Эпистемология моделирования познавательных способностей человека в науках об искусственном

Загоскина, Наталья Андреевна

автореферат диссертации по философии, специальность ВАК РФ 09.00.08
диссертация на тему: Эпистемология моделирования познавательных способностей человека в науках об искусственном

Год: 2007
Автор научной работы: Загоскина, Наталья Андреевна
Ученая cтепень: кандидата философских наук
Место защиты диссертации: Вологда
Код cпециальности ВАК: 09.00.08

Диссертация по философии на тему 'Эпистемология моделирования познавательных способностей человека в науках об искусственном'

Полный текст автореферата диссертации по теме "Эпистемология моделирования познавательных способностей человека в науках об искусственном"

На правах рукописи

0030540Э2 ЗАГОСКИНА Наталья Андреевна

ЭПИСТЕМОЛОГИЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПОЗНАВАТЕЛЬНЫХ СПОСОБНОСТЕЙ ЧЕЛОВЕКА В НАУКАХ ОБ ИСКУССТВЕННОМ

Специальность 09.00.08 - философия науки и техники

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата философских наук

Москва 2007

003054092

Работа выполнена на общеуниверситетской кафедре философии Вологодского государственного педагогического университета

Научный руководитель: доктор философских наук,

профессор Оботурова Галина Николаевна

Официальные оппоненты: доктор философских наук,

профессор Жог Валерий Иванович

кандидат философских наук, доцент Черенцов Михаил Михайлович

Ведущая организация: Московский государственный

институт стали и сплавов (технический университет)

Защита состоится « » /У 2007 года в ¿Г часов

на заседании диссертационного совета Д 212.154.06 при Московском педагогическом государственном университете по адресу: 117571, Москва, проспект Вернадского, д. 88, ауд. 818.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МПГУ по адресу: 119992, Москва, ул. Малая Пироговская, д. 1.

Автореферат разослан « ¿fy> Л_2007 года.

Ученый секретарь диссертационного совета Михайлов В. В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ИССЛЕДОВАНИЯ

Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью эпистемологического анализа моделирования познавательных способностей человека как одной из проблем философии техники и наук об искусственном. Решение этой задачи не может быть осуществлено только в рамках технических наук, поэтому необходимо междисциплинарное изучение техники и искусственного, делающее философское осмысление наук об искусственном одним из центральных, направлений философии на современном этапе. В связи с тем, что науки об искусственном находятся в стадии становления, значимым является выявление места данного направления в структуре научного познания, а также классификация дисциплин, входящих в их состав.

Для развития современной эпистемологии необходимо осмысление результатов исследований в области искусственного интеллекта, в котором осуществляются попытки воспроизведения в технических устройствах различных сторон познавательной деятельности человека. Исходя из этого, ставится задача комплексного рассмотрения искусственного интеллекта как метода моделирования и самопознания форм представления знаний интеллектуальной деятельности человека. Особое значение в анализе поставленных проблем имеют исследования в области нейрокомпьютинга, робототехники и философское осмысление таких сложных компьютерных устройств, как нейронные и синергетические компьютеры, в которых моделируется деятельность мозга как открытой, самоорганизующейся системы.

Степень разработанности проблемы. Философское осмысление феномена техники в контексте ее соотношения с природой имели место в античности в работах Гераклита, Платона, Аристотеля. Выявление техники как специфической формы знания осуществлялось также такими средневековыми философами, как А. Боэцием, П. Абеляром, Г. Сен-Викторским, Ибн Хальдуном. В Новое время попытки объяснения с механистических позиций деятельности человека имели место в работах Р. Бойля, И. Ньютона, Д. Беркли.

возникшей во второй половине XIX в., в которой основной анализ сущности искусственного был дан в работах JI. Нуаре, А. Эспинаса, Ф. Бона, Э. Блоха, М. Хайдеггера.

Гуманитарно-социологический подход к пониманию техники сформировался на основе исследований Г. Риккерта, О. Шпенглера, М. Хоркхаймера, Г. Маркузе, Т. Адорно. Гуманитарно-антропологический подход к пониманию техники представлен в работах X. Ортеги-и-Гассета, К. Ясперса, JI. Мэмфорда, Ж. Эллюля.

В зарубежной философии осмыслению техники в контексте современного этапа развития философского и научного познания посвящены работы таких исследователей, как Ж. Бодрийяр, Ф. Рапп, Г. Рополь, X. Шельски, Э. Штрекер.

В истории отечественной философии проблема техники, как творческой способности человека, была поставлена в трудах П.К. Энгельмейера. Кроме того, разрабатывались теолого-антропологический подход к пониманию техники H.A. Бердяевым и науко-ориентированный В.И. Вернадским. Анализу историко-философского становления и теоретических аспектов технического знания посвящены работы таких современных отечественных философов, как Н.М. Аль-Ани, О.В. Аронсон, A.A. Воронин, В.Г. Горохов, Б.И. Кудрин, В.П. Рачков, М.А. Розин, B.C. Степин.

Проблема классификации научного знания ставилась в истории философии Аристотелем, Ф. Бэконом, Г. В. Ф. Гегелем, О. Контом, Г. Спенсером, Ф. Энгельсом, В. Дильтеем, Г. Риккертом, В. Виндельбандом. В отечественной философии эта проблема рассматривалась В.И. Вернадским, Б.М. Кедровым, B.C. Степиным, A.A. Ивиным, A.J1. Никифоровым и др.

Понятие "наук об искусственном было введено Г. Саймоном. Различным теоретическим и методологическим аспектам наук об искусственном посвящены труды М. Арбиба, Д. Грейсона, Э. Фейгенбаума. В современной отечественной литературе эти проблемы ставятся в работах М.Г. Газе-Рапопорта, Э.В. Попова, Д.А. Поспелова, В.Б. Тарасова.

Кибернетика, как наука об управлении, сформировалась в работах таких зарубежных исследователей, как Н. Винер, К.Э. Шеннон, У. Эшби. Разработка понятия «вычислительная машина» и анализ ее возможностей для реализации моделей интеллекта осуществлялись Д. Вейценбаумом, Ф. Джоржем, Д. Майерсом, Д. Нейманом, А. Тьюрингом, Э. Хантом.

Вклад в формулировку основных принципов создания

искусственного интеллекта внесли Д. Вейценбаум, Т. Виноград, Д. Маккарти, А. Ньюэлл, У.Р. Рейтман, Г. Саймон, Д. Серль, А. Тьюринг, A.M. Эндрю и др. Анализ проблемы представления знаний в искусственном интеллекте имел место в работах М. Исидзуки, Ж.-Л. Лорьера, М. Минского, Д. Нильсона, С. Осуги, С. Пейперта.

В отечественной литературе различным аспектам искусственного интеллекта посвящены работы В.А.Глазунова,

A.Г. Герца, Д.И. Дубровского, В.А. Лекторского, Л.А. Микешиной, Г.Н. Рапопорта, В.Г. Редько, О.П. Кузнецова, К.К. Колина, Э.В. Попова, В.К. Финна, А.Л. Шамиса.

Моделирование как метод познания рассматривался в работах

B.А. Штоффа, Б.А. Глинского, Б.С. Грязнова. Общие вопросы теории информации и моделирования мышления отражены в работах Г. Бейтсона, К. Митчема, Р. Пенроуза, Э. Ханта, Р.К. Шенка.

В отечественной литературе этим проблемам посвящены исследования И.Ю. Алексеевой, O.E. Баксанского, А.Н. Кочергина, H.A. Кузнецова, E.H. Кучер, В.Л. Макарова, И.П. Меркулова, Ф.М. Морозова, Н.Л. Мусхешвили, A.C. Нариньяни, А.П. Огурцова, К.А. Павлова, A.M. Ракитова, В.А. Тарасова, Ю.А. Шрейдера. Разработке проблем сознания на основе создания искусственного интеллекта посвящены работы Д. Армстронга, Д. Деннета, X. Патнэма, Д. Поллока, а также отечественных ученых Д.И. Дубровского, A.M. Иваницкого.

Разработке нейрофизиологических основ искусственного интеллекта, искусственных нейронных сетей и принципов их функционирования посвящены труды таких зарубежных ученых, как М. Арбиба, В.Б. Маункастла, У. Мак-Каллока, У. Питса, Ф. Розенблатта, Ф. Уоссермана, Д.М. Эдельмана. В отечественной литературе эти проблемы имеют место в работах Н.П. Бехтеревой,

C.Н. Брайнеса, А.И. Голушкина, Ю.В. Девингталя, A.M. Иваницкого, Л.Г. Комарцовой, Р.И. Кругликова, В.В Круглова, А.Н. Леонтьева, A.B. Максимова, Д.С. Чернавского, Л.Н. Ясницкого.

Идея синергетического компьютера была предложена Г. Хакеном. Проблеме создания квантовых компьютеров посвящены исследования зарубежных ученых Д. Дойча, А. Колдербанка, Д. Прескилла, Э. Стина, Р. Фейнмана, П. Шора и отечественных исследователей - К.А. Валиева, В.И. Нечаева, Б.Б. Кадомцева, A.A. Кокина, Л.А. Опенова.

Цель исследования - выявление и анализ эпистемологической роли моделирования в исследовании познавательных способностей человека в науках об искусственном. Задачи исследования:

- рассмотрение искусственного как объекта философского исследования в аспекте различных подходов к пониманию техники;

- реконструкция основных подходов к классификации научного познания и места в ней наук об искусственном;

- анализ искусственного интеллекта как метода моделирования и самопознания познавательных способностей человека;

- исследование нейрокомпьютинга как моделирования саморазвивающихся интеллектуальных систем.

