.RU

О.Е.Баксанский мозг как когнитивно-техническая система - «Высокие технологии: влияние на гуманитарную и социальную...


^ О.Е.Баксанский мозг как когнитивно-техническая система
В настоящее время, благодаря значительным успехам в разработке компьютерной техники и программного обеспечения для нее, в центре внимания оказалась проблема искусственного интеллекта. Хотя при этом все еще нет общепринятого определения «искусственного интеллекта», будем исходить из описательного определения и считать, что данное понятие характеризует всякий результат работы компьютера, который можно было бы счесть разумным, если бы он был произведен человеком. При этом, вслед за Дж.Сирлом[xx], можно выделить две позиции:

– «жесткую», которая предполагает, что соответствующим образом запрограммированный компьютер обладает разумом и способен к пониманию;

– «мягкая», которая рассматривает искусственный интеллект как эвристический инструмент в исследованиях человеческого интеллекта и познания.

На основе точки зрения можно подойти к проблеме искусственного интеллекта, сформулировав вопрос: «Какого рода компьютером является мозг человека?»

Как показывают биофизические расчеты (Т.Харрингтон, Д.Квон)[xxi], мозг в миллионы раз менее энергетически эффективен, чем теоретически он мог бы быть, и его клетки реагируют в тысячи раз медленнее, чем ячейки цифрового компьютера. За прошедшие полстолетия компьютерная техника развивалась невероятно быстро, в то время как мозг за прошедшие 50.000 лет эволюционирует крайне медленно. Однако когнитивные способности человека таковы, что позволяют ему конкурировать с компьютерами на недосягаемой высоте.

Для того, чтобы просто почувствовать принципиальное отличие между созданным природой мозгом и произведенным человеком компьютером, достаточно обратиться к рассмотрению вопроса о восприятии объектов окружающего мира, что представляет собой необходимую основу любого когнитивного процесса.

Мозг обладает значительными способностями к перцепции мира. Посмотрим по сторонам – взгляд немедленно охватывает огромное количество объектов: книги, телефон, столы, картины, здания – причем каждый из этих объектов человек в состоянии распознать и классифицировать. Не менее очевидна наша способность видеть, слышать, обонять и осязать бесчисленное количество вещей. Для компьютера же подобный перцептивный процесс обработки информации представляет крайне сложную проблему.

Какие когнитивные способности используют люди при восприятии мира? Прежде всего человек использует свои знания об окружающем. Само распознавание организовано неким иерархическим образом, базируясь на имеющемся опыте. Помимо этого у человека присутствуют определенные представления о том, что он может ожидать встретить. Восприятие инициируется внешними стимулами – свет, звук, молекулярные соединения, давление. Эти сигналы обнаруживаются органами чувств и конвертируются в нервные сообщения, понимаемые мозгом. При этом количество информации, доступное органам чувств, огромно, как показывают расчеты, одна только зрительная система может передавать в мозг до 4×106 бит информации в секунду.

Как создать машину, способную справляться с подобным потоком информации? Один из способов создания соответствующих программ для компьютера состоит в использовании принципа разложения сложных геометрических фигур на их простые составляющие. Трудность заключается в том, что для распознавания даже простых паттернов нужно очень большое количество «матриц», которые должны систематически перебираться компьютером для каждого опознаваемого объекта в поисках искомого соответствия.

Еще сложнее обстоит дело при распознавании сложных фигур. Пусть, например, требуется идентифицировать треугольник. Компьютер сможет распознать только те треугольники, которые соответствуют заложенному в его памяти прототипу «треугольности» и окажется бессильным в том случае, если не найдет искомого соответствия. Способность человека распознать треугольник любого вида объясняется обширным опытом восприятия других треугольных объектов, а также стремлением к вычленению необходимого «хорошего гештальта» (соответствующие вопросы были подробно исследованы в гештальт-психологии). Абстрактное представление человека о треугольности оказывается достаточно широким, чтобы позволить опознать даже треугольник такой формы, который раньше не встречался в нашем опыте. Можно ли заложить это понятие в компьютер? Возможно, но такой механизм распознавания должен принципиально отличаться от рассмотренной выше операции сопоставления. Программа поиска будет включать в себя хранимые в памяти компьютера данные о таких деталях, как углы, линии, формы, то есть целый каталог атрибутов треугольника. Таким образом от простого процесса сканирования и сравнения фигур с матрицами необходимо перейти к распознаванию структурных признаков объектов и соотношений между ними.

