|
ВРЕМЯ В СИСТЕМАХ
ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
(Нелинейность времени в искусственных
технических системах)
В словаре-справочнике «Естествознание» про искусственный интеллект (ИИ) сказано, что ИИ – «метафорическое название комплексного научного направления, которое объединяет математиков, лингвистов, психо-логов, инженеров и ставит своей целью создание программно-аппаратных средств ЭВМ, позволяющих: 1) имитировать на ЭВМ отдельные элементы творческого процесса; 2) автоматизировать целенаправленное поведение роботов; 3) обеспечивать диалоговое общение пользователей с ЭВМ на языке их предметной области, особенно с появлением ЭВМ 5-го поколения и широким распространением персональных компьютеров; создавать системы, работа которых опирается на знания, формируемые экспертами» [1, С. 133-134].
В искусственном интеллекте (ИИ) есть два основных направления: одно можно назвать «направлением черного ящика», а второе направление пытается моделировать размышления, рассуждения человека, т.е. его мыслительную деятельность (также предпринимаются попытки моделировать поведение живых организмов и использовать его в системах ИИ [3].
В первом случае мы, как правило, имеем какие-то математические модели технических объектов, которые связаны с временем напрямую (для достижения целей управления, как правило, необходимо решать системы дифференциальных уравнений, в которых время выступает как независимая переменная). А вот во втором случае очень многое зависит от тех концепций (философских, религиозных, можно сказать, представлений о мире и о человеке), которые берутся в основу моделирования рассуждений [4]. То есть в данном случае имеют важное значение теоретическое знание и система мира – научная картина мира (подробнее см. [5; 6]). Следовательно, в этом случае многое зависит от того, учитывается ли время как таковое в рассуждениях (например, нейронные сети). Можно рассматривать реакции нейронов на передачу возбуждающих воздействий как функции времени. Но, как правило, они рассматриваются только с логической точки зрения, т.е. прохождения сигнала, возбуждения нейрона, определяет активационная функция, которая не является функцией времени, а является пороговой функцией, зависящей от входного воздействия.
Во втором случае нас интересует, в каком виде учитывается или не учитывается время в тех моделях и в тех попытках повторить рассуждения человека, которые в настоящий момент существуют [8]. Если взять модели на основе различных логик, включая и двоичную логику, как начало, и нечеткие логики, и вероятностные логики, и онтологии, как таковые, то в этом случае время присутствует в качестве, скажем, проявления причинно-следственной связи, прежде всего, но не как независимый аргумент, влияющий на моделирование и рассуждение. Если мы посмотрим на попытки моделировать искусственные системы с помощью эволюционных методов (например, генетических алгоритмов), то опять увидим, что здесь нас, прежде всего, интересует число генераций (число поколений, которые сменяются), сходимость алгоритмов, но больше с точки зрения вычислительной сложности и вычислительных мощностей, которые затрачиваются на эти решения, чем с точки зрения времени как некой, скажем, метрической единицы (измеряемой единицы). Опять мы здесь видим именно смену поколений, именно накопление поколений, но не время, как независимый аргумент. Если мы будем рассматривать те модели, которые связаны, скажем, с ассоциативными нейронными сетями, то здесь мы время в явном виде также не просматриваем.
Мы просматриваем именно наличие каких-то ассоциативных реакций (например, описание сущности, нахождение сущности). Во всех задачах на первое место ставится результат распознавания, результат классификации, результат принятия решения. А время, как именно опять же, метрический параметр, отодвигается на второй план. Но исключения составляют те системы, в которых время существенно, с точки зрения технологических, например, процессов. Это диспетчерские системы, системы управления газотрубопроводами и т.д., т.е. системы так называемого реального времени. А здесь время проявляется более четко, потому что реакция системы должна быть быстрее, чем изменения параметров и характеристик управляемого объекта.
Значит, существенным является следующее. Время метрично и учитывается, т.е. системы становятся темпоральными в том случае, если мы рассматриваем такие их аспекты, как обучение, самообучение, саморазвитие, размножение, самосовершенствование. Тогда время является четким критерием накопления опыта, накопления эвристик, формирования новых правил, знаний, аксиом об окружающем мире, об окружающей среде в частном случае. В этом смысле время проявляется как некая физическая величина, весьма важная для оценки моделей, положенных в основу развивающихся систем. То есть когда идет сравнение именно моделей развивающихся, обучающихся систем, тогда время является и измеряемой и существенной характеристикой. С другой стороны, очень трудно как-то численно и даже на качественном уровне сравнить степень самосовершенствования системы, степень ее развития (искусственной системы прежде всего). В этом смысле можно рассматривать адекватность реакции различных систем, а затем рассматривать время, затраченное каждой системой –т.е. как следствие каждой из выбранных моделей – на достижение данного уровня.
Итак, для именно второго подхода время можно рассматривать как некий критерий развития систем и, как следствие, как некий критерий, который позволит сравнить те концепции, которые положены в основу построения искусственных систем, т.е. идет перенос человеческих представлений о времени в представление об искусственных системах [2]. И в этом случае, может быть, можно будет численно сравнить разные модели и разные подходы к построению систем, моделирующих рассуждения человека. Хотя эта оценка достаточно относительная, потому что многое определяется, конечно, затраченными мощностями, машинным временем, положенным в моделирование и обучение. Тем не менее, появляется некая объективная оценка, измеряемая оценка, которую можно было бы использовать. И кажется, что именно с этой точки зрения время в таких системах становится существенным фактором. Можно говорить о линейности или нелинейности времени для этих систем в смысле того, что затраты времени на обучение, самосовершенствование могут не подчиняться линейным законам. Как правило, все алгоритмы являются так называемыми эн-пи полными или эн-пи неполными, т.е. носят полиноминальную зависимость (экспоненциальную, можно сказать, зависимость) от исходных данных задачи, т.е. вырастание исходных данных для принятия решений, для рассуждений – в экспоненциальной зависимости увеличиваются затраты времени на моделирование и, как следствие, на обучение. Следовательно, в этом смысле для таких систем время является нелинейным по отношению к их жизненному циклу.
