К структурной когнитологии: феноменология сознания с точки зрения искусственного интеллекта

Аналогия между структурой сознания и архитектурой интеллектуальной системы, имитирующей естественный интеллект. Идеи структурной когнитологии. Асимметрия мозговой деятельности в связи с конструкциями искусственного интеллекта и его логических средств.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 17.01.2018
Размер файла 46,0 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

К структурной когнитологии: феноменология сознания с точки зрения искусственного интеллекта

В.К. Финн

Развитие когнитивных наук, для которых междисциплинарные связи являются необходимым условием их полезности, зависит от взаимодействия психологии, физиологии, лингвистики, а также логики и искусственного интеллекта - полигона экспериментальной проверки научных средств имитации рациональности и продуктивного мышления. В связи со сказанным весьма интересно рассмотреть явление асимметрии мозговой деятельности в связи с конструкциями искусственного интеллекта и его логических средств.

В [1] Вяч. В. Иванов систематически рассмотрел явление асимметрии мозга и знаковых систем и их связи с исследованиями в области искусственного интеллекта (ИИ) и робототехники. В настоящей статье предпринята попытка сопоставить принципы ИИ и феноменологию сознания. Предлагаемое их сопоставление является терминологическим и экспликативным, но не экспериментальным, и содержит попытку выявления «левых» и «правых» механизмов интеллектуальной деятельности, имитируемых в основных продуктах ИИ - интеллектуальных системах (ИС).

Основная идея данной статьи состоит в аналогии между структурой сознания и архитектурой ИС, имитирующей некоторые аспекты естественного интеллекта - его феноменологии, что дает основание сформулировать исходные идеи структурной когнитологии.

Под структурой человеческого сознания мы будем понимать следующее соотношение:

сознание = система знаний + мышление + субъективный мир личности (СМЛ).

Разумеется, для каждой из трех подсистем сознания требуется дать некоторые характеризации, являющиеся подобием уточнения соответствующих идей. Само же сознание в нашем смысле следует понимать как эмерджентное явление, порожденное тремя указанными выше подсистемами - знаниями, мышлением, субъективным миром личности. Говоря неформально, под сознанием будем понимать функцию, зависящую от знаний, мышления и СМЛ.

В наших рассуждениях нет претензий на выделение точных определений рассматриваемых идей, которые были бы трансформацией этих идей в понятия [2]. Скорее всего, будет представлена схема понимания рациональных аспектов сознания с точки зрения знаний об интеллектуальных системах, как имитаторов сознательной активности человека. Следствием такого рассмотрения будет выяснение, в частности, различий сознания животных и сознания человека с точки зрения ИИ и логики, а также уточнение идеи продуктивного мышления.

Обратим внимание на тонкие различия двух пониманий сознания у С.Л.Франка [3]. Сознание в первом смысле, согласно С.Л.Франку, есть поток актуальных переживаний [3, стр.148]; сознание во втором смысле понимается не только как актуальное переживание, но и как включающее в себя все содержание, потенциально доступное субъекту сознания. Связь второго понимания сознания с идеей Мира 3 по К.Р.Попперу кажется очевидной [4]. Второе понимание сознания в смысле С.Л.Франка будет рассмотрено с точки зрения ИИ.

Для понимания задач, решаемых в системах ИИ, следует уточнить феномен естественного интеллекта (ЕИ), ибо ИИ (как направление исследований) занимается аппроксимацией ЕИ, точнее, совокупности способностей, образующих его реальный феномен. Таковыми являются:

(1) способность выделять существенное в наличных данных и знаниях и упорядочивать их (она - необходимый аспект интуиции);

(2) способность к целеполаганию и планированию поведения - порождение последовательностей «цель - план - действие»;

(3) способность к отбору знаний (посылок выводов, релевантных цели рассуждения);

(4) способность извлекать следствия из имеющихся фактов и знаний, т.е. способность к рассуждению, которое может содержать как правдоподобные выводы, используемые для выдвижения гипотез, так и достоверные выводы (следовательно, под рассуждением понимаются последовательности правдоподобных и достоверных выводов);

(5) способность к аргументированному принятию решений, использующему упорядоченные знания (представление знаний) и результаты рассуждений, соответствующие поставленной цели;

(6) способность к рефлексии - оценке знаний и действий;

(7) наличие познавательного любопытства: познающий субъект должен быть способен задавать вопрос «что такое?» и искать на него ответ;

(8) способность и потребность находить объяснение (не обязательно дедуктивное!), как ответ на вопрос «почему?»;

(9) способность к синтезу познавательных процедур, образующих эвристики решения задач и рассмотрения проблем, например, такой эвристикой является взаимодействие индукции, аналогии и абдукции (с учетом фальсификации выдвигаемых гипотез посредством поиска контрпримеров) с последующим применением дедукции;

(10) способность к обучению и использованию памяти;

(11) способность к рационализации идей: стремление и умение уточнить их как понятия;

(12) способность к созданию целостной картины относительно предмета мышления, объединяющей знания, релевантные поставленной цели (т.е. формирование приближенной «теории» предметной области);

(13) способность к адаптации в условиях изменения жизненных ситуаций и знаний, что означает коррекцию «теории» и поведения.

Следует отметить, что характеризация «практического интеллекта» в когнитивной психологии [6] содержит три способности - целеполагание, адаптацию и оценку (способность быть критичным относительно своих мыслей и действий) Целеполагание, адаптация и оценка образуют ядро интеллекта согласно Альфреду Бине и Теодору Симону [7]. Эти способности соответствуют приведенными выше характеристиками феноменологии ЕИ: (2), (13) и (6), сформулированным в [8]..

В [9] Р. Солсо приводит уникально человеческие способности, характеризующие ЕИ согласно Е. И. Никерсону, Д. Н. Перкинсу и Е.Е.Смиту [10], таковыми являются:

- способность классифицировать паттерны,

- способность к адаптивному изменению поведения - к научению,

- способность к дедуктивному мышлению,

- способность к индуктивному мышлению,

- способность разрабатывать и использовать концептуальные модели,

- способность понимать.

Сравнение способностей (1) - (13) [8] и множества способностей из [10] показывает, что (1) - (13) фактически покрывают последние за исключением способности понимания. Однако (1 ) - (13), порожденные потребностями ИИ имитировать ЕИ, являются более содержательными.

Для характеристики ЕИ существенны:

(1) способность выделения существенного в наличных знаниях;

(2) способность к целеполаганию и планированию поведения;

(3) способность к отбору посылок выводов, релевантных цели; поведения

(4) способность к рассуждению, включающему выдвижение гипотез ((4) - средство для планирования поведения), (9) - способность к синтезу познавательных процедур (эта способность обеспечивает формирование эвристик для перехода от незнания к знанию). Очевидно, что способности к дедукции и индукции, изолированно формулируемые в [10], содержатся в приведенных выше (3), (4) и (9), выражающих механизм получения нового знания (knowledge discovery), формализуемого в системах ИИ как синтез познавательных процедур. Изолированное же рассмотрение дедукции и индукции может способствовать развитию формальных методов, но не проясняет механизма познания как инструмента рационального аспекта сознания.

