3.2. Основные направления методики

Принято различать три основные пути моделирования интеллекта и мышления:

- классический, или (как его теперь называют) бионический;

- эвристического программирования;

- эволюционного моделирования.

Рассмотрим их в этой последовательности.

БИОНИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ.

Непосредственное моделирование человеческого мозга (т.е. моделирование каждой нервной клетки и связей между ними) с целью создания автоматов, обладающих интеллектом, чрезвычайно сложно. Мозг представляет собой самую сложную и лишь частично изученную структуру. Сложнейшее переплетение связей коры головного мозга практически не поддаются расшифровке. Известно лишь примерное расположение зон мозга, отвечающих за ту или иную функцию. В настоящее время не известен и принцип работы мозговых элементов нейронов, многочисленные связи которых имеют внешне хаотический характер. Попытки смоделировать работу головного мозга соединением между собой множества процессоров подобно нейронной сети, показали, что некоторое увеличение скорости и потока обрабатываемой информации идет лишь до уровня одного двух десятков процессоров, а затем начинается резкий спад производительности. Процессоры как бы "теряются", перестают контролировать ситуацию или проводят большую часть временив ожидании соседа. Некоторых успехов удалось добиться лишь в приборах, работающих в "двумерном варианте", т. е. обрабатывающих не последовательную, а параллельную информацию, например в системах распознаваниях образов. В них одна плоскость данных одновременно взаимодействует с другой, причем количество единиц информации может достигать нескольких миллионов. Таким образом происходит единовременный охват изучаемого объекта, а не последовательное изучение его частей.

ЭВРИСТИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ.

Второй подход к решению задачи искусственного интеллекта связан с эвристическим программированием и решает задачи, которые в общем можно назвать творческими.

Практичность этого метода заключается в радикальном уменьшении вариантов, необходимых при использовании метода проб и ошибок. Правда, всегда существует вероятность упустить наилучшее решение, так что говорят, что этот метод предлагает решения с некоторой вероятностью правильности.

Обычно используют два метода : метод анализа целей и средств и метод планирования. Первый заключается в выборе и осуществлении таких операций, которые последовательно уменьшают разницу между исходным и конечным состоянием задачи. Во втором методе вырабатывается упрощенная формулировка исходной задачи, которая также решается методом анализа целей и средств. Один из полученных вариантов дает решение исходной задачи.[10]

ЭВОЛЮЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ.

Третий подход является попыткой смоделировать не то, что есть, а то, что могло бы быть, если бы эволюционный процесс направлялся в нужном направлении и оценивался предложенными критериями.

Идея эволюционного моделирования сводится к экспериментальной попытке заменить процесс моделирования человеческого интеллекта моделированием процесса его эволюции. При моделировании эволюции предполагается, что разумное поведение предусматривает сочетание способности предсказывать состояние внешней среды с умением подобрать реакцию на каждое предсказание, которое наиболее эффективно ведет к цели.

Этот метод открывает путь к автоматизации интеллекта и освобождению от рутинной работы. Это высвобождает время для проблемы выбора целей и выявления параметров среды, которые заслуживают исследования. Такой принцип может быть применен для использования в диагностике, управлении неизвестными объектами, в игровых ситуациях.

Итак, существуют три пути моделирования интеллекта: бионический, эвристический и эволюционный. В зависимости от использованных средств можно выделить три фазы в исследованиях. Первая фаза - создания устройств, выполняющих большое число логических операций с высоким быстродействием.

Вторая фаза включает разработку проблемно-ориентированных языков для использованного на оборудовании, созданном в первой фазе. Третья фаза наиболее выражена в эволюционном моделировании. В ходе развития этой фазы отпадает необходимость в точной формулировке постановки задачи, т.е. задачу можно сформулировать в терминах цели и допустимых затрат, а метод решения будет найден самостоятельно по этим двум параметрам. Иногда встречается утверждение, что кибернетическое моделирование вообще неприменимо к изучению мышления, т.к. моделирование основана на понятиях соответствия и изоморфизма, а мышление есть чисто человеческая способность, якобы не могущая быть описана на основе понятий соответствия. Иногда говорят, что понимание познания, мышления как соответствия образа предмету означает ни много ни мало как дуалистическую точку зрения, внешне сопоставляющую предмет и образ. Понимание сознания как отражения неизбежно означает понимание его как соответствия, возникающего в ходе приспособления организма к среде. Причем это соответствие не есть просто внешнее соответствие вещи и образа как самостоятельного по отношению к вещи идеального предмета. Это действительно была бы дуалистическая точка зрения, но она не может монополизировать понятие соответствия. Материализм понимает образ, идеальное именно как соответствие определенных состояний мозга определенным состояниям внешнего мира. Это соответствие и несет информацию о внешнем мире.

В приведенном утверждении не проводится различие между информационным моделированием информационных процессов и информационным моделированием неинформационных процессов. Информационная модель прибора не будет работать, а будет только моделировать работу, однако в отношение мышления этот тезис представляется спорным. По отношении к информационным процессам их моделирование является функционально полным, т.е. если модель дает те же самые результаты, что и реальный объект, то их различие теряет смысл.

