Реферат Инструмент интеллекта
Работа добавлена на сайт bukvasha.net: 2015-10-28Поможем написать учебную работу
Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
от 25%
Подписываем
договор
Инструмент интеллекта
Информатика и философия
Во всем мире неуклонно происходит увеличение доли людей, работающих в информационной сфере в сравнении с производственной. Так, например, в США сто лет назад в информационной сфере было занято 5 процентов работающих и в производственной – 95 процентов, а в 1980 году это соотношение было уже 45 и 55 процентов, причем подобное перераспределение людей продолжается. Автоматизация и компьютеризация информационной сферы, в общем, отстает от автоматизации производственной сферы. В связи с этим информационная сфера, если не принять энергичных мер, станет тормозить рост общественной производительности труда. Массовая компьютеризация информационной сферы должна повлечь за собой использование ЭВМ широкими кругами непрограммирующих специалистов, и нужно обеспечить машинам такие свойства, чтобы с ними можно было обращаться без всяких посредников: математиков, программистов, операторов. В связи с этим усилился интерес к искусственному интеллекту, к его программно-аппаратным средствам, получившим название «комплексный диалоговый интерфейс», или просто «интерфейс». К сожалению, до сих пор не изжито представление о том, что возможно создать искусственный интеллект как синоним искусственного разума – об этом и речи быть не может по целому ряду принципиальных соображений. Можно говорить лишь о важнейшем направлении в информатике, связанном с имитацией или моделированием на ЭВМ отдельных творческих процессов. Здесь одно из двух главных направлений – назовем его прагматическим – мало интересуется тем, что происходит в человеческом мозгу, а занято построением ЭВМ и их программ, позволяющих воспроизвести отдельные процессы, по нашим человеческим оценкам – творческие.
Возьмем шахматы. Чем руководствуется шахматист, делая тот или иной ход, – прецедентами, прошлым опытом, умением, интуицией, догадкой, просмотром на сколько-то ходов вперед? Мы не знаем. Но зато мы в точности знаем, как это делает ЭВМ, так как человек составил для нее программу-инструкцию, позволяющую количественно оценивать ту или иную ситуацию. На машине играет в шахматы не программа, а все тот же человек, который сумел формализовать шахматную игру и составить программу.
Прагматическое направление в работах по искусственному интеллекту сейчас делается господствующим, оно уже привело к появлению целого класса систем, ориентированных на знания. Подчеркиваю, не только на данные, но и на знания. И вопрос представления знаний в машине стал центральной проблемой искусственного интеллекта.
Сейчас среди всех систем, ориентированных на знания, особо важны так называемые экспертные системы. Мы хорошо знаем, что во всяком использовании ЭВМ существует триада; модель, алгоритм, программа. Для того чтобы использовать машину, мы должны обязательно иметь модель в виде уравнения или других математических категорий и далее построить алгоритм решения на основе этой модели и запрограммировать его.
Моделирование хорошо освоено в тех областях, где можно использовать четкие закономерности, скажем, законы физики или механики, электротехники. К этим моделям мы привыкли. Но если обратиться к таким наукам, как медицина, геология, биология, общественным и гуманитарным наукам, то не много мы найдем здесь отработанных моделей, адекватных моделируемой сущности. Для упомянутых научных областей, где знания представлены в текстовой форме, а выводы обычно делаются на основе человеческих рассуждений, для представления знаний в ЭВМ были разработаны специальные методы формального описания – семантические сети, фреймы, продукционные системы и тесно связанные с ними дедуктивные и индуктивные системы логического вывода.
Пояснение этих терминов потребовало бы много времени, я скажу несколько слов лишь о продукционных системах. Мы живем в мире правил и окружены правилами, или, другими словами, продукциями. В медицине – это правила диагностики и лечения, накопленные тысячелетиями. Вспомним грамматические правила, правила дорожного движения. Все правила укладываются в формулу «если – то». Как видно, в продукции есть левая часть – ситуация и правая часть – действие. Если взять статьи Уголовного кодекса, то левая часть – это диспозиция, а правая – санкция. Набор продукций из какой-либо области знаний образует базу знаний экспертной системы и в зависимости от состояния системы в диалоге с пользователем определяется по левым частям та или иная продукция, которая изменяет состояние системы.
