Психологические проблемы разработки систем искусственного интеллекта как систем значений

Если определить основную задачу психологии как создание адекватной модели субъективного мира человека (Артемьева, 1999), то следует признать, что эта задача является предельно сложной: соответствующая модель должна быть не проще самого исследователя. Сегодня, кроме психологии, можно указать еще лишь одно научное направление, в рамках которого исследователи стремятся решать эту же предельно сложную задачу – создание систем искусственного интеллекта (СИИ).

Предельная сложность задачи определяет взаимный интерес специалистов-кибернетиков[1] к психологии и специалистов-психологов к кибернетике. За 65 лет, прошедших со времени опубликования И. Винером книги "Кибернетика", появились десятки тысяч работ, посвященных проблеме моделирования процессов человеческой психики средствами формальных языков. Некоторые из разработанных кибернетиками моделей оказались эвристичными и для психологических исследований и теорий. Это послужило одной из причин экспансии кибернетиков в психологию. Используя средства формальных языков, они строго описали ряд психологических феноменов, сумели сформулировать проблемы и задачи соответствующих психологических исследований и получить логически убедительные результаты.

Сегодня все большее число кибернетиков обращается к психологическому знанию для поиска новых методологических решений, идей и разработок. Этот процесс вполне закономерен, так как новые методологические решения (и просто идеи) возникают именно при решении задач предельной сложности.

Обращаясь к проблемам моделирования систем значений, можно выделить семь узловых проблем, которые пытаются решить разработчики СИИ.

  • 1. Получение знаний (распознавание образов, обучение СИИ).
  • 2. Организация знаний.
  • 3. Представление знаний (упаковка знаний, соотнесение новых со старыми).
  • 4. Использование знаний (понимание языка, принятие решений, поиск эвристик).
  • 5. Организация диалога человека и кибернетической системы.
  • 6. Порождение нового знания, критерии принятия решений.
  • 7. Построение космогонической теории, исходя из принципа понимания информации как всеобщего свойства.

Как правило, разработчики СИИ не стремятся решать все проблемы комплексно, работая над одной проблемой или некоторыми ее аспектами. В этом, с точки зрения психолога, заключается первая ошибка разработчиков СИИ. Понимая всю сложность возникающих при комплексной разработке технических проблем, психолог все же должен утверждать, что в деятельности человека получение, представление и использование знаний является одним интегральным процессом. Именно совокупность аффективной, когнитивной и операциональной компонент знания (значений, систем значений) является важнейшей для принятия решения.

Сразу же следует отмстить и вторую, с точки зрения психолога, ошибку разработчиков СИИ, легко объяснимую трудностями описания предметной области: при описании предметной области разработчики СИИ нс учитывают аффективных и, часто, операциональных составляющих значений. Это не позволяет находить эвристики, близкие к используемым человеком, "закрывает" ход к дополнительным эвристикам (см. примеры в Приложении 7).

Разработчик СИИ может сказать, что аффективные, операциональные и эмоциональные компоненты знания слишком индивидуальны, и будет прав. Но если эта правота приводит к отказу от их моделирования, то разработчик допустит третью ошибку проектирования СИИ: решения принимаются беспристрастно, путем строгих логических (формализованных) выкладок. Такие решения моделируются в экспертных системах по схеме "если А, то Б" (импликация), а в эвристических системах методами "грубой силы" (полного перебора в ширину, полного перебора в глубину). Для построения других эвристик всегда требуются дополнительные (внелогические) данные. Разработчику следует учитывать, что и экспертные знания приобретены экспертом индивидуально. Моделирование пристрастности (приоритетов, иерархий, весов связей) для нахождения эвристик необходимо станет в будущем одним из основных способов проектирования СИИ. Возможно, что моделирование пристрастности на первых этапах будет основываться на стохастических моделях, подобных стохастическим моделям порождения речи в психолингвистике (марковские цепи), или "пристрастность" будет моделироваться как результат специфического обучения (самообучения) СИИ (например, по типу нейронных сетей).

Четвертая ошибка относится уже к проблеме представления и использования знаний. В модели предметной области основой знания является множество имен объектов, с которым сочетаются множества свойств операций и отношений – системы значений человека устроены принципиально иначе. В реальной деятельности человека основой построения систем значений являются не группы объектов, а группы действий (операций) и отношений (смыслов). Системообразующим фактором систем значений является именно деятельностный контекст их функционирования. Системы знаний, построенные на основе отношений имен объектов, могут быть использованы для построения экспертных, справочных и учебных систем. Но при моделировании человеческого опыта подход должен быть принципиально иным. При принятии решения человек, как правило, не перебирает и не рассматривает множество альтернатив. Чаще всего осознанно не рассматриваются даже две альтернативы.

Пятая ошибка связана с традиционным принципом "слева – направо" (однонаправленность), часто неосознаваемо закладываемым в устройства систем ввода, хранения, поиска информации и создания приоритетов использования информации. Кроме того, можно указать, что в японском, армянском и других языках ветвление схем деревьев высказывания строится справа налево, а в многочисленных моделях памяти – сверху вниз и снизу вверх. Логика развития графовых моделей заставляет нас предположить, что в будущих моделях процессов сознания ветвление будет пространственным с использованием всех направлений.

