Природа мышления,
загадка сознания, тайна разума, все это, безусловно, одна из наиболее волнующих
человека проблем. Популярность кибернетики, неослабевающий интерес к ней со
стороны самых широких кругов во многом объясняется именно ее тесной связью с
этой "вечной" проблемой. С того самого момента, как человек стал
задумываться над проблемой мышления, в подходе к ней существуют два основных
диаметрально противоположных направления: материализм и идеализм. Идеализм
исходит из признания мышления некой особой сущностью, в корне отличной от
материи, от всего того, с чем мы имеем дело во внешнем мире. Материализм,
напротив, утверждает, что "...тот вещественный, чувственно воспринимаемый
нами мир, к которому принадлежим мы сами, есть единственный действительный мир
и наше сознание и мышление, как бы ни казалось оно сверхчувствительным,
являются продуктом вещественного, телесного органа.
Можно пытаться объяснить,
что так как кибернетика позволяет моделировать некоторые функции мозга, то
сознание или разум имеет чисто материальную основу. Однако данная область может
считаться слабо изученной, несмотря на труд не одного поколения ученых, и
делать подобные выводы еще более чем рано. Данное утверждение не есть поддержка
сторонников идеализма, оно лишь является мнением человека, немного
занимающегося математикой.
До сих пор
диалектико-материалистиеское понимание мышления опиралось главным образом на
обобщенные данные психологии, физиологии и языкознания. Данные кибернетики
позволяют поставить вопрос о более конкретном понимании мышления.
Инструментом философии
является знание. Именно инструментом, а не результатом. Знание не есть конечный
предмет, который можно положить в сундук и сказать: “Да, теперь у меня есть
знание!” Знание - это цепочка. Знание в области искусственного интеллекта -
тоже есть цепочка, причем бесконечная.
Инструментом же
кибернетики является моделирование. С точки зрения теории моделирования вообще
не имеет смысла говорить о полном тождестве модели и оригинала. Поэтому нельзя
стопроцентно смоделировать разумное поведение, объект способный мыслить, и поместить
его все в тот же сундук. Все это вполне согласуется с понятием знания.
Словарь терминов
Ниже приводятся наиболее
часто употребляемые понятия в терминологии проектирования систем искусственного
интеллекта.
База знаний (Knowledge Base):
Совокупность программных
средств, обеспечивающих поиск, хранение, преобразование и
запись в памяти компьютера сложно структурированных информационных
единиц (знаний).
Вывод (Inference):
Получение новых
информационных единиц из ранее известных. Частным случаем вывода является
логический вывод.
Знания (Knowledge):
Совокупность
сведений, образующих целостное описание, соответствующее некоторому уровню
осведомленности об описываемом предмете, событии, проблеме и т.д.
ИИ-программирование (AI-programming):
Разработка
инструментального программного обеспечения для решения задач искусственного
интеллекта. В ИИ-программировании создаются языки программирования,
ориентированные на особенности задач искусственного интеллекта, языки
представления и обработки знаний, экспертные оболочки и другие инструментальные
средства.
Научное
направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или
программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые
традиционно считаются интеллектуальными (представление знаний, обучение,
общение и т.п.).
Нейронная сеть (Neural Network, NN):
Сеть, состоящая
из множества простых процессоров (нейронов, узлов), каждый из которых,
возможно, имеет локальную память. Нейроны связаны однонаправленными
коммуникационными каналами (связями), по которым передается численные (в
противоположность символьным) данные. Узлы манипулируют только своими
локальными данными и входными данными, которые они получают по связям.
Представление
Действие,
делающее некоторое понятие воспринимаемым посредством фигуры, записи, языка или
формализма.
Представление знаний
Формализация
истинных убеждений посредством фигур, записей или языков.
Использованная литература
1. Алексеева И.Ю. Искусственный
интеллект и рефлексия над знаниями. // “Философия науки и техники”: журнал 1991
№9, с. 44-53.
2. Алексеева И.Ю. Знание как
объект компьютерного моделирования. // “Вопросы философии”: журнал 1987 №3, с.
42-49.
3. Анисов А.М. ЭВМ и понимание
матемматических доказательств. // “Вопросы философии”: журнал 1987 №3, с.
29-40.
4. Будущее искусственного
интеллекта: М., Наука 1991, ред: Карл, Левитин, Поспелов, Хорошевский.
5. Вендров А.М. CASE-технологии.
Современные методы и средства проектирования информационных систем.: М.,
Финансы и статистика 1998.
6. Винер Н. Киберентика или
управление и связь в животном и машине. Второе издание: М., Наука 1983.
7. Лефевр В.А. От психофизики к
моделированию души. // “Вопросы философии”: журнал 1990 №7, с. 25-31.
8. Лефевр В.А. “Непостижимая“
эффективность математики в исследованиях человеческой рефлексии. // “Вопросы
философии”: журнал 1990 №7, с. 51-58.
9. Поспелов Д.А. Философия или
наука. На пути к искусственному интеллекту: М., Наука 1982.
10. Поспелов Д.А. Искусственный
интеллект: новый этап развития. // “Вестник АН СССР”: журнал 1987 №4.
11. Петрунин Ю.Ю. Искусственный
интеллект как феномен современной культуры. // “Вестник Московского
университета”: журнал 1994 №8, с. 28-34.
12. Тьюринг А. Может ли машина
мыслить?: М., Наука 1960.
13. Шрейдер Ю.А. Искусственный
интеллект, рефлексивные структуры и антропный принцип. // “Вопосы философии”:
журнал 1995 №7, с. 163-167.
14. Шрейдер Ю.А. Человеческая
рефлексия и две системы этического сознания. // “Вопосы философии”: журнал 1990
№7, с. 32-41.
15. Корниенко Е. Механизмы
сознания: www.glasnet.ru 1998 (электронная публикация)