Финн В.К. ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ В ИЗУЧЕНИИ ОБЩЕСТВА:
Методы логики и искусственного интеллекта в гуманитарном знании, строение интеллектуальных систем и социальные последствия их использования. № 1. Изд. стереотип.

Анонс

Содержание

Предисловие

Название настоящих избранных трудов В.К.Финна перекликается с названием знаменитой книги Норберта Винера "Кибернетика и общество". В этой монографии "отец кибернетики", выдвинувший идею подобия процессов управления и связи в машине, живом организме и обществе, указал основные пути "информационного понимания" социального развития в условиях "вероятностной Вселенной". Проследив взаимозависимости между локальным уменьшением энтропии и общественным прогрессом, он рассмотрел различные типы коммуникативного поведения и отметил их влияние на формирование социально-политических структур, выделил различия между первой и второй промышленными революциями, обусловленные развитием средств связи, определил право как область этического управления, как процесс регулирования "переплетенных поведений" различных индивидуумов в целях установления справедливости. В целом, книга "Кибернетика и общество" стала своеобразным манифестом грядущего информационного общества, раскрывающим роль коммуникационно-информационных процессов и необходимых для их осуществления компьютерных технологий в развитии новых социально-экономических формаций. При этом Н.Винером были четко сформулированы и ярко представлены фундаментальные междисциплинарные проблемы современной науки в области управления естественными и искусственными, биологическими и техническими, социально-экономическими, политическими и правовыми системами.

В книге известного специалиста в области многозначных логик и теории правдоподобных рассуждений, активно занимающегося разработкой логико-философских оснований искусственного интеллекта и гуманитарных наук, доктора технических наук, профессора В.К.Финна продолжено обсуждение ключевых вопросов взаимосвязи науки и общественной жизни, сформулированных Н.Винером. Им также рассмотрен ряд проблем, связанных с развитием компьютерных систем новых (по отношению к эпохе Н.Винера) поколений. Речь идет об интеллектуальных системах или компьютерных системах, основанных на знаниях.

Предварительно укажем некоторые сведения, отражающие жизненный путь автора и его научно-мировоззренческие установки.

Виктор Константинович Финн – ведущий российский ученый в области искусственного интеллекта и логики, доктор технических наук, профессор. С 1989 г., когда отечественные специалисты по искусственному интеллекту создали Ассоциацию ИИ (преобразованную в 1996 г. в Российскую ассоциацию искусственного интеллекта), Виктор Константинович является членом ее совета.

Он родился 15 июля 1933 г. в Москве в семье известного советского писателя и драматурга К.Я.Финна. Круг знакомств его отца был весьма широк. Виктор с детских лет мог общаться с известными писателями и артистами. Это общение стало особенно интенсивным в годы войны, в Ташкенте, куда были эвакуированы многие ведущие деятели культуры. Встречаясь с интересными, творческими людьми, обладавшими обширными познаниями в истории и литературоведении, Виктор рос и формировался как личность, приобщаясь к тому миру, который определил круг его главных жизненных ценностей и устремлений.

Вся научная жизнь В.К.Финна связана с принципами междисциплинарного синтеза, идеями симбиоза точного и гуманитарного знания. Окончив в 1957 г. Отделение логики Философского факультета Московского государственного университета им.М.В.Ломоносова, он пришел на работу в Отдел математической логики Лаборатории электромоделирования (ЛЭМ) АН СССР, вошедшей через два года в состав ВИНИТИ АН СССР. В те годы отделом руководил известный математик и логик В.А.Успенский, глубоко интересовавшийся также гуманитарными (и особенно лингвистическими) проблемами. В широте его научных идей молодой В.К.Финн нашел своего рода образец для подражания. Но следование этому образцу требовало глубоких математических знаний. Поэтому В.К.Финн становится слушателем вечернего отделения Механико-математического факультета МГУ по кафедре математической логики, которое он успешно закончил в 1966 г. Получив, таким образом, блестящее образование в области как философской, так и математической логики, он в дальнейшем успешно объединил эти направления в своем научном творчестве.

В начале 1960-х годов Виктор Константинович сближается с А.В.Кузнецовым и Д.А.Бочваром. Эти два выдающихся ученых оказали на него большое влияние, и он считает их своими учителями.

Александр Владимирович Кузнецов был человеком, влюбленным в математическую логику, которой он мог заниматься без устали. Он доказал ряд фундаментальных положений в различных областях математической логики. В частности, им было введено важное понятие предполного класса функций алгебры логики, которое используется при доказательстве критериев функциональной полноты множеств функций не только двузначной, но и многозначных логик. Важнейшей идеей А.В.Кузнецова была мысль охватить алгебраическими методами практически всю область символической логики. Современное бурное развитие алгебраической логики, которое опирается на систематическое применение аппарата универсальной алгебры к анализу логических конструкций, является прекрасным доказательством его исключительной научной интуиции и прозорливости.

