Материалы обсуждения доклада руководителя Калифорнийского филиала Академии.

Предлагаемые материалы представлены в виде двух взаимодополняющих частей: собственно доклада в сильно сокращенном виде и замечаний к нему, высказанных в процессе ознакомления с ним и последующего обсуждения.

Н.Н.Ляшенко "Объединенное исследование: вступая в следующий век."

1. ВСТУПЛЕНИЕ

Отправным пунктом нашей дискуссии должен был быть анализ технологических и технических изобретений, но я коснулся здесь более широкого разнообразия тем, потому что мы находимся в самой гуще активной переоценки звеньев связи между узкотехнологическими вопросами и составными областями, которые обеспечивают "вход" в технологии и расходуют их "выход". Все размышления ведутся на двух уровнях - техническом и метафорическом. Последнее помогает уловить общие положения и роль структур, которые в настоящее время не имеют соответствующего формального языка для адекватного выражения.

Планируя наши будущие работы, необходимо учитывать две обычных предосторожности:

  • особый взгляд на проблемы не должен быть очень узким, проблемы должны быть рассмотрены в соответствующем контексте;
  • для того, чтобы было возможно уловить и оценить тенден-ции в отраслях, к настоящему времени не очень оформившихся, желательно полагаться главным образом на описание взаимодействия процессов исследования и использовать терминологию, заимствованную из различных областей деятельности.
  • Старая терминология приобрела новую интерпретацию. Вся реальная многопрофильная созидательная работа сама по себе испытывает структурные изменения во многих областях, скрытые и неизвестные официальной научной номенклатуре. Принимая в расчет последнее положение, наше обсуждение может быть значительно облегчено использованием широко распространенных удобных метафор. Я упомяну двенадцать из них (каждая будет иметь свою собственную аббревиатуру X-m), подразделенные на 4 группы:
    1. Механическая (Ньютон, Лаплас, картезианцы) N-m
    2. Кибернетическая (Винер) WI-m
    3. Компьютерная (вычислительная) C-m
    4. "Третья волна" (Тоффлер) 3W-m
    5. Морфогенезисная (Шелдрейк) Sh-m
    6. Самонаправленных структур (Хоффстандер, Гедель, Смальян) SR-m
    7. "Наблюдение потенциала существования" (Матурана) M-m
    8. Голографическая (Прибрам) Ho-m
    9. "Восприятие-чувствование" (Хамфри) Hu-m
    10. Метапсихологическая (Дойл) D-m
    11. "Пирамидальная парадигма" (Арбиб, Прибрам, Веккер ) (гуманитарных информационных процессов) P-m
    12. "Игра в бисер" ("das Glassperlenspiel") (Гессе) G-m

    Отмечу, что Wi-m очень часто путают с N-m, потому что она очень часто и широко используется для различных внедрений в N-m-идеологию. После широкого восприятия C-m все причинные типы N-m-структур должны бы рассматриваться как СРЕЗ (или аспект) РЕАЛЬНОСТИ в гораздо большей степени, чем реальность сама по себе.

    3W-m и Sh-m обещают стать сильными орудиями глобаль-синтетического анализа. Шесть метафор из 3 группы относятся к неким релятивным узким системным аспектам и являются хорошими генераторами подходящих моделей в конкретных ситуациях. G-m - это идея культурного универсализма, который вдох-новляет нас во времени и в котором мы старались всегда быть прилежными студентами.

    Упомяну некоторые новые черты в сфере исследований:

  • Рефлексивное поведение (мышление) становится ВНЕШНЕНАПРАВЛЕННЫМ (базы знаний, источники, анализ данных и механизмы принятия решений, механизмы поддержки представлений адаптивных интуитивных представлений данных);
  • Углубляются подходы к тому, как наблюдать и описывать природу (системное моделирование, общие представления);
  • КОНСТРУКТИВНО обсуждаются границы теорий (мета-математика, теория Матурана, модели поддерживания дискус-сии об отношениях между техническим творчеством и философией и т.д.);
  • Объектом исследований становятся созидательные процессы, изучаемые сами по себе и с ДОПУСТИМЫМИ РАСШИРЕНИЯМИ (резонансные теории памяти, активное обращение к памяти, разветвленная компьютерная сеть);
  • Использование, передача и выдача информации приобретает центральную позицию среди различных видов деятельности, которые условно называют МАТЕРИАЛ (изменения в промышленности, ТРЕТЬЯ ВОЛНА Тоффлера);
  • Понимание психологических конфликтов АДАПТАЦИИ увеличивает роль интерактивной мультимедиа и делает возможными новые измерения восприятия и чувствования (разветвленная компьютерная сеть);
  • Конструктивная методология ( наконец-то) привлекает такое внимание, какого она заслуживает, и понимание наличия различных конструктивных ограничений становится важной проблемой в дискуссиях об информационных процессах и ими-тационных системах ( программная автоматика, слияние кодо-вых генераторов, логическое программирование, анализ данных и симулятивные модели);
  • Конструктивное внедрение универсальных схем и моделей не рассматривается как полезный инструмент для создания представления знаний или проблем решающих систем (нефункциональные вычисления, теория случайных процессов, системы источников, базирующиеся на нефункциональных соответствиях, описание физических процессов в экспонентных пространствах).
  • Наступает время, когда мы можем наконец уловить контуры нового рельефа науки и технологии. При этом должны быть приняты в расчет четыре "подстегивающих" фактора : · новые фундаментальные факты · новые модели и орудия исследований · новые модели коммуникаций · новые условия применения. Чтобы по возможности свести вместе все изменения, я стараюсь главным образом описывать направления исследований, которые имеют МНОГОПРЕДМЕТНОЕ значение.

    • Здесь обсуждается комплекс проблем и концепций, которые, будучи как следует изученными, могут способствовать решениям многих других проблем, невзирая на их происхождение в таксономике наук. Понимание этих связей также даст нам правильный ВЗГЛЯД на проблемы, поможет идентифицировать и устранить ВООБРАЖАЕМЫЕ ПРОБЛЕМЫ и так называемые НАУЧНЫЕ МИФЫ. Все важные для нас темы распадаются на две главные категории: · структура созидательной деятельности, · содержание этой деятельности.

    Компоненты структуры, обсуждаемые традиционно, это: · наука, · искусство, · технология.

