Текст книги "Что такое психология"

Автор книги: Жо Годфруа

сообщить о нарушении

Текущая страница: 30 (всего у книги 54 страниц)

Кроме того, есть данные о том, что если мозг в раннем возрасте «тренируется», то это ведёт к усиленному выделению кортикостерона надпочечниками. Под действием этого гормона изменяется активность гипоталамуса, и в результате индивидуум становится менее эмоциональным и потому меньше подвержен стрессу, связанному с решением новых задач (Denenberg, 1970).

В этой области было высказано много гипотез, которые сейчас проверяются. Согласно некоторым из них, в детстве количество и качество медиаторов, образующихся в синапсах, возрастает в зависимости от уровня активности нервной ткани. Возможно, это касается и миелиновых оболочек, быстрее покрывающих отростки тех нейронов, которые возбуждаются чаще; в результате быстрее осуществляется созревание, что создает большие возможности для изучения окружающей среды и воздействия на нее (эффект тренировки).

2. Исследования на близнецах. По очевидным причинам в исследованиях на человеке нельзя получить такую же информацию, как в опытах на животных. Но, к счастью, существует «особый» экспериментальный материал – однояйцовые и разнояйцовые близнецы, выросшие вместе или отдельно. Поскольку генотип у однояйцовых близнецов идентичен, любые различия в их IQ теоретически должны быть обусловлены влияниями окружающей среды или по крайней мере взаимодействием между наследственностью и средой. Что касается разнояйцовых близнецов, то они по сравнению с обычными братьями и сестрами «удобны» в том отношении, что в зависимости от жизненных обстоятельств они одновременно могут переживать сходные или различные ситуации.

В этих исследованиях используют единственный инструмент, которым в подобных случаях может располагать психология, – тесты на IQ. Сначала получают результаты для достаточно большого числа пар обследуемых, а затем подвергают их статистическому анализу, вычисляя коэффициент корреляции. Коэффициент положительной корреляции может варьировать в пределах от 0 до +1 (см. приложение Б), и корреляция считается высокой, если он равен или больше 0,70 [98]98
  Для того, чтобы выразить коэффициент корреляции в процентах, следует умножить его квадрат на 100. Например, при коэффициенте корреляции, равном 0,50, искомая величина составит (0,50)² ∙ 100 = 25 %. Это означает, что 25 % показателей не случайно варьирует однонаправленно (при коэффициенте корреляции 0,70 эта цифра составляет 49 %, а при коэффициенте 0,10 – всего 1 %).


[Закрыть]. Если, например, при изучении истоков интеллекта выявляется высокая корреляция между индивидуумами, находящимися в близком родстве между собой, то это свидетельствует о большой роли наследственности.

На рис. 9.12 обобщены результаты, полученные в 52 исследованиях на 99 различных группах лиц. Из рисунка видно, что между результатами, полученными для людей с различной степенью родства, существуют значительные различия, однако в целом средний коэффициент корреляции тем больше, чем теснее родство. Следует, правда, отметить, что в большинстве случаев прямого родства средний коэффициент корреляции не превышает 0,50. Только для однояйцовых близнецов он становится выше 0,70.

Рис. 9.12. Средние коэффициенты корреляции (представлены квадратиками), полученные в 52 исследованиях на 99 различных группах испытуемых. Видно, что коэффициент корреляции очень высок только для однояйцовых близнецов, выросших вместе, и очень низок для людей, не находящихся между собой в родстве (однако в ряде таких исследований была обнаружена подтасовка; см. ниже сноску о Бёрте). В остальных случаях, касающихся близких родственников, коэффициент корреляции близок к 0,50, что не позволяет высказаться в пользу решающей роли наследственности или окружающей среды. (По Erlenmeyer, Kimpling, Jarvik, 1963.)

