Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Функциональное моделирование и эпистемологические проблемы




Наряду с моделированием приемов работы человека при ре­шении мыслительных задач и операций, навыков решения суще­ствует моделирование функциональное.

В работах этого направления реальный процесс мышления человека рассматривается не со стороны конкретных мыслитель­ных действий, его осуществляющих, не со стороны приемов, опе­раций мыслительной деятельности, а со стороны функциональной.

Кибернетиков интересуют функции мышления, связанные с своеобразными процессами получения, переработки и выдачи ин­формации, и особенно процессами создания информации. Чело­век рассматривается не только как «приемник» и «канал» пере­дачи информации, но и как «генератор информации».

Каким требованиям должна удовлетворять материальная система переработки информации, которая могла бы осуществ­лять некоторые функции мышления, — в такой форме обычно кибернетики ставят основной вопрос в данной области. Своеоб­разное и интересное решение этого вопроса дается в ряде работ Д.М. Маккея26. В одной из своих последних работ Маккей за­дается целью определить основные черты (он говорит о них как об операционных), которые отличают интеллект от простой спо­собности вычислять27. Таких черт Маккей выделяет четыре: 1 ) способность системы успешно перерабатывать и объединять информацию в зависимости от ее значимости, 2) способность совершать пробные действия, поиск, переходы, логически не вы­текающие из наличной информации, т. е. совершать скачок через «разрыв», существующий в наличных данных, 3) способность управлять поисковым, исследовательским процессом, руководствуясь «чувством близости решения», 4) способность рассматри­вать ограниченный, но достаточно большой ряд положений и за­ключений, совместимых с данным положением.

________________________

26 См. D.М. МасКау. Mentality in machines. — «Suppl. Proc Arist. Soc. Suppl.», 1952; D.М. МасКау. Generators of information. — In: «Communica­tion theory», Ed. by W. Jackson. London, 1953. Маккей опубликовал также большое число работ в журналах Британского философского общества, в «Бри­танском психологическом журнале» и в журнале «Природа» («Nature»).

27 D.М. МасКау. Operational aspects of intellect. — In: «Mechanisation of thought processes», London, 1959, v. 1.

 

Здесь красной нитью проходит мысль о том, что в процессе мышления человек не только преобразует, но и создает информа­цию. При рассмотрении выделенных черт информационной си­стемы, предназначенной имитировать функцию мышления чело­века, в частности функцию творческого мышления (создание нового продукта), мы видим, что Маккей ближе всего стоит к своему соотечественнику Ф.С. Бартлетту28. Как и Бартлетт, Маккей видит основную функцию нового решения в том, что дан­ная система переходит от наличных данных к логически не выте­кающим из них выводам, перепрыгивает через «пропасть», раз­рыв. Ширина разрыва, который может преодолеть субъект, ха­рактеризует качество, объем его творческих возможностей. Мак­кей пишет, что степень логической недетерминированности опре­деляет широту логического разрыва, покрываемого решением. Если до конца проследить это положение, то стремление форма­лизовать творческое мышление человека, стремление построить четкую систему правил работы при решении творческих задач по сути дела уводит нас от творческого мышления. Конечно, с абсо­лютизированием такого положения нельзя согласиться. Но неко­торые частные решения, предложенные Маккеем и вытекающие из такого подхода к мышлению, представляют несомненный интерес.

________________________

28 F.С. Barlett. Thinking. London, 1968.

 

Маккей находит, что информационная система, состоящая из физических элементов, может пересечь логический разрыв в дан­ных несколькими путями. В его работах намечаются возможности совершить скачок и соответственно выявляются некоторые физические характеристики системы, которая может функционировать тем или иным способом. Маккей выявляет некоторые физи­ческие свойства, например, непрерывность физического посред­ника-носителя (медиума). Эту характеристику Маккей считает важнейшей с точки зрения обеспечения эвристического решения. В то же время именно это свойство, отмечает Маккей, дает физи­ческим системам определенные качества — пластичность и т. д.

В целом мысль Маккея сводится к тому, что моделирование функций мышления может быть осуществлено комплексной информационной системой, в которой условные вероятности процессов решения определяются процессом, протекающим в системе, работающей по принципу аналогового вычислителя или особой физической системы.

Действительно, характеристики некоторых физических систем, осуществляющих информационные процессы, в значительной степени присущи и мозгу человека как физической системе. На наш взгляд, здесь большую ясность могут внести исследования мозга как физической системы, в которой протекают стохастические процессы, исследования в области молекулярной биофизики.

