Классические концепции решения проблем искусственного интеллекта (философский аспект)

КЛАССИЧЕСКИЕ КОНЦЕПЦИИ РЕШЕНИЯ ПРОБЛЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Р.В. Романов

Аннотация. В статье проводится краткий анализ гносеологических концепций, в наибольшей мере повлиявших на развитие области искусственного интеллекта Рассматриваются механистическая, бихевиористская, неопозитивистская и постпозитивистская концепции этой проблемы, а также их сильные и слабые стороны.

Ключевые слова: искусственный интеллект, механистическая концепция, бихевиористская концепция, неопозитивистская концепция, постпозитивистская концепция.

Summary. The article presents a brief analysis of epistemological concepts, which most influenced on the development of AI. It also considers the mechanistic, behaviorist, neopositive and postpositive concepts of this problem and its strengths and weaknesses.

Keywords: Artificial intelligence, mechanistic concept, behaviorist concept, neo-positive concept, postpositive concept.

Анализ дискуссий по проблемам Искусственного Интеллекта (ИИ) позволяет сделать вывод, что главный вопрос можно сформулировать следующим образом: «Что нужно построить специалистам в этой области?» Однако этот вопрос сам является основанием для целого ряда не менее важных вопросов. Например: «Достаточно ли построить адекватную модель мозга, и она автоматически станет познавать окружающий мир? ... Является ли сознание таким же свойством (функцией) мозга, как свойство раздражимости у живого существа? ... Можно ли свести изучение познания к изучению функционирования мозга?» [1, с. 166]. Обобщая сказанное, главный в области ИИ вопрос можно

переформулировать так: «...возможно ли создать механическое (автоматически действующее) устройство, свойством (функцией) которого, непосредственно вытекающим, или из его материала, или из принципов его функционирования, является познание?» [там же, с. 167].

Очевидно, что реальному созданию такого устройства предшествуют замыслы, идеи, порождаемые человеком теории, которые сами базируются на фундаментальных философских и методологических основаниях, которые нередко даже не осознаются исследователями. В современной философии и методологии науки многие из этих оснований достаточно хорошо изучены, а некоторые остаются

242

пока еще в тени. В одной из работ, посвященных исследованию философских и методологических проблем ИИ, как мне кажется, совершенно справедливо утверждается, что теория в ИИ определяется связкой понятий «модель познания» и «методологическая установка». Оба они необходимы как эффективные инструменты анализа гносеологических концепций ИИ. При этом понятие «модель», обычно употребляемое как «конструкция, изоморфная моделируемой системе» [2], Ю.Ю. Петрунин определяет несколько иначе, акцентируя внимание на том, что модель замещает некоторый объект, что она представляет его в мышлении. Модель, отмечает он, это - «репрезентация любого вида» [2, с. 170]. При этом Ю.Ю. Петрунин явно солидаризируется с М. Вартофским, так как такое определение модели содержит в себе не только указание на отсутствие полного сходства модели и оригинала, но и на наличие у модели реального содержания, отражающего, в некоторой степени, действительное положение дел в мире [3].

Представленное определение модели, как мне кажется, достаточно хорошо объясняет, что именно нужно моделировать в случае ИИ. Здесь речь идет о модели познания, опирающейся на современные знания о когнитивных процессах, о закономерностях их протекания, о факторах, обусловливающих познание и т.п. В этом смысле модель становится некоторым результатом, реализацией методологической установки, как определенной системы принципов, приемов и целей исследования, несмотря на то, что любая методологическая установка, в большинстве случаев, не ведет к единственно возможной в ее рамках моде-

ли познания. Такого рода методологические установки - предмет исследований, прежде всего, философской теории познания. И в рамках работ по ИИ результаты разработок в этой отрасли теоретического знания используются, но не в полной мере. В большинстве случаев исследователь ИИ обращает внимание и развивает лишь хорошо известные в истории философии взгляды на процесс познания, что приводит к отсутствию принципиально новых моделей познания в этой области исследований.

Из сказанного можно сделать вывод, что содержательно понятию «методологическая установка» можно поставить в соответствие понятие «гносеологическая концепция». И далее для определения причин возникновения проблем в конкретных моделях ИИ следует произвести анализ собственно гносеологических концепций, которые активно используются в ИИ.

Все концепции такого рода можно разделить на две группы. Во всех концепциях первой группы предполагается положительный ответ на основной вопрос области ИИ, сформулированный в начале статьи. Познание в них представляется функцией человека как психобиологического существа, следствием его нейрофизиологической организации, принципов функционирования мозга, врожденных схем поведения или генетических механизмов.

