Современные
информационные технологии/1. Компьютерная инженерия
К.т.н.
Богданов Н.И.
Харьковский национальный
автомобильно-дорожный университет
Персональность сознания: когнитивная
дифференциация и проблема интеграции интеллектуальных систем
Представления о
кооперации интеллектуальных систем (ИС) выражают понятия: коллективный
интеллект, гибридный интеллект [1,2], , мультиагентная
система [3], партнёрская система [4] сетевой интеллект [2]. Эти понятия предполагают,
что компоненты ИС интегрированы настолько, что возникшая метасистема
действует, как целое, подобно индивидуальному естественному интеллекту, но при
этом значительно превосходит его по своим возможностям. Это предпосылка
представляет идеал образования ИС из компонент, некоторые из которых сами интеллектуальны.
Исследование этого идеала (при определённых допущениях, в частности, при
предположении, что компоненты ИС активно не препятствуют её формированию)
позволяет оценить: а) предельные познавательные
возможности таких систем; б) перспективы создания компьютерных средств
позволяющих приблизиться к этому идеалу в) перспективы развития когнитивной коммуникативистики и когнитивной лингвистики; г)
перспективы междисциплинарной интеграции; д)
возможности интеграции, упрощения, сжатия и дидактических преобразования
знаний; е) возможности использования результатов этих исследований для
повышения эффективности метаэкспертных систем и партнёрских
агентов [4,5] и эргономики ИС [2] .
Может показаться, что
проблемы (а), (в), (г) не имеют прямого отношения к компьютерной инженерии.
Однако это не так. Наряду с прямым использованием компьютерных средств в
кооперативных ИС, компьютерная инженерия не только оказывает мощное общее
влияние на коллективизацию интеллектуальной деятельности, но и сама оказывается
сферой интеллектуальной кооперации. В частности, разработка искусственного
интеллекта стала организующей основой для научного направления, получившего
наименование когнитивной науки (КН). В ней компьютерная инженерия решает задачу
создания общего коммуникативного пространства, в котором становится возможным
диалог различных форм, уровней и аспектов знаний, на основе общего языка рассуждений
и стабилизирующих инструментальных средств. Поэтому КН может рассматриваться в качестве складывающегося естественного
коллективного интеллекта (ЕКИ) [5]. ЕКИ является и система «эксперт(ы) – аналитик(и) – программист(ы)
– база знаний» в инженерии знаний [3]. Таким образом, исследование интеграции
ИС из автономных интеллектуальных компонент способствует решению важных
теоретических и практических проблем компьютерной инженерии и когнитивной
науки.
Интеграция всех указанных
выше ИС протекает при непосредственном участии сознания. Поэтому при её исследовании
необходимо опираться на систематизированные представления о сознании. Такую
возможность даёт гомеостатическая теория сознания (ГТС) [4,5]. Основаниями для
её выбора являются: *её интегрирующая естественнонаучная основа, *явно сформулированная методология
построения, *учёт характеристик сознания, не представленных или отчётливо не
выделенных в других концептуальных системах. В соответствие с этим целью
публикации является рассмотрение перспектив исследования интеграции ИС с точки
зрения гомеостатической теории сознания.
При исследовании
интеграции следует учесть, что компьютерная техника и, в частности, средства
искусственного интеллекта, представляют *результат, *средство и *сферу коммуникативно-когнитивного
взаимодействия носителей естественного интеллекта. Так как основой этого
взаимодействия является лингвистическое коммуникативное взаимодействие (ЛКВ), то исследование интеграции ИС предполагает
анализ когнитивного ЛКВ и интеграции текстов.
С точки зрения ГТС
формирование сложных видов активности происходит в результате циклического
взаимодействия функциональных компонент сознания: наблюдателя, экстрапроекции, интрапроекции
(представляющих наблюдателю, соответственно, внешнюю и внутреннюю среду) и
памяти. При этом на основе безусловных рефлексов образуются элементарные модели
активности (ЭМА) [6].
