Содержание к диссертации
Введение
Глава I. Науки об искусственном в структуре философского исследования И
1. Искусственное как предмет философского анализа в аспекте различных подходов к пониманию техники 11
2. Науки об искусственном в контексте историко-философской реконструкции классификации научного познания 38
Глава II. Эпистемология моделирования познавательных способностей человека в компьютерных науках 57
1. Искусственный интеллект как метод моделирования и самопознания форм представления знаний и познавательных способностей человека 57
2. Нейрокомпьютинг как моделирование саморазвивающихся интеллектуальных систем 86
Заключение 111
Библиография 115
- Искусственное как предмет философского анализа в аспекте различных подходов к пониманию техники
- Науки об искусственном в контексте историко-философской реконструкции классификации научного познания
- Искусственный интеллект как метод моделирования и самопознания форм представления знаний и познавательных способностей человека
- Нейрокомпьютинг как моделирование саморазвивающихся интеллектуальных систем
Введение к работе
Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью эпистемологического анализа моделирования познавательных способностей человека как одной из проблем философии техники и наук об искусственном. Решение этой задачи не может быть осуществлено только в рамках технических наук, поэтому необходимо междисциплинарное изучение техники и искусственного, делающее философское осмысление наук об искусственном одним из центральных, направлений философии на современном этапе. В связи с тем, что науки об искусственном находятся в стадии становления, значимым является выявление места данного направления в структуре научного познания, а также классификация дисциплин, входящих в их состав.
Для развития современной эпистемологии необходимо осмысление результатов исследований в области искусственного интеллекта, в котором осуществляются попытки воспроизведения в технических устройствах различных сторон познавательной деятельности человека. Исходя из этого, ставится задача комплексного рассмотрения искусственного интеллекта как метода моделирования и самопознания форм представления знаний интеллектуальной деятельности человека. Особое значение в анализе поставленных проблем имеют исследования в области нейрокомпьютинга, робототехники и философское осмысление таких сложных компьютерных устройств, как нейронные и синергетические компьютеры, в которых моделируется деятельность мозга как открытой, самоорганизующейся системы.
Степень разработанности проблемы. Философское осмысление феномена техники в контексте ее соотношения с природой имели место в античности в работах Гераклита, Платона, Аристотеля. Выявление техники как специфической формы знания осуществлялось также такими средневековыми философами, как А. Боэцием, П. Абеляром, Г. Сен-Викторским, Ибн Хальдуном. В Новое время попытки объяснения с механистических позиций деятельности человека имели место в работах Р. Бойля, И. Ньютона, Д. Беркли.
Проблема исследования техники и ее философского осмысления была поставлена К. Марксом и Э. Каппом на материалистической основе и Ф. Дессауэром - на теологической. В дальнейшем она стала > центральной в философии техники,
возникшей во второй половине XIX в., в которой основной анализ сущности искусственного был дан в работах Л. Нуаре, А. Эспинаса, Ф. Бона, Э. Блоха, М. Хайдеггера.
Гуманитарно-социологический подход к пониманию техники сформировался на основе исследований Г. Риккерта, О. Шпенглера, М. Хоркхаймера, Г. Маркузе, Т. Адорно. Гуманитарно-антропологический подход к пониманию техники представлен в работах X. Ортеги-и-Гассета, К. Ясперса, Л. Мэмфорда, Ж. Эллюля.
В зарубежной философии осмыслению техники в контексте современного этапа развития философского и научного познания посвящены работы таких исследователей, как Ж. Бодрийяр, Ф. Рапп, Г. Рополь, X. Шельски, Э. Штрекер.
В истории отечественной философии проблема техники, как творческой способности человека, была поставлена в трудах П.К. Энгельмейера. Кроме того, разрабатывались теолого-антропологический подход к пониманию техники Н.А. Бердяевым и науко-ориентированный В.И. Вернадским. Анализу историко-философского становления и теоретических аспектов технического знания посвящены работы таких современных отечественных философов, как Н.М. Аль-Ани, О.В. Аронсон, А.А. Воронин, В.Г. Горохов, Б.И. Кудрин, В.П. Рачков, М.А. Розин, B.C. Степин.
Проблема классификации научного знания ставилась в истории философии Аристотелем, Ф. Бэконом, Г. В. Ф. Гегелем, О. Контом, Г. Спенсером, Ф. Энгельсом, В. Дильтеем, Г. Риккертом, В. Виндельбандом. В отечественной философии эта проблема рассматривалась В.И. Вернадским, Б.М. Кедровым, B.C. Степиным, А.А. Ивиным, А.Л. Никифоровым и др.
