CC BY
187
2. Что такое веб- страница?
3. Понятие веб-сайта.
4. Какие вы знаете популярные веб-браузеры для просмотра веб-страниц?
5. Какой универсальный формат для веб-документов?
6. Какие вы знаете редакторы для создания веб-узла?
7. Какие существуют шаблоны для работы с текстом MS Front Page?
8. Какое расширение у рисунков, помещаемых на вебстраницу?
9. Как создать гиперссылоку в MS Front Page?
10. Перечислите объекты, на которые можно устанавливать ссылки.
Список литературы
1. Кашинский Ю.И. Информационные технологии для юристов. Учеб. пособие /Ю.И. Кашинский, С.Ф. Сокол, Б.С. Славин. - Минск: ООО "БИП-С Плюс", 2005.
2. Гусев, А. Высокие технологии для судебных экспертиз / А. Гусев, В. Колдин // Российская юстиция. - 2002. - № 7.
3. Егоров В. А. Информационные технологии
предварительного расследования преступлений / В. А. Егоров // Российский следователь. - 2006. - №6.
4. Прийма В.Н. О современных информационных технологиях в уголовно-исполнительной системе / В.Н. Прийма, Л.В. Россихина //. Уголовно-исполнительная система: право, экономика, управление. - 2006. - № 4.
5. Акинфина М. А. Информационные технологии в правоведении: лабораторный практикум / М.А. Акинфина, Т.В. Куратева. - Минск: БГЭУ, 2011. - 162 с.
П.Н. Барышников
(Пятигорск, Россия)
КОМПЬЮТЕРНЫЕ МЕТАФОРЫ В ТЕОРИЯХ СОЗНАНИЯ
Мысль о том, что метафоротворчество обладает мощным когнитивно-эвристическим потенциалом, не раз высказывалась на страницах различных научных работ, посвященных проблемам языка, мышления, когнитивным процессам, философии знаково-символических систем и пр.1 Одновременно с этим подтверждается и тот факт, что способность языковых процессов сознания к иносказанию порождает своего рода образно-ассоциативный «зазор», через который проступают архаичные пласты сознания и свободные ассоциативные интерпретации, которые могут завести исследователей на ложный путь, а иногда навсегда ввергнуть в квазинаучные фантазии.
Со времен становления кибернетики и нейрофизиологии (середина ХХ в.) многие философские теории сознания разрабатывались на умозрительных аналогиях работы головного мозга и функций компьютерного процессора. В результате революционного развития информационно-коммуникационных технологий давняя мечта человечества о создании искусственного интеллекта оказалась как никогда близкой к воплощению. Автомат Неймана, тест Тьюринга, китайская комната, символьные системы, гибридные интеллектуальные системы, теории сильного и слабого искусственного интеллекта
- вот лишь немногие мыслительные эксперименты и теории, которые примеряли к машинным процедурам такие философские понятия как мышление, понимание, коммуникация, намерение, действие и т.д. Результаты
1 Алексеев К.И. Метафора в научном дискурсе // Психологические исследования дискурса / Отв.ред. Н.Д. Павлова. М.: ПЕРСЭ, 2002. С. 40-50.; Гогоненкова Е. А. Метафора в науке: философско-методологический анализ : диссертация ... канд. философ. н. : М., 2005 156 с.; Барышников П.Н. Миф и метафора: лингвофилософский подход. СПб: Алетейя, 2010. - С. 154-170
взаимодействия теорий искусственного интеллекта,
когнитивных наук, эпистемологии, лингвистики и математики налицо - это экспоненциальное развитие информационных технологий. Но из-за неразрешимой проблемы естественного языка совершенство даже современных интеллектуальных систем и, уж тем более, близость информационных технологий к феномену человеческого сознания вызывают некоторые сомнения.
Нам представляется актуальным рассмотрение ассоциативно-образных параллелей в философии сознания и теориях ИИ. Анализ метафор научного дискурса данных направлений позволяет выявить границу между подлинно эвристическими теоретическими прорывами и несбыточными квазинаучными утопиями.
Конечно, самый известный мыслительный эксперимент был связан с аналогией, представляющей человеческое мышление как когерентную цепочку непротиворечивых высказываний, релевантных диалогическому контексту - всем известный тест Тьюринга, созданный еще в 1950 году, в котором компьютер, поддерживая диалог с человеческим коммуникантом, должен был «обмануть» наблюдателя.
