Текст книги "«Ага!» и его секреты"
Автор книги: Елена Сапарина
сообщить о нарушении
Текущая страница: 11 (всего у книги 11 страниц)
Нужно сказать, что бесчувственность счетнорешающих устройств, эта самая их машинная суть, рассматривалась с первых шагов кибернетики и рассматривается и сейчас как огромное их преимущество в решении целого ряда практических задач.
Не поддающиеся гневу, не расстраивающиеся от мелких огорчений, не подверженные человеческим эмоциям, комбинации электронных ламп и сопротивлений, пусть с машинной тупостью, но и с хладнокровием механизма, бесстрастно выясняют все «за» и «против» и дают точный математический ответ.
Такое преимущество управляющих машин остается за ними, пока их привлекают к роли диспетчера или другой подобной работе, выполняемой по твердому, заранее разработанному графику.
Но поскольку ученые и конструкторы задались целью использовать машины и в таких областях, где даже от человека требуется вдохновение, встал вопрос об истинных механизмах этого вдохновения. Так ли уж не важны и не нужны эмоции человеку в его умственной деятельности?
Мы повседневно наблюдаем, как человек, который страстно стремится к цели, достигает несравненно большего, чем тот, кто работает с прохладцей, чем тот, кого данное дело не волнует. Нет ли тут связи между эмоциональной зараженностью человека и эффективностью его мышления?
И если уж взялись обучать машину самым продуктивным способам человеческого мышления, тогда выходит… В общем сейчас всерьез заговорили о создании не только думающих, но и чувствующих машин. Как выяснилось, эмоции им действительно нужны… чтобы лучше думать.
В самом деле. Любое наше мыслительное действие не является самоцелью. Оно совершается, так сказать, не из любви к искусству, а всегда бывает вызвано какими-то потребностями и мотивами, зависящими от чувств и настроений, которые мы в этот момент испытываем. И часто именно эмоции играют решающую роль в оценке различных ситуаций и даже отдельных мыслительных действий. Мозг как бы решает для себя, к хорошему или плохому результату приводит тот или иной этап переработки информации.
Киевский кибернетик Николай Михайлович Амосов предположил даже, что в мозгу существуют две самостоятельные программы – интеллектуальная (набор разнообразных эвристических приемов мышления) и эмоциональная (те самые потребности и мотивы, что определяют наше отношение к происходящему). Когда мы думаем, действуют обе эти программы, причем выбор алгоритма зависит от оценки, которую он получит по эмоциональной шкале.
Мало того, эмоциональная программа нередко даже изменяет интеллектуальную, так что образуется уже какой-то «сплав» из чувств и мыслей. Он-то и лежит в основе нашего мышления. И может быть, принадлежность людей к художественному и мыслительному типу определяется тем, какая из двух программ играет у них первенствующую роль. Так или иначе, а многие кибернетики считают, что самые существенные недостатки эвристических программ можно будет устранить, если снабдить машины чем-то? вроде эмоций.
Первую электронную модель эмоций киевляне уже создали. Их детище сможет испытывать печаль, тревогу, любопытство, негодование, горе, обиду, жалость – всего около пятидесяти разных чувств, настроений и даже страстей. Действия ее заключаются в ответах на вопросы. Машина анализирует не просто смысл того, о чем ее спрашивают, но учитывает и эмоциональную окраску вопроса. Потом она начинает думать, как ответить. И ответы ее зависят от «настроений» и «чувств», вызванных предыдущими вопросами и общим эмоциональным состоянием, которое задается заранее. Причем «темперамент» машины можно менять, усиливая одни чувства, ослабляя другие.
Работа эта только начата и важна не конечными результатами, а поворотом исследований мыслительной деятельности в сторону чувств. Легко понять, что, когда машина научится не только думать, но и чувствовать, она станет еще более сильным помощником человека.
Есть еще одна возможность усилить интеллект машины. Не обязательно ей начинать с «каменного топора» и самостоятельно проходить весь сложный путь становления ума. Можно сразу сделать ее умнее, снабдив всем тем опытом мышления, который накопило человечество – не каждый из нас, а именно все мы за тысячелетия сознательной жизни.
