Проблема сознания и мозга, искусственный интеллект. "принципы разумных систем и проблемы их изучения и моделирования"

Главная > Документ

VI Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых исследователей «Интеллектуальный потенциал вузов - на развитие Дальневосточного региона России и стран АТР», ВГУЭС, Владивосток, май 2004 г.

Секция “Информационные технологии”

Тема доклада: ”Принципы разумных систем и проблемы их изучения и моделирования”

Введение

В настоящее время такая сфера научных исследований, как искусственный интеллект, представляет собой интересное явление. Теоретические основы разума так по существу и не были даны. Многие мыслители описывали такие явления, как разум, интеллект, сознание, мышление и т.п., строили приближенные модели групп нервных клеток, различные поведенческие модели и др. Но все эти изыскания не позволили построить полноценную модель разума и свелись упрощенным и неопределенным качественным описаниям. Например: “Разум оперирует понятиями, направлен на удовлетворение потребностей и подчинен некоторой системе целей” или: “В мозгу строится модель окружающего мира”. Вопрос оказался одним из самых сложных, ведь мозг является тончайшим механизмом во Вселенной. Новым импульсом изучения механизмов разумности стало развитие таких наук, как кибернетика, психология, информатика и базы данных, моделирование различных процессов и систем при помощи появившихся технических возможностях хранения, манипулирования большими объемами информации.

Предмет изучения

Предметом данной работы является разумная деятельность живых существ, заключающаяся в таком накоплении и обработке информации, которая позволяет активно приспосабливаться к условиям внешней среды, выживать, получать желаемое, прогнозировать изменение этих условий и др. Я не даю развернутого определения разума или интеллекта. И не объясняю, чем эти понятия различаются между собой, или чем они отличаются от сознания. Это – цель работы, а не ее начальные условия. Наличие такого феномена, как разум, очевидно и сомнению не подлежит.

Методы изучения разума

Можно выделить следующие методы изучения разума:

Анализ поведения разумных существ и любых проявлений их деятельности во внешней среде (язык, информация, культура). Изучение собственных мыслей, поиск закономерностей в следовании цепочек мыслей, в вызванных ими ассоциациях, в связях между ними и т.п. Разработка упрощенных моделей разума простых систем с последующей их проверкой путем наложения данных моделей на принципы обработки информации собственным разумом и проведением аналогий между поведением и мыслями двух систем. Таким образом, отчасти - осмысленно, отчасти – интуитивно, можно оценить степень “похожести” и “достоверности” проверяемых моделей. И сделать полезные выводы.

Принципы разумных систем (РС)

Многие принципы и закономерности описывают разумную деятельность. Единого мнения об их составе нет. Перечислим основные принципы разумных систем. 1. Принцип существования и действия. Этот принцип примитивен, но не бесполезен. Некоторые философские системы умудряются опровергнуть даже самые очевидные факты. Итак, разум существует, активно действует и влияет на своего носителя и окружающий мир. 2. Принцип субъективности (или объектоориентированности). Каждая разумная система имеет свое наполнение. В одинаковых ситуациях разные разумные существа ведут себя по-разному, думают по-разному и имеют свою позицию, исходя из особенностей своей материальной оболочки и накопленного и унаследованного опыта. Это легко проверить, используя методы изучения РС. 3. Принцип универсальности для одного мира. Используя те же методы, можно прийти к выводу, что многие свойства и закономерности разумного поведения разных систем схожи и даже аналогичны. Это происходит оттого, что разумные системы действуют в одном мире, и законы этого мира накладывают ограничения на возможные действия существ и заставляют их действовать и думать по схожим законам. Например, навыки нахождения кратчайшего пути выхода из лабиринта развиваются у многих существ, в том числе и у человека, крысы и др. При активном взаимодействии с одним миром разум приобретает различные навыки, во многом одинаковые у всех существ. По какому принципу они их приобретают? Очевидно по одному возможному – принципа адаптации к окружению, приспособляемости, выживания и т.п., и этот принцип обуславливает все разумы. Хотя, следует заметить, что теоретически разные системы могут тремя способами реагировать на мир: 1) активно приспособляться эволюционным (генетическим) и информационным (разумным) путем к законам мира (что мы и делаем); 2) прекратить активный информационный обмен с миром, смириться, раствориться в нем (неживые системы); 3) Изменить законы мира, таким образом, разрушив его. 4. Принцип изменяемости и непрерывности. Разум непрерывно действует и изменяется во времени. Любой человек может подтвердить, что в каждый момент времени его мысли изменяются (“зависание” на одной мысли является частным случаем). В течение жизни мнение о чем-либо может измениться очень сильно. Очевидно, что в один момент времени активна одна или даже несколько мыслей. Причем активны они в разной степени. Степень активности мысли говорит о степени направленности внимания (или сознания) на данную информацию. В центре внимания находится информация с наибольшей активностью. 5. Принцип эгоизма. Все исследователи говорят о том, что разум действует благодаря мотивации, нацелен на достижение определенных целей и т.п. Какова же его цель? Если достигнуть самой верхней меры обобщения, то цель – получение удовольствия. Генетически в нас заложено удовольствие от еды, размножения, активных действий и многого другого. Удовольствие от абстрактных образов появляется благодаря ассоциативной связи с первичными образами удовольствия. В принципе все можно свести к одной шкале удовольствия. Почему? Потому, что человек всегда может выбрать из любых! двух альтернатив более желанную, т.е. сравнить их. Таким образом, все, чем оперирует разум можно разместить на некой шкале удовольствия, желаемости или приоритета. Резонно может возникнуть вопрос – а как же случай, когда человек не может выбрать между двумя альтернативами. Это объясняется тем, что молчание или бездействие является третьей альтернативой, и она может быть более желаема. Но все же, если “заставить” человека, он определенно выберет что-либо. Итак, все, что делает человек, направлено на получение максимального удовольствия, наиболее благоприятных условий. Пожалуй, этими общеизвестными фактами можно и ограничиться при перечислении основных принципов разумных систем. Остальное является предметом долгих споров.

Проблемы изучения разума

Понять каков механизм разума означает построить его схему или модель. Только зная все составляющие разума – его объекты, процессы, принципы и др. можно повторить его основной эффект разумности. На пути этому встает множество проблем. Некоторые из них во многом преувеличены, некоторые же практически неразрешимы. К псевдопроблемам я бы отнес следующие:

Проблема ресурсов. На самом деле сейчас объективно возможно создание комплексов, сравнимых по вычислительной мощности с разумом человека. Проблема невозможности смоделировать такие аспекты разума, как сознание, чувства, творчество, душа и т.п. Если придерживаться материалистической точки зрения, вопрос возможности моделирования любой вещи решается положительно. Каковы же основные проблемы, с которыми сталкивается исследователь разума? Их можно разбить на две основные: проблемы исследования и проблемы моделирования. Основные проблемы исследования:

Сложность объекта исследования. Погрешность исследования, когда объект исследования находиться внутри субъекта и влияет на сам процесс изучения. Невозможно без искажений изучать собственный разум – процесс изучения влияет на объект изучения и наоборот. А ведь собственный разум мы изучаем более всего. Отсутствие эффективных методов изучения стороннего разума. Основные проблемы моделирования:

