URSS.ru Магазин научной книги
Обложка Рапопорт Г.Н., Герц А.Г. Биологический и искусственный разум: Сознание, мышление и эмоции Обложка Рапопорт Г.Н., Герц А.Г. Биологический и искусственный разум: Сознание, мышление и эмоции
Id: 59135
429 р.

Биологический и искусственный разум:
Сознание, мышление и эмоции. Ч.1

URSS. 2011. 184 с. ISBN 978-5-397-00171-7. Уценка. Состояние: 5-. Блок текста: 5. Обложка: 5-. Все последующие издания — стереотипные.
Типографская бумага
  • Мягкая обложка

Аннотация

Содержание настоящей книги находится на стыке нескольких наук: нейробиологии, искусственного интеллекта, вычислительной техники, программирования и когнитивной психологии. Такой подход отражает признание того факта, что исследования мозга и ментальных процессов стали междисциплинарной областью науки. В работе рассматриваются основные концепции и общие фундаментальные понятия, определяющие сознание, мышление, ментальные представления и образы,... (Подробнее)


Оглавление
top
Глава 1. Введение
Глава 2. Сознание и ментальные представления
 2.1. Сознание. Основные концепции
 2.2. Ментальные представления и образы
 2.3. Качественные свойства представлений
 2.4. Содержание умственных представлений
 2.5. Представление знаний и кодирование информации в мозге
 Библиография
Глава 3. Теории представления интеллекта и язык мышления
 3.1. Общие структурные принципы, лежащие в основе теории
 3.2. Вычислительная теория разум
 3.3. Классическая архитектура и гипотеза о языке мышления
  3.3.1. Язык и мышление
  3.3.2. Общая концепция гипотезы о языке мышления
  3.3.3. Общее описание гипотезы о языке мышления
  3.3.4. Сфера действия гипотезы о языке мышления
  3.3.5. Проблемы мышления
  3.3.6. Проблемы, возникающие при реализации модели процессов мышления
  3.3.7. Аргументы, поддерживающие гипотезу о языке мышления
  3.3.8. Слабые стороны гипотезы о языке мышления
  3.3.9. Значение гипотезы о языке мышления
 3.4. Архитектура связанности и связанные нейросети
  3.4.1. Коннектионизм
  3.4.2. Экспериментально подтвержденные возможности нейросетей. Процессы обучения
  3.4.3. Сильные и слабые стороны нейросетевых моделей
 3.5. Классическая архитектура и архитектура связанности. Какая лучше описывает реальность?
 Библиография
Глава 4. Ментальные состояния и процессы
 4.1. Восприятие и ощущение
 4.2. Методы изучения ментальных состояний и процессов
 4.3. Эмоции, аффектные состояния и процессы
 4.4. Компоненты системы, поддерживающие аффектные состояния
 4.5. Позитивный и негативный аффекты и обучение
 4.6. Разнообразие аффектных состояний и процессов
 Библиография
Глава 5. Биологические предпосылки построения моделей сознания: Маунткасл и его идеи
 5.1. Важнейшие проблемы, решение которых должно помочь понять сущность сознания
 5.2. Структура и свойства коры головного мозг
 5.3. Активности и микроциклы
 5.4. Организация выполнения моторных последовательностей
 5.5. Проблема и гипотеза связывания
 5.6. Диспетчеризация и синхронизация в неокортексной сети
 5.7. Некоторые особенности построения моделей сознания
 Библиография
Глава 6. Архитектурный базис ментальных состояний и процессов
 6.1. Информационные процессы и архитектур
 6.2. Основные требования, предъявляемые к архитектуре системы, реализующей ментальные процессы
 6.3. Особенности архитектуры, отражающие способности адаптации к изменениям внешней среды. Эволюция и обучение
 6.4. Концепция архитектуры, предложенная Сламэном и его коллегами
  6.4.1. Потребости, функции и функциональные состояния
  6.4.2. Информационно-перерабатывающие архитектуры и виртуальные машины
  6.4.3. CogAff: схема, допускающая множество типов эмоций
 Библиография
Глава 7. Компоненты архитектуры биологических интеллектуальных систем
 7.1. Некоторые общие соображения
 7.2. Организация хранения информации в биологических интеллектуальных системах
  7.2.1. Срочная, или сенсорная, память
  7.2.2. Долговременная память
  7.2.3. Переменная (кратковременная) память
  7.2.4. Локализация долговременной и переменной памяти в головном мозге
  7.2.5. Постоянная память
 7.3. Рабочая память и кортикальные механизмы, поддерживающие ментальные процессы
 Библиография
Глава 8. Представление знаний и язык мышления в компьютерных системах, реализующих искусственный интеллект
 8.1. Основные требования к представлению знаний в компьютерных интеллектуальных системах
 8.2. Особенности представления знаний в информационных и управляющих интеллектуальных системах
 8.3. Модели представления знаний
  8.3.1. Модель логики предикатов
  8.3.2. Модель продукционных правил
  8.3.3. Модель доски объявлений
  8.3.4. Фреймовая модель
  8.3.5. Представление знаний семантическими сетями
 8.4. Сходство и различие моделей представления знаний
 8.5. Языки представления знаний и мышления в компьютерных системах, реализующих искусственный интеллект
  8.5.1. Особенности языков процедурного и декларативного тип
  8.5.2. Предметные области и их связь с формами представления информации
  8.5.3. Языки представления знаний и мышления в компьютерных интеллектуальных системах
 Библиография

