Аннотация Слово «алгоритм»


НазваниеАннотация Слово «алгоритм»
страница1/17
Дата публикации12.06.2013
Размер2.5 Mb.
ТипДокументы
userdocs.ru > Информатика > Документы
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   17

Николай Михайлович Амосов

Алгоритмы разума



Наукова Думка; Киев; 1979

Аннотация



Слово «алгоритм» не случайно введено в название книги: мне представляется, что есть возможность «разложить по полочкам» самые сложные проявления интеллекта — и даже с перспективой на его развитие выше уровня человеческого разума.

Разумеется, я не смогу убедить в этом скептиков для этого нужно воспроизвести алгоритм интеллекта в программах. К сожалению, на этом пути стоят большие трудности.

Может быть, излагаемые идеи как-то помогут энтузиастам проблемы. Предупреждаю, что предмет исключительно сложен для понимания, поскольку лежит на стыке физиологии, психологии, техники и даже философии...

^ Н. Амосов

Аннотация



Возможно ли создать искусственный интеллект. Будет ли он способен к полноценному мышлению и творчеству. Кем предстоит ему стать — помощником или соперником человеческого разума. Эти вопросы давно уже обсуждаются многими учеными.

Свою точку зрения по ним высказывает академик АН УССР Н. М. Амосов. Автор известен своими работами в области моделирования мышления и поведения. В книге излагаются его идеи в их дальнейшем развитии. Анализируются возможные пути построения искусственного интеллекта. Подытожен опыт отдела биокибернетики Института кибернетики АН УССР по моделированию интеллекта и личности.

^ Рассчитана на широкий круг специалистов в области кибернетики, психологов, а также на всех интересующихся вопросами современной науки. Ответственный редактор

А. М. КАСАТКИН Редакция научно-популярной литературы

^

Алгоритмы разума


Предисловие



Искусственный интеллект можно определить как свойство цифровой вычислительной машины или сети нейроноподобных элементов реагировать на информацию, поступающую на ее входные устройства, почти так же, как реагирует в тех же информационных условиях некоторый задуманный или конкретный человек. Машина и моделируемый человек одинаково по своим результатам распознают образы и ситуации, решают логические и другие задачи, принимают одни и те же решения в конфликтных ситуациях, то есть, кратко говоря, демонстрируют одинаковые результаты мышления. Если машина имеет достаточный набор гибких выходных органов, то машина и человек совершают одинаковые движения, что в целом приводит к одинаковым результатам в поведении. В идеальном случае эмоциональная окраска результатов мышления и поведения у машины-модели и человека — объекта моделирования — также должна быть одинаковой.

Подобным же модельным образом можно определить и интеллект коллектива либо целого общества людей. Устранение в результате обучения модели ошибочных реакций позволяет поставить задачу о построении искусственного интеллекта, более совершенного, чем интеллект человека. Вопросы создания «сверхинтеллекта» рассматриваются в данной книге.

Требование равных для машины и моделируемого человека результатов мышления и поведения является общепринятым среди ученых при определении искусственного интеллекта. Но относительно способов достижения этого равенства существуют разногласия. Некоторые ученые допускают, чтобы машина получала те же результаты только по своим, более свойственным ей алгоритмам. К таким машинным алгоритмам относятся программы, основанные на последовательном опробовании многих вариантов решения по целесообразно выбранным критериям — принцип самоорганизации модели. Другие же ученые (к ним принадлежит и автор этой книги академик АН УССР Н. М. Амосов) считают, что алгоритмы, по которым получаются одинаковые результаты мышления и поведения у машины и моделируемою объекта, должны совпадать. Способ открытия таких алгоритмов интеллекта — эвристический. Он основан на разновидности имитационных методов моделирования — эвристическом моделировании, разработанном Н. М. Амосовым для моделирования разнообразных сложных систем.

Характерной чертой имитационных методов моделирования является то, что они исходят из общих представлений автора модели об объекте. Экспериментальные данные или опытная проверка не требуются принципиально. Так, например, при построении модели трудовой активности личности достаточно указать общий характер нелинейных зависимостей типа «труд—плата», «плата—чувство», «чувство—труд» и др.

Подобно тому как это делается при имитационном динамическом моделировании Дж. Форрестера, характеристики элементов системы задаются автором модели машине, которая, решая полученную ею систему уравнений при различных начальных и граничных условиях, демонстрирует на дисплее возможные «сценарии» — варианты происходящих в системе процессов. При этом подтверждается, что система вовсе не является простой суммой ее элементов, так же как и решение системы уравнений не является суммой решений каждого из них.

