|
Меню сайта
Статистика
|
Разумная машина — верный помощник человекаРазумная машина — верный помощник человекаОсобенно велико значение самосовершенствующихся систем при решении одной из самых увлекательных задач кибернетики — задачи моделирования процессов, протекающих в мозгу человека. Дело в том, что человеческий мозг — очень сложная и во многих отношениях замечательно устроенная самосовершенствующаяся система. Возможности мозга можно наглядно проиллюстрировать таким примером. Человек внешне относительно просто приспособляется к распознаванию какого-либо класса изображений, например рисунков, изображающих различные дома. Если показать человеку сравнительно небольшое число изображений домов, например одноэтажных и пятиэтажных, он может правильно классифицировать и изображение, которое ему никогда ранее не было показано, например, двухэтажных, трехэтажных и других домов. Значит, можно выработать у человека достаточно правильное представление об общем понятии дома. Для моделирования способности мозга приспосабливаться к распознаванию различных классов изображений в кибернетике было построено большое число различных алгоритмов и проведено большое число экспериментов. Эти эксперименты пролили свет на многие процессы, происходящие в мозгу, и послужили в ряде случаев основой для решения практических задач по автоматизации процессов распознавания зрительных образов, а также человеческой речи. Впрочем, в направлении автоматического распознавания речи сделаны пока еще лишь первые шаги; машина распознает всего несколько десятков различных слов, произносимых различными голосами в различных условиях. Обучение машин процессам распознавания зрительных и других образов — лишь самая первая, относительно несложная задача в моделировании мыслительных процессов. Более сложные задачи возникают при моделировании логического мышления, процесса обучения языку, при моделировании процессов творчества. В области логического мышления в первую очередь моделируются различные системы, позволяющие осуществлять автоматическое доказательство теорем в тех или иных (пока еще достаточно узких) областях математики. При этом речь идет об автоматическом доказательстве не только теорем, вошедших в учебники, но и новых, еще не известных человеку теорем. Значение такой автоматизации огромно: используя скорость и безошибочность работы даже современных, относительно еще мало совершенных, универсальных электронных цифровых машин, очевидно, можно будет в ближайшем будущем доказывать такие сложные теоремы, которые «невооруженному» человеческому уму просто недоступны. Здесь кибернетика начинает вплотную подходить к внедрению автоматизации в развитие самой науки. В будущем кибернетические машины будут незаменимыми помощниками человека не только в доказательстве новых теорем, но и в обобщении результатов наблюдений, в построении новых физических и других теорий и т. д. Уже сейчас, помимо помощи в сложных вычислениях и обработке экспериментальных данных, машины начинают применяться для автоматизации справочно-информационной и библиографической работы, отнимающей сейчас много времени у ученых. В принципе возможно накапливать научную информацию не только в библиотеках, но и в электронной памяти кибернетических машин в специальных информационных центрах. Из этих центров по запросу того или иного ученого может быть очень быстро получена необходимая справка, краткое или полное содержание какой-либо научной статьи и т. п.
Важное место в автоматизации научного творчества займут также автоматический перевод с одного языка на другой, автоматическое реферирование и конспектирование статей и т. п. Для этих целей в машину должна быть вложена та или иная система знаний о человеческих языках. На первых порах в эту систему включаются обычно лишь необходимый словарный запас и грамматические правила. Однако в принципе ничто не препятствует тому, чтобы обучать машины распознаванию смысла вводимых в нее фраз. Опыты такого рода были проделаны в Академии наук УССР. Во время этих опытов универсальная электронная цифровая машина, работая в специальном режиме (так называемом режиме обучения), обучалась отличать осмысленные фразы, составленные из выбранных наугад 100 слов, от бессмысленных. Важно подчеркнуть, что процесс обучения был организован таким образом, что машина не просто «зазубривала» вводимые в нее «учителем» фразы, а создавала новые понятия, задавала учителю вопросы и, Чтобы ответить на этот вопрос, рассмотрим простой пример. Предположим, что программист не знает, каким образом решаются квадратные уравнения, но может проверить, является ли то или иное число корнем заданного квадратного уравнения. В таком случае он без особых затруднений может составить программу, по которой машина будет пытаться решать квадратные уравнения по различным формулам, последовательно перебирая все такие формулы — от более простых к более сложным. При этом каждая такая попытка будет проверяться с помощью подстановки определяемых по испытуемой формуле корней в заданное уравнение (или в несколько заданных уравнений). В случае неудачи машина должна автоматически строить следующую формулу и испытывать