Дмитрий Анатольевич Бочвар был также удивительным человеком. Химик по образованию, достигший больших профессиональных успехов в своей области и ставший доктором химических наук, он всю жизнь интересовался проблемами логики. В этой области, после выхода в свет в 1938 г. его пионерской работы "Об одном трехзначном исчислении и его применении к анализу парадоксов классического расширенного функционального исчисления", он обрел поистине мировую известность как создатель логики парадоксов, встав в один ряд с основоположниками трехзначных (и многозначных) логик Я.Лукасевичем и Э.Постом.

Важной научной концепцией, предложенной Д.А.Бочваром, стала идея различения внутренних и внешних логических связок, а, следовательно, построения двух уровней языка: 1) внутреннего языка, в котором выражаются некоторые факты, но нет доказательств, и 2) внешнего языка, в котором доказываются утверждения, в том числе, о формулах внутреннего языка (парадоксальная формула принадлежит внутреннему языку, а утверждение ее бессмысленности – внешнему).

Д.А.Бочвар предложил также рассматривать многозначные логики как фрагменты формализованной семантики. Это требование означает интерпретируемость истинностных значений в содержательных терминах (например, порождение истинностных значений высказываний посредством правил правдоподобного вывода).

Эти идеи нашли свое воплощение в работах В.К.Финна, посвященных формализации правдоподобных рассуждений и аргументации.

На первых этапах научной деятельности В.К.Финна главной областью его интересов были многозначные логики, а также вопросы применения логических методов в информационном поиске. В этот период им были получены результаты по формализации многозначных логик с использованием двух типов пропозициональных переменных (для булевских и небулевских значений), исследованию алгебраических свойств многозначных логик (в частности, свойства функциональной полноты). Так в 1969 г. в журнале "Научно-техническая информация" (серия 2, N10) появилась его статья "О предполноте класса функций, соответствующего трехзначной логике Я.Лукасевича", результаты которой опираются на исследования А.В.Кузнецова. Методы доказательства функциональной полноты, предложенные А.В.Кузнецовым и С.В.Яблонским, В.К.Финн применил к трехзначной логике Д.А.Бочвара. Важное понятие предполного класса, введенное А.В.Кузнецовым, В.К.Финн использовал в исследовании n-значных логик Я.Лукасевича. Он установил интересный факт, что n-значная логика Я.Лукасевича предполна тогда и только тогда, когда n -1 есть простое число, а также установил факт существования специального вида совершенных дизъюнктивных нормальных форм для функций n-значных логик Я.Лукасевича таких, что n -1 есть степень простого числа. Впоследствии А.С.Карпенко получил ряд интересных результатов о связи между n-значными логиками Я.Лукасевича и теорией чисел.

Затем В.К.Финн опубликовал совместно с Д.А.Бочваром две статьи фундаментального характера: "О многозначных логиках, допускающих формализацию анализа антиномий" (Исследования по математической логике, математической лингвистике и информационным языкам. – М.: Наука, 1972. С.238–295) и "Некоторые добавления к статьям по многозначным логикам" (Исследования по теории множеств и неклассическим логикам. – М.: Наука, 1976). Другими его значительными работами того периода стали: "Аксиоматизация некоторых трехзначных исчислений высказываний и их алгебр" (1974), "К логико-семиотической теории информационного поиска" (1974). Эти работы были использованы в кандидатской диссертации В.К.Финна "Логические проблемы информационного поиска", которую он защитил в 1975 г.

Несколько позже в 1979 г. совместно с Р.Ш.Григолия им опубликовано исследование m-значных обобщений (m >= 3) трехзначной логики Д.А.Бочвара. В этой работе были рассмотрены m-значные исчисления, которым отвечают дистрибутивные квазирешетки. Ранее В.К.Финн установил, что алгеброй трехзначной логики Д.А.Бочвара является дистрибутивная квазирешетка с инволюцией (отрицанием) и законами Де Моргана, не содержащая аксиом поглощения. Систематически алгебраические свойства трехзначных логик Д.А.Бочвара В_3 и Д.Эббингхауза Е_3 были исследованы в совместной работе В.К.Финна с Р.Ш.Григолия (опубликовано в: Theoria, vol.LIX, 1993, Parts 1–3, pp.205–273). Было показано, что алгебры, отвечающие этим логикам, образуют квазимногообразия, а не многообразия.

В середине 70-х годов XX-го века в нашей стране стали активно развиваться исследования в области искусственного интеллекта. Одной из классических проблем ИИ является моделирование рассуждений, опирающихся на знания. Схемы рассуждений, интересные для систем искусственного интеллекта, во многом отличны от традиционных для классической логики дедуктивных схем вывода. Они требуют развития новых методов и приемов. О возможных путях построения подобных методов и приемов говорилось в докладе В.К.Финна, О.М.Аншакова, Р.Ш.Григолия, М.И.Забежайло "Многозначные логики как фрагменты формализованной семантики", сделанном на советско-финском симпозиуме по логике в 1979 г. В нем подробно обсуждались вопросы использования новых логических средств для описания неполных и неточных знаний, правдоподобных и некорректных рассуждений (расширенная версия этого доклада "Many-Valued Logics as Fragments of Formalized Semantics" была опубликована в Acta Philosophica Fennica, Vol. 35, 1982, pp.237–272).