Введение
top

Основой любой интеллектуальной деятельности биологических или компьютерных систем являются процессы познания окружающего мира и механизмы, их реализующие. Когда мы пытаемся описать эти процессы и механизмы, мы всякий раз, вольно или невольно, затрагиваем такие фундаментальные вопросы, как сознание, мышление, мысль, эмоции. Что это такое, как можно определить эти понятия? Могут ли иметь сознание кроме человека другие биологические особи и, тем более, технические системы, обладающие искусственным интеллектом?

В течение последней четверти XX в. изучение мозга сдвинулось с периферийных позиций в биологических и психологических исследованиях на передний план и, выделившись в единую науку – нейробиологию, заняло центральную позицию в каждой из этих дисциплин. Эта перестройка имела место потому, что биологические исследования соединились в общей конструкции с нейронной и молекулярной биологией, с одной стороны, и с психологией – с другой. Одновременно с этим в практику нейробиологии вошли не так давно разработанные методы исследования, связанные с применением позитронной эмиссионной томографии и функционального магнитного резонанса, позволяющие контролировать большие нейронные популяции в кортексе человека, находящегося в состоянии бодрствования и решающего заданные познавательные задачи, и методы компьютерного моделирования процессов, происходящих в мозге.

Анализ ряда работ в области теории высших функций головного мозга, искусственного интеллекта и организации микропроцессорных систем, работающих в реальном масштабе времени, наводит на мысль о глубокой, все более прогрессирующей связи между идеями, заложенными в них. Если ранее эта связь просматривалась на уровне общих концепций и философских принципов, то в настоящее время она приобрела значительно более глубинный характер. Сегодня по сути дела почти все работы, связанные с решением таких базовых проблем нейронауки о поведении и познании, как связь механизмов мозга с функциями поведения или с решением такой классической проблемы как "разум/плоть" (Mind/Body problem), заключаются в более или менее тщательно разработанных компьютерных моделях. Многие предсказания, полученные в результате создания подобных моделей в течение последних лет, были подтверждены множеством экспериментов, поэтому некоторые вопросы проблемы "разум/плоть" начали вырисовываться более ясно.

С другой стороны, при разработке технических систем, обладающих искусственным интеллектом, создатели этих систем сталкиваются с множеством проблем, аналогичных тем, которые решают нейробиологи при моделировании ментальных процессов. И это не должно вызывать удивление. И те и другие по сути дела решают принципиально одну и ту же проблему: какова должна быть архитектура сложной системы, предназначенной для переработки информации, и как на этой основе осуществлять наилучшее в каком-то смысле управление объектом, функционирующим в случайной среде с непредсказуемыми заранее свойствами и с возможным активным противодействием.

Определяя свою точку зрения на эту проблему, мы базировались на четырех идеях, которые, на наш взгляд, являются фундаментальными для биологических интеллектуальных систем и которые мы распространили и на интеллектуальные системы, реализованные на небиологической основе:

1) модульной структуре кортекса / технической системы (Mountcastle, 1978);

2) существенно динамическом и эволюционном характере процессов, происходящих в мозге / технической системе (Edelman, 1978);

3) архитектурном фундаменте сознания (Sloman, Chrisley, 2003);

4) наличии по крайней мере двух принципиально различных процессов, которые объединены одним понятием "сознание" (Block, 1995).

