авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 13 |
-- [ Страница 1 ] --

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК

ОТДЕЛЕНИЕ ОБЩЕСТВЕННЫХ НАУК РАН

НАУЧНЫЙ СОВЕТ РАН ПО МЕТОДОЛОГИИ

ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И

НАУКИ РФ

РОССИЙСКАЯ АССОЦИАЦИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

ИНСТИТУТ ФИЛОСОФИИ РАН

ЦЕНТРАЛЬНЫЙ ЭКОНОМИКО МАТЕМАТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ РАН

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ИНСТИТУТ РАДИОТЕХНИКИ,

ЭЛЕКТРОНИКИ И АВТОМАТИКИ (ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ

УНИВЕРСИТЕТ им. М.В. ЛОМОНОСОВА МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ИНСТИТУТ ЭЛЕКТРОНИКИ И МАТЕМАТИКИ (ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ) ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ГУМАНИТАРНЫХ НАУК ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ:

ФИЛОСОФИЯ, МЕТОДОЛОГИЯ, ИННОВАЦИИ МАТЕРИАЛЫ Первой Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых учёных г. Москва, МИРЭА, 6–8 апреля 2006 г.

Под ред. Д.И. Дубровского и Е.А. Никитиной МОСКВА УДК 100. ББК 32. И Под редакцией д.филос.н. Д.И.Дубровского к.филос.н. Е.А.Никитиной И 86 Искусственный интеллект: философия, методология, инно вации. Материалы Первой Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, г. Москва, МИРЭА, 6–8 апреля 2006 г.

Под ред. Д.И. Дубровского и Е.А. Никитиной — М.: ИИнтеЛЛ, 2006.

— 440 с.

Сборник посвящен постановке и решению актуальных философ ских, теоретических и методологических проблем искусственного ин теллекта. Его особенность — широкий междисциплинарный контекст обсуждения данных проблем. В нем молодые ученые и специалисты, аспиранты, студенты обсуждают эпистемологические и методологи ческие проблемы искусственного интеллекта, соотношение естест венного и искусственного интеллекта, проблему сознания в ее взаи мосвязи с исследованиями головного мозга. В сборнике рассматри ваются также логические проблемы моделирования искусственного интеллекта, анализируется природа виртуальной реальности, этичес кие, эстетические и социокультурные аспекты искусственного интел лекта, особенности бытия человека в информационном обществе.

Значительное внимание уделяется интеллектуальным системам в об разовании, вопросам теории и практики искусственного интеллекта, проблемам роботизации и управления.

Издание осуществлено при финансовой поддержке Российского гуманитарного научного фонда (РГНФ) Проект № 06 03 14092г ISBN 5 98956 003 © МИРЭА, © ООО «ИИнтеЛЛ», Секция I.

ЭПИСТЕМОЛОГИЧЕСКИЕ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Руководители: чл. корр. РАН В.А. Лекторский, д. филос. н. И.П. Меркулов, д. филос. н. Е.Н. Князева ВЛИЯНИЕ КОНЦЕПТУАЛЬНОЙ БАЗЫ КОНСТРУКТИВНОЙ МЕТОДОЛОГИИ НА РЕЗУЛЬТАТ В НЕЙРОИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЯХ И ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ И.Ю. Алексеева, д. ф. н., доцент, Институт философии РАН, г. Москва;

Ю.Ю. Петрунин, д. ф. н., профессор, МГУ им. М.В. Ломоносова, г. Москва;

А.В. Савельев, с. н. с., Уфимский государственный авиационный технический университет, г. Уфа.

Работы, посвящённые нейроинформационным технологиям (НИТ) [1], как, собственно говоря, и большинство работ по философии искусственного интеллекта (ИИ) [2], изобилуют вопросами методоло гического плана, направленных на выяснение возможных способов построения нейроподобных и искусственно интеллектуальных систем.



Однако, как показывают наши исследования [3], существует большая зависимость методологии ИИ от решения соответствующих вопросов экзистенциального характера, то есть что именно исследовать, конст руировать, моделировать и воспроизводить. И эти вопросы в подавля ющем большинстве случаев являются не только определяющими сами вырабатываемые методологические принципы, но и в значительной степени определяют вид конечного результата продуктов, получаемых путём применения этих принципов. В свою очередь, экзистенциаль ность указанных проблем, определяющих фундаментальность основа ний ИИ, детерминируется их онтологическими основаниями, то есть решением ряда вопросов существования — несуществования пред 1 Работа выполнена при финансовой РФФИ (грант № 04 06 80460).

4 МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ мета изучения или тех или иных наших представлений о предмете изу чения. С этой точки зрения можно говорить о мета методологии, включающей постановку и решение экзистенциальных вопросов ИИ и их методо онтологические основания и обоснования. В таком случае, отношения методологии и мета методологии напоминают отношения системы аксиом и соответствующих следствий, выведенных из них в дедуктивных системах. Такое представление воспринимается нами бо лее адекватным, чем сведение онтологии методологических установок к более частному разделению на мета аксиоматический и мезо аксио матический уровни, дедуктивно порождающие соответственно катего риально системную методологию ( http://www.ic.omskreg.ru/~cognitiv ) и ме тодологию информационных моделей (http://newasp.omskreg.ru/tdis).

Развитие мета методологического познания реальности в ИИ способ ствует прогрессированию растворения субъекта в дивергенции симу лякров по Ж. Делёзу. Именно применение “тестов на интеллект” типа теста Тьюринга, “Укиё Э” и др. [4] способствует сглаживанию граней между объектом и субъектом познания и усилению их взаимозависи мости. Происходящие при этом процессы напоминают десакрализа цию текстов, исследованную М. Фуко и Р. Бартом, когда в результате обработки текстов конструируется абстрактный субъект с приписыва емой ему творческой силой, породившей текст: “Объект обозначает нас больше, чем мы его обозначаем” (Г. Башляр). В свою очередь, та кое “растворение субъекта”, воспринимающего ИИ как действитель ный ИИ и искусственные нейронные сети (ИНС) как действительные ИНС, позволяет создавать различные интерпретации. В этом смысле задачи ИИ близки идеальному типу М. Вебера, не извлекаемому из эмпирической реальности, а конструируемому как теоретическая схе ма. Относительно этого М. Вебер писал: “Чем резче и однозначнее сконструированы идеальные типы, чем они, следовательно, более чужды миру, тем лучше они выполняют своё назначение как в термино логическом и классификационном, так и в эвристическом отношении” [5]. И это действительно оправдано, но в классической науке, здесь достаточно привести в качестве примера математику и её стремящую ся к универсальности применимость. Однако, в постнеклассической науке (и даже в будущей пост постнеклассической, так как в постне классической науке как раз это, на наш взгляд, делается недостаточ но) с исследованием сложных саморазвивающихся и самоорганизую щихся систем необходимо учитывать “растворение субъекта”, повы шение специализации его восприятия к конкретным задачам, в част ности, к восприятию ИИ как ИИ и нейросетей как нейросетей. Путь ме тодологии ИИ в сторону Веберовского идеального типа неэффекти вен, так как редукционизм объектно понятийной сложности не может учесть неэквивалентность целого и частей и неизбежно упускает “де МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ фект массы” интегрированной субстанции. Сам М. Вебер по этому по воду сообщает, что “идеальные типы…быть может, так же мало встре чаются в реальности, как физические реакции, которые вычислены только при допущении абсолютно пустого пространства” [5]. Ясно, что эти вопросы имеют непосредственную связь с адекватностью пред ставления моделей ИИ — как онтологической [6], так и эпистемологи ческой [7]. Сказанное можно хорошо проследить на примере возникно вения НИТ, происхождение которых как раз обязано попыткам движе ния в сторону от идеальных типов представления нейронных моделей.





Усложнение описания сложных систем, увеличение его весовой функ циональности, пусть даже и на относительно небольшую величину, в виде искусственного нейронного элемента Мак Каллока — Питса, при вело к созданию и бурному развитию целого направления — нейроком пьютеров. Тот же вклад внесли и Ходжкин с Хаксли, сконструировав си стему дифференциальных уравнений, описывающих нервный импульс, принёсших им Нобелевскую премию и явившихся шагом навстречу сложности биологического нейрона по сравнению с двоичной ячейкой (хотя сейчас уже схема Ходжкина — Хаксли является более примитив ной по отношению к современным представлениям нейрона [8], чем двоичная ячейка к схеме Ходжкина — Хаксли). Однако, проанализиро вав ограничения, свойственные когнитивным моделям существующих НИТ [9], можно сделать мета методологические выводы о необходимо сти и возможной плодотворности присутствия бытия объекта в Хайдег геровском смысле в когнитивной схеме представления нейрона. Повы шение онтологичности, существенности в существовании и, наоборот, существования в существенности, реализуемых в виде усложнения мо дели нейронного элемента и увеличения таким образом его весовой функциональности, его функциональной плотности [8], может привес ти к новому витку усложнения возможно решаемых задач и повышению эффективности решения известно решаемых задач. Таким образом, может реализоваться новая методология ИИ, направленная не на ре дукцию целого, не на количественное наращивание используемых эле ментов (как в структурном, так и в функциональном смысле, например, в виде повышения частоты тактовых сигналов) или межэлементных связей, а на повышение сложности самих элементов когнитивных схем как инструмент познания сложного с помощью сложного.

Литература:

1. Ortiz J.J. Using a multi state recurrent neural network to optimize loading patterns in BWRs // Annals of Nuclear Energy;

May2004, Vol. 31 Issue 7, p789 804.