Соответственно, второй период научного творчества В.К.Финна связан, в первую очередь, с развитием теории правдоподобных рассуждений и ее приложений в интеллектуальных системах. Здесь одним из главных научных достижений Виктора Константиновича является метод автоматического порождения и принятия гипотез и основанный на нем класс интеллектуальных компьютерных систем, получившие, с его легкой руки, наименование "ДСМ-метода" и "интеллектуальных систем типа ДСМ". Он назвал эти системы в честь замечательного английского философа середины XIX-го века Джона Стюарта Милля. В этом названии отразилось не только то, что В.К.Финн счел нужным подчеркнуть роль Дж.С.Милля, сформулировавшего правила индуктивного вывода, которые играют столь важную роль в ДСМ-методе. И не только свойственные Виктору Константиновичу идеи синтеза исторического и логического подхода в науке (примером успешной реализации этих идей служит монография "Проблемы исторического познания в свете современных междисциплинарных исследований", написанная В.К.Финном в соавторстве с историком К.В.Хвостовой), но и уважение к традициям использования научных идей для их развития. Прежде всего, личность Дж.С.Милля воплощает в себе интерес одновременно к проблемам теоретической и прикладной логики, а также к проблемам общественных наук, в частности социологии.

В истории логики и эпистемологии разные эпохи всегда имели своих "любимцев" среди различных форм рассуждений или познавательных процедур. Так фаворитом "эпохи Аристотеля" (продлившейся до XVII-го века) была дедукция (точнее – силлогистика), а выдвиженцем "эпохи Бэкона–Милля" – индукция. В свою очередь, К.Р.Поппер отверг индукцию во имя гипотетико-дедуктивного метода. Наконец, Ч.С.Пирс первым заговорил об абдукции, или логике объяснения, причем, не противопоставляя ее другим формам рассуждения, а ища способ их плодотворного сочетания. Однако в докомпьютерную эру подобные идеи оставались (отнюдь не по вине их авторов) сугубо умозрительными. И лишь ближе к концу XX-го века представления о синтезе познавательных процедур стали находить конкретное практическое воплощение. Как раз суть ДСМ-метода автоматического порождения гипотез – что не устает подчеркивать В.К.Финн в своих работах – заключается в синтезе познавательных процедур (индукции, аналогии, абдукции, дедукции), конструктивно реализуемом средствами интеллектуальных компьютерных систем.

Первыми публикациями В.К.Финна по ДСМ-методу стали текст доклада "Базы данных с неполной информацией и новый метод автоматического порождения гипотез" (Диалоговые и фактографические системы информационного обеспечения. – М., 1981) и статья "О машинно-ориентированной формализации правдоподобных рассуждений в стиле Ф.Бэкона–Дж.С.Милля", появившаяся в 1983 г. в сборнике "Семиотика и информатика" (выпуск 20). В них излагаются новые идеи, связанные с формированием гипотез на основании данных из базы фактов. Они опираются на схемы наивной индукции, предложенные Дж.С.Миллем.

Эти статьи, как и другие изданные в 80-е годы работы В.К.Финна, в частности, "Об одном классе экспертных систем с неполной информацией" (1986), "Экспертные системы и некоторые проблемы их интеллектуализации" (1986), "Правдоподобные выводы и правдоподобные рассуждения" (1988), "Об обобщенном ДСМ-методе автоматического порождения гипотез" (1989), представляют собой новый взгляд на организацию рассуждений в интеллектуальных системах, имеющих дело с открытыми базами данных и знаний. Рассуждения в таких системах строятся на основе объединения шагов достоверного и правдоподобного вывода, причем в последнем случае используется богатый набор монотонных и немонотонных стратегий выдвижения и обоснования гипотез.

В статье "Логические средства экспертных систем типа ДСМ" О.М.Аншаков, Д.П.Скворцов и В.К.Финн развили логические средства ДСМ, а также средства дедуктивной имитации правдоподобных рассуждений (см. Семиотика и информатика, выпуск 28, с.65–101).

На основе этих исследований в 1990 г. В.К.Финном была защищена докторская диссертация "Правдоподобные рассуждения в экспертных системах с неполной информацией".

Вскоре появились новые фундаментальные работы "Правдоподобные рассуждения в интеллектуальных системах типа ДСМ" (Итоги науки и техники, Информатика, Т. 15, 1991, с.54–101), "Синтез познавательных процедур и проблема индукции" (НТИ, Сер. 2, N1–2, 1999, с.8–44).