Методология исследования. В диссертации используются следующие традиционные и современные философско-методологические принципы и методы:

- сравнительный анализ различных подходов в понимании техники в истории философии и современности;

- единство многообразного в философской интерпретации техники;

- реконструкция классификации научного познания в контексте современного понимания наук об искусственном;

- междисциплинарный подход к исследованию наук об искусственном;

- экспликация познавательных способностей человека на основе метода моделирования в науках об искусственном;

- синтез когнитивных практик в рассмотрении проблемы моделирования интеллектуальной деятельности человека в искусственном интеллекте;

- анализ эволюции компьютерных устройств от последовательных, вычислительных к открытым, самоорганизующимся системам.

Новизна результатов исследования:

- обоснована необходимость введения в современную классификацию научного познания наук об искусственном, изучающих теоретические, эпистемологические, методологические и практические основы искусственного в различных его проявлениях;

- исследовано понятие искусственного в широком смысле, как любого приспособления к требованиям внешней среды, и в узком -

как имитации реальных объектов и воспроизведения их свойств на другой физической основе;

- выявлена эпистемологическая роль метода моделирования как формы представления знания в искусственном интеллекте и познания интеллектуальных способностей человека;

- осуществлен эпистемологический анализ таких форм представления знаний в искусственном интеллекте, как фреймы, скрипты, семантические сети, продукции;

- прослежена эволюция представления знания и моделирования познавательных способностей человека с помощью компьютерной техники от последовательных, алгоритмических вычислительных устройств до квантовых компьютеров и сложных нейронных сетей, способных к параллельной обработке информации и самообучению;

- исследованы принципы работы синергетических компьютеров, в которых ставится задача моделирования деятельности мозга как открытой, самоорганизующейся системы.

Научно-практическая значимость результатов исследования определяется актуальностью философского рассмотрения различных аспектов наук об искусственном; необходимостью эпистемологического анализа моделирования познавательных способностей человека в компьютерных науках. Полученные результаты могут быть использованы в преподавании курса философии, в чтении спецкурсов по «Актуальным проблемам современной философии науки и техники», «Искусственному интеллекту», «Эпистемологии компьютерного моделирования познавательных способностей человека».

Апробация результатов исследования.

Основные идеи и результаты исследования изложены автором в тезисах выступлений на научных и научно-практических конференциях: Всероссийской междисциплинарной конференции «Философия искусственного интеллекта» (Москва, 2005); IV Российском философском конгрессе «Философия и будущее цивилизации» (Москва, 2005); Международной практической конференции «Гуманитарные аспекты профессионального образования: проблемы и перспективы» (Иваново, 2005); Всероссийских научных конференциях студентов и аспирантов «Молодые исследователи - регионам» (Вологда, 2005, 2006); I Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Искусственный интеллект: философия, методология,

инновации» (Москва, 2006) и др. и апробированы при чтении спецкурсов по философии «Постнеклассический этап развития науки», «Введение в философию искусственного интеллекта» на физико-математическом и естественно-географическом факультетах ВГПУ.

Диссертация обсуждена на общеуниверситетской кафедре философии Вологодского государственного педагогического университета и рекомендована к защите.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, двух глав, заключения и библиографии.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении обосновывается актуальность темы, степень её разработанности, цель, задачи и методология исследования, показывается новизна, научно-практическая значимость и апробация полученных результатов.

В первой главе «Науки об искусственном в структуре философского исследования» рассматривается феномен искусственного в аспекте различных подходов к пониманию техники, проводится историко-философская реконструкция классификации научного познания, выявляется место в ней наук об искусственном.

В первом параграфе «Искусственное как предмет философского анализа в аспекте различных подходов к пониманию техники» показано, что постановка философских проблем техники и искусственного имела место на всех этапах истории философии, однако как! самостоятельная область исследования философия техники формируется в середине XIX в. Вопрос о необходимости комплексного философского осмысления техники был поставлен К. Марксом, однако основателем философии техники большинство западных и отечественных исследователей считает Э. Каппа, поскольку именно он рассматривал ее как самостоятельное направление.

В параграфе показано, что искусственное долгое время анализировалось в аспекте техники и нашло свое отражение в ряде философских подходов к ее пониманию. На основе анализа работ Э. Каппа, Л. Нуаре исследуется орудийная концепция техники, в основе которой лежит представление о «самотворческой» природе человека, вынужденного творить искусственную реальность, или

культуру. В основе этого процесса лежит техническая деятельность, как производство орудий, в которых отображаются различные способности человека. Общим принципом создания искусственного, при таком подходе, является «органопроекция», то есть перенесение представлений человека о самом себе на создаваемые предметы.

Представители гуманитарно-социологического направления в философии техники К. Маркс и Ж. Эллюль рассматривали технику в общественно-историческом контексте и ставили проблемы ее влияния на социальное устройство. Гуманитарно-антропологический подход X. Ортеги-и-Гассета, Л. Мэмфорда, К. Ясперса лежит в основе понимания техники как способа самосознания, освобождения человека, получения того, что ему не дано природой, но необходимо для существования. В технофилософских концепциях М. Хайдеггера, Г. Рополя, Ф. Раппа, Г. Саймона техническая деятельность рассматривается в гносеологическом аспекте, как «открытие потаенности», а творение искусственного выступает способом самопознания человека и предпосылкой развития наук.

На основе анализа исследуемых подходов в работе дано комплексное понимание техники как особого рода деятельности, направленной на конструирование «сверхприродной» реальности искусственных объектов, создаваемых человеком с целью преобразования окружающей среды, приспособления ее к своим потребностям.

Далее в параграфе показывается, что в XX в. совокупность объектов, конструируемых человеком, не может быть охвачена только термином «техника», так как разрабатываются искусственные языки, информационные системы, базы данных, выводятся новые виды живых организмов, которые неправомерно называть техническими объектами. В связи с этим, получает распространение более широкий термин - «искусственное», в понимании которого выделяются два аспекта. В широком смысле под искусственным понимается то, что приспосабливается' к внешним воздействиям. С точки зрения такого подхода, многие знания и способности человека рассматриваются как искусственные, поскольку они были приобретены в процессе адаптации к условиям окружающей среды.

Такое понимание искусственного, по мнению автора данной работы, согласуется с идеями представителей эволюционной

эпистемологии Д. Кэмпбелла, К. Лоренца и Г. Фоллмера о том, что жизнь можно рассматривать как познавательный процесс, в ходе которого происходит восприятие и накопление информации. Любые живые существа имеют систему врожденных когнитивных структур, формирование которых осуществлялось в ходе эволюции, в результате чего закреплялись те из них, которые в наибольшей степени соответствовали условиям жизни различных существ.

Однако понятие искусственного в широком смысле слова не являлось объектом данного исследования, в центре внимания которого находилось понимание искусственного в узком смысле, как того, что имитирует реальные объекты, воспроизводя их свойства на другой физической основе. Создание искусственных объектов, как моделей естественных, связано с возможностью организовать различные физические системы так, что они могут на технической основе осуществлять поведение, идентичное естественному. Этот принцип возможности функционального тождества на разной физической основе составляет сущность моделирования, как одного из основных методов наук об искусственном.

В заключении параграфа показано, что расширение понятия техники до искусственного обусловливает необходимость введения особой области познания, в которой осуществляется синтез технических, естественнонаучных, философских, гуманитарных исследований искусственного в различных его проявлениях.

Во втором параграфе «Науки об искусственном в контексте историко-философской реконструкции классификации научного познания» на основе анализа работ. Аристотеля, Ф. Бэкона, Г.В.Ф. Гегеля, О. Конта, В. Дильтея, Г. Риккерта, В.И. Вернадского рассмотрены различные подходы в истории философии к проблеме классификации научного познания. Показано, что Аристотель разделял знание на теоретическое, практическое и творческое. Среди практических наук искусственному, с его точки зрения, посвящены два вида познания и деятельности - искусство пользования и конструирование. Ф. Бэкон разделял науки в зависимости от познавательных способностей человека на историю, поэзию и философию. Исследованием искусственного в такой классификации должна заниматься «история искусств», объектом которой выступают не только механические орудия, но и любые результаты практической деятельности человека.

Классификация наук на основе системного подхода была дана

Г.В.Ф. Гегелем, который выделял логику, философию природы и философию духа. Подход к классификации естественных наук, осуществленный Гегелем, утверждал необходимость целостного рассмотрения природы, что определило дальнейшую постановку этой проблемы. В XIX в. основатель позитивизма О. Конт подразделял науки на теоретические и прикладные. Среди теоретических он выделял отвлеченные, общие и частные, описательные науки.

Далее анализируются и сопоставляются классификации наук, данные В. Дильтеем и Г. Риккертом, и делается вывод о том, что отличие подхода Риккерта состоит в расширении «наук о духе» «науками о культуре». К объекту исследования последних относятся также и технические изобретения, которые создаются при помощи естественных наук, но сами не относятся к объектам наук о природе или наук о духе.

В параграфе рассмотрена современная классификация научного познания, в которой выделяются естественные, социальные, гуманитарные, технические, нормативные, формальные и другие науки. На основе анализа эволюции технических наук делается вывод, что на постнеклассическом этапе в них исследуются и моделируются сложные самоорганизующиеся объекты и системы, что находит свое отражение в таких междисциплинарных направлениях, как искусственный интеллект, искусственная жизнь, нейрокомпьютинг и др. В данных исследованиях разрабатываются проблемы создания технических устройств на основе анализа функционирования естественных систем с целью их последующего моделирования.

В работе показано, что в конце XX в. формируется отдельное направление, названное «науки об искусственном», основной задачей которого является комплексное исследование теоретических, эпистемологических, методологических и практических основ искусственного в различных его проявлениях. По сравнению с термином «технические науки» понятие наук об искусственном включает в себя не только научно-технический подход к исследованию искусственного, но и философское, эпистемологическое его понимание и осмысление.

На основании данного подхода в работе рассматриваются такие дисциплины, входящие в науки об искусственном, как робототехника и примыкающие к ней науки, занимающиеся конструированием искусственных органов, движений и действий;

семиотика, исследующаяся знаковые системы и их приложения в современных средствах коммуникации. Определенное место в классификации наук об искусственном принадлежит направлениям, связанным с моделированием живого вообще и познавательной деятельности человека, в частности, к которым относятся «искусственный интеллект» и «искусственная жизнь». Особую роль в этих междисциплинарных направлениях занимают науки о создании искусственных нейронных сетей - нейроинформатика и нейрокибернетика, внесшие существенный вклад в понимание нейрофизиологической основы процесса познания.