2. Geneste L. Books review // Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2004, Vol. 17 Issue 6, pp. 687 688.

6 МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ 3. Савельев А. В. Философия методологии нейромоделирования: смысл и перспективы // Философия науки, 2003, № 1(16), с. 46 59.

4. Алексеева И.Ю., Петрунин Ю.Ю., Савельев А.В. Анализ отражения на тивного абсурдизма понятия искусственного интеллекта в нейронных сетях и нейрокомпьютинге // Материалы XIV международной конферен ции ICNC 05 по Нейрокибернетике. Ростов на Дону, 2005, т. 2, c. 3 6.

5. Weber M. Wirtschaft und Gesselschaft. K?ln. Berlin, 1964, Hibb. 2, S. 15, 10.

6. Алексеева И.Ю., Петрунин Ю.Ю., Савельев А.В. Скрытый эпистемоло гизм в стратегиях искусственного интеллекта и нейрокомпьютеров // Материалы Всероссийской междисциплинарной конференции «Фи лософия искусственного интеллекта», с. 243 246.

7. Савельев А.В. К вопросу эпистемологической адекватности нейро компьютеров // РАН, Философия науки, 2000, № 1(7), с. 85 91.

8. Савельев А.В. Нейрокомпьютеры в изобретениях // Нейрокомпьюте ры: разработка и применение, М. Радиотехника, 2004, № 2 3, с. 33 49.

9. Савельев А.В. Самоорганизационное нейроуправление на ревербераци онных нейропроцессах // В сб.: “Нейроинформатика”, М.: МИФИ, 2006.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ФИЛОСОФСКАЯ ПРОБЛЕМА А.В. Андреева, к. филос. н., Сибирский государственный технологический университет, г. Красноярск.

В наше время уже существует общепринятое определение «ис кусственного интеллекта». Это определение представляет собой ме тафорическое понятие, обозначающее целую систему средств, кото рые созданы людьми. Основная особенность этих средств — воспро изведение некоторых функций человеческого мышления. Соответст венно этому определению была кристаллизована основная область применения искусственного интеллекта: создание компьютерных экспертных систем.

Поверхностный взгляд на проблему искусственного интеллекта позволяет выделить несколько её основных аспектов:

• необходимость декларирования таких схем работы компьютерной техники, которые достоверно производили бы впечатление разум ной целенаправленной деятельности;

• создание на основе теории информации таких компьютерных про грамм, чтобы их функционирование можно было квалифицировать как разумное;

МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ • восстановление на базе компьютерных программ интеллектуальных процедур оперирования знаниями, знаками и символами.

Итак, на современном этапе развития человечества существует достаточно обоснованное убеждение, что основная цель появления искусственного интеллекта — это воспроизведение метапроцедур создания человеческим разумом оригинальных программ собствен ной творческой деятельности.

Рассмотрим искусственный интеллект как проблему с точки зре ния философии. Всякая проблема представляет собой отражение ка кой то объективно существующей рассогласованности между сторо нами или явлениями действительности, атрибут человеческого бытия и деятельности, который проявляется как затруднение в её продолже нии, требующее осмысления, рефлексии. Философская проблемати ка возникает не только собственно в философии как особой форме профессиональной деятельности. Во многом на изменение философ ской проблематики влияют потребности социальной практики. Искус ственный интеллект является следствием развития средств человече ской деятельности. Более того, компьютерные технологии есть новая, бурно развивающаяся форма деятельности. Появление киберпрост ранства изменило отношение человека к действительности, проявив «искусно созданную искусственную реальность». Человек столкнулся с новой объектной сферой, ранее никогда не осваивавшейся. Кибер пространство обладает подобием «свободной воли», способно к из менению (спонтанному или осмысленному) критериев управления и самоуправления, имеет изменяющиеся во времени цели его собст венного существования. Схожесть с человеческим разумом как основ ная цель существования искусственного интеллекта являлась импуль сом для появления целого ряда философских дискуссий в контексте проблемы сознания. Казалось бы, философские основания проблемы искусственного интеллекта на этом исчерпали себя.

Ощущение необходимости обновления философских исследо ваний сегодня возникло в связи с бурным развитием компьютерных технологий, когда исчезает романтическая пелена с киберпростран ства, а современная наука достигла диалектического отрицания в своем развитии. Таким образом, дать более менее целостное пред ставление об искусственном интеллекте возможно только при помо щи философских категорий, которые дают теоретическое обоснова ние общемировоззренческих принципов, лежащих в основе всей практической преобразующей деятельности.

Обратимся к специфике философских проблем. Саму проблем ность мыслители рассматривают как принадлежащую онтологии и гносеологии. Например, Ж. Делез подчеркивает объективный харак тер философской проблематики: «проблематическое является одно 8 МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ временно и объективной категорией познания, и совершенно объек тивным видом бытия» [1, 76]. Он призывает «покончить с застарелой привычкой мысли рассматривать проблематическое как субъектив ную категорию нашего знания». Т.е. речь идет о философской пробле ме как об основе онтологической заданности мира. К основным онто логическим характеристикам философских проблем относятся: бы тийная укоренненость, экзистенциально личностная значимость, фундаментальность, синтез инвариантного и вариативного.

Как уже отмечалось, арсенал философских средств был направ лен на рассмотрение искусственного интеллекта в контексте пробле мы сознания, т.е. была обозначена онтологическая составляющая.

Развитие современных компьютерных технологий позволяет говорить о необходимости более широкого взгляда на киберпространство.

В контексте гносеологии искусственный интеллект проявляет необ ходимость рассмотрения киберпространства (виртуальной реальности) в качестве познавательного средства, которого ранее не существовало.

Данное «новейшее» средство познания отчасти претендует на роль, от веденную в теории И. Канта рассудку, воспроизводящему имеющийся человеческий опыт, оперирующему «сеткой категорий» и «дающему при роде законы». Категориальный аппарат социальной философии позво лит кристаллизовать роль Интернета как коллективного мозга.

Наиболее важным аспектом применения философского осмыс ления проблемы искусственного интеллекта, на наш взгляд, является этический аспект. В наше время с особую важность приобретает не обходимость выработки моральных установок для целого класса ис кусственных систем. Прежде всего, это те системы, которые достига ют уровня развития, требующего принятия некоторых важных реше ний, в частности о государственной безопасности (наиболее ярким примером таким систем является ПРО).

В современных условиях резко обозначается необходимость пе рехода с научно технократического типа рациональности на истори чески новый тип рациональности человеческой деятельности. Одним из путей такого перехода должно стать усиление мировоззренческой (философской) компоненты этой деятельности. Этот процесс не мо жет обойти стороной и сферу прорывных технологий. Философское осмысление искусственного интеллекта проявляет несколько её важ нейших аспектов: онтологический, гносеологический, социально ан тропологический и этический. Данные аспекты не рассматриваются другими областями знаний, что приводит к излишне оптимистическо му прогнозированию развития в сфере прорывных технологий.

Литература:

1. Делез Ж. Логика смысла. — М.:Наука, 1995.

МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ ВНУТРЕННИЕ СИМВОЛЫ ЯЗЫКА МЫШЛЕНИЯ Я.Н. Батура, Институт систем информатики им. А.П. Ершова, г. Новосибирск.

Наиболее удобный и естественный на сегодняшний день способ проверки интеллектуальности машины — это ее общение с человеком на естественном языке. Из за этого много усилий исследователей прилагается в компьютерно лингвистическом направлении. Однако интеллектуальная деятельность человека не протекает всецело на ос нове языка [1]. Будет естественно предположить, что наличие невер бальных элементов мышления у машины приблизит его к человечес кому. Ниже предлагается терминология, которая может использо ваться для описания и конструирования интеллектуальных систем (субъектов, агентов), совмещающих в себе и вербальные, и невер бальные элементы мышления.

Сфера восприятия — это способ представления информации и механизм ее формирования, связанные с определенным органом чувств субъекта. Сферы восприятия независимы (т. е. информация, формирующаяся в одной сфере, никак напрямую, механически, не может влиять на формирование информации в другой сфере). Сферы восприятия человека — зрительная, слуховая, обонятельная, тактиль ная, двигательная и т. д.

Поток восприятия, соответствующий определенной сфере вос приятия — это непрерывное формирование информации, относя щейся к этой сфере, вызываемое окружающим миром. С каждым по током можно связать буфер потока — определенный объем инфор мации по потоку, накопленный на конкретный момент времени. С те чением времени часть информации уходит из буфера (забывается) и замещается новой информацией. Буфер потока — максимальный объем текущей информации, доступный одновременно. Буфер пото ка подобен окну, пробегающему по ленте, в любой момент времени показывающему лишь часть ленты.

След восприятия — информация определенной сферы, храня щаяся в субъекте автономно (независимо от изменения окружающе го мира, в течение определенного периода) и вводящая нечеткую ха рактеристическую функцию на множестве возможных содержимых буфера потока. След восприятия действует только в одну сторону: по следу восприятия невозможно восстановить исходное содержимое буфера потока, однако по конкретному содержимому буфера потока можно определить, имеет ли он этот след. Так, увидев незнакомого 10 МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ человека несколько раз, мы потом узнаем его по портрету, однако са мостоятельно нарисовать этот портрет мы не сможем. Другой пример следа — из слуховой сферы — это память мелодий. Услышав сложное музыкальное произведение, обычный человек не сможет его воспро извести, однако узнать это же музыкальное произведение в другой аранжировке сможет.

