В Пушкин - Информатика, кибернетика, интеллект

Итак, понятие самоорганизации, обобщенное в случае кибернетической системы, оказывается более общим, чем понятие самосовершенствования, и менее общим, чем понятие самоизменения. Самоорганизация, будучи кибернетической категорией, не ограничивается техническим уровнем. Особый интерес представляет рассмотрение самоорганизующихся систем в живой природе и в обществе. Самоорганизация - это тот механизм, который лежит в основе эволюции биологических форм и определяет ряд важных закономерностей развития экономических и социальных систем. Механизм самоорганизации, что нетрудно заметить, является необходимым условием эффективного функционирования систем обучения.

Доминирующее значение в этом плане имеет концепция совершенствования внутренней модели внешнего мира, общая для всех обучающихся систем и выражающая факт обучения машин в зависимости от ситуаций внешней среды [72]. Сбор, обработка и запоминание информации в процессе создания моделей окружения

175

представляют собой одну из основных и простых форм обучения. К. Штейнбух относит к обучающимся автоматам такие автоматы, функционирование которых улучшается в желаемом направлении [73] на основе информации о внешнем мире. Система обладает способностью к моделированию, если она, прежде чем совершить какое-либо действие, направленное во вне, определяет с помощью заключенной в ней модели внешнего мира предполагаемые его реакции на различные ее действия и совершает только действия, вызывающие желаемую реакцию. Обучение системы заключается в том, что она в соответствии с прежними успехами или неудачами улучшает внутреннюю модель внешнего мира.

Взаимодействие между внешним миром и обучающейся системой соответствует тому, что обычно называют методом проб и ошибок. Здесь имеется определенное сходство с мутацией и естественным отбором в биологии. Ошибаясь, система накапливает опыт. Успешность обучения зависит, таким образом, от степени сложности внешней среды, от ее устойчивости или изменчивости. Так как под обучением понимается улучшение поведения на основе информации о внешнем мире, то поведение внешнего мира существенно влияет на процесс обучения. Последний предусматривает, по крайней мере частично, постоянство функционирования внешнего мира [74]. Вместе с тем продолжительность обучения системы (пока поведение ее не станет оптимальным), естественно, сильно зависит от объема сообщенных ей сведений о внешнем мире.

Иногда утверждают, что автомат может научиться выполнять лишь то, для чего он создан. По замечанию К. Штейнбуха, это правильно в том смысле, что автомат, так же, как и человек, может делать только то, что физически возможно при его конструктивных элементах и структуре. Когда же эти ограничения отпадут, не будет и причин, по которым автоматы должны сдерживаться в своем развитии интеллектуальным уровнем человека. "Они должны, - пишет К. Штейнбух, - развиваться подобно живым организмам, а именно: встать на путь мутаций и естественного отбора. При этом продолжительность их эволюции можно значительно сократить за счет того, что в качестве исходных данных в самоорганизующиеся автоматы "вкладывается" человеческий интеллект" [75]. Весьма существенно то, что автомат совершенствует свой интеллект в непосредственной связи с внешним миром. Пока автомату навязывают человеческие "предрассудки", его интеллект ограничен. Независимость от заранее предписанных правил поведения является для автоматов предпосылкой более высокой ступени развития их интеллекта. Достижение этого облегчает то обстоятельство, что автоматы свободны от биологических ограничений, которые связывают человека (усталость, старость и т.д.).

Кибернетический аспект проблемы обучения включает в себя введенное К. Штейнбухом понятие обучающейся матрицы. Структура обучающейся матрицы создается двумя наборами проводни

176

ков, в местах пересечения которых формируются условные связи [76]. Представляя собой новый принцип переключения в технике связи, подобные устройства выполняют нечто функционально близкое к процессахМ абстрагирования. Обучающаяся матрица как техническая модель обучающейся системы имитирует сложные процессы обучения, проявляя некоторые свойства нейрофизиологической структуры человеческого мозга. Обучающиеся матрицы как системы с внутренней моделью внешнего мира обеспечивают возможность технической имитации более высоких ступеней абстракции и, значит, сложных теоретико-познавательных проблем [77]. Между структурой человеческого аппарата познания и структурой обучающейся матрицы устанавливается, по меньшей мере, отношение гомоморфизма. Оно обнаруживается в понимании обучения как способности улучшить (оптимизировать) внутреннюю модель внешнего мира на основе опыта. В этом плане неубедительно утверждение о том, что "существующие системы искусственного интеллекта и перспективные программы их совершенствования возможно рассматривать в качестве теории только таких "умственных функций человека", к формированию которых не следует стремиться при обучении" [78]. Выходит, что такие неотъемлемые характеристики искусственного интеллекта, как абстрагирование, логическая глубина, точность и тому подобное не следует формировать у человека.