Автор неизвестен - Информация, язык, интеллект - страница 46

Страницы:
1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99  100  101  102  103  104  105  106  107  108  109  110  111  112  113  114  115  116  117  118  119  120  121  122 

Таким образом, каждому понятийному слову можно поставить во взаимно однозначное соот­ветствие свой одноместный предикат. Этот одно­местный предикат можно принять за полноценное описание смысла соответствующего слова. Убе­диться в справедливости этого утверждения можно с помощью следующего эксперимента, который ставиться на человеке, называемом испытуемым. В этом эксперименте для каждого понятийного слова (для конкретного испытуемого — носителя языка) отыскивается соответствующий ему одноместный предикат (если таковой вообще существует). Для этого исследователь должен образовать множест­во U всех предметов, охватываемых содержанием любых понятийных слов, которые используются в естественном языке. Кроме того, исследователь формирует множество M всех понятийных слов той же разновидности естественного языка, кото­рой владеет испытуемый (например, русским язы­ком).

Далее исследователь предъявляет испытуемому по очереди из множества U предметы, спрашивая, знакомы ли они ему. Из знакомых для испытуемо­го предметов исследователь образует множество А с U . Он также предъявляет испытуемому слова из множества M, обращаясь к нему с тем же воп­росом. Из знакомых для испытуемого слов иссле­дователь образует множество B с U . Далее, он образует декартово произведение А х B пар (a,b) и начинает предъявлять эти пары испытуемому, предлагая ему ответить на вопрос, можно ли счи­тать, что предмет a охватывается содержанием слова b . Если испытуемый правильно узнаёт пред­меты a є А и в совершенстве понимает смысл слов b є B , то он своими ответами будет реализовывать любые предикаты, заданные на А х B .

Предметы, принадлежащие множеству А, всег­да можно однозначно охарактеризовать словес­ным описанием определенной длины, например словосочетанием: "Я, быстро пишущий тупым карандашом требование прислать немедленно во­оруженный отряд милиции". Присоединение каж­дого нового слова к словосочетанию очень быстро сужает его объем до одного предмета. Для достиже­ния этого обычно бывает достаточно одного слово­сочетания сравнительно небольшой длины. Если же испытуемый не владеет в совершенстве естес­твенным языком, то он неизбежно будет давать противоположные ответы при повторном предъ­явлении одной и той же пары "предмет-слово" или же вообще не сформирует никакого ответа. Этим он продемонстрирует, что не является носителем полноценного предиката каждого слова данного языка. Отсюда следует непреложный вывод: пре­дикаты понятийных слов полноценно формально описывают содержательную сторону слова (его объем, содержание, смысл, значение).

Выводы

Для каждого слова из множества B исследова­тель образует некоторое свое высказывание. Если это, к примеру, имя существительное, например, слово стол, он ставит ему в соответствие высказы­вание "Предмет x есть стол", если глагол (едет) — высказывание "Предмет x едет", если имя при­лагательное (красный) — "Предмет x красный". Для других частей речи (темно, быстро, очень) высказывания тоже можно построить, однако не­сколько более сложным образом. Затем исследова­тель знакомит с этим высказыванием испытуемого (например, "Предмет x есть стол") и по очереди предъявляет ему различные предметы из множест­ва А (например, "стул, стоящий в углу комнаты", "стол, стоящий посередине комнаты", "тетрадь, лежащая на тумбочке"). Он ставит перед испыту­емым задание определить, будет ли предъявленное высказывание истинным или ложным для тех или иных предметов. Своим чисто внешним (объектив­ным) поведением испытуемый реализует предикат
), соответствующий значению слова стол. Мы его будем записывать в виде стол( x), принимая само слово за имя предиката b( x).

Эксперименты показывают, что высказывание "предмет x есть стол или стул" соответствует ди­зъюнкции предикатов стол( x) и стул( x):

(стол или стул)( x )=стол( x )vстул( x )= =(спи^стул)( x).

Аналогично находим:

(стол и стул)( x )=стол( x стул( x )=

=(столлстул)( x), (не стол)( x )=стол( x )=(стол)( x).

Мы видим, что на множестве А понятийных слов заданы булевы операции, то есть мы имеем булеву алгебру слов. Базисными элементами в ней служат предикаты, соответствующие понятийным сло­вам.

