Научная статья на тему 'Искусственный и естественный интеллекты в техногенных образовательных средах'

Искусственный и естественный интеллекты в техногенных образовательных средах Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании»

CC BY
833
114
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Журнал
Открытое образование
ВАК
Область наук
Ключевые слова
ИНТЕЛЛЕКТ / ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ / СЛОЖНОСТЬ / ИММЕРСИВНЫЕ СРЕДЫ / ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ СРЕДА / ПОСТНЕКЛАССИЧЕСКАЯ ПАРАДИГМА / КОММУНИКАЦИЯ / СЕТЕВАЯ СУБКУЛЬТУРА / ДИСКУРС / СБОРКА ИНТЕЛЛЕКТА СУБЪЕКТА ОБУЧЕНИЯ / ДИФФУЗНЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ / THE LEARNING SUBJECT’S INTELLIGENCE CONSTRUCTING / INTELLECT / ARTIFICIAL INTELLIGENCE / COMPLEXITY / IMMERSIVE ENVIRONMENTS / EDUCATION ENVIRONMENTS / POST-NONCLASSICAL PARADIGM / COMMUNICATION / NETWORK SUBCULTURE / DIFFUSE INTELLECT

Аннотация научной статьи по наукам об образовании, автор научной работы — Сергеев Сергей Федорович

В статье показано, что искусственный и естественный интеллекты связаны со сложностью организации систем (сред), ими наделенными, в процессе их жизнедеятельности (функционирования). Аутопоэтический характер живых систем определяет отличия естественного интеллекта от искусственного. Искусственные среды влияют на формирование и проявление интеллектуальных способностей погруженных в них пользователей. Введено понятие диффузного интеллекта как синергетического взаимообъединения искусственного и естественного интеллектов в организованной среде.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

ARTIFICIAL AND NATURAL INTELLIGENCE IN ANTHROPOGENIC EDUCATIONAL ENVIRONMENTS

In the present article we show the link between both artificial and natural intelligence and the system ’s complexity during the life-cycle. Autopoetic ’s type of living systems determines the differences between natural and artificial intelligence; artificial environments have an influence to the intelligence abilities development. We present the «diffusion intellect» concept where the diffusion intellect is considered as a synergistic unity of natural and artificial intellect in organized environments.

Текст научной работы на тему «Искусственный и естественный интеллекты в техногенных образовательных средах»

УДК 159.9; 00481 С.Ф. Сергеев

Искусственный и естественный интеллекты в техногенных образовательных средах

В статье показано, что искусственный и естественный интеллекты связаны со сложностью организации систем (сред), ими наделенными, в процессе их жизнедеятельности (функционирования). Аутопоэтический характер живых систем определяет отличия естественного интеллекта от искусственного. Искусственные среды влияют на формирование и проявление интеллектуальных способностей погруженных в них пользователей. Введено понятие диффузного интеллекта как синерге-тического взаимообъединения искусственного и естественного интеллектов в организованной среде. Ключевые слова: интеллект, искусственный интеллект, сложность, иммерсивные среды, образовательная среда, постнеклассическая парадигма, коммуникация, сетевая субкультура, дискурс, сборка интеллекта субъекта обучения, диффузный интеллект.

ARTIFICIAL AND NATURAL INTELLIGENCE IN ANTHROPOGENIC EDUCATIONAL ENVIRONMENTS

In the present article we show the link between both artificial and natural intelligence and the system's complexity during the life-cycle. Autopoetic's type of living systems determines the differences between natural and artificial intelligence; artificial environments have an influence to the intelligence abilities development. We present the «diffusion intellect» concept where the diffusion intellect is considered as a synergistic unity of natural and artificial intellect in organized environments.

Keywords: intellect, artificial intelligence, complexity, immersive environments, education environments, post-nonclassicalparadigm, communication, network subculture, the learning subject's intelligence constructing, diffuse intellect.

Введение

Сложные техногенные информационно-управляющие коммуникационные среды стали де-факто образовательными средами XXI века. Миллиарды человек ежедневно осуществляют свою деятельность в искусственных средах сети Интернет, приобретая знания, умения и навыки, ведущие к развитию их как специалистов и личностей, творящих мир и историю человеческой цивилизации.

Информационные технологии предоставляют разработчикам средств обучения широкие возможности по созданию насыщенных информационных сред, позволяющих осуществить направленное воздействие на перцептивную, ментальную и когнитивную сферы человека, что ведет к появлению обучающей среды и лежит в основе всех известных методов средоориентированного обучения [1]. Вместе с тем отметим,

что взаимодействие человека с искусственными информационными средами отличается от взаимодействия с естественными средами в силу их структурно-функциональной взаимодополнительности с когнитивными структурами человека, что ведет к процессам модификации психических функций.

Наиболее часто эффективность обучения связывают с понятием «интеллект», которое получает новые смыслы при включении человека в сложноорганизованные среды. Техногенные среды ведут к новым формам взаимодействия человека, формирующим формы естественного интеллекта, отличающиеся от классического интеллекта, возникшего в процессе жизнедеятельности человека в изолированных культурных средах и в естественной среде жизнедеятельности.

