Тема 8. Знание в век компьютерных технологий.

Эпистемологический контекст компьютерной революции. Искусственный интеллект и понятие знания. Технологический подход к знанию. Проблема истинности знаний. Представление и приобретение знаний.

План семинарского занятия

1.Особенности теоретических исследований в современных научно-технических дисциплинах.

2.Системно-интегративные тенденции и междисциплинарный теоретический синтез.

3.Усиление теоретического измерения техники и развитие нового пути математизации науки.

4.Роль методологии социально-гуманитарных дисциплин и попытки приложения социально-гуманитарных знаний в сфере техники.

Методические рекомендации

Основная цель данной темы – уяснить сущность прогресса в сфере компьютерной техники, все более широкое ее использование в различных областях, формирование новых научных дисциплин, связанных с автоматизированной переработкой информации. Одновременно с этим, возникают все новые вопросы, касающиеся человеческого знания, роли знания в жизни общества, видов знания и способов его существования, — словом, вопросов, касающихся того, что может быть названо эпистемологическим контекстом компьютерной революции.

Человеческое познание, мышление, знание, разум в течение многих веков были предметом философского исследования.

Первая задача связана с прояснением вопроса о сущности компьютерной революции, с трансформацией общества в результате появления кибернетики, компьютеров и компьютерных систем, которые стали называть интеллектуальными системами (ИС), с развитием такого направления, как искусственный интеллект (ИИ), мышление, интеллект, а затем и знание стали предметом интереса математических и инженерно-технических дисциплин.

Это побудило людей по-новому взглянуть на ряд традиционных теоретико-познавательных проблем, наметить новые пути их исследования, обратить внимание на многие, остававшиеся ранее в тени аспекты познавательной деятельности, механизмов и результатов познания.

В ходе бурных дебатов 1960–1970-х годов на тему «Может ли машина мыслить?» были, представлены различные варианты ответа на вопрос о том, кто может быть субъектом познания: только ли человек (и, в ограниченном смысле, животные) или же машина может считаться субъектом мыслящим, обладающим интеллектом и, следовательно, познающим.

Сторонники последнего варианта пытались сформулировать такое определение мышления, которое позволяло бы говорить о наличии мышления у машины. Например, мышление определялось как решение задач. Оппоненты сторонников «компьютерного мышления», напротив, стремились выявить такие характеристики мыслительной деятельности человека, которые никак не могут быть приписаны компьютеру. К числу таких характеристик относили, например, способность к творчеству, эмоциональность. Компьютерное моделирование мышления, использование методов математических и технических наук в его исследовании породило в период «кибернетического бума» надежды на создание в скором будущем строгих теорий мышления, столь полно описывающих данный предмет, что это сделает излишними всякие философские спекуляции по его поводу.

Надеждам такого рода, однако же, не суждено было сбыться, и сегодня мышление, будучи предметом изучения ряда частных наук (психологии, логики, искусственного интеллекта, когнитивной лингвистики), остается также притягательным объектом философских рассмотрений.

Вторая особенность, связанная с компьютерной революцией - усиление внимания в научных исследованиях науках заметное внимание стало уделяться такому традиционно входившему в сферу философии предмету, как знание. Слово «знание» стало использоваться в названиях направлений и составляющих компьютерных систем, а также самих систем: системы, основанные на знаниях; базы знаний и банки знаний; представление, приобретение и использование знаний, инженерия знаний. Тема «компьютер и знание» стала предметом обсуждения и в значительно более широком контексте, где на первый план вышли ее философско-эпистемологические, социальные и политико-технологические аспекты.

Что касается такой области, как искусственный интеллект, то не будет преувеличением сказать, что в 1980–е годы понятие знания потеснило понятия мышления и интеллекта, традиционно занимавшие почетное место в рефлексии профессионалов ИИ над своей деятельностью.

Теория искусственного интеллекта стала иногда характеризоваться как наука о знаниях, о том, как их добывать, представлять в искусственных системах, перерабатывать внутри системы и использовать для решения задач, а история искусственного интеллекта, исключая ее ранние этапы, — как история исследований методов представления знаний. Разработчики искусственного интеллекта столкнулись с необходимостью выявить, упорядочить разнообразные данные, информацию эмпирического характера, теоретические положения и эвристические соображения из соответствующей области науки или иной профессиональной деятельности

Следующая проблема, которую надо уяснить магистрам это новая интерпретация знания и его возрастающая роль. Термин «знания» приобрел в ИИ специфический смысл, который Д. А. Поспелов характеризует следующим образом. Под знаниями понимается форма представления информации в ЭВМ, которой присущи такие особенности, как: внутренняя интерпретируемость (когда каждая информационная единица должна иметь уникальное имя, по которому система находит ее, а также отвечает на запросы, в которых это имя упомянуто); структурированность (включенность одних информационных единиц в состав других); связность (возможность задания временных, каузальных, пространственных или иного рода отношений); семантическая метрика (возможность задания отношений, характеризующих ситуационную близость); активность (выполнение программ инициируется текущим состоянием информационной базы).

Признание условности способа употребления термина «знание» в ИИ создает возможность подвести теоретические основания под отказ от понимания знания как непременно истинного.

Пример такого рода обоснования, основывающегося на «практике ИИ», дает один из пионеров этого направления Ален Ньюэлл. Он настаивает на чисто функциональной характеристике знания. «Знание, — полагает он, — должно быть охарактеризовано совершенно функционально, в терминах того, что оно делает, а не структурно — в терминах физических объектов с определенными свойствами и отношениями. Остается открытым вопрос о требованиях к физической структуре знания, которая должна выполнять эту функциональную роль. Фактически эта ключевая роль никогда не выполняется непосредственно.

Она выполняется лишь косвенным и приблизительным образом символьными системами…».

Упрощенное понимание рациональности ведет к упрощенной трактовке знания. Вместе с тем, принимая во внимание подобные трактовки знания, правомерно поставить вопрос о более широком контексте рассмотрения ИС в плане соотношения знания и истины. Очевидно, что проблема оценки когнитивного статуса познавательных результатов и методов, представляемых в компьютерной системе, связана с более общей проблемой истинности знания. Большой интерес для философско-эпистемологических исследований представляют предпринимаемые в рамках компьютерных наук и особенно ИИ подходы к знанию, которые должны быть названы технологическими.

Технологические вопросы о знании, исследуемые в рамках ИС, касаются в значительной степени способов представления знаний и методов приобретения знаний.