Принято различать три основные пути моделирования интеллекта и мышления:

- классический, или (как его теперь называют) бионический;

- эвристического программирования;

- эволюционного моделирования.

Рассмотрим их в этой последовательности.

БИОНИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ.

Непосредственное моделирование человеческого мозга (т.е. моделирование каждой нервной клетки и связей между ними) с целью создания автоматов, обладающих интеллектом, чрезвычайно сложно. Мозг представляет собой самую сложную и лишь частично изученную структуру. Сложнейшее переплетение связей коры головного мозга практически не поддаются расшифровке. Известно лишь примерное расположение зон мозга, отвечающих за ту или иную функцию. В настоящее время не известен и принцип работы мозговых элементов нейронов, многочисленные связи которых имеют внешне хаотический характер. Попытки смоделировать работу головного мозга соединением между собой множества процессоров подобно нейронной сети, показали, что некоторое увеличение скорости и потока обрабатываемой информации идет лишь до уровня одного двух десятков процессоров, а затем начинается резкий спад производительности. Процессоры как бы "теряются", перестают контролировать ситуацию или проводят большую часть временив ожидании соседа. Некоторых успехов удалось добиться лишь в приборах, работающих в "двумерном варианте", т. е. обрабатывающих не последовательную, а параллельную информацию, например в системах распознаваниях образов. В них одна плоскость данных одновременно взаимодействует с другой, причем количество единиц информации может достигать нескольких миллионов. Таким образом происходит единовременный охват изучаемого объекта, а не последовательное изучение его частей.

ЭВРИСТИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ.

Второй подход к решению задачи искусственного интеллекта связан с эвристическим программированием и решает задачи, которые в общем можно назвать творческими.

Практичность этого метода заключается в радикальном уменьшении вариантов, необходимых при использовании метода проб и ошибок. Правда, всегда существует вероятность упустить наилучшее решение, так что говорят, что этот метод предлагает решения с некоторой вероятностью правильности.

Обычно используют два метода : метод анализа целей и средств и метод планирования. Первый заключается в выборе и осуществлении таких операций, которые последовательно уменьшают разницу между исходным и конечным состоянием задачи. Во втором методе вырабатывается упрощенная формулировка исходной задачи, которая также решается методом анализа целей и средств. Один из полученных вариантов дает решение исходной задачи.[10]

ЭВОЛЮЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ.

Третий подход является попыткой смоделировать не то, что есть, а то, что могло бы быть, если бы эволюционный процесс направлялся в нужном направлении и оценивался предложенными критериями.

Идея эволюционного моделирования сводится к экспериментальной попытке заменить процесс моделирования человеческого интеллекта моделированием процесса его эволюции. При моделировании эволюции предполагается, что разумное поведение предусматривает сочетание способности предсказывать состояние внешней среды с умением подобрать реакцию на каждое предсказание, которое наиболее эффективно ведет к цели.

Этот метод открывает путь к автоматизации интеллекта и освобождению от рутинной работы. Это высвобождает время для проблемы выбора целей и выявления параметров среды, которые заслуживают исследования. Такой принцип может быть применен для использования в диагностике, управлении неизвестными объектами, в игровых ситуациях.

Итак, существуют три пути моделирования интеллекта: бионический, эвристический и эволюционный. В зависимости от использованных средств можно выделить три фазы в исследованиях. Первая фаза - создания устройств, выполняющих большое число логических операций с высоким быстродействием.

Вторая фаза включает разработку проблемно-ориентированных языков для использованного на оборудовании, созданном в первой фазе. Третья фаза наиболее выражена в эволюционном моделировании. В ходе развития этой фазы отпадает необходимость в точной формулировке постановки задачи, т.е. задачу можно сформулировать в терминах цели и допустимых затрат, а метод решения будет найден самостоятельно по этим двум параметрам. Иногда встречается утверждение, что кибернетическое моделирование вообще неприменимо к изучению мышления, т.к. моделирование основана на понятиях соответствия и изоморфизма, а мышление есть чисто человеческая способность, якобы не могущая быть описана на основе понятий соответствия. Иногда говорят, что понимание познания, мышления как соответствия образа предмету означает ни много ни мало как дуалистическую точку зрения, внешне сопоставляющую предмет и образ. Понимание сознания как отражения неизбежно означает понимание его как соответствия, возникающего в ходе приспособления организма к среде. Причем это соответствие не есть просто внешнее соответствие вещи и образа как самостоятельного по отношению к вещи идеального предмета. Это действительно была бы дуалистическая точка зрения, но она не может монополизировать понятие соответствия. Материализм понимает образ, идеальное именно как соответствие определенных состояний мозга определенным состояниям внешнего мира. Это соответствие и несет информацию о внешнем мире.

В приведенном утверждении не проводится различие между информационным моделированием информационных процессов и информационным моделированием неинформационных процессов. Информационная модель прибора не будет работать, а будет только моделировать работу, однако в отношение мышления этот тезис представляется спорным. По отношении к информационным процессам их моделирование является функционально полным, т.е. если модель дает те же самые результаты, что и реальный объект, то их различие теряет смысл.