автореферат диссертации по философии, специальность ВАК РФ 09.00.08
диссертация на тему: Искусственный интеллект в социальных исследованиях: теоретико-методологические аспекты

Полный текст автореферата диссертации по теме "Искусственный интеллект в социальных исследованиях: теоретико-методологические аспекты"

6 ^-¿российская академия управления

Ноосферно-экологический институт

На правах рукописи

ТОДОРОВ Владислав Иванов

искусственный интеллект в социальных исследованиях: теоретико-методологические аспекты

Специальность 09.00.08 философские вопросы естествознания

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата философских наук

Работа выполнена на кафедре социальной экологии Ноо-сферно-экологического института Российской академии упра! ления.

Научный руководитель — доктор технических наук,

профессор СЕРГАЗИН Ж. Ф.

Официальные оппоненты:

доктор философских наук, профессор —

ПАНОВ М. И.

доктор технических наук, профессор —

СЕ ЛЕТКОВ С. Н.

Ведущая организация — Институт истории естествознанк

и техники.

Защита состоится мая 1993 г. в час. на заседа-

нии специализированного совета Д—151.04.17 в Российской академии управления по адресу: 117606, Москва, пр. Вернадского, 84, 2 уч. корп., ауд. 3112.

С диссертацией можно ознакомиться в методическом ка бинете Ноосферно-экологического института РАУ.

Автореферат разослан апреля 1993 года.

Ученый секретарь специализированного совета, кандидат философских наук,

доцент ШИЛОВ А

юлее конкретно - интеллектуального, целенаправленного поведе-[ия социальных субъектов с методами и средствами искусственного гателлекта.

Во-вторых, сугубо эпистемологическая трактовка самого по-:ятия интеллекта. Она связывает интеллект с определенньми пособностями человека к рациональному мышлению и стремится к подоблению некоторых психологических особенностей естественно-о интеллекта отдельного индивида в системах другого ранга и ругой природы. Речь идет о своеобразной психологической пара-,игме в исследованиях общей теории интеллекта, которая, нам кается, все активнее будет уступать место более общему - дея-ельностному подходу к интеллекту.

В современнейших исследованиях когнитивной психологии и скусственного интеллекта, да и в самой истории развития когни-ивной науки, в науке об интеллекте существуют основания такого ового подхода к проблемам интеллекта, которые позволят выстро-ть более обобщенную теорию 'интеллектуального поведения сложных истем с интеллектом на основе единства информационных провесов.

Одно из альтернативных направлений развития и применения скусственного интеллекта в социальной сфере - это социальная огнитология. На социальную когнитологию как термин и как науч-ое направление ученые обратили внимание совсем недавно, с се-едины 80-х годов. В связи с изучением особенностей процессов рименения искусственного интеллекта в разных сферах обществен-ой жизни среди ученых, занимающихся проблемами информатизации бщества, складывались разные мнения по поводу значения этой исциплины для интеллектуализации и интенсификации процессов бщественного развития. Так, например, большинство ученых при-ерзшвается к традиционной инженерно-технической и программ-о-технологической направленности этого научного и прикладного аправления информатики. В определенной степени этот технокра-ический подход "встраивания" новых информационных технологий в ругие, неосвоенные "территории" общественной деятельности, водится к формальному переносу, к интенсивной "инвазии" мето-ов и средств искусственного интеллекта в социальную сферу.

Придерживаясь несколько иного мнения по этому поводу, ряд ченых, таких как: Моисеев Н. Е , Венда В. Ф. , Каныгин Ю. М. , Пан-энко В. К, Яковенко Ю. И. и др. связывают проблему искусствен-

ного интеллекта, прежде всего, с развитием и усовершенствованием способностей коллективного, общественного разума. В это] связи они указывают на необходимость новых комплексных, интердисциплинарных исследований, направленных на выяснение закономерностей, методов и средств повышения интеллектуального потенциала общества в целом. Акцент ставится, превде всего, на развитие социальных наук - социальной информатики, социальной ког-нитологии, социологии, когнитивной психологии и социальной психологии.

В этом плане Каныгин Ю. М. и Яковенко Ю. И. обосновывают необходимость обособления отдельной научной дисциплины - социальной когнитологии, всего комплекса новых научных и прикладны проблем, связанных с методами выработки социальных знаний, < механизмами коллективного творчества. Они- дают определен» предмета социальной когнитологии как теории становления и развития социального (коллективного, общественного) интеллекта.

В ходе своего исследования автор стремился рассмотреть во эти вопросы с точки зрения задач этого научного направления ка! альтернативного пути развития и применения методов и средст: искусственного интеллекта в социальной сфере.