Кроме того, еще две идеи, имеющие как конструктивный, так и теоретический характер, имеют, как мы предполагаем, существенное значение:

1) использование в нейробиологии модели "доски объявлений" (глобального рабочего пространства) для объяснения интеграции ментальных процессов в мозге / технической системе (Baars, 1988);

2) использование в нейробиологии и робототехнике иерархически построенной базы правил, обеспечивающей в самом общем случае управление "доской объявлений" в автономном режиме при наличии окружения с заранее не известными свойствами (Рапопорт, Герц, 1990).

Каждое из них в отдельности, может быть, и представляет частный интерес, но все они вместе, по нашему мнению, создают платформу для ответа на обсуждаемую здесь проблему.

В своем капитальном труде, посвященном основным проблемам нейробиологии, выдающийся американский биолог Маунткасл писал, что одной из главных задач науки о нервной системе – нейробиологии является определение отношения между окружающим нас миром и нашим восприятием этого мира, раскрытие нейронных механизмов этой трансформации.

Маунткасл отметил наличие нескольких особенно важных проблем, решение которых должно помочь понять сущность сознания. К этим проблемам он отнес две, по его мнению, особенно важные: во-первых, природу динамических операций в неокортексной микроциркуляции, т.е. природу циклического повторения некой последовательности нейронных событий; и, во-вторых, понимание, каким образом нейронные операции выполняются в широко распределенных, но в то же время существенно взаимосвязанных церебральных системах. Другими словами, в терминах компьютерных систем эти проблемы можно сформулировать следующим образом: как передается информация от сенсорных входов к моторным выходам и каковы принципы ее переработки. Подобные проблемы стоят и перед разработчиками компьютерных интеллектуальных систем. Следует отметить, что за последнее десятилетие нейробиологи достигли ряда впечатляющих успехов в объяснении некоторых фундаментальных вопросов, связанных с функционированием мозга, и, на наш взгляд, специалистам в области создания технических интеллектуальных систем управления нельзя игнорировать их достижения. Очевидно, в настоящее время возникает некий симбиоз наук, объединяющий фундаментальные вопросы нейробиологии и соответствующих компьютерных систем.

При исследованиях, связанных с природой сознания и процессов, функционирующих в биологически реализованном мозге или в искусственном "мозге", реализованном на небиологической основе, возникает ряд проблем, имеющих как общефилософский, так и практический характер. Некоторые из этих проблем рассматриваются в предлагаемой книге. Приведем перечень наиболее важных из них:

1. Врожденность. Каковы значение и объем знаний, получаемых генетически (природные знания) и приобретаемых в процессе обучения?

2. Язык мышления. На каком языке оперирует мозг: на языке, подобном коду, или на более сложном языке нейроструктур? Какова связь между моделями, использующими правила, и моделями, использующими нейросети?

3. Умственные образы. Какими образами оперирует мозг: визуальными или в виде кодированных представлений?

4. Смысл (значение). Как умственные представления приобретают смысл? Какое влияние на смысл умственных представлений имеет внешний мир, в том числе природный и социальный?

5. Свобода воли. В какой степени носитель сознания (будь то человек или техническая система) обладает свободой воли? Зависит его поведение от него самого или связано с какими-то другими явлениями?

6. Мысль-мозговое соответствие. В какой степени сознание зависит от материала, реализующего мозг? Могут ли процессы, происходящие в мозге, быть реализованы не в биологической, а в другой среде, например силиконовой?

В предлагаемой книге мы рассматриваем все перечисленные проблемы, возникающие при изучении биологического и искусственного мозга, с общих позиций, отмечая, что их объединяет и чем они принципиально отличаются. Особое внимание уделено проблемам, возникающим при реализации процессов мышления, связанных с архитектурой системы.

Предлагаемая книга состоит из двух частей. В первой части рассмотрены основные концепции и общие фундаментальные понятия, определяющие проблему: сознание, мышление, ментальные представления и образы, эмоции и другие аффектные состояния. Анализируются биологические и архитектурные предпосылки, позволяющие описывать биологически реализованный мозг и компьютерные интеллектуальные системы управления с единой позиции. Особое внимание уделено представлению знаний и языку мышления в этих системах и структурам, обеспечивающим хранение и переработку информации. Этим проблемам и посвящена первая часть "Сознание, мышление и эмоции" (часть I, главы 2–8).

Вторая часть состоит из двух разделов. В первом разделе рассмотрены основные модели сознания, предложенные в нейронауке в основном за последнее десятилетие; их нейрофизиологические основы, архитектура, процессы обучения и адаптации и архитектура программных систем, реализующих эти модели. Описание и критический анализ моделей также приведены в первом разделе второй части "Модели сознания. Может ли робот любить, страдать и иметь другие эмоции?" (часть II, главы 9–12).

