Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Историко-философские ретроспективы проблемы искусственного интеллекта 16
1.1. Проблема искусственного языка в истории философии и науки 16
1.2. История создания искусственного интеллекта 25
1.3. Проблемы в создании искусственного интеллекта и его возможности 35
Выводы к главе 1 44
Глава 2. Искусственный интеллект и проблемы рационального познания 46
2.1. Изучение механизмов мышления при помощи искусственного интеллекта 46
2.2. Познание при помощи искусственного интеллекта 56
2.3 Искусственный интеллект и творчество 75
Выводы к главе 2 82
Глава 3. Искусственный интеллект в свете концепций конструктивистской эпистемологии 84
3.1. Концепции гуманитарного направления конструктивисткой эпистемологии 84
3.2. Концепции кибернетического направления конструктивистской эпистемологии 93
3.3. Теория аутопоэза Матураны-Варелы 108
3.4. Проблема искусственного интеллекта с позиций нейрокибернетического конструктивизма Герхарда Рота 115
Выводы к главе 3...: 136
Заключение 137
Приложение 141
Библиография 142
- Проблема искусственного языка в истории философии и науки
- История создания искусственного интеллекта
- Изучение механизмов мышления при помощи искусственного интеллекта
- Концепции гуманитарного направления конструктивисткой эпистемологии
Введение к работе
Актуальность темы диссертационного исследования обусловлена тем, что современная познавательная ситуация сегодня достаточно широка и многогранна и требует детального переосмысления ее сути и того, какую роль в этом процессе играют системы искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект - это совокупность средств программного обеспечения, которые по своему принципу действия сходны с интеллектом человека, существенно облегчают его умственный труд, помогают в решении различного рода задач и расширяют границы познания.
Сегодня следует по-новому взглянуть на сущность процесса познания человеком окружающей его действительности. Немаловажную роль в этом процессе играет искусственный интеллект. Необходимо оценить то, какую пользу и помощь может он оказать человеку в познании им окружающего мира. В данной работе изучаются механизмы мышления человека, познавательные и творческие способности систем искусственного интеллекта. В изучении механизмов мышления искусственный интеллект выступает в качестве теоретической модели и сравнивается с естественным (человеческим) интеллектом. Результаты сравнения осмысливаются на основании нового философского направления - конструктивистской эпистемологии.
Рабочая гипотеза:
Искусственный интеллект - это самостоятельная область научных исследований, которая сформировалась в результате достижений в математике и логике. Искусственный интеллект является предметом исследований не только технических наук, но и гуманитарных, таких как философия. Он имеет свою собственную историю создания, которая включает несколько периодов и свои базовые понятия.
Предметом исследования является искусственный интеллект как элемент, расширяющий человеку границы познания окружающей действительности и дающий возможность понять саму суть процесса конструирования, происходящего в мозге; объектом исследования является проблема создания искусственного интеллекта, представленная в свете концепций философии радикального конструктивизма.
Степень разработанности проблемы. Искусственный интеллект в разное время исследовали многие отечественные и зарубежные авторы такие как И.Ю. Алексеева, A.M. Анисов, М.М. Ботвинник, С.С. Гусев, Р. Богатырев, A.M. Вендров, Р. Бенерджи, Н. Винер, X. Дрейфус, Д.А. Поспелов, Б.Ф. Сергеев, Л.А. Растригин, Г. Осипов, А.В. Тимофеев, А.И. Змитрович, В.А. Лефевр, СМ. Шалютин, Ю.А. Шрейдер, А. Эндрю, М. Алекс и др.
Исследованиями в области искусственного интеллекта в настоящее время занимается Российская ассоциация искусственного интеллекта во главе с д.ф.-м.н., профессором Геннадием Осиповым. Искусственный интеллект - это широкая область научных исследований, которая включает в себя комплекс компьютерных наук, на основе которых создаются информационные технологии.
На сегодняшний день исследования в области искусственного интеллекта ведутся по следующим направлениям: представление знаний, которое включает в себя «онтологии порталов знаний», содержащие описание структуры и типологии информационных ресурсов сети Интернет, а также моделирование рассуждений, приобретение знаний, машинное обучение и автоматическое порождение гипотез, интеллектуальный анализ данных и обработка образной информации, многоагентные системы, динамические интеллектуальные системы и планирование и т.д.
Наиболее сформировавшимся направлением в области исследований по искусственному интеллекту в последнее время, по мнению Геннадия
6 Осипова, является представление знаний. Представление знаний включает в себя разработку формальных языков и программных средств для отображения и описания когнитивных структур, систематизацию тематического поиска в Интернете. Представлениями знаний сегодня занимаются дисциплины не только такие как логика пространства и времени и дескриптивная логика, но и философские дисциплины: онтология и конструктивисткая эпистемология, которая, в частности и занимается исследованиями природы получаемого человеком знания и изучением когнитивных структур. Пространственная логика занимается описанием конфигураций пространственных областей и объектов в пространстве и изучает пространственные отношения. Дескриптивная логика объясняет построение компоненты базы знаний. Онтологические исследования включают разработку способов концептуализации знаний и методологических соображений о разработке инструментальных средств для анализа знаний и поиска информации во всемирной сети Интернет.
Рассуждения о пространстве сейчас являются пусть не самой новой, но в достаточной степени популярной и бурно развивающейся областью исследований по искусственному интеллекту. Исследований в этом направлении носят не только научный, но и философский характер, так как концепций пространства и времени в философии существует не мало. Это научно-философское направление включает в себя работы по созданию мобильных автономных устройств, анализ изображений и синтез текстовых описаний по изображениям.
