Ирина Эланс

Автор который поможет с любыми образовательными и учебными заданиями

Мышление и информация. 2

СОДЕРЖАНИЕ:

Введение……………………………………………………………………3

1. Кибернетика как наука, основные понятия кибернетики…………...5

2. Моделирование в кибернетике………………………………………...8

3.Проблематика кибернетики…………………………………………….10

Заключение…………………………………………………………………16

Список используемой литературы.......…………………………………..18

Введение

В естествознании первой половины нашего века ведущим направлением была физика. Начиная с 50-х годов, наряду с физикой, химией и биологией все возрастающее значение и влияние на развитие науки и всего уклада нашей жизни начала оказывать кибернетика. Кибернетика становится важнейшим фактором научно-технической революции на высших этапах ее развития. Кибернетика возникла на стыке многих областей знания математики, логики, семиотики, биологии и социологии. Обобщающий характер кибернетических идей и методов сближает науку об управлении, каковой является кибернетика, с философией.

Задача обоснования исходных понятий кибернетики, особенно таких, как информация, управление, обратная связь и др. требуют выхода в более широкую, философскую область знаний, где рассматриваются атрибуты материи - общие свойства движения, закономерности познания. Сама кибернетика как наука об управлении многое дает современному философскому мышлению. Она позволяет более глубоко раскрыть механизм самоорганизации материи, обогащает содержание категории связей, причинности, позволяет более детально изучить диалектику необходимости и случайности, возможности и действительности. Открываются пути для разработки "кибернетической" гносеологии, которая не подменяет диалектический материализм теорией познания, но позволяет уточнить, детализировать и углубить в свете науки об управлении ряд существенно важных проблем. Возникнув в результате развития и взаимного стимулирования ряда, в недалеком прошлом слабо связанных между собой, дисциплин технического, биологического и социального профиля кибернетика проникла во многие сферы жизни. Столь необычная "биография" кибернетики объясняется целым рядом причин, среди которых надо выделить две. Во-первых, кибернетика имеет необычайный, синтетический характер. В связи с этим до сих пор существуют различия в трактовке некоторых ее проблем и понятий. Во-вторых, основополагающие идеи кибернетики пришли в нашу страну с Запада, где они с самого начала оказались под влиянием идеализма и метафизики, а иногда и идеологии. То же самое, или почти то же самое происходило и в нашей стране. Таким образом, становится очевидной необходимость разработки философских основ кибернетики, освещение ее основных положений с позиции философского познания. Осмысление кибернетических понятий с позиции философии будет способствовать более успешному осуществлению теоретических и практических работ в этой области, создаст лучшие условия для эффективной работы и научного поиска в этой области познания.

1 .Кибернетика как наука, основные понятия кибернетики

Кибернетика - наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в технических, биологических и социальных системах. Её основателем является американский математик Н. Винер (1894-1964), выпустивший в 1948 году книгу "Кибернетика, или управление их связь в животном и машине". Своё название новая наука получила от древнегреческого слова "кибернетес", что в переводе означает "управляющий", "рулевой", "кормчий". Основной интерес этой науки широкий класс как живых, так и неживых систем.

Со сложными системами управления человек имел дело задолго до кибернетики (управление людьми, машинами; наблюдал регуляционные процессы у живых организмов и т.д.). Но кибернетика выделила общие закономерности управления в различных процессах и системах, а не их специфику. В «докибернетический» период знания об управлении и организации носили «локальный» характер, т.е. в отдельных областях. Так, еще в 1843 г. польский мыслитель Б. Трентовский опубликовал малоизвестную в настоящее время книгу «Отношении философии к кибернетике как искусству управления народом». В своей книге «Опыт философских наук» в 1834 году известный физик Ампер дал классификацию наук, среди которых третьей по счету стоит кибернетика – наука о текущей политике и практическом управлении государством (обществом)[1., с.62].

Эволюция представления об управлении происходила в форме накопления, суммирования отдельных данных. Кибернетика рассматривает проблемы управления на устойчивом фундаменте, вводя в науку новые теоретические «заделы», новый понятийный, категориальный аппарат. В общую кибернетику обычно включают теорию информации теорию алгоритмов, теорию игр и теорию автоматов, техническую кибернетику.

Техническая кибернетика - отрасль науки, изучающая технические системы управления. Важнейшие направления исследований разработка и создание автоматических и автоматизированных систем управления, а также автоматических устройств и комплексов для передачи, переработки и хранения информации.