Это ведет к постановке новой задачи - направленной модифика-

ции интеллектуальной сферы человека и повышения его эффективности в обществе информационной культуры. Необходимо признать, что интеллект человека информационного общества отличается от интеллекта, сформированного в естественной среде. Рассмотрению причин и возможных источников данных различий в контексте решения проблем образования с использованием сети Интернет посвящено настоящее исследование.

1. Интеллект в системно-философских и психологических представлениях

Способности человека познавать мир, порождая знания о нем, ведущие к истине, исследуются практически во всех философских системах, решающих гносеологический и онтологический вопросы, являющиеся основными вопросами

Сергей Федорович Сергеев,

д.пс.н., профессор СПбГУ и СПбГПУ, член научного совета РАН по методологии искусственного интеллекта, академик РАЕН Тел.: 8 (911) 995-09-29 Эл. почта: ssfpost@mail.ru Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Санкт-Петербургский государственный университет www.spbu.ru;www.spbstu.ru

Sergey F. Sergeev

Doctor of Psychology, Professor at St. Petersburg State Polytechnical University, member of academic board at RAS on methodology of artificial intelligence, academician at RANS Tel. 8 (911) 995-09-29 E-mail: ssfpost@mail.ru Saint Petersburg State Polytechnical University Saint Petersburg State University www.spbstu.ru;www.spbu.ru

философии. Однако инструментальный характер когнитивных способностей человеческого разума, воплощенный в понятии «интеллект», стал рассматриваться лишь в концепциях механистического материализма, начиная с работ Рене Декарта и Томаса Гоббса. Человек в данных концепциях представлен как некоторый сложный механизм, реализующий целенаправленное поведение. Различия в функционировании этого механизма и ведут к различию людей по их интеллекту и, в более жестком варианте, - уму и разуму.

Механистический характер представлений об интеллекте стал основой для предположений о возможности создания его искусственного аналога, воплощенного в понятии «искусственный интеллект». В современных философских концепциях, основанных на кибернетических и информационных представлениях, постулируется даже возможность переноса человеческого разума и сознания на иные, нежели биологические, носители, в том числе искусственные интеллектуальные среды [2].

Поиски оснований естественного интеллекта, а в более широком плане - человеческого ума, возможности создания их искусственных аналогов приобретают особое значение в связи с интенсивным развитием техносферы планеты Земля и пониманием ограниченности индивидуального человеческого разума [3]. Ожидания, связанные с возможностью переложить на искусственные технические системы функции человеческого разума (желательно обладающего дружественными по отношению к человеку качествами), питают наблюдаемый бум в области искусственного интеллекта. Иногда даже забывается прозаическая, сугубо практическая причина введения этого понятия в психологию.

Существование различий между людьми по умению решать задачи одного класса неоспоримо. Это позволило выдвинуть предположение о существовании в человеке особых ментальных структур, умственных способностей, отраженных в понятии «интеллект». Именно на этом предположении был основан самый известный класси-

ческий тест для оценки коэффициента интеллекта (IQ - intelligence quotient) - шкала Д. Векслера, которая по настоящее время служит эталоном для оценки человеческого ума в его рациональных и культурно-лингвистических формах [4].

В данном тесте испытуемый выполняет задания, сложность которых постепенно увеличивается и служит показателем уровня интеллекта. Задания включают сведения из самых различных областей человеческого знания и свидетельствуют об эрудиции и умении респондента ориентироваться в широком классе задач, называемых интеллектуальными. Тест состоит из одиннадцати субтестов, составляющих вербальную и невербальную шкалы, в которых исследуются общая осведомленность, общая понятливость, способность к формированию понятий, классификации, упорядочиванию, абстрагированию, сравнению, оперативная память и внимание, вербальный опыт (понимание и умение определить содержание слов). Оцениваются степень усвоения зрительно-моторных навыков, особенности зрительного восприятия, наблюдательность, способность отличить существенные детали, сенсомотор-ная координация, способности к синтезу целого из частей, способность к организации разрозненных фрагментов в логическое целое, к пониманию ситуации и предвосхищению событий, способности к синтезу целого из частей.

Очевидно, что столь широкий спектр качеств, относящихся к интеллекту, охватывает практически все аспекты отношений человека с миром и особенности его разумного поведения, что выходит за пределы утилитарного понимания интеллекта как искусства эффективного решения задач. В современной интерпретации, предложенной в работах М.А. Холодной, интеллект - это форма организации когнитивного опыта человека, представленного в виде «накопленных» в ходе онтогенеза понятийных психических структур, степень сформированности которых определяет структурные характеристики субъективного пространс-

тва интеллектуального отражения. Основное назначение интеллекта, по М.А. Холодной, - построение особого рода репрезентаций происходящего, связанных с воспроизводством объективного знания о мире [5]. Отметим, что эта задача решается посредством создания и использования когнитивных инструментов [6, 7], которые должны быть достаточно удобны и эффективны для пользователя [8].

Будучи психологическими конструктами, проявляющимися при решении тестовых задач, показатели естественного интеллекта, несмотря на кажущуюся их «объективность», с трудом могут быть применены в технике при оценке систем искусственного интеллекта. Естественный интеллект имеет совсем другую природу, нежели «интеллектуальные возможности», заложенные в сложные технические системы их разработчиками.