Принцип объектоориентированности говорит о том, что разум всегда реализован на конкретном материальном объекте. Причем все известные примеры являются живыми существами. Поэтому логично предположить, что для моделирования разума, необходимо создать живой организм, что является проблемой не менее сложной, чем создание самой РС. Путями решения данной проблемы могут быть следующие: создание автономных неживых механизмов (роботов); моделирование самих существ и окружающего их мира. Различные исследователи все время пытаются наполнить прототипы моделей РС человеческими знаниями, предъявляют к ним человеческие запросы. А думать- то они будут не по человечески, а по-другому. Например, создав робота, мы явно заложим в его системе понятие “тепло” и сделаем привязку на датчик температуры. На самом деле роботу это понятие совсем не нужно. Он будет ощущать это понятие через взаимосвязь датчика температуры с образами от других датчиков, и не будет знать такого слова. Другое дело, когда он поумнеет и сможет ассоциировать слова человека, сказанные ему (”тепло”), с изменением температуры. Вообще любое человеческое понятие или образ может быть представлено в другой разумной системе только распределенной взаимосвязью множества внутренних образов. Поэтому бессмысленно напрямую вводить в память моделируемой системы человеческие слова и понятия и вообще информацию. РС должна это делать самостоятельно.

Виды искусственных разумных существ.

Как говорилось ранее, возможны различные варианты построения искусственного разума. Одним из вариантов создания искусственного разума (ИР) могут быть материальные автономные механизмы на различных основах (технологических, биологических). Само тело робота является материальной и “причинной” основой разума и не занимается обработкой данных, а только фиксирует их и передает в систему разума (Рис.1). Первоначально проектировщик (человек) создает тело робота и организует систему разумной обработки информации. Основные характеристики тела робота, задающиеся человеком: количество передающих каналов (органов чувств), вид каналов, собирающих информацию о внешнем мире, важность каналов. Главное, чтобы правильное сочетание видов каналов и их важности обеспечивало выживание робота. “Смерть” робота окончательно наступает, когда заканчивается любой обмен и изменение информации внутри системы разума.

Рис.1 Упрощенная информационная схема автономной неживой разумной системы.

Другим вариантом построения ИР может являться случай, когда моделируется само тело существа (робота), окружающая среда и взаимодействие между ними (Рис.2). Такой подход накладывает множество ограничений на возможности разумной системы. Очень сложно смоделировать приближенные к действительности модели существа и среды, поэтому такие модели на начальном этапе будут иметь скорее академическое, нежели практическое значение. Изначально проектировщик разрабатывает модель существа, и модель мира. В последствии он влияет на процессы в системе путем изменения модели мира, вернее сказать – изменения некоторых его частей, добавление информации. Таким образом, проектировщик взаимодействует с моделируемым существом: обучает, стимулирует, общается, получает ответы на запросы. Очевидно, что проектировщику не имеет смысла изменять сам разум, а также тело робота и принципы взаимодействия с миром. Потому что после таких изменений сам разум станет неадекватен своему телу, нарушиться один из принципов разумных систем.

ПРОЕКТИРОВЩИК

МОДЕЛЬ МИРА

МОДЕЛЬ СУЩЕСТВА

Рис.2 Упрощенная информационная схема моделируемого разумного существа.

Как думают?

Безусловно, перечисленные выше принципы разумных систем не дают полной информации, позволяющей нам понять структуру механизма мышления. Также существуют другие объективные проблемы, мешающие это сделать. Очевидно, что выяснение истинного механизма разума невозможно без полного описания его модели. И поэтапное решение проблемы здесь не подойдет. Некоторые исследователи считают, что, разбив задачу алгоритма разума на множество подзадач (оценка внешней среды, построение иерархии целей, процесс достижения отдельной цели, рефлексия и т.п.) и решив их, они смогут смоделировать разум. Но очень скоро выясняется, что чего-то существенно не хватает, многие функции и процессы в своем смысловом значении накладываются друг на друга, многие вещи просто “выпадают” из общей картины и т.п. В общем, эффект разумности не достигается. Получается замкнутый круг. Чтобы понять алгоритм разума следует построить его полную модель (и убедиться в ее разумности). А чтобы построить модель разума следует его понять. Так и получается, что тысячи людей в мире интуитивно ощущают, как действует разум, но описать это не могут. Так как не могут описать полную его модель. Потому что знают ее на 50, 70 или 90 процентов, но не могут собрать полную картину. В своих изысканиях я пользовался первичным материалом – собственным разумом с его мыслями, эмоциями, воспоминаниями, чувствами и т.п., а также элементарной логикой. Первым мысленным опытом был опыт с дверью. Сидя в комнате, я попытался представить и проанализировать ситуацию, когда в дверь стучат. Чего уж проще, так сказать. Этот пример простой, но уже на основе его можно сделать некоторые выводы. Итак: Я слышу звук. Причем не просто слышу, а обращаю на него внимание (например, своего дыхания я не слышу, хотя оно есть). Почему я обращаю на него внимание? Просто этот звук сильно отличается от других в общей картине звуков и является возмутителем спокойствия. Для меня становится интересным вопрос 1: Почему ко мне приходит мысль (или я понимаю), что кто-то стучит в дверь (стоит за нею)? Постепенно прихожу к следующим выводам. Среди многообразия звуков этот более всего похож на стук. Просто в моей памяти уже есть прецеденты того, что я так же сидел на кровати и слышал похожий звук. Причем в большинстве случаев практически сразу дверь открывалась, и кто-то входил. Звук активизирует участки памяти, похожие на испытываемый образец, а также в последствии активизируются те участки, которые наблюдались рядом с ним в прошлом. Причем рядом и в смысле пространства и в смысле времени. Заметьте, сразу же всплывает ответ на вопрос “Почему я автоматически после звука посмотрел именно на дверь, хотя такой же звук мог издать и пол или рама возле двери? Ответ очевиден – дверь очень часто была звеном в цепи переживаний: звук – открытие двери – человек – сильные эмоции. Причем звеном активным. Она была даже тогда, когда не было пола, не было рамы и т.п. Дверь открывалась и была ближе всего к месту появления человека. А человек для другого человека является одним из самых сильных источников переживаний, как хороших, так и плохих. Мозг вспоминает и прогнозирует в направлении самых сильных переживаний. Дверь на самом деле не так уж важна, более важно появление человека, так как это – конечный этап прогноза (максимальное переживание). Услышав звук, в мозгу активизируются все образы, похожие на него, а также образы, похожие на текущую окружающую обстановку (при помощи зрения, осязания и др.). Именно их сочетание заставляет активации перекинуться уже на образ двери, потом на ее открытие и на появление человека. Но, если бы, например, этот стук я услышал в лесу, а не в комнате, активизировался бы, скорее всего, образ дятла. Итак, я слышу звук; путем переходящих активаций мозг прогнозирует открытие двери, появление человека, сильные эмоции, я поворачиваю голову. Смотрю на дверь, жду человека. Чтобы ответить на вопрос 1 необходимо заметить, что при стуке также активируются образы памяти, сопутствующие следующим ситуациям: когда я стоял и стучал в дверь с другой стороны, когда я стоял рядом с тем, кто стучал в дверь с другой стороны, когда я слышал слова “кто-то стучит” или слова “давай постучим” и сопутствующие им образы. Именно эта параллельная активация вызывает осмысление того, что кто-то стучит в дверь (стоит за нею)! Т.е. параллельно мозг прогнозирует появление человека и смотрит на дверь и осознает процесс стучания по двери кем-то с другой стороны. Также можно заметить, разум прогнозирует (мыслит) не просто в направлении сильных эмоций, а в направлении хороших эмоций (удовольствия). Очень часто открывалась дверь, и мы видели друга, или нам что-либо приносили или сообщали – все это хорошие эмоции. Именно поэтому мозг прогнозирует до этого момента и ждет появления кого-то. Чтобы убедиться, что мы думаем именно в сторону положительного, представьте следующую ситуацию. Вы живете в неком обществе; почти каждый раз, когда открывается дверь, заходят много людей и делают вам плохо. Тогда, когда прозвучит стук, вы уже не будете смотреть на дверь и ждать, а будете смотреть на окно и вылазить. Ведь избавление от потенциального неудовольствия – это тоже удовольствие. На основании этого эксперимента я сделал следующие выводы:

был (наблюдался)

Конец. Названия будущих глав:

Проблема представления.