Способность человека воспринимать и распознавать огромное количество объектов окружающего мира вплоть до настоящего времени остается исключительно человеческой способностью, хотя возможности компьютеров по распознаванию внешних паттернов быстро развиваются. Если говорить о технической стороне этой процедуры, то она основана на преобразовании яркостных градаций в двоичные коды. Эти коды становятся информационно насыщенными при объединении их таким образом, чтобы это позволяло распознавать зрительный стимул. Одной из современных актуальных задач для совместных усилий специалистов по искусственному интеллекту и когнитивной психологии является разработка компьютера, который был бы в состоянии хранить прошлую информацию о мире и использовать эти воспоминания при восприятии новых объектов, то есть для абстрагирования значений из перцептов.
^ В.М.Мордашев, В.В.Мордашев антропологический аспект проблемы искусственного интеллекта
Бурное развитие и широкое внедрение вычислительной техники, успехи в области искусственного интеллекта, с одной стороны, увеличивают творческие и созидательные возможности человека, а с другой стороны, оттесняют его от непосредственного участия в принятии решений на основе всестороннего адекватного анализа информации. Основа конфликта – противоречие между наглядностью и точностью отображения информации. Обычно чем выше точность – тем меньше наглядность. И очень часто не удается найти разумного компромисса.

Вычислительная техника уже сегодня способна работать со скоростью до десяти миллиардов операций в секунду, что равносильно прочтению около 1000 энциклопедических томов в секунду. Это позволяет ей решать любые мыслимые вычислительные задачи и численно моделировать любые объекты и процессы, для которых существуют сколь угодно сложные, но адекватные алгоритмы.

Существование универсальных классов аппроксимирующих функций типа многомерных степенных рядов, рядов Фурье или сплайн-функций позволяют осуществлять аппроксимацию и интерполяцию практически любых наборов данных, а статистические критерии согласия позволяют выбирать наиболее правдоподобные модели описания этих данных. Для компьютера не существует проблем, связанных с многомерностью, многофакторностью данных и их описанием, так как компьютер получает, преобразует и хранит информацию в виде чисел.

У человека же наиболее информативный канал – зрительный, он лучше воспринимает зрительные, графические образы. Известно, что человек может читать текст со скоростью 50-100 знаков в секунду (т.е. около 400 бит/с). В то же время он может воспринимать графическую информацию в 10000 раз быстрее, чем цифровую. Поэтому так важно визуализировать цифровую информацию.

Но эта информация, как правило, многомерная, многофакторная; а на бумаге, экране дисплея или на другом каком-либо устройстве можно визуализировать и воспринимать зависимость от одного, максимум от двух факторов (мы живем в трехмерном мире). На практике же приходится иметь дело с зависимостями от существенно большего числа факторов. При этом часто недопустимо, а иногда и просто опасно учитывать лишь кажущиеся главными один-два фактора, пренебрегая остальными, на первый взгляд второстепенными. Идея поиска «главного звена» здесь оказывается порочной. Попытки же привлечения других органов чувств проблемы кардинально решить не смогут.

Без возможности осмысления того, что происходит с управляемыми или контролируемыми системами, мы рискуем стать слепыми рабами этих систем. Если бы операторы Чернобыльской АЭС предвидели, что кнопка аварийной защиты станет детонатором, катастрофы могло бы и не произойти. Аналогичное случается и с водителями на скользкой дороге, когда тормоз становится причиной аварии, или в экономике, когда используется чисто монетаристский подход без учета совместного влияния технологических, экологических и демографических факторов.

Успешные разработки в области искусственного интеллекта (при неспособности человека «видеть» в многомерных пространствах) создают предпосылки для отчуждения человека от процесса принятия решений, для потери контроля человеком над механизмами и системами, для дегуманизации управления.

