WWW.PDF.KNIGI-X.RU
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - Разные материалы
 

«Глава 10. ПРОБЛЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ИНТЕРФЕЙСА Основные понятия главы: социотехническая система, естественный ...»

Глава 10. ПРОБЛЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ИНТЕРФЕЙСА

Основные понятия главы:

социотехническая система, естественный интеллект, виды

интеллекта, творческий акт, органопроекция, объектопроекция,

доминанта, интеллектуальный интерфейс

10.1 В поисках гуманитарного определения искусственного

интеллекта.

Наука сблизилась с техникой и отдалилась от человека. Это

относится даже к гуманитарным наукам и психологии, в которых возобладали технократические ориентации. Техника пытается включить в себя науку о человеке, рассматривая его как компонент более или менее сложной социотехнической системы, а не как субъекта сознательной деятельности.

Поэтому первым шагом наших размышлений должно быть восстановление первообраза естественного интеллекта. Именно образа, так как задача его строгого определения крайне сложна.

Нужно сказать, что задача реконструкции культурного и смыслового образа понятия интеллект возникла перед гуманитарной наукой в том числе и под влиянием успехов (и неудач) в области исследований и разработок искусственного интеллекта.

Понятие интеллект, как и многие понятия современной науки претерпело длительную историю. Оно испытывает на себе многочисленные наслоения и напластования, предшествовавшие его современному словоупотреблению. Эволюция понятия "интеллект" интересна и поучительна тем, что при сохранности его смыслового образа и термина, многократно видоизменялось его значение.



Смысловой образ интеллекта задан в концепции Платона.

Согласно Платону, интеллект - это то, что отличает человеческую душу от животной. Нус - надиндивидуальное по природе творческое начало, включающее интуицию и приобщающее человека к божественному миру. Аристотель, наряду с таким интеллектом, допускает существование пассивного, преходящего смертного интеллекта. В дальнейшем ранг интеллекта как бы все время понижается. Он начинает рассматриваться как способность человека к познанию (врожденная или благоприобретенная). Функции интеллекта операционализируются, становятся все более и более земными, утилитарными. Делаются попытки низвести интеллект к способности приспособления, к решению лишь практических задач. В психологии предпринимаются попытки измерений интеллекта как некоей технической функции, и ученые, осознающие ограниченность этих процедур, не без ехидства определяют интеллект как то, что измеряется с помощью тестов на интеллект.

Введены различные классификации видов интеллекта. Одна из ранних - чувственный и рациональный интеллект; затем наглядно-действенный, конкретно-образный, дискурсивный.

Предлагаются и другие основания классификации, например, репродуктивный и творческий. В этом же ряду можно указать искусственный и естественный и т.д. За всем этим стоят тысячи замечательных экспериментальных исследований, благодаря которым очень многое стало известно о механизмах интеллектуальной деятельности и о ее формах. Описан солидный ряд интеллектуальных приемов, способов, операций (логических и психологических);

установлены этапы или фазы решения различных задач (в том числе и творческих); показана зависимость успешности их решения от предметного содержания, от характера задачи, от уровня развития других психических процессов, от мотивации и эмоций, от функциональных состояний человека - напряженности и стресса;

найдены закономерности формирования интеллектуальных действий и т.д.





Исследователи останавливались только перед одним. Перед творческим актом. Причиной этого оказывались объективные трудности исследования таких актов, сохраняющиеся до сих пор. Творческий акт интеллекта долгие годы "штурмовали" искусства, психоанализ, история, философия и методология науки. Сложилась ситуация, при которой мы многое знаем о разновидностях интеллекта, умеем отличать одну от другой и даже определять, более того, формировать некоторые из них, но не умеем определить интеллект как таковой.

Как только мы пытаемся сделать это или оценить адекватность какого-либо определения, перед нами начинает витать его исходный смысловой образ - это либо образ некоей божественной функции, либо

- тайны.

Многообещающей представляется логика размышлений, предложенная выдающимся российским философом П.А.Флоренским. В 1919 г. в работе "Органопроекция" он, ссылаясь на положения Э.Каппа, уподобил технические устройства "сколкам" с органов живого тела (23). Эти "сколки" с органов он назвал ОРГАНОПРОЕКЦИЯМИ, а соответствующие органы - ПЕРВООБРАЗАМИ органопроекций. Очень важно, что Флоренский понимал под первообразами нечто более широкое, чем конкретные структуры организма. Он вел речь не столько о конкретной структуре, сколько о функции, которая может выполняться разными способами, с помощью разных технических устройств. Это позволяет нам несколько расширить понятие органопроекции: она, по нашему мнению, возникает не только как модель конкретного органа, но и как устройство, позволяющее реализовать некоторую цель, функцию, необходимую человеку в его деятельности.

П.А.Флоренский видел принципиальную ограниченность технических органопроекций: "... так называемое "механическое" есть лишь способ грубой схематизации жизни, моделирование" (23, с.40). Любой из механизмов, по мнению ученого, повторяет и развивает определенную функцию организма, но развивает в ограниченном, стилизованном виде. В этой связи можно напомнить известное сравнение функций руки и циркуля, принадлежащее философу Э.В.Ильенкову. Если циркуль предназначен для идеально точного начертания окружности, то руке такая точность недоступна. Однако в отличие от циркуля она способна выполнить массу других операций (10, с.38).

Появление компьютерной технологии не случайно стимулировало рост интереса проектировщиков к психологии и лингвистике. Одними из целей (и идеалов) моделирования при этом стали функции интеллекта и языка как органов человеческой деятельности.

Технические органопроекции, конечно, имеют сходство с первообразами, но не тождественны им. Например, компьютерная томография является продолжением и усилением функций глаз, но структура томографа непосредственно связана и с особенностями органической ткани, на которую он направлен, с биофизическими и биохимическими свойствами клетки. Кроме того, важную роль выполняют характеристики элементной базы, на которой построен прибор, и уровень развития соответствующих фундаментальных дисциплин, как бы растворенные в конкретной технической реализации.

Органопроекция - проекция не только первообраза, но и объекта, не только органопроекция, но и ОБЪЕКТОПРОЕКЦИЯ. Разные органопроекции, а также разные технические реализации одной и той же органопроекции в большей или меньшей степени тяготеют к одному из выделенных полюсов, т.е. к первообразу или к объекту,они всегда продукт некоторого компромисса. В настоящее время достичь компромисса становится все труднее, поскольку объекты деятельности по своим масштабам, по размерности своих свойств начинают все дальше отстоять от мира человека (возьмем ли мы электронную микроскопию, радиоастрономию, управление объектами большого размера - танкером, шагающим экскаватором - или боевое дежурство системы ПВО). Органопроекции становятся трудноуправляемыми. Все больше времени требуется человеку, чтобы освоить, уяснить логику и принципы их функционирования.