К основным задачам кибернетики относятся [8., с.35]:

1) установление фактов, общих для управляемых систем или для некоторых их совокупностей;

2) выявление ограничений, свойственных управляемым системам и

установление их происхождения;

3) нахождение общих законов, которым подчиняются управляемые системы;

4) определение путей практического использования установленных фактов и найденных закономерностей.

«Кибернетический» подход к системам характеризуется рядом понятий.

Основные понятия кибернетики: управление, управляющая система, управляемая система, организация, обратная связь, алгоритм, модель, оптимизация, сигнал и др. Для систем любой природы понятие "управление" можно определить следующим образом: управление - это воздействие на объект, выбранное на основании имеющейся для этого информации из множества возможных воздействий, улучшающее его функционирование или развитие. У управляемых систем всегда существует некоторое множество возможных изменений, из которого производится выбор предпочтительного изменения. Если у системы нет выбора, то не может быть и речи об управлении.

Управление - это вызов изменений в системе или перевод системы из движением автомобилей одного состояния в другое в соответствии с объективно существующей или выбранной целью. [4., с.82].

Управлять - это и предвидеть те изменения, которые произойдут в системе после подачи управляющего воздействия (сигнала, несущего информацию). Всякая система управления рассматривается как единство управляющей системы (субъекта управления) и управляемой системы - объекта управления. Управление системой или объектом всегда происходит в какой-то внешней среде. Поведение любой управляемой системы всегда изучается с учетом ее связей с окружающей средой. Поскольку все объекты, явления и процессы взаимосвязаны и влияют друг на друга, то, выделяя какой-либо объект, необходимо учитывать влияние среды на этот объект и наоборот. Свойством управляемости может обладать не любая система. Необходимым условием наличия в системе хотя бы потенциальных возможностей управления является ее организованность.

Чтобы управление могло функционировать, то есть целенаправленно изменять объект, оно должно содержать четыре необходимых элемента[2., с.79]:

1. Каналы сбора информации о состоянии среды и объекта.

2. Канал воздействия на объект.

3. Цель управления.

4. Способ (алгоритм, правило) управления, указывающий, каким образом можно достичь поставленной цели, располагая информацией о состоянии среды и объекта.

2. Моделирование в кибернетике

Рассматривая возможность создания искусственным путем, на основе моделирования, мыслящего существа необходимо остановиться на двух аспектах этой проблемы:

Во-первых, кибернетика моделирует не все функции мозга, а только те, которые связаны с получением, обработкой и выдачей информации, т.е. функции, которые поддаются логической обработке. Все же другие, бесконечно разнообразные функции человеческого мозга остаются вне поля зрения кибернетики.

Во-вторых, с точки зрения теории моделирования вообще не имеет смысла говорить о полном тождестве модели и оригинала.

Отождествление человеческого и "машинного" разума происходит тогда, когда субъект мышления подменяется какой-либо материальной системой, способной отражать. Единственным же субъектом мышления является человек, вооруженный всеми средствами, которыми он располагает на данном уровне своего развития. В эти средства входят и кибернетические машины, в которых материализованы результаты человеческого труда. И, как всякое орудие производства, кибернетика продолжает и усиливает возможности человеческого мозга. Человек будет передавать машине лишь некоторые функции, выполняемые им в процессе мышления. Само мышление как духовное производство, создание научных понятий, теорий, идей, в которых отражаются закономерности объективного мира, останется за человеком.

До сих пор диалектико-материалистиеское понимание мышления опиралось главным образом на обобщенные данные психологии, физиологии и языкознания. Данные кибернетики позволяют поставить вопрос о более конкретном понимании мышления. [10., с.92].

Кибернетика не ставит целью "замену" человека или "подмену" его мышления. Оно лишь дает новые аргументы в пользу диалектическо-материалистического представление о машине- помощнице человека.

Кибернетика приводит к материалистическому выводу о том, что при решении вопроса о принципиальных и реальных вопросах машинного моделирования процессов мышления следует, прежде всего, учитывать социальную обусловленность мышления, сознания, психической жизни человека.

Моделирование как метод исследования характеризуется опосредованным практическим или теоретическим исследованием объекта. При этом изучается не объект, а вспомогательная искусственная или естественная система, находящаяся в объективном соответствии с исследуемым объектом, способная замещать его в определенном отношении и дающая при ее исследовании информацию о самом моделируемом объекте.