Можно ли исключить или существенно уменьшить эту опасность?

Существуют графические средства – номограммы – модели многофакторных зависимостей. Они менее наглядны, чем графики, но могли бы быть более точными и достаточно удобными моделями для визуального контроля и прогнозирования, если бы мы научились строить их для любых многофакторных зависимостей.

В докомпьютерный век номограммы создавались для чисто вычислительных целей (пример – логарифмическая линейка) и широко применялись в различных областях знаний, особенно в первой половине нашего века. Но с появлением компьютеров их роль сошла на нет, поскольку для построения номограммы необходимо знать аналитический вид описания зависимости, а усилия номографистов в области приближенного номографирования не приносили ощутимых результатов.

Однако, среди номографируемых зависимостей существует довольно широкий класс, который можно назвать функциями «с разделяющимися переменными», так как они сами или их нелинейные преобразования представляют собой суммы функций от одной или двух переменных. Заметим, что почти все открытые до сих пор теоретические и эмпирические законы и формулы являются таковыми. Нельзя ли построить метод, позволяющий приближать численные данные такими функциями? Оказывается, можно.

Одним из авторов был создан «неклассический метод дискретного приближения функций многих переменных»[xxii]. Он позволяет строить приближенные номограммы для практически любого числа факторов, но требует определенного упорядочения исходной информации, которое можно выполнить, применяя традиционные способы интерполяции. Метод уже позволил решить десятки, казалось бы, «нерешаемых» задач.

Оснащение этим методом визуализации управляющих и контролирующих систем не представляет принципиальных трудностей. Это позволяет надеяться, что человек не потеряет контроль над управляемыми системами и искусственным интеллектом.

