|
Воспользуйтесь формой поиска по сайту, чтобы найти реферат, курсовую или дипломную работу по вашей теме.
Интеллектуальные и экспертные системыПрограммирование
Вестествознании первой половины нашего века ведущимнаправлением была физика. Начиная с 50-х годов, нарядус физикой, химией и биологиейвсе возрастающее значение и влияние на развитие наукии всего уклада нашей жизни начала оказыватькибернетика. Кибернетика становитсяважнейшим факторомнаучно-технической революции на высших этапах ее развития. Кибернетика возникла на стыкемногихобластей знания математики, логики, семиотики, биологии и социологии. Обобщающийхарактер кибернетических идей и методов сближает науку обуправлении, каковойявляется кибернетика, с философией. Задача обоснования исходных понятий кибернетики, особенно таких, как информация, управление, обратная связь идр. требуют выхода в более широкую, философскую областьзнаний, где рассматриваются атрибуты материи общие свойства движения, закономерностипознания. Сама кибернетика как наука об управлении многое дает современному философскомумышлению. Она позволяет болееглубоко раскрыть механизм самоорганизации материи, обогащает содержаниекатегории связей, причинности, позволяетболеедетально изучить диалектику необходимости и случайности, возможности и действительности. Открываются путидля разработки «кибернетической» гносеологии, которая не подменяет диалектический материализмтеорией познания, но позволяет уточнить, детализировать и углубить в свете науки об управлении рядсущественно важных проблем. Возникнув в результате развития и взаимного стимулирования ряда, в недалеком прошлом слабо связанныхмежду собой, дисциплин технического, биологического и социального профиля кибернетика проникла во многие сферы жизни. Столь необычная «биография» кибернетики объясняется целым рядом причин, среди которых надо выделитьдве. Во-первых, кибернетика имеетнеобычайный, синтетический характер. В связи с этим досих пор существуют различия в трактовке некоторых ее проблем и понятий. Во-вторых, основополагающие идеикибернетики пришли в нашу страну с Запада, где они с самого начала оказались под влияниемидеализма и метафизики, а иногда и идеологии. То же самое, или почти то же самое происходило и у нас. Таким образом становится очевидной необходимость разработки философских основ кибернетики, освещение ее основных положений с позиции философского познания. Осмысление кибернетических понятий с позиции философии будет способствовать более успешному осуществлению теоретических и практических работ в этой области, создаст лучшие условия для эффективной работы и научного поиска в этой области познания. Кибернетика как перспективная областьнаучного познания привлекает к себе все большеевнимание философов. Положения ивыводы кибернетики включаются в их области знания, которые в значительной степени определяют развитие современной теории познания. Как справедливо отмечают отечественные исследователи, кибернетика, достижения которой имеет громадное значение для исследования познавательного процесса, по своей сущности и содержанию должна входить в теорию познания. Исследование методологического и гносеологического аспектов кибернетики способствуетрешению многих философскихпроблем. В их числе-проблемы диалектического понимания простого и сложного, количества и качества, необходимости и случайности, возможностиидействительности, прерывности и непрерывности, части и целого. Для развития самих математики и кибернетики важноезначение имеет применение к материалуэтих наук ряда фундаментальных философскихпринципови понятий, применение, обязательно учитывающееспецифику соответствующих областей научного знания. Среди этих принципов и понятий следует особо выделить положение отражения, принцип материального единства мира конкретного и абстрактного, количества и качества, нормального и содержательногоподходак познанию и др. Философская мысль уже много сделала в анализе аспектов и теоретико-познавательной роли кибернетики. Было показано, сколь многообещающим в философском плане является рассмотрение в свете кибернетики таких вопросов и понятий, как природа информации, цель и целенаправленность, соотношение детерминизма и теологии, соотношение дискретного и непрерывного, детерминистского и вероятностного подхода к науке. Нужно сказать и обольшомзначении кибернетики для построения научной картины мира. Собственно предмет кибернетика - процессы, протекающие всистемах управления, общие закономерности таких процессов. 2. Явления, которыеотображаютсяв таких фундаментальных понятиях кибернетики, как информация и управление, имеют место ворганической природе и общественной жизни. Таким образом, кибернетику можно определить какнауку об управлении и связис живой природой в обществе и технике. Один из важнейшихвопросов, вокруг которого идут философские дискуссии - это вопрос отом, что такое информация, какова ее природа? Для характеристики природы информационных процессов необходимо кратко рассмотреть естественную основу всякой информации, а таковой естественной основой информацииявляется присущее материи объективное свойство отражения. Положение о неразрывной связи информации и отражения стало одним изважнейших визучении информации и информационных процессов и признается абсолютным большинствомотечественных философов. Информация в живой природе в отличие от неживой играетактивную роль, так как участвует в управлении всеми жизненными процессами. Материалистическаятеорияотражения видит решение новых проблем науки и, в частности, такой кардинальной проблемы естествознания как переход от неорганической материик органической, в использованииметодологической основы диалектическогоматериализма. Проблема