Одним из наиболее перспективных подходов в исследованиях по искусственному интеллекту является применение технологии интеллектуальных агентов и автоматизированных средств управления крупными и сложными системами (такими как телекоммуникационные системы, системы управления войсками, транспортом, сетями, распределенный поиск информации). Это направление в будущем может исчезнуть как отдельная научная дисциплина.
Не менее важным и перспективным направлением в искусственном интеллекте, по мнению Геннадия Осипова можно также считать задачи автоматического планирования поведения. К области применения методов автоматического планирования относятся различные автономные устройства с целенаправленным поведением, включая бытовую технику и беспилотные космические корабли для исследования глубокого космоса [65].
Проблемами создания искусственного интеллекта в России занимались также такие исследователи как Б.Ф. Сергеев и Л.А. Растригин. По поводу создания искусственного интеллекта они считают, что при его построении можно применить известные принципы эволюции. Основными принципами теории эволюции являются наследственность, изменчивость и отбор. Если эти принципы перенести на системы искусственного интеллекта, то становится очевидным, что аналогом принципа наследственности является память. В процессе эволюции что-то сохраняется и передается от поколения к поколению. То же самое происходит и в системах искусственного интеллекта, которые по принципу действия сходны с мозгом человека. В них тоже что-то сохраняется от ситуации к ситуации. Мозг человека предполагает наличие механизмов, которые способны отличить выгодные с точки зрения организма реакции от невыгодных. Этой способностью отбора обладают также и системы искусственного интеллекта. Порождение новых реакций для некоторой ситуации в искусственном интеллекте по аналогии соответствует принципу изменчивости. Принципы изменчивости и отбора в совокупности образуют поисковый механизм. При построении систем искусственного интеллекта проблеме поиска уделяется большое внимание. Но некоторые исследователи в области искусственного интеллекта, такие как Брукс, не акцентируют внимание на данном аспекте функционирования интеллекта. В научных исследованиях Брукса модуль поиска не выделяется из других модулей.
Интеллект - з,то самооптимизирующийся механизм поиска. Дальнейшее совершенствование поискового механизма приводит к
конструированию модели мира. Можно сказать, что поиск в определенной мере можно отнести к процессу конструирования модели. Работа интеллекта является толчком к развитию механизмов любой системы [4].
Известный исследователь искусственного интеллекта академик Д.А. Поспелов считает, что в настоящее время развитие искусственного интеллекта определяется тремя парадигмами. Первая парадигма связана с архитектурными решениями на основе параллельных и асинхронно протекающих процессов, которые перемещаются по структуре взаимосвязанных однотипных компьютеров. Одной из основных проблем искусственного интеллекта на сегодняшний день является создание теории таких процессов. Вторая парадигма искусственного интеллекта - это когнитивная компьютерная графика. Когнитивная компьютерная графика достаточно эффективно, воздействует на интуитивное образное мышление исследователя. Ее функция состоит в наглядном изображении внутреннего содержания предмета. В частном случае таким внутренним содержанием предмете может быть любое абстрактное понятие, теория или гипотеза. Третья парадигма искусственного интеллекта заключается в разработке гибридных интеллектуальных систем, которые бы обеспечили пользователю комфортное взаимодействие с пакетами прикладных программ и сделали доступной многогранную область вычислительной математики.
В настоящее время технические возможности современных компьютеров постоянно ^увеличиваются, что, по мнению Д.А. Поспелова, во многом обеспечивает актуализацию вышеприведенных парадигм. Поспелов считает, что «узким» местом искусственного интеллекта была и до настоящего времени осталась не решенной проблема получения и манипулирования знаниями, которые составляют основу любой интеллектуальной системы. Эта проблема имеет глубокие корни и затрагивает практически все известные аспекты искусственного интеллекта [70].
Природой знания, его достоверностью и соответствию объективной реальности занимается конструктивистская эпистемология - отрасль философского знания, сформировавшаяся на рубеже 70-х - 80-х годов XX века и объединяющая философию с такими науками как психология, кибернетика и нейробиология. Конструктивисткая эпистемология - это междисциплинарный ди$курс, который включает в себя огромное количество концепций, теорий и учений из различных областей научного и философского знания.
Степень разработок в области конструктивистской эпистемологии включает в себя ряд авторов, концепции которых, собственно говоря, и привели к формированию радикального конструктивизма как отдельной отрасли философского знания, так и авторов, теории и идеи которых не вошли в конструктивистский дискурс либо из-за времени их появления, либо из-за того, что относятся к другим дискурсам.
К основной групг;; изданий относятся работы таких авторов как П. Ватцлавик, Э. фон Глазерфельд, X. фон Фёрстер, У. Матурана, Ф. Варела, С. Шмидт, Г. Рот, Н. Луманн, Г. Руш, П. Яниш, X. Швеглер, Э. Кнодт и другие. В этих сборниках отражены основные идеи конструктивистской эпистемологии и они регулярно переиздаются.
Издания, идеи которых также оказали немалое влияние на становление радикального конструктивизма, но не вошли в него из-за того, что относятся к другим дискурсам, включают работы следующих авторов: О. Брейдбах, П. Шустер, В. Томпсон, Ф. Бенселер, М. Зелени, Д. Ричарде, X. Ульрих и др. Идеи этих авторов' значительно обогатили конструктивистскую эпистемологию и расширили ее теоретическую базу и вполне могут быть отнесены к конструктивистскому дискурсу. 3. Шмидт обозначает радикальный конструктивизм как «чрезвычайно динамичный междисциплинарный контекст» [237].
В радикальном конструктивизме сочетаются два утверждения -конструирование знания и конструирование реальности. Поэтому в свете
некоторых теорий и концепций радикального конструктивизма в диссертационном исследовании рассмотрена проблема создания искусственного интеллекта.