Первое бытовое впечатление о наличии или отсутствии в системе интеллектуальных свойств связано с ее способностью решать задачи. Если система способна решать множество задач, осуществляя целенаправленное поведение в среде, то она интерпретируется наблюдателем как система, наделенная интеллектом. В противном случае говорить об интеллекте системы не приходится.

В классических, главным образом, факторных моделях интеллекта рассматривается его адаптивная функция по отношению к окружающей и внутренней средам. Определение интеллекта как некоторой способности, обусловливающей успешность адаптации индивида к новым условиям, является наиболее общим местом в моделях, использующих философию и методологию классической научной рациональности [9].

Общая идеология факторного подхода, популярного при оценке интеллекта, сводится к следующим основным постулатам: • подразумевается, что интеллект, как и любая другая психическая реальность, является латентным, то есть он дан исследователю только через различные косвенные проявления при решении жизненных задач;

• интеллект, будучи латентным свойством некоторой психической структуры («функциональной системы»), может быть измерен, то есть интеллект есть линейное свойство (одномерное или многомерное);

• множество поведенческих проявлений интеллекта всегда больше, чем множество свойств, то есть можно придумать много интеллектуальных задач для выявления всего лишь одного свойства;

• интеллектуальные задачи объективно различаются по уровню трудности;

• решение задачи может быть правильным или неправильным (или может как угодно близко приближаться к правильному решению);

• любую задачу можно решить правильно за бесконечно большое время.

На основе этих положений В.Н. Дружининым сформулирован принцип, согласно которому трудность задачи определяет уровень интеллекта, необходимого для ее правильного решения [10, с. 14-25]. Фактор, обеспечивающий переработку сложной информации и детерминирующий индивидуальную продуктивность, В.Н. Дружинин называет «индивидуальным когнитивным ресурсом». Следствием этих положений является принцип: чем труднее задача, тем более высокий уровень развития интеллекта требуется для ее правильного решения.

Вместе с тем заметим, что понятие «трудность задачи» не является синонимом понятия «сложность задачи». Трудность задачи связана с ее субъективным восприятием, интерпретацией и оценкой субъектом, который в процессе решения может как недооценивать, так и переоценивать объективную сложность задачи.

В рамках факторного подхода к интеллекту вводится понятие «идеальный интеллект». Человек, обладающий идеальным интеллектом, может правильно и в одиночку решить мыслительную задачу (или множество задач) произвольно большой сложности за бесконечно малое время, невзирая на внутрен-

ние и внешние помехи. Обычно же люди думают медленно, часто ошибаются, пасуя перед сложными заданиями.

В классическом подходе среда рассматривается главным образом как отдельный фактор, влияющий на формирование и проявления интеллекта, а не как его неотъемлемая часть. Эта отделенность интеллекта от среды создает иллюзии его независимости и локализации в субстрате организма человека.

Для связи когнитивной системы субъекта со средой в классическом подходе к интеллекту широко используется понятие «задача», которое при внимательном рассмотрении предстает достаточно сложным и неопределенным понятием. Во-первых, не ясно, кто или что формулирует задачу? Во-вторых, одна и та же задача может быть сформулирована и решена множеством способов. Кроме того, задача является формой организации и упорядочения среды. То есть среда, представленная в виде мира задач, уже не является средой, а превращается в систему. В этом контексте широко используемое выражение «интеллект позволяет решать задачи в условиях неопределенности» недостаточно корректно. Интеллект должен вначале снять неопределенность среды, создав мир задач, относящийся к данной среде, и только затем может решать их. Сформулировать задачу - значит уже на 50% решить ее. Однако при изучении интеллекта никто не обращает внимания на активный, организующий характер процессов формулирования задач, их оптимизацию под когнитивные средства и возможности, имеющиеся у конкретного обладателя интеллекта. Естественный интеллект активен и избирателен по своей природе. Он упрощает среду деятельности до уровня, позволяющего ее операционализировать и тем самым активно преобразовывать в нужном направлении.

В известном тесте оценки интеллекта Джоя Пола Гилфорда рассматриваются 120 интеллектуальных способностей (позднее их число было увеличено до 150), каждая из которых связана с определенным классом задач, представленных в

координатах «содержание, операция, продукт» [11]. Способности систематизированы в виде трехмерной матрицы с пятью психическими операциями (познание, память, оценивание, дивергентная и конвергентная продуктивность), пятью видами информационного содержания и шестью видами информационных форм. Здесь изучаемые умственные операции представляют собой то, что умеет испытуемый; стимульное содержание включает в себя природу материала или информации, на основе которых осуществляются действия; с помощью информационных форм (результатов) описывается способ обработки информации испытуемым.

Очевидно, что в модели Гилфорда представлены возможности по универсальному структурированию среды, выделению ее сложной структуры или наделению ее сложной структурой.

Ришар Мейли выдвинул гипотезу о том, что структуру интеллекта составляют четыре фактора: доступной сложности, пластичности, целостности, беглости [12]. Экспериментальная проверка этой гипотезы показала, что теоретически выделенные факторы являются инвариантными и постоянно устанавливаются в структуре, начиная с 6-летнего возраста. На основе проведенных исследований Р. Мейли предложил «компонентную модель» интеллекта, в которой факторы трактовались как условия (компоненты) индивидуальных различий в выполнении разных интеллектуальных актов. Они могут относиться как к индивиду, так и к окружающей среде. Следовательно, структура интеллекта, включающая эти факторы, включает в себя структуру взаимодействия индивида со средой.