Внутренний символ — это набор связанных друг с другом следов восприятия из нескольких различных сфер (как минимум один след).

Примером внутреннего символа у человека может быть понятие «мо локо»: это связанные друг с другом внутренние следы: зрительный (та часть информации, которая позволяет распознать молоко в зритель ном потоке, т. е. различные отпечатки «образов» молока), слуховой (след произнесения слова «молоко» в различных склонениях), вер бальный (набор инструкций голосовому аппарату по произнесению этого слова), вкусовой (информация, отвечающая за распознавание вкуса молока), обонятельный и т. д.

Внутренний символ может обладать набором именованных свя зей (ролей) с другими символами. Например, у человека внутренний символ «бить» (не будем перечислять здесь образующие его следы) может иметь следующие именованные связи: «кто бьет», «кого бьет», «чем бьет».

Выражением назовем множество внутренних символов и имено ванных связей между ними.

Внутренний символ может определяться выражением из других внутренних символов (как правило, абстракцией). Один след воспри ятия может входить в несколько различных символов. Различные вну тренние символы могут связываться друг с другом особым видом связи — ассоциацией.

Подсистему субъекта, работающую с внутренними символами, назоваем языком мышления, или интраязыком (внутренним язы ком) — это опредение обобщает понятие языка мышления из [2].

На основе определенной выше терминологии можно описать следующие интеллектуальные процессы:

1. Обучение. К обучению будут относиться процессы формиро вания следов восприятия (привыкание к образам, звукам и т. д.), про цессы слияния нескольких внутренних символов в один (узнавание с различных ракурсов), разбиения одного внутреннего символа на не сколько (детализация), формирования и уничтожения ассоциаций, формирование выражений, описывающих закономерности, из внут ренних символов и т. д.

2. Решение тривиальных задач. Тривиальная задача характе ризуется линейным переходом от ее постановки к последовательно сти действий, решающих ее. Этот линейный переход может выра МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ жаться в последовательном выделении подзадач (каждая из которых однозначно выделяется из над задачи). На уровне внутренних сим волов это сводится к «внутреннему переписыванию» выражения, представляющего очередной этап задачи, согласно определениям некоторых внутренних символов, входящих в это выражение, через другие внутренние символы. Определения внутренних символов, ис пользуемые таким образом, могут называться «внутренними прави лами».

3. Решение переборных задач. Отличается от решения три виальных задач тем, что у некоторых задач может иметься не сколько возможных различных подзадач. Решение сводится к пе ребору (и у человека, и у компьютера). Пример — поиск хода в шахматах.

4. Решение нетривиальных задач. Нетривиальные задачи — те, для которых на основе имеющихся знаний невозможно выделить цепочку подзадач, приводящую к решению. Решение нетривиальных задач сводится к порождению пробных решений (гипотез) и проверке того, являются ли они корректными решениями (верификация) или некорректными (фальсификация). В нашей терминологии можно вы делить два уровня решения таких задач: на уровне следов восприятия (низком) и на уровне внутренних символов. Уровень следов восприя тия — досимвольный, интуитивный. Идет свободный перебор различ ных следов восприятия и их комбинаций, и уже затем — их интерпре тация в виде выражений и проверка. На уровне внутренних символов используется две функции: порождение выражений, как либо (обыч но — на основе сложных ассоциаций) связанных с выражением, опи сывающим задачу, и проверка их соответствия желаемому результа ту.

Литература:

1. Wechsler, David. The Measurement and Appraisal of Adult Intelligence (1958) 2. Вайнцвайг М.Н., Полякова М.П. Механизм мышления и моделирова ние его работы в реальном времени. — Интеллектуальные процессы и их моделирование. — М., Наука, 1987.

12 МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ ЯЗЫК И МЫШЛЕНИЕ С ТОЧКИ ЗРЕНИЯ СОВРЕМЕННЫХ ЭПИСТЕМОЛОГИЧЕСКИХ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ М.В. Березняк, аспирантка факультета философии, Государственный Университет Гуманитарных Наук, г. Москва.

Гипотеза лингвистической относительности (г.л.о.) с точки зрения современной эпистемологии «Все наблюдатели при одинаковых условиях видят не одну и ту же картину мира, если только у них не одна и та же языковая среда, или она может быть каким то образом сверена.» [1] Г.л.о. выглядела приемлемой, когда было неизвестно, как рабо тает мышление и как его изучать. В 20–30 е годы XX века анализ язы ка рассматривался в качестве центральной задачи философских ис следований. С его помощью предполагалось решить многие фунда ментальные вопросы, касающиеся мышления и познания. В наше время на эти вопросы уже в большей мере отвечает наука, нежели философия. Споры на почве г.л.о не прекращаются до сих пор.

Взгляд на само возникновение естественного языка существен но изменился благодаря новым открытиям в области археологии, би ологии, генетики.

Развитие языка и мышления человека, согласно современным представлениям, направляется генетически, а не прививается чело веку культурой и обществом [2], на чем настаивал Сепир [3] Взаимосвязь языка и мышления. Сепир ставит вопрос о сущест вовании мышления вне речи. На этот вопрос автор отвечает отрица тельно [3]. По мнению современных исследователей мышление не всегда нуждается в вербальных кодах [4]: визуальное представление, являясь мышлением, не требует вербализации [4;

2;

5]. Автор г.л.о до пускает также существование потока речи, свободного от мышления, [3] имея в данном случае в виду скорее творческое мышление, а не оперирование когнитивной информацией.

Язык и восприятие мира. Сепир, а в большей степени Уорф гово рят о факте не тождественного восприятия цветов, времени и т.д. раз ными народами, которое, с точки зрения г.л.о., зависит от существую щих в языке способов их выражения. [6]. Сейчас стало известно, что формирование многих категорий мышления контролируется генетиче скими и геннокультурными механизмами, и поэтому языковые разли МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ чия не могут обеспечить различия в концептуализации [4]. Изучение строения органа цветового восприятия — глаза — доказало невозмож ность влияния языка на восприятия цветов людьми разных народов [2].

Подтверждения г.л.о. в современных исследованиях. Некоторые последние исследования китайско английских билингвалов подтвер дили влияние языка на скорость реакции при ответе на вопросы, со провождаемые визуальными образами. [7] Сепир и Уорф правы в том, что наш естественный язык влияет на вербальное мышление, что грамматика языка направляет ход нашей вербализованной мысли.

У Сепира, как и у Уорфа под мышлением подразумевается сугу бо культурная деятельность, зависящая от мировоззрения и тради ций народов, а не от генетических факторов, которая не обусловлена работой когнитивной системы, на чем настаивает современная эпи стемология.

Литература:

1. Whorf, 1956, p.214.

2. Пинкер С. Языковой инстинкт // Логос №8 9. — М.: 1999;

Меркулов, И.П. Когнитивная эволюция. — М.: РОССПЭН, 1999.

3. Сепир, Э. Язык. Введение в изучение речи. — М.: ОГИЗ. СОЦЭКГИЗ, 1934.

4. Меркулов, И.П. Когнитивная эволюция. — М.: РОССПЭН, 1999.

5. Фоллмер, Г. Эволюционная теория познания.

6. Уорф Б.Л. Отношение норм поведения и мышления к языку.

7. Lera Boroditsky. Does Language Shape Thought?: Mandarin and English Speakers’ Conceptions of Time http://www psych.stanford.edu/~lera/papers/mandarin.pdf.

СТЕРЕОТИПНЫЕ СРАВНЕНИЯ КАК ЧАСТЬ ЛИНГВИСТИЧЕСКОЙ ОСНОВЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Е.О. Борисова, студентка 4 го курса очного отделения Института Русского языка и литературы, Дальневосточный Государственный Университет, г. Владивосток В наши дни любая деятельность человека связана с компьютера ми и различной электронной техникой. Искусственный Интеллект — 14 МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ так называются разрабатываемые для решения всевозможные про граммы, имитирующие человеческое мышление. Но способна ли ма шина мыслить, запоминать, рассуждать? Эти и подобные вопросы рассматриваются в рамках не одной науки, а освещаются в различных разделах многих наук. И психологии, и математики… Мы же рассмот рим «искусственный интеллект» с точки зрения лингвистики. Для это го обратимся к такой науке, как когнитивная лингвистика, которая стоит на границе психологии и лингвистики и изучает, в том числе, стереотипы человеческого мышления исходя из определенной карти ны мира каждой нации.

Как же может компьютер мыслить практически? Он должен уметь реагировать на ситуации. В лингвистике предпринимаются попытки выделения предопределенных национальной картиной мира стерео типных ситуаций, которые предполагают и соответствующие стерео типные речевые реакции на них. Данное явление является основой для такого понятия как «фрейм». Понятие фрейма — это достаточно общее понятие и относится к области изучения Искусственного Ин теллекта. В филологии существует несколько различных трактовок этого явления. В своей работе мы за основу понимания фрейма возь мем определение «речевого жанра», введенное К.А. Долининым. На наш взгляд, оно более полно и точно раскрывает смысл фрейма.

Именно такой информацией, на наш взгляд, и следует наполнить «искусственный интеллект». То есть мы должны дать ему возможность воспроизводить речевые реакции в стандартных ситуациях. При этом компьютер никогда не сможет «мыслить» индивидуально. Искусст венный интеллект способен выдать только стереотипные высказыва ния, обусловленные ситуацией. Чтобы создать подобную схему «ти пичных реакций» искусственного интеллекта, необходимо непосред ственно обратиться к реакциям человека и выбрать наиболее типич ные из них, то есть те, которые будут стереотипными и будут обуслов лены определенной картиной мира.

