НЛП: управление креативностью

Модель SOAR представляет собой общую структуру обработки информации и решения проблем, разработанную специалистами по искусственному интеллекту. Изначально это была модель компьютерного программирования, с помощью которой предполагалось обучать компьютеры тому, как совершенствовать тот или иной навык эвристически, с опорой на имеющийся опыт. Экспертная система в терминах SOAR — это система, которая постоянно обучается, модернизируется и обогащает собственную карту проблемного пространства. Настоящий эксперт – не тот, кто знает единственный верный способ делать что-либо. Согласно закону необходимого разнообразия, эксперт постоянно изменяет, варьирует и модернизирует собственные способности.

Структура SOAR придумана для того, чтобы компьютеры с ее помощью научились решать комплексные задачи из области решения проблем, например при игре в шахматы. Компьютеры программировались не на то, чтобы знать, как нужно играть в шахматы, но скорее на то, чтобы учиться играть в шахматы на основе обратной связи от игры. Каждый раз, играя новую партию, компьютер узнает что-то новое. Таким образом, он постоянно повышает свою сообразительность. Этот процесс имеет большое значение для менеджеров и организаций – успех и компетенция являются функцией способности к постоянному обучению, а также пополнению и расширению воспринимаемого спектра альтернатив.

Согласно модели SOAR, процесс целеориентированного изменения в организации или системе подразумевает движение от текущего состояния к желаемому через ряд промежуточных состояний, которые охватывают различные области проблемного пространства. Проблемное пространство связано со всеми физическими и нефизическими элементами, которые влияют на состояние компании или человека.

SOAR расшифровывается как Состояние-Оператор-И-Результат (State-Operator-And-Result), что определяет базовую петлю обратной связи при прохождении через проблемное пространство. По существу, модель SOAR является интеграцией модели TOTE с понятием проблемного пространства, которое задействует более широкую систему. Оператор изменяет текущее состояние по направлению к желаемому (или прочь от него). Результаты применения операторов запоминаются как набор правил «условие-действие», который состоит из а) доказательств для определения ключевых состояний внутри проблемного пространства и б) групп операторов, с помощью которых эти состояния можно изменять в нужном направлении.

К примеру, в шахматах проблемное пространство определено игровой доской, различными фигурами и ролями «оппонентов». Исходное состояние определяется положением фигур на доске. Целевое состояние – загнать короля противника в угол, поставив ему мат. Действиями являются разрешенные правилами ходы каждой из сторон. Компьютер продвигается к желаемому состоянию путем оценки и запоминания «контрольной» информации в форме приоритетов, которыми наделяются различные возможные ходы, основанные на текущем положении фигур. Приоритеты распределяются согласно вероятности успеха, соответствующей текущему положению на доске, а также количеству дозволенных ходов и уровню ценности, приписанному каждой конкретной фигуре.

Обзор модели SOAR

Способность ставить себе широкий спектр целей и достигать их является одним из основных признаков интеллекта. Модель SOAR — это программная модель искусственного интеллекта (Artificial Intelligence, AI), предназначенная для общего решения проблем. SOAR была разработана Алленом Ньюэллом Гербертом Саймоном и Клиффордом Шоу (Allen, Newell, Herbert Simon, Clifford Shaw) в 1950-х гг. и использовалась для создания компьютерных программ игры в шахматы; модель предполагала, что компьютер обучается самостоятельно в ходе игры, на опыте уже решенных проблем. Подобные программы и по сей день являются наиболее успешным применением искусственного интеллекта.