Наука и техника Наука и техника - Работа автомата
  14.12.2018 г.  
Главная arrow Кибернетика arrow Рассуждения конца 60-х arrow Работа автомата
Главное меню
Главная
Новости
Блог
Ссылки
Контакты
Поиск
Карта сайта
Философия
Сознание
Материализм
Лингво
Эволюция
Кибернетика
Био
Эмоции
Живое
Психика
Работа автомата
Рейтинг: / 1
ХудшаяЛучшая 
17.10.2010 г.

Далее, допустим, что сигналы, издаваемые некоторым случайным источником, интерпретированы человеком как определенные черты или стороны действительных объектов, и автоматическое устройство каким-то способом отбирает те из них, которые имеют смысл и истинны.
Работа такого автомата по своему типу также несопоставима с умственной деятельностью человека. Реальное человеческое мышление вовсе не решает возникающие перед ним проблемы путем перебора всех возможных случаев (оно это делает лишь для определенного круга проблем), тем более в процессе мышления не производится выбор из всех возможных комбинаций символов. Человек, как правило, не комбинирует бессмысленным образом. Сведение мышления к такому отбору есть крайний механицизм.

Один человек, пишет Эшби, не нарушая закона сохранения энергии, заставляет вращаться все колеса на заводе. Небольшое размышление показывает, что этот процесс имеет две стадии. В первой стадии кочегар поднимает уголь в топку, в этой стадии энергия строго сохраняется. Попадание угля в топку представляет начало другой стадии, в которой энергия тоже сохраняется, по мере того как сжигание угля приводит к производству пара и, наконец, к вращению колес на заводе. Заставив весь процесс, от мышц кочегара до колес машин, протекать двумя стадиями, связанными с двумя порциями энергии, величины которых могут меняться до некоторой степени независимо друг от друга, современный инженер может получить общее увеличение мощности. Можем ли мы, - спрашивает Эшби, - скопировать в принципе этот метод так, чтобы получить усиление процесса отбора?
Вообще говоря, деление трудового процесса а две стадии отмеченного типа в интересах повышения производительности труда в качестве важной прогрессивной тенденции развития техники, подчеркивалось еще Марксом. По мере развития крупной промышленности,- писал он, - создание действительного богатства становится менее зависимым от рабочего времен и количества затраченного труда, чем от мощности агентов, приводимых в действие на протяжении рабочего времени, агентов, которые сами - могучая производительность которых сама, в свою очередь, не находится в соответствии с тем непосредственным рабочим временем, которого стоит их производство, а зависит от общего состояния науки и от степени развития технологии или от применения этой науки к производству.
Эшби иллюстрирует двустадийность умственной работы следующим образом. Кочегар использует свою (небольшую) мощность для приведения в действие того, что дает основную мощность. Следовательно, конструктор должен использовать свою небольшую способность отбора для приведения в действие того, что выполнит основной отбор2. Мне нужно позвонить водопроводчику. Я решаю позвонить Грину, а не Брауну. Я произвел однократный отбор. Секретарша отберет в телефонной книге его номер из 50 000 номеров, т. е. произведен 15,6-кратный (двоичный) отбор (215,6=50000). Так однократный отбор непосредственно определяет 15,6-кратный отбор, и здесь имеет место некоторое усиление.
Таким образом, рассуждает Эшби, возможно построение такого истинного усилителя отбора, который будет отбирать в большем диапазоне, чем диапазон, охваченный его конструктором. Мы не будем рассматривать техническую схему усилителя. Однако утверждение, что, отдавая секретарше распоряжение вызвать Грина, я не имею в своем диапазоне множество телефонных номеров (50000), верно лишь отчасти. Я знаю, во-первых, что это множество существует, во-вторых, что оно содержит номер водопроводчика и, в-третьих, я это знаю потому, что телефонный каталог есть результат моей (человека) работы. Если бы, например, фамилия Грина не содержалась с достоверностью в одной телефонной книжке, а, допустим, в одной из нескольких книжек, то я должен был бы (или мог бы в интересах большей эффективности) по-иному сконструировать автомат или дать тому же автомату другую программу. Следовательно, конструктор или программист должны иметь в своем диапазоне в определенном смысле (не для непосредственного отбора) всю совокупность возможных состояний, из которых должна выбирать машина. Здесь мы имеем новое свидетельство того, что машина не стоит над человеком-конструктором, а является лишь средством в руках человека для облегчения его умственной работы, повышения производительности его труда.