С помощью названных выше формализмов, особенно продукционных систем, сейчас стали интенсивно развиваться экспертные системы искусственного интеллекта и построенные на этой основе так называемые мягкие модели. Примером применения давно привычных жестких моделей могут служить некоторые системы автоматизированного проектирования – САПР. Однако многое, в частности опыт проектировщика, может быть отражено лишь в мягких моделях. Синтез жестких и мягких моделей, переход к так называемым гибридным экспертным системам, резко повысит эффективность тех же САПР.
Переход к безбумажной информатике, о чем писал в свое время академик В.М.Глушков, совершенно необходим хотя бы потому, что иначе мы все леса скоро переведем на бумагу. В свое время мне попалась публикация, где было сказано, что в течение года у нас циркулирует в деловой сфере 80 миллиардов документов. Если предположить, что каждый документ – это примерно 10 машинописных страниц, то получится 150 печатных листов, или 5 книг по 30 печатных листов на душу населения. Нас затопил бумажный поток, причем боюсь, что большинство этих бумаг просто не читается.
Подводя итоги, хочу высказать уверенность, что ЭВМ, и в том числе персональные, объединенные в сети и оснащенные интеллектуальным интерфейсом, неотвратимо приведут к революционным изменениям, к которым нужно быть готовым и которые нужно готовить.
Взаимодействие человека с ЭВМ в решении творческих задач
Никакое совершенствование информационно-логических программ не заменит творческого потенциала человека. Причина, в частности, в том, что нет универсального алгоритма открытия и формирования новых алгоритмов. Ставка только на совершенствование алгоритмов и программ представляет собой явное преувеличение роли машинного фактора и недооценку человеческого фактора в решении творческих задач. Перечислю важнейшие неформализуемые на сегодня творческие компоненты: постановка задачи или реализация проблемной ситуации; самостоятельная выработка критериев отбора нужных, приводящих к решению операций; генерация догадок и гипотез в процессе поиска основной идеи решения (это научная, художественная, техническая фантазия, не сводимая к комбинаторике и генерации случайных состояний); интерпретация формального решения; понимание и др.
Наиболее плодотворным представляется решение проблемы оптимизации общения человека с ЭВМ на пути усиления возможностей друг друга. Проблема оптимизации особенно актуальна в условиях, когда возрастает сложность задач, связанных с научно-техническим и социальным прогрессом.
Особо хотелось бы сказать об общей культуре людей, занимающихся информатикой, компьютерной техникой. Среди компонентов общей культуры большое значение имеет методологический и гносеологический анализ проблем и понятий. Нередко случается, что крупный ученый допускает элементарные методологические ошибки, на их основе вырастают и ошибки теоретические.
Новые формирующиеся науки
Наука XX века столкнулась с новым уровнем сложности, с необходимостью исследовать и создавать взаимодействие многих разнородных элементов. В ответ возник ряд широких, комплексных направлений, опирающихся на синтез и абстракцию. Они часто трактовались как новые науки, но, по существу, это проекты наук, своего рода протодисциплины. Их понятия не развиты, границы нечетки. Но они все в строительных лесах. Можно сказать, что они ищут себя и что это нелегкие поиски. Энтузиазм и критика сменяют друг друга, голос моды нарушает логику идей. Тем острее потребность в методологическом анализе и логическом упорядочении теории.
Речь идет о таких значительных, но еще формирующихся направлениях, как кибернетика, системология, информатика. Они имеют разное происхождение, но в своем развитии переплетаются столь тесно, что их названия нередко воспринимаются как синонимы.
В свое время Н.Винер определил кибернетику как общую науку об управлении и связи, но то была лишь свободно набросанная программа. Управление и связь были сведены к переработке и передаче информации. Н.Винер указал на проблемы самоорганизации и искусственного интеллекта как на высший предмет проектируемой науки. В дальнейшем кибернетика стала развиваться в сторону общей теории систем, и иногда ее прямо отождествляли с системологией.
Общие исследования сложных систем ныне довольно явственно распадаются на три главных отдела. Первый из них – общая теория систем, системология, ее основная задача – поведение системы, взаимодействие со средой. Входные и выходные переменные в системе предполагаются произвольными, в технике этот переход соответствует классической автоматике.
