Array Array - Алгоритмы разума

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.