Сообщество разума

Многие исследования в области так называемого искусственного интеллекта связаны с поиском методов, которыми машины смогут разделять задачи на малые фрагменты, а затем, при необходимости, делить их на еще более мелкие фрагменты. В следующих нескольких разделах настоящей книги мы обсудим, как это можно сделать посредством постановки задач в качестве «целей».

Использование «знания»:Самый эффективный способ решить задачу – это знать заранее, как она решается. В таком случае поиск решения не потребуется.

Соответственно другое направление в изучении искусственного интеллекта нацелено на поиск способов передачи знаний машинам. Сама эта проблема состоит из нескольких частей: мы должны узнать, как получить необходимые знания, должны научиться корректно репрезентировать эти знания, должны наконец разработать процессы, которые позволят эффективно использовать полученные знания. Чтобы добиться этого, наши воспоминания должны предоставлять не обилие мелких подробностей, а, прежде всего, те взаимосвязи между ними, которые помогут нам добиться цели. Подобные исследования привели к созданию множества практически ориентированных «основанных на знаниях» систем решения задач. Некоторые из них нередко называют «экспертными системами», поскольку они основаны на подражании методам людей-экспертов.

Кроме того, эти исследования дали еще один любопытный результат. Зачастую, как выяснилось, куда проще запрограммировать машины на решение специализированных задач, которые кажутся трудными образованным людям (например, игре в шахматы или доказательству теоремы в логике и геометрии), чем заставить их делать то, что большинству людей видится простым – например, строить игрушечные домики из детских кубиков. Вот почему я уделяю так много внимания «простым» задачам на страницах этой книги.

7.5. Обучение и память

Распространенное убеждение гласит, будто мы учимся лишь тому, за что нас вознаграждают. Некоторые психологи утверждают, что человеческое обучение как таковое основано исключительно на «подкреплении» наградой: даже когда учимся без каких-либо внешних побуждений, мы действуем как бы в предвкушении вознаграждения, только в форме сигналов от внутреннего «я». Но нельзя опираться на довод, который изначально допускает то, что он призван доказывать; вдобавок при попытках использовать эту идею для объяснения того, как люди учатся решать трудные задачи, мы сталкиваемся с фатальной цикличностью. Вы должны уметь что-то делать, прежде чем получите награду за свои действия!

Эта цикличность не казалась серьезным препятствием в те времена, когда Иван Павлов столетие назад изучал условные рефлексы, поскольку в его экспериментах животным не приходилось демонстрировать новые виды поведения; от них требовалось лишь увязывать новые стимулы с прежним поведением. Спустя несколько десятилетий исследования Павлова были дополнены гарвардским психологом Б. Ф. Скиннером, который установил, что высшие животные действительно порой демонстрируют новые формы поведения – «операнты» в его терминологии. Эксперименты Скиннера подтвердили, что, когда за каким-либо оперантом следует вознаграждение, эта форма поведения, скорее всего, будет повторяться впоследствии. Скиннер также обнаружил, что подобное обучение куда действеннее, если животное не может догадаться, получит оно награду или нет. Под определениями «оперантное обусловливание» и «модификация поведения» открытия Скиннера оказали заметное влияние на психологию и образование, однако так и не объяснили, как возникают новые операнты. Кроме того, лишь отдельные эксперименты на животных способны пролить свет на принципы, по которым люди учатся составлять и выполнять свои сложные планы; проблема в том, что другие животные едва ли в состоянии научиться хоть чему-то. Сходство концепций награды / успеха и наказания / неудачи не дает внятного представления о том, как люди учатся порождать новые идеи, позволяющие решать трудные задачи, которые в противном случае могли бы быть решены только посредством продолжительного и малоэффективного процесса проб и ошибок.