Работы в области функционального моделирования подводят кибернетиков к гносеологическим вопросам. Связь этого направ­ления с разработкой гносеологического подхода к системам, ими­тирующим мыслительную деятельность человека, можно просле­дить и в работах Маккея29, и в работах, к анализу которых мы переходим.

________________________

29 D.М. МасКеу. The epistemological problem for automata — In: «Automata Studies», Princeton, 1955 (русский перевод: Д.М. Маккей. Проб­лема образования понятий автоматами. — Сб. «Автоматы» Под ред. К. Э. Шен­нона и Дж. Маккарти. М., 1956).

 

На первый взгляд, многие зарубежные кибернетики при создании автоматов уделяют внимание гносеологическим вопро­сам. Однако лишь в некоторых работах, и то весьма специфично, ставится вопрос об отражении внешнего мира автоматами, в дру­гих же, как в уже отмеченной работе Маккарти, прокламируется положение о том, что, строя автоматы, «мы превращаем эпистемологию в отрасль прикладной математики, отныне не мистиче­скую». Разумеется, развитие гносеологии не предполагает такого изменения ее предмета.

В связи с вышесказанным можно выделить работы, посвящен­ные вопросу о возможности образования автоматами понятий для отражения внешнего мира, и работы, относящиеся к циклу исследований об отражении в неживой природе вообще. Приве­дем некоторые положения Маккарти.

Маккарти разработал программу, относительно которой мож­но сказать, что она имеет такое «человеческое свойство», как «здравый смысл», если она может самостоятельно обеспечить себя достаточно большим количеством выводов в связи с тем, что ей сообщается извне, или с тем, что она уже знает. При этом, по мнению Маккарти, большим преимуществом данной системы в отличие от других систем, имитирующих мышление человека, является то, что совершенствование ее поведения воз­можно путем простой постановки вопроса об этом — человек может просто сформулировать некоторые положения о символи­ческой (выраженной в принятых терминах) среде автомата и о том, что было бы желательно совершить.

Чрезвычайный интерес представляет один из специальных для Маккарти вопросов, а именно, о качественном своеобразии отражаемого объекта и, соответственно, своеобразии продукта отражения такого объекта. Маккарти этот вопрос не ставит в такой форме. Он просто отмечает, что в настоящее время на уровне кибернетических систем в качестве категорий отражения (точнее, символов алфавита отражения) могут выступать: а) структур­ные элементы — так называемые нервные сети; б) специальный класс кибернетических систем — «машины Тьюринга» и в) вычислительные программы. Возможно, в данном случае лучше говорить не об отражении, но о выражении. При этом имеется в виду следующее.

Предположим, мы имеем какую-то систему элементов, кото­рую обозначаем как алфавит А. Мы должны перевести все сим­волы (или комбинации символов) этого алфавита в символы алфавита Б. Предполагается, что есть (либо их требуется от­крыть) правила перевода. Разумеется, в этом случае лишь при соответствующих оговорках можно говорить о процессе перевода как об отражении алфавита A в алфавите Б. Три отмеченных выше способа выражения в кибернетических системах внешних событий и представляют собой три типа алфавита Б. Очевидно, что система, обладающая алфавитом Б, может отразить только те события, явления и процессы, для которых в ее алфавите могут быть найдены подходящие символы или комбинации символов.

При освещении вопроса об алфавите отражающей системы Маккарти лишь бегло затрагивает вопрос о качественном свое­образии внешнего объекта, отражаемого на уровне мышления. Это центральный вопрос в данной области.

Некоторые так называемые шахматные автоматы способны оценивать различные факторы развивающихся позиций в ходе игры, запоминать прежние позиции и использовать прошлый опыт, но такие автоматы не в состоянии решать некоторые более сложные задачи. Такие автоматы не обладают способностью открыть принцип игры противника. Как правильно отмечает Мак­карти, это связано с тем, что никакие реальные значения не мо­гут прямо быть использованы для вычленения такого абстракт­ного явления, как принцип игры.

Если мы хотим открыть абстракцию, то, очевидно, необходимо обладать способностью представить, выразить, отразить эту абстракцию в соответствующих категориях. Маккарти правильно нащупывает связь между способностью открыть нужную абст­ракцию, наличием категорий для отражения данной абстракции и способом, формой обучения. Но он говорит лишь, что в резуль­тате обычного обучения «шахматного автомата» такая категория для отражения абстрактного явления не может возникнуть. Од­нако Маккарти не указывает, каким должен быть способ обуче­ния, путь формирования абстракции. Логичной представляется гипотеза о том, что данная абстракция может стать категорией отражающего устройства лишь при особом типе обучения, при обучении принципу работы, в результате которого у субъекта наряду с содержательным «материальным» результатом склады­вается «формальный» результат30. Можно предположить, что формирование у субъекта абстрактных категорий для отражения абстрактных явлений возможно лишь в результате такого типа обучения и наличия у субъекта способности к такому обучению.