Понятие йаук об искусственном было введено Г. Саймоном. Различным теоретическим и методологическим аспектам наук об искусственном посвящены труды М. Арбиба, Д. Грейсона, Э. Фейгенбаума. В современной отечественной литературе эти проблемы ставятся в работах М.Г. Газе-Рапопорта, Э.В. Попова, Д.А. Поспелова, В.Б. Тарасова.
Кибернетика, как наука об управлении, сформировалась в работах таких зарубежных исследователей, как Н. Винер, К.Э. Шеннон, У. Эшби. Разработка понятия «вычислительная машина» и анализ ее возможностей для реализации моделей интеллекта осуществлялись Д. Вейценбаумом, Ф. Джоржем, Д. Майерсом, Д. Нейманом, А. Тьюрингом, Э. Хантом.
Вклад в формулировку основных принципов создания
искусственного интеллекта внесли Д. Вейценбаум, Т. Виноград, Д. Маккарти, А. Ньюэлл, У.Р. Рейтман, Г. Саймон, Д. Серль, А. Тьюринг, A.M. Эндрю и др. Анализ проблемы представления знаний в искусственном интеллекте имел место в работах М. Исидзуки, Ж.-Л. Лорьера, М. Минского, Д. Нильсона, С. Осуги, С. Пейперта.
В отечественной литературе различным аспектам искусственного интеллекта посвящены работы В.А.Глазунова, А.Г. Герца, Д.И. Дубровского, В.А. Лекторского, Л.А. Микешиной, Г.Н. Рапопорта, В.Г. Редько, О.П. Кузнецова, К.К. Колина, Э.В. Попова, В.К. Финна, А.Л. Шамиса.
Моделирование как метод познания рассматривался в работах В.А. Штоффа, Б.А. Глинского, Б.С. Грязнова. Общие вопросы теории информации и моделирования мышления отражены в работах Г. Бейтсона, К. Митчема, Р. Пенроуза, Э. Ханта, Р.К. Шенка.
В отечественной литературе этим проблемам посвящены исследования И.Ю. Алексеевой, О.Е. Баксанского, А.Н. Кочергина, Н.А. Кузнецова, Е.Н. Кучер, В.Л. Макарова, И.П. Меркулова, Ф.М. Морозова, Н.Л. Мусхешвили, А.С. Нариньяни, А.П. Огурцова, К.А. Павлова, A.M. Ракитова, В.А. Тарасова, Ю.А. Шрейдера. Разработке проблем сознания на основе создания искусственного интеллекта посвящены работы Д. Армстронга, Д. Деннета, X. Патнэма, Д. Поллока, а также отечественных ученых Д.И. Дубровского, A.M. Иваницкого.
Разработке нейрофизиологических основ искусственного интеллекта, искусственных нейронных сетей и принципов их функционирования посвящены труды таких зарубежных ученых, как М. Арбиба, В.Б. Маункастла, У. Мак-Каллока, У. Питса, Ф. Розенблатта, Ф. Уоссермана, Д.М. Эдельмана. В отечественной литературе эти проблемы имеют место в работах Н.П. Бехтеревой, С.Н. Брайнеса, А.И. Голушкина, Ю.В. Девингталя, A.M. Иваницкого, Л.Г. Комарцовой, Р.И. Крутикова, В.В Круглова, А.Н. Леонтьева, А.В. Максимова, Д.С. Чернавского, Л.Н. Ясницкого.
Идея синергетического компьютера была предложена Г. Хакеном. Проблеме создания квантовых компьютеров посвящены исследования зарубежных ученых Д. Дойча, А. Колдербанка, Д. Прескилла, Э. Стина, Р. Фейнмана, П. Шора и отечественных исследователей - К.А. Валиева, В.И. Нечаева, Б.Б. Кадомцева, А.А. Кокина, Л.А. Опенова.
Цель исследования - выявление и анализ эпистемологической роли моделирования в исследовании познавательных способностей человека в науках об искусственном. Задачи исследования:
рассмотрение искусственного как объекта философского исследования в аспекте различных подходов к пониманию техники;
реконструкция основных подходов к классификации научного познания и места в ней наук об искусственном;
анализ искусственного интеллекта как метода моделирования и самопознания познавательных способностей человека;
исследование нейрокомпьютинга как моделирования саморазвивающихся интеллектуальных систем.
