Конкурс 1990 г.

Принятые									Не принятые
Тестовые оценки	Кратковрем. запоминание	Тест	Числовые ряды	Русский язык	Литература	Алгебра	Геометрия	Информатика	Кратковрем. запоминание	Тест	Числовые ряды
	6,64	98	10,5	3,72	4,12	3,35	3,58	3,96	6,11	94	8,96
σ	1,50	20	4,2	0,54	0,66	0,56	0,57	0,67	1,69	13	4,08
+ ∆	6,98	102	11,5	3,84	4,27	3,48	3,71	4,11	6,49	97	9,89
- ∆	6,69	94	9,57	3,59	3,94	3,22	3,45	3,81	5,79	92	8,03

Статистический анализ показал, что достоверность различий между группами по тестам равна 0,85; 0,73 и 0,90 соответственно, т. е. ни один тест не дал 95 % уровня различения. Корреляционный анализ позволил выявить связи между IQ и числовыми рядами, запоминанием и литературой, алгеброй, геометрией и информатикой. Последняя образует генеральный фактор, имеющий связи со всеми переменными.

Психологический отбор в 1991 г. проводился на основе других методик: модифицированного фактора интеллекта «В» Р. Кеттелла, матрицы Равена и тест-способностей к науке CAT. Число испытуемых 84 + 84, возраст тот же. Результаты представлены в таблице 8.

Сравнение групп показывает, что их результаты на уровнях достоверности не хуже, чем 0,99 (t > 2,24). Есть значимые корреляции между фактором Р. Кеттелла и CAT, геометрией и информатикой. Результаты по Равену коррелируют с CAT, геометрией и информатикой, есть два общих фактора, нагрузки группируются вокруг оценок по геометрии и информатике.

Таблица 8

Конкурс 1991 г.

Принятые									Не принятые
Тестовые оценки	Факор «В»	Равен	САТ	Русский язык	Литература	Алгебра	геометрия	Информатика	Фактор «В»	Равен	САТ
	17,8	212,7	14,02	3,81	3,98	3,26	3,37	3,90	15,64	192,43	10,29
σ	2,46	38,6	3,71	0,55	0,58	0,61	0,61	0,59	2,95	35,20	3,15
+ ∆	18,3	221,1	14,83	3,94	4,10	3,40	3,50	4,12	17,19	211,20	11,93
- ∆	17,2	204,4	13,22	3,69	3,85	3,13	3,23	3,86	14,10	17,66	8,64

Сравнение результатов показывает перспективность психологического отбора в лицей. Методики 1991 г. оказались более эффективными.

Проблема интеллекта будет неполно представленной, если не обратиться к его рассмотрению с позиций задач создания искусственного интеллекта (ИИ).

Классический подход к проблеме искусственного интеллекта с позиций психологии дан в работе О. К. Тихомирова, а с инженерно-технической позиции — в работе П. Уинстона*.

* Уинстон П. Искусственный интеллект. М., 1980.

В работе О. К. Тихомирова рассмотрено три главных направления:

1. природа человеческого интеллекта, его специфика по отношению к функциональным системам искуственного интеллекта;

2. исследование мышления безотносительно ИИ;

3. методологические и теоретические вопросы, принципы построения актуальных проблем развития понятийного аппарата психологической науки.

П. Уинстон излагает общие принципы реализации таких форм движения мысли, которые должны лежать в основе творческой деятельности. Не имея возможности охватить проблему в целом, автор разработал широкий круг некоторых показателей формы отражения объективных закономерностей. Например, это распознавание аналогий, анализ особенностей и нахождение правильного ответа на психологические тесты зрительно-пространственного типа. Последнее имеет прямое отношение к задачам психометрики.

Указанное выше различие в подходах к проблеме ИИ со стороны психологов и системотехников, инженеров, математиков и программистов некоторое время имело тенденцию к углублению, однако этот путь оказался порочным, гораздо предпочтительнее направление конвергенции знаний. Ряд современных работ подтверждают эту мысль.

Б. М. Величковский и М. С. Капица*, проанализировав философские концепции интеллекта от Платона, Аристотеля, Декарта и Спинозы, пришли к выводу, что, «несмотря на разнообразие накопленных данных в понятиях интеллекта у разных культур, можно считать, что комплекс представлений о разумном поведении является инвариантным для представителей разных культур». Обращаясь к психологии, эти же авторы обращают внимание на понятие «психометрический интеллект», измерение коэффициента интеллекта IQ и отводят центральное место в психологических исследованиях интеллекта поиску алгоритма наилучшего способа действовать в проблемной ситуации.

