К структурной когнитологии: феноменология сознания с точки зрения искусственного интеллекта
advertisement
В.К.Финн
К структурной когнитологии: феноменология сознания с точки зрения
искусственного интеллекта
Развитие когнитивных наук, для которых междисциплинарные связи являются
необходимым условием их полезности, зависит от взаимодействия психологии,
физиологии, лингвистики, а также логики и искусственного интеллекта – полигона
экспериментальной
проверки
научных
средств
имитации
рациональности
и
продуктивного мышления. В связи со сказанным весьма интересно рассмотреть явление
асимметрии мозговой деятельности в связи с конструкциями искусственного интеллекта и
его логических средств.
В [1] Вяч. В. Иванов систематически рассмотрел явление асимметрии мозга и
знаковых систем и их связи с исследованиями в области искусственного интеллекта (ИИ)
и робототехники. В настоящей статье предпринята попытка сопоставить принципы ИИ и
феноменологию сознания. Предлагаемое их сопоставление является терминологическим и
экспликативным, но не экспериментальным, и содержит попытку выявления «левых» и
«правых» механизмов интеллектуальной деятельности, имитируемых в основных
продуктах ИИ – интеллектуальных системах (ИС).
Основная идея данной статьи состоит в аналогии между структурой сознания и
архитектурой ИС, имитирующей некоторые аспекты естественного интеллекта – его
феноменологии, что дает основание сформулировать исходные идеи структурной
когнитологии.
Под структурой человеческого сознания мы будем понимать следующее
соотношение: сознание = система знаний + мышление + субъективный мир личности
(СМЛ). Разумеется, для каждой из трех подсистем сознания требуется дать некоторые
характеризации, являющиеся подобием уточнения соответствующих идей. Само же
сознание в нашем смысле следует понимать как эмерджентное явление, порожденное
тремя указанными выше подсистемами – знаниями, мышлением, субъективным миром
личности. Говоря неформально, под сознанием будем понимать функцию, зависящую от
знаний, мышления и СМЛ.
В наших рассуждениях нет претензий на выделение точных определений
рассматриваемых идей, которые были бы трансформацией этих идей в понятия [2]. Скорее
всего, будет представлена схема понимания рациональных аспектов сознания с точки
зрения знаний об интеллектуальных системах, как имитаторов сознательной активности
человека. Следствием такого рассмотрения будет выяснение, в частности, различий
1
сознания животных и сознания человека с точки зрения ИИ и логики, а также уточнение
идеи продуктивного мышления.
Обратим внимание на тонкие различия двух пониманий сознания у С.Л.Франка [3].
Сознание в первом смысле, согласно С.Л.Франку, есть поток актуальных переживаний [3,
стр.148]; сознание во втором смысле понимается не только как актуальное переживание,
но и как включающее в себя все содержание, потенциально доступное субъекту сознания.
Связь второго понимания сознания с идеей Мира 3 по К.Р.Попперу кажется очевидной [4].
Второе понимание сознания в смысле С.Л.Франка будет рассмотрено с точки зрения ИИ.
Для понимания задач, решаемых в системах ИИ, следует уточнить феномен
естественного интеллекта (ЕИ), ибо ИИ (как направление исследований) занимается
аппроксимацией ЕИ, точнее, совокупности способностей, образующих его реальный
феномен. Таковыми являются:
(1) способность
выделять
существенное
в
наличных
данных
и
знаниях
и
упорядочивать их (она – необходимый аспект интуиции);
(2) способность к целеполаганию и планированию поведения – порождение
последовательностей «цель – план – действие»;
(3) способность к отбору знаний (посылок выводов, релевантных цели рассуждения);
(4) способность извлекать следствия из имеющихся фактов и знаний, т.е. способность
к рассуждению, которое может содержать как правдоподобные выводы,
используемые для выдвижения гипотез, так и достоверные выводы (следовательно,
под
рассуждением
понимаются
последовательности
правдоподобных
и
достоверных выводов);
(5) способность
к
аргументированному
принятию
решений,
использующему
упорядоченные знания (представление знаний) и результаты рассуждений,
соответствующие поставленной цели;
(6) способность к рефлексии – оценке знаний и действий;
(7) наличие познавательного любопытства: познающий субъект должен быть способен
задавать вопрос «что такое?» и искать на него ответ;
(8) способность и потребность находить объяснение (не обязательно дедуктивное!),
как ответ на вопрос «почему?»;
(9) способность к синтезу познавательных процедур, образующих эвристики решения
задач
и
рассмотрения
проблем,
например,
такой
эвристикой
является
взаимодействие индукции, аналогии и абдукции (с учетом фальсификации
выдвигаемых гипотез посредством поиска контрпримеров) с последующим
применением дедукции;
(10)
способность к обучению и использованию памяти;
2
(11)
способность к рационализации идей: стремление и умение уточнить их как
понятия;
(12)
способность к созданию целостной картины относительно предмета
мышления,
объединяющей
знания,
релевантные
поставленной
цели
(т.е.
формирование приближенной «теории» предметной области);
(13)
способность к адаптации в условиях изменения жизненных ситуаций и
знаний, что означает коррекцию «теории» и поведения.
Следует отметить, что характеризация «практического интеллекта» в когнитивной
психологии [6] содержит три способности – целеполагание, адаптацию и оценку
(способность быть критичным относительно своих мыслей и действий)1.
В [9] Р. Солсо приводит уникально человеческие способности, характеризующие
ЕИ согласно Е. И. Никерсону, Д. Н. Перкинсу и Е.Е.Смиту [10], таковыми являются:
- способность классифицировать паттерны,
- способность к адаптивному изменению поведения – к научению,
- способность к дедуктивному мышлению,
- способность к индуктивному мышлению,
- способность разрабатывать и использовать концептуальные модели,
- способность понимать.
Сравнение способностей (1) – (13) [8] и множества способностей из [10]
показывает, что (1) - (13) фактически покрывают последние за исключением способности
понимания. Однако (1 ) - (13), порожденные потребностями ИИ имитировать ЕИ,
являются более содержательными.
Для характеристики ЕИ существенны:
(1) способность выделения существенного в наличных знаниях;
(2) способность к целеполаганию и планированию поведения;
(3) способность к отбору посылок выводов, релевантных цели; поведения
(4) способность к рассуждению, включающему выдвижение гипотез ((4) – средство
для планирования поведения), (9) – способность к синтезу познавательных
процедур (эта способность обеспечивает формирование эвристик для перехода
от незнания к знанию). Очевидно, что способности к дедукции и индукции,
изолированно формулируемые в [10], содержатся в приведенных выше (3), (4) и
(9), выражающих механизм получения нового знания (knowledge discovery),
формализуемого в системах ИИ как синтез познавательных процедур.
Целеполагание, адаптация и оценка образуют ядро интеллекта согласно Альфреду Бине и Теодору Симону
[7]. Эти способности соответствуют приведенными выше характеристиками феноменологии ЕИ: (2), (13) и
(6), сформулированным в [8].
1
3
Изолированное же рассмотрение дедукции и индукции может способствовать
развитию формальных методов, но не проясняет механизма познания как
инструмента рационального аспекта сознания.
Заметим
также,
что
способность
к
пониманию
[9]
есть
следствие
взаимодействующих способностей (1), (3),(4) - (12), сформулированных выше.
Напомним
структурную
схему,
характеризующую
человеческое
сознание:
сознание = система знаний + мышление + субъективный мир личности (СМЛ).
