Структура техники как системы средств деятельности. 2 страница

В действительности, эволюция человека в современных условиях не прекратилась. Эмбриональная смертность у человека достигает 40-50% что говорит действии законов естественного отбора. Происходит акселерация новых поколений, изменение генофонда в смежных поколениях, этнические изменения. На развитие человечества влияют космические факторы. В условиях научно-технической революции возникают негативные факторы как следствие неконтролируемого обществом стихийного отношения к природным силам. С изменением форм жизнедеятельности человека в трудовой процесс вовлекаются новые "пласты" его биологических и психических характеристик.

Все эти обстоятельства определили возникновение новой науки - экологии человека, которая сосредоточила свое внимание на трех группах проблем:

- мутагенное действие факторов окружающей среды (радиации, химических веществ, лекарств, промышленных отходов) на человека.

- предупреждение генетически детерминированных болезней, проявляющихся под влиянием новых факторов.

- предупреждение профессиональных заболеваний у генетически предрасположенных лиц.

Эти проблемы решаются на основе взаимосвязи генетики и экологии человека - экогенетики. Современная наука исходит из того, что человек представляет собой диалектическое единство социальной и биологической сторон, которое на разных этапах человеческой жизни (детство, отрочество, юность, молодость, зрелость, пожилой возраст, старость) имеет свою специфику особую для каждого индивида. При этом эволюция биологических процессов не обязательно сопровождается падением творческих интеллектуальных возможностей личности, т.е. развитие личности возможно и на завершающем этапе жизни. Старение имеет различные типы - замедленный, средний и ускоренный; гармоничный, синхронный и интенсивный. Человеческий или функциональный возраст включает в себя биологический, психический, социальный и хронологический.

Уже краткий обзор свойств и качеств человека достаточен чтобы понять ошибочность оценки человека в системе "человек-техника" как существа раз и навсегда наделенными неизменными свойствами, существа остановившемся в своем развитии. Устранение этой методологической ошибки положил начало сам ее автор - Н.Винер, который показал значимость человеческих качеств личности, выступив против понимания человека как слепого исполнителя навязанных машиной функций. Это явилось отправным моментом разработки концепции эволюции системы "человек-машина" в некий интеллектуальный симбиоз, что повлекло к комплексному изучению человека в конкретных условиях его деятельности. Этим занимается эргономика.

Ныне человек и машина рассматриваются как сложное функционирующее целое, в котором ведущая роль принадлежит человеку. В этом плане разрабатываются методы учета человеческого фактора при создании техники и соответствующих условий труда. Обоснован принцип преимущественных возможностей человека и техники. Суть этого принципа состоит в том, что технические средства должны компенсировать недостатки человека, а система "человек-техника" с наибольшей полнотой должна реализовать все преимущества человека. Другими словами: в системе "человек-техника" человек должен делать то, что он делает лучше техники, а техника то, что она делает лучше человека. Таким образом, человек и техника пускают в ход свои друг перед другом преимущественные возможности и тем самым дополняют друг друга. Речь в данном случае идет не о замене человека машиной, а о реорганизации и оптимизации деятельности человека путем включения в нее машинных средств, об осознании того факта, что человек и машина имеют друг перед другом свои преимущества, выполнение которых следует оставить за ними в процессе системного проектирования.

Человек превосходит машину в обнаружении слабых сигналов, в восприятии образов, образовании индуктивных умозаключений, формировании понятий и выработке методов познания и преобразования реальности. Машина превосходит человека в быстроте ответа на сигнал, выполнении стереотипных действий, хранении информации в сжатой форме, скорости счета, способности одновременно выполнять ряд операций. Человек уменьшает количество операций, усложняя их, машина упрощает операции, увеличивая их количество. Задача организации взаимодействия человека и машины состоит в рациональном распределении и согласовании функций между ними при сохранении ответственности за человеком. Задача проектирования технических систем заменяется задачей создания человеко-машинных систем, где комплекс средств "гуманитарной автоматики" подстраивает параметры агрегатов для сохранения оператору оптимальной зоны "творческого потенциала". Можно констатировать, что современная интерпретация принципа преимущественных возможностей включает в себя обоснованную защиту приоритета человека.