Сторонники генетической теории обращают особое внимание на малость различия между коэффициентами корреляции для однояйцовых близнецов, выросших вместе (0,87) и отдельно (0,75). По их мнению, это говорит о том, что, несмотря на разные условия среды, уровень интеллекта одинаков, а это может объясняться только сильным влиянием наследственности. Однако, как подчеркивает Хебб (Hebb, 1974), нельзя считать, что окружающая среда действительно сильно различается. В самом деле, если подробнее проанализировать этот вопрос, то окажется, что лишь немногие пары однояйцовых близнецов, выросших раздельно, воспитаны в очень несходных условиях. Чаще всего их принимают члены той же семьи или соседи, берущие под опеку сирот или одного из близнецов, который по тем или иным причинам вынужден покинуть отчий дом. В большинстве случаев семьи опекунов принадлежат к одному социально-экономическому уровню; а тогда различия в условиях среды не столь велики, и поэтому нельзя так безоговорочно опираться на тот факт, что уровень интеллекта у однояйцовых близнецов, несмотря на раздельное воспитание, оказывается сходным.

Между тем главная аргументация Гальтона, Бёрта и Йенсена в пользу наследуемости интеллекта основывается именно на результатах близнецовых исследований. Надо сказать, что их уверенность в своей правоте столь велика, что порой они довольствуются очень малыми выборками (как, например, Йенсен) или же публикуют данные более чем сомнительного происхождения (Бёрт), не заслуживающие, по словам Камина (Kamin, 1976), «внимания научной общественности» [99]99
  За 11 лет Бёрт опубликовал результаты четырех исследований на парах близнецов, причем в выборку входили от 21 до 53 пар близнецов, выросших раздельно, и от 83 до 95 – вместе. Однако при проверке результатов трех исследований Бёрта Камин к своему удивлению обнаружил, что, несмотря на столь значительные различия в размерах выборок, коэффициент корреляции во всех трех исследованиях оказался одинаковым вплоть до тысячных долей: во всех трех случаях он составлял 0,771 для близнецов, выросших раздельно, и 0,994 для близнецов, выросших вместе. Это обстоятельство, очень похожее на подтасовку данных, было обнаружено уже после смерти Бёрта, и поэтому уже нельзя было получить на этот счет какие-либо разъяснения (оказалось, что даже имена некоторых его сотрудников, по-видимому, были вымышленными!). Таким образом, эти результаты, считавшиеся ввиду высокого авторитета сэра Сирила Бёрта чрезвычайно важными, пришлось отбросить. После этого среднее значение коэффициента корреляции для уровней интеллекта близнецов снизилось (см. рис. 9.12); дело в том, что при расчете этой корреляции использовались результаты, полученные для тех четырех групп, которые «изучал» Бёрт.


[Закрыть].

3. Сравнения групп обследуемых. Исходя из своих выводов о том, что интеллект практически полностью определяется наследственностью, Йенсен и другие сторонники генетической теории (Vernon, 1979) готовы объяснить наследственными причинами вообще все различия между группами людей.

Йенсен (Jensen, 1976) провел исследование на 600 молодых представителях белой и 600 – черной расы. Он протестировал их с помощью векслеровской шкалы интеллекта WISC. Оказалось, что средние IQ для этих двух групп различаются на 12 баллов. С его точки зрения это подтверждает, что уровень интеллекта у черной расы ниже. В качестве еще одного доказательства он приводит то, что американские индейцы в этом же тесте получают в среднем на 7–8 баллов больше.

Как отмечает Гатри в своей книге «Даже крыса была белой» (Guthrie, 1976), если есть убеждение в том, что интеллект в основном наследуется, то его более низкий уровень приходится объяснять «плохими генами», а не «плохой средой». Между тем сравнение представителей белой и черной рас или любых других групп людей может быть достоверным лишь в том случае, если у них одинаковая предыстория и сходные современные условия существования. Ясно, однако, что ставить «на одну доску» чернокожее население США – потомков рабов, насильно привезенных в страну, которую представители белой расы все еще считают своей, и американских индейцев, изгнанных из этой страны после отчаянной борьбы и вынужденных жить в убогих резервациях, но сохранивших свойственные им социальные структуры, – это значило бы игнорировать то, что мотивации и условия ассимиляции этих двух этнических групп совершенно различны.