Функционирование сознания состоит во взаимодействии трех образующих его
подсистем, но различные состояния сознания связаны с приоритетами актуализации его
подсистем и возможных их комбинаций, например, актуализация системы знаний и
мышления в виде рассуждений, реализующих способности (1) – (13) при фоновом участии
СМЛ образуют интеллектуальную деятельность – функционирование рационального
интеллекта (приоритет участия левополушарного мозгового процесса [1]). Актуализация
же системы знаний (в особенности хранимой в ней подсистемы образов) и СМЛ при
фоновом участии мышления образует художественную деятельность с преобладанием
интуиции.2
Неактивное состояние сознания есть некоторый внутренний разговор, скорость
которого превышает скорость превращения его результатов в связную речь (можно
предположить, что в этом состоянии сознания приоритет имеет правополушарный
мозговой процесс [1]).
Интуиция (инсайт, озарение) является труднообъяснимым (и даже таинственным)
явлением
сознания.
Интуиция
является
продуктом
интегративной
психической
деятельности с обязательным влиянием системы знаний и СМЛ.
Чрезвычайно трудно экспериментально изучить роль интуиции в интеллектуальной
деятельности человека в силу ее интегративности, т.е. зависимости от всей психической
жизни человека. Анри Бергсон, характеризуя сознательную жизнь человека, выделял в ней
ведущую роль интуиции: «…интуиция есть сама сущность духа и, в известном смысле,
сама жизнь: интеллект высекается в интуиции путем процесса, подражающего тому,
который породил материю. Так выявляется единство духовной жизни. Познать его можно
только войдя в интуицию, чтобы оттуда идти к интеллекту, ибо от интеллекта никогда
нельзя перейти к интуиции» [11, стр. 239]. Американский логик Д. Майхилл говорил, что
интуиция порождает формализацию, а формализация уточняет интуицию.
Интуиция может присутствовать и в случае функционирования рационального интеллекта, но не как
средство рассуждения, а как некий стимул или догадка. В этом смысле интуиция – эмерджентное явление,
присущее сознанию, но не сводимое к системе знаний и мышлению.
2
4
Место интуиции в сознательной деятельности человека можно изобразить
посредством «четырехугольника сознания»:
Интуиция рассуждени е
система знаний
СМЛ
Представляется естественным считать, что интуиция является эмерджентным
явлением сознания, относящимся к СМЛ и зависящим от правополушарной мозговой
деятельности.
Прояснение
осуществить
с
идей
точки
сознания,
зрения
интеллекта
архитектуры
и
и
мышления
можно
функциональных
попытаться
характеристик
интеллектуальных систем, представляющих артефакты сознания и имитирующих
рациональное принятие решений.
Компьютерную систему, имитирующую способности (1) - (13) посредством
приводимой ниже архитектуры, будем называть интеллектуальной системой (ИС).
ИС = информационная
среда + Решатель
задач + интерфейс
пользователя),
иформационная
среда = база фактов(БФ) + база знаний(БЗ),
где
(комфортный
для
Решатель задач = Рассуждатель + Вычислитель + Синтезатор. БФ содержит представления
отношений,
характеризующих
предметную
область,
которым
соответствуют
элементарные высказывания с истинностными значениями «фактически истинно»,
«фактически ложно», «неопределенно».3
В БЗ содержатся
два типа знаний – декларативные и процедурные, первые
характеризуют предметную область, вторые – способы преобразования знаний и фактов
(логические правила и вычислительные процедуры). 4 Кроме того, создание ИС зависит от
использования
концептуальных
знаний,
формулирующих
принципы
реализации
интеллектуальных способностей (1) - (13), представляющих феноменологию ЕИ.
Главной подсистемой ИС является Решатель задач, в которой ведущей
составляющей является Рассуждатель, реализующий синтез познавательных процедур
[13]. Этот синтез формализует процесс получения нового знания с использованием БФ и
БЗ. Получение нового знания осуществляется посредством правдоподобных рассуждений,
содержащих амплиативные выводы, т.е. выводы нового знания – индукцию и аналогию.
БФ в ИС для фармакологии содержит факты «химическое соединение – множество биологических
активностей», БФ в ИС для медицинской диагностики содержит факты «история болезни – диагноз» и т.п.
4
Элементы БЗ соответствуют семантической и процедурной памяти и аналогичным видам сознания,
которые образуют ноэтичное сознание согласно [9, стр.11[, а его содержанием является осознание
отношений и взаимосвязей объектов и событий объектов и событий (ср. с [11]: врожденное качество
интеллекта – установление отношений).
3
5
Примером синтеза познавательных процедур в ИС являются ДСМ-рассуждения [13],
реализующие два этапа преобразования знаний. Первый этап состоит в последовательном
применении индукции и аналогии, который повторяется до стабилизации порождаемых
гипотез – новые гипотезы на n+1-м шаге не возникают, где n – номер шага стабилизации.
На втором этапе ДСМ-рассуждений реализуется принятие порожденных гипотез
посредством абдукции: гипотезы принимаются, если начальное состояние БФ объясняется
этими гипотезами. Таковыми являются гипотезы о зависимостях причинно-следственного
типа: из отношений «объект множество свойств» в БФ порождаются новые отношения
«подобъект есть причина множества свойств»
Таким образом, ДСМ-рассуждения порождают гипотезы о причинах; посредством
этих гипотез, используя умозаключения по аналогии, ДСМ-рассуждение осуществляет
предсказание для фактов, ранее имевших оценку «неопределенно». ДСМ-рассуждения
используются для расширения БЗ, содержащей в результате функционирования ДСМрассуждений, гипотезы о причинах и гипотезы, предсказывающие наличие (отсутствие)
изучаемых эффектов у объектов из БФ, имевших ранее истинностное значение
«неопределенно».
Подсистема ИС, представляющая интерфейс, осуществляет следующие функции –
диалог на естественном языке, обзор и демонстрацию результатов работы ИС (в том числе
в графическом виде), научение работе с ИС. Интерфейс поддерживает связь ИС с внешней
средой в интерактивном режиме, реализуя открытость ИС и выбор пользователем
стратегии решения задач посредством Синтезатора – подсистемы Решателя.
Сопоставим теперь две схемы структуры сознания и архитектуры ИС:
сознание = система знаний + мышление + СМЛ
↑
↑
↑
↑
ИС = (БФ+БЗ) + Решатель + интерфейс
Обратим внимание на то, что в ИС реализуются имитации интеллектуальных
способностей (1), (3),(4), (5), (6),(8) (9) и (10). Они образуют «ядро» приближенного
отображения познавательных способностей человека в автоматическом режиме работы
ИС. Способности же (2), (7) и (13) могут имитироваться лишь в интерактивном режиме с
участием
человека,
использующего
возможности
общения
с
ИС
посредством
комфортного интерфейса. Построение ИС высокого уровня, имитирующих и, возможно,
усиливающих
«ядро»
познавательных
способностей
человека,
управляется
концептуальным знанием, которое представлено следующими принципами [12].
Принцип I (цель ИС).
Для создания ИС должна быть сформулирована проблема P1, которой соответствует
некоторый класс формализуемых задач такой, что для их решения имитируются
6
способности из «ядра». Этот принцип соответствует интеллектуальной способности (2) –
способности к целеполаганию.