Цель и задачи исследования. Предметом настоящего диссертационного исследования являются методологические аспекты моделирования информационных процессов в связи с изучением интеллектуального поведения сложных социотехнологических систем и коллективных субъектов. Конкретная его цель - дать системное изложение проблем, связанных с определением подхода к теоретическому моделированию информационных процессов в интеллектуальны системах.

Основные задачи, которые автор ставит перед собой, состоя' в выяснении следующих методологических и теоретических вопросов: (1) методологические основания теоретического моделирования информационных процессов во взаимодействующих системах (2) разграничение конкретных видов теоретических моделей эти: процессов и проистекающие в связи с этим теоретические проблемы; . (3) рассмотрение особенностей социальной информации в процессе взаимодействия социальных групп в связи с проблема представления знаний в "картинах мира" интеллектуальных систем (4) выяснение подходов социальной когнитологии к изучению ин теллектуального поведения сложных социальных и социотехнологи

юских систем.

Методологическая основа исследования. Общая методологи-юсгсая основа исследования состоит в следующих основополагающих финципах теории отражения и деятельностного подхода к социальном процессам и явлениям: (1) единство информационных процессов 1 природе и обществе, на чем основывается единое представление шформации во всех ее формах проявления; (2) деятельностная фирода интеллекта как сложный комплекс способностей человека и юциальных субъектов, который проявляется в особом характере их {еленаправленного поведения (интеллектуального поведения) и ко-■орое раскрывается и развивается в едином цикле интеллектуаль-!ых действий целеустремленных систем.

Основополагающими методами в исследовании являются способы [ средства системно-структурного анализа, математического моде-шрования, историко-логического анализа развития систем поня-'Ий, корреляционного анализа сложных систем и др.

Теоретическое значение и новизна исследования определятся, во-первых,, новизной нового научного направления социаль-:ой когнитологии, в предметной области которой находятся усмотренные в диссертации проблемы, во-вторых, выдвинутыми и боснованными соискателем следующими положениями:

- Обоснованием и постановкой деятельностного подхода к роблемам интеллекта, где интеллект рассматривается как способ-ость сложных систем быть целенаправленно активными и адекват-ыми в своей среде обитания; На основе анализа исследований огнитивной психологии, искусственного интеллекта и робототех-ики выведены и предложены исходные посылки при создании систем

искусственным интеллектом на основе принципа "Я", принципа вободы и принципа мудрости;

- Раскрытием понятия социоинтеллекта как качественно ново-о уровня интеллектуального потенциала социальной группы, кото-ый является сочетанием двух системных интеллектов: ее социаль-эй структуры (способности коллективного интеллекта) и ее ин-эрмационно - технологической инфраструктуры (способности зкусственного интеллекта).

- Определением понятия абстрактной информации как сложной груктуры (упорядоченной тройки функциональных структур семан-ики, синтаксиса и прагматики);

- Конкретизацией понятийного аппарата для изучения и

описания системного разнообразия как сложной качественной характеристики систем. Даны определения понятий: меры разнообразия системы, относительного системного разнообразия пар взаимодействующих систем, информационного потенциала систем-участников информационного процесса;

Теоретическое значение диссертационного исследования определяется тем, что содержащиеся в нем теоретические и методологические выводы являются развитием и в определенной степеш конкретизацией концепции информации как отраженного разнообразия в процессе взаимодействия систем. Результаты исследована закладывают основу для разработки деятельностного подхода { изучению проблем интеллекта и интеллектуального поведения социальных субъектов. Теоретически обосновано применение методи информационного моделирования в социальной когнитологии.

Апробация работы. Результаты исследования обсуждены не проблемных семинарах кафедр социальной информатики и социально! экологии Российской академии управления (РАУ) и представлены ] публикациях автора.

Структура диссертационного исследования. • Цели и задач! настоящего исследования обусловили логику работы и структур; диссертации, которая состоит из введения, трех глав и заключения, а также списка цитированных и использованных источников 1 литературы.

II. Основное содержание диссертации

Во введении обосновывается актуальность проблемы, рассматривается степень ее научной разработанности, определяются предмет, цели и задачи, научная новизна и теоретическая значимость методологическая основа диссертационного исследования.

В первой главе - "Теоретическое моделирование информационных процессов: актуальные вопросы методологии" - раскрывайте: постановка и подход к информационному моделированию взаимодействующих систем в обществе и природе.

Автор показывает, что одним из возможных путей развити: теоретического моделирования информационных процессов являете: разработка абстрактных моделей информационного взаимодействи: систем на основе концепции отраженного разнообразия.

Абстрактные модели реальных информационных процессов В1 взаимодействующих природных и общественных системах представляют собой обобщенные и приближенные модели для описания и выяв

гения информационного аспекта реального взаимодействия между сонкретными объектами.

