Методологія та організація наукових досліджень

Міністерство освіти і науки,молоді та спорту України

Одеський Національний Політехнічний Університет

Реферат

По дисципліні «Методологія та організація наукових досліджень»

    Виконав:

                                             студент групи КА-071

                                             Кошулян С.В.

                                             Перевірив: Афанасьєв О.І.

Одеса 2012

Вступ

У сучасному світі, який увійшов в епоху інформації та інформаційних технологій проблема створення «розумних» технологій постає особливо актуальною. Під «розумними» технологіями на сьогоднішній день можуть розуміти машини з програмами будь-якої складності, від пральної машини, що сама обирає режим прання до роботів, що можуть малювати картини і керувати супутниками. Пройшов той період, коли тцльки деякі вчені вірили у можливість створення машини, що обраховувала б імовірність подій, зв’язно відповідала на питання, тощо. Сьогодні такий феномен як «штучний інтелект» вже глибоко увійшов у багато аспектів нашого життя. Хоча іноді ми не усвідомлюємо цього, але ідеї можливості створення розуму, подібного до людського вже давно сприймаються як належне, проникаючи у свідомість людей і відображаючись у результатах їх творчості. Але феномен «штучного інтелекту» постає перед нами не тільки у перспективі, але вже і сьогодні. Багато з програм, що вирішують багато х людських когнітивних задачують нас. А отже, проблема існування штучного інтелекту є вельми цікавою і надає велике поле для наукової діяльності.

Сучасна проблема «штучного інтелекту» полягає у вічному питанні бути чи не бути. Вже не викликає сумнівів можливість існування таких технічних засобів, що брали б на себе частину роботи людей, яку вони вони взмозі виконати краще. Сьогодні постає інше питання, чи може існувати машина, що буде повністю імітувати людську психологію. Ця проблема дуже обширна і вміщає в себе велику кількість аспектів. Щоб побудувати деяку картину сучасного її стану слід охопити хочаб деякі з них. У поданій роботі я звернула увагу на розвиток області наук, в межах якої з’явилася ця наука, когнітивної науки; також деякі філософські і методологічні питання, що стосуються створення «штучного інтелекту»; важливим питанням постає сучасні досягнення в цій області і ставлення до них суспільства; сучасні технології досягнення деяких цілей.

Для окреслення підходів до ідей створення «штучного інтелекту» у роботі розглянуто аргументи вчених, що підтримують ідею можливості цього і тих, що критикують або сучасні методи розв’язання проблеми, або взагалі можливість її ров’язання як такої. До перших належать, наприклад кібернетики Т’юринг, Бостром. До вчених, що піддають цю ідею деякій критиці належить кібернетик Бірюков, психолог Тихомиров.

За завдання у цій роботі поставлено ознайомитись з поняттям «штучного інтелекту» і змалювати сучасний стан цього питання. Також зроблено спробу передбачити сферу і перспективи майбутнього розвитку галузей, що торкаються проблеми штучного інтелекту на основі розглянутих теорій і фактів.

Частина І. Філософсько-методологічний вступ

Проблема штучного інтелекту бере своє коріння у глибинах когнітивної науки, тож для початку слід визначити що це таке. Когнітивна наука – це область міждисциплінарних досліджень пізнання, яке розуміємо як сукупність процесів накопичення, збереження, перетворення і використання знань живими і штучними системами. Існують такі дисципліни:

(Взято з Соло «Когнітивна психологія»)

Як вже було сказано, це область міждисциплінарна, тому виникає ряд труднощів, пов’язаний з цим. Одна з перших – проблема термінології. Власне перед тим як казати про проблему взаєморозуміння кількох наук, слід зазначити, що і в середині психології існують значні неточності. По-перше вже протягом кількох тисячоліть вчені не можуть домовитися про те, що ж таке свідомість, тобто не можуть визначитися з предметом науки.

Поява інформаційних технологій у 21 столітті тільки підкреслила наскільки мало ми знаємо про людську душу. Зараз стало популярним порівняння людського мозку з ком’ютером. Звичайно, це краще, ніж порівнювати його з телеграфом (Г. Гельм-Гольц) або навіть з радіоприймачем (А. А. Ухтомский). Але як і ранні порівняння, комп’ютерна метафора має великі білі плями. Так, найочевидніша різниця, це те, що у комп’ютерів, на відміну від людини, не існує свідомості. Тим не менш, інновації в комп’ютерних технологіях і порівняння з ними людини дозволяють поставати більш точні питання. Наприклад – чому око, яке можна порівняти з відеокамерою, не викривлює зображення при нахилі голови. Перераховувати такі загадки можна до нескінченності.

