Информатика, кибернетика, интеллект

Пушкин В. Г.

168

Неизбежным при этом становится познание взаимосвязей цели и потребности, цели и средства, цели и результата и т. п. На этой основе возникает проблема отношений субъекта и объекта, ибо целеполагание (в социальном плане) выступает как форма объективирования человека во внешнем мире, причем наблюдается закономерность, согласно которой каждый значительный шаг в научном проникновении в глубь вещей представляет процесс десубъективизации познания [49].

Способы познания целеполагающей деятельности субъекта определяются природой той организации, которая задает и формирует поведение субъекта; структура цели связана с организацией поведения. Последняя включает в себя как "жесткие", социально контролируемые, так и спонтанные, неконтролируемые (на данном уровне) параметры. Автономия человека зависит, в частности, от обратной

связи: каждый человек управляет собой с некоторой точки зрения, общепринятой в данной группе. В этом аспекте системный монизм с его концепцией цели заслуживает существенной модификации. Будучи важным средством научного познания структур целеполагания и прогнозирования как информационных процессов, этот принцип дополняется содержательной трактовкой, если речь идет не о собственно логическом и кибернетическом аспектах проблемы цели, а о реальных, отличающихся индивидуальностью, уникальных процессах человеческой природы.

Таким образом, проблема цели в современном понимании содержит, по крайней мере, два взаимосвязанных аспекта: онтологический и логико-кибернетический; их выделение и соотнесение с предметными областями науки становятся неизбежными. Оба этих аспекта нельзя не учитывать в методологических разработках, идущих в плане создания теории перехода от простого к сложному. Эвристическую роль в этом отношении выполняют понятия "внутренняя цель", "целеполагание", "прогнозирование", структурное рассмотрение которых позволяет выявить определенные возможности формализованного (модельного) представления биологических, технических и некоторых социальных явлений.

Системно-кибернетический анализ процессов целеполагания вскрывает методологическую основу построения и развития целесообразных и целенаправленных систем с элементами целеполагания, в частности у систем искусственного разума. Хотя в общем плане ясно, что определение целей системы во всех случаях остается делом человека [50], необходимо в то же время иметь в виду, что кибернетическая машина - это не жестко детерминированная система, следующая программе без каких-либо отклонений. Машине так же, как и человеку, свойственно ошибаться. Кроме того, надо различать уровни целеполагания по степени их сложности [51]. Простое целеполагание не нуждается в машинном участии, тогда как целеполагание относительно трудных (глобальных) за

169

дач предполагает компьютерное обеспечение, связанное с расчетом, оптимизацией и вообще значительной логической глубиной. "Трудно представить себе, - пишет М. Минский, - как можно решать задачи, не задумываясь над целями. Действительная трудность, связанная с телеологическими определениями, носит технический, а не философский характер: она возникает тогда, когда телеологические определения приходится использовать, а не тогда, когда о них упоминается" [52].

Рассматривая концепцию "узких мест" во взаимодействии человека и машины, Г. Л. Смолян отмечает тенденцию "смещения понятия "узкого места" от человека к машине" [53]. Видимо, такой подход в общем и целом не может вызвать возражений. Однако по определенным критериям, в частности по интеллектуальным параметрам, он представляется небесспорным. Искусственный интеллект, как известно, усиливает интеллект человека, а усиливать может, надо полагать, лишь более сильный интеллект [54]. Концепция взаимодействия человека и машины не дает достаточных оснований для превращения систем искусственного интеллекта в простое средство достижения человеческих целей. Последние машина (как "телеогенная" система) также способна усиливать, обеспечивая их не только материально, но и интеллектуально. Основанием для такого рассмотрения служит, в частности, способность систем искусственного интеллекта к обучению с учетом собственного опыта [55].

3. Обучение мышлению и самообучающиеся автоматы

Интеллект предполагает способность к обучению В условиях информационного насыщения интеллектуальной сферы период обучения распространяется на всю жизнь человека. Ощущается необходимость в повышении эффективности процесса обучения, что приводит к новому подходу к проблеме обучения. Оно все более предстает как процесс информационный и кибернетический, поддающийся оптимизации и автоматизации. Возникает проблема дальнейшего развития теории педагогики, построения современной количественной педагогической теории, допускающей точное прогнозирование.

Кибернетическое направление

педагогики включает в себя представление о педагогическом процессе как об управляемом процессе, рассмотрение системы "педагог-учащиеся" с позиций общей теории управления, обучения как процесса переработки информации, учащегося как преобразователя информации [56]. Основу развития педагогической теории на новом этапе составляет системный подход к расмотрению явлений воспитания и образования [57]. Само понятие обучения в этом плане становится системным. В современных теориях обучение выступает как особый вид поведения, что позволяет наполнить это понятие кибернетическим содержанием.

170

Обычно под обучением понимается процесс, в рамках которого учитель преподносит ученику некоторую информацию, подлежащую усвоению, а ученик реагирует на нее соответствующим образом, что позволяет учителю определить следующую дозу информации. Процесс обучения можно рассматривать как отношение связи и управления между компонентами некоторой системы. Сейчас, когда все острее проявляется несоответствие между возможностями традиционных методов обучения и возрастающим потоком научно-технической информации, реализация идей кибернетики, которая подходит к обучению как к процессу связи и управления, оказывается эффективным средством решения проблемы обучения, и прежде всего проблемы надежности в обучении [58]. Использование обучающих машин, выдающих ученику информацию и управляющих его поведением в последовательности взаимодействий, определяемой обучающей программой, делает такой подход вполне реальным. Обучение в этом случае становится функционированием системы "человек-машина", состоящей из учеников, программы и обучающей машины. Параметры оптимизации этой системы определяются эмпирически - путем изучения ошибок обучающихся, отклонений их поведения от критериев, выработанных учителем.

Кибернетическое направление педагогики впервые поставило проблему постепенного вытеснения в разумных пределах педагога из непосредственного общения с учащимися и замещения его функций опосредованным общением через машинное информационно-логическое устройство. Машина заменяет живого учителя, который обычно осуществляет обучение. Разумеется, это касается только собственно процесса ведения обучения, а не деятельности, связанной с его планированием [59]. Тем не менее это изменяет характер труда педагога и остро ставит вопрос о творческой деятельности и индивидуальном подходе к личности в ходе воспитания [60].