________________________

30 См. А.Н. Леонтьев, М.И Бобнева. Об одном эффекте форми­рования цепного двигательного навыка. — «Доклады АПН РСФСР», 1958, № 1.

 

Предложенная система требует общения с человеком. Маккарти выбирает следующий путь: сначала создается система, ко­торой можно было бы сказать (на понятном ей языке, т. е. в тер­минах ее алфавита), чтобы она соответствующим образом моди­фицировала свое поведение; затем система начинает работать по определенным принципам, учится в ходе работы, т. е., по сути дела, машина инструктируется. И на начальной ступени, и в ходе работы, и на выходе система должна общаться с человеком. Это ничуть не умаляет способностей машины. Наоборот, такое обще­ние в некоторых случаях следует рассматривать как проявление особых, весьма существенных для машины свойств, благодаря которым она способна решать мыслительные задачи. Следует от­метить, что при таком подходе к вопросу необходимо особое внимание уделять процессам общения человека и машины, воп­росам создания языка для такого общения31, создания машин, облегчающих общение человека с машинами и т. д. По сути дела эти вопросы вводят нас в область другой психологической дисци­плины — инженерной психологии.

Вопрос об образовании «понятий» (категорий отражения) ставится и в работах некоторых ученых, не связанных прямо с разработкой технических конструкций. Д. Паек, например, ста­вит вопрос о физических аналогиях процесса образования поня­тий, о физических процессах, которые можно определить как подобные процессам образования понятий32. В качестве функ­циональной модели мышления или физического аналога про­цесса Паек рассматривает взаимодействие двух динамических систем, которые организуются соответствующим образом в ре­зультате своего взаимодействия. При этом осуществляется про­цесс «подстройки» одной системы к другой, одна система орга­низуется определенным образом в зависимости от организации другой системы, взаимодействующей с первой. Таким образом, Паек делает попытку найти физический процесс, изоморфный отражению, попытку промоделировать отражательную функцию мышления. Правомерность таких попыток вряд ли вызывает сомнение. Но работа Паска, прямо подводящая к вопросу об изу­чении процессов отражения в системах, состоящих из физических, неорганических компонентов, является лишь начальной ступенью в развитии этого направления.

________________________

31 Необходимо отметить в этой связи работы по созданию специального «электронного языка»; Жак Пуайен, Жанна Пуайен. Электронный язык. М., 1963.

32 G. Pask. The growth process in a cybernetic machine. — In: «Proc. Second Congress International Association of Cybernetics». Namur, 1958; Он же Physical analogues to the growth of a concept. — In: «Mechanisation of thought processes», v. 1. London, 1959.

В некоторых работах зарубежных кибернетиков проблема образования понятий и его моделирования рассматривается как проблема образования символа для обозначения какой-то группы явлений. По сути дела, к этой группе относятся все работы по проектированию систем, распознающих образы (работы Селфриджа33, Розенблатта34, Маккея и т. д.). Эти работы, как и ра­боты советских кибернетиков в этой области (Бравермана и Айзермана, Бонгарда и других), достаточно широко известны, и на них мы здесь не будем останавливаться. Необходимо сказать лишь несколько слов о работе Маккея, прямо намечающей такой подход. Маккей выявляет два пути получения окончательного символического изображения для обозначения и выражения внешнего для данной системы явления. Первый путь — последо­вательная фильтрация входного сигнала, второй — символизация тех свойств внешней среды, которые обусловили изменение дея­тельности системы по согласованию с поступающими извне сиг­налами.

Разумеется, исследования этого типа чрезвычайно интересны, но они учитывают и раскрывают лишь формальные стороны реального процесса образования понятий. Эти работы было бы ошибочно отнести к работам, направленным на моделирование процесса формирования понятий у человека, хотя в ряде случаев такое отнесение осуществляется, что и приводит к неправильной, в основном отрицательной, оценке этих работ и всего направ­ления.

