Добавил:

ivanov666 Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Башкирский Государственный Аграрный Университет

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

Философия математики и технических наук. Учебное пособие для вузов

.pdf

Скачиваний:

Добавлен:

08.09.2026

Размер:

2 Мб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 3435 / 5035 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 > Следующая >>>

Глава 5. Философские проблемы прикладной математики

более традиционных науках. Сложное самоорганизу ющееся поведение «Игры жизни» никогда бы не было обнаружено без моделирования тысяч поколений для миллионов вычислительных систем. Подобным обра зом было бы невозможно обнаружить появление слож ных экологических взаимоотношений в модели Тьерра без моделирования многих миллионов поколений. Моделирование крупномасштабных сложных систем — единственное наиболее существенное достижение, которое дало возможность искусственной жизни рас цвести и обособиться от других предшественников, таких как кибернетика.

В отличие от простого создания компьютерных моделей, некоторые исследования искусственной жиз ни ставят целью внедрять свои системы в реальную жизнь. Продуктами этой деятельности являются физи ческие устройства, такие как роботы, которые прояв ляют признаки жизнеподобного поведения. Некоторые из этих внедрений вызваны интересом к инженерным практическим устройствам, которые обладают некото рыми полезными свойствами живых систем, такими как выносливость, гибкость и автономия. Но часть из этих исследований — в основном теоретические, мотивиро ванные верой в то, что лучший способ попытаться от ветить на сложный вопрос о возникновении жизни в физическом мире — это изучение реальных физиче ских систем. Здесь просматривается аналогия с биоло гическими уровнями.

«Химический» уровень представлен работой на эволюционирующей аппаратуре, часто с использовани ем программных логических массивов, которые пыта ются использовать адаптивные процессы, заимствован ные из наблюдений за живыми системами, для построе ния конфигурации микроэлектронной схемы.

«Организменный» уровень представлен новыми направлениями биологической роботехники, такими как использование эволюционных алгоритмов для автома тизации разработки роботизированных контроллеров. Рост числа роботов, связанных локально для достиже ния некоторых коллективных целей, является примером «популяционного» уровня. «Экологический» уровень

341

Часть I. Философские проблемы математики и информатики

может быть представлен интернетом наряду с его взаи модействиями со всеми пользователями, распределен ными по всему миру за своими компьютерами.

Исследования в области искусственной жизни позволяют уточнить целый ряд вопросов, связанных с пониманием жизни. Прежде всего, с такими ее черта ми, как: явление эмерджентности, явление адаптации, процесс эволюции. Начало развития искусственной жизни посвоему реанимировало исследования приро ды жизни. Отчасти это произошло потому, что более явным становится определение жизни. Ведь модели ровать или создавать живые системы можно только при наличии четкого определения, что такое жизнь. Целью самосознания искусственной жизни является опреде ление главной сущности жизни. Это может стимули ровать эксперименты с новыми жизнеподобными орга низмами и процессами.

Таким образом, исследования в области искус ственной жизни открывают не только широкие перс пективы для изучения биологической жизни, но и об ладают потенциалом создавать новые формы жизни. В результате наука сможет обеспечить лучшее объясне ние широкого диапазона естественных явлений, кото рые характеризуют живые системы. Это поможет рас путать клубок загадок, касающихся жизни. Среди них такие:

n применимо ли понятие жизни ко всем уровням

биологической иерархии,

n существенно ли связана жизнь с психическими

возможностями,

n какова взаимосвязь между материальным строе

нием и динамическими процессами жизни.

Рассмотрим идеи «сильной» и «слабой» искус ственной жизни.

Исследования по искусственной жизни прежде всего поднимают вопрос о том, могут ли искусственные конструкции когдалибо буквально быть живыми. Договоренность о природе жизни могла бы облегчить ответ на этот вопрос. Например, если определяющим свойством живых систем является процесс поддержки сложной внутренней организации через метаболизм,

342

Глава 5. Философские проблемы прикладной математики

то вопрос мог бы звучать следующим образом: может ли искусственно созданная система буквально прояв лять это свойство. Все споры по созданию реальной, но искусственной жизни в настоящее время упирают ся в отсутствие согласия относительно того, что есть жизнь.

Важно отметить еще два вопроса о создании ис кусственной жизни. Вопервых, возможно ли создать физическое устройство типа робота, которое букваль но будет являться живым. Если абстрагироваться от трудностей в определении понятия жизни, то пробле ма заключается в нашей способности синтезировать соответствующие материалы и процессы. Философски спорный вопрос здесь — могут ли процессы или объек ты в компьютере, осуществляющем модель искусствен ной жизни, когдалибо действительно быть живыми. Это вопрос о том, возможна ли так называемая «силь ная» искусственная жизнь. «Сильная» искусственная жизнь противопоставлена «слабой» искусственной жизни — бесспорному тезису о том, что компьютер ные модели являются полезными для того, чтобы по нять живые системы.