Одним из ярких образных средств, способных объяснить нацио нальное сознание, является устойчивое сравнение. Поэтому в нашей работе мы обратились к психолингвистическому эксперименту, кото рый позволяет выявить национально культурную специфику сравне ний, связанных с описанием внутренних качеств человека. Именно ти пичные ассоциации нас и будут интересовать. В данном ассоциатив ном эксперименте участвовала группа из студентов филологов Даль невосточного Государственного Университета в возрасте 19 22 лет, которым были предложены 40 слов, обозначающих качественные ха рактеристики человека. Цель данного анкетирования — выявление общих закономерностей в реакциях носителей литературного русско го языка на предложенные сравнительные обороты.

МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ Конечно, на основании опроса и выявления типичных ассоциа ций такой малой группы, сложно сделать вывод об общей картине ми ра в целом. Но можно видеть явные соответствия суждений и реак ций. Во многом специфику, отмеченную в использовании тех или иных сравнений можно объяснить не чем иным, как принадлежностью уча стников эксперимента к русской нации, с ее особой Языковой Карти ной Мира. Для Искусственного Интеллекта в данном эксперименте и важны эти стереотипные реакции, обусловленные картиной мира, — фреймы. Таким образом, эта и подобная информация могут стать ос новой «мышления» компьютера, но создание полного объема реак ций — это очень объемный и кропотливый труд.

Литература:

1. Категории искусственного интеллекта в лингвистической семантике.

Фрейм и сценарий. — М.: АНСССР., 1987 г. /ред.коллегия: Герасимов В.И., Петров В.В. (отв. р р;

Садур В.Г.)/ 2. Долинин К.А. «Речевые жанры как средство организации социального взаимодействия// Жанры речи». — Саратов, 1999 г.

3. Маслова В.А. «Лингвакультурология». — М.:2001 г.

4. Маклаков А.Г. «Общая психология». — С П.: 2002 г.

5. Вирджиния Н.Квинн. «Прикладная психология». — С П.: 2000 г.

6. Кубрякова Е.С. «Эволюция лингвистических идей во второй половине ХХ в. (опыт парадигмального анализа)»// РАН «Язык и наука конца ХХ века», Москва, 1995 г.

7. Демьянов В.З. «Доминирующие лингвистические теории в конце ХХ века»// РАН «Язык и наука конца ХХ века», Москва, 1995 г.

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ПОДТВЕРЖДЕНИЕ ВЛИЯНИЯ ЖИВОГО НА СЛУЧАЙНЫЙ ПРОЦЕСС К.А. Виноградов, курсант 4 курса факультета физико энергетических установок Серпуховского военного института ракетных войск.

Одним из направлений современного естествознания (и, в част ности, направления, получившего название «искусственный интел лект») является синергетика, пытающаяся ответить на вопрос о при роде самоорганизации. Очевидно, что решение этого вопроса сего 16 МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ дня не может не опираться на уже наработанные достижения систем ного подхода, а также все более открывающиеся возможности ин формационного подхода. Потому наиболее перспективным в позна нии сущности самоорганизации систем представляется интегриро ванный системный информационно синергетический подход [1].

Любая самоорганизация как возникновение порядка из хаоса, сложного из простого всегда происходит в соответствии с принципом порогового взаимодействия, т.е. скачком (ввиду дискретности мира).

При этом понятие «сложное» отражает, в первую очередь, степень на шего понимания действительности, изоморфности отображения объ екта реальности в наше сознание [1, 2].

По законам физики и химии любая система стремится принять состояние с наименьшей энергией и наибольшей энтропией. Все стремится к хаосу — состоянию однородной неоднородности. И лишь живое противится всеобщему выравниванию, «тепловой смерти». И не только противится, но и развивается, усложняется за счет потреб ления извне вещества, энергии, информации. Более того, живое не только самоорганизуется, но и влияет на окружающий его мир. Поче му происходит самоорганизация материи, частью которой являются сами живые организмы? Можно предположить, что энтропия вселен ной постоянна, а самоорганизация материи в одной ее части есть от вет на дезорганизацию в другой (разрушение звезд и планет). В лю бом случае живые организмы способны упорядочивать системы, а, следовательно, должно существовать влияние живого на дисперсию случайных процессов.

Для доказательства этого положения был проведен ряд экспери ментов, целью которых ставилось подтверждение непосредственного влияния живого организма на случайный процесс. Предполагалось, что живое способно упорядочивать случайный процесс. Опыты и их обработка были проведены по просьбе автора Александром Георгие вичем Пархомовым — руководителем лаборатории кафедры “Ритмы и флуктуации” WEB Института исследований природы времени (Ин ститут основан Российским междисциплинарным семинаром по тем порологии, работающим в Московском государственном университе те им. М. В. Ломоносова. Проект создания Института поддержан Рос сийским фондом фундаментальных исследований, грант № 00 90211). Сущность опытов заключалась в нахождении интенсивности регистрируемого излучения радиоактивного источника, рассчитыва емого как отношение набора 256 импульсов к времени формирова ния этого набора, и дисперсии времени набора. Источник излучения — изотоп фосфора (источник — 40К в естественной смеси изотопов:

диск диаметром 55 мм и толщиной 5 мм из смеси К2СО3 и эпоксид МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ ной смолы). Детектор — торцовый галогенный счетчик «Бета 1» (со слюдяным окном толщиной 10 мкм и диаметром 34 мм), см. рис 1.

Рис. Расстояние между источником и детектором 7 мм. Эксперимен ты проведены 01.06 с 16:15 до 19:57 и с 22:01 до 0:51 10.01.06 (меж ду источником и детектором молодой лист растения Eucharis grandi flora) и 10.01.06 с 12:02 до 13:27 и с 23:57 до 1:13 11.01.06 (между ис точником и детектором перфокарта толщиной 0,2 мм). Результаты экспериментов представлены на диаграммах (Рис.2 и Рис. 3). Нижняя часть рисунков — изменения значений стандартного отклонения от времени (стандартное отклонение рассчитано между 3 соседними значениями ряда).

Из графиков видно, что перфокарта между источником и детек тором практически не повлияла на значения стандартного отклонения в каждом наборе, в отличие от растения. Дисперсия фона составила 0,0243;

для листка растения 0,0119;

далее для фона 0,0232;

второй раз для листа 0,0116;

далее для фона составила 0,0271 (время изме рения с 10.01.06 1:00:00,88 до 10.01.06 12:01:12,98) причем с 10.01.06 2:00:07,45 дисперсия составляла 0,026645, а с 10.01. 3:01:24,38 уже составила 0,025853. Таким образом, на этом участке наблюдается возрастание дисперсии а затем постепенный ее спад.

Далее: дисперсия для перфокарты составила 0,0168, затем фон — 0,034972. Второй раз: перфокарта — 0,021536, далее фон — 0,024257. Итак, когда на пути пучка стоит лист, дисперсия уменьшает ся. Когда листа нет, то дисперсия возрастает выше фона (как после действие). Далее она уменьшается до фона. Приводятся объяснения результатов.

18 МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ Рис.2.

Рис. Литература:

1. Бугаков И.А. Информационно синергетический подход к сознанию как основа для создания искусственного интеллекта. // В кн. «Новое в ис кусственном интеллекте. Методологические и теоретические вопро сы. Под ред. Д.И. Дубровского и В.А. Лекторского. — М.: ИинтеЛЛ, 2005. — 280 с., С. 36…39.

2. Бугаков И.А. Заметки о системах простых и сложных. — Серпухов:

Сборник трудов ХХIII Межведомственной НТК, 2004, часть 4. — 256 с., С. 134…136.

МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ СТРУКТУРА ПРОИЗВОЛЬНОГО (ЦЕЛЕНАПРАВЛЕННОГО) ДВИЖЕНИЯ ЧЕЛОВЕКА С ПОЗИЦИИ СЕМИОТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА АКТИВНОСТИ РЕАЛИЗУЮЩИХ ЕГО НЕЙРОННЫХ ПРОЦЕССОВ О.В. Гуржий, преподаватель кафедры физического воспитания, Восточноукраинский Национальный университет имени В. Даля, Украина, г. Луганск;

Е.А. Бекова, Университет Clemson, США, штат Южная Каролина.

В работе [1] мы экспериментально показали, что произвольный двигательный акт человека принципиально неосуществим, если в схему объективно осуществляющих его нейронных процессов не включен «психический компонент», в котором нами в данной работе выделяются его сугубо информационная составляющая и его сугубо субъективная составляющая. При этом ведущей составляющей в ре ализации «психической функции» произвольного двигательного акта является именно субъективная составляющая (качественная оценка стимула, эмоциональное отношение к нему и др.). Нами показано, что сами по себе нервные, объективно осуществляемые процессы мозга (без реализуемого ими психического компонента) не способ ны осуществить произвольный двигательный акт, в котором («по оп ределению») должен «содержаться» субъект. В этом случае, для ана лиза активности функциональных систем мозга, реализующих пси хические процессы, мы применили семиотический анализ, который включает в себя все три необходимые в нашем случае компонента процесса в необходимом смысловом единстве: во первых, прагма тику, исследующую субъективность, как таковую;

во вторых, семан тику, исследующую сугубо информационные процессы («информа цию» — в смысле К. Шеннона) [2]);

в третьих, синтактику, исследую щую объективно осуществляющиеся нейронные процессы, реализу ющие как семантические, так и прагматические проявления осуще ствляемого человеком двигательного акта [3, 4]. Такой анализ позво ляет выявить в структуре произвольного двигательного акта смысло вые взаимосвязи между его компонентами. Так, любая цель, по скольку она «существует в будущем», не может быть реализована по средством прагматического аспекта активности функциональных си 20 МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ стем мозга, ибо последняя осуществляется объективно протекаю щими процессами в настоящем и только в настоящем. Тогда как бу дущее может быть отражено именно прагматическим и семантичес ким компонентами активности функциональных систем мозга, реа лизующих произвольные двигательные акты (т.е. в «психическом по ле» субъекта [5]) проявляются как субъективный аспект (желание до стигнуть определенной цели), так и информационный аспект (ин формация о пространственных и временных параметрах цели и соб ственного двигательного акта).