Методологический фундамент разработки - это философская и )бщенаучная концепция информации как специфический аспект в фоцессах отражения. На этой основе автор делает попытку >смыслить и обобщить в свете специфической проблематики искусственного интеллекта некоторые важные вопросы общей теории мформации. В контексте задач теоретического моделирования по-¡едения социальных систем выделяется место и значение в провесе теоретической абстракции таких основополагающих принципов (аучного исследования, как принцип взаимной связи, принцип су-[ерпозиции и др.

Их конкретное применение в данной проблематике определяйся следующими исходными методологическими положениями 1бстрактного моделирования информационных процессов: (1) инфор-гация, вне зависимости от ее многообразных проявлений, - это даная сущность, которая проявляется только в рамках информаци-|нных процессов между конкретными материальными системами; (2) мформационный процесс - это проявление особого аспекта не-:осредственного взаимодействия реальных объектов, который всег-;а сопровождается другими формами материальной (веществен-:о-энергетической) связи.

Применение этих методологических принципов и оснований в ;альнейшей разработке проблем теоретического моделирования ин-юрмационных процессов автор связывает с определенными выводами олее частного порядка. Среди них выделяются следующие общие собенности реального информационного процесса: его спонтан-ость, т.е. его независимость от участия активного познающего убъекта; его конкретная детерминированность, т.е. его одноз-ачная выводимость и определенность от свойств и состояний чествующих систем и от конкретных условий среды их взаимо-ействия; его органическая непрерывность, т.е. единство и неде-имость его протекания в пространстве и времени.

Выдвигаемый автором подход к применению вышеуказанных ме-одологических положений в процессе формально-теоретического бстрагирования выделяет в нем два этапа.

На первом этапе рассматривается один из самых простых и деализированных случаев абстрактного информационного процесса элементарного информационного процесса (ЗИП). Исследуется

специфическая имитационная модель поведения двух систем (Б и 0), взаимодействующих в специальной среде (информационной среде Зг). К участвующим в ЭИП системам (Б, О и Зг) в конкретной постановке применяется ряд специфических условий: (1) замкнутость и однородность (гомогенность) среды Бг; (2) Б и 0 - это системы, имеющие одинаковый состав и структуры, и различающиеся по их актуальным свойствам и состояниям. При наличии указанных исходных условий постулируется существование и результаты протекания информационного процесса. Эти положения содержатся в утверждении "аксиомы о близнецах", предложенной автором, а именно - при заданных условиях: (1) в среде 5г протекает элементарный информационный процесс; (2) результатом ЗИП является полное совпадение состояний участвующих систем (Б и 0), их актуальная тождественность и их неразличимость в дальнейшем поведении.

На втором этапе, на основе первоначальных выводов о теоретическом значении ЭИП: анализируется решающее влияние, которое оказывают его исходные (в целом, упрощающие) условия на его целостный характер; делается более детальная проработка вопросов моделирования системного разнообразия в целях дальнейшего обобщения абстрактной модели информационного процесса.

Центральным теоретическим вопросом выдвигаемого в диссертации подхода к построению абстрактной модели информационных процессов является интерпретационная модель системного разнообразия. Еще создатели кибернетической теории информации - Е Винер и У. Росс-Эшби указывали на фундаментальное значение понятия разнообразия для объяснения и изучения важнейших свойсте информации. На самом деле, данное Эшби понятие разнообразия I контексте системного анализа поведения систем - это, прежде всего, показатель количественной определенности не самой системы, а множества ее элементов. Более того, используемое понятие разнообразия в большой степени не отвечает требованиям описание других, качественно новых характеристик разнообразия как внутрь системы, так и для системы в целом. Нужно существенно расширит! сферу применения понятия разнообразия и найти подходящий понятийный аппарат и адекватную модель, которые более полно буду! отражать все разные стороны и качественные аспекты разнообразш систем.

С одной стороны, можно разграничить два разных уровш

системного разнообразия: внутри-системное разнообразие и общее системное разнообразие. Далее, внутрисистемное разнообразие следует рассматривать со стороны следующих его важных качественных аспектов: разнообразие элементов (состав системы); разнообразие состояний элементов (пространство различимых состояний элементов); разнообразие внутренних отношений системы (структура системы). Эти три разные качественные разновидности внутрисистемного разнообразия по-своему влияют на выражение общего системного разнообразия.

Подход к проблеме системного разнообразия, изложенный в работе диссертантом, отличается следующими особенностями: (1) качественное разнообразие системы рассматривается как упорядо-тенная тройка множеств - ее состава, пространства состояний элементов системы и структуры системы; (2) вводятся операции в множестве системного разнообразия по аналогии с операциями над множествами - тождество, объединение, пересечение, подобие ;элементарное, формальное, функциональное и общее); (3) на этой эснове вводятся подходящие меры разнообразия состава, пространства состояний и структуры системы как разные количественные измерители внутрисистемного разнообразия и дается подход к вве-}ению общей меры системного разнообразия как функциональная за-тсимость между частными (внутрисистемными) мерами разнообразя.