Заметим также, что способность к пониманию [9] есть следствие взаимодействующих способностей (1), (3),(4) - (12), сформулированных выше.

Напомним структурную схему, характеризующую человеческое сознание:

сознание = система знаний + мышление + субъективный мир личности (СМЛ).

Функционирование сознания состоит во взаимодействии трех образующих его подсистем, но различные состояния сознания связаны с приоритетами актуализации его подсистем и возможных их комбинаций, например, актуализация системы знаний и мышления в виде рассуждений, реализующих способности (1) - (13) при фоновом участии СМЛ образуют интеллектуальную деятельность - функционирование рационального интеллекта (приоритет участия левополушарного мозгового процесса [1]). Актуализация же системы знаний (в особенности хранимой в ней подсистемы образов) и СМЛ при фоновом участии мышления образует художественную деятельность с преобладанием интуиции. Интуиция может присутствовать и в случае функционирования рационального интеллекта, но не как средство рассуждения, а как некий стимул или догадка. В этом смысле интуиция - эмерджентное явление, присущее сознанию, но не сводимое к системе знаний и мышлению.

Неактивное состояние сознания есть некоторый внутренний разговор, скорость которого превышает скорость превращения его результатов в связную речь (можно предположить, что в этом состоянии сознания приоритет имеет правополушарный мозговой процесс [1]).

Интуиция (инсайт, озарение) является труднообъяснимым (и даже таинственным) явлением сознания. Интуиция является продуктом интегративной психической деятельности с обязательным влиянием системы знаний и СМЛ.

Чрезвычайно трудно экспериментально изучить роль интуиции в интеллектуальной деятельности человека в силу ее интегративности, т.е. зависимости от всей психической жизни человека. Анри Бергсон, характеризуя сознательную жизнь человека, выделял в ней ведущую роль интуиции: «…интуиция есть сама сущность духа и, в известном смысле, сама жизнь: интеллект высекается в интуиции путем процесса, подражающего тому, который породил материю. Так выявляется единство духовной жизни. Познать его можно только войдя в интуицию, чтобы оттуда идти к интеллекту, ибо от интеллекта никогда нельзя перейти к интуиции» [11, стр. 239]. Американский логик Д. Майхилл говорил, что интуиция порождает формализацию, а формализация уточняет интуицию.

Место интуиции в сознательной деятельности человека можно изобразить посредством «четырехугольника сознания»:

Представляется естественным считать, что интуиция является эмерджентным явлением сознания, относящимся к СМЛ и зависящим от правополушарной мозговой деятельности.

Прояснение идей сознания, интеллекта и мышления можно попытаться осуществить с точки зрения архитектуры и функциональных характеристик интеллектуальных систем, представляющих артефакты сознания и имитирующих рациональное принятие решений.

Компьютерную систему, имитирующую способности (1) - (13) посредством приводимой ниже архитектуры, будем называть интеллектуальной системой (ИС).

ИС = информационная среда + Решатель задач + интерфейс (комфортный для пользователя),

иформационная среда = база фактов(БФ) + база знаний(БЗ),

Решатель задач = Рассуждатель + Вычислитель + Синтезатор.

БФ содержит представления отношений, характеризующих предметную область, которым соответствуют элементарные высказывания с истинностными значениями «фактически истинно», «фактически ложно», «неопределенно». БФ в ИС для фармакологии содержит факты «химическое соединение - множество биологических активностей», БФ в ИС для медицинской диагностики содержит факты «история болезни - диагноз» и т.п.

В БЗ содержатся два типа знаний - декларативные и процедурные, первые характеризуют предметную область, вторые - способы преобразования знаний и фактов (логические правила и вычислительные процедуры). Элементы БЗ соответствуют семантической и процедурной памяти и аналогичным видам сознания, которые образуют ноэтичное сознание согласно [9, стр.11[, а его содержанием является осознание отношений и взаимосвязей объектов и событий объектов и событий (ср. с [11]: врожденное качество интеллекта - установление отношений). Кроме того, создание ИС зависит от использования концептуальных знаний, формулирующих принципы реализации интеллектуальных способностей (1) - (13), представляющих феноменологию ЕИ.

Главной подсистемой ИС является Решатель задач, в которой ведущей составляющей является Рассуждатель, реализующий синтез познавательных процедур [13]. Этот синтез формализует процесс получения нового знания с использованием БФ и БЗ. Получение нового знания осуществляется посредством правдоподобных рассуждений, содержащих амплиативные выводы, т.е. выводы нового знания - индукцию и аналогию. Примером синтеза познавательных процедур в ИС являются ДСМ-рассуждения [13], реализующие два этапа преобразования знаний. Первый этап состоит в последовательном применении индукции и аналогии, который повторяется до стабилизации порождаемых гипотез - новые гипотезы на n+1-м шаге не возникают, где n - номер шага стабилизации. На втором этапе ДСМ-рассуждений реализуется принятие порожденных гипотез посредством абдукции: гипотезы принимаются, если начальное состояние БФ объясняется этими гипотезами. Таковыми являются гипотезы о зависимостях причинно-следственного типа: из отношений «объект множество свойств» в БФ порождаются новые отношения «подобъект есть причина множества свойств»

Таким образом, ДСМ-рассуждения порождают гипотезы о причинах; посредством этих гипотез, используя умозаключения по аналогии, ДСМ-рассуждение осуществляет предсказание для фактов, ранее имевших оценку «неопределенно». ДСМ-рассуждения используются для расширения БЗ, содержащей в результате функционирования ДСМ-рассуждений, гипотезы о причинах и гипотезы, предсказывающие наличие (отсутствие) изучаемых эффектов у объектов из БФ, имевших ранее истинностное значение «неопределенно».

Подсистема ИС, представляющая интерфейс, осуществляет следующие функции - диалог на естественном языке, обзор и демонстрацию результатов работы ИС (в том числе в графическом виде), научение работе с ИС. Интерфейс поддерживает связь ИС с внешней средой в интерактивном режиме, реализуя открытость ИС и выбор пользователем стратегии решения задач посредством Синтезатора - подсистемы Решателя.

Сопоставим теперь две схемы структуры сознания и архитектуры ИС:

сознание = система знаний + мышление + СМЛ

^ ^ ^ ^

ИС = (БФ+БЗ) + Решатель + интерфейс

Обратим внимание на то, что в ИС реализуются имитации интеллектуальных способностей (1), (3),(4), (5), (6),(8) (9) и (10). Они образуют «ядро» приближенного отображения познавательных способностей человека в автоматическом режиме работы ИС. Способности же (2), (7) и (13) могут имитироваться лишь в интерактивном режиме с участием человека, использующего возможности общения с ИС посредством комфортного интерфейса. Построение ИС высокого уровня, имитирующих и, возможно, усиливающих «ядро» познавательных способностей человека, управляется концептуальным знанием, которое представлено следующими принципами [12].