Чем дальше объект деятельности от человека, чем он сложнее и несоразмернее человеку, тем более изощрены органопроекции. Тем сложнее человеку сформировать подходящий управляющий образ объекта и выбрать необходимое управляющее воздействие. Например, авиадиспетчер в каждый момент своего дежурства должен удерживать в памяти образ пространства над аэродромом и точно представлять координаты и скорость движения нескольких находящихся там самолетов. Не менее сложная работа у диспетчера службы газоснабжения крупного города, которому приходится запоминать технические особенности десятков газгольдерных станций и параметры соединяющих их трубопроводов. Конечно, совершенствуются средства отображения информации об объекте и органы управления органопроекцией. Но что делать, если скорость протекания контролируемых процессов измеряется в миллисекундах или задержка реагирования - в десятках минут? Если ответственность ситуации настолько велика, что очень мало сообразуется с индивидуальными возможностями рядового человека-оператора? Как быть при десятках тысяч возможных вариантов решения задачи? Следовательно, существует потребность в усилении индивидных психофизиологических качеств человека. И здесь ему на помощь приходят системы искусственного интеллекта, которые являются закономерным этапом в усложнении органопроекций, замещающих действия и органы-действия человека.

Органопроекции и объектопроекции сходятся, сливаются в системах искусственного интеллекта. С одной стороны, в них моделируется набор функций человека, в частности интеллектуальных, с другой стороны, моделируется объект. Начав с моделирования элементарных интеллектуальных операций, проектировщики компьютеров пришли к воссозданию достаточно гибко перестраиваемого в соответствии с задачей комплекса операций.

Система приобретает определенную независимость от пользователя в решении задачи. Наиболее распространенная разновидность систем искусственного интеллекта - экспертная функционирует в строго ограниченной предметной области. Вобрав в себя совокупность приемов работы специалиста высокого уровня, экспертная система начинает давать решения, уровень которых близок к уровню решений и рекомендаций специалиста. Если помощью экспертной системы пользуется студент или менее квалифицированный специалист, в его глазах она может приобретать индивидуально-психологические черты. Может возникнуть эффект персонализации компьютера, сопровождаемый речевыми обращениями к нему, эмоциональными оценками и реакциями на те или иные особенности функционирования системы. Каждый пользователь, имеющий опыт работы даже с доинтеллектуальными системами, в состоянии припомнить ряд примеров на этот счет.

Такие эффекты усилятся в еще большей степени в результате совершенствования естественно-речевого интерфейса, т.е. при понимании системой устной речи и тому подобных усовершенствованиях. Этому же способствуют усилия проектировщиков, старающихся придать указанным системам индивидуальный стиль ведения диалога с пользователем. Уже в настоящее время имеются системы, в той или иной степени наделенные этим качеством.

Например, система ULLY удачно имитирует любопытного гостя, желающего разузнать о пользователе как можно больше, а система XTRA - доброжелательного консультанта по вопросам налогообложения, который очень хочет помочь пользователю заполнить бланк декларации о доходах (2). Имитируются эмоциональные реакции: удовлетворение неудовлетворение ходом диалога, удивление - в ответ на нестандартный запрос, сочувствие или ирония по отношению к пользователю-неудачнику. Интеллектуальные системы наделяются моделями пользователя, которые корректируются в процессе диалога.

Таким образом, техническая органопроекция, задуманная как инструмент для выполнения воли человека, начинает проявлять известную независимость. Если в конце 70-х годов интеллектуальные системы в большей мере зависели от закладываемых в них способов работы экспертов, то начало 80-х годов ознаменовалось новым этапом их развития. Системы стали наделяться еще одной очень важной группой свойств естественного интеллекта - способностью к самообучению (26). Одной из родоначальниц нового поколения стала система EURISKO, способная переносить эвристики, полученные ею в одной предметной области, на другую (14). Работая, например, в области конструирования электронных интегральных микросхем, EURISKO натолкнулась на тот факт, что симметрия является для них желательным свойством. "Когда позже перед ней была поставлена задача подобрать состав эскадры для военной игры "Трэвеллер", EURISKO решила сделать эскадру симметричной, оправдав свое решение ссылкой на опыт, полученный ею в области конструирования интегральных схем" (14, с. 182).

Слияние в интеллектуальных системах органо- и объектопроекции, приводящее к новым, не укладывающимся в традиционные представления явлениям, позволяет заключить, что указанные системы уже переросли рамки их описания в виде технического орудия (средства) деятельности человека. Однако неоправданной выглядела бы и попытка представить их в виде нового субъекта деятельности. Это было бы преждевременно. Область действия и способы оперирования знаниями в интеллектуальных системах остаются ограниченными, а произвольность их работы невелика. Поэтому разумным нам представляется введение в данном случае категории ОРГАНОПРОЕКЦИЯ, которая, с одной стороны, длительное время не эксплуатировалась, а с другой стороны, удачно фиксирует слияние в техническом устройстве проекций интеллектуальных функций и предметной деятельности.

Выводы

1. Необходимым этапом разработок систем искусственного интеллекта должно стать ознакомление с исследованиями естественного интеллекта в психологии.

2. Основная проблема исследования искусственного интеллекта состоит в понимании того, как из уже известных сведений появляется новое знание. Это - проблема творческого акта.

3. Органопроекция - это одно из свойств технического устройства, состоящее в моделировании органов и функций человека, его деятельности, а также свойств объекта деятельности.

4. Одно из свойств современных искусственно-интеллектуальных органопроекций - их известная самостоятельность и "непроницаемость" для понимания многими пользователями.

–  –  –

1. Какое представление об интеллекте было у Платона?

2. Определите виды интеллекта.

3. Определите понятие "органопроекция".

4. Чем органопроекция отличается от объектопроекции?

5. В чем может проявиться независимость технической органопроекции от человека?

10.2 Коннекционная машина как органопроекция психофизиологической доминанты.

Одной из серьезных проблем, которые еще предстоит решать разработчикам систем искусственного интеллекта, является проблема моделирования процессов, аналогичных ПСИХОФИЗИОЛОГИЧЕСКОЙ ДОМИНАНТЕ. Эта проблема кажется нам очень удачной иллюстрацией введенных нами понятий ПЕРВООБРАЗ и ОРГАНОПРОЕКЦИЯ. В данном случае психофизиологическая доминанта может быть названа первообразом, обладающим удивительными свойствами возникать на различных физиологических основаниях, консолидироваться в пространстве и времени, совершенствоваться и исчезать вслед за исчезновением соответствующей необходимости. Это как раз тот функциональный орган, который не закреплен раз и на всегда за одним физиологическим основанием. Создание продолжающей доминанту технической органопроекции - сложнейшая этапная задача для компьютерных наук. Однако вернемся к истории исследования доминанты.

Коротко рассмотрим некоторые ее свойства. Автором учения о доминанте по праву считается крупнейший отечественный физиолог Алексей Алексеевич Ухтомский (1875-1942). Первые эксперименты, выявившие ее характеристики, ученый поставил еще в 1903-1904 г.г.

Однако он не спешил и опубликовал свои выводы только в начале 20-х годов. Ухтомский определил, что ДОМИНАНТА есть "констелляция центров с повышенной возбудимостью в разнообразных этажах головного и спинного мозга, а также в автономной системе" (22, с.34).