Принцип II (типы «миров» - предметных областей и представление знаний о них в
ИС.)
ИС имеют три типа предметных областей (a), (b) и (c):
(a) предметные области («миры») W такие, что факты принадлежащие им, являются
случайными событиями; соответственно, правила вывода, применяемые в
рассуждениях о W, используют аппарат теории вероятностей (в том числе
различные статистические методы анализа данных);
(b) предметные области W такие, что факты, принадлежащие W, причинно
обусловлены; соответственно, правила вывода, примененные в рассуждениях о W,
порождают гипотезы о причинно-следственных зависимостях и основанные на них
обобщения;
(c) предметные области W такие, что факты, принадлежащие W, могут быть как
причинно обусловленными, так и случайными событиями; это означает, что W
является объединением «миров» (a) и (b), а рассуждения, применяемые к знаниям о
W, должны использовать правила, порождающие гипотезы о зависимостях
причинно-следственного типа с учетом вероятностных соображений.
Цель ИС P1 формулируется посредством представления знаний в соответствии с
типами W (a), (b) и (c).
Принцип III (адекватность предметной области W и Решателя для P1).
Рассуждатель и Вычислитель должны содержать методы рассуждений и
вычислений, соответствующие типам W - (a), (b) и (c).
Принцип IV (условие применимости ИС к W).
Условия применимости Решателя к W должны быть точно сформулированы.
ИС, создаваемые в соответствии с Принципом IV, применяются для предметных
областей W таких, что знания о них слабо формализованы, а данные (факты) пригодны
для структурирования и установления сходства.
Принцип V (синтез познавательных процедур в ИС).
Для достижения цели P1 необходима соответствующая формализованная эвристика
для решения задач из класса P1, которая должна быть синтезом познавательных процедур,
применение которого к объединению БФ и БЗ порождает новые знания, расширяющие БЗ.
Примером такой эвристики являются ДСМ-рассуждения со схемой «индукцияаналогия-абдукция» (с возможным последующим применением дедукции) [13].
7
Принцип V соответствует интеллектуальной способности (9) – возможности
синтеза познавательных процедур, образующих эвристику для решения определенного
класса задач.5
Принцип VI (фальсифицируемость и аргументируемость результатов работы
Решателя)
Этот принцип состоит в том, что в ИС должны содержаться средства
фальсификации результатов применения Решателя к БФ и БЗ. Таковыми могут быть
утверждения из БЗ, накладывающие ограничения на принятие выдвинутых Рассуждателем
гипотез, или же автоматически порожденные фальсификаторы, которые извлекаются из
отрицательных примеров БФ и запрещают некоторые гипотезы, выдвинутые Решателем.6
Аргументированность результатов работы Решателя означает, что гипотезы,
порожденные Рассуждателем, имеют аргументы за их принятие и не имеют
контраргументов против их принятия. Очевидно, что принцип V соответствует
интеллектуальной способности (5).
Принцип VII (синтез теорий истины).
Для
ИС,
аппроксимирующих
базисные
интеллектуальные
способности,
неадекватной оказывается аристотелевская теория истины как теория соответствия,
формализованная А.Тарским [15] для дедуктивных наук средствами двузначной логики
(см. также [16], глава 9). Дело в том, что выдвинутые Решателем гипотезы либо
правдоподобны,
если
порождены
Рассуждателем
посредством
правдоподобных
рассуждений [13, 12], либо имеют некоторую вероятность, если порождены Решателем с
использованием Вычислителем статистических методов (и в том и другом случае имеются
критерии принятия гипотез на основе БФ и БЗ). Применение Решателя к объединению БФ
и БЗ и использование БЗ, содержащей ранее выдвинутые гипотезы, порождают оценки,
вновь полученных знаний в силу их согласованности с имеющимися знаниями в БЗ и
посредством правил правдоподобных выводов (например, индукции и аналогии).
Следовательно, используется не теория соответствия, а теория когерентности в качестве
теории истины для получения истинностных значений, включающих указание на степень
правдоподобия [17]. Истинностные же значения высказываний, соответствующие фактам
из БФ (если они являются эмпирическими данными) приписываются этим высказываниям
согласно аристотелевской теории истины – теории соответствия [16].
Синтез познавательных процедур является средством продуктивного мышления в смысле [14].
Факт называется отрицательным, если элементарное высказывание его представляющее имеет
истинностное значение «фактически ложно».
5
6
8
Наконец, результаты работы ИС могут иметь практическую полезность, хотя их
истинность не была установлена. В этом случае можно говорить о применимости
прагматической теории истины [16]: истинно то, что полезно.
Таким образом, когнитивный процесс получения нового знания посредством ИС,
включающий анализ данных из БФ и выдвижения гипотез, может быть охарактеризован
тремя теориями истины – теорией соответствия, теорией когерентности и прагматической
теорией [17]: БФ формируется при соблюдении теории соответствия, гипотезы
оцениваются согласно теории когерентности, а результаты работы ИС могут быть
оправданы согласно прагматической теории истины. Использование синтеза трех теорий
истины обусловлено в ИС автоматическим порождением гипотез и машинным обучением.
Этот синтез проясняет сложность познавательного механизма рефлексии, представимой
интеллектуальной способностью (6) – оценкой знаний и действий познающего субъекта.
Принцип
VIII
(инвариантность
структуры
Расуждателя
относительно
варьируемости предметных областей и структур данных)
Если Рассуждатель используется для решения некоторого класса задач P1
посредством синтеза познавательных процедур согласно Принципу V, то структура
Рассуждателя не изменяется при применении его к различным предметным областям W и
различным структурам данных таким, что они удовлетворяют Принципу IV – условиям
применимости ИС. Таким образом, при варьировании W и структур данных не изменяется
тип правил правдоподобного вывода и тип рассуждения. Например, сохраняется синтез
познавательных процедур типа «индукция + аналогия + абдукция» с последующим
применением дедукции, осуществляемый ДСМ-рассуждениями [13]. Принцип VIII
выражает существование формализованных эвристик, которые являются средством
продуктивного мышления [14]. Разумеется, возникает вопрос, как соотносятся подобные
эвристики с асимметрией мозговой деятельности?
Принцип IX (наличие метауровня ИС).
Предположим, что задан формальный язык L, выразительная сила которого не
слабее языка логики предикатов 1-го порядка [18], в котором представляются факты из
БФ и знания из БЗ. Будем считать, что имеются метаматематические средства ML такие,
что в языке ML можно сформулировать дедуктивную имитацию Рассуждателя и
осуществлять анализ алгоритмов, соответствующих процедурам Решателя.
Принцип IX создает возможность исследования функционирования ИС, а потому
он соответствует интеллектуальным способностям (2), (3), и (13) – формированию планов
(стратегий ИС), исследованию на логическом уровне рассуждений и коррекции
представлениям знаний и стратегий решения задач, соответственно.
9
Принцип IX является еще одним логическим средством формализованной
имитации рефлексии – интеллектуальной способности (6) из перечня феноменологии
интеллекта (1) – (13).
Можно предположить, что метатеоретическая деятельность по исследованию и
развитию ИС в существенных своих аспектах сопоставима с левополушарным
механизмом.
Принцип X (абдуктивное объяснение результатов ИС посредством Рассуждателя).