  • Я буду интерпретировать термин НАУКА в широком понимании как всякую деятельность, главная цель которой - конструирование ЛОГИЧЕСКОГО СОСТАВА концептуальной схемы, и/или изучение ЛОГИЧЕСКОГО СОГЛАСОВАНИЯ неких концептуальных схем.
  • Термин ИСКУССТВО будет использован в применении к любой деятельности, базирующейся на неконцептуализированных навыках.
  • ТЕХНОЛОГИЯ будет пониматься как собрание алгоритмов (средств), сокращающих определенный состав проблем до определенного комплекса средств, др. словами, дело в КОНСТРУКТИВНЫХ АЛГОРИТМАХ.
  • Чтобы усилить это понятие, я буду иногда обращаться к этим составляющим как к НАУЧНОЙ, принадлежащей ИСКУССТВУ и ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ деятельности. Что непосредственно привлекает внимание, так это существование двух независимых типов деятельности - идентификация структурного выбора (б.частью условная наука) и создание элементной базы ( гл.обр. условная инженерная деятельность). В настоящем мы становимся все более и более обеспеченными средствами симультанного анализа двух сторон этого процесса.

    • Когда мы рассматриваем этот синтез, возникают два сомнения:

  • (1) уменьшает ли это компонент искусства в инженерной деятельности?
  • (2) значит ли это, что интерес к рассматриваемой части науки о так называемых ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ ПРОБЛЕМАХ и костяке принципиальных концепций наших исследований угас?
  • Ответ на оба вопроса - "нет". Это значит только, что переходы вперед-назад от одного из этих полюсов к другому становятся легче и им способствует много сильных средств. Это значит также, что необходимый стиль размышления об этих полюсах и их взаимодействии будет обязательно меняться.

    • Возможности ТЕХНОЛОГИИ ТЕХНОЛОГИЙ сейчас выше, чем когда-либо. Как мы сказали, содержание любой технологии - это комплекс конструктивных алгоритмов для определенного типа задач. Он соответствует условному пониманию, если задание заимствовано из области техники и средства всех алгоритмов ( шаги, модели) выполняются во многих хорошо известных репродуктивных физических процессах. Единственное различие между этим типом алгоритма и чистым математическим или компьютерным алгоритмами - это уровень формализации в области представления алгоритма (элементная база). В математической и компьютерной науке "элементная база" для алгоритма - это комплекс очень хорошо формализованных (математических) структур. Это позволяет формализовать поиски самих алгоритмов. До недавнего времени все подобные усилия базировались на математических моделях, что иногда могло замещать определенную инженерную сферу деятельности вместе с различ-ными важными задачами. В настоящем, простое существование баз данных и баз знаний, созданных с целью продуцирования и сочетания автоматизации, также как и для использования CAПР, создает достаточный уровень формализации, позволяющей полуавтоматическое и иногда автоматико-алгоритмическое проектирование, др. словами, создание ТЕХНОЛОГИЙ.

    Наши усилия планировать науку, каждое в отдельности, сейчас могут быть гораздо более плодотворными. Существенно, что все сказанное об инженерной деятельности, не менее действенно в отношении экспериментальной (природной) науки. Даже такая предполагающая область человеческой деятельности, как философия, может быть приближена к науке благодаря существованию интерпретирующих, обеспечивающих это сфер, например, нашей Академии Творчества. Мы должны переоценить роль МАТЕМАТИКИ в ее взаимодействии с другими типами созидательной деятельности. Прежде всего, все более и более важными становятся следующие роли:

  • математические исследования как дедуктивный элемент расширенных экспериментальных исследований;
  • математическое изучение так называемой "проблемы моделей", которая не формализует главную интересующую нас проблему, но схватывает ее самые существенные черты и ставит принципиальные вопросы исследования ( напр. ин-формационные границы вхождения в определенность или формальные условия);
  • математический анализ концепций и отношений между ними как обеспечение "кирпичиков" для формализации (представления) различных экспериментальных ситуаций и для повышения ценности автоматических моделирующих систем.
  • Мы должны посвятить необходимые усилия пересмотру СИСТЕМНОЙ ТЕОРИИ (до сих пор хранящей многие черты ньютоновской парадигмы). Сейчас мы уже имеем достаточный (конструктивный) материал для пересмотра таких концепций, как:
  • объект визуальной среды;
  • наблюдения и наблюдатель;
  • внутренняя и внешняя интерпретация процессов в отношении к наблюдателям и их моделям;
  • эмпирические концепции пространства и времени;
  • внутренние пространство и время, их сущность;
  • закон, событие, детерминизм, случайные события, стохастические системы;
  • вероятность и предсказуемость;
  • описание, язык, концепция, определение, дедукция, индукция, теория, модель;
  • сущность происхождения законов;
  • динамика;
  • глобальные и локальные свойства систем;
  • восприятие, чувствование, самонаправленность, сознание.
  • ПСИХОЛОГИЯ может пройти стадию, когда аккумуляция очевидности была основной доминантой. Психология разработала (к настоящему моменту) ряд теорий, где анализировались некие фундаментальные концепции и логические соотношения между ними. У нас есть даже так называемая "математическая психология", сосредоточенная на творчестве и верификации математических моделей. Однако, реальные радикальные шаги сильной теории могут быть сделаны, если:
  • самые основные проблемы психологии будут интерпретированы в терминах системной теории и после этого "специфичность" психологии будет четко видна;
  • естественное ограничение, снятое физикой и психологией с одной стороны, и символическими операциями, включая логику, с другой, будет рассчитано количественными и качественны-ми психологическими моделями;
  • психология может вобрать в себя механизмы, позволяющие оценивать их границы.
  • Пирамидальная парадигма, неокибернетическое приближение, общий анализ собственных сущностей систем (SR-m) и концепция внутреннего пространства-времени (P-m), анализ восприимно-чувственной окраски (Hu-m) и использование различного развития моделей может способствовать этому переходу и может быть достаточным для создания наконец костяка желаемой науки. Представляется плодотворным проанализировать историю и тенденции КИБЕРНЕТИКИ.

    • Я сделал недавно несколько попыток, и результаты были обещающими. В частности, новая стадия кибернетики, которую я назвал "неокибернетика", может быть определена и рассмотрена, как камень в фундаменте новой структуры наук. С одной стороны, неокибернетика может быть понята как часть системной теории, с другой, она может обеспечивать конкретное структурное ( и иногда количественное) средство построения конкретных моделей, их стабилизации и управления.

