Когнитивный wer на интеллект

1. Предположим, что все драгоценные кам­ни сделаны из пенорезины. Каким сло­вом вы тогда завершили бы приведен­ную аналогию:

ДЕРЕВО : ТВЕРДЫЙ :: АЛМАЗ : .....

а- ценный; б- мягкий; в- хрупкий; г- твер­дейший

2. Жанет, Барбара и Элейн - это домохо­зяйка, юрист и физик, но не обязатель­но в таком порядке. Жанет живет по соседству с домохозяйкой. Барбара луч­ший друг физика. Элейн однажды хоте­ла стать юристом, но раздумала. Жанет виделась с Барбарой в течение после­дних двух дней, но не виделась с физи­ком.

Жанет, Барбара и Элейн в правильном порядке - это:

а- домохозяйка, физик, юрист б- физик, юрист, домохозяйка в- физик, домохозяйка, юрист г- юрист, домохозяйка, физик

3. Джош и Сэнди обсуждают две бейсболь­ные команды — Красных и Синих. Сэн­ди спросила Джоша, почему он думает, что у Красных больше шансов выиграть в этом году вымпел, чем у Синих. Джон ответил: "Если каждый игрок команды Красных лучше, чем каждый игрок ко­манды Синих, то Красные должны быть лучшей командой."

Джон предполагает, что:.

а - Вывод, применимый к каждой части , целого, применим также к целому, и это предположение истинно;

б - Вывод, применимый к каждой части целого, применим также к целому, и это предположение ложно;

в- Вывод, применимый к целому, при­меним также к каждой его части, и это предположение истинно;

г - Вывод, применимый к целому, при­меним также к каждой его части, и это предположение ложно;

4. Реклама Сберегательного Банка Слад­кой Жизни гласит: "Мы гарантируем самые высокие из возможных процент­ные ставки по всем сберегательным сче­там". Профессор Экономов взглянул на эту рекламу и немедленно переложил деньги из Сберегательного Банка Непью­щей Долины в Сладкую Жизнь.

Если предположить, что реклама Сбе­регательного Банка Сладкой Жизни че­стна, то профессору Экономову можно гарантировать, что он:

а - получит в Сладкой Жизни более вы­сокие проценты, чем в Непьющей До­лине;

б - получит в Сладкой Жизни те же са­мые проценты, что и в Непьющей До­лине;

в - получит в Сладкой Жизни как мини­мум те же самые проценты, что и в Непьющей Долине;

г - получит в Сладкой Жизни те же са­мые проценты, что и в во всяком дру­гом банке, сделавшем то же самое заявление, что и банк Сладкая Жизнь.

5. Выберите слово, описывающее либо не­обходимое, либо невозможное свойство слова, написанногО""Курсивом.

лев

а- свирепый; б- белый; в- млекопитаю­щее; г- живой

- 'Взято из: ELSternberg (1986).

Мышление, раздел 2: решение задач, творчество и человеческий интеллект

491

5. Одна из схем анализа творчества (Уоллес) предполагает, что в этом процессе есть четыре фазы: подготовительная, на которой формулируется задача и в которой принимают участие общие зна­ния; инкубационная, когда не делается прямых попыток решения задачи и мысль направляется на что-либо еще; фаза просветления, на которой достигается понимание; и фаза проверки, на которой испытываются результаты инсайта.

7. Обучение может приводить к улучшению показателей при стан­дартном измерении творчества, но неизвестно, помогает ли такой опыт продуцировать тип деятельности, свойственный тем людям, которых обычно считают "творческими" (Ван Гог, Эйнштейн, Ди-кинсон).

разделить общие и конкретные способности; но такие процедуры были раскритикованы как не дающие информации об умственных процессах, их критиковали также за то, что их трудно проверить на соответствие теориям, и за упор на индивидуальные различия, которые не являются ни единственным, ни наилучшим способом изучения человеческих способностей.

конвергентное мышление инкубация

творчество интеллект

дивергентное мышление подготовка

функциональная закрепленность решение задач

универсальный решатель задач (УРЗ) установка

просветление проверка

Рекомендуемая литература

Выдающийся обзор ранней истории исследований мышления, формирова­ния понятий и решения задач: Woodworth and Schlosberg, eds., Experimental Psychology (2nd ed.).

Хорошее введение в традиционные походы: Bartlett. Thinking.

Источник, где излагаются многие современные теории и эксперименты по

формированию понятий:

Brimer, Goodnow and Austin. A Study of Thinking.

