вычислительных машин есть чему поучиться у биологии. Нейрофизиолог Уоррен

Маккалох со своим 18-летним протеже, блестящим математиком Уолтером

Питтсом, разработал теорию деятельности головного мозга. Эта теория и

являлась той основой, на которой сформировалось широко распространенное

мнение, что функции компьютера и мозга в значительной мере сходны.

Исходя отчасти из предшествующих исследований нейронов (основных

активных клеток, составляющих нервную систему животных), проведенных

Маккаллохом, они с Питтсом выдвинули гипотезу, что нейроны можно упрощенно

рассматривать как устройства, оперирующие двоичными числами. Двоичные

числа, состоящие из цифр единица и нуль, - рабочий инструмент одной из

систем математической логики. Английский математик XIXв. Джордж Буль,

предложивший эту остроумную систему, показал, что логические утверждения

можно закодировать в виде единиц и нулей, где единица соответствует

истинному выссказыванию а нуль - ложному, после чего этим можно оперировать

как обычными числами. В 30-е годы XX в. пионеры информатики, в особенности

американский ученый Клод Шеннон, поняли, что двоичные единица и нуль вполне

соответствуют двум состояниям электрической цепи (включено-выключено),

поэтому двоичная система идеально подходит для электронно-вычислительных

устройств. Маккалох и Питтс предложили конструкцию сети из электронных

"нейронов" и показали, что подобная сеть может выполнять практически любые

вообразимые числовые или логические операции. Далее они предположили, что

такая сеть в состоянии также обучаться, распознавать образы, обобщать, т.е.

она обладает всеми чертами интеллекта.

Из этого кибернетического, или нейромодельного, подхода к машинному

разуму скоро сформировался так называемый "восходящий метод" движение от

простых аналогов нервной системы примитивных существ, обладающих малым

числом нейронов, к сложнейшей нервной системе человека и даже выше.

Конечная цель виделась в создании "адаптивной сети", "самоорганизующейся

системы" или "обучающейся машины". Основной трудностью, с которой

столкнулся "восходящий метод" на заре своего существования, была высокая

стоимость электронных элементов. Слишком дорогой оказывалась даже модель

нервной системы муравья, состоящая из 20 тыс. нейронов, не говоря уже о

нервной системе человека, включающей около 100 млрд. нейронов. Даже самые

совершенные кибернетические модели содержали лишь неколько сотен нейронов.

Появление перцептрона.

Одним из тех, кого ничуть не испугали трудности был Фрэнк Розенблат,

труды которого казалось отвечали самым заметным устремлениям кибернетиков.

В середине 1958 г. им была предложена модель электронного устройства,

названного им перцептроном, которое должно было бы имитировать процессы

человеческого мышления. Два года спустя была продемонстрирована первая

действующая машина "Марк-1", которая могла научится распознавать некоторые

из букв, написанных на карточках, которые подносили к его "глазам",

напоминающие кинокамеры. Перцептрон Розенблата оказался наивысшим

достижением "восходящего", или нейромодельного метода создания

искусственого интеллекта. Чтобы научить перцептрон способности строить

догадки на основе исходных предпосылок, в нем предусматривалась некая

элементарная разновидность автономной работы или "самопрограммирования".

При распознании той или иной буквы одни ее элементы или группы элементов

оказываются гораздо более существеными, чем другие. Перцептрон мог

научаться выделять такие характерные особенности буквы полуавтоматически,

своего рода методом проб и ошибок, напоминающим процесс обучения. Однако

возможности перцептрона были ограниченными: машина не могла надежно

распознавать частично закрытые буквы, а также буквы иного размера или

рисунка, нежели те, которые использовались на этапе ее обучения.

Ведущие представители так называемого "нисходящего метода"

специализировались, в отличие от представителей "восходящего метода", в

составлении для цифровых компьютеров общего назначения программ решения

задач, требующих от людей значительного интеллекта, например для игры в

шахматы или поиска математических доказательств.

Интерес к кибернетике в последнее время возродился, так как сторонники

"нисходящего метода" столкнулись со столь же неодолимыми трудностями. Но в

основном ИИ стал синонимом нисходящего подхода, который выражался в

составлении все более сложных программ для компьютеров, моделирующих

сложную деятельность человеческого мозга.

Искусственный интеллект и теоретические проблемы психологии.

Можно выделить две основные линии работ по ИИ. Первая связана с

совершенствованием самих машин, с повышением "интеллектуальности"

искусственных систем. Вторая связана с задачей оптимизации совместной

работы "искусственного интеллекта" и собственно интеллектуальных

возможностей человека.

В 1963 г. выступая на совещании по философским вопросам

физиологии ВНД и психологии, А.Н. Леонтьев сформулировал следующую позицию:

машина воспроизводит операции человеческого мышления, и следовательно

соотношение "машинного" и "немашинного" есть соотнесение операционального и

неоперационального в человеческой деятельности в то время этот вывод был

достаточно прогрессивен и выступал против кибернетического редукционизма.