Методология исследования. В диссертации используются следующие традиционные и современные философско-методологические принципы и методы:
сравнительный анализ различных подходов в понимании техники в истории философии и современности;
единство многообразного в философской интерпретации техники;
реконструкция классификации научного познания в контексте современного понимания наук об искусственном;
междисциплинарный подход к исследованию наук об искусственном;
экспликация познавательных способностей человека на основе метода моделирования в науках об искусственном;
синтез когнитивных практик в рассмотрении проблемы моделирования интеллектуальной деятельности человека в искусственном интеллекте;
- анализ эволюции компьютерных устройств от
последовательных, вычислительных к открытым, самоорга
низующимся системам.
Новизна результатов исследования:
обоснована необходимость введения в современную классификацию научного познания наук об искусственном, изучающих теоретические, эпистемологические, методологические и практические основы искусственного в различных его проявлениях;
исследовано понятие искусственного в широком смысле, как любого приспособления к требованиям внешней среды, и в узком -
как имитации реальных объектов и воспроизведения их свойств на другой физической основе;
выявлена эпистемологическая роль метода моделирования как формы представления знания в искусственном интеллекте и познания интеллектуальных способностей человека;
осуществлен эпистемологический анализ таких форм представления знаний в искусственном интеллекте, как фреймы, скрипты, семантические сети, продукции;
прослежена эволюция представления знания и моделирования познавательных способностей человека с помощью компьютерной техники от последовательных, алгоритмических вычислительных устройств до квантовых компьютеров и сложных нейронных сетей, способных к параллельной обработке информации и самообучению;
исследованы принципы работы синергетических компьютеров, в которых ставится задача моделирования деятельности мозга как открытой, самоорганизующейся системы.
Научно-практическая значимость результатов
исследования определяется актуальностью философского рассмотрения различных аспектов наук об искусственном; необходимостью эпистемологического анализа моделирования познавательных способностей человека в компьютерных науках. Полученные результаты могут быть использованы в преподавании курса философии, в чтении спецкурсов по «Актуальным проблемам современной философии науки и техники», «Искусственному интеллекту», «Эпистемологии компьютерного моделирования познавательных способностей человека».
Апробация результатов исследования.
Основные идеи и результаты исследования изложены автором в тезисах выступлений на научных и научно-практических конференциях: Всероссийской междисциплинарной конференции «Философия искусственного интеллекта» (Москва, 2005); IV Российском философском конгрессе «Философия и будущее цивилизации» (Москва, 2005); Международной практической конференции «Гуманитарные аспекты профессионального образования: проблемы и перспективы» (Иваново, 2005); Всероссийских научных конференциях студентов и аспирантов «Молодые исследователи - регионам» (Вологда, 2005, 2006); I Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Искусственный интеллект: философия, методология,
инновации» (Москва, 2006) и др. и апробированы при чтении спецкурсов по философии «Постнеклассический этап развития науки», «Введение в философию искусственного интеллекта» на физико-математическом и естественно-географическом факультетах ВГПУ.
Диссертация обсуждена на общеуниверситетской кафедре философии Вологодского государственного педагогического университета и рекомендована к защите.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, двух глав, заключения и библиографии.
Искусственное как предмет философского анализа в аспекте различных подходов к пониманию техники
Эпистемологическое осмысление наук об искусственном и их вклада в моделирование познавательных способностей человека представляет собой одну из актуальных проблем философии науки и техники. Для решения поставленной задачи, прежде всего, необходимо исследование самого феномена искусственного в контексте различных подходов к пониманию техники и классификации научного познания. Систематическое исследование искусственного начинает осуществляться в рамках философии техники, возникшей в середине XIX в. На современном этапе ее развития утверждается междисциплинарный подход к пониманию искусственного, синтезирующий философские, технические, естественнонаучные и гуманитарные достижения в его исследовании. Для дальнейшей разработки обозначенной проблемы необходимо комплексное рассмотрение техники на основе анализа различных подходов к ее пониманию.
Для исследования современного философского понимания техники определенное значение имеет вопрос о том, «почему философия вообще обращается к технике?»1. Ответ на него можно попытаться найти, проанализировав известные философские вопросы, поставленные еще Кантом: «Что я могу знать? Что я должен делать? На что я могу надеяться?» . В них можно усмотреть постановку и проблематики техники, ибо «современная философия оправдывает свое название лишь в том случае, если и когда она включает в сферу своих рефлексий также и технику»1.
