CC BY
28
30. Догель В.А. Олигомеризация гомологических органов как один из главных путей эволюции животных. - Л.: Изд-во ЛГУ, 1954. - 368 с. http://www.philipp-bittner.com/Bse/GOGO-KONG/O827.htm (Догель Валентин Александрович - http://www.cultinfo.ru/fulltext/1/001/008/048/494.htm, http://www. booksite.ru/fulltext/1/001/008/030/687.htm)
31. Лаврус В. Золотое сечение. http://www.n-t.ru/tp/iz/zs.htm
32. http://www.wl.unn.ru/~ragozin/diff/P4.htm
33. http://www.i-u.ru/biblio/archive/abdeev_filosofija/04.aspx
34. Галактионов С. Г. Асимметрия биологических молекул. - Минск: Вышэйшая школа, 1978. - 176 с., ил.
35. Анаксагор Кэнз (Anaksagor Kanz). Эволюция галактик без формул // http://www. ufacom.ru/ ~kanz/ galaxy2.htm
36. Утробин В.А. Информационные модели преломляющих сред глаза (нелинейный подход) //Тр. НГТУ. Системы обработки информации и управления. - Т 47. - Вып. 11, 2004. - С. 19-30.
37. Филиппов А. Т. Многоликий солитон. - М.: Наука. - 2-е изд., перераб. и доп./ Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990. - 288 с.
38. Сведения о химическом элементе «водород» //Большая Советская Энциклопедия, 1970, http ://chemport.ru/pertable/elinfo .php?el=1
39. Геодакян В.А. Эволюционная теория пола// «Природа». - 1991. - № 8, http://www.metodolog. ru./00340/00340.html
ПОНЯТИЕ КОДА В МОДЕЛИРОВАНИИ ЯЗЫКОВОЙ ФУНКЦИИ
Н.В. Мальчукова, к. филос. н., доц., доц. каф. Философии Тел.: (3952) 33-59-19; E-mail: ninamalchukova@mail.ru Иркутский государственный университет http://www.isu.ru
Essential meaning of the concept of code in modeling of language function is shown. Importance of the interaction of different treatments of the concept of code is emphasized. The information-semiotics approach to language and mind based on such interaction is considered to be one of the ways which can facilitate the advances in modeling of language function.
В настоящее время философия и теория языка имеет не только чисто теоретическое, но и прикладное значение. Выявление сущностных черт такого феномена, каковым
является язык, играет важную роль в решении теоретических и практических проблем коммуникации, а также в решении проблем искусственного интеллекта. Следует заметить, что развитие теории и практики искусственного интеллекта во многом было инициировано логико-математическим, формально-логическим анализом языка, целью которого было создание языка точного, непротиворечивого.
Сегодня, когда «замещение многих традиционных технических средств автоматики цифровыми преобразователями придает системам управления характер информационно-управляющих систем, а встраивание в них процедур распознавания образов, аккумуляции экспериментального знания, планирования действий и других "интеллектуальных" функций подталкивает разработчиков с начала 80-х годов называть их системами интеллектного управления (СИУ)» \ перед философией и теорией языка возникают новые задачи, для решения которых формально-логический подход не может быть достаточно эффективным.
Важной и чрезвычайно сложной стратегической задачей современных исследований в рамках искусственного интеллекта является создание СИУ с целеполаганием. Только они, по мнению специалистов, в действительности будут оправдывать определение «интеллектуальные системы управле-
ния» (ср. интеллектные системы управления). В таких системах должны реализовы-ваться три уровня управления:
• «верхний уровень управления (ВУУ): целеполагание;
• средний уровень управления (СРУ): поиск способа достижения поставленной на верхнем уровне цели;
• нижний уровень управления (НУУ): реализация выбранного на среднем уровне способа достижения поставленной цели» 2.
Причем, «в настоящее время, ..., СИУ с нетривиальным верхним уровнем управления существуют только в форме человеко-машинных систем» 3. Важно также и то, что организация подобных СИУ предполагает наличие в них модели мира, без которой невозможно говорить об «интеллектуальном управлении» как таковом. Данные характеристики функционально сближают понятие модели мира у машины и человеческое сознание.
Возникновение и развитие сознания связаны со способностью абстрагирования, которое невозможно вне языка и речи. Кроме того, язык выполняет функцию управления по отношению к сознанию, без чего его нормальное функционирование немыслимо. Совершенно очевидно в связи с этим, что моделирование искусственного интеллекта с необходимостью предполагает моделирование такой психической функции человека, как языковая (речевая).