В популярной теории множественного интеллекта Говарда Гарднера выделено девять типов интеллекта [12], каждый из которых связан с различными видами человеческой деятельности (средами жизнедеятельности). Это лингвистический, логико-математический, визуально-пространственный, телесно-кинестетический, музыкальный, натуралистический, межличностный, внутриличностный и

экзистенциальный интеллекты. Все виды интеллектов по Гарднеру равноценны, каждый представляет собой особый способ взаимодействия с окружающей действительностью. Очевидно, что каждый интеллект в данной модели эффективен только по отношению к специализированной среде, отражающей соответствующие формы культуры.

В практике инженерного проектирования сложных систем данные подходы имеют ограниченное применение, так как получаемые в соответствии с ними модели не универсальны и работают только в узком диапазоне условий.

2. Интеллект и сложность среды

Мы наделяем систему высоким интеллектом в случае, если она проявляет способности к решению сложных задач, не имеющих заранее готовых алгоритмов решения. Предполагается, что для решения простых задач интеллект не требуется. В связи с этим интеллект оказывается связанным с миром задач, различающихся между собой сложностью решения, и может интерпретироваться с позиций концепций сложности.

Понятие «сложность» имеет два аспекта. Первый связан с субъективной сложностью, - сложностью, порождаемой в сознании человека и обусловленной его ограниченными возможностями по восприятию мира задач и обработке информации. Второй - с реальной сложностью физического и социального миров и возникающих в них феноменов. Это разные виды сложности по своей сути, но они часто сосуществуют совместно, порождая различные, порою противоречивые, взгляды на сложность и сложные системы.

Выделяют «онтологическую» и «семиотическую» простоту-сложность. Под первой понимают сложность материального, физического мира, а под второй - оценку знаковых систем. Понятие интеллекта в большей мере связано с семиотической сложностью, хотя мир задач обусловлен и онтологической сложностью. Отношения между этими видами сложности и опреде-

ляют средово-системный континуум, в котором порождается понятие «интеллект».

Таким образом, традиционное понимание интеллекта как суммы локально принадлежащих когнитивному аппарату человека способностей (инструментальных возможностей искусственной системы в случае искусственного интеллекта) должно быть изменено на интегральные свойства, обусловленные средой и действующей (живущей) в ней системой. Действительно функции и способности системы, помогающие ей эффективно существовать и сосуществовать в одной среде, могут быть совершенно бесполезными, а иногда и вредными в другой среде. При переходе к другой среде происходит «исчезновение» интеллекта, хотя сложность системы не изменяется. Интеллект определяется в значительной мере степенью освоенности конкретной среды системой, действующей в ней, степенью воплощенности в нее.

Большинство исследователей сложного считают, что представления о сложном могут быть сформированы в концептах: множественности, динамического разнообразия, нелинейности, неравномерности, сложности самоорганизующихся систем. Эти же категории применимы и к понятию «интеллект».

Множественность рассматривается как многокомпонентность. Она относится к описанию сложных систем, непрерывно эволюционирующих и изменяющихся. Сложная система в этой парадигме предстает как процесс бесчисленного усложнения ее сущностей, возникновения новых элементов как элементов для новых творений. Интеллект может быть представлен как свойство, воплощенное в сложную динамическую систему, позволяющее достигать результата, определяемого условиями задачи.

Множественность в концепциях динамического разнообразия дополняется качественной характеристикой - разнообразием. Разнообразие связано с асинхронным существованием в среде динамически существующих и сосуществующих систем и их распадаю-

щихся элементов, которые, в свою очередь, могут образовывать новые системные сущности.

Динамические процессы, связанные с разнообразием, протекают не как линейные цепочки отношений между вступающими во взаимодействия элементами, формирующими наблюдаемые формы системных образований, а как скачкообразные нелинейные процессы. Сложность данных систем отражает непредсказуемость появления новых качеств в новых структурах и неопределенность направления их развития. Причина появления нового качества может быть чрезвычайно малой и, на первый взгляд, незначительной («эффект бабочки»).

Концепт неравномерности отражает принципиальную неравномерность распределения в пространстве одновременно существующих различных форм материи (энергии, вещества), ведущую к локальной самоорганизации и возникновению новых систем. Постулируется холистический характер мира, который разделяется на элементы только работой механизмов человеческого интеллекта и сознания.

Концепция сложности самоорганизующихся систем отражает непрерывную динамику мира во всех ее принципиально непознаваемых количественно-качественных проявлениях, а интеллект в ней является эмерджентным свойством сложной системы, позволяющим последней эффективно решать задачи активного (формирование искусственной среды, созидающая деятельность) и пассивного (адаптация, приспособление к среде) существования в мире.