Для открытых предметных областей типа (b) или (c), рассуждения о которых
содержат порождение гипотез, дедуктивное объяснение результатов ИС неприменимо
[19]. Для ИС используется уточненная идея абдуктивного объяснения БФ (абдукция)
Ч.С.Пирса [20]:
D – множество фактов
Н – множество гипотез
Н объясняют D
Все h, принадлежащие Н, правдоподобны
Если D есть БФ, Н содержится в множестве результатов Решателя, а отношение «Н
объясняет БФ» формализуемо в метаязыке ML для ИС, который используется в Принципе
IX, то абдуктивное принятие гипотез завершает синтез познавательных процедур в
соответствии с Принципом VI.
В ИС, реализующих ДСМ-рассуждения, применение абдукции образует второй
этап рассуждений. На первом этапе гипотезы из Н порождаются посредством индукции и
аналогии.
Таким
познавательных
образом,
процедур.
Принцип
Очевидно,
X
что
конкретизирует
Принцип
X
Принцип
V
–
синтез
является
имитацией
и
формализацией способности (8) – поиска ответа на вопрос «почему?».
Имеются два типа понимания – пассивное и активное. Пассивное понимание
основано на восприятии сочетаний привычных смыслов. Активное же понимание
использует абдуктивное объяснение воспринимаемого текста или сообщения как ответа
на вопрос «почему?» с использованием знания интерпретатора. Согласно Ч.С.Пирсу это
означает построение интерпретанта (с точки зрения интерпретатора).7 В силу сказанного
понимание (как интеллектуальная способность) производна от способностей (1) – (13), что
было ранее отмечено.
Заметим однако, что Принцип X формулируется относительно ИС, их БФ и БЗ.
Хотя условно можно говорить о понимании БФ с точки зрения БЗ и ее подмножества –
гипотез Н.
Более простая формулировка этой мысли: текст осмыслен, если он реферируем. Его реферат – объяснение
текста – есть интерпретант с точки зрения интерпретатора.
7
10
Принцип
X,
являющийся
имитацией
и
формализацией
интеллектуальной
способности(8), связан с Принципами V и VI. Он является имитацией завершающего акта
аргументированного принятия решения на основе БФ и БЗ, а потому он является
интегративным и формальным аналогом взаимодействия правополушарного механизма
(хранилища смыслов [1]) и левополушарного механизма, связанного с логическими
преобразованиями знаний.
Последним принципом создания ИС является
Принцип XI (эволюционная эпистемология решения задач в ИС).
Схемой
роста
знания
согласно
К.Р.Попперу
[17]
является
схема
P1 → TT → EE → P2, где P1 – решаемая проблема, TT – пробная теория ее решения, EE –
устранение ошибок и коррекция TT после ее применения, а P2 – вновь возникшая
проблема после анализа результатов измененной (и более корректной) TT.
Этот принцип связан со всеми интеллектуальными способностями (1) – (13),
аккумулируя их. В самом деле, P1 соответствует (2) – целеполаганию, TT получается с
использованием (1), (3), (4), (7), (9), (10), (11), (12), EE соответствуют (5), (10) и (13).
Эта схема роста знания применительно к функционированию ИС получает
следующую интерпретацию:
P1 → Решатель (БФ, БЗ) → EE → P2, где P1 класс задач, решаемых в ИС (Принцип
I); TT соответствует применение Решателя к БФ и БЗ, EE – анализ результатов ИС и
коррекция стратегий решения задачи в интерактивном режиме человеко-машинной
системы; а P2 – новая возникшая проблема после реализации EE.
Следствием Принципа XI является необходимость включения ИС в реальный
процесс исследования, управления или принятия решений, а также открытость
объединения БФ и БЗ, что означает, что ИС является человеко-машинной (партнерской)
компьютерной системой. В этом смысле Принцип XI является «социальным»,
предполагающим взаимодействие ИС и ее пользователей (оно реализуется в подсистеме
интерфейса ИС).
Выше
фактически
мы
установили
соответствия
между
множеством
интеллектуальных способностей (1) – (13) и Принципами I – XI, но последние
соответствуют
функциям
ИС,
имеющей
архитектуру
ИС = (БФ+БЗ) + Решатель + комфортный интерфейс. Архитектура же ИС сопоставима с
предложенной выше структурой сознания сознание = система знаний + мышление + СМЛ.
Архитектура и функциональное содержание ИС полезны как пример имитации
продуктивного мышления, где под имитацией последнего понимается некоторая
формализованная эвристика, содержащая как средства выдвижения гипотез, так и
средства их принятия. Продуктивное мышление, систематически рассмотренное
11
М.Вертгеймером,
было
охарактеризовано
средствами
традиционной
логики
(классификация, умозаключения, силлогистика, индуктивные методы Д.С.Милля) и
специфическими
операциями
группировки,
центрирования
и
реализации
целого
мыслительного материала [14].8
Логика продуктивного мышления согласно [14], разумеется, не может служить
аппаратом автоматизации решения задач. Имитация решения задач с помощью
компьютера стала возможной с развитием идей ИИ и современной логики. Новое
состояние знаний в этой области требует изменения представлений о рациональном
знании и поведении. Рациональность в новом смысле объединяет индуктивные процедуры
и правдоподобные (амплиативные) выводы, выдвижение гипотез и их абдуктивное
принятие с последующими дедуктивными выводами. Смысл более широкого понятия
рациональности в понимании эвристик решения задач и проблем, как предмета
формализации и автоматизации в ИС, состоит в том, что рациональное знание есть знание,
полученное аргументированной эвристикой как познавательной структурой, адекватной
поставленной задаче (проблеме) в данной предметной области. Примером такой
эвристики
являются
ДСМ-рассуждения,
представляющие
синтез
познавательных
процедур – индукции, аналогии и абдукции с последующим применением дедукции [13].
Поэтому естественно предположить, что предметом когнитивных наук должна быть
следующая схематическая структура рационального сознания:
рациональное сознание = система знаний + продуктивное мышление + СМЛ.
Уточнением продуктивного мышления с точки зрения Принципов I – XI,
характеризующих системы ИИ, будут эвристики, формализующие интеллектуальные
способности (1) – (13), автоматизацией которых являются ИС (они же образуют
экспериментальную базу для имитации познавательной деятельности – knowledge
discovery).
Идеальным типом в смысле Макса Вебера (естественного) интеллекта с точки
зрения ИИ естественно считать реализацию способностей (1) – (10) и (13).
Схема, представляющая структуру сознания, имеет несколько интерпретаций – (α),
(β) и (γ).
(α)
обыденное сознание с приоритетом личностного знания, непосредственных
восприятий, ассоциаций, элементарных умозаключений и СМЛ.
Обыденному сознанию в [9] соответствует аноэтичное сознание, которое
ограничено во времени текущей ситуацией. Этот тип сознания позволяет человеку
ориентироваться в окружающей среде и реагировать на данную обстановку и свое
8
В [14] упоминается и математическая логика как аппарат, полезный для изучения мышления.
12
внутреннее состояние (последнее является автоноэтичным сознанием («знающим о себе))
в смысле [9].
(β)
креативное сознание с приоритетом продуктивного мышления и использованием
системы знаний, соответствующих Миру 3 объективного содержания знаний
К.Р.Поппера [17].
Креативному сознанию в [9] соответствует ноэтичное сознание, находясь в котором
человек осознает объекты, события, их отношения, как при их наличии, так и при их
отсутствии. Система знаний, используемая креативным сознанием, предполагает
оперирование не только идеями, но и понятиями [2].9
(γ)
объединяющее сознание, которое содержит как состояния сознания (α), так и
состояния сознания (β).