Серед усіх таємниць психології найбільшою лишається, все ж, таємниця свідомості. Ми сприймаємо світ і себе з безпосередньою очевидністю. І сам по собі факт наявності її настільки очевидний, що всі уявляють свідомість, але тільки до моменту, коли їх попросять сформулювати, що ж це таке. Пояснення – це знаходження способу міркування, за якого незрозуміле стає зрозумілим. Однак будь-яке пояснення свідомості буде більш незрозуміле, аніж її очевидне існування, адже виникнення свідомості не може бути результатом процесів цієї самої свідомості, а тому природа її не може бути подана з тією само, очевидністю, яка присутня поясненням її явищ.

Історично склалося, що більшість психологічних термінів є омонімами і це ще більше ускладнює ситуацію. Також, якщо розібратися у основних загальновживаних термінах, можна помітити, що будь-яке психічне явище пояснюється через специфічну властивість психіки. Це нагадує приклад, коли в середні віки горіння дерева пояснювали його здатністю до цього через наявність в ньому особливого матеріалу. Але це проблеми лише в середині самої психології, а існують також термінологічні питання на зтику наук когнітивної сфери. Для ефектиної співпраці необхідна спільна мова, але існує такий феномен як міжнаукова омонімія. Це означає, що в різних науках одне і те саме слово може позначати зовсім різні значення, що призводить до непорозуміння.

Окрім термінології існує також проблема в узгодженості наук, тобто висунення спільних припущень, які потім можуть ров’язуватися комплексними методами. Існує декілька стратегій міждисциплінарної взаємодії:

1.                  «Косметична дисциплінарність» - (Спербер, 2003) мається на увазі звичайна сумація міждисциплінарних проектів.

2.                  «Збагачення» - розширення спектру доступних даних

3.                  Розв’язання наукових проблем однієї області за допомогою методів іншої

4.                  «Граничні» проблеми: спільна постанова питань і спільний пошук відповідей на них

Щодо представлених стратегій, то вони потребують також і комплексного підходу з точки зору методології пошуку відповідей. Існує багато різних шляхів пояснення: логічний, містичний, практичний, гуманітарний і природничий. Необхідно обрати шлях пояснення, а вже у його межах – мову і, нарешті – критерії досліджень.

Існують принципово різні шляхи пізнання: містичний, що претендує на очевидність і заснований на власних відчуттях; логічний, який орієнтований на формальну вірність, відсутність протиріччя і тавтологічні перетворення; природничий, котрий намагається відшукати істину, спираючись на відповідність досліду логіки; практичний, ефективність якого визначається за результатами його практичного застосування; шлях гуманітарної науки, що претендує на осмислення всього пізнаного і опирається на традицію і ідеали.

1.                  Природничі теорії мають сформовані критерії обґрунтованості своїх стверджень, однак вони нечіткі, оскільки намагаються бути незалежними від суб’єктивізма, не зовсім вірні, адже будуються на ідеалізованих об’єктах, і безпосередньо на практиці не застосовуються. Тим не менш, саме вони дають найбільше наближення до істини. Психологія, відокремлюючись самостійною наукою, одночасно позиціонувала себе як науку природничу, чим прийняла важливу норму.

                  Відтепер кожен психолог, що вважає себе науковцем, має обґрунтовувати свої твердження експериментом.

                  І навпаки, всі дослідні дані, усі, знайдені емпірично, закони тільки тоді визнаються достовірними, коли отримують логічне обґрунтування.

                  Саме обґрунтування емпіричних фактів має незалежно перевірятися.

                  Не можна будувати науку, спираючись на слова буденної мови чи їх етимологічний аналіз. Тим більш не можна так будувати психологію, де більшість слів – омоніми.

2.                  Слід розрізняти теоретичні терміни, що входять логічний опис психічного, і емпіричні терміни, призначені для опису реальності, що спостерігаємо безпосередньо. Свідомість як емпіричний термін відображає емпіричне явище – усвідомленість.