В рамках наук об искусственном выделяются также компьютерные науки, к которым относятся не только исследования в области традиционных вычислительных машин, но и нейрокомпьютинг, разработка синергетических и квантовых компьютеров. В настоящее время зарождается ряд новых направлений в науках об искусственном, среди которых одним из наиболее актуальных является исследование Интернета.

Особенностью наук об искусственном является то, что основным методом исследования в них выступает моделирование, в основе которого лежит воспроизведение на различной физической основе тех или иных свойств изучаемых систем. В заключении параграфа показано, что метод моделирования рассматривается как специфический способ изучения познавательных способностей человека, что явилось предметом последующего рассмотрения.

Во второй главе «Эпистемология моделирования познавательных способностей человека в компьютерных науках» рассматривается роль и значение для понимания познавательных способностей человека таких наук об искусственном, как искусственный интеллект и нейрокомпьютинг.

В первом параграфе «Искусственный интеллект как метод моделирования и самопознания форм представления знаний и познавательных способностей человека» на основе исследования работ Р. Пенроуза, А. Тьюринга, A.M. Эндрю, Д. Вейценбаума, Д. Нильсона, Ж.-Л. Лорьера анализируются способы моделирования в искусственном интеллекте некоторых познавательных способностей человека на основе последовательных, алгоритмических вычислительных машин. Так, в рамках разработки проблемы искусственного интеллекта были выявлены такие особенности процесса восприятия, как его активность и зависимость от целей и установок воспринимающего субъекта;

сжатие и структурирование входящей информации на ранних этапах восприятия, осуществляемые в бессознательном режиме; роль ожиданий человека в осуществлении непрерывности восприятия и др. Кроме того, в параграфе дан анализ гипотезы, подтверждаемой в настоящее время когнитивной наукой, о существовании когнитивных структур, или шаблонов, по которым осуществляется восприятие в большинстве ситуаций.

Разработка систем машинного восприятия показала значимость исследования форм представления знаний в естественном и искусственном интеллектах. В связи с этим, в параграфе рассматриваются такие формы, как фреймы, семантические сети, скрипты, продукции. В основе теории фреймов лежит гипотеза о том, что знания о мире складываются по определенным сценариям о фиксированном наборе стереотипных ситуаций и могут рассматриваться как результат заполнения рамок, или фреймов.

Фрейм представляет собой ситуационно-смысловую структуру представления знаний, включающую как явные, так и неявные компоненты. Он содержит избыточную информацию, которая может отсутствовать в данной ситуации. Это позволяет во многих случаях восстанавливать картину реальности по ее фрагментам. Если выбранный фрейм не удается согласовать с реальностью, то происходит обращение к специальной сети поиска информации, с помощью которой соединяются между собой системы фреймов.

Далее в параграфе показано, что теория представления знаний с помощью фреймов претендует на объяснение ряда особенностей человеческого мышления. Так, формы знаний усваиваются человеком, подобно фреймам, неосознанно в процессе восприятия часто повторяющихся явлений. Подобный фрейм имеет конвенциональную природу, так как содержит в себе набор стереотипных, общепринятых характеристик. В процессе восприятия часть их них активизирует соответствующий фрейм, а остальные свойства объекта восстанавливаются «по умолчанию».

В работе рассматривается представление знаний в искусственном интеллекте в виде семантических сетей, в которых отображаются не только знания относительно конкретных ситуаций, но и различные виды связей между ними. В данной модели знания представляются в виде сети, которая состоит из узлов, содержащих информацию об объектах, и дуг, показывающих

отношения между ними. Показано, что в подобных формах представления знаний осуществляются попытки моделирования смысловых связей в познавательной деятельности человека.

Кроме того, формы представления знаний существуют в виде некоторых правил, моделей поведения в различных ситуациях, которые моделируются в виде продукций, представляющих собой набор знаний, активирование которых переводит машину в новой состояние. Продукции выступают управляющим компонентом знания, поскольку содержат стратегию поведения системы в конкретной ситуации. В некоторых случаях знание может быть организовано в виде более крупных структур — сценариев, регламентирующих временную последовательность действий, что моделируется в таких формах представления знаний в искусственном интеллекте, как скрипты.

Рассмотрение вопроса о природе физического носителя искусственного интеллекта привело к возникновению таких подходов к пониманию сознания, как физикализм и функционализм и во многом определило постановку проблем философии сознания второй половины XX в. В рамках физикалистского объяснения, представленного в работах Г. Фейгла, Д. Смарта, Д. Армстронга, свойства сознания редуцируются к физическим процессам. С точки зрения представителей данного подхода, феномены человеческой деятельности являются продуктами биологической системы, поэтому для создания искусственного интеллекта необходимо воспроизвести физиологическую основу нервной системы человека.

Такое понимание интеллектуальной деятельности и ее моделирования отличается от функционалистского объяснения, представители которого X. Патнэм, Д. Деннет, Д. Поллок рассматривают сознание как совокупность некоторых функциональных отношений и исходят из того, что их понимание не зависит от физических описаний и объяснений, следовательно, их можно воспроизводить на любой физической основе. Подобный подход к пониманию сознания дополняется принципом инвариантности информации по отношению к различным физическим свойствам ее носителя, развиваемым Д.И. Дубровским. Одна и та же информация может быть передана разными по своим физическим свойствам носителями, при этом их выбор не влияет на саму информацию.

В параграфе показано, что в традиционных последовательных компьютерах удалось воспроизвести такие способности

интеллектуальной деятельности человека, как вычислительные операции, решение математических задач, доказательство теорем, отбор и структурирование информации, элементы восприятия и распознавания образов. Вместе с тем, в работе отмечается, что моделирование познавательных процессов человека на основе последовательных вычислительных машин испытывает ряд затруднений, так как компьютер, действуя по алгоритмическому принципу, может воспроизводить только формализованные процессы, в то время как познавательная деятельность человека не может быть сведена к ним.

Кроме того, мозг человека осуществляет ассоциативную, параллельную обработку разнообразного потока информации, что не может быть воспроизведено в последовательных компьютерах. Вызывают определенные трудности для моделирования такие особенности интеллектуальной деятельности человека, как использование естественного языка, который носит неоднозначный, полисемичный, контекстуально-игровой, коммуникативный характер; интуитивность мышления; использование неявных знаний; индивидуальность временных и опережающий характер причинно-следственных связей; роль вероятности и случайности в работе мозга. В заключении параграфа показано, что некоторые из этих затруднений преодолеваются в разработке нейрокомпьютеров, моделирующих работу нервной системы человека.

Во втором параграфе «Нейрокомпьютинг как моделирование саморазвивающихся интеллектуальных систем» на основе работ У. Мак-Каллока, У. Питса, Ф. Розенблатта, А.Н. Леонтьева, К.А. Павлова, Д.С. Чернавского, Л.Н. Ясницкого, Г. Хакена анализируется подход к моделированию в нейрокомпьютинге познавательной деятельности человека на основе воспроизведения нейронной структуры мозга человека. Показана эволюция нейрокибернетического подхода от построения первых моделей нейрона до разработки сложных нейронных сетей и синергетических компьютеров на их основе.

В параграфе рассмотрены принципы моделирования искусственного нейрона, который представляет собой своеобразный «пороговый» элемент, имеющий несколько выводов, или синапсов. Одни выводы оказывают на искусственный нейрон возбуждающее действие, другие - тормозящее, но оба вида, подобно естественному нейрону, могут находиться только в двух состояниях, то есть быть активными, или неактивными. Если число активных возбуждающих

сигналов достигает порогового значения, то нейрон производит выходной импульс. При этом выводы нейрона могут быть входами для другого, что позволяет объединять их в сети аналогично тому, как это происходит в нервной системе живых организмов и человека. Далее в работе показывается, что такая модель является упрощенной, поскольку естественные нейроны представляют собой активные среды, имеют вероятностный характер срабатывания, могут находиться в нескольких стационарных состояниях, а также являются частями сложных нейронных сетей.

В работе дается анализ первых попыток создания искусственных нейронных сетей и выявляются их преимущества перед традиционными, вычислительными машинами. Искусственные нейронные сети, подобно естественным, не только опираются на введенные в них априорные данные, но способны самостоятельно, на основе эмпирической выборки, выявлять необходимые закономерности, не учтенные на этапе проектирования, что определяет их эвристическую ценность.

Далее в параграфе показана ограниченность разработки первых однослойных нейронных сетей, поскольку в них не могли быть реализованы параллельные процессы обработки информации. В связи с этим, стали разрабатываться многослойные нейронные сети, в которых моделируются принципы параллельности и распределенности переработки информации в мозге.

Следующий этап развития нейрокибернетики связывается с разработкой нейрокомпьютеров, то есть сложных устройств, состоящих из модельных нейронов, которые, в отличие от обычных компьютеров, не программируются, а, подобно человеку, обучаются. Благодаря этому, обладая достаточным количеством фактов, они способны самостоятельно формулировать законы математики, физики, экономики и других наук. В параграфе показано, что нейрокомпьютер позволяет моделировать не только логическое, но и интуитивное мышление, способен извлекать знания из данных, обнаруживать в них скрытые (в том числе и для разработчика) закономерности.

Вклад нейрокомпьютинга в исследование познавательных способностей человека состоит в том, что в его рамках было отвергнуто представление о последовательном характере информационных процессов, осуществляемых в нервной системе человека. Выяснилось, что параллельная обработка информации позволяет создавать образ и осуществлять быстрый доступ к

различным его фрагментам, что существенно увеличивает быстродействие работы мозга. В результате этого, было показано, что ментальные репрезентации не имеют локальной организации, а сознание охватывает собой деятельность мозга как целого. Кроме того, в принятии тех или иных решений человеком значительная роль принадлежит неявным, не выраженным в вербальной форме, бессознательным процессам.

