Искусственный интеллект - [3]

Появившиеся во второй половине 20 века компьютеры почти сразу стали рассматриваться как усилители мыслительных процедур. Проведение с помощью компьютеров математических выкладок, логических заключений привело к тому, что сложные и утомительные математические доказательства стало возможным поручать компьютеру. Опять появились неверующие: считать или не считать теорему доказанной, если часть работы проделал компьютер.

Главная цель мыслительных процедур: из фактов главным образом первичной, но не только, реальности создавать картины мира и его частей, создавать теории. Эти картины, эти теории помогают ориентироваться в жизни. Именно они создают у человека ощущение, что он понимает, что происходит. Субъективное ощущение понимания возникает именно тогда, когда в голове построена теория, построена модель. И когда появляющиеся новые факты укладываются в эту теорию, в эту модель.

Ясно, что мыслительный процесс неоднозначен. На одних и тех же фактах можно строить, и реально построены разные теории. Отсюда бытовые и научные споры.

Компьютерные модели

Создание моделей реальных объектов является едва ли не главным в процессе познания. И модели создавались всегда, коль они неотделимы от процесса познания. Модели разные по своему инструментальному содержанию. Лев Толстой создал художественную модель войны 1812 года. Брюллов - модель гибели Помпеи. Историк, излагая исторические факты, вольно или невольно придерживается какой то модели, иначе изложение не будет понятным. Модель царствования Петра I у славянофила и у западника будут принципиально различаться, хотя и используют одни и те же факты.

Модели создаются не только для познания, но и для облегчения творчества. Особенно любят модели архитекторы. Прежде чем возводить дворец, они делают его модель. Распространены модели кораблей, самолетов, городов.

Основной тезис моего выступления состоит в том, что компьютеры совершили переворот в процессе создания и использования моделей. Модели получили новое качество, и мы пока не осмыслили всех последствий этого нового качества для процесса познания.

Возможно, что здесь появляются новые логические и даже физические парадоксы.

Компьютерная машина времени

Чтобы представить себе, о чем идет речь, рассмотрим мысленный эксперимент. Построим компьютерную модель какого-нибудь реального объекта, например, модель Советского общества 80-х годов 20 века. Как всякая модель, она является лишь некоторым приближением действительности. Однако модельеры знают, что любую модель можно «совершенствовать», делать ее все более точной. Например, если в исходной версии набор действий, осуществляемых (компьютерным) человеком состоял из 10 позиций, что в следующей версии он может состоять из 100 позиций и т. д. То - есть отражение действительности в модели становится все более точным.

Теперь спросим себя, где находится предел для описанной последовательности моделей, в которой каждая последующая модель более точно отражает действительность. Пределом является точная когтя действительности. Если бы предел был достижим, что мы бы имели не что иное, как машину времени в предположении, что компьютерное время быстрее реального. Причем компьютерная модель устроена так, что двигаться во времени можно в двух направлениях, и вперед, и назад.

Специалист по математической логике сразу скажет, что предел недостижим хотя бы потому, что возникает логический парадокс. А именно, собственная часть оказывается равной целому. Компьютерная модель действительности в точности равна самой действительности, собственной частью которой является эта модель.

Экспериментальное знание против математического

Традиционно считается, что математическое знание имеет, так сказать, высший рейтинг. Это знание высокого качества. Оно нетленно, оно навсегда, оно не подлежит пересмотру.

Ясно, однако, что математический способ получения нового знания весьма ограничен. Он, как известно, состоит в следующем. Формулируется математическая модель объекта, процесса, явления в виде набора исходных предположений (аксиом). А далее доказываются утверждения относительно свойств данной модели. Например, для знаменитой модели рыночной экономики Эрроу - Дербе доказывается существование и оптимальность рыночного равновесия.

Стремление сделать математическую модель более совершенной, более приближенной к реальности приводит к ее переусложнению. Когда математическая модель перегружена деталями, затруднительно или невозможно получить результат математическим путем. Другими словами, математическое моделирование имеет весьма низкий порог сложности, даже в предположении, что часть выкладок будет производиться компьютером.

Компьютерная модель лишена этого недостатка. Можно строить сколь угодно сложные модели, которые будут все более точно отражать действительность. Но что дальше делать с построенной моделью? Последнее время развивается методология получения нового знания с помощью вычислительных экспериментов на компьютерных моделях. И естественно возникает вопрос, насколько знание, полученное из вычислительного эксперимента, может считаться знанием относительно реальности (а не относительно искусственного объекта - компьютерной модели).