3. Синергетические корни интеллекта в техногенных средах

Е.Н. Князева обобщает существующие взгляды на сложность и сложные системы, формулируя и детализируя характерные свойства сложных систем в рамках синерге-тической парадигмы: • сложность есть множество элементов системы, соединенных нетривиальным образом оригинальными связями друг с другом. Сложность есть ди-

намическая сеть элементов, соединенных по определенным правилам;

• сложность есть внутреннее разнообразие системы, разнообразие ее элементов или подсистем, которое делает ее гибкой, способной изменять свое поведение в зависимости от меняющейся ситуации;

• сложность есть многоуровне-вость системы (существует архитектура сложности);

• сложные системы являются открытыми системами, т.е. обменивающимися веществом, энергией и/или информацией с окружающей средой. Границы сложной системы порой трудно определить (видение ее границ зависит от позиции наблюдателя);

• сложные системы - это такие системы, в которых возникают эмерджентные феномены (явления, свойства), которые не могут быть «вычитаны» из анализа поведения отдельных элементов;

• сложные системы имеют память, для них характерно явление гистерезиса, при смене режима функционирования процессы возобновляются по старым следам (прежним руслам);

• сложные системы регулируются петлями обратной связи: отрицательной, обеспечивающей восстановление равновесия, возврат к прежнему состоянию, и положительной, ответственной за быстрый, самоподстегивающийся рост, в ходе которого расцветает сложность [14, с. 77-78].

Очевидно, что приведенные Е.Н. Князевой дефиниции сложных систем применимы и к интеллектуальным системам, так как в данном случае интеллект является функцией от сложности самоорганизующейся системы.

Далее в концепции Е.Н. Князевой делается ряд существенных дополнений к классическим взглядам на проблему сложных систем. Во-первых, сложные системы, по ее мнению, являются системами операционально закрытыми. Система одновременно является открытой и замкнутой по отношению к окру-

жающей среде. Операциональная замкнутость означает селективность системы, наличие границы, упорядочивающей отношения системы со средой и окружающими системами. Система и среда проявляют взаимную активность. Среда меняет систему, но и система активно видоизменяет окружающую среду, вступая в коэволюцию с нею.

Сложность в современных сине-ргетических концепциях является возникающим и исчезающим феноменом, циклически порождаемым в циклах самоорганизации. Многие ее аспекты перекликаются с понятием интеллекта. Можно предположить, что интеллектуальные функции отражают некоторые общие принципы самоорганизации аутопоэтических систем, в частности их способность активно изменять сложность среды [15]. Отсюда следует, что все аутопоэтические системы обладают воплощенными в них интеллектуальными способностями.

Техногенные среды отличаются от естественных сред не только своим искусственным происхождением, но и организацией, представляя собой системы организованной сложности. Организованный характер техногенной среды определяется тем, что элементы ее содержания возникают не случайно, а являются результатами аутопоэзиса человеческой общности и представляют собой организованные фрагменты цепей, образующих аутопоэтичес-кие циклы включенных в них участников. Это не случайная, а хорошо приспособленная для человека и созданная под человека среда. Таким образом, можно сделать вывод, что деятельность человека в среде сети Интернет не является процессом адаптации к неопределенной среде и деятельностью в ней, а несет характер межсистемных взаимодействий с организованными и самоорганизующимися фрагментами среды, позволяющими сохранять и культивировать опыт других участников среды, организуя коммуникацию между ними посредством систем интерфейса. При этом, будучи организованной средой, искусственная среда содержит в скрытой форме часть функций, присущих системам, наделенным естествен-

ным интеллектом. Это искусственный интеллект, воплощенный в искусственную среду. Он делает излишними часть функций естественного интеллекта, используемого человеком в процессе адаптации к естественной среде. Например, в искусственной интернет-среде не нужны память, ассоциативный поиск, структурирование содержания, его интерпретация. Эти функции принадлежат искусственной среде, и она предоставляет их пользователю, замещая функции естественного интеллекта.

Таким образом, мы приходим к понятию диффузного интеллекта, который представляет собой систему, включающую естественный и искусственный интеллекты в их синергетическом взаимодействии в сложноорганизованной искусственной среде. Чем выше уровень искусственного интеллекта, распределенного в техногенной среде, тем более эффективен при прочих равных условиях диффузный интеллект человека. Свойства диффузного интеллекта зависят от способности естественного интеллекта пользователя освоить интерфейс и интеллектуальную компоненту среды. Отметим отличие понятий диффузного интеллекта от гибридного, применяемого в сложных эргатических системах. Гибридный интеллект локализован, как некоторое свойство сложной системы, помогающее работе естественного интеллекта в данной системе, а диффузный интеллект возникает как синергетическое свойство в сложноорганизованной среде в процессе ее когнитивной коэволюции с системой естественного интеллекта.

Иллюстрацией понятия диффузного интеллекта может быть оценка знаний ученика, сдающего экзамен со шпаргалкой и без оной. Понятно, что в результате экзамена ученик со шпаргалкой будет оценен как обладающий большим интеллектом, чем не пользующийся. Этот эффект хорошо знают педагоги и используют изоляцию индивидуальных знаний на экзамене. В действительности шпаргалка дает усиление знаниевой компоненты естественного интеллекта за счет

диффузной компоненты. Интернет-среда в сущности это интеллектуальная подсказка (шпаргалка) XXI века, формируемая технологиями обработки и хранения информации. Эффективное взаимодействие естественного и искусственного интеллектов усиливает возможности человеческого интеллекта в искусственной среде, но только в определенных предоставляемых технологиями направлениях. Сложная среда содержит в себе в структурированной форме все задачи и их всевозможные решения, созданные в процессе деятельности человечества. Задачей естественного интеллекта становится поиск решений и технологий, позволяющих решить конкретную задачу, возникшую в процессе трудовой деятельности человека.