Упрощенный алгоритм разумной системы.

Примеры объяснения различных феноменов разумной деятельности в свете данной теории.

Модель элементарного разумного существа.

Cмотрите так же...
Шпаргалки по философии для кандидатского минимума Часть 1
Философия и естествознание: концепции взаимоотношений (метафизическая, трансцендентальная, антиметафизическая, диалектическая).
Природа как объект философствования. Особенности познания природы.
Естествознание: его предмет, сущность, структура. Место естествознания в системе наук
Научная картина мира и её исторические формы. Естественнонаучная картина природы
Проблема объективности знания в современных естественных науках
Современная наука и изменение формирования мировоззренческих установок техногенной цивилизации
Взаимодействие естественных наук друг с другом. Науки о неживой природе и науки о живой природе
Конвергенция естественнонаучного и социально-гуманитарного знания в неклассической науке
Методы естествознания и их классификация.
Математика и естествознание. Возможности применения математики и компьютерного моделирования
Эволюция понятий пространства и времени в истории естествознания
Философия и физика. Эвристические возможности натурфилософии
Проблема дискретности материи
Идеи детерминизма и индетерминизма в естествознании
Принцип дополнительности и его философские интерпретации. Диалектика и квантовая механика
Антропный принцип. Вселенная как «экологическая ниша» человечества.
Проблема происхождения Вселенной. Модели Вселенной.
Проблема поиска внеземных цивилизаций как междисциплинарное направление научного поиска. Концепции ноокосмологии (И. Шкловский, Ф. Дрейк, К. Саган).
. Философские проблемы химии. Соотношение физики и химии.
. Проблема законов биологии
Эволюционная теория: ее развитие и философские интерпретации.
Философия экологии: предпосылки становления.
Этапы развития научной теории биосферы.
Взаимодействие человека и природы: пути его гармонизации.
Философия медицины и медицина как наука. Философские категории и понятия медицины
Проблема происхождения и сущности жизни в современной науке и философии
Понятие информации. Теоретико-информационный подход в современной науке.
Искусственный интеллект и проблема сознания в современной науке и философии
Кибернетика и общая теория систем, их связь с естествознанием.
Роль идей нелинейной динамики и синергетики в развитии современного естествознания.
Роль современного естествознания в преодолении глобальных кризисов.
Постнеклассическое естествознание и поиск нового типа рациональности. Исторически развивающиеся, человекоразмерные объекты, комплексные системы как объекты исследования в постнеклассическом естествознании
Этические проблемы современного естествознания. Кризис идеала ценностно-нейтрального научного исследования
Естествознание, технические науки и техника
All Pages

Искусственный интеллект и проблема сознания в современной науке и философии

Специалисты в области кибернетики сразу же указали на принципиальную возможность моделирования сознания, как индивидуального, так и общественного, при помощи технических средств. Уже в середине 90-х годов была решена проблема моделирования нейронных систем, находящихся на уровне нервной системы головоногого моллюска (порядка 100 тысяч нейронов). Такие системы способны к самообучению, к образованию условных рефлексов и даже к простейшим «умозаключениям», основанным на выявлении аналогий.

Интеллект (по Пиаже Ж.) – высшая форма духовного приспособления к среде путем мгновенной организации стабильных пространственно-временных логических структур.

Машинный (искусственный) интеллект – прежде всего искусственная система, имитирующая решение человеком сложных задач в процессе жизнедеятельности. Таким образом, мышление, разум, интеллект, творчество, рефлексия, высшие уровни психической активности – продукт человеческой деятельности, биологически и социально детерминированной.

Историческая проблематика искусственного интеллекта связана с поисками средневековых мыслителей совершенного «философского» или «первоадамового» языка, через который можно познать абсолютную истину. В процессе превращения мифологических представлений об искусственном интеллекте в рациональную научную конструкцию выделяется три ключевые идеи:

–представление о возможности окончательного рационального познания мира;

–представление об объективном знании, независимом ни от человека, ни от человечества;

–представление об объективности познания, представляющее собой, с точки зрения кибернетики, совокупность процессов получения, передачи и переработки информации.

Исследования в области искусственного интеллекта прошли три этапа.

Первый этап (1950-60-е гг.) – время становления исследовательских программ искусственного интеллекта, формирования круга задач, относящихся к данному научному направлению,создания методов и инструментов решения этих задач (языки программирования Лисп (Lisp), Пролог (Prolog) и др.). Этот этап характеризуется широким общественным резонансом исследований и завышенными ожиданиями.

Второй этап (1960-70-е гг.) связан с приобретением искусственным интеллектом статуса «классической» научно-технической дисциплины, проведением первых международных конференций, началом издания журналов, чтением соответствующих курсов в университетах.

Третий этап (1980-90-е гг.) связан с практическим (коммерческим) использованием достижений искусственного интеллекта

К основным программам искусственного интеллекта относят:

–создание компьютеров, способных выполнять функции, традиционно относимые к области искусственного интеллектуальной деятельности человека;

–попытки моделировать сам человеческий интеллект на основе моделирования мозгового субстрата (нейрокомпьютеры);

–создание искусственных самообучающихся устройств, способных эволюционизировать (кибернетика).

Далее следует отметить основные отличия естественного и машинного мышления. Функция мышления в случае машины сводится к логическому преобразованию знаков, знаковых структур и отношений между ними, представленных на специализированных языках в машинных программах и реализуемых электронными устройствами машины.

В интеллектуальных механизмах выработки решений человека ведущую роль играют образные явления, целостное видение, интуиция и сопровождающие их состояния эмоциональной напряженности. Посредством образов, как психических отображений объекта-источника, происходит регулирование решений и действий и превращение приобретенного опыта в творческую идею.

Компьютеры же работают без таких образов.

Кроме того, мышление человека богаче его логической структуры, которая может быть воспроизведена в машинных процессах.

К мероприятиям по организации взаимодействия человека и компьютера можно отнести следующие:

–использование компьютерной техники в области управления для подготовки принятия решений человеком;

–взаимодействие человека и машины в области познавательной деятельности для решения системных прогностических задач (методы имитационного моделирования);

–организация информационного обслуживания на основе диалогового взаимодействия человека и компьютера в информационной сфере и др.

Интеллектуальный потенциал систем «человек-компьютер» обладает определенным своеобразием, которое состоит в том, что эти системы дают не только средства для познания и проектирования реальности (прежде всего информационной среды, окружающей человека), но и сами «включены» в эту реальность.