В работе остаются открытыми вопросы о конкретной форме ко-шчественного описания и измерения общего системного разнообразия систем (о мере системного разнообразия). Автор дает только збшую концептуальную схему для выведения конкретных моделей ее шисания. Это делается на основе предположения о том, что раз-ше виды внутрисистемного разнообразия должны количественно от-эажать в общей мере системного разнообразия некоторые базисные ¡ависимости. К таковым относятся: прямая пропорциональная за-зиеимость между величиной меры системного разнообразия и мерами эазнообразия состава и состояний элементов системы; обратная фопорциональная зависимость общего системного разнообразия и )азнообразия структуры системы (и более конкретно, разнообразия >тношений статуса системы). Конкретные модели должны строиться 1е вообще, а только внутри определенного класса подобных ¡истем.

В связи с этим предлагаются рабочие дефиниции следующих

отношений разнообразия разных систем: мера подобия, мера асси-метрии и мера автономности систем.

На основе анализа разных видов отражения автором выделяете 4 основных вида отражательных процессов. В связи с тем, что отражение - это не простой акт, но цикл упорядоченных процессов, а именно: трансляция (кодирование и передача) и отображение (возмущение и интровизация) делается вывод о том, что не все виды отражательных процессов следует отнести к информационны* процессам. Как таковыми рассматриваются самые сложные отражательные процессы, которые в развернутом виде включают все фаз! трансляции и отображения. Это разграничение между разными видами отражения и выделение информационных процессов среди другю процессов отражения определяет соответственную трактовку информационного процесса. Информационный процесс - это такой процесс отражения между материальными системами, в котором уменьшаете мера относительного системного разнообразия. В связи с этим дается рабочее определение абстрактной информации как упорядоченной тройки функциональных структур (подмножества состояни! систем Б и О и сигнала з), которые представляют собой семантик; (Бе), прагматику (Рг) и синтаксис (БО информации.' Абстрактны! информационный процесс дефинируется как переход, как сложиаз упорядоченная трансформация этих структур Бе—>БЬ->Рг и ка! отображение системного разнообразия Б в 0, которое выполняем требования однозначно обратимого соответствия между Зе, ] Рг.

В этой модели информационного процесса аксиома о близнеца: заменяется более слабым утверждением об уменьшении межсистемного разнообразия участвующих в информационном процессе систем : и 0. Эта особенность модели диктуется отказом от сильных ограничений замкнутости и гомогенности среды информационного процесса, что характерно для элементарного информационного процесса.

Во второй главе - "Проблемы социальной информации и знани: в социальной когнитологии" рассматривается сущность, виды ; функции социальной информации, особенности представления знани: в "картинах мира" социального взаимодействия. Эти проблемы входят в предметную область нового научного интердисциплинарноп направления социальной когнитологии.

Ее становление связывается с тенденциями развития теорети

веской информатики и когнитологии в последние десятилетия, которые проявляются в интеграции и сближении их теоретико-методо-иогического аппарата. В этой связи, особое внимание уделяется: !1) методам и средствам представления знаний из разных областей человеческой деятельности и на этой основе - создания все более интеллектуальных информационных систем для накопления и использования экспертных знаний; (2) применению широкого класса альтернативных логических методов программирования - параллельных алгоритмов и параллельных вычислительных процессов в ЭВМ пятого юколения.

Центральное место понятий информации и знания в науках об штеллекте и искусственном интеллекте придает фундаментальный сарактер вопросам об их взаимной связи в сферах их применения. 1онятия знания и информации, развиваясь параллельно и сближаясь т собственном пути развития, приобретали все новые сущностные сарактериетики, углублялись и обогащались по мере развития наук )б информации и методах познания.

Вопрос о границах понятия социальной информации в большой :тепени иллюстрирует суть более общего вопроса о принципах классификации информации и о сущности ее разных видов. Формаль-ю-теоретическое решение вопросов классификации будет иметь и юответствующее прикладное значение в свете дальнейшего развития социально - когнитивных исследований и применения новых ме-юдов искусственного интеллекта в социальной сфере. С методоло-'ической точки зрения это поможет найти адекватные методы и :редства для более гибкой ориентации интеллектуальных информационных систем, классификации и распознавания поступающей в нее шформации в единстве с развитыми методами представления социальных знаний.

Сделан вывод, что предметный признак разграничения видов шформации - в зависимости от природы участвующих в информаци-шном процессе систем - неприемлим для неоднородных информаци->нных процессов. Это так, поскольку в данном случае неоднородна I противоречива сама природа информации.