Следует отметить, что парадигма "Достоверный вывод + Правдоподобный вывод" была положена в основу архитектуры Логической Информационной Вычислительной Системы (ЛИВС), разрабатывавшейся в середине 80-х годов в рамках совместного проекта специалистов по ИИ из социалистических стран (международные рабочие группы РГ-18 и РГ-22), координатором которого был Т.Гергей из института САМАЛК (Венгрия). В результате этого проекта удалось объединить в единую систему достоверный и правдоподобный вывод, разработать представление знаний для компьютерных систем ИИ в виде квазиаксиоматических теорий, которые имеют множество дескриптивных аксиом, лишь частично характеризующих предметную область, множество аксиом структур данных, открытое множество фактов и гипотез, а также правила правдоподобного и достоверного вывода.

Уже к концу 80-х годов стало совершенно ясно, что ДСМ-метод отнюдь не ограничивается конкретной методологией и технологией решения задач, связанных с формированием гипотез в условиях неполноты информации. Он претендует на статус ядра общей методологии рассуждений в гуманитарных и социальных науках. Именно для этих наук характерны различные способы правдоподобных рассуждений, аргументации и обоснования выдвигаемых гипотез, а также специальные приемы опровержения ранее принятых знаний (т.е. наличие процедур фальсификации в смысле К.Р.Поппера).

Так в 90-е годы круг научных интересов Виктора Константиновича замкнулся. На новом витке спирали он, пройдя через Сциллу многозначных логик и Харибду правдоподобных (в том числе индуктивных) рассуждений, вернулся в родную гавань гуманитарных наук. Но вернулся с куда более глубоким пониманием того, как устроены гуманитарные знания, и каковы особенности аргументации в этих областях знаний.

Многие работы В.К.Финна, написанные им в 90-е годы, вошли в настоящий сборник. Он открывается двумя статьями, посвященными обсуждению фундаментальных взаимосвязей между интеллектом и культурой, историей логики и типами рассуждений. В статье "О назначении культуры в посттоталитарном обществе" (ПТО), выделены следующие ее функции: а) защита свободы творчества в ПТО; б) влияние на общество с целью развития (повышения "культурности") его членов; в) свободное освоение смыслов и ценностей национальной и мировой культуры в ПТО; г) создание необходимых условий для нравственного выбора между добром и злом; д) свободные контакты национальных культур как фрагментов мировой культуры. В этой же статье выражены важные мысли о роли культуры как "интеллектуального аппарата" цивилизации и свойстве многосторонности интеллекта, означающей "охват и синтез различных культурных подсистем (науки, искусства, этики, политики)". При этом интеллект интерпретируется как "совокупность способностей – к упорядочению знаний по степени существенности, к рассуждению, к рефлексии (к оценке знаний и самооценке собственного поведения), к формулированию вопросов, наконец, к коррекции взглядов, концепций и теорий.

Затем в статье "Неологицизм – философия обоснованного знания" В.К.Финн обсуждает важнейшие аспекты организации знаний и проведения рассуждений в гуманитарных науках, затронутые в трудах известного логика, поэта и правозащитника А.С.Есенина-Вольпина. При этом история логики условно разделяется на три периода: период психологизма (Аристотель и его традиции); период антипсихологизма (или логицизма в широком смысле слова); период взгляда на логику как на средство формализации рассуждений, применимых в интеллектуальных системах. Неологицизм как направление в логике и методологии науки соответствует третьему периоду, поскольку здесь в качестве первичного объекта рассматривается обоснованное рассуждение, а затем уже на этой базе происходит построение адекватного исчисления.

Основные положения неологицизма А.С.Есенина-Вольпина сформулированы следующим образом: 1) наука есть система ответов на вопросы посредством методов, использующих средства рассуждений, выраженных в языке науки; 2) язык науки содержит утверждения, вопросы, императивы и цели (проблемы); 3) логика есть наука о правильном рассуждении; 4) метод – средство поиска истины, реализующее творчество; 5) доказательство утверждения есть любой честный прием, делающий утверждение неоспоримым; 6) существуют три этапа познавательной деятельности: творческий, контрольный и исполнительский; 7) существуют три режима деятельности, соответствующие ее этапам: либеральный (все, что не запрещено, разрешено), деспотический (все, что не разрешено, запрещено) и фундаментарный (каждый шаг деятельности удовлетворяет принципу достаточного основания). Чрезвычайно важным является указание на связь между этапами познания и методами рассуждений (или, иными словами, на зависимость логики от онтологии). Творческий этап познания соответствует либеральному режиму, опирающемуся на индуктивные рассуждения. Напротив, деспотический режим более предпочтителен на контрольном и исполнительном этапах деятельности, когда необходима логическая строгость дедуктивных рассуждений. В целом неологицизм предлагает методологические основания для понимания и изучения свободы воли, индивидуального поведения и рациональности человека, свободы воли, личности и (ограниченной) рациональности человека.