По последним данным, т.е. спустя только 61 год экспоненциального роста информационных технологий, чатбот
1 См. httD://uDload.wikimedia.org/wikiDedia/commons/e/e4/Turing Test version 3.png (Дата обращения 9.04.11)
8и2ейе смог ввести в заблуждение эксперта, который принял его за живого человека.1 В чем же состоит ценность тьюринговской метафоры, сводящей все жизненные миры человека к непротиворечивой болтовне? Дело в том, что у нас нет никаких неоспоримых доказательств того, что работа сознания не является всего лишь природными биохимическими процессами, которые «на выходе» имеют алгоритмически упорядоченную информацию. Разумеется, у нас есть некоторые внутренние интуиции, интроспекция, внутренняя речь, понимание, языковое мышление и т.п., что, на первый взгляд, является недоступными процедурами для полупроводниковых транзисторных цепей. Но, сточки зрения теории сильного ИИ, если мышление и разумность определить через способность к решению задач, анализу, планированию, обучению, то современные машины, особенно состоящие в сетевой системе, можно было бы отнести к искусственным разумным существам. Но...
В философии сознания, так и не разработан до сих пор универсальный принцип описания феномена сознания. И, если самосознание, естественный язык, свободу выбора, творчество, интуицию мы определим как атрибуты сознания или разума, то всем интеллектуальным искусственным системам будет еще очень далеко до этого уровня, по той причине, что эти свойства попросту невычислимы. Парадокс в том, что, по сути, для приобретения подобных свойств, пришлось бы моделировать процессоры, работа которых нарушала бы известные законы физики. Современная физика работает с исчисляемыми мирами, даже если это множественные квантовые миры, со всеми их «неопределенностями», «дополнительностями» и «чудесами» корпускулярно-волнового дуализма. Сознание как уникальный эпифеномен, содержась в физическом носителе, каким-то непостижимым образом «подключено» к культурноисторической памяти, к архетипным слоям, к образному метафоротворчеству, к поэтическим интуициям естественного
1 См. Чатбот 8и7ейе выиграл премию Лебнера, смог обмануть судью. [Электрон. ресурс] Режим доступа: http://habrahabr.ru/blogs/artificial іпІеІІіеепсе/106850/#ЬаЬгаеи1 (Дата обращения 9.04.11)
языка, к необъяснимой природе комического, оно способно к мифогенезу и вере в иррациональное, к сомнению и аффектам, к прозрению и созерцанию. Это те области культуры, которые издавна занимали гуманитарные области науки и никак не сводились к логико-математическим основаниям, необходимых для программирования и обучения машин. Если предположить, что машина «пересчитает» все духовное наследие человечества, расположенное в Интернете, и если ее непротиворечивый дискурс будет неотличим от подлинно человеческого, то и в этом случае перед нами будет автомат, не понимающий смысл высказывания, а реагирующий на входящий сигнальный запрос, выдающий реакцию согласно статистической интегральной схеме. И важно понимать, что автомат этот будет не новой мыслящей синтезированной личностью, а системой данных, запрограммированной не на производство смыслов, а на вывод на монитор любого типа информации, релевантной запросу. И вот здесь происходит самое любопытное: сам факт
релевантности ответа на посланный месседж воспринимается сознанием, как состоявшийся акт коммуникации. Отсюда все доводы теории сильного ИИ. Человек, не зная природы сознания, наделяет машинный непротиворечивый синтаксис разумными чертами.
Эту проблему 1980 году описал в своем оригинальном мыслительном эксперименте «Китайская комната» Дж. Серл1, где человек, незнающий китайского языка, без всякого понимания, основываясь на определенном алгоритме, будет безошибочно располагать иероглифы, согласно внешним осмысленным запросам. Фундаментальные вопросы теории искусственных интеллектуальных систем и философии сознания состоят в следующем: вычисляемы ли смыслопроизводные семантические процессы, может ли усложнение синтаксических систем и повышение скорости обработки данных элиминировать разрыв между осознанным и неосознанным действием?
1 Черчленд П. М., Черчленд П. С. Может ли машина мыслить? / В мире науки, 1990, № 3, с. 14
Известный физик Р. Пенроуз в работе «Новый ум короля» предполагает, что все противоречивые моменты в
натуралистических концепциях сознания разрешатся при построении единой теории квантового поля или «Теории всего». По мнению автора, все тайны сознания от интенциональности, до ретенции и интроспекции кроятся в фрактальных «зазорах» между дискретными вычислимыми единицами и в редукции волновой функции. При таком положении дел, если удастся смоделировать нелинейную работу процессора, можно будет говорить и об искусственном интеллекте.