Концепции второй группы предлагают выход за рамки нейрофизиологических процессов, поведенческих реакций и программ деятельности отдельного познающего субъекта [4]. В этом случае познание воспринимается как свойство человека, возникающее исключительно в социуме и культуре как целом. То есть утверждается,

что вне отношений между людьми, вне зависимости от конкретных форм, которые принимают эти отношения, вне наличия в этом процессе своих исторических, социальных и экономических условий, процесс познания невозможен принципиально.

Остановимся более подробно на концепциях первой группы, которые наиболее распространены в работах по ИИ. Одной из них является механистическая концепция. Модель познания в этой концепции исчерпывается приобретением опыта, что вызвано определением процесса познания как функции человека, принадлежащей некоторому «механизму» (мозгу) в его теле. Имеется в виду то, что любое содержание знания в этой модели является чувственными (сенсорными, полученными от датчиков) данными. Познание в данном случае, отмечает ГА. Зинченко, цитируя Дж. Лок-ка, понимается «как сравнение, объединение, соединение, расширение, иными словами комбинирование одной «идеи» с другой» [5, с. 194]. В этом случае напрашивается вывод о том, что интеллект возникает и наполняется содержанием только в процессе опытного восприятия окружающей среды, изначальная информация о которой у него отсутствует.

Основаниями обсуждаемой концепции, возникшей до успехов науки нейрофизиологии, считают исследования «вульгарных материалистов» П.Ж.Ж. Кабаниса, К. Фохта, Л. Бюх-нера, Я. Молешотта и др. По мнению Л. Бюхнера, например, на сознание можно смотреть «как на особую форму всеобщего естественного движения, присущую субстанции центральных нервных элементов точно так же, как мускульной субстанции присуще

движения сокращения, или как мировому эфиру присуще движение свет, или как магниту присуще явления магнетизма» [6]. В иной форме механистическая концепция представлена у Л. Фейербаха, который предложил определить взаимное отношение духа и материи в процессе изучения функционирования тела человека, полагая, что «в мозговом акте, как высочайшем акте, деятельность произвольная, субъективная, духовная и деятельность непроизвольная, объективная, материальная тождественны, неразличимы» [7, с. 13].

Возникнув в XIX в., в XX столетии идеи Фейербаха просматриваются в концепциях современного вульгарного материализма, опирающегося на достижения генетики и физиологии нервной деятельности. При этом теория сознания превращается, по сути дела, в разновидность физики или физиологии. Духовные феномены в ней рассматриваются как телесные, а психические состояния - как физиологические явления.

В работах американского философа Д. Серля, например, который определяет направление своих исследований как «биологический натурализм», предлагается искать интенциональ-ность в связях между нейронами. Сознание при этом трактуется как субъективная реальность естественного происхождения, как качество эмерджент-ного свойства высокоразвитых живых систем [8, с. 24]. Критикуя такой подход к пониманию сознания, Д.И. Дубровский в одной из своих работ указывает на ряд принципиальных противоречий в основаниях предложений Серля, обоснованно ставя под сомнение уместность принципа эмерджент-ности, являющегося существенным, но

243

ВЕК

244

недостаточным для объяснения специфики сознания и характера его связи с мозговыми процессами [9, с. 94].

С несколько иной стороны к проблемам концепций механистического толка подходит Д. Люгер [10, с. 788]. В своих работах он отмечает, что вопрос возможности проведения эффективного обучения «с нуля», без начального знания, основываясь исключительно на опыте, либо же присутствии некоторого индуктивного порога, как совокупности когнитивных предпосылок, благодаря которым возможно обучение, решить сегодня не удается. Исследования вопроса развития детей в таких областях, как язык, интуитивное понимание и т.д. демонстрирует нам уместность данного вопроса. Более сложной проблемой в рамках данного подхода можно считать роль развития в обучении, когда способность к обучению в конкретных областях возникает на строго определенных стадиях развития. Природа таких ограничений остается неясной.

Таким образом, можно заключить, что фактически, процесс познания в рамках механистической концепции -это индивидуальный процесс восприятия, которое им и ограничивается, что в рамках современных гносеологических концепций равносильно отсутствию перспектив данного направления исследований в смысле решения проблем ИИ.

Перейдем теперь к рассмотрению бихевиористских концепций искусственного интеллекта. Все концепции такого рода содержат в себе ряд положений, схожих с методологической программой психологической теории бихевиоризма, пытающейся объяснить, как путем повторения внешних воздействий в организм закладывается уже не

сумма впечатлений или идей, а только одно - набор двигательных реакций.

