Файл: Сочивко В.П. Человек и автомат в гидросфере очерки системотехники.pdf

жений оператора, должны обеспечить возможность мани­ пулирования с предметами большого веса. Шарнирные соединения системы компактны, просты, легки и надежны. Каждое из соединений снабжено одним или несколькими сервоприводами. Управление последними осуществляется биосигналами, генерируемыми соответствующими мыш­ цами, участвующими в выполнении определенных дви­ жений. Движения оператора, облаченного в экзоскелетон, должны соответствовать естественным движениям чело­ века, выполняющего подобные операции. Система, имею­ щая около 50 шарнирных соединений различного назна­ чения, крепится к телу человека с помощью ремней, кото­ рые, во-первых, заставляют элементы системы повторять движения оператора и, во-вторых, оказывают оператору помощь в координации движений. Одно из таких устройств недавно продемонстрировано американской фирмой «Дженерал моторе».

В настоящее время трудно более полно охарактеризо­ вать возможности современных автоматов в решении задач, возникающих в гидросфере. Практические разра­ ботки ведутся различными организациями с использова­ нием разных принципов построения. Каждая из таких разработок направлена на решение узкой, строго опреде­ ленной задачи. Общее количество имеющихся реализаций все еще так мало, что сравнительный анализ не позволяет выявить общие принципы построения таких автоматов или принципы их классификации и унификации.

§ 9.

Искусственный интеллект

•

Нет причин предполагать, что неживые механизмы не спо­ собны превзойти мозг в совершенстве своих действий. Обраще­ ние сегодня к мистическому толкованию мозга отличает шар­ латана или, может быть, невежду.

У. Р. Эшби

Уже в первых фундаментальных работах по кибер­ нетике неоднократно высказывалась мысль о том, что информационная деятельность автомата может как угодно близко подойти к тому, что мы называем интеллектуальной деятельностью. Так, А. Тьюринг в известной работе «Может ли машина мыслить?» пишет: «Можно ожидать,

105

что маійнны в конце концов будут соперничать с человеком во всбх чисто интеллектуальных сферах деятельности». Ученый и фантаст Артур Кларк, построив своеобразную шкалу наиболее выдающихся открытий и изобретений, отмечает на этой шкале 2080 г. как год создания машин­ ного разума, превосходящего человеческий.

Если обратиться к сегодняшнему дню, то можно отме­ тить следующее.

С одной стороны, многие серьезные специалисты, рабо­ тающие в области теории автоматического управления, признают острую необходимость проведения широких работ по проблеме «искусственный интеллект». Есте­ ственно, что эти ученые считают программу такого рода работ вполне выполнимой. С другой стороны, существует лагерь явных и скрытых противников этого направления работ, причем, к сожалению, в их число входит ряд достаточно авторитетных ученых.

Работы данного плана потребовали привлечения прин­ ципиально новых для техники автоматического управле­ ния методов, что не могло не вызвать сопротивления со стороны сторонников традиционных методов. Примером может служить введение в теорию автоматического регули­ рования и управления и широкая пропаганда известной московской школой кибернетиков под руководством про­ фессора Л. Т. Кузина новых методов анализа и синтеза систем автоматического управления. Эти методы пошат­ нули считавшийся ранее прочным фундамент классической теории автоматического регулирования и управления, основанный на математическом аппарате дифференциаль­ ных уравнений. И хотя скоро стало ясно, что классический аппарат дифференциальных уравнений не устраняется, а дополняется, дискуссии по этому поводу все еще про­ должаются.

Наибольшей сложностью проблемы «искусственный интеллект» является то, что для ее решения нужны спе­ циалисты, каждый из которых обладает глубокими и раз­ носторонними знаниями в таких областях, как психология, нейрофизиология, психолингвистика, математика, тех­ ника и ряд других. В настоящее время резонно ставится под сомнение возможность такого рода энциклопедиче­ ских познаний у одного человека. Необходимо отметить, что у всех исследователей проблемы «искусственный интел­ лект» понимание этой проблемы и ее основное содержание сформировались чисто интуитивно. Сегодня не определены

106

не только предмет, методы, задачи этого направления, но даже основное исходное понятие — интеллект.

Предлагаются различные определения интеллекта. Са­ мые осторожные из них, по существу, повторяют идею критерия разумности, предложенного А. Тьюрингом: система имеет интеллект, если она способна делать такие вещи, что, если бы их делал человек, то мы имели бы основание считать его умным.

На прошедших симпозиумах и конференциях, посвя­ щенных проблеме искусственного интеллекта, звучали призывы отказаться от попыток дать определение интел­ лекта, направив основные усилия на практические работы по созданию систем искусственного интеллекта. Однако представляется более правильным иное мнение, согласно которому определение интеллекта — это уже составная часть теории интеллекта. Другое дело, что сегодня такая теория еще не создана.

Можно отметить по крайней мере следующие отличи­ тельные черты интеллекта:

1)способность эффективно воспринимать, хранить и перерабатывать информацию, классифицируя и объеди­ няя ее по значимости;

2)способность совершать пробные действия, поиск и логические переходы, формально не вытекающие из на­ чальной информации, что создает впечатление скачка через разрыв, существующий на пути, ведущем от исход­ ных данных;

3)способность управлять поисковым, исследователь­ ским процессом, руководствуясь «чувством близости ре­ шения»;

4)способность рассматривать ограниченный, но доста­ точно большой ряд альтернатив.