Эпигенетический подход

Сегодня лишь немногие ученые поддерживают генетическую теорию интеллекта. В то же время не более многочисленны и сторонники концепции, согласно которой в развитии интеллекта играет роль только окружающая среда (подобную концепцию развивал уже Уотсон, см. документ 2.8).

Согласно правдоподобным как будто бы оценкам (см., например, Jencks, 1972), относительная роль наследственности составляет примерно 45 %, окружающей среды – 35 %, а на долю взаимодействия между обоими факторами приходятся остальные 20 %. Однако каковы бы ни были оценки, они не имеют большого смысла. Дело в том, что ни один из этих двух факторов не может оказывать «частичное» действие: каждый из них на все 100 % участвует в развитии личности. Как писал Хебб (Hebb, 1974), определить удельный вес каждого из этих факторов – это все равно, что пытаться выяснить, от чего больше зависит площадь прямоугольного поля – от его длины или ширины. Совершенно ясно, что влияния наследственности и окружающей среды тесно переплетены друг с другом и не могут рассматриваться по отдельности.

Кроме того, в случае интеллекта взаимодействие между обоими факторами достаточно сложно. Можно, например, найти двух детей из одной семьи, у одного из которых будет один набор генов и один тип воспитания, а у другого и генный набор, и система воспитания будут иными. Тем не менее в обоих случаях речь идет о генах, унаследованных у одних и тех же родителей, причем отец и мать воспитывают обоих детей в одной и той же семье.

Сегодня практически общепринят подход, согласно которому для каждого развивающегося индивидуума существуют ограничения, связанные как с наследственными факторами, так и с влиянием среды. Это так называемый эпигенетический подход.

Для того чтобы разобраться в этом подходе и понять, как сказываются эти ограничения на развитии, можно провести аналогию между развитием интеллекта и своего рода карточной игрой, где в роли противника ребенка уже с момента зачатия выступает окружающая среда. После раздачи, например, 10 карт у игрока-ребенка может оказаться либо плохой, либо посредственный, либо прекрасный набор. Однако это еще отнюдь не определяет исхода предстоящей партии: все зависит от того, как она будет разыгрываться. Даже при отличном наборе карт можно проиграть, если партнеры поведут игру в непредвиденном направлении, и, напротив, при неважном наборе можно получить максимум очков при соответствующей игре противника.

Точно так же обстоит дело и в отношении наследственного интеллектуального потенциала. Даже если с самого начала этот потенциал богат разнообразными возможностями и предоставляет его обладателю наибольшие шансы для успеха, плохие условия среды могут препятствовать его развитию. И наоборот, если человек от рождения унаследовал лишь скудный генетический багаж, то в среде с высоким уровнем психической стимуляции его способности смогут максимально развиться и он сможет достичь даже большего успеха, чем более одаренный от рождения индивидуум.

Можно сравнить также формирование интеллекта с изготовлением книжного шкафа, который будет в этом случае аналогом умственных структур, приобретаемых сначала ребенком, а потом подростком и лежащим в основе интеллектуальной деятельности взрослого. Некоторые люди могут при рождении получить великолепные доски из полированного красного дерева, позолоченные гвозди и самые лучшие инструменты, но не иметь достаточной поддержки, консультаций и стимулирования, когда они приступят к изготовлению своего «шкафа». Другие же, напротив, могут обладать вначале лишь несколькими неотесанными сосновыми досками и горстью кривых гвоздей, но это будет компенсировано благоприятной окружающей средой, в которой будут приложены все усилия для того, чтобы в будущем шкафу ящики хорошо выдвигались, а полки были просторными.

В первом случае кое-как сделанный шкаф не позволит удобно хранить знания и может оказаться столь неприглядным, что человек вовсе не будет им пользоваться, особенно если окружающие не будут уделять особого внимания поддержанию этого «книжного шкафа» в порядке. Во втором случае у начинающего свою жизнь взрослого человека в распоряжении будет удобное место для обработки и хранения знаний, которое он легко сможет использовать, особенно если окружающие создадут все условия для того, чтобы эти знания были ему посильны.