Относительная самостоятельность всех субструктур любой сложной системы делает возможным применение принципа суперпози-[ии к рассмотрению общей постановки информационного процесса [еоднородных (негомогенных, несимметрических) систем. В данном ¡лучае можно говорить о случае несимметрических информационных

процессов.

Так например, если в одном несимметрическом информационном процессе участвуют социальная (С) и биологическая системы (Б), то этот процесс можно рассматривать как параллельное прохождение нескольких симметрических информационных процессов на биологическом, химическом и т. д. уровне между соответствующими субструктурами этих систем.

Предложены правила для несимметрических информационных процессов в зависимости от участвующих в процессах объектов: (1) семантика информации (Бе) определяется природой более низкого в иерархии материальных систем объекта (Правило семантического минимума); (2) прагматика информации (Рг) определяется природой более высокой в иерархии (Правило прагматического максимума); (3) Бе и Рг не зависят от природы сигнала (от природы синтаксиса 31).

Применение этих правил позволяет сделать нечеткую классификацию всех видов информации с участием социальных систем (С). В общем случае информационных процессов, т.е. с участием систем любого другого класса (X), можно определить еще два класса социальной информации: (1) социально-семантической информации (С=> X); (2) социально-прагматической информации (Х=~>С).

Предлагается разграничение видов социальной информации с использованием правил предметной классификации по функциональным сферам социальной деятельности. Исходя из сделанного функционально-предметного разграничения видов информации, выделяются следующие функции социальной информации: (1) познавательная (когнитивная) функция; (2) коммуникативная функция; (3) де-ятельностная (преобразующая) функция. В единстве с традиционной, более общей функцией передачи знаний, которую следует назвать когнитивно-коммуникативной можно выделить: (1) подфункцию передачи вербализованных-знаний (языком, речью, текстом), при непосредственном участии человека, которую можно определить как вербально-когнитивную функцию социальной информации; (2) подфункцию передачи знаний мезаду интеллектуальными информационными системами в их внутреннем (машинном) представлении, что представляет собой, внесубъектная функция (без прямого участия человека) передачи приобретенных в этих системах новых знаний между системами искусственного интеллекта, которую можно назвать когнимагивной; (3) коммуникативную функцию социальной ин-

формации в сфере психического, несознательного взаимодействия <ежду людьми и социальными группами, включающую: социально-психические явления, передачу психических состояний, чувств, настроений,- которую можно назвать эмпатичной (змпатавно-коммуника-'ивной) функцией социальной информации.

В связи с познавательной функции социальной информации '.тоит вопрос о способе представления знаний. Каждый социаль-ю-познавательный процесс приобретения знания всегда сопровож-;ается конкретным социально-познавательным информационным провесом. Пониманию сущности знания помогает развитие искусствен-гого интеллекта. В последние годы основным вопросом этого нап->авления является проблема о внутреннем представлении т. н. 'картин мира", что служит непременным условием для осуществле-[ия самостоятельной ориентации и гибкости в решении заданий ин-'еллектуальными информационными системами.

Знания - это не просто функциональные особенности познаю-1его субъекта, а его внутренние, имагинерные (идеальные, :редставимые) образыи, функционально изоморфные объектам окру-ающей действительности в динамике их развития. Они представляет собой: (1) имманентные, идеальные (субъективно-реальные) стойчивые структуры внутренних (психических) состояний, созда-аемые и развивающиеся в результате сознательной познавательной еятельности субъектов; (2) относительно обособленные элементы нтерсубъектной общей картины окружающего мира (система субор-инации и координации знаний, вместе со средствами их реализа-ии); (3) синтетически обобщенный образ внутренней (осознанной) нтерпретации информации реальных и возможных познавательных роцессов с непосредственным участием субъекта и объекта позна-ия в них.

Когнитология изучает знания со стороны специфических мето-эв и средств создания сложных структур знаний в целенаправлен-ых социальных и социотехнологических системах с целью их при-энения в различных сферах их деятельности. Наряду с использо-анием разнообразных методов и средств математики, логики, пси-элогии, информатики ей присущ единый информационно - когнитив-э1й подход. Основой этого подхода являются существенные зойства и методы для теоретической интерпретации информационна и познавательных процессов в их взаимной связи, а также тасобы превращения знаний и социальной информации.

Центральным вопросом когнитологш представляется проблема взаимосвязи информации и знания, закономерности, процессы и способы представления знаний. Таким образом, процессы взаимопревращения социальной информации в знания и, наоборот, знания в социальную информацию в контексте социально-деятельностных сфер являются специфическим предметом социальной когнитологии.

В третьей главе - "Социоинтеллект: интеллект социального субъекта или искусственный интеллект в социальной сфере" рассматривается вопрос информационного моделирования в социальной когнитологии на основе деятельностного подхода к проблемам интеллекта и в изучении социального поведения.