Первый вопрос, «что я могу знать?», касается условий познания, а именно, как становится возможным то, что человек достигает знания о мире, которое «оказывается верным и надежным и таким образом означает истину?» . Эта фундаментальная проблема философии, связанная с обоснованием истинности научных выводов и результатов познания не может быть решена без анализа взаимосвязи науки и познания с техникой.
Если в классической философии знание рассматривалось как отражение мира, как результат его созерцательного восприятия, то сегодня становится понятным, что большая часть человеческих знаний о мире связана с технической деятельностью. Следовательно, вопрос о том, «что я могу знать?», в довольно широком смысле находит свой ответ в решении вопроса «что я могу делать?». Такой подход представляется справедливым и для описания знаний человека о самом себе, так как «основным нашим руководством в понимании функции знания в поведении тела является эмпирическое изучение тех функций, которые знание выполняет на деле»3. Поэтому анализ техники становится центральной проблемой современной философии науки.
Философия техники возникает как самостоятельное направление в середине XIX в., однако постановка проблем понимания техники и искусственного осуществлялась еще в античности. Термин «техне» в узком смысле применялся для обозначения искусства или мастерства плотника или строителя, а в общем плане выступал как «искусство во всякого рода производстве»4. С другой стороны, понятие «техне» отражало также некоторую способность, связанную с обладанием специальным знанием и «в этом отношении приближалось к теоретическому знанию, эпистеме»1.
Понимание техники в контексте соотношения естественного и искусственного было предложено Аристотелем, с точки зрения которого различие между этими явлениями состоит в причинах их возникновения. Под естественным он понимал то, что возникает из природы, а «остальные виды возникновения именуются актами создания»2. Искусственно возникают те вещи, «форма которых находится в душе»3, а их источниками могут являться искусство, способность, рассуждение и случай.
Исходя из этого, процесс возникновения искусственного, с точки зрения Аристотеля, имеет начало в целеполагании, либо, если что-то возникло случайно, в деятельности человека, которую можно разделить на несколько этапов. В начале производства определяющее значение для его осуществления имеет мышление, конструирование формы, поэтому техническая деятельность выступает одновременно как познавательная. Заключительный этап представляет собой собственно создавание, начинающееся «от последнего [звена], к которому приходит мысль» . Между ними может быть ряд промежуточных звеньев, характеризующихся различным соотношением мышления и создавания.
Процесс сотворения искусственного, по мнению Аристотеля, является более сложным, чем порождение природных объектов, поскольку человек должен создать форму и реализовать ее в материи, но сам процесс производства осуществляется способом, аналогичным естественному возникновению. Это лежит в основе принципа понимания искусственного как того, что «имитирует природу»5, при этом создаваемое может превосходить природные объекты, прежде всего, с точки зрения их полезности для человека.
Таким образом, в античности был сделан вывод об идентичности процессов, происходящих в природных и искусственных объектах. На основании этого, деятельность по производству техники может рассматриваться как способ познания, поскольку в создаваемых объектах действуют законы, аналогичные тем, что происходят в природе.
Некоторые аспекты искусственного рассматривались с теологической позиции и в средневековой философии, в которой мир рассматривался как созданный Богом, передавшим «в силу акта творения творческую способность и человеку»1. Так, Гуго Сен-Викторский выделял три вида творений, такие как «творение Бога, творение природы и творение мастера, подражающее природе»2. Творения, создаваемые человеком, отличаются тем, что «не составляют часть природы, и, будучи механическими, они имитируют ее и потому называются подражательными» . Такой подход поднимал техническую деятельность на уровень искусства, а любые продукты, созданные мастером воспринимались как художественные произведения.
Однако и в период Средневековья, техника начинает рассматриваться как некоторый вид теоретического знания и оформляется в отдельную дисциплину, которая выступает как «практическое воплощение схоластических (логико-теоретических) уставов и рецептов» . В рамках такого подхода выделяется практическая, или механическая составляющая, которая «называется также подражательной, ибо связана с человеческими трудами»1. Основу ее составляет механика, рассматривавшаяся как практическая философия, которая «не просто подразумевалась, но заняла строго определенное место внутри философии»2. Подобное оформление технических знаний в отдельное направление имело большое значение для дальнейшего становления технических наук и их философского осмысления. Таким образом, постановка отдельных проблем в понимании техники и искусственного имела место на различных этапах развития философии и науки, но как самостоятельная область философия техники формируется в XIX в. Ее основания были разработаны немецким ученым Э. Каппом, который, выясняя место искусственного, различает внутренний мир человека, его телесность, в которой, по его мнению, «находится ключ к особенностям человеческой деятельности во всех ее сферах»3, и внешний мир.