Эвристическое моделирование Н. М. Амосова, в отличие от динамического моделирования Дж. Форрестера, оперирует в основном графическими нелинейными характеристиками элементов, а не их дифференциальными уравнениями, хотя использование последних не исключается. Это допустимо, так как изучаются только постоянно действующие установившиеся зависимости (об ограничениях области рассмотрения, принятой в книге, будет сказано ниже). Наблюдающийся сейчас несомненный успех применения и быстрое распространение имитационных методов моделирования объясняются удачным распределением «обязанностей» между человеком и машиной. Человек хорошо придумывает поэлементные характеристики, а машина хорошо обобщает их в единую систему уравнений, решая которую получает искомые результаты. Слабой стороной имитационных методов моделирования является их субъективный характер. Если изменятся представления автора модели о характеристиках элементов объекта, то изменятся и модели. К тому же практически сколько авторов — столько и моделей. Двух авторов с совершенно одинаковыми представлениями об объекте найти трудно. Здесь уместно напомнить читателю о существовании других, объективных методов моделирования, таких, как метод эвристической самоорганизации моделей, основанных на обработке небольшой таблицы опытных данных. Различие состоит в том, что имитационные методы моделирования, не требуя опытных данных, позволяют получить модели некоторых обобщенных объектов, тогда как экспериментальные методы дают модель конкретной личности, коллектива и общества.

В данной книге рассматривается имитационное моделирование указанных объектов в постановочном плане. На первых порах искусственный интеллект может не достигать полного совпадения модели и объекта. Моделирование вначале может решать только часть интересующих нас актуальных задач.

Основные ограничения следующие: динамика процессов выбора цели (целеполагания) и образования «установки» не рассматривается; цель объекта и система правил поведения считаются заданными или уже выработанными; эмоции не моделируются; рассматривается только неслучайная, регулярная составляющая психологических процессов; динамика не учитывается, поскольку уравнения элементов системы задаются как установившиеся характеристики.

В книге оговаривается, что эмоции человека в описываемых алгоритмах пока не моделируются. Кроме того, моделирование учитывает только так называемую регулярную составляющую результатов мышления и поведения, обусловленную воздействиями — «стимулами». При этом учитываются как точка зрения бихевиористических теорий (закон «стимул—реакция»), элементы гештальт-психологии (учет «врожденной», то есть заложенной при создании машины образной информации), так и предыстория одновременного взаимодействия многих элементов (обучение). Случайная составляющая результатов моделированию не подлежит. Поясним это. Мышление, как известно, связано с процедурой постановки задач и принятия решений. Каждое из решений происходит в условиях воздействия на личность многих признаков (термины «признак», «стимул» и даже «критерий» в данном контексте являются синонимами). В области задачи, где все признаки действуют согласованно, в одном направлении, решение является регулярным, однозначным, определенным. Например, если все рецепторы свидетельствуют о том, что распознаваемая буква есть буква А, то другая классификация буквы исключается. Отметим, что нас будет интересовать область случайных или нерегулярных решений задач, где действуют противоречивые признаки или стимулы. Грубо говоря, если сумма противоречивых стимулов с учетом их важности близка к нулю, например часть рецепторов утверждает: «буква А», а другая часть — «буква Б», то мозг принимает «чисто» случайные, равновероятные решения. Именно в этой области проявляется так называемая свобода выбора. В книге указывается, что в случае нерегулярности, согласно учению о доминанте, происходит всемерное усиление внимания и разрешающей способности, но если и оно не помогает, то в действие вступает случай.

Предсказать случайное решение принципиально невозможно, так же как нельзя регулярно угадывать результат тиража «спортлото» или предвидеть, на какую сторону упадет подброшенная вверх монета. Область случайных решений поддается моделированию только в том смысле, что и в модели можно предусмотреть генератор случайных движений. Однако направление случайного движения регулярно угадывать нельзя. Все сказанное хорошо согласуется с известной теорией многокритериального управления Парето (1909 г.), в соответствии с которой в области эффективных решений, где критерии противоречат друг другу, математика, а следовательно, и моделирование бессильны. Здесь для принятия решений обычно привлекаются эксперты, которые знают, что же нужно выбрать. Машина может только существенно помочь выбору, используя дополнительно процедуру прогнозирования будущего для каждого из входящих в область решений Парето (журн. «Автоматика», 1978, № 2). Добавление процедуры прогнозирования можно использовать и для сокращения области случайных решений человека. Область, где моделирование возможно, при этом расширяется. Вопрос о принципиальной возможности моделирования сводится к выяснению соотношения области регулярности и области случайного выбора в актуальных задачах. Профессор В. В. Налимов, например, утверждает, что в интересующих нас задачах биологии и социологии участвует такое множество противоречивых воздействий, что моделирование невозможно (журн. «Автоматика», 1977, №4). Конечно, это является преувеличением. Н. М. Амосов исходит из того, что область регулярных неслучайных решений при моделировании интеллекта достаточно содержательна, и ограничивает свое рассмотрение этой областью.