Описанные опыты можно проводить не только со словами, но и со словосочетаниями. Берем, к примеру, словосочетание большой стул. Опыты со словами большой, стул и словосочетанием большой стул приводят к тождеству:

(большой стул)( x )=большой( x стул( x).

В результате появляется возможность приступить к практически беспрепятственному системному математическому описанию механизма естествен­ного языка.

Список литературы: 1. Бондаренко, М.Ф. Теория интел­лекта [Текст] / М. Ф. Бондаренко, Ю. П. Шабанов-Куш­наренко. — Х.: Изд-во «СМИТ», 2007. — 576 с.

Поступила в редколлегию 19.03.2010БИОНИКА ИНТЕЛЛЕКТА. 2010. № 2(73). С. 68-73

 

О МОЗГОПОДОБНЫХ СТРУКТУРАХ

М. Ф. Бондаренко1, Н. Е. Русакова2, Ю. П. Шабанов-Кушнаренко3

^ 2 3 ХНУРЭ, г. Харьков, Украина
Академик Виктор Михайлович Глушков в 1957 году писал «..труппа задач связана с поиском но­вых принципов построения электронных цифро­вых машин. Особое значение приобретает здесь задача детального изучения механизма высшей не­рвной деятельности, в частности процесса образо­вания понятий и их связи с языком. Как известно, механизм действия современных цифровых ма­шин с программным управлением весьма сильно отличается от работы человеческого мозга. Не под­лежит сомнению, например, что в мозгу нет ничего похожего на арифметическое устройство последо­вательного, а тем более параллельного действия. Говоря не вполне точно, машина сводит логичес­кие операции к арифметическим, тогда как в мозгу как раз наоборот. Поэтому, намного превосходя человека в скорости выполнения арифметических операций, машина не имеет столь же значительно­го превосходства над ним в скорости выполнения операций логического характера. В свете всего ска­занного становится ясным огромное практическое значение глубокого проникновения в закономер­ности работы мозга. Ведь познав только некоторые важнейшие из таких закономерностей и реализо­вав их в той или иной мере на основе электрон­ных схем, можно рассчитывать получить машины, гораздо более приспособленные к выполнению сложных логических операций, чем любая совре­менная вычислительная машина» [1, с. 96].

Впоследствии В. М. Глушков назвал приве­денное выше сформулированное им направле­ние исследований идеей мозгоподобных структур, гениально провидя для нее ведущую роль в раз­витии вычислительной техники будущего. Перс­пективность мозгоподобных структур отмечалась В. М. Глушковым на конференции в Киеве в 1959 году, а также на конгрессе International Federation of Information Processing (IFIP) в 1974 году. В 1981 году за год до смерти В. М. Глушков дал следующую итоговую характеристику и оценку идеи мозгопо-добных структур: «Если предположить, что конс­труктор может объединить в систему не несколько тысяч логических элементов, как это было в эпоху электронно-ламповой техники, а многие десят­ки миллионов (причем на число соединений этих элементов практически не накладывается никаких ограничений), то лучшими архитектурными реше­ниями для ЭВМ будут мозгоподобные структуры. Характерной особенностью их является слияние памяти с обработкой данных: данные обрабатыва­ются одновременно по всей памяти с максимально возможной степенью распараллеливания всех опе­раций. Подчеркнем, что речь идет именно о мозго-подобных структурах, а не о точном копировании мозга, в котором эффективно распараллеливаются далеко не все операции (в частности, в мозге плохо распараллеливаются собственно вычислительные операции).

Хотя мозгоподобные структуры с параллельны­ми процессами, управляемыми многими потока­ми данных и команд, несомненно, представляют собой высший уровень развития архитектур ЭВМ, однако на нынешнем этапе электронной техно­логии полная и бескомпромиссная их реализация является пока преждевременной. Необходимы компромиссные решения, представляющие собой переходные этапы к мозгоподобным структурам будущего на основе разумного отступления от при­нципов фон Неймана» [2, с. 59 — 60].

С тех пор прошло почти 30 лет, и то, о чем меч­тал В. М. Глушков, теперь становится реальнос­тью: сегодня уже появилась возможность создания вычислительных структур с производительностью, близкой к производительности мозга человека. Таким образом, время создания мозгоподобных структур для ЭВМ сверхвысокой производитель­ности настало. Задача создания ЭВМ с мозгоподоб-ными структурами, так называемых мозгоподобных ЭВМ [3] (по англ. — brainlike computer), завладела воображением специалистов.