С гносеологической точки зрения суть моделирования заключается в опосредованном познании интересующего нас объекта, т.е. по модели мы судим о некоторых свойствах оригинала. С помощью моделирования познаются новые явления на основе уже изученных. Кибернетический подход означает моделирование процессов интеллектуальной деятельности человека с одной определенной стороны, а именно - на уровне элементарных процессов переработки информации. [3., с.29].

3.Проблематика кибернетики

Одним из основных, камнем преткновения, является отсутствие практического формального языка для записи математических предложений и доказательств. Этот язык должен быть близким к естественному языку математики и фактически представлять собой формализацию той части естественного языка, на котором пишутся книги по математике. Реализацией языка математики является "алгоритм очевидности", который проверяет правильность математических утверждений, написанных в языке, если доказательства достаточно подробны, или находит в них пробелы, требующие расшифровки.

Один из отцов аналитической философии Людвиг Витгенштейн считал, что все доступные нам законы мышления и реальности запечатаны в логике языка. Никакой другой логики у мысли нет, мышление целиком совпадает со структурами языка. Язык выполняет две функции: обмен информацией между индивидуумами и создание моделей действительности.

Отсюда и вырастают остальные нерешимые, на сегодняшний день, проблемы моделирования искусственного интеллекта. Главным отличием человеческого мозга от искусственного интеллекта является гибкость мышления (ассоциативное мышление, воображение) и интуитивное восприятие. Даже маленький ребенок может отличить кошку от собаки, но для того, чтобы это смогла сделать машина нужен очень сложный алгоритм, который требуется в каждой ситуации, где требуется принимать решение. То есть машина не обладает возможностью невербального восприятия (эмоции, чувства). Проще говоря, творческого мышления, которое можно разделить на три этапа: сознательная активизация накопленных знаний, интуитивный скачок к новому пониманию и логическая оценка его справедливости. Это хорошо отражено в проблеме понимания текста, машиной.

У человека, читающего незнакомый текст, гипотеза о целостном смысле всего текста появляется уже на первом шаге знакомства с его первым фрагментом (А). Затем эта гипотеза переопределяется чтением второго фрагмента (В). Однако прочитанный вторым фрагмент (В) был осознан уже с учетом наличия гипотезы (А) и теперь ее надо заново переопределить, понять с учетом фрагмента (В), но и второй фрагмент после нового понимания первого тоже должен будет измениться. А определяет В, но сам, в свою очередь, определяется через А. И так по всем фрагментам текста. Определяемое становится определяющим — взаимное определение.

Для логик, лежащих в основе программных систем, это ситуация означает бесконечный цикл, логический круг, который принципиально недопустим. Однако, в человеческом мышлении — это основа основ. Обычно привлекательное для программирования решение таких проблем — обратная связь, не помогает, так как не в состоянии смоделировать этот особый механизм мышления. И причина в том, что все параметры этой связи, критерии остановки циклов задает опять же человек извне системы. То есть для искусственного интеллекта необходимы самые основные действия, которые может выполнить только естественный интеллект.

Точно так же машина сегодня не может работать с противоречиями. Так, чтобы одновременно было и А и не-А, чтобы нарушался закон запрещения противоречий (ЗЗП).

Один из мыслителей, оказавший значительное влияние на развитие современной математики, Николай Кузанский, живший в XV веке, занимался предельными переходами и довольно просто доказал, что отрезок и окружность тождественны при переходе в бесконечность — отрезок становится бесконечной прямой, а окружность бесконечного радиуса приобретает минимальную кривизну и сливается с этой прямой. Но ведь окружность — это замкнутая кривая, а линия — разомкнута. Либо одно, либо другое — соблюдается ЗЗП в математике! А предельный переход прямо приводит к тому, что замкнутое и разомкнутое — это одно и то же. Причем ладно бы, если бы совпали какие-то несущественные признаки, а то ведь самые важные, качественно определяющие взятые объекты! Математический анализ, в его современном понимании, пользуется предельными переходами. При этом и качества, например, «треугольности», или «прямоугольности» без дополнительного обсуждения считаются неизменными. Математика боится единства противоречий. И тем самым сама ограничивает себя в своих основаниях. Вообще, ЗЗП, как выясняется, соблюдается в математике везде, кроме самих ее оснований. На данный момент современные технологии (наука) не способны построить модель логики для качественного понимания машиной информации.