В диссертации показано, что мозг представляет собой открытую самоорганизующуюся систему, моделирование которой находит свое отражение не только в создании, но и обучении синергетических компьютеров, представляющем собой «запечатление» в самом буквальном смысле слова. Воспринимаемый объект разбивается на фрагменты, или пиксели, каждый из которых оставляет «след» в нейронной структуре компьютера. Анализируя несколько изображений одного и того же предмета, синергетический компьютер самостоятельно составляет обобщенный образ, на основе которого он может распознавать неизвестные изображения предмета или его частей. Поскольку в процессе обучения синергетический компьютер обладает способностью приспосабливаться к внешней среде, то это можно рассматривать подобием работы мозга как самоорганизующейся системы. В применении синергетического подхода к пониманию мозга и компьютера как открытых, самоорганизующихся систем, автор диссертации видит дальнейшее направление разработки данной темы научного исследования.

В заключении подводятся итоги проведённого исследования, формулируются его основные выводы, направления и перспективы дальнейшей разработки.

Основные положения диссертации отражены в следующих опубликованных работах:

1. Загоскина H.A. Когнитивно-структурный подход к представлению знаний в искусственных системах // Вестник Поморского университета. - 2006. - № 4. - С. 62 -66. (0,4 п.л.). Статья.

2. Загоскина H.A. Моделирование мыслительных процессов в искусственном интеллекте // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации. Материалы Первой Всероссийской конференции студентов, аспирантов и

молодых ученых, г. Москва, МИРЭА, 6-8 апреля 2006 г. Под ред. Д.И. Дубровского и Е.А. Никитиной. - М.: ИИнтеЛЛ, 2006. - С. 74 - 76. (0,2 пл.). Тезисы.

3. Загоскина H.A. Эпистемология виртуальности естественного и искусственного интеллекта // Философия и будущее цивилизации: Тезисы докладов и выступлений IV Российского философского конгресса (Москва, 24 - 28 мая 2005 г.): В 5 т. Т. 1. - М.: Современные тетради, 2005. - С. 90 -91.(0,1 пл.). Тезисы.

4. Загоскина H.A. Фрейм как структурная единица знания в информационных системах К Философия искусственного интеллекта. Материалы всероссийской междисциплинарной конференции, Москва, МИЭМ, 17-19 января 2005 г. - М.: ИФ РАН, 2005. - С.281 - 283. (0,2 пл.). Тезисы.

5. Загоскина H.A. Информационная культура: эпистемология новых информационных технологий // Гуманитарные аспекты профессионального образования: проблемы и перспективы. -Иваново - Вологда, 2005. - С. 177 - 187. (0,7 пл.). Статья.

6. Загоскина H.A. Медиакультура в контексте новых информационных технологий на постсоветском и региональном пространстве // Гуманитарные аспекты профессионального образования: проблемы и перспективы: Материалы Междунар. научн.-практ. конф. - Иваново, 2005. -С.366 - 369 (0,3 пл.). Тезисы.

7. Загоскина H.A. Ризоматичность как системное свойство сети Интернет // Молодые исследователи - регионам: Материалы Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов. В 2-х т. - Вологда: ВоГТУ, 2005. - Т. 1. - С. 149 -150 (0,1 пл.). Тезисы.

Подп. к печ. 12.02.2007 Объем 1 п.л. Заказ №. 38 Тир 100 экз. Типография МПГУ

Оглавление научной работы автор диссертации — кандидата философских наук Загоскина, Наталья Андреевна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА I. НАУКИ ОБ ИСКУССТВЕННОМ В СТРУКТУРЕ ФИЛОСОФСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ.И

§ 1. Искусственное как предмет философского анализа в аспекте различных подходов к пониманию техники.

§ 2. Науки об искусственном в контексте историко-философской реконструкции классификации научного познания.

ГЛАВА II. ЭПИСТЕМОЛОГИЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПОЗНАВАТЕЛЬНЫХ

СПОСОБНОСТЕЙ ЧЕЛОВЕКА В КОМПЬЮТЕРНЫХ НАУКАХ.

§ 1. Искусственный интеллект как метод моделирования и самопознания форм представления знаний и познавательных способностей человека.

§ 2. Нейрокомпьютинг как моделирование саморазвивающихся интеллектуальных систем.

Введение диссертации2007 год, автореферат по философии, Загоскина, Наталья Андреевна

Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью эпистемологического анализа моделирования познавательных способностей человека в философии техники и науках об искусственном. Развитие техники на современном этапе привело к ее включению в коммуникационную сферу общества и когнитивную деятельность человека, что ставит проблему комплексного исследования техники в различных ее проявлениях в связи с новыми компьютерными технологиями. При этом недостаточно рассматривать только практическую сторону техники, актуальным является исследование ее эпистемологической, эвристической роли, антропологических, социальных, аксиологических аспектов. Решение этих задач не может быть осуществлено только в рамках технических наук, поэтому необходимо эпистемологическое и междисциплинарное изучение техники, делающее философский анализ наук об искусственном одним из актуальных направлений философского исследования.

Проблема понимания искусственного находит свое отражение в таких современных направлениях, как искусственный интеллект, искусственная жизнь, семиотика, нейрокомпьютинг и другие. Они могут быть объединены термином «науки об искусственном», которые изучают теоретические, эпистемологические, методологические и практические аспекты искусственного. В связи с тем, что науки об искусственном находятся в стадии становления, актуальным является выявление места данного направления в структуре научного познания, а так же классификация дисциплин, входящих в их состав.

Одной из основных проблем наук об искусственном является моделирование познавательных способностей человека, при этом конструирование выступает как воплощение в технике концепций и моделей, отражающих современные представления человека о самом себе, что определяет тесную взаимосвязь исследований в области искусственного с науками о познании. Поэтому для современной эпистемологии актуально осмысление результатов исследований в области искусственного интеллекта, в котором осуществляются попытки воспроизведения в технических устройствах моделей различных сторон познавательной деятельности человека, таких как восприятие, мышление, сознание, представление знаний и др. В связи с этим, необходимо комплексное эпистемологическое исследование вклада данного направления в понимание человека и его когнитивной сферы.

Особое значение в анализе актуальных проблем философии техники и искусственного имеют исследования в области нейрокомпьютинга, робототехники и философское осмысление сложных компьютерных устройств, а именно, вычислительных машин, нейронных и синергетических компьютеров, так как в них реализуются наиболее сложные модели познавательной деятельности человека, которые позволяют делать эвристические выводы об особенностях осуществления информационных процессов в высшей нервной деятельности.

Таким образом, актуальность темы исследования обусловлена необходимостью эпистемологического анализа моделирования познавательных способностей человека в философии техники и науках об искусственном; исследования феномена искусственного в аспекте различных подходов к пониманию техники; выявления места наук об искусственном в структуре и классификации научного познания, рассмотрения искусственного интеллекта как метода моделирования и самопознания форм представления знаний и познавательных способностей человека; эпистемологического обобщения результатов создания нейрокомпьютеров как моделирования саморазвивающихся интеллектуальных систем.

Степень разработанности проблемы. Философское осмысление феномена техники в контексте ее соотношения с природой имели место в античности в работах Гераклита, Платона, Аристотеля. Выявление техники как специфической формы знания осуществлялось также такими средневековыми философами, как А. Боэцием, П. Абеляром, Г. Сен-Викторским, Ибн Хальдуном. В Новое время осуществлялись попытки объяснения деятельности человека с механистических позиций в работах Р. Бойля, И. Ньютона, Д. Беркли.

Проблема исследования техники и ее философского осмысления была поставлена К. Марксом и Э. Каппом на материалистической основе и Ф. Дессауэром - на теологической. В дальнейшем она стала центральной в философии техники, возникшей во второй половине XIX в., в которой основной анализ сущности искусственного был дан в работах JI. Нуаре, А. Эспинаса, Ф. Бона, Э. Блоха, М. Хайдеггера.

В истории отечественной философии проблема техники, как творческой способности человека, была поставлена в трудах П.К. Энгельмейера. Кроме того, разрабатывались теолого-антропологический подход к пониманию техники Н.А. Бердяевым и науко-ориентированный В.И. Вернадским. Анализу историко-философского становления и теоретических аспектов технического знания посвящены работы таких современных отечественных философов, как Н.М. Аль-Ани, О.В. Аронсон, А.А. Воронин, В.Г. Горохов, Б.И. Кудрин, В.П. Рачков, М.А. Розин, B.C. Степин.

Проблема классификации научного знания ставилась в истории философии Аристотелем, Ф. Бэконом, Г. В. Ф. Гегелем, О. Контом, Г. Спенсером, Ф. Энгельсом, В. Дильтеем, Г. Риккертом, В. Виндельбандом. В отечественной литературе эта проблема рассматривалась В.И. Вернадским, Б.М. Кедровым, B.C. Степиным, А.А. Ивиным, A.J1. Никифоровым.

Понятие наук об искусственном было введено Г. Саймоном. Различным теоретическим и методологическим аспектам наук об искусственном посвящены труды М. Арбиба, Д. Грейсона, Э. Фейгенбаума. В современной отечественной литературе эти проблемы разрабатываются в работах М.Г. Газе-Рапопорта, Э.В. Попова, Д.А. Поспелова, В.Б. Тарасова.

Вклад в формулировку основных принципов создания искусственного интеллекта внесли Д. Вейценбаум, Т. Виноград, Д. Маккарти, А. Ньюэлл, У.Р. Рейтман, Г. Саймон, Д. Серль, А. Тьюринг, A.M. Эндрю и др. Анализ проблемы представления знаний в искусственном интеллекте имел место в работах М. Исидзуки, Ж.-Л. Лорьера, М. Минского, Д. Нильсона, С. Осуги, С. Пейперта.