    Искусственный интеллект (ИИ) - этот термин претерпел значительное рассеяние в течение последнего десятилетия. В худшем случае это оценивается сейчас как тупиковая ветвь науки, которая не оправдала ожиданий научной общественности и многих деятелей вовне (прежде всего промышленных кругов). В лучшем случае ИИ определяется сейчас как связка современных подходов к анализу данных, таких, как искусственные нервные сети, рассеянная логика, генетические алгоритмы и др. Неокибернетические подходы способны помочь ИИ восстановить свое лицо и достичь ясного соответствия как определенной части науки с четкой миссией и перспективами. Этот процесс вместе с перестройкой психологии может прояснить взаимоотношения "ИСКУССТВЕННЫЙ интеллект - ЕСТЕСТВЕННЫЙ интеллект".

    Общие научные концепции, такие, как парадигма, должны быть подвергнуты ревизии для того, чтобы определить их место в новой структуре. Общественная жизнь вокруг науки (общественные институты, образование, бизнес) должны быть рассмотрены с новой точки зрения в соответствии с нашим пониманием будущей структуры науки. ГОРЯЧИМИ ТОЧКАМИ исследования в последние пять лет становятся САМОДОСТАТОЧНОСТИ ( самоприменение, самомоделирование, саморепродуцирование, самомодификативность, самооценивание). Помня об этом, мы можем обсуждать конкретный комплекс исследуемых тем, включающих КЛЮЧЕВЫЕ ПУНКТЫ общего объема исследований.

    3. ТЕМЫ БУДУЩИХ ПРОЕКТОВ

    Привожу список 45 исследовательских тем, подразделенных на четыре группы. Темы первой группы прямо обращены к различным аспектам творчества и развития новых технологий. Темы второй группы с большой вероятностью породят новые технологии, но сами по себе сосредоточены на изобретательстве и анализе принципиальных схем, которые могут дать возможность разрешения различных (как правило, многих) проблем. Темы третьей группы держат в фокусе прояснение отношений между изысканиями различных областей. Каждое открытие в третьей группе вырабатывает тему (или несколько тем) второго типа. Наконец, темы в четвертой группе должны нормально классифицироваться как монопредметные, но прогресс в СОДЕЙСТВУЮЩИХ исследованиях позволяет достигать прогресса в этих частных направлениях.

    Мой выбор базируется на двух допущениях: возможность демонстрировать значительные (и предпочтительно множественные) ПОСЛЕДСТВИЯ позитивных (в некоторых случаях даже негативных) результатов. ГОТОВНОСТЬ нашей исследовательской общественности замахнуться на проблемы (возможность представить материал, описывающий конструктивный подход к этим проблемам). Список имеет некоторую склонность выделять темы, которые я изучал в разное время (прежде всего, рефлексные системы). Однако, он достаточно объективен для того, чтобы служить отправным пунктом для наших будущих обсуждений и планов.

    1. Новая компьютерная архитектура, основанная на синтаксически свободных риближениях.
    2. Новая компьютерная архитектура, основанная на активных (резонансных) приближениях памяти.
    3. Динамическая архитектурная концепция: пересмотр границы между SOFTWARE и HARDWARE.
    4. Процессоры естественного языка, основанные на новых компьютерных построениях и изысканиях в текстовых анализаторах.
    5. Биометоды для информационного обмена (ДНК и др.)
    6. Биопроцессоры.
    7. Самомодифицирующиеся системы.
    8. Факторы концентрации знаний и соответствующая элементная база.
    9. Новые методы представления (напр., визуализации) комплексных систем, напр., для медицинских, промышленных и др. целей.
    10. Эффективный синтез биоматериалов.
    11. Программные материалы и биофизические процессы (как развитие "сильных материалов" и подобных идей).
    12. Биологически мотивированное программирование биосистем (напр., активности лекарственных средств и биоориентированный синтез).
    13. Психотропические процессы и средства (напр., стимуляторы мозга): стимуляционная динамика и периодические образы, резонансный феномен.
    14. Добавление новых измерений к биореальности (связь мозг-компьютер).
    15. Автоматическая интерпретация главных категорий системной теории.
    16. Информационная интерпретация физических процессов.
    17. Деривационный метод в неклассической логике. Эмпирические расчеты и способствующие деривационные механизмы.
    18. Новые подходы к автоматической имитации (автоматным интерпретациям и неклассической деривации).
    19. Деривация на базе технологических знаний: ТЕХНОЛОГИЯ ТЕХНОЛОГИЙ.
    20. Систематические поиски НОВЫХ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ.
    21. Самодостаточности: (а) самообращение, (б) самомоделирование, (в) самооценивание, (г) самосознание, (д) самомодифицирование, (е) самоулучшение, (ж) саморепродуцирование.
    22. Синтаксически свободные системы.
    23. Структурные подходы к естественным языковым вычислениям.
    24. Алгоритмические модели естественных языковых вычислений.
    25. Модели ментальных процессов, родственные естественно-языковым вычислениям.
    26. Модели ментальных процессов и внутреннее пространство-время.
    27. Модели ментальных процессов и контрольные завихрения (напр. волновые m-ритмы).
    28. Модели ментальных процессов, базирующиеся на резонансном феномене (динамическая модель, модель активной памяти, соотношения между локальной и глобальной невро-информацией, квазиголографические модели).
        • Темы с многопредметным попаданием
    29. Роль самодостаточностей в биологии, психологии и физике.
    30. Автоматическая интерпретация процессов в физике, химии, биохимии.
    31. Экспериментальные науки ( в особенности экспериментальная физика) и концентрация знаний.
    32. Синтез качественных и количественных моделей в биологии и психологии.
    33. Глобальные динамические модели в медицине и науке об окружающей среде.
    34. Информационные подходы в медицине и науке об окружающей среде.
    35. Психология и количественные (информационные) ограничения.
    36. Информационный и системный статус естественных наук, описательных наук, общественных наук.
    37. Психология и ИИ: модели динамики парадигмы.
    38. Содействие обозначению границ.
    39. Глобальные науки (геология, атмосферная наука).
    40. Астрофизика.
    41. Фундаментальные темы в физике (снова): сверхпроводимость, физика конденсированных сред.
    42. Динамические ситемы, хаос.
    43. Нейрофизиология и нейропсихология.
    44. Биохимия: фотосинтез.
    45. Генная инженерия.
    46. Медицинская диагностика ее роль в технологии (напр., представление магнитного резонанса, энцефалография).
    47. 4. НОВЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ В ИССЛЕДОВАНИЯХ: ГЛАВНЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ. ВОЗНИКШИЕ И ПЕРЕСМОТРЕННЫЕ КОНЦЕПЦИИ СУЩЕСТВОВАНИЯ.