Затем идет общее учение об информации и ее преобразовании, иными словами, теория информационных систем. Всякая система может рассматриваться как информационная, но собственно информационный подход имеет свою специфику, свой особый аппарат. Это не только теория, касающаяся передачи данных, но и теория алгоритмов как основа методов переработки информации. Кстати, понятие алгоритма подвергалось расширению и теперь включает такие категории, как выбор и случай (недетерминированные, а лучше сказать, частично детерминированные алгоритмы).
Наконец, теория целенаправленных систем. Она охватывает задачи самообучения, самоорганизации, искусственного интеллекта – глубоких, фундаментальных проблем, решение которых достанется, вероятно, грядущему веку. Эти исследования много обещают, но и требуют больших усилий и затрат. Можно сказать, что от сложного мы переходим к ультрасложному и что самоорганизующиеся искусственные системы – качественно новая техника будущего.
Вклад психологической науки
Социальные и методологические проблемы информатики, вычислительной техники и средств автоматизации тесно связаны с проблемами психологическими. Так, например, представляет интерес воздействие вычислительной техники на формирование новых общностей (таких, например, как группа пользователей системы коллективного пользования ЭВМ), изменения в структуре научного коллектива, изменения в структуре традиционных ролевых функций и возникновение новых, изменение значения терминов, таких, скажем, как «поведение», «общение», «интеллект», «знание», «цель», «сознание» и «самосознание».
Использование новейших информационных технологий приводит к существенным изменениям в психике, преобразует познавательные процессы, деятельность и общение человека, сознание и межличностные отношения. Эти изменения обычно включают как позитивные, так и негативные моменты, и сейчас нужен их конкретный анализ, так как массовая компьютеризация началась без проведения предварительного изучения ее психологических последствий.
Компьютеризация – требование времени, она определяет многие общественные потребности. Важно обеспечить приоритет ее позитивных эффектов, что соответствует нашим социальным целям использования компьютеров, и психологическая наука может внести существенный вклад в решение этой задачи.
Информация – информатика – информационная культура
Вступление человечества в информационную эру означает, в частности, что большая часть населения будет работать в сфере производства информации и информационных услуг. Слово «информация» вышло из задворков словарей европейских языков и стало выражением философского понятия. Вслед за «информацией» получили распространение производные понятия: информационная система, информационная культура, информационный образ жизни, информационная этика, информационный работник и др. Многие научные дисциплины обзавелись направлениями с присоединением слова «информационный», появились информационная география, информационная медицина, информационная экономика, информационное право.
Человек – информационная система, рассчитанная на обработку определенных объемов семантической (смысловой) информации в определенном режиме. Оптимизация этого режима обеспечивает здоровье работника и высокую производительность труда. Информационный образ жизни человека ближайшего будущего – вот чем должны заниматься вместе философы и специалисты по информатике.
В области массовой коммуникации изучаются пути повышения эффективности источников информации, которая должна быть полезной, новой, полной, достоверной. Разрабатываются способы борьбы с дезинформацией, и а частности методы восстановления правдивой информации (реинформация). Революция, которую несут персональные компьютеры, меняет функции учреждений и образ жизни людей. Все это требует серьезного изучения природы и свойств информации, создания новых методов ее обработки и преобразования. Этим как раз должна заниматься наука, для которой более всего подходит название «информатика», а начинается она с философского рассмотрения феномена информации и изучения ее свойств.
Многие, видимо, еще помнят обещания, что ЭВМ скоро будут переводить художественные тексты, сочинять стихи и музыкальные произведения не хуже первоклассных мастеров этого дела. Но машина не научилась переводить даже простые технические тексты, потому что существует то, что разделяет функции человека и машины. Машина, заменив человека в сферах рутинного умственного труда, все же все творческое оставляет нам.
Информатика должна воочию показать, что общение «человек – человек» на человеческом (неформализованном) языке останется преимущественным видом общения, а общение «человек – машина» лишь дополнит его. Компьютеризация не подавляет, а раскрепощает личность, оставляя машине – машинное, а человеку – человеческое.
Творческое мышление и компьютерная революция
Сегодня, пожалуй, впервые в истории научно-технического прогресса возникла ситуация, связанная с массовым отчуждением профессиональных знаний от специалистов и передачей их в пользование другим специалистам. Конечно, передача знаний происходила всегда – ученики получали знания от своих учителей, авторы научных книг делились своими знаниями с читателями и т.п. Но этап, который наступил сейчас, имеет ряд радикальных отличий.