1. Мозгоподобные ЭВМ

Быстро прогрессирующие компьютеризация и информатизация требуют постоянного повыше­ния производительности электронных вычисли­тельных машин. Однако, делать это становится все труднее. Резервы увеличения быстродействия решающих элементов ЭВМ исчерпываются. Оста­ется путь наращивания числа одновременно рабо­тающих элементов в процессоре компьютера. Уже сейчас имеется практическая возможность, опи­раясь на успехи микроминиатюризации и удешев­ления электронных элементов и на достижения в области автоматизации проектирования и изготов­ления вычислительной аппаратуры, строить ком­пьютеры с числом элементов до 1015. Однако, при­менительно к нынешним ЭВМ последовательного действия, работающим по принципу программного управления Дж. фон Неймана, делать это не имеет смысла, поскольку в них в каждый момент диск­ретного времени одновременно находится в рабо­те лишь небольшое число элементов. Попытки же перехода к машинам параллельного действия пока не дают ожидаемого роста их производительности. Так, например, производительность многопроцес­сорной ЭВМ растет не пропорционально числу имеющихся в ней процессоров, как, казалось бы, должно быть, а гораздо медленнее, а именно — по логарифмическому закону. Возникают сущест­венные трудности также и при попытках создания высокопроизводительных нейрокомпьютеров, ко­торые строятся в виде сетей из формальных нейро­нов.

Между тем, существует «вычислительная ма­шина», созданная природой, — мозг человека, для которой проблема полноценного распараллелива­ния обработки информации полностью решена. Мозг человека по сравнению с современной ЭВМ — тихоход. О его «тактовой частоте» можно судить по пропускной способности нервных волокон. Из­вестно, что каждое нервное волокно может про­пускать не более 103 импульсов в секунду. По про­водникам же нынешних ЭВМ передается порядка 109 импульсов в секунду. Следовательно, ЭВМ пре­восходит мозг человека в смысле скорости работы ее отдельных решающих элементов в 109:103 = 106 раз. Тем не менее, по своей производительности в целом мозг превосходит любую ЭВМ. Это обуслов­лено тем, что мозг человека имеет в своем соста­ве около 1015 простейших решающих элементов, в роли которых мы принимаем синапсы — стыки между окончаниями отдельных волокон нервных клеток. Число же нервных клеток в мозге человека оценивается величиной 1011. Все клетки мозга, как свидетельствуют нейрофизиологические данные, работают одновременно.

В ЭВМ же последовательного действия в каж­дый момент времени действует лишь небольшое число элементов. По самым льготным для машины оценкам в ней одновременно работает в среднем не более 103 элементов. Таким образом, в смысле числа параллельно работающих элементов мозг превосходит машину в 1015:103 = 1012 раз. В итоге, по своей общей производительности мозг пре­восходит современную вычислительную машину последовательного действия в 1012:106 = 106 раз. Итак, ЭВМ параллельного действия, работающая по принципам мозга человека и построенная на современной элементной базе, иными словами, — мозгоподобная ЭВМ, согласно вышеприведен­ным оценкам, в случае ее создания будет превосхо­дить нынешние ЭВМ последовательного действия в 1012 раз, а мозг человека — в 106 раз. Если мозго-подобные ЭВМ удастся создать, то это приведет к значительному повышению темпов компьютери­зации и информатизации.

2. Значение мозгоподобных ЭВМ

Пионеры искусственного интеллекта А. Ньюэл, Дж. Шоу и Г. Саймон еще в конце 50-х годов ХХ столетия высказались в том смысле, что глубин­ный смысл компьютеризации и информатизации заключается в том, чтобы побудить людей занять­ся познанием и совершенствованием самих себя и снабдить их достаточными для этого средства­ми [4]. Известный специалист в области искусст­венного интеллекта Роджер Шенк пишет: «Искус­ственный интеллект как область науки — это лишь малая часть грандиозной попытки постичь мыш­ление. Мы считаем, что это основная цель данной области науки и здесь достигнуты немалые успехи. Программы, которые мы пишем, важны как экс­перимент, а не как конечный результат. Главный интерес для нас представляет именно интеллект, а не его искусственное происхождение. Если мы до­стигнем успеха в этом направлении, то проложим путь для создания механических помощников че­ловеку в его повседневных делах и заботах. Но не в этом главное. Самое важное, чего мы тогда добьем­ся, — более глубокого понимания самих себя, что безусловно, гораздо ценнее чем любая програм­ма [5, с. 26].