Для СИИ аналогичная значению операциональная единица знания должна, по аналогии с реальным значением, одновременно быть и оператором, и знанием, и отношением. Сегодня методология организации знаний в СИИ ограничивается кибернетической парадигмой перебора возможностей в организованной иерархизированной среде. Чаще всего объекты этой среды описываются их свойствами, хотя основополагающим принципом информологии является анализ не свойств объектов (предметов), а их отношений. Именно так строится система значений человека, и, наверное, именно это позволяет говорить при моделировании структур субъективного опыта об объективированном существовании семантических полей и пространств (возможно, как проявлений единого информационного поля). Аналогично функциональным комплексам у человека (первичная форма протозначений) оператор и отношение являются при конструировании этой единицы генетически исходными, т.е. основой описания предметной области (ПО) является не множество объектов, а множество операций и отношений. В стохастической модели Ч. Осгуда отношениями связаны именно операции порождения речи. Назовем такие знания предикатными, соответствующую область – предикатной областью (ПрО), а единицы предикатной области – значениями. Тогда модель предикатной области (МПрО) обозначается следующим образом:

где О – множество имен операций; R – множество имен отношений между операциями; С – множество свойств объектов; X – множество имен объектов, с которыми допустимы эти операции.

Когда мы переходим к перечислению набора операций, необходимо встают вопросы о том, кто (что) и почему (зачем) их выполняет. Аналогичная предметному значению человека предметная единица знания СИИ должна строиться на основе операциональной единицы (или их совокупности), но использование операций уже не может быть случайным. Возможны три метода установления веса тех или иных операций.

  • 1. Самообучение СИИ, при котором каждое использование операции увеличивает ее вес. Каждое последовательное использование двух операций увеличивает вероятность их последовательного использования. Таким образом, строятся вероятностные цепочки операций.
  • 2. Обучение СИИ на основе сотрудничества программиста и эксперта- психолога.
  • 3. Составление программ для СИИ на основе психологических знаний о реальных операциях и их отношениях.

Задача описания систем сенсорных, операциональных, эмоциональных и сценарных эталонов может быть интерпретирована и как задача составления алфавитов описания свойств, и как задача составления базовых наборов свойств. Задача описания систем операциональных эталонов может быть решена как задача базовых наборов операций (по аналогии с алгеброй Пиаже). Вопрос об описании "алгебры базовых наборов свойств" до сих пор никем не ставился.

Для учета аффективно-мотивационной (смысловой, личностно-смысловой) составляющей значения необходимо ввести в МПрО еще одно множество:

где А – множество аффективных отношений.

Обозначение множества аффективных отношений не случайно является первым после множества операций. Описанные психологические исследования показывают, что такова генетическая структура формирования опыта. Также не случайно расположены обозначения и других множеств: собственно образы предметов становятся оперативными единицами отражения лишь на перцептивной стадии развития психики. Выделенные А. Н. Леонтьевым (Леонтьев, 1981) стадии развития психики, возможно, являются необходимыми эволюционными стадиями систем распознавания образов.

Структуры построенных в экспертных и обучающих системах баз данных (БД) ближе к системам научных понятий или семантических моделей памяти человека, чем к реальному опыту человека (см. примеры из подпараграфа 2.2.3). Важнейшим конструктивным материалом для построения МПрО является описанная Л. С. Выготским последовательность образования понятий на основе различных уровней обобщения (см. подпараграф 2.1.1). Экспериментально доказано, что не все свойства предметов входят в структуру понятия, что предъявляет к структурам обучения и самообучения СИИ требование не только достраивать БД, но и очищать БД (множества) от несущественных (маловероятных, малофункциональных) свойств, операций и пр.

Определенные задачи (логические доказательства, счет, игра в шахматы) всегда служили катализаторами поиска эвристик и новой архитектуры СИИ. Для моделирования процессов накопления опыта и обучения принципиально важным является возможность для СИИ успешно справляться с заданиями закрепления признаков, аналогичными заданиям методик Выготского – Сахарова и Дж. Брунера (системы перцептивных признаков). Для моделирования процессов формирования значения необходимо обучить СИИ справляться с задачами поиска и накопления функциональных признаков (системы функциональных признаков), аналогичных задачам освоения новых инструментов (см. подпараграфы 2.1.2, 2.2.5). В связи с разработками проблемы образа мира при его моделировании актуальными становятся задачи вероятностности (многовариантности, не единственности) разворачивания ранее свернутой информации, предпочитаемого пользователем уровня категоризации, "самопроизвольной" системной перестройки модели и задачи устойчивости (консервативности) модели к новым информационным воздействиям.

  • [1] Кибернетики – все специалисты (математики, программисты, физики, биологи и др.), занятые разработками систем информационного управления с обратной связью.
 
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ     След >