Вопрос о сильной искусственной жизни иногда формулируется в терминах компьютерного моделиро вания: может ли компьютерное моделирование живых систем когдалибо действительно быть живым? Такая формулировка сразу же вызывает ответ: было бы эле ментарной ошибкой языка путать «моделирование» чеголибо с «реализацией» этого.

Моделирование полета самолета, независимо от того, насколько оно детализировано и реалистично, в действительности, конечно, не является полетом. Мо делирование урагана не создает реальный дождь, управляемый реальными штормовыми ветрами. Точно так же компьютерное моделирование живых систем производит просто символическое представление жи вой системы. Внутренний онтологический статус этого символического представления — не больше, чем определенные электронные состояния в компьютере (например, состояния высоких и низких напряжений), и эта совокупность электронных состояний не более

343

Часть I. Философские проблемы математики и информатики

жива, чем ряд предложений, описывающих организм. Символическое представление кажется живым только тогда, когда ему дают соответствующую интерпрета цию. Эта интерпретация могла бы быть создана, если бы описание динамически отражало то, как живая система изменяется во времени, и если бы моделиро вание производило яркую зрительную форму как жи вую, но пока все это только интерпретация.

Важно понимать, что искусственная модель жизни, которая фактически осуществляется на компьютере, реально состоит из физического процесса, происходяще го в реальной физической среде, потребляющей реаль ные физические ресурсы. Программное обеспечение, определяющее модель, могло бы быть статической абст рактной сущностью с онтологической природой плато новских универсалий, но фактическое моделирование имеет онтологический статус любого физического про цесса. Кроме того, как было подчеркнуто ранее, модели искусственной жизни часто представляются не как мо делирование или модели некоторой живой системы реального мира, но как новые примеры живых систем. «Игра жизни» Конвея, например, — это не только моде лирование и модель любой реальной биохимической си стемы. Скорее, это простая реальная система, которая показывает непосредственную макроскопическую само организацию. Точно так же «Тьерра» Рея не является только моделированием или моделью экологии и эволю ции некоторой реальной биологической системы. Вместо этого она является реальным случаем экологической и эволюционной динамики в цифровой области. Таким образом, несмотря на то, что «Игра жизни» и «Тьерра» фактически осуществляются на компьютерах, они — новые реальные физические случаи самоорганизации и эволюции.

Такие процессы, как самоорганизация и эволю ция, могут быть поразному реализуемы и воплощены в широком разнообразии различных сред, включая физические среды соответственно запрограммирован ных компьютеров. Таким образом, в той степени, в какой основные свойства живых систем включают в себя такие процессы, как самоорганизация и эво

344

Глава 5. Философские проблемы прикладной математики

люция, в такой же степени запрограммированные компьютеры фактически будут новой реализацией жизни. Модели, которые просто представляют неко торое явление, отличаются от моделей, которые фак тически воспроизводят его. Например, двумерная модель ветвящегося процесса со случайным удалени ем может рассматриваться как описание развития более или менее сложных насекомых, если одно из мерение взято, чтобы представить время, а другое — сложность. Но точно так же этот ветвящийся процесс может рассматриваться как описание развития более или менее высоких людей. Он может даже рассмат риваться как описание различных невременных и не биологических процессов, таких как характер прито ков рек в географии. Сама по себе модель внутренне не включает ничего из перечисленного. В отличие от этого, каретка в «Игре жизни» Конвея — не элект ронное свойство, которое легко можно истолковать как самоподдерживающийся динамический коллектив. Это действительно электронный самоподдержи вающийся коллектив, независимо от того, определя ют его так или нет. Аналогично, самореплицирующи еся программы машинного языка в «Тьерра» Рея дей ствительно развиваются естественным отбором и действительно участвуют в отношениях хозяин/пара зит. Ключевая проблема искусственной жизни состо ит в возможности моделирования незамкнутой эво люции адаптивной сложности, и она должна быть оценена именно в этом свете. Легко создать модель, которая может интерпретироваться как демонстрация этого явления, но сложнее создать модель, которая действительно генерирует данное явление.

Существенным источником поддержки идеи силь ной искусственной жизни является вера в то, что жизнь больше касается формы, нежели материи. Хотя опреде ленные макромолекулы на основе углерода играют критическую роль в жизненных процессах всех извест ных живых объектов, метаболизм создает непрерывный поток молекул через живые системы. Таким образом, жизнь представляется больше как своего рода процесс, чем как специфическая материальная сущность. Это

345

Часть I. Философские проблемы математики и информатики

подразумевает то, что жизнь могла бы быть хорошо понята только через разнообразие сред, возможно вклю чая соответственно запрограммированные компьютер ные аппаратные средства. Такая мотивация для силь ной искусственной жизни вызывает функционалистское представление о жизни, аналогичное современному функционализму относительно разума. И так как мно гие модели искусственной жизни располагают искус ственными организмами в искусственной окружающей среде, то исследования в области искусственной жизни хорошо поддерживают функционалистский подход.

