Страница 10 из 19
Реализации такого подхода к удовлетворению информационных потребностей людей способствуют, например, нейросетевые технологии – алгоритмы, имитирующие деятельность мозга. Подобно тому, как человек решает задачи на основе накопленных ранее знаний, нейросеть может, обучившись, строить структуры нейронов, способных давать оценки и прогнозы явлений, составляющих образ жизни конкретного пользователя.
Причины невозможности массовой информатизации общества без использования достижений искусственного интеллекта. Массовая информатизация общества возможна лишь после распространения компьютеров интеллектуального типа с так называемым «дружественным интерфейсом». Только тогда можно достичь необходимого уровня согласования растущего объема знаний с потребностями и возможностями людей.
Дружественный интерфейс компьютера не требует от пользователя ничего, кроме четкого понимания своей информационной потребности: ни знания программно-технической компьютерной специфики, ни владения иностранным языком. Предельным проявлением «дружественности» интерфейса компьютера можно считать голосовой ввод информации, а в перспективе – считывание компьютером мыслей человека. В этих вариантах дружественного интерфейса будет одновременно практически решена и проблема защиты персональной информации.
Развитие дружественного интерфейса должно обязательно сопровождаться процессом воспитания так называемого непрограммирующего пользователя, его интеллектуализации в своей профессиональной и досуговой (не машинной) предметной среде.
Принципиально важно подчеркнуть, что параллельно должно происходить два процесса: с одной стороны, развитие машинного (искусственного) интеллекта, позволяющего «подстраиваться» под информационные потребности пользователя, и, с другой стороны, развитие человеческого интеллекта. На практике же распространены два, одинаково опасных по социальным последствиям, подхода, сводящиеся либо к требованию всем специализироваться на компьютерной технике и программировании, либо к воспитанию неинтеллектуального, пассивного пользователя.
Материя, энергия, информация, знания – связь понятий*. Исходной посылкой является утверждение, что информация является семантической сущностью материи, т. е. информация считается объективной категорией. Понятие «материя» отождествляется с понятием «система», в которую входят составными элементами вещество, энергия, знание и информация. Эти элементы в соответствии с законом сохранения материи поддерживают систему в равновесном состоянии путем взаимных переходов из одной в другую субстанцию системы. При взаимодействии этих элементов системы вещество выступает носителем знания, а энергия – носителем информации, что может быть графически представлено следующим образом (схема 3).
Схема 3 [53]
Информационные процессы могут быть рассмотрены и как превращенная форма практически реализуемых человеческих отношений, и как фактор социальной самоорганизации социума и управления (самоуправления). Социальная информация является необходимым условием интеграции и гомеостаза[53] самоорганизующейся социальной целостности. Существует зависимость интегрального качества любой самоорганизующейся системы, эффективности ее функционирования, жизнеспособности и сопротивляемости внешним неблагоприятным воздействиям от качества ее информационной инфраструктуры и адекватности циркулирующей информации критериям устойчивости развития системы. Нарушение этого принципа чревато внутренними и внешними противоречиями, болезненными последствиями для социальной макро- и микросистемы.
Соотношение понятий информация, данные, знания. Понятия – «информация», «данные», «знания» часто используются как синонимы, в то время как их смысловое содержание различно.
Выше уже были приведены примеры того, как определялось понятие информации в трудах известных ученых – Н. Винера, А.И. Берга, В.М. Глушкова. Несмотря на различие этих определений, информация в них – как знак содержания, которое является предметом сообщения, направленного от источника к приемнику (например, источник – внешний мир, а приемник – субъект восприятия). Предметом сообщения может быть информация количественной (статистической), семантической и прагматической меры.
Знания и данные – формы представления информации, призванные способствовать повышению эффективности информационно-обменных процессов, приводящие информацию к удобному для передачи и восприятию виду.
Между понятиями «знания» и «данные» можно выделить отношения иерархии. Знания – результат преобразования данных. Одни и те же сведения могут выступать как данные, если в результате их преобразования получаются новые сведения, выступающие как знания, но могут пониматься и как знания, если они – продукт [54] преобразования первичных сведений. Например, при проведении социологического исследования объем сведений в анкетах содержит знания о выборочной совокупности. Вместе с тем после корреляционного анализа указанные сведения выступают как исходные данные для математических расчетов, приводящих к получению знания о взаимозависимости изучаемых свойств социального явления.
Таким образом, знания – это данные более высокой организации, достигаемой преобразованием исходных данных.
Структура исследований в области искусственного интеллекта. Научные исследования по искусственному интеллекту в настоящее время ведутся в двух взаимодополняющих областях:
в области раскрытия механизмов мышления человека с целью их последующего моделирования (фундаментальные исследования в области искусственного интеллекта);
в области создания технических (компьютерных) систем, обладающих не меньшими, чем человек, способностями продуктивно манипулировать имеющимся объемом знаний и порождать новые знания.
К области фундаментальных научных исследований искусственного интеллекта также относятся следующие понятия.
1. «Мягкие» вычисления. «Жесткие» вычисления – это работа по алгоритмам, «мягкие» же вычисления – это вычисления, при которых могут быть и новые задачи, и случайное нахождение того, что нужно. То есть речь идет об эволюционных алгоритмах, моделировании эволюционных процессов.
2. Когнитивная графика (пифограмма). Это не иллюстративная, а познавательная графика, которая порождает решения. Например, если оператор зафиксирует на экране закономерность в развитии светового пятна, являющегося визуальным отображением вычисления, – это «снимается» далее с ЭВМ как заготовка решения, т. е. когнитивная графика является визуальным изображением математики.
3. Виртуальная реальность. Средства информационной технологии и, в частности, человеко-машинного интерфейса, позволяют создать «виртуальный мир» – искусственное трехмерное пространство.
Первой фирмой виртуальной реальности явилась VPL Research (США), основанная в 1984 г. Д. Леньером, автором самого термина «виртуальная реальность».
Методологическое значение для анализа социокультурного развития процессов информатизации имеет различение и осмысление таких понятий, как «виртуальная реальность»[55] и «виртуальная жизнь».
Если виртуальная реальность – это некое смоделированное и предлагаемое любому пользователю «стандартное» искусственное пространство, то виртуальная жизнь (так называемая концепция Alife) – это смоделированное для конкретного пользователя, в предельном случае в перспективе смоделированное им самим (как непрограммирующим пользователем) искусственное жизненное пространство.
53
Шемакин Ю.И. Теоретическая информатика. – М., 1995. С. 10–11.
53
Шемакин Ю.И. Теоретическая информатика. – М., 1995. С. 10–11.
54
Гомеостаз (гомеостазис), греч. homoios – подобный и stasis – стояние – подвижное равновесное состояние системы, сохраняемое путем ее противодействия внешним и внутренним факторам, нарушающим это равновесие.
55
См., напр.: Кузнецов М.М. Виртуальная реальность – техногенный артефакт или сетевой феномен // Вирту ал истика: экзистенц. и эпистемол. аспекты. – М., 2004. С. 62–90.