Интересным в данном контексте выглядит аргументация противников мнения Пенроуза и теоремы Геделя-Тьюринга, описывающих закрытые формальные системы. Например, директор лаборатории искусственного интеллекта МТИ Родни Брукс считает, что интеллектуальная система должна быть проста и ... непредсказуема; именно последним параметром можно достигнуть автономности. Моделируя новый тип автономных систем, Брукс выдвигает следующие положения:
«1) Интеллектуальное поведение может быть достигнуто и без планирования в традиционном смысле этого слова; 2) В центральном представлении информации нет необходимости; 3) Понятие моделирования мира не практично и не является необходимым. Лучшей моделью мира является сам мир; 4) Биология и эволюция являются более удачными моделями в создании ИИ. Лобовой подход к построению интеллекта человеческого уровня, очевидно, сталкивается с непреодолимыми трудностями и не является единственно верным. Эволюция создала множество менее интеллектуальных прототипов, прежде чем последовательно, инкрементно создала человеческий интеллект. Брукс разработал т.н. поглощающую архитектуру (subsumption architecture, в литературе часто "категориальная", "категоризирующая" архитектура). Поглощающая архитектура - это формализм параллельных распределенных вычислений для связи рецепторов и эффекторов робота.»1
Иными словами, интеллектуальная система, имитируя эволюционный процесс, поэтапно формирует примитивные реакции на сигналы, исходящие от среды. И здесь не идет речь о коммуникации или о мышлении, а лишь о целесообразных автономных «алгоритмических мутациях». Загвоздка лишь в том, что среда никогда не предложит роботу условия, для написания алгоритма под зарождающееся сознание, т. к. даже в
1 Brooks R. A. Intelligence Without Reason. . MIT Artificial Intelligence Lab. 545 Technology Square. Cambridge, MA 02139, USA [Электрон. ресурс] Режим доступа: citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.108 (Дата обращения 04.04.11); См. также мнения на форуме: http://www.e-lasso.net/forum/viewtopic.php?f=77&t=62
открытых формальных системах, использующих случайные генерации значений, помимо ограниченности в числовых показателях есть еще антиэволюционный показатель оптимальности. Творческий потенциал эволюции не оптимален, а эвристичен, поэтичен, а иногда абсурден. Об абсурде в искусственных интеллектуальных системах речь пойдет ниже.
Пока очевидно, что усложнение синтаксиса машинных процессов не приводит к сколь либо свободному семиозису, ключевой характеристике естественного языка. Но не исключен вариант, что наши мозговые процессы, это тоже лишь усложненная математическая комбинаторика (просто не создано еще универсальное математическое описание), тогда у машин есть надежда когда-нибудь стать нашими железными братьями по разуму.
Сегодня все больше входят в нашу жизнь семантические нейронные сети (еще одна эффективная метафора), которые являются расширенным вариантом представления информации, позволяющим обрабатывать смысл текста как функцию некоторой алгебры. То есть машинные формы коммуникации переходят от простого обмена кодами к своеобразной форме понимания!
0.» о.> м »,»
Для наглядности позволим себе цитату из работы Дж. Серла:
«Нейронные сети копируют главное свойство микроструктуры мозга. В этой трехслойной сети входные нейроны обрабатывают конфигурацию активирующих сигналов и передают их по взвешенным связям скрытому слою. Элементы скрытого слоя суммируют свои многочисленные входы, образуя новую конфигурацию сигналов. Она передается внешнему слою, выполняющему дальнейшие преобразования. В целом сеть преобразует любой входной набор сигналов в соответствующий выход, в зависимости от расположения и сравнительной силы связей между нейронами».1
Функции строятся из отдельных нейронов, выполняющих логические операции дизъюнкции, конъюнкции и отрицания. Структура нейронной сети определяет порядок применения базовых операций этой алгебры к входным данным. Отдельный нейрон обозначает элементарное понятие анализируемого языка.2 Здесь важно отметить, что программисты не обращают внимания на то, что лингвисты и философы еще не решили вопрос об онтологическом статусе смысла. Поэтому первым приходиться использовать банальное, никак не связанное с жизненными мирами и многомерными смыслами человеческой повседневности логическое определение понятия как формы мышления, отражающей предметы в их общих существенных признаках. Однако, надо отдать должное современным программистам - компьютеры впервые будут обрабатывать информацию на уровне контекстных смыслов и т.н. «культурных шлейфов», которые содержатся в интенсионале понятия.