По поводу природы знания, его соответствию реальной действительности, существовало немало противоречивых позиций еще в истории философии. Эрнст фон Глазерфельд анализирует эти позиции, начиная с древнегреческих мыслителей, таких как Ксенофан, Протагор, Пиррон и заканчивая1 Пирсом, Дьюи, Бриджменом, Витгенштейном, Файхингером, Юэкскюлем, Кёлером, Соссюром, Чеккато, Пиаже. Глазерфельд оценивает позиции всех исследователей данной области и особо акцентирует внимание на позиции об операциональной природе знания одного из британских эмпиристов Джанбаттиста Вико, которого называет «первым конструктивистом».
Конструктивистская эпистемология включает в себя два относительно независимых друг от друга направления - философский конструктивизм и концептуальный конструктивизм. Философский конструктивизм рассматривается как полноправное направление в современной эпистемологии и включает в себя ряд общефилософских выводов. Концептуальный конструктивизм имеет более расширенные научные границы и включает в себя концепции из различных дисциплин, не связанные напрямую с радикальным конструктивизмом.
Следует отметить, что все авторы-конструктивисты своим концепциям дают философские обобщения. Например, конструктивист 3. Шмидт в своих работах много внимания уделяет вопросам, которые касаются традиционной философии. Общим вопросам эпистемологии посвящены исследования таких авторов как П. Ватцлавик, X. фон Фёрстер, У. Матурана, Г. Рот, Н. Луманн, Г. Руш.
Необходимо также отметить непосредственную связь конструктивистской эпистемологии с теорией самоорганизации. Теория самоорганизации включает в себя выводы, которые носят онтологический
11 характер, то есть выводе, затрагивающие вопросы бытия. Эти выводы могут вполне дополнить и расширить теоретическую базу концептуального конструктивизма. Поэтому наряду с теориями самоорганизации И. Пригожина, Г. Хакена, М. Эйгена, С. Холлинга, Е. Лоренца упоминаются имена Фёрстера, Матураны и Варелы. В настоящее время теория самоорганизации является одним из главных поставщиков информации для разного рода междисциплинарных дискурсов, в том числе дополняет конструктивистский дискурс и онтологические теории новейшей философии. Некоторые из концепций радикального конструктивизма и теории самоорганизации являются принципиально общими.
Конструктивистская эпистемология связана также с некоторыми областями гуманитарного знания, например с социологией. В некоторых гуманитарных науках, например в педагогике и герменевтике, уже довольно давно существуют конструктивистские подходы. В социологии конструктивизм тоже успешно нашел свое применение и, можно сказать, что оба эти направления довольно успешно взаимно обогащают друг друга. Гуманитарный материал очень обогащает конструктивистский дискурс, поэтому в любом сборнике по конструктивистской эпистемологии всегда присутствуют статьи на различные гуманитарные темы.
Одной из наиболее ярких авторских работ по социологии, которые построены на теоретической базе конструктивистской эпистемологии, является книга социолога Никласа Луманна «Социальные системы». Имя Н. Луманна всегда упоминается наряду с такими известными конструктивистами как Фёрстер, Глазерфельд, Матурана и Варела. Книга «Социальные системы» Луманна богата выводами общефилософского характера и является большим вкладом в конструктивистскую эпистемологию.
В общих чертах конструктивистская эпистемология носит достаточно разнообразный характер, затрагивающий как гуманитарное так и техническое направления. Единого сборника, в котором бы были изложены все
конструктивистские концепции, не существует, так как эти концепции в достаточной степени разносторонние.
Основными концепциями, которые используются в диссертационном исследовании, являются концепции радикального конструктивизма Эрнста фон Глазерфельда, Хайнца фон Фёрстера, теории аутопоэза Матураны-Варелы и нейробиологического конструктивизма Герхарда Рота. В свете вышеперечисленных концепций рассмотрен искусственный интеллект и выявлены его логико-гносеологические аспекты. В наибольшей степени к проблеме создания искусственного интеллекта подходят идеи нейробиологического конструктивизма Герхарда Рота, в центре научных интересов которого стоит человеческий мозг и его способность отражать окружающую нас реальную действительность. Идеи Рота раскрывают суть механизмов конструирования, которые происходят в мозге человека. Искусственный интеллект должен ' создаваться по принципу функционирования человеческого мозга, и если эти два направления (научно-техническое и философское) когда-нибудь объединятся в одно исследовательское русло, и будут дополнять друг друга, то, может быть, в будущем это даст неплохой результат в решении проблемы искусственного интеллекта.
Цель исследования:
выявить логико-гносеологические аспекты искусственного интеллекта с точки зрения конструктивистской эпистемологии.
Задачи исследования:
провести логико-гносеологический анализ искусственного интеллекта;
- выявить конструктивистский аспект в истории становления представлений об искусственном интеллекте;
рассмотреть искусственный интеллект с позиций конструктивистской эпистемологии;
выявить новые аспекты в проблеме искусственного интеллекта с точки зрения конструктивистской эпистемологии.
Методология исследования. В диссертации используются следующие философские методы:
историко-философский анализ проблем искусственного интеллекта;
сравнительный анализ различных позиций в философских учениях об искусственном интеллекте в классических и современных направлениях;
- системно-структурный, диалектический подход к осмыслению
проблемы искусственного интеллекта;
- историко-философский и сравнительный анализы основных позиций
и направлений в конструктивистской эпистемологии;
интерпретирующий синтез различных подходов в конструктивистской эпистемологии;
экстраполяция философских позиций конструктивистской эпистемологии на проблему искусственного интеллекта.
