Моделирование мыслительных процессов

Изучение процессов мышления позволяет модели­ровать их с помощью ЭВМ. Моделирование процессов мышления, с одной стороны, открывает перспективы для создания машин, решающих различные задачи. С другой стороны, применение методов моделирования способствует более глубокому изучению психических процессов. Поэтому программа вычислительной маши­ны, выступая в качестве модели некоторых сторон мыслительной деятельности, является как средством исследования, так и средством автоматизации умствен­ного труда.

Моделирование отдельных сторон мышления чело­века может быть реализовано на основе эвристических машинных программ (эвристическое программирова­ние) . В них с психологических позиций рассматривает­ся поведение человека как сложной информационной системы. Цель состоит в том, чтобы построить систему-модель, поведение которой в выбранных ситуациях соответствовало бы поведению человека. Такая модель должна решать задачи, используя те же методы, спосо­бы и приемы переработки информации, которыми пользуется человек. На этом пути возникает проблема изучения алгоритмов переработки информации челове­ком, а также проблема изучения человеческих эврис­тик, т. е. способов решения задач человеком.

Эвристические машинные модели создаются сле­дующим образом. Путем экспериментального исследования поведения человека при решении задач выб­ранного типа выявляются наиболее характерные приемы и методы решения. На этой основе выдвига­ется гипотеза об алгоритмах, описывающих выбран­ный тип деятельности человека. Для проверки гипо­тезы строится ее модель (в виде программы ЭВМ) и сопоставляется поведение модели и человека при ре­шении задач данного класса. Результаты сопостав­ления используются для коррекции гипотезы и са­мой модели.

Для построения модели разработан также ряд спо­собов, с помощью которых ЭВМ может решить постав­ленную задачу, если алгоритм ее заранее неизвестен. К этим эвристическим способам относятся: поиск пра­вильного решения из некоторого множества путем перебора; ограничение перебора вариантов за счет опознания объектов исследования по некоторому на­бору их признаков; обучение машины стратегии поис­ка на основе закрепленного опыта; сокращение поис­ка путем предварительного планирования; нахождение закономерностей в исходных данных (индукция). Ко­личество этих способов может быть увеличено, причем каждый из них включает свои подспособы.

Таким образом, эвристическое программирование основывается на двух моментах: на воссоздании неко­торых интеллектуальных человеческих действий и на анализе специфических свойств и особенностей объек­та, в отношении которого осуществляется программи­рование. В области практического использования эври­стических машинных программ получены интересные результаты.

Созданные программы можно разделить на два класса.

К первому классу относятся программы, в основе которых лежит гипотеза об общих механизмах процесса решения задач. Особенностью таких программ является их обобщенный характер, возможность решения на их основе широкого класса задач. К ним относится, напри­мер, программа «Общий решатель проблем» (ОРП). Общий характер программы обусловлен тем, что она состоит из отдельных частей, каждая из которых занима­ется учетом определенных факторов. Основой ОРП явля­ется ядро программы, которое состоит из исполнительного алгоритма и арсенала эвристических способов фор­мулирования, оценки и решения определенных задач. Программа работает в следующих основных понятиях: объекты (геометрические фигуры, выражения символи­ческой логики и т. п.) и способы преобразования этих объектов (операторы), которые изменяют состояние объектов, их свойства и различия между ними. ОРП может действовать в любой среде, в которой можно оп­ределить совокупность объектов и в которой эти объекты могут быть преобразованы или скомбинированы в дру­гие объекты путем применения распознающих «опе­раторов» или правил преобразования [150].

Ко второму классу относятся программы, создан­ные на основе наблюдения и анализа какой-либо кон­кретной деятельности и способные решать задачи, возникающие именно в этой деятельности. Примером является программа для решения задачи оптимального распределения операций между рабочими на конвейе­ре. Эта программа была создана на основе анализа мыслительной деятельности инженеров — организато­ров производства [64].

Заканчивая общую характеристику эвристических машинных программ, следует подчеркнуть, что в них используется упрощенная модель задачи с ограничен­ным перебором вариантов, но без полной гарантии получения оптимального решения. Рассмотренные программы еще далеки от человеческих эвристик. По сути дела, в них решается не творческая мыслитель­ная задача, а более простая лабиринтная задача с из­вестными областями поиска, начальными условиями и конечной целью. Для выработки новых алгоритмов в ходе решения используется методика перебора вари­антов (проб и ошибок), но с известным сокращением. Моделируются лишь отдельные стороны мыслительной деятельности человека. Основной путь оптимизации рассмотренных программ состоит в приближении их к человеческимчэвристикам, особенностям концептуаль­ной модели, формируемой человеком.