Обратим внимание на несколько важных моментов, содержащихся в этом определении. А.А.Ухтомский подчеркивает участие в доминанте разнообразных, пространственно разделенных центров. В этом пункте он ссылается на напоминание Г.Минковского, что пространство в отдельности, как и время в отдельности являются лишь "тенью реальности", тогда как реальные события протекают безраздельно в пространстве и времени, в хронотопе (22, с.269). Поэтому "констелляция центров" находит выражение в одной доминанте, но может существенно перераспределять свои функции в другой.

Вследствие этого,- пишет физиолог,- "нет ничего загадочного в том, что для некоторых конкретных функций никак не удается определенно указать локализованный в мозгу центр, и что ганглиозные клетки, принимающие участие в работе одного "центра", могут затем входить в состав также и другого "центра" (22, с.269).

В этой связи Ухтомский указывает на отличия физиологического механизма от технического. Одним из этих отличий является формирование физиологического механизма (функционального органа) в ходе самой реакции. Другое отличие состоит в том, что "в техническом механизме однажды избранная для эксплуатации степень свободы обеспечивается конструкцией раз навсегда" (22, с.285). В физиологическом же механизме степеней свободы как правило много. И на "одних и тех же конструкциях" может быть реализовано несколько механизмов. Формирование доминанты в процессе ее реализации, иначе говоря, ее самостроительство представляет собой важнейшее качество, присущее живым системам. Компьютерные же науки традиционно шли по пути разворачивания процесса по алгоритму, разработанному до его реализации. И только задачи проектирования искусственного интеллекта привели разработчиков к проблеме исследования самостроительства логического вывода и создания систем, реагирующих по-новому на непредвиденные условия.

Кибернетический подход зафиксировал это отличие в следующих терминах: управление с открытым и закрытым контуром. Если при работе системы с открытым контуром управления встречаются непредвиденные обстоятельства, ее действие становится неадекватным. В тех же условиях система с закрытым контуром управления в состоянии по получаемой обратной связи видоизменять свое действие и продолжать действовать адекватно. Однако при этом не изменяется ее принципиальное строение. Доминанта же в состоянии сама подвергаться значительным изменениям, т.е. развиваться. И в этом ее качественное преимущество, к которому только приближаются исследования в области искусственного интеллекта.

Рассмотрим фазы развития доминанты.

А.А.Ухтомский считал, что наиболее важными являются три фазы:

1)когда доминанта, вызванная гормональными или какими-либо иными причинами, привлекает к себе и реагирует на самые разнообразные рецепции;

2)когда из этих разнообразных рецепций осуществляется выбор нескольких или одной наиболее адекватной;

3)когда происходит установление прочной связи и адекватной рецепции, а "прочая душевная жизнь переходит к новым текущим задачам и новообразованиям" (22, с.16).

Первое, что бросается в глаза,- это активный характер развития доминанты. Первоначальный (гормональный и т.п.) источник запускает ее развитие извне, как бы находясь в стороне от взаимодействия доминанты с рецепцией. Далее координация центров, входящих в доминанту, осуществляется в процессе такого взаимодействия. Разнообразные рецепции как бы сортируются, отбираются наиболее подходящие до тех пор, пока не остается один (несколько) комплексов рецепций, полностью адекватных сформированной доминанте. В момент установления такой связи на третьей фазе происходит освобождение психофизиологических "мощностей" для иной доминанты. Сформированная же доминанта переходит на некоторый иной уровень функционирования, который сам А.А.Ухтомский неоднократно соотносил с бессознательным у З.Фрейда.

Напомним один изящный отрывок из работы "Учение о доминанте":

"В душе могут жить одновременно множество потенциальных доминант - следов от прежней жизнедеятельности. Они поочередно всплывают в поле душевной работы и ясного внимания, живут здесь некоторое время, подводя свои итоги, и затем снова погружаются вглубь, уступая место товаркам" (22, с.18).

Если в процессе развития доминанты принимал участие весь организм и разные функциональные системы, то актуализация уже сформированной доминанты часто осуществляется в экономном виде - в форме психического переживания. Это переживание однако может сопровождаться и активизацией других систем в зависимости от силы доминанты. Наиболее же частое влияние доминанты на другие системы состоит в том, что она их притормаживает. Это увеличивает относительную яркость переживания доминанты.

На психологическом языке указанные трансформации доминанты обозначаются понятиями: автоматизация действий, вытеснение осознаваемого в область подсознательного, перемещение поля внимания. Если разработчики искусственного интеллекта стремятся к наиболее полному моделированию интеллектуальных процессов, им не обойтись без исследования и формализации этих процессов.

Некоторый прогресс в этих направлениях налицо и в настоящее время. Так, например, Д.Хиллис сообщил о создании многопроцессорного коммутационного компьютера, в котором достигается активизация группы процессоров в ответ на появление соответствующих условий (24). При этом в начале этапа активизации этот процесс затрагивает процессоры, свободные в данный момент. А затем происходит постепенная передача функций активизации к процессорам, находящимся в непосредственной близости друг от друга. Таким образом формируется зона активизации, аналогичная физиологической доминанте. Моделируется и торможение других процессоров, не имеющих непосредственного отношения к выполняемой задаче. Указанные события имеют определенный технический смысл помимо моделирования физиологических механизмов, т.к. на достигнутом уровне быстродействия процессоров огромное значение имеют и расстояния между взаимодействующими элементами компьютера.

Фактически речь идет о топологическом отображении зон активизации в компьютерном пространстве. И коммутационный компьютер сокращает, концентрирует зону активации в одном месте для достижения большего быстродействия. Моделируемая компьютером доминанта начинает самоорганизовываться, достигать большего сходства с доминантой естественной. Логично было бы следующим шагом моделирования осуществить фиксацию в памяти компьютера конфигурации успешно сработавшей зоны активации. Тогда при появлении аналогичных условий эта конфигурация могла бы извлекаться из памяти и сразу вступать в действие в оптимальном виде. В то же время только фиксации удачной конфигурации мало, т.к. ее эффективность - это следствие одного лишь сочетания условий. Вероятность его повторения в неизменном виде невелика. Поэтому необходим также и механизм гибкости и оперативного перестраивания конфигурации процессоров. Важна ее активность - или возбудимость, если говорить в терминах физиологии. Вместе с тем имеются и другие точки зрения на сходства и различия естественных и искусственных интеллектуальных систем.

Некоторые промежуточные выводы.

1. Особенностью доминанты является участие в ней разных, пространственно разделенных центров.

2. Механизм доминанты формируется не до ее возникновения, а в процессе функционирования.

3. Доминанта активна и изменчива.

4. Попытки моделирования психофизиологической доминанты (как первообраза) предприняты в проекте создания коннекционной машины.

Вопросы для самопроверки

1. Что такое "психофизиологическая доминанта" по А.А.Ухтомскому?

2. Какие фазы претерпевает доминанта в своем развитии?