organicheskie-veshestva-kletki-osnovnie-zhiznenno-neobhodimie-soedineniya-belki-zhiri-i-uglevodi-biopolimeri.html
organicheskoe-zemledelie-i-sohranenie-bioraznoobraziya-ob-ohrane-okruzhayushej-sredi.html
organizacii-beznalichnih-raschetov.html
organizacii-i-ee-organizacionno-pravovaya-forma.html
organizacii-invalidov-fotokonkurs-ya-i-mama-obyavil-krasnogvardejskij-otdel-soczashiti-s-4-teplij-dom-dlya-semej.html
organizacii-prinadlezhit-pomeshenie-v-mnogokvartirnom-dome-prinyatie-sokrasheniya.html
  • pisat.bystrickaya.ru/tekst-6-d-fragment-uroka-diskurs-kak-mezhdisciplinarnij-fenomen-osnovnie-kategorii-diskursa-struktura-tekstadiskursa.html
  • writing.bystrickaya.ru/42-razrabotka-strategii-marketinga-dlya-obrazovatelnih-uchrezhdenij-httpmou-marketologi-ruindex-html.html
  • zanyatie.bystrickaya.ru/model-psihologo-pedagogicheskogo-soprovozhdeniya-programma-razvitiya-municipalnogo-specialnogo-korrekcionnogo.html
  • otsenki.bystrickaya.ru/sabati-tairibi-saat-sani-aji-kn-eskertu-didaktikali-materialdar.html
  • teacher.bystrickaya.ru/glavnoe-arhivnoe-upravlenie-pri-sovete-ministrov-sssr-stranica-26.html
  • letter.bystrickaya.ru/napisat-raznostnoe-uravnenie-po-peredatochnoj-funkcii.html
  • literatura.bystrickaya.ru/spisok-zashishennih-dissertacij.html
  • reading.bystrickaya.ru/meri-po-snizheniyu-v-rossii-vibrosov-parnikovih-gazov-i-prioriteti-raboti-rossijskih-nepravitelstvennih-organizacij-predislovie.html
  • diploma.bystrickaya.ru/vropejskij-vpliv-na-ukranskij-zhivopis-u-kartin-vd-orlovskogo-na-berez-morya.html
  • institut.bystrickaya.ru/struktura-i-osnovnoe-soderzhanie-dissertacii-stanovlenie-i-razvitie-kreditnih-uchrezhdenij-v-tobolskoj-gubernii-1776-1917-gg.html
  • prepodavatel.bystrickaya.ru/sulejmaniya-stranica-5.html
  • institut.bystrickaya.ru/uchastniki-chempiona-mira-po-snoukrossu-v-ivanovskoj-oblasti-pogulyayut-na-provodah-russkoj-zimi.html
  • laboratornaya.bystrickaya.ru/rabochaya-uchebnaya-programma-dlya-specialnosti-2-1-31-03-04-informatika.html
  • knowledge.bystrickaya.ru/nevidimaya-ruka-stranica-10.html
  • shpargalka.bystrickaya.ru/viktor-gyugo-sobor-parizhskoj-bogomateri-stranica-18.html
  • tasks.bystrickaya.ru/26-ocenka-urovnya-ekonomicheskoj-bezopasnosti-kazahstana-praktiki.html
  • otsenki.bystrickaya.ru/sobitiya-vedomosti-ispolzovana-informaciya-interfaksa-prajm-tass-16122004-231-str-a3.html
  • notebook.bystrickaya.ru/contacts.html
  • urok.bystrickaya.ru/prilozhenie-1-rukovodstvo-uchastnika-vistavki-naviteh-2012.html
  • kanikulyi.bystrickaya.ru/vse-pravdi-o-chechne-vremya-novostej-suhov-ivan-26052009-89-str-4-novosti-9.html
  • uchebnik.bystrickaya.ru/vid-rabot-34-raboti-po-iskusstvennomu-zamorazhivaniyu-gruntov-resheniem-obshego-sobraniya-chlenov.html
  • bukva.bystrickaya.ru/tehnologii-sensornogo-marketinga-na-primere-kompanii-audi.html
  • university.bystrickaya.ru/glava-15-anton-semenovich-nikolin-pisatel.html
  • kontrolnaya.bystrickaya.ru/rabochaya-uchebnaya-programma-istorii-po-5-9-klass-parallel-razrabotchiki-vasileva-ekaterina-vasilevna.html
  • control.bystrickaya.ru/e-v-gorbacheva-nach-otdela-ncpi.html
  • college.bystrickaya.ru/-protokol-zasedaniya-zhyuri-chempionata-pravila-vida-sporta-planernij-sport-klassifikaciya-i-opredeleniya-planernij-sport.html
  • doklad.bystrickaya.ru/vivodi-metodika-issledovaniya-29-metodika-kompyuternoj-stabilografii-29-klinicheskaya-harakteristika-issleduemogo.html
  • vospitanie.bystrickaya.ru/vvedenie-krepostnogo-prava-kurs-lekcij-istoriya-gosudarstva-i-prava-rossii-odobren-uchenim-sovetom-nou-niepp-rektor.html
  • znanie.bystrickaya.ru/astrahanskaya-gosudarstvennaya-medicinskaya-akademiya-ministerstva-zdravoohraneniya-i-socialnogo-razvitiya-rossijskoj-federacii.html
  • assessments.bystrickaya.ru/ekonomika-ekonomicheskie-nauki-byulleten-novih-postuplenij-2010-barnaul.html
  • paragraph.bystrickaya.ru/kurs-10-semestr-dva-raza-vecherom-finansi-i-kredit.html
  • school.bystrickaya.ru/inostrannie-investicii-v-rossii-4.html
  • laboratornaya.bystrickaya.ru/razdel-vii-obshestvoznanie-ucheb-posobie-dlya-shkolnikov-st-kl-i-postupayushih-v-vuzi-a-v-klimenko-v-v-ruminina.html
  • uchebnik.bystrickaya.ru/uchebno-metodicheskij-kompleks-disciplini-fizicheskaya-kultura-specialnost-080504-65-gosudarstvennoe-i-municipalnoe-upravlenie.html
  • university.bystrickaya.ru/ga-trubica-rukovoditel-biblioteki-neprerivnoe-obrazovanie-v-usloviyah-peremen.html
  • © bystrickaya.ru
    Мобильный рефератник - для мобильных людей.