Привлечение идей Парето позволит в какой-то мере согласовать позиции сторон в научной дискуссии об экспериментально-вербальном, психологическом и математическом информационно-кибернетическом подходах в исследовании интеллекта. В частности, утверждение психологов о том, что в психике человека имеется принципиально не поддающаяся моделированию область решения задач (см., например, Тихомиров О. К. Развитие вычислительной техники и психологическая наука,— Вестник Московского ун-та. Психология, 1977, № 2, 3, 4), с учетом теории Парето получает ясное математическое объяснение. Экспериментальный характер моделирования обеспечивается рядом методов кибернетического подхода, что также соответствует требованиям психологов.

Простейшим применением излагаемой в данной книге теории моделирования интеллекта является создание роботов, управляемых по вычислительным программам, содержащим проявления интеллекта. Созданный под руководством автора книги в отделе биокибернетики Института кибернетики АН УССР робот — трехколесная тележка ТАИР — обходит препятствия и находит оптимальный путь к цели. Наблюдения за интеллектуальными роботами пока являются своеобразным и, пожалуй, единственным методом экспериментальной проверки всей теории в целом: поведение роботов должно быть «интересным» и «умным».

Излагаемая в книге теория интеллекта в целом далеко выходит за пределы задачи управления роботами и предназначена для моделирования поведения и интеллектуальной деятельности как отдельной личности, так и коллектива или даже общественной системы. Робот в виде нейроноподобной аналоговой М-сети с положительной обратной связью только иллюстрирует возможность реализации значительно более общей идеи.

Н. М. Амосов смело ставит вопросы об имитационном объяснении на основе его моделей самых сложных вопросов психологии человека — таких, какие возникают при решении задач, исследовании подсознания, сновидений, «озарений» и других сложных явлений.

В заключение автор высказывает сомнение в том, удалась ли ему книга. Я уверен в ее большой пользе, в том, что она очарует не только кибернетиков, но и психологов, воспринявших имитационный метод моделирования, а также всех тех, кого интересуют тайны регулярного поведения живого и искусственного интеллектов. Что касается упомянутых выше значительных ограничений области исследования, то они будут поняты как необходимые при первопроходческом характере работы.

Член-корреспондент АН УССР

А. Г. Ивахненко

  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   17

Похожие:

Аннотация Слово «алгоритм» iconАлгоритм
Ш 55 Разгром Японии и самурайская угроза. — М.: Изд-во Алгоритм; Изд-во Эксмо, 2005. — 512 с, ил
Аннотация Слово «алгоритм» iconВ сегодняшнем социуме слово «алгоритм» настолько широко распространено,...
Алгори́тм — набор инструкций, описывающих порядок действий исполнителя для достижения результата решения задачи за конечное число...
Аннотация Слово «алгоритм» iconРазрешение записи
Для уменьшения объема хранимой видеоинформации в видеорегистраторах применяются различные алгоритмы ее компрессии. В сетевых видеорегистраторах...
Аннотация Слово «алгоритм» iconПриложение 3 Клише – шаблон, или алгоритм филологического анализа
Общепринято в таких случаях применять слово «гений». Говоря о гении (Достоевского), следует отметить такое свойство: он заставляет...
Аннотация Слово «алгоритм» iconСинтаксис 8 класс Виды связи в ссч схема №1
Зависимое слово Зависимое слово Зависимое слово изменяется вместе стоит в определённой неизменяемая часть
Аннотация Слово «алгоритм» iconМагические слова. К. Бессер-Зигмунд
В начале было Слово, и Слово было у Бога, и Слово было Бог (Евангелие от Иоанна, 1: 1)
Аннотация Слово «алгоритм» iconСтатья «Алгоритм решения изобретательских задач» в Википедии Это...
Алгоритм решения изобретательских задач[1][2][3][4][5][6][7][8][9][10] раздел теории решения изобретательских задач (триз), разработаной...
Аннотация Слово «алгоритм» iconПрограмма упорядоченное множество ко­манд, реализу­ющих алгоритм решения задачи
Алгоритм упорядоченное множе­ство фор­ма­ль­ных предписаний, выпол­нение которых приводит к решению задачи. Команда элементарная...
Аннотация Слово «алгоритм» iconИ вначале было слово, и слово было у Бога, и слово было Дурак
...
Аннотация Слово «алгоритм» iconЛитература: «Слово о полку Игореве» с комментариями Д. С. Лихачева....
Практическое занятие n1. «Слово о полку Игореве» – величайшее произведение древнерусской литературы
Вы можете разместить ссылку на наш сайт:
Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2015
контакты
userdocs.ru
Главная страница