3. В чем проявляется активность доминанты?

4. В чем сходство доминанты и коммутационного компьютера Д.Хиллиса?

10.3 От живого к компьютерному знанию.

Проблема определения сходств и различий между человеческим и компьютерным знанием стоит необычайно остро. Ведь от ее решения во многом зависит направление дальнейшего развития систем искусственного интеллекта. Ее решение видится специалистам в двух основных полярных и массе промежуточных вариантов, представляющих собой "коктейль" из принимаемых исследователями в разной мере двух основных вариантах. Основные решения указанной проблемы различаются степенью сходства систем ИИ и естественного интеллекта.

Оппозиция крайних точек зрения похожа на дилемму:

"Необходимо ли это сходство или от него вообще можно отказаться?" Полярные варианты представлены относительно небольшим числом исследователей. Большинство же занимает центристскую позицию, допуская в различных отношениях как сходство проектируемых систем ИИ с естественным интеллектом, так и значительные его отличия. В этом отношении можно указать на различение традиционных и гибридных экспертных систем (17). Традиционные ориентированы в большей степени на неформализованные процедуры,свойственные естественному интеллекту. В гибридных находится место и формализованным математическим процедурам.

В центристской позиции имеются достаточные возможности для поиска как полезных для ИИ плохо формализуемых психологических явлений, так и математических процедур. Тем более, что последние при решении тех или иных проблем также находятся в сознании эксперта.

Для иллюстрации рассмотрим один из аспектов моделирования сознания - моделирование его активности.

АКТИВНОСТЬ - свойство естественного знания, постулируемое в психологии. Отмечается, что активность требуемых знаний - это процесс, вплетенный в решение задачи и инициируемый сознательной постановкой цели деятельности (20, 21). Искусственный интеллект как направление исследований живо воспринял этот постулат. И под его влиянием трансформировал сами основы разработки компьютерных программ. От расчленения программных средств на данные и алгоритмы, что само по себе отводило данным пассивную роль, удалось перейти к активизации данных и их превращению в знания.

Такой переход многими расценивался как значительный успех в моделировании свойств естественного интеллекта.

Однако по нашему мнению, так говорить было бы преждевременно. Попытаемся показать, почему. По нашему мнению, в данном случае произошла очередная метафоризация существа дела.

Так, например, говоря о философской теории отражения, обычно подчеркивают единство процессов отражения в живой и неживой природе. Действительно, там и там есть некая аналогия в механизмах происходящего. Но более глубокий анализ показывает, что различий гораздо больше, и то, что на философском уровне анализа, высоко "парящем над грешной землей", воспринимается как незначимое, превращается в непреодолимую преграду при попытках конкретного моделирования. Естественные знания активны, но в них ли самих причина этой активности?

Экспертная система помогает найти новое решение подобно изобретателю, но насколько сходны процедуры поиска в экспертной системе и в голове у изобретателя? Известный исследователь технического творчества Дж.Джонс писал: "...для изобретения чего-либо нового и для его использования нужно изменить не только чье-либо (или свое) окружение, но и самого себя и способ своего восприятия и, возможно, слегка изменить и саму реальную действительность" (7). Это ли происходит при компьютерном поиске решения?!

Рассмотрим ситуацию естественного понимания высказываний вслед за (12). Текст сообщения - всего лишь один из элементов ситуации, и его понимание человеком есть активная увязка текста со всей ситуацией, в которой происходит освоение этого текста. Для того чтобы понять сообщение, человек должен не только увидеть его в целом, но и подняться над самой ситуацией сообщения, "отслоить" от объективно заданного текста его смысл для себя, реконструировать ту ситуацию, в которой находится говорящий, и "отслоить" смысл текста для него. Иначе говоря, понимающий должен учитывать свои цели и условия, цели и условия говорящего, а также общие условия их взаимодействия. Только в этом случае можно говорить о психологическом понимании сообщения. Эта ситуация достаточно упрощена. В ней мы ничего не говорили о содержании высказывания. Если учитывать и это - а именно так называемые субъект и предикат сообщения,- картина еще больше усложнится.

Достаточно подробный анализ такой ситуации содержится в (4, с.128). Речь при ее анализе должна идти о нескольких пересекающихся и (или) вложенных друг в друга ментальных пространствах, определяемых жизнедеятельностью вступающих во взаимодействие людей. Так ли осуществляется машинное распознавание речи?! Ясно, что это не так. Даже в недавних разработках, описанных Д.Б.Ленатом, речь пока идет о компьютерном моделировании с помощью метода "черных досок" одного лишь пространства высказывания (14).

Вышеизложенное позволяет заключить, что существует система активизации естественных знаний, выходящая далеко за рамки их самих. В качестве одного из важных элементов этой системы выступает самосознание человека, иногда называемое "Я-концепцией" (13). Я-концепция определяется набором ролей, принятых данной личностью, и описывает репертуар привычных для него способов поведения. Происходящее вокруг приобретает для человека ту или иную окраску только будучи преломленным через его Я-концепцию.

Соответственно и активизация тех или иных знаний происходит только после определения модальности происходящего для Я-концепции человека. Любопытно, что это психологическое образование имеет подвижные границы и может трансформироваться - расширяться или сужаться. Например, Я-концепция матери включает в себя и ее ребенка. Любое событие интерпретируется ею не только с учетом последствий для себя, но и с позиций заботы о ребенке. Случай еще большего расширения Я-концепции касается явлений национального и классового самосознания. Полезно было бы отыскать ростки аналогичных явлений в искусственном интеллекте. Однако на ум не приходит ничего лучшего, чем блок объяснения хода рассуждений в экспертных системах. Но там аппеляция к собственным знаниям при объяснении полученных выводов осуществляется по-другому, с помощью синтаксической состыковки высказываний: "Вы сказали,..." и "Но я знаю, что...".

Активация компьютерных знаний осуществляется пока что как бы на одном этаже, в одном месте - путем совмещения функций переноса и трансформации информации в системе знаний. При этом под трансформацией чаще всего имеется в виду некоторый набор логических операций с информацией. Так, продукционные системы чаще всего эксплуатируют импликацию, семантические сети - конъюнкцию, дизъюнкцию, импликацию и т.п. Однако психология для описания естественного процесса оперирует гораздо более широким набором ментальных операций: рекурсия, вращение, описание, представление (репрезентация), аналогия, метафоризация, воспроизведение, выбор, дифференциация и др. Пока и на этом направлении моделирования интеллекта наблюдаются значительные трудности.

Сделаем некоторые выводы.

1)Наделение свойствами активности только знаний в ИИ недостаточно.

2)Должна быть разработана автономная система активизации компьютерных знаний.

3)Ее аналогом является "Я-концепция" человека и связанная с ней система порождения и распознавания целей.

4)В дополнении нуждается набор производимых со знаниями операций.

Вопросы для самопроверки

1. В чем состоят различия традиционного, гибридного и технократического направлений в разработке систем искусственного интеллекта?

2. Как осуществляется моделирование активности в искусственном интеллекте?