Можно усмотреть сходство между типом сознания (α) и пониманием сознания
С.Л.Франком как потока актуальных переживаний [3, стр. 148]. Тип сознания (β) имеет
сходство с пониманием сознания в [3] во втором смысле. Это понимание сознания состоит
в том, что в его состав входит не только актуально данное, но вместе с ним и все
содержания, потенциально доступные сознанию; это понимание сознания соответствует
объединению (α) и (β), т.е. типу сознания (γ).
Обратим внимание на следующее обстоятельство, которое является аргументом в
пользу существования эмерджентных явлений сознания, источником которых не могут
быть изолированные подсистемы знаний, мышления и СМЛ. Дело в том, что
представляется правдоподобным считать, что интуиция есть функция, зависящая от
системы знаний субъекта и его СМЛ. Так как только система знаний и только СМЛ не
могут быть достаточным условием интуиции. Правда, можно предположить, что в системе
знаний субъекта и в его СМЛ имеются «следы» предыдущего опыта работы мышления, но
интуиция непосредственно не выводима из мышления.
ИС как формализованные аппроксимации сознания типа (β) в качестве аналога
продуктивного мышления имеют соответствующие эвристики для решения заданных
проблем (целей) P1. Для ИС, реализующих ДСМ-рассуждения (они формализуют
эвристику «индукция-аналогия-абдукция»)
эмерджентным
свойством
перехода
от
незнания (неопределенности) к знанию является предсказание посредством аналогии и
абдукции
наличия
(отсутствия)
эффектов
у
рассматриваемых
объектов
(факт=объект+эффекты). Это эмерджентное свойство проявляется в автоматическом
режиме работы ИС, а в интерактивном режиме работы ИС возникает эмерджентное
9
С семиотической точки зрения креативное сознание использует знаки-символы в смысле Ч.С.Пирса.
13
свойство P2 – новая проблема,, полученная в результате анализа результатов ИС в
соответствии с Принципом XI: P1→Решатель (БФ, БЗ)→EE→P2.
ДСМ-рассуждения основаны на принципе сходства, восходящему к Д.С.Миллю
[21]: сходство фактов влечет наличие (отсутствие) изучаемых эффектов и их
повторяемость. Этот принцип сходства используется в правилах правдоподобного вывода
индукции и аналогии. Естественно предположить, что обнаружение сходства посредством
процедур индукции у познающего субъекта связано с психофизиологическим механизмом
ассоциаций и, возможно, с правополушарным распознаванием сходства объектов и
ситуаций как гештальтов. Предсказание же посредством аналогий, использующее
гипотезы о причинах, полученные индукцией [13], скорее всего, имеют левополушарный
психофизиологический аналог. Наконец, принятие гипотез посредством абдукции,
которая представлена в виде немонотонного вывода [22], соотносимо с левополушарным
психофизиологическим аналогом, но использование в качестве средств объяснения
гипотез о причинах, полученных индукцией, означает косвенное отношение к
правополушарному психофизиологическому аналогу. Разумеется, что процедурная
реализация ДСМ-рассуждений в ИС использует комбинированные алгоритмы сравнения и
перебора вариантов. В силу чего относительно функционирования ИС (имитаторов
рационального сознания) можно говорить как о имеющих «бледные следы» интуиции –
поиск посылок, релевантных цели рассуждения (интеллектуальная способность (3)). Эти
посылки используются в правдоподобных выводах индукции и аналогии в ДСМрассуждениях.
Характеризации сознания (α) и (β) были рассмотрены как идеальные типы в смысле
Макса Вебера [23]. Реальное же существование этих типов сознания (как и типа сознания
(γ)) представляет собой динамическую смену состояний, образующих текущее состояние
памяти, восприятий, мышления и СМЛ (в том числе желаний, установок, волевых усилий
и т.п.).
В [24] в связи с идеями Вяч. В. Иванова в [1] была сделана попытка рассмотрения
интеллекта с использованием оппозиции «левое» – «правое».
В [24] не было введено представление о структуре сознания, предложенное в
настоящей статье, а поэтому интеллект субъекта рассматривается в [24] как результат
взаимодействия мышления субъекта со сферой сознания в соответствии с имеющимся у
него духовным миром.
Перечислим черты интеллекта, сформулированные в [24], называемые также
способностями:
1. к рассуждению, включающую способность к рефлексии;
2. усвоения внеличностного знания;
14
3. порождения личностного знания и накопления опыта;
4. получения сверхоценок с точки зрения «высших ценностей» духовного мира
усвоенной культуры;
5. самоорганизации знаний субъекта посредством фальсификации и верификации
(включающие распознавание парадоксов исследования, т.е. расхождение теории
и опыта);
6. познавательного любопытства – выдвижения целей и постановки вопросов для
уменьшения неопределенности в знаниях;
7. многоаспектного рассмотрения ситуации (т.е. использование
знаний в
различных направлениях исследования);
8. интуиции.
Очевидно, что подобное понимание интеллекта является необергсонистским, ибо
включает интуицию в совокупность способностей интеллекта (согласно [11] интуиция
несводима к интеллекту).
Используя известные представления об асимметрии мозга и соответствующих
левополушарных и правополушарных психофизиологических механизмов [1, 25, 26] в [24]
была представлена следующая оппозиция познавательных механизмов «левое – правое»:
«Левое»
«Правое»
Логический вывод и доказательство
Рассуждение и индукция
Логическое противоречие
«Исследовательский парадокс»
Логическая обоснованность теоретической
Эстетическая красота теоретической
конструкции
конструкции
Аксиоматическая теория
Квазиаксиоматическая теория
Имитация познавательного механизма
Усиление познавательного механизма
Изоморфизм структур данных
Сходство и аналогия структур данных
Объяснение
Обоснование и прогнозирование,
генерирование гипотез
Внеличностное знание
Личностное знание
Допущение о замкнутости мира
Открытость компьютерных систем [27]
компьютерных систем
Под квазиаксиоматической теорией (КАТ) [24] понимается структура знаний,
состоящая из множества аксиом лишь частично характеризующих предметную область,
15
открытого множества фактов и гипотез, множества правил правдоподобного и
достоверного выводов.10
Под
усилением
познавательного
механизма
понимается
использование
формальных средств рассуждения, реализация которых практически невозможна без
использования компьютерных систем.
Под
обоснованием
и
прогнозированием
понимается
принятие
некоторых
утверждений посредством аргументации с использованием гипотез, порожденных
формализованными эвристиками (в том числе абдуктивное принятие гипотез в
соответствии с Принципом X).
Заметим, что объединение «левых» и
«правых» познавательных средств
соответствует Принципу XI –эволюционной эпистемологии решения задач в ИС.
Приведенные выше способности 1 – 8 из [24] покрываются интеллектуальными
способностями (1) – (13), но требуется уточнить отношение интуиции к способностям (1)
– (13). С этой целью установим связи между идеями естественного интеллекта, сознания и
мышления с точки зрения ИИ, позволяющей внести некоторое упорядочение
терминологии для когнитивных наук (в предположении признания логики как
необходимого средства наук о познании).
