Искусственный интеллект versus моделирование сознания

С.Л. Катречко

Искусственный интеллект versus моделирование сознания

Исследования в области "искусственного интеллекта" (ИИ) к настоящему времени привели к ряду впечатляющих результатов. Именно поэтому остро стоящий в 60-е годы XX века вопрос "может ли машина мыслить?" в настоящее время не вызывает такого интереса, поскольку на ЭВМ удалось смоделировать некоторые интеллектуальные процедуры. Более того, некоторые программные продукты по результатам своей деятельности оказываются эффективнее, чем деятельность человеческого мозга. Однако успехи, достигнутые в области ИИ, не снимают с повестки дня другой вопрос, который в несколько грубой форме может быть сформулирован так: насколько адекватно с помощью "искусственного интеллекта" удается смоделировать существенные особенности работы естественного интеллекта, работу человеческого сознания? Для того чтобы снять некоторую некорректность поставленного вопроса, необходимо учесть то, что любой продукт ИИ суть не что иное, как реализация некоторой модели интеллектуальных процессов. Тогда более точная формулировка проблемы будет заключаться в вопросе о границах применимости господствующей в настоящее время в ИИ парадигмы моделирования сознания, поскольку построение модели такого сложного феномена как сознание и, тем более, ее машинная реализация связаны с неизбежными упрощениями и схематизмом <1>. Именно этой проблематике и посвящен данный доклад.

Начну с описания интересного психологического эксперимента, идея которого была предложена советским логиком С.Ю. Масловым [1].

Начало эксперимента: желательно, чтобы читатель провел его на себе

Пусть нам дано следующее исчисление:

алфавит исчисления

- {a, b}

правильно построенной формулой (п.п.ф.)

будем считать любое, возможно пустое, слово. Например, aabba, baba, bbbbb суть п.п.ф. исчисления.

аксиомой исчисления

является слово abb;

правила вывода

: 1. bXbY Þ XYbb; где X, Y, Z - п.п.ф. исчисления

2. XabYbZ Þ XbYabaZ

Выводом

будем называть последовательность п.п.ф., начинающуюся с аксиомы исчисления, каждая формула которой получена по правилам вывода из предшествующих формул последовательности.

Например, если нам дана формула babab, то мы можем, применяя первое правило вывода, получить либо формулу ababb, при отождествлении X с aba, а Y - с пустым словом (формула babab представляется как babab__), либо формулу aabbb при отождествлении X с a, а Y - с ab (формула babab в данном случае представляется как babab). В данном случае к формуле babab применимо и второе правило вывода, которое позволяет получить формулу bbaaba, при отождествлении X с первым b, Y- со вторым a, Z - с пустым словом (т.е. если формулу представлять как babab).

Собственно эксперимент заключается в построении вывода в условиях жесткого временного цейтнота (2-3 минуты). Вопрос таков: выводима ли в исчислении формула aa ... abb (a <14> bb)?

Конец эксперимента: Попробуйте самостоятельно ответить на поставленный вопрос за 3 - 4 минуты.

Анализ эксперимента.

Важным итогом эксперимента является постулирование ошибочного утверждения о выводимости данной формулы. При проведении эксперимента в различных аудиториях в зависимости от ужесточения временного цейтнота процент неправильных ответов колебался, причем, что интересно отметить, математическая подготовка аудитории при ужесточении временного цейтнота часто оказывала весьма плохую услугу, повышая удельный вес неправильных ответов. Анализируя условия эксперимента, можно видеть, что появление неправильных ответов связано с тем, что начальные шаги построения вывода: abb - baba - a<2>bb - ababa - baabaa - a<4>bb - .... подталкивают к формулированию естественной и кажущейся верной догадке, что выводимыми в данном исчислении являются формулы вида a<2n>bb, ошибочность которой становится очевидной при дальнейшем построении вывода <2>.

Временные ограничения как раз и необходимы для того, чтобы испытуемый успел проделать всего лишь несколько первых шагов построения, экстраполяция которых и приводит к порождению ошибочной гипотезы, вероятность формулирования которой усиливается при наличии у испытуемых математической интуиции. Условия эксперимента - форма вопроса, которая предполагает либо положительный, либо отрицательный ответ - исключает возможность ответа типа "не знаю" (этот ответ появляется при ужесточении временных ограничений менее 1 - 2 минуты, когда испытуемые не успевают сделать и первых двух-трех шагов вывода). Если же представить, что в роли испытуемого оказывается какая-либо стандартная компьютерная программа (при сохранении соответствующего временного цейтнота с учетом быстродействия машины), то, в отличие от естественного интеллекта человека, ошибочного ответа в принципе не будет. Машина либо даст правильный ответ, либо не ответит вовсе (варианты ответа: "неизвестно"; "не знаю") при недостатке временных ресурсов.

