Модели психики в системах искусственного интеллекта: творчество и алгоритмы

       Но что значит по «достаточно  широкому кругу вопросов», о  котором идет речь в критерии  Тьюринга и в высказывании  В. М. Глушкова? На начальных  этапах разработки проблемы искусственного интеллекта ряд исследователей, особенно занимающихся эвристическим программированием, ставили задачу создания интеллекта, успешно функционирующего в любой сфере деятельности. Это можно назвать разработкой «общего интеллекта». Сейчас большинство работ направлено на создание «профессионального искусственного интеллекта», т. е. систем, решающих интеллектуальные задачи из относительно ограниченной области (например, управление портом, интегрирование функций, доказательство теорем геометрии и т.п.). В этих случаях «достаточно широкий круг вопросов» должен пониматься как соответствующая область предметов.

       Исходным пунктом этих рассуждений об искусственном интеллекте было определение такой системы как решающей мыслительные задачи. Но перед нею ставятся и задачи, которые люди обычно не считают интеллектуальными, поскольку при их решении человек сознательно не прибегает к перестройке проблемных ситуаций. К их числу относится, например, задача распознания зрительных образов. Человек узнает человека, которого видел один-два раза, непосредственно в процессе чувственного восприятия. Исходя из этого кажется, что эта задача не является интеллектуальной. Но в процессе узнавания человек не решает мыслительных задач лишь постольку, поскольку программа распознания не находится в сфере осознанного. Но так как в решении таких задач на неосознанном уровне участвует модель среды, хранящаяся в памяти, то эти задачи в сущности являются интеллектуальными. Соответственно и система, которая ее решает, может считаться интеллектуальной. Тем более это относится к «пониманию» машиной фраз на естественном языке, хотя человек в этом не усматривает обычно проблемной ситуации.

     Теория  искусственного интеллекта при решении  многих задач сталкивается с гносеологическими  проблемами. Одна из таких проблем состоит в выяснении вопроса, доказуема ли теоретически (математически) возможность или невозможность искусственного интеллекта. На этот счет существуют две точки зрения. Одни считают математически доказанным, что ЭВМ в принципе может выполнить любую функцию, осуществляемую естественным интеллектом. Другие полагают в такой же мере доказанным математически, что есть проблемы, решаемые человеческим интеллектом, которые принципиально недоступны ЭВМ. Эти взгляды высказываются как кибернетиками, так и философами.

     Связь с психологией  и когнитологией

     Методология когнитивного моделирования предназначена  для анализа и принятия решений  в плохо определенных ситуациях. Была предложена Аксельродом .

     Основана  на моделировании субъективных представлений  экспертов о ситуации и включает: методологию структуризации ситуации: модель представления знаний эксперта в виде знакового орграфа (когнитивной карты) (F, W), где F — множество факторов ситуации, W — множество причинно-следственных отношений между факторами ситуации; методы анализа ситуации. В настоящее время методология когнитивного моделирования развивается в направлении совершенствования аппарата анализа и моделирования ситуации. Здесь предложены модели прогноза развития ситуации; методы решения обратных задач.

     Как мыслить по-человечески: подход, основанный на когнитивном моделировании

     Прежде  чем утверждать, что какая-то конкретная программа мыслит, как человек, требуется  иметь некоторый способ определения  того, как же мыслят люди. Необходимо проникнуть в сам фактически происходящий процесс работы человеческого разума. Для этого могут использоваться два способа: интроспекция (попытка проследить за ходом собственных мыслей) и психологические эксперименты. Только после создания достаточно точной теории мышления появится возможность представить формулы этой теории в виде компьютерной программы. И если входные и выходные данные программы, а также распределение выполняемых ею действий во времени будут точно соответствовать поведению человека, это может свидетельствовать о том, что некоторые механизмы данной программы могут также действовать в человеческом мозгу. Например, Аллен Ньюэлл и Герберт Саймон, которые разработали программу GPS ("General Problem Solver" —универсальный решатель задач), не стремились лишь к тому, чтобы эта программа правильно решала поставленные задачи. Их в большей степени заботило, чтобы запись этапов проводимых ею рассуждений совпадала с регистрацией рассуждений людей, решающих такие же задачи. В междисциплинарной области когнитологии совместно используются компьютерные модели, взятые из искусственного интеллекта, и экспериментальные методы, взятые из психологии, для разработки точных и обоснованных теорий работы человеческого мозга. 

