Читаем Models of the Mind полностью

Корпорация RAND - американский аналитический центр, основанный в 1948 году. Некоммерческое подразделение компании Douglas Aircraft Company, главной целью которого было расширение сотрудничества между наукой и военными, расцветшего в результате необходимости во время Второй мировой войны. Название корпорации является уместно общим (RAND буквально означает Research ANd Development)спектра исследовательских проектов, которыми она занимается. За годы своего существования сотрудники RAND внесли значительный вклад в такие области, как освоение космоса, экономика, вычислительная техника и даже внешние отношения.

Ричард Беллман работал в RAND в качестве математика-исследователя с 1952 по 1965 год. Будучи поклонником этого предмета еще в подростковом возрасте, Беллман неоднократно прерывал свой путь к профессии математика из-за Второй мировой войны. Сначала, чтобы поддержать военные действия, он оставил аспирантуру в Университете Джона Хопкинса, чтобы преподавать военную электронику в Университете Висконсина. Позже он перешел в Принстонский университет, где преподавал в рамках программы специализированной подготовки армии и занимался собственными исследованиями. В конце концов он защитил докторскую диссертацию в Принстоне, но не раньше, чем его призвали на работу в Лос-Аламос в качестве физика-теоретика для Манхэттенского проекта. Эти вторжения, похоже, не сильно повлияли на его карьеру. Уже через три года после войны, в возрасте всего 28 лет, он стал профессором Стэнфордского университета.

Уход из академического мира в RAND в 32 года стал, по словам Беллмана, разницей между "традиционным интеллектуалом или современным интеллектуалом, использующим результаты своих исследований для решения проблем современного общества". В RAND его математические навыки применялись для решения реальных проблем. К таким проблемам, как составление расписания приема пациентов, организация производственных линий, разработка долгосрочных инвестиционных стратегий или определение плана закупок для универмагов. Однако Беллману не нужно было ступать в больницу или на заводской цех, чтобы помочь в решении этих проблем. Все эти проблемы - и многие другие - объединены под одним абстрактным математическим зонтиком. И в глазах математика решить любую из них - значит решить их все.

Все эти проблемы объединяет то, что все они представляют собой "последовательные процессы принятия решений". В последовательном процессе принятия решений есть что-то, что нужно максимизировать: прием пациентов, производство товаров, получение денег, отправка заказов. И для этого можно предпринять различные шаги. Задача состоит в том, чтобы определить, какой набор шагов следует предпринять. Как достичь максимума? Как лучше всего подняться на гору?

Не имея особых наработок в этой области, Беллман обратился к проверенной стратегии в математике: он формализовал интуицию.2 Математический вывод, к которому он пришел, теперь известен как уравнение Беллмана, а простая интуиция, которую оно отражает, заключается в том, что лучший план действий - это тот, в котором все шаги являются наилучшими из возможных. Как бы очевидно это ни казалось, но, будучи сформулированным в математике, даже банальные утверждения могут иметь силу.

Чтобы понять, как Беллман использовал эту интуицию, нам нужно понять, как он сформулировал проблему. Сначала Беллман решил определить, насколько хорош тот или иной план, с точки зрения того, какое вознаграждение - деньги, виджеты, поставки и т. д. - он, скорее всего, принесет. Допустим, у вас есть план из пяти шагов. Общее вознаграждение - это сумма вознаграждений, которые вы получаете на каждом из этих пяти шагов. Но после того как вы сделали первый шаг, у вас теперь есть план из четырех шагов. Поэтому можно сказать, что общее вознаграждение по первоначальному пятишаговому плану - это вознаграждение, полученное за первый шаг, плюс общее вознаграждение по четырехшаговому плану. А общая награда от четырехшагового плана - это награда от первого шага плюс награда от результирующего трехшагового плана. И так далее, и так далее.

Определяя вознаграждение одного плана в терминах вознаграждения другого, Беллман сделал свое определение рекурсивным. Рекурсивный процесс - это процесс, который содержит сам себя. Рассмотрим, например, алфавитную систему. Если вы хотите составить список имен в алфавитном порядке, то начните с сортировки всех имен по первой букве. После этого вам нужно будет снова применить тот же процесс сортировки ко всем именам, начинающимся на одну и ту же букву, чтобы отсортировать их по второй букве, и так далее. Таким образом, алфавитная система становится рекурсивной.

Перейти на страницу:

Похожие книги

Мозг и разум в эпоху виртуальной реальности
Мозг и разум в эпоху виртуальной реальности

Со Ёсон – южнокорейский ученый, доктор наук, специалист в области изучения немецкого языка и литературы, главный редактор издательства Корейского общества Бертольда Брехта, исследующий связи различных дисциплин от театрального искусства до нейробиологии.Легко ли поверить, что Аристотель и научно-фантастический фильм «Матрица» проходят красной нитью через современную науку о мозге и философию Спинозы, объясняя взаимоотношения мозга и разума?Как же связаны между собой головной мозг, который называют колыбелью сознания, и разум, на который как раз и направлена деятельность сознания?Можно ли феномен разума, который считается решающим фактором человеческого развития, отличает людей от животных, объяснить только электрохимической активностью нейронов в головном мозге?Эта книга посвящена рассмотрению подобных фундаментальных вопросов и объединяет несколько научных дисциплин, которые развились в ходе напряженных споров о соотношении материи и разума, которые берут своё начало с древних времен и продолжаются по сей день. Данная работа не является простым цитированием ранее написанных исследований, направленным на защиту своей позиции, она подчеркивает необходимость появления нового исследования мозга, которое должно будет вобрать в себя как философские умозаключения, так и научную доказательную базу.В формате PDF A4 сохранен издательский макет.

Со Ёсон

Биология, биофизика, биохимия
Расширенный фенотип
Расширенный фенотип

«Расширенный фенотип» – одна из лучших книг известного учёного и видного популяризатора науки Ричарда Докинза. Сам автор так сказал про неё в предисловии ко второму изданию: «Думаю, что у большинства учёных – большинства авторов – есть какая-то одна публикация, про которую они говорили бы так: не страшно, если вы никогда не читали моих трудов кроме "этого", но "этот" пожалуйста прочтите. Для меня таким трудом является "Расширенный фенотип"». Помимо изложения интересной научной доктрины, а также весьма широкого обзора трудов других исследователей-эволюционистов, книга важна своей глубоко материалистической философской и мировоззренческой позицией, справедливо отмеченной и высоко оцененной в послесловии профессионального философа Даниэла Деннета.

Ричард Докинз

Биология, биофизика, биохимия