<<<     ΛΛΛ     >>>   

Принцип рациональности в его формулировке выглядит следующим образом: "Если субъект имеет знание о том, что одно из его действий приведет к одной из его целей, то данный субъект выберет данное действие". При этом принимаются правила равносильности приемлемых действий: "Для данного знания, если действие A1 и действие A2 оба ведут к цели G, то выбираются оба действия" и предпочтения требуемого для объединенной цели: "Для данного знания, если цель G1 имеет множество избранных действий A1 и цель G2 имеет множество избранных действий A2, то эффективное множество избранных действий есть пересечение A1 и A2". Сказанное позволяет Ньюэллу охарактеризовать знание как "то, что может быть приписано субъекту, поведение которого может быть вычислено в соответствии с принципом рациональности"17.

К числу существенных характеристик знания Ньюэлл из принципиальных соображений не относит истинность. Отмечая, что искусственный интеллект имеет интересные точки соприкосновения с философией, поскольку природа разума и природа знания всегда являлись объектами изучения философии, основное различие в подходах ИИ и философии к знанию он видит в следующем: "Философский интерес к знанию сосредоточен на проблеме достоверности... Это нашло отражение в различении между знанием и полаганием (belief), выраженном в лозунговой фразе: "знание есть обоснованное истинное полагание. ИИ, рассматривая всякое знание как содержащее ошибки, называет все такие системы системами знаний. Он использует термин "полагание" лишь неофициально, когда несоответствие действительности становится преобладающим, как это имеет место в системах политических взглядов. С точки зрения философии ИИ имеет дело только с системами полаганий. Таким образом, наша теория знания, разделяя с ИИ безразличие к проблемам абсолютной достоверности, просто оставляет без внимания некоторые центральные философские вопросы"18. Очевидно, что ньюэлловская трактовка знания основывается на весьма упрощенном истолковании рациональности. Это истолкование выглядит упрощенным не только на фоне дискуссий по проблемам научной рациональности, но и на фоне интерпретаций рациональности вообще, в том числе и рациональности здравого смысла, которая может быть понята, например, как способность действовать в условиях когнитивной ограниченности19.

Упрощенное понимание рациональности ведет к упрощенной трактовке знания, – последовательно проводя позицию Ньюэлла, мы должны будем наделить статусом знания все сведения о том, что некое действие ведет к некоей цели, если обладатель этих сведений выбирает упомянутое действие, независимо от того, ведет ли данный выбор на самом деле к успеху в достижении цели.

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.

Было бы неверным полагать, что теоретико-познавательное (эпистемологическое) значение имеют только экзистенциальные концепции знания, вырабатываемые профессионалами в области ИИ, – тем более что нередко эти концепции, как можно видеть на примере с работой А.Ньюэлла, основываются на весьма уязвимых эпистемологических представлениях.

Большой интерес для философско-эпистемологических исследований представляют предпринимаемые в рамках компьютерных наук и особенно ИИ подходы к знанию, которые в принятой нами терминологии должны быть названы технологическими.

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

4. Представление и приобретение знаний:

философско-эпистемологический контекст

Проблемы представления знаний связаны в значительной степени с разработкой соответствующих языков и моделей. Существуют различные типы моделей: логические, продукционные, фреймовые, семантические сети и другие. Логические модели предполагают представление знаний в виде формальных систем (теорий), и в качестве языка представления знаний в таких моделях обычно используется язык логики предикатов. Продукционные представления можно охарактеризовать (упрощенным образом) как системы правил вида "Если А, то В", или "Предпосылка – действие". Сетевые модели предполагают выделение некоторых фиксированных множеств объектов и задание отношений на них (это могут быть отношения различного рода: пространственные, временные, отношения именования и др.). Фреймовые представления иногда рассматривают как разновидность семантических сетей, однако для первых характерно наличие фиксированных структур информационных единиц, в которых определены места для имени фрейма, имен слотов и значений слотов20. Каждая из упомянутых моделей имеет свои достоинства и недостатки в отношении того или иного круга задач. Преимущества логических моделей, использующих язык логики предикатов, связаны с дедуктивными возможностями исчисления предикатов, теоретической обоснованностью выводов, осуществляемых в системе. Однако такого рода модели в сложных предметных областях могут оказаться слишком громоздкими и недостаточно наглядными в качестве моделей предметной области или соответствующих фрагментов знания. Продукционные модели получили широкое распространение благодаря таким достоинствам, как простота формулировки отдельных правил, пополнения и модификации, а также механизма логического вывода. В качестве недостатка продукционного подхода отмечают низкую эффективность обработки информации при необходимости решения сложных задач. Преимущества семантических сетей и фреймовых моделей заключаются, с одной стороны, в их экономичности, позволяющей сократить время автоматизированного поиска информации, а с другой стороны, в их удобстве для описания определенных областей знания (и соответствующих фрагментов реальности, изучаемых в данных областях), когда выделяются основные (с точки зрения задач, для которых создается ИС) объекты предметной области и (или) система понятий, в которых будут анализироваться конкретные ситуации, а также описываются свойства объектов (понятий) и отношения между ними. И хотя в целом для этих типов моделей существуют значительные проблемы с организацией вывода, фреймовые системы многими были оценены как перспективные благодаря возможностям подведения под них достаточно строгих логических и математических оснований. Разумеется, в ИС вовсе не обязательно должна быть реализована только какая-нибудь одна из упомянутых моделей представления знаний "в чистом виде". Сочетание различных моделей может способствовать созданию более эффективных систем. На уровне теории ИИ это иногда находит отражение в разработке новых типов моделей представления знаний, сочетающих в себе черты моделей, ставших уже традиционными.

В рамках технологического подхода к знанию, осуществляемого ИИ, рассматриваются вопросы экономичности представлений знаний с помощью тех или иных средств, их дедуктивных возможностей, эффективности в решении задач. Вместе с тем влияние теории ИИ (и, в частности, представления знаний) на исследование знания как такового простирается далеко за пределы технологического подхода. Сравнивая влияние тех или иных моделей представления знаний на экзистенциальные исследования знания, мы не можем не заметить различия в той роли, которую играет, с одной стороны, логический подход и, с другой стороны, такие подходы, как продукционный, фреймовый и другие, объединяемые иногда под общим названием эвристического21 или когнитивного22 подхода. Нужно отметить, что оба этих подразделения могут быть приняты лишь условно: подразделение "логический – эвристический" или "логический – когнитивный" вызывает сомнения, поскольку для логических моделей характерно наличие эвристик и, кроме того, модели эти могут содержать допущения относительно когнитивного поведения. Пример – разработанная группой В.К.Финна ИС, которая рассматривается своими создателями как реализация логики здравого смысла, объединяющей естественный рационализм и естественный эмпиризм23.

Тем не менее в целом логический подход к представлению знаний в ИС не привел до сих пор к каким-либо серьезным изменениям в экзистенциальных рассмотрениях знания, к появлению новых влиятельных концепций в этой области. Прочие же подходы оказывают более заметное влияние на исследование экзистенциальных вопросов о знании – в качестве примера можно сослаться на фреймовую концепцию строения знания, получившую известное распространение как в психологии, так и в когнитивной лингвистике. Сказанное было бы неверно истолковывать как аргумент в пользу преимуществ этих типов моделей представления знаний перед логическими.

Дело в том, что логический подход в представлении знаний, как и сами логические исчисления, возник на основе трактовок знания, складывавшихся в течение многих веков – на основе того, что может быть названо классической рационалистической эпистемологией с характерными для нее пропозициональным истолкованием элементарного знания, рассмотрением теорий математизированных наук в качестве образцовых форм организации знания, строгими стандартами правильности рассуждений. Уровень классической эпистемологии и разработанности ее концептуальных основ столь высок, что за период времени, в течение которого ведутся исследования по представлению знаний в компьютерных системах (а этот период ничтожно мал в сравнении с "возрастом" классической эпистемологии), эти исследования, имеющие в качестве своей концептуальной базы самое классическую эпистемологию, закономерно должны были скорее демонстрировать ее возможности в применении к новому кругу задач, чем стимулировать существенные изменения в ней. Утверждение, что неклассические логики, все шире применяемые в представлении знаний, также развиваются на концептуальной основе классической эпистемологии, может, на первый взгляд, показаться парадоксальным. Тем не менее оно справедливо в той степени, в какой неклассические логики являются модификациями классических исчислений и разделяют с ними те глубинные концептуальные предпосылки, которые могут быть в известном смысле противопоставлены концептуальным основам иных подходов. С этой точки зрения работы по логике естественного языка и рассуждений здравого смысла свидетельствуют о высокой гибкости инструментария, развиваемого на базе классической эпистемологии и о богатстве его возможностей.