3.                  Містичні переживання є реальністю. Вони виникають одночасно с появою людського мислення і, поки існує людина, не зникнуть. Кожна людина переживає їх по своєму, тим не менш, вони не можуть бути ні логічно обґрунтовані, ні достатньо точно виражені в словах. Містична істина існує лише для того, хто її знайшов, і неосяжна для всіх інших. «Мысль изреченная есть ложь».

4.                  Практика не може прямо свідчити про істинність. Практичні результати не залежать від того и істинна теорія лежить в основі шляхів їх досягення. Практичні технології відповідають ситуативно і лише на питання «як?», а не «чому?».

5.                  Тільки логіка дозволяє зрозуміти принципову простоту і однорідність природи психічного, а отже відмова від неї не можлива. Однак, логіка не може обґрунтувати сама себе, адже початково ґрунтується на аксіомах, які сприймаються як незаперечні і такі, що не потребують обґрунтувань.

Природничими методами можна вивчати неусвідомлювану роботу свідомості. Але склад свідомості, що сформувався у процесі цієї роботи, багато у чому лишається прерогативою гуманітарного знання. Свідомість людини має описуватись всіма цими методами, що так важко звести разом. При цьому ні один з них, окремо взятий, не є повним і вичерпним.

Нарис історії когнітивної психології

Перші уявлення про мислення

Звідки приходить знання і як воно представлене в свідомості? Це вічне питання має важливе значення для когнітивної психології. Були запропоновані дві відповіді: емпірики стверджують, що знання виникає з досвіду; натівісти ж стверджують, що є деякі початкові категорії, які впорядковують сенсорний досвід. З наукової точки зору ні одна з цих позицій не може бути остаточно доведена, тому суперечка триває і не дає чіткої відповіді. Вирішення цих триваючих дебатів обумовлене нашим визначенням знання як «зберігання і організації інформації в пам'яті», що відповідає позиціям обох сторін спору: прихильники «Зберігання» передбачає, що досвід набутий, а «організація» - що в нервовій системі існують деякі структурні здібності. Пам'ятаючи про ці проблеми, давайте розглянемо, як їх вирішують філософи і психологи.

Глибокий інтерес до знання ми можемо виявити в самих древніх наукових працях. Перші теорії стосувалися ролі думки і пам'яті. Аналізуючи давньоєгипетські ієрогліфічні тексти, можна зробити висновок про те, що, на думку їхніх авторів, знання локалізовано в серці, - уявлення, що розділяв і ранній грецький філософоф Аристотель. Але не Платон, який вважав, що знання знаходиться в мозку.

Когнітивна психологія дійсно породила новий погляд на психіку. Отримані нею експериментальні дані сильно змінили існуючі до цього уявлення про пізнавальні процеси. Саме когнітівізм почав, повною мірою, формувати психологію за каноном природничої науки, що поєднує логіку і експеримент. Студенти, які здають іспити з когнітивної психології, змушені міркувати й знаходити своїм міркуванням дослідне підтвердження, а прихід у науку покоління, що розмірковує змінює вигляд цієї науки.

Метафори пізнання

Комп’ютерна метафора

До символьного підходу, що виник після 60тих років, когнітивну науку підвів підхід інформаційний, який розгорнувся на теренах інформаційної теорії. Свідомість він трактував як інформаційний канал, що має обмежені пропускні здібності. Також в моду увійшли різного роду схеми і алгоритми, якими намагалися пояснити всю роботу мозку. Саму ідею комп’ютерного підходу точно сформулював один з творців інженерної психології, Кеннет Крейк: «Якщо організм несе в голові дрібномасштабну модель зовнішнього оточення і своїх можливих дій, він здатний перевіряти різні альтернативи, визначати найкращі з них, реагувати на майбутній розвиток ситуації і взагалі у всіх відносинах вести себе більш повноцінно, безпечно і компетентно, потрапляючи в складні умови»(Крейк, 1943) Використовуючи цю теорію, можна було зробити наступний крок - оголосити відмінності форм репрезентації мозку і машин поверхневими і постулювати єдиний абстрактний формат подання знань на рівні глибинних структур, що допускають алгоритмічний опис. Ось чому на початку 1960-х років процеси пізнання стали трактуватися по аналогії з процесами обчислень в комп'ютері. Розуміння того, що людина активно «переробляє інформацію», будуючи внутрішні моделі оточення, означало перехід від інформаційного підходу у вузькому сенсі слова до когнітивної психології.