Каким же образом можно выявить недостаточность одномерной моносемии для интеллектуальных процессов? На наш взгляд, подлинное разумное действие и, тем более, творчество, актуализируются только при нарушении концептуальных схем. Как мы видим, нейронные сети - это своего рода «разветвители» семантических полей, которые увеличивают синтаксические соединения между жесткими десигнаторами. И если нейронная семантическая сеть обучается посредством статистического анализа, например, интернет-дискурса, релевантность информации на выходе посылаемому
1 Серл. Дж. Разум мозга — компьютерная программа? // В мире науки. (Scientific American. Издание на русском языке). 1990. № 3. Цит. по [Электрон ресурс] Режим доступа: http://www.raai.org/library/books/sirl/ai.htm (Дата обращения 04.04.11)
2 Семантическая нейронная сеть, как формальный язык описания и обработки смысла текстов на естественном языке. [Электрон. ресурс] Режим доступа: http://chernykh.net/content/view/1092/1175/ (Дата обращения: 05.04.11)
запросу будет стабильно высокой. Возможно ли в запросе разместить смысл, противоречащий алгоритму нейронной сети? То есть нужен такой, к примеру, игровой смысл, которые невозможно прописать в номенклатурной системе, но который легко производится творческим актом сознания. Мы утверждаем, что машины не способны к игре и чувству юмора, как бы ни были богаты их имитационные комбинации.
На наш взгляд, наиболее очевидным может стать пример из области шахмат, в которых так преуспели представители ИИ. А так как шахматы - это смесь математики спорта и искусства, может создаться впечатление, что машины действительно играют. Большая часть шахматных программ пишется на основе алгоритма Minimax, который рекурсивным методом просчитывает коэффициент полезности хода по «дереву возможностей» от ствола до листьев.
Например:
function Minimax-Decision(state) returns действие action inputs: state, текущее состояние игры v ^Max-Value(state)
return действие action в множестве Successors(state) со значением v
function Max-Value(state) returns значение полезности if Terminal-Test(state) then return Utility(state) v
for a, s in Successors(state) do v ^Max(v, Min-Value(s)) return v
function Min-Value(state) returns значение полезности if Terminal-Test(state) then return Utility(state) v
for a, s in Successors(state) do v ^Min(v, Max-Value(s)) return v
На основании значения полезности искусственный игрок принимает решения. В алгоритм игры заложено понятие «хода»
- как перемещения объекта определенного ранга с набором функциональных качеств с одного поля на другое. Хотя на самом деле шахматные программы работают на принципе полухода, но это алгоритмический шаг, который не видится машиной в концепции игры. На сегодняшний день машина
просчитыв ает ком бинационные дер евья со скор остью 4 0 триллионов операций в секунду! Быстрее невозможно из-за чисто материального фактора - процесс впадает в квантовую нестабильность. Вопрос: способна ли машина решить задачу-шутку? Если, это будет известная задача с неоконченной рокировкой 0-0-0 или 0-0, то, пожалуй, анализируя позицию на полуходах, компьютер ее решит. А если задача на грани абсурда? _______________________________
Здесь либо коня и слона расположить в одном поле с3, либо «приподнять» коня, чтобы слон из-под него «выстрелил». Очевидна ломка алгоритмической парадигмы это ситуация «вне игры», здесь происходит резкая трансформация всего символьного ряда. И такая нестандартная задача будет компьютеру не под силу, хотя бы из-за отсутствия коэффициента полезности в ходе.
Если предположить, что в компьютер будут заложены игровые алгоритмы, связанные с шутками, абсурдом, нарушением правил и прочими девиантными путями расчетов, играть в шахматы он не сможет. Именно на этом принципе строится основание «невычислимости сознания» и геделевская теорема о неполноте, которая гласит, что множество "содержательных" истин всегда превосходит по объему множество истин, доказуемых с помощью любой сколь угодно сложной формализованной системы доказательств. Возможно, эта проблема несводимости мозговых процессов к алгоритмам
решится с применением квантовых подходов в психологии1, но это не означает, что мы вместе с тем поймем сложность феномена Человека.