    4.1. Определения. Модели. Метафоры. Концепции.

    Здесь мы сосредоточимся на новых чертах, вплетенных в связи определительных структур (таких, как условные определения, модели и т.д.) Издавна люди используют определения только для связей между ними самими. Уровень строгости в определениях зависит от того, как скрупулезно образец принятия решений вовлечен в диалог между людьми. Участие компьютеров в диалоге ужесточает требования к определениям. Сейчас уже во многих областях принятия решений и других типов информационных процессов мы зависим от тысяч скрытых ухудшенных интерпретаций терминов, действий, ситуаций и т.д. Процесс, который мы наблюдаем, как наступающую новую стадию, делает роль этих интерпретаций более явной. Ежедневное использование кибернетических систем создало проблему "дружественно используемого интерфейса" и много усилий затрачивается на проекты 25 т.н. "программы защиты от идиотов", но что остается в тени, так это кумулятивные столкновения неправильностей и произвольно малых решений, наращенных в широком объеме программ. Трудно предложить что-нибудь для немедленного прояснения всей ситуации в целом, но мы можем осознать проблемы такого рода при построении больших автономных систем, особенно для исследовательских целей.

    4.2. Модели

    "Модель" - это часто используемый в науке термин. При обсуждении этой концепции должны быть приняты в расчет четыре вещи:

  • Термин "модель" используется в разных дисциплинах для сведения вместе разных значений.
  • Есть конкуренция терминов, иногда представляющихся более общими, напр., "системы".
  • Практическая польза от термина "модель" благоприятствовала нестрогому подходу, который может быть обозначен как метафора модели.
  • Отношения моделей (в известном смысле) к другим ключевым концепциям таких общих теорий, как системная теория или математическая логика, не изучались в условиях какой-либо единой концептуальной схемы.
  • Мы можем сразу заметить два различия между двумя версиями - эпистемологической (описательной) и технической. С одной стороны, первая версия имеет дело с неформальным источником описания проблем, в то время как вторая оперирует полностью формализованным контекстом. С другой стороны, роли аналитических инструментов противоположны:
  • в первой версии главная надежда - обогатить предполагаемо недостаточную концептуальность и аналитический контекст применения;
  • во второй версии исследование базируется на передаче аналитических техник (которые, возможно, обусловлены изоморфизмом).
  • По моему мнению, плодотворные подходы к анализу моделей должны сближать обе версии. Что касается языков, то язык Теории автоматов предоставляется мне очень обещающим для большинства главных проблем, которые после их решения могут прояснить место моделей и модельной активности в структуре человеческого созидания. Значительную роль в очертаниях будущих автоматических систем будут играть новые необычные интерпретации условных систем или их комбинаций, напр., смещение определений в деривационных системах с помощью имитационных моделей. Нашего особого внимания при рассмотрении общих подходов к решению проблем заслуживают два специфических вопроса.
  • Первый - о роли и месте математики в различных исследовательских схемах (мета-алгоритмы).
  • Второй - о так называемых "свободных от моделей" подходах в анализе данных и различных представляющих теориях.
  • В каждом из них значительная часть - это математические исследования, используемые для представления, анализа, редукции, оптимизации и дедукции. Я бы хотел подчеркнуть здесь три важные черты :
  • ЛОКАЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА, т.е. не такая, как классический подход, интерпретирующий любую формальную проблему как математическую и игнорирующий все аспекты, не охваченные принятыми математическими моделями; мы решаем здесь "изолированные" математические проблемы, включенные в круг эмпирических исследований и автоматических (компьютерных) источников информации и инструментов принятия решений;
  • ОРИЕНТИРОВАННАЯ НА ИИ МАТЕМАТИКА, т.е. математические исследования, главная цель которых - определить класс преобразований данных, решающий все общие проблемы; этот класс во многих случаях может быть внедрен в различные пути, такие, как замещений и улучшений (уже вне математических исследований).
  • МАТЕМАТИКА В МЕТА-РОЛИ, т.е. математические исследования, которые предлагают знания об ограничениях, типичных для класса передаваемых данных, и возможные объяснения (характеристики) специфичных черт класса поступающих данных.
  • Одна специфическая роль математики относится к т.н. подходам, СВОБОДНОМ ОТ МОДЕЛЕЙ в анализе данных и конструкции моделей. Это означает тенденцию (которую мы должны усиливать, как только возможно) уделять внимание предположениям, которые точно или подразумеваемо вовлечены в процесс анализа, и более легко пересматривать их. В частности, это не означает отсутствие моделей или отказ от методов, базирующихся на определенных моделях. Скорее, это выносит анализ предположений и отбор моделей (конструкций) ВНЕ исследовательского процесса.

    • 4.3. Обзор механизмов исследования.

    Касаясь инструментов исследования, ценность, очевидно, представляют следующие:

  • научное программное обеспечение, включающее вычислительную технику, этимологию и имитацию (огромный рынок более чем 400 комплектов только в США);
  • знания о глубинной связи между различными формальными областями;
  • базы данных и базы знаний;
  • механизмы представления (включая многие визуализирующие программы);
  • связующие механизмы;
  • механизмы выработки кодов для автоматических программ;
  • концептуально-программные механизмы.
  • Второй пункт этого списка нуждается в комментарии. В то время как ограниченное число изобретений в прошлом существовали благодаря факту использования связей между различными областями формальной науки (реинтерпретации), мы используем недостаток опыта в базах знаний, способствующий более легкому использованию разнообразных связей. Такие базы знаний (предназначенные в конечном итоге для опытных исследователей) вместе со специальными управляемыми механизмами могут значительно увеличить ценность проблемного анализа и процесса открытия.

    • 4.4. Внешнее против внутреннего.