Прежде всего теперь знания деперсонализируются. Ученик всегда знал своего учителя, на обложке книги всегда стояло имя автора. И хотя это, к сожалению, не спасало от возможного присваивания чужих научных достижений и знаний без ссылки на источник, но все-таки сохраняло в большинстве случаев авторство. При передаче же профессиональных знаний компьютеру, помещении их в разного рода экспертные системы, происходит обезличивание знаний. Такое положение вызывает вполне обоснованные возражения ведущих специалистов. Их научное положение, социальная значимость, психологический комфорт во многом определяются тем, что их знания и умения находятся выше среднего уровня. Массовое же внедрение экспертных систем, аккумулирующих вложенные извне знания, низводит этих специалистов до среднего уровня. Широкое распространение «отчужденных» профессиональных знаний благотворно скажется на поднятии среднего профессионального уровня специалистов, но, вполне возможно, приведет к снижению творческой активности части специалистов – зачем напрягаться, если экспертные системы всегда могут прийти на помощь. Возможно также снижение активности учащихся при овладении специальностью, так как они будут надеяться скомпенсировать недостаток знаний за счет взаимодействия с экспертными системами.
Компьютеры как старых типов, так и новых поколений очень «логичны», они «привыкли» работать с символьными выражениями на высоком уровне абстракции.
Общение с ними заставляет людей все больше и больше совершенствовать тот стиль мышления, который условно можно было бы назвать алгебраическим и который противопоставляется другому стилю мышления – геометрическому. Алгебраическое мышление имеет дело в основном с разложением объектов, всевозможными их классификациями по различным логическим основаниям. Именно это и требуется для компьютеров. Массовая компьютеризация, широкое внедрение машин в школьное и студенческое образование приведут к тому, что развитие алгебраического мышления получит мощный стимул. А наше образование, к сожалению, и так ориентировано главным образом на подавление образного, синтетического, эмоционально окрашенного геометрического мышления за счет алгебраического. Недаром так ценим мы умельцев, каким-то «шестым чувством» ощущающих суть предметов внешнего мира, ценим не слишком многочисленных крупных художников или композиторов, архитекторов и скульпторов – словом, всех тех, в ком геометрическое мышление не оказалось под влиянием мощной доминанты алгебраического мышления.
Весьма интересны попытки пойти по пути создания программных и аппаратных компьютерных средств, направленных на развитие образного, геометрического мышления. К таким попыткам относится, например, развитие графического способа общения с компьютером, возможность иметь на экране дисплея нерасчлененные сложные образы предметного мира. Фантастично, но вполне реально получить и тактильный канал общения с компьютером (у роботов такой канал связи с внешним миром уже существует).
И последнее, что мне хотелось бы отметить; общение с компьютером во много раз проще, чем общение с другим человеком. Уход в мир компьютера может породить у ряда людей иллюзию жизни в созданном для себя вполне комфортном и психологически стопроцентно приемлемом мире. Такая опасность действительно существует, это подтверждается появлением пока еще немногочисленных «ультрапрограммистов», у которых социальные связи с внешним миром оказываются ослабленными. Такое положение вряд ли может быть благом для общества, здесь необходимы всесторонние исследования социологов, психологов и медиков.
Компьютерная революция и социальные структуры
Компьютеризация, как и связанная с нею роботизация производства, приводит к существенному изменению не только характера труда, но и многих социальных отношений и структур.
Начнем с того, что многие виды трудовой деятельности уже сегодня в принципе могут быть полностью автоматизированы.
Если, по американским данным, 10...15 лет назад эта возможность открывалась для 20 процентов видов деятельности, то, к 1990 году их доля возрастет до 80 процентов. Довольно сложные производства, которые практически полностью автоматизированы и роботизированы, сегодня уже не редкость, хотя даже в развитых капиталистических странах в целом их немного в общей массе промышленного производства.
Какие же следствия влечет за собой этот процесс? Прежде всего исчезают традиционные единства, представлявшиеся ранее непременной характеристикой трудового процесса, в первую очередь пространственное единство субъектов и трудового процесса. Дистанционное управление производством разрывает это единство, открывается возможность, например, если не ликвидировать полностью, то существенно сократить ежедневные перевозки людей к месту работы и обратно.