Науки об искусственном в контексте историко-философской реконструкции классификации научного познания
Классификация наук и выявление структуры научного знания являются одними из основных проблем философии науки, которые были поставлены еще на этапе преднауки, в античности, в работах Аристотеля. Знание он разделял на теоретическое, практическое и творческое. Особенностью теоретического знания он считал то, что оно возникает ради себя самого. Его первым уровнем является философия, называемая далее метафизикой, в качестве которой должна выступать «наука, занимающаяся рассмотрением первых начал и причин» . Метафизика возникает, чтобы избавить человека от незнания, следовательно, она стремится к знанию ради понимания, а не ради пользы. По мнению Аристотеля, эта наука единственно свободная, ибо «она одна существует ради самой себя»2.
Второй раздел теоретического знания составляет математика, которая, по мнению Аристотеля, занимается изучением форм предметов, «ибо природные тела имеют и поверхности, и объёмы, и длины, и точки...» . Заключительную часть теоретического знания представляет собой физика, трактующая об «основных и общих началах природного бытия, сводящихся к противоположности материи и формы»4 и исследующая различные состояния тел в природе. Сюда же относится психология, как учение о душе, задача которой видится в том, чтобы «обозреть и познать ее природу и сущность, затем все, что с ней происходит»5. При этом Аристотель отдельно указывает на важность познания души, так как оно «может дать много [нового] для всякой истины, главным же образом для познания природы»1. В физике, науке о природе, Аристотель значительное внимание уделяет самому понятию природы, которое выступает у него в контексте происхождения. Так, говоря о различных видах предметов, он отмечает, что «из существующих [предметов] одни существуют по природе, другие - в силу иных причин»2. В этом он видит различие между естественными и искусственными вещами. Природой обладают сущности, имеющие свое начало в самих себе. Искусственные предметы имеют начало в деятельности человека и способны к изменению только вследствие того, что состоят из стихий, например, земли. Различие источников их существования Аристотель видит в том, что «в предметах искусства мы обрабатываем материал ради [определённого] дела, а в природных телах он имеется в наличии как нечто существующее» . Среди практических наук искусственному, с точки зрения Аристотеля, посвящены два вида познания и деятельности, а именно «искусство пользования» и конструирование, то есть «архитектоника производящего искусства» . Различаются эти науки по степени отношения к материи и форме. Если первая наука имеет дело с формой, поскольку определяет, каким должен быть создаваемый объект, то вторая работает с материей, предписывая ей форму. В Новое время наиболее подробную классификацию наук предложил Ф. Бэкон, который в зависимости от познавательных способностей человека разделил науки на три группы. В этой классификации «история соответствует памяти, поэзия - воображению, философия - рассудку»5. История делится на естественную, в которой рассматриваются явления и факты природы, и гражданскую - деятельность людей. Первая разделяется на историю обычных (generationes), исключительных (praeter-generationes) явлений и историю искусств, которую «мы обычно называем также механической и экспериментальной историей»1.
Первая из этих дисциплин исследует природу в ее естественном, свободном проявлении, вторая - отклонения от естественного состояния, третья - взаимоотношения природы и человека. Давая классификацию наук, Бэкон указывает на особую роль «истории искусств», которой обычно не уделяется должного внимания, поэтому большинство ученых, описывая природные явления, игнорируют искусственное. Причиной этого, с его точки зрения, является глубоко укоренившееся ошибочное мнение, считающее «искусство и природу, естественное и искусственное чем-то совершенно различным»2.
Такой подход, по утверждению Бэкона, привел к тому, что предшествующие исследователи «изложили историю животных, растений и минералов, даже не упомянув об экспериментах в области механических искусств»3. В действительности, искусственное отличается от естественного не формой или сущностью, а только действующей причиной, так как господство человека над природой ограничивается властью над движением, т. е. способностью соединять и разъединять природные тела»4. Результатом этого явилось то, что история обычных явлений исследована достаточно подробно, в то время как история необычных явлений и искусств разработана слабо и неудовлетворительно.
Переходя к анализу «истории искусств», Бэкон отмечает, что все исследования земледелия, механических искусств имеют общий недостаток, так как в них не показано значение «искусств» для понимания природы, несмотря на то, что «история искусств имеет для естественной философии в степени важное и основополагающее значение»1.