заключается втом, что существует материя, способная ощущать, и материя, созданная из тех же атомови в тоже время не обладающая этой способностью. Вопрос, таким образом поставлен вполне конкретнои, тем самым, толкает проблему к решению. Кибернетикавплотную занялась исследованием механизмов саморегуляции и самоуправления. Вместе с тем, оставаясь методически ограниченными, эти достижения оставили открытыми ряд проблемк рассмотрению которых привела внутренняя ломка кибернетики. Сознание является не столько продуктомразвития природы, сколько продуктом общественной жизни человека, общественного труда предыдущих поколений людей. Оно является существенной частью деятельности человека, посредством которой создается человеческая природа и не может быть принята вне этой природы. Если в машинах и вообщев неорганической природе отражение есть пассивный, мертвый физико-химический, механический акт без обобщения и проникновения в сущность обобщаемого явления, то отражениев форме сознания есть, то мнению Ф. Энгельса «познание высокоорганизованной материей самой себя, проникновение в сущность, закон развития природы, предметов и явлений объективного мира». Вмашинеже отражение не осознанно, так как оно осуществляется без образования идеальных образов и понятий, а происходит в видеэлектрических импульсов, сигналов и т. п. Поскольку машина не мыслит, эта не есть та форма отражения, которая имеет место впроцессе познания человеком окружающего мира. Закономерности процесса отражения в машине определяются, прежде всего, закономерностями отражения действительности всознании человека, так как машину создает человек в целях более точногоотражения действительности, и не машина сама по себе отражает действительность, а человек отражает ее с помощью машины. Поэтому отражениедействительности машиной являетсясоставным элементомотражения действительности человеком. Появление кибернетических устройств приводит квозникновению не новой формы отражения, а нового звена, опосредующего отражение природычеловеком. Общность мышления со способностьюотражения служит объективной основой моделирования процессов мышления. Мышление связано с созданием, передачей и преобразованием информации, а этипроцессы могут происходить не только в мозгу, а и в других системах, например ЭВМ. Кибернетика, устанавливая родство между отражением, ощущением и даже мышлением, делает определенный шаг вперед в решении поставленной проблемы. Это родство между мышлением и другими свойствами материи вытекает из двух фундаментальных принципов материалистической диалектикипринципа материального единствамира и принципаразвития. Однако нельзяни абсолютизировать ни отрицать этородство. Мышление - человеческие качество и отличается от кибернетического. Несмотря на качественное различиемашины и мозга в их функциях есть общиезакономерности (в области связи, управления и контроля), которые и изучает кибернетика. Но эта аналогия между деятельностьюавтоматической и нервной системы, дажев планепереработки информации, относительно условна и ее нельзя абсолютизировать. И в этой связи следуетотметить, что для некоторых исследований по кибернетике, особенно тех, которые выполнены вначальный период ееразвития, были характерны механистические и метафизические тенденции, хотя по внешнему виду они проявлялись, казалось, диаметрально противоположно. Имело место непринятие во внимание качественных различиймежду неживой материей и мыслящим мозгом, стиралась всякая грань между познающим субъектом и объектомматериального мира. Коль скоро современные ЭВМ универсальны испособны выполнять целый ряд логических функций, то утверждалось, что нет никаких оснований не признавать эту деятельность интеллектуальной. Допускалосьсоздание искусственного интеллекта или машины, которая будет «умнее» своего создателя. Былипоставлены другие вопросы, связанные с возможностью такой машины. Сможет ли машина полностью, во всех отношениях заменить человека? Существуют ли вообщекакиели пределы развития кибернетических устройств?Конечно эти вопросы неутратили актуальность. Было бы преждевременно списывать их в архив нестрого поставленных вопросов, ибо через них проходит линия конфликта междуразличными философскими школами, материализмом и идеализмом, по поводу основного вопроса философии. Иначе говоря, речь идет об одном изаспектов современной исторической формы основного вопроса: о сущности человеческого сознания иего отношения к функционированию кибернетических устройств. В настоящее времяпроисходит обсуждение вопроса о перспективах развития кибернетических машин и их взаимоотношенийс человеческим разумом. Чтобы создать машину, функционирующую как мозг, необходимо создать вещество, обладающее свойствами или подобное высокоорганизованной белковойматерии, каковое образует мозг. Действительно, такая машина будет функционировать»как мозг», но именно функционировать, а не мыслить. Чтобы мыслить материя должна существовать не тольков экономической, но и в социальнойформе. А заменанеорганического содержимого органическим этого не дает, болеетого, врезультате подобной замена будет утрачено одно из основныхпреимуществ электронной машины быстродействие. Рассматривая возможностьсоздания искусственным путем, на основе моделирования, мыслящегосущества необходимо остановиться на двух аспектах этой проблемы. Во-первых, кибернетикамоделирует не все функции мозга, а только те, которые связаны сполучением, обработкой и выдачей информации, т. е. функции, которые поддаются логической обработке. Все же другие, бесконечно разнообразные функции человеческого мозга остаются вне поля зрения кибернетики. Во-вторых, с точки зрения теории моделирования вообщене имеет смысла говорить о полном тождестве модели и