В статьях "Гуманитарное знание и искусственный интеллект" и "Интеллектуальные системы и общество: идеи и понятия" делается попытка охарактеризовать специфические особенности гуманитарного знания с точки зрения проблем представления знаний в системах искусственного интеллекта. В них отмечается преимущественное употребление идей, а не понятий, что порождает необходимость уточнения идей, преобразуемых в понятия с обозримым содержанием в силу упорядоченности и организации знаний, релевантных терму, который обозначает эту организацию знаний. Для гуманитарного знания характерны также аргументация при принятии утверждений и правдоподобные рассуждения, формализующие эвристику извлечения новых знаний из имеющихся знаний и фактов и порождение правдоподобных гипотез.

Принципы логики аргументации представлены в статье "Об одном варианте логики аргументации", а теория порождения гипотез развита в статье "Синтез познавательных процедур и проблема индукции", являющейся главной работой данного сборника статей. В ней не только формулируются основы ДСМ-метода автоматического порождения гипотез, который является теорией синтеза трех познавательных процедур – индукции, аналогии и абдукции, но и предлагается решение проблемы эмпирической индукции, которая во взаимодействии с аналогией и абдукцией порождает правдоподобные гипотезы на основании фактов и знаний из соответствующей квазиаксиоматической теории.

Предложенная теория правдоподобных рассуждений опирается на непопперовское понимания индукции; ее основные положения и результаты прозвучали на Международном Конгрессе в Вене "Karl Popper-2002" в пленарном докладе В.К.Финна "The Use of Induction in Plausible Reasoning in Intelligent Systems".

Следует отметить, что в статье "Синтез познавательных процедур и проблема индукции" сформулированы принципы формальной эпистемологии, применимой к методологии создания интеллектуальных систем и интеллектуальных роботов. Первые применения ДСМ-метода автоматического порождения гипотез для анализа социологических данных и порождения детерминант социального поведения представлены в двух статьях В.К.Финна и его соавторов из Института Социологии РАН. Впоследствии им совместно с М.А.Михеенковой были разработаны методы анализа данных, применимые не только для анализа готовности к действиям, но и для анализа и прогнозирования мнений (см. в связи с этим работу: В.К.Финн, М.А.Михеенкова "О логических средствах концептуализации анализа мнений", НТИ, Сер. 2, N6, 2002, с.4–22).

В настоящем издании книги добавлены две новые статьи В.К.Финна, посвященные логическим средствам анализа данных в социологии: "Логика интеллектуальных систем как средство системного анализа в социологии" и "Логические средства формализации закрытых опросов и проблемы распознавания рациональности мнений". В этих работах предложены методы формализованного качественного анализа социологических данных, относящиеся к востребованному направлению современной социологической науки.

В 1978 г. чешские математики П.Гаек и Т.Гавранек опубликовали книгу об автоматическом порождении гипотез, переведенную впоследствии издательством "Наука". В этой книге они предложили GUHA-метод автоматического порождения гипотез, объединяющий логические и статистические методы, которые, согласно авторам, образуют логические основания вычислительной статистики, определяя взаимосвязи условий логической вычислимости и условий статистической измеримости. Рассматриваемый в книге "Интеллектуальные системы и общество" ДСМ-метод автоматического порождения гипотез является нестатистическим качественным методом анализа данных, реализующим формализованную эвристику типа "индукция + аналогия + абдукция", которая оказывается плодотворной для интеллектуальных систем в науках о жизни и социальном поведении, так как позволяет извлекать из баз фактов зависимости причинно-следственного типа согласно принципу: "сходство фактов влечет наличие (отсутствие) изучаемого эффекта и его повторяемость". Статистические же методы используют повторяемость для определения сходства фактов. В целом, GUHA-метод и ДСМ-метод, будучи применимыми для предметных областей различной природы, дополняют друг друга, образуя полезный инструмент систем искусственного интеллекта, основанный на идеях современной логики.

Междисциплинарный характер, многоплановость и оригинальность работ, включенных в данную книгу, позволяют смело рекомендовать ее широкому кругу читателей. Можно выразить уверенность, что настоящее издание вызовет интерес не только у специалистов в области искусственного интеллекта, компьютерной логики, теории рассуждений, но и у философов, социологов, психологов, лингвистов, политологов, культурологов и, вообще, у всех лиц, кто занимается исследованием проблем организации человеческого (в особенности, гуманитарного) знания, а также влияния идей, методов, моделей и технологий искусственного интеллекта на развитие современного общества.

Предисловие автора ко второму изданию

Второе издание сборника статей "Интеллектуальные системы и общество" вызвано потребностями развития формализованных методов качественного анализа данных для социальных и гуманитарных наук, ибо без таких методов вряд ли возможно плодотворное превращение их в науки с основательной экспериментальной базой, инструментом обработки которой являются компьютерные системы, реализующие когнитивные рассуждения. В силу этого в настоящее издание добавлены статьи "Логика интеллектуальных систем как средство системного анализа в социологии" и "Логические средства формализации закрытых опросов и проблемы распознавания рациональности мнений".