Другие подходы в представлении знаний достаточно тесно связаны с развитием когнитивной психологии. Однако само это направление сложилось под влиянием "компьютерной метафоры", когда познавательные процессы стали рассматриваться по аналогии с работой вычислительных машин. Неудивительно поэтому, что происходящее в ИИ оказывало и оказывает заметное воздействие на когнитивную психологию (как и на еще более молодое направление – когнитивную лингвистику). Это справедливо и в отношении собственно представления знаний. И фреймовые, и сетевые модели основываются на соответствующих концепциях структур человеческого восприятия и памяти. Показательно при этом, что концепция фрейма как когнитивной структуры была мотивирована задачами разработки ИС. Вместе с тем эта концепция имеет самостоятельное значение как концепция психологическая и эпистемологическая и используется в исследовании проблем, выходящих за рамки собственно разработок компьютерных систем24.

Сегодня можно говорить о том, что представлению знаний в ЭВМ в виде систем правил (что характерно, прежде всего, для продукционных моделей) соответствует новый подход в философско-эпистемологических исследованиях, придающий особое значение правилам и предписаниям, регулирующим человеческую деятельность. Этот подход представлен в работах А.И.Ракитова. В середине 80-х годов А.И.Ракитов и Т.В.Адрианова прогнозировали возможность появления новых тенденций в эпистемологии, касающихся прежде всего исследования познавательной функции правил как особой эпистемологической категории и выявления механизма рационализации и регулятивной трансформации интеллектуального творчества. Такого рода предположения (и постановка задачи развития эпистемологии в этом направлении) были обусловлены тем обстоятельством, что для построения баз знаний компьютерных систем потребовалось изучение механизмов функционирования знания под таким углом зрения, чтобы это позволило выявить правила работы данных механизмов, т.е. "инструкции, указывающие, какие классы действий или отдельные действия и каким образом должны быть выполнены"25.

В книге "Философия компьютерной революции" (М., 1991) А.И.Ракитов выдвигает концепцию "информационной эпистемологии". "Возникновение "интеллектуальной технологии" и жгучий интерес к природе и возможностям машинного мышления, порожденный компьютерной революцией, – пишет он, – привели к формированию нового, нетрадиционного раздела эпистемологии – эпистемологии информационной. Она исследует не те или иные виды научного знания, а знания вообще, но под особым углом зрения, с позиции переработки и преобразования информации в ее высшую форму – знания. Информационная эпистемология исследует различные способы представления и выражения знаний и возможности построения знаний с помощью технических систем. В силу этого фокус информационной эпистемологии перемещается на обыденное познание и здравый смысл, поскольку они являются изначальной формой познавательной деятельности, к тому же формой универсальной, всеохватывающей, энциклопедической, наиболее сложной, разнообразной и богатой"26. Процесс познания и мышления, считает А.И.Ракитов, рассматривается в информационной эпистемологии под углом зрения "инженерного фундаментализма" как процесс машинной трансформации информации. К основным проблемам информационной эпистемологии он относит следующие: "что такое информация; как она передается, трансформируется; каковы функции и соотношения сигналов и кодов; какова эпистемическая функция компьютеров, могут ли они мыслить; как из информации создаются знания; как соотносятся информация, смысл и значение; каковы способы машинного представления знаний; какова связь информации и языка; как осуществляется машинное понимание и взаимопонимание машины и человека; можно ли редуцировать мыслительные процессы к вычислительным функциям или представить через них; в чем сущность инженерного подхода к познавательной деятельности; и, наконец, каково соотношение компьютера и мозга?"27.