Научная новизна исследования:
- искусственный интеллект определен как исследовательская область
эпистемологии философии науки и техники, которая изучает соотношение
искусственного интеллекта и естественного, место и роль искусственного
интеллекта в познании;
выявлено логико-эпистемологическое основание искусственного интеллекта, критерии которого сводятся к первостепенной роли мыслительных операций;
предложено комплексное понимание человеческого мозга как сложной, развивающейся, динамической, процессуальной системы, а также принципов отображения и переработки получаемой человеком информации
из окружающей его реальной действительности на основании нового направления в теории познания - радикального конструктивизма;
рассмотрены процессы конструирования реальной действительности в сознании человека;
осуществлен анализ проблемы искусственного интеллекта с позиций нейрокибернетического конструктивизма Герхарда Рота.
Теоретическая и практическая ценность полученных результатов
определяется актуальностью разработки современных проблем искусственного интеллекта, их философского осмысления, места и роли в различных сферах познания и деятельности. Полученные результаты исследования могут быть использованы в постановке и анализе основных проблем курса философии в разделе «эпистемология».
Апробация результатов исследования.
Основные положения диссертации обсуждены на методологических семинарах на кафедре философии Череповецкого государственного университета; на Межрегиональной конференции молодых ученых (Череповецкий государственный университет, январь 2005г.); на студенческих научных конференциях (Череповецкий государственный университет, апрель 2005г., апрель 2006г.); на конференции "Машины. Люди. Ценности" (Курганский государственный университет, март 2006г.), а также публикациях по данной теме:
1. Никитин А.Е. изучение механизмов мышления при помощи
искусственного интеллекта // Сборник трудов молодых ученых: раздел II.
Философия. История / Отв. за выпуск В.В. Заболтина. - Череповец: ГОУ ВПО
ЧТУ, 2005.-с. 22-23.
2. Никитин А.Е. Познание при помощи искусственного интеллекта //
Философия в XXI веке: международный сборник научных трудов / под общей
ред. проф. О.И. Кирикова. - Выпуск 13. - Воронеж: ВГПУ, 2007. - с. 117-122.
Никитин А.Е. Искусственный интеллект в истории философии // XX век в истории России: актуальные проблемы: международный сборник научных трудов / Отв. за выпуск Л.В. Радина. - Пенза: РИО ПГСХА, 2007. - с. 115-117.
Никитин А.Е. Искусственный интеллект и творчество // 2007- год русского языка. Философия и филология русского классического текста: международный сборник научных трудов / Отв. за выпуск Л.В. Радина. -Пенза: РИО ПГСХА, 2007. - с. 98-100.
Никитин А.Е. Искусственный интеллект, в свете концепций Хайнца фон Фёрстера // Вестник Поморского университета: Серия «Гуманитарные и социальные науки» Вып. 6/ 2007. - с. 63 - 66.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, приложения и библиографии.
Проблема искусственного языка в истории философии и науки
Рассказ об искусственном интеллекте можно начать с того, что вначале было слово. Эта библейская фраза подразумевает собой то, что необходимым образом определяет поведение человека. В «Апологии Сократа» [69] Платона герой диалога произносит речь на суде. Сократ пытался вызвать сострадание судей к своей судьбе. Однако в его выступлении появляются не зависящие ни от самого Сократа, ни от какого-либо другого человека законы, которые не позволяют повернуть ход его рассуждений в другую сторону. Сократ попал в зависимость от хода своих рассуждений и, вместо того чтобы защищаться, бросил вызов смерти.
Эта «зависимость» постепенно стала осознаваться как формальная сторона естественного языка - логика. Выделение формы языка привело к созданию формализованных языков, источником которых большей частью является математика. Иногда такие языки, в отличие от обычных разговорных, называют «искусственными», которые ценны для науки не потому, что были изобретены искусственно, а потому, что они не обладают теми свойствами естественного языка, которые делают его мало приспособленным для научного использования. Искусственные языки обладают такими свойствами, которые очень ценны для развития науки. Естественный язык не подходит для точных и аналитических наук как средство исследования из-за его слабой формализованное.
Гигантский шаг вперед в процессе выделения «искусственного» языка по сравнению с Платоном делает Аристотель. У Платона логические правила функционируют только в конкретных рассуждениях, Аристотель же отделяет их от содержания и деїліет предметом специального исследования. Именно Аристотель, используя специальную терминологию, создает систему силлогизмов, охватывающую все правильные силлогистические умозаключения, то есть правила силлогистического вывода, позволяющие получать из верных посылок с необходимостью из них вытекающие верные заключения.
Античность - первый шаг по направлению к выделению «искусственного» языка. Некоторые дальнейшие шаги, такие, как использование диаграмм, были сделаны средневековыми схоластическими мыслителями, развивавшими античную логическую традицию. Но далеко логика все же не могла уйти - у нее не было своей символики, поэтому ее душила тяжеловесность естественного языка.
Логика слепа и бесстрастна к содержанию мысли. Ее законы обладают автоматизмом и могут применяться к любым языково-мыслительным образованиям. Если это так, то возникает вопрос: нельзя ли создать механическое устройство, которое по раз навсегда заданному шаблону перерабатывало бы определенные сочетания выражений языка в другие сочетания языковых выражений? [11]
Изобретателем первой логической машины оказался знаменитый испанский ученый раннего средневековья Раймунд Луллий (1234/35 - 1315 г.г.). Он исходил из принятого тогда убеждения, что в каждой области науки имеется небольшое число исходных понятий, с помощью которых выражаются бесспорные, самоочевидные положения, не нуждающиеся в аргументации и доказательствах. Из сочетания этих понятий и сформулированных с их помощью истин и возникает знание. В овладении этими сочетаниями и тем, что из них вытекает, и состоит истинная мудрость. С помощью системы тонких концентрических дисков, каждый из которых способен вращаться независимо от других, можно получить все возможные сочетания понятий. Затем они могут быть подвергнуты анализу.