ЭМА представляют
суперпозиции условных рефлексов, которые можно представить специфицирующими формулами подобными
следующим:
Ea = feUi(…U2(U1(B1))…),
(1)
Ea = fe (Ui(…U3(U1(B1), U2(B2))…)), (2)
где Ea –ЭМА, fe – специфицирующая
функция ЭМА, Un – i –й условный рефлекс (i=1,2,…n<4+2), Bj – j-й безусловный рефлекс (j=1,2,…m<4).
Сложные
формы поведения, включая динамические стереотипы, образуются из репертуара ЭМА
(функционального резерва гомеостаза [5]) на основе способности наблюдателя используя этот репертуар и
прямое усмотрение (интуицию) формировать последовательности ЭМА и корректировать
текущую ЭМА с учётом ряда контекстов и метаконтекстов
[6]:
Pa =fpa(Iu(Eav,K(Vso, R(Eav),Vu(Eat)),Mk(Вso, R(Pa))), (3)
где Pa - поведенческий акт, fpa
– его специфицирующая функция, Iu – интуиция, Eav - текущая ЭМА, K – контекст, Vso – текущее
состояние среды и организма, R - результат,Vu – условия выполнения, Eat – следующая ЭМА, Вso – предстоящее состояние среды и организма, Mk – метаконтекст.
Это
свойство сознания является и ядром естественного нелингвизированного
(асематического) интеллекта, описанного в [5], и основой его лингвизации. Слова и относительно
устойчивые словосочетания (коммуникативные фрагменты по М.Л.Гаспарову)
являются лингвистическими ЭМА (ЛЭМА).
Как
следует из формул (1), (2), (3), ЛЭМА имеют сложную структуру. В отличие от
других ЭМА они активируются не только текущими состояниями среды и организма,
представленными в проекциях, но и произвольно наблюдателем. Эти активации
проявляются и в форме его внешней активности, и во внутренней активности,
отображаемой только в интрапроекции. При этом возникают
репрезентации ситуаций относительно произвольного контекста. Компоненты ЛЭМА,
которые важны для их коммуникативных функций приведены в следующей
специфицирующей формуле
El = (fs(fo(Ao(Fa),Go(Fg),Ma(Fk),Mg(Fr)),Iv(Su),Iv(Zs),Iv(Zn),Iv(Sm))), (4)
где El - индивидуальный опыт усвоения, коррекции и
применения ЛЭМА, а также связывания
данной ЛЭМА с другими элементами этого опыта, fs - функция, специфицирующая
эти связи, формы слова и их образы: Fa, Ao – аккустические,
Fg, Go – графические, Fk, Ma - мотоаккустические,
Fr, Mg – мотографические, fo - специфицирующая функция связи образов
форм слова, с их индуктивно-эмпирически
сформированными инвариантами индивидуального опыта: Iv(Su) - ситуаций (контекстов) употребления, Iv(Zs) - значимостей,
Iv(Zn) – значений (понятий), Iv(Sm) - смыслов
Предложения
строятся на основе репертуара ЛЭМА как поведенческие акты. Как следует из
формул (1)-(3), осмысление лингвистической коммуникации происходит на основе
индивидуального опыта (функционального резерва гомеостаза [5]) и данных
текущего наблюдения ситуации (контекста) коммуникантов [6]. Лингвизация
интеллекта даёт наблюдателю произвольный доступ к некоторым областям памяти,
которые хранят этот индивидуальный опыт. Такой доступ позволяет коммуникантам использовать репрезентацию в произвольном
контексте, и, порождает содержимое памяти, которое может выходить за пределы и
индивидуального опыта, и контекста текущей ситуации.
Таким
образом, вследствие отличий в способностях наблюдения, репрезентации и в индивидуальном
опыте коммуникантов, эффективное ЛКВ возможно лишь при наличии стабилизирующих
его внешних внелингвистических интерсубъективных
оснований, обеспечивающих его возможность. Наиболее важные из них представлены
следующей, специфицирующей формулой:
So = fs(Wf, Со(Ps, It, Ls),Lk,Ck,Cc,Cs,), (5)
где So – относительная стабильность и интерсубъективное единство ЛКВ, fs – специфицирующая функция,
внелингвистические относительно стабильные и единые интерсубъективные
основания ЛКВ: Wf –
физические закономерности и свойства внешнего мира, Со – генетически наследуемое
сознание (включающее Ps – средства
построения экстра- и интрапроекций, It – интенциональную
систему, Ls – лингвистические
способности), Lk –
культурно наследуемый естественный язык, Ck – материально-семантический культурный контекст, Cc - контекст культурных поведенческих и
ментальных традиций, Cs – контекст
интерсубъективной системы знаний.