Снабженная таким коллективным опытом и творческими навыками, да при ее удивительном быстродействии, машина, по мнению современных кибернетиков, сможет превзойти своего создателя в поединке интеллектов.
Но кто даст нам в таком случае гарантию, что, «работая над собой», машина не создаст совершенно новые эвристические приемы, неизвестные нашему мозгу? И не окажемся ли мы когда-нибудь перед необходимостью изучать творчество машины, подобно тому как мы изучаем сейчас творчество людей?
БУДЬ УМНЕЕ РОБОТА
Как только не называли наш век: и веком атома, и веком электроники, и веком химии, и веком космоса, и веком кибернетики – в зависимости от того, какая из наук вырывалась вперед. Естественно, что сейчас, с появлением на границе кибернетики и психологии новой науки – эвристики, у многих возникло желание признать за ней право на первенство.
Англичанин Саймон, первым создавший для машины эвристическую программу, заявил недавно: «Я думаю, мы можем согласиться, что XX век – это век эвристики». Конечно, он по-своему прав, но где гарантия, что через пару лет не будут совершены еще более грандиозные открытия, скажем, в биологии, и тогда станут столь же справедливо связывать нашу эпоху с новым триумфом в науке?
Между тем во всех этих определениях XX века есть одна общая черта. В химии ли, в физике или в кибернетике – всегда речь шла о большом количестве открытий, поставивших ту или иную науку впереди других. Невероятное обилие научных открытий – вот характерная особенность нашей эпохи. По данным ЮНЕСКО, девять десятых ученых всех времен и народов, совершивших важные открытия, – жители двадцатого столетия, наши современники. А предшествующие тысячелетия, вся многовековая история человечества – от Аристотеля до Сеченова – дала лишь одну десятую великих первооткрывателей.
Количество открытий и изобретений удваивается каждые десять лет. Причем темп развития науки все убыстряется. Подсчитано, что за последние пятнадцать лет сделано столько же научных открытий, сколько за всю предшествующую историю науки! Так не правильнее ли было бы назвать наш век эпохой открытий?
В конце XIX века на всем земном шаре научными исследованиями занимались едва пятьдесят тысяч человек. К середине XX столетия их было уже четыреста тысяч. Сейчас во всем мире ученых, активно двигающих науку вперед, свыше двух миллионов.
Если теперешние темпы даже не ускорятся, а хотя бы останутся на таком же уровне (а наука развивается по геометрической прогрессии!), то через каких-нибудь сто-двести лет наукой должно будет заниматься все население нашей планеты. Поистине речь идет о грядущей «промышленности открытий», как ее справедливо называют.
И как всякой индустрии, ей нужна соответствующая техника. Такими современными механизмами, способными автоматизировать умственный труд, и служат вычислительные машины, которые могут не просто решать отдельные задачи, большей частью уже давно решенные людьми, а быть настоящими действенными помощниками человека в высокоинтеллектуальной работе.
Это по силам машинам, работающим по эвристическим алгоритмам, машинам, созданным, чтобы делать открытия. Известный ученый, директор Киевского института кибернетики Виктор Михайлович Глушков считает, что речь должна идти о комплексной автоматизации таких высокоинтеллектуальных творческих процессов, как развитие науки и техники.
«Уже сегодня существуют системы, – говорит он, – позволяющие автоматически производить сложные физические эксперименты с одновременной обработкой полученных экспериментальных данных в виде, готовом для публикации. Ведутся эксперименты с программами, выводящими сложные логические следствия из имеющихся в распоряжении исследователя фактов. Планируются работы по созданию программ, строящих теорию, которая простейшим образом объединила бы сложный экспериментальный материал. Высказаны первые идеи о путях построения программы, которые формулировали бы новые интересные идеи в математике… Уже сегодня электронная машина в нашем вычислительном центре может вывести любые теоремы алгебры так называемых вещественных полиномов, в том числе и те, которые не выведены человеком».
Как скоро настанет пора такой «кибернетизации научного творчества»? Академик Глушков уверен, что очень скоро. Сразу же после «кибернетической десятилетки» в экономике, с которой, по его мнению, надо начинать массовое внедрение кибернетики в нашем народном хозяйстве.