Значна частина досліджень, що розгорнулися з кінця 50х років, схилялася до версії комп'ютерної метафори, пов'язаної з виявленням та аналізом можливих структурних блоків переробки інформації та принципів їх об'єднання в єдину функціональну архітектуру. Першими роботами нового напрямку можна вважати дослідження процесів утворення штучних понять Джеромом Бруне-ром і співробітниками, а також роботи Ньюела, Саймона і Шоу, які створили ряд машинних моделей мислення, в тому числі «Логік-теоретик» та «Універсальний вирішувач завдань». Комп’ютерна теорія мала тенденцію до сильного спрощення психічних процесів, наближаючи їх до прогам комп’ютерів. Такі моделі не функціонували на граничних, непевних випадках, доводилося вводити багато додаткових параметрів для кожної суперечливої ситуації.

Підсумки першого етапу розвитку когнітивної психології були висунуті у книзі Нейссера «Когнітивна психологія» 1967 року. Він пише, що конструктивний характер наших пізнавальних процесів є фундаментальним фактом. Завдання когнітивної психології полягає в тому, щоб зрозуміти, яким чином «сприймається, запам'ятовується і осмислюється світ, що породжується з такого непродуктивного початку, як конфігурація ретинальної стимуляції або візерунки звукового тиску у вусі». Найссер підкреслює, що мова йде лише про подібність, але не про ідентичність машинних програм і психічних процесів.

Протягом 1970-х років у психології і за її межами, насамперед у роботах з штучного інтелекту, склалося єдина думка щодо теоретичних підстав, методів і моделей когнітивних досліджень. Певною мірою умовно, можна виділити чотири принципи традиційної парадигми ранньої когнітивної психології:

1. Пріоритет знання й раціонального мислення над поведінкою, звичками і афектом.

2. Використання комп'ютерної метафори.

3. Припущення про послідовність переробки інформації.

4. Акцент на формальному моделюванні замість вивчення мозкових механізмів.

Модульна метафора

Комп’ютерна метафора використовувала для порівняння з мозком людини так звані «фон-нейманівські» машини, універсальні обчислювачі, які характеризувалися здатністю розділяти інформацію на пасивні дані і активні операції над ними, а ткож наявністю одного процесору. Революцію у науці спричинив винахід транзистора, а з ним і мікропроцесора. Комп’ютери з його використанням, хоч і були простіші від «фон-нейманівських», але були швидші і точніші у виконанні точних і визначених практичних завданнях. Також у цілях економії мікропроцесори почали використовувати для створення багатопроцесорних комп’ютерів, що дозволило значно скоротити час обробки інформації, шляхом розбиття задачі на під завдання і об’єднання процесорів між собою. Це і призвело до виникнення медулярного підходу.

Першим автором, що використав термін «модулярність» для опису організації психологічних процесів, був американський нейроінформатик Девід Марр. Він припустив, що «будь-який великий масив обчислень повинен бути реалізований як набір частин, настільки незалежних один від одного, наскільки це допускає спільне завдання. Якщо процес організованих не таким чином, то невелика зміна в одному місці буде мати наслідки в багатьох інших. Це означає, що процес у цілому буде дуже важко виправити або поліпшити, як шляхом втручання людини, так і за допомогою природної еволюції - адже будь-яка зміна, що покращує один із фрагментів, буде супроводжуватися безліччю компенсаторних змін в інших місцях » (Маrrі, 1976). Ідея розбиття великого масиву обчислень на відносно незалежні автономні задачі, які вирішуються спеціалізованими механізмами (підпрограмами або модулями) була очевидною для біологів та інформатиків, але спочатку залишалася малопереконливою для фахівців з когнітивної психології, цілком задоволених можливостями класичної комп'ютерної метафори. Джеррі Фодор ввів поняття модулярності і в психологію. Архітектура пізнання представляє собою, з його точки зору, швидше мозаїку з безлічі паралельних і дещо автономних у функціональному відношенні процесів, а зовсім не організоване в єдиний механізм ціле. Фодор сформулював в цілому 8 критеріїв, або ознак, які в сукупності дозволяють ідентифікувати когнітивні модулі. До них відносяться:

1. вузька спеціалізація

2. інформаційна закритість

3. обов'язковість

4. висока швидкість

5. поверхнева обробка

6. біологічне походження

7. селективність випадінь

8. фіксованості нейроанатоміческіх механізмів.

