43580 (Интеллектуальные и экспертные системы), страница 3
Описание файла
Документ из архива "Интеллектуальные и экспертные системы", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "информатика" из , которые можно найти в файловом архиве . Не смотря на прямую связь этого архива с , его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "рефераты, доклады и презентации", в предмете "информатика" в общих файлах.
Онлайн просмотр документа "43580"
Текст 3 страницы из документа "43580"
то она может быть в принципе искусственно
воспроизведена.
Человек, кроме того есть не только природное существо, его основные характеристики - продукт социального, а не чисто биологического развития. Это
означает, что мышление человека не может развиваться в
изоляции, для этого необходимо, чтобы человек был
включен в общество.
Во-первых, для возникновения мышления необходимо наличие языка, что возможно лишь в обществе. Во-вторых, с кибернетической точки зрения "разумность" машины определяется количеством перерабатываемой информации, поэтому даже мощная система, попавшая в
информационно-бедную среду, не может стать достаточно
"разумной". Яркий пример - дети, выросшие вне общества,
например в лесу. Для человека необходимым условием его
развития было функционирование в обществе, т.к. общество
по своим информационным параметрам является чрезвычайно
богатой средой.
Все это дает возможность понять, что тезис об общественной природе мышления никак не противоречит
тезису о искусственном интеллекте. Кибернетическая
система, имеющая достаточную мощность, для полного
использования своих возможностей должна быть помещена в
информационно-богатую среду, образовав вместе с
создателями некий симбиоз, называемый "интегральным
интеллектом".[3]
Принцип невозможности кибернетического интеллекта жестко привязывает определенный род функционирования к
строго определенному субстрату (мозгу). Это ставит
философскую проблему соотношения функции и субстрата.
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.[4]
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 строго определенным 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".[5] 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.
Диалектика-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.
5.
В наши дни, идущие под знаком ускорения научно-технического прогресса, автоматизация
интеллектуальной деятельности становится насущной
проблемой.
Согласно положению советского специалиста по кибернетике И.А.Полетаева мы вступаем в эпоху
"пересечения кривых". Экстраполируя на 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.
6.
Принято различать три основные пути 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
производительности. Процессоры как бы "теряются",
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.[6]
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
человеческого интеллекта моделированием процесса его
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 можно выделить
три фазы в исследованиях. Первая фаза - создания
устройств, выполняющих большое число логических
операций с высоким быстродействием.
Вторая фаза включает разработку
проблемно-ориентированных языков для использованного на
оборудовании, созданном в первой фазе. Третья фаза
наиболее выражена в эволюционном моделировании. В ходе
развития этой фазы отпадает необходимость в точной
формулировке постановки задачи, т.е. задачу можно
сформулировать в терминах цели и допустимых затрат, а
метод решения будет найден самостоятельно по этим двум
параметрам.
7.
Работы по искусственному интеллекту во многом тесно связаны с философской проблемой кибернетического моделирования. Эти работы часто связывают с построением точной копии человеческого мозга. Однако такой подход можно назвать "некибернетическим". Каковы же черты кибернетического метода мышления, какие вопросы вносит
кибернетика в человеческое познание? В своей "Истории
западной философии" Б.Рассел ставит вопрос о факторах,
позволивших европейцам создать тип культуры, в котором