Одна из лучших современных работ:

Bourne, Dominowski, Loftus, and Healy. Cognitive Processes.

Превосходный краткий обзор формирования понятий: Robert Haygood. Concept Learning.

Мышление, раздел 2: решение задач, творчество и человеческий интеллект

493

Многие статьи, собранные в мягком переплете:

Также интересная книга в мягкой обложке: Lyle Bourne. Human Conceptual Behavior.

Три "ежегодных обзора" по мышлению, где суммируются значительные современные достижения:

Bourne and Dominiwski. Thinking Neimark and Santa. Thinking and Co­ncept Formation; Erickson and Jones. Thinking.

Две вызывающие книги, описывающие отношения мышления и когнитив­ной психологии (особенно ИИ):

Reitman. Cognition and Thought: An Information-Processing Approach', Newell and Simon. Human Problem Solving.

Умеренно трудная, но интригующая книга по репрезентациям в памяти и

процессам мышления:

Norman and Rumelhart. Explorations in Cognition.

Очень живое изложение вопросов мышления и решения задач: Rubinstein. Tools forThinking and Problem Solving.

Легкая и занимательная книга:

Mayer. Thinking, Problem Solving, Cognition.

Первоклассное собрание статей по человеческому интеллекту: Robert Sternberg, eds., Handbook of Human Intelligence.

Несколько томов по интеллекту:

Chipman, Segal, and Glaser, eds., Thinking and Learning Skills.

Превосходная книга по мышлению:

Nickerson, Perkins, and Smith. The Teaching of Thinking.

Мышление и интеллект - естественный и искусственный 494

...Морально невозможно какая-либо Машина, обладающая таким разнообразием, чтобы во всех случаях жизни действовать так, как нас заставляет поступать наш разум.

— Декарт

Тогда Хэл ответил своим обычным тоном:

"Слушай, Дейв, я знаю, что ты пытаешься помочь. Но дело тут либо в антенной системе, либо в твоей процедуре проверки. С обработкой информации у Меня полный порядок. Если ты проверишь Мои записи, то убедишься, что там совершенно нет ошибок.⁴'

"Я знаю все о твоих служебных записях, Хэл, но это не доказывает, что и на этот раз ты прав. Все Могут ошибаться. *

*Я не хочу на этом настаивать, Дейв, но я не способен ошибаться/

'Ладно, Хэл/— сказал Дейв довольно резко. 'Я понимаю твою точку зрения. Мы остановимся на этом/

Он собирался было добавить "и пожалуйста, забудь обо всем этом. * Но этого Хэл, конечно же, никогда не смог бы сделать.

— Артур Кларк

Искусственный интеллект

Научная фантастика имеет обыкновение становиться научным фак­том. В современных лабораториях искусственного интеллекта (ИИ) всерьез обсуждается нечто вроде Хэла¹ — бортового компьютера из про­изведения Артура Кларка "2001: Космическая Одиссея", имевшего интел­лект и способного принимать этические решения. Я не хочу сказать, что вероятность в точности такого развития компьютеров, как это описал Кларк, сколько-нибудь больше вероятности развития систем запуска в на­правлении, описанном Жюль Верном за три четверти века до того, как ракета послала космическую капсулу на Луну. Но специалисты по компь­ютерам разрабатывают компьютерные системы, которые способны доволь­но близко имитировать элементы человеческого познания и обработки информации; так что вполне возможно, что к тому времени, когда мы будем стартовать с Земли, что-нибудь вроде Хэла у нас появится².

Между ИИ и когнитивной психологией установились своего рода сим-биотические отношения, где каждый выигрывает от развития другого. Ибо для того, чтобы искусственным способом сделать точную копию че­ловеческого восприятия, памяти, языка и мышления, нужно знать, к к эти процессы происходят у человека. И в то же время, развитие искусс­твенного интеллекта дает новые возможности к пониманию человеческо­го познания.

В этой главе будет дано общее введение в ИИ, который будет обсуж­даться в связи с восприятием, памятью, процессами поиска, языком, ре­шением задач и "роботологией". Большинство этих тем затрагивались в предыдущих главах.