Представляется, что в результате создания моз-гоподобных ЭВМ появятся небывалые возмож­ности для самопознания и самоусовершенствова­ния самого человека. Что сулит человечеству столь стремительное развитие средств вычислительной техники? По нашему мнению, наилучший ответ на этот вопрос содержится в предисловии к кни­ге Норберта Винера «Кибернетика», написанном известным московским ученым Гелием Никола­евичем Поваровым. В нем говорится: «. научно-технический прогресс ставит перед человечеством серьезные проблемы. Стремительное развитие науки и техники возлагает на нас колоссальную ответственность за разумное использование полу­ченного нами могущества. «Кто живет в стеклян­ном доме, тот не должен бросать камней», — гласит старинная пословица. Человек стал настолько мо­гущественным, что любое его ^ра^ч^ан^е дви­жение: с роботами, с атомной энергией, с химией

может иметь тяжелые непредвиденные последс­твия. Это парадокс могущества. Нельзя забывать, однако, что наука и техника не только возлагают новую ответственность на человека, но и доставля­ют ему новые средства справиться с нею. Это отно­сится и к роботам. Альтернатива «человек или ро­бот», «опасное развитие искусственного разума или своевременный отказ от него», чем ограничивает­ся большинство авторов, имеет третье, более не­обычайное и, пожалуй, более вероятное решение, если только искусственный разум и искусственная жизнь вообще возможны. Человек, научившийся создавать искусственный разум и искусственную жизнь, не остановится перед коренной передел­кой самого себя. Не роботы вместо людей, а новый человек вместо старого! Человек будущего вряд ли останется таким же «натуральным» существом, таким же теплокровным позвоночным, каким он вышел из горнила естественного отбора. Почти на­верное, он будет искусственно развивать свой мозг и свое тело, будет по воле лепить и изменять свою физическую оболочку. Ему по силам быть впереди любого возможного робота. Это будет биологичес­кая революция, и если смелые гипотезы оправда­ются, она будет означать преобразование всего че­ловеческого существования. Быть может далекий смысл «безумной» винеровской идеи о передаче человека по телеграфу и есть достижение челове­ком перевоплощаемости? Позволим себе минуту фантазии: не станет ли тогда человек новым кос­мическим существом, свободным от земных ог­раничений? Есть ли абсолютная граница могу­щества и сложности для человека и его творений, абсолютная граница могущества и сложности для саморазвивающихся систем вообще?... Впрочем, это вопросы для науки будущего, на которые она сумеет ответить лучше нас» [6, с. 26 — 27].

3. Определение понятия «мозгоподобная структура»

Как определить понятие «мозгоподобная струк­тура» в точных математических терминах? Его можно отождествить, ввиду потенциальной уни­версальности мозга человека, с понятием «матема­тическая структура». Обращаемся к его классичес­кому определению: «Структура математическая

родовое название, объединяющее понятия, об­щей чертой которых является то, что они примени­мы к множествам, природа элементов которых не определена. Чтобы определить структуру, задают отношения, в которых находятся элементы мно­жеств (типовая характеристика структуры), а затем постулируют, что данные отношения удовлетворя­ют условиям — аксиомам структуры» [7, с. 568]. В применении к человеку и вычислительной техни­ке понятие мозгоподобной структуры необходимо сузить, отождествив его с понятием конечной ма­тематической структуры. Приходим к следующему определению: «Конечная математическая струк­тура — родовое название, объединяющее понятия, общей чертой которых является то, что они приме­нимы к конечным множествам, природа элемен­тов которых не определена. Чтобы определить ко­нечную структуру, задают конечные отношения, в которых находятся элементы конечных множеств (типовая характеристика конечной структуры), а затем постулируют, что данные конечные отно­шения удовлетворяют условиям — аксиомам ко­нечной структуры». Первое определение понятия «мозгоподобная структура» назовем общим (беско­нечным), а второе — частным (конечным).

Страницы:
1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99  100  101  102  103  104  105  106  107  108  109  110  111  112  113  114  115  116  117  118  119  120  121  122 


Похожие статьи

Автор неизвестен - 13 самых важных уроков библии

Автор неизвестен - Беседы на книгу бытие

Автор неизвестен - Беседы на шестоднев

Автор неизвестен - Богословие

Автор неизвестен - Божественность христа