Ярко выраженное практическое применение принцип преимущественных возможностей находит в системах автоматизированного проектирования. В работе конструктора содержатся как элементы творчества, так и элементы рутинной, "механической" работы, причем удельный вес этих видов работы на разных стадиях и уровнях проектирования различен. При проектировании, например, сложных электронных и механических систем на стадии выработки идеи и основных концепций будущего устройства доля рутинной работы невелика, на первый план выходит процесс творчества. Поэтому использование компьютеров на этом этапе ограничивается лишь отдельными операциями моделирования функциональных схем, проверкой алгоритмов и поиском необходимой для проектирования информации. При проектировании отдельных узлов, логических схем, конструкций устройств для которых характерно использование типовых конструкторских решений и схем, доля рутинных операций заметно возрастает. В этом случае компьютер может быть использован для подготовки некоторых документов проектирования, например, для трассировки печатных плат. В целом для всех видов проектирования характерно использование компьютеров как средства быстрого анализа и расчетной оценки вариантов проектных и конструкторских решений облегчающих процесс приближения к оптимальным решениям а также для получения выходной конструкторской документации.

В перспективе любые производственные функции человека в идеале могут мыслиться как допускающие замену машиной. Однако это не отменяет наличие функций человека как субъекта производства. Развитие автоматизации не устраняет человека, а напротив, делает более значимым его роль в производстве. Человек остается. Развитие автоматизации изменяет существующие сегодня функции человека. Но последний не освобождается от необходимости воспринимать и перерабатывать информацию, принимать решения, ориентироваться на события с малой степенью вероятности, идти на риск и на непрограммируемые поступки. "Во всех технических системах, - пишет Ф.Рапп, - в конечном счете человеческий мозг определяет цели" (1, 36). Будущие технические системы смогут решать любые проблемы, но они не смогут их ставить. Постановка проблем - это прерогатива человека.

Отдавая машине выполнение определенных операций, человек разгружает свой мозг от решения алгоритмических задач. Но этим он и вооружает свой мозг для решения более сложных задач. Появляются возможности для решения тех задач, которые не могли быть решены на предшествующих ступенях научно-технического прогресса. Следовательно, возникают новые функции человека, не могущие быть замещенными существующими техническими устройствами что стимулирует дальнейшее развитие техники. Передав блок этих функций технике завтрашнего дня человек создает другие познавательные возможности для решения которых он приобретает иные функции и т.д. Известный российский психолог А.Н.Леонтьев в связи с этим пишет: "Сегодня процессы, недоступные для машины, завтра могут быть формализованы и поручены машине. Но это завтра приносит человеческому мышлению и что-то новое: мышление делает шаг в своем развитии" (15, 178). Подобные же мысли высказывает и К.Ясперс. Любая техническая реализация той или иной идеи имеет свои границы, утверждал он, поскольку остается такой вид труда, который способен выполнить только человек. Он не может быть заменен техникой. Важным фактом является то обстоятельство, что постоянно возникают новые виды труда. Нужно учесть и то, что машины нуждаются в ремонте, заготовке. "Таким образом, - заключает К.Ясперс, - труд просто оттесняется в другие области. Он изменяется, а не устраняется. Где-то остается исконный мучительный труд, заменить который не может никакая техника" (4, 125). Не следует также забывать, что человек действует как частица социального организма и поэтому машины не могут отнять у него это "человеческое". Напротив, по мере автоматизации роль человека возрастает. Надо ориентироваться не на вытеснение человека машиной, а на замену машиной тех человеческих функций, выполнение которых в силу определенных психобиологических качеств человека сдерживает реализацию его трудовых возможностей. Использование совокупного потенциала человека и машины обусловливает переход человечества на новую ступень интеллектуального и культурного развития.

Следовательно, в соотношении человека и машины обе эти стороны не являются равноправными партнерами. Ведущим партнером является человек, который придает социальный смысл и ценность автоматизации. Техницисты ратуют только за автоматизацию и компьютеризацию, беспредельное наращивание техники, а всякие другие процессы и интересы считают не заслуживающим никакого внимания. Подобным взглядам с немалой долей иронии возразил американский физик М. Ванштейн: "Это напоминает рассуждения специалиста в узкой области - по туалетам в железнодорожном вагоне. Дело его, конечно, важное и нужное, но вправе ли он считать всех остальных бездельниками? А вдруг кто-нибудь сядет в поезд вовсе не с той целью, чтобы воспользоваться созданным им техническим шедевром!" (Цит. по: 16, 140).