В русле проблем ИИ эти положения были переформулированы следующим образом. Моделированию следует подвергать внешнюю сторону мышления, скорее даже внешне фиксируемое поведение обладателя интеллекта, без обращения к явлениям познания. Для интеллектуального устройства, не является существенным факт механистической идентичности с мозгом. Модель познания в данной концепции определяется как метод проб, ошибок и случайного успеха. Сам же процесс познания в данной концепции - процесс выработки в системе тех или иных реакций на некоторые входные сигналы путем многократных воздействий на систему и корректировки зависимости вход-выход. Интеллектуальное устройство становится «черным ящиком», внутренняя архитектура которого фактически не имеет значения [1, с. 190].

Таким образом, классическая бихевиористская программа исчерпывается описанием поведения - в ней не учитывается и даже принципиально игнорируется факт целенаправленности и адаптивности поведения живых организмов в силу субъективности и ненаблюдаемости этих фактов.

Эта основная проблема находит свое продолжение соответственно и в бихевиористических моделях ИИ, а именно - в кибернетической модели, где понятие целесообразности, является основным и имеет свою реализацию в принципе обратной связи, определившем понятию цели строгий научный статус. Из этого факта можно сделать вывод о бесперспективности бихевиористской концепции в классическом ее виде, без определения интен-циональности в процессе познания.

Еще одним подходом к ИИ в рамках концепций, относящихся к первой из двух выделенных выше групп, является неопозитивистский вариант концепции ИИ. В отличие от двух предыдущих концепций, познание в неопозитивистской традиции не начинается с нулевого состояния интеллекта, своего рода tabula rasa, «чистой доски», и не осуществляется случайным хаотическим способом. Здесь устанавливается четкое различие между моделированием процесса мышления человека и задачами ИИ. Предлагается подвергнуть анализу не описание того, как происходит познание, а того, как оно должно происходить, исходя из определенной модели познания. Иными словами, неопозитивистская установка проявляется в отсутствии ориентации исследователя на изучение собственно феномена познания (интеллекта) человека.

Общая характеристика неопозитивистской концепции заключается в приверженности ее представителей общему выводу о природе интеллекта -критерию интеллектуальности, отраженному в гипотезе А. Ньюэлла [11] о физической символьной системе. В критерии А. Ньюэлла определяются необходимые и достаточные условия проявления некоторой физической системой своей интеллектуальности. Эти условия, по сути дела, сводятся здесь к тому, что эта система должна являться универсальной системой формальных манипуляций над конкретными символами. Другими словами, она должна быть аналогом машины Тьюринга.

В таком случае модель познания представляется схемой обработки поступающей информации по определенным законам. Предметом изучения при этом становится процесс нако-

пления и переработки знания, независимо от его природы.

Очевидно, что такой подход приводит к концентрации основного внимания на организации и построении символических структур, к которым сводится познание - искусственным языкам и другим знаковым системам. Математические и логические структуры отождествляются со структурами реального мира. Как следствие, основной задачей здесь становится поиск (создание) подходящего формального языка.

В своей книге Х. Дрейфус в форме критики определил онтологическое допущение представителей бихевиоризма, «. согласно которому мир может быть разложен на независимые друг от друга логические элементы, и на эпистемологическом допущении, согласно которому наше понимание мира может быть затем восстановлено путем комбинирования этих элементов в соответствии с некоторыми эвристическими правилами» [12, с. 260].

Исходя из этого допущения основная идея неопозитивистской позиции состоит в переоценке логических идей позитивизма, т.к. попытки «логического» описания внешнего мира приводят к невозможности в этом дискурсе описания противоречий действительного мира средствами классической логики. Для борьбы с возникающими в текстах противоречиями классические логические характеристики «истинно-ложно» в современных моделях дополняются характеристиками типа «уверенно» и т.п. Таким образом, логика из классической превращается уже в «паранепро-тиворечивую» [1, с. 198], псевдо-физи-ческую, модальную, многозначную и т.д., ставя под вопрос саму возможность дальнейшего продвижения ис-

245

ВЕК

246

следований ИИ в рамках неопозитивистской концепции.

Проблему ИИ не обошли своим вниманием и философы, стоящие на позициях постпозитивизма, которые в своих разработках опираются на трактовку процесса познания как процесса меняющего свою структуру в процессе эволюции основополагающих идей (парадигм). Один из разработчиков проблемы М. Минский, известный как создатель теории фреймов, в одной из своих работ прямо утверждал, что понятие «фрейм» возникло у него в согласии с идеями «схем» Ф. Бартлетта и «парадигм» Т. Куна, представляющих, как хорошо известно, постпозитивистское направление в философии науки [13, с. 251-252].

М. Минский решил использовать парадигмальный подход в исследовании проблем повседневного мышления [14, с. 89]. В своих рассуждениях он исходил из того, что в повседневном мышлении человек, пытаясь познать новую для себя ситуацию, или по новому взглянуть на привычные вещи, всегда выбирает из имеющихся в его памяти ту или иную структуру данных (образ). Эту структуру М. Минский и предложил назвать фреймом, имея ввиду в дальнейшем, путем внесения изменения в ней отдельных деталей, сделать ее пригодной для понимания более широкого класса процессов [там же].