Мы не станем отрицать, что эти рассуждения не выходят за рамки умозрительных спекуляций. И, наверняка, у программистов и сторонников сильного ИИ найдется масса математических решений предложенной задачи, но для нас главное понять принцип, из-за которого почти безграничный синтаксис не способен к пониманию примитивного семантического ядра, как, к примеру, различение множества предметов по определенным признакам.
На наш взгляд, непостижимость естественного языка лежит не только в метапозиции второй сигнальной системы (знак по поводу знака), не только в эволюционной потребности в коммуникации, но и в универсальных свойствах сознания, способного к постоянному нарушению концептуальных моделей, к новому смысловому синтезу. Компьютерные метафоры и, вообще, вся область теорий ИИ позволяет строить оригинальные натуралистические теории сознания. Но даже при непротиворечивой физико-редукционистской теории мы не раскроем тайну Человека.
В этом и состоит парадокс: даже при избыточной экспликации сознания всегда остается, зазор из которого ведется наблюдение. Для полного феноменологического описания процессов сознания познающий субъект должен перестать быть человеком. Возможно, когда-нибудь компьютер создаст целостное описание природы человека, но тогда это описание должно будет лежать вне диапазона, смыслов производимых в границах одной из известных нам знаковосимволических систем. То есть для нас это буду шумы.
Итак, из приведенных рассуждений видно, что аналогии и метафоры на стыке теорий ИИ и философии сознания приводят к довольно продуктивным результатам.
Человечество совершило колоссальный скачок относительно нумеризации бытия, репликации мозговых процессов в искусственных интеллектуальных системах. Но
1 Stapp H. Mind, Matter and Quantum Mechanics. Found. Phys. V.12, №4, 1984 -P. 363-399
бытие и сознание остаются до сих пор несводимыми к единому рационально-алгоритмическому знаменателю.
Важно еще раз подчеркнуть, что человеческая мечта о создании кибер-голема подпитывается культурными процессами отчуждения, которые проявляются в результате постмодернистской детабуизации духовной составляющей человека. Распространение натуралистических подходов будет лишь усиливать экзистенциальные страдания сознающего субъекта. В таких условиях компьютерная имитация разумности будет все более востребованной. Уже сегодня блогосфера представляется не как сообщество киберсубъектов, а как некое мифологическое существо, со своим специфичным разумным поведением, реакциями, вирусами и болезнями. Причем влияние этого существа на реальные социальные процессы в последнее время только увеличивается.
Необходимо понимать, что даже если труды программистов в области искусственного интеллекта не увенчаются успехом, человек будущего, чтобы вновь испытать тепло живого общения, простит машине все ее семантические огрехи и «дорисует» в сознании все необходимые декорации, лишь бы вновь почувствовать себя понятым и услышанным. За этой машинной лингво-комбинационной имитацией не будет личностных сенситивных квалиа, представлений, фантазий и снов, ошибочных суждений, лжи, лукавства, иронии но это прерогатива останется лишь за теми, кто сможет позволить себе роскошь общения с Человеком.
Список литературы
1. Алексеев К.И. Метафора в научном дискурсе // Психологические исследования дискурса / Отв.ред. Н.Д. Павлова. М.: ПЕРСЭ, 2002. С. 40-50.
2. Барышников П.Н. Миф и метафора: лингвофилософский подход. СПб: Алетейя, 2010. - 216 с.
3. Гогоненкова Е. А. Метафора в науке: философско-методологический анализ : диссертация ... канд. философ. н. : М., 2005 156 с.
4. Черчленд П. М., Черчленд П. С. Может ли машина мыслить? / В мире науки, 1990, № 3, с. 14
5. Семантическая нейронная сеть, как формальный язык
описания и обработки смысла текстов на естественном языке. [Электрон. ресурс] Режим доступа:
http://chemykh.net/content/view/1092/1175/ (Дата
обращения: 05.04.11)
6. Серл., Дж. Разум мозга - компьютерная программа? // В мире науки. (Scientific American. Издание на русском языке). 1990. № 3
7. Stapp H. Mind, Matter and Quantum Mechanics. Found. Phys. V.12, №4, 1984 -P. 363-399
8. Brooks R. A. Intelligence Without Reason. . MIT
Artificial Intelligence Lab. 545 Technology Square. Cambridge, MA 02139, USA [Электрон.
ресурс] Режим доступа:
citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.108 (Дата обращения 04.04.11)