В соответствии с этим сравнение с кочегаром дает возможность сопоставить отбор, осуществляемый непосредственно человеком, и отбор, осуществляемый человеком при помощи машины, т. е. отбор и отбор (как в предыдущем примере с кочегаром энергия и энергия). Сопоставление машинного отбора с мыслительной способностью в примере с кочегаром не имеет модели. Мы здесь опять сталкиваемся с неоправданной попыткой рассмотрения человека и машины на паритетных началах.
Дав схему усилителя отбора, Эшби переходит к рассмотрению вопроса о времени, необходимом для того, чтобы отбор осуществить.
Первая оценка числа состояний, среди которых нужно произвести поиски, может быть найдена как произведение из числа состояний каждого независимого компонента. Оказывается, например, что при наличии на шахматной доске десяти белых и десяти черных фигур, каждая из которых обладает в среднем шестью ходами, для того чтобы найти только два наилучших ближайших хода надо исследовать шесть в сороковой степени возможностей. Машина, исследующая миллион возможностей в секунду, сделала бы это за миллиард миллиардов лет.
Таковы действительные возможности машинного мышления, действующего по принципу простого отбора, т. е. предоставленного самому себе. Значит, если даже предположить вопреки действительности, что машина такого типа обладает умственными способностями, что она действительно решает задачи независимо от человека и конкурируя с ним, то окажется, что на анализ двух ходов она должна затратить миллиард миллиардов лет.
Нельзя не согласиться с Эшби, когда он делает вывод, что это недопустимо долгое время. Эшби не беспочвенный фантазер, и естественно, что он ищет путей сокращения этого времени. Он эти пути находит. Однако все найденные им методы - это в сущности прямо или косвенно методы вмешательства человека, использования его знаний.
Рассмотрим кратко некоторые из них.
1) Метод моделей. Имеем множество Р, содержащее подмножество решений р. Метод моделей применим, если можно найти множество Р, элементы которого могут быть приведены в соответствие с элементами множества Р таким образом, чтобы элементы pi в Р, соответствующие элементам из р, можно было бы распознать. В Р ищется один из элементов р; если он отыскан, то обратное соответствие указывает решение в Р. Чтобы применение метода имело смысл, поиски в Р должны быть -настолько быстрее, чем поиски в Р, чтобы время, затрачиваемое на три операции 1) переход от Р к PI, 2) поиски в РЬ 3) обратный переход от р к р, было меньше, чем время, затрачиваемое на операцию поисков в Р.
Таким образом, для того чтобы работе гомеостата придать смысл, предлагается моделирование. Но, чтобы осуществить моделирование, требуется найти взаимнооднозначное соответствие между двумя множествами Р и Р. Для того чтобы осуществить эту операцию, надо знать закон, посредством которого эти множества (в том числе множество Р) задаются. Следовательно, конструктор (или, возможно, при некоторых конструкциях программист) должен иметь в своем диапазоне все множество Р в самом прямом смысле. Поэтому утверждение, что диапазон гомеостата шире диапазона его конструктора, для данного случая становится ложным. Оно основано на ошибочном предположении, что множество находится в поле зрения человека лишь в том случае, если оно задано простым перечнем элементов этого множества.
Отметим также, что переход от Р к Р (когда законы обоих множеств уже известны) опять требует человеческой деятельности (закодирования). Аналогичным образом раскодирование - переход от р к р тоже требует человеческой деятельности.