Отсюда видно, что среда играет важнейшую роль в проявлении (экспрессии) генетического потенциала. В самом деле, врождённые способности – как блестящие, так и слабые – для своего проявления и развития требуют соответствующих условий стимуляции и поддержки. К сожалению, в низших слоях общества эти условия создаются гораздо реже, чем в привилегированных классах.

Существует, однако, еще один очень важный фактор, тесно связанный с влиянием внешней среды. Дело в том, что интеллектуальное развитие происходит главным образом в первые 20 лет жизни, причем в разном возрасте с различной скоростью. Этот факт обязательно должны учитывать педагоги.

Действительно, как по теории Пиаже, так и в соответствии с данными, полученными Тёрстоуном (Thurstone, 1955) или Бейли (Bayley, 1970) (рис. 9.13), к шести годам интеллектуальное развитие осуществляется уже больше, чем на треть, к 8 годам наполовину и к 12 годам на три четверти [100]100
  Если вернуться к нашей аналогии с карточной игрой, то можно представить себе, что из десяти карт три разыгрываются уже в 6 лет, пять – в 8 лет, семь – в 12 лет, и забрать свой ход обратно независимо от того, был ли он плох или хорош, мы уже не можем.


[Закрыть]. Таким образом, эти годы играют важнейшую роль и составляют критический период, от которого зависит все будущее человека. То, как взрослый человек будет воспринимать и познавать мир, рассуждать, выносить оценки или самовыражаться, в большой степени определяется тем, как сформируются умственные структуры в детстве.

1. Быстрота восприятия (Thurstone, 1955)

2. Интеллект (по Bayley, 1970)

3. Суждения (Thurstone, 1955)

Рис. 9.13. Интеллектуальное развитие ребенка и подростка. Видно, что три различных интеллектуальных качества развиваются сходным образом и что к 8 годам развитие осуществлено уже наполовину, а к 12 годам – на три четверти.

Мы уже видели, что собой представляет современная школа. Остается лишь надеяться, что высказанные здесь соображения когда-нибудь будут восприняты людьми, отвечающими на разных уровнях за образование, и что все будет сделано для повсеместного искоренения различий в окружающей среде и каждый сможет максимально развить свои врождённые способности. Этого требует наше человеческое достоинство.

Досье 9.2. Интеллект компьютера и интеллект человека

По-видимому, одним из самых крупных сдвигов в нашей культуре за последние 10 лет было массовое внедрение компьютеров в повседневную жизнь. С появлением терминалов в кассах банков, транспортных агентств и административных учреждений изменилась их деятельность и взаимоотношения с клиентами. Вскоре и сами эти кассы (как это уже происходит в банках) уступят место автоматам, благодаря которым будет осуществляться прямая связь с компьютером. Со стремительной быстротой размножились компьютерные игры; сегодня существуют шахматные программы, способные побеждать гроссмейстеров. Стоимость персонального компьютера такова, что его вполне можно подарить ребенку на Новый год.

Однако самое большое влияние компьютеры оказали на производство и обучение. Жизнь – рабочих, занятых физическим трудом, претерпевает резкие изменения в связи со все большим внедрением робототехники и кибернетики в производство. С каждым днем становится все яснее, что «искусственный интеллект» будет играть большую роль в воспитании новых поколений.

Здесь возникают или по крайней мере вырисовываются некоторые вопросы, нередко основанные на мифах и фантастике. Какое место займет компьютер в жизни человека? Всегда ли он будет рабом составленных человеком программ? Или когда-нибудь компьютеры смогут самовоспроизводиться, самоуничтожаться и уничтожать людей, как в некоторых фантастических фильмах? Сможет ли компьютер заменить рабочею или учителя? Будет ли когда-нибудь создан суперинтеллект, способный превзойти и подчинить себе своего творца?