3. Опишите примерную модель понимания текста человеком. В чем здесь проблемы для компьютерного моделирования?

4. В чем специфика Я-концепции?

5. Какие когнитивные операции рассматриваются в психологии?

10.4 Органопроекция и эргономические традиции.

Создание высокоавтоматизированных производств предполагает использование систем искусственного интеллекта для управления ходом технологического процесса и компетентного принятия решений.

Данная ситуация приводит к существенному перераспределению функций компонентов в системе "человек-машина". Тем самым трансформируется традиционная предметная область эргономики. Задача данного параграфа состоит в том, чтобы рассмотреть некоторые перспективы указанной трансформации.

Несмотря на то, что введение понятия СЧМ контекстуально тесно связано с эргономическим анализом деятельности пользователя именно с компьютером, компонент "машина" трактуется иногда несколько шире (6). Деятельность человека с любым оборудованием также размещают в категориальной схеме под наименованием "деятельность в СЧМ". Этот подход позволяет рассматривать "машину" как физический объект и ориентироваться на ее физические в широком смысле свойства, предлагать продуктивные рекомендации для ее проектирования. Во многих ситуациях, в том числе связанных с эксплуатацией компьютерной техники, анализ функций компонента "машина" с традиционной стороны также срабатывает. Это отчетливо видно при исследовании деятельности персонала в АСУТП, при работе со станками с ЧПУ. Однако по нашему мнению близятся граничные условия для традиционной схемы, связанные прежде всего с расширяющимся использованием систем искусственного интеллекта.

Первые реакции исследователей на грядущую трансформацию функций в СЧМ проявились в начале 60-х годов, когда перспективы автоматизации производства и науки казались беспредельными. Многие заговорили о полной автоматизации производства. Окончательное вытеснение человека из СЧМ казалось лишь делом времени. В защиту места и функций человека выступил тогда А.Н.Леонтьев (15). Его вывод состоял в том, что в реальности вместо вытеснения человека происходит нечто иное: он выходит из конкретного контура управления, но переходит на следующий этаж управления, превращаясь в наладчика, технолога, руководителя. Человек лишь делает шаг в сторону. Эта точка зрения получила подтверждение. Опыт компьютеризации производства очень часто демонстрирует необходимость и желательность значительного повышения квалификации персонала СЧМ. Кроме этого, автоматизация нередко способствует не сокращению, а увеличению численности персонала.

Качественно новая ситуация складывается вследствие стремительного роста числа видов и функций программного обеспечения. В настоящее время неверным было бы обсуждение проблем СЧМ вообще. Различия между станком с ЧПУ и экспертной системой настолько глубоки, что малозначимым стало их общее происхождение и единство элементной базы. Различно и распределение функций между человеком и компьютером в этих системах.

Первое разочарование может ожидать эргономиста, ориентирующегося на сходство указанных систем, при попытке выделить и сравнить средства и предмет деятельности человека при работе со станком ЧПУ и экспертной системой. Можно обобщенно говорить о клавиатуре дисплея в обоих случаях как едином внешнем средстве деятельности и о содержании экрана видеомонитора как о информационной модели предмета. Однако этого недостаточно, т.к.

такой подход касается лишь части ситуации, очевидно не самой главной. Основное содержание ситуации состоит в различиях программного обеспечения, а, следовательно, в разнице осуществляемых с его помощью функций. Если предмет деятельности оператора-станочника эмпирически ощутим - это изготовляемая деталь, то ситуация с ЭС не столь однозначна. Предмет и средства деятельности человека с ЭС представляют собой функциональное единство программного обеспечения.

Второе разочарование может ожидать эргономиста при попытке оценить функции человека в СЧМ. При работе за станком с ЧПУ активная, целеполагающая роль человека более очевидна. И при работе с ЭС абсолютный уровень активности человека по крайней мере не уменьшается. Однако возрастает активность и ЭС. Например, в обучающей ЭС (25) не пользователь, а система "определяет" направление следующего шага взаимодействия, ориентируясь на "опыт" предыдущих шагов. И несмотря на то, что обобщенное определение целей остается все же прерогативой человека, основные этапы так называемой информационной подготовки решения переходят в ведение системы. Она становится обладательницей совещательного голоса. Тем самым и целеполагание, и принятие решения как бы "размазываются" между пользователем и программой, границы в сферах их компетенции становятся нечеткими. Принятие или неприятие этого тезиса во многом зависит от толкования границ процесса принятия решения. Если в него включать такие этапы как определение и классификация возможных альтернатив, их сравнение, наконец, приписывание реализуемости каждой из них некоторой вероятности, то все труднее утверждать, что принятие решения при работе в СЧМ является исключительной функцией человека. В случае, когда по заданию оператора система снабжает его списком альтернативных действий и вероятностями их успешности,человеку достаточно использовать из своего арсенала интеллектуальных средств лишь операцию сравнения вероятностей и нажать на клавишу, символизирующую наиболее благоприятный исход.

Так и происходит в некоторых технологических системах, в которых из соображений увеличения надежности человек-оператор оказывается лишенным специфически человеческого права - права на самостоятельное принятие решения. И наличие таких систем является еще одним аргументом в пользу того утверждения, что "размазывание" интеллектуальных функций в СЧМ не только реально, но и опасно. И такая опасность растет вместе с ростом глобальности СЧМ и их потенциальной разрушительной силы. В психологическом смысле у людей, работающих с такой системой, выветривается, выхолащивается предметное содержание их деятельности.

Место полноценного образно-концептуального представления о предметной области незаметно занимает представление об инструкции по эксплуатации системы. Иначе говоря, вместо вопроса "Зачем?" все чаще возникает вопрос "Как?". Такая ситуация становится принципиально непреодолимой при возникновении нештатных ситуаций, когда инструкция уже не содержит ответа на непредусмотренный ранее вопрос. Выход из нее возможен лишь в том случае, когда с начала проектирования системы не выхолащивается предметное содержание деятельности человека, и он не сводится разработчиками к компоненту системы не менее, но и не более важному, чем другие.

Третье возможное разочарование может ожидать эргономиста при попытке относиться к деятельности пользователя в СЧМ исключительно как к производственной или преобразующей (11). Именно такая схема рассмотрения предполагается психологической теорией деятельности.

Однако по мере роста активности систем, увеличения объема их баз данных и знаний, повышения сервисности пользовательского интерфейса, распространения диалогов на ограниченном естественном языке, может быть осуществлен переход в рассмотрении деятельности пользователя от преобразующей к коммуникативной парадигме (9).

Итак, все более явстсвенны трудности традиционного эргономического анализа в системах "пользователь-компьютер".