Мы должны научиться жить в условиях существования внешних подсказок, хотя классическое образование часто считает их вредными и ненужными. Меняется парадигма интеллекта с его понимания как локально существующего в отдельной когнитивной системе феномена на способность человека обеспечивать эффективные межсистемные взаимодействия, ведущие к получению требуемого результата (решения задачи) в сложноорганизован-ных интеллектуальных средах.

5. Интеллект как самоорганизующийся механизм организации сложных сред

В последнее время растет понимание, что среда и взаимодействующая с нею система являются взаимодополняющими понятиями и рассмотрение интеллекта в сложных системах вне среды их существования невозможно. Среда является, в сущности, внешней частью системы и во многом определяет ее поведение (в том числе и интеллектуальное). Интеллект проявляется только в организованной среде и связан с поиском, созданием и применением средств, гармонизирующих отношения системы со структурированной средой.

Основные проблемы, возникающие при проектировании сложных интеллектуальных систем, связаны

с так называемым процессом выделения системы из среды. Среда представляет собой множество неоднородностей, выделение которых из среды позволяет интерпретировать их как систему. Система возникает в результате проведения операции различения, обозначения ее границ и описания свойств среды, существующей в рамках выделенной границы.

В экологической концепции Дж. Гибсона вводится понятие «экологический мир», понимаемый как часть мира, которая может реально восприниматься субъектом. Экологический мир иерархически организован, все его мелкие элементы «встроены» в более крупные иерархии. Мир предоставляет субъекту возможности. Субъект и «экологический мир» взаимодо-полнительны и неразрывно связаны друг с другом. Мир, в котором реально действует субъект, зависит от характеристик самого субъекта [16]. Интересна мысль Гибсона о том, что «восприятие окружающего мира основано на выделении инвариантов из потока, извлечении, а не в получении и обработке информации об окружающем мире».

В теории Гибсона постулируется наличие непосредственной связи человека со средой через резонирующее с предметной средой восприятие и опосредованное опытом субъекта наблюдение, работающее с восприятием. Существуют как бы две зрительные системы: наблюдателя и зрительного мира. Вторая носит автоматический характер и не контролируется сознанием. Зрительная система наблюдателя связана с функционированием сознания, установками личности, ее культурными, социальными и иными ценностями.

Попытка развития экологического подхода Гибсона сделана в концепции перцептивного мира Ю.К. Стрелковым. По мнению автора, перцептивный мир - это «совокупность упорядоченных предметов, удаленных друг от друга, с их промежутками, предметов меняющихся, движущихся» [17, с. 281]. Это один из слоев образа мира субъекта. Ю.К. Стрелков вводит идею смысловой дифференциа-

ции, под которой он понимает проекцию опыта на воспринимаемый человеком мир. Смысловые дифференциации, по мнению Стрелкова, искажают восприятие, подчеркивая наиболее важные для субъекта его зоны.

Дарио Соммэр предлагает модель восприятия и формирования субъективного образа как результат действия многоступенчатой системы фильтров, ограничений восприятия, влияющих на адекватность человеческой деятельности [18]. Согласно автору мы находимся в мире искаженной иллюзорной реальности, возникающей в результате сенсорной интерпретации некой части реальности.

В модели Соммэра выделены одиннадцать уровней сенсорных фильтров, которые превращают «настоящую реальность» в иллюзорную. Работа каждого из них искажает восприятие, переводя в зону сознания только актуальную жизненно важную информацию, требующую реагирования. Первый уровень связан с физическими ограничениями нейрональной сети мозга, которая способна усвоить лишь часть информации, поступающей из внешнего мира. Второй уровень связан с ограничениями органов чувств человека, которые воспринимают лишь отдельный класс раздражителей волновой и химической природы. Все, что отличается от них, нами не воспринимается. Третий уровень сужения реальности связан с оперативными возможностями каждого из органов чувств, которые реагируют лишь на ограниченный диапазон воспринимаемых стимулов. Мы видим лишь узкий диапазон реально существующего диапазона электромагнитных волн. Не слышим инфра- и ультразвук. Четвертый фильтр реальности обусловлен способностью наших органов чувств к восприятию лишь тех раздражителей, которые изменяют свою интенсивность. Постоянные стимулы нами не воспринимаются. Пятый уровень связан с информацией, которая отбирается нашими органами чувств и отправляется впоследствии в мозг, где происходит ее дальнейшая эмоциональ-

ная обработка. На шестом уровне процесс реальности просеивается при превращении наших эмоций в чувства. Входящая информация отбирается, сортируется, и часть ее направляется на хранение. Следующий, седьмой фильтр, оказывает воздействие на воспринимаемую реальность в зависимости от доминирующих в каждом индивидууме каналов восприятия. Восьмой уровень отсева реальности основан на личном отношении человека к воспринимаемой информации, на опыте и существующей у человека системе убеждений и ценностей. Удержанная информация отправляется на следующий фильтр, разделяясь в зонах сознательного и бессознательного. Мы оперируем лишь сознательным опытом. Ограничения мозга являются десятым фильтром реальности. Одиннадцатый фильтр обусловлен филогенетическими, онтогенетическими и социогенетическими группами факторов, каждый из которых вносит свое искажающее влияние на восприятие реальности.

