Информатика, кибернетика, интеллект

Таким образом, проблема цели в современном понимании содержит, по крайней мере, два взаимосвязанных аспекта: онтологический и логико-кибернетический; их выделение и соотнесение с предметными областями науки становятся неизбежными. Оба этих аспекта нельзя не учитывать в методологических разработках, идущих в плане создания теории перехода от простого к сложному. Эвристическую роль в этом отношении выполняют понятия "внутренняя цель", "целеполагание", "прогнозирование", структурное рассмотрение которых позволяет выявить определенные возможности формализованного (модельного) представления биологических, технических и некоторых социальных явлений.

Системно-кибернетический анализ процессов целеполагания вскрывает методологическую основу построения и развития целесообразных и целенаправленных систем с элементами целеполагания, в частности у систем искусственного разума. Хотя в общем плане ясно, что определение целей системы во всех случаях остается делом человека [50], необходимо в то же время иметь в виду, что кибернетическая машина - это не жестко детерминированная система, следующая программе без каких-либо отклонений. Машине так же, как и человеку, свойственно ошибаться. Кроме того, надо различать уровни целеполагания по степени их сложности [51]. Простое целеполагание не нуждается в машинном участии, тогда как целеполагание относительно трудных (глобальных) за

169

дач предполагает компьютерное обеспечение, связанное с расчетом, оптимизацией и вообще значительной логической глубиной. "Трудно представить себе, - пишет М. Минский, - как можно решать задачи, не задумываясь над целями. Действительная трудность, связанная с телеологическими определениями, носит технический, а не философский характер: она возникает тогда, когда телеологические определения приходится использовать, а не тогда, когда о них упоминается" [52].

Рассматривая концепцию "узких мест" во взаимодействии человека и машины, Г. Л. Смолян отмечает тенденцию "смещения понятия "узкого места" от человека к машине" [53]. Видимо, такой подход в общем и целом не может вызвать возражений. Однако по определенным критериям, в частности по интеллектуальным параметрам, он представляется небесспорным. Искусственный интеллект, как известно, усиливает интеллект человека, а усиливать может, надо полагать, лишь более сильный интеллект [54]. Концепция взаимодействия человека и машины не дает достаточных оснований для превращения систем искусственного интеллекта в простое средство достижения человеческих целей. Последние машина (как "телеогенная" система) также способна усиливать, обеспечивая их не только материально, но и интеллектуально. Основанием для такого рассмотрения служит, в частности, способность систем искусственного интеллекта к обучению с учетом собственного опыта [55].

3. Обучение мышлению и самообучающиеся автоматы

Интеллект предполагает способность к обучению В условиях информационного насыщения интеллектуальной сферы период обучения распространяется на всю жизнь человека. Ощущается необходимость в повышении эффективности процесса обучения, что приводит к новому подходу к проблеме обучения. Оно все более предстает как процесс информационный и кибернетический, поддающийся оптимизации и автоматизации. Возникает проблема дальнейшего развития теории педагогики, построения современной количественной педагогической теории, допускающей точное прогнозирование.

Кибернетическое направление педагогики включает в себя представление о педагогическом процессе как об управляемом процессе, рассмотрение системы "педагог-учащиеся" с позиций общей теории управления, обучения как процесса переработки информации, учащегося как преобразователя информации [56]. Основу развития педагогической теории на новом этапе составляет системный подход к расмотрению явлений воспитания и образования [57]. Само понятие обучения в этом плане становится системным. В современных теориях обучение выступает как особый вид поведения, что позволяет наполнить это понятие кибернетическим содержанием.

170