Эволюционная составляющая па-радигмальной концепции Куна в контексте постпозитивистского подхода к проблемам ИИ проявилась также в попытках объяснить алгоритм смены цели в процессе решения (инсайт, озарение) той или иной задачи, приводящий к резкому сокращению перебора возможных вариантов решения. Научный метод в данном случае может рас-

сматриваться как модель эволюционного процесса роста степени достоверности инсайда. Основным элементарным актом, характеризующим инсайт, при этом становится предсказание.

Вот как описывает эволюцию в одной из своих работ по проблемам ИИ Л. Фогель «...На основе изучения ряда «символов среды» в прошлом и настоящем требуется предсказать последующий символ в будущем. «Разумный организм» моделируется алгоритмом решения этой задачи предсказания. Эволюция заключается в самоусовершенствовании алгоритма: каждый алгоритм-потомок предсказывает символы лучше (или при вырождении хуже), чем его алгоритм-родитель. Потомок образуется из родителя при помощи мутаций - случайного изменения параметров формулы по данным таблицы случайных чисел» [15, с. 5-6]. Получается, что «научный метод не был изобретен, а был открыт, и он существовал задолго до человека...», и, «.естественная эволюция может рассматриваться как реализация научного метода» [1, с. 160].

Несмотря на то, что существует достаточно большое число сторонников постпозитивистских представлений о ИИ, в концепциях, основанных на идеях постпозитивизма, остается масса не решенных вопросов, связанных с определением всего пути эволюции высокоуровневых познавательных способностей языка для реконструкции фреймовой архитектуры разума, объяснением взаимодействия между ними.

Подводя итоги, можно констатировать, что краткий анализ представленных концепций, позволяет выделить в них некоторые общие черты, затрудняющие дальнейшие исследования в области ИИ. Прежде всего, это

присутствие в концепциях указаний на самодостаточность индивида для познания мира, пассивность познающего, проявляющаяся в отношении интеллекта с окружающей средой, где «интеллектуальная машина» лишь приспосабливается к среде, исследуя и анализируя ее, но не оказывает на не влияния, не изменяет этой среды.

Кроме этого, необходимо обратить внимание на «элементаризм», если можно так выразиться, по отношению к пониманию знания (и познания), объединяющий целый ряд проблем, связанных с разложением целого на элементы, возникновением нового в процессе познания и проблемой атрибутивности подхода к характеристике объектов и сигналов системой.

И последний момент, который, с моей точки зрения, следует отметить, заключается в сведении человеческого разума и познания исключительно к рассудочным, дискурсивным, формально-логическим механизмам обработки информации.

Обойти все эти барьеры, преодолеть эти «камни преткновения» на пути к созданию ИИ, как мне кажется, возможно, следуя методологическим концепциям второй группы, обращающимся к данным современной теории познания, культурологии, социологии мышления, философской антропологии. Сегодня среди всей совокупности работ по проблемам ИИ имеется уже целый ряд синергетически-направлен-ных концепций, в которых пытаются моделировать процессы познания не столько индивидуального, сколько коллективного эмпирического субъекта.

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ

1. Петрунин Ю.Ю. Искусственный интеллект: история, методология, философия.

- М., 2002.

2. Новая философская энциклопедия. -URL: http://iph.ras.ru/elib/1933.html

3. Вартофский М. Путаница с моделями: на пути к неумеренному реализму. Модели: репрезентация и научное понимание.

- М., 1988.

4. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. - М.: Эдиториал УРСС, 2002. - 352 с.

5. Зинченко Г.А. Джон Локк. - М., 1988.

6. Бюхнер Л. Сила материи // Деборин А. Книга для чтения по истории философии.

- М., 1925. - Т. 2. - С. 520-521.

7. Фейербах Л. Сочинения. - М.-Л., 1926. -Т. 1.

8. Сёрл Д. Открывая сознание заново. - М., 2002.

9. Дубровский Д.И. Новое открытие сознания? // Вопросы философии. - 2003. -№ 7.

10. Люгер Джордж Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. - 4-е изд. - Пер. с англ. - М.: Издательский дом «Вильям», 2003.

11. Newell A. and Simon H. A. Computer 247 science as empirical inquiry: Symbols and search. - 1976.

12. Дрейфус Х. Чего не могут вычислительные машины. - М., 1978.

13. Минский М. Фреймы для представления знаний // Психология мышечного зрения / Под ред. П. Уинстона. - М., 1978.

14. Минский М. Фреймы для представления знаний. - М., 1979.

15. Фогель Л. и др. Искусственный интеллект и эволюционное моделирование. -М., 1968.