Под мышлением будем понимать рассуждения, их подготовку и организацию,
включающие цель, поиск посылок, формирование плана достижения цели и реакцию на
полученные результаты (рефлексию). Необходимым условием процесса мышления
является осуществление интеллектуальных способностей (2), (3), (4), (5) и (9). Под
естественным интеллектом (ЕИ) будем понимать эмерджентную структуру, образованную
системой знаний субъекта, интеллектуальными способностями (1) – (13) и интуицией, т.е.
ЕИ = система знаний (субъекта) + {(1)-(13)} + интуиция, где интуиция функция F системы
знаний и СМЛ: интуиция = F (система знаний, СМЛ). Заметим, что реализация интуиции в
соответствующем состоянии сознания предполагает влияние системы знаний и СМЛ при
условии функционирования способностей (1) (выделение существенного в наличных
значениях субъекта) и (2) (способности к отбору знаний). Разумеется, что ЕИ есть
идеальный тип.
Сознание субъекта ранее было охарактеризовано как эмерджентное явление со
структурой:
сознание = система знаний (субъекта) + мышление + СМЛ,
где
под
мышлением понимается процесс рождения, организации и осуществления рассуждения.
В ИС аналогом КАТ являются БЗ, БФ и Решатель задач с Рассуждателем, формализующие некоторую
эвристику – например, ДСМ-рассуждения с индукцией, аналогией и абдукцией.
10
16
Под феноменологией сознания с точки зрения естественных принципов ИИ,
имеющих
простую
экспериментальную
реализацию,
будем
понимать
результат
взаимодействия ЕИ и СМЛ, т.е. феноменология сознания = ЕИ + СМЛ.
Таким образом, проявление сознания зависит от системы знаний, способностей (1)
– (13) и СМЛ, ибо интуиция есть функция системы знаний и СМЛ. Уточнение СМЛ есть
дело психологии, исследования которой должны выяснять влияние личностных качеств
субъекта на его познавательные возможности и его продуктивное мышление. В частности,
интересно установить типологии различных взаимодействий «левых» и «правых»
механизмов для различных эвристик решения проблем.
Легко понять, что сформулированные выше уточнения идей сознания, мышления и
ЕИ получены посредством конструирования и исследования ИС (как систем ИИ) вида
ИС = (БФ + БЗ) + Решатель (задач) + комфортный интерфейс.
Аналогия понятия ИС с идеями сознания, феноменологии сознания и ЕИ позволяет
формулировать задачи по «очеловечиванию» ИС с одной стороны и по созданию
экспериментальной базы для имитации ЕИ – с другой. Уточнение же идеи ЕИ создает
возможность классификации интеллектуальных способностей (1) – (13) с точки зрения как
Принципов I-XI (принципов создания ИС), так и асимметрии мозговых механизмов. Идеи
синтеза познавательных процедур (Принцип V), инвариантности структуры Рассуждателя
(Принцип VIII)11 и эволюционной эпистемологии решения задач в ИС (Принцип XI)
приводят к заключению, что помимо интеллектуальных способностей «левого» и
«правого» типов имеются способности
интегративного типа.
Таким образом,
интеллектуальными способностями «левого» типа являются (4), (5), (8), (9) и (11);
интеллектуальными
способностями
«правого»
типа
являются
(10)
и
(7);
а
интеллектуальными способностями интегративного типа являются (1), (2), (3), (6) (12) и
(13).
В психологии выделяют тип ступени в развитии поведения – инстинкты, дрессуру
и интеллект [28], которые относятся как к поведению животных, так и к поведению
человека. При этом не имеется четко характеризуемых различий идей «сознания» и
«интеллекта». В предлагаемой системе терминологии в данной статье, полученной на
основе анализа теории и практики применения ИС, выделен идеальный тип ЕИ в
предположении уточнения идеи субъективного мира личности (СМЛ) – восприятий,
эмоций, желаний, волевых актов, установок.
Этот принцип, возможно, имеет корреляцию с законом структуры Кёлера [28]: восприятие и действие (как
процессы поведения) не являются суммой отдельных элементов, а представляют собой известное целое,
свойствами которого определяется функция и значение каждой отдельной части, входящей в его состав.
11
17
В системе терминологии данной статьи предлагается говорить о сознании
животных и их прединтеллекте, ибо, разумеется, бессмысленно считать, что животные
обладают способностями (4), (5), (8), (9) и (11). Они обладают инстинктами, способностью
к обучению и использованию памяти (дрессуре [28]), способностью к экстраполяции [29],
формированию образов (но не понятий). Так как у животных отсутствует символическая
система
знаний
и
способности
создания
абстрактных
обобщений
и
перебора
возможностей, а их познавательный аппарат примитивен по сравнению с человеческим
(Л.В.Крушинский в [29] называет его элементарной рассудочной деятельностью), то
естественно говорить о наличии у них прединтеллекта, а не интеллекта в определенном
выше смысле (т.е. ЕИ).
Важным следствием введенных представлений о ИС и сознании является
планирование развития теории интеллектуальных роботов [30]. Робот, созданный
Д.А.Добрыниным и В.Э.Карповым, в качестве Решателя задач имеет упрощенную версию
ИС, реализующую ДСМ-рассуждения [30]. Эта версия ДСМ-рассуждений содержит
правила для индукции и аналогии, но не имеет подсистемы абдуктивного объяснения БФ.
Расширение Рассуждателя робота для реализации эвристики «индукция-аналогияабдукция» усилит его «интеллектуальные способности» для принятия решений в целях
адаптации к среде обитания.
Интеллектуальные роботы можно рассматривать как когнитивные системы,
обладающие возможностью действия после принятия решения. Когнитивная же система
[31] есть ИС с подсистемой получения информации в БФ посредством мониторинга
окружающей среды (т.е. устройства восприятия).
Таким образом, структурой интеллектуального робота является следующая схема:
ИИ-робот = подсистема восприятия + ИС + подсистема действия (движение, манипулятор
и т.п.).
Развитие ИИ-роботов зависит от имитации интеллектуальных способностей (1) –
(13), подсистемы восприятия и механической подсистемы действий.
Асимметрия «левополушарной» и «правополушарной» мозговой деятельности
имеет значительный исследовательский материал в психолингвистике [1]. Однако, не
имеется в настоящее время соответствующих исследований психологических и
нейропсихологических механизмов синтеза познавательных процедур, комбинирующего
порождение индуктивных обобщений, аналогий и абдуктивных объяснений при принятии
гипотез, а также дедуктивных выводов из знаний, сформированных правдоподобными
рассуждениями. Изучение подобных структур неэлементарных рассуждений, аналогичное
исследованиям генезиса элементарных логических структур Ж.Пиаже [32] может
послужить стимулом развития психологики – необходимого аспекта когнитивных
18
исследований. Современная логика создает возможности формализаций эвристик,
следовательно, порождает проблемы их психологического изучения.
Характеризация ЕИ и идеи продуктивного мышления с точки зрения ИИ, а также
установление соответствия между структурой рационального сознания и строением ИС
создает идейную базу для формулирования задач и принципов структ урной
когнитологии, включающей психологику и экспериментальные возможности ИИ. ИС
– продукт ИИ – является полигоном для имитации и усиления ЕИ посредством КПЭрассуждений, ибо они формализуют способности (1) – (13) в соответствии с принципами I
– XI построения ИС высокого уровня.
Под структ урной когнитологией будем понимать направление исследований,
изучающее феноменологию сознания с точки зрения ИИ, т.е. с учетом сопоставления
структуры сознания (система знаний + мышление + СМЛ) и архитектуры ИС ((БФ + БЗ) +
Решатель + Интерфейс). Это сопоставление становится более содержательным, если
рассматривается структура рационального сознания: система знаний + продуктивное
мышление + СМЛ.