Нейронна метафора

Якщо на початку виникнення когнітивного підходу багато психологів сприйняли спочатку як звільнення від необхідності цікавитися мозковим субстратом та можливими нейрофізіологічним механізмами тих чи інших пізнавальних процесів, то протягом останнього десятиліття 20-го століття яскраво продивляється глобальна тенденція, що пов'язана із зростанням інтересу до мозкових механізмів - реальної архітектурі пізнавальних процесів.

У подальші роки з появою безлічі нестандартних архітектур в коннекціонізмі і, особливо, у зв'язку із спекуляціями про мозкову локалізацію тих чи інших «когнітивних модулів» природно стало виникати питання про те, як ці гіпотетичні механізми реалізовані насправді. Змінився і сам характер когнітивних досліджень, які в значній мірі спираються сьогодні на дані нейропсихологічних і нейрофізіологічних робіт. Починаючи з 1990-х років послабився вплив власне комп'ютерної метафори і машинних моделей.

Отже, іншим впливовим підходом впродовж останніх 20 років став так званий PDP-підхід (від paralle ldistributed processing = паралельно розподілена обробка), широко відомий також як коннекціонізм. В даному випадку також іде мова про відмову від комп’ютерної метафори в її символьному варіанті. Однак, якщо концепція когнітивних модулів Федора лише допускає деяку паралельність обробки в яких-небудь частинах когнітивної моделі, то в коннекціонізмі паралельність опрацювання стає загальним принципом. Мова іде про те, що всі елементи системи, що інтерпретується як нейронна мережа, розглядаються як такі, що потенціально пов’язані між собою і одночасно беруть участь у формуванні відповіді на стимул.

Схема найпростішої мережі.

Головна перевага нейронних моделей у порівнянні традиційними когнітивними моделями полягає можливості асоціативного і розподіленого збереження інформації а також адаптивного навчання. Перша особливість означає, що будь-який фрагмент першопочаткової ситуації чи будь-яка початкова обставина здатні асоціативно підтримати пригадування. Розподіленим зберігання є тому, що його субстратом є у кожному окремому випадку не окремий елемент, а мережа в цілому, тобто стани всіх її вузлів і вагомість їх зв’язків. Нарешті, конекціонізм дозволяє природно описувати деякі елементарні форми навчання. Процеси навчання у нейронних мережах мають власну специфіку, найпростіша, суто асоціативна процедура навчання в нейронних мережах стосується класичних іде прокладення шляхів паловської фізіології.

Правило Хебба: між усіма синхронно активованими нейронами знижуються пороги синаптичних зв'язків (підвищуються вагові коефіцієнти активаційних зв'язків). В результаті багаторазових повторень поширення активації при виникненні на вході тієї ж ситуації відбувається швидше; група елементів, «ансамбль», активується як ціле, і ця активація відбувається навіть при змінах ситуації, наприклад, випаданні якихось компонентів зображення, а також «відмирання» частини «нейронів» самої мережі. Тим самим, вдається моделювати особливості цілісного сприйняття, описаного гештальтпсихології. Подібна терпимість до спотворень на вході і до порушень механізму обробки інформації разюче контрастує з тендітністю звичайних символьних програм. Крім того, пластичність синаптичних зв'язків, що лежить в основі формування ансамблів, дозволяє дати фізіологічне пояснення процесів узагальнення (категоризації) окремих ситуацій. Недоліком описаного механізму самоорганізації нейронних зв'язків є його надзвичайно повільний, що вимагає сотень і тисяч повторень, характер.