Уменьшение сходства компьютера со средством, орудием деятельности, увеличение активности и числа функций, выполняемых компьютером, и рост его диалогического языкового потенциала должна вести к пересмотру схемы рассмотрения указанной системы. Одно время на место деятельностного подхода в этом отношении претендовала концепция общения (диалога) пользователя с компьютером. Она имеет как свои преимущества, так и недостатки. Наше желание состоит в том, чтобы предпринять еще одну концептуальную попытку рассмотреть компьютер как органопроекцию функций человека (функциональных органов, первообразов, психофизиологических механизмов, ценностно-смысловых образований). При анализе и проектировании систем искусственного интеллекта этот подход имеет достаточно шансов. Он в состоянии поглотить и деятельностную, и коммуникативную парадигмы. Ведь первообразом или функциональным органом могут быть и психологические механизмы управления предметным действием, и процессы понимания чужой мысли, и порождение собственного высказывания. Появление и функционирование каждого из этих процессов развивается во многом подобно развитию доминанты, описанной впервые А.А.Ухтомским. В терминах первообраза, органопроекции может развиваться теоретическое обоснование проектов искусственного интеллекта.

Выводы

1. Системы искусственного интеллекта ведут к перераспределению функций во всей системе "человек-машина".

2. Категориальная система "деятельность в СЧМ" предполагает рассмотрение компонента "машина" как физического объекта. Эта схема нуждается в пересмотре в отношении систем с искусственным интеллектом.

3. В таких системах различение предмета и средств деятельности не работает, т.к. они представляют собой функциональное единство.

4. Характерное для деятельности целеполагание распределяется между пользователем и программной системой.

5. Наряду с преобразующими компонентами деятельности присутствуют и коммуникативные компоненты.

6. Перспективным для анализа СЧМ с искусственным интеллектом представляется подход, опирающийся на понятие органопроекции.

Вопросы для самопроверки

1. Почему трансформируется традиционная для эргономики предметная область?

2. Опишите основные противоречия привычной для эргономиста "картины мира" при исследованиях в компьютерных науках.

3. Какая парадигма может поглотить и деятельностную, и когнитивную парадигмы в исследованиях искусственного интеллекта?

10.5 Что такое интеллектуальный интерфейс.

К системе ИИ может быть приложена дилемма: "Быть или казаться интеллектуальной?" Если в качестве критерия интеллектуальности берется ответ системы, который невозможно отличить от человеческого, то данная дилемма имплицитно решается в пользу "казаться". И, возможно, какими бы изощренными ни были способы задавать вопросы, всегда найдется тот или иной обходной путь, позволяющий разработчику системы предусмотреть требуемый правдоподобный ответ (3). Интеллектуальные же по сути операции системе для этого могут не понадобиться. В том же случае, если разработчик системы избирает решение "быть", характеристики ее ответа могут оказаться ни при чем. Иными словами, ответ системы может отличаться от общепринятого в человеческом сообществе.

Однако способ получения ответа может осуществляться близким к человеческому способом.

Какая система более интеллектуальна? Та, которая диалогизирует с пользователем на естественном языке, или та, которая вырабатывает решения человеческими способами? Конечно, для расширения сферы использования компьютеров очень важен естественноречевой интерфейс. Но реализовываться он может как с помощью имитации человеческих способов работы, так и без них. А вот принятие решений человеческими способами - задача неразрешимая без опоры на психологические закономерности.

Попробуем предложить типологию возможных концептуальных путей в этой области. По горизонтали отложим две характеристики способа действия системы: неинтеллектуальный и интеллектуальный.

По вертикали расположим два способа диалога системы с пользователем: неинтеллектуальный и интеллектуальный. Их можно назвать способами работы интерфейса. Результаты типологизации представлены в таблице 10.1.

Таблица 10.1 Типология программно-аппаратных решений

-----------------------------------------------------------------способы действия | | \ программы | неинтеллектуальный | интеллектуальный \ ------------ | | принципы \| | работы интерфейса \ | |

-----------------------------------------------------------------стандартные | стандартные системы неинтеллектуальный | программные | искусственного | средства | интеллекта

-----------------------------------------------------------------естественноречевой | перспективные системы интеллектуальный | интерфейс | искусственного | | интеллекта

-----------------------------------------------------------------Полученные четыре типа систем позволяют более отчетливо развести два основных направления в разработке систем искусственного интеллекта. Первое направление ориентировано на проектирование естественных для человека способов диалога с компьютером, основная цель которого состоит в максимальном повышении сервисности "общения". Второе направление ориентировано в большей степени на моделирование способов функционирования человеческого интеллекта.

В традициях первого направления можно говорить о естественноречевом интерфейсе, машинном распознавании речи, общении на естественном языке (18).

Второе направление ориентировано на системы машинного зрения, поддержку в принятии решений, очувствление промышленных роботов (5, 19). Даже используя сходные технологии, например базы знаний, разработчики, работающие в разных направлениях, ориентируют их процедуры по-разному. В первом направлении создаются модели пользователя, позволяющие корректировать ведение диалога в зависимости от психологических и профессиональных качеств человека (2). Представители второго направления занимаются моделированием предметной области, над которой должна "размышлять" система, создают модели объектов и их связей с окружением (16).

"Понимание" и действие систем также рассматриваются под разными углами зрения. В первом случае понимание выступает как процесс и результат работы с текстом и его элементами, а действие

- как схема работы системы с текстом. Во втором случае понимание расценивается как процесс и результат некоторой категоризации объекта, отыскания места в имеющейся классификационной сетке, действие системы рассматривается как схема ее работы.

Приведенные ориентации позволяют психологам предъявить к специалистам по искусственному интеллекту вполне оправданные претензии, обвинить их в усечении содержания понятий "понимание" и "действие" или в принятии во внимание их не самых существенных оттенков (20).

С психологических позиций понятно, что совершенные системы искусственного интеллекта должны опираться на более адекватное употребление приведенных понятий. Если мы опираемся на них, то должны быть реализованы как человекоподобные способы функционирования, так и человекоподобные способы ведения диалога.

Тем временем жизнь не стоит на месте. Размывание границы между указанными направлениями разработок происходит одновременно с углублением понимания проектировщиками психологических закономерностей естественного интеллекта, например, проявлений единства мышления и речи. Это единство предполагает общность процессов, которые развиваются во взаимопроникновении. Если опираться на этот принцип, то нельзя говорить о проектировании естественноречевого интерфейса в отрыве от естественноинтеллектуальных способов порождения понятий. И наоборот, интеллектуальный процессор может разрабатываться только на основе проектирования системы, употребляющей и трансформирующей языковые категории. При таком подходе понимание и действие, различаемые на философском уровне, сливаются на практике в единый поток рече-мыслительной деятельности.

Однако не следует забывать и о том, что и в самой психологии общение рассматривается иногда как независимая категория первостепенной важности (1). Если гипертрофировать эту категорию, то понимание будет, а действия может и не быть, по крайней мере в том смысле, в котором оно рассматривается в психологии. Существование систем, ориентированных исключительно на диалог, оправдано самой историей развития технических систем. Тем не менее, это не снимает возможности расширения функций систем искусственного интеллекта и их экспансии на более широких горизонтах моделирования психики.

