46. Компьютеризация научных исследований

Лекция:

[[Значимый уровень: вычислительный, суперкомпьютерический]]

Модель-алгоритм-программа

Методы:

ВЭ – вычислительный эксперимент

ВР – виртуальная реальность

КГ- Компьютерная графика

ВД – визуализация данных

СИИ – система искусственного интеллекта

ИИ – искусственный интеллект

ЭС – экспертная система

НИ – Научный интернет

АСНИ – автоматизированные системы научных исследований

Матермал:

Развитие современной теории познания предполагает анализ и осмысле¬ние фундаментальных изменений, происходящих в науке, культуре и образова¬нии в связи с широким внедрением компьютерных технологий и персональных компьютеров. Обращение к этой проблеме будет осуществлено лишь в той ме¬ре, в какой позволит рассмотреть новые возможности изучения знания и «зна¬ния о знании», а также выявить новые способы описания присутствия человека и социокультурной составляющей в разных формах «представления знания». Реализовать это возможно, опираясь на исследования в области когнитивной науки, где знание и информация являются главным предметом. Представление знания, как оно исследуется в когнитивной науке, не только предполагает пред¬метное его содержание, но и определяет интерпретативную деятельность субъ¬екта, социокультурную обусловленность его знания и поведения, а также фик¬сирует другие связи и отношения, непосредственно не представленные в тради¬ционных эпистемологических структурах.

Когнитивная наука (когнитология) сформировалась в 60 - 70-е годы XX века (Гарвард, США) в качестве дисциплины, исследующей методом компью¬терного моделирования функционирование знаний в интеллектуальных систе¬мах. Когнитивную науку отличает междисциплинарность, использование ком¬пьютерной метафоры и исследование познания. Центральным для всей пробле¬матики когнитивной науки является обращение к компьютеру, служащему са¬мой наглядной и самой убедительной моделью того, как формируется, структу-рируется и «работает» знание, а также имитируются различные когнитивные процессы (например, обучения или получения экспертного знания и т. п.). Фе¬номен знания исследуется в аспектах его получения, хранения, переработки, выясняется какими типами знания и в какой форме обладает человек, как «представлено» знание в его голове и как он его использует.

Важную роль играет лингвистика, которая выступает для когнитивной науки как один из главных источников материала об устройстве когнитивных структур. По отношению к «искусственному интеллекту» (ИИ) когнитология является своего рода «теорией интеллектуальных машин и механизмов», т.е. сконструированных человеком компьютерных устройств и лишь через них - их естественных прообразов - людей познающих. Это объясняет различную при¬роду эксперимента в психологии и когнитивной науке и определяет существо-вание в последней компьютерной метафоры.

Традиционные проблемы гносеологии, эпистемологии, философии и методоло¬гии науки получили новое видение и интерпретацию. «Когнитивизм знаменовал появ¬ление новой парадигмы научного знания, и с ним в историю науки пришло новое по¬нимание того, как следует изучать знание, как можно подойти к проблеме непосредст¬венно не наблюдаемого - прежде всего к проблеме внутреннего представления мира в голове человека...» (Кубрякова Е.С., Демьянков В.З. и др. Краткий словарь когнитивных терминов. М., 1996. С. 61). Эксплицитно выраженные знания составляют лишь незначи¬тельную часть общей базы знаний человека. Согласно современным подходам, такая база есть самоорганизующаяся и саморегулируемая система. Она включает следующие компоненты:

языковые знания - грамматика (с фонетикой и фонологией), дополненная зна¬нием композиционной и лексической семантики; знание об употреблении языка; знание принципов речевого обучения;

внеязыковые знания - о контексте описываемой ситуации, об адресате комму¬никации (в том числе знание о поставленных адресатом целях и планах, его представле¬ния о говорящем, об окружающей обстановке, знание своих умений); общефоновое знание, т.е. личностная картина мира (Осуга С. Обработка знаний. М., 1989. С. 9-10). При соотнесении эпистемологии и когнитивной науки необходимо раз¬личать знание и информацию, что упрощенно можно свести к формуле: инфор¬мация - это знание минус человек; информация - знаковая оболочка знания. Под компьютерным представлением знания принято понимать информацию, храни¬мую в машине, формализованную в соответствии с определенными структур¬ными правилами, которые компьютер может автономно использовать при ре¬шении проблем с помощью заложенных в нем алгоритмов типа логического вы¬вода. Информационная модель знания (как записанная в компьютере, так и вер¬бализованная в тексте) является лишь намеком на представленное знание, по которому человек способен творчески воссоздать само знание. Следует отме¬тить принципиальное отличие той информации, которая служит для получения знаний человеком, от информации, изучаемой в теории информации. Когнитив¬ное знание открывает человеку дополнительные возможности размышления и действия, увеличивает его свободу. Информация как управляющий сигнал уменьшает неопределенность допускаемых состояний управляемой системы. Знание - личное достояние знающих, перенимающих его друг у друга как об¬разцы действия в процессах познания. Этого нельзя сказать об информации, ко-торая в противоположность знанию не является достоянием конкретной лично¬сти, она равно доступна всем, хотя возможности превратить ее в знание у каж¬дого свои, опирающиеся на личный опыт и способности.