Модели искусственной жизни генерируют поведе ние, во многом характерное для живых систем. Таким образом, практика искусственной жизни будет непре рывно поднимать вопрос, может ли компьютерная мо дель жизни рассматриваться как буквально живая. Непрерывно бросая вызов границам между жизнью и нежизнью, искусственная жизнь дает толчок новым перспективам по решению данной проблемы.

Проблема искусственного интеллекта (AI)

Рассмотрим следующие вопросы:

n Может ли машина мыслить.

n Идея искусственного интеллекта.

n Эволюция проблемы искусственного интеллекта.

n Является ли разум вычислителем.

Создание в середине XX в. электронновычис лительных машин можно сравнить по своему значе нию с любым из самых выдающихся достижений в истории человечества. Счетные устройства наподобие абака или счетов, механического арифмометра в XIX в. и некоторые экспериментальные устройства (микро скоп, телескоп и т. п.), облегчающие сбор эмпирической научной информации, все же в отличие от ЭВМ суще ственно не влияют на темпы интеллектуальных про цессов и их возможности. С ЭВМ появилось много новых эффективных методов познания реального мира.

Компьютерная эра потребовала новых способов

анализа таких образований человеческой мысли и язы

346

Глава 5. Философские проблемы прикладной математики

ка, как тексты, документы и т. д. Предвосхищением по требности современной компьютерной науки стала философская герменевтика, главным предметом кото рой является проблема понимания текстов. Теперь этим вопросом занимаются и специалисты в области компью терных наук. Известный философструктуралист К. Ле виСтросс продвинул вперед формализацию и матема тизацию лингвистики, подготовленную работами других лингвистов и философов XX в., а также много сделал для применения теоретикоинформационных подходов к языку, к стихосложению. Эти разработки резонирова ли с возникновением современных «думающих машин», которые немыслимы без приемов структурирования (разделения на взаимосвязанные элементы, составляю щие единые структуры) языковых высказываний, тек стов.

Как известно, первые попытки создать счетные уст ройства для выполнения арифметических действий пред принимались исходя из двух соображений: доказать осу ществимость такой идей и облегчить труд человека при массовых вычислительных работах. В течение почти трех сот лет сделанные изобретения и создаваемые конструк ции счетных машин не находили практического приме нения и не могли по простоте обращения и надежности конкурировать с такими нехитрыми приспособ ления ми, как, например, русские счеты. Поэтому они оста вались лишь в чертежах и многие из них затерялись. Наконец, американец У. Берроуз открыл первую компа нию по производству арифмометров (1885 г.). Затем были изобретены перфокарты, использующиеся для ввода и вывода информации. Все это служило стимулом для со здания ЭВМ. Но необходимо было еще найти общие приемы и методы решения вычислительных задач. В свя зи с этим перед математиками встала одна из важней ших новых теоретических и практических проблем — разработка теории алгоритмов.

Исходым интуитивным определением понятия ал горитма послужило следующее: алгоритм — строгая и четкая конечная система правил, которая определяет последовательность действий над некоторыми объек тами и через конечное число шагов приводит к постав

347

Часть I. Философские проблемы математики и информатики

ленной цели. Улучшенной формулировкой предыдуще го определения алгоритма является дополнение его следующими свойствами алгоритма: 1) полнота описа ния; 2) выполнимость; 3) однозначность; 4) конечность.

Для уточнения понятия алгоритма формально за даются объекты, с которыми происходит работа: сим вол — любая литера (буква, лат.), алфавит — конечное множество символов, слово — конечная последователь ность символов. По своей сути алгоритм преобразует некоторое исходное слово на входе в слово на выходе.

В 1936 г. известный математик А. Тьюринг дал оп ределение алгоритма через некоторое устройство: «ма шину Тьюринга». Одно из основных положений тео рии алгоритмов звучит следующим образом: «Любой алгоритм может быть представлен в виде соответствующей машины Тьюринга». Тьюринг Алан [Turing (1912–1954)] ввел в 1936–1937 гг. концепцию абстрактной вычислительной машины — так называе мая машина Тьюринга. Его работы во многом способ ствовали созданию современной ЭВМ.

Определение понятия алгоритма означало, что алгоритмически разрешимая задача (задача, для кото рой существовал алгоритм решения) могла быть реше на автоматически. И, кроме того, машина Тьюринга представлена как машина, а это означало, что процесс решения этой задачи мог быть передан на реализацию вычислительной машине.