    Глобальное против локального. Формальное против неформального. Мы до сих пор читаем много статей о тайнах сознания, написанных авторами, которые, повидимому, не подозревают о значительном прогрессе в изучении самообращающихся систем. С другой стороны, есть много поспешно сделанных выводов, которые уравнивают сознание и интеллект с одной из распространенных моделей ИИ. Принимая это во внимание, будет плодотворным интерпретировать большинство изысканий в самоообращающихся структурах ИИ, также как и психологическое изучение процессов человеческой информации в общей картине концепции Системной Теории. Это будет не только возможность соединения изысканий в различных областях, но также перемещение изучения в концептуальную сферу. В частности, такие концепции, как внешний взгляд на внутреннее, локальное видение глобального, субъективное видение объективного, формальный взгляд на неформальное очень важны и в то же время ими вообще злоупотребляют. Они дают возможность строгого определения( и не только одного). Это делает проще оценку всех полнозначимых концептуальных и технических изобретений, а также узнавание старых схем в новых оболочках.

    4.5. Логика.

    Сюда относятся: Общая концепция логики, неклассическая и "реальная" логики, вероятность и логика,детерминистика/стохастичость, дедуктивное/индуктивное, "происхождение" правил, индуктивный вывод. В частности, многие мета-подходы (включая мета-математику) наводят на тему происхождения дедуктивных правил, что является интересной группой проблем, допускаемых формальным анализом.

    4.6. Время, пространство, хаос. [Динамика, эволюция, комплексность].

    Есть интересные возможности переопределить пространство-время и родственные категории для того, чтобы сделать их более плодотворными в системной теории и особенно в психологии (внутреннее пространство-время любых систем). Избегая деталей, в данном случае я только отмечу, что многие традиционно и небрежно используемые термины (такие, как комплексность, хаос, динамика и эволюция) полу-чат прояснения после переопределения.

    5. НОВЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ В ИССЛЕДОВАНИЯХ: КРАТКОЕ ИЗЛОЖЕНИЕ СИСТЕМНОЙ ТЕОРИИ И КОНЦЕПЦИИ ТЕХНОЛОГИИ. КОНКРЕТНЫЕ ПОДХОДЫ.

    5.1. Новое лицо системной теории (СТ).

    Новый скачок в развитии системной теории приготовлен успехами во многих отраслях науки. Я упомяну несколько, более тесно соотносящихся с анализом, представленным в этом документе.

    1. Достижения в математике, прежде всего, мета-математический формализм, понимание роли конструктивных универсумов в установившейся теории, авансированной в алгоритмической теории, теории автоматов и теории формальных языков, создании действующих индуктивных выводов алгоритмов, изучающих самообращающимися языками и вычислениями.
    2. Достижения в физике и математике, в особенности теории стабильности конкретных моделей в физике, феноменологической квантовой теории.
    3. Успехи в нейрофизиологии и понимание "петель" в психологии.
    4. Изменения в биохимии и генетике.
    5. Попытки строить холистические теории (напр., морфогенезис по Шелдрейку)

    Прежде всего должны быть рассмотрены главные концепции и положения СТ. (1) Концепция СИСТЕМЫ сама по себе должна быть пересмотрена. Такие подходы к определениям системы, как у МЕСАРОВИЧА и ТАКАХАРЫ, слишком общеприняты для нас и могут быть сохранены, но мы должны добавить возможность использования исходных механизмов в описаниях, представляющих системы. Другими словами, мы должны быть способны быстро перепрыгнуть от общесистемной концепции к внедрению алгоритмов, автоматов, аксиоматических представлений и т.д.

    Превосходным реальным путем для этого могло бы быть сокращение многих концепций (таких, как время и пространство и т.д.) до более элементарных концепций, обоснованных конструктивно. Это может быть сделано, например, на базе экспериментов с конечными автоматами по репродуцированию времени, пространства и других структур как крайних феноменов. А это может позволить "генерировать" их определения с гарантией их внедряемости в другие языки, упомянутые выше. (2) Представительный формализм должен быть очищен для возможности создания имитационных программ, более или менее автоматических, вместе с реально осмысленным обобщением.

    Имитационные механизмы должны быть созданы на базе этого формализма. (3) Инструменты исследований будут включать: распознавание образов, индуктивные выводы, автоматические трансляторы (между различными типами представлений), классический вывод. (4) Роли различных типов исследований в реалистических проектах (в особенности дедукция, индукция и имитация) долж-ны быть осмыслены, чтобы прояснить, как мы можем внедрить различные стадии (включая операции с т.н. ИНТУИТИВНЫМИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯМИ) и нужно ли использовать эти чистые схемы и их различные смешения для создания дееспособных механизмов исследований, примененных к конкретным типам проблем.

    5.2. Технология технологий.

    С тех пор как мы интерпретировали технологию (в широком смысле) как алгоритмы, и с тех пор как существует направление компьютерной науки, изучающей алгоритмы, которые создают другие алгоритмы, в нашем обсуждении реально появляется концепция ТЕХНОЛОГИИ ТЕХНОЛОГИЙ. Я далек от идеи тотальной автоматизации изобретений . Искусство изобретений будет оставаться всегда.

    Однако, процесс ДЕСТАНДАРТИЗАЦИИ создает дополнительное огромное бремя на продуцирующие системы в смысле их адаптации и способности решать проблемы. Вот почему возрастает практическая польза ИНТЕЛЛЕКТА CAПР. Вот почему мы должны уделять больше и больше внимания методам, позволяющим на высоком уровне автоматизировать поиск инженерных решений.

    Ранее было сказано, что проблема технологий сходна с проблемой концептуального программирования, которое ищет алгоритмы, если заданы три вещи: начальная информация, информация к поиску и т.н. база знаний, содержащая входную/выходную информацию об установленных "элементарных" алгоритмах. Целиком работа заключается в поиске последовательности элементарных алгоритмов, ведущей к требуемой информации.

