НАУЧНАЯ ЖИЗНЬ
Интеграция знания и междисциплинарность - основа исследований в области искусственного интеллекта
В настоящее время развитие научного знания обнаруживает две взаимосвязанные особенности: с одной стороны, оно характеризуется все большей спецификацией, с другой - его отличает стремление к интеграции, объединению разных отраслей научного знания в решении тех или иных проблем, что приводит к появлению наук, имеющих четко выраженную междисциплинарную направленность. Ярким примером здесь может служить проблематика искусственного интеллекта. Основой возникновения этого направления во второй половине XX в. стало объединение целого спектра дисциплин: теоретических разработок и оптимизации структур и схем вычислительной техники, математической логики, программирования, философии, психологии, лингвистики, нейрофизиологии и др. Таким образом, в моделировании искусственного интеллекта важным оказывается не только уровень развития инженерно-технической базы (и в данном случае проблематика искусственного интеллекта тесно связана в настоящее время с развитием нанотехнологий), но и уровень имеющихся у человечества знаний о естественном интеллекте и сознании. Сам факт существования проблемы искусственного интеллекта свидетельствует о довольно высоком уровне этих знаний. Вместе с тем, совершенно очевидно, что многое в проблеме естественного интеллекта и сознания остается неясным и ждет своего объяснения в будущем. Это неизбежно приводит к осознанию ограниченности и несовершенства существующей модели искусственного интеллекта. Кроме того, уже имеющиеся знания о естественном интеллекте и сознании, нашедшие определенное применение в создании систем управления, указывают на фундаментальную проблемность в моделировании искусственного интеллекта по подобию естественного, а также на их неизменную специфичность по отношению друг к другу. При этом важной и чрезвычайно сложной стратегической задачей современных исследований в области искусственного интеллекта является создание систем управления с целеполаганием - функцией, которая в настоящее время реализуется лишь в человеко-машинных системах. Сегодня совершенно очевидным является то, что решение данной задачи, так же, как и других современных проблем в области искусственного интеллекта - анализ данных, поддержка принятия решений в режиме реального времени, распознавание образов, обработка текста и поиск релевантной информации и др. - требует пересмотра методологических основ, в рамках которых ведутся исследования в области как искусственного, так и естественного интеллекта.
Дело в том, что успехи в моделировании искусственного интеллекта в свое время привели к тому, что естественный интеллект начал рассматриваться по аналогии с машинным своим вариантом. Сегодня, когда данная установка серьезно критикуется, в частности в связи со все более четким осознанием синергетического характера деятельности человеческого мозга, возникает вопрос: насколько действительно применим категориально-методологический аппарат (понятия вычисления, вычисляющего
мышления, кода, алгоритма, перевода и т.д.), сложившийся в рамках парадигмы "разум как машина", к анализу естественного интеллекта? Именно от ответа на данный вопрос во многом зависит дальнейшее продвижение в моделировании искусственного интеллекта, притом, что даже приблизительное рассмотрение данного вопроса показывает: ответ на него не может быть однозначным.
Совершенно очевидно, что с задачей пересмотра методологических основ (категориально-методологического аппарата) исследования искусственного и естественного интеллекта не может эффективно справиться ни одна наука в отдельности. Ее решение требует объединения усилий представителей разных наук, как естественных, так и гуманитарных. Причем такое объединение необходимо для решения не только проблем развития информационных технологий, но и для проблем, связанных с последствиями применения этих технологий и имеющих социально-психологический характер. Следует заметить, что совместная деятельность представителей естественных и гуманитарных наук в данном случае с необходимостью должна иметь целенаправленный и систематический характер. Определенным шагом в организации такой деятельности стала Вторая международная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых "Искусственный интеллект: философия, методология, инновации", которая состоялась 15-17 ноября 2007 г. в г. Санкт-Петербурге.
Конференция проводилась по инициативе Научного совета РАН по методологии искусственного интеллекта на базе Санкт-Петербургского государственного университета в рамках Дней петербургской философии и стала продолжением Первой всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых "Искусственный интеллект: философия, методология, инновации" (6-8 апреля 2006 г., г. Москва, МИРЭА). Вторая конференция носила распределенный формат, в соответствии с чем заседания имели место в Санкт-Петербургском Доме ученых им. М. Горького РАН, на факультете философии и политологии СПбГУ, а также в Санкт-Петербургском государственном университете аэрокосмического приборостроения и Санкт-Петербургском филиале истории естествознания и техники им. С.И. Вавилова РАН.