Принцип I (цель ИС).

Для создания ИС должна быть сформулирована проблема P1, которой соответствует некоторый класс формализуемых задач такой, что для их решения имитируются способности из «ядра». Этот принцип соответствует интеллектуальной способности (2) - способности к целеполаганию.

Принцип II (типы «миров» - предметных областей и представление знаний о них в ИС.)

ИС имеют три типа предметных областей (a), (b) и (c):

(a) предметные области («миры») W такие, что факты принадлежащие им, являются случайными событиями; соответственно, правила вывода, применяемые в рассуждениях о W, используют аппарат теории вероятностей (в том числе различные статистические методы анализа данных);

(b) предметные области W такие, что факты, принадлежащие W, причинно обусловлены; соответственно, правила вывода, примененные в рассуждениях о W, порождают гипотезы о причинно-следственных зависимостях и основанные на них обобщения;

(c) предметные области W такие, что факты, принадлежащие W, могут быть как причинно обусловленными, так и случайными событиями; это означает, что W является объединением «миров» (a) и (b), а рассуждения, применяемые к знаниям о W, должны использовать правила, порождающие гипотезы о зависимостях причинно-следственного типа с учетом вероятностных соображений.

когнитология интеллект искусственный

Цель ИС P1 формулируется посредством представления знаний в соответствии с типами W (a), (b) и (c).

Принцип III (адекватность предметной области W и Решателя для P1).

Рассуждатель и Вычислитель должны содержать методы рассуждений и вычислений, соответствующие типам W - (a), (b) и (c).

Принцип IV (условие применимости ИС к W).

Условия применимости Решателя к W должны быть точно сформулированы.

ИС, создаваемые в соответствии с Принципом IV, применяются для предметных областей W таких, что знания о них слабо формализованы, а данные (факты) пригодны для структурирования и установления сходства.

Принцип V (синтез познавательных процедур в ИС).

Для достижения цели P1 необходима соответствующая формализованная эвристика для решения задач из класса P1, которая должна быть синтезом познавательных процедур, применение которого к объединению БФ и БЗ порождает новые знания, расширяющие БЗ.

Примером такой эвристики являются ДСМ-рассуждения со схемой «индукция-аналогия-абдукция» (с возможным последующим применением дедукции) [13].

Принцип V соответствует интеллектуальной способности (9) - возможности синтеза познавательных процедур, образующих эвристику для решения определенного класса задач. Синтез познавательных процедур является средством продуктивного мышления в смысле [14].

Принцип VI (фальсифицируемость и аргументируемость результатов работы Решателя)

Этот принцип состоит в том, что в ИС должны содержаться средства фальсификации результатов применения Решателя к БФ и БЗ. Таковыми могут быть утверждения из БЗ, накладывающие ограничения на принятие выдвинутых Рассуждателем гипотез, или же автоматически порожденные фальсификаторы, которые извлекаются из отрицательных примеров БФ и запрещают некоторые гипотезы, выдвинутые Решателем. Факт называется отрицательным, если элементарное высказывание его представляющее имеет истинностное значение «фактически ложно».

Аргументированность результатов работы Решателя означает, что гипотезы, порожденные Рассуждателем, имеют аргументы за их принятие и не имеют контраргументов против их принятия. Очевидно, что принцип V соответствует интеллектуальной способности (5).

Принцип VII (синтез теорий истины).

Для ИС, аппроксимирующих базисные интеллектуальные способности, неадекватной оказывается аристотелевская теория истины как теория соответствия, формализованная А.Тарским [15] для дедуктивных наук средствами двузначной логики (см. также [16], глава 9). Дело в том, что выдвинутые Решателем гипотезы либо правдоподобны, если порождены Рассуждателем посредством правдоподобных рассуждений [13, 12], либо имеют некоторую вероятность, если порождены Решателем с использованием Вычислителем статистических методов (и в том и другом случае имеются критерии принятия гипотез на основе БФ и БЗ). Применение Решателя к объединению БФ и БЗ и использование БЗ, содержащей ранее выдвинутые гипотезы, порождают оценки, вновь полученных знаний в силу их согласованности с имеющимися знаниями в БЗ и посредством правил правдоподобных выводов (например, индукции и аналогии). Следовательно, используется не теория соответствия, а теория когерентности в качестве теории истины для получения истинностных значений, включающих указание на степень правдоподобия [17]. Истинностные же значения высказываний, соответствующие фактам из БФ (если они являются эмпирическими данными) приписываются этим высказываниям согласно аристотелевской теории истины - теории соответствия [16].

Наконец, результаты работы ИС могут иметь практическую полезность, хотя их истинность не была установлена. В этом случае можно говорить о применимости прагматической теории истины [16]: истинно то, что полезно.

Таким образом, когнитивный процесс получения нового знания посредством ИС, включающий анализ данных из БФ и выдвижения гипотез, может быть охарактеризован тремя теориями истины - теорией соответствия, теорией когерентности и прагматической теорией [17]: БФ формируется при соблюдении теории соответствия, гипотезы оцениваются согласно теории когерентности, а результаты работы ИС могут быть оправданы согласно прагматической теории истины. Использование синтеза трех теорий истины обусловлено в ИС автоматическим порождением гипотез и машинным обучением. Этот синтез проясняет сложность познавательного механизма рефлексии, представимой интеллектуальной способностью (6) - оценкой знаний и действий познающего субъекта.

Принцип VIII (инвариантность структуры Расуждателя относительно варьируемости предметных областей и структур данных)

Если Рассуждатель используется для решения некоторого класса задач P1 посредством синтеза познавательных процедур согласно Принципу V, то структура Рассуждателя не изменяется при применении его к различным предметным областям W и различным структурам данных таким, что они удовлетворяют Принципу IV - условиям применимости ИС. Таким образом, при варьировании W и структур данных не изменяется тип правил правдоподобного вывода и тип рассуждения. Например, сохраняется синтез познавательных процедур типа «индукция + аналогия + абдукция» с последующим применением дедукции, осуществляемый ДСМ-рассуждениями [13]. Принцип VIII выражает существование формализованных эвристик, которые являются средством продуктивного мышления [14]. Разумеется, возникает вопрос, как соотносятся подобные эвристики с асимметрией мозговой деятельности?

Принцип IX (наличие метауровня ИС).

Предположим, что задан формальный язык L, выразительная сила которого не слабее языка логики предикатов 1-го порядка [18], в котором представляются факты из БФ и знания из БЗ. Будем считать, что имеются метаматематические средства ML такие, что в языке ML можно сформулировать дедуктивную имитацию Рассуждателя и осуществлять анализ алгоритмов, соответствующих процедурам Решателя.

Принцип IX создает возможность исследования функционирования ИС, а потому он соответствует интеллектуальным способностям (2), (3), и (13) - формированию планов (стратегий ИС), исследованию на логическом уровне рассуждений и коррекции представлениям знаний и стратегий решения задач, соответственно.