Машинному моделированию с меньшими затруднениями поддаются те явления, которые могут быть формализованы, т. е. явления, которые представляют собой устойчивые типовые связи. Соответственно, возможность моделирования языковой, речевой функции напрямую связана с возможностью формализации языка, а значит наличием в нем постоянного, устойчивого, инвариантного компонента.
Следует заметить в связи с этим, что современная философия и теория языка, подчеркивая процессуальность, изменчивость, стихийность реализации языка, подвергает его инвариантные характеристики серьезной критике. Здесь в основу представлений о сущности языка кладутся такие его свойства, как метафоричность и контексту-альность, причем контекст понимается предельно широко: от ситуации, в которой формируется мысль или высказывание, до внутренних установок, целей, эмоционального, физического состояния, уровня образованности и т. д. субъекта, производящего
и/или воспринимающего высказывания. Совершенно очевидно, что данные особенности языка непросто смоделировать в машинном варианте, однако продвижение в этом направлении способно содействовать преодолению существующего в настоящее время различия между естественным языком и
4
языками программирования .
Различия между естественным языком и языками программирования во многом обусловлены «. глобальными различиями в организации и функционировании управляющих устройств в искусственных системах и в живом мозге» 5. Человеческий способ познания мира в отличие от компьютера характеризуется наличием двух параллельных, совместно работающих, слитых воедино систем познания: рассудок, интеллект или символьно-логическое мышление; система восприятия и образного мышления.
Если в моделировании символьно-логической составляющей имеются определенные успехи, то проблема возможности моделирования образного или интуитивного мышления находится в начальной стадии разработки, как и проблема возможности моделирования их синтеза. Решение данных проблем требует разработки соответствующей теории языка, которая реализовывала бы междисциплинарный подход.
Следует указать, что междисциплинарный подход к языку и сознанию реализуется в рамках когнитивной науки - достаточно молодой области знания, объединяющей разные дисциплины, изучающие специфику познавательного процесса. Однако, реализуя данный подход, когнитивная наука сама по себе тем не менее не обеспечивает достаточного внутреннего проникновения (синтеза) теорий, необходимого для решения упомянутых проблем. Здесь необходима специальная работа по осуществлению такого синтеза, который и имеет место в рамках информационно-семиотического подхода к языку и сознанию, который может послужить методологической основой решения проблем моделирования искусственного интеллекта. Однако для выполнения этого он нуждается в определенных пояснениях.
Дело в том, что, критикуя предшествующие (формально-логические) представления об инвариантных характеристиках языка, современная философия и теория языка в ряде случаев предлагает отказаться от понятий, составляющих их концептуально-методологический каркас, в частности отказаться от понятия кода. Понятие кода
критикуется в связи с тем 6, что, имея в своей основе , с одной стороны, предположение о возможности существовании значения в отрыве от знака, а с другой, предположение об однозначной связи между знаком и тем, что он обозначает, оно искажает сущностные характеристики языка и, таким образом, затрудняет возможность его моделирования.
Однако следует иметь в виду, что формально-логическая трактовка понятия кода, способствовавшая, кстати, появлению языков программирования, формированию компьютерной реальности и проблемы искусственного интеллекта как таковой, не является единственно возможной. В настоящее время существуют и другие трактовки, которые на данном этапе моделирования языка более эвристичны: трактовка кода Д. И. Дубровским, а также - У. Эко. Эти трактовки позволяют учитывать противоречивость отношений между знаком и тем, что он обозначает, и делают правомерным информационно-семиотический подход к проблеме сознания и языка. Согласно ему данные феномены представляют собой взаимосвязь и взаимоперевод знаково-языковых, кодовых систем (средств) разной природы: внутримозго-вых (язык сенсорного воспроизведения действительности или рефлексируемый образный язык, бессознательно-образный язык), вербального языка общей коммуникации и его художественной составляющей, языков науки в рамках естественно-технической и гуманитарной коммуникации, - которые могут как структурироваться на основе бинарных оппозиций, так и организовываться по принципу степеней, т. е. через отношение больше-меньше.
Следует иметь в виду, что под кодом понимается некий типовой способ передачи, хранения и производства информации. Данное понятие фиксирует и позволяет выявить системно-структурные, причинно-следственные отношения в информационных процессах, без чего их машинное моделирование выглядит весьма проблематичным. Как таковое это понятие может использоваться для описания как внутримозговых нейроди-намических процессов, так и вербального языка.
При этом, например, Д. И. Дубровский 7, описывая нейродинамическую систему как код, подчеркивает внутреннюю связь между образом и его носителем, т.е. образ и его носитель - в этом понимании нейродинами-ческая система, которая с определенной долей условности может быть названа знаком
- рассматриваются как явления одновременные и однопричинные, что отрицает возможность существования значения вне его кодового (знакового) воплощения.