Глава II. ПСИХОЛОГИЯ КОМПЬЮТЕРИЗАЦИИ

     Психология  компьютеризации — отрасль психологической науки, изучающая порождение, функционирование и структуру психики в процессе деятельности индивидов и групп, связанной с созданием и использованием компьютеров, включая их математическое и программное обеспечение. Основными проблемами этой отрасли являются изучение закономерностей и принципов организации различных видов человеческой деятельности и общения, опосредствованных компьютерами, диалога между человеком и компьютером, изучение законов психического отражения и психического развития в условиях использования компьютеров, влияния компьютеризации на личность и, напротив, личности на компьютеризацию. К числу новых задач прикладной психологии компьютеризации относится оценка реальных эффектов компьютеризации. Психологическое обеспечение компьютерных систем включает в себя разработку и реализацию психологических принципов организации диалога между человеком и компьютером. Сравнительный анализ решения задач человеком и компьютером служит научной основой для определения степени приближения «интеллекта» компьютера к человеческому. Важной задачей, имеющей теоретическое и прикладное значение, является совершенствование концептуальных моделей психики человека, используемых в компьютерных системах. К центральной проблеме данной области относится согласование качественных и количественных, формальных и неформальных характеристик психической деятельности. Психология компьютеризации выступает как источник новых идей и принципов для информатики, она предлагает переориентацию алгоритмической модели человеческого разума, господствующей сейчас в информатике, на неалгоритмическую модель, получившую обоснование в психологической науке.

     Алгоритм строится на основании изучения и по возможности точнейшего описания управления в соответствующем реально существующем процессе (течение и взаимосвязь нервных процессов при образовании условного рефлекса, логические операции при решении мыслительных задач, система управления технологическим процессом на данном производстве и т. д.) и выражается в виде упорядоченного свода определенных правил, обеспечивающих наиболее эффективное функционирование процессов управления в данной системе.

     Алгоритмы характеризуются следующими основными  чертами:

     а) определенность предписания, не допускающая  никаких отступлений или иных толкований;

     б) расчлененность предписания на отдельные  строго последовательные действия (шаги), в результате чего требуемое состояние  управляемого устройства наступает  строго и последовательно после  определенной команды;

     в) направленность на определенный результат, на некое заключительное состояние управляемой системы, которое заранее установлено как цель;

     г) строгая детерминированность управляемого данным алгоритмом процесса, благодаря  чему оказывается возможной передача управления от Человека машине.

     Процесс управления с помощью кибернетических машин основан на обмене информацией между управляющим и управляемым устройствами. Эта информация идет по двум направлениям: от управляющего к управляемому устройству в виде команд и предписаний, детерминирующих определенное действие (управляющая информация), и от управляемого к управляющему устройству в виде сигналов о состоянии и режиме работы управляемого устройства (осведомительная информация). Полученная информация перерабатывается управляющим устройством в соответствии с данным алгоритмом и накопленным в «памяти» машины опытом (запоминающее устройство) и является источником новых сигналов, выправляющих (корригирующих) работу управляемого устройства. Ведущее значение в этой коррекции приобретает принцип так называемой обратной связи. Сущность обратной связи может быть показана на следующем примере: когда человек выполняет какое-нибудь действие (например, протягивает руку, чтобы достать предмет, находящийся на расстоянии 3/4 м), двигательный участок коры его головного мозга играет роль управляющей, а мышцы руки — управляемой системы. Из двигательного участка по эфферентным нейронам посылаются нервные импульсы в мышцы руки, заставляющие их сокращаться, в результате чего рука выполняет требуемое движение. По ходу этого движения от мышц руки по афферентным нейронам все время поступает в центральные отделы головного мозга информация о выполняемом движении — о его правильности или отклонении от цели, остепени и характере этого отклонения и т. п. Эта информация перерабатывается центральной нервной системой, в результате чего в двигательные импульсы вносятся исправления, позволяющие выполнить движение требуемым образом.

     Для проверки степени соответствия алгоритмов поставленной задаче в кибернетике  нередко применяется метод моделирования, заключающийся в экспериментальном устройстве модели управляемого процесса; например, может быть моделирован процесс формирования условного рефлекса той или другой степени. Такие модели позволяют, с одной стороны, проверить эффективность алгоритма, а с другой — глубже проникнуть в сущность управляемого процесса.