В XV- XVI вв. возникла целая школа последователей Луллия. Его имя приобрело громкую известность. Главной причиной, по-видимому, был элемент мистики и тайны, окружавший использование «логической машины». Однако нельз:) не указать влияние замысла Луллия на великие умы нового времени. Так, например, его идеи вдохновили молодого Лейбница на выдвижение проекта «универсального языка», с помощью которого все человеческие знания, включая мораль и философские истины, могут получаться автоматически.
«Логическая маїш-да» Луллия была способна выполнять единственную операцию - перебор вариантов, но не могла проводить логические умозаключения. Заметим, что современные ЭВМ тратят значительную часть своего времени как раз на перебор вариантов.
Следующая попытка в создании «искусственного языка» была осуществлена Готфридом Вильгельмом Лейбницем (1646 - 1716 г.г.). Ей не суждено было реализоваться в условиях той эпохи, поскольку идеи Лейбница значительно опережали возможности существовавшей математики того времени.
Уже в пятнадцатилетнем возрасте Лейбниц начал вынашивать проект «универсальной характеристики» - средства, с помощью которого все человеческое познание должно было подвергнуться коренному преобразованию.
Это средство, по мысли Лейбница, должно состоять из двух частей: искусственного языка науки (универсальная характеристика) и исчисления умозаключений (исчислимое мышление). Искусственный язык науки должен быть универсальным и совершенным. Он должен служить средством выражения любых мыслей, должен устранять барьеры разноязычной речи, способствуя тем самьщ распространению научных идей, а также должен стать орудием логического анализа любых проблем. Выражения естественного языка в универсальном языке науки должны быть заменены компактными, наглядными, хорошо обозримыми и однозначно понимаемыми знаками. Когда это удастся сделать, считал Лейбниц, станет возможным заменить обычные рассуждения оперированием со знаками. Правила такого оперирования должны однозначным образом определять последовательности выполнения действий над данными знаками так, что ни для каких разногласий не остается места. Цель всего замысла Лейбница провозглашена им в широко известном тезисе: «Единственное средство улучшить наши умозаключения состоит в том, чтобы сделать их столь же наглядными, как и у математиков, - такими, что их ошибочность можно было бы увидеть глазами, и, если между людьми возникают разногласия, достаточно было бы сказать «Вычислим!», чтобы без дальнейших споров стало ясно, кто прав» [34].
Из идей Лейбница возникли современный математический анализ и современная символическая логика. В исчислимом мышлении Лейбница содержится в зародыше думающая машина (искусственный интеллект). По словам Норберта Винера, Лейбниц интересовался созданием вычислительных машин в металле, «поэтому совсем не удивительно, что тот же самый умственный толчок, который привел к развитию математической логики, одновременно привел к гипотетической или действительной механизации процессов мышления» [20].
Задача отвлечения от всего того, что стоит за рассуждениями людей, -от философских или богословских постулатов, от внешней реальности, отражаемой в языке, - сложнейшая задача. Это понимал Лейбниц. Нужна была кропотливая работа. Ее начали делать по-настоящему лишь в XIX веке Джордж Буль и другие логики. И в этом же веке была продолжена «механическая» линия развития логики.
Первым вычислительным устройством стала машина, созданная французским математиком, физиком и философом Блезом Паскалем. Паскаль соорудил ее еще в юности (1642 г.), чтобы облегчить труд своего отца. После этого он сделал еще около пятидесяти действующих моделей своей счетной машины, значение которой вышло далеко за пределы первоначальной задачи (складывание чисел). Машина, способная вычислять без человека, произвела на современников впечатление не меньшее, чем в свое время «фигура» Луллия.
Лейбниц усовершенствовал вычислительную машину Паскаля. Его арифмометр, сконструированный в 1670 году, мог производить все четыре арифметических действия. Паскаль полагал, что в основе работы машины надо положить привычное всем десятичное счисление: вот почему у механического счетного колеса своей машины он сделал десять зубьев, соответствующих десяти цифрам. Лейбниц же доказывал, что в основание машинного счета разумнее положить двоичную систему счисления, в которой используются всего два символа: 0 и 1. Конечно, запись чисел в двоичной системе менее экономна, но за эту трудность и сложность, как полагал Лейбниц, мы будем вознаграждены новыми открытиями. Сейчас, когда современная компьютерная техника работает в двоичной системе счисления и мы обнаруживаем удивительные явления в теориях хаоса -бифуркации, мы начинаем понимать смысл пророческих высказываний Лейбница.
История создания искусственного интеллекта
Историю исследований в области искусственного интеллекта можно разделить на четыре периода: классический, романтический, период модернизма и период постмодернизма.