Кроме того, резко увеличивается эффективность использования интеллектуальных ресурсов общества (развитие баз данных, технические и программные средства взаимодействия и др.). Это позволяет строить из данных гораздо более разнообразные и гибкие семантические структуры и отношения, преобразовывать их, собирать во фрагменты, обновлять, исключать, представлять все богатство состояний предметного мира в виде набора моделей для решения новых прикладных задач.

Сознание является одной из традиционных вечных философских загадок. В самом общем виде «сознание» является одним из наиболее общих философских понятий, обозначающих субъективную реальность, связанную с деятельностью мозга и его продуктами: мыслями, чувствами, идеями, предрассудками, научными и вненаучными знаниями. Без выяснения места и роли этой реальности невозможно создание ни философской, ни научной картины мира.

В философии сложились и сохраняют свое значение в современной культуре следующие концепции сознания.

Объективно-идеалистическая интерпретация сознания как сверхчеловеческой, надличностной, в конечном счете трансцендентальной идеи (мир идей у Платона; абсолютная идея у Гегеля; Бог у теологов; инопланетный разум у уфологов), лежащей в основе всех форм земного бытия. Человеческое сознание есть частица, продукт или инобытие мирового разума.

Субъективно-идеалистические системы рассматривают сознание человека как самодостаточную сущность, содержащую картину самой себя и являющейся субстанцией материального мира (Р.Декарт, Дж. Беркли).

Гилозоизм (овеществленная жизнь) утверждает, что вся материя мыслит, сознание является атрибутивным свойством всего материального мира. С точки зрения гилозоизма, вся материя одушевлена или, по крайней мере, обладает предпосылками к мышлению. Эта концепция восходит к ранним учениям милетской школы, ее элементы содержатся в учениях Аристотеля, Дж. Бруно, Б.Спинозы. Данные современной науки об элементах рассудочной деятельности животных, успехи физиологии в диагностике заболеваний центральной нервной системы, достижения кибернетики в создании «мыслящих машин» возрождают идеи гилозоизма и психофизиологического параллелизма, согласно которому и психическое, и физиологическое есть две самостоятельные сущности, исследование которых должно вестись через собственную субстанциональность.

Вульгарный материализм как редукционистское отождествление сознания с вещественными образованиями в мозгу человека. Сознание имеет чисто материальный характер, оно результат функционирования определенных частей или образований мозга. Отрицание качественной специфики сознания, мышления человека своими истоками уходит в античную культуру и особенно ярко проявилось в античном атомизме, но особую популярность материализация сознания получила в конце XVIII – начале XIX века в связи с распространением идеи дарвинизма. Наиболее видные его представители К. Фогт, Л. Бюхнер, Я. Молешотт, пропагандируя достижения науки середины XIX века, огрубляли, упрощали сложнейшую философскую и психофизическую проблему, проблему соотношения материи и сознания. В XX веке, в связи с успехами решения технических задач конструирования искусственного интеллекта, философскими дискуссиями по поводу проблемы «может ли машина мыслить?», исследованиями, обнаружившими непосредственную взаимосвязь между содержательной стороной мышления и структурой протекающих в мозгу процессов, вновь актуализировались идеи характеристики мышления как атрибута материального субстрата.

Социологизация сознания. Сознание ставится в абсолютную зависимость от внешней, в том числе и социальной среды. У истоков этих идей стоит Дж. Локк и его последователи, французские материалисты XVIII века, считающие, что человек рождается с душой, сознанием, как чистый лист бумаги. Критикуя концепцию «врожденных идей» Декарта, они считали, что содержание идей, понятий, при помощи которых человек анализирует данные органов чувств об отдельных свойствах вещей, формирует общество, воспитание. Зачатки этой концепции можно обнаружить уже у Аристотеля, ставящего формирование способностей, добродетелей человека в зависимость от потребностей общества, интересов государства – полиса. В этих идеях отрицается индивидуальность мышления человека, зависимость способностей мыслящего индивида от особенностей строения и функционирования его центральной нервной системы.

Диалектический материализм подходит к изучению сознания как сложному, внутренне противоречивому феномену единства материального и идеального, объективного и субъективного, биологического и социального. Опираясь на достижения классической и современной науки, диалектико-материалистическая концепция сознания вскрывает сущностные черты и особенности человеческого сознания.

Сознание – идеальное явление, функция, особое свойство, продукт высокоорганизованного материального субстрата – человеческого мозга, мыслящей материи.

Сознание – идеальный образ, снимок, копия, отражение в мозгу субъекта материального объекта.

Сознание обладает творческой активностью, проявляющейся в относительной самостоятельности его функционирования и развития и обратном воздействии на материальный мир.

Сознание - продукт общественно-исторического развития, вне общества оно не возникает и не может существовать.

Сознание как идеальное отражение материального мира не существует без языка как материальной формы своего выражения.

Все шесть рассмотренных концепций содержат в себе долю истины в понимании природы сознания, имеют своих сторонников, достоинства и ограниченности, отвечают на одни вопросы, но не дают ответов на другие и потому имеют равные права на существование в рамках философского знания. В неклассической и постнеклассической философии складывается парадоксальная ситуация: в теоретическом отношении вопрос о специфике сознания и, следовательно, о философском статусе феномена сознания ставится под сомнение, а практическое изучение сознания объективными, в том числе научными, методами активизируется, что свидетельствует о непреходящем значении и значимости человеческого мышления. На протяжении всего XX века одни участники в спорах о природе сознания воспроизводят идеи об ирреальности, трансцендентности сознания, а другие сводят сознание к языку, поведению, к нейрофизиологическим процессам, отрицая специфику и особую, свойственную самому сознанию структуру и сущность.

Разнообразие интерпретаций сознания связано в первую очередь, с вопросом о природе сознания и обоснованием его содержания. Представители современного конкретно-научного знания и философские системы, ориентирующиеся на науку, отдают предпочтение диалектико-материалистической концепции, которая в отличие от других дает возможность исследовать различные формы и продукты мыслительной деятельности научными методами. Однако, несмотря на популярность в научном сообществе, данная концепция не дает логически непротиворечивых и проверяемых на практике ответов на самые сложные, фундаментальные вопросы проблемы сознания:

Сознание формируется в результате естественно-исторической эволюции материи и ее всеобщего, атрибутивного свойства – отражения. В процессе эволюционного развития материя, все больше усложняясь в своей структурной организации, порождает такой субстрат, как мозг. Вне мозга, способного вырабатывать информацию не только для приспособления к действительности, но и к ее преобразованию, сознание не возникает. Следовательно, в появлении развитого головного мозга, психической формы отражения и состоит основной результат эволюции дочеловеческих форм отражения.

На всем протяжении развития философии, начиная с античности, неоднократно ставилась проблема соотношения психических и физических (а затем и физиологических) явлений и процессов. Особый интерес к ней проявился в философии Нового времени в связи с поисками оснований человеческого сознания. Так, гилозоизм (от греч. hyle - вещество, материя, zoe - жизнь), исходивший из признания одушевленности всех тел, Космоса, природы, пытался отыскать корни психических явлений в материальном мире. Разделявший его установки Б. Спиноза, например, считал мышление атрибутом материи, свойством, присущим всей природе.