Рассмотрим перспективы такой экспансии на примере развития представлений о понимании машиной высказываний человека. В настоящее время в работы по искусственному интеллекту проникло психолингвистическое понятие коммуникационного намерения или цели вступающего в диалог человека - коммуниканта (8). Это проникновение позволило расслоить процесс понимания по крайней мере надвое: на план содержания и план выражения. В плане содержания размещаются цели, которые преследует коммуникант в диалоге, а в плане выражения - способы реализации целей, конкретизируемые в высказывании. При такой модели диалога "понять" означает проникнуть за подкладку высказывания - в пространство целей коммуниканта, определить цель, которую он преследует в данном высказывании, отыскать соответствующую ей цель в собственном пространстве целей и сконструировать на ее основе собственное речевое выражение, опираясь на имеющиеся базы знаний и данных. Представление о пространстве целей, реализуемых в диалоге, напоминает деятельностную парадигму в психологии, в соответствии с которой любое действие осуществляется не спонтанно, а лишь при наличии осознаваемой цели (результата, к которому стремится человек). Если приложить деятельностную парадигму к процессам коммуникации, выявляется, что пространство коммуникативных целей распадается на три подпространства: императивное, информативное и консультативное. Иначе говоря, вступая в диалог, коммуникант как правило должен иметь в виду цель одного из трех типов: добиться выполнения какого-либо действия от другого человека, передать ему информацию или получить информацию от него. Естественно, что в конкретном диалоге могут одновременно актуализироваться несколько подпространств целей. Однако важно то, что умея определять, какое из трех подпространств активизировано у коммуниканта сильнее других, система уже в состоянии давать реакцию, правильную на некотором уровне приближения.

Аналогичная ситуация может разворачиваться при понимании системой текста. Содержащиеся в нем сведения должны интерпретироваться системой через распознавание тех целей, которые преследовал автор текста при его составлении. Конечно, определение подпространства целей автора представляет собой только предварительный этап анализа текста. Дальнейшая его интерпретация должна подразумевать выделение более частных содержательных целей и может осуществляться лишь с опорой на имеющиеся в системе данные и знания.

Но и такого рода интерпретация далеко не в полной мере отвечает психологическим представлениям о понимании. Более глубокая проработка текста может моделироваться системой в том случае, если его содержание соотносится с "мотивационной сферой" программы. В некотором отношении компьютерные "мотивы" могут быть отождествлены с наиболее общими собственными целями системы искусственного интеллекта, отражающими ее предназначение, предусмотренное проектировщиками. Эти приоритетные цели должны выступать в качестве критериев оценки как собственного пространства целей, так и пространства целей, представленных в анализируемом тексте. В соответствии с ними должно происходить упорядочение всех других целей системы на предмет их достижимости и приемлемости-неприемлемости. В деятельностной парадигме указанные процессы приводят к появлению у человека так называемых личностных смыслов, когда стандартное сообщение при его восприятии начинает окрашиваться отношением к нему человека как субъекта деятельности. Только в этой ситуации психологи обычно и говорят о подлинном осмыслении сообщения или ситуации. Только отталкиваясь от личностного смысла человек в состоянии определить собственное отношение к новой информации, понять ее по отношению к себе и своей деятельности, выработать стратегию выполнения собственных действий.

Иерархия мотивов и целей, а также процессы их соотнесения и динамики играют роль не только определителя направления деятельности, но и роль ее активизатора. в этом смысле указанная ИЕРАРХИЯ ЦЕЛЕЙ, которая в принципе может быть реализована технически, может стать организующим началом одновременно и понимания, и действия системы искусственного интеллекта. Определяя свои цели и соотнося их с возможными целями пользователя, система понимала бы его и, вырабатывая собственные реакции на основе иерархически организованного пространства целей, могла бы действовать осмысленнее в смысле более близком к психологическому.

Иерархия мотивов и целей - образование подвижное, трансформирующееся под воздействием внешней среды. В ней есть более стабильные "островки" или "уровни", соответствующие наиболее общим мотивам человека, тому, чем он не поступится никогда. Они определяют его основные жизненные выборы. Есть и оперативно меняющиеся едва ли не каждую секунду цели-задачи. Они все время в движении, появляются и исчезают. Их движение очень напоминает то, о чем писал А.А.Ухтомский. Они в своей совокупности - все тот же функциональный орган - первообраз. Создать же его органопроекцию дело, надеюсь, не очень далекого будущего.

Выводы.

1. Можно выделить четыре типа проектировочных решений в развитии интеллектуальных систем. Они различаются тем, насколько разработчики принимают следование законам естественного интеллекта при создании компьютерных систем.

2. Границы типов размываются, если ведущим является психологический принцип единства мышления (понимания) и речи.

3. При этом важно различать три вида коммуникативных пространств: императивное, информационное и консультативное.

4. Одно из ведущих направлений в создании интеллектуальных систем - это моделирование иерархии мотивов и целей, создание аналогичной по функциям системы.

Вопросы для самопроверки

1. Какая дилемма и почему приложима к системам искусственного интеллекта?

2. Воспроизведите типологию программно-аппаратных решений в области интеллектуального интерфейса.

3. Какие из разработок можно целенаправленно осуществлять в каждом из типов работ?

4. Почему сложно моделировать "мотивационную сферу"?

5. Как иерархия целей может стать организационным началом системы искусственного интеллекта?

Литература.

1. Бодалев А.А. Восприятие и понимание человека человеком. М., МГУ, 1982.

2. Вальтшер В., Кобза А. Модели пользователя в диалоговых системах. - ТИИЭР. Обработка естественных языков, 1986, т.74, N7, с.62-76.

3. Vеizеnbаum J. ELIZA - a computer program for the study of natural language commutation between man and machine.

Commutation of ACM, 1966, pp.36-45.

4. Величковский Б.М., Капица Б.С. Психологические проблемы изучения интеллекта. -В кн.: Интеллектуальные процессы и их моделирование. М., Наука, 1987, с.120-141.

5. Верхаген К., Дейн Р., Грун Ф. и др. Распознавание образов.

Состояние и перспективы. М., Радио и связь, 1985, 104с.

6. Вучетич Г.Г., Пископпель А.А., Сергиенко С.К., Щедровицкий Л.П.

Понятие человека-оператора и его деятельности. В кн.: Труды ВНИИТЭ. Эргономика. Вып.33. Структура и динамика познавательной и исполнительной деятельности. М., 1987, с.11-33.

7. Jones J.C. Essays in design. N.-Y., 1984, p.127.

8. Евграфова С.М., Структурно-семантическая организация минимального диалогического единства. Автореф. дисс. канд.

филол.н., М., МГУ, 1986, 25с.

9. Звегинцев В.А. Язык как фактор компьютерной революции. В кн.:

Научно-техническая информация. Сер.2. Информационные процессы и системы. М., ВИНИТИ, 1985, N9, с.1-7.

10.Ильенков Э.В. Диалектическая логика. М., Политиздат, 1984, 320с.

11.Каган М.С. Человеческая деятельность. М., Политиздат, 1974, 240с.

12.Коряк Н.М., Проваторова А.А., Швецова И.В.