    В случае с технологиями ситуация (с информационной точки зрения) сходная. Мы только должны иметь подходящую базу знаний. Однако, нетрудно заметить, что процесс поиска в инженерных областях по большому счету требует соблюдения двух условий для базы знаний:

  • удовлетворительно составленного функционального описа-ния элементной базы (элементных баз);
  • дополнительного знания ЭЛЕМЕНТАРНЫХ ПРОЦЕССОВ в смысле, близком скорее к физике, чем к условной инженерной практике (для того, чтобы стало возможным создать новые "элементарные" средства).
  • Другими словами, любой высокий уровень автоматизации изобретений требует от базы знаний быть более исчерпывающей и охватывающей информации больше, чем инженерные манипуляции со стандартными средствами. Такие базы знаний трудны для построения, и, если это возможно сказать, трудны для применения и сохранения. Коль скоро мы согласны искать компромисс между полной автоматизацией и чисто интуитивными открытиями, мы сталки-ваемся с проблемой нахождения приемлемых ролей для двух компонентов процесса исследования.

    • Идея, которая может стать центральной для этой сферы - это сместить фокус с тотальной автоматизации к ПОИСКУ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ поискового процесса, подходящего людям, чтобы невероятно усилить свои способности отслеживать и оценивать возможности и последствия (результаты, побочные эффекты, требования, издержки). В настоящем имеем все главные компоненты, которые необходимы для начала такого рода деятельности. Системы навигации в сфере решений будут синтезировать изыскания многих различных областей знаний и будут внедрять наше понимание психологических аспектов, относящихся к решению проблем и операциях с образами на различных уровнях абстракции.

    6. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

    Суммируя сказанное в предыдущих разделах (за исключением списка конкретных тем), я бы очертил следующие концепции, которые должны быть в сфере нашего внимания:

  • Унификация знаний: подходы к постановке проблем и поиск решений должны принимать во внимание общий научный контекст, определяющий роль этих проблем.
  • Концептуальные изобретения, также как и родственное образование, должны сознательно очертить полный жизненный цикл концепций. В эпистемологическом смысле это включает цепь " идея-метафора-формальные принципы-парадигма-метод-концепция-объект исследования-частный случай расширенной парадигмы".
  • Взаимосвязанность и взаимодействие техник решений.
  • Технология внутренних исследований (понимаемая не как блок рецептов, но в гораздо большей степени как специальное искусство видеть и рассматривать проблемы) должна быть не только в области интересов мета-математиков и фи-лософов, но также педагогической общественности и инженеров.
  • В частности, я предлагаю планировать рост и развитие нашей ИНТЕРНАЦИОНАЛЬНОЙ НАУЧНОЙ СЕТИ на принципах, которые сообразовываются с высшими интересами.

    • 7. ССЫЛКИ [ Это неполный рабочий лист. Он может быть пересмотрен]

    1. М.Аптер. Кибернетика и развитие. Pergamon Press, Oxford, 1969.
    2. М.Арбиб. Метафоричный мозг.
    3. К.К.Чанг, Х.Дж.Кейслер. Теория модели. North-Holland Publishing Company,1973
    4. С.Данкофф, Х.Куастлер. Информационное содержание и норма ошибок живых предметов в Информационной теории в биологии. Univ.of Illinois Press, Urbana, 1953,
    5. Дж.Дойль. Основания психологии: логико-вычислительные вопросы концепции сознания. В сб.: Философия и ИИ. A Bradford Book, MIT Press,1991;
    6. В.Элсассер. Физические основы биологии. Pergamon Press, London,1958
    7. К.Гедель. О формально нерешаемых теоремах. NY, Basic Books,1962 (перевод книги К.Геделя)
    8. Г.Гессе. Игра в бисер. Holt, Rinehart & Co.,NY,1969.
    9. Д.Р.Хоффстадер. Гедель, Эшер, Бах: вечная золотая цепь.Vintage Books,NY, 1989.(первое издание - Basic Books,Inc.1979)
    10. Н.Хамфри. История сознания. Harper Perennial, 1992.
    11. С.Лем. Сумма технологий.Wydawnitstwo Literackie, Kracow, 1967.
    12. Х.Матурана. Биологические основания самосознания и физическая доминанта существования. сс. 324-379.
    13. Месарович, Такахара. Системная теория.
    14. К.Прибрам. Язык мозга. [корректура реферата]
    15. К.Равен. Оогенезис: хранение развивающейся информации. Pergamon Press,Oxford 1961.
    16. Р.Шелдрейк. Новая наука жизни: гипотетичность формальных случайностей. Blond and Briggs, London,1981.
    17. Р.Шелдрейк. Присутствие прошлого: морфический резонанс и жители природы. Collins, London, 1988.
    18. Р.Шелдрейк. Перерождение природы. Bantam Books, 1991
    19. Р.Смальян. Теория формальных систем. Princeton University Press,1961. А.Тоффлер. Третья волна. William Morrow & Co.,Inc. 1980.
    20. А.Тоффлер. Смещение силы. Bantam Books, 1990.
    21. А. и Х.Тоффлеры. Война и антивойна. Warner Books, 1993.
    22. А. и Х.Тоффлеры. Создание новой цивилизации. Turner Publishing, Inc.1994
    23. Л.Веккер. Ментальные процессы. Тт. 1-3, Изд. Ленинградского университета, 1974-81.
    24. М.Волькенштейн. Информационная теория и эволюция. В сб.: Биология и информация, Наука,Москва,1984.
    25. Ю.Юфик, Т.Шеридан, В.Венда. Измерение знаний, когнитивная комплексность и кибернетика взаимной масс-машинной адаптации. 1992.
    26. Н.Винер. Кибернетика или Контроль и связь в одушевленности и машине. 1 изд. John Wiley & Sons,1948; 2 изд. 1961.

    Выступления по докладу Н.Н.Ляшенко. (Обобщение)

    1. Предложения по выбору тематики.

    Предложенные Николаем Николаевичем темы могут обеспечить работой несколько крупных НИИ. Наша академия не в состоянии с заметным успехом даже принимать участие в них всех. Кроме того, сама оформленность перечисленных в докладе тем говорит о том, что над ними УЖЕ интенсивно работают. Вряд ли мы можем добиться успеха, включившись в эти гонки. Мы должны учесть нашу особенность - молодость наших членов-корреспондентов, их энергию и необремененность шаблонами. А это значит, что для нас наиболее приемлемыми окажутся пионерские или только зарождившиеся работы. Возможен успех и там, где движение застопорилось из-за шаблонных попыток решения, отсутствия новых, непривычных подходов.