Прикладом більш ефективного комп'ютерного алгоритму навчання служить запропонований канадським інформатиком Джеффрі Хінтон і його колегами метод зворотного поширення помилки. У цьому випадку мережі пред'являється деяка конфігурація, а потім відповідь на виході порівнюється з ідеальною, бажаною відповіддю. Результат такого порівняння обчислюється і пропускається потім у зворотному напрямку: від виходу мережі до її вхідного шару, причому на кожному проміжному етапі здійснюються деякі корекції вагових коефіцієнтів зв'язків елементів з метою подальшої мінімізації неузгодженості. Але «контрольована мінімізація неузгодженості» залишає сильне враження довільного підбору бажаного результату.

Ряд коннекціоністскіх моделей використовує зворотні зв'язки для повторного пропускання продуктів обробки через нейронну мережу. Ця властивість, рекурентність, дозволяє обробляти конфігурації на вході в контексті попередніх подій («минулого досвіду»).

У настільки динамічній області, як когнітивна наука, важко прогнозувати майбутній розвиток подій. У рамках робіт з обчислювальною нейронаукою (нейроінтеллектом) і еволюційним моделюванням останнім часом починають розглядатися більш реалістичні, з біологічної і біофізичної точки зору, альтернативи штучним нейронним мережам. При збільшенні обсягу мозку в процесі еволюції вихідний мережевий принцип «все пов'язано з усім» перестає виконуватися, виникають елементи модулярної макроорганізаціі (Striedter, 2004).

У зв’язку з появою вової хвилі зацікавленості у процесах головного мозку і появою нових можливостей у технологічному плані, виникли нові методи дослідження головного мозку. Аж до самого останнього часу існували дві основні групи методів вивчення нейрофізіологічних механізмів:

Найбільш відомим з новітніх методів є позитронно-емісіонна томографія (ПЕТ). Негативним чинником є необхідність введення у кров радіоактивної речовини з нестійкими ізотопами. При активізації якої-небудь ділянки мозку, кров направляється туди, де і проходить розпад, продукти якого потім реєструються. Цей метод забезпечує високе просторове розширення але може реєструвати тільки зміни, що протікають досить повільно, не швидше хвилини.

У багатьох сенсах набагато більш ефективним методом є магніто резонансна томографія (МРТ). Цей метод дозволяє точну і доволі швидку регістра цію крім того, він не призводить до порушень організму, так як заснований на випромінені радіохвиль певної частоти окремими атомами, що знаходяться у змінному магнітному полі. В експериментальній психології цей метод використовується у вигляді функціональної МРТ, коли визначається концентрація кисню у крові. Цей показник пов”язаний з активністю нейронів у відповідних структурах мозку.

Недоліком фМРТ є низьке часове розширення (до 1 сек). Однак саме ця методика на сьогодні ший день є найточнішою.

Також існує безліч інших методів дослідження фізіологічного субстрату когнітивних функцій людини, також пов’язаних з проривом у технологічній сфері. В тому числі важливу роль зіграли розробки у мілітаристській сфері, що стали доступні для цивільного використання. Перша модель організації мозку запропонував Джон Х’юлінг-Джексон, невролог кінця 19 століття, що в своїй роботі спирався на еволюційну теорію Дарвіна. Одним з радянських вчених, що займався цією проблемою, був А. Р. Лурія. Він визначив трьохрівневу систему організації мозку. Подібні дослідження вирішують одну і ту саму задачу, стратифікацію. Тобто виділення в цілісному масиві окремих рівнів, що мають деякі спільні характеристики.

Частина 2. Порівняння штучного і природного інтелекту

Існує кілька основних питань штучного інтелекту. Наприклад про мозок. Якого роду мислячою машиною він є? Протягом століть психологічних досліджень, а особливо – кількох останніх десятиліть, відповідь на це питання починає роз’яснюватись. У потоці нових даних, поява яких завдячує використанню нових методів трьохвимірного вивчення мозку, стало непросто визначати аналоги традиційних психологічних понять і ранні когнітивні моделі, що будувалися на теренах комп’ютерної метафори. Стало остаточно зрозуміло, що, якщо мозок і можна порівняти з сучасною обчислювальною технікою, то слід пам’ятати про його відмінність. В прешу чергу відмінність полягає в існуванні еволюційного і онтогенетичного розвитку, а також у надзвичайно великій кількості елементів і зв’зків між ними. Можливо, дослідження штучного інтелекту просунулися б ще глибше, якби комп’ютер був більше скожий на мозок.

Ось порівняння мозку і комп’ютеру, що приводить Солсо.