Далее Эшби пытается преодолеть проблему времени посредством наложения некоторых ограничений на решаемые проблемы.
1)Всякое соотношение между компонентами набора (компоненты не независимы) уменьшает область поисков.   Вообще всякий закон, - пишет  Эшби, - парламентский,  природный  или   алгебраический – является ограничением и сужает диапазон изменения, а вместес тем и время поисков. Здесь опять следует заметить, что открывает закономерные связи также человек.
2)Ограничение   вследствие   непрерывности.   Если y = f(z), то, поскольку близкие значения z дают близ кие значения у, значение  у  вполне  можно  исследовать посредством выборки возможностей, имеющихся для  z,  т.  е.  значение  у  не  нужно  испытывать  по отдельности. Иными словами, непрерывность функции налагает ограничения на диапазон возможностей, в которых   нужно   искать   решение   (поиски   максимума и др.).
Конечно, в объективной действительности непрерывные процессы, процессы, описываемые непрерывными функциями, чрезвычайно распространены и играют исключительно важную роль. Однако роль не непрерывных функций отнюдь не так уж мала. В исследовании природы за последние полстолетия она, несомненно, возросла. И если они, по Эшби, недоступны для решения механическому мозгу, то они, как и игра в шахматы, доступны для человека с его нормально функционирующим мозгом, и это уж никак не свидетельствует о том, что мыслительные способности механического мозга выше мыслительных способностей конструктора.
3)Ограничение вследствие прошлого знания. Если приемлемые состояния, - пишет Эшби, - распределены вполне хаотично, т. е. без какой-либо распознаваемой закономерности, то мы имеем дело с задачей, относительно которой ничего, совершенно ничего, неизвестно. Ныне, после двухсот лет научных исследований, такие задачи редки. Значит, и здесь нужны человеческие знания.
Исследование проблемы длительности решения задач Эшби заключает выводом: Время, которое в действительности будет затрачено в какой-то данной задаче, можно оценить только после исследования самой задачи и имеющихся возможностей. Но это исследование требует опять-таки человеческой деятельности.
Таким образом, в сущности, здесь везде идет речь о том, что создаются машины, используя которые человек увеличивает свои возможности. Как микроскоп позволяет проникнуть человеческому глазу в области, недоступные ранее, так счетные, логические машины и т. д. позволят человеческому разуму решать ранее не разрешимые для него задачи. Бессмысленно ставить вопрос, кто лучше видит: микроскоп или человек. Можно лишь говорить о том, что человек с микроскопом лучше видит (микрообъекты), чем без микроскопа. Также бессмысленно говорить, что машина обладает большими умственными способностями, чем человек. Но человек, используя машину, способен решать задачи, которые не в силах решать без нее или для решения которых ему потребовалось бы больше времени и сил.
В рассматриваемой проблеме соотношения решения задач машинами и мышлением следует четко разграничивать два аспекта.
Первый из них - рассмотренный выше философский аспект. Машина не мыслит. Она не есть субъект, хотя она и есть отражающая система, особенности которой подлежат исследованию. Вывод о том, что машина не есть субъект, не мыслит и не способна приобрести эти качества, делается на основе анализа условий возникновения субъекта в процессе биологического и общественно-исторического развития.
Второй аспект - аспект собственно кибернетический. Из отрицательного ответа на вопрос, мыслят ли, разумны ли машины, непосредственно нельзя сделать прямых выводов о разрешимости или неразрешимости тех или иных задач преобразования информации для технических кибернетических систем. Точно так же, как нельзя сделать из этой посылки подобных выводов относительно возможности моделирования тех или иных процессов, происходящих в мозгу человека. Кибернетика имеет право на сопоставление с определенной точки зрения мозга, с одной стороны, и технических автоматов - с другой. И то и другое суть системы, перерабатывающие информацию. Кибернетика в соответствии со своим предметом не только вправе, но и обязана исследовать, какие классы задач разрешимы для той или иной системы в зависимости от ее структуры.