Однако в последствии при сравнени операций, из которых слагается работа

машины, и операций как единиц деятельности человека выявились существенные

различия - в психологическом смысле "операция" отражает способ достижения

результатов, процессуальную характеристику, в то время как прменительно к

машинной работе этот термин используется в логико-математическом смысле

(характеризуется результатом).

В работах по искусственному интеллекту постоянно используется

термин "цель". Анализ отношения средств к цели А.Ньюэлл и Г.Саймон называют

в качестве одной из "эвристик". В психологической теории деятельности

"цель" является конституирующим признаком действия в отличии от операций (и

деятельности в целом). В то время как в искусственных системах "целью"

называют некоторую конечную ситуацию к которой стремится система. Признаки

этой ситуации должны быть четко выявленными и описанными на формальном

языке. Цели человеческой деятельности имеют другую природу. Конечная

ситуация может по разному отражаться субъектом: как на понятийном уровне,

так и в форме представлений или перцептивного образа. Это отражение может

характеризоваться разной степенью ясностьи, отчетливости. Кроме того, для

человека характерно не просто достижение готовых целей но и формирование

новых.

Также работа систем искусственно интеллекта, характеризуется не просто

наличием операций, программ,"целей", а как отмечает О.К.Тихомиров,-

оценочными функциями. И у искусственных систем есть своего рода "ценностные

орентации". Но специфику человеческой мотивационно-эмоциональной регуляции

деятельности составляет использование не только константных, но и

ситуативно возникающих и динамично меняющихся оценок, существенно также

различие между словесно-логическими и эмоциональными оценками. В

существовании потребностей и мотивов видится различие между человеком и

машиной на уровне деятельности. Этот тезис повлек за собой цикл

исследований, посвященных анализу специфики человеческой деятельности. Так

в работе Л.П.Гурьевой показана зависимость структуры мыслительной

деятельности при решении творческих задач от изменения мотивации.

Между прочим, именно недостаточная изученность процесса

целеобразования нашла свое отражение в формулировании "социального заказа"

для психологии со стороны исследователей ИИ, и оказала существенное

стимулирующее влияние психологической науки.

Информационная теория эмоций Симонова также в значительной степени

питается аналогиями с работами систем ИИ. Кроме того проблема волевого

принятия решения в психологии в некоторых работах рассматривается как

формальный процесс выбора одной из множества заданных альтернатив, опуская

тем самым специфику волевых процессов. В то же время, Ю.Д.Бабаевой была

предпринята попытка изучения возможности формализации процесса

целеобразования на основе глубокого психологического анализа этого процесса

в деятельности человека.

Таким образом все три традиционные области психологии - учения о

познавательных, эмоциональных и волевых процессах оказались под влиянием

работ по ИИ, что по мнению О.К.Тихомирова привело к оформлению нового

предмета психологии - как наука о переработке информации, научность этого

определения достигалась за счет "технизации" психологического знания.

Обращаясь к проблеме роли ИИ в обучения Л.И.Ноткин рассматривает этот

процесс как одну из разновидностей взаимодействия человека с ЭВМ, и

раскрывает среди перспективных возможностей те , которые напрвлены на

создание так называемых адаптивных обучающихся систем, имитирующих

оперативный диалог учащегося и преподавателя-человека.

Таким образом взаимодействие между исследованиями искусственного

интеллекта и психологической наукой можно охарактеризовать как плодотворный

диалог, позволяющий если не решать то хотя бы научиться задавать вопросы

такого высокого философского уровня как - "Что есть человек ?".

Заключение

Развитие информационной техники позволило компенсировать человеку

психофизиологическую ограниченность своего организма в ряде направлений.

«Внешняя нервная система», создаваемая и расширяемая человеком, уже дала

ему возможность вырабатывать теории, открывать количественные

закономерности, раздвигать пределы познания сложных систем. Искусственный

интеллект и его совершенствование превращают границы сложности, доступные

человеку, в систематически раздвигаемые. Это особенно важно в современную

эпоху, когда общество не может успешно развиваться без рационального

управления сложными и сверхсложными системами. Разработка проблем

искусственного интеллекта является существенным вкладом в осознание

человеком закономерностей внешнего и внутреннего мира, в их использование в

интересах общества и тем самым в развитие свободы человека.

Литература:

1) Дрейфус Х. «Чего не могут вычислительные машины».- М.: Прогресс, 1979

2) «Компьютер обретает разум». Москва Мир 1990

3) Бабаева Ю.Д. «К вопросу о формализации процесса целеобразования».

4) Брушлинский А.В. «Возможен ли «искусственный интеллект»?».

5) Гурьева Л.П. «Об изменении мотивации в условиях использования

искусственного интеллекта».

6) Тихомиров О.К. «Искусственный интеллект и теоретические вопросы

психологии».

Страницы: 1, 2