Таким образом, проблема соотношения человека и машины стала одной из основных проблем в исследовательских программах ряда наук и в философии техники. Она имеет различные решения в связи с развитием системы "человек-машина". Вначале человек приспосабливался к машине. Затем - машина к человеку. И, наконец, возникает симбиоз "человек-машина". Чем более органически соприкасаются человек и машина, тем большие требования предъявляются к человеку. Развитие знаний и способностей человека становится основой дальнейшего технического прогресса. ЭВМ - это лишь инструмент в руках человека, который ставит перед ним задачи и использует их в своих интересах. Поэтому эффективность автоматической техники, робототехники и компьютеров зависит от квалификации людей. Человек - непременное условие функционирования техники, которая выступает как материальное средство выполнения определенных трудовых функций человека. И если на протякении большей части своей истории техника постепеннно и все в большей мере замещала нетворческие стороны физических трудовых функций человека, то ныне она начинает выполнять уже умственные и даже в определенной степени творческие умственные функции людей. Но эти проблемы лежат уже в русле задач создания искусственного интеллекта (ИИ).

Поскольку в этом случае речь идет об автоматизации умственных способностей человека, точнее об имитации естественного интеллекта, правомочно вначале выяснить что понимается под естественным интеллектом. И здесь мы сталкиваемся с тем обстоятельством, что термин "интеллект" можно понимать в различных аспектах. Действительно, в литературе можно встретить мнение о том, что "не существует однозначного определения и понимания интеллекта естественного" (17, 167).

Интеллект (от лат. intellektus - понимание, разум, ум) - в широком смысле вся познавательная деятельность человека, в более узком - мышление, а также способность рационального познания в отличие от таких, например, душевных способностей, как чувства, воля, интуиция, воображение и т.п.

Платон определяет интеллект (нус) как то, что отличает человеческую душу от животных. В дальнейшем ранг интеллекта как бы все время ограничивался. В средневековой западноевропейской схоластике это понятие употреблялось для обозначения высшей познавательной способности (сверхчувств, постижения духовных сущностей) в противоположность разуму (ratio) как высшей познавательной способности. В немецкой классической философии (Кант, Гегель) термином интеллект (нем. Verstand) обозначал способность образования понятий. В дальнейшем интеллект рассматривается как врожденная или благоприобретенная способность человека к познанию, мыслительная способность человека. В прагматистской трактовке интеллект это способность справляться с соответствующими с заданиями, эффективно включаться в социокультурную жизнь, успешно приспособляться. В современной западной психологии наиболее распространенным является понимание интеллекта как биопсихической адаптации к различным обстоятельствам жизни. При этом в психологии отмечается существование трех разновидностей в понимании функции интеллекта: 1) способность к обучению, 2) оперирование символами, 3) способность к активному овладению закономерностями окружающей действительности. Таким образом, интеллект нередко трактуют как возможность приспосабливаться к новым ситуациям, использовать ранее приобретенный опыт, т.е. интеллект в этом случае фактически отождествляется со способностью к обучению. Самое существенное что отмечается при этом состоит в том, что человеческий интеллект отражает закономерные связи и отношения предметов и явлений окружающего мира и тем самым дает возможность творчески преобразовывать действительность.

В связи с успехами в развитии новых направлений научной мысли - кибернетики, теории систем, теории информации наметилась тенденция понимать интеллект как интегральную двуязычную систему которая имеет своей функцией перевод с языка пространственно-временных изображений на символически-операторный язык речевых символов. В этом случае интеллект предстает как познавательная деятельность любых сложных систем, способных к обучению, целенаправленной переработке информации и саморегулированию.

Видимо понимание, а отсюда и определение интеллекта зависят от специфики активности индивида в той или иное сфере человеческой деятельности. Одно понимание интеллекта будет у ученого, другое у политика, третье у инженера и т.д. Если обобщить все существующие точки зрения на сущность интеллекта в аспекте философии техники, то можно заключить, что человеческий (естественный) интеллект - это относительно устойчивая структура умственных способностей индивида, связанная с рациональным познанием.

Идея о возможности создания мыслящих машин "человеческого типа" волновала людей давно. Еще древние египтяне и римляне испытывали благоговейный ужас перед культовыми статуями, которые жестикулировали и изрекали пророчества (разумеется, не без помощи жрецов). Средневековые летописи полны рассказов об автоматах, способных говорить и двигаться так же, как их хозяева-люди. В средние века и даже позднее ходили слухи о том, что у кого то из мудрецов есть гомункулы (маленькие искусственные человечки) - настоящие живые, способные чувствовать существа. Парацельс оставил руководство по изготовлению гомункула. Все это отражает стремление человека познать мыслительные процессы и имитировать их на специально созданных устройствах.Однако главным моментом качественно нового этапа в развитии этой проблемы явилось создание ЭВМ, выполняющей в автономном режиме, без вмешательства человека (в соответствии с разработанной программой) ряд функций абстрактного мышления человека.