Влияние, которое проблема искусственного интеллекта оказала на кибернетику, психологию, математику, логику, информатику и другие науки, сейчас, в конце ХХ-го века нельзя переоценить. Наряду с неоценимым позитивным вкладом этой научной дисциплины в комплекс гуманитарных и технических наук, направление искусственного интеллекта привело к настоящему кризису, к острому противопоставлению философских и общенаучных представлений об интеллекте и других высших познавательных способностях человека.

Проведенный анализ трудов Дж. Бруно и Р. Декарта подтверждает идею о наличии параллельных линий развития философских представлений о его природе и сущности.

Во-первых, - это эпистемологическая линия, которая выявляет его познавательное значение как высшая мыслительная способность человека, наряду со всеми другими его способностями, такими как: рассудок, ум, разум и др.

Она определяет приоритет психологической парадигмы интеллекта, которая актуальна и сейчас. В рамках этой парадигмы интеллект рассматривается как относительно устойчивая структура умственных способностей индивида, которая является имманентной характеристикой человека как познающего субъекта.

Во-вторых, - это деятельностная линия, которая трактует интеллект в более общей сфере человеческой деятельности, а именно - как способность к целерациональному поведению активного, преобразующего субъекта (личности, социума). Она имела (и продолжает иметь) несколько подчиненное, несамостоятельное по отношению к эпистемологической линии место и значение.

В более общем виде и в контексте деятельностной концепции

интеллект представляется сложной и комплексной функциональной способностью некоторых систем к целерациональному поведению. Исходя из этого, представляется возможным использовать в ка-тестве рабочего понятия для дальнейших исследований следующее определение: Интеллект - это способность сложных систем быть АДЕКВАТНЫМ среде и ЦЕЛЕСООБРАЗНО АКТИВНЫЕ

Один из путей создания общей теории интеллекта - это ^следование характеристик и особенностей интеллектуальных систем разной природы. Выявление общих закономерностей интеллектуального поведения сложных систем: психических, социальных, машинных и социо-технологических может послужить эмпирической основой для изучения интеллектуальных способностей, методов их иоделирования, создания и развития.

Эти системы изучаются в разных науках и имеются разнообразные методы их описания. Между ними, однако, существует ;то-то общее, существенно-повторяющееся в их свойствах и функ-даях. С одной стороны, - это системы, которые: (1) обладают комплексом сложных взаимосвязанных функциональных свойств, вы->ажающий их интеллектуальную способность; (2) проявляют особый :ип поведения, который обозначается как интеллектуальное пове-1ение.

Деятельностно-преобразуюшдя природа и сущность интеллекта Предполагают специфический, деятельностный критерий интеллекта, 'аким образом, деятельносгным критерием интеллекта представляется критерий достижения целей.

Новейшие исследования в области когнитивной психологии гскусственного интеллекта и др. указывают на существование 1ескольких важных исходных посылок человеческого интеллекта. Зо-первых, - это принцип "Я". Сущность этого принципа состоит в 'ом, что изначальное условие активности субъекта является »бособление, выделение целеустремленного субъекта как индивиду-гма творящей, преобразующей субстанции. Отграничение "Я" от ;сей остальной действительности, знание его границы (прост-»анственно-временные), осознание систем ценностей, интересов, ютиваций, - это не что иное, как выявление и утверждение лич-юстного "Я".

Во-вторых, - это принцип СВОБОДЫ. Он предполагает: (1) ¡вободу выбора, т. е. возможность выбирать одну или другую линию юведения, а не действовать подчиняясь однонаправленному

действию жесткой социальной/природной детерминации или довлению накопленного опыта; (2) свободу воли - т.е. свободу предпринять одни или другие действия вопреки изменениям окрутающей действительности; (3) свободу отказа от той или иной выигрышной стратегии успешного достижения собственных целей, например, по силе этических, экологических или иных других внутренних детерминированных мотивов.

В-третьих,- это принцип МУДРОСТИ. Мудрость предполагает обладание обширным, глубоким познанием, основанным на опыте. Она и идеал - соединение истины и блага, выражающий высшее состояние умственного и нравственного совершенства. Мудрость органически воплощает в себе как глубокую познавательную силу интеллекта, основанного на знаний человечества, на его здравом смысле, так и этический императив добра.

Отличительной чертой интеллектуальных систем является то, что центральное место в них занимает естественный интеллект (интеллект отдельного индивида). Значение естественного интеллекта определяется тем, что: (1) во всех случаях существенным ЭЛЕМЕНТОМ каждой интеллектуальной системы является конкретный человек; (2) интеллект отдельных людей, участвующих в какой -либо интеллектуальной системе, представляется БАЗИСОМ, на котором основан общий (системный) интеллект; (3) естественный интеллект представляет собой естественную МЕРУ для определения общэго интеллекта системы, в которую он включается.