Принцип относительности интерсубъективного единства и стабильности ЛКВ и его
оснований согласно ГТС следует из закономерностей построения экстрапроекции и отвечает принципу относительности Галилея
(в физике он противопоставлен В.Г.Поповым принципу относительности Эйнштейна).
Заметим, что, как показали широко известные исследования А.Р.Лурии,
этот принцип отчётливо проявляется в логике эмпирически ориентированных лиц, не
связанных с отвлечённым теоретическим мышлением [ ].
Согласно ГТС экстрапроекция, особым образом (гомеостатически)
структурирована на объекты [5]. Это позволяет наблюдателю оперативно обеспечивать
гомеостаз в неупорядоченной и изменяющейся внешней среде. Гомеостатическое
структурирование осуществляется в масштабах тела и интенсивности изменения его
состояний [5,6]. При этом представленные объекты дифференцируется так, чтобы
число структурных градаций (категорий и видов объектов) соответствовало оперативным
возможностям наблюдателя [5]. Дифференциация по мере начальной загрузки памяти
[7] приобретает следующую иерархическую структуру:
Sg= fg(Sa(Ska(Skp))),
(6)
где Sg – структура дифференциации, fg – специфицирующая функция Sa – уровень генетически наследуемый аксиологической (ценностной) дифференциации, Ska – уровень когнитивно-аксиологической
дифференциации, возникающей на основе индивидуального опыта и ЛКВ, Skp – уровень когнитивно-перспективной
дифференциации, возникающей на основе индивидуального опыта лингвизированного
мышления (автоЛКВ) и ЛКВ. Аксиологическая
дифференциация состоит из 3-х категорий объектов – позитивных, негативных и
нейтральных. Однако последние при организации поведения исключены из интенциальных актов и актуальных контекстов, то есть,
отнесены к фону. Лишь на когнитивно-аксиологическом уровне
дифференциация нейтральных объектов становится ситуативной и персонализированной.
Процессы гомеостатической
дифференциации [5] неразрывно связаны и протекают одновременно с процессами
интеграции. При этом интеграция сопровождается процессами дополнения для формирования
целостных объектов проекций (гештальтов) в
соответствии с закономерностями их образования и масштабирования, определяющими
пороги различимости и формообразования. Однако эти процессы протекают
неосознанно, непреднамеренно и, в пределах видовой нормы, интерсубъективно.
В результате возникают образования, которые фиксируются в памяти. При циклических
сопоставлениях их с другими подобными объектами проекций на формируется
обобщённое представление (инвариант) для объектов такого рода. Этот инвариант,
связываясь с соответствующими реакциями на них, образует ЭМА. Такие инварианты
представляют собой протопонятия. Понятиями они
становятся в процессе ЛКВ, при котором протопонятия связываются
со словами как реакциями и, выполняя функцию их значения, образуют элементы
упомянутых выше ЛЭМА. Важным способом формирования понятий при ЛКВ является их остенсивное определение - определение указанием на
соответствующий данному слову объект. Понятия образуемые этим способом
составляют базовый (опорный) уровень понятий.
Иначе протекают процессы
интеграции понятий при когнитивно-аксиологической
дифференциации объектов и/или невозможности их остенсивного
определения. В этом случае процесс образования понятий опирается на их
лингвистические определения, словарные статьи, описания, или контекст употребления.