     Кибернетика — математическая наука. Ее теоретической  задачей является разработка, научное  обоснование и математическая интерпретация  общих основ процессов управления. Ее практической задачей является научная разработка основ построения таких управляющих устройств, которые могли бы быть эффективно применены при решении конкретных задач, выдвигаемых различными отраслями социалистического строительства. При этом кибернетика, естественно, не может полностью абстрагироваться от конкретных процессов управления в различных отраслях человеческой практики, в том числе и от задач, стоящих перед естественными и техническими науками. Отдельные науки при исследовании процессов управления в своей конкретной области, несомненно, могут с успехом применять разработанные кибернетикой общие принципы управления.

     Эти возможности открываются также  и перед психологией. Многие психические  процессы, например восприятие, мышление, могут быть более детально изучены  на кибернетических моделях, в которых соответствующие этим процессам операции выполняются созданными человеком техническими устройствами.

     Уже сейчас можно указать на значительные успехи, достигнутые кибернетикой в  создании машин, автоматизирующих процесс  перевода текста с одного языка на другой. Создан ряд обучающих машин, позволяющих убыстрить и сделать более правильным процесс обучения, связанный с усвоением определенного объема конкретных знаний и навыков.

     Большие перспективы открываются перед  психологией в деле применения кибернетических  методов для анализа процесса мышления, поскольку мышление во многих случаях, в частности при решении  возникающих перед человеком  различных практических задач, функционирует, как управляющая система. Необходимо, однако, иметь в виду, что эта деятельность мышления значительно отличается от операций созданных человеком технических управляющих систем. Отличие это заключается прежде всего в степени формализации (детерминации) процесса управления: в «мыслящих машинах» этот процесс строго детерминирован вложенной в них человеком программой; такие машины действуют строго по заданному им алгоритму, малейшее отступление от которого приводит к нарушению требуемых от машины операций. Это остается справедливым также и в отношении так называемых самоуправляющихся машин, поскольку широкий диапазон и большая вариативность их функций не могут все же выйти за пределы вложенного в них человеком алгоритма. Между тем мышление человека совершенно не формализовано, отличается универсальностью и практически обладает неограниченным числом степеней свободы, с очень широкими и гибкими возможностями. До сего времени удалось переложить на машины лишь очень ограниченное число простых мыслительных операций.

     Перед психологией в связи с применением  кибернетических методов исследования встает вопрос о том, какие психические  функции допускают алгоритмирование. Известно, что даже в области математики установлен ряд проблем, которые  принципиально не могут быть алгоритмированы.

     Эффективность применения кибернетических методов  в психологии зависит также от дальнейших успехов самой психологии в изучении своего предмета. В частности, моделирование ряда психических  процессов пока не может быть осуществлено вследствие их недостаточной еще изученности и некоторой неопределенности относящихся к ним психологических понятий. 

     Глава III. « MELOS» (MOTIVES EVOLUTION SIMULATION)

     Изучение  поведенческих механизмов психики  человека.

     Описание  технологии: реализация поведенческих  алгоритмов, моделирование мотивационного аппарата, построение «Я»-концепции с элементами Искусственного интеллекта.

     Данная  лаборатория занимается изучением поведенческих механизмов психики человека, принципов формирования мотивационной иерархии и ее функционального аппарата. Цель этой работы — построение самоуправляющейся системы, способной не только реагировать на внешние раздражители подобно живому существу, но и приспосабливающей комплекс своих потребностей и целеполаганий к собственным возможностям и среде обитания. Для реализации этой задачи потребовалось разработать и интегрировать в систему управления элемент интенциональности (о подробностях определения см. «Теоретическая база»). Без него любая модель была бы не более чем тривиальным повторением давно известных реализаций алгоритма «стимул-реакция» (с изначально заданным набором потребностей-установок моделируемого организма). Отсюда, реализованные в системе алгоритмы «поиска решения» являются лишь инструментальными и вспомогательными. Ведущая роль отведена блоку формирования индивидуальных целей (установок) — блоку, который контролирует эволюцию потребностей и формирует ее иерархию (мотивационную структуру) в моделируемом субъекте.

     В ходе реализации поставленной задачи была разработана технология мотивообразования, на базе которой было создано инструментальное программное обеспечение. Данные продукты могут быть востребованы:

     1. Исследователями и разработчиками  в области Искусственного Интеллекта;