оригинала. Отождествление человеческого и «машинного» разума происходит тогда, когда субъект мышления подменяется какой-либо материальной системой, способной отражать. Единственным же субъектом мышления являетсячеловек, вооруженный всеми средствами, которыми он располагает на данном уровне своего развития. В эти средства входят и кибернетические машины, вкоторых материализованы результаты человеческого труда. И, как всякое орудие производства, кибернетика продолжает и усиливает возможности человеческогомозга. Человек будет передавать машине лишь некоторые функции, выполняемые им в процессе мышления. Само мышление какдуховное производство, создание научныхпонятий, теорий, идей, в которых отражаются закономерности объективного мира, останется за человеком. Досих пор диалектико-материалистиеское понимание мышления опиралось главным образом на обобщенные данные психологии, физиологии и языкознания. Данные кибернетики позволяют поставить вопрос о более конкретном понимании мышления. Кибернетика не ставит целью «замену» человека или «подмену» его мышления. Оно лишь дает новые аргументы в пользу диалектическо-материалистического представление о машине - помощнице человека. Кибернетика приводит к материалистическомувыводу о том, что при решении вопроса о принципиальных иреальных вопросах машинного моделирования процессовмышления следует, прежде всего, учитывать социальную обусловленность мышления, сознания, психической жизни человека. Моделированиекак методисследования характеризуется опосредованнымпрактическимили теоретическим исследованием объекта. При этом изучается не объект а вспомогательная искусственнаяили естественная система, находящаяся в объективном соответствии с исследуемым объектом, способнаязамещать его в определенномотношении идающаяпри ее исследовании информациюо самоммоделируемом объекте. С гносеологической точки зрения суть моделирования заключается в опосредованном познании интересующего нас объекта, т. е. по модели мы судим о некоторых свойствах оригинала. Спомощью моделированияпознаются новые явленияна основе уже изученных. Кибернетический подход означает моделированиепроцессовинтеллектуальной деятельности человекас одной определенной стороны, а именно- на уровне элементарных процессов переработки информации. 3. Природа мышления, загадкасознания, тайна разума, все это, безусловно, одна из наиболее волнующихчеловека проблем. Популярность кибернетики, неослабевающий интереск ней со стороны самых широких кругов во многом объясняется именно ее тесной связью с этой»вечной» проблемой. С того самого момента, как человек стал задумываться над проблемой мышления, в подходе к ней существуют два основных диаметрально противоположных направления: материализм и идеализм. Идеализм исходит из признания мышлениянекой особой сущностью, в корне отличной от материи, от всего того, с чем мы имеем дело во внешнем мире. Материализм, напротив, утверждает, что «. тот вещественный, чувственно воспринимаемый нами мир, ккоторому принадлежим мы сами, есть единственный действительный мир и наше сознание имышление, как бы ни казалось оно сверхчувствительным, являются продуктом вещественного, телесного органамозга»[1]. Этот основной тезис материализма в трактовке мышления получает состороныкибернетики новое (и в определенном смысле решающее) доказательство. Суть дела заключается вследующем. Естествознание с момента своего возникновения доставляло непрерывно возрастающую аргументацию в пользу материалистической концепции мышления. Данные физиологии, эволюционной биологии, психологии с самых разнообразных сторон обосновывали тезис материализма. Но все эти данные имеют дело с одним объектом - мозгом, с присущей ему способностью мышления, что уже естьв готовом, данным природой виде. Здесь всегда остается»лазейка» дляидеалистического сомнения в тезисе о том, что мозг - орган мышления. Снаибольшей четкостью эту точкузрения попытался обосновать американский психолог и философ-прагматист У. Джемсв конце прошлого века. Джемсне оспаривает ни одногоутверждения физиологии, устанавливающему связь между процессами, которые мысубъективно осознаем как мышление, и материальными процессами, происходящими при этом вмозгу. Но (и в этом смысл аргументов Джемса) с логической точки зренияэта связь не означаетто, что мозг есть орган мысли; любые данные физиологии доказывают лишьналичиесоответствия и не болеетого. Высшим судьей научных концепций всегда вконечном счете является практика. «Если мы можем доказать правильность нашего пониманияданногоявления природы тем, что самиего производим, вызываем его из его условий, заставляем егок томуже служить нашим целям, то кантовскойнеуловимой «вещи в себе»приходит конец». [2] Этот аргумент искусственного воспроизведения отсутствовал в традиционной философии и кибернетика дает его независимо от исхода споров о возможности созданияискусственного интеллекта, сравнимого с человеческим. На основе уже достигнутого можно утверждать, что целыйряд функциймышления, ранее считавшихся исключительнымдостоянием живого мозга, искусственно воспроизводится кибернетическими устройствами. В этом заключается огромной важности философский результат кибернетики, констатировать который можно уже сегодня. Итак, конкретно-научноеобоснование материалистической концепциимышления, практическое доказательство того, что мышление есть функция высокоорганизованной материальной системы - важнейшее философское завоевание кибернетики. Нокибернетика идет дальше и ставит вопрос, вместес которым мы попадаем в пучинуспоров, вопрос о возможности «искусственного интеллекта», «машинного мышления», «кибернетического разума» и т. д. Здесь обнаруживается полный спектр взглядов, начиная от «крайне