Принцип IX является еще одним логическим средством формализованной имитации рефлексии - интеллектуальной способности (6) из перечня феноменологии интеллекта (1) - (13).

Можно предположить, что метатеоретическая деятельность по исследованию и развитию ИС в существенных своих аспектах сопоставима с левополушарным механизмом.

Принцип X (абдуктивное объяснение результатов ИС посредством Рассуждателя).

Для открытых предметных областей типа (b) или (c), рассуждения о которых содержат порождение гипотез, дедуктивное объяснение результатов ИС неприменимо [19]. Для ИС используется уточненная идея абдуктивного объяснения БФ (абдукция) Ч.С.Пирса [20]:

D - множество фактов

Н - множество гипотез

Н объясняют D

Все h, принадлежащие Н, правдоподобны

Если D есть БФ, Н содержится в множестве результатов Решателя, а отношение «Н объясняет БФ» формализуемо в метаязыке ML для ИС, который используется в Принципе IX, то абдуктивное принятие гипотез завершает синтез познавательных процедур в соответствии с Принципом VI.

В ИС, реализующих ДСМ-рассуждения, применение абдукции образует второй этап рассуждений. На первом этапе гипотезы из Н порождаются посредством индукции и аналогии. Таким образом, Принцип X конкретизирует Принцип V - синтез познавательных процедур. Очевидно, что Принцип X является имитацией и формализацией способности (8) - поиска ответа на вопрос «почему?».

Имеются два типа понимания - пассивное и активное. Пассивное понимание основано на восприятии сочетаний привычных смыслов. Активное же понимание использует абдуктивное объяснение воспринимаемого текста или сообщения как ответа на вопрос «почему?» с использованием знания интерпретатора. Согласно Ч.С. Пирсу это означает построение интерпретанта (с точки зрения интерпретатора). Более простая формулировка этой мысли: текст осмыслен, если он реферируем. Его реферат - объяснение текста - есть интерпретант с точки зрения интерпретатора. В силу сказанного понимание (как интеллектуальная способность) производна от способностей (1) - (13), что было ранее отмечено.

Заметим однако, что Принцип X формулируется относительно ИС, их БФ и БЗ. Хотя условно можно говорить о понимании БФ с точки зрения БЗ и ее подмножества - гипотез Н.

Принцип X, являющийся имитацией и формализацией интеллектуальной способности(8), связан с Принципами V и VI. Он является имитацией завершающего акта аргументированного принятия решения на основе БФ и БЗ, а потому он является интегративным и формальным аналогом взаимодействия правополушарного механизма (хранилища смыслов [1]) и левополушарного механизма, связанного с логическими преобразованиями знаний.

Последним принципом создания ИС является

Принцип XI (эволюционная эпистемология решения задач в ИС).

Схемой роста знания согласно К.Р. Попперу [17] является схема

P1 > TT > EE > P2,

где P1 - решаемая проблема, TT - пробная теория ее решения, EE - устранение ошибок и коррекция TT после ее применения, а P2 - вновь возникшая проблема после анализа результатов измененной (и более корректной) TT.

Этот принцип связан со всеми интеллектуальными способностями (1) - (13), аккумулируя их. В самом деле, P1 соответствует (2) - целеполаганию, TT получается с использованием (1), (3), (4), (7), (9), (10), (11), (12), EE соответствуют (5), (10) и (13).

Эта схема роста знания применительно к функционированию ИС получает следующую интерпретацию:

P1 > Решатель (БФ, БЗ) > EE > P2,

где P1 класс задач, решаемых в ИС (Принцип I); TT соответствует применение Решателя к БФ и БЗ, EE - анализ результатов ИС и коррекция стратегий решения задачи в интерактивном режиме человеко-машинной системы; а P2 - новая возникшая проблема после реализации EE.

Следствием Принципа XI является необходимость включения ИС в реальный процесс исследования, управления или принятия решений, а также открытость объединения БФ и БЗ, что означает, что ИС является человеко-машинной (партнерской) компьютерной системой. В этом смысле Принцип XI является «социальным», предполагающим взаимодействие ИС и ее пользователей (оно реализуется в подсистеме интерфейса ИС).

Выше фактически мы установили соответствия между множеством интеллектуальных способностей (1) - (13) и Принципами I - XI, но последние соответствуют функциям ИС, имеющей архитектуру

ИС = (БФ+БЗ) + Решатель + комфортный интерфейс.

Архитектура же ИС сопоставима с предложенной выше структурой сознания сознание = система знаний + мышление + СМЛ. Архитектура и функциональное содержание ИС полезны как пример имитации продуктивного мышления, где под имитацией последнего понимается некоторая формализованная эвристика, содержащая как средства выдвижения гипотез, так и средства их принятия. Продуктивное мышление, систематически рассмотренное М.Вертгеймером, было охарактеризовано средствами традиционной логики (классификация, умозаключения, силлогистика, индуктивные методы Д.С.Милля) и специфическими операциями группировки, центрирования и реализации целого мыслительного материала [14]. В [14] упоминается и математическая логика как аппарат, полезный для изучения мышления.

Логика продуктивного мышления согласно [14], разумеется, не может служить аппаратом автоматизации решения задач. Имитация решения задач с помощью компьютера стала возможной с развитием идей ИИ и современной логики. Новое состояние знаний в этой области требует изменения представлений о рациональном знании и поведении. Рациональность в новом смысле объединяет индуктивные процедуры и правдоподобные (амплиативные) выводы, выдвижение гипотез и их абдуктивное принятие с последующими дедуктивными выводами. Смысл более широкого понятия рациональности в понимании эвристик решения задач и проблем, как предмета формализации и автоматизации в ИС, состоит в том, что рациональное знание есть знание, полученное аргументированной эвристикой как познавательной структурой, адекватной поставленной задаче (проблеме) в данной предметной области. Примером такой эвристики являются ДСМ-рассуждения, представляющие синтез познавательных процедур - индукции, аналогии и абдукции с последующим применением дедукции [13]. Поэтому естественно предположить, что предметом когнитивных наук должна быть следующая схематическая структура рационального сознания:

рациональное сознание = система знаний + продуктивное мышление + СМЛ.

Уточнением продуктивного мышления с точки зрения Принципов I - XI, характеризующих системы ИИ, будут эвристики, формализующие интеллектуальные способности (1) - (13), автоматизацией которых являются ИС (они же образуют экспериментальную базу для имитации познавательной деятельности - knowledge discovery).

Идеальным типом в смысле Макса Вебера (естественного) интеллекта с точки зрения ИИ естественно считать реализацию способностей (1) - (10) и (13).

Схема, представляющая структуру сознания, имеет несколько интерпретаций - (б), (в) и (г).

(б) обыденное сознание с приоритетом личностного знания, непосредственных восприятий, ассоциаций, элементарных умозаключений и СМЛ.