В отечественной литературе различным аспектам искусственного интеллекта посвящены работы В.А. Глазунова, А.Г. Герца, Д.И. Дубровского, В.А. Лекторского, Л.А. Микешиной, Г.Н. Рапопорта, В.Г. Редько, О.П. Кузнецова, К.К. Колина, Э.В. Попова, В.К. Финна, А.Л. Шамиса.

Моделирование как метод познания рассматривалось в работах В.А. Штоффа, Б.А. Глинского, Б.С. Грязнова. Общие вопросы теории информации и моделирования мышления отражены в работах Г. Бейтсона,

К. Митчема, Р. Пенроуза, Э. Ханта, Р.К. Шенка.

В отечественной литературе этим проблемам посвящены исследования И.Ю. Алексеевой, О.Е. Баксанского, А.Н. Кочергина, Е.Н. Кучер, Н.А. Кузнецова, B.JI. Макарова, И.П. Меркулова, Ф.М. Мороза, H.JI. Мусхешвили, А.С. Нариньяни, А.П. Огурцова, К.А. Павлова,

A.M. Ракитова, В.А. Тарасова, Ю.А. Шрейдера. Разработке проблем сознания на основе исследований в области искусственного интеллекта посвящены работы Д. Армстронга, Д. Деннета, X. Патнэма, Д. Поллока, а также отечественных ученых Д.И. Дубровского, A.M. Иваницкого.

Исследованию нейрофизиологических основ искусственного интеллекта, искусственных нейронных сетей и принципов их функционирования посвящены труды таких зарубежных ученых, как М. Арбиба,

B.Б. Маункастла, У. Мак-Каллока, У. Питса, Ф. Розенблатта, Ф. Уоссермана, Д.М. Эдельмана.

В отечественной литературе эти проблемы имеют место в работах Н.П. Бехтеревой, С.Н. Брайнеса, А.И. Голушкина, Ю.В. Девингталя, A.M. Иваницкого, Л.Г. Комарцовой, Р.И. Кругликова, В.В Круглова,

A.Н. Леонтьева, А.В. Максимова, Д.С. Чернавского, Л.Н. Ясницкого.

B.И. Нечаева, Б.Б. Кадомцева, А.А. Кокина, Л.А. Опенова.

- реконструкция основных подходов к пониманию классификации научного познания и места в ней наук об искусственном;

- исследование нейрокомпьютинга как моделирования саморазвивающихся интеллектуальных систем.

- сравнительный анализ различных подходов в понимании техники в истории философии и современности;

- единство многообразного в философской интерпретации техники;

- реконструкция классификации научного познания в контексте современного понимания наук об искусственном;

- междисциплинарный подход к исследованию наук об искусственном;

- анализ эволюции компьютерных устройств от последовательных, вычислительных, к открытым, самоорганизующимся системам.

Новизна результатов исследования:

- исследовано понятие искусственного в широком смысле, как любого приспособления к требованиям внешней среды, и в узком - как имитации реальных объектов и воспроизведения их свойств на другой физической основе;

- осуществлен когнитивный анализ таких форм представления знаний в искусственном интеллекте, как фреймы, скрипты, сети, продукции, исследована их роль для развития эпистемологии;

Апробация результатов исследования.

Всероссийских научных конференциях студентов и аспирантов «Молодые исследователи - регионам» (Вологда, 2005, 2006); I Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Искусственный интеллект: философия, методология, инновации» (Москва, 2006) и др. и апробированы при чтении спецкурсов по философии «Постнеклассический этап развития науки», «Введение в философию искусственного интеллекта» на физико-математическом и естественно-географическом факультетах ВГПУ.

Основные положения диссертации отражены в следующих опубликованных работах: Когнитивно-структурный подход к представлению знаний в искусственных системах // Вестник Поморского университета. - 2006. - № 4. - С. 62 - 66 (0,4 п.л.). Статья; Моделирование мыслительных процессов в искусственном интеллекте // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации. Материалы Первой Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Москва, МИРЭА, 6-8 апреля 2006 г. Под ред. Д.И. Дубровского и Е.А. Никитиной. - М.: ИИнтеЛЛ, 2006. - С. 74 - 76 (0,2 п.л.). Тезисы; Эпистемология виртуальности естественного и искусственного интеллекта // Философия и будущее цивилизации: Тезисы докладов и выступлений IV Российского философского конгресса (Москва, 24 - 28 мая 2005 г.): В 5 т. Т. 1. - М.: Современные тетради, 2005. - С. 90 - 91 (0,1 п.л.). Тезисы; Фрейм как структурная единица знания в информационных системах // Философия искусственного интеллекта. Материалы всероссийской междисциплинарной конференции, г. М., МИЭМ, 17-19 января 2005 г. - М.: ИФ РАН, 2005. -С. 281 - 283 (0,2 п.л.). Тезисы; Информационная культура: эпистемология новых информационных технологий // Гуманитарные аспекты профессионального образования: проблемы и перспективы. - Иваново -Вологда, 2005. - С. 177 - 187 (0,7 п.л.). Статья.

Заключение научной работыдиссертация на тему "Эпистемология моделирования познавательных способностей человека в науках об искусственном"

- Ill -ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью эпистемологического анализа моделирования познавательных способностей человека в философии техники и науках об искусственном; исследования феномена искусственного в аспекте различных подходов к пониманию техники; выявления места наук об искусственном в структуре и классификации научного познания, рассмотрения искусственного интеллекта как метода моделирования и самопознания форм представления знаний и познавательных способностей человека; эпистемологического обобщения результатов создания нейрокомпьютеров как моделирования саморазвивающихся интеллектуальных систем.

Проблема рассмотрения техники, в том числе в эпистемологическом контексте, была поставлена в философии техники второй половины XIX в-XX в. Можно выделить орудийную концепцию понимания техники, представленную в работах Э. Каппа и Л. Нуаре в основе которой лежит представление о технической деятельности как о производстве орудий, в ходе которого в них отображаются различные качества человека; гуманитарно-социологическое направление в философии техники, представители которого К. Маркс, Ж. Эллюль, Т. Адорно рассматривают технику в общественно-историческом контексте и ставят проблемы ее влияния на социальное устройство; гуманитарно-антропологический подход X. Ортега-и-Гассета, Л. Мэмфорда, К. Ясперса, которые понимают технику как способ самосознания, освобождения человека, получения того, что человеку не дано природой, но необходимо для существования. В современных технофилософских концепциях Г. Рополя, Ф. Раппа, Г. Саймона техническая деятельность рассматривается в гносеологическом аспекте, как осуществление «открытия потаенности», а творение искусственного выступает как способ самопознания человека и как предпосылка для развития наук.

Такое понимание техники лежит в основе идеи необходимости разработки отдельного направления в структуре научного познания, названного Г Саймоном «науками об искусственном», необходимость выделения которых указывалась в истории философии Ф. Бэконом, М. Хайдеггером, Г. Риккертом и др. В настоящее время под науками об искусственном понимается совокупность междисциплинарных научно-практических областей, связанных с конструированием, исследованием и осмыслением искусственного в различных его проявлениях. Их основным методом выступает моделирование, в ходе которого исследуемые свойства воспроизводятся в различных искусственных системах, что приводит к получению нового знания, которое в некоторых ситуациях не могло быть получено другими методами.

К наукам об искусственном на современном этапе относят робототехнику, семиотику, виртуалистику, исследования Интернета и др., а также такие направления, как искусственный интеллект, искусственная жизнь. Особое место занимают различные направления в области компьютерных наук, а именно, автоматика, вычислительная техника, микроэлектроника, нейрокомпьютинг, разработка квантовых и синергетических компьютеров и др.

Особенностью наук об искусственном является то, что в них активно используются модели, построенные на основе воспроизведения свойств реальных объектов. Так, современные информационные технологии имитируют познавательную деятельность человека, что позволяет на практике проверять адекватность гипотез и теорий, касающихся естественного интеллекта. Результаты и выводы, полученные в науках об искусственном, активно используются в науках о человеке, таких как нейрофизиология, психология, когнитивные направления, являются предметом философского исследования.

Наибольший вклад в исследование познавательных способностей человека на данном этапе внесли искусственный интеллект, нейрокомпьютинг и робототехника, основывающаяся на их результатах. Моделирование когнитивных процессов человека в искусственном интеллекте позволило значительно расширить представления об особенностях осуществления таких процессов, как восприятие, в частности, распознавание образов, взаимодействие на естественном языке, представление знаний, обучение, мышление и др. Трудности, возникшие при разработке искусственного интеллекта, показали несостоятельность концепции последовательной обработки информации человеком.

Моделирование параллельных информационных процессов, осуществляемое в нейрокомпьютинге, показало значительное превосходство данного подхода в организации машинного обучения, по сравнению с традиционным, последовательным вычислительным подходом. Кроме того, было отвергнуто представление о конкретной пространственной локализации ментальных репрезентаций. Как показали исследования нейронных сетей, мозг представляет собой распределенную систему, в которой процессы обработки информации осуществляются параллельно, а структурные элементы могут участвовать одновременно в нескольких действиях. Это, в свою очередь, ставит новые проблемы, в частности, связанные с пониманием осуществления связности и целостности познания и единства сознания.

Эволюция методов разработки искусственных нейронных сетей шла в сторону большего их приближения к естественным структурам, в ходе которого удалось добиться успехов в моделировании процессов обучения, мышления и адаптации системы к внешним условиям. Нейронные сети, моделирующие физиологическую основу работы мозга, способны воспроизводить скрытые, неявные аспекты при решении задач, не заложенные в их изначально, что максимально приближает их деятельность к работе мозга по сравнению с другими устройствами.

Вместе с тем, моделирование познавательных способностей человека в науках об искусственном испытывает ряд затруднений. Необходимы более глубокие исследования для создания самоорганизующихся систем, способных к целеполаганию и активной деятельности, поскольку эти ключевые свойства естественного интеллекта на сегодняшний день разработаны слабо. Также неясна связь ментальных репрезентаций и сознания с их физиологической основой, что стимулирует разработки в этой области. Кроме того, большое значение для человека имеют такие проявления интеллекта, как воля, эмоции, саморефлексия, нравственно-этический аспект деятельности и др., что также требует отдельного рассмотрения.