Классический период в исследованиях по искусственному интеллекту начался практически сразу после появления компьютеров и первых опытов по их применению. После окончания Второй мировой войны были предприняты попытки решать с помощью компьютера игровые задачи и головоломки. Некоторые идеи и подходы к решению проблем с помощью компьютера выросли именно из этих первых экспериментов. В 1954 году американский ученый А. Ньюэлл решил написать программу для игры в шахматы. Ему предложили свою помощь Дж. Шоу и Г. Саймон. В качестве теоретической основы такой программы было решено использовать метод2, предложенный в 1950 году Клодом Шенноном - основателем теории информации. Точная формализация этого метода была выполнена Аланом Тьюрингом. Он же промоделировал его вручную. К работе была привлечена группа голландских психологов под руководством А. де Грота, изучавших стили игры выдающихся шахматистов. Этим коллективом была написана в 1956 году первая программа «Логик - Теоретик», которую можно отнести к достижению в области искусственного интеллекта. Эта программа позволяла автоматически доказывать теоремы в исчислении высказываний. Программа для игры в шахматы NSS была завершена в 1957 году. В основе ее работы лежали так называемые эвристики (правила, которые позволяют сделать выбор при отсутствии точных теоретических оснований) и описания целей. Управляющий алгоритм пытался уменьшить различия между оценками текущей ситуации и оценками цели или одной из подцелей.
В 1960 году той же группой, на основе принципов, использованных в NSS, была написана программа GPS (General Problem Solver) -универсальный решатель задач. GPS могла справляться с рядом головоломок, вычислять неопределенные интегралы, решать некоторые другие задачи. Эти результаты привлекли внимание специалистов в области вычислений. Появились программы автоматического доказательства теорем в планиметрии и решения алгебраических задач.
Впервые термин «искусственный интеллект» ввел в 1956 году Джордж Маккарти из Стэнфорда. Его заинтересовали математические основы полученных результатов.в области моделирования интеллекта. В 1963 году он разрабатывает язык ЛИСП (List Processing), основу которого составило использование единого спискового представления для программ и данных, применение выражений для определения функций, скобочный синтаксис.
Период от середины 60-х до середины 70-х годов XX века называют романтическим в истории искусственного интеллекта. В это время исследователей интересовали в основном проблемы машинного «понимания», то есть способности воспринимать естественный язык человека, в частности вести осмысленный диалог. Эти попытки были встречены философами с определенным скепсисом. Философы сомневались в том, что по отношению к компьютерной программе вообще можно употреблять слово «понимание». В этот период наблюдались жесткие расхождения мнений техников и философов: техники выступали за возможность создания в будущем искусственного интеллекта, а философы, напротив, считали, что это не возможно.
В 1965 году в США появляется работа Дж. А. Робинсона, посвященная методу «резолюций» для автоматического поиска доказательства теорем в исчислении предикатов первого порядка. Этот метод послужил отправной точкой для создания нового языка программирования со встроенной процедурой логического вывода - языка Пролог (1971 г.).
В 1966 году В.Турчиным был разработан язык рекурсивных функций Рефал, предназначенный для описания языков и разных видов их обработки.
В конце 60-х годов прошлого столетия появились первые игровые программы, системы для элементарного анализа текста и решения некоторых математических задач. В возникавших при этом сложных переборных проблемах количество перебираемых вариантов резко снижалось применением всевозможных эвристик и «здравого смысла». Такой подход стали называть эвристическим программированием. Дальнейшее развитие эвристического программирования шло по пути усложнения алгоритмов и улучшения эвристик. Однако вскоре стало ясно, что существует некоторый предел, за которым никакие улучшения эвристик и усложнения алгоритма не повысят качество работы системы и, главное, не расширят ее возможностей. Программа, которая играет в шахматы, никогда не будет играть в шашки или карточные игры.
Постепенно исследователи стали понимать, что всем ранее созданным программам недостает самого важного - знаний в соответствующей области. Это понимание, возникшее в начале 70-х годов прошлого века, по существу, означало качественный скачок в работах по искусственному интеллекту.
Период модернизма включает период середины 70-х до конца 80-х годов XX века. Он характеризуется значительным прогрессом в области экспертных систем, периодом «зимней спячки» в области «чистого» искусственного интеллекта, интерес к которому появился с возникновением Интернета.
Изучение механизмов мышления при помощи искусственного интеллекта
В последнее время в области науки, изучающей «искусственный интеллект» проводятся работы, связанные с исследованием человеческого мышления. Ставится вопрос: какие процессы происходят в человеке, когда он думает, чувствует, видит, понимает? Для получения ответа на этот вопрос используют компьютеры, которые помогают человеку понять суть процессов мышления и, соответственно, познания окружающего нас мира. С помощью компьютера можно провести необходимые исследования и проверить различные теоретические предположения о том, как идут мыслительный и познавательный процессы в человеческом мозге.
Становление и первые шаги человеческого мышления непосредственно связаны с выделением определенных уровней бытия, разграничения результатов мышления и многообразием предметов и явлений действительности.
Мышление - это высшая форма сознания человека. Любая информация, поступающая в мозг человека, подвергается переработке и анализу функциональными отделами мозга. В итоге создается максимально полная картина существующей действительности. Эта картина представляет собой систему, поскольку каждый элемент человеческого мозга выделяет из поступающей в него информации определенные элементы окружающего мира, которые выражаются в определенных понятиях. Эти элементы и создают по своей сути мыслительную систему, которая в той или иной мере формирует окружающую реальность. Иными словами, мышление по своей природе имеет системный характер. В ходе своего исторического развития человеческое мышление проходило все стадии системного развития. Путь развития человеческой мысли отражает всю совокупность развития мышления как системы. Разум, то поглощает природу, возвышая себя в ней, то, наоборот, сам растворяется в ней. Одна система человеческих представлений сменяется другой.
При характеристике мышления необходимо отметить, что его основная функция заключается в выработке схем целесообразных внешних действий в бесконечно варьирующих условиях. Специфика человеческого мышления (в отличие от рассудочной деятельности животных) состоит в том, что человек вырабатывает и накапливает знания, храня их в своей памяти. Выработка схем внешних действий происходит не по принципу «стимул - реакция», а на основе знаний, получаемых дополнительно из окружающей среды, для поведения в которой вырабатывается схема действия.