Это приводит к проявлениям своеобразия интеллекта других систем, который существенно отличается по своим возможностям от естественного, личностного интеллекта (Ч) и который можно рассматривать в качестве интеллекта некоторого сверх-"Я". Комплексный эффект интеллекта "super Ego" умножает возобладает над естественным интеллектом индивидуальных составляющих субъектов, дополняя его возможности и используя их для своих целей.

В одних случаях, например - в системах коллективного интеллекта социальных групп эффект "super Ego" проявляется как корпоративная организация интеллектуальных возможностей отдельных членов социальной группы, объединенных по мере достижения своих общих целей. Другими словами, интеллект "корпоративного "Я" зиждется на особой форме организации сочетания интеллектуального поведения разных индивидуальных субъектов, который по своему уровню, по своему потенциалу превышает интеллект каждого

- 17 -

отдельного естественного интеллекта.

Искусственный интеллект проявляется в другой форме эффекта 'сверх-"Я". Он представляет собой сочетание интеллекта субъекта л опыта всего человечества в некоторой проблемной области, спе-диальным образом систематизированного и технологически организованного. Вовлекая возможности технических, кибернетических устройств и систем в рамках новых информационных технологий, 1еловек обретает новое качество интеллектуальных способностей.

На этой основе определяется понятие социоинтеллекта как гателлект субъекта (социальной группы), проявляющийся на основе коллективного интеллекта группы людей в сочетании с искусственна« интеллектом специально организованной социальной и технологической инфраструктуры его целенаправленной деятельности.

Информационный метод моделирования интеллектуального пове-¡ения базируется на целенаправленной активности сложных систем, ia основные характеристики деятельности целенаправленных :истем. Каждая интеллектуальная система (Int) в своем поведении *еленаправленно воздействует на среду своего обитания. Объект юздействия называется объектом мотивации (0) для интеллектуальной системы Int.

Весь комплекс воздействий на О содержит этапы, среди которых можно отличить: (1) МОТИВАЦИЮ, (2) ОРИЕНТАЦИЮ, (3) ОЦЕНКУ СИТУАЦИИ, (4) МОДЕЛИРОВАНИЕ СИТУАЦИИ, (5) ЦЕЛЕПОЛАГАНИЕ, (6) ЦЕЛЕНАПРАВЛЕННОЕ ВОЗДЕЙСТВИЕ на 0, (7) КОНТРОЛИРОВАНИЕ СИ-УАЦИИ и др. Описанный цикл целенаправленной активности счита-тся ПОЛНЫМ ЦИКЛОМ интеллекта для данного субъекта

На каждом этапе этого цикла субъект решает широкий круг нтеллектуальных задач, проявляет определенный уровень интел-екта. Всему циклу интеллектуального поведения соответствует пределенный круг разнообразных задач, которые или неразрешаемы в принципе, объективно) или неразрешимы для него, т.е. выходят а границы его интеллекта. Для решения этих задач нужны: (1) НАНИЯ, которыми он или обладает, или добывает самостоятельно; 2) КАРТИНА МИРА, достаточно точно и адекватно описывающая по-едение 0 и некоторого его окружения; (3) КАРТИНА ИЖОРМАЦИОН-ЫХ ВОЗДЕЙСТВИЙ, которая содержит комплекс последовательных и араллельных информационных воздействий, для которых начальным сточником будет интеллектуальный субъект, а объект мотивации -энечным объектом воздействия.

Всему комплексу воздействий должна соответствовать сеть реальных информационных процессов. В качестве субъекта для начальных информационных процессов выступает интеллектуальная система, а в качестве объектов финальных, заканчивающих информационных процессов - объект мотивации.

Средства и процедуры для разрешения этого набора задач выявляют суть ОБЩЕЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ ЗАДАЧИ. Возможности формально - теоретического аппарата решать общую информационную задачу для некоторого класса систем напрямую зависит от степени разработанности теории моделирования этих систем.

С общей информационной задачей связан ряд более частных информационных задач, который имеет прямое отношение к вопросу об информационных методах описания интеллектуального поведения и изучения свойств интеллекта.