Обыденному сознанию в [9] соответствует аноэтичное сознание, которое ограничено во времени текущей ситуацией. Этот тип сознания позволяет человеку ориентироваться в окружающей среде и реагировать на данную обстановку и свое внутреннее состояние (последнее является автоноэтичным сознанием («знающим о себе)) в смысле [9].

(в) креативное сознание с приоритетом продуктивного мышления и использованием системы знаний, соответствующих Миру 3 объективного содержания знаний К.Р.Поппера [17].

Креативному сознанию в [9] соответствует ноэтичное сознание, находясь в котором человек осознает объекты, события, их отношения, как при их наличии, так и при их отсутствии. Система знаний, используемая креативным сознанием, предполагает оперирование не только идеями, но и понятиями [2]. С семиотической точки зрения креативное сознание использует знаки-символы в смысле Ч.С.Пирса.

(г) объединяющее сознание, которое содержит как состояния сознания (б), так и состояния сознания (в).

Можно усмотреть сходство между типом сознания (б) и пониманием сознания С.Л.Франком как потока актуальных переживаний [3, стр. 148]. Тип сознания (в) имеет сходство с пониманием сознания в [3] во втором смысле. Это понимание сознания состоит в том, что в его состав входит не только актуально данное, но вместе с ним и все содержания, потенциально доступные сознанию; это понимание сознания соответствует объединению (б) и (в), т.е. типу сознания (г).

Обратим внимание на следующее обстоятельство, которое является аргументом в пользу существования эмерджентных явлений сознания, источником которых не могут быть изолированные подсистемы знаний, мышления и СМЛ. Дело в том, что представляется правдоподобным считать, что интуиция есть функция, зависящая от системы знаний субъекта и его СМЛ. Так как только система знаний и только СМЛ не могут быть достаточным условием интуиции. Правда, можно предположить, что в системе знаний субъекта и в его СМЛ имеются «следы» предыдущего опыта работы мышления, но интуиция непосредственно не выводима из мышления.

ИС как формализованные аппроксимации сознания типа (в) в качестве аналога продуктивного мышления имеют соответствующие эвристики для решения заданных проблем (целей) P1. Для ИС, реализующих ДСМ-рассуждения (они формализуют эвристику «индукция-аналогия-абдукция») эмерджентным свойством перехода от незнания (неопределенности) к знанию является предсказание посредством аналогии и абдукции наличия (отсутствия) эффектов у рассматриваемых объектов (факт=объект+эффекты). Это эмерджентное свойство проявляется в автоматическом режиме работы ИС, а в интерактивном режиме работы ИС возникает эмерджентное свойство P2 - новая проблема,, полученная в результате анализа результатов ИС в соответствии с Принципом XI: P1>Решатель (БФ, БЗ)>EE>P2.

ДСМ-рассуждения основаны на принципе сходства, восходящему к Д.С. Миллю [21]: сходство фактов влечет наличие (отсутствие) изучаемых эффектов и их повторяемость. Этот принцип сходства используется в правилах правдоподобного вывода индукции и аналогии. Естественно предположить, что обнаружение сходства посредством процедур индукции у познающего субъекта связано с психофизиологическим механизмом ассоциаций и, возможно, с правополушарным распознаванием сходства объектов и ситуаций как гештальтов. Предсказание же посредством аналогий, использующее гипотезы о причинах, полученные индукцией [13], скорее всего, имеют левополушарный психофизиологический аналог. Наконец, принятие гипотез посредством абдукции, которая представлена в виде немонотонного вывода [22], соотносимо с левополушарным психофизиологическим аналогом, но использование в качестве средств объяснения гипотез о причинах, полученных индукцией, означает косвенное отношение к правополушарному психофизиологическому аналогу. Разумеется, что процедурная реализация ДСМ-рассуждений в ИС использует комбинированные алгоритмы сравнения и перебора вариантов. В силу чего относительно функционирования ИС (имитаторов рационального сознания) можно говорить как о имеющих «бледные следы» интуиции - поиск посылок, релевантных цели рассуждения (интеллектуальная способность (3)). Эти посылки используются в правдоподобных выводах индукции и аналогии в ДСМ-рассуждениях.

Характеризации сознания (б) и (в) были рассмотрены как идеальные типы в смысле Макса Вебера [23]. Реальное же существование этих типов сознания (как и типа сознания (г)) представляет собой динамическую смену состояний, образующих текущее состояние памяти, восприятий, мышления и СМЛ (в том числе желаний, установок, волевых усилий и т.п.).

В [24] в связи с идеями Вяч. В. Иванова в [1] была сделана попытка рассмотрения интеллекта с использованием оппозиции «левое» - «правое».

В [24] не было введено представление о структуре сознания, предложенное в настоящей статье, а поэтому интеллект субъекта рассматривается в [24] как результат взаимодействия мышления субъекта со сферой сознания в соответствии с имеющимся у него духовным миром.

Перечислим черты интеллекта, сформулированные в [24], называемые также способностями:

1. к рассуждению, включающую способность к рефлексии;

2. усвоения внеличностного знания;

3. порождения личностного знания и накопления опыта;

4. получения сверхоценок с точки зрения «высших ценностей» духовного мира усвоенной культуры;

5. самоорганизации знаний субъекта посредством фальсификации и верификации (включающие распознавание парадоксов исследования, т.е. расхождение теории и опыта);

6. познавательного любопытства - выдвижения целей и постановки вопросов для уменьшения неопределенности в знаниях;

7. многоаспектного рассмотрения ситуации (т.е. использование знаний в различных направлениях исследования);

8. интуиции.

Очевидно, что подобное понимание интеллекта является необергсонистским, ибо включает интуицию в совокупность способностей интеллекта (согласно [11] интуиция несводима к интеллекту).

Используя известные представления об асимметрии мозга и соответствующих левополушарных и правополушарных психофизиологических механизмов [1, 25, 26] в [24] была представлена следующая оппозиция познавательных механизмов «левое - правое»:

«Левое»

«Правое»

Логический вывод и доказательство

Рассуждение и индукция

Логическое противоречие

«Исследовательский парадокс»

Логическая обоснованность теоретической конструкции

Эстетическая красота теоретической конструкции

Аксиоматическая теория

Квазиаксиоматическая теория

Имитация познавательного механизма

Усиление познавательного механизма

Изоморфизм структур данных

Сходство и аналогия структур данных

Объяснение

Обоснование и прогнозирование, генерирование гипотез

Внеличностное знание

Личностное знание

Допущение о замкнутости мира компьютерных систем

Открытость компьютерных систем [27]

Под квазиаксиоматической теорией (КАТ) [24] понимается структура знаний, состоящая из множества аксиом лишь частично характеризующих предметную область, открытого множества фактов и гипотез, множества правил правдоподобного и достоверного выводов. В ИС аналогом КАТ являются БЗ, БФ и Решатель задач с Рассуждателем, формализующие некоторую эвристику - например, ДСМ-рассуждения с индукцией, аналогией и абдукцией.

