Искусственный интеллект - [119]

28. Сайг МГГ Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory: http://www.csail.rmt.edu/index.php

29. Brooks RA.Cambrian Intelligence: The Early History of the New AI. МГГ Press, 1999.

30. Сайт Neuroscience Institute: http://www.nsi.edrr/

31.Krichmar J.L., Edelman G.M.Machine psychology: autonomous behavior, perceptual categorization and conditioning in a brain-based device, Cerebral Cortex, 2002, V. 12. PP. 818-830.

32. Nepomnyashchikh V.A., PodgomyjKA.Emergence of adaptive searching rules from tire dynamics of a simple nonlinear system// Adaptive Behavior. 2003. V.l 1. N.4. PP.245-265.

33. Жданов AA.Метод автономного адаптивного управления//Известия Академии Наук. Теория и системы управления. 1999.N.5.C. 127-134.

34. Станкевич Л А.Нейрологические средства систем управления интеллектуальных роботов // VI Всероссийская научно-техническая конференция «Нейроинформатика-2004». Лекции по нейроинформатике. Часть 2. М.: МИФИ, 2004. С. 57-110.

35. Самарин А.И.Модель адаптивного поведения мобильного робота, реализованная с использованием идей самоорганизации нейронных структур // IV Всероссийская научно-техническая конференция «Нейроинформатика-2002». Материалы дискуссии «Проблемы интеллектуального управления- общесистемные, эволюционные и нейросетевые аспекты». М.: МИФИ,2003. С. 106-120.

36. БурцевМ.С., Гусарев Р.В., Редько ВТ.Исследование механизмов целенаправленного адаптивного управления // Изв. РАН «Теория и системы управления» 2002. N.6. С.55-62.

37. Бурцев А {.С.Модель эволюционного возникновения целенаправленного адаптивного поведения. 2. Исследование развития иерархии целей // Препринт ИПМ РАН, 2002, N.69.

38. Red»ko V.G., Mosalov О.Р., Prokhorov D.V.A model of evolution and learning // Neural Networks, 2005. V. 18. PP. 738-745.

39. Red»ko V.G., Prokhorov D. V, Burtsev M.S.Theory of functional systems, adaptive critics and neural networks // International Joint Conference on Neural Networks, Budapest, 2004. PP. 1787-1792.

40. Анохин K.B., БурцевM.C., Зарайская ИЮ., ЛукашевА.О., Редько В.Г.Проект «Мозг анимата»: разработка модели адаптивного поведения на основе теории функциональных систем //Восьмая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием. Труды конференции. М.: Физматлиг, 2002. Т.2. С.781-789.

41 .Анохин П.КСистемные механизмы высшей нервной деятельности. М.: 1979.

42. Rumelhart D.E., Hinton G.E, Williams R.G.Learning representation by back-propagating error//Nature. 1986. V.323.N.6088.PP. 533-536.

43. Edelman G. M.Neural Darwinism: Tire Theory of Neuronal Group Selection. Oxford: Oxford University Press, 1989.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ТВОРЧЕСКОГО ПРОЦЕССА

В.Л. Глазунов, ЛИ Чистоходова

В.А Глазунов, Л.И. Чистоходова

Рассматриваются модели, призванные в какой-то степени описать процесс творческого озарения. Эго могут быть моменты, связанные с творчеством в области науки или искусства, а также с герменевтическим актом понимания текста.

Творческий акт - это едва ли не самое захватывающее и мало исследованное явление человеческой жизни. Он не поддается логическому осмыслению и не может быть вызван строгим алгоритмом действий субъекта. Как возникает творческое озарение? Над этим вопросом размышляли Пушкин и Станиславский, Эйнштейн и Рассел. В данной работе мы попытаемся дать свою интерпретацию перехода саморазвивающейся системы, одной из которых является человеческая личность, на некий новый и более высокий уровень развития. Речь может идти, например, о том, как ученик «вдруг» начинает понимать недоступную прежде для него теорему, или о том, как ученый формулирует новую революционную гипотезу происхождения Вселенной. Представляемые здесь модели¹, понятно, не могут научить, как достигать озарения, но они, быть может, помогут представить этот процесс и тем самым внесут, пусть маленький, вклад в познание процессов творчества.

Мы исследуем процесс, когда некая саморазвивающаяся система⁸⁶⁸⁷в своем развитии доходит до бифуркации, при которой возможны состояния, чреватые переходом в иную размерность более высокого порядка. Нашей целью является наглядное представление механизмов подобного процесса, и в данном случае слою «механизм» употребляется не в переносном, а в прямом смысле - это действительно должны быть механические модели упомянутого перехода. В связи со сказанным укажем на важность мысленных экспериментов, которые можно было бы поставить с помощью таких моделей. В литературе неоднократно упоминалась роль таких экспериментов. Но для того чтобы поставить их, исследователь должен обладать моделью, с одной стороны, весьма наглядной и простой, а с другой стороны, достаточно полно отражающей сущность исследуемого явления.

В данной связи упомянем примеры, приведенные В С. Степиным⁸⁸и касающиеся мысленных экспериментов на идеализированных моделях, применявшихся при выводе законов электромагнитного взаимодействия или при установлении характеристик квантованного поля. Подчеркнем, что Бору и Розенфельду (согласно принципу наблюдаемости) понадобился именно мысленный эксперимент для определения упомянутых характеристик - при этом рассматривались возможные взаимодействия между макросистемой, включающей в себя измерительные устройства, и весьма тонкими микрообъектами.