Тем самым, можно зафиксировать важное различие в поведении искусственного и естественного интеллектов, заключающееся в том, что человек, во-первых, стремится дать некоторый определенный ответ ("да" или "нет"), причем этот ответ в принципе может быть ошибочным. Таким образом, важное феноменологическое свойство естественного интеллекта заключается в его возможности ошибаться и, если усилить этот тезис, даже в его праве на ошибку. Господствующая тенденция в современной парадигме ИИ исключает такую возможность <3>. Зафиксируем это различие в противопоставлении:

возможность ошибки сознания versus безошибочность ИИ

Это связано с тем, что работа современных ЭВМ организована как работа алгоритмического вычислителя. Это, в свою очередь, означает, что программа представляет собой ряд локальных операций, каждая из которых осуществляется последовательно, друг за другом <4>. Безошибочность работы компьютера гарантируется как корректностью каждого отдельного перехода (операции), так и хорошей совместимостью операций друг с другом (правильность программы в целом). Благодаря такой организации работа компьютера в принципе безошибочна, причем, принципиальная корректность связана, прежде всего, с локальным характером работы программы. Если обратиться к приведенному выше примеру, то работа компьютера заключается в последовательном построении вывода: abb - baba - aabb - ..., и если за отведенное время удается построить соответствующий кусок вывода, то будет дан правильный (при отсутствии технических сбоев) ответ. Принципиальная корректность работы компьютера означает невозможность порождения ошибочных гипотез, а указание на локальный характер работы ЭВМ - отсутствие как такового механизма выдвижения гипотез, поскольку для выдвижения гипотез необходима другая, отличная от алгоритмического вычислителя, программа, способная "помнить" результаты своих прошлых вычислений и анализировать их. По существу, речь в данном случае идет уже о программе следующего иерархического уровня (метапрограмме), которая работает не непосредственно с "входными данными" (в приведенном примере это работа по построению вывода), а с результатами работы программы первого уровня - с результатами работы алгоритмического вычислителя. На связь "интеллектуальности" системы и степени ее иерархичности указано в работах В.М. Сергеева [4, 5] <5>. Здесь же заметим, что отмеченная выше локальность работы алгоритмического вычислителя существенным образом связана с отсутствием у него долгосрочной "памяти", поскольку для выполнения следующего шага достаточно "помнить" лишь результат предшествующего вычисления. Наш анализ работы систем ИИ (помимо выявления принципов безошибочности и локальности) позволяет эксплицировать и еще одну существенную особенность их работы. Речь идет о процедурном характере работы этих систем. Известное в ИИ противопоставление процедурный versus декларативный подходам к созданию программ решается в пользу процедурности [см., например, 6]. Собственно говоря, указание на алгоритмический характер программы и есть не что иное, как указание на существенно процедурный характер ее работы.

Как видно из приведенного выше примера, "механизмы" работы естественного интеллекта (сознания) существенно другие. В данном случае, это проявляется в том, что вместо решения конкретной задачи и ответа на поставленный вопрос о выводимости конкретной формулы (a<14>bb) человек фактически пытается ответить на более глобальный вопрос об общей структуре выводимых формул. В работах С.Ю. Маслова это наблюдение о работе человеческого сознания (на основе обработки достаточно большого материала по решению логико-математических задач) представлено в общем виде как способность сознания к "глобальной обработке информации" [7, 8] <5>. Именно это стремление к постановке более общей проблемы (в нашем случае, вместо вопроса о выводимости конкретной формулы ставится вопрос о структуре выводимых формул) и попытка последующего ее решения привели к появлению принципиально нового способа решения задач, который может быть назван механизмом "порождения гипотез (эвристик)". В отличие от безошибочного локального поиска, который, по существу, является методом "полного перебора" (в нашем случае - полный перебор выступает как последовательное порождение всех выводимых слов), использование гипотез (эвристик) позволяет существенно сократить время поиска <6>. Возможно, гипотеза оказалась ошибочной, или, говоря другими словами, применение эвристики "пропустило" некоторое решение и, тем самым, привело к неверному (отрицательному) ответу на поставленный вопрос. Однако, несмотря на возможность ошибки, такое поведение имеет ряд прагматических преимуществ, главное из которых (подчеркнем это еще раз) - возможность быстрого принятия какого-то решения и ответного действия в условиях нехватки времени, что, видимо, способствовало биологическому выживанию особей (человека), обладающих таким - сознательным - механизмом принятия решений. Понятно, что этот фактор жесткой конкурентной борьбы за выживание практически не оказывает влияние на развитие машинного интеллекта, которое происходит в тепличных условиях.