оптимистических» до «крайне пессимистических» на возможность возникновения мыслящих машин. Аргументация впользу пессимистического взгляда обычно двоякая: либо авторы исходят из особой субстанционной природы мышления, либо из особой качественной его специфичности. Правдане совсем ясно, чем отличается первое от второго. Представляется наиболее разумнойпозиция, которую можно назвать «умеренно оптимистической»: не сегодня нет непреодолимых, принципиальных преградна пути созданияискусственныхустройств, обладающих интеллектом. Но на этом пути стоят огромные трудности, отнюдь не уменьшающиеся с бурным развитием кибернетики (например машинный перевод), хотя лет 10 назад большинство специалистов рисовалисамыерадужные перспективы на самое ближайшее будущее; но задача оказалась на много сложнее, чем это показалосьвначале. Кроме того, нет оснований считать, что непреодолимые препятствия не появятсяв будущем. Имеющеесяу нас знание включает в себя как совокупность научных теорий и эмпирических сведений, так и общефилософскиепринципы. Из имеющихся научных теорий и эмпирических данных «крайне пессимистический» выводне следует. Аргументы против возможности искусственногоинтеллекта, основанные на имеющихся научных теориях и эмпирических данных, могут быть названы»конкретными» аргументами. Обычно они состоят в указании на какие-нибудьопределенныедействия мышления, которыенеспособно выполнить никакое кибернетическоеустройство. Однако все такие аргументы были опровергнуты в ходе развития кибернетики. Более того, существует теорема МакКаллокаПитса, сводящая вопрос о выполнении любой функции головного мозга к вопросуо познаваемости этой функции. Не становясь на позиции агностицизма труднобыть приверженцем «конкретных» аргументов. 4. Идея искусственного интеллекта часто объявляется механистической на том основании, что работа ЭВМ управляется законами электродинамики, и, значит, здесь происходит сведение высшего (мышления) к низшему (физическим процессам в ЭВМ). Однако исходная посылка неверна. Работа ЭВМ отнюдь не управляетсязаконами электродинамики. Этими законами управляется работа отдельных элементов машины. По физическим законам ЭВМ работает только в том смысле, то она, скажем, преобразует электрическую энергиюв тепло. Ведь сущность работы состоит не в этом преобразовании, а в том, что онапроизводитопределенные арифметико-логические операции. Машина имеет дело с информацией и работает позаконам преобразования информации, т. е. по законам кибернетики. Поэтому, если рассматриватьэти процессыс позиции механизма, неизбежно оказываешься на позициях механицизма, т. к. происходит сведение более сложных процессов переработки информации к более простым. Это то же самое, что сказать, будторабота мозга сводится к биохимическим и биофизическим процессам. На самом деле этипроцессы происходят на уровне нервных клеток, а на уровне процессов переработки информации действуют другие законы, закономерности которыхотнюдьне эквивалентны. С этой точки зрения и работу ЭВМ надо рассматривать как работу системы по переработки информации. Тезису искусственного интеллектаприписывается также и отрицание идеального характера сознания и обвинение в вульгарном материализме. Можно показать, то этоне так. Не касаясь вопроса о структуре информации, представляющейсобой меру упорядоченности процесса и составляющейеговнутреннеедостояние, мы охарактеризуемвнешнюю или относительную информацию, всегдасвязанную с отношением двух процессов. Пусть имеютсяпроцессы А и Всо множеством некоторым образом упорядоченных состоянийА1. Аnи В1. Вn. Если каждому Аi соответствует определенное Вi иотношение между состояниями А изоморфны состояниям В, то можносказать, что процесс В несет в себе информацию о процессе А. Эта информация заключаетсяне в В ни в А, но существует именно в отношении этихпроцессов другк другу. Взятая сама по себеэта информация стольже объективна и материальна, как и любые другие свойства и отношения объектов или процессов. Теперь возьмем множество состояний нашего мозга в процессе функционирования. Мозг отражает внешний мир, что значит, что между множеством состояний элементов мозга и множеством состояний внешних процессов имеется соответствие, т. е. мозг имеет информацию о внешних процессах. Этаинформация заключена и не заключена в мозгу, т. к. сколько бы мы ни исследовали мозг кроме электрических, химических и др. характеристикнейронов мы там ничего не обнаружим. Необходимо рассмотреть связь мозга с внешним миром. Именно в этом и заключена информация, носителемкоторой и являютсянейроны. Информация, с которой работаетмозг и есть та идеальная сторона в его работе, и таким образом идеальное не существует в виде особого предмета или субстанции. Оно существует как сторона деятельности мозга, заключающейся в установлениисвязей между множеством состояний внешнего мира и головного мозга. Идеальная информация человеческого мозгаимеет в принципе тот же характер, что иотносительная информация вообще. Наизвестной ступени историческогоразвития материи произошел качественныйскачок, в результатекоторого информация, превратившись в достояние мозга, приобрела характер идеальной информации. Если мы признаем у кибернетических систем возможность достижения сложности, сравнимой сосложностью мозга, то необходимо признать у таких систем существование у них черт, которыемы называем идеальными. Ряд авторовобъявляет тезис искусственного интеллекта противоречащим тезису о социальной природе сознания и мышления. Но здесь скрываетсяошибка отсутствие различия между естественно историческим зарождением мышления и сознательнымвоспроизведением его человекомв универсальной ЭВМ. Во втором случае машина не становится социальным существом, ночеловек, поняв