Та же судьба, видимо, ожидает и единство времени. Компьютеризированное производство, работающее в Автоматическом режиме, не требует непременного совпадения по времени производственного процесса И человеческой деятельности, обеспечивающей этот процесс.
Еще одна тенденция – распадение многотысячных производительных коллективов и крупных городов. Признаки этого уже заметны, в частности, в США, где, видимо, надвигается бум малых городов.
Можно предвидеть и любопытные изменения в образовании. Одновременно с проникновением компьютера в обучение в некоторых капиталистических странах развивается своеобразный кризис школы. Ведь компьютерную обучающую систему можно использовать и дома, а обратная связь с хорошим учителем-профессионалом может быть и заочной. Думаю, что главной функцией новой школы должно стать воспитание.
Информатика и кибернетика
Один из центральных разделов кибернетики – искусственный интеллект. Системы искусственного интеллекта, функционально моделирующие естественный интеллект, это своего рода усилители интеллектуальных способностей человека, такие, как механические устройства – экскаваторы, подъемные краны и другие, – являются усилителями мускульной силы. В мире сейчас наблюдается бум в области искусственного интеллекта, наступила эпоха интеллектуальных компьютеров, баз знаний, индустрии знаний, систем накопления и переработки знаний. На смену традиционной технологии построения систем электронной обработки данных в виде АСУ предложена так называемая новая информационная технология, которая должна обеспечить переход, перерастание индустрии электронной обработки данных в индустрию электронной обработки знаний.
По данным американских специалистов, в 1983 году было продано прикладных систем искусственного интеллекта на сумму 100 миллионов долларов, в 1990 году эта сумма возрастет до 4 миллиардов, в 1995 году – до 9 миллиардов долларов.
Трудно предсказать, к каким социально-экономическим последствиям приведет создание индустрии искусственного интеллекта. Достаточно отметить, что он резко повышает производительность труда, причем во многих случаях производительность (в частности проектировщика) повышается примерно в сто раз.
Противоречия компьютеризации
Задумываясь о соотношении искусственного и естественного интеллекта, необходимо учитывать очевидное противоречие – то, что становится искусственным и передается машине, перестает быть интеллектом, а то, что подлинно интеллектуально, остается вне функций компьютера. Причем мы не можем получить выигрыш в искусственном интеллекте, не проиграв чего-то в естественном. Подобное уже бывало – когда мы что-то приобретали в техническом отношении, то и что-то теряли, например, в экологическом плане. Здесь нужен трезвый анализ максимально полного перечня всех «за» и «против». Например, такой негативный момент в условиях растущей электронизации: может начаться процесс исчезновения книг, а содержимое книг и журналов, выводимое из центральной машины на дисплеи индивидуальных пользователей, в каких-то отношениях может оказаться весьма неудобным. Мы очень активно начинаем развивать искусственный интеллект, весьма мало еще зная естественный. Мы, например, не знаем, как возникает качественный скачок в человеческом информационном процессе, а ведь в нем главная ценность творчества.
При любом росте электронизации остается вечный вопрос; как продуцировать новую информацию? Еще идут споры, дает ли ЭВМ принципиально новую информацию, или она лишь перерабатывает данные человека, переставляет их элементы. Признание существенных ограничений возможностей ЭВМ практически полезно; нельзя перегружать корабль чрезмерными надеждами. Машины за нас не решат человеческих проблем, и это важно сказать сейчас, когда происходит такое увлечение компьютерами. Дети часто даже полагают, что таблицу умножения сейчас учить не обязательно, раз счет автоматизирован. Если мы не задумаемся над противоречиями компьютеризации, а будем только говорить о ее плюсах, то рискуем упустить из вида объективный ход вещей.
Становление информатики как бы обошло трудности, которые связаны с определением природы информации, и это остается большой проблемой для философов. Уже в рамках самих информационных процессов остается важным понимание соотношения информации формальной и информации семантической.