Психолого-педагогические аспекты организации процесса понимания. -В кн.: Психологическое сопровождение подготовки специалистов в вузе. Новосибирск, 1988, с.66-72.

13.Lancaster S., Foody M. Self-extensions: A conceptualization.

J. Theory Soc. Behav., 1988, Vol.18, N1, p.77-94.

14.Ленат Д.Б. Искусственный интеллект. -В кн.: Современный компьютер. М., Мир, 1986, с.174-186.

15.Леонтьев А.Н. Автоматизация и человек. В кн.: Психологические исследования. М., МГУ, 1970, вып.2, с.3-12.

16.Моргунов Е.Б. Компьютер как органопроекция интеллекта. Вестник высшей школы, 1988, N10, с.18-24.

17.Попов Э.В. Классификация экспертных систем и инструментальных средств. -В кн.: Моделирование и искусственный интеллект. М., МИРЭА, 1989, с.23-33.

18.Попов Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке. М., Наука, 1982, 360с.

19.Робототехника и гибкие автоматизированные производства. Вып.6.

М., Высшая школа, 1986, 144с.

20.Тихомиров О.К., Знаков В.В. Актуальные проблемы психологии понимания и создание "понимающих" систем. Вестник МГУ, сер.14, Психология, 1987, N3, с.17-26.

21.Тихомиров О.К., Знаков В.В. Мышление, знание и понимание.

Вестник МГУ, сер.14, Психология, 1989, N,с.6-16.

22.Ухтомский А.А. Избранные труды. Л., Наука, 1978.

23.Флоренский П.А. Органопроекция/ Декоративное искусство СССР.

1969, N12.

24.Хиллис Д.О. Коммутационная машина. В мире науки. 1987, N8, с.60-69.

25.Шрейдер Ю.А. Экспертные системы: их возможности в обучении.

Вестник высшей школы, 1987, N2, с.14-19.

26.Экспертные системы. Принципы работы и примеры /Под ред.

Р.Форсайта. М., Радио и связь, 1987.

Похожие работы:

«Беляев Максим Петрович МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ХАОТИЧЕСКИХ И РЕГУЛЯРНЫХ РЕЖИМОВ ДВИЖЕНИЯ ЗАРЯЖЕННОЙ ЧАСТИЦЫ В СКРЕЩЕННЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКОМ И МАГНИТНОМ ПОЛЯХ РАЗЛИЧНОГО ВИДА Специальность 05.13.18 – Математическое моделирование, числ...»

«Полный комплект разрешительных документов Высокопроизводительная гетерогенная вычислительная Лицензия Федеральной службы по техническому и экспортному контролю на проведение работ, связанных платформа «ГРИФОН» с созданием средств защиты информации Лицензия Управления ФСБ на осуществление работ, связан...»

«ПРИКЛАДНАЯ МЕХАНИКА И ТЕХНИЧЕСКАЯ ФИЗИКА. 2013. Т. 54, N6 45 УДК 532; 533.7 ДИСПЕРСИЯ ОБЛАКА ЧАСТИЦ В УДАРНОЙ ВОЛНЕ. ВЛИЯНИЕ ФОРМЫ, УГЛА ПОВОРОТА И ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ОБЛАКА НА ДИНАМИКУ ПОТОКА И ДИСПЕРСИЮ С. Л....»

«отчет по внешнему визиту (аудиту) IQAA СОСТАВ ВНЕШНЕЙ ЭКСПЕРТНОЙ ГРУППЫ Иляхин Сергей Васильевич руководитель группы, международный эксперт д.т.н., профессор кафедры горное дело им. Н.И. Куличихина, Российского государственного геологоразведочного университета им. Серго Ордж...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ (МИНОБРНАУКИ РОССИИ) _ Федеральное государственное автономное учреждение высшего образования «САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ПЕТРА ВЕЛИКОГО»...»

«Учебно-методическое пособие МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ФИЗИЧЕСКОГО И ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ СТУДЕНТОВ СПЕЦИАЛЬНОГО УЧЕБНОГО ОТДЕЛЕНИЯ В.Б. Мандриков М.П. Мицулина Волгоград-2012 УДК 796:616-057.875 (07) ББК 53.54 Рецензенты Зав. каф. физиологии и химии Волгоградс...»

«ПРОЕКТ ГОДОВОЙ ОТЧЕТ Открытого акционерного общества «Объединенная авиастроительная корпорация» за 2008 год г. Москва СОДЕРЖАНИЕ 1. Обращение к акционерам и инвесторам 4 2. Ключевые корпоративные события 2008 года 5 3. О Компании 3.1. Общие сведения об Обществе 10 3.2. Ор...»

«Отчет по внешнему визиту (аудиту) IQAA СОСТАВ ВНЕШНЕЙ ЭКСПЕРТНОЙ ГРУППЫ Жетесова Гульнара Сантаевна руководитель группы Заведующий кафедрой «Технологическое оборудование, машиностроение и стандартизация» Карагандинского государственного технического университета, д.т.н., про...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации Сыктывкарский лесной институт (филиал) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университ...»

«Утвержден ООО “Сегнетикс” SGN.421000.020РЭ Модуль «МС» Руководство по эксплуатации SGN.421000.020РЭ СанктПетербург Модуль «МС» Руководство по эксплуатации Содержание 1. ВВЕДЕНИЕ 2. ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ 3. УКАЗАНИЕ МЕР БЕЗОПАСНОСТИ 4. МАРКИРОВКА И КОД ЗАКАЗА МС 5. ОСНОВНЫ...»

«СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ И ПРОЕКТНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СТУДЕНТОВ Григорьева О.Н. Бузулукский гуманитарно-технологический институт (филиал) ОГУ, г. Бузулук Необходимость в смене существующей парадигмы, ориентированной на традиционное репродуктивное обучение, по...»

«УДК 378 ИССЛЕДОВАНИЕ ПЕРЦЕПТИВНЫХ СОБЫТИЙ В СЕМАНТИЧЕСКОМ И ПСИХОЛИНГВИСТИЧЕСКОМ АСПЕКТЕ В.В. Доброва1 Самарский государственный технический университет 443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244 vict...»

«МИНОБРНАУКИ РОССИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет» (ННГАСУ) ПРОГРАММА вступительных испыта...»

«Педагогика высшей профессиональной школы ПЕДАГОГИКА ВЫСШЕЙ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ШКОЛЫ Сагателова Лиана Сергеевна канд. пед. наук, доцент ФГБОУ ВПО «Волгоградский государственный технический университет» г. Волгоград, Волгоградская область ОРГАНИЗАЦИОННЫЕ ФО...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ СИБИРСКОЕ ОТДЕЛЕНИЕ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ МАТЕРИАЛЫ XLII МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНОЙ СТУДЕНЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ «Студент и научно-технический прогресс» ФИЛОСОФИЯ НОВОСИБИРСК УДК 010+301 ББК А5+С50+ЮЗ Материалы ХLII...»








 
2017 www.pdf.knigi-x.ru - «Бесплатная электронная библиотека - разные матриалы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.