сущностьмышления, воссоздает его в машине. Если социальная природа мышления закономерна и познаваема, то она можетбыть впринципеискусственно воспроизведена. Человек, кроме того есть не только природное существо, его основные характеристики - продукт социального, ане чисто биологического развития. Это означает, что мышлениечеловека не может развиваться в изоляции, дляэтого необходимо, чтобы человек был включенв 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 мощнаясистема, попавшая в информационно-бедную среду, не можетстать достаточно «разумной». Яркий пример - дети, выросшие вне общества, например в лесу. Для человеканеобходимым условием его развития было функционирование в обществе, т. к. общество по своим информационнымпараметрам является чрезвычайно богатойсредой. Все это дает возможность понять, что тезис об общественной природе мышления никакне противоречит тезису о искусственном интеллекте. Кибернетическая система, имеющая достаточную мощность, для полного использования своих возможностей должна быть помещена в информационно-богатую среду, образоваввместе с создателями некий симбиоз, называемый «интегральным интеллектом». [3] Принцип невозможности кибернетического интеллекта жесткопривязывает определенный род функционирования к строгоопределенному субстрату (мозгу). Это ставит философскую проблему соотношения функции и субстрата. Философский анализ тенденций современногонаучного знанияделает 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. Онбезоговорочно связываетмышление с одним, строго определенным субстратом - человеческим мозгом, и не приемлет попытки определениямышления без связи со структурой мыслящей системы. По егомнению 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, мышлениеесть функция высокоорганизованной материи и определено структурой системы. Но с гносеологической точки зрения знание функции выводится из знания структуры, а знание структуры является выводомиз все более полного изучения способов функционирования. Если представить себе множество различных систем, осуществляющихфункциюмышления, то именно выявление инвариантного аспекта этих систем ибудет раскрытием той структуры, которая лежитв процессе мышления. [4] Конечно может оказаться, что эта структура жестко связана со строго определенным субстратом, но этот тезис должен являтьсярезультатомнаучного исследования, ане исходной предпосылкой. Вопрос о жесткой связи мышления со строго определенным субстратом связан с вопросом о роли субстратных методов вообще. Не подлежитсомнению ведущаярольв современном естествознании функционально-структурных методов. Пока наука имела дело снепосредственно ощущаемыми объектами, она могла исходить изсубстратной точки зрения. Суть ее заключается в том, что объект обладает набором характеристик, выражающим его природу, свойства того материала, из которого он сделан. Знаяэти характеристики можно изучить поведениеобъекта. Материал, субстрат первичен; движение, поведение вторично. Этаточка зрения образует содержание так называемого мифическогосубстанционализма. Уже в 19 веке ограниченность этой концепции была вскрытадиалектическимматериализмом, показавшим, что «лишь в движении тело обнаруживает, что оно есть. Познание различных форм движения и естьпознание тел». [5] Отсюда, разумеется, не следует, что только движение существует иникакого 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, чтов гносеологическом плане поведение действительно первичнопо отношению к субстрату и познание субстрата несодержит ничего иного, кроме непрерывнорасширяющихся способовизучения объектов. Диалектика-материалистическая концепциямышления понимает последнее как свойствоособым 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 нашидни, идущиепод знаком ускорения научно-технического прогресса, автоматизация интеллектуальнойдеятельности становитсянасущной проблемой. Согласноположению 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 числолиц, непосредственно занятых в производстве. Причем происходит этотак быстро, что через некоторое время количество людей, занятых в непроизводственной сфере и, в частности, в науке будет близко к общей численности населения Земли. Стремительное увеличениепотокаперерабатываемой информации там, где раньше ее почти не было (торговля, банковское дело), также приведетк значительным изменениям в методах работы и потребует автоматизации, а возможно и интеллектуализации. Под интеллектом будем понимать способность любого организма (или устройства) достигать некоторой измеримой степениуспехапри поиске одной измногих возможных целей в обширном многообразии сред. Будемотличать знанияот интеллекта, имея в виду, чтознания полезнаяинформация, накопленная индивидуумом, а интеллект - это его способность предсказываль состояние внешнейсреды в сочетании сумением преобразовывать каждоепредсказание в подходящую реакцию, ведущую к заданной цели. По-разномудается и определение искусственногоинтеллекта. Полагают, что о реализации искусственногоинтеллекта можно будет говорить лишь тогда, когда автомат начнет решать задачи, непосильные для человека, причемсделает это не в результате высокого быстродействия, а в результате применения нового найденного метода. Однако не всес этим согласны. В большинстве случаев на нынешнем начальном этапе исследований по искусственномуинтеллекту лишь соизмеримыми с результатами, полученными человеком, и не столь оригинальными. 