Тема Интеллекта интересна своей противоречивостью и запутанностью. Здесь смешано в одну кучу большое количество различных понятий, как-то связанных друг с другом. Что же такое Интеллект? И как он соотносится с Разумом и Сознанием? Это одно и то же или нет? Что такое подсознание? Что понимать под мышлением? Есть ли сознание у клетки? Есть ли разум у обезьян? Чем интеллект лягушки отличается от интеллекта пчелы? Или у них нет интеллекта? Понятно, что подобных вопросов может возникнуть миллион. Поэтому считаю крайне важным обозначить рамки — что такое Интеллект — а значит определить где он есть, а где его нет.
Интеллект (от лат. intellectus — познание, понимание, рассудок), способность мышления, рационального познания… и т.д. В Сети можно найти немало похожих определений, откуда становится понятно, что они нам мало что дают. Например, из житейских представлений можно считать, что собаки обладают интеллектом. А вот обладают ли они рациональным познанием, сказать уже труднее. А что такое рациональное познание? Рассматривание Луны в телескоп? Тогда не обладают… ну и т.д. Исходя из практики на тематических форумах, мне встречалось множество различных мнений, иногда крайне противоположных.
К примеру, встречались утверждения, что существует «животный» и «цивилизационный» интеллект. Или же «образно-чувственный» и «логико-абстрактный» типы интеллекта. Получается, к примеру, что образное мышление не может быть абстрактным. А как же Сальвадор Дали? Так же некоторые говорят, что Интеллектом обладает только человек, а у всех животных только «адаптивное поведение». Многие предпочитают ставить знак равенства: Интеллект = Сознание = Разум. Некоторые считают, что Сознание начинается с клетки. Или Интеллект начинается с клетки, но вкладывают в этот термин свое понимание. Существует так же теория [Симонов] о том, что существует Подсознание, Сознание и Сверхсознание. Последнее – это такое творческое Сознание, которое может быть только у единиц. Или, например, существует мнение, что у механизмов (электронных в том числе) есть Интеллект, но «очень-очень мало», у собаки «больше», а у человека «очень много». Получается, что Интеллект это просто какая-то неуловимая субстанция, которая есть везде и нигде…
Прежде чем двигаться дальше, необходимо кратко остановиться на понятии Модель, которое имеет решающее значение в науке об Интеллекте.
Модель (лат. modulus — «мера, аналог, образец») — это система, исследование которой служит средством для получения информации о другой системе, это упрощённое представление реального устройства и/или протекающих в нём процессов, явлений… Есть в Сети и другие подобные определения, однако существует необходимость их уточнения. Вообще под Моделью можно понимать все что угодно, хоть бумажный кораблик. Это может быть так же и теория, и формула, просто это будут разные виды моделей: физические, математические, формальные и т.д.
Итак, в нашем рассуждении, имеют место быть Модель и «другая система» — Оригинал. Основные утверждения будут такими:
1) Модель гораздо проще Оригинала;
2) Модель содержит «существенные» свойства Оригинала;
3) их «существенность» определяется Целью построения Модели.
Без Цели нельзя выделить «существенные» свойства Оригинала, а значит без Цели нет и Модели. Иначе говоря, Модель — это взгляд на Оригинал с точки зрения Цели. Фокус в том, что ввиду сложности реальных объектов, таких точек зрения может быть много и все они будут верными. Таким образом, возникает тройка взаимосвязанных понятий: Оригинал, Модель и Цель. Запомним это.
Простой пример показывает, что лягушка, живущая в пруду и цапля, которая на нее охотится, обладают разными целями и разными ресурсами для достижения своих целей. Естественно так же предположить, что модели одного и того же пруда у них будут разными. Значит ли это, что эти модели не будут верными? Нет, не значит, потому что цели так же будут разными. А каков тогда критерий адекватности этих моделей? Ответ очевиден – степень достижения цели: чем эффективнее достигается цель, тем адекватнее модель.
Теперь вернемся к определениям Интеллекта, из множества которых интересно следующее. Интеллект — способность системы отображать закономерности внешнего мира и использовать их для достижения своих целей [Самарин]. На мой взгляд, здесь фразу «отображать закономерности внешнего мира» нужно уточнить и заменить на «динамически формировать сенсорные модели среды».
Теперь перейдем к рис.1, где представлен график уровней эффективности поведения живых организмов, в зависимости от наличия у них тех или иных механизмов мышления. График имеет скачкообразный пороговый характер, как и большинство природных процессов. Очевидно, что скачок эффективности появляется после появления нового механизма мышления.
1. Уровень автоматного поведения. Характеризуется «жестко прошитым» (статическим) поведением, которое при изменении внешних условий меняется мало или вовсе не меняется. Характеризуется жесткостью и малой гибкостью. Способность к модификации (обучению) слабая и только в узком диапазоне возможностей. Этот уровень поведения характерен для насекомых.
2. Уровень адаптивного поведения возникает в результате формирования сенсорных моделей среды. Модели эти формируются динамически, т.е. в процессе жизнедеятельности. Механизм формирования таких моделей — обучение. Адаптивное поведение будем так же называть поведением «простого» интеллекта. Такое поведение характерно для земноводных и рептилий.