В модели Соммэра хорошо иллюстрируется рекурсивный структурно-функциональный характер сложных биологических систем, в которых структура обеспечивает существование некоторой функции, которая, в свою очередь, становится причиной для появления новой структуры и изменения ее организации. Циклическое развитие сложности системы присуще всем живым организмам. В искусственных системах структура является фиксированным образованием, а система обладает фиксированной сложностью. Вместе с тем сложность искусственных систем непрерывно повышается за счет эволюции техногенной среды, которая превращается в систему организации коллективного опыта, формируемого в среде с памятью. Заметим, что не весь опыт, фиксируемый в техногенной среде, является нужным и полезным для развития культурных культивируемых форм человеческого знания. Многое является уже устаревшим и потерявшим свою значимость и актуальность, но, тем не менее, хранимым в среде. Интернет в из-

вестной мере становится информационной свалкой человечества, в которой сохраняются дискурсы некогда существовавших культурных общностей.

6. Сложность искусственных интеллектуальных систем

Любая интеллектуальная техническая система представляет собой, в известной мере, автономную систему, осуществляющую деятельность по достижению заданной цели в конкретной среде. Чем больше функций во взаимодействиях со средой без присутствия оператора может выполнять система, тем более сложной и интеллектуальной она кажется наблюдателю. Интеллект искусственной технической системы возникает и проявляется в условиях организованной сложности. в отличие от живых систем, активно организующих среду. Система искусственного интеллекта является системой организованной сложности, в которой взаимодействие элементов и функциональных областей строится на неслучайных отношениях, заданных проектировщиком в некоторых контекстах, которые непрерывно меняются, следуя логике эволюции. Одновременно происходят процессы инволюции, знаменующие отживание старых форм. Часто старые формы информационных культур становятся основой для формирования нового, но чаще это информационный балласт, с которым необходимо вести направленную борьбу. Проблема очистки интернета от старой бесполезной информации в настоящее время еще не осознана научным и практическим сообществом, хотя понимание невысокой информационной ценности большей части порождаемой в интернете информации уже разделяется многими.

Функциональная сложность технической системы может быть связана по аналогии с когнитивной сложностью человека с количеством и типами решаемых задач. Однако техническая система не способна ставить задачи в соответствии с целевой функцией. Ее сложность (и интеллектуальность) может определяться в привязке к

конкретным решаемым задачам, к сложности программных средств, используемых в управляющем компьютере системы, с объемом и степенью дифференцированности контактов системы со средой. Здесь может использоваться в качестве критерия сложности (интеллектуальности) длина выполняемого алгоритма и количество циклов, позволяющих его реализовать.

Перспективным методом определения интеллектуальности системы является метод, учитывающий свойства культурного поля проектного коллектива, участвующего при создании системы. Чем шире спектр специалистов и выше междисциплинарная нагрузка, тем система сложнее и интеллектуальнее.

Перспективы развития технологий создания искусственного разума связаны с системами, отражающими холистические принципы организации мозга, когда межсистемная организация осуществляется в многомерном пространстве на системных уровнях различной физической природы [19].

7. Образование как культурный информационный феномен. Образовательная среда и техногенная культура

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Образование отражает, прежде всего, степень приобщенности конкретного носителя знаний к определенной культуре. Задача проектирования культур и создания порождающих культуры сред, полезных для общего прогресса человечества, является общей задачей всех систем образования. Однако большинство существующих систем образования отражают факт институционального существования образовательных культур. Когда речь идет об образовании в техногенных средах, мы должны понимать, что это место сосуществования и взаимопроникновения множества культурных сред. Их границы в известной мере условны и определяются вовлеченными в них участниками, формирующими дискурсные поля культурных сред. Современная информационная среда является местом борьбы, координации и коэволюции возникающих в ней культурных

единств, порождаемых циркулирующей коммуникацией.

Поликультуральность техногенной среды ставит новые задачи перед системой образования в информационном сообществе, что коренным образом меняет роль преподавателя - из транслятора знаний среды обучения институциональных образовательных организаций в активного конструктора сред обучения. Прежде всего, это задачи поиска образовательных синергизмов, представляющих собой компоненты формируемой педагогом среды образования. Преподаватель должен вычленить и сконструировать из контента сети культурные среды, ведущие к созданию некоторого адаптивного образа в конструируемой среде, и изолировать ученика от информационного шлака, оставшегося от неэффективных компонентов интернет-среды, оставляя все, что относится к образованию. Отдельной задачей является обеспечение погружения ученика в образовательную среду для обеспечения преемственности опыта ученика и опыта, который планируется получить в среде обучения [20].

Роль преподавателя - структурирование будущего, ясного для него сейчас и пока неясного ученикам, но позволяющего им эффективно осваивать среды будущего. От силы веры в ученика зависит культурная планка, к которой стремится преподаватель и которую воплощает в среде обучения. Все это ведет к непрерывному усложнению аутопоэтических цепочек, живущих аутопоэтических систем (в том числе социальных коммуникаций), и соответствующих им форм интеллекта. Происходит сборка интеллекта ученика за счет его дополнения компонентами искусственного интеллекта организованной среды. Интеллект перестает быть индивидуальной принадлежностью личности, а превращается в инструмент работы со сложно-организованной коммуникативной системой, дополняющий и расширяющий когнитивные и творческие возможности психофизиологической системы. Формируется планетарный разум, и наша задача состоит в том, чтобы его развитие

шло в позитивных для человечества направлениях и формах.