6. Принято различатьтри основные пути моделирования интеллекта и мышления: -классический, или (как его теперь называют) бионический; - эвристического программирования; - эволюционного моделирования. Рассмотрим их в этой последовательности. БИОНИЧЕСКОЕМОДЕЛИРОВАНИЕ. Непосредственное моделирование человеческого мозга (т. е. моделирование каждойнервнойклеткии связей между ними) с целью создания автоматов, обладающихинтеллектом, чрезвычайно сложно. Мозг представляет собой самую сложную и лишь частично изученную структуру. Сложнейшее переплетение связейкоры головногомозга 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 соединениеммеждусобой множества процессоров подобно нейронной сети, показали, что некоторое увеличение скорости и потока обрабатываемой информации идет лишь до уровняодного - двухдесятков процессоров, азатемначинается резкий спад производительности. Процессоры как бы «теряются», перестают контролировать ситуацию илипроводят большую часть временив ожидании соседа. Некоторых успехов удалось добиться лишь вприборах, работающих в «двумерномварианте», т. е. обрабатывающихне последовательную, а параллельную информацию, например в системах распознаваниях образов. В них одна плоскость данныходновременно 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. Второйподход к решению задачи искусственного интеллектасвязан с эвристическимпрограммированием ирешает задачи, которыев общемможно назвать творческими. Практичность этогометода заключается в радикальном уменьшении вариантов, необходимых при использовании методапроб 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, котораятакже решается методом анализа целей исредств. Один из полученных вариантов дает решениеисходной задачи. [6] ЭВОЛЮЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ. Третийподходявляется попыткой смоделироватьне то, что есть, а то, что могло бы быть, еслибы эволюционный процесс направлялся в нужном направлениии оценивался предложенными критериями. Идея эволюционногомоделированиясводится к экспериментальной попытке заменить процесс моделирования человеческого интеллекта моделированием процесса его эволюции. При моделировании эволюции предполагается, что разумное поведение предусматривает сочетание способности предсказыватьсостояние внешней среды с умением подобрать реакцию на каждое предсказание, которое наиболее эффективно ведет к цели. Этот метод открываетпуть к автоматизации интеллекта и освобождению от рутинной работы. Это высвобождает время для проблемывыбора целей и выявления параметров среды, которыезаслуживают исследования. Такой принцип может быть применен для использования в диагностике, управлении неизвестными объектами, в игровых ситуациях. Итак, существуют три путимоделирования интеллекта: бионический, эвристический и эволюционный. В зависимости от использованных средств можновыделить три фазы в исследованиях. Первая фаза -создания устройств, выполняющих большоечисло логических операций с высоким быстродействием. Вторая фазавключаетразработку проблемно-ориентированных языков для использованного на оборудовании, созданном в первой фазе. Третья фаза наиболее выражена в эволюционном моделировании. В ходе развития этойфазы отпадаетнеобходимость 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 проблемойкибернетического моделирования. Эти работы частосвязывают 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 европейцамсоздатьтип культуры, в котором ведущее место заняла наука. причину этого Рассел усматривает, как он выражается, в двух великих интеллектуальных изобретениях: изобретение дедуктивного метода древними греками (Эвклид) и изобретение экспериментального метода в эпоху возрождения (Галилей). Именно этидваинтеллектуальных изобретения дедуктивный метод (атем самым математика) и эксперимент - позволили создать классическуюнауку. К этим двум основным интеллектуальным орудиям современное развитие познания добавляет третье - математическую модель и математическое моделирование. Соединение дедуктивных построений математики с данными, добытыми экспериментальным методом, создает естествознание, в центре которого стоит понятие научного закона. Совокупность законов - это основное содержание естествознания; их установлениеего основная задача. Закон претендуетна точное (в рамках данного уровняпознания) описания хода явлений. Закон либо верен, либо неверен, бессмысленно говорить о хороших и плохих законах. Модельв этом отношении противоположна закону. Модель может быть плохой или хорошей, она не претендует на точное воспроизведение сложной системы, а ограничивается описанием отдельных аспектов, причем для одногои тогоже аспекта могут быть предложены модели, одновременно имеющие право на существование. Визучении сложных систем (в т. ч. диффузных - нельзя выделитьотдельные частибез повреждениясистемы) формулировка относительно простых законов оказывается невозможной и заменяется построением эскизныхмоделей. Образно говоря, здесь мы имеем дело с математическим описанием, напоминающим современную абстрактную живопись. Можно сказать, что попытки реалистичного описания сложных систем иллюзорны такое описание не воспринималось бы из-зачрезмерной сложности. Это не означает, что категория закона утрачивает смысл в науке, но то, чтодополнительно к ранее известным интеллектуальным орудиям - строгой дедукции и эксперименту рождается третьеорудие- математическое моделирование, в котором по-новому выступает математика и появляетсяновый вид эксперимента -машинный эксперимент, в котором проигрываются различныемодели с последующим сопоставлением с реальным экспериментом. Путь, который предлагает кибернетика, состоит в построении эскизных моделей, охватывающих все более и более широкий диапазон функций мышления. Задачи раскрыть «в лоб» «сущность мышления» не ставится, а ставитсязадачапостроенияэскизныхмоделей, позволяющихописать отдельныеегостороны, воспроизведены отдельные его функции и, двигаясь в этом направлении, строить системы, все более приближающиеся к