На помощь ученым придут электронные ньютоны, умеющие «думать» не только очень быстро и логически стройно, но и пусть несколько приблизительно, с некоторой долей вероятности, зато с помощью так называемых «скачков ума», внезапных откровений, интуитивных догадок, и составляющих суть творческого мышления.
Рациональная в своей основе, наука движется вперед не за счет только простого рассуждения, а главным образом благодаря способности ума освобождаться от оков железной логики – мыслить широко, остроумно, порой парадоксально, забегать далеко вперед, воображать иногда то, что еще не получило подтверждения фактами.
Мысль человека всегда основана на чувствах, она всегда эмоциональна, хотя эта сторона деятельности ума не бросается в глаза и потому гораздо меньше изучена. Тем более это относится к мыслительной работе ученых и вообще творческих людей. Кто-то остроумно сказал, что эмоции – «закулисный дирижер» творчества. И дирижер этот играет не второстепенную, а главную роль в поисках нового.
Когда эмоциями снабдят машины, они смогут «думать» еще более творчески. Не обязательно им впадать в экстаз, вдохновенно «щелкать цифрами». Не знаю, доведется ли им переживать минуты вдохновения, творческого подъема, но без воображения и интуиции (их электронных моделей, разумеется) им не стать подлинными ньютонами. Тем более что им придется работать на науку XX столетия – науку «безумных идей» и фантастических открытий.
Весь XIX век да и начало нашего ушли в значительной степени на собирание фактов – подготовку фундамента колоссального рывка вперед, который знаменовался такими невероятными, с точки зрения здравого смысла, открытиями, как теория относительности или антимир. Сами физики назвали эти теории «безумными» в хорошем смысле. И несмотря на уже обнаруженные парадоксы, по признанию многих ученых, современная наука нуждается в новых «сумасшедших» теориях.
Этого не смогут сделать трезво рассуждающие умы. XX веку нужны ученые-фантазеры, ученые-мечтатели, люди гибкой и смелой мысли, способные оторваться от канонов старых теорий, вырваться за пределы прежнего знания. И если вы – будущие ученые, инженеры, художники – хотите стать участниками великих деяний своего времени, учитесь думать широко, эмоционально, творчески. Помните: у вас есть теперь конкурент и ваш ученый друг – машина.
Как не дать себя обогнать электронным ньютонам? Видимо, прежде всего иначе учиться и учить, что, пожалуй, даже важнее. Когда у нас появятся автоматические библиографы, переводчики, справочники, не будет необходимости разыскивать немыслимое количество фактов и загружать ими свою память.
Нам надо сосредоточить внимание на другом – изучать не летопись науки, а ее принципы, суть составляющих ее открытий, чтобы на примере физики или химии познакомиться с методами познания и затем овладевать новыми, более совершенными способами обобщения и анализа, разнообразными приемами мышления. А для этого еще со школьной скамьи не просто набираться знаний, но и учиться думать.
Собственно, первому мы школьников учим, а вот второму – умению думать – предоставляем учиться самим. Кто поспособней, интуитивно доходит до правильной технологии мышления. Менее способные ученики нередко уходят из школы, унося багаж пассивных знаний, а умения активно пользоваться ими так и не приобретают.
Как же научить школьников сложному искусству мышления?
Ввести в число школьных предметов логику, представляющую собой как раз описание технологии мышления? Но во многих школах преподают логику, а существо дела не меняется. Ученики выучивают, какие формы выражения мыслей правильные, какие неверные, но лучше мыслить от этого не начинают. Не хватает опять того же – умения пользоваться приобретенными навыками.
Выходит, надо не просто знакомить школьников с описанием разных форм мышления, а вырабатывать у них способность думать: «делать» рассуждение, строить умозаключение и т. д. Или, как сказали бы кибернетики, выявить алгоритмы умственной работы и обучить им школьников.
Такие опыты обучения науке думания на основе выводов эвристики ставятся.
Прежде всего попробовали разложить мысленно процесс решения геометрических задач на отдельные операции – один из очень эффективных алгоритмов, как мы знаем, – и обучать им школьников восьмых классов.