Таким образом, семиотический анализ функциональных систем мозга, реализующих произвольный двигательный акт человека, поз воляет выявить следующую смысловую зависимость: 1) для «сущест вования» цели необходимо проявление субъективности;

2) субъек тивность «требует» изменения ситуации, т.е. она сущностно обраще на к будущему;

3) будущее может быть представлено субъекту и регу лировать его поведение только посредством семантико прагматиче ского (психического) аспекта активности соответствующих функцио нальных систем мозга.

Литература:

1. Соловьев О.В., Гуржий О.В. Вiдчуття та його первинна еволюцiйна функцiя // Вісник Харківського державного педагогічного унiверситету ім. Г.С.Сковороди. 2002.— Випуск 9.— С.203 206.

2. Дубровский Д.И. Информация. Сознание. Мозг. — М.: Высшая школа, 1980. 287с.

3. Соловьев О.В., Бекова Е.А. Об одном условии осуществления истинно целенаправленных (субъективно реализуемых) процессах. — Филосо фия искусственного интеллекта. — М.: Материалы Всероссийской междисциплинарной конференции. — 2005. С. 71 73.

4. Соловьев О.В. Описание случая целенаправленного поведения живой системы, в котором отсутствует противоречие между целенаправлен ностью и физической причинностью // Проблемы управления и ин форматики. 2002. №2.— С. 140 154.

5. Соловьев О.В. От человеческого Я к человеческому МЕТА Я (о воз можности разрешения «неразрешимого» противоречия между биоло гическим и социальным в структуре человеческого Я). // Мир психоло гии. — №4. 2005. С. 75 88.

МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ ПРОЕКТ «QUANTUM MIND» — МЕТОДОЛОГИЯ ПОСТРОЕНИЯ «ИИ»

И.В. Данилевский, к. филос. н., Казанский государственный энергетический университет.

В последние приблизительно двенадцать лет, т.е. где то начиная с 1994 года — года открытия так называемого «алгоритма Шора» для квантово компьютерных вычислений и выхода в свет книги Р. Пенро уза «Тени сознания» — в мире очень активно стало развиваться на правление, которое условно можно назвать проектом «Quantum Mind». Рассмотрение возможностей применения квантовой теории и основанных на ней технологий для объяснения принципов функцио нирования человеческого сознания и психики в целом стало визитной карточкой этого направления. В рамках настоящей публикации нет возможности мало мальски основательно осветить идеи даже основ ных участников этого междисциплинарного течения. В нашей стране к числу пропагандистов данного подхода относится, например, Л.Г.

Антипенко. Он в одной из своих работ пишет следующее: «Ранее уже была высказана гипотеза (им самим в 2003 году — прим. авт.) о том, квантовый компьютер служит наиболее адекватной моделью идеаль ной мыслительной деятельности человека, человеческого мозга. Те перь есть все основания возвести эту гипотезу на уровень общезна чимой научной теории. …. Самое существенное здесь состоит в том, что внешний результат усваивается сознанием в ряду результатов квантово информационных вычислений, т.е. вычислений, производи мых самим мозгом. Фиксацию церебральной памятью результатов внутренних вычислений вполне можно назвать внутренним восприя тием» [1, C. 12].

В свою очередь, О. В. Панов справедливо указывает, что скорее всего отсутствие удачных эвристических моделей искусственного ин теллекта обусловлено отсутствием достаточного количества объек тивных знаний о строении бессознательного, но с появлением быст родействующих компьютеров появилась возможность «обойти» со знание в процессе общения с бессознательным и на тех же компью терах вести обработку поступающей информации. О структуре бес сознательного, пишет далее О.В. Панов, на основе полученных дан ных можно сказать следующее. Бессознательное нелинейно и имеет на несколько порядков больше степеней свободы, чем сознание;

оно не ограничено рамками индивида и имеет структуры, постоянно под 22 МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ ключенные к внешним источникам информации, не ограниченным обычными 5 каналами восприятия (зрением, слухом и т.д.) [4].

В нашей работе [2], первое издание которой было в июне года, в комплексном виде была представлена идея о том, что бессоз нательное представляет собой квантовоподобную систему с харак терным для квантового мира свойством нелокальности, и что, в част ности, именно этим свойством объясняется выполнимость в социуме так называемого закона Ципфа Парето (см. также [3]). Достаточно очевидно, что это согласовывается с полученными эмпирическим пу тем выводами О. Панова и (при определенной интерпретации) с иде ей Л. Антипенко. Слова «при определенной интерпретации» предпо лагают следующее. Деятельность психики в целом нельзя себе пред ставлять как полностью вычислимый процесс, т.к. и на уровне фило софских рассуждений (Р. Пенроуз и многие другие), и на уровне кон кретных исследований уже давно было доказано, что для человечес кого мышления характерны невычислимые процессы. Кроме того, есть основания предполагать, что именно сознание как таковое не может быть объяснено в рамках, по крайней мере, современной фи зики, и с этой точки зрения применение к нему термина «идеальное»

представляется оправданным. Однако все это имеет незначительное отношение к бессознательной сфере человека, которое как раз и яв ляется функцией материального (а не идеального) мозга, причем функционирует прежде всего на основе своего рода программ (т.е.

почти целиком «алгоритмично» по Пенроузу), а его неограниченность рамками индивида и обработка им информации из внешних источни ков (О. В. Панов) почти автоматически влечет за собой необходи мость признания гипотезы о том, что преобладающая часть бессоз нательного есть квантовый компьютер, использующий накопление данных с помощью аналога квантово телепортационных процессов в физике. Поскольку же бессознательное является ведущей силой в психическом аппарате человека, то из этого следует вывод, что неал горитмические, невычислимые процессы мышления в общем и целом несомненно подчинены алгоритмическим. Нам неизвестно точно, ка кого мнения придерживается сам Л.Антипенко относительно соотно шения алгоритмичности и неалгоритмичности в деятельности чело веческого разума (Mind), а также возможности или невозможности полностью свести деятельность сознания к функциям мозга и, следо вательно, свести моделирование ИИ к квантово компьютерным про цессам (скорее всего, он сторонник «оптимистической» точки зрения на этот счет), но, во всяком случае, текстуальное совпадение его и на шей позиции о том, что «внешний результат усваивается сознанием в ряду результатов квантово информационных вычислений, т.е. вычис лений, производимых самим мозгом», здесь определенно есть.

МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ К слову сказать, из подобного понимания бессознательного сле дует еще множество других выводов. Например, можно высказать ги потетическую, но все же поддержку теории порождающих грамматик Ноама Хомского. Теорию, выдвинутую Хомским и адаптированную к психологии Дж. Миллером, в свое время обвиняли в том, что для ее реализации мозг обучающегося речи ребенка должен оперировать объемом информации, эквивалентной двум в сотой степени предло жениям. В известном сборнике [5] даже говорится, что «генеративная лингвистика» американского ученого — вчерашний день в истории науки. Автор этих строк — не специалист в области психолингвисти ки;

возможно, что к разработкам Хомского есть и другие, например, чисто лингвистические претензии. Но если главный недостаток пози ции этого исследователя до сих пор кому то видится в огромном объ еме информации, подлежащей переработке, то сейчас, с учетом бу дущего создания компьютеров, реализующих алгоритмы перебора десяти в пятисотой степени вариантов за несколько минут, данный аспект теории Хомского не выглядит невозможным.

Будущее проекта «Quantum Mind» небезоблачно, но по степени своей перспективности оно — вне конкуренции среди всех остальных подходов.

Литература:

1. Антипенко Л.Г. Новый взгляд на проблему искусственного интеллекта сквозь призму квантово компьютерных технологий. — В сб.: Филосо фия искусственного интеллекта. Материалы Всероссийской междис циплинарной конференции, г. Москва, 17 19 января 2005 г. М.: ИФ РАН, 2005, 400с. — С. 10 13.

2. Данилевский И.В. Структуры коллективного бессознательного: Кван тово подобная социальная реальность. Изд. 2 е, испр. и доп. — М.:

КомКнига, 2005. 376 с.

3. Данилевский И.В. Философия искусственного интеллекта, квантовые компьютеры, квантовая криптография и закон Ципфа Парето. — В сб.:

Философия искусственного интеллекта. Материалы Всероссийской междисциплинарной конференции, г. Москва, 17 19 января 2005 г. М.:

ИФ РАН, 2005, 400с. — С. 92 93.

4. Панов О.В. Применение объективных инструментов познания функци ональной структуры бессознательного как возможность формирова ния новых принципов искусственного интеллекта. — В сб.: Философия искусственного интеллекта. Материалы Всероссийской междисцип линарной конференции, г. Москва, 17 19 января 2005 г. М.: ИФ РАН, 2005, 400с. — С. 60 61.