ее — и так до тех пор, пока очередная попытка не приведет к успеху. Благодаря огромной скорости работы машины она довольно скоро найдет требуемую формулу. Для решения более сложных проблем применение метода такого простого перебора может не привести к успеху даже при использовании машин. Однако, как правило, благодаря огромной быстроте действий машина может решать соответствующие проблемы с помощью более простых методов, чем те, которые потребовались бы для этой цели человеку. Поэтому составление программы для решения даже единичной проблемы творческого характера может оказаться более простым делом, чем непосредственное решение самой проблемы. В действительности же положение облегчается еще и тем, что составленная программа используется для решения большого числа проблем одного типа. Возможности автоматизации творческих процессов не ограничиваются рамками одних лишь точных наук. Уже сейчас, когда кибернетика делает только первые робкие шаги, проведены успешные опыты по автоматизации музыкального творчества; машины сочиняют стихи (правда, пока еще плохие), играют в шахматы и т. д. С каждым днем перед автоматизацией процессов творчества открываются все новые и новые горизонты. Однако, разумеется, далеко не во всех областях подобная автоматизация так необходима, как в процессах научного творчества. Вряд ли сегодня практически необходимо автоматизировать литературное или музыкальное творчество. Вместе с тем кибернетика уже сегодня начинает приносить пользу, скажем, поэзии, внося в нее точные математические методы исследования. Особый интерес представляют взаимосвязи, существующие между кибернетикой и биологией. Кибернетика дает в руки биологам новые методы исследований. Универсальные электронные цифровые машины позволяют моделировать процессы эволюции и естественного отбора, автоматизировать процесс определения болезней по их признакам, осуществлять моделирование механизма возникновения условных рефлексов и других видов деятельности мозга животных и даже мозга человека.
Биология в свою очередь снабжает кибернетику новыми идеями, касающимися построения машин, которые в значительно большей степени приблизятся к свойствам мозга, чем ныне существующие машины. Возникло и успешно развивается новое научное направление — бионика. Цель ее — перенести в технику многие интересные свойства живых организмов. Особый интерес представляет поразительная чувствительность некоторых органов чувств у отдельных животных, например органа обоняния у собаки. Интересны также способы, с помощью которых из относительно малонадежных нервных клеток составляется такая надежная в целом управляющая система, как человеческий мозг. Кибернетика непрерывно совершенствует свою техническую базу. На смену громоздким и малонадежным ламповым машинам пришли машины, использующие полупроводники и магнитные элементы. Успехи современной физики позволят сделать следующий шаг: перейти к чрезвычайно миниатюрным элементам, использующим тонкие пленки, твердые схемы и другие элементы. Это позволит сделать машины чрезвычайно надежными, малогабаритными, относительно дешевыми и простыми в эксплуатации. Происходит также непрерывное совершенствование логической структуры машин, увеличение быстроты их действия и объема памяти. Наряду с этим разрабатываются методы построения новых машин, копирующих не только функции, но и некоторые детали внутреннего строения человеческого мозга. На базе новых и новейших кибернетических устройств и систем быстрыми темпами развивается автоматизация различных видов умственной деятельности человека. Автоматизация эта захватывает все новые и новые области, возможности ее безграничны. У ряда буржуазных философов и писателей успехи подобной автоматизации вызывают опасения за будущность человечества: не будет ли человек полностью вытеснен автоматами? Однако подобные опасения возникают лишь в результате непонимания закономерностей исторического развития. В капиталистическом обществе действительно происходят подобные процессы: успехи кибернетики и внедрение вычислительных машин приводят к безработице, к вытеснению человека машиной. Однако виновата в этом не кибернетика, а капитализм. В социалистическом и коммунистическом обществе, которое с исторической неизбежностью приходит на смену капитализму, не может быть и речи о вытеснении человека машиной. Машины, какими бы совершенными они ни были, всегда останутся верными помощниками человека, способствуя неизмеримому расцвету материальных и духовных сил человеческого общества.
|
ПОИСК
Block title
|
будучи переведена в режим экзамена, правильно различала осмысленность не только тех фраз, которые ей были сообщены «учителем», а также и новых, которые ей раньше никогда не сообщались.Отсюда возникает очень актуальный и острый вопрос: возможна ли автоматизация процессов творчества? Что касается научного творчества, об этом уже говорилось выше. Необходимо лишь ответить на вопрос о том, в какой мере ответы машины предопределяются заложенной в нее программой. Не потребуется ли программисту затратить больше усилий на составление программы, чем на непосредственное решение вопроса, заключенного в данной программе? 