В кибернетической литературе, например у Винера35, Эшби36, поднимаются вопросы об усилении мыслительных способностей человека, о построении машин, которые обладают «синтетиче­скими» умственными способностями, в значительной степени превосходящими способности человека (как современные машины превосходят его физические силы). Эшби считает, что можно создать механическую систему, предназначенную для решения задач, непосильных для человеческого интеллекта. Работа Эшби представляет для нас интерес несколько необычным подходом к мышлению человека, который связывают с другими направле­ниями в психологии. Интересно, что Эшби привлекает статисти­ческие данные по обследованию больших групп людей в целях определения степени их интеллектуальности, выявления наиболее типичных уровней интеллектуальности и выяснения того, какими реальными возможностями обладают люди всей данной группы для решения мыслительных задач. Этот подход заслуживает вни­мания, хотя как приемы измерения интеллектуального уровня и распределения интеллектуальных способностей в группе, так и подбор групп не являются полностью удовлетворительными. В этих измерениях используется обычная тестовая методика определения «коэффициента интеллектуальности» (IQ), давно уже подвергнутая критике как научно неэффективная, и совет­скими и зарубежными учеными. Однако сама мысль выявить «ин­теллектуальное богатство», «интеллектуальные ресурсы» чело­вечества кажется интересной.

Таков подход Эшби к постановке основного вопроса о воз­можности и необходимости усиления мыслительных способностей человека с помощью искусственных систем, т. е. с помощью «мыс­лительных орудий». Подчеркнем, что при этом подразумеваются не такие «орудия мозга», как любые вычислительные машины, позволяющие человеку считать и решать определенный круг за­дач быстрее, безошибочнее, чем он может это сделать без них, но такие, которые позволяют человеку решать задачи, которые он даже гипотетически и в любой по длительности (рационально ограниченный) промежуток времени не может решить. Чтобы ответить на вопрос о возможности создания такого «усилителя», Эшби вынужден был обратиться к стохастическому направлению в изучении умственных способностей человека.

Это направление (в психологии, например, Дж.С. Брунер37) рассматривает психические процессы как процессы селек­ции. Оно выявляет такие свойства психических процессов чело­века, как высокая избирательность, направленность, отличающие их от селективных процессов других систем. Следуя работам стохастического направления в психологии, Эшби относит продуктивность творческого мышления не столько за счет способности создавать новые идеи (т. е. вырабатывать новую информацию, как говорил, например, Маккей), сколько за счет способности отсеивать не относящиеся к делу возможности. В соответствии с этим положением Эшби приходит к следующему выводу: полу­чение ответа на задачу состоит по существу не столько в генери­ровании этого ответа, сколько в отборе возможных ответов. Тех­нические расчеты Эшби (которые, кстати говоря, он в дальней­шем сам пересматривал) приводят его к заключению, что отбор можно усилить с помощью искусственной системы, которая будет более селективна, чем построивший ее человек.

________________________

33 О.G. Selfridge Pandemonium: a paradigm for learning. — In: «Me­chanisation of thought processes». London, 1961, v. 1.

34 F. Rosenblatt The perception — «Cornell Aeronautical Laboratory Inc.», Report Nvg — 1196 — g — l; 1958; F. Rosenblatt. Perceptual generaliza­tion over tiansformation groups — In: «Self-Organizing Systems. Proc. Inter­disciplinary Conf.», New York, 1959.

35 N. Wiener. A machine wiser than its maker. — «Electronics», 1953, v. 26, N 6.

36 У. P. Эшби. Схема усилителя мыслительных способностей. — Сб. «Автоматы»

37 См.: J.S. Вruner, J.J. Gооdnоw, G.A. Austin. A study of Think­ing. New York. 1956.

 

Работа такой системы требует значительной затраты време­ни (что отмечает и сам Эшби). Именно этот существенный недостаток заставил многих кибернетиков повернуть на путь раз­работки «эвристических программ», рационально ограничиваю­щих число перебираемых возможных ответов и тем самым сокра­щающих время работы системы над задачей. Последнее направ­ление и стало наиболее сильным в области кибернетики, близкой к психологии. Однако все направления работы в области, погра­ничной между кибернетикой и психологией мышления, представ­ляют интерес для обоих этих дисциплин, хотя некоторым из рас­смотренных работ присуща известная односторонность.

В заключение одно небольшое замечание. Выступая с докла­дом «Жизнь и мышление с точки зрения кибернетики», А.Н. Кол­могоров шутливо заметил, что вряд ли можно создать автомат, способный писать хорошие стихи, если не промоделировать все развитие культурной жизни того общества, в котором живут поэты. Перефразируя это высказывание, можно сказать: нельзя создать автомат, имитирующий во всем объеме мышление чело­века, не промоделировав все процессы человека, все его способ­ности, его историю и окружение. Всякое иное исследование будет в известном смысле страдать односторонностью. Поэтому мы ста­рались прежде всего показать то положительное, что содержат в себе кибернетические исследования в области, пограничной между психологией мышления и кибернетикой, старались под­черкнуть те новые аспекты в исследовании мышления, которые выявляются в работах.




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-11-25; Просмотров: 370; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.033 сек.