Постепенно возникло два крайних взгляда на проблему создания искусственного интеллекта - коннективизм и символизм - обогащающие друг друга в процессе своего развития.

Коннективизм вырос из разработок в области перцептронов и первоначально стоял в стороне от ЭВМ. Перцептрон создавался как информационная модель нейронной сети в терминах кибернетики. Такие модели строятся на сетях микропроцессоров. При этом подходе искусственный интеллект понимается как процесс, возникающий при передаче информации. Методом коннективизма является численное моделирование распространения активности по сети большего числа простейших пороговых элементов со случайными связями. Это - физически активный подход к созданию искусственного интеллекта. Но чтобы получить гарантию правильного поведения такой системы нужно не только учитывать вероятность процессов внутри нее, но и структурность восприятия.Это создает сложности в работе с такими системами, необходимость ее воспитания и обучения самого оператора.

Символизм трактует искусственный интеллект как целенаправленную обработку информации (манипулирование символами). Методом такого подхода является логическое программирование компьютера. Его достижением считают уточнение понятия алгоритма. Символический подход позволил структурировать когнитивные процессы в сетях параллельной обработки информации.

Указанные два направления в работах по созданию теории искусственного интеллекта породили бионический и програмно-прагматический подходы к решению этой проблемы. Первое интересовалось проблемами искусственного воспроизведения тех структур и процессов, которые характерны для живого человеческого мозга и которые лежат в основе процесса решения задач человеком. Это направление имеет четко выраженный фундаментальный характер и его развитие невозможно без глубокого изучения мозга специфическими нейрофизиологическими, морфологическими и психологическими методами. В частности. определенное внимание при этом обращается на различие в работе правого полушария мозга, нацеленного на предметное восприятие, и левого - на абстрактное мышление. Что касается программно-прагматического направления, то оно занималось созданием программ, с помощью которых можно было решать интеллектуальные задачи. Таким образом проблема создания искусственного интеллекта рассматривается как часть общей теории программирования. При этом программы искусственного интеллекта ориентируются не только и не столько на решение конкретных интеллектуальных задач, сколько на создание средств, позволяющих автоматически строить программы на решения, когда в таких программах возникнет необходимость.

Таким образом, если одно направление создания искусственного интеллекта интересует в основном чистая наука и для них компьютер - лишь инструмент, обеспечивающий возможность экспериментальной проверки теорий процессов мышления, то интересы второй группы лежат в области техники: они стремятся расширить сферу применения компьютеров и облегчить пользование ими. "Многие представители второй группы мало заботятся о выяснении механизма мышления - они полагают, что для их работы это едва ли более полезно, чем изучение полета птиц для изучения самолетостроения" (18,10).

Заметим, что в последнее время развивается так называемый гомеостатический подход, когда мозг рассматривается как гомеостатическая система, представляющая собой совокупность противоборствующих подсистем в результате функционирования которых обеспечивается нужное равновесие всей системы в условиях постоянно меняющихся воздействий внешней среды.

Основы построения и описания познавательного и мыслительного процессов были заложены еще в Древней Греции. Софисты выработали приемы построения логических цепочек вопросов на основании ответов. Аристотель создал теорию силлогизмов. Как продолжение логики Аристотеля было появление герменевтики, формулировавшая совокупность утверждений истинность которых принималась большинством людей и применяла к ним специальные методы. После введения Ф.Бэконом понятия индукции пришла логика Дж.Буля (булевая алгебра). Ее автор показал, что логические утверждения можно закодировать в виде единиц и нулей, где единица соответствует истинному высказыванию, а нуль - ложному, после чего этими утверждениями можно манипулировать, как обычными числами.Развитие булевой алгебры к первой трети 20 века привело к формулировке идеи формальной системы и таким образом была создана платформа теории логических рассуждений. Эта теория в совокупности с идеей о строгом языке знаний стимулировала создание теории искусственного интеллекта. В 30-е годы 20 века ряд ученых - пионеров информатики, а особенно К.Шеннон поняли, что двоичные единица и нуль вполне соответствуют двум состояниям электрической цепи (включено-выключено), поэтому двоичная система идеально подходит для электронных вычислительных устройств. Маккалох и Питс предложили конструкцию сети из электронный "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 основными элементами интеллекта. Конечная цель виделась в создании "адаптивной цепи", "самоорганизующейся системы" или "обучающейся машины" - все эти названия разные исследователи использовали для обозначения устройств, способных следить за окружающей обстановкой и с помощью обратной связи изменять свое поведение, т.е. вести себя так же, как живые организмы. Вскоре, в 1958 году, молодой американский ученый Ф.Розенблат демонстрирует компьютерную модель электронного устройства, названного им персептроном и программирует один из самых мощных компьютеров того времени ИБМ-704 так, чтобы он моделировал действие электронной схемы персептрона. "Нельзя сказать, что мы точно воспроизвели работу человеческого мозга,- признавал Ф.Розенблат,- но пока пресептрон ближе всего к истине" (18,14). Через два года была торжественно продемонстрирована его первая действующая машина "Марк-1".