Более полно особенности человеческого мышления учтены при разработке метода ситуационного управ­ления [151]. Метод предназначен для автоматизации процессов управления и основан на психологическом изучении мышления оператора. В результате исследо­ваний установлено, что процесс решения оперативной проблемы есть не столько выбор одного варианта, из нескольких возможных (как это принято в эвристичес­ких машинных программах), сколько формирование варианта, ведущего к решению. Этот принцип и ис­пользован в методе ситуационного управления. Суть его состоит в том, что ЭВМ строит внутри себя систему отношений или модель управляющего объекта, а даль­нейшая стратегия управления формируется на основе динамики этой модели.

Метод ситуационного управления, являясь итогом психологических исследований процесса решения за­дач, может выполнять двоякую функцию. С одной сто­роны, это путь построения программ, позволяющих автоматизировать такие управленческие процессы, которые до его создания не могли быть переданы ЭВМ или автоматизировались не лучшим образом. С другой стороны, такой метод может быть рассмотрен как ма­тематический инструмент описания реальной мысли­тельной деятельности оператора в процессе решения сложных задач по оперативному управлению. Все это позволяет по-новому подойти к решению проблемы распределения функций между человеком и ЭВМ в системе управления, поскольку применение метода позволяет передать машине решение многих задач, которые еще недавно были доступны лишь человеку.

К настоящему времени метод ситуационного уп­равления внедрен на ряде предприятий нашей стра­ны. Причем везде, где он внедрялся, получен суще­ственный экономический эффект [151].

Большой интерес представляют также машинные программы моделирования мыслительных процессов, в основу построения которых положено понятие логи­ко-психологических координат (ЛПК). Эти программы базируются на так называемой операторно-гностической модели мышления. В ее основу положены две ги­потезы: положение об «одноканальности» сознания и «многоканальное™» наглядно-содержательной интуи­ции и положение о несовместимости в осознаваемой части интеллекта операторного (связанного с выпол­нением операций) и логико-психологического (концеп­туального) компонентов мыслительного процесса.

Центральным звеном операторно-гностической модели являются ЛПК, которые включают в себя как эвристические, так и логико-алгоритмические компоненты. Логико-психологические координаты — это одновременно и условие познания соответствующих мыслительных механизмов, и путь разработки «психо­логического» обеспечения ЭВМ и АСУ. На основе экспериментальных психологических исследований ана­лизируется роль ЛПК, которыми человек, находясь в проблемной ситуации, руководствуется в своей дея­тельности. Выявленные ЛПК используются затем для оптимизации машинных программ [203].

Рассмотренные подходы к созданию машинных моделей мыслительной деятельности являются состав­ной частью более широкого научного направления, известного под названием «искусственный интеллект» и занимающегося созданием машинных систем для решения сложных задач. При этом не выдвигается в качестве обязательного условия имитация естествен­ного интеллекта. Главное — чтобы машинные програм­мы выдавали результаты, аналогичные тем, которые получает человек. Поэтому в общем случае работы в области искусственного интеллекта направлены не столько на моделирование существа познавательных процессов, сколько на автоматизацию сложных форм деятельности — автоматизацию, для которой доста­точно описания внешнего поведения человека.

Как известно, в психологии и кибернетике разли­чают три уровня сходства между мышлением человека и программами ЭВМ:

■ сходство результатов;

■ сходство общих методов и приемов;

■ сходство между последовательностями отдельных опера­ций и деталей решения.

Работы в области искусственного интеллекта ори­ентированы в основном лишь на сходство результатов. В психологических направлениях этих работ (эвристи­ческие машинные программы, методы ситуационного управления и др.) делаются, кроме того, попытки полу­чения сходства методов, приемов и последовательнос­ти выполнения отдельных операций. Однако эти по­пытки крайне ограничены, поэтому между интеллектом человека и его машинными аналогами (искусственным интеллектом) остаются принципиальные различия. Они подробно проанализированы в работе [64].

ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЯