, так и творческий характер. Удастся лп полностью поредать ее машино- консультанту? Во всяком случае, работая над созданием такой л!ашяны, можно будет лучше понять как логические основы математической статистики, так и механизм мышления исследователя. Генератор случая н блок обучения придают системе способность и адаптации. Снстома приобротаот возмо>квость нетривиально приспосабливаться к изменя!ощнмся условиям. В биологии уже давно долались попытки 2>! Нзучкнив плохо ОРРАниг<ог<Анных сисгкм <Гл.

! л э! 27 модвл! Вм>>< то зАконА провеет>л границу между <кквой и н<скпзой природой. Псйчас ясно, что поп онкуршгтносп особ п ьпш Ока вы за кшсп > ипп тевы, пытвющиосп проводить такоо раз< раничоние на основании особых свойств вещества. По-видимому, различие между живой и неживой природоп надо искать в Особенностях организации ипформапконной системы, В живой систомо она построена так, что одпои из основных ее особенностей нвляется способное>ь к адаптации. Так же организованы жизнеспособные систомы, созданные человоком: наука и общоство. В поживой природе — прп росте кристалла или развитии плазхп>, но проке..одит нетривиальных адаптационных процоссов, т. о. система но обогащается информационно в процессе своего эво>поционного развития. Мшкет быть, в способности к адаптации больше, чем в чем-нпбудь другом, проявляется грань пожду живой и неживой природои, Построенная таким образом логичьская модель информационно развива>ощейся системы оправдано хо>м> бы тем, что она задает то направление, в котором питерсон<> вести исследование в блин<айшом будущом.

Из обсуждения приведенкой вы>пе модели следуот ы рпд других вьиодов. Рассмотрим здесь два из них. 1. Поведепио системы с генератором случая пепрогнозирушмо. Нельзя прогнозировать эволюционное развитие биологической систомы, открытий в науке, поведение мыслнщего автомата (ос»и он будет создан). Невозможность прогнозировании в науко мы уже ранее обосновывали, исходл из других соображений ') !71. 2, Мы уже упоминали о том, что остествепный полиморфный язык мощпсс любого строго формал>лзовапного искусственного языка. Полиморфность языка п<шго') Тем ко мопсе уч<пыо постоннпо пыта>отсп прогпоэпросвж„ Какая-то часть этих прогнозов ппогдс даже оправдывает<.п. Ндш>ко прогпостпческпм выскаэысаппям польск прппксвть статус поуэкых выскаеываппй — окп в момент своего появлевпп прпппоп<яльпо певерпфпцпруемы, даже в вероятностном смысле повью< ьп< пить степень пх достоверности.

Хотя, копочпо, вссгдв можпо <о,пасть пекоторые тевдопцш> в рвэвптпп >ого пэп друго<о пь,о о оп:, сстраполпруп кокоторые кривые роста, моэ по )<ош еж< о >,«,о «р><пых эпэчовпй и, следоевтслько, таким об>ж шп по>шэ<г<., э< ч >.ОО«м Но< та кэк-то должш< >с>ч< пптьгэ и т.,!.

лягт преодолевать г >дедовскую трудность в мышлении и п>ггеллоктуальном общении .>модой. Может ли, например, достаточно долго развиваться каъая-нибудь научная система, если приверженцы ее всегда совершенно формально опираются только на Г>уква>>ьные высказывания своих основателей? Если и может, то только в силу полимофности языка: этим высказываниям придается все новый и новый смысл. Разговаривая на естественном, полиморфном, кзь>ке ученый может пользоваться строгой дедуктивной логикой, оставаясь в то жг времн не вполне логичным.

Нелогичность, нужная для проодоления геделевской трудности мышления, оказывается завуалированной полиморфностью языка,— это по вызывает раздражения. Вместе с тем, за полип<>рфиэм приходится нередко дорого расплачиваться— часто бесконечно долгие споры вознивашт только из-за того, что одним и том же словам упорно приписывается разный смысл. Впрочем, быть может, в розультате таких споров и возника>от новые идеи. Если соблюдать крайню>о осторожность и принять гипотезу о непоннтом мехпннзме гверхлогичоского мьппления '), то это все равно не снимет геделевской трудности; возможно, что разные ученью находятся на разных уровнях порархии мышлопия, по коммуникация мек<ду ними всегда водется на одном— строго логическом уровне (подробнее см.

11081). В настошцей книге мы не будем ничего говорить о критериях, проводящих грань между детерминированныв»л и случайными явлениями — это слиплком сложный и до спх пор не репшнпый вопрос. Мы не будом также пытатьси осмыслить философскую природу случаи. Для нас важно ') Если, скал<ем, р<"и вдет о мьопленпп человека, то можно допустпть сушоствоввнпо невой порархпп его форм. На ппжней ступени этол перархкк стост образное мьпклеппе, далее слодует логическое мьппленпе к т.

д. Не стоит лп вышо логического мышления другов, соворшевко ке покптая пвмп форма теор в око> о — сверх- логического — мышленпя, которое сы пытасмсн оппсаш вероптпостпоп моделью с г< первто рос «уча п тол<.ко и силу пвппто кгпоппчэкпя реально сувтествувмп< го механпзмвз НВ излчкиив плохо ошаппшваяиы' ~ и чз и игь ~ другое — показать, как аероятностпьш иоя~ик лись ив применить к описашпо сложных, плохо оргаиизоизииих систем, где строго Лето1млллнллрованпое описание гт1лиозллтся невозможным. Ниже (сзл. стр. 70) будет рассмотршш ироцодура рандомизации, иозяолшощая искусствопи ~ создавать ситуацило случайности при изучении сложиыт систем. Во всяком случае, читателя не должно смущать то обстоятельство, что вероятностные методы можно применять и йля описания поведения систем.

которое на самом деле имеет нетермилплрованиый характер. Вориятпостпые модели в некоторых случаях просто отражают недостаточность наших знаний. ГЛА11А Н МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ КО11ЦЕП11ИИ МАТЕМАТИх1ЕСКОИ СТАТИСТИКИ В этой главе мы хотллал пзгь некоторое предславлокие о тех совсем новых общеметодологических концепциях, которые нносла математическая статистика лл теорию эксперимента.