И в этом случае интеграция протекает неосознанно. Однако её результат хотя
отчасти и зависит от намерений коммуникантов, но лишь в некоторой степени
оказывается интерсубъективным. Спецификация его
зависимости от различных условий
приведена ниже
Ri=fp(Op,Sp,Ie,It,Kk,Up), (7)
где Ri – результат интеграции понятия, fp - специфицирующая
функция понятия, Op – персональный когнитивный опыт, Sp – персональный когнитивный стиль, Ie – индуктивно-эмпирическая основа
понятия, It – интенция коммуниканта, Kk –
парадигмально-культурный контекст,
Up – логический уровень
понятия.
Представление о
логическом уровне понятия введено здесь для обобщённой оценки интерсубъективности, верифицируемости
и сложности интеграции понятия.
Логический уровень определяется «принципом слабого звена»:
Up=1+max(Up1,
Up2,… Upn),
(8)
где Upi (i=1,2… n) – логические уровни понятий,
входящих в определение, n
- число понятий в
определении. Соответственно понятиями 1-го уровня являются понятия, определения
которых содержат только понятия базового (нулевого уровня). Понятия базового
уровня тоже неоднородны по своей коммуникативной надёжности. Эти различия могут
быть учтены введением соответствующих подуровней, например, на основе следующей
иерархической спецификации
Bp=fb(Pe(Pg(Y),
Pd(Y),Pi(Pg(Y),Pd(Y))),
Y=(
где Bp – понятийная (концептуальная) система
базового уровня, fb – специфицирующая функция, Pe –
экстрапроективные понятия , Pi – интрапроективные
понятия, Pg –понятия об устойчиво наблюдаемых объектах, Pd – понятия о неустойчиво наблюдаемых
процессах, Y – персональная иерархия понятий, Po – понятия, сложившиеся на основе
персонального опыта, Pr – понятия, сложившиеся на основе лингвизированной
визуализации и описания, Pt – понятия, не представленнеы в персональном опыте до начала ЛКВ, Pb – обыденные понятия, Ps – диалектные понятия (местные,
профессиональные, жаргонные).
Неоднородность базовых понятий
(9) вносит дополнительную неопределённость в формирование понятий на основе
интеграции их определений.
Таким образом,
приведенный краткий обзор проблем интеграции при образовании понятий позволяет
полагать, что внутридисциплинарная и междисциплинарная
дифференциация развивается прежде всего в связи с необходимостью обеспечить
надёжность ЛКВ и, соответственно, достоверность научного знания. При этом
возникает положительная обратная связь: увеличение дифференциации и,
соответственно определённости и объёма знаний, вызывает необходимость в
усилении внутри- и междисциплинарной дифференциации. Наглядным примером этого
процесса являются судьбы дисциплин, ориентированных на междисциплинарную
интеграцию (например, кибернетики).
Наряду с непрерывной дифференциацией, вызванной
эволюцией научного знания есть разграничения иного рода. В [5] они названы когнитивными разрывами
(КР). Такое наименование вызвано тем, что в отличие от непрерывной дифференциации они образуют труднопреодолимые зоны
неопределенности. Структура, образуемая наиболее существенными КР имеет следующий
вид:
Gr=fg(Ms,
As, Op,Am), (10)
где Gr – структура КР, fg – её специфицирующая функция,
когнитивные разрывы: Ms – масштабный, As - аспектуальный,
Op - операционный,
Am - амбициальный.
Наиболее изучен
масштабный разрыв [5]. Он возникает при изучении объектов в пространственных и временных
масштабах, отличающихся от видовой нормы восприятия (макро- и микрообъектов).
Такой разрыв можно назвать масштабным разрывом 1-го рода. Аналогичный эффект
(масштабный разрыв 2-го рода) возникает при восприятии «больших» объёмов
данных, больших текстов и иных представлений, требующих интеграции .
Аспектуальные разрывы
возникают при попытке интеграции знаний, полученных при исследовании различных
аспектов объекта (физических, химических, функциональных и т.д.), то есть при междисциплинарной
и внутридисциплинарной интеграции. Стремление к преодолению
аспектуальных КР привело к разработке фреймов М.Минского и конфигураторов
Г.Щедровицкого.
Разные формы операционных
КР изучены слабо, но достаточно широко известны. Они возникают между: *знаниями
и поведением, *теорией и её применением, *проектом и его реализацией,
*получением и передачей знаний, *получением (передачей) и применением знаний,
*знаниями, полученными на основе разных методологий, средств, теоретических
установок и парадигм.