В то же время он обращает внимание на то, что двойное членение, бинарные оппозиции не являются единственным модусом нейродинамического кода, заставляя сомневаться в его однозначности: «Переработка информации в головном мозгу, выражающая текущую мыслительную деятельность, совершается отнюдь не по жесткой двоичной логической схеме. Скорее эта логика представляет собой многозначную логику, в которой число значений истинности есть величина переменная; при этом число значений истинности меняется в зависимости от характера решаемой задачи и, возможно, от разных этапов ее решения. В этой многомерной динамической структуре двоичная логическая схема лишь один из существенных моментов процесса переработки информации» 8.
По данным исследований мозговой деятельности, неоднозначность связи между образом и носителем, которые являются явлениями одновременными и однопричин-ными, проявляется и в том, что один и тот же нейродинамический код может быть носителем разных образов. Все это указывает на сложность языка сенсорного воспроизведения действительности.
Еще более сложным как для анализа, так и для моделирования является бессознательно-образный язык, который становится центром исследований в таком философско-антропологическом направлении, как психоанализ, где для характеристики работы бессознательного во взаимодействии с сознанием вырабатывается понятие архетипа.
Многие материалы философской традиции психоанализа свидетельствуют в пользу того, что внутримозговые семиотические феномены и архетипы могут находиться в отношениях (хотя и противоречивой, но взаимной) перекодировки, а также перекодировки на вербальный язык. Именно их взаимодействие способно объяснить природу эффективного импровизационного кодирования и декодирования информации, явления инсайта и творческой интуиции, и именно проблема самой возможности моделирования такого взаимодействия, как уже подчеркивалось, является одной из центральных в области искусственного интеллекта в настоящее время.
Что касается вербального (лингвистического) языкового кода и его модификаций: вербального языка общей коммуникации и его художественной составляющей, языков науки в рамках естественно-технической и гуманитарной коммуникации, - то по отношению к ним достаточно сложно говорить о наличии внутренней взаимосвязи между обозначающим и обозначаемым, что и фиксируется представлением о конвенциональ-ности, произвольности языкового знака, которое дает возможность предположить возможность существования значения в отрыве от определенного знака (кодового воплощения). Именно эти взгляды на связь между знаком и тем, что он обозначает, как уже отмечалось, характеризуют формальнологическую трактовку кода и заставляют ее критиков отрицать эвристичность самого понятия кода. Между тем и в этом случае можно преодолеть данные затруднения, оставаясь, тем не менее, в рамках понятия кода.
Как показывают современные исследования 9, произвольность связи между обозначаемым и обозначающим в естественном языке имеет определенные пределы. М.В. Лебедев вводит понятие стабильности значения и определяет внешние и внутренние стабилизирующие факторы. Согласно данным представлениям о произвольности связи между знаком и тем, что он обозначает, можно говорить лишь по отношению к первичным, с точки зрения эволюции, актам наименования, впоследствии же данная связь (как и акты наименования) достаточно прочно регламентируется (стабилизируется) как языковой системой, так и традицией употребления.
В целом же, при рассмотрении языка и сознания как взаимосвязи кодовых систем разной природы (информационно-семиотический подход) очевидно, что значение в отрыве от знака не может существовать в принципе по природе, так как если оно не находит выражения в одной кодовой системе, оно будет поддерживаться другой (слово, внутренняя речь, нейродинамиче-ский код). Это, кстати, дает возможность по-новому взглянуть на концепцию значения как употребления.
Рассматривая проблему взаимосвязи знака и значения в рамках вербального кода, действительно не являющейся однозначной, полезно обратиться к интерпретации понятия кода и его специфики У. Эко. Анализируя отношения между знаком и значением,
он приводит понятие аналоговой модели. Известный семиотик пишет, что эти модели «...если и не структурируются на основе бинарных оппозиций, то организуются по принципу степеней, т. е. не через «да» или «нет», а посредством «более» или «менее». Эти модели могли бы считаться кодами, поскольку они не растворяют дискретное в континуальном и, следовательно, не сводят на нет кодификацию, но выделяют в континуальном ряд степеней» 10.
Интересно, что при этом У. Эко подчеркивает: «.И все же остается вопрос, действительно ли такая кодификация принципиально и окончательно не сводима к бинарному коду и, стало быть, являет собой постоянную альтернативу, один из полюсов непрестанного колебания между количественным и качественным, или же с того момента, когда в континуум вводятся разграничения по степеням, эти степени - в том, что касается их способности означивать, -уже не требуют взаимоисключения, устанавливая, таким образом, некоторую форму оппозиции» 11.