Хотя направление ИИ во многом посвящено разработке машин, кото­рые действуют так, как если были бы "разумны", большинство последних конструируется без всякого намерения подражать когнитивным процес­сам человека. Однако, есть и те, кто занят разработкой "разумных" ма­шин, моделирующих человеческое мышление, и именно эта перспекти­ва — "компьютерное моделирование" (КМ) будет в основном освещаться в этой главе. (Когда-нибудь будет почти невозможно сказать, где кончает­ся ИИ и начинается КМ; мы будем использовать широко принятый термин ИИ для обозначения всяких результатов компьютерной деятельности, ко­торые сочли бы разумными, если бы они были произведены человеком.)

Происхождение современной компьютерной науки (спутником которой на самом деле является ИИ) можно отнести к 40-м годам, когда для ускоре­ния долгих и утомительных математических вычислений были изобретены ламповые компьютеры UNIVAC и ENIAC. Эти ранние простодушные и не

'Хэл (HAL) — имя-аббревиатура "tfeuristically programmed a/goritmic comp­uter" = эвристически программированный алгоритмический компьютер '

²С другой стороны, многие всерьез сомневаются, что компьютер действи­тельно когда-нибудь сможет перехитрить человека в важных областях. Ней-ропсихолог Джон Экклз в работе "The Understanding of the Brain" ("Понима­ние мозга") пишет, что те, кто "...высокомерно заявляет о том, что компью­теры скоро перехитрят человека во всем... представляют собой современный вариант изготовителей идолов из некоторых суеверных эпох; подобно после­дним, они стремятся к власти посредством культивации идолопоклонства".

Мышление и интеллект - естественный и искусственный 496

слишком эффективные гиганты открыли дорогу для более компактных, более мощных и более сложных систем, которые, в свою очередь, посте­пенно сменились микроэлектронными компьютерами, прочно вошедшими во всеобщее пользование. Эти инструменты в основном помогают людям решать математические задачи в коммерческих и промышленных исследо­ваниях. ИИ служит не этим практическим нуждам калькуляций и индек­саций, но, как мы уже сказали, связан с задачами когнитивной психологии по разработке компьютерных программ, моделирующих человеческое по­знание. Какое-то время назад некоторые чисто научные открытия ранних пионеров ИИ получили практическое коммерческое применение и стали важной частью деловых операций в Америке, Европе и Японии.

В когнитивной психологии найдется немного более важных дат, чем 1956 год.³ Летом того года группа из десяти ученых встретилась на терри­тории колледжа Дортмут с целью обсудить возможность создания компь­ютерных программ, способных к разумному поведению. Среди участников этой конференции были: Джон МакКарти, основавший впоследствии ла­боратории ИИ в Массачусеттском Технологическом институте (МТИ) и Стэнфордском университете и широко признанный как человек, окрестив­ший новую науку "Искусственным Интеллектом"; Марвин Минский, став­ший затем директором лаборатории ИИ в МТИ; Герберт Саймон, которо­му предстояло получить Нобелевскую премию по экономике; и Аллен Ньюэлл, который провел очень важные работы по когнитивной науке и ИИ в университете Карнеги-Меллон. Эта конференция имела историчес­кое значение — намечавшийся до того курс на ИИ был взят. Его зарожде­ние непосредственно повлияло на развитие когнитивной психологии.

С момента конференции в Дортмуте развитие ИИ происходило в гео­метрической прогрессии — если не по числу оригинальных идей, то по количеству новых данных. В том или ином виде ИИ затрагивает сегодня жизнь большинства людей в Западном обществе, распространяется по кол­леджам, на нем сосредоточили свои усилия тысячи ученых. Различные ветви теории и практики ИИ невозможно изложить в единственной главе или книге и даже во многих книгах, но мы можем в этой главе предста­вить образцы работ в области ИИ в их связи с когнитивной психологией. Изучающие ИИ и когнитивную психологию могут найти по этой теме мно­жество глубокомысленных книг и статей, а также побывать на многих интересных конференциях.

Я не знаю другой такой области когнитивной психологии, где происходили бы столь ожесточенные споры о моделировании человеческого мышления машинами: о "жестком" направлении ИИ. Одну сторону этого спора пред­ставляют те ревнители ИИ, которые не только верят, что машины способ­ны точно копировать человеческое познание, но и считают, что наиболее сложные интеллектуальные процессы могут выполняться только машина­ми. Это надо понимать так, что компьютеры должны непосредственно уча-

Искусственный интеллект

17 Зак. 2019 497

ствовать в повседневном принятии решений людьми. С другой стороны, находятся те, кто полагает ИИ интеллектуально извращенным понятием и считает, что лк)ди, верящие в "мыслящие машины", — это материалисти­ческие идолопоклонники. Они полагают, что человеческое мышление — это чисто человеческий процесс; наверно, его можно частично синтезиро­вать в машине, но дублировать с помощью ИИ программ его не удастся никогда.