Пока что думать так нет оснований. Современный компьютер работает только в пределах тех программ, которые в него заложены. Однако в этом разделе книги мы еще столкнемся с новыми поколениями компьютеров, которые сейчас только появляются и вскоре смогут обрабатывать и выдавать информацию наподобие человеческого мозга, а также обладать сходным стремлением к познанию. Не исключено, что в связи с разработкой этих новых машин мы сможем сказать, что когда-нибудь подобные компьютеры, способные мыслить и воспроизводить себе подобных, возьмут на себя функции человеческого мозга, отделяя тем самым сознание от его биологических корней…

Существует представление о том, что даже люди с самым высоким интеллектом используют возможности своего мозга лишь на десятую долю. Значит, у человека есть значительный резерв, который он еще сможет использовать, если будет такая необходимость, а главное, если в системе образования произойдут надлежащие перемены. Однако, как мы увидим, компьютер может послужить средством, позволяющим, с одной стороны, лучше понять мышление и тем самым расширить его возможности, а с другой – разработать новую систему обучения детей, при которой они уже с очень раннего возраста смогут практически бесконечно накапливать опыт.

Человеческий мозг и компьютер

Прежде чем сравнивать мышление человека с искусственным интеллектом, необходимо сначала остановиться на некоторых общих чертах организации мозга и компьютера.

1. Обработка информации. Легко можно провести параллель между обработкой информации компьютером и человеческим мозгом. Деятельность компьютера, как и мозга, включает четыре этапа – кодирование, хранение, обработку информации и выдачу результата.

Первый этап в случае компьютера – это ввод информации с клавиатуры или с дискеты, на которой записана программа. Новейшие технические разработки позволяют осуществлять голосовой ввод или ввод с помощью светочувствительных элементов.

Второй этап, столь же важный для компьютера, как и для мозга, – это память. От ее емкости, которая может варьировать от нескольких тысяч до нескольких миллионов единиц [101]101
  Основная единица памяти в теории информации – это бит. Бит соответствует одному двоичному выбору, т. е. отражает тот факт, что некоторый элемент может находиться в одном из двух состояний – 1 или 0; например, определенный электронный контур в компьютере может быть открыт или закрыт, т. е. пропускать (1) или не пропускать (0) ток. Существует более крупная единица – байт, равная 8 бит. Емкость памяти карманных микрокалькуляторов составляет 1000 байт (1 килобайт, или Кбайт) или 2000 байт (2 Кбайт). Память очень мощных машин может достигать тысяч килобайт. Персональные компьютеры обычно обладают памятью в 128 или 256 Кбайт.


[Закрыть] [102]102
  В информатике 1 килобайт = 1024 байта. – Прим. ред.


[Закрыть], зависит мощность компьютера. У компьютера имеются два вида памяти. В постоянной памяти записаны все программы, определяющие работу компьютера (язык, инструкции, конфигурации алфавитно-цифровых знаков и т. д.). Эту память можно сравнить с врождённым багажом животных того или иного вида – будь то звуки, которые они способны издавать, или механизмы функционирования интеллекта. Что касается оперативной памяти, то в ней, как и у человека, могут записываться или стираться данные, необходимые для выполнения программы.

Третий, важнейший блок – это процессор. Он представляет собой совокупность контуров и служит «корой головного мозга» компьютера. Именно он осуществляет операции, указанные в программе, в зависимости от инструкций и данных, хранящихся в памяти или вводимых в компьютер.

Наконец, в компьютере имеются механизмы вывода, ответственные за выдачу результатов операций. Эти результаты могут выдаваться на экран, распечатываться на принтере или же с помощью синтезатора голоса выводиться в речевой форме. Кроме того, устройство вывода может быть связано с какой-то аппаратурой или роботами, исполняющими приказы компьютера.

Из всего этого видно, что аналогия между основными структурами мозга и компьютера совершенно очевидна, хотя и несколько карикатурна. Можно провести аналогии и на уровне деятельности мозга и машины. Чтобы проиллюстрировать эти аналогии, мы рассмотрим два примера – из области кибернетики и решения проблем.