В данном случае семиотика сближается с логикой, а именно с нечеткой логикой и мягкими вычислениями Л. Заде, который необходимые успехи в моделировании искусственного интеллекта связывает с применением мягких вычислений. Мягкие вычисления (Soft Computing) понимаются им не как отдельная методология, а как «. консорциум вычислительных методологий, которые коллективно обеспечивают основы для понимания, конструирования и развития интеллектуальных систем» 12.
Главными компонентами этого консорциума являются нечеткая логика, нейровы-числения, генетические вычисления и вероятностные вычисления, с более поздним включением хаотических систем, сетей доверия и разделов теории обучения. При этом Л. Заде подчеркивает, что нечеткая логика лежит в основе методов работы с неточностью, в том числе вычислений со словами (Computing with Words), которые (слова), в естественном языке, как он пишет, играют роль меток гранул - групп точек или объектов, объединяемых по сходству. А так как понятие сходства является неточным понятием, то по существу все человеческие понятия являются неточными. Далее логик отмечает, что вычисления со словами «. могут требовать широкого использования обычных вычислений с числами. Однако здесь вычисления со словами находятся на аван-
сцене, тогда как обычные вычисления проходят как бы за занавесом и скрыты от взгляда пользователя» 13.
Значимость высказываний У. Эко и Л. Заде в контексте рассуждения, ведущегося в данной статье, состоит в том, что они показывают, как саму неточность и неоднозначность вербального языка возможно проинтерпретировать, принимая во внимание разную структурную организацию кода - аналоговую и бинарную (У. Эко), вербальную и числовую (Л. Заде).
Следует иметь в виду, что кодовые системы разной природы находятся в отношениях внутренней взаимосвязи, взаимодействия, которое в отличие от информационно-сигнального, свойственного машине, может быть названо информационно-энергетическим взаимодействием, при котором «. преобразование одного множества в другое однозначно определяется природой элементов множества..., и в процессе преобразования, по существу, рождается новое ка-
14
чество» .
Это необходимо учитывать, когда в рамках информационно-семиотического подхода утверждается, что реализация сознания и языка представляет собой взаимоперевод кодовых систем. Трактовка взаимоперевода кодовых систем как информационно-энергетического взаимодействия позволяет избежать чисто механического подхода к переводу, когда он трактуется как переложение одной символической репрезентации в другую более понятную, которая неприемлема при анализе явлений сознания и справедливо критикуется 15.
Взаимоперевод, переключение кодовых систем осуществляются субъектом как осознанно, так и бессознательно и определяются широко понимаемым контекстом. Бессознательность (автоматизм) превалирует при операциях с «естественными» понятными кодами 16 (мозговые коды, русский язык для русскоговорящего и т. д.), тогда как сознательность выходит на первый план при операциях с кодами «чуждыми» непонятными (русский язык для англоговорящего, язык физико-математических формул для гуманитария и т. д.).
Необходимо учитывать при этом, что в случае с «естественными» кодами соотношение сознания и бессознательного (автоматизма) может меняться в зависимости от конкретной ситуации общения. Способ-
Литература
ность, возможность осуществления перевода субъектом, с одной стороны, определяется эволюционным развитием человека, внутренне присуща ему как виду, с другой стороны, для своей активизации требует определенной среды (контекста) и обучения.
В то же время (и это обязательно нужно учитывать) способность к переводу кодовых систем определяется и индивидуальной -физической и психической - организацией субъекта. Вспомним деление людей на пра-вополушарно-ориентированных, для которых ведущей является образно-символьная переработка и представление информации, и левополушарно-ориентированных - для которых, напротив, ведущей является символьно-логическая переработка и представление информации, притом, что в целом деятельность мозга человека обусловлена взаимосвязанной работой обоих полушарий.
Взаимоперевод кодовых систем, в частности «преобразование нейродинамики мозга в язык психических процессов, на котором возможно быстрое и целесообразное
17
решение сложных ситуационных задач» , приводит на определенном этапе развития живого к появлению феномена воли (свободы воли) 18, что на уровне человека обусловливает становление самоуправления, самоорганизации, самодетерминации 19, которые составляют функциональную сущность самосознания и делают возможным целепола-гание. Важным модусом самосознания, взаимоперевода кодовых систем является вера, понимаемая как принятие того или иного знания, наивысшая степень проявления которой выражается понятием убежде-
20
ния .