Лингвистические аспекты компьютеризации человеческой деятельности
Проблемы языка носят всепроникающий характер, и любая проблема информатики, искусственного интеллекта, экспертных систем имеет языковой аспект, что, к сожалению, не всегда понимается в полной мере. Корень многих недоразумений кроется в неточном определении информационной природы естественного языка. Здесь важно иметь в виду, что язык – это не только форма выражения готовых мыслей, сколько способ содержательной организации и представления знаний. Этот способ первичен, универсален, он возник с самим зарождением человеческого интеллекта и служит надежным инструментом его развития.
Что же конкретно заставляет уже сегодня говорить об острой потребности в лингвистическом обеспечении компьютеризации? Прежде всего это гигантские объемы накопленной и постоянно пополняемой информации, которая подлежит обработке с помощью ЭВМ. Поскольку эта информация часто организована средствами естественного языка, ее реальное освоение возможно лишь при автоматической смысловой обработке текстов, без предварительной препарации их человеком.
Эффективное использование знаний, содержащихся в текстах, требует новых стратегий обработки информации, отличных от традиционных логических подходов. Такие стратегии должны учитывать смысловые законы естественного языка. Например, из высказывания «Иван вернул мне книгу» следует, что книга была ранее у меня; этот вывод мы делаем на основании той части толкования глагола «вернуть», которая называется пресуппозицией. Или: из высказывания «Он заставил мотор остановиться» можно сделать заключение, что он остановил мотор нестандартным способом; это так называемая коммуникативная импликатура, подсказываемая в данном случае тем способом выражения, который выбрал говорящий.
Оперативная, удобная, развивающаяся кооперация человека и машины будет опираться на естественный язык, точнее, определенный подъязык, связанный с некоторой сферой общения или классом решаемых задач.
Лингвистическое обеспечение автоматизированных систем – это совокупность средств, позволяющих осуществлять компьютеризацию языковой деятельности. Речь, в частности, идет о создании того или иного типа автоматизированной системы обработки текста (АСОТ) – некоторого процессора, на входе и на выходе которого присутствует текстовая информация на естественном языке. Типы АСОТ многообразны и могут быть нацелены на моделирование различных языковых процессоров, таких, например, как диалоговое взаимодействие, сжатие информации, реферирование текста, логическая обработка содержания, перевод на другой естественный язык и т.д. С собственной лингвистической точки зрения процессы, осуществляемые в машине при решении подобных задач, сводятся к перезаписи информации на тех или иных (естественных и искусственных) языках. Внешние критерии, которыми руководствуются создатели АСОТ, подводятся под общую формулу «оптимизация общения человека и машины». Именно эту задачу решает такая комплексная научная дисциплина, как компьютерная (вычислительная) лингвистика и ее наиболее существенная часть – вычислительная семантика.
Назовем лишь некоторые из наиболее фундаментальных качеств естественного языка: принципиальная нечеткость значения языковых выражений, динамичность языковой системы; образность номинаций, основанная прежде всего на метафоричности; бесконечные творческие возможности в освоении новых знаний; семантическая мощь словаря, позволяющая выражать любую информацию с помощью конечного инвентаря элементов; гибкость в передаче информации; разнообразие функций; специфическая системность. В целом естественный язык может быть с полным основанием оценен как сложнейший объект для моделирования.
Язык – незаменимый помощник в сфере рационального мышления, так же как и в сферах эмоционального общения. Язык – фактор регулирования практически любой человеческой деятельности. Компьютерное моделирование языка и речевой деятельности нуждается в солидной теоретической базе. Нужны специальные теории, которые в настоящее время существуют в зачаточном состоянии либо отсутствуют вовсе. Думается, моделирование языков (естественных и искусственных) вписывается в проблему моделирования способностей человека. Языковая способность – это способность, делающая человека человеком, возникающая и развивающаяся под воздействием практических потребностей. Проявления ее многообразны, но особо следует подчеркнуть роль языка в мыслительной деятельности, в организации памяти, в процессах коммуникации человека с окружающими и самим собой.
Слов нет, лингвистика должна повернуться лицом к новым задачам, выдвигаемым компьютеризацией, и в то же время компьютерная грамотность должна непременно включать в себя и грамотность лингвистическую. А это, в частности, значит, что по-новому должно вестись и преподавание языковедческих предметов в школе.
Список литературы
Для подготовки данной работы были использованы материалы с сайта http://www.n-t.org/