2. Кибернетика. Речь здесь пойдет о саморегуляции, которую компьютер, как и мозг, осуществляет с помощью отрицательной обратной связи. Саморегуляция – это неотъемлемая часть нашей повседневной жизни. Именно благодаря той информации, которую мы получаем от окружающей среды, мы либо продолжаем, либо прекращаем, либо изменяем наши действия. Собственно говоря, именно в этом сущность закона эффекта и принципа подкрепления.

Возьмём простейший пример. Представим себе, что человек бреется с помощью электрической бритвы. В этом случае ввод данных, определяющий, следует ли продолжать или прекращать эту операцию, будет осуществляться путем ощупывания кожи рукой. Таким образом, деятельность мозга и руки можно сравнить с функционированием компьютера.

В языке Бейсик – самом простом языке, который используется в бытовых компьютерах, – саморегуляция осуществляется с помощью инструкции на английском языке "IF… THEN…" (если… то…). Используя такую инструкцию, мы можем написать программу из пяти строк

[103]103
  На самом деле инструкция 4 излишняя, так как переход к очередной инструкции произойдет автоматически, если не будет выполнено условие, заложенное в третьей строке. В случае если кожа станет гладкой, бритьё автоматически прекратится.


[Закрыть]

, причем три первые строки образуют цикл:

1) проведение бритвой по коже;

2) проведение рукой по коже;

3) IF кожа не гладка, THEN 1;

4) IF кожа гладка, THEN 5;

5) прекращение бритья.

Сходные закономерности действуют и во многих других областях повседневной жизни. Подобные программы используются домохозяйкой при мытье посуды, гитаристом при настройке гитары, лектором (или конферансье), следящим за вниманием аудитории, и т. п. Такие же программы действуют и при формулировании гипотез, позволяющих воспринять или распознать предмет либо животное. Нетрудно представить себе программы из инструкций "IF… THEN…", с помощью которой мозг ребенка будет отличать кошку от собаки или даже от львенка.

Разумеется, существует множество других инструкций, позволяющих формировать циклы или даже вкладывать их один в другой. Однако подробный разбор таких инструкций не входит в наши задачи.

3. Решение проблем. Из главы 8 мы уже знаем, что для решения проблем необходимо объединение и обработка информации, содержащейся в памяти и поступающей из внешней среды. Для этого можно использовать разные процедуры, различающиеся по тому, в какой степени используется память и в какой – манипулирование самой информацией (Norman, Lindsay, 1980).

Типы процедур. Возьмём простой пример: предположим, что нам необходимо умножить 12 на 12. Для этого можно использовать по меньшей мере три типа процедур.

Первая из них – это метод последовательных преобразований. При этом наш расчет может быть осуществлен с помощью 11 сложений:

12 + 12 = 24; 24 + 12 = 36; 36 + 12 = 48 и т. д.

Такая процедура требует очень малого участия памяти, но большого манипулирования информацией.

Второй тип процедур основан на использовании таблиц. При этом в памяти необходимо хранить как можно больше столбцов из таблицы умножения, и тогда ответ, взятый из столбца с множителем 12, автоматически появится в голове или на экране. В отличие от первого способа здесь требуется очень небольшая обработка информации, но весьма обширная память.

Третья разновидность процедур – это своего рода компромисс между первыми двумя типами. Она основана на применении правил и требует среднего объема памяти и манипулирования информацией. В нашем примере для этого достаточно знать таблицу умножения для первых 10 чисел, а затем произвести несколько операций. Схема расчета будет такой:

(10 ∙ 10) + (2 ∙ 10) + (10 ∙ 2) + (2 ∙ 2) = 144.

Типы процедур, используемых для решения проблем, зависят от имеющегося опыта, от необходимого числа повторений одной и той же операции и от емкости памяти.

Для того чтобы узнать, какое вино подходит к тому или иному блюду, мы можем последовательно перепробовать различные вина, использовать таблицу, в которой к каждому блюду рекомендуется какое-то вино, или же использовать общие правила соответствия вин различным типам мясных блюд. Инженер, проектирующий мост, и астроном, отыскивающий на небе звезду, будут таким же образом выбирать нужный тип процедуры.