Если решена общая информационная задача, то специфичными средствами формально - теоретического аппарата должны быть определены взаимозависимости между функциональными структурами информации (Бе,Б1,Рг). При адекватном выборе средств описания информационного процесса это будет соответствовать определению функциональных зависимостей, Б1=з(Бе) Ш и Рг=р(БО {2>, которые будут выражать синтаксическое и прагматическое преобразования информации. Существование функции Г, такой что: Р=р*з и Рг=Р(Бе) {3> (где знак "*" - операция суперпозиции функций) будет определять условия для формулировки следующих частных информационных задач. ПРЯМАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ ЗАДАЧА: Если в некоторой информационной среде Бг заданы (описаны) системы Б и 0 и объективно существуют условия для информационного процесса (Б=>0), то задача сводится к тому, чтобы при определенной семантике Бе, найти функцию Р, с учетом соблюдения условий {1>-{3>. ОБРАТНАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ ЗАДАЧА: В некоторой информационной среде Бг заданы (описаны) системы Б и 0. При определенной прагматике Рг, требуется найти функцию е, такой, что: Бе=б(Рг) <5> и существуют условия для информационного процесса Б~=>0.

Прямая информационная задача позволяет выстроить, "сконструировать" абстрактную модель протекания информационного процесса, имеющего место между системами Б и 0, на основе возможностей воспроизвести процессы взаимопревращения структур информации (Бе,Б1,'Рг). Обратная информационная задача имеет такую же цель как и прямая информационная задача, поскольку в резуль-

гате ее разрешения будут созданы условия для выяснения возмож-зостей осуществления информационного процесса в некоторых усло-зиях (при заданном Sr, S и О). При заданной прагматике Рг воспроизводится информационный процесс (если это возмозшо) на основе обратных и обратимых зависимостей между структурами информа-дии (Se.Si.Pr).

Обе информационные задачи можно рассматривать в качестве 1вух возможных подходов для разрешения общей информационной за-хачи на основе заданных или имеющихся условий. Как способ 5оссоздания, имитирования реального информационного процесса, 1бстрактная модель информационного процесса возможна только в >амках некоторой системы знаний об объектах и окружающей их :реды. Информационные задачи, которые выражают сущность этой юдели разрешимы и эквивалентны только внутри этой картины ми->а. Разрешимость или неразрешимость информационных задач сво-штся к вопросу о конструируемости (реконструируемости) некото-)ого множества абстрактных информационных процессов внутри этой сонкретной картины мира.

В каждом конкретном случае разрешение информационных задач ¡водиться к тому, чтобы реализовать формальными, теоретическими :редствами в некоторой картине мира абстрактное устройство, цитирующее реальный информационный процесс. Мы будем называть пи абстрактные устройства абстрактными информационными 'машина-1И (А И М). АИМ - это формальная, динамичная имитационная мо-1ель некоторого множества абстрактных информационных процессов i некотором множестве динамичных моделей систем в рамках одной ;артины мира.

АИМ может выполнять свои функции конструирования (ре-шструирования) абстрактного информационного процесса на осно-■е решения прямой или обратной информационной задачи. Как ледствие этого будет выполнена общая информационная задача или наоборот, будет доказана ее невыполнимость) . В первом лучае, такая АШ будет называться АИМ-1 рода. Она будет реше-ием прямой информационной задачи в рамках конкретной картины ира. Во втором случае - будет называться АИМ-II рода. На этих азновидностях АИМ основывается связь между интеллектуальным оведением и информационными процессами, которые моделируются нтеллектуальными системами в полном цикле интеллекта.

Информационный критерий определяет конкретный уровень ин-

теллектуальногс потенциала, который находится в зависимости от внутренних ограничений картины мира интеллектуальной системы, от уровня, глубины и системности знаний. Но так или иначе -это, определенным образом, не реальный, а скорее - идеальные уровень интеллекта. Конечные результаты интеллектуального цикле в определенной ситуации будут определять конечный (реальный) уровень исследуемых интеллектуальных способностей.

Деятельностный критерий проявляется на таком этапе циклг интеллекта, где интеллектуальная система, следуя определенному методу достижения цели, претворяет его в конкретной стратегии интеллектуального поведения. Реализация конкретной стратег® интеллектуального поведения представляет собой последовательность решений и действий интеллектуального субъекта в рамка? выбора и следования определенного сочетания возможных и целесообразных стратегических линий. Если такая стратегия возможна (что определяется информационным критерием интеллекта), то I общем случае она будет представлять собой гибкий синтег нескольких стратегических линий, одну из которых можно рассматривать в качестве главной (конкретная стратегия интеллектуального поведения), 'а остальные - как подчиненные стратегией тактики интеллектуального поведения.

И информационный и деятельностный критерии имеют свое определенное место для целостного изучения интеллектуального поведения систем с интеллектом. Они взаимно предполагают и взаимно дополняют друг друга.

*

Основные положения диссертационного исследования отражен* в публикации "Проблема интеллекта в трудах Дж. Бруно и Р. Декартам/История философии и социальная информатика, ИНИОН РА!

N0 47452 от 22.12.1392 г., с. 25-43.

<

Зан .1Р Щ Тир. 100 экз. гав рау

117606 Москва,пр.Вернадского,84