Очевидно, что в круг перечисляемых А.И.Ракитовым проблем входят как технологические, так и экзистенциальные вопросы о знании. Соотнесенность между собой этих вопросов, обусловленная тем, что все они так или иначе связаны с проблемами компьютерной переработки информации, позволяет говорить об информационной эпистемологии как об объектно-формируемом спектре исследований. Вместе с тем было бы неправомерно говорить об информационной эпистемологии как о дисциплине. Одни из вопросов, обозначаемых А.И.Ракитовым в качестве основных вопросов информационной эпистемологии, исследуются в рамках ИИ (например, способы машинного представления знаний), другие – в рамках преимущественно психологических работ (например, проблемы мозга), третьи (может ли компьютер мыслить?) являются по существу философскими проблемами, независимо от основного рода занятий людей, участвующих в их обсуждении. Нельзя согласиться с утверждением о том, что таким образом понимаемая информационная эпистемология "становится самостоятельным разделом философии познания" (с. 150), хотя бы потому, что осуществляемые в рамках ИИ работы по представлению и приобретению знаний не имеют, как правило, философского характера (да и не стремятся его иметь; рассмотренная выше попытка построения эпистемологической концепции А.Ньюэллом – скорее исключение, чем правило для области в целом), хотя и представляют интерес для философа, исследующего проблемы знания.

Так или иначе, для осмысления происходящего в разработке компьютерных систем с позиций эпистемологии характерно также наличие тенденции к определенной трансформации эпистемологии с учетом потребностей компьютерной революции. Упоминавшаяся выше задача изучения познавательной деятельности как системы правил, которая ставится А.И.Ракитовым и Т.В.Адриановой (и получает дальнейшее обоснование в цитированной книге А.И.Ракитова), – не единственное возможное направление развития эпистемологии под влиянием компьютерной революции.

Рассматривая проблемы представления знаний посредством семантических сетей, С.М.Шалютин приходит к не менее правомерному выводу о желательности исследования категорий с учетом потребностей моделирования знания. Дело в том, что базовые отношения, содержащиеся в семантических сетях, являются аналогами мыслительных категорий (например, категорий причинности, части и целого, единичного и общего). Это дает основание полагать, что "...для развития искусственного интеллекта важно создать формальные квазикатегории, которые были бы приближенными аналогами реальных категорий, функционирующих в мыслительном процессе человека. Это значит, что одной из задач гносеологии на современном этапе является, так сказать, разложение категорий в бесконечный ряд общенаучных и иных понятий, которые могли бы формализоваться средствами логики и методологии науки"28.

Взгляд на компьютер как на техническое устройство (артефакт), выполняющее скорее функцию посредника в передаче знания от одного человека к другому и скорее играющее роль своеобразного текста, чем являющееся автономной (т.е. не требующей дополнительного обращения к знаниям человека) моделью действительности, побуждает нас сделать акцент на неявной, личностной компоненте знания, а также на культурных предпосылках общения людей при посредстве ЭВМ. Заполнение базы знаний, осуществленное инженером в результате работы с экспертом, предполагает, конечно, формулировку правил (например, правил продукций), которые входят в базу знаний и необходимы для выполнения системой ее функций. Тем не менее эти правила обычно не могут претендовать на самостоятельный эпистемологический статус – т.е. статус правил, в соответствии с которыми действительно мыслит эксперт и действительно функционирует "некомпьютеризованное" знание. Вполне оправдана в этом отношении аналогия между системой, основанной на знаниях, и обычным текстом, проводимая Ю.А.Шрейдером29. В обоих случаях "...владелец знания не может его адекватно выразить в тексте, рискуя получить нечто, отличное от того, что имел в виду автор. ...Знание не упаковывается в текст, а моделируется в нем в дискурсивной, а следовательно, упрощенной форме. Надежда на то, что оно будет адекватно воспринято адресатом, зиждется на вере в творческие способности последнего – в то, что он воспримет текст не как буквальную инструкцию, но как "намек", позволяющий воссоздать архитектуру моделируемого знания"30.

 <<<     ΛΛΛ     >>>   

Принципы искусственного интеллекта
Философ техники п
В этом контексте нравственный смысл деятельности индивида в сфере техники
Критики перспективного подхода к живописи
В одном из них он следующим образом определяет технику