Так же проблемой и направлением современной кибернетики является накопление опыта машиной - то есть обучаемость. Доктор Винер первым поставил задачу по решению данной проблемы, разработав математический алгоритм для "выхода мыши из лабиринта" - мышь бегала по ходам лабиринта, утыкалась в тупики, возвращалась обратно. При этом она запоминала "неправильные ходы", никогда не повторяла их и в результате приходила к цели. Но самое главное в другом: при повторном прохождении лабиринта мышь достигала цели кратчайшим путем. То есть она училась, использовала накопленный опыт.. На основе этого появились компьютерные программы, способные обыграть в шахматы мировых чемпионов. Они способны накапливать и учитывать опыт сыгранных партий, но опять же, расчет шахматных задач происходит в рамках формальной логики замкнутой математической системы, что не требует дополнительных задач, кроме просчета имеющихся и возможных позиций всех фигур на доске. На данный момент факт обыгрывания компьютером человека сводится только к двум причинам - наличию алгоритма и большим мощностям современных компьютеров. Опять же, накопление подобного опыта требует как математических, так и технологических решений - создания баз данных, алгоритмов обращения к ним, оптимизации и прочее.

Как уже говорилось вначале, кибернетика, это не только машины и компьютеры, а также автоматизация управления. Причем можно значительно упрощать даже такие сложные процессы как социальные, пользуясь массированными информационными потоками, как это делается с помощью пропаганды, рекламы и PR. «Информация уничтожает разнообразие, а уменьшение разнообразия является одним из основных методов регулирования, и не потому, что при этом упрощается управляемая система, а потому, что поведение системы становится более предсказуемым» (Стаффорд Бир). Оказалось, что выбор релевантных параметров - самое трудное в управлении сложными системами. Искусство фильтрации, искусство отделить главное от второстепенного в динамичной среде (чем и отличаются выдающиеся менеджеры и политики) гораздо важнее формализации, при которой под ковер системной интеграции заметается куча упрощенных параметров, скрытых строками кода от постоянного контроля. В современной экономике и политике используются такие поздние достижения кибернетики, как в работах Рассела Акоффа и Валентина Турчина «Феномен науки». Разработка формальных языков, описывающих параметры качественных изменений систем (метасистемный переход) и структурирующих идеалы, цели и задачи, остается серьезнейшей задачей интеграции гуманитарных наук.

Еще одним интересным моментом современной кибернетики является огромное количество антиутопических книг и фильмов, вошедших в нашу культуру, повествующих о поработивших мир компьютерах которые вдруг стали умнее человека и решили, что человек им не нужен, или нужен. но в сугубо утилитарных целях. Развитие этих идей тоже несложно последить. Начиная с С. Лема, "Космическая Одиссея 2006", можно увидеть, что компьютер, пользуясь формальной логикой рассчитывает, что полет будет неудачным и бунтует. После того, как его хотят выключить - пытается предотвратить действия экипажа. В кинофильме "Терминатор" и некоторых подобных, мы наблюдаем картину угрозы ядерной войны, развязанной машинами, вследствие опять же с их логическим решение покончить со всеми врагами сразу. На примере этих двух произведений можно сделать вывод, что сильная сторона искусственного интеллекта, то есть формальная логика и беспристрастность становятся камнем преткновения, когда компьютер делает логически обоснованный, но далеко не верный вывод, а мощность и интеллект становятся идеальным инструментом в руках электронного тирана. Еще одно направление - это наоборот очеловечивание машины и превращение в новую форму развития эволюции. Эти идеи высказывал Айзак Азимов, Роджер Желязны, Олди в фильме "Я робот". То есть когда машина помимо огромных интеллектуальных и вычислительных возможностей получает и человеческие. Новая форма наследует лучшие стороны и людей и машин. Примечательно то, что почему-то в данных произведениях новые существа так и не становятся счастливыми. Третий вариант "Матрица", повествует совсем о мрачном будущем, кстати именно в нем воплощен современный принцип воспроизводства и саморазвития машин, когда компьютеры производят компьютеры. Катастрофа происходит после того, как человек отменяет один из "законов робототехники", Айзака Азимова - "робот не может причинить вреда человеку". Вообще проблема искусственного интеллекта, как и проблема клонирования - одна из наиболее обсуждаемых проблем в мире. Обе эти вещи претендуют на то, что с одной стороны ставят человека на уровень Творца, а с другой - сдвигают его на второе место в пищевой цепочке. Роль человека становится все меньше и меньше, потому что машина все делает лучше. Кстати в данный момент эту тенденцию можно видеть на производстве в высокоразвитых странах - заводы автоматизируются, рабочего сменяет робот, а бригадира – системный администратор. Что приводит к снижению количества рабочих мест, хотя и позволяет предприятиям получать большую прибыль. Люди идут в сферу обслуживания, развлечений, экономики и финансов, культуры. С повышением уровня жизни снижается рождаемость и т.д. и т.п. С изменением формы труда, перехода с ручного на интеллектуальный происходит и изменение в развитие тела человека – удлинение пальцев, увеличение объема головного мозга, уменьшение мышечной массы и пищеварительной системы, усиление зрительного аппарата, изменение осанки. Также, постепенно внедряясь в во все области жизни автоматизация постепенно не оставляет места человеку и люди, управляющие этими машинами обретают огромную власть.