С течением времени сознание человека все больше обогащалось знаниями об окружающем мире и, соответственно, развивались его аналитические способности. В связи с процессом накопления знаний об окружающем нас мире происходила дифференциация функций элементов человеческого мозга. При этом возникало устойчивое представление об отсутствии развития в природе. Более того, мышление приобретало догматический характер, что тормозило его развитие. Свидетельством тому является формальная логика, о которой И.Кант писал, «что со времени Аристотеля ей не приходилось делать ни шага назад», но и в то же время «она до сих пор не могла сделать ни шага вперед и, судя по всему, она кажется наукой вполне законченной и завершенной».
Кант противопоставлял системность мышления трансцедентности "вещи в себе". Он полагал, что они принципиально несовместимы. Удел трансцедентного мира инициировать феномены в сенсорном опыте, которые и обрабатываются априорными формами чувств и мышления. Системность мышления, по Канту, основана на взаимосвязи понятий; мышление активно только тогда, когда оно перерабатывает наличный материал чувственности в форму рассудочных понятий.
И.Г.Фихте пошел дальше Канта. Он провозгласил наличие "Я" и откинул трансцедентную "вещь в себе". "Я" имеет всеобщий смысл; неизвестная кантовская "вещь в себе" есть просто бессознательная часть «Я», которую оно, постепенно прогрессируя, приводит к свету сознания. Разум, по своей природе, деятелен? сам по себе. Он развивается как независящая ни от чего система. Согласно взглядам Фихте, процесс познания сходен с процессом конструирования в "Я" окружающего мира.
Ф.Шеллинг, развивая далее идеи Фихте, возвратился к выдвинутому еще Спинозой тезису о тождестве бытия и мышления: «порядок и связь идей те же, что порядок и связь вещей». Но Шеллинг, в отличие от Спинозы, рассуждает по-другому. Он исходит из того, что знание - это система. Принцип этой системы должен заключаться непосредственно в самом знании, т.е. любое знание представляет собой саморазвивающуюся систему. "Я" и "Не-Я" объединены непосредственно в самом знании и поэтому нельзя счесть что-то первичным, а что-то вторичным. Развитие, по Шеллингу, - это количественное изменение "Я" по отношению к "Не-Я" (природе) и наоборот. Поэтому выстраивать «Философию природы» - это одновременно выстраивать собственное «Я».
Эпистемология выявляет логические структуры и средства мыслительной деятельности человека, сопоставляет их с реальной жизнью, применяет на практике, и исследует полученные знания в их языковой форме. Итоговым результатом мыслительного процесса являются схемы внешних действий, полученных на основе приобретенных знаний. Можно сказать, что мышление является производной от знания и оно достигает истины [31].
Мышлению в большей степени, чем другим процессам познания, присуще такое качество, как самостоятельность. Эта самостоятельность проявляется в том, что мышлению присущи эмпирические (опытные) данные, полученные человеком путем непосредственного контакта с реальной жизнью. Самостоятельность мышления зависит от активности познающего субъекта. Человек, мысля, не только вырабатывает и получает знания, но и создает новые методы их производства, расширяет круг осуществляемых им задач. Отсюда можно сделать вывод, что человеческому мышлению присущ творческий аспект [47].
Человеческое мышление тесно связано с использованием абстрактных образов и понятий. Человек усваивает полученную им информацию в виде абстрактных мыслей. Основными мыслительными уровнями человека являются два: живое созерцание и абстрактное мышление. Абстрактное мышление - это процесс отвлечения от конкретных предметов окружающего мира, в ходе которого человек формирует образы, выдвигает соответствующие цели, разрабатывает планы и в конечном итоге решает те или иные поставленные перед ним задачи. В процессе абстрактного мышления человек пользуется полученной им информацией для решения какой-то конкретной задачи, поставленной перед ним. Он раскрывает содержание этой информации, осмысливает ее, по-своему перестраивает на основе образов и таким образом приходит к решению задачи. По мере развития общества, в частности науки и образования, роль этого так называемого канала получения информации постоянно возрастает.
Концепции гуманитарного направления конструктивисткой эпистемологии
Конструктивистская эпистемология или радикальный конструктивизм -это достаточно новое и малоизвестное философское направление, которое сформировалось в Западной Европе в конце семидесятых годов 20-го века. Оно включает в себя ряд выводов относительно природы знания, которые созрели в недрах конкретных наук, таких как психология, кибернетика и нейробиология.
В 80-х годах в Европе стала широко издаваться научно-философская литература по конструктивизму и о нем узнали и заговорили не только на университетских семинарах, но и в среде гуманитариев, журналистов и даже духовенства. В России это направление менее известно, так как формирование идей конструктивистской эпистемологии пришлось как раз на то время, когда вследствие социально-политических преобразований, повлекших за собой огромные финансовые трудности, было резко сокращено издание научной переводной литературы. Поэтому такое положение сделало невозможным доступ широкой русскоязычной общественности к подобного рода идейному процессу, протекающему в англо- и немецкоговорящей среде [114].
Одним из основоположников конструктивистской эпистемологии по праву считается Эрнст фон Глазерфельд. Он является представителем гуманитарного направления. В своих научных трудах Глазерфельд обобщил все существующие высказывания, касающиеся природы знания, привел их в систему и придал им общефилософскую значимость.