3. Уровень подсознательного поведения возникает после появления механизма, способного динамически формировать сенсорные прогнозные модели среды. В соответствии с Теорией функциональных систем (ТФС) [Анохин] прогностические свойства интеллекта обеспечиваются Акцептором результата действия (АРД). Это будут системы с «истинным» Интеллектом, которые будем так же называть системами со «сложным» интеллектом. Примером могут быть высшие млекопитающие. По изложенным выше причинам можно считать, что у клеток и насекомых нет никакого «интеллекта». Никогда не было и никогда не будет.
4. Уровень сознательного поведения возникает в результате появления знаковых моделей сенсорных моделей среды. Т.е. на сенсорную модель «наклеивается» этикетка – метка, или ярлык, или знак, после чего можно оперировать ссылкой на модель, а не самой сенсорной моделью. Знаковые системы могут быть любыми: графическими, звуковыми, рецептивными (азбука Брайля), языком жестов и т.д. Тогда имеем следующую цепочку:
Реальный мир -> Сенсорные модели -> Знаковые модели
Модель модели ведет к еще большему упрощению сложных объектов реального мира, что позволяет более эффективно его познавать. Известная мысль Павлова, что слово – сигнал сигнала, вследствие чего у человека возникла вторая сигнальная система, подтверждает эту логику.
Внешне это выглядит как речь, в той или иной форме. Это так же ведет к появлению разумного поведения и феномена Сознания, когда осознаются собственные мысли и поступки. Их можно озвучить, пояснить другому человеку и т.д. Эксперименты с высшими приматами показывают, что они обладают протосознанием, т.к. успешно овладевают несложным языком. Можно говорить, что они находятся у подножья последней «ступени» на графике. По этой причине у кошек, земноводных и клеток нет никакого сознания и быть не может. Сказанное можно коротко выразить так:
1. (Автоматное поведение) < — Жесткие статические модели среды
2. (Адаптация = Простой интеллект) < — Сенсорные динамические модели среды
3. (Интеллект = Сложный интеллект) < — Сенсорные модели + АРД (Прогноз)
4. (Разум = Сознание) < — Сенсорные модели + АРД + Знаковые модели
Отсюда становятся понятными трудности в решении проблемы понимания естественного языка и мышления человека. Это происходит по причине игнорирования этапов сенсорного моделирования и сенсорного прогнозирования. Исследователи сразу хватаются за высшие функции, которые базируются на примитивах более низкого уровня, образуя, в конечном итоге, иерархическую систему моделей. Значит необходима поэтапная работа по реализации этих уровней, значительный интерес из которых представляют уровни №2 и №3. Реализация уровня №1 представляется тривиальной. Поэтому имеет смысл рассмотреть известные данные относительно «конструктивности» понимания механизмов мышления в области нейробиологии, нейроанатомии и психофизиологии. Здесь под «механизмами мышления» понимаются архитектурные концепции самого общего вида.
На рис.2 представлена модель поведения, известная так же как архитектура функциональной системы в рамках ТФС [Анохин]. На рис.3 представлена модель поведенческого акта с учетом потребности, мотивации и эмоций [Симонов]. При некотором анализе обнаруживается, что оба известных ученых изобразили поведение фактически в виде временных диаграмм, а не в виде статических блок-схем, как это принято, например, в цифровой схемотехнике. Существуют и другие подобные схемы, например на рис.4 [Редозубов], на рис.5 [Жданов] и многие другие, которые так же не вносят особой ясности.
Например, если на рис.2 имеется блок «Принятие решения», то на рис.3 и рис.4 он отсутствует, на рис.3 имеется блок «Эмоция», а на рис.2 он отсутствует. То же самое можно сказать про «Акцептор результата действия», «Мотивацию», «Формирование памяти», «Базу знаний», «Формирование действия», «Распознавание образов» и т.д. Таким образом, из известных источников невозможно понять, какова же должна быть архитектура технической системы, способной осуществлять интеллектуальные функции в соответствии, например, с уровнем эффективности поведения №2. Отсюда ясно, что для формирования такой архитектуры необходим инженерный подход с учетом рассмотренной общей картины.
Продолжение следует.
Использованная литература
Александров Ю.И. Психофизиология. СПб: Питер, 2007.
Анохин П.К. Принципиальные вопросы общей теории функциональных систем // Принципы системной организации функций. М.: Наука, 1973.
Величковский Б.М. Когнитивная наука: основы психологии познания. М.: Смысл, 2006.
Данилова Н.Н., Крылова А.Л. Физиология высшей нервной деятельности. М.: Учебная литература, 1997.
Жданов А.А. Автономный искусственный интеллект. М.: Бином, 2009.
Лурия А.Р. Высшие корковые функции человека. М.: МГУ, 1962.
Редозубов А.Д. Логика эмоций. СПб.: Амфора, 2012.
Самарин А.И. Мобильные роботы и самоорганизация в нейронных структурах – ретроспективный взгляд // От моделей поведения к искусственному интеллекту. Под ред. В.Г.Редько. М.: УРСС, 2006.
Симонов П.В. Эмоциональный мозг. М.: Наука, 1981.
Судаков К.В. Физиология. Основы и функциональные системы. М.: Медицина, 2000.
Турчин В.Ф. Феномен науки: кибернетический подход к эволюции. М.: ЭТС, 2000.
Хьюбел Д. Глаз, мозг, зрение. М.: Мир, 1990.
Швырков В.Б. Введение в объективную психологию: нейрональные основы психики. М.: Институт психологии РАН, 2006.
Эшби У.Р. Конструкция мозга. М.: Иностранная литература, 1962.
Автор: Moor_Zeek