Заканчивая рассмотрение истории искусств, Бэкон отмечает, что в предмет ее исследования должны быть включены не только собственно механические, но и остальные науки в их практической части, а также другие формы производящей деятельности. Это необходимо для того, «чтобы ничто не было пропущено из того, что служит развитию человеческого разума»2.
Таким образом, Бэкон предвосхитил постановку основных проблем философии техники и наук об искусственном, обосновав необходимость исследования не только природных, но и искусственных явлений. Особо необходимо отметить признание Бэконом роли «искусств», включающих и техническое творчество, в самопознании и развитии разума, так как человек, по его мнению, «становясь сам объектом собственного познания, воздействует на свой интеллект отраженными лучами»3, то есть постигает себя в своих проявлениях и в результатах своей деятельности.
В дальнейшем классификация наук на основе системного подхода была дана Г.В.Ф. Гегелем, который выделяет логику, философию природы и философию духа. Особое значение для анализируемой темы имеет данная Гегелем классификация наук о природе, к которым он относит механику, физику и органическую физику. Механика рассматривает «абстрактную внеположность», а именно пространство и время, «разобщенную внеположность», то есть материю и движение (конечная механика) и «материю в свободе ее сущего в себе понятия, в свободном движении» (абсолютная механика). Физика, по его мнению, представляет собой наиболее сложную часть философии природы. Она имеет своим содержанием всеобщую индивидуальность, то есть «непосредственные свободные физические качества», особую индивидуальность, или «отношение формы как физического определения к тяжести и определение последней посредством этой формы», а также «целостную свободную индивидуальность» . Органическая физика изучает геологическую, растительную природу и живой организм. Подход к классификации естественных наук, осуществленный Гегелем, утверждал необходимость целостного рассмотрения природы, что позволяло сформировать «общую систему отсчета для конкретного естественнонаучного анализа»4. Эта регулятивная идея, которая не может быть элиминирована из естествознания без философского подхода, в дальнейшем нашла свое конкретно-научное выражение в идеях М. Планка о единстве физической картины мира, в теории В. И. Вернадского о биосфере, в формировании новых научных дисциплин, подчеркивающих целостность изучаемых объектов, в частности наук об искусственном.
Искусственный интеллект как метод моделирования и самопознания форм представления знаний и познавательных способностей человека
Создание в XX в. электронных вычислительных машин послужило основой возникновения таких новых областей научного познания, как микроэлектроника, автоматика, программирование, кибернетика, искусственный интеллект и др., а также значительно изменило предмет информатики. Дальнейшее усложнение вычислительных машин привело к разработке сложных вычислительных устройств, которые в настоящее время являются одним из главных объектов наук об искусственном, получивших название компьютерных наук (computer science - в англоязычной литературе).
Одной из актуальных проблем компьютерных наук является эпистемологический анализ моделирования познавательных способностей человека, которое, с одной стороны, позволяет решать частные задачи машинного восприятия, а с другой - стимулирует дальнейшие исследования высшей нервной деятельности человека. В связи с этим, в середине XX в. формируется отдельное направление, исследующее возможность воспроизведения познавательных способностей человека в искусственных, прежде всего компьютерных, устройствах, названное искусственным интеллектом.
В настоящее время искусственный интеллект является одним из центральных направлений не только в компьютерных науках, но и в науках об искусственном, поскольку он оказывает значительное влияние на развитие философии, когнитивных исследований, психологии, проблем сознания, нейрофизиологии, математики, информатики, программирования, инженерной деятельности, робототехники и ряда других дисциплин. Достижения в области искусственного интеллекта позволили осуществить прорыв в информационных технологиях, прежде всего, в компьютерной технике и информационных системах, и во многом определили появление стадии информационного общества в развитых странах. Выводы, полученные при разработке проблем создания искусственного интеллекта, широко применяются в экономике, промышленности, медицине и других отраслях. Современная эпистемология также активно использует различные модели обработки информации и представления знания для решения вопросов, связанных с изучением человеческого мышления. Причиной тому служит успешная реализация результатов, полученных когнитивной наукой, в изучении проблем создания искусственного интеллекта.
