Реферат: Мышление. Мозг и компьютер
Для понимания процесса возникновения логики предпринимаются попытки построить модельную теорию происхождения логики в биосфере. Такая теория могла бы содержать математические модели ключевых "интеллектуальных изобретений" биологической эволюции, акцентирующие внимание на биологическом значении и причинах возникновения этих изобретений, а также модели, характеризующие переходы между изобретениями разных уровней. Надежнее всего, видимо, начать с "самого начала" - с происхождения жизни и проследить весь путь биологической эволюции от простейших организмов до человека, выделяя на этом пути наиболее важные эволюционные открытия, ведущие к логике. Чтобы представить круг вопросов, которые составляют предмет модельной теории происхождения логики, отметим некоторые важные уровни "интеллектуальных изобретений".
Уровень первый - организм различает состояния вешней среды, память об этих состояниях записана в геноме и передается по наследству, организм адекватно использует различие сред, меняя свое поведение с изменением среды. Пример этого уровня - свойство регулирования синтеза белков в бактериях в ответ на изменение питательных веществ во внешней среде по схеме Ф.Жакоба и Ж.Моно. Данное свойство можно назвать элементарной сенсорикой.
Второй уровень - временное запоминание организмом состояния среды и адекватное, также временное, приспособление к ней. Пример этого уровня - привыкание, а именно постепенное угасание реакции раздражения на биологически нейтральный стимул.
Третий уровень - запоминание устойчивых связей между событиями в окружающей организм природе. Хороший пример - исследованный И.Павловым классический условный рефлекс, в котором происходит долговременное запоминание связи между условным и безусловным стимулами и подготовка к жизненно важным событиям во внешнем мире.
Между классическим условным рефлексом и логикой лежит еще целый ряд промежуточных уровней. Например, инструментальный условный рефлекс отличается от классического тем, что в нем для получения поощрения животному необходимо совершить заранее неизвестное ему действие. Цепь условных рефлексов - это система реакций, сформированная на основе ранее хранившихся в памяти животного условных связей.
Рассмотрение моделей "интеллектуальных изобретений" биологической эволюции показывает их чрезвычайную фрагментарность и слабую разработанность. Совершенно нет моделей переходов между "изобретениями" разных уровней. Сейчас можно только предварительно указать на некоторые аналогии. Например, выработку условного рефлекса можно рассматривать как происходящий в нервной системе животного элементарный вывод - "если за условным стимулом следует безусловный, а безусловный стимул вызывает определенную реакцию, то условный стимул также вызывает эту реакцию" - дальний предшественник формул дедуктивной логики.
Построение модельной теории возникновения логики может быть общей научной основой при создании искусственных интеллектуальных систем на бионических принципах. В рамках таких работ предстоит модельно сопоставить дарвиновскую (нет передачи по наследству приобретенных навыков) и ламарковскую (есть наследование приобретенных навыков) концепции эволюции и выяснить классы задач, для которых применима та или иная стратегия. Появляются возможности модельно проанализировать процесс возникновения нервной системы как специально предназначенной для быстрой и надежной обработки информации части управляющей системы.
Остается подчеркнуть, что в исследованиях по нейрокомпьютерам и по эволюционному моделированию уделяется очень мало внимания тем свойствам систем обработки информации, благодаря которым организмы приспосабливаются к окружающей среде, а также осмыслению того, как и почему возникали такие свойства. Поэтому идейное объединение этих исследований с анализом эволюции "интеллектуальных изобретений" биологических организмов очень актуально.
Будет ли компьютер когда-нибудь мыслить, как человек? Сегодня вряд ли кто-то сможет убедительно аргументировать положительный ответ на этот вопрос. Тем не менее ход развития электроники показывает, что дистанции между машиной и существом разумным постепенно сокращается.
В первые десятилетия после изобретения компьютера в его задачу входили лишь вычислительные работы, С 70-х годов компьютерную технику начали переориентировать с цифровой информации на различные системы символов, в том числе тексты. Следующий этап - он начался в 90-е - означая переход к работе с широкополосной информацией, включающей распознавание емких информационных образов. По мнению специалистов, в самом ближайшем будущем до 90% информации, обрабатываемой в компьютерах, будет связано именно с распознаванием образов. А следовательно возникает потребность в устройствах нового поколения.
Один из способов решения этой проблемы - создание нейрокомпьютеров. Как известно, человеческое мышление характеризуется функциональной асимметрией мозга. Логические задачи, связанные с обработкой различных символов и составлением последовательных цепочек умозаключений, как правило, решаются с помощью левого полушария. Оно же отвечает за речь.
А вот образное и ассоциативное мышление - это функции правого полушария. Поэтому человек с поврежденным правым полушарием прекрасно логически мыслит, способен говорить и понимать речь, но он не улавливает различных оттенков в интонации говорящего и не может устанавливать различные ассоциативные связи между словами. Такой индивид лишен чувства юмора, и при общении с ним возникают определенные трудности.
Нейрокомпьютер - это устройство, которое во многом имитирует работу человеческого мозга, особенно его правого полушария. Оно состоит из множества искусственных нейронов, напоминающих естественные. Электронные нейроны, как и их аналоги в мозгу человека, объединены в структуры на различных уровнях, между которыми осуществляется информационный обмен.
С помощью системы информационных уровней, или нейросетей, можно распознавать и обрабатывать огромные объемы образной информации. Более того, такие компьютерные сети обладают свойством самообучения или самопрограммирования.
Достоинство этих технологий также в том, что они предназначены для решения неформализуемых задач, для которых или еще нет соответствующей теории, или она в принципе не может быть создана. Кроме того, в процессе своего обучения нейросеть учится находить оптимальные решения поставленных задач, что является еще одним важным преимуществом.
Распознавание образов, сжатие информации, ассоциативная память - эти функции являются необходимыми для различных устройств с искусственным интеллектом. И создатели компьютерной техники уже достаточно продвинулись в этом направлении. Так, если сравнивать мощность искусственных и естественных нейросетей по емкости памяти и скорости работы, то искусственные нейросети уже превзошли уровень мухи, хотя еще не достигли уровня таракана. Однако тот, кто пытался поймать муху, может представить, какого типа задачи уже доступны нейросетям!
7. "Виртуальная реальность"
Процесс познания человеком мира вышел на новый виток. И этот новый уровень связан с разработкой и реализацией комплексной проблемы "виртуальная реальность" (Virtual Reality), активно развивающейся в университетах и промышленных компаниях США. Японии и Европы.
Важным отличием "виртуального" подхода от предыдущих методов компьютерного моделирования процессов, происходящих в сложных системах, является возможно более полное использование знаний об особенностях поведения человека, о человеческом мозге, о процессах обработки образной информации, о взаимодействии сенсорных каналов (зрительного, слухового, тактильного и прочих), о формировании у нас обобщенного образа мира - ведь мы еще плохо представляем, как именно это происходит.
Разумеется, любое попадание на новый уровень - это результат глубокой проработки и обобщения результатов работы на предыдущих уровнях. Поэтому в проблеме "виртуальной реальности" существенное место занимает то, что довольно давно вошло в компьютерный обиход, - цветная и трехмерная графика, интерактивные системы человеко-машинного общения.
Использование полисенсорной информации и соответствующих обратных связей привело к невиданному прогрессу в разработке аппаратуры (видео-, аудио-, сенсоров-шлемов, специальных перчаток с датчиками) и программных средств (в ?