человеческомумозгу. Отсутствияжесткой связи способафункционирования (поведения) со строго определенным субстратом означает, что если две системы обнаруживают одинаковое поведение в достаточно широкой области, то они должны рассматриваться как системы сходные, аналогичные по этому способуповедения. Имеет смысл рассмотреть этот вопрос в связи с проблемойкибернетического моделирования. Иногда встречаетсяутверждение, что кибернетическое моделирование вообще неприменимо к изучению мышления, т. к. моделирование основана на понятиях соответствия и изоморфизма, а мышление есть чисто человеческая способность, якобы не могущая быть описана на основе понятий соответствия. Иногдаговорят, что понимание познания, мышления как соответствияобразапредмету означает ни много нимало как дуалистическую точку зрения, внешне сопоставляющую предмет иобраз. Понимание сознаниякак отражения неизбежноозначает понимание егокак соответствия, возникающего в ходе приспособления организма к среде. Причем это соответствие не есть просто внешнее соответствие вещи и образа как самостоятельногопо отношениюк вещи идеального предмета. Это действительно была бы дуалистическая точка зрения, ноона не может монополизировать понятие соответствия. Материализм понимает образ, идеальное именно как соответствие определенных состояний мозгаопределенным состояниям внешнего мира. Это соответствие и несет информацию о внешнеммире. Вприведенном утверждении не проводитсяразличие междуинформационным моделированием информационных процессовиинформационным моделированием неинформационных процессов. Информационная модель приборане будет работать, а будет только моделировать работу, однако в отношение мышления этот тезис представляетсяспорным. По отношениик информационным процессам их моделирование является функционально полным, т. е. если модель дает те же самые результаты, что и реальный объект, то их различие теряет смысл. 8. Многие споры вокруг проблемы «кибернетика и мышление» имеют эмоциональную подоплеку. Признание возможности искусственного разума представляется чем-то унижающим человеческое достоинство. Однако нельзя смешивать вопросы возможностиискусственногоразума с вопросом о развитии исовершенствовании человеческого разума. Разумеется, искусственный разум может быть использован в негодных целях, однакоэто проблема не научная, а скорее морально-этическая. Однако развитие кибернетики выдвигает рядпроблем, которые все же требуют пристального внимания. Эти проблемы связаны с опасностями, возникающими в ходе работ по искусственномуинтеллекту. Первая проблемасвязана с возможной потерей стимулов к творческому труду в результатемассовой компьютеризации илииспользованиямашин в сфере искусств. Однако в последнее времястало ясно, что человекдобровольно не отдастсамый квалифицированный творческий труд, т. к. он для самого человекаявляется привлекательным. Вторая проблема носит более серьезный характер и на нее неоднократно указывалитакие специалисты, как Н. Винер, Н. М. Амосов, И. А. Полетаев и др. Состоит она в следующем. Уже сейчас существуют машины и программы, способные в процессе работы самообучаться, т. е. повышать эффективностьприспособления к внешним факторам. Вбудущем, возможно, появятся машины, обладающиетаким уровнемприспособляемости и надежности, что необходимость человеку вмешиваться в процессотпадет. В этом случае возможна потеря самим человеком своихкачеств, ответственных за поискрешений. Налицовозможная деградацияспособностей человека к реакции на изменение внешних условий и, возможно, неспособность принятия управления на себя в случае аварийной ситуации. Встает вопрос оцелесообразности введения некоторого предельного уровня в автоматизации процессов, связанных с тяжелымиаварийными ситуациями. В этом случае у человека, «надзирающим» за управляющей машиной, всегда хватитуменияи реакции таким образом воздействовать на ситуацию, чтобы погасить разгорающуюся аварийную ситуацию. Таковые ситуации возможны на транспорте, в ядерной энергетике. Особо стоитотметить такую опасность в ракетныхвойсках стратегического назначения, где последствия ошибки могут иметь фатальный характер. Нескольколет назад в США начали внедрять полностью компьютеризированную систему запуска ракетпо командам суперкомпьютера, обрабатывающего огромные массивы данных, собранных со всего света. Однакооказалось, что даже при условии многократного дублирования и перепроверки, вероятность ошибки оказалась бы столь велика, что отсутствие контролирующего оператора привело бы к непоправимой ошибке. От системы отказались. Людибудутпостояннорешатьпроблему искусственногоинтеллекта, постоянно сталкиваясь со все новыми проблемами. И, видимо, процесс этот бесконечен. Ссылки в тексте. [1] К. Маркс и Ф. Энгельс. Соч., т. 21, стр. 285-286. [2] К. Маркс и Ф. Энгельс. Соч., т. 21, стр. 284. [3] Ю. Шейнин. Интегральный интеллект. М., «Молодая гвардия», 1970. [4] См. в сб. «Структура и формы материи». М., «Наука», 1967. [5] К. Маркс и Ф. Энгельс. Соч., т. 33, с. 67-68. [6] См. Вычислительные машины и мышление. М., «Мир», 1967. Литература. 1. Баженов Л. Б., ГутчинИ. Б., Интеллекти машина, изд. «Знание», М., 1973. 3. Бердяев Н. А. Человек и машина, Вопросы философии, 1989, N2. 4. Вычислительные машины и мышление. М., «Мир», 1967. 5. Кибернетикаи философия. АН Латвийской ССР, изд. «Зинатне», 1977. 6. Клаус Г. Кибернетика и философия, М., «Иностранная литература», 1963. 7. Маркс. К., Энгельс. Ф. Собр. соч. Структура и форма материи. Сб., М., «Наука», 1967. 8. Моисеев Н. Н. Компьютеризация, ее социальные последствия, Вопросыфилософии, 1987, N9. 9. Системно-кибернетические аспекты познания. АН Латв. ССР, изд. «Зинатне», 1985. 10. Шалютин С. Искусственный интеллект. М., 1981.