Термин «искусственный интеллект» понимается и употребляется в литературе в различных смыслах. С одной стороны, так называют некоторое техническое устройство, которое, возможно, будет создано в будущем, обладающее способностью, как минимум, осуществлять разумную деятельность или даже осознавать себя и свое поведение. Такое мнение высказывается в рамках, так называемого, «сильного» искусственного интеллекта, сторонники которого предлагают рассматривать человека как мыслящую машину и признают возможность полного воспроизведения его интеллекта в каком-либо искусственном устройстве1. Представители такого подхода исходят из утверждения о том, что «свойства разума могут быть присущи логическим действиям любого вычислительного устройства»2. Разница между современной вычислительной машиной и мозгом видится ими в степени усложненности алгоритмов работы, которая, в принципе, может быть преодолена.
При таком подходе, главной целью исследований в области искусственного интеллекта является получение ответа на вопрос, как запрограммировать вычислительную машину, чтобы процессы обработки вводимой в нее информации, по крайней мере, по их конечному результату, были подобны тем, которые происходят в нервной системе человека, когда он принимает решение и делает выводы. При этом, задача разработки искусственного интеллекта состоит не только в достижении способности максимально возможно имитировать различные аспекты деятельности человеческого разума при помощи машин, но и «возможно, добиться развития способностей человека в этих направлениях»1.
При другом подходе термин «искусственный интеллект» употребляется для обозначения искусственных систем (технических и программных), которые в своей деятельности лишь имитируют отдельные аспекты" интеллектуального поведения человека. С этой точки зрения, цель данного направления состоит в создании «автоматизированных систем, выполняющих те же функции, что и творческая личность, во всяком случае, в их простейших проявлениях»2.
Такое понимание искусственного интеллекта и его цели лежит в основе подхода, называемого «слабым» искусственным интеллектом. Согласно этой концепции, человеку присуща наивно-психологическая установка приписывания ментальных свойств различным объектам, в том числе, компьютеру. Следовательно, неправомерно ставить вопрос о создании «думающих», или «мыслящих» машин, речь может идти только о реализации отдельных процессов, которые принято называть интеллектуальными. В рамках данного подхода создаются экспертные системы, то есть программы, способные в определенных ситуациях при принятии решений заменять человека-специалиста.
Кроме того, в западноевропейской литературе под искусственным интеллектом иногда понимается направление научных исследований, занимающееся разработкой и созданием сложных машин, способных выполнять интеллектуальные действия, аналогичные человеческим. Однако в постановке целей и задач создания искусственного интеллекта у представителей данного подхода нет однозначного, общепринятого взгляда. Так, один из основоположников такого понимания искусственного интеллекта А. Эндрю считает основной целью данного направления создание искусственных систем, способных «выполнять не хуже (а, возможно, и лучше) человека ту работу, которую люди традиционно относят к сфере интеллектуального труда»1. Такой подход к определению задач искусственного интеллекта впоследствии был назван прагматическим, поскольку его сторонники обращают внимание, в первую очередь, на практическую пользу интеллектуальных машин.
Необходимо отметить, что уже сейчас можно говорить о частичном достижении этой цели, так как современные вычислительные машины, хотя и не являются «думающими» в смысле «сильного» искусственного интеллекта, но обрабатывают без непосредственного участия человека значительные объемы информации, осуществляют сложные вычисления, создают графические изображения, занимаются поиском нужной информации, выполняют функции «механизации» умственного труда человека.
Нейрокомпьютинг как моделирование саморазвивающихся интеллектуальных систем
Моделирование познавательных способностей на основе воспроизведения физиологических основ интеллекта человека осуществляется в науках об искусственном в рамках решения проблемы создания нейрокомпьютеров, в которых моделирование выступает как метод познания, направленный на исследование особенностей строения нервной системы человека, принципов взаимодействия ее элементов и их организации. Особенно важным представляется такой эпистемологический подход для понимания процессов обучения, а также невербальной и интуитивной составляющей высшей нервной деятельности.
Возникновение этого направления в рамках кибернетики было связано с созданием электронно-вычислительных машин еще в 40-е гг. XX века. Н. Винер определил кибернетику как науку, изучающую «процессы управления и связи в машинах, живых организмах и обществах»1. Ее основополагающим понятием является категория информации, так как информационные процессы протекают во всех рассматриваемых кибернетикой системах и обеспечивают возможность управления и связи между ними. Этот принцип позволил выявить общие закономерности в познавательной деятельности человека и машинных операциях, заключающиеся в информационном характере процессов, происходящих в них. На основании этого моделирование интеллекта человека в искусственных системах стало рассматриваться возможным.