Заключение

Появление сложных информационно-коммуникативных глобальных сред меняет парадигму образования с локального обучения в институциональных образовательных средах на обучение в локально-выделяемых в контенте информационно-коммуникативной среды фрагментах культурных сред.

Можно дать ряд определений интеллекта, возникающего в процессе погружения ученика в среды с искусственным интеллектом:

1. Интеллект есть форма активной самоорганизации сложной системы, вовлекающая погруженного в среду пользователя в созидающие изменения.

2. Интеллект связан со средой как механизм ее организации, обеспечивающий процессы самоорганизации системы, им наделенной.

3. Интеллект распределен в континууме «система-среда» и воплощен в циклах самоорганизации системы, действующей в среде.

4. Естественный интеллект представляет собой организующую сложность в организуемой среде, а искусственный интеллект - организованную сложность в организованной среде.

5. Интеллект отражает результаты селекции самоорганизующейся системой эффективных способов достижения цели в организованной среде.

Образовательная среда в организованной среде является формой самоорганизации когнитивной системы человека, погруженного в сложноорганизованную информационно-коммуникативную систему, содержащую взаимодействующие формы искусственного и естественного интеллекта, ведущие к появлению эффективных способов структурирования содержания искусственной среды.

При создании технологий обучения в сложноорганизованных обучающих средах необходимо учитывать возникающие вследствие сложной организации эффекты интеллектуализации среды.

Литература

1. Сергеев С.Ф. Образовательные среды в постнеклассических представлениях когнитивной педагогики // Открытое образование. - 2012. - № 1(90). - С. 90-100.

2. Дубровский Д.И. Сознание, мозг, искусственный интеллект. - М.: Стратегия-Центр, 2007. - 272 с.

3. Сергеев С.Ф. Психологические основания проблемы искусственного интеллекта // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2011. - № 7. - С. 2-6.

4. Wechsler, D. Manual for the Wechsler Adult Intelligence Scale. - N.Y., 1955.

5. Холодная М.А. Когнитивные стили. О природе индивидуального ума: учебное пособие. - М.: ПЕР СЭ, 2002. - 304 с.

6. Сергеев С.Ф. Инструменты обучающей среды: интеллект и когнитивные стили // Школьные технологии. -2010. - № 4. - С. 43-51.

7. Сергеев С.Ф. Инструменты обучающей среды: стили обучения // Школьные технологии. - 2010. - № 5. С. 19-27.

8. Сергеев С.Ф. Когнитивная педагогика: пользовательские свойства инструментов познания // Школьные технологии. - 2011. - № 2. - С. 35-41.

9. Степин В.С. Классика, неклассика, посттнеклассика: критерии различения // Постнеклассика: философия, наука, культура. - СПб.: Издательский дом Мiръ, 2009. - С. 249-295.

10. Дружинин В.Н. Психология общих способностей. - СПб.: Питер, 1999. - 368 с.

11. Гилфорд Д. Три стороны интеллекта // Психология мышления. - М.: Прогресс, 1965. - С. 434-437.

12. Meili, R. Analytischer Intelligenztest (AIT) / Verlag H. Huber. - Bern, Stuttgart, Toronto, 1971.

13. Гарднер Г. Структура разума. Теория множественного интеллекта. - М.: Вильямс, 2007. - 512 с.

14. Князева Е.Н. Темпоральная архитектура сложности // Синергетическая парадигма. «Синергетика инновационной сложности». - М.: Прогресс-Традиция, 2011. - С. 66-86.

15. Сергеев С.Ф. Механизмы редукции в самоорганизующихся мирах циклических коммуникаций / С.Ф. Сергеев, Ю.Ю. Заплаткин, М.А. Захаревич // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: труды XIV Международной конференции (19-22 июня 2012 г. Самара, Россия) / под ред.: акад. Е.А. Федосова, акад. Н.А. Кузнецова, проф. В.А. Виттиха. - Самара: Самарский научный центр РАН, 2012. - С. 131-137.

16. ГибсонДж. Экологический подход к зрительному восприятию. - М.: Прогресс, 1988. - 464 с.

17. Стрелков Ю.К. Инженерная и профессиональная психология: учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений. - М.: Издательский центр «Академия»: Высшая школа, 2001. - 360 с.

18. Соммэр Д.С. Иллюзия или реальность // Вестник Российской академии естественных наук. - 2006. Т. 6. № 4. - С. 1-7.

19. Сергеев С.Ф. На пути от биоорганизации к киберорганизации: человек в тени искусственного интеллекта // Естественный и искусственный интеллект: методологические и социальные проблемы / под ред. Д.И. Дубровского и В.А. Лекторского. - М.: Канон+: РООИ Реабилитация, 2011. - С. 48-59.

20. Сергеев С.Ф. Обучающие и профессиональные иммерсивные среды. - М.: Народное образование, 2009. -432 с.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.