5. Психолингвистика. Сб. ст. — М.: Прогресс, 1984. — С. 5 19.

24 МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ ИГРОВОЙ ПОДТЕКСТ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА А.А. Коваленко, студентка третьего курса философского факультета Государст венного Университета Гуманитарных Наук при РАН, г. Москва.

Первое, что может заинтересовать в искусственном интеллекте, это вопрос о том, почему люди им так увлеклись. «Вопросы встают на каком то пути. Разумно поэтому иметь в виду прежде всего путь, а не застревать на разрозненных тезисах и формулах. Наш путь — путь мыс ли» (Хайдеггер). Так на каком пути встал вопрос о создании искусствен ного интеллекта? За ответом мне хочется обратиться к тому же Хайдег геру. Никто не станет спорить, что Ии — детище развивающихся техно логий, поэтому я положусь на статью «Вопрос о технике». Основной па фос Хайдеггера заключается в том, что техника — судьба, некий путь человека и мира, так как человек, будучи мастером, являет мир, сози дает истину. Необходимо подойти к своему пути осознанно и свободно, иначе человек рискует из мастера превратиться в деталь производст венного механизма. «Свободным оно будет, если откроет наше присут ствие (Dasein) для сущности техники. Встав вровень с этой сущностью, мы сумеем охватить техническое в его границах». Понять сущность тех ники, возвысить её, и встать вровень, взяв на себя освобождающую от ветственность. Попытка наделить технику собственным сознанием, равным человеческому — не способ ли такого возвышения?

Но это еще не все, дело в том, что для развития и просто для то го, чтобы определить себя, человеку необходим вызов, равный по си лам противник, не Я. На протяжении всей истории свободному чело веку было чему противостоять, с чем сравнить себя и определить своё место. Сначала — враждебная среда существования, затем ие рархия общества, Бог, деспотия и абсолютные монархии… Современ ный кризис самоиндификации связан с тем, что для человека не оста лось области, которой он не владеет, не включает в себя. Многовеко вые размышления философов привели к тому, что у человека не оста лось ничего, кроме собственных мыслей и состояний. Современная естественнонаучная картина мира оттого прибывает в кризисе, что в ней нет мира — одни законы.

Человек уже наигрался сам с собой. Вопрос даже не в том, что бы создать искусственный интеллект, вопрос в преодолении себя. «То есть я теперь такой крутой, что даже с собой не могу справиться?» (М.

Фрай) Конечно, не в первый раз человек встает на этот путь, но на этот раз он ищет противника, дракона — в себе. Вопрос об искусст венном интеллекте — поиск человека. Или попытка создать человека, МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ которого мы понимали бы лучше, чем себя. Мы все стали немного по хожи на Гегеля в описании Батая: «Несомненно, у него был тон раз дражительного зазнайки, но на том портрете, где он изображен в ста рости, мне видится изнеможение, ужас быть в средоточии мира — ужас быть Богом» — и испугались.

Что же делать? Чем нам поможет сказка о мудрых машинах, рас сказанная фантастами? Она даст возможность определиться, уви деть себя со стороны, а главное, напомнит о существовании чего то еще помимо людей. Это поиск новой области безусловного, новых от правных точек для изменения существующей картины мира, потому что старая исчерпала себя и ведет к краху.

Может, мне удастся наметить один из способов такого поиска. Я хочу поговорить с вами об игре. Чем отличаются современные ком пьютеры, программы «искусственного интеллекта» от естественного?

Тем, что машина высчитывает, а человек решает. Ошибка машины — сбой программы, ошибка человека — указание верного пути.

«МЫСЛЬ — это и есть ИГРА» (Чикул) По Чикулу, главное в игре — спо собность заглядывать вперед и играть на опережение в условиях нео пределенного будущего. Человек сначала проигрывает мысленно ог ромное количество вариантов, но не затем, чтобы найти один верный алгоритм, а затем, чтобы отсечь неверные. Между просчетом вариан тов и игрой в них есть принципиальная разница. Расчеты ведутся по определенным правилам, а игра на то и направлена, чтобы отыскать правила новые, соответствующие данной ситуации, и возможности эти правила обойти, если они мешают разрешению задачи.

Игра ведется как минимум между тремя участниками: игрок, про тивник и правила (модель). Приведу два примера. Первый — шахматы:

есть два игрока и доска, на которой моделируются ситуации, по разно му воспринимаемые игроками, при этом каждый из них пытается ис пользовать правила в решении своей задачи. Игроки не знают всех ва риантов развития игры и не перебирают их, есть цель — выиграть, но это не формальная цель, не понятная машине, цели создать на доске определенное сочетание фигур нет, наоборот — чем неожиданней раз вязка, тем приятнее. Второй: конфликт Европа — Восток. Недостаточ но вести переговоры между европейцем (европейское мышление) и восточным человеком, они ничего не решат, необходимо учитывать третью сторону — мир. У запада одна модель мира со своими закона ми, у востока — другая, но есть общая доска, на которой они играют.

Главные отличия игры от других способов познания: игра вос принимает правила не как закон, а как направляющую;

из игры всегда можно выйти, забрав с собой опыт и не навредив никому способами его получения. Это выгодно отличает её от эмпирического познания с одной стороны и от идеального с другой, так как уже проверенный на 26 МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ основе представлений нескольких участников игры опыт обращается к миру, чтобы выяснить различия между созданной моделью и реаль ностью, и, определив их, заново внести изменения в алгоритм дейст вий. Еще одна особенность состоит в том, что для сильного решения необходим сильный противник.

Как идея моделирования и имитации отражается в практике ии:

негативное программирование, нейро— и квантовые компьютеры, робототехника и т.д. Игра прорывается в эти области, так как вскры вает механизм принятия решения, интеллектуальная игра ставит пе ред собой исследовательскую задачу. Сымитировать мир может и программа, но создать — только воображение.

По сути, игра — вожделенный синтез. И законодательная естест веннонаучная деятельность и гуманитарная созерцательная. Это и мысленный эксперимент, и обсуждение, и реальная проверка, и пост роение сложных систем, моделей. Основные принципы синергетики идеально подходят для описания игровой ситуации, для создания иг ровой модели.

Хайдеггер призывал задуматься о существе техники, чтобы пре вратить её в искусство. Хочется согласиться и пригласить всех при сутствующих превратить познание в игру.

Литература:

1. Хайдеггер М. Время и бытие: Статьи и выступления: Пер. с немецкого.

— М.: Республика, 1993. — 447 с. Основной текст: с. 221 — 238(«Во прос о технике»), примечания: с. 420 423.

2. Чикул В.М. Теория искусственного интеллекта: Макет 2. — М.: 1999.

3. Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика и прогнозы будущего.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЕСТЕСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА С ПОМОЩЬЮ РАСШИРЕННЫХ НЕЙРОСТРУКТУР Е.С. Колегова, студентка 4 го курса кафедры ЭВМ ВГУ;

В.В. Архангельский, к. ф. м. н., доцент кафедры ЭВМ ВГУ.

Откуда возник интерес к вопросам создания искусственного ин теллекта (ИИ)? На длительном этапе исторического развития (исклю чая несколько последних веков непрерывных технических револю МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ ций) человек сталкивался с повседневными практическими пробле мами, которые удавалось решать в основном логическим путем. Пу тем генетических преобразований человеческий мозг приобрел спо собность логического мышления.

Но скорость развития технического прогресса стала опережать скорость эволюционного развития структуры мозга. Что тормозило развитие мозга по отношению к развивающейся действительности?

Назовем два основных обстоятельства:

1. Неспособность человека запоминать большие объемы ассоциатив но несвязанной, «неграфической» информации;

2. Неспособность человека выполнять с большой скоростью простые арифметические и логические операции.

Желая найти выход из создавшейся ситуации, человек сделал первый глобальный шаг — создал компьютер, который как раз очень хорошо умеет делать то, что человек выполняет, сталкиваясь с ука занными выше затруднениями. По образному выражению Н. Винера «Компьютер это круглый идиот, наделенный феноменальной способ ностью к счету». С появлением ЭВМ реализованными оказались такие сложнейшие задачи физики, биологии, конструирования и других от раслей науки и техники, о решении которых раньше приходилось лишь мечтать.

Такие достижения оказались возможными благодаря появлению симбиоза человека и компьютера — принципиально новой человеко машинной системы (ЧМС). В теории систем доказывается, что в лю бой системе существует некая целевая функция эффективности, но сящая, как правило, экономический характер. При этом синергетиче ские свойства ЧМС нельзя рассматривать неразрывно от свойств элементов системы: человека и машины. Для ЧМС основным крите рием эффективности является быстродействие, а точнее максимум производительности при определенных ограничениях на другие па раметры. И здесь наметилось первое серьезное внутреннее противо речие ЧМС, а именно, несоответствие между колоссальной скоро стью самих вычислений со стороны машины и длительностью процес са подготовки задачи к решению на ЭВМ со стороны человека. Мас совая компьютеризация информационной сферы с неизбежностью привела к эффекту использования ЭВМ специалистами в предметных областях или просто специалистами, которые при этом испытывают неудобства именно в сфере компьютерных технологий (речь идет не о технологии создания современных компьютеров, а о технологии их использования). Специалисту удобно работать, исключив из подгото вительной цепочки математика, алгоритмиста, программиста и опе ратора.