В качестве отправной точки полезно рассмотреть дихотомию, предло­женную философом из Беркли Джоном Сирлом (John Searl, 1980). Он описал две позиции в ИИ: "жесткую" и "мягкую"; согласно мягкой пози­ции, ИИ может использоваться как инструмент в исследованиях челове­ческого познания; а жесткая предполагает, что соответствующим образом запрограммированный компьютер обладает разумом и способен к понима­нию. У "мягкого" ИИ мало оппонентов; почти все признают важность компьютеров в исследовании человеческого познания, и к этому почти нечего добавить. "Жесткий" ИИ, опровергаемый Сирлом, вызвал бурю протеста. Мы продолжим рассмотрение этого спора в следующем разделе про "Китайскую комнату", но сначала рассмотрим одну оригинальную за­дачу, предложенную британским математиком Аланом Тюрингом⁴ и каса­ющуюся разума и машин.

"Имитирую- Тюринг предложил задачу, в которой человек задает вопросы неизвестно-щая игра" му-существу-использующему-язык. Задача человека — решить, можно ли или "тест отличить это от человека. В пользу Тюринга говорит то, что использова-

Тюринга" ^ние "^имитиРУ^юш.^ей игры", ставшей впоследствии широко известной как

"тест Тюринга", само по себе было весьма тонким обманом, который, да­вая специалистам по ИИ нечто конкретное для работы, уводил их внима­ние от философских вопросов разума, ставших главным раздражающим фактором в истории науки и философии. Не обращаясь непосредственно к философским вопросам, как это сделал Тюринг, он спрашивал: "Является ли познание функцией материальных процессов, и если да, то могут ли такие функции происходить от неорганической машины?" или "Как ре­шить проблему тела и разума?" — т.е. он выбирал гораздо более четкие рамки вопроса, основанные на операционализме. Поскольку в литературе сохраняется определенная путаница относительно реальной природы пред­ложенного Тюрингом теста, мы приводим его здесь довольно детально. Эту... задачу можно описать в терминах игры, известной нам как "имитирующая игра". В нее играют три человека: мужчина (А), женщина (В) и спрашивающий (С), который может быть любого пола. Цель игры для спрашивающего — определить, кто из двух других —мужчина, а кто — женщина. Для него они помечены как X и Y, и в конце игры он должен сказать либо: "X это A, a Y это В", либо: "X это В, a Y это А". Спрашивающий может задавать А и В такие, например вопросы: '

С: Не скажет ли мне X длину своих волос? Теперь предположим, что X — это на самом деле А; тогда А должен ответить. Целью игры для А является... заставить С сде­лать ошибочную идентификацию. Его ответ мог бы быть таким:

'Замечательное описание жизни Тюринга вместе с обсуждением вопросов ИИ можно найти в: Hofstaaten. Metamagical Themas (1985).

"Мои волосы коротко острижены, самые длинные пряди длиной примерно 9 дюймов".

Чтобы тембр голоса не указывал спрашивающему на пол, отве­ты пишутся или еще лучше печатаются. Самый лучший вариант — это принтер, подключенный в соседней комнате. Другим вариантом может быть повторение ответов посредником. Цель третьего игро­ка (В) - помочь спрашивающему. Возможно, наилучшая стратегия для нее — это давать правдивые ответы. Она может прибавлять к своим ответам что-то вроде "Это я — женщина, не слушай его!", но это ничего не даст, поскольку аналогичные замечания может давать и мужчина.

Теперь спросим: "Что произойдет, если роль А в этой игре бу­дет исполнять машина?" Будет ли спрашивающий при таком вари­анте игры ошибаться так же часто, как и тогда, когда играют муж­чина и женщина? Эти вопросы заменяют первоначальный, "Может ли машина мыслить?" (Turing, 1950; р.434).

Очевидно, ценность некоторых вопросов, задаваемых для X и Y, зависит от того, какая сейчас мода, — т.е. если длину волос и прическу взять за основу различения, то, например, в 70-х годах это привело бы к очень многим ошибкам. Тем не менее, для специалистов по языку и ИИ в задаче Тюринга есть очень важный момент— для того, чтобы компьютер пере­хитрил нас и заставил думать, что он — это человек, он должен понимать и генерировать ответную реакцию, которая эффективно имитировала бы важную когнитивную функцию.