Под усилением познавательного механизма понимается использование формальных средств рассуждения, реализация которых практически невозможна без использования компьютерных систем.

Под обоснованием и прогнозированием понимается принятие некоторых утверждений посредством аргументации с использованием гипотез, порожденных формализованными эвристиками (в том числе абдуктивное принятие гипотез в соответствии с Принципом X).

Заметим, что объединение «левых» и «правых» познавательных средств соответствует Принципу XI -эволюционной эпистемологии решения задач в ИС.

Приведенные выше способности 1 - 8 из [24] покрываются интеллектуальными способностями (1) - (13), но требуется уточнить отношение интуиции к способностям (1) - (13). С этой целью установим связи между идеями естественного интеллекта, сознания и мышления с точки зрения ИИ, позволяющей внести некоторое упорядочение терминологии для когнитивных наук (в предположении признания логики как необходимого средства наук о познании).

Под мышлением будем понимать рассуждения, их подготовку и организацию, включающие цель, поиск посылок, формирование плана достижения цели и реакцию на полученные результаты (рефлексию). Необходимым условием процесса мышления является осуществление интеллектуальных способностей (2), (3), (4), (5) и (9). Под естественным интеллектом (ЕИ) будем понимать эмерджентную структуру, образованную системой знаний субъекта, интеллектуальными способностями (1) - (13) и интуицией, т.е. ЕИ = система знаний (субъекта) + {(1)-(13)} + интуиция, где интуиция функция F системы знаний и СМЛ: интуиция = F (система знаний, СМЛ). Заметим, что реализация интуиции в соответствующем состоянии сознания предполагает влияние системы знаний и СМЛ при условии функционирования способностей (1) (выделение существенного в наличных значениях субъекта) и (2) (способности к отбору знаний). Разумеется, что ЕИ есть идеальный тип.

Сознание субъекта ранее было охарактеризовано как эмерджентное явление со структурой:

сознание = система знаний (субъекта) + мышление + СМЛ,

где под мышлением понимается процесс рождения, организации и осуществления рассуждения.

Под феноменологией сознания с точки зрения естественных принципов ИИ, имеющих простую экспериментальную реализацию, будем понимать результат взаимодействия ЕИ и СМЛ, т.е. феноменология сознания = ЕИ + СМЛ.

Таким образом, проявление сознания зависит от системы знаний, способностей (1) - (13) и СМЛ, ибо интуиция есть функция системы знаний и СМЛ. Уточнение СМЛ есть дело психологии, исследования которой должны выяснять влияние личностных качеств субъекта на его познавательные возможности и его продуктивное мышление. В частности, интересно установить типологии различных взаимодействий «левых» и «правых» механизмов для различных эвристик решения проблем.

Легко понять, что сформулированные выше уточнения идей сознания, мышления и ЕИ получены посредством конструирования и исследования ИС (как систем ИИ) вида

ИС = (БФ + БЗ) + Решатель (задач) + комфортный интерфейс.

Аналогия понятия ИС с идеями сознания, феноменологии сознания и ЕИ позволяет формулировать задачи по «очеловечиванию» ИС с одной стороны и по созданию экспериментальной базы для имитации ЕИ - с другой. Уточнение же идеи ЕИ создает возможность классификации интеллектуальных способностей (1) - (13) с точки зрения как Принципов I-XI (принципов создания ИС), так и асимметрии мозговых механизмов. Идеи синтеза познавательных процедур (Принцип V), инвариантности структуры Рассуждателя (Принцип VIII) Этот принцип, возможно, имеет корреляцию с законом структуры Кёлера [28]: восприятие и действие (как процессы поведения) не являются суммой отдельных элементов, а представляют собой известное целое, свойствами которого определяется функция и значение каждой отдельной части, входящей в его состав. и эволюционной эпистемологии решения задач в ИС (Принцип XI) приводят к заключению, что помимо интеллектуальных способностей «левого» и «правого» типов имеются способности интегративного типа. Таким образом, интеллектуальными способностями «левого» типа являются (4), (5), (8), (9) и (11); интеллектуальными способностями «правого» типа являются (10) и (7); а интеллектуальными способностями интегративного типа являются (1), (2), (3), (6) (12) и (13).

В психологии выделяют тип ступени в развитии поведения - инстинкты, дрессуру и интеллект [28], которые относятся как к поведению животных, так и к поведению человека. При этом не имеется четко характеризуемых различий идей «сознания» и «интеллекта». В предлагаемой системе терминологии в данной статье, полученной на основе анализа теории и практики применения ИС, выделен идеальный тип ЕИ в предположении уточнения идеи субъективного мира личности (СМЛ) - восприятий, эмоций, желаний, волевых актов, установок.

В системе терминологии данной статьи предлагается говорить о сознании животных и их прединтеллекте, ибо, разумеется, бессмысленно считать, что животные обладают способностями (4), (5), (8), (9) и (11). Они обладают инстинктами, способностью к обучению и использованию памяти (дрессуре [28]), способностью к экстраполяции [29], формированию образов (но не понятий). Так как у животных отсутствует символическая система знаний и способности создания абстрактных обобщений и перебора возможностей, а их познавательный аппарат примитивен по сравнению с человеческим (Л.В. Крушинский в [29] называет его элементарной рассудочной деятельностью), то естественно говорить о наличии у них прединтеллекта, а не интеллекта в определенном выше смысле (т.е. ЕИ).

Важным следствием введенных представлений о ИС и сознании является планирование развития теории интеллектуальных роботов [30]. Робот, созданный Д.А. Добрыниным и В.Э. Карповым, в качестве Решателя задач имеет упрощенную версию ИС, реализующую ДСМ-рассуждения [30]. Эта версия ДСМ-рассуждений содержит правила для индукции и аналогии, но не имеет подсистемы абдуктивного объяснения БФ. Расширение Рассуждателя робота для реализации эвристики «индукция-аналогия-абдукция» усилит его «интеллектуальные способности» для принятия решений в целях адаптации к среде обитания.

Интеллектуальные роботы можно рассматривать как когнитивные системы, обладающие возможностью действия после принятия решения. Когнитивная же система [31] есть ИС с подсистемой получения информации в БФ посредством мониторинга окружающей среды (т.е. устройства восприятия).

Таким образом, структурой интеллектуального робота является следующая схема:

ИИ-робот = подсистема восприятия + ИС + подсистема действия (движение, манипулятор и т.п.).

Развитие ИИ-роботов зависит от имитации интеллектуальных способностей (1) - (13), подсистемы восприятия и механической подсистемы действий.

Асимметрия «левополушарной» и «правополушарной» мозговой деятельности имеет значительный исследовательский материал в психолингвистике [1]. Однако, не имеется в настоящее время соответствующих исследований психологических и нейропсихологических механизмов синтеза познавательных процедур, комбинирующего порождение индуктивных обобщений, аналогий и абдуктивных объяснений при принятии гипотез, а также дедуктивных выводов из знаний, сформированных правдоподобными рассуждениями. Изучение подобных структур неэлементарных рассуждений, аналогичное исследованиям генезиса элементарных логических структур Ж.Пиаже [32] может послужить стимулом развития психологики - необходимого аспекта когнитивных исследований. Современная логика создает возможности формализаций эвристик, следовательно, порождает проблемы их психологического изучения.