Однако проведенный анализ позволяет сделать вывод о том, что дальнейшие исследования когнитивной сферы человека будут активно использовать достижения наук об искусственном, показавших эффективность моделирования как метода познания. Кроме того, интеграция наук об искусственном и наук о человеке необходима в силу особенностей взаимоотношений человека и искусственных систем на современном этапе, для которого характерно создание сложных человеко-машинных комплексов, автоматизация ряда процессов, традиционно относившихся к познавательной деятельности человека, тесное взаимодействие машин и человека в информационном пространстве, создание виртуальных реальностей и все большее использование компьютеров в познавательной сфере, что требует глубокого философского и междисциплинарного исследования эпистемологического аспекта взаимоотношений человека с миром искусственного.

Дальнейшей перспективой разработки темы исследования является рассмотрение проблем философии сознания на основе достижений наук об искусственном, а также применение синергетического подхода к пониманию мозга и компьютера как открытых самоорганизующихся-------

Список научной литературыЗагоскина, Наталья Андреевна, диссертация по теме "Философия науки и техники"

1. Агеев В.Н. Семиотика. - М.: Издательство «Весь Мир», 2002. - 256 с.

2. Аль-Ани Н.М. Философия техники: очерки истории и теории. СПб., 2004.-184 с.

3. Амосов Н.М. Мое мировоззрение. М.: ООО «Издательство ACT»; Донецк: «Сталкер», 2003. - 109 с.

4. Антология мировой философии. В 4 т. М.: Мысль, 1969 - 1972.

5. Аристотель. Сочинения в четырёх томах. -М.: Мысль, 1975 1984.

6. Аршинов В.И., Буданов В.Г. Когнитивные основания синергетики // Синергетическая парадигма. Нелинейное мышление в науке и искусстве. -М.: Прогресс-Традиция, 2002. С. 67 - 108.

7. Баксанский О.Е., Кучер Е.Н. Когнитивные науки: от познания к действию. М.: КомКнига, 2005. - 184 с.

8. Баксанский О.Е., Кучер Е.Н. Современный когнитивный подход к категории «образ мира» // Вопросы философии. 2002. - № 8. - С. 52 - 69.

9. Барабанщиков В.А. Субъект и объект восприятия // Эпистемология и философия науки. 2006. - Т. VII. - № 1. - С. 57 - 72.

10. Бердяев Н. Человек и машина // Вопросы философии. 1985. - № 2. -С. 147-162.

11. Бодрийяр Ж. Система вещей / Пер. с фр. С.Н. Зенкина. М.: «Рудомино», 1999. - 224с.

12. Бойко Е.И. Моделирование функций мозга и вычислительнаянейродинамика II Кибернетика. Мышление. Жизнь / Под ред. А.И. Берга и др. М.: Мысль, 1964. - С. 280 - 308.

13. Брайнес С.Н. и др. Нейрокибернетика. М.: Госуд. изд-во медицинской лит-ры, 1962. - 172 с.

14. Бэкон Ф. Соч. в 2-х т. М.: Мысль, 1971 - 1972.

15. Вартофский М. Модели. Репрезентация и научное понимание / Пер. с англ. / Общ. ред. и послесл. И.Б.Новика, В.Н.Садовского. М.: Прогресс, 1988.-506 с.

16. Вейценбаум Д. Возможности вычислительных машин и человеческий разум. От суждений к вычислениям: Пер. с англ. / Под ред. A.J1. Горелика. -М.: Радио и связь, 1982. 368 с.

17. Величковский Б. М. От уровней обработки к стратификации познания // Вопросы психологии. 1999. - N 4. - С. 58 - 74.

18. Вернадский В.И. Биосфера и ноосфера. М.: Рольф, 2002. - 576 с.

19. Винер Н. Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине: Пер. с англ. И.В. Соловьева и Г.Н. Поварова. Под ред. Г.Н. Поварова. М.:Наука, 1983. - 340 с.

20. Винер Н. Наука и общество // Вопросы философии. 1961. - № 7. -С.117-122.

21. Влияние Интернета на сознание и структуру знания. М.: ИФ РАН, 2004.-239 с.

22. Вопросы кибернетики. Проблемы моделирования искусственного интеллекта / Под ред. Г.С. Поспелова. М.: Научный совет по комплексной проблеме «Кибернетика» АН ССР, 1980. - 168 с.

23. Ворожцов А.В. Путь в современную информатику / А.В. Ворожцов. -М.: Едиториал УРСС, 2003. 140 с.

24. Воронин А.А. К проблеме генезиса технического знания // Вопросы философии. 2003. - № 10. - С. 85 - 102.

25. Воронов В.К., Подоплелов А.В. Современная физика. М.: КомКнига, 2005. - 512 с.

26. Гегель Г.В.Ф. Энциклопедия философских наук. В 2-х т. М: АН СССР, Инст-т философии, «Мысль», 1975.

27. Глазунов В.А. Робототехника и постнеклассическая наука // Вопросы философии. 2002. - №11. - С. 135 - 148.

28. Глинский Б.А. и др. Моделирование как метод научного исследования (гносеологический анализ). М.: Изд-во Московского университета, 1965 - 248 с.

29. Глушков В.М. Введение в кибернетику / АН УССР, Науч. совет по кибернетике. Киев: Издательство Академии наук УССР, 1964. - 324 с.

30. Глушков В.М. Основы безбумажной информатики. 2-е изд.,испр. -М.: Наука, 1987. - 552 с.

31. Глушков В.М. Человек и вычислительная техника / В.М. Глушков, В.И. Брановицкий, A.M. Довгялло и др. Редактор В.М. Глушков. Киев: Наукова думка, 1971. - 294 с.

32. Голицын Г.А. Образ как концентратор информации // Синергетическая парадигма. Нелинейное мышление в науке и искусстве. -М.: Прогресс-Традиция, 2002. С. 183 - 190.

33. Горохов В.Г. Философия техники и технических наук // Современные философские проблемы естественных, технических и социально-гуманитарных наук / Под общ. ред. В.В. Миронова. М.: Гардарики, 2006. -639 с.

34. Гуго Сен-Викторский. Семь книг назидательного обучения, или Дидаскалион. // Антология средневековой мысли (Теология и философия-Неевропейского Средневековья): В 2-х т. Т. 1. / Под ред. С.С. Неретиной. -СПб.: РХГИ, 2001. С. 298 - 351.

35. Турина Р.В., Соколова Е.Е. Фреймовое представление знаний: Монография. М.: Народное образование; НИИ школьных технологий, 2005. -176 с.

36. Деннет Д. Виды психики: На пути к пониманию сознания / Пер. с англ. А.Веретенникова под общей ред. Л.Макеевой. М.: Идея-Пресс, 2004. -184 с.

37. Джорж Ф. Мозг как вычислительная машина: Пер. с англ. Ю.И. Лашкевича и Э.Н. Трифонова. Под ред. и с предисл. П.К. Анохина. М.: Издательство иностранной литературы, 1963. - 528 с.

38. Дильтей В. Собрание сочинений в 6 тт. Под ред. А.В. Михайлова и Н.С. Плотникова. Т. 1: Введение в науки о духе / Пер. с нем. под ред. B.C. Малахова. — М.: Дом интеллектуальной книги, 2000. 755 с.

39. Дубровский Д.И. Информация, сознание, мозг. М.: Высшая школа, 1980.-286 с.

40. Дубровский Д.И. Искусственный интеллект и проблема сознания // Философия искусственного интеллекта. Материалы всероссийской междисциплинарной конференции, г.М., МИЭМ, 17-19 января 2005г. М.: ИФРАН, 2005.-С. 26-31.

41. Дубровский Д. И. Проблема духа и тела: Возможности решения. -Вопросы философии. 2002. - № 10. - С. 92 - 107.

42. Жданов Г.Б. Информация и сознание // Вопросы философии 2000. -№11.-С. 97-104.

43. Зинченко В.П. Функциональная структура зрительной памяти / В. П. Зинченко, Б. М. Величковский, Г. Г. Вутечич. М.: Изд-во МГУ, 1980. -271 с.

44. Иваницкий A.M. Физиологические основы сознания и проблема искусственного интеллекта. // Искусственный интеллект: междисциплинарный подход. Под ред. Д.И. Дубровского и В.А. Лекторского.-119- М: ИИнтеЛЛ, 2006. С. 90 - 99.

45. Искусственный интеллект: междисциплинарный подход. Под ред. Д.И. Дубровского и В.А. Лекторского. М.: ИИнтеЛЛ, 2006. - 448 с.

46. Искусственный интеллект; философия, методология, инновации. Материалы Первой Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Москва, МИРЭА, 6-8 апреля 2006 г. Под ред. Д.И. Дубровского и Е.А. Никитиной. М.: ИИнтеЛЛ, 2006. - 440 с.

47. Кандрашина Е.Ю., Литвинцева Л.В., Поспелов Д.А. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1989. - 328 с.

48. Кант И. Сочинения. В. 8-ми т. М.: Чоро, 1994.

49. Капп Э. Антропологический критерий. Органическая проекция // Роль орудия в развитии человека. Л., 1925. С. 21 - 41.

50. Капп Э. Первые орудия // Роль орудия в развитии человека. Л., 1925. -С. 96-105.

51. Капп Э., Кунов Г., Нуаре Л., Эспинас А. Роль орудия в развитии человека. Л., 1925. - 168 с.

52. Кезин А.В. Эволюционная эпистемология // Словарь философских терминов / Научная редакция профессора В.Г. Кузнецова. М.: ИНФРА-М, 2004.-XVI.-С. 682-683.