Интеллект есть многокомпонентная система. При об­ суждении проблем искусственного интеллекта характер­ ной ошибкой является следующее. Рассматривая неко­ торое, чем-то примечательное свойство интеллекта, часто делают вывод о том, что весь интеллект полностью опре­ деляется этим свойством. Например, для интеллекта характерно опережающее отражение реального мира, протекающих в нем событий. Однако должно быть ясно, что опережение, предвидение, является замечательным

свойством интеллекта, но лишь одним из большого числа свойств.

107

Создавая системы искусственного интеллекта, мы, по существу, моделируем центральную нервную систему человека. Одновременно следует иметь в виду, что сама центральная нервная система человека, его мозг, пред­ ставляет собой мощную моделирующую установку. Это обстоятельство было отмечено исследователями еще за­ долго до наступления кибернетического периода. В послед­ ние годы построение мозгом внутренней модели внешнего мира подробно рассматривалось в ряде кибернетических работ, в частности в работах К. Штайнбуха [76].

В настоящее время становится общепризнанным так называемый эволюционный принцип проектирования авто­ матов. Как следует из названия, этот принцип исходит из аналогии с процессом эволюции органического мира. Точно так же, как органические системы, первоначально возникнув на Земле, представляли собой относительно простые образования и только в ходе эволюции достигли той'вершины, которую характеризует появление системы «человек», так и в мире технических систем должна про' изойти эволюция автоматов от устройств, принцип дей­ ствия которых предложил еще Герон Александрийский 2000 лет тому назад, до высших автоматов, способных пре­ взойти человека в решении ряда интеллектуальных задач.

Необходимо иметь в виду, что разработки систем искус­ ственного интеллекта осложнены необходимостью фунда­ ментальных знаний прообраза — психической деятель­ ности человека. Ряд математиков и техников, необосно­ ванно пренебрегая данными психологии, пытается ставить задачи конструирования систем искусственного интел­ лекта практически вне связи с психологией. Несмотря на отдельные частные удачи — разработку алгоритмов и эвристик, позволяющих решить некоторые задачи, считавшиеся ранее прерогативой человеческого мозга, такой подход не представляется перспективным.

В заключение следует сказать, что рассматриваемое направление кибернетики и системотехники все еще недо­ статочно четко оформилось, не имеет объединяющей кон­ цепции и крайне неравномерно развивается по отдельным частным направлениям — таким, как распознавание обра­

литература.

108

§ 10.

Естественные ограничения

• ■

Когда обнаружилось, что живая система содержит более чем два электрона, физики в ужасе повернулись спиной, так как математические трудности оказались непреодолимыми.

А. Сцент -Дьерди

Можно создать машину, которая будет вилять хвостом, но не может быть машины, которая ощущала бы чувство радости.

О. Кремер

В кибернетике известна теорема, утверждающая, что всякое функционирование живой нервной сети, кото­ рое можно описать логически при помощи конечного числа слов, может быть реализовано формальной нервной сетью. Из этой теоремы следует вывод, что нет таких функций мышления, которые, будучи познаны и описаны логи­ чески, не могли бы быть реализованы формальной нерв­ ной сетью и, следовательно, в принципе воспроизведены автоматом. Иначе говоря, для всякой ситуации, поддаю­ щейся описанию некоторым логическим выражением при помощи конечного числа слов, можно построить фор­ мальную нейронную сеть, имеющую описываемое этим выражением поведение. Таким образом, теория дает все основания для оптимизма. Однако современная прак­ тика автоматизации явно не реализует все предпола­ гаемые теорией возможности. Рассмотрим кратко некото­ рые причины этого несоответствия. Одновременно ука­ жем ограничения, характерные для современных авто­ матов.

Заметим прежде всего, что теория предполагает полное и однозначное, логически непротиворечивое описание того поведения, которое мы хотим реализовать с помощью синтезируемогоавтомата. Проектирование электронновычислительных машин, разработка алгоритмов, составле­ ние программ, конструирование высших автоматов и все другие попытки построения систем искусственного интел­ лекта убедительно показали, что знания, накопленные человечеством о сложных психических процессах, далеко не так полны, как можно было предполагать, и не так точны, как нам хотелось бы. Требования математической точности, логической непротиворечивости в описании

109

поведения сложных систем искусственного интеллекта трудновыполнимы в силу необычной сложности рассма­ триваемых систем. Поэтому при математическом модели­ ровании высших автоматов идут на определенный паллиа­ тив. От математических моделей психофизиологической бионики нельзя ожидать той степени точности, которая характерна, например, для законов физики. Если закон физики, сформулированный на математическом языке, претендует на строго адекватное описание явлений при­ роды, то математические модели психофизиологической бионики могут претендовать только на то, чтобы повысить в какой-то степени уровень понимания изучаемого явле­

вании.

Естественно, что легче конструировать специализиро­ ванные автоматы. Однако чрезмерная специализация авто­ мата существенно ограничивает возможности его исполь­

В настоящее время не только поставлена теоретически, но и решается практически задача создания автоматов, приспосабливающихся к изменениям условий их исполь­ зования. Это так называемые адаптивные и обучающиеся машины. Но, во-первых, пока еще обучающиеся машины являются в основном информационными системами, т. е. системами; предназначенными для приема, переработки и использования информации (примером могут служить обучающиеся опознающие системы). Во-вторых, даже в этих системах настройка, обучение, переучивание осу­ ществляются в значительной степени с участием человека, причем практически кроме человека-учителя зачастую требуется значительный коллектив людей, выполняющих работы по обслуживанию системы-подстройку, замену отдельных элементов и блоков и другие вспомогательные операции.

НО