Искуственный интеллект - одна из новейших наук, появившаяся во второй половине ХХ века на базе вычислительной техники, математической логики, программирования, психологии, лингвистики, нейрофизиологии и других отраслей знания. Само название новой науки возникло в конце 60-х годов, а в 1969 г. в Вашингтоне (США) состоялась первая Всемирная конференция по ИИ.

В то же время под искусственным интеллектом понимаются технические системы, компьютеры, обладающие определенными характеристиками и функциями. По мере совершенствования компьютеры стали принимать участие в творческих процесах: сочинять музыкальные мелодии, стихотворения и сказки, осуществлять перевод текста с одного языка на другой, распознавать образы, доказывать теоремы. Оказалось, что с помощью ЭВМ и соответствующих программ можно автоматизировать интеллектуальные виды человеческой деятельности. Для этого нужно было прежде всего создать программы для решения невычислительных задач. Об интеллекте компьютера можно было говорить, если бы он сам на основании собственных знаний сумел бы составить программу решения невычислительных задач. Следовательно, в создании ИИ основной задачей становится реализация машинными средствами тех метапроцедур, которые используются в интеллектуальной творческой деятельности человека.

Термин "искусственный интеллект" был введен Дж. Маккарти в 1956 году. Искусственный интеллект (ИИ) - это метафора и, по признанию специалистов, не совсем удачная, используемая для обозначения технических систем, способных к адаптивному (т.е. приспособляющемуся к данным условиях и изменяющемуся под влиянием изменения внешней среды) поведению. В основе искусственного интеллекта лежит моделирование отдельных аспектов и свойств мыслительной деятельности человека. Искусственный интеллект по содержанию представляет собой кибернетические системы и их логико-математическое обеспечение предназначенное для решения всех тех задач, которые требуют интеллектуальных способностей человека. Искусственный интеллект ставит своей целью создание програмно-аппаратных средств ЭВМ позволяющих: 1) имитировать на ЭВМ отдельные элементы творческого процесса, 2) автоматизировать целенаправленное поведение роботов, 3) обеспечивать диалоговое общение с ЭВМ пользователей на языке их предметной области, создавать экспертные системы. В теорию искусственного интеллекта как научного направления входит теория программирования, включая теорию самих ЭВМ. Обобщающую концепцию искусственного интеллекта формулируют следующим образом: " под искусственным интеллектом подразумевается набор программных и аппаратных средств, использование которых должно было бы приводить к тем же результатам, к которым при решении данного класса задач приходит интеллектуальная деятельность человека" (17,167). К числу этого класса задач включают игру в шахматы, доказательство теорем, общение с человеком на естественном языке, перевод с одного языка на другой, способность программ к обучению и самообучению, автоматическую коррекцию, самоконтроль, наконец, способность вырабатывать новые знания и подготавливать их для принятия ответственных решений. На первый план выдвигается организация знаний в системах ИИ, организация диалового общения ЭВМ с человеком, создание систем гибридного интеллекта объединяющих мыслительные способности людей с возможностями ЭВМ.

Во всех прошлых технических устройствах связь человека с техникой была односторонней - от человека к машине. Обратная связь - от машины к человеку - или отсутствовала, или была весьма незначительна. В человеко-машинных системах человек и машина являются партнерами, решающие общую задачу. Для этого нужно организовать общение между человеком и машиной и спланировать совместную деятельность, корректируя ее продолжение в зависимости от полученных результатов.

Общениетребует наличия языка общения, механизма перевода языковых сообщений на язык внутренних представлений об окружающем мире, находить в ЭВМ нужную информацию, умения согласовывать движения глаз с речевыми и текстовыми сообщениями, наличия специальных механизмов для построения умозаключений и организации диалога между человеком и машиной - интерфейса.