Можно провести еще одну параллель между работой человеческого мозга и компьютера при решении проблем. Речь идет о применении тех стратегий, которые мы рассмотрели в главе 8.

Поскольку компьютер может работать только по программе, рассматривать здесь случайный перебор бессмысленно. В случае если речь идет об игре, в которой такая стратегия не используется, было бы неэкономно «заставлять» компьютер искать решение задачи с помощью этой стратегии.

Остальные две стратегии используются как человеком, так и компьютером.

Рациональный перебор соответствует эвристическому методу, при котором процессор занимается поисками частичных решений, чтобы максимально повысить вероятность нахождения приемлемого решения, сведя к минимуму время и усилия на его поиск.

Систематический перебор соответствует алгоритмическому методу; в этом случае систематически просматриваются все возможные (при имеющемся наборе данных) решения с целью найти то из них, которое наиболее эффективно. Однако компьютер, так же как и человек, не использует эту последнюю стратегию для решения сложных задач. Например, при игре в шахматы алгоритмический метод потребовал бы того, чтобы компьютер для полной уверенности в выигрыше каждый раз просматривал 10¹²⁰ возможностей. В подобных случаях выгоднее использовать эвристический метод, позволяющий с помощью ряда подпрограмм ограничивать поиски решений конкретными «узкими» задачами, такими как захват центра шахматной доски или атака на короля противника.

Искусственный интеллект и человеческое мышление

Искусственный интеллект – это специальная область науки, опирающаяся на информатику и другие дисциплины; ее главной задачей является разработка таких программ, которые придали бы компьютеру интеллект.

Существуют два подхода к проблеме искусственного интеллекта. Чаще всего исследователи используют подход «сверху вниз», при котором разрабатываются экспертные системы, или «мыслящие машины». Такие машины представляют собой настоящий электронный мозг, способный формулировать правила организации знаний, создавать гипотезы и сопоставлять их с реальной действительностью с целью выработки новых решений. Второй подход – это путь «снизу вверх». При этом ученые разрабатывают системы, улавливающие различные виды информации (по типу глаза или уха), соединяют эти системы с обучающимися сетями и с помощью таких моделей пытаются понять, как действует мозг при декодировании и интерпретации входных данных.

По мнению Моравеца (Университет Карнеги – Меллона), об «искусственном интеллекте» можно будет по-настоящему говорить только тогда, когда эти два подхода, развивающиеся пока независимо, объединятся.

1. Мыслящие машины. Компьютеры, о которых мы до сих пор говорили, – это обычные электронные вычислительные машины, действующие по принципу цифровой обработки информации. Они имеют, с одной стороны, блок памяти, а с другой – обрабатывающее устройство; эти два блока по программе, составленной человеком, обмениваются двоичными сигналами, каждый из которых может принимать значения либо «да», либо «нет». Даже для таких машин уже созданы экспертные системы, благодаря которым они работают по меньшей мере так же эффективно, как лучшие специалисты различных областей человеческого знания.

В последние годы некоторые биофизики – например, Хопфилд из Калифорнийского технологического института, – заинтересовались разработкой так называемых нейрокомпьютеров, функционирование которых гораздо ближе к работе человеческого мозга. Такие компьютеры состоят из сетей, образованных соединенными между собой кремниевыми «нейронами». Роль синапсов здесь играют сопротивления в местах контактов между «нейронами». Преимущество таких сетей состоит в том, что им не обязательно нужно обладать всеми входными данными, чтобы предложить возможное решение проблемы. Их память, как и наша, функционирует по ассоциативному принципу: эти машины способны ассоциировать неполную входную информацию с информацией, уже имеющейся в памяти, и благодаря этому могут формулировать вероятные ответы гипотетического характера («может быть…»). Память диффузно распределена по всей нейронной сети, и при уничтожении части этой сети она не разрушается, а становится лишь менее четкой или более подверженной ошибкам.