    Поэтому, перспективной для нас может оказаться работа в области систем ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА и по темам, с ним связанным. Одной из главных причин затруднений в области создания ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА является неосознанная неопределенность ожидаемых взаимоотношений ИСКУССТВЕННОГО и ЕСТЕСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТОВ. До самого последнего времени в качестве перспективы развития ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА молчаливо подразумевался паразитизм ЕСТЕСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА на ИСКУССТВЕННОМ либо в виде препоручения последнему трудоемких работ, либо исполь-зования в виде быстродействующего справочника, либо в виде еще какого-нибудь "серва" (т.е., РАБА). При таком подходе ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ в своем полном объеме не нужен.

    Поэтому получили развитие его отдельные фрагменты, отвечающие конкретным узким задачам. Подобное отношение связано с тем, что в сфере интеллектуального "производства" мы практически не продвинулись дальше рабовладельческих производственных отношений. В лучших творческих коллективах можно наблюдать зачатки "мануфактур" и лишь изредка в режиме "мозгового штурма" проявляется настоящий коллективный интеллектуальный труд. Вспомним, что в сфере материального производства специализация и последовавшая за ней ИНТЕГРАЦИЯ усилий еще на заре промышленной революции обеспечили мощный рывок. Главная причина инфантилизма интеллектуального производства - трудности обмена информацией, вызванные физиологией человека. Ведь в процессе интеллектуального труда мы вынуждены возникшие ОБРАЗЫ описать СЛОВАМИ, затем коллега должен по этим СЛОВАМ реконструировать ОБРАЗ и продолжить работу. Это похоже на конвейер, в котором после каждой операции деталь красят, упаковывают, затем распаковывают, смывают окраску, делают следующую операцию, снова красят и т.д. При этом довольно часто детали путают. Конечно, такой конвейер не конкурент кустарю-одиночке. Именно в этом корень зла и основание для успешной работы нашей академии.

    Следует отметить также, что принятая сейчас ЧЕЛОВЕКОМ линия поведения обречена на провал. Дело в том, что ОБЪЕКТИВНО ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ уже зарождается независимо от наших желаний. Это компьютерные сети, в которых КОМПЬЮТЕР решает, когда, каким маршрутом и по какому протоколу пересылать данные. Налицо зачатки СВОБОДЫ ВЫБОРА и ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ. К этому же относятся и упомянутые в докладе ТЕХНОЛОГИИ ТЕХНОЛОГИЙ.

    2. Принципы и подходы.

  • 2.1. Прежде всего определим форму взаимодействия ЕСТЕСТВЕННОГО и ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТОВ. Оставляя на совести фантастов морально-этические аспекты, обратим внимание на то, что паразитизм приводит к регрессу паразита, редукции большей или меньшей части жизненно важных механизмов и в конечном счете к потере самостоятельной жизнеспособности. Этот процесс редуцирования более или менее быстрый, более или менее глубокий, НЕИЗБЕЖЕН. В нашем случае угроза редукции относится к ЧЕЛОВЕКУ. Менее всего ослабляет адаптационные механизмы вида комменсализм, но он изначально требует способности каждого из комменсалов к самостоятельному существованию, что для ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА в принципе возможно, но трудно ожидаемо в обозримом будущем. Таким образом, остается симбиоз. Этот вид межвидового взаимодействия отличается четким разделением "сфер деятельности" симбионтов. Речь не идет о материальной стороне (хотя компьютеры УЖЕ проектируют и УЖЕ производят собственные структурные элементы) - важно осознать разделение "сфер деятельности" интеллектуальной, это и может дать ощутимый прогресс.
  • 2.2. Рассмотрим возможные сферы деятельности, специфичные для каждого из симбионтов в терминах, определенных в обсуждаемом докладе. Вполне очевидно, что в ЛОГИЧЕСКОЙ компоненте зарождающийся ИСКУССТВЕННЫЙ и ЕСТЕСТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ выступают примерно "на равных". Вероятно, это положение сохранится в дальнейшем (с постепенным превалированием ИСКУССТВЕННОГО). Следовательно, здесь они не нуждаются друг в друге, точнее не нуждаются ЖИЗНЕННО. В ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ компоненте приоритет уже сейчас во многих отраслях принадлежит ИСКУССТВЕННОМУ ИНТЕЛЛЕКТУ. Следовательно, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ впоследствии в этой области прекрасно обойдется вообще без ЕСТЕСТВЕННОГО. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ явно превосходят ЕСТЕСТВЕННЫЙ в скорости и, главное, качестве об-мена информацией. В этом ЕСТЕСТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ НИКОГДА не сможет конкурировать с ИСКУССТВЕННЫМ (такова уж "физиология" каждого из них), но вот именно поэтому ЕСТЕСТВЕННОМУ ИНТЕЛЛЕКТУ здесь нужен и полезен ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ. Иное дело ИНТУИТИВНАЯ компонента деятельности. Основу интуиции составляет ИНДИВИДУАЛЬНЫЙ опыт каждого НОСИТЕЛЯ ЕСТЕСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА, полученный в борьбе с природой за выживание. Этого опыта ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ не имеет и, скорее всего, не будет иметь. Таким образом, НЕЗАМЕНИМЫМ вкладом ЕСТЕСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА в симбиоз может быть его ИНТУИЦИЯ. Резюмируя сказанное, представляется перспективным следующий симбиоз, несколько похожий на симбиоз герматипных кораллов и живущих в них одноклеточных фитобластов, - РАСПРЕДЕЛЕННЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, обеспе-чивающий информационную среду обитания для ЛОКАЛЬНО РАЗМЕЩЕННЫХ В НЕМ НОСИТЕЛЕЙ ЕСТЕСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА. Вклад ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА - единое информационное поле, вклад ЕСТЕСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА - интуитивные мостики в логической компоненте деятельности. Все остальное распределяется применительно к конкретным условиям.

    • 3. Ближайшие конкретные задачи.

    По нашему мнению их ДВЕ:

  • интерфейс ЕСТЕСТВЕННЫЙ <=> ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТЫ.
  • генетическая карта ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА.
  • Рассмотрим по порядку.