В известной статье "Квантофрения" Питирим Сорокин подверг критике универсальность применения "количественных методов" для анализа социологических фактов и получения научных обобщений, охарактеризовав эту универсальность как "культ нумерологии" и "ложное околичествление нескалярных качественных данных".

Возникает естественный вопрос, а что же такое "качественный анализ данных" (в том числе социологических и социопсихологических)?

А.С.Готлиб характеризует качественный подход в социологических исследованиях (а, следовательно, и анализ данных) как исследовательские практики, целью которых является изучение социальных явлений и процессов с точки зрения действующего индивида, интерпретирующего мир вместе с другими людьми.

Приведенная характеризация качественного подхода в социологическом исследовании допускает его толкование в двух смыслах, дополняющих друг друга. Во-первых, качественный подход предполагает изощренную и содержательную эвристику общения социолога-исследователя с индивидом, не отвергая последующее сравнение с данными о других индивидах и соответствующую типологизацию. Во-вторых, качественный подход может пониматься как извлечение зависимостей из имеющихся фактов, представляющих сведения о поведении индивидов таким образом, что используемые параметры описания индивида выражают его социальный характер, черты личности и нетривиальные биографические данные, отражающие историю становления личности (или, по крайней мере, адаптацию в социальной среде). Сходство индивидов, описания которых представлены указанными выше "качественными" параметрами, является предполагаемым источником детерминации их поведения. Однако принятие этого допущения опирается на классификацию типов предметных областей, относительно которых могут быть сделаны соответствующие онтологические допущения.

Первый тип предметных областей рассматривается как множество случайных событий, а, следовательно, анализ явлений в нем (таковым может быть массовое поведение) адекватно может осуществляться статистическими методами.

Второй тип предметных областей рассматривается как множеств событий (например, поведения людей) таких, что наличие изучаемых эффектов (как и их отсутствие) причинно обусловлены. Термин "причинно обусловлены" в социальных науках, по-видимому, надо понимать как предрасположенность (в смысле К.Р.Поппера) к осуществлению поведенческих эффектов (действий, установок, мнений), которая реализуется при отсутствии противодействующих влияний (как внутренних – личностных, так и внешних – ситуационных). Эта идея о возможности объективизации изучения мотивов поведения человека (она подвергается ревизии постмодернистами) была неоднократно сформулирована классиками социальной мысли. Д.С.Милль утверждал, что если даны "мотивы, действующие на душу индивида", его характер и настроение, то можно предсказать его поведение. И, далее, он замечает, что "за причиною следует действие, если ей не мешает другая причина".

Т.Парсонс в известной книге "О структуре социального действия" писал, что для анализа поведения необходимо знать структуру характера, типичную для данной социальной системы, а также цели и ориентации, возникающие в результате "определений ситуаций", распространенных в данном обществе.

В статье "О теории и метатеории" Т.Парсонс охарактеризовал социологию как научную дисциплину, в понимании М.Вебера имеющую два существенных аспекта:

1) изучение действий индивидов (особенно в их социальных отношениях друг к другу),

2) создание каузальных объяснений процесса действия, его направлений и последствий (помимо изучения субъективных мотивов).

Можно добавить к этим идеям веберовское понятие "идеального типа" и классификацию типов поведения, включающую типы целерационального и ценностнорационального поведения.

Классическое социологическое наследие является вызовом теории и практике анализа данных о социальном поведении, ибо возможности представления фактов описания социального поведения в компьютерных системах с последующим их анализом создает основания и для экспериментального изучения (и типологизации) индивидуального поведения, и для порождения детерминант поведения (если информативно представлены знания о субъекте поведения), и для распознавания рациональности такого вида поведения как мнения. Развитие исследований подобного рода будет способствовать как объективизации эмпирических социологических исследований, так и развитию методологии и логики социальных наук, что, разумеется, будет стимулом для академических социологических исследований (включающих эвристический поиск нового знания о социуме) и для развития аппарата компьютерной поддержки таких исследований (автоматизированных рассуждений и методов порождения гипотез, программных средств интеллектуальных систем).

Современные средства создания интеллектуальных систем делают реальной разработку компьютерных систем для качественного анализа социологических данных и прогнозирования эффектов социального поведения посредством метода автоматического порождения гипотез на основе создаваемых баз фактов. Интеллектуальные системы (ИС) являются компьютерными системами имитации и усиления некоторых аспектов интеллектуальной деятельности человека, среди которых имеются способности к выделению существенных факторов в данных, способности к рассуждению и порождению гипотез, способности к рефлексии – оценке результатов рассуждений, способность к обучению и исследованию памяти, способность к объяснению имеющихся фактов посредством порожденных гипотез и способность к распознаванию недостаточности множества фактов с указанием соответствующих "пробелов".