Подводя итог первого этапа сопоставления естественного и искусственного интеллектов, зафиксируем различие их работы в следующем противопоставлении:

глобальность работы сознания versus локальность работы ИИ

Указание на способность сознания к "глобальной обработке информации" (за счет использования механизма "порождения гипотез") - важный результат, полученный на стыке логики и психологии. Однако выражения <способность к "глобальной обработке информации">, <механизм "порождения гипотез"> (как и метафора "правого - левого полушария") скорее являются яркими метафорами, которые должны получить более конструктивную проработку. Для этого необходимо ответить на более фундаментальный вопрос о том, какие "механизмы" сознания лежат в основе способности сознания к "глобальной обработке информации", каковы трансцендентальные условия этой способности.

В качестве предварительного подхода к решению этого вопроса воспользуюсь интересным примером У. Матураны [11], который хорошо проясняет специфику сознательной обработки информации: "Предположим, что нам надо построить два дома. С этой целью мы нанимаем две группы рабочих по тринадцать человек в каждой. Одного из рабочих первой группы мы назначаем руководителем и даем ему книгу, в которой содержатся все планы дома со стандартными схемами расположения стен, водопроводных труб, электрических проводов, окон и т.д., а, кроме того, несколько изображений дома в перспективе. Рабочие изучают эти планы и по указаниям руководителя строят дом, непрерывно приближаясь к конечному состоянию, которое определено описанием. Во второй группе руководителя мы не назначаем, а расставляем рабочих, определяя для каждого исходное положение на рабочем участке, и даем каждому из них одинаковую книгу, в которой содержатся указания относительно ближайшего пространства вокруг него. В этих указаниях нет таких слов, как дом, трубы, окна, в них нет также ни планов, ни чертежей дома, который предстоит построить. Эти указания, [процедурная инструкция - К. С.] касающееся только того, что рабочий должен делать, находясь в различных положениях и в различных отношениях, в которых он оказывается по мере того, как его положение и отношения изменяются. Хотя все книги одинаковы, рабочие вычитывают из них и применяют различные указания потому, что они начинают свою работу, находясь в разных положениях, и движутся после этого по разным траекториям изменения. Конечный результат в обоих случаях будет один и тот же, а именно - [построенный] дом... Кодирование [способ кодирования, способ обработки информации - К. С.] в этих двух случаях, очевидно, разное... В первом случае кодирование изоморфно описанию дома, выполненному наблюдателем, и образует собой фактически репрезентацию последнего. Во втором случае это не так. Первый случай типичен для способа, посредством которого наблюдатель кодирует создаваемые им системы. Второй присущ способу, посредством которого геном и нервная система образуют собой коды для организма и нервной системы соответственно. При этом никто и никогда не сумеет отыскать в этих кодах изоморфизма с описанием системы, которое могло бы быть сделано самим наблюдателем системы, с которой наблюдатель взаимодействует" [11, с.136 - 137].

Очевидно, что именно первый способ деятельности и представляет деятельность естественного интеллекта (сознания) человека, тогда как второй характерен не только для механизма наследственности и механизма нервной системы, например, в случае рефлекторного поведения, но и для работы современных систем ИИ. Основное различение между двумя способами организации процесса в этом примере можно выразить следующим противопоставлением:

декларативность естественного интеллекта versus процедурность ИИ

С одной стороны, это различение дополняет и уточняет ранее сделанное различение глобальность versus локальность, поскольку глобальная обработка информации невозможна без декларативности. То есть, одним из условий (трансцендентальным условием) способности сознания к "глобальной обработке информации" является декларативность: без описания (схем, планов, рисунков) никакие механизмы глобальной обработки информации невозможны. Поэтому, если всерьез говорить о моделировании сознания в рамках исследований ИИ, то необходимо каким-то образом сочетать процедурный и декларативный подходы. Без декларативного подхода никакое полноценное моделирование сознания невозможно!