Результаты оказались очень хорошими. Школьники, изучавшие геометрию в течение двух с половиной лет и так и не научившиеся решать задачи, после непродолжительного обучения специальным алгоритмам вдруг проявили способности к математике. Теперь они запросто решали большинство задач, которые до этого представляли для них камень преткновения. А тот, кто и раньше хорошо справлялся с этими задачами, применяя вновь разработанные правила, стал соображать еще лучше.
Этот первый опыт обучения умению думать был проведен несколько лет назад. Его успешные результаты натолкнули на мысль: а не помогут ли аналогичные алгоритмы овладеть и правильным правописанием, что составляет обычно наибольшую трудность.
При ближайшем рассмотрении выяснилось, что и тут дело сводится к определенным правилам решения «грамматических задач» – описания действий, которые надо совершить, чтобы определить, например, простое предложение или сложное.
Такой алгоритм состоит всего из трех частей. Прежде всего надо проверить: есть ли в предложении подлежащее. Если да, необходимо определить, нет ли «лишних» сказуемых, не относящихся к этому подлежащему. Есть? Значит, предложение сложное и запятую ставить придется, как, скажем, во фразе: «Поезд ушел, и его огни скоро исчезли». Нет? Тогда предложение простое, и разделять его знаками препинания не нужно. Ведь не поставите же вы запятую в выражении: «Взошла луна и бледным сиянием своим осветила море».
Другое дело, если первый контрольный вопрос дал отрицательный ответ: подлежащих в предложении не оказалось. Тогда надо проверить его по дополнительным признакам. Посмотреть, не выражены ли все сказуемые глаголами в третьем лице множественного числа.
Предположим, это не подтвердилось. К примеру, фраза выглядела так: «Темнело, и начинало холодать». Вывод: предложение сложное, запятая нужна. А если сказуемое стоит в третьем лице множественного числа, скажем: «В саду нашли зарытый клад старинных монет и передали его в музей»? Тут придется установить, производят действие в обоих случаях одни и те же лица или нет.
В нашем примере клад нашли люди, которые передали его в музей. Значит, предложение простое. А вот в предложении: «Приемник отнесли в мастерскую, и быстро починили» – запятую придется поставить. Ведь отнесли его владельцы, а починили мастера.
Вот и весь набор правил. Вспомните: вы не учили их в школе. Это не сокращенный вариант очередной главы из учебника русского языка, а как бы план размышления на одну из грамматических тем, алгоритм правописания.
Попробуйте применить его на практике, и, если вы даже не корректор по профессии, то убедитесь в определенных выгодах такого упрощенно-скоростного метода нацеленного размышления.
По аналогичному плану может работать и кибернетическая машина. Исследователи, подготавливавшие программу для машин-переводчиков, как известно, столкнулись с тем, что существующие грамматические правила с трудом воспринимались машиной. Пришлось разрабатывать специальный машинный вариант их. Это и был, по существу, алгоритм обучения машины русскому языку.
Машинный и человеческий алгоритмы, разумеется, неодинаковы. Ведь мозг совершеннее машины, и то, что школьнику ясно с полуслова, машине надо тщательно «разжевать». Но в принципе речь идет об одном и том же – о создании правил, так сказать, «грамматического мышления».
Когда эти алгоритмы применили на практике, грамотность школьников резко повысилась. Они делали теперь в пять-семь раз меньше ошибок по сравнению с контрольной, кибернетически не обученной группой.
Но иногда и среди первых попадались «неисправимые» двоечники. Что же мешало этим ученикам писать грамотно? Ведь они владели секретом правильного мышления.
Оказалось, мало составить надежный алгоритм того или иного предмета. Надо разработать алгоритм самого обучения и строго придерживаться его. Иными словами, не просто передавать знания, а активно управлять процессом обучения.
В самом деле, сейчас ученик для преподавателя что-то вроде «черного ящика», с которым так любят сравнивать инженеры мозг человека. Учитель знает, что «ввел» какие-то сведения в голову ученика. А как они усвоены, что осталось в его памяти, что проскочило мимо сознания – неизвестно. Виден только результат: ученик стал решать задачи лучше, писать грамотнее или так и не научился ни тому, ни другому.