ИС имеют следующую архитектуру:

ИС = Решатель задач + Информационная среда + комфортный интерфейс;

Решатель задач = Рассуждатель + Вычислитель + Синтезатор;

Информационная среда = база фактов + база знаний;

Комфортный интерфейс = диалог на естественном языке + представление результатов и графика + научение работе с ИС.

Рассуждатель реализует правдоподобные рассуждения и достоверный вывод (правдоподобные рассуждения являются синтезом познавательных процедур – например, индукции, аналогии и абдукции, являющейся средством принятия гипотез посредством объяснения базы фактов). Вычислитель реализует необходимый (для решения соответствующих задач) набор вычислительных методов, а Синтезатор осуществляет взаимодействие Рассуждателя и Вычислителя и выбор стратегии решения задачи.

Представления фактов в базе фактов (БФ) и знаний в базе знаний требует разработки языка представления знаний, обладающего дескриптивной и аргументативной функциями (терминология К.Р.Поппера). В таком языке должно быть выразимо сходство фактов из БФ, ибо представленный в этой книге метод анализа данных и порождения гипотез о причинно-следственных зависимостях (ДСМ-метод автоматического порождения гипотез) основан на принципе: сходство фактов влечет наличие (отсутствие) изучаемых эффектов и их повторяемость (это основное допущение ДСМ-метода АПГ).

Применение ИС для анализа и прогнозирования изучаемых эффектов социального поведения, представленных в неявном виде в БФ, создает возможность применения когнитивных рассуждений, расширяя инструментарий обработки социологических данных, а, возможно, данных других социальных наук.

Разумеется, возникают трудные проблемы обработки больших массивов данных, однако возможность исследования поведения "малых" социальных субъектов не только реализуема, но и экспериментально исследована. Согласно соображениям В.А.Ядова качественный анализ данных эффективен в исследованиях микросоциологии, для которой ДСМ-метод оказался адекватным средством обработки массивов фактов.

Применение ДСМ-метода АПГ в ИС порождает ряд интересных проблем изучения социальной реальности. Первой из них является порождение модели социальной структуры фрагмента реальности как покрытия некоторым множеством социальных общностей (малыми группами) с последующим изучением отношения "социальная общность – поведение". Второй проблемой является создание БФ, изменяющихся во времени, с последующим изучением причин социальных изменений. Теоретически эти проблемы могут быть сформулированы уже в настоящее время, а их практическое изучение требует междисциплинарных усилий. Интеллектуальный анализ данных есть применение ИС для анализа данных, представленных в БФ. Формализованный качественный анализ социологических данных, реализуемый в ИС, может стать когнитивным средством микросоциологии (по крайней мере, в ее академических исследованиях).

Настоящий сборник статей является попыткой формирования средств формализованного качественного анализа фактов социальных и гуманитарных наук.

Первое издание сборника статей "Интеллектуальные системы и общество" вышло в 2001 году в издательстве РГГУ. Автор благодарен издательству РГГУ, любезно согласившемуся на публикацию книги в УРСС. Автор благодарен Д.А.Поспелову, Д.Г.Лахути и В.Б.Тарасову за благожелательное предисловие ко второму изданию сборника.

От автора

В этой книге представлены работы автора, относящиеся к логике и методологии интеллектуальных систем. Согласно Тейяру де Шардену интеллект есть явление сверхжизни, а потому не вызовет удивления явное и неявное влияние интеллектуального уровня общества на его текущую жизнь, а следовательно, и жизнь будущую. Идея П.Сорокина о том, что социальные системы являются причинно-смысловыми, связана с необходимостью развивать как методы обнаружения причинно-следственных зависимостей на основе имеющихся фактов и знаний, так и средства представления и организации понятийного знания (системы понятий), проясняющего как неясные идеи, так и демагогическое манипулирование ими, дезориентирующее общественное мнение.

Построение интеллектуальных систем вызвало к жизни потребность создавать средства описания рационального поведения, доступные объективной критике и корректировке. Аргументированное принятие решений на основе сопоставления доводов и контрдоводов является обязательной "гигиеной социального мышления". Демократия предполагает определенный уровень рациональности, дающий возможность осуществлять целерациональное поведение в смысле Макса Вебера не только в повседневной жизни, но и в критические моменты истории, когда аффективное поведение затуманивает разум. Рационализм, понимаемый как аргументированное принятие решений на основе знания фактов и средств защиты от влияния заманчивых химер, является дисциплиной мысли и неотъемлемым спутником интуиции и знаний.

Человек общественный – человек рассуждающий, человек ведомый вождями – человек некритический, принимающий мифы и утопии в качестве догматов, вне которых лежит область его умственной недоступности. Демократия как тип организации общества предполагает развитые механизмы выборов представительной власти, разделение властей (представительной, исполнительной и судебной), гарантии от узурпации власти и насильственных изменений государственного строя и, наконец, средства защиты прав меньшинства (парламентского и электорального). Однако все эти необходимые черты демократии образуют лишь ее идеально-типическую сущность, реальность же функционирования зависит от свободного и аргументированного выбора решений электората, основанного на соревновательном предложении программ общественной жизни различными политическими объединениями при равных условиях общения с электоратом.