Характеризация ЕИ и идеи продуктивного мышления с точки зрения ИИ, а также установление соответствия между структурой рационального сознания и строением ИС создает идейную базу для формулирования задач и принципов структурной когнитологии, включающей психологику и экспериментальные возможности ИИ. ИС - продукт ИИ - является полигоном для имитации и усиления ЕИ посредством КПЭ-рассуждений, ибо они формализуют способности (1) - (13) в соответствии с принципами I - XI построения ИС высокого уровня.

Под структурной когнитологией будем понимать направление исследований, изучающее феноменологию сознания с точки зрения ИИ, т.е. с учетом сопоставления структуры сознания (система знаний + мышление + СМЛ) и архитектуры ИС ((БФ + БЗ) + Решатель + Интерфейс). Это сопоставление становится более содержательным, если рассматривается структура рационального сознания: система знаний + продуктивное мышление + СМЛ.

Артефактами, которые являются результатом исследований структурной когнитологии, являются когнитивные системы (т.е. ИС с подсистемой получения информации в БФ посредством мониторинга окружающей среды - в том числе, ИИ-роботы).

Основным содержанием структурной когнитологии является соотношение «познающий субъект - системы знаний - результат познания», а под «познающим субъектом» имеется в виду как личность, так и компьютерная система или человеко-машинная (партнерская) система. Эпистемологическим отображением этого соотношения является дополнение схемы эволюционной эпистемологии [17] познающим субъектом: познающий субъект Р1 ТТ ЕЕ Р2, а имитацией этой схемы являются когнитивные системы, включающие ИС.

Отметим, что ИС не только являются имитацией рациональных аспектов феноменологии сознания (ЕИ + СМЛ), но также и усилением интеллектуальных возможностей человека благодаря автоматизации синтеза познавательных процедур (Принцип V) [13], объему памяти и быстродействию компьютера. В силу этого возможно создать автоматизированную эвристику ИС, реализация которой неосуществима без компьютера. В этом смысле можно говорить, что ИС могут быть усилителями интеллектуальных способностей человека [33]. Последнее обстоятельство может быть реализовано и в ИИ-роботах.

Так как объектом исследований структурной когнитологии является изучение влияния СМЛ на ЕИ и имитация ЕИ в ИС, когнитивных системах и ИИ-роботах, то представляется очевидной междисциплинарность исследований в структурной когнитологии, осуществлением которых должно стать взаимодействие идей и методов логики, ИИ, психологии мышления, психологии личности, психолингвистики и нейрофизиологии. Структурной схемой этого взаимодействия, по-видимому, может быть предложенный выше «четырехугольник сознания», включающий интуицию. Разумеется, на данном этапе состояния наших знаний можно говорить лишь об имитации условий, способствующих рождению интуиции (таковыми будут имитации способностей (1) и (3) из перечня способностей (1) - (13), образующих феноменологию ЕИ). Объединяющим стержнем междисциплинарных исследований должна быть расширенная схема роста знания: познающий субъект Р1 ТТ ЕЕ Р2.

Не претендуя на полноту охвата проблем структурной когнитологии, сформулируем некоторый перечень ее проблем и задач.

1. Выяснение успешности решения поставленных задач (Р1) субъектом определенной типологии личности (тип СМЛ).

2. Выяснение влияния СМЛ субъекта на успешность решения задачи (Р1) в условиях человеко-машинной (партнерской) ИС.

3. Определение комфортности интерфейса ИС для различных типологий личностей (пользователей с соответствующим СМЛ).

4. Эмпирическое исследование синтеза познавательных процедур при решении задач (например, индукции, аналогии, абдукции и дедукции) у детей и взрослых.

5. Исследование недвузначности рассуждений в процессе принятия решений (например, с использованием трехзначных и четырехзначных логик).

6. Исследование убедительности аргументации при условии знания и незнания средств логик аргументации.

7. Исследование познавательного цикла роста знаний для различных типов личности (СМЛ).

8. Эмпирическое описание «четырехугольника сознания» с психологической и логической точек зрения и сравнение его функционирования у человека и ИС при решении одной и той же проблемы Р1 (возникнут ли новые проблемы Р2 в каждом из этих случаев и совпадут ли они?).

9. Изучение границ возможностей решения задач человеком и соответствующих их расширений в ИС для случаев, когда решении задачи человеком практически невозможно.

10. Формулирование эвристик решения задач в ИС, которые не встречаются в исследовательской практике человека.

11. Построение новой теории предложений о мнениях «Джон думает, что Р» [34], учитывающей устройство принятия решений Джона (система знаний, Решатель задач). Возможно ли психологическое расширение этой теории с включением описания СМЛ Джона?

12. Как можно имитировать психологию ИИ-робота, наделить его «настроением» относительно получаемой им информации из среды обитания?

13. Исследование возможностей имитации (и усиления) совокупности способностей (1) - (13), образующей феномен ЕИ.

14. Каковы нейрофизиологические характеристики:

(а) хранения и использования знаний субъектом,

(b) каждой из составляющих рассуждения познавательных процедур (например, индукции, аналогии, абдукции и дедукции)?

15. Возможна ли нейрофизиологическая обратимость рассуждения - вызов нейрофизиологического состояния мозга, порождающего рассуждение?

Без ответа на этот вопрос теория сознания Джона Серла [35] остается гипотезой без решающего аргумента.

Согласно [35] ментальные феномены причинно обусловлены нейрофизиологическими процессами в мозге и сами являются свойствами мозга. В [35] обсуждается известный тест А. Тьюринга относительно невозможности распознать отличие в поведении человека и компьютера [36] В [35] Д. Серл приводит остроумное возражение А. Тьюрингу, известное как ситуация в «китайской комнате».. Тест А. Тьюринга использует неопределенность в понимании термина «мыслить» и, соответственно, сформулирован в бихевиористском стиле без спецификации способностей ЕИ, образующих его феномен. С точки зрения современного ИИ и рождающейся структурной когнитологии вместо вопроса «Может ли машина мыслить?» [36] следует задать вопрос «Какие из способностей ЕИ (1) - (13) могут имитироваться посредством ИС?». С этим вопросом связан и другой вопрос: «В какой степени могут быть аппроксимированы способности, поддающиеся имитации в ИС?». С точки зрения данной статьи способности (1), (3), (4) - (6), (8) - (10) могут имитироваться в ИС в соответствии с поставленной задачей Р1 даже в автоматическом режиме. Способности (2), (7) и (13) могут имитироваться частично в интерактивном режиме партнерства с ИС. Способности же (11) и (12), соответственно, рационализация идей, трансформируемых в понятия [2], и способность к созданию целостной картины относительно предмета мышления, объединяющая знания, релевантные цели, является сверхкреативными и в настоящее время не имеется адекватных средств их имитации в ИС.