Описание предмета: «Программирование»Программирование - процесс подготовки задач для их решения с помощью компьютера; итерационный процесс
составления программ.
Программное обеспечение - комплекс программ:
- обеспечивающих обработку или передачу данных;
- предназначенных для многократного использования и применения разными пользователями.
По видам выполняемых функций программное обеспечение подразделяется на системное, прикладное и
инструментальное.
Литература - Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник 1998. Часть II. – М.: Едиториал УРСС, 2000. – 400 с.
- Информационные системы в экономике. – М.: Инфра-М, 2012. – 240 с.
- Л.В. Путькина, Т.Г. Пискунова. Интеллектуальные информационные системы. – М.: СПбГУП, 2008. – 228 с.
- М.Г. Матвеев, А.С. Свиридов, Н.А. Алейникова. Модели и методы искусственного интеллекта. Применение в экономике. – М.: Финансы и статистика, 2008. – 448 с.
- Менеджмент. – М.: Либроком, 2009. – 312 с.
- В.Б. Уткин, К.В. Балдин, А.В. Рукосуев. Математика и информатика. – М.: Дашков и Ко, 2009. – 470 с.
- И.М. Макаров, В.М. Лохин, С.В. Манько, М.П. Романов. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления. – М.: Наука, 2006. – 336 с.
- И.Ю. Каширин, А.В. Крошилин, С.В. Крошилина. Автоматизированный анализ деятельности предприятия с использованием семантических сетей. – М.: Горячая Линия - Телеком, 2011. – 140 с.
- Аркадий Частиков und Константин Тотухов. Теоретические основы интеллектуальной симуляции промышленных роботов. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. – 120 с.
- Владимир Симанков und Вера Частикова. Генетический поиск в нечетких интеллектуальных системах. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2014. – 188 с.
- Виктор Солдатов. Эрозия электродов ГЗСИ. Моделирование и расчет. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 224 с.
- Сергей Викторович Горбачев, Владимир Иванович Сырямкин und Максим Владимирович Сырямкин. Интеллектуальный Форсайт-прогноз приоритетов научно-технологического. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 132 с.
- Игорь Денисов. Системы искусственного интеллекта. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 196 с.
- Н.Г. Ярушкина, Т.В. Афанасьева, И.Г. Перфильева. Интеллектуальный анализ временных рядов. Учебное пособие. – М.: Инфра-М, Форум, 2016. – 160 с.
- М.С. Клыков, Э.С. Спиридонов, М.Д. Рукин, Н.П. Григорьев, Т.И. Балалаева, А.В. Смуров. Менеджмент. – М.: Ленанд, 2017. – 312 с.
- И.Н.Глухих. Интеллектуальные информационные системы. – М.: Проспект, 2018. – 129 с.
- Винаров А.Ю., Челноков В.В., Дирина Е.Н. Агрохимия: биодобавки для роста растений и рекультивации почв. Учебное пособие для бакалавриата и магистратуры. – М.: Юрайт, 2018. – 149 с.
Образцы работ
Задайте свой вопрос по вашей проблеме
Внимание!
Банк рефератов, курсовых и дипломных работ содержит тексты, предназначенные
только для ознакомления. Если Вы хотите каким-либо образом использовать
указанные материалы, Вам следует обратиться к автору работы. Администрация
сайта комментариев к работам, размещенным в банке рефератов, и разрешения
на использование текстов целиком или каких-либо их частей не дает.
Мы не являемся авторами данных текстов, не пользуемся ими в своей деятельности
и не продаем данные материалы за деньги. Мы принимаем претензии от авторов,
чьи работы были добавлены в наш банк рефератов посетителями сайта без указания
авторства текстов, и удаляем данные материалы по первому требованию.
|