* Интеллектуальные процессы и их моделирование / под ред. Е. П. Велихова и А. В. Чернавского. М., 1987.

Говоря об элементах и структурах ИИ, Е. Н. Соколов (там же) показывает связь между интеллектом и ИИ.

« Под интеллектом следует понимать внутреннее преобразование отражения ситуации, которая ведет к достижению цели. Искусственный интеллект — это реализация такого преобразования искусственными системами». Можно указать и много других общих мест между разработками психологов и системотехников. Это вопросы интеллектуализации ЭВМ, организации диалогов высокого уровня пользования, использования языков эксперта, где показывается возможность машинной обработки психологических опросников по схеме «стимул-реакция» с опорой на языки базового представления знаний. Появляются и принципиально новые подходы к управлению типами данных по цепочкам суперклассов.

Вместе с тем, учитывая все разнообразие подходов к проблемам ИИ, нельзя не отметить и немалое количество обширных «белых пятен», где не удалось реализовать то, что представляет проблему для психологии и имеет варианты решений в технических системах типа ИИ. Обратимся, например, к проблеме валидизации интеллектуальных тестов и проблеме психологического понятия собственно интеллекта. Существует огромное разнообразие интеллектуальных тестов, берущих свое начало со времен Ф. Гальтона и Дж. Кеттелла, развитых впоследствии школой Стэнфорд-Бинэ. Хорошую иллюстрацию примера таких тестов может дать популярная книга Г. Айзенка*. Как показал опыт, применение метода тестов для измерения характеристик интеллекта может давать полезные результаты в ряде видов деятельности, в частности, в учебной. Хотя тест не измеряет сам интеллект, некоторые его характеристики для отдельных видов условной деятельности могут быть получены.

* Айзенк Г. Проверьте ваши способности. М., 1975.

В системе многомерных векторов этих характеристик интеллект может быть представлен в виде некоторого неизмеряемого фактора. Поскольку образующие этого фактора имеют отношение к различным проявлениям интеллектуальной деятельности человека, было бы интересным привлечь данные психологических описаний некоторых задач. Работа в этом направлении поможет сближению выходных процессов с результатами интеллектуальных форм мысли человека. Имеется в виду, что при общем несовпадении процессуальных характеристик в биологических живых существах, обладающих функциями мышления, сохраняется инвариантность в системах выходных данных информационного типа, полученных в искусственно созданных системах. Очевидно, что оба вида систем реализуют результаты интеллектуально подвижными.

Стремление достичь сохранения инвариантности ряда входных характеристик этих систем, при допущении существенных различий элементного, архитектурного и функционального планов, делает привлекательной попытку синтеза знаний о составляющих интеллекта через психологические методики. Имеется достаточно большое число исследований, посвященных проблеме измерения интеллектуальных свойств психики человека с помощью формализованных процедур. Учитывая факт недостижимости измерения в объеме всей категории интеллекта с помощью различных тестовых методик, можно воспользоваться информацией о выделенных показателях интеллекта, имеющих, с одной стороны, инвариантный характер и допускающих, с другой, формализованный характер отражения. Последнее может быть полезным при конструировании систем типа ИИ, по крайней мере, в двух аспектах — для расширения их возможностей за счет большей психологизации параметров, с одной стороны, и для оснащения психологических исследований более совершенным инструментарием, с другой.

В свете этого представляется целесообразным обратиться к анализу характеристик интеллекта, для изучения которых разработаны различные интеллектуальные тесты, а затем попытаться из множества определяемых показателей сформировать блок основных признаков интеллекта, определяемых с помощью наиболее распространенных тестов.

Из анализа смыслового содержания показателей субтестов, представленных в интеллектуальных шкалах SBT, Мейли Векслера, Амхтауэра, матриц Равена, батареи тестов общих способностей (General Aptitude test Battery — GABT) и фактора В. Р. Кеттелла, можно выделить следующие характеристики успешности умственной деятельности, имеющие прямое или косвенное отношение к оценке общего интеллекта личности:

1. минимальная общая осведомленность;

2. логическое запоминание;

3. индуктивное мышление;

4. анализ закономерностей (имеющих условный логический характер);

5. синтез целого из разрозненных частей (картинки, кубики, геометрические фигуры);

6. комбинаторные способности;

7. практическая математическая деятельность (счет, ряды, дедукция, абстрагирование);

8. достаточность уровня развития познавательных процессов (восприятие, внимание, память, воображение);

9. вербально-логические анализ и синтез;

10. установление сходств и различий;

11. сравнение сложных образований и установление аналогий (зрительно-пространственных, абстрактных, вербальных и др.);

12. уровни индивидуальных достижений по заданным критериям;

13. способность к классификации и вынесению правильных умозаключений;

14. способность постичь качественные и количественные изменения стимулов;

15. нахождение следствий, установление будущего результата по косвенным признакам;

16. способность к тонкому различению сложных понятий при их видимом сходстве.