Интерффейсом называется комплекс технических или программных средств, которые использует человек для общения с техническим устройством и для сорряжения различных аппаратных средств между собой. В интерфейсах первого уровня, использующих стандартные формы ответов, общение происходит в режиме "меню", которое требует лингвистический процессор, обеспечивающий несложный синтаксический анализ реплик человека. Второй уровень общения для получения ответа надо найти в тексте соответствующе место и сформулировать ответ на вопрос, взяв из текста соответствующую фразу или ее кусок. Здесь процессор должен быть более мощным и строить содержательные связи между входящими в предложение словами. На третьем уровне общения поиск ответа связан с рассуждениями о пространстве и времени и о законах окружающей среды. Из этой системы с помощью знаний, содержащихся в тексте, получают новые знания.Четвертый уровень общения расширяет специальные механизмы для поиска релятивной информации. Что касается пятого уровня общения, то здесь привлекается не только текст, написанный или произнесенный на естественном языке, но и зрительная информация. Имеются и более высокие, например аллегорические уровни общения, но пока реализованы лишь первые три уровня общения. Для улучшения качества общения в человеко-машинных системах ближайшего будущего предполагается использовать развитые средства графики, а также речевой ввод-вывод.

Таким образом, искусственный интеллект не есть нечто, существующее независимо от естественного интеллекта. "Он является техническим, инструментальным продолжением последнего, усилителем интеллектуальных способностей" (19,9). В связи с этим возникает вопрос о соотношении естественного и искусственного интеллектов. Ответ на него не однозначен. Одни, составляющие лагерь технократических оптимистов, считают что различие между этими двумя видами интеллекта не качественное, а чисто количественное преодолеваемое в ходе стремительного развития пятого поколения ЭВМ. Другие - технократические пессимисты - напротив, утверждают, что между естественным и искусственным интеллектом лежит "китайская стена" не преодолеваемая ни в каком будущем в принципе. Чтобы найти правильное решение это й довольно таки сложной проблемы, посмотрим что общего имеется для естественного и искусственного интеллектов и в чем их различие.

Сходства естественного и искусственного интеллектов следует искать в тезисе что интеллектуальная деятельность имеет машинно-операционую природу. Такой тезис выдвинул Р. Декарт и в нем берет свое начало компьютерный оптимизм. Последний считают человека просто системой для обработки информации, а его мозг- машиной для мяса. Приверженцы создания искусственного интеллекта не видят никакого качественного различия между мозгом человека и ЭВМ. По их мнению здесь различие чисто количественное и если создать ЭВМ с числом запоминающих ячеек равному числу нейронов головного мозга (примерно 16 млрд. клеток), то никакого качественного различия между человеком и ЭВМ не было бы.

Суть вопроса состоит в том, что мышление можно рассматривать как тип вычисления. Под вычислением в теории алгоритмов понимается последовательность сменяющих друг друга по определенному закону состояний алгоритмической системы (или языка программирования). Каждое из этих состояний представляет собой две позиции - состояние программы и состояние памяти. Конечное состояние памяти называется результатом вычисления.Если говорить упрощенно, то вычисление - это определенная в соответствии с заданным алгоритмом последовательность операций, осуществляемая над входными данными, дающая в результате выходные данные - результат вычисления.

Э.Пилишин в книге "Вычисление и познание" пишет, что познавательная деятельность, осуществляемая мозгом, заключается в решении тех или иных задач через соответствующие операции и процедуры. Последние являются набором элементарных операций и состоящих из них алгоритмов. Но ЭВМ также реализуют программы - систему правил и алгоритмов которые могут быть представлены через соответствующие вычисления и вычислительные процедуры. Поэтому вычисление можно рассматривать как модель и даже эквивалент познания." То, что делает возможным для людей действовать на базе представлений,- пишет З.Пилишин, -это то, что они реализуют такие представления физически, как когнитивные коды, а их поведение есть причинная последовательность операций, выполняемых на основании этих кодов. Так как это то же самое, что делает компьютер, то мое заключение сводится к тому, что познание есть тип вычисления " (Цит.по: 17, 178). Но поскольку познание не является простым отображением объективной реальности, З.Пилишин выдвигает тезис о функциональных архитектурах - наборе определенным образом структурированных операций, выполняемых устройством, осуществляющим познавательный, интеллектуальный процесс. Таким устройством может быть мозг или компьютер.

Дата добавления: 2014-12-29