Структура, форма, как известно, в определенных пределах независима от субстрата, содержания. Кибернетика, как таковая, исследуя, какие классы задач доступны решению системам различных структур, сама по себе не интересуется тем, какой субстрат эту структуру реализует; Однако в действительности независимость структуры от субстрата, формы от содержания не абсолютны, а относительны. Если, например, некоторая задача управления или моделирования того или иного процесса, осуществляющегося в мозгу, или решение определенной задачи требует, чтобы элементы были безинерционными, то эти задачи не могут быть разрешены системой с электромеханическими реле. Многое из того, что доступно радиоэлектронике, недоступно электромеханическим и тем более механическим системам. Такой подход должен иметь место и при переходе от неживых систем к биологическим. Особые качества белковых тел позволяют им реализовать структуры, не реализуемые неорганическими субстратами. Следовательно, в принципе системы из биологических элементов должны содержать новые возможности переработки информации по сравнению с техническими системами.
Однако это ни в коей мере не позволяет априорно утверждать невозможность решения тех или иных задач по переработке информации для технических кибернетических систем. Отметим, что многие из таких априорно установленных для техники границ уже уничтожены развитием техники или по крайней мере теоретически. Так, например, французский невролог Поль Косса в заключении своей книги Кибернетика дает перечень под названием То, что машина не способна воспроизвести. Вот этот перечень: 1) машина не может выйти из рамок предопределения, 2) машина не может обучаться, 3) машина не может осуществлять критическую функцию, 4) машина не может переходить от конкретного к абстрактному, 5) машина не может изобретать.
Рассмотрим эти границы подробней. 1. Если под невозможностью выйти из рамок предопределения понимать детерминированность процессов в машине, то ясно, что закон причинности не нарушается ни в машине ни в организме. Вопреки утверждениям Косса воля человека несвободна. Человек действует в интересах достижения определенной цели. Оптимальный вариант достижения цели независим от воли человека; он научается отыскивать его или приближается к нему на основе своей практической деятельности. Сама цель так же в конечном счете детерминирована потребностями и т. д. человека.
Косса, однако, понимает под этой предопределенностью еще и то, что машина действует по программе, т. е. не обладает свободой выбора. Конечно, кибернетическая система действует на основе определенной программы, определенных алгоритмов. Однако кибернетика в настоящее время знает самонастраивающиеся технические системы. Они, как было показано выше, не мыслят и не от них исходит цель. Но конструктор или даже программист не знают заранее образа действий машины. Она сама на основе заложенной цели и критериев находит оптимальный вариант достижения цели, оптимальные режимы и т. д. Следовательно, ее действия вовсе не предопределены однозначно волей конструктора.
2. Утверждение, что машина не может обучаться, весьма относительно. Замечание Косса о том, что если мотор моей машины работает более покладисто после 5000 км, чем при выпуске с завода, скажу ли я, что он обладает способностью обучаться, не имеет никакого отношения к делу. Машина со случайными элементами и способностью к многообразной их комбинации может давать различные варианты ответа на те или иные раздражители, ее можно поощрять или она сама может оценивать по определенным критериям свои собственные ответы. Машина способна наблюдать действия металлурга у доменной печи, перенимать их и т. д., т. е. определенные стороны процесса обучения, приобретение опыта, несомненно, моделируются техническими системами.
3.Машина   не  может  осуществлять  критическую функцию - это верно в том смысле, что в конечном счете различного рода критерии исходят от человека (хотя в выработке критериев и машина может играть определенную роль). Но неверно, что машина при любых обстоятельствах будет работать   над решением абсурдной проблемы. Она будет над ней работать до тех пор, пока по заложенным в нее критериям не выявится, что проблема абсурдна. Но и человечество столетиями трудилось над созданием  перпетуум мобиле, пока не обнаружило абсурдность этой задачи. Еще раз подчеркиваем, что этим мы не хотим сказать, что между осуществлением  критической функции человеком и машиной нет никакого различия, но, судя по замечанию Косса, он никакого реального различия не обнаруживает.