Одной из трудностей в разработке кибернетического подхода к моделированию познавательной деятельности человека является неточность и многозначность термина информация, ибо любой сигнал и информацию, независимо от ее конкретного содержания и назначения, можно рассматривать как «некий выбор между двумя и более значениями, наделенными известными вероятностями»1. При этом количество информации связано, с точки зрения Винера, с отрицательной энтропией, то есть со структурированностью, степенью порядка в системе. Аналогичной точки зрения придерживался и К. Шеннон, предложивший математический способ описания информации. Вводя количественную меру информации, он не принимал во внимание ее семантический аспект, для него существенным было лишь то, что посылаемый сигнал «является сообщением, выбранным из некоторого множества возможных сообщений»2.
Основой информационных процессов и познавательной деятельности человека, с точки зрения Винера, является управление, которое осуществляется в машинах, живых системах и обществе с помощью информирующей обратной связи. В широком смысле, по его утверждению, наличие обратной связи подразумевает, что «часть выходной энергии аппарата или машины возвращается на вход»3.
В узком смысле этот термин применяется для обозначения того, что «поведение объекта управляется величиной ошибки в положении объекта по отношению к некоторой специфической цели»4. По характеру воздействия обратная связь разделяется на два вида. Положительная не корректирует вызвавший ее сигнал, а прибавляется к нему, усиливая амплитуду процесса. Отрицательная обратная связь, наоборот, ограничивает входные процессы согласно поставленной цели. Проанализировав системы различной физической природы, Винер пришел к выводу об универсальности механизма обратной связи. Она имеет место не только при непредсказуемом, непланируемом поведении систем (как, например, в машинах или простейших организмах), но и в более сложных случаях, когда взаимодействующие объекты выстраивают траектории движения, планируют поведение, что характерно для животных, людей, сложных машин. Значение понятия «обратной связи» для эпистемологического анализа моделирования познавательных способностей человека заключается в том, что она лежит в основе процессов обучения, а в рамках современных когнитивных подходов она рассматривается как основа любого адаптивного поведения. При таком подходе психика понимается как «система элементов, взаимодействующих посредством часто далеко не очевидных сетей обратных связей» . Кроме того, в кибернетике была показана необходимость разработки методов анализа сложных систем для моделирования познавательных процессов, так как обучение, целенаправленное поведение возможны лишь при достижении системой определенного уровня сложности. Действительно, все «существенные и активные явления жизни и обучения начинаются лишь после того, как организм достигнет некоторой критической ступени сложности»2. Сформулированные Винером понятия и принципы кибернетики сделали возможным исследование процессов машинного обучения, что послужило началом для разработки искусственного интеллекта, который долгое время существовал как часть кибернетических исследований. Тезис об универсальной информационной природе процессов управления позволил применить методы кибернетики к различным типам систем, как техническим, так и живым, что позволило кибернетике стать междисциплинарным направлением, внесшим существенный вклад в рассмотрение информационных процессов.
После разработки основ кибернетики была поставлена задача создания «новой, общей для мозга и машин теории работы систем, перерабатывающих информацию»1. С развитием эвристического программирования стала ясной «принципиальная возможность моделирования работы мозга при решении широкого круга информационных задач, составляющих существо «творческой деятельности» мозга»2. Это поставило проблему выявления механизмов протекания информационных процессов в нервной системе человека.
Исследование информационных процессов, характерных для человека, привело к созданию нового направления, объединившего кибернетику, нейрофизиологию и медицину, названного нейрокибернетикой. В центре внимания этой науки находятся «процессы управления и переработки информации, которые осуществляются нервной системой в живых организмах» . В результате изучения данной проблемы возникло несколько подходов к описанию структуры информационных процессов.
Так, с точки зрения А.Н. Леонтьева, в структуре обработки информации человеком имеют место определенные уровни, динамически связанные друг с другом. На первом из них информационные процессы скрыты от субъекта и их существование обнаруживается лишь специальными исследованиями. Следующий уровень соответствует осуществлению действий, то есть «относительно самостоятельных, целенаправленных, контролируемых субъектом актов»4, которые являются полуавтоматическими, например, деятельность оператора.
Мыслительной деятельности человека соответствует наиболее сложный уровень организации информационных процессов. Это обусловлено ее слабой детерминированностью внешними факторами. Работа мозга подразумевает протекание огромного количества процессов, каждый из которых строго детерминирован, однако, в случае мыслительных операций, сложность и многообразие связей между нейронами приводят к возникновению эмерджентных свойств, таких как ассоциативность, аналогичность человеческого мышления.