С помощью подобной сети из нескольких десятков искусственных нейронов, соединенных с матрицей фоточувствительных элементов, Хопфилд смог добиться распознавания, например, буквы А независимо от конкретного варианта ее написания. Именно так ребенок усваивает алфавит. Для этого Хопфилду достаточно было сделать так, чтобы сеть сама могла изменять сопротивление своих связей при каждом предъявлении буквы А, написанной несколько различными способами. На одиннадцатом предъявлении машина распознала букву А за долю секунды.

Сайновски и Розенберг из Университета Джонса Гопкинса достигли еще большего: их машина NETtalk за одну ночь усвоила 1000 слов, прочитанных вслух из текста на английском языке. При использовании классических методов программирования это потребовало бы нескольких лет.

Подобные сети способны обучаться самостоятельно, и им не надо указывать, верен или неверен их ответ. Машине достаточно лишь запомнить состояние сети при предъявлении ей той или иной информации (например, буквы А), и тогда конфигурация, характерная для этой информации, автоматически воспроизводится при ее новом предъявлении. Такие сети способны в рекордное время выявить из 10³² возможных вариантов наиболее краткий путь, соединяющий между собой 30 точек (обычный компьютер решал бы такую задачу несколько дней). Ученые рассматривают уже возможность строить сети, разделенные, подобно мозгу, на области, у каждой из которых будет своя специфическая функция. Это позволит решать задачи вроде только что упомянутой за минимальное время, причем число точек может достигать 1000.

2. Сенсоры. Некоторых исследователей особо заинтересовал второй подход – путь «снизу вверх». Они пытаются создать машины, способные видеть и слышать. В качестве примера можно привести кремниевую «сетчатку», разработанную Карвером Мидом (Mead) из Калифорнийского технологического института. Эта сетчатка представляет собой сеть из 100 тысяч транзисторов, собранных в микросхеме размером в несколько квадратных миллиметров. В этом устройстве имеются фоточувствительные датчики, соединенные с несколькими слоями «нейронов», каждый из которых выполняет вполне определенную роль (как и в сетчатке животного; см. приложение А). Такая сеть преобразует входную информацию в электрические сигналы, и это позволяет непрерывно и в режиме реального времени регистрировать изменения яркости и перемещения световых пятен. Далее устройство по кадрам анализирует входную картину, включая перемещения объектов и все изображение в целом (что обычная камера делать не может). Была разработана также «улитка» (для анализа звуков), более эффективная, чем у низших животных, обладающих этим органом. Кроме того, как уже говорилось выше (досье 8.1), Псалтис разрабатывает световые нейрокомпьютеры, в которых информация памяти записывается на голографические пластинки.

Таким образом, остается лишь соединить выходы подобных сенсоров с обучающейся сетью, играющей роль мозга и способной использовать получаемую информацию и вновь подавать ее в сеть, т. е. функционировать так же, как живые нервные клетки. Возможно, это уже дело ближайшего будущего.

Компьютер и ускорение умственного развития

Теория умственного развития ребенка, разработанная Пиаже, носит чисто описательный характер. В этой теории раскрываются этапы, через которые должен пройти ребенок, чтобы у него сформировалось «взрослое» мышление, но она мало что говорит о том, как можно развивать интеллект практически у каждого человека уже с самого раннего возраста.

Именно этим поиском основных принципов развития интеллекта занялись Пейперт и его сотрудники, изучавшие проблему искусственного интеллекта в Массачусетском технологическом институте.

Исходя из представления о том, что мы выучиваем больше и лучше, если сами кого-то учим, эти исследователи выдвинули систему, в которой детям предлагается заставлять компьютер что-либо «делать», задавая ему соответствующую программу. Таким образом, компьютер используется для выработки у детей привычки мыслить. По мнению этих ученых, истинная революция в педагогике состоит не в том, чтобы заменить преподавателей вычислительными машинами. Напротив, компьютеры должны помогать преподавателям открывать новые пути обучения, позволяющие детям самим развивать свои умственные способности в ритме, диктуемом критическими периодами. Компьютер можно также широко использовать для решения проблем, с которыми ребенок сталкивается в повседневной жизни.