В XIX в. вульгарным материализмом (от лат. vulgarus - обыкновенный, простой), теоретическим предшественником которого являлся французский философ XVIII в. П. Кабанис, были предприняты попытки свести сложные психические процессы к физиологическим проявлениям работы человеческого мозга. Современные варианты этой традиции, в частности, представлены в биополевых концепциях сознания, точно так же недооценивающих идеальную сущность сознания, его социокультурную природу.

В отличие от вульгарного материализма и идеализма, диалектико-материалистическая философия исходила из признания того, что сознание человека, будучи идеальным по своей природе, является функциональным свойством высокоорганизованной материи - человеческого мозга.

Во 2-й половине XX в. благодаря информационно-компьютерной революции возникли новые возможности исследования работы человеческого мозга и его функций с помощью систем искусственного интеллекта. В исследованиях по искусственному интеллекту можно выделить четыре взаимосвязанные области, в которых разрабатываются:

1) системы, имитирующие отдельные творческие процессы (программы для решения игровых задач, автоматического перевода, доказательства теорем, распознавания изображений и т. д.);

2) интеллектуальные системы, основанные на знаниях (информационно-поисковые, расчетно-логические, экспертные);

3) новая архитектура ЭВМ (ЭВМ пятого поколения и новые технологии их использования);

4) интеллектуальные роботы (например, автономные транспортные средства, вооруженные многочисленными сенсорными системами).

Разработки в области искусственного интеллекта заложили реальную основу для проверки философских и научных гипотез о природе человеческого разума. Философия оказалась сопричастной экспериментальной деятельности, осуществляемой при разработке программ искусственного интеллекта. Так, например, в ходе попыток создания универсальных обучающих программ (М. Бонгард) была успешно апробирована идея Дж. Локка о распознавании как основе мышления. Создание программ, понимающих естественный язык, программ, способных доказывать математические теоремы, в частности, базируется на трактовке разума Г. Лейбницем, рассматривавшим его не в качестве «чистой доски», а, выражаясь современным языком, совокупности специализированных программ, подключающихся к работе по мере необходимости. За обнаружившейся необходимостью введения в программы искусственного интеллекта «универсальных объяснительных схем» просматривается идея И. Канта о существовании «априорных синтетических суждений», таких, как понятие причинности, представление о пространстве и времени.

В современной гуманитаристике проблема искусственного интеллекта рассматривается в следующих аспектах:

1) разработка критериев эффективности разрабатываемых алгоритмов обработки неформализованных данных (таких, как обычная человеческая речь), языковой коммуникации с другими машинами и людьми «на право» считаться искусственным интеллектом (это связано с именем Алана Тьюринга и предложенным им «тестом Тьюринга» - искусственным интеллектом может считаться такой алгоритм, при общении с которым независимый наблюдатель-человек не сможет провести различие между человеком и машиной;

2) обсуждение антропологических проблем в контексте информационных технологий (что есть «человек», если большинство реальных жизненных функций человека можно свести к коммуникации в сетевой среде; что произойдет, если мощь искусственного интеллекта по каким-то причинам вступит в противоборство с человеческим; условно говоря, «за счет чего армия людей сможет победить армию боевых роботов, и сможет ли вообще» - вопрос пока из области фантастики, но доступный для теоретического моделирования);

3) обсуждение особой этики информационного общества, этикета сетевого общения и «этикета» для машин.

В обсуждении этих и других подобных вопросов принимают участие не только ученые и специалисты в сфере ИТ, но философы, культурологи, психологи (Славой Жижек, Умберто Эко, Мануэль Кастельс и др.)

Таким образом, разработка проблемы искусственного интеллекта создает предпосылки для синтеза естественнонаучного и гуманитарного подходов к анализу феномена человеческого сознания, к разгадке его тайны.

Проблемы моделирования сознания. Искусственный интеллект

3) новая архитектура ЭВМ (ЭВМ пятого поколения и новые технологии их использования);

В современной гуманитаристике проблема искусственного интеллекта рассматривается в следующих аспектах:

Некоторые результаты моделирования сетевого интеллекта

В 1963-1964 гг. мною был сформулирован первый вариант гипотезы о механизмах мышления в обобщенном виде. В 1965 г. эта гипотеза была опубликована в книге «Моделирование мышления и психики». Два года спустя книгу переиздали в США. Последующее развитие идей нашло отражение в монографии «Искусственный разум», напечатанной в 1969 г.

Модели, реализованные на ЦВМ. В 1963 г. мы начали серию работ по созданию моделей интеллекта, построенных на принципе семантических сетей с СУТ. Такие сети были названы термином «М-сети», а модели, построенные на них,- «М-автоматами». В последующие годы создавались новые варианты моделей, однако все они основывались на использовании сетевого интеллекта с СУТ. Принцип его действия уже был описан: М-сеть представляет собой систему элементарных моделей (i-модели), каждой придано определенное значение, например модель - объект среды, модель действия, чувства, отношения и др. Модели имеют статические и динамические характеристики, в которых отражена величина уровня активности и зависимости от времении «входных» раздражителей - то есть от величины некоей энергии, поступающей по связям с других моделей или от рецепторов. У первых моделей связи задавались жестко, у последующих проходимость связей менялась в зависимости от использования - тренировки. Это же относится к характеристикам возбуждения i-моделей. Исследование модели состоит в пересчете на ЦВМ уровня активности всех элементарных моделей за условный такт времени. СУТ выбирает одну, самую активную модель и еще дополнительно ее усиливает согласно своим характеристикам, а все остальные тормозит. «Входами» М-автомата являются внешние объекты, «выходами» - его действия, направленные на среду. Все это типично для СИ.

Первая модель - РЭМ отображала условный сюжет путешествия некоего «искусственного субъекта» в среде, которая содержала полезные и опасные для него объекты. Мотивы поведения субъекта определялись ощущениями усталости, голода и стремлением к самосохранению. Субъект изучал среду, выбирал цель движения, строил план достижения этой цели и затем реализовал его, выполняя действия-шаги, сравнивая результаты, получаемые в ходе движения, с запланированными, дополняя и корректируя план в зависимости от складывающихся ситуаций.

М-сеть РЭМа содержала 90 i-моделей, около 400 связей и была способна воспринимать три типа объектов (входных параметров). Среда могла содержать до 400 объектов, произвольно расположенных на плоскости. РЭМ выполнял восемь действий и был построен как неполный М-автомат, иными словами, кроме М-сети с заданной на ней СУТ, он содержал функционирующие сопряженно с М-сетью алгоритмические структуры. Большинство из них осуществляло функции планирования. РЭМ был реализован в виде комплекса программ для ЦВМ М-220. Программы содержали свыше 3000 рабочих команд. Время просчета одного такта функционирования М-сети (единицы автоматного времени) - 1,5 мин. В течение каждого такта производился расчет величин возбуждений и параметров характеристик всех i-моделей, а также параметров всех связей М-сети (эта процедура названа пересчетом). Последовательность операций, производимых за один такт, такова: восприятие информации из внешней среды, пересчет, выбор СУТ наиболее возбужденной i-модели, принятие на основании полученной информации решения о взаимодействии со средой, выполнение этого решения. Эксперименты с РЭМом включали просчеты его состояний и регистрацию решений на протяжении 10-20 тактов.