Можно предложить и другой тип вопроса о неразличимости функций. Предположим, что в больнице работают два хирурга. Один — выпускник знаменитой медицинской школы и считается одним из лучших хирургов в мире Другой окончил обычную медицинскую школу и считается плохим хирургом. Однажды потребовалась срочная операция, и первый хирург нездоров, так что операцию проводит второй врач, о чем не известно паци­енту, находящемуся без сознания. Пациенту не говорят, какой врач про­водил операцию, и он рад, что она была успешной. К тому же, другие врачи уверены, что операцию проводил первый хирург. На этом ограни­ченном примере мы можем заключить, что тест на неразличимость был пройден. Однако, если бы вы были этим пациентом и узнали, что опера­цию на самом деле проводил робот, какой вывод вы бы сделали о соотно­шении функциональных свойств робота и хирурга? Согласились бы вы, что они одинаковы? Почему? А Почему нет? Ответы на эти вопросы труд­но найти, чего не скажешь о людях, придерживающихся твердых взглядов на этот счет Один из них — это Сирл, который вывернул "тест Тюринга" наизнанку.

Чтобы продемонстрировать, что жесткая позиция в ИИ не выдерживает "Китайская критики, Сирл предложил следующую головоломку. Предположим, что кого-то заперли в комнате, где много китайских текстов. Этот кто-то ниче­го не понимает по-китайски и даже не способен отличить китайские иерог­лифы от каких-нибудь еще. Снаружи этой комнаты ему передают еще один набор китайских знаков вместе с набором правил для сопоставления первого и второго набора символов. Эти правила всего лишь поаволяют

Искусственный интеллект 499

этому человеку связывать один набор символов с другим и написаны на обычном английском При помощи этих правил сопоставления человек в китайской комнате может давать осмысленные ответы на вопросы о содер­жании китайских текстов, несмотря на то, что он в сущности не знает этого языка Через какое-то время эта личность приобретает настолько хорошую сноровку, что может отвечать как на своем родном английском, так и на китайском языке, которого не знает, но отвечает, основываясь на правилах Результаты настолько хороши, что их "совершенно нельзя от­личить от ответов урожденного китайца" (Searl, 1980, 1981) Личность, запертая в китайской комнате, — это простая конкретная иллюстрация компьютерной программы "данные на входе —данные на выходе" Вплоть до этого момента почти никто из ИИ-пехоты не взъерошил перья, но затем Сирл шагает еще на один аргумент вперед Способность выполнять такие функции, как перевод по сложным правилам, не означает, что тот, кто это делает, понимает значение "выходных данных" Человеческий разум обла­дает произвольностью (см Searl, 1983), которая, согласно этому автору, определяется как свойство мысленных состояний и событий, направляю­щее их на объекты и ситуации в окружающем мире К таковым относятся убеждения, страхи, желания и намерения Независимо от того, насколько "неотличимо" поддельное мышление от "настоящего" (человеческого), они не есть одно и то же, поскольку у мыслящего человека есть намерения и поскольку между этими двумя "мыслящими" есть физические различия одного сделали органическим способом, а второго — электронным

если бы человек в этой "китайской комнате" выполнял описанные функ­ции, то он (или система) действительно достиг бы как минимум некоторо­го уровня понимания Кроме того, аргументы Сирла отклонялись на осно­вании 'приведения к абсурду' если довести ситуацию до логического кон­ца, то оказалось бы возможным создать робота, в каждой своей детали идентичного мыслящему человеку, и все же последний был бы способен к "пониманию" и "произвольности", а первый нет Наконец, некоторые спе­циалисты по ИИ полагают, что "понимание" и "произвольность" вызыва­ются конкретными материальными свойствами Пилишин (Pylyshyn, 1980) сатирически замечает, что возможно произвольность — это такое веще­ство, которое выделяется человеческим мозгом, он предлагает свою соб­ственную загадку

" если бы все больше и больше клеток вашего мозга заменялись интегральными микросхемами, запрограммированными так, чтобы их, характеристики входа-выхода были идентичны заменяемому элементу, вы по всей вероятности сохранили бы способность говорить точно так же, как и сейчас, за исключением того, что постепенно перестали бы что-либо под этим иметь в виду То, что мы, сторонние наблюдатели, все еще принимали бы за слова, для вас стало бы просто некоторым шумом, который заставляют вас издавать ваши микросхемы" (с 442)

Мышление и интеллект - естественный и искусственный 500