В [35] Д. Серл ввел в рассмотрение два понимания ИИ - «сильный ИИ» и «слабый ИИ». Соответственно, «сильный ИИ» отождествляет мозг с программой, а «слабый ИИ» допускает возможность имитации ментальных процессов: восприятий, убеждений, желаний, принятий решений и т.д. Д. Серл является сторонником «слабого ИИ», но, к сожалению, не отличает рациональные ментальные явления от ментальных явлений, порожденных СМЛ. Рассмотрение же феноменологии сознания с точки зрения ИИ, использующее соответствие между структурой сознания и строением ИС, создает возможность реалистического подхода к имитации ментальных процессов, рассматриваемых как способности (1) - (13) и как проявления СМЛ, определяющие субъективность сознания. Д. Серл справедливо считает сознание эмерджентным явлением мозговой деятельности, но информативнее эту эмерджентность понимать как порождение взаимодействия системы знаний, мышления и СМЛ, ибо система знаний и синтез познавательных процедур есть исходное основание для понимания специфики «собственно человеческого сознания» Однако понимание природы интуиции потребует изучения влияния СМЛ на используемые знания и рациональные процедуры..

...

Подобные документы

  • Сущность искусственного интеллекта, сферы человеческой деятельности, в которых он распространен. История и этапы развития данного явления. Первые идеи и их воплощение. Законы робототехники. Использование искусственного интеллекта в коммерческих целях.

    реферат [40,8 K], добавлен 17.08.2015

  • Понятие искусственного интеллекта как свойства автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека. Экспертные системы в области медицины. Различные подходы к построению систем искусственного интеллекта. Создание нейронных сетей.

    презентация [3,0 M], добавлен 28.05.2015

  • Сущность и проблемы определения искусственного интеллекта, его основных задач и функций. Философские проблемы создания искусственного интеллекта и обеспечения безопасности человека при работе с роботом. Выбор пути создания искусственного интеллекта.

    контрольная работа [27,9 K], добавлен 07.12.2009

  • Искусственный интеллект – научное направление, связанное с машинным моделированием человеческих интеллектуальных функций. Черты искусственного интеллекта Развитие искусственного интеллекта, перспективные направления в его исследовании и моделировании.

    реферат [70,7 K], добавлен 18.11.2010

  • Философия искусственного интеллекта. Этические проблемы создания искусственного разума. Теория принятия решений, выбор при неопределенности. Возможность моделирования сознания: информационно-синергетический подход; средства интеллектуализации информации.

    презентация [2,0 M], добавлен 07.03.2015

  • Принципы построения и программирования игр. Основы 2-3D графики. Особенности динамического изображения и искусственного интеллекта, их использование для создания игровых программ. Разработка логических игр "Бильярд", "Карточная игра - 50", "Морской бой".

    отчет по практике [2,3 M], добавлен 21.05.2013

  • История создания и основные направления в моделировании искусственного интеллекта. Проблемы обучения зрительному восприятию и распознаванию. Разработка элементов интеллекта роботов. Исследования в области нейронных сетей. Принцип обратной связи Винера.

    реферат [45,1 K], добавлен 20.11.2009

  • Понятие искусственного интеллекта в робототехнике и мехатронике. Структура и функции интеллектуальной системы управления. Классификация и типы знаний, представление их с помощью логики предикатов. Суть семантических сетей, фреймовое представление знаний.

    курс лекций [1,1 M], добавлен 14.01.2011

  • Исторический обзор развития работ в области искусственного интеллекта. Создание алгоритмического и программного обеспечения вычислительных машин, позволяющего решать интеллектуальные задачи не хуже человека. От логических игр до медицинской диагностики.

    реферат [29,1 K], добавлен 26.10.2009

  • История развития искусственного интеллекта в странах дальнего зарубежья, в России и в Республике Казахстан. Разработка проекта эффективного внедрения и адаптации искусственного интеллекта в человеческом социуме. Интеграция искусственного в естественное.

    научная работа [255,5 K], добавлен 23.12.2014

  • Эволюция систем искусственного интеллекта. Направления развития систем искусственного интеллекта. Представление знаний - основная проблема систем искусственного интеллекта. Что такое функция принадлежности и где она используется?

    реферат [49,0 K], добавлен 19.05.2006

  • Может ли искусственный интеллект на данном уровне развития техники и технологий превзойти интеллект человека. Может ли человек при контакте распознать искусственный интеллект. Основные возможности практического применения искусственного интеллекта.

    презентация [511,2 K], добавлен 04.03.2013

  • Области человеческой деятельности, в которых может применяться искусственный интеллект. Решение проблем искусственного интеллекта в компьютерных науках с применением проектирования баз знаний и экспертных систем. Автоматическое доказательство теорем.

    курсовая работа [41,3 K], добавлен 29.08.2013

  • История развития искусственного интеллекта. Экспертные системы: их типы, назначение и особенности, знания и их представление. Структура идеальной и инструменты построения экспертных систем. Управление системой продукции. Семантические сети и фреймы.

    реферат [85,7 K], добавлен 20.12.2011

  • Изучение проблемы искусственного интеллекта. Процесс переработки информации в мозге человека. Расшифровка мозговых кодов явлений субъективной реальности. Естественный интеллект как факт, обладающий субъективной реальностью с принципом инвариантности.

    реферат [31,1 K], добавлен 04.12.2011

  • Феномен мышления. Создание искусственного интеллекта. Механический, электронный, кибернетический, нейронный подход. Появление перцептрона. Искусственный интеллект представляет пример интеграции многих научных областей.

    реферат [27,2 K], добавлен 20.05.2003

  • Характеристика сущности искусственного интеллекта. Проблема создания искусственного интеллекта. Базовые положения, методики и подходы построения систем ИИ (логический, структурный, эволюционный, имитационный). Проблемы создания и реализация систем ИИ.

    реферат [43,1 K], добавлен 19.07.2010

  • Понятие и суть нечеткой логики и генетических алгоритмов. Характеристика программных пакетов для работы с системами искусственного интеллекта в среде Matlab R2009b. Реализация аппроксимации функции с применением аппарата нечеткого логического вывода.

    курсовая работа [2,3 M], добавлен 23.06.2012

  • Начало современного этапа развития систем искусственного интеллекта. Особенности взаимодействия с компьютером. Цель когнитивного моделирования. Перспективы основных направлений современного развития нейрокомпьютерных технологий, моделирование интеллекта.

    реферат [24,7 K], добавлен 05.01.2010

  • Применение методов искусственного интеллекта и современных компьютерных технологий для обработки табличных данных. Алгоритм муравья, его начальное размещение и перемещение. Правила соединения UFO-компонентов при моделировании шахтной транспортной системы.

    дипломная работа [860,8 K], добавлен 23.04.2011

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.