53. Келле В.Ж. От производства знаний к производству технологий // Человек. Наука. Цивилизация. К семидесятилетию академика B.C. Степина. -М.: Канон +, 2004. С. 302 - 313.

54. Кибернетика. Мышление. Жизнь. / Под ред. А.И. Берга и др. М.: Мысль, 1964.-511 с.

55. Когнитивная психология / X. Гейвин. СПб.: Питер, 2003. - 272 с.

56. Компьютеры и познание: Очерки по когнитологии: Сборник научных трудов / АН СССР; Редакторы-составители: Б.М.Величковский, А. И.Зеличенко. М.: Наука, 1990. - 125 с.

57. Конт О. Дух позитивной философии. СПб, 1910.-12061. Конт О. Курс позитивной философии // Родоначальники позитивизма. Сборник, вып. 4. СПб. - 1912.

58. Кочергин А.Н. Моделирование мышления. М.: Политиздат, 1969. -224 с.

59. Кочергин А.Н. Искусственный интеллект и мышление // Философия искусственного интеллекта. Материалы всероссийской междисциплинарной конференции, г.М., МИЭМ, 17-19 января 2005г. М.: ИФ РАН, 2005. - С. 37 -39.

60. Кругликов Р.И. Нейрохимические механизмы обучения и памяти / АН СССР, Ин-т высшей нерв, деят-сти и нейрофизиологии. М.: Наука, 1981. -211с.

61. Кругликов Р.И. Принцип детерминизма и деятельность мозга / Ответственный редактор Г.Х. Шингаров; Науч. совет по физиологии нерв, системы, Ин-т высшей нерв, деятельности и нейрофизиологии. М.: Наука, 1988.-221 с.

62. Кузнецов Н.А., Мусхешвили H.JI., Шрейдер Ю.А. Информационное взаимодействие как объект научного исследования // Вопросы философии. -1999. -№ 1.-С. 77-87.

63. Лекторский В.А. Философия, искусственный интеллект и когнитивная наука // Искусственный интеллект: междисциплинарный подход. Под ред. Д.И. Дубровского и В.А. Лекторского. М.: ИИнтеЛЛ, 2006.-С. 12-21.

64. Лекторский В.А. Эпистемология классическая и неклассическая. -М.: Эдиториал УРСС, 2001. 256 с.

65. Леонтьев А.Н., Кринчик Е.П. Некоторые особенности процесса переработки информации человеком // Кибернетика. Мышление. Жизнь. / Под ред. А.И. Берга и др. М.: Мысль, 1964. - С. 227 - 241.

66. Лоренц К. Оборотная сторона зеркала: Пер. с нем. / Под ред. А.В. Гладкого; Сост. А.В. Гладкого, А.И. Федорова; Послесловие А.И. Федорова. -М.: Республика, 1998.-393 с.

67. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта: Пер. с франц. -М.: Мир, 1991.-568 с.

68. Люгер Д.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем / Пер. с англ. 4-е изд. М.: Изд. дом «Вильяме», 2003. -864 с.

69. Макаров В.Л. Получение нового знания методом компьютерного моделирования // Искусственный интеллект: междисциплинарный подход. Под ред. Д.И. Дубровского и В.А. Лекторского. М.: ИИнтеЛЛ, 2006. - С. 5 -И.

70. Мак-Каллок У., Пите У. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности // Автоматы. М.: ИЛ, 1956. - С.362 - 384.

71. Маркс К. Капитал. Т. 1. М., 1988. - С. 382 - 438.

72. Меркулов И. П. Искусственный интеллект // Философия: Энциклопедический словарь / Под ред. А. А. Ивина. М.: Гардарики, 2004. -С. 333-334.

73. Меркулов И.П. Эпистемология (когнитивно-эволюционный подход). Т.1. СПб: РХГИ, 2003. - 472 с.

74. Методы представления знаний в информационных технологиях: Сб. научн. тр. / АН УССР. Ин-т кибернетики им. В.М. Глушкова, Научный совет АН УССр по пробл. «Кибернетика»; Редкол.: Андон Ф.И., Ющенко Е.Л. (отв. ред.) и др. Киев: ИК, 1991. - 114 с.

75. Микешина Л. А. Философия науки: Современная эпистемология. Научное знание в динамике культуры. Методология научного исследования: учеб. пособие / Л. А. Микешина. М.: Прогресс - Традиция: МИСИ: Флинта, 2005. - 464 с.

76. Микешина Л.А. Философия познания. Полемические главы. М.:

77. Прогресс-Традиция, 2002. 624 с.

78. Микешина JI.A., Опенков М.Ю. Новые образы познания и реальности. М.: «Российская политическая энциклопедия» (РОССПЭН), 1997.-240 с.

79. Минский М. Фреймы для представления знаний: Пер. с англ. М.: Энергия, 1979. - 152 с.

80. Моисеев Н.Н. Современный рационализм. М.: МГВП КОКС, 1995. -376 с.

81. Морозов Ф. М. Гомогенизация, компьютерная метафора и поиски онтологии деятельности в когнитивной психологии // Наука глазами гуманитария / Отв. ред. В. А. Лекторский. М.: Прогресс - Традиция, 2005. -С. 429-446.

82. Мэмфорд Л. Миф машины. // Утопия и утопическое мышление: Антология зарубежной литературы / Пер. с англ., нем., фр. и др. яз. М.: Прогресс, 1991. - С. 79 - 97.

83. Мэмфорд Л. Техника и природа человека. // Новая технократическая волна на Западе: Сб. ст. М.: Прогресс, 1986. - С. 225 - 239.

84. Налимов В. В. Вероятностная модель языка. М.: Наука, 1979. - 303с.

85. Нариньяни А.С. Между знанием и незнанием наивная топография 2 // Искусственный интеллект: междисциплинарный подход. Под ред. Д.И. Дубровского и В.А. Лекторского. - М.: ИИнтеЛЛ, 2006. - С. 49 - 74.

86. Наука глазами гуманитария / отв. ред. В.А. Лекторский. М.: Прогресс - традиция, 2005. - 688 с.

87. Нейман Д. Математические основы квантовой механики / Перевод с немецкого М.К.Поливанов, Б.М.Степанов. Редактор Н.Н.Боголюбов. М.: Наука, 1964.-367 с.

88. Нейман Д. Теория игр и экономическое поведение: Перевод с английского / Редактор и автор добавлений Н.Н.Воробьев. М.: Наука, 1970. -707 с.-12393. Нейман Д. Теория самовоспроизводящихся автоматов: Пер. с англ. -М.: Мир, 1971.-384 с.

89. Неретина С.С. Умение ума (Некоторые предположения по средневековой философии техники) // Вопросы философии. 1997. - № 11.-С. 145- 162.

90. Нильсон Д. Принципы искусственного интеллекта: Перевод с английского: Р.М.Абдусаматов, Ю.И.Крюков. Редактор В.Л.Стефанюк. М.: Радио и связь, 1985. - 376 с.

91. Новая технократическая волна на Западе / Под ред. В.М. Леонтьева. -М.: Прогресс, 1986. 450 с.

92. Новая философская энциклопедия: В 4 т. / Науч. редакц. совет: В. С. Степин (преде.) и др. - М.: Мысль, 2000 - 2001.

93. Новейший философский словарь: 2-е изд., переработ, и дополн. -Мн.: Интерпрессервис; Книжный дом. 2001. 1280с.

94. Новые информационные технологии и судьбы рациональности в современной культуре. Материалы «круглого стола» // Вопросы философии. -2003.-№12.-С. 3-52.

95. Нуаре Л. Возникновение искусственных функций. Человек не подражает животному. // Роль орудия в развитии человека. Л., 1925. С. 60 -64.

96. Нуаре Л. Значение орудия для развития человеческого знания // Роль орудия в развитии человека. Л., 1925. - С. 33 - 35.

97. Овчинников Н.Ф. Знание болевой нерв философской мысли (к истории концепций знания от Платона до Поппера) // Вопросы философии. -2001.-№1.-С. 83-313.

98. Опенков М.Ю. Развитие визуального мышления и компьютерная революция // Когнитивная эволюция и творчество. М.: Прогресс, 1995. - С. 205-224.

99. Ортега-и-Гассет X. Размышления о технике // Вопросы философии. 1993.-№10.-С. 32-68.-124105, Осуга С. Обработка знаний. Перевод с японского: В.И. Этов. М.: Мир, 1989. - 292 с.

100. Павлов К.А. Существует ли неискусственный интеллект? // Вопросы философии. 2005. - № 4. - С. 76 - 85.

101. Патнэм X. Философия сознания. Перевод с англ. Макеевой Л.Б., Назаровой О.А., Никифорова А.Л.; предисл. Макеевой Л.Б. М.: Дом интеллектуальной книги, 1999. - 240 с.

102. Пенроуз Р. Новый ум короля: О компьютерах, мышлении и законах физики: Пер. с англ. / Общ. ред. В.О. Малышко. М.: Эдиториал УРСС, 2003. - 384 с.

103. Попов Э.В. Предисловие к серии «Науки об искусственном» // Саймон Г. Науки об искусственном: Пер. с англ. Изд. 2-е. М.: Едиториал УРСС, 2004.-С. 1-3.

104. Представление и использование знаний: Пер. с япон. / Под ред. X. Уэно, М. Исидзука. М.: Мир, 1989. - 220 с.

105. Приобретение знаний / Осуга С., Саэки Ю., Судзуки X. и др.. Редакторы: С.Осуги, Ю.Саэки. Перевод с японского: Ю.Н.Чернышов под редакцией: Н.Г.Волкова. М.: Мир, 1990. - 303 с.

106. Психология машинного зрения / Б.Хорн, М.Минский, И.Сираи и др. Редактор П.Уинстон. Перевод с английского: В.Л.Стефанюк. М.: Мир, 1978.-344 с.

107. Рапопорт Г.Н., Герц А.Г. Искусственный и биологический интеллекты. Общность структуры, эволюция и процессы познания. М: КомКнига, 2005. - 312 с.

