Познание мира. Механизмы и пределы

В этом отношении очень показательны эксперименты с осминогами, которых учили различать форму объектов: круг, квадрат и треугольник. Они оказались вполне обучаемы, что было очень убедительно продемонстрировано в научно-популярном фильме. Если при этом удалось бы определить, как процесс научения осминогов «основам геометрии» связан с функционированием у них нервной познавательной сети, то был бы сделан очень существенный шаг в раскрытии механизмов активации познавательных моделей у примитивных животных. К сожалению, такого рода задачи в подобных исследованиях не ставятся, так как с позиций традиционной теории информации, предполагается, что до обучения никаких познавательных моделей в мозге обучаемого нет. Следовательно, пока процесс обучения не завершился, то и искать познавательные модели в структурах мозга бессмысленно.

Тема для размышлений:

1. В разделе 4.2.а фраза: «…язык общения существенно сложнее организован, чем структура любой математической дисциплины и потому лучше отражает свойства праматематики, как универсального языка, в том числе и математического. Если бы это было не так, то компьютеры давно бы научились с нами разговаривать».

Вопрос. Не слишком ли категорично утверждение относительно того, что математический язык недостаточно сложен, чтобы имитировать бытовой? Ведь на бытовом может разговаривать любой, а на математическим только математики!

Раздел 5 Искусственный интеллект

5.1. Моделирования искусственного интеллекта

Описанная выше картина ментальных полей, может служить основой моделирования искусственного интеллекта (ИИ). Однако наполнение содержанием ментальных полей и даже формирование более или менее адекватной познавательным нервным сетям структуры ИИ предполагает, что познавательные механизмы хорошо изучены, то есть стали известны все информационные (познавательные) модели, потенциально присутствующие в мозгу каждого человека. Кроме того, для моделирования ИИ нужно обладать компьютером с очень высокой скоростью работы, который может одновременно обрабатывать информацию на многих ментальных полях.

Если учесть, что лишь относительно недавно удалось создать компьютерные программы, которые «на равных» играют с шахматистами, то совершенно очевидно, что на сегодня нет технических возможностей моделировать познавательную деятельность человека, которая намного сложнее шахматной игры. Первым успехом на пути создания ИИ, вероятно будет обучение компьютера «осознанному» чтению книги. Даже сегодня наблюдается движение в этом направлении: компьютеры хранят большие по объему тексты и разработаны алгоритмы обработки текстов, которые моделируют работу с текстами человека (коррекция грамматических и орфографических ошибок, поиск слов и фраз в тексте и т. п.).

Почему именно имитация компьютером работы человека с книгой можно рассматривать как первый шаг на пути создания ИИ? Прежде всего потому, что любой, например, роман является тоже своего рода моделью действительности, но очень упрощенной, так как все его герои и обстановка представлены не в исчерпывающей природной полноте, а лишь как схемы событий и лиц. Кроме того, один раз написанный, он больше уже не изменяется, что позволяет бесконечно экспериментировать с восприятием этих текстов. С другой стороны, восприятие книги человеком, безусловно, интеллектуальный, творческий и познавательный процесс, что и составляет кардинальные признаки ИИ. Критерием того, что создан ИИ, воспринимающий художественные произведения на уровне человеческого интеллекта, будет содержательный диалог между человеком и компьютером о прочитанной обоими книге. При этом качество такой дискуссии будет оцениваться, вероятно, так, как на сегодня игра в шахматы с компьютером. Освоение компьютером чтения книги нужно и для упрощения процесса наполнения базы данных ИИ, необходимой для взаимодействия ИИ с реальной, а не книжной действительностью.

Допустим, что технические проблемы создания ИИ решены: имеется подходящий для моделирования ИИ компьютер, известна структура познавательной нервной сети и принципы ее функционирования, которые обеспечивают познавательную деятельность человека. Ответим теперь на вопрос, как в этих условиях можно было бы построить ИИ не уступающий по силе человеческому?

Когда технические проблемы, препятствующие созданию ИИ, решены, приходится, как обычно, в научных исследованиях, разрешать так называемые методические проблемы. Во- первых, нужно будет создать на компьютере, например, сложную структуру (познавательную супермодель), в которой потенциально представлены все человеческие знания – текущие и будущие, правильные и ошибочные. Это, вероятно, можно сделать, например, скопировав в компьютер нервную познавательную сеть какого-то человека, пока неизвестным современной науке, способом

5.2. «Пустой» искусственный интеллект