28 МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ Самым естественным разрешением конфликта является созда ние интеллектуального интерфейса [1]. В случае использования ИИ специалисту достаточно сформулировать задачу на естественном языке, остальную часть задачи возьмет на себя компьютер. Разумеет ся, это возможно только после специальной подготовки ЭВМ для ре шения задач определенного класса [2].

Спустя некоторое время человеку первый шаг показался недо статочным, и он сделал второй глобальный шаг: в направлении созда ния искусственного интеллекта (ИИ). Здесь прослеживается попытка сделать компьютер в каком то смысле себе подобным. Под ИИ пони мается способность компьютера к обучению, генерации новых зна ний или логическому выводу, способность объяснять результаты ре шения и другие функции, ранее присущие только человеку. Фунда ментальным элементом систем ИИ является база знаний (БЗ), мани пулируя с которой машина в состоянии проявить себя на качественно новом уровне, т. е. решать новые классы задач:


• понимание и синтез текстов на естественном языке;

• анализ визуальной информации;

• анализ ситуаций и принятие решений и т. д.

При этом уровень интеллектуальности ЭВМ определяется объе мом и качеством БЗ, которая значительно уступает по этим показате лям БЗ человека. Поэтому существующие системы ИИ ориентирова ны на достаточно узкие предметно ориентированные области приме нения. Алгоритмы и модели, лежащие в основе функционирования этих систем основываются обычно на алгебре логики или логике пре дикатов и реализуются с помощью языков высокого уровня. Причем вся эта надстройка основывается на компьютерах фон Неймановской архитектуры.

На наш взгляд более логичным и перспективным выглядит на правление создания систем ИИ как прототипа естественного интел лекта (ЕИ) с использованием нейрокомпьютеров как прототипов че ловеческого мозга. Исследования строения и механизмов функцио нирования мозга показали, что его основной функциональной едини цей является нейрон. Свойства нейронов до конца не изучены, но именно их совместная работа обеспечивает проявление удивитель ных свойств мозга, позволивших человеку не только стать «царем природы», но и замахнуться на решение задачи, которую мы называ ем проблемой создания ИИ.

В рамках доклада только укажем на тот факт, что общие принци пы функционирования мозга недостаточно изучены. Более того, не понятна природа такого явления, как человеческое сознание, которое как раз и определяет сущность ЕИ.

МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ В настоявшее время использование нейроструктур в качестве моделей при решении отдельных задач (классификация образов, ап проксимация функций, прогноз и т. д.) сводится в основном к исполь зованию распределенных и параллельных нейросетей (НС) [3]. Но для создания в нейроструктурах БЗ необходимо иметь в них, в отли чие от НС, такие элементы как триггеры. В последних работах нейро физиологов [4] доказано, что нейрон при определенных условиях ве дет себя как триггер. Более того доказано наличие в мозгу триггерных зон, т. е., по существу, регистров или ячеек памяти. Логично предпо ложить, что мозг сумел синтезировать и другие элементы и структу ры.

Исходя из подобных предположений, нами были построены сле дующие простые нейронные модели:

• модель поведения футбольного судьи на поле с введением элемен тов характера;

• модель поведения повара, который оптимизирует решение задачи приготовления обеда при ограничениях продовольственной корзи ны.

Успешный опыт моделирования естественного интеллекта с по мощью расширенных по сравнению с НС нейроструктур позволяет го ворить о необходимости дальнейших исследований в указанном на правлении.

Литература:

1. Искусственный интеллект: в 3 кн.: Справочник. / Под ред. Э.В. Попова.

— М.: Радио и связь, 1990. — 464 с.

2. Всероссийская научно техническая конференция “Наука производст во технологии экология”: Сборник материалов: В 6 т.— Киров: Изд во ВятГУ, 2005. Том 1. ФАВТ, ФПМТ — 184 с.

3. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. — 2 е изд., стереотип. — М.: Горячая линия Телеком, 2002.

— 382 с.: ил.

4. Радченко А.Н. Информационные механизмы нейронной памяти и мо дели амнезий. — С Пб: Изд во “Анатолия”, 2002. — 298 с.: ил.

30 МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ВЗАИМООТНОШЕНИЯ ЕСТЕСТВЕННОГО И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Н.В. Коновалова, студентка 5 курса Таганрогского института управления и экономики, г. Таганрог.

Понятие «интеллект» встроено в научное знание нескольких дис циплин таких, как философия, психология, педагогика, биология, предметная область которых оказалась недостаточной для целостно го, комплексного изучения интеллекта, в связи с чем сформирова лась новая отрасль — когнитология. Тем не менее, базовые принципы научного познания проблем интеллекта по прежнему строятся с при влечением знаний из сфер философии и психологии, в которых пока заны различные стороны взаимосвязи естественного и искусственно го интеллекта.

Естественный интеллект в психологии рассматривается как ин тегральная структура личности. Смысл данного понятия раскрывает ся в ряде психологических теорий, среди которых наиболее извест ны: психометрические теории интеллекта, когнитивные теории интел лекта, теория множественности интеллекта. Каждая из указанных те орий описывает естественный интеллект как способность человека к усвоению и переработке информации, способность понимать взаи моотношение между объектами и переносить имеющийся опыт на но вые ситуации. Кроме того, задаются базовые характеристики интел лекта с точки зрения операций, содержания и результатов интеллек туальной деятельности, например, в кубической модели структуры интеллекта Дж.Гилфорда.

Благодаря исследованиям Кэттела были выявлены структурные образования естественного интеллекта на первом, втором и третьем уровнях, которые характеризуют умственные способности отдельно го человека, чьи интеллектуальные возможности выявляются мето дом опроса. Фундаментальные открытия в области когнитологии во многом были сделаны благодаря сведениям, полученным в ходе ап робации в психологической практике когнитивных теорий интеллекта, демонстрирующих тесную взаимосвязь между уровнем интеллекта человека и эффективностью, скоростью процессов обработки инфор мации. Наконец, в теории Гарднера выявлены шесть отдельных типов интеллекта, три из них традиционные — лингвистический, логико ма тематический и пространственный, а три другие нетрадиционные для психологии — музыкальный, кинестетический и личностный.

МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ Понятно, что естественный интеллект является исключительно человеческой, а точнее, личностной характеристикой, поэтому искус ственный интеллект выступает его антиподом, он имеет, как правило, отношение к «умным» машинам. Причем создатели машин, обладаю щих искусственным интеллектом, не всегда преследуют цель подра жать когнитивным процессам человека. Хотя некоторые ученые пыта ются раскрыть тайны мышления путем психофизиологических иссле дований структуры и механизмов работы мозга человека, для созда ния модели искусственного интеллекта, не уступающего отдельным свойствам естественного.

В том случае, когда искусственный интеллект связан с задачами когнитивной психологии по разработке компьютерных программ, мо делирующих человеческое познание, целью становится создание ал горитмического и программного обеспечения компьютеров, позволя ющих решать интеллектуальные задачи не хуже человека, что кстати выступило в середине ХХ века серьезным основанием для возникно вения когнитологии, у истоков которой стояли ученые из колледжа Дормут, основатель лаборатории искусственного интеллекта в Мас сачусетском технологическом институте и Стенфордстком универси тете Дж. Мак Карти, а также профессоры М. Минский, Г. Саймон, А.

Ньюэлл. Существуют и попытки изобретения смешанных человеко машин, или интерактивных интеллектуальных систем, которые пост роены на основе синтеза естественного и искусственно интеллекта, причем важнейшими проблемами является оптимальное распреде ление функций между естественным и искусственным интеллектом, организация диалога между машиной и человеком. Так, взаимосвязь искусственного и естественного интеллекта была описана Б. Дж.

Сёрл с точки зрения двух позиций «жесткой» и «мягкой»;

согласно первой — запрограммированный компьютер обладает разумом и способен к пониманию, в соответствии со второй — искусственный интеллект может использоваться как инструмент в исследованиях че ловеческого познания. Эта интерпретация интеллекта имеет мало оп понентов, т.к. большинство признают важность компьютеров в иссле довании человеческого познания.

В когнитивной психологии существенное значение имеют иссле дования взаимосвязи искусственного интеллекта с языком, с некото рыми психологическими процессами, такими как память, мышление, а также объясняются особенности процесса принятия решения. На пример, Виноград Д. описывает несколько взглядов на аналогию между памятью человека и компьютерной системой. В первой из его моделей память представлена набором независимых элементов, уп равляемых центральным процессором, который вызывает конкрет ную информацию из памяти, а конкретную входную информацию ко 32 МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ дирует в ячейках памяти. Если нам надо извлечь какую то информа цию, центральный процессор исследует содержание ячеек. Этот про цесс включает как поиск, так и активную обработку сообщения. При поиске центральный процессор изучает содержание отдельной еди ницы памяти по отдельной системе, при активной обработке каждый элемент памяти в праве производить над сообщением свои собст венные вычисления, посылаемые к элементам памяти, и каждый эле мент памяти может решать независимо, какие действия следует предпринять. Такая активная обработка сходна с ассоциативной па мятью человека, где конкретные элементы памяти связаны с другими элементами в единую сеть. Другим примером сходств и различий яв ляется язык, без которого просто не существует, ни естественный, ни искусственный интеллект.