Его термин "радикальный конструктивизм" является своего рода обобщением уже ранее выдвинутого Жаном Пиаже тезиса о конструировании реальности в процессе познания человеком окружающей его действительности. В своих идеях Глазерфельд связывает концепции естественных и ряда гуманитарных наук с древней философской традицией скептицизма. Он, в отличие от других последователей и приверженцев идей конструктивистской эпистемологии в полной мере выводит тезис о конструировании в нашем сознании окружающей нас реальности на уровень философского обобщения. Радикальность конструктивизма заключается в том, что он отходит от общепринятых в эпистемологии форм и допускает в той или иной мере соответствие существующего знания объективной реальности. Таким образом конструктивистская эпистемология Эрнста фон Глазерфельда характеризуется своей системностью, конкретной философской позицией и направлением мысли [150].
Конструктивистская эпистемология, в отличие от других направлений эпистемологии рассматривает процесс познания окружающей нас действительности как процесс ее конструирования в нашем сознании. В качестве источника знания конструктивизм отвергает возможность существования какой-либо позитивной онтологии. Процесс конструирования противоположен возможности переноса, открытия, отражения или отображения какой-либо внешней реальности.
Конструктивистская эпистемология - это нетрадиционный подход к проблемам знания и познания. Его основой выступает положение о том, что существующее знание не имеет значения как определяемое, так как изначально содержится в головах людей. Мыслящий субъект может только конструировать в своем сознании то, что он знает, опираясь на свой собственный опыт. Существующий вокруг нас мир мы можем разложить на многие аспекты, которые будут включать непосредственно нас самих, в первую очередь, и все то, что нас окружает. Наш опыт, который мы приобретаем и то, как мы с ним справляемся, также входит в целостную картину мира, которая нас окружает. Соотношение знания и действительности понижается как непрерывный поиск подходящего образа действия и способа мыслить [144].
Свою философию радикального конструктивизма Глазерфельд представляет как развитие идей, берущих свое начало в Древней Греции. Ряд высказываний досократиков о зарождении и природе сомнений свидетельствует, по мнению Глазерфельда, о возможности рассматривать существующие знания как отображение идей некоей реальности еще на этапе возникновения философии как таковой.
Первым философом, кто усомнился в достоверности знания, был древнегреческий философ Ксенофан. Большинством исследователей Ксенофану отводится место в истории философии как одному из основоположников скептицизма. Природу знания Ксенофан связывает с особенностями человеческого мышления и его неспособностью выйти за границы сознания. Мысль об антропоцентричности знания объединяет Ксенофана с другим древнегреческим философом, которого упоминает Глазерфельд,- софистом Протагором. Фраза Протагора "Мера всех вещей -человек, существующих, что они существуют, а несуществующих, что они не существуют" не оставляет сомнений в его эпистемологической позиции. Глазерфельд комментировал слова Протагора следующим образом: он считал, что уже сегодня можно сказать, что любой человек видит и представляет окружающий его мир с точки зрения самого себя, т.е. его представление остается человеческим. Пока мы ни мистифицируем наше сознание, то все наши идеи и представления останутся сугубо человеческими.
Тезисы скептиков о возможности достоверности знания позволили Глазерфельду включить их в число предшественников конструктивистской эпистемологии. Поскольку традиции скептицизма в современной философии достаточно глубоки, то можно сказать, что не скептики являются предшественниками конструктивистской эпистемологии, а наоборот.
Следует отметить, что в античные времена среди скептиков возник вопрос, который сопутствовал любой скептической позиции в эпистемологии: не является ли принципиальная антидогматическая позиция скептицизма сама догмой? Вот как на это отвечает один из представителей античного скептицизма Секст Эмпирик, который считает, что произнося, к примеру, такие слова как "таким это кажется" и "я ничего не утверждаю", человек хочет сказать, что ему что-то кажется с точки зрения его самого, но при этом о тех вещах и предметах, которые он представляет и как-то оценивает, основываясь на собственных ощущениях и восприятиях, ничего достоверного он не утверждает. Скептицизм не может быть догмой, так как ничего не утверждает в качестве идеала знания [147].
Глазерфельд также упоминает таких мыслителей древности, как Секст Эмпирик, Алкмеон, Пиррон, Гераклит и Платон. О Платоне он говорит как о первом философе, который поставил вопрос о соотношении объекта познания и его восприятия и попытался противопоставить скепсису пирронистов обоснование возможности истинного знания.
Главное противоречие эпистемологии, которое на протяжении многих веков оставалось неразрешенным, Глазерфельд формулирует на основании обзора традиций античных скептиков и на разрешение которого претендует радикальный конструктивизм.
Философ Пиррон и его последователи считали, что именно наличие разума у живых существ способствует тому, что они не имеют возможности согласовать собственный опыт с окружающим их миром. Поэтому для того, чтобы выявить это соответствие, человеку необходимо сопоставить существующий у него опыт с окружающей его действительностью. Для того чтобы это получилось, необходимо сравнить то, что уже пережито еще не пережитому, которое в свою очередь вновь вытекает из уже пережитого. Таким образом невозможно установить, действительно ли искажает наш опыт то, что дает нам окружающая действительность.
Истинное знание о мире можно получить из той картины, которую человек строит в своем воображении, акцентируясь на собственном ощущении и мировосприятии. Эта картина непосредственно является реальным отображением окружающего нас мира в том виде, в котором он существует. Для того, чтобы удостовериться в общем сходстве воображаемой картины мира с реальной, необходимо сравнить полученный образ с его содержанием. Но как раз именно это и не представляется возможным, так как любой человек не может выйти за пределы своего способа восприятия.
Вопрос о природе знания стоит перед традиционной эпистемологией неразрешимой задачей, так как сам процесс познания в целом и полученное в конечном итоге знание,.являются описанием и изображением мира в том виде, каков он есть на самом деле. Поэтому человеку необходим так называемый критерий истинности, согласно которому можно судить о достоверности полученных нами знаний [151].