В втором разделе этой части рассматривается в естественных терминах общая структура системы, реализующей машинный разум; представление знаний в ней; программно-аппаратные механизмы и процессы, осуществляющие рассудочное поведение. Ранее достаточно полное описание подобной системы было изложено нами в книге "Искусственный и биологический интеллекты. Общность структур, эволюция и процессы познания", поэтому здесь мы дали только ее сжатое описание (часть II, глава 14 и частично глава 15). На основе опубликованных в последнее десятилетие результатов экспериментальных исследований ментальных процессов определены структурные аналоги регионов мозга и компонентов этой системы.

Во второй части также разбираются вопросы, связанные с определением языка, на котором осуществляются процессы мышления в предлагаемой нами технической интеллектуальной системе, и структурные принципы, лежащие в основе этого языка и реализующего его кода, позволяющие совместить классическую архитектуру системы с нейросетевой. Приводится естественно-причинное обоснование используемых атомарных символов в системе и комбинаторных правил, которые управляют операциями в ней.

Описаны такие основные ментальные представления и процессы в подобной системе, как управление вниманием, дедуктивные рассуждения, эмоции и другие аффектные состояния и процессы, самоосознание и свобода воли, предлагается решение проблемы мысль-мозгового соответствия.

В завершение сделана попытка ответить на сакраментальный вопрос – "Может ли робот любить, страдать и иметь другие эмоции?". Данный материал приведен во втором разделе второй части книги, имеющем соответствующее название (часть II, главы 13–18).

Как мы предполагаем, рассматриваемая система, реализующая машинный разум, может также служить компьютерной моделью биологического разума и приблизить решение важнейших проблем, связанных с природой сознания, перечень которых приведен выше.

Данная книга в некотором смысле является продолжением предыдущей нашей книги "Искусственный и биологический интеллекты: Общность структуры, эволюция и процессы познания" (2-е изд. М.: URSS, 2010). Но если в первой книге основное внимание было уделено структурным вопросам построения систем, обладающих искусственным интеллектом, то в предлагаемой книге акцент сделан на изучение ментальных процессов в интеллектуальных системах, будь они биологические или технические. Несмотря на общую направленность обеих книг, данная работа имеет самостоятельное значение и за исключением, как мы отметили выше, главы 14 и частично 15 содержит полностью новый материал. Ее можно читать, предварительно не знакомясь с содержанием нашей предыдущей книги.

В заключение мы хотели бы отметить одну немаловажную деталь, связанную с библиографией по затронутым здесь проблемам. Хотя книга и посвящена одной общей проблеме и все ее главы логически связаны друг с другом, почти каждая глава имеет некоторый самостоятельный интерес. Поэтому мы посчитали целесообразным привести перечни используемой литературы в конце каждой главы. На наш взгляд, это облегчит при необходимости ознакомление с литературой, имеющей отношение к рассматриваемой в каждой главе проблеме, в более полном объеме.

Литература по вопросам, затронутым в книге, насчитывает много тысяч наименований. Мы не ставили своей целью привести подробную библиографию по этой тематике – по-видимому, это было бы и невозможно. Поэтому мы в основном ссылались на работы тех авторов, которые, по нашему мнению, оказали существенное влияние на решение задач, поставленных в этой книге.


Об авторах
top
Георгий Наумович Рапопорт

Доктор технических наук, профессор. До 1992 г. много лет работал в научно-исследовательских институтах аэрокосмической промышленности СССР. Один из первых в стране создателей роботов и компьютерных систем управления технологическим оборудованием в реальном масштабе времени.

Автор 51 изобретения и более 100 научных работ в области робототехники и компьютерных систем управления, диагностики и испытаний. С 1980-х гг. основные научные интересы – в области создания систем искусственного интеллекта, моделирующих процессы познания в биологических системах. С 1993 г. живет в Австралии.


Андрей Георгиевич Герц

Инженер, специалист в области компьютерных систем. В 1985-1991 гг. разрабатывал телекоммуникационные и компьютерные системы в ряде НИИ (Москва). Ведущий специалист по разработке программных систем в ряде международных компаний.

Автор нескольких публикаций и изобретений в области компьютерных систем управления, а также искусственного и биологического интеллектов. С 1991 г. живет в Австралии.