Заключение

Многие споры вокруг проблемы "кибернетика и мышление" имеют эмоциональную подоплеку. Признание возможности искусственного разума представляется чем-то унижающим человеческое достоинство. Однако нельзя смешивать вопросы возможности искусственного разума с вопросом о развитии и совершенствовании человеческого разума. Разумеется, искусственный разум может быть использован в негодных целях, однако это проблема не научная, а скорее морально-этическая.

Однако развитие кибернетики выдвигает ряд проблем, которые все же требуют пристального внимания. Эти проблемы связаны с опасностями, возникающими в ходе работ по искусственному интеллекту.

Первая проблема связана с возможной потерей стимулов к творческому труду в результате массовой компьютеризации или использования машин в сфере искусств. Однако в последнее время стало ясно, что человек добровольно не отдаст самый квалифицированный творческий труд, т.к. он для самого человека является привлекательным.

Вторая проблема носит более серьезный характер и на нее неоднократно указывали такие специалисты, как Н.Винер, Н.М.Амосов, И.А.Полетаев и др. состоит она в следующем.

Уже сейчас существуют машины и программы, способные в процессе работы самообучаться, т.е. повышать эффективность приспособления к внешним факторам. В будущем, возможно, появятся машины, обладающие таким уровнем приспособляемости и надежности, что необходимость человеку вмешиваться в процесс отпадет. В этом случае возможна потеря самим человеком своих качеств, ответственных за поиск решений. Налицо возможная деградация способностей человека к реакции на изменение внешних условий и, возможно, неспособность принятия управления на себя в случае аварийной ситуации. Встает вопрос о целесообразности введения некоторого предельного уровня в автоматизации процессов, связанных с тяжелыми аварийными ситуациями. В этом случае у человека, "надзирающим" за управляющей машиной, всегда хватит умения и реакции таким образом воздействовать на ситуацию, чтобы погасить разгорающуюся аварийную ситуацию. Таковые ситуации возможны на транспорте, в ядерной энергетике. Особо стоит отметить такую опасность в ракетных войсках стратегического назначения, где последствия ошибки могут иметь фатальный характер. Несколько лет назад в США начали внедрять полностью компьютеризированную систему запуска ракет по командам суперкомпьютера, обрабатывающего огромные массивы данных, собранных со всего света. Однако оказалось, что даже при условии многократного дублирования и перепроверки, вероятность ошибки оказалась бы столь велика, что отсутствие контролирующего оператора привело бы к непоправимой ошибке. От системы отказались.

Люди будут постоянно решать проблему искусственного интеллекта, постоянно сталкиваясь со все новыми проблемами. И, видимо, процесс этот бесконечен.

Список используемой литературы:

1. Баженов Л.Б., Гутчин И.Б., Интеллект и машина, изд. "Знание", М., 1973.

3. Бердяев Н.А. Человек и машина, Вопросы философии, 1989, N2.

4. Вычислительные машины и мышление. М., "Мир", 1967.

5. Кибернетика и философия. АН Латвийской ССР, изд. "Зинатне", 1977.

6. Клаус Г. Кибернетика и философия, М., "Иностранная литература", 1963.

7. Маркс.К., Энгельс.Ф. Собр. соч. Структура и форма материи. Сб., М., "Наука", 1967.

8. Моисеев Н.Н. Компьютеризация, ее социальные последствия, Вопросы философии, 1987, N9.

9. Шалютин С. Искусственный интеллект. М., 1981.