108. Рапп Ф. Техника и естествознание // Философия техники в ФРГ: Сб. ст. / Сост. и предисл. Ц.Г. Арзананяна, В.Г. Горохова. М.: Прогресс, 1989.1. С. 273 286.

109. Рейтман У.Р. Познание и мышление. Моделирование на уровне информационных процессов / Пер. с англ. Под ред. А.В. Напалкова. М.: Мир, 1968.-400 с.

110. Риккерт Г. Науки о природе и науки о культуре. М.: Республика. -1998.-418с.

111. Розин В.М. Осознание техники и технологии // Традиционная и современная технология: (филос.-методол. анализ). М.: Прогресс 1998. -216. с.

112. Рополь Г. Является ли техника философской проблемой? // Философия техники в ФРГ: Сб. ст. / Сост. и предисл. Ц.Г. Арзананяна, В.Г. Горохова. М.: Прогресс, 1989. - С. 191 - 202.

113. Саймон Г. Науки об искусственном: Пер. с англ. Изд. 2-е. М.: Едиториал УРСС, 2004. - 144 с.

114. Седов А.Е. Научно-инженерная картина мира в культуре современной цивилизации // Вестник ДГТУ. 2004. - Т. 4. № 2 (20). - С. 215 -218.

115. Синергетическая парадигма. Нелинейное мышление в науке и искусстве. М.: Прогресс-Традиция, 2002. - 496 с.

116. Системно-кибернетические аспекты познания: Сб. статей. / Отв. ред. Н.А. Лицис. Рига: Зинатне, 1985. - 324 с.

117. Современные философские проблемы естественных, технических и социально-гуманитарных наук / Под общ. ред. В.В. Миронова. М.: Гардарики, 2006. - 639 с.

118. Соколов Е.Н. О моделирующих свойствах нервной системы // Кибернетика. Мышление. Жизнь. / Под ред. А.И. Берга и др. М.: Мысль, 1964.-С. 242-279.

119. Степин B.C. Теоретическое знание. М.: Прогресс-Традиция, 2003. - 744 с.

120. Степин B.C. Философия науки. Общие проблемы: учебник дляаспирантов и соискателей ученой степени кандидата наук / B.C. Степин. -М.: Гардарики, 2006. 384 с.

121. Тарасов В.Б. Синергетический искусственный интеллект // Философия искусственного интеллекта. Материалы всероссийской междисциплинарной конференции, г.М., МИЭМ, 17-19 января 2005г. М.: ИФ РАН, 2005. - С. 327 - 329.

122. Тьюринг A.M. Может ли машина мыслить?: С приложением статьи Дж. фон Неймана "Общая и логическая теория автоматов" / Перевод с английского: Ю.А.Данилов. Редактор и автор предисловия С.А.Яновская. -М.: Физматгиз, 1960. 112 с.

123. Философия и интеграция современного социально-гуманитарного знания (материалы «круглого стола») // Вопросы философии. 2004. - № 7. -С. 3-39.

124. Философия искусственного интеллекта. Материалы всероссийской междисциплинарной конференции, г.М., МИЭМ, 17-19 января 2005г. М.: ИФ РАН, 2005. - 400 с.

125. Философия науки: Общие проблемы познания. Методология естественных и гуманитарных наук: хрестоматия / отв. ред. сост. Л. А Микешина. - М.: Прогресс - Традиция: МПСИ: Флинта, 2005. - 992 с.

126. Философия. Методология. Наука: Коллективная монография. М.: Прометей, 2004. - 608 с.

127. Хайдеггер М. Время и бытие: Статьи и выступления: Пер. с немецкого. М.: Республика, 1993. - С. 221 - 238.

128. Хакен Г. Синергетика и некоторые ее применения в психологии. Пер. с англ. Е.Н. Князевой // Синергетическая парадигма. Нелинейное мышление в науке и искусстве. М.: Прогресс-Традиция, 2002. - С. 296 -306.

129. Хакен Г. Тайны природы. Синергетика: учение о взаимодействии. -Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2003 320 с.

130. Хакен Г., Хакен-Крелль М. Тайны восприятия. М.: Институт-127компьютерных исследований, 2002. 272 с.

131. Хант Э. Искусственный интеллект / Перевод с английского: Д.А.Белов, Ю.И.Крюков. Редактор B.J1. Стефанюк. М.: Мир, 1978. - 558 с.

132. Хант Э. Моделирование процесса формирования понятий на вычислительной машине / Перевод с английского И.Б.Гуревич. Редактор А.В.Напалков. М.: Мир, 1970. - 301с.

133. Хант Э. Моделирование процесса формирования понятий на вычислительной машине / Пер. с англ.:. И.Б.Гуревич; ред. и вступит, ст.: А.В.Напалков. М.: Мир, 1970. - 301 с.

134. Человек. Наука. Цивилизация. К семидесятилетию академика B.C. Степина. М.: Канон +, 2004. - 816 с.

135. Чернавский Д.С. Синергетика и информация (динамическая теория информации) / Послесл. Г.Г. Малинецкого. Изд. 2-е, испр. и доп. М.: Едиториал УРСС, 2004. - 288 с.

136. Шадевальд В. Понятия «природа» и «техника» у греков // Философия техники в ФРГ: Сб. ст. / Сост. и предисл. Ц.Г. Арзананяна, В.Г. Горохова. М.: Прогресс, 1989. - С. 90-103.

137. Шамис A.J1. Поведение, восприятие, мышление: проблемы создания искусственного интеллекта. М.: Едиториал УРСС, 2005. - 224 с.

138. Шенк Р.К. Обработка концептуальной информации / Перевод с английского Г. В. Сенина; Редактор В. М. Брябрин. М.: Энергия, 1980. -361с.

139. Шеннон К.Э. Работы по теории информации и кибернетике: Сборник статей. / Перевод с английского: А.Н.Колмогоров. Редактор Р.Л.Добрушин, О.Б.Лапунов]. М.: Издательство иностранной литературы, 1963.-829 с.

140. Шеннон Р.Ю. Имитационное моделирование систем искусство и наука. Перевод с английского / Редактор Е.К.Масловский. - М.: Мир, 1978. -418 с.

141. Шпенглер О. Человек и техника. // Культурология. XX век:1. Антология. М., 1995.

142. Шрейдер Ю.А. Искусственный интеллект, рефлексивные структуры и антропный принцип // Вопросы философии. 1995. - № 7. - С. 163 - 167.

143. Эллюль Ж. Другая революция // Новая технократическая волна на Западе / Под ред. В.М. Леонтьева. М.: Прогресс, 1986. - С. 147 - 152.

144. Эндрю A.M. Искусственный интеллект / Пер.с англ.В.Л.Стефанюка; Под ред. и с предисл. Д.А.Поспелова. М.: Мир, 1985. - 265 с.

145. Эшби У.Р. Введение в кибернетику: Перевод с английского Д.Г.Лахути. Редактор В.А.Успенский; Предисловие: А.Н.Колмогоров. М.: Издательство иностранной литературы, 1959. - 432 с.

146. Эшби У.Р. Конструкция мозга: Происхождение адаптивного поведения / Перевод с английского: Ю.И.Лашкевич. Редакторы: П.К.Анохин, В.А.Шидловский. Предисловие: П.К.Анохин. М.: Мир, 1964. - 411 с.

147. Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект. М.: Издательский центр «Академия», 2005. - 176 с.

148. Ясперс К. Современная техника // Новая технократическая волна на Западе / Под ред. В.М. Леонтьева. М.: Прогресс, 1986. - С. 119 - 145.

149. Armstrong D.M. The Nature of Mind // The Mind-Brain Identity Theory. L, 1970.

150. Bunge M. The Mind-Body Problem: A Psycho-Biological Approach. Oxford; N.Y., 1980.

151. Dennet D. Consciousness Explaind. Boston, 1991.

152. Hooker C.A. Information-processing Approach to the Brain-Mind and its Philosophical Ramifications // Philosophy and Phenomenological Reslarch. 1975 -Vol. 36-№1.

153. Minsky M. A framework for representing knowledge // Frame conceptions and text understanding. В., 1980. - P. 1 - 25.

154. McCulloch W.S., Pitts W. A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity // Bull. Mathematical Biophysics, 1943. V. 5.

155. Newell A., Shaw J., Simon H. Report on a General Problem-Solving

156. Program. Proc. Intern. Conf. Inform. Process. Paris: UNESCO House, 1959.

157. Newell A., Simon H. Computer Simulation of Human Thinking // Science.-1961.-Vol. 134.-P. 17-30.

158. Pollen E.P. Critique of Psycho-Physical Identity Theory. A Refutation of Scientific Materialism and Establishment of Mind-Matter Dualism by Means of Philosophy and Scientific Methods. The Hagul. Paris, 1973.

159. Pollock J.L., Cummins R. Philosophy and Artificial Intelligence: Essays at the Interface. Bradford / MIT. 1991.

160. Putnam H. The Mental Life of some Machienes // Modern Materialism: Reading on Mind-Body Identity. N.Y.; Chicago, 1969.

161. Rosenblatt F. Principles of Neurodynamics. Spain Books. New York,

162. Searle J. Minds, Brains, and Programs // The Philosophy of Artificial Intelligence, in M. Boden, ed. Oxford University Press, 1990.

163. Wiener N. A Machine Wiser Than Its Maker. // Electronics. 1953. -Vol. 26.-№6.-P. 368-374.1962.

Полный текст автореферата диссертации по теме "Эпистемология моделирования познавательных способностей человека в науках об искусственном"

Оглавление научной работы автор диссертации — кандидата философских наук Загоскина, Наталья Андреевна

Введение диссертации2007 год, автореферат по философии, Загоскина, Наталья Андреевна

Заключение научной работыдиссертация на тему "Эпистемология моделирования познавательных способностей человека в науках об искусственном"

Список научной литературыЗагоскина, Наталья Андреевна, диссертация по теме "Философия науки и техники"

Похожие темы диссертаций