Причем более внимательный анализ приведенного отрывка о двух способах строительства дома позволяет говорить, что чисто процедурный подход, соотносимый У. Матураной с работой генома и нервной системой, невозможен и даже на этом уровне необходим декларативный подход (использование описаний). Основу любой процедуры составляют какие-то неразложимые на данном уровне деятельности (анализа) элементы, на которых и базируется данная процедура (в частности, любой процедура предполагает некоторый процедурный "язык", состоящий из алфавита и слов). Эти процедурные элементы - "целостности" являются не чем иным, как описанием, хотя и описанием другого, более низкого уровня. В примере со строительством домом процедурный подход к строительству дома должен опираться, например, на понятия "кирпич", "цементный раствор", "мастерок", хотя и не предполагает использование понятий более "высокого" уровня как "дом", "стена", "крыша". Поэтому, возвращаясь к приведенному выше тезису о необходимости сочетания процедурного и декларативного подхода, уточним его следующим образом:

Специфика человеческого сознания проявляется не просто в использовании декларативного подхода (описаний одного уровня), а в способности использовать в своей деятельности, по крайней мере, двухуровневую (двухмасштабную) систему описаний.

Как можно заметить, этот тезис, с одной стороны, перекликается с приводившимся выше тезисом - критерием интеллектуальности - В. Сергеева о необходимости создания систем ИИ, способных к порождению некоторой иерархии знаний. С другой стороны, данный тезис близок к намеченному в работах С. Маслова [7] критерию интеллектуальности как способности к порождению "башни дедуктивных исчислений", в рамках которого "переход" к следующему уровню обеспечивается "правополушарными" механизмами, в то время как "левое" полушарие отвечает за "локальную" (процедурную) работу на своем уровне описания.

Однако наш анализ был бы неполон, если бы мы не указали не еще одну важную особенность естественного интеллекта. В каком-то смысле, она играет роль еще более глубинного трансцендентального условия по отношению к уже выявленной в ходе нашего анализа способности сознания к использованию двухуровневой системы описаний. Наличие описания является необходимым, но недостаточным условием работы сознания, поскольку помимо самих описаний необходимо постулировать особый тип наблюдателя, а именно наблюдателя, способного воспринимать - или даже конструировать - такие целостности. Т.е. сознание (человек) является таким наблюдателем, который способен к "схватыванию идеи" (Платон), к "синтетической деятельности" (Кант), к порождению и работе с "превращенными формами" (Маркс). М. Мамардашвили [12], анализируя феномен восприятия дома, замечает, что на уровне физиологического восприятия "дом" как целостный феномен (а именно на такую целостность указывает фраза "Я вижу дом") не дан. Для того чтобы воспринимать дом в качестве дома, недостаточно указание на важность соответствующих декларативных (выразительных) средств, а необходимо постулирование особой способности, которая, говоря платоновским языком, есть способность человеческого сознания к "схватыванию идей"; для этого необходимо постулировать способность сознания к восприятию "идей" - "целостностей". Именно этим стремлением человека "схватить" идею" - общий принцип - построения вывода в нашем примере и объясняется появление неправильных ответов: человек старается решить не столько эту конкретную задачу, а "схватить" принцип решения задач подобного типа, не проводя машинообразных вычислений. Описанный выше феномен "творческой ошибки" связан с тем, что при таком подходе возможно порождение "превращенных - не совсем корректных - форм". Тем самым можно сформулировать наш последний тезис:

Существенной особенностью деятельности сознания является способность к "схватыванию идей", синтезированию "целостностей". Именно это позволяет работать с двухуровневой системой описания.

Выявленная особенность человеческого сознания к "схватыванию идей" и составляет сердцевину механизма работы сознания, что является одним из важных итогов философского исследования природы (сущности) сознания. Моделирование этой способности человеческого мышления позволит перейти на качественно новую ступень развития ИИ, позволяющую говорить о моделировании сознания как такового.

ПРИМЕЧАНИЯ

:

<1> - под господствующей в настоящее время парадигмой ИИ понимается, прежде всего, компьютерная метафора сознания, заключающаяся в различении "софтвера" и "хардвера", программы и физико-технической системы, обеспечивающей функционирование программы. Согласно этой метафоре сознание для мозга то же, что программа ("софтвер") для аппаратных средств ("хардвера").