Следовательно, аргументация, т е. предложение /доводов за или против тех или иных экономических, политических и нравственных решений и идей, является обязательным условием культуры, в значительной мере определяющей общественный выбор – результат не только социальной психологии, но и "социальной логики" (т.е. принятия решений на основе аргументов, фактов и исторической памяти). В силу этого интеллектуальная готовность к принятию рациональных решений зависит не только от социальной психологии, но и "социальной логики". Прояснение идей, апелляция к фактам, историческое рассмотрение причин событий, выявление противоречивых политических установок, установление ложности демагогических обещаний и обвинений – далеко не полный перечень проблем "социальной логики", столь необходимой в периоды становления демократических общественных институтов и традиций: демократический процесс начинается со свободного конкурса аргументов, конкурс же голосов электората является лишь его завершением.

В посттоталитарном обществе сохраняются черты тоталитарного мышления, которое извращает аргументацию, накладывает табу на контрдоводы относительно догматов, противоречащих фактам и здравому смыслу. Интеллектуальные системы интересны как "идеально типические" архитектуры анализа фактов и принятия решений, а их строение – база фактов и знаний, способы организации знаний (декларативных, процедурных и понятийных) и средства реализации рассуждений являются примером простого рационализма, созданного человеком, а следовательно, они могут быть в более развитом и совершенном виде использованы в общественных целях – управлении и принятии решений в различных областях жизни, включая политическую и социальную сферы.

Развитые интеллектуальные системы ценны целенаправленным применением логических средств, реализующих синтез познавательных процедур – логику, формализующую не только средства доказательства, но и эвристику, являющуюся существенным механизмом интеллекта.

В связи с этим можно охарактеризовать следующие функции логики как естественного аспекта культуры.

1. Логика является средством аргументированного принятия решений, а следовательно, инструментом рационализма в разных сферах общественной жизни.

2. Логика является способом организации философского исследования и средством критики философских концепций; более того, логика является средством систематизации знаний и рассуждений во всех гуманитарных науках.

3. Логика является критическим инструментом для метатеоретического анализа методологии точных и естественных наук, который может использоваться как в основаниях этих наук, так и при проведении доказательств (например, в математике и информатике).

4. Логика есть эмпирическая наука, изучающая феномен человеческого рассуждения и способы представления знаний, а ее результаты служат средством усиления интеллектуальной деятельности и культуры ума.

В настоящей книге представлены опубликованные ранее работы автора, относящиеся к логике и архитектуре интеллектуальных систем.

Автор считает своим приятным долгом выразить благодарность коллегам по Сектору интеллектуальных систем ВИНИТИ и Отделения интеллектуальных систем РГГУ за участие в развитии ДСМ-метода автоматического порождения гипотез и создании интеллектуальных систем в науках о жизни и социологии. Применение ДСМ-метода для анализа социологических данных было осуществлено в содружестве с группой исследователей Института социологии РАН под руководством В.А.Ядова, которым автор выражает свою глубокую благодарность.

Автор благодарен М.А.Михеенковой и Д.Г.Лахути за помощь в работе над статьей "Синтез познавательных процедур и проблема индукции", а также приносит благодарность Е.С.Захаровой и A.M. Шефтер за подготовку этой книги к изданию. Работа над книгой была поддержана грантом РФФИ 98–06–80463, а также фирмой СЕВМ – Е.С.Зильберквит и М.А.Зильберквит. Автор им искренне благодарен. Автор благодарен Т.Гергею за участие в разработке концепции интеллектуальных систем и поддержку в их создании.

Автор благодарен издательству РГГУ за безграничное терпение в ожидании завершения этой книги.

Об авторе

Финн Виктор Константинович

Известный специалист в области искусственного интеллекта, логики и методологии наук о жизни и социальном поведении. Доктор технических наук (1990; тема диссертации — «Правдоподобные рассуждения в экспертных системах с неполной информацией»), профессор, заслуженный деятель науки Российской Федерации. В настоящее время — главный научный сотрудник Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН, а также руководитель Отделения интеллектуальных систем в гуманитарной сфере Российского государственного гуманитарного университета.

Основные научные результаты: формализация n-значных обобщений трехзначной логики Д. А. Бочвара и исследование их алгебраических свойств; установление предполноты множества функций n-значных логик Я. Лукасевича, таких, что n–1 есть простое число; построение логик аргументации с неассоциативными логическими связками; создание ДСМ-метода автоматизированной поддержки исследований (ранее — ДСМ-метод автоматического порождения гипотез), содержащего автоматизированные правдоподобные рассуждения, которые применяются в интеллектуальных системах для фармакологии, медицины, социологии и криминалистики. В своих исследованиях В. К. Финн существенным образом использует идеи выдающихся отечественных логиков Д. А. Бочвара и А. В. Кузнецова.