Как уже упоминалось, взаимоперевод и переключение кодовых систем (например, вербального языка общей коммуникации и его художественной составляющей, языков науки), осуществляемые субъектом как осознанно, так и бессознательно, всегда определяются широко понимаемым контекстом, моделирование которого в полном объеме (во всяком случае, на современном этапе) вряд ли возможно. Именно поэтому представляется, что наиболее эффективно моделирование языковой функции будет протекать в том случае, когда контекст, хотя бы частично, определен заранее, т. е. когда конкретизированы цели, которые делают такое моделирование необходимым.
1. Васильев С.Н. От классических задач регулирования к интеллектному управлению //Изв. АН
Теория и системы управления. - 2001. - № 2. - С.23.
2. Васильев С.Н. Теория и применение логико-управляемых систем //Тр. II Междунар. конф. «Идентификация систем и задачи управления» SICPRO '03. г. Москва, 29-31 янв. 2003 г. - М., 2003. -С.19.
3. Там же. С. 19.
4. См. Огурцов А.П. Достижения и трудности в моделировании интеллектуальных актов //Новое в искусственном интеллекте. Методологические и теоретические вопросы /Под ред. Д.И. Дубровского, В. А. Лекторского. - М., 2005. - С. 69.
5. Чайлахян Л.М. Искусственный интеллект и мозг (Можно ли моделировать мозг средствами искусственного интеллекта?) //Новости искусственного интеллекта. - 2001. - № 4. - С. 29.
6. См. Kravchenko A.V. Myths linguistics lives by: conceptual fallacies in understanding language and communication //Вторая междунар. конф. по когнитивной науке: Санкт-Петербург, 9-13 июня 2006 г. -СПб., 2006. - Т.1. - С. 95-96; Love N. Cognition and the language myth //Language Sciences 26-6, 2004. P. 525-544.
7. Дубровский Д.И. Сознание, мозг, искусственный интеллект //Искусственный интеллект: Междисциплинарный подход /Под ред. Д.И. Дубровского, В.А. Лекторского. - М., 2006. - С. 77.
8. Там же. С. 84.
9. См. Лебедев М.В. Стабильность языкового значения. - М., 1998.
10. Эко У. Отсутствующая структура. Введение в семиологию. - ТОО ТК «Петрополис», 1998. - С.
142.
11. Там же. С. 142.
12. Заде Л.А. Роль мягких вычислений и нечеткой логики в понимании, конструировании и развитии информационных / интеллектуальных систем //Новости искусственного интеллекта. - 2001. - № 2-3. - С. 8.
13. Там же. С. 10.
14. Чайлахян Л.М. Указ. соч. С. 37.
15. См. Лакофф Дж. Женщины, огонь и опасные вещи: Что категории языка говорят нам о мышлении. - М., 2004. - С. 442.
16. См. Дубровский Д.И. Сознание, мозг, искусственный интеллект. - С. 77.
17. Чайлахян Л.М. Указ. соч. С. 41.
18. Там же. С. 42.
19. См. Дубровский Д.И. Сознание, мозг, искусственный интеллект. С. 80, 81.
20. См. Дубровский Д.И. Проблема идеального. Субъективная реальность. - М., 2002. - С. 271-310.
ПРОБЛЕМА ПОНИМАНИЯ И ИСКУСТВЕННЫИ ИНТЕЛЛЕКТ
А.Ю. Нестеров, к.филол.н., доц., доц. каф. Философии Тел.: (846) 267-45-65; E-mail: nesterow@samtel.ru Самарский государственный аэрокосмический университет им. ак. С.П.Королева http://www.ssau.ru
A variety of definitions of understanding, formulated by the European hermeneu-tics, is analyzed in the report, and the results, achieved with the help of hermeneutics, are offered to answer the question, concerning the function of understanding for AI. A set of algorithms, used in technical hermeneutics, the ones, which answer the question «what understanding does?» is offered as the method of evaluation of presence/ absence of understanding for A.I. There is offered the consideration of the semiotic abstraction of consciousness, containing understanding, and the possibility of formalizing of the abstraction given as the means of the realization of the function of understanding for A.I.
Проблема понимания для европейской отвечает на вопрос, что нужно сделать для
философии представлена в нескольких тра- того, чтобы понять, или «каков алгоритм
дициях, известных как техническая герме- понимания-процесса, позволяющего полу-
невтика, философская герменевтика, герме- чать (истинный) понимание-результат?». В
невтическая философия [11]. В рамках тех- рамках философской герменевтики понятие
нической герменевтики понятие понимания понимания отвечает на вопрос, каковы он-