КР являются следствиями: *закона ограниченности объёма сознания
[5,7], определяющего видовые особенности
восприятия и взаимодействия с внешней средой, *персональности
процессов интеграции, *персональных различий выбора направления
коммуникативного взаимодействия [8] и разделения труда.
Эти следствия особенно отчётливо
проявляются в возникновении амбициальных КР. Как
известно, процессы интеграции являются основой не только создания обобщающих
концепций и теорий, но и понимания. В [5,8] на основеформальных
автокоммуникативных моделей этих процессов показаны
существенные различия между проблемным и не проблемным их протеканием. Однако такие
модели, отображая общий характер циклических процессов интеграции, не позволяют
на основе наблюдаемых результатов воспроизвести их неосознаваемые базовые
компоненты. Это отличие интеграции от дифференциации, где такая идентификация в
той или иной степени возможна, и является предпосылкой амбициальных
КР. Невозможность воспроизвести и/или кооперировать коммуникативными средствами
базовые составляющие процессов интеграции (в том числе и при интеграции
лингвистического материала) ограничивает их протекание персональным естественным интеллектом.
Имеются и другие предпосылки
персонализации интеграции: *доступные для рефлексии
проблемные прерывания и промежуточные результаты интеграции выраженные
коммуникативными средствами характеризует этот процесс как бессистемный и
периодически приводящий к стойким заблуждениям. Такая характеристика
несовместима с представлением о высоком уровне интеллекта. Поэтому предпочтении
отдаётся опубликованию только конечных результатов удачно завершившихся
интеграций; *достигнутая в результате напряженной работы по интеграции большого
объёма, не способствующего ей материала, приобретает особую инертность и
защищается, как от внешних, так и от внутренних побуждений к рассмотрению
альтернативных интеграций; *выполнение крупных исследовательских проектов и
соперничество за ресурсы и престиж требуют обособления научных коллективов. Их
социальная интеграция происходит посредством принятия или выдвижения
разграничивающих идеологических оснований - концепции, теории, проблемы,
метода, экспериментального подхода. В результате возникает амбициальный
КР препятствующий ЛКВ и когнитивной интеграции со сторонниками иных
представлений. Попыткой преодоления этого КР была организация сообщества
Н.Бурбаки в математике.
КР наглядно проявляются в
современной физике, где традиционно существовало стремление к интеграции знания,
а персональное создание обобщающей теории считалось престижным. Сейчас же в физике
всё больше сторонников приобретает стратегия «эффективных теорий». Она предполагает
построение теорий, для каждого из уровней описаний физических явлений. Предполагается,
что законы, на разных уровнях различны, и нет такого предельного уровня
описания, на котором они могут быть сведены в единую систему. Таким образом, постулируется
«полифундаментальность» теоретического представления.
Для проблемы КР важно, что стратегия узаконивания отказа от попыток интеграции
знаний возникла в той области естественных наук, которая обладает наибольшими
интеллектуальными ресурсами, располагает самыми мощными интеграционными
моделями и наибольшим опытом их создания. Таким образом, закрепляя границы
междисциплинарной и внутридисциплинарной дифференциации
КР сохраняют сотовую структуру научного знания.
И дифференциация и интеграция
в когнитивных процессах, как и сопряженные с ними процессы дедукции и индукции,
имеют одну и ту же цель – повышение определённости научного знания. Однако
достигают они её различным образом. При интеграции знания доопределяются, а при
дифференциации – распределяются. Эти процессы тесно взаимосвязаны и поэтому их
отличия, важные для разработки и самоорганизации ИС, остаются скрытыми. Чтобы
сделать эти отличия более чёткими и поставить их в соответствие с проблемой
интеграции ИС, они представлены в виде предиката, значение которого дают
многомерные граничные оценки процессам дифференциации и интеграции.