На протяжении последних десятилетий компью терные технологии развивались очень быстро. Нет сомнений в том, что и будущее сулит новые грандиоз ные успехи в повышении быстродействия и объема памяти, а также новые конструктивные решения ком пьютерной логики. Уже сейчас машины способны решать различные задачи, ранее являвшиеся исклю чительной прерогативой человеческого интеллекта. И при этом способны решать их со скоростью и точно стью, во много раз превосходящими человеческие спо собности.

Мы давно свыклись с существованием устройств, превосходящих наши возможности. И это не вызывает у нас внутреннего дискомфорта. Они не задевают на

348

Глава 5. Философские проблемы прикладной математики

шего тщеславия. Но вот способность мыслить, казалось, всегда была прерогативой человека. В конце концов, видимо, именно этой способности мы обязаны тем, что человеку удалось преодолеть его физические ограни чения и встать в развитии над другими живыми суще ствами. А если когданибудь машины превзойдут нас там, где, по нашему мнению, нам нет равных — не получится ли так, что мы отдадим пальму первенства своим же собственным творениям?

Можно ли считать, что механическое устройство в принципе способно мыслить, или даже испытывать оп ределенные чувства? Этот вопрос не нов, но с появлени ем современных компьютерных технологий он приоб рел особое звучание. Смысл вопроса глубоко философ ский. Что значит — думать или чувствовать? Что есть разум? Является ли мышление исключительно делом че ловеческого мозга, или же эта деятельность может быть осуществлена аппаратными системами? Надо заметить, что на протяжении развития всей западной философии и культуры долгое время не существовало никаких со мнений в исключительной принадлежности способнос ти мыслить именно и только человеку.

В 1950–1960е гг. идеи создания умных машин уже имели огромный общественный резонанс. Может ли машина мыслить, или же мышление – это удел только человека? На эту тему разворачивались дискуссии не только среди философов, но и психологов, биологов, математиков, кибернетиков и представителей других наук. Эти вопросы горячо обсуждались в средствах мас совой информации, научнопопулярных изданиях, газе тах и журналах. Ярким примером такой дискуссии мо жет служить интервью, данное Норбертом Винером жур налу «Юнайтед Стэйтс Ньюс энд Уорлд Рипорт» (U.S. News & World Report) в феврале 1964 г.

«Вопрос: Говорят, вычислительные машины дума ют. Так ли это?

Ответ: Если иметь в виду нынешнее положение вещей, то вычислительные машины могут обучаться.

См.: Винер Н. Машины изобретательнее людей? // Винер Н.

Кибернетика. М., 1983. Приложение IV.

349

Часть I. Философские проблемы математики и информатики

Вычислительные машины могут учиться улучшать свою работу путем ее анализа. Это безусловно верно. Назы вать ли это мышлением — вопрос терминологический. Что вещи такого рода получат гораздо большее разви тие в будущем, когда наша способность строить более сложные вычислительные машины возрастет, в этом, я думаю, не приходится сомневаться.

Вопрос: Существует ли вероятность, что машины могут учиться больше, чем человек? Способны ли они к этому сейчас?

Ответ: Сейчас — наверняка нет, и наверняка нет еще долгое время, если вообще когдалибо будут спо собны. Но если смогут, то лишь потому, что мы пере станем учиться. Я хочу сказать, что нам учиться легче, чем машине. Если же мы поклоняемся машине и все ей оставляем, то мы должны благодарить самих себя за все неприятности, в которые попадаем. В этом суть дела. Вычислительная машина очень хороша при быст рой работе, проводимой однозначным образом над полностью представленными данными. Вычислитель ная машина не может сравниться с человеческим су ществом при обработке еще невыкристаллизовавших ся данных. Если назвать это интуицией, то я не сказал бы, что интуиция недоступна вычислительной машине, но у нее она меньше, а экономически невыгодно за ставлять машину делать то, что человек делает намно го лучше».

Эйфория вокруг вычислительных машин охватила в то время интеллигенцию.

В своей работе «Может ли машина мыслить?» Тьюринг отказывается дать ответ на вопрос, что такое мышление в обычной, кажущейся ему неясной тер минологии. В качестве ответа на вопрос Тьюринг предлагает своеобразную «игру в имитацию»

В этой игре участвуют три человека: мужчина (А), женщина (В) и лицо любого пола (С), изолированные в отдельной комнате от других участников игры. Цель игры для С состоит в том, чтобы определить, кто из двух других участников игры является мужчиной (А), а кто —

350

Тьюринг А. Может ли машина мыслить? М., 1960.

<<< < Предыдущая 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 3435 / 5035 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]