Этот ряд характеристик является необходимым, но недостаточным при оценке интеллекта. Для критерия «достаточно» не хватает многого, но и критерий необходимости может оказаться избыточным, если не ориентироваться на конкретную деятельность. Сравнение типов заданий и ожидаемых результатов позволяет надеяться, что существующие системы ИИ способны справиться со многими заданиями. В частности, вопросы практических действий с абстрактными символами, арифметические тесты, установление формализуемых закономерностей и аналогий, оперирование зрительно-пространственными и геометрическими фигурами вполне под силу ряду широко распространенных ЭВМ при условии перевода стимулов на соответствующие языки программирования.

Работа со сложными образами, допускающими известные операции анализа, сравнения, синтеза, обращения к различным банкам данных, включающими заданные эталоны, также не представляет принципиальных трудностей, но требует достаточно мощных процессоров и специальной организации связей в системе ИИ. Можно сказать, что настоящий этап развития техники допускает как реализацию тестовых заданий на мониторах с их обработкой в реальном масштабе времени, так и их решение самим ИИ, т.е. по критериям существующих тестов системы ИИ могут оказаться «умнее» человека, если их сравнивать по IQ.

Но не будем забывать, что тесты не измеряют сам интеллект, в который входят как элементы, образованные под влиянием культуры, воспитания, экологической и социальной среды, так и особенности мотивационных характеристик человека, стимулирующие воздействия всех психических образований, составляющих структуру сознания. Категория последнего пока не определена достаточно четко, чтобы можно было говорить о его воспроизведении в системах типа ИИ. Кроме того, есть еще одна неопределенность в знаниях о психике человека — это сфера бессознательного. Непредсказуемые проявления деятельности психики играют не последнюю роль в творческих всплесках интеллектуального достижения, интуиции и предвидения будущего.

Процессы психики человека уступают многим отдельным процессуальным характеристикам ИИ в объеме, точности и скорости, однако в целом способны обеспечить качественно иной, более высокий результат. Очевидно, здесь играют роль неизвестные пока способы системной организации потока закодированной в нейронных процессах информации, а также принципиально иные формы движения в психической системе бессознательного отражения информации. Предположительно, здесь не последнюю роль играет многократное возрастание скоростей преобразования информации без обращения к сознанию через память. Возможны параллельные схемы, функционирующие с высокой скоростью практически постоянно, результаты этого функционирования транслируются в область осознанного в готовом виде. Отсюда эффекты внезапного озарения, предвидения и других явлений, нехарактерных для повседневной аналитико-синтетической деятельности мозга.

Поскольку наблюдается весьма значительный разброс в результативности интеллектуальной деятельности людей при одинаковой в среднем «элементной» базе продуктов мысли, логично предположить, что эффективность творческого мышления может зависеть от способов внутреннего кодирования информации и системной организации ее потоков.

Психотехническими системами такой уровень отражения информации пока не достигнут, но было бы непрогрессивным не допускать возможности этого в будущем. Более того, уже сейчас высказываются серьезные опасения по поводу возможного превышения интеллектуально подвижными системами уровня интеллектуальных способностей человека вообще в ближайшее время (см., например, газету «Курьер» № 43 (66) от 6 ноября 1997 г., стр. 3, где приведены высказывания американского ученого А. Болонкина о возможном появлении «терминаторов»). Речь идет о законе природы, согласно которому более высокоинтеллектуальная система всегда эксплуатирует системы низшего уровня. Опасность следует из того, что «элементная» база человека практически не развивается, а в системах ИИ это происходит исключительно быстро. Особенности человеческого ума, зависящие от принципов обработки информации подсистемами бессознательного и сознательного, позволяющие на данном этапе превосходить в целом известные системы ИИ, не гарантируют того, что развитие алгоритмов преобразования информации в искусственно создаваемых системах позволит им перешагнуть и через это преимущество человека.

Безумное, на первый взгляд, развитие искусственных систем, все более эффективное преобразование информации неизбежно приведет к их превосходству над своим создателем. Остановить этот процесс нельзя, можно лишь пытаться предусмотреть в этих системах механизмы морально-этического характера и соответствующие «предохранители».