Pk(X1,X2,…,Xi,…,X12), (11)
где Pk – предикат дифференциации и интеграции,
Xi (i=1,2,…,12) – переменные, характеризующие
когнитивный процесс: возможность Х1 – представления его объектов в экстрапроекции, X2 – локальности этого представления,
X3 –одновременности и одноместности наблюдения его объектов,
X4 – определения его
объектов на базовом понятийном уровне, X5 – независимости его интенсивности от
накопленного объёма продукции и персональных характеристик его исполнителей,
X6 – его малой зависимости от креативного произвола, X7 – его интерсубъективного
протекания, X8 –эффективного интерсубъективного накопления его продукции,
X9 – эффективной интерсубъективной передачи его продукции,
X10 – его независимости
от наличия когнитивных разрывов и характера социального взаимодействия,
X11 - независимости
характера его протекания от накопленного объёма продукции,
X12 – его рутинной
организации.
Дискретные значения «1» и
«0» переменных Xi и предиката Pk характеризуют современное состояние
рассматриваемых коллективных когнитивных процессов. Их можно принять в качестве
граничных значений, которые в перспективе с повышением эффективности процессов
интеграции в ИС могут быть заменены континуальными значениями нечёткой логики.
С учётом этих допущений имеем, соответственно, для процессов дифференциации и интеграции
Pk(X1,X2,…,Xi,…,X12) = 1,
Pk(X1,X2,…,Xi,…,X12) = 0. (12 )
В совокупности с
приведенным выше представлениями о дифференциации и интеграции оценки (12) позволяют
утверждать, что процессы когнитивной интеграции *не тождественны процессам
социальной или человеко-компьютерной интеграции, *протекают
менее интенсивно, чем процессы дифференциации, *замедляются и локализуются с
ростом объёма интегрируемого материала, *не кумулятивны,
*персональны, так как содержат компоненты, которые пока
не могут быть реализованы посредством коллективного взаимодействия или
имитированы средствами искусственного интеллекта, *имеют нечёткий предел по
объёму интегрируемого материала.
Разработка систем
коллективного, гибридного и искусственного интеллекта, превосходящих по интеграционным
возможностям персональный естественный интеллект, требует дальнейших
исследований персонального сознания. Гомеостатическая теория сознания даёт как концептуальные
предпосылки для этих исследований, так и основу для их использования в проектировании
и управлении проектами компьютерных систем поддержки коллективных процессов
когнитивной интеграции и их логико-лингвистического и методолого-дидактического
обеспечения.
Литература:
1.
Венда В.Ф. Системы гибридного интеллекта. – Москва: Машиностроение, 1990, 448с.
2. Богданов Н.И. Эргономика
гибридного интеллекта//Автомоб. транспорт. – Харьков:
Изд-во ХНАДУ, Сб. научн. трудов, вып
10, 2002, с.105-108.
3.
Башмаков А.И., Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии. – Москва: Изд-во МГТУ им. Н.Э.
Баумана, 2005. -304 с.
4. Богданов Н.И. Гомеостатическая
модель сознания в разработке партнёрских агентов //Матерiали I мiжнар.
наук.–практ. конф. «Європейська наука ХХI столiття – 2006.». Том 6. – Днепропетровськ:
«Наука i освiта». С.27-294.
5.
Богданов Н.И. Основы построения интеллектуальных технических систем. Киев:УМК ВО, 1988.- 84 с.
6. Богданов Н.И.
Информация и сознание: интегративные модели инженерии
знаний//Вестник
Харковск. госуд. автомоб.-дорожн. техн.
университета. – Харьков: Изд-во ХНАДУ, Сб. научн. тр., вип.26, 2004. С.25-26.
7. Богданов Н.И. Модель интенциальности сознания в начальной загрузке памяти
интеллектуальных систем // Матерiали
Мiжнародн. наук. – практ. конф. «Современные научные достижения -2007». Том 6. – Дніпропетровськ: «Наука i освiта». -2007г. С.68-70
8. Богданов Н.И. Проблема персональности
сознания в когнитивной науке и разработке информационных систем // Materialy IV Mezinar. vedeco- praktica
conf. «Vedecke myslene inflacniho
stoleti». Dil13.: Praha. Publishing House «Education and Science». - 2008. Str.35- 40.