Но почему, что, грубо говоря, «не сработало» в его голове? Об этом можно только догадываться. Ведь все происходящее в сознании школьника во время урока, фигурально выражаясь, закрыто от преподавателя «непроницаемым футляром», подобно тому как скрывает «черный ящик» – черепная коробка – физиологические процессы в мозгу.
И все-таки многими физиологическими процессами научились управлять извне. Почему бы не попробовать управлять и психологическими процессами во время обучения? Конечно, это гораздо сложнее, но в принципе ничего невозможного тут нет. Мозг человека, разумеется, самопрограммирующееся устройство. Только надо ли предоставлять ему «становиться на ноги» самостоятельно? Не лучше ли вмешаться в самообучение мозга и направить его психологический рост и развитие. А ведь обучение – частный случай управления, изучаемого кибернетикой.
Что необходимо для успешного управления? Хорошая обратная связь. Между тем именно ее и нет в современном процессе обучения. Учитель может детально объяснить задание, а ученик будет «считать ворон» и ничего не усвоит. И тогда усилия преподавателя пропадают зря. Другое дело, если бы в любое мгновение он получал «обратные» сведения об усвоенных знаниях.
Но мыслимо ли это? Вычисления показывают: за двадцать минут урока учитель должен получить по крайней мере сто пятьдесят подтверждений, что ученик слушает и понимает его объяснения. А ведь в классе не один школьник – их человек двадцать или тридцать. Разве успеешь принять ответы от каждого?
Так родилась мысль – поручить роль контролера обучения кибернетической машине. Пусть к ней ежесекундно стекаются сообщения от каждого школьника. Она же будет определять качество ответов и давать новые задания.
Представьте класс, в котором никто не отвечает урок вслух. Каждый школьник работает за персональным пультом: нажимает кнопку ответов, читает вспыхивающие на экране новые вопросы, опять выполняет задание. Чуть зазевался или отвлекся, «счетчик активности» ставит минус.
Такое управляющее обучающее устройство заставит ученика все время быть внимательным, оно позволит учитывать индивидуальные способности школьников и даст возможность каждому работать в наиболее выгодном для усвоения знаний темпе. А главное – предупредить от выработки неправильных навыков, неверных логических построений, поможет быстрее овладеть приемами активного мышления. Ведь машина будет вмешиваться в сам ход обучения, давая сигнал ошибки в момент ее совершения.
В какой-то мере такие машины можно назвать «диагностическими». Только они будут ставить диагноз не болезни, а находить ошибки в умении думать и исправлять их. Запомнив все неправильные логические действия ученика, машина выдаст учителю подробный диагноз мыслительных процессов каждого школьника.
Одной небольшой кибернетической машины хватит для управления обучением целого класса. И никто не будет «стоять в очереди» за вопросом. Машина обслужит всех одновременно. Сколько можно успеть за время такого насыщенного управляемого урока!
Обучающие машины такого рода – пока еще предмет мечтаний. Но уже созданы более простые варианты их: машина-экзаменатор, машина-репетитор.
Применение кибернетики в школе не ограничивается созданием обучающих машин. Вопрос ставится гораздо шире: использовать идеи и методы науки об управлении для совершенствования самого процесса обучения. И это не самоцель, а стремление научиться активно управлять человеческой психикой, его мыслительной деятельностью.
Воспитываемое прежними методами мышление детей зачастую так и не выявляло подлинных возможностей ума и оставалось пассивным, школярским. Конечно, отдельные способные ученики у некоторых талантливых педагогов преодолевали барьер школярского мышления и овладевали настоящими его формами. Но чаще это происходит в студенческие годы, когда человек начинает работать головой творчески, самостоятельно.
В чем главный недостаток того, как нас с вами учили в школе? Да прежде всего в том, что нам преподавали, продвигая наш ум от конкретного к общему. Но ведь это вовсе не запрещенный прием. Именно так были сделаны и делаются до сих пор большинство открытий в науке.
Дело в том, что ребенку незачем, как доказали теперь психологи, повторять весь путь поисков, пройденный каждым ученым или наукой в целом. Ведь ребенок осваивает то, что уже добыто, найдено человечеством. Поэтому учение надо начинать с того, к чему ученые пришли в результате своих поисков, то есть с теоретических понятий.