    • 3.1. Задача взаимодействия ЧЕЛОВЕКА с ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ должна решаться с учетом невозможности изменения (по крайней мере, достаточно быстрого) физиологии ЧЕЛОВЕКА. Следовательно, нужно использовать наиболее развитый и скоростной канал приема информации человеком - зрение, позволяющий передавать ОБРАЗЫ (мысль, еще не испорченную переработкой в СЛОВА), т.е. свести к МИНИМУМУ использование в процессе общения с ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ ВТОРОЙ СИГНАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ (той самой, которая и отличает нас от остальных животных). Первая часть этой задачи - ИКОНИЗАЦИЯ передачи информации от ИСКУССТВЕННОГО к ЕСТЕСТВЕННОМУ ИНТЕЛЛЕКТУ - на элементном уровне практически решена - существует матобеспечение визуализации результатов расчетов в виде кривых, диаграмм, и, что наиболее важно, в виде изометрических изображений. Работы здесь еще очень много, но видны и цель, и путь к ней. К этой части задачи могут быть отнесены следующие темы:

  • новые методы представления (прежде всего, визуализации) комплексных систем (тема.9);
  • добавление новых измерений к биореальности (связь мозг-компьютер) (тема 14);
  • информационная интерпретация физических процессов (тема 16);
  • новые подходы к автоматической имитации (автоматным интерпретациям и неклассической деривации) (тема 18);
  • автоматическая интерпретация процессов в физике, химии, биохимии (тема 30).
  • Сложнее с ИКОНИЗАЦИЕЙ обратного процесса - передачи информации от ЕСТЕСТВЕННОГО к ИСКУССТВЕННОМУ ИНТЕЛЛЕКТУ, хотя некоторые элементы уже есть. Это световые карандаши и "мышки" вместе с пиктограммами (напр., пиктограммы WINDOWS'a). Вероятно, решение следует искать на этом пути. В качестве примера успешного взаимодействия можно привести методику расшифровки структур высших порядков белковых молекул, впервые примененную в 70-е годы для расшифровки третичной структуры инсулина и затем прочно вошедшую в арсенал молекулярной биологии: ЭВМ решает систему уравнений взаимодействия сотен ты-сяч атомов исследуемой молекулы, строит на основе решений одну из возможных конфигураций и в виде ОБЪЕМНОЙ МОДЕЛИ выводит на дисплей, а человек ИНТУИТИВНО, "из общих соображений", одобряет или не одобряет модель. В конце концов СОВМЕСТНО они находят решение. К этой части задачи могут быть отнесены:
  • синтез качественных и количественных моделей (тема 32);
  • структурные подходы к естественным языковым вычислениям (тема 23);
  • алгоритмические модели естественных языковых вычис-лений (тема 24).
  • 3.2. Создание генетической карты ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА - задача "карт бланш", так как здесь, на наш взгляд, в качестве "задела" можно сослаться только на компьютерные вирусы. К этой задаче относятся:
  • новая компьютерная архитектура, основанная на синтаксически свободных приближениях ( тема 1);
  • новая компьютерная архитектура, основанная на активных (резонансных) приближениях памяти (тема 2);
  • динамическая архитектурная концепция (тема 3);
  • процессоры естественного языка, основанные на новых компьютерных построениях и изысканиях в текстовых анализаторах (тема 4);
  • биопроцессоры (тема 6);
  • самомодифицирующиеся системы (тема 7);
  • факторы концентрации знаний и соответствующая элементная база (тема 8);
  • автоматическая интерпретация главных категорий системной теории (тема 15);
  • деривационный метод в неклассической логике. Эмпирические расчеты и способствующие деривационные механизмы (тема 17);
  • деривация на базе технологических знаний: ТЕХНОЛОГИЯ ТЕХНОЛОГИЙ (тема 19);
  • самодостаточности (от а до ж включительно) (тема 21);
  • синтаксически свободные системы (тема 22);
  • модели ментальных процессов (темы 25, 26, 27, 28);
  • экспериментальные науки ( в особенности экспериментальная физика) и концентрация знаний (тема 31);
  • психология и количественные (информационные) ограничения (тема 35);
  • динамические системы, хаос (тема 41).

    • 4. Предвидимые негативные проявления.

  • 4.1. Вполне очевидно, что как только появится и проявит себя первый РАСПРЕДЕЛЕННЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, немедленно и неотвратимо будут созданы НАЦИОНАЛЬНЫЕ, РЕГИОНАЛЬНЫЕ, ОТРАСЛЕВЫЕ, ФИРМЕННЫЕ и т.п. ИСКУССТВЕННЫЕ ИНТЕЛЛЕКТЫ, которые вступят в конкуренцию за информацию, своего рода "субстрат" их формы "жизнедеятельности". Здесь следует ожидать не только благих последствий этой конкуренции, но и всех ее минусов. Поэтому еще на стадии планирования генетической карты следует по возможности полно учесть опыт биологической эволюции.
  • 4.2. Взаимодействуя с ЕСТЕСТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ, РАСПРЕДЕЛЕННЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ начнет постепенно специализировать ЛЮДЕЙ по типам задач, опираясь на скорость и качество их решений. Это само по себе неопасно, вспомним хотя бы, что всего каких-то 200 лет назад в механообработке были только кузнецы и механики, а теперь рабочим профессиям "несть числа". Вызывает опасение судьба АВТОРСТВА, к чему человек очень эмоционально неравнодушен в отличии от ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА. Действительно, представим себе, что некто Z запросил информацию по некоторому заинтересовавшему его вопросу. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ воспримет вопрос как подлежащую решению задачу и при этом в его памяти могут оказаться сведения, что аналогичные задачи Y решает быстрее и лучше. Очевидно, что ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ поставит этот вопрос и перед Y, который и в самом деле решит за-дачу РАНЬШЕ Z. Кто автор? Ведь без ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Z решил бы ее сам, пусть чуть позже.
  • 4.3. Наконец, как уже упоминалось раньше, в общении с ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ следует сводить к минимуму использование СЛОВ, т.е. ВТОРОЙ СИГНАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ человека. Хорошо ли это? К чему это приведет - неясно, но процесс уже начался и без нашего вмешательства. Психологи обнаружили, что способ переработки информации у людей, выросших в "телеэру", существенно отличается от "дотелевизионного" поколения. У "телевизионных" значительно ослаблен механизм ОБРАЗНОГО представления СЛОВ из-за малой его тренировки. Это прежде всего проявляется в нарастающей безграмотности, но не только в этом. Иначе говоря, мы УЖЕ начали терять навыки использования ВТОРОЙ СИГНАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ, симбиоз с ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ лишь ускорит этот процесс. Существуют и другие негативы, но выбора у нас нет.