Под утверждением, что машина не может переходить от конкретного к абстрактному, согласно кон тексту Косса, следует  понимать, что  она не смогла бы перейти от частного к общему. Неправильность этого утверждения доказана при рассмотрении статьи Маккея.

Положение: машина не может изобретать, Косса конкретизирует утверждением, что машины бездарны в жанре интуитивного понимания. Пока еще физиология и психология имеют очень мало данных о механизме так называемых интуитивных догадок и решений. И естественно, что техника не в силах моделировать процесс, закономерности которого не исследованы до конца. Однако как раз в раскрытии этих механизмов кибернетическое моделирование, проверка математически разработанных гипотез, несомненно, призваны сыграть особо важную роль. Перцептрон, предложенный Розенблатом, в котором запоминающие ячейки соединены случайно и в котором одновременно возбуждается множество элементов, возможно, сыграет важную роль в решении этих задач.
П. К.Анохин в своем критическом разборе работы Косса также в сущности пытается сформулировать задачи переработки информации, неразрешимые для технических систем. Однако, заключая анализ этой проблемы, он вынужден сказать, что в настоящее время неизвестны машины, которые могут моделировать те или иные сложные физиологические процессы или функции.
Действительно, в настоящее время техника не разрешила еще ряд важных стоящих перед нею задач. Но, речь идет о перспективах, возможностях. Утверждая, что предпринятые до сих пор попытки определения возможностей машины по существу потерпели поражение, мы не делаем из этого вывода, что исследование возможностей преобразования информации системами различных структур (а значит, в конечном счете и субстратов) есть пустая трата времени. Мы лишь утверждаем, что эта задача не может быть решена априори или, точнее, что для ее разрешения недостаточно знать, что машина не мыслит Теория, а тем более практика конструирования и функционирования технических самонастраивающихся систем еще только складывается. Кроме того, физиология не открыла еще много тайн высшей нервной деятельности. Только общими усилиями кибернетики, техники и физиологии, на основе опыта работы самонастраивающихся систем, проникая (в том числе кибернетическими методами) в механизмы мозга, можно будет выявить, какие свойства; и функции мозга в области переработки информации присущи только ему и какие общи ему и другим кибернетическим системам. Такая постановка вопроса побуждает к конкретному исследованию, без которого решение важнейших теоретических проблем кибернетики невозможно.
Оценивая в общем значение кибернетики, надо сказать, что, несмотря на ошибочные философские концепции ее основателей, несмотря на то, что на кибернетике часто спекулируют различного рода шарлатаны и мистики, кибернетика как новое направление научной мысли имеет важное объективное содержание, большие перспективы, и роль ее, несомненно, будет возрастать. Нам кажется уместным вспомнить здесь слова Маркса, написанные им в связи с историей дифференциального исчисления:
Итак сами (его творцы. - С. Ш.) верили в мистический характер новооткрытого исчисления, которое давало правильные... результаты... Таким образом сами себя мистифицировали и тем более ценили новое открытие, тем более бесили толпу старых ортодоксальных математиков и вызвали таким образом враждебный крик, отдавшийся даже в мире несведущих в математике людей и бывший необходимым, для того, чтобы проложить путь новому.
Основатели кибернетики, во всяком случае многие из них, также приписывают мистические свойства своим открытиям. Кроме того, слышен враждебный крик ортодоксов, не желающих применять кибернетические методы исследования в языкознании, физиологии, психологии, экономике и т. д. Споры вокруг кибернетики интересуют не только специалистов, но и широкую научную общественность. Задача заключается в том, чтобы, с одной стороны, отбросить механистические мистификации, с другой, не попасть в плен к ортодоксам, а развивать и внедрять реальные достижения кибернетики.

 

Добавить комментарий

« Пред.   След. »
Техника
Техтворчество
Машины
Курьезы
История техники
Непознанное
НЛО
   
designed by sportmam