Артефактами,
которые
являются
результатом
исследований
структурной
когнитологии, являются когнитивные системы (т.е. ИС с подсистемой получения
информации в БФ посредством мониторинга окружающей среды – в том числе, ИИроботы).
Основным
содержанием
структурной
когнитологии
является
соотношение
«познающий субъект – системы знаний – результат познания», а под «познающим
субъектом» имеется в виду как личность, так и компьютерная система или человекомашинная (партнерская) система. Эпистемологическим отображением этого соотношения
является дополнение схемы эволюционной эпистемологии [17] познающим субъектом:
познающий субъект Р1 ТТ ЕЕ Р2, а имитацией этой схемы являются
когнитивные системы, включающие ИС.
Отметим, что ИС не только являются имитацией рациональных аспектов
феноменологии сознания (ЕИ + СМЛ), но также и усилением интеллектуальных
возможностей человека благодаря автоматизации синтеза познавательных процедур
(Принцип V) [13], объему памяти и быстродействию компьютера. В силу этого возможно
создать автоматизированную эвристику ИС, реализация которой неосуществима без
компьютера. В этом смысле можно говорить, что ИС могут быть усилителями
интеллектуальных способностей человека [33]. Последнее обстоятельство может быть
реализовано и в ИИ-роботах.
Так как объектом исследований структурной когнитологии является изучение
влияния СМЛ на ЕИ и имитация ЕИ в ИС, когнитивных системах и ИИ-роботах, то
19
представляется
очевидной
междисциплинарность
исследований
в
структурной
когнитологии, осуществлением которых должно стать взаимодействие идей и методов
логики, ИИ, психологии мышления, психологии личности, психолингвистики и
нейрофизиологии. Структурной схемой этого взаимодействия, по-видимому, может быть
предложенный выше «четырехугольник сознания», включающий интуицию. Разумеется,
на данном этапе состояния наших знаний можно говорить лишь об имитации условий,
способствующих рождению интуиции (таковыми будут имитации способностей (1) и (3)
из перечня способностей (1) – (13), образующих феноменологию ЕИ). Объединяющим
стержнем междисциплинарных исследований должна быть расширенная схема роста
знания: познающий субъект Р1 ТТ ЕЕ Р2.
Не
претендуя
на
полноту
охвата
проблем
структурной
когнитологии,
сформулируем некоторый перечень ее проблем и задач.
1.
Выяснение успешности решения поставленных задач (Р1) субъектом
определенной типологии личности (тип СМЛ).
2.
Выяснение влияния СМЛ субъекта на успешность решения задачи (Р1) в
условиях человеко-машинной (партнерской) ИС.
3.
Определение комфортности интерфейса ИС для различных типологий
личностей (пользователей с соответствующим СМЛ).
4.
Эмпирическое исследование синтеза познавательных процедур при
решении задач (например, индукции, аналогии, абдукции и дедукции) у
детей и взрослых.
5.
Исследование недвузначности рассуждений в процессе принятия
решений (например, с использованием трехзначных и четырехзначных
логик).
6.
Исследование убедительности аргументации при условии знания и
незнания средств логик аргументации.
7.
Исследование познавательного цикла роста знаний для различных типов
личности (СМЛ).
8.
Эмпирическое
описание
психологической
и
«четырехугольника
логической
точек
зрения
сознания»
и
с
сравнение его
функционирования у человека и ИС при решении одной и той же
проблемы Р1 (возникнут ли новые проблемы Р2 в каждом из этих
случаев и совпадут ли они?).
9.
Изучение
границ
возможностей
решения
задач
человеком
и
соответствующих их расширений в ИС для случаев, когда решении
задачи человеком практически невозможно.
20
10.
Формулирование эвристик решения задач в ИС, которые не встречаются
в исследовательской практике человека.
11.
Построение новой теории предложений о мнениях «Джон думает, что
Р» [34], учитывающей устройство принятия решений Джона (система
знаний, Решатель задач). Возможно ли психологическое расширение
этой теории с включением описания СМЛ Джона?
12.
Как
можно имитировать
психологию
ИИ-робота, наделить
его
«настроением» относительно получаемой им информации из среды
обитания?
13.
Исследование возможностей имитации (и усиления) совокупности
способностей (1) – (13), образующей феномен ЕИ.
14.
Каковы нейрофизиологические характеристики:
(а) хранения и использования знаний субъектом,
(b) каждой из составляющих рассуждения познавательных процедур
(например, индукции, аналогии, абдукции и дедукции)?
15.
Возможна ли нейрофизиологическая обратимость рассуждения – вызов
нейрофизиологического состояния мозга, порождающего рассуждение?
Без ответа на этот вопрос теория сознания Джона Серла [35] остается гипотезой без
решающего аргумента.
Согласно
[35]
ментальные
феномены
причинно
обусловлены
нейрофизиологическими процессами в мозге и сами являются свойствами мозга. В [35]
обсуждается известный тест А. Тьюринга относительно невозможности распознать
отличие в поведении человека и компьютера [36]12. Тест А. Тьюринга использует
неопределенность в понимании термина «мыслить» и, соответственно, сформулирован в
бихевиористском стиле без спецификации способностей ЕИ, образующих его феномен. С
точки зрения современного ИИ и рождающейся структурной когнитологии вместо
вопроса «Может ли машина мыслить?» [36] следует задать вопрос «Какие из
способностей ЕИ (1) – (13) могут имитироваться посредством ИС?». С этим вопросом
связан и другой вопрос: «В какой степени могут быть аппроксимированы способности,
поддающиеся имитации в ИС?». С точки зрения данной статьи способности (1), (3), (4) –
(6), (8) – (10) могут имитироваться в ИС в соответствии с поставленной задачей Р1 даже в
автоматическом режиме. Способности (2), (7) и (13) могут имитироваться частично в
интерактивном режиме партнерства с ИС. Способности же (11) и (12), соответственно,
рационализация идей, трансформируемых в понятия [2], и способность к созданию
В [35] Д. Серл приводит остроумное возражение А. Тьюрингу, известное как ситуация в «китайской
комнате».
12
21
целостной
картины
относительно
предмета
мышления,
объединяющая
знания,
релевантные цели, является сверхкреативными и в настоящее время не имеется
адекватных средств их имитации в ИС.
В [35] Д. Серл ввел в рассмотрение два понимания ИИ – «сильный ИИ» и «слабый
ИИ». Соответственно, «сильный ИИ» отождествляет мозг с программой, а «слабый ИИ»
допускает возможность имитации ментальных процессов: восприятий, убеждений,
желаний, принятий решений и т.д. Д. Серл является сторонником «слабого ИИ», но, к
сожалению, не отличает рациональные ментальные явления от ментальных явлений,
порожденных СМЛ. Рассмотрение же феноменологии сознания с точки зрения ИИ,
использующее соответствие между структурой сознания и строением ИС, создает
возможность
реалистического
подхода
к
имитации
ментальных
процессов,
рассматриваемых как способности (1) – (13) и как проявления СМЛ, определяющие
субъективность сознания. Д. Серл справедливо считает сознание эмерджентным явлением
мозговой деятельности, но информативнее эту эмерджентность понимать как порождение
взаимодействия системы знаний, мышления и СМЛ, ибо система знаний и синтез
познавательных
процедур
есть
исходное
основание
для
понимания
специфики
«собственно человеческого сознания»13.