В конференции приняли участие около 140 человек, среди которых представители Российской Федерации (Дальний Восток, Восточная (Иркутск) и Западная (Омск, Томск и т.д.) Сибирь, Урал, Москва и Московская область, Санкт-Петербург, Самара, Пермь, Вологда, Башкортостан, Мордовия, Краснодарский край и т.д.), а также представители ближнего и дальнего зарубежья (Беларусь, Украина, Киргизия, Вьетнам, Ангола). Обсуждение проблем искусственного интеллекта проводилось в рамках пленарного заседания, а также заседаний шести секций: сознание, мозг, искусственный интеллект; человек в информационном обществе; когнитивные, эпистемологические, логические и методологические аспекты дизайна систем искусственного интеллекта; интеллектуальные технологии в политике, управлении и социальных науках; концептуальные проблемы исследования виртуальной реальности; искусственный интеллект в задачах управления и проектирования: теория, методология, практика.
В обсуждении принимали участие представители разных специальностей: философы, лингвисты, математики, логики, экономисты, психологи, социологи и т.д., - таким образом, осуществлялся междисциплинарный диалог, реализация которого является одной из центральных задач Научного совета РАН по методологии искусственного интеллекта, созданного в марте 2005 г. (Председатель Совета - академик В.Л. Макаров, сопредседатели - академик С.Н. Васильев, академик В.А. Лекторский, доктор философских наук Д.И. Дубровский).
Конференция не только дала возможность встретиться и обменяться опытом начинающим исследователям в области искусственного интеллекта, но и подарила встречи с ведущими специалистами в данной области: д. филос. наук, проф. Д.И. Дубровским (Москва), Т.В. Черниговской (Санкт-Петербург), О.П. Кузнецовым (Москва), М.Б. Игнатьевым (Санкт-Петербург), М.В. Лебедевым (Москва), Т.А. Гавриловой (Санкт-Петербург) и другими, которые также являются членами Научного совета РАН по методологии искусственного интеллекта.
В пленарных докладах, открывавших конференцию, был определен и терминологически зафиксирован ряд ключевых подходов к постановке проблемы искусственного интеллекта. Д.И. Дубровский в докладе "Проблема "Мозг и сознание" и перспективы развития искусственного интеллекта" показал проблематичность использования понятия интеллекта для лишенной субъективной реальности компьютерной абстракции субъекта, связал проблему понимания с задачей расшифровки кодов. Т.В. Черниговская в докладе "Когнитивная наука и искусственный интеллект" проанализировала понятие интеллекта с позиции когнитивных наук, предложив рассматривать понимание как возможность успешного прогноза. О.П. Кузнецов в докладе "Почему мозг не компьютер?" ввел понятие интеллекта через механизм алгоритмизации, показав ключевые барьеры, трудно разрешимые с позиции символьно-логической обработки знаний, и предложил решать проблему понимания в виде вопроса о работе с системой образов в контексте абстракции сознания как голограммы. Т.А. Гаврилова в докладе "Инженерия знаний и основные проблемы разработки интеллектуальных систем" изложила представление об искусственном интеллекте, сформированное при разработке прикладных информационных продуктов, упрекнув современную философию в недостаточном внимании к этой области. М.Б. Игнатьев в докладе "Кибернетическая картина мира" показал применимость математического моделирования к ряду областей практической жизни и научной деятельности человека, сформулировав тезис о кибернетической картине мира.
В секционных докладах ставился вопрос об определении понятия интеллекта и возможностях его моделирования в контекстах информатики, семиотики, логики и биологии (Р.Ю. Агафонов "Принципы аутопоэза в проектировании систем искусственного интеллекта"; Н.А. Загоскина "Моделирование познавательных способностей человека в науках об искусственном"; В.Г. Денисова "Осознанное изменение убеждения при наличии противоречивых данных в интеррогативных моделях" и др.). Так, в докладе Н.А. Загоскиной было осуществлено выявление эпистемологической роли метода моделирования как формы представления знания в искусственном интеллекте и как формы познания интеллектуальных способностей человека. Доклад Р.Ю. Агафонова был посвящен анализу возможностей применения понятия аутопоэза к исследованию человеческого организма и к разработке компьютерных систем.
Обсуждались способы применения понятий кода, понимания и информации, а также уточнялась их роль в моделировании искусственного интеллекта. В частности, в докладе Н.В. Мальчуковой "Понятие кода в моделировании языковой функции" было предложено рассматривать сознание как взаимосвязь и взаимоперевод кодовых систем разной природы и была подчеркнута значимость такого рассмотрения для моделирования языковой функции. А.Ю. Нестеров в докладе "Проблема понимания в контексте искусственного интеллекта" обратился к традициям анализа феномена пониман
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.