Таким образом, исследования интеллекта как в психологии, так и в когнитологии, пока еще лишены достаточной теоретической полно ты, о чем свидетельствует многообразие подходов к пониманию сущ ности, различий, сходств естественного и искусственного интеллек та. Это вызывает определенные сложности и на уровне практической психологии, в особенности, когда речь идет о проблемах зависимос ти человека от компьютера, Интернет, средств массовой коммуника ции и пр., построенных на основе взаимосвязи интеллектов. В насто ящее время требуется и разработка фундаментальных теорий в обла сти программирования, обеспечивающих прорыв человечества к со зданию общества высоких технологий, но все они требуют серьезной психологической базы, служащей своеобразным «барьером» для фильтрации позитивных и негативных последствий информационно технического прогресса.

МАШИННАЯ ЭВОЛЮЦИЯ Л.В. Криницын, студент 2 го курса Вятского государственного университета, г. Киров.

Искусственный интеллект. Что он должен собой представлять?

Для каких целей служить?

Можно выделить два направления развития систем искусствен ного интеллекта: системы для вычисления очень сложных, нечётких функций, которые не могут быть заданы аналитически или вычисле ны иным способом и интеллектуальные системы, моделирующие в МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ той или иной степени работу мозга. Первый вид представляет несо мненный практический интерес, в то время как второй вызывает фи лософский интерес, нежели чем практический. Создав искусствен ный мозг, не столкнёмся ли мы с чем то чуждым, может быть опас ным. Будет ли возможно сосуществование человека и мыслящей ма шины?

Сложность человеческого мозга, его плохая изученность не позволяет в ближайшем будущем создать полную функциональную модель даже отдельной его части. Однако существует другой под ход: эволюция. Создав некий объект, способный саморазвиваться и правила его саморазвития, вполне возможно получить в результате новый объект, обладающий уже новым уровнем сложности структу ры, а следовательно и свойств [1]. Результат зависит лишь от коли чества машинного времени отведённого на моделирование про цесса эволюции. Поскольку у современного человека нет миллиар дов лет, то не стоит полагать, что машинная эволюция должна сов падать с эволюцией естественной, несомненно, машинная эволю ция должна быть более целенаправленной, иметь более простые механизмы.

Примером саморазвивающегося объекта способного выступить субъектом эволюции может служить клеточный автомат — динамиче ская дискретная система, функционирование которой, основано на локальном взаимодействии её составных частей. Трудно найти более естественный машинный аналог биологических и физических объек тов. Самые простейшие правила функционирования клеточного авто мата демонстрируют эффект качественного скачка лежащего в осно ве естественной эволюции.

В своё время сам Конуэй (один из главных сподвижников разви тия теории клеточных автоматов) говорил: «Ранее я писал, что наша Вселенная, быть может представляет собой огромный клеточный ав томат, управляемый движением элементарных частиц в соответствии с некоторыми правилами. Теперь же я всё больше утверждаюсь в сво ей догадке». Действительно, клеточные автоматы, обладают удиви тельным свойством: не «понимая» категории: большой маленький, быстрый медленный и т.п., они сами в соответствии с правилами функционирования определяют эти категории, создавая маленькую вселенную, простую, но очень естественную.

Машинная эволюция способна пролить свет на механизмы есте ственной эволюции. Она способна стать фундаментом изучения но вых технологических систем, близких к биологическим аналогам.

34 МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ Литература:

1. M. Sipper. Evolution of parallel Cellular Machines The Cellular Programming Approach. — Springer, 1997.

ЭВОЛЮЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ТЕОРИИ ЭВОЛЮЦИИ ИСКУССТВЕННЫХ СИСТЕМ В.А. Милов, аспирант, МИРЭА, г. Москва.

Теория эволюции Дарвина является наиболее широко признан ной. Она объясняет природный процесс формирования видов и при обретения ими новых свойств. Генетика выявляет механизмы насле дования и изменчивости биологической информации при размноже нии. Возникает вопрос, эволюция есть системное свойство белковых организмов или возможно создать по аналогии модель качественно го усложнения систем на ином базисе? И возможно ли получить в ре зультате искусственной эволюции вычислительную модель, обладаю щую свойствами разума? В статье подробно разбирается возмож ность положительного ответа на этот вопрос, предлагается методика эволюционного моделирования и приводятся результаты предвари тельных экспериментов.

Существующие подходы к моделированию разума можно разде лить на две категории:

1. Чисто теоретический синтез математической модели обра ботки информации, максимально приближенной к разумной деятель ности.

Сюда относятся формальные системы исчисления нечёткой ло гики, высказываний, предикатов, а также модели представления зна ний в экспертных системах. Однако, теоремы Тьюринга об алгоритми ческой вычислимости и Геделя о неполноте формальных систем ука зывают на ограничения возможностей современного математическо го аппарата для описания мыслительных процессов.

2. Модели основанные на биологической структуре мозга и ими тирующие её в некотором приближении.

Сюда можно отнести нейросети и некоторые виды многоагент ных систем.

МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ Подходы, основанные на биологических и нейропсихологичес ких представлениях о структуре мозга и её связи с процессом мыш ления, упираются в недостаток данных и отсутствие целостной карти ны понимания механизмов, обеспечивающих существование разума.

Например, Стюарт Хамерофф в 1997 году опубликовал исследо вания возможности своеобразных вычислений, происходящих в мик ротрубочках цитоскелета нейрона [1]. Белки тубулины, составляю щие эти микротрубочки, могут находиться в двух пространственных конфигурациях, разница меж которыми определяется положением лишь одного электрона молекулы. Тубулины в составе поверхности трубок лежат в узлах правильной решётки и состояние каждого из них определяется состояним соседей. Нанобиологи, основываясь на идеях Пенроуза [2] и Хамероффа, результатах экспериментов и физи ческих соображениях, высказывают гипотезу, что совокупности тубу линов могут находиться в состоянии квантовой когерентной суперпо зиции, то есть неопределённого равновесия, а затем, в момент так называемой объективной редукции, переходить к классическому, оп ределённому состоянию, и посредством этого влиять на сигнал ней рона. Таким образом, если на уровне биомолекулярных преобразова ний однозначно происходят реакции, определяющие способность нейронов к передаче сигналов, то на сегодня нет чёткой точки зрения на факт влияния на эти преобразования квантовых процессов. По со стоянию современного научного понимания деятельности мозга, строить вычислительные модели мышления возможно в большой ме ре лишь гипотетически.

В отдельную группу можно отнести подходы, связанные с моде лированием эволюции. Исследования подобных возможностей ве дутся в рамках эволюционного моделирования [3]. Однако принцип спонтанного эволюционного усложнения систем, аналогичный при родному, пока не найден. Генетические алгоритмы, одно из крупней ших направлений ИИ, основаны на модели генетической изменчивос ти, однако, модель эта наследует не все особенности природного ме ханизма эволюции, что ограничивает сферу их применения до реше ния задач оптимизации. [4] Автором предлагается подход, связанный с реализацией меха низма качественного усложнения систем, аналогичного природной эволюции видов. Смысл его состоит в том, чтобы включить в модель те свойства живой природы, которые позволяют ей формировать но вые виды в зависимости от условий среды. В статье описаны резуль таты экспериментов демонстрирующие возможность эволюционного «выращивания» объектов с нетривиальными свойствами, позволяю щими им успешно функционировать в заданных условиях. Конечной, хотя и отдалённой пока, целью здесь является возможность эволюци 36 МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ онного синтеза искусственного разума, не повторяющего природный аналог, а являющего принципиально новую структуру обработки ин формации.

Структура нервной системы, и в частности мозга, есть результат эволюционного компромисса между белковой организацией живого материала и потребностью в анализе информации из внешней среды.

Вычислительная функция мозга, обеспечивающая восприятие, со хранение и обработку информации, эволюционировала параллельно и взаимозависимо с общей клеточной организацией, и создание ИИ вовсе не требует повторения биологически обусловленной структуры ЕИ.

Моделирование процесса эволюции основано на трёх необходи мых компонентах эволюционного развития:

— базисный элемент для построения объектов эволюции — механизм изменчивости свойств базисного элемента — внешняя среда, поддерживающая существование базиса и измен чивости, и производящая отбор объектов эволюции.

Минимальным базисом естественной эволюции является живая клетка, хранящая наследственную информацию. Механизм изменчи вости заложен в способе самокопирования ДНК, благодаря которому в исходный код вносятся изменения.

Выделим важные особенности процесса интерпретации кода ДНК:

1. Характер изменчивости есть свойство ДНК, также подверженное эволюции.

2. Процесс интерпретации информации базиса, также определяется этой информацией.

3. Формирование организма является итерационным процессом.

На основании изложенного предложена структура базиса с на бором свойств, реализующих механизм природной эволюции в той мере, которая позволяет получать спонтанное усовершенствование моделируемых объектов, не ограниченный изначально заданной их структурой. Приведены описания и результаты экспериментов. Опи саны примеры использования данного подхода для решения практи ческих задач.

Литература:

1. Левкович Маслюк Л.И. «Физическая личность» // Компьютера №40 (13 октября 1998 г.) 2. Пенроуз Р. «Новый ум короля» Пер. с англ. 2 е изд. М.: УРСС 3. Емельянов В.В., Курейчик В.М., Курейчик В.В. «Теория и практика эво люционного моделирования» М.: ФИЗМАТЛИТ 2003.

МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ 4. Гладков Л.А., Коновалов О.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М., Лебедев Б.К., Лебедев О.Б. «Оптимизация на основе эволюционного и нейро сетевого моделирования» Таганрог 2004.

ПРОБЛЕМЫ ВЗАИМООТНОШЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО И ЕСТЕСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Д.В. Михайлов, Таганрогский государственный радиотехнический университет, г. Таганрог;



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 13 |
 

Похожие работы:





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.