Концепция сознания Д. Серла рассматривает сознание как явление, аналогичное
пищеварению и другим биологическим процессам. Однако, он признает социальный
характер сознания [35, стр. 226], что выводит его концепцию из чисто биологического
понимания ментальных процессов. Социальность сознания естественным образом
объясняется использованием знаний и языка и их связями с мышлением и ментальными
состояниями (в том числе, убеждениями, установками, желаниями, агрессией и т.п.). В
предложенной в настоящей статье структуре сознания его социальность представима в
системе знаний субъекта и его СМЛ.
Следует отметить, что важная характеристика сознания – его интенциональность,
рассматриваемая в [35], в настоящей статье представлена в совокупности способностей (1)
– (13): таковыми являются (2) («цель – план – действие»), (5) (аргументированное
принятие решений), (6) (рефлексия), (8) (поиск объяснений), (11) (рационализация идей).
Д. Серл в [35] рассматривает один вид рассуждений – дедукцию, считая ее
«основным средством слабого ИИ». Этот взгляд на ИИ является устаревшим, ибо главным
продуктом ИИ являются ИС, которые реализуют посредством рассуждений синтез
познавательных процедур, включающий индукцию, аналогию, абдукцию и дедукцию.
Современные
ИС
являются
партнерскими
человеко-машинными
системами,
Однако понимание природы интуиции потребует изучения влияния СМЛ на используемые знания и
рациональные процедуры.
13
22
осуществляющими обучение и приобретение новых знаний посредством недедуктивых
(амплиативных) выводов. В силу сказанного, понимание сознания на материале желаний,
убеждений и восприятий без предварительного и детального описания функционирования
продуктивного мышления (синтеза познавательных процедур) оказывается мало
информативным (только описательным и неконструктивным). Вряд ли можно «открыть
сознание заново» (“re-discovery of the mind”) [35], если при этом не использовать
современные идеи и методы ИИ в рамках исследований возникающей структурной
когнитологии, имеющей в качестве экспериментальной базы ИС и ИИ-роботы.
Литература
[1]. Иванов Вяч. Вс. Чет и нечет. Асимметрия мозга и знаковых систем. М., Советское
радио, 1978.
[2]. Финн В.К. Интеллектуальные системы и общество: идеи и понятия. НТИ, Сер. 2, 1999,
№10, с. 6-20.
[3]. Франк С.Л. Предмет знания. Душа Человека. СПб, Наука, 1995.
[4]. Поппер К.Р. Объективное знание. Эволюционный подход. М., УРСС, 2002, Глава 3.
Эпистемология без субъекта знания. с 108-123.
[5]. Миллер Д., Галантер Ю., Прибрам К. Планы и структура поведения. М., Прогресс,
1965.
[6]. Практический интеллект. Под общей редакцией Р. Стернберга. СПб., Питер, 2002.
[7]. Binet A, Simon T. The development of intelligence in children. Baltimore,
Williams&Wilkins, 1916.
[8]. Финн В.К. Искусственный интеллект: идейная база и основной продукт. Труды 9-й
национальной конференции по искусственному интеллекту, Тверь, 28 сентября – 20
октября 2004, Т.1., М., Физматлит, 2004, с. 11-20.
[9]. Соло Р. Когнитивная психология, СПб., Питер, 2002.
[10]. Nickerson R.S., Perkins D.N., Smith E.E. The teaching of thinking. Hillsdale, NJ: Erlbaum,
1985.
[11]. Бергсон А. Творческая эволюция, М.-СПб, Русская мысль, 1914.
[12]. Финн В.К. Об интеллектуальном анализе данных. Новости искусственного
интеллекта, №3, 2004, с.3-18.
[13]. Финн В.К. Синтез познавательных процедур и проблема индукции. НТИ, 1999, Сер.2,
№1-2, с.8-44.
[14]. Вертгеймер М, Продуктивное мышление. М., Прогресс,1987.
23
[15]. Тарский А. Понятие истины в языках дедуктивных наук. В кн.: Философия и логика
Львовско-Варшавской школы. М., РОССПЭН, 1999, с.19-177.
[16]. Поппер К.Р. Объективное знание. М., УРСС, 2002, глава 9. Философские
комментарии к теории истины Тарского, с.301-319.
[17]. Поппер К.Р. Эволюционная эпистемология. В кн.: Эволюционная эпистемология и
логика социальных наук. М., УРСС, 2000, с.57-74.
[18]. Мендельсон Э. Введение в математическую логику. М., Наука, 1978.
[19]. Гемпель К.Г. Логика объяснения. Дом интеллектуальной книги. М., 1998.
[20]. Abductive Inference: Computation, Philosophy, Technology. Eds. J. R. Josephson,
S. G. Josephson. Cambridge Univ. Press, 1994.
[21]. Милль Д.С. Система логики силлогистической и индуктивной. М.: Книжное дело,
1900.
[22]. Арский Ю.М., Финн В.К. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы.
Информационные технологии и вычислительные системы, 2008 (в печати).
[23]. Вебер М. «Объективность» социально-научного и социально-политического
познания. В кн.: М.Вебер Избранные произведения. М., Прогресс, 1990, стр389-393.
[24]. Финн В.К. Интеллектуальные системы: проблемы их развития и социальные
последствия. В кн.: Будущее искусственного интеллекта. Ред. сост. К.Е.Левитин,
Д.А.Поспелов, М., Наука, 1991, с.157-177.
[25]. Спрингер С., Дейч Г. Левый мозг, правый мозг. М., Мир, 1983.
[26]. Маслов С.Ю. Асимметрия познавательных механизмов и ее следствия. Семиотика и
информатика, Вып.20, 1983, с.3-31.
[27]. Хьюитт К. Открытые системы. В кн.: Реальность и прогнозы искусственного
интеллекта. М., Мир, 1987 с.85-102.
[28]. Выготский Л.С., Лурия А.Р. Этюды по истории поведения. М., Педагогика-Пресс,
1993, стр.38-44.
[29]. Крушинский Л.В. Элементарная рассудочная деятельность животных и ее роль в
эволюции. В кн.: Философия в современном мире: философия и теория эволюции,
М., Наука, 1974, стр.156-215.
[30]. Добрынин Д.А., Карпов В.Э. Моделирование некоторых форм адаптивного
поведения
интеллектуальных
роботов.
Информационные
технологии
и
вычислительные системы, №2, 2006, стр.45-56.
[31]. Гергей Т. Когнитивные системы – потребность информационного общества и вызов
компьютерным наукам. Труды 9-й национальной конференции по искусственному
интеллекту. Тверь, 28 сентября-20 октября 2004, Т.1, М., Физматлит, 2004, с.3-12.
24
[32]. Пиаже Ж., Инельдр Б.. Генезис элементарных логических структур. М., Издательство
иностранной литературы, 1963.
[33] Эшби У. Росс. Введение в кибернетику. М., Издательство иностранной литературы,
1959.
[34] Карнап Р. Значение и необходимость. М., Издательство ЛКИ, 2007
[35] Серл Д. Открывая сознание заново. М., Идея-Пресс, 2002.
[36] Тьюринг А. Может ли машина мыслить? М., Государственное издательство физикоматематической литературы, 1960, стр. 19 – 58.
25