<2> - правильный ответ НЕТ, поскольку данное исчисление является детерминированным: на каждом шаге вывода можно применить только одно правило вывода (их применение чередуется) и вывод строится однозначно (в этом смысле приводимый пример неоднозначности только сбивал с толку испытуемых). Более того, после чуть более долгого построения вывода нетрудно выявить и общую структуру выводимых формул. В частности выводимыми являются формулы вида a<2n>bb (a <2 в степени n> bb).

<3> - тезис о принципиальной безошибочности "софтера" не исключает возможность технической ошибки, "сбоя" работы программы вследствие неисправности работы элементов "хардвера" (например, из-за скачка напряжения сети или неисправности какой-нибудь микросхемы). В этом смысле существенной разницы между работой искусственного и естественного интеллектов нет. Обсуждение вопроса о надежности результатов как в логическом, так и техническом смыслах, полученных с помощью ЭВМ, выходит за рамки данной статьи. Этому посвящены, например, работы [2, 3].

<4> - заметим, что появившееся в последнее время распараллеливание работы ЭВМ, не приводит к изменению локального характера работы программы.

<5> - в работе [4] интеллект рассматривается как некоторая иерархия порождения знаний, в которой можно выделить несколько уровней: 1 уровень - действия с объектами, 2 - логика этих действий ("логика действий"), 3 - металогика (логика "логики действий"). Важнейшим показателем интеллектуальности систем, по мнению В.М. Сергеева, является глубина этой иерархии. Вот как формулируется этот тезис в более поздней работе В.М. Сергеева: "В огромном большинстве построенные до сих пор искусственные интеллектуальные системы обладали очень небольшой глубиной этой иерархии, не более двойки. В настоящее время... очевидна необходимость создания систем, способных действовать "металогически", осмысленно менять логику построения мира - выбирать ее в соответствии с обстоятельствами. Такие системы должны иметь глубину иерархии порождения знаний не менее трех". [5, С.229]

<5> - в работах С.Ю. Маслова в качестве объясняющего принципа этой познавательной способности выбрана метафора "правого - левого полушария". В рамках этого подхода проблема, поставленная в этой статье, выглядит так. Существующие в настоящее время программы ИИ хорошо моделируют только "левополушарные" механизмы обработки информации, а для моделирования работы сознания необходимо моделирование "правополушарных" механизмов обработки информации. Однако, на сегодняшний день метафора "правого - левого полушария" явно недостаточна для более серьезного разговора о специфике познавательных (сознательных) механизмов.

<6> - в логике под "эвристикой" и понимают, прежде всего, средство сокращения перебора [9, 10], акцентируя внимание "результате" действия эвристики. Причем, в отличие от логических методов поиска, которые полны, т.е. находят решение, если оно существует, эвристические методы поиска такой полнотой не обладают и могут "пропустить" существующее решение.

ЛИТЕРАТУРА

:

1. Маслов С.Ю. Теория поиска вывода и вопросы психологии творчества //Вопросы семиотики, 1979, вып.13, С.17 - 46
2. Анисимов А. ЭВМ и понимание математических доказательств //Вопросы философии, 1987, N 3
3. Логика и компьютер (моделирование рассуждений и проверка правильности программ) М., Наука, 1990
4. Сергеев В.М. Искусственный интеллект как метод исследования сложных систем //Системные исследования: методологические проблемы (ежегодник) М., Наука, 1984
5. Сергеев В.М. Искусственный интеллект: Опыт философского осмысления //Будущее искусственного интеллекта М., Наука, 1991
6. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта М., Мир, 1991
7. Маслов С.Ю. Теория дедуктивных систем и ее применения. - М., Советское радио, 1986.
8. Маслов С.Ю. Асимметрия познавательных механизмов и ее следствия //Вопросы семиотики, 1983, Вып.20. С.3 - 34
9. Серебрянников О.Ф. Эвристические принципы и логические исчисления. М.: Наука, 1970.
10. Пойа Д. Как решать задачу. - М.: Учпедгиз, 1959.
11. Матурана У. Биология познания //Язык и интеллект. - М., Прогресс, 1995.
12. Мамардашвили М.К. Как я понимаю философию. - М., Прогресс, 1992.