Первые эксперименты такого рода уже проделаны. В одной из московских школ, например, первоклассники успешно овладевают алгеброй. И это оказалось вполне им по силам. Мало того, они, как отмечают учителя, вообще стали лучше думать, их мышление стало более теоретическим, если можно так сказать.
Кто знает, может, когда-нибудь школьник Петька и впрямь будет с первого класса Ломоносовым? Во всяком случае, лед тронулся: над тем, как учить думать, стали думать.
Проектов разных много, но, по существу, речь идет об усовершенствовании технологии мышления, иными словами – о создании более оперативной, действенной логики.
Мысль, что пора «обновить» и развить эту незаслуженно заброшенную науку, все чаще поднимают теперь самые разные специалисты: педагоги, инженеры, ученые.
И не мудрено. Давно говорят о перегрузке школьников. Человечество быстро накапливает знания. А каждому следующему поколению приходится начинать с азов. Как вместить в памяти увеличивающийся груз необходимых сведений? Ясно, что, помимо косвенных мер, касающихся пересмотра учебных программ, необходимо рационализировать сам процесс обучения, чтобы школьники могли усвоить максимум сведений в минимальные сроки. Но для этого и придется усовершенствовать технологию мышления.
А непосредственно итоги добытых знаний? Разве не должны они быть более обобщенными, как бы спрессованными, чтобы человек успел узнать и «переварить» несметные богатства науки? Это требует специальной работы по «уплотнению» разнообразных сведений. И тут опять-таки не обойтись без новой логики, диктующей законы формирования обобщенных знаний.
Но предстоит не только усваивать известное. Не меньшее значение имеет и «добывание» новых знаний, которое не может тоже быть успешным при старых методах научного мышления. Недаром известный ученый Джордж Томпсон, автор книги «Предвидимое будущее», заявил: «Наш век знаменует собой начало науки о мышлении». Он, конечно, имел в виду широкий разворот этой науки на принципах мышления, открытых недавно.
И не беспокойтесь: у нас с вами «хватит ума» для самых больших свершений. Психологические исследования последних лет убеждают, что возможности нашего мозга поистине неисчерпаемы.
Вот что пишет, к примеру, известный английский популяризатор науки Артур Кларк:
«…Могущество нашего мозга, его потенциальные возможности очень велики, до сих пор мало используются и, вероятно, даже не полностью разгаданы нами. Вероятно, 99 процентов способностей человека растрачивается попусту; даже сегодня люди, считающие себя культурными и образованными, работают, за всю жизнь постигая на мгновение те могущественные, но глубоко скрытые возможности, которыми располагает их разум».
А эти слова принадлежат нашему соотечественнику, ученому и писателю Ивану Антоновичу Ефремову:
«Как только последние достижения современной науки позволили нам ближе познакомиться с устройством и работой человеческого мозга, нас сразу же поразила его гигантская резервная мощность. Если бы мы умели заставить наш мозг работать хотя бы в половину его возможностей, то для нас никакого труда не составило бы выучить десятка четыре языков, запомнить «от корки до корки» Большую Советскую Энциклопедию, пройти курс десятка учебных заведений…
Человечество за многие тысячелетия своего существования еще не научилось учиться. Открытие секретов учения, преодоление мощных защитных систем психики, немедленно вступающих в действие при отсутствии интересов, при переутомлении однообразием, должно стать одной из главных возможностей общего подъема интеллектуального уровня здорового человека коммунистического будущего».
Как видите, судьба нашего разума в наших руках.
Что же касается того, кто придет к финишу первым – люди или машины (о чем так часто спорят в последнее время), то лучше всего об этом сказал сам автор кибернетики Норберт Винер в своем последнем интервью. Его спросили.
«Иногда приходится слышать, что будут созданы машины, которые превзойдут способности человека. Согласны ли вы с такими высказываниями?»
И он ответил: «Я бы сказал так: если человек окажется менее способным, чем машина, то это будет очень плохо. Но в этом вовсе нельзя обвинять машины. Это придется расценивать, как крах человека по его собственной вине».