Смысловая связь - основной конструктивный элемент знаний

Обращение к компьютерной науке и опыту изучения представления зна¬ний в системе компьютера дает возможность увидеть новые аспекты смысловой связи в познавательной деятельности и знании. Например, при обучении чело¬века крайне важно путем смысловой интерпретации условий задачи установить связь с существующими знаниям. Человек как обучающаяся система может адаптироваться в сложной среде благодаря восприимчивости по отношению к смыслу. Понимание новой ситуации или задачи сводится к попытке найти в па-мяти ситуацию, наиболее сходную с данной. Человек может обрабатывать но¬вые данные, лишь обратившись к памяти о накопленном опыте. Вероятно, структуры, применяемые для обработки новых данных, - это те же структуры, которые используются для организации памяти. Значит, новая задача, встречае¬мая человеком как в обыденной жизни, так, пожалуй, и в научном исследова¬нии, требуют переформулировки в терминах уже сложившейся системы знаний.

Рассмотрение исследований в области искусственного интеллекта в кон¬тексте эпистемологии и философии науки позволяет выявить познавательные функции таких нетрадиционных форм, как, например, метафора, шутки и юмор. Подтверждаются основания считать, что метафора - одно из распространенных средств порождения нового знания, научного поиска в целом либо способ по- новому упорядочить, организовать знание, сделать его доступным для понима¬ния. Она играет моделирующую роль, предопределяя способ и стиль мышления об объекте. Ключевые метафоры переносят образ одного фрагмента действи-тельности на другой ее фрагмент, обеспечивают его концептуализацию в уже сложившейся системе понятий. Смена научной парадигмы всегда сопровожда¬ется сменой ключевой метафоры, вводящей новую область уподоблений, новую аналогию. Существенная роль метафор закреплена, вероятно, и в лингвистиче¬ских механизмах. Так, одна из наиболее интересных, хотя и гипотетических следствий обработки языковых сообщений состоит в том, что процесс понима¬ния буквальных выражений оказывается весьма похожим на процесс понима¬ния метафорических выражений. Можно с уверенностью сказать, что задача моделирования процессов понимания текста не может быть успешно решена без моделирования процесса метафоризации, в свою очередь, опыт такого модели¬рования позволяет более точно оценить роль метафоры в эпистемологии и фи¬лософии науки.

Компьютер и формирование нового типа мышления и познавательной деятельности

Очевидно, что использование очень мощной компьютерной техники и ее идей открывает новые возможности в учении, мышлении, в эмоциональном и когнитивном развитии. Однако следует иметь в виду и определенные издержки компьютеризации общества. Исследователи выявили ряд неоднозначных про¬блем формирования «компьютерного сознания» и познания, одна из которых - «потребительское» отношение к компьютеру и появление в связи с этим неко-торых отрицательных черт мышления. В частности, это снижение способности к критике, игнорирование чувственного аспекта познания и творческого начала как иррациональных моментов, не поддающихся формализации, утрата истори¬ческого подхода к явлениям (в силу синхронизации информации о них в банке данных), обеднение используемого языка, его оттенков и метафоричности, за¬мена формализованными языками. Подобные вполне реальные издержки пре¬одолеваются принципиально новым пониманием роли и возможностей взаимо-действия человека и компьютера как инструмента, активно проявляющего и формирующего интеллектуальные способности человека, особенно в связи с обращением к Интернету. Многие задачи познания переосмыслены теперь как задачи вычисления, подключения к банкам данных, что придало мышлению объемность и масштабность, резко увеличило познавательный потенциал. По¬требовалось постоянно анализировать свою деятельность, соотносить ее с дру-гими дисциплинами, выявлять скрытые предпосылки, что сделало мышление принципиально методологическим, критико-рефлексивным.

Одним из интересных и плодотворных исследований этой группы про¬блем является программа, выполненная лабораторией Массачусетского техно¬логического института под руководством профессора С. Пейперта. Ставилась задача найти пути формирования нового типа мышления - мышления XXI века, привлекая для этого возможности компьютера. Одна из фундаментальных про¬блем обучения состояла в том, чтобы соотнести абстрактное идеализированное представление, например, о движении, с реальными, житейскими представле-ниями учащихся, с их коренной, исходной интуицией. Принималось во внима¬ние, что аристотелевы представления о движении хорошо согласуются с боль¬шинством ситуаций из нашего обыденного опыта, тогда как механические, или ньютоновы положения о движении сложны и явно противоречат множеству наших интуитивных представлений относительно того, каким является мир. Учащиеся практически никогда не имеют дела с движением, о котором рассуж¬дал Ньютон, т.е. с движением без сопротивления, вечным, «пока не остановят».

При отсутствии непосредственного восприятия ньютонова движения школа вынуждена представлять учащимся это движение в форме опосредство¬ванного математизированного описания, через преобразование уравнений, но не через манипулирование с объектами. Отсюда задачи, которые поставила перед собой эта исследовательская группа: помочь интуитивному овладению механи¬ческим движением до усвоения уравнений и формальных предпосылок; задать в юном возрасте интуитивный контекст дальнейшего использования уравнений; найти способы, которые облегчили бы личностное овладение не только механи¬ческим движением и его законами, но и общими понятиями об этих законах.

Все это предполагало принципиальное изменение исходной, коренной интуи¬ции.

Именно с помощью компьютера оказывается возможным найти варианты решения этих задач, но в том случае, если он используется не просто как вычис¬лительное устройство или для обогащения мышления, но как устройство, по¬зволяющее изменить стереотипы в усвоении знаний и в самом мышлении. С помощью компьютера учащиеся получили возможность имитировать механиче¬ское мышление, анализировать его, выяснять, чем оно отличается от других стилей мышления, получить своего рода «прививку» от абсолютизации механи-стического мышления. Благодаря такому опыту человек уже в годы ученичества учится думать о знании, мышлении, анализировать его стиль и приемы, т.е. вы¬ступать в роли эпистемолога, умеющего распознавать и выбирать различные способы мышления.