Работает ли здесь причинно-следственная связь? Как правило, такие системы обладают интерактивностью, т.е. некими петлями обратной связи, когда результаты влияют на дальнейший процесс обучения. Это можно назвать учетом опыта, а можно рассматривать с высказанной точки зрения как временные возвраты назад. И в этом смысле можно оторваться от причинно-следственной связи. Но линейность времени для таких систем – крайне редкое явление. И скорее всего, время становится каким-то нелинейным именно для искусственных систем. Как следствие – гипотеза: возможно, что и для человека время является не только линейным, но и нелинейным в каких-то ситуациях и в каких-то смыслах.
С точки зрения искусственных систем следует рассмотреть два этапа: первое – это нахождение и обучение с точки зрения главной функции системы, например, системы управления, т.е. поиск этой функции, настройка на эту функцию, обучение, возможность воспользоваться данной функцией (это по существу определение функции). Хотя – надо помнить всегда о некоей цели – для чего все это функционирование? И это один временной поток. А затем, когда происходит освоение функции, идет процесс (это тавтология) функционирования на основе определенной функции, но с учетом, скорее всего, цели – главной какой-то цели – и здесь тоже очень многое зависит (это второй временной поток, а поток описывается функцией) от концептуального видения мира, может быть даже эзотерического видения мира (это то же имеет место: см. [4; 7; 9]).
А что же является целью? Здесь мы приходим к чисто философским вопросам: а что является целью человека как сущности, разумной сущности? И что является целью искусственной системы? И как цель коррелируется с функцией? Что на что влияет? Цель на функцию или функция на цель? (Скорее всего, цель влияет на функцию или иначе она бы не возродилась – система к ней не пришла). Поэтому можно сказать, что в начале возникает для искусственной системы цель, потом идет поток (функция) обучения и освоения функции, а затем, собственно, функционирование.
Можно еще рассматривать гибель системы или утилизацию ее по достижении цели, или по неким другим причинам. Когда цель утрачивает свою актуальность, тогда система, по идее, разрушается. Это еще один временной поток (еще одна функция). Куда девается время после этого для искусственной системы? Вот вопрос (в философском плане – это вопрос о смерти). Отсюда вопрос следующий: получается, что время достаточно субъективно даже с точки зрения искусственной системы, т.е. время – это внутренняя сущность системы, присущая именно ей. Как она коррелирует с временем «вообще»? Сложный вопрос. Скорее всего (в данном случае) – это взаимодействие систем и взаимодействие их функционирования.
Как следствие, временные потоки, скорее всего, могут быть усреднены, могут быть взаимосвязаны, но вывести отсюда единое время можно только в рамках единой системы. А вне её – могут существовать другие временные потоки.
Теперь – о пространстве и времени, т.е. трехмерном пространстве и координате время. Если рассматривать системы динамически, т.е. в развитии во времени, то мы можем рассматривать пространственно-временной континуум, в котором происходит изменение пространства как такового. И если мы рассматриваем именно движение какой-то цели, т.е. действие по сути, по сущности (развития сущности) – то вот формирование, становление сущности – это и есть время формирования, или становления. После того как сущность овладела своим основным назначением, своей основной функцией, то скорее всего пространство так радикально не меняется, и время может становиться линейным.
Библиографический список
1. Егоров, Ю.В. Словарь-справочник по естествознанию / Ю.В. Егоров, Л.Н. Аркавенко, О.А. Осипова. – Екатеринбург: Издательский дом «Сократ», 2004. – 432 с.: ил.
2. Кандрашина, Е.Ю. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах / Е.Ю. Кандрашина, Л.В. Литвинцева, Д.А. Поспелов; под ред. Д.А. Поспелова. – М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. – 328 с. – (Пробл. искусств. интеллекта).
3. От моделей поведения к искусственному интеллекту / под ред. В.Г. Редько. – М.: КомКнига, 2006. – 456 с.: цв. вкл. (Науки об искусственном).
4. Поликарпов, В.С. Наука и мистицизм в XX веке / В.С. Поликарпов. – М.: Мысль, 1990. – 219, [2] с.
5. Степин, В.С. Теоретическое знание / В.С. Степин. – М.: Прогресс-Традиция, 2003. – 744 с.
6. Степин, В.С. Научная картина мира в культуре техногенной цивилизации / В.С. Степин, В.С. Кузнецова. – М.: ИФ РАН, 1994. – 272, [2] c.
7. Торчинов, Е.А. Пути философии Востока и Запада: познание запредельного / Е.А. Торчинов. – СПб.: «Азбука-классика»; «Петербургское Востоковедение», 2005. – 480 с.
8. Шалютин, С.М. Искусственный интеллект: Гносеологический аспект / С.М. Шалютин. – М.: Мысль, 1985. – 199 с.
9. Шулицкий, Б.Г. Мадэализм – концепция мировоззрения III тысячелетия. (Заметки по поводу модернизации физической теории) / Б.Г. Шулицкий. – Мн., 1997. – 176 с.
Источник: chronos.msu.ru.
Рейтинг публикации:
|