Результаты исследования РЭМа показали перспективность использования М-сетей как при построении моделей процессов мышления, так и при разработке систем типа «искусственный разум», способных к самостоятельному эффективному функционированию в сложных условиях. Выяснилась также целесообразность дальнейшего проведения работ по изучению возможностей аппарата при построении более мощных моделей, а также исследования весьма важного в практическом и теоретическом отношениях вопроса об адаптивных возможностях М-автоматов.

Затем была построена и исследована новая модель - МОД. При его создании сохранялись как общая схема постановки задачи, так и принципиальная структура выбранного ранее условного сюжета моделирования. МОД также был разработан в виде неполного М-автомата. При этом его алгоритмическая часть отображала процессы планирования, связанные с предварительной организацией движения, а структурная - процессы принятия решений в ходе непосредственного взаимодействия со средой. Обе части целесообразно рассматривать как независимые модели мыслительных процессов, между которыми может быть организовано постоянное взаимодействие. Эти модели названы соответственно МОД-1 и МОД-2.

МОД-1 вырабатывал план деятельности М-автомата в среде в виде совокупности подцелей движения, основной цели и ожидаемых (предвидимых) состояний автомата в ходе движения. Алгоритмы восприятия внешней информации в МОД-1 моделировали процессы зрительного восприятия человека, построения возможных вариантов плана, их оценки, синтеза окончательного варианта, его разбиения на отдельные этапы, выбора объектов-ориентиров для каждого из этапов, моделировали процессы принятия решения человеком в условиях отсутствия полной информации о среде.

МОД-1 являлся неполным М-автоматом, основной объем его функций реализовался алгоритмическими структурами. М-сеть здесь содержала 62 i-модели, около 1000 связей и использовалась в основном для представления мотивационной сферы модели. МОД-1 был реализован в виде комплекса программ для ЦВМ М-220. Программы включали до 15 000 команд, их просчет занимал 20-30 мин машинного времени. Среда модели могла содержать до 625 объектов (это максимальное число). Каждый из объектов задавался упорядоченным набором из 8-10 признаков (входных воздействий). Выходом модели являлся оптимальный план передвижений в среде. В среднем такой план мог состоять из 30 элементов (целей, подцелей и ожидаемых отклонений внутренних состояний).

М-автомат МОД-2 вырабатывал конкретные реализации планов, построенных МОД-1. Его основная особенность связана с реализацией на М-сети программ самообучения. Последнее осуществлялось путем изменения веса первоначально заданных связей, установления новых связей и порождения новых узлов М-сети. Протекание процессов изменения структуры сети определялось особенностями среды, в которой действовал автомат, соотнесенными с поставленными перед ним задачами. Задачи могли формулироваться, например, в следующем виде: действовать так, чтобы обеспечить максимальное значение оценки «собственного комфорта», максимальное соответствие внешних и внутренних реакций автомата реакциям моделируемого объекта или быстрейшее достижение цели. Возможны были и комбинированные задачи.

Автомат может рассматриваться как модель деятельности человека по принятию решений в задачах движения в лабиринте. Кроме того, МОД-2 может быть использован в качестве устройства, управляющего передвижением технических систем, предназначенных для сбора информации, транспортировки и т.п. В зависимости от цели использования автомата изменяется и критерий оценки эффективности его функционирования.

МОД-2 - полный М-автомат. Его М-сеть может содержать до 400 i-моделей и до 2000 связей. На М-сети задана двухуровневая СУТ. МОД-2 был реализован в виде программы для ЦВМ БЭСМ-6. Программа содержала около 6000 команд. Время просчета одного такта 30-50 сек. Экспериментально были исследованы реакции автомата на протяжении до 300 тактов. На входы автомата подавалась информация о плане движения и об объектах среды, каждый из которых относится к одному из шести возможных типов. Всего среда могла содержать до 400 расположенных произвольным образом объектов. Предварительная информация о некоторых характеристиках среды и структуре оценочных функций задавалась в процессе начальной организации М-сети автомата. Количество выполняемых МОД-2 действий (выходных параметров или решений) - 22. Из них 17 - различного рода действия - шаги, перемещающие автомат в среде, а 5 - «активные» действия, изменяющие состояние среды или автомата («есть», «спать», «нести объект», «бросить объект», «создать убежище»). Поведение автомата состояло в формировании последовательностей решений о выполнении тех или иных действий и соответственно их фактическим выполнением. Были разработаны оценки поведения и предложены процедуры оптимизации автомата. Оптимизация выполнялась варьированием значений шести параметров обучения.

В ходе исследования МОД-2 был решен ряд вспомогательных задач-тестов. Представляет самостоятельный интерес результат одной из таких задач, связанной с моделированием процессов формирования понятий человеком. Здесь показана приводимость М-автомата к формам, моделирующим как индивидуальное, так и обобщенное групповое поведение. Были продемонстрированы методы такого приведения.

Модель механизмов речи. Одновременно с разработкой МОДа проводилось исследование, цель которого состояла в том, чтобы изучить возможности М-сетей в области нейрофизиологии и нейропсихологии, а также оценить практическую и познавательную важность таких моделей. Был разработан и исследован М-автомат, моделирующий механизмы речи. В модели представлены такие аспекты устной речи, как восприятие, осмысливание, словесное выражение. Преимущественное внимание уделялось содержательной стороне процессов переработки словесной информации. Модель предназначена для воспроизведения относительно простых речевых функций - ответов на вопросы ограниченного типа, повторения, называния. Она содержит следующие блоки: слуховых восприятий, сенсорный речевой, проприоцептивный речевой, понятийный, эмоций, мотивационный, двигательный речевой, артикуляторный и блок СУТ. Блоки модели соотнесены с определенными мозговыми образованиями. При задании организации М-сети использовались данные нейроморфологии, нейрофизиологии и клинической неврологии.

Модель представлена в виде необучающегося полного М-автомата. Его М-сеть содержит более 1000 i-моделей и 8000 связей между ними. М-автомат реализован в виде программы для ЦВМ БЭСМ-6, содержащей около 500 команд. Время просчета одного такта - 2 сек. В экспериментах наблюдалось поведение модели на протяжении до 100 тактов. На вход модели подавались буквы русского алфавита, объединенные в слова и фразы, а также специальные объекты, соответствующие образам предметов. На выходе модели, в зависимости от режима ее работы, наблюдались последовательности букв русского алфавита, которые были либо ответами на входные вопросы, либо повторением входных слов, либо названиями предметов. То обстоятельство, что при создании модели широко использовались данные нейрофизиологии, позволило в экспериментах имитировать ряд поражений мозга органического и функционального характера, приводящих к нарушениям функций речи. В частности, получены модельные отображения синдромов сенсорной, моторной, проводниковой и транскортикальной афазий.

Описанные М-автоматы составляют основной фонд «больших» моделей, разработанных и исследованных в процессе изучения возможностей и практических методов использования М-сетей.

Нами были выполнены и некоторые модельные разработки, в которых аппарат М-сетей использовался эпизодически или в модифицированном виде. Анализ результатов, полученных в разработках такого рода, может представлять серьезный интерес при оценке возможностей и свойств обсуждаемого нами аппарата.

Весь опыт моделирования поведения «разумного субъекта» в некоей среде - «лабиринте» - с использованием М-сети и расчетами на ЦВМ подытожен в монографии . В качестве примера на рис. 3 приведены результаты одного из экспериментов по исследованию поведения такого «субъекта».

Семь-восемь лет мы занимались созданием сетевых моделей на ЦВМ, пока не убедились, что возможности таких моделей ограничены. Объем расчетов оказался слишком большим даже для компьютера: за один такт нужно пересчитать циркуляцию «энергии» по всем связям и изменения в их проходимости, подсчитать активность всех элементарных моделей, пересчитать изменение их тренированности для следующего такта. Если же предусмотреть и возможность образования новых связей и новых моделей, иными словами, воспроизвести принцип самоорганизации, то количество счетной работы будет расти подобно снежному кому. Затраты машинного времени увеличиваются приблизительно пропорционально кубу числа моделей в сети. Но дело не только в расчетах - так же трудно оказалось отладить громоздкие программы. Так или иначе, выйти за предел 1000 моделей и 8000 связей нам не удалось. Формально мы воспроизвели в МОД самые простые программы психики, такие, как сознание и подсознание, оптимизация действий по многим критериям - чувствам с предвидением и планированием. Была продемонстрирована разная обобщенность или иерархия моделей, обучение, забывание и даже различия характера. Но в целом этот «субъект», путешествующий среди врагов и препятствий в поисках пищи, соответствовал лишь довольно примитивному животному.

Рис. 3. Схема движений и действий МОДа по карте.

Аналоговые модели. Роботы. Тем не менее существует много задач, для которых вполне достаточен и такой ограниченный интеллект. В частности - для роботов, предназначенных для специализированной деятельности. Важнейшим требованием для них должна быть автономность, независимость от ЦВМ, что привело к реализации сетевого интеллекта на физических элементах. Идея сама по себе проста: представить каждую элементарную модель в виде усилителя, на вход которого поступает потенциал от других моделей, а на выходе формируется усиленный потенциал, который тоже передается по связям и гасится пропорционально их сопротивлению. Из таких элементов-усилителей можно создать любую сеть, если каждому придать определенное значение - семантику. Одни элементы - модели предметов, другие - чувств и т.д., как в сетевых моделях РЭМ и МОД. Разные характеристики усилителей и разные сопротивления связей позволяют создать структуры любого назначения. Модель интеллекта на физических элементах в наибольшей мере приближается к имитации мозга. К сожалению, есть разница: несоизмеримо мало число элементов и связей. Однако сложность такого интеллекта целиком определяется технологией. Можно создать довольно большие сети, во всяком случае достаточные для робота.

В 1972 г. были начаты работы по созданию модели ИИ в виде сети из физических элементов. Цель их - построить систему управления в виде М-сети с системой усиления-торможения (СУТ) и разместить ее на тележке.

Прежде чем приступить к разработке макета, были проверены возможности сети из физических элементов с СУТ. Первая сеть содержала 26 узлов и около 300 связей и управляла перемещением писчика по условной среде, изображенной на карте. Результаты экпериментальных исследований этой системы оказались обнадеживающими. Тогда приступили к созданию транспортного робота - ТАИРа.

Конструктивно разрабатываемый макет робота представляет собой трехколесное шасси, на котором смонтированы комплект рецепторов (органов чувств), блок управления, энергосистема и прочие устройства. Размер шасси 1600x1100x600 мм. Все три колеса являются ведущими и имеют автономный привод от электродвигателей мощностью по 30 Вт. Переднее колесо поворотное. Питание электродвигателей осуществляется от аккумуляторных батарей. Скорость движения по ровной поверхности составляет 10-12 м/мин.

Датчики-рецепторы можно разбить на несколько групп.

1. Датчики, определяющие положение робота в пространстве:

а) навигационная система с компасом и двумя радиомаяками;

б) датчики углов наклона тележки в двух плоскостях.

2. Датчики информации об окружающей среде:

а) дистантные. Активный оптический дальномер с радиусом действия до 10 м. Система оптических датчиков близости с диапазоном расстояний до 30 см;

б) контактные датчики - система микровыключателей, установленных на гибком чехле, в который заключена тележка.

3. Датчики состояний робота:

а) термодатчики на электродвигателях;

б) датчики крутящего момента на приводах к колесам;

в) датчики напряжения на аккумуляторных батареях;

г) вибродатчик.

4. Датчик времени.

Основу системы управления представляет физически реализованная М-сеть. Специфическая СУТ в М-сети задает положительную обратную связь по возбуждениям узлов и обеспечивает тем самым доминирование в каждый момент времени одного или нескольких узлов над всеми другими. Ввод и вывод информации в М-сети соответствуют возбуждению определенных ее узлов (входных и выходных).

В настоящее время система управления роботом предполагает осуществление целенаправленного движения с обеспечением собственной безопасности (объезд препятствий, избегание опасных мест, поддержание внутренних параметров в заданных пределах) и минимизацию временных и энергетических затрат. Вся сеть, состоящая из 100 узлов, разбита на шесть сфер.

Сферы оценок и распознавания ситуаций являются входными. Аналогично сенсорным системам мозга человека здесь осуществляется анализ воспринятой датчиками информации, на основе которого выполняется интегральная оценка среды, условий задачи и собственных состояний.

Выбор характера поведения в текущей ситуации производится в сфере решений. При этом может быть принято решение, определяющее направление движения, осуществление какого-то сложного маневра или даже выполнение некоторого элементарного действия.

Организация самого двигательного поведения осуществляется тремя сферами, являющимися выходными для сети,- сферами маневров высшего уровня, маневров нижнего уровня и элементарных действий. Здесь формируется последовательность команд, поступающих к эффекторной системе - системе управления поворотным и тяговыми электродвигателями.

Все узлы сети (i-модели) представляют собой усилители постоянного тока со специальными характеристиками. Узлы каждой из выделенных сфер имеют свои определенные характеристики. Точно так же в каждой сфере действует своя СУТ. Связи между узлами выполнены из резистивных элементов в устройстве матричного типа. Для ввода информации от датчиков в сетевое устройство управления используется 60 каналов.

Внешний вид ТАИРа представлен на рис. 4. В настоящее время мы продолжаем работы по созданию новых систем управления роботами. Эти системы пока не претендуют на достижение высокого уровня интеллекта. Правда, для ограниченных целей нейроноподобная семантическая сеть на физических элементах с СУТ хорошо себя зарекомендовала и привлекла внимание исследователей и конструкторов, которые думают об автономных роботах. Планы отдела биокибернетики по совершенствованию автоматов предполагают реализовать обучение, создать ансамблевую организацию из элементов, позволяющую резко увеличить количество моделей при том же числе элементов, улучшить зрительное восприятие среды и даже дойти до человеческой речи. Я не уверен, что эти планы воплотятся в металл достаточно скоро, не потому, что идеи несостоятельны, а исключительно вследствие трудностей их технической реализации. Почти пятнадцать лет попыток моделирования разума человека привели меня лишь к ответу на вопрос «Что такое интеллект.», но существенно не приблизили к созданию его модели. Нейроноподобная семантическая сеть с переменной активностью элементов связей и с СУТ кажется наилучшим аналогом коры мозга, но размеры ее жестко ограничены сложностью воспроизведения, элементарные поведенческие реакции, полученные на описанных моделях, весьма далеки от человеческих и ничего не могут доказать. В самом деле, разве несколько сот элементов нашей сети могут заменить 10 миллиардов нейронов мозга. Если к этому прибавить, что каждая нервная клетка представляет собой функциональную систему из многих тысяч макромолекул, что она имеет несколько сот «входов» и может участвовать в работе различных клеточных ансамблей, давая почти астрономическое число моделей, то разве можно все это воспроизвести. К этому нужно добавить самоорганизацию в виде избирательной тренировки «входов» - синапсов, обеспечивающих память, и тренировку «выхода», резко повышающую активность нейрона. Нервная система - не просто сеть из одинаковых элементов. В ней имеется начальная структура связей и клеток с разной активностью, обеспечивающих врожденные рефлексы, чувства, программу доминирования. Тренируемость клеток и связей позволяет развивать и адаптировать врожденные реакции и наслаивать на них иерархию функциональных актов различных уровней обобщения и содержания. Все это, вместе взятое, дает человеческий разум - изумительное произведение природы, которое, раз возникнув, открыло в мозге новые возможности.

Рис. 4. Внешний вид ТАИРа.

После такой характеристики сложности и возможностей мозга задача его воспроизведения в модели кажется безнадежной. Трудно представить себе искусственную сеть из десятка миллиардов элементарных усилителей, каждый из которых может иметь сотни входов, обладает способностью к тренировке - то есть изменению характеристик. Трудно, но не безнадежно. В отличие от длительной естественной эволюции прогресс науки и техники стремителен и все более ускоряется. Поэтому в перспективе возможна и аналоговая сеть, сравнимая по мощности с мозгом. Важно правильно поставить задачу - в данном случае сказать, какими должны быть элементы и как их соединять друг с другом. Пожалуй, еще важнее представить алгоритм интеллекта в достаточно обобщенном виде, позволяющем реализовать его различными средствами.

Велики технологические трудности на пути до аналогового интеллекта. Поэтому так заманчивы универсальные цифровые машины, которые уже теперь достигли большой мощности. Совершенствуется их внешняя память и растет объем оперативной памяти. Быстродействие исчисляется миллионами операций в секунду. Разделение времени и создание параллельных программ позволяют повысить эффективность компьютеров. Создается впечатление, что возможности ЦВМ еще не достаточно использованы для реализации алгоритма интеллекта. То обстоятельство, что до сих пор наши попытки создания СИ не увенчались успехом, еще не означает, что исследования закончены. Нужно сохранить обобщенный алгоритм, но отказаться от сети с тем, чтобы уменьшить объем расчетов. Однако при этом следует лишь в минимальной мере поступиться принципами. Мы решили предпринять такую попытку - создать алгоритмическую модель интеллекта. Соображения к ее проекту будут представлены в заключительной части книги. А пока перейдем к изложению идей, положенных в основу этой модели.

Из книги Материализм и эмпириокритицизм автора Ленин Владимир Ильич

ВМЕСТО ВВЕДЕНИЯ КАК НЕКОТОРЫЕ «МАРКСИСТЫ» ОПРОВЕРГАЛИ МАТЕРИАЛИЗМ В 1908 ГОДУ И НЕКОТОРЫЕ ИДЕАЛИСТЫ В 1710 ГОДУ Кто сколько-нибудь знаком с философской литературой, тот должен знать, что едва ли найдется хоть один современный профессор философии (а также теологии), который

автора Лем Станислав

(e) Усилитель интеллекта Общая тенденция математизации наук (в том числе и таких, которые до сих пор по традиции не использовали математических средств), охватив биологию, психологию и медицину, постепенно проникает даже в гуманитарные области – правда, пока еще скорее в

Из книги Стратегии гениев (Аристотель Шерлок Холмс Уолт Дисней Вольфганг Амадей Моцарт) автора Дилтс Роберт

Уровни моделирования При создании модели конкретной личности учитывается ряд различных уровней, систем и подсистем, в которых данная личность действовала и которые мы можем исследовать. Нам следует взглянуть на историческую и географическую обстановку - то есть когда

Из книги Наше постчеловеческое будущее [Последствия биотехнологической революции] автора Фукуяма Фрэнсис

Из книги Алгоритмы разума автора Амосов Николай Михайлович

Метод эвристического моделирования Принцип метода состоит в том, что создается математическая модель объекта на основании описательной гипотезы о его структуре и функциях с использованием имеющихся в литературе количественных данных и добавлением недостающих путем

Из книги Конец науки: Взгляд на ограниченность знания на закате Века Науки автора Хорган Джон

Проект алгоритмической модели интеллекта Как же практически подойти к построению алгоритмической модели. Согласно правилам эвристического моделирования прежде всего нужно определить ее назначение, выбрать цель. Смоделировать человеческий разум - это кажется столь

Из книги Избранные труды автора Щедровицкий Георгий Петрович

Границы моделирования В феврале 1994 года журнал «Сайенс» опубликовал статью «Доказательство, легализация и подтверждение цифровых моделей в земных науках», которая обращается к проблемам, поставленным компьютерными моделями. Удивительно постмодернистская статья была

Из книги Понятие сознания автора Райл Гилберт

О различных планах изучения моделей и моделирования 1. Рассматривая вопрос о моделях и моделировании, необходимо различать: (А) решение специально-предметных научных задач путем построения моделей и (В) получение различных знаний, обслуживающих моделирование. Во

Из книги Учение Шопенгауэра о спасении автора Бергман Эрнст

(2) Определение границ интеллекта Место интеллекта в жизни человека (неважно, осознается это место метафорически или нет) принято описывать согласно определенным шаблонам. Об Интеллекте иногда говорят как об особом органе, уподобляя сильный или слабый интеллект сильному

Из книги 3. Диалектика природы и естествознания автора

(6) Примат интеллекта Теперь нам будет легко различить тот смысл, в котором интеллектуальные операции превалируют над проявлениями других ментальных способностей и «управляют» ими, от того смысла, в котором я отрицал тот факт, что при описании действий и реакций людей,

Из книги Диалектика природы и естествознания автора Константинов Федор Васильевич

c) Разрыв интеллекта с волей Если продолжить следовать за потоком шопенгауэровского мирового процесса, то как третий акт появляется разрыв интеллекта с волей и получение интеллектом своей самостоятельности. Для этого необходимо радикальное внутреннее преобразование

Из книги Сумма технологии автора Лем Станислав

Из книги Системная технология автора Телемтаев Марат Махметович

3. Диалектика естественного и искусственного в проблеме интеллекта В понятии «искусственный интеллект» выражается попытка осмыслить проблему интеллекта с разных сторон - естественнонаучной, психологической и философской. И это вполне правомерно. Человеческий разум

Из книги автора

Усилитель интеллекта ОБЩАЯ тенденция математизации наук (в том числе и таких, которые до сих пор по традиции не использовали математических средств), охватив биологию, психологию и медицину, постепенно проникает даже в гуманитарные области - правда, пока еще скорее в

Из книги автора

2.1. Особенности моделирования технологий Технологии осуществляются посредством различных орудий труда, в т.ч. и посредством машины. Технологии, в т.ч. и технологии производства машин, состоят из отдельных операций. При осуществлении материальных технологий

Из книги автора

3.1. Особенности моделирования систем Мы рассматриваем в данном разделе особенности моделирования систем и общих систем с позиций системной технологии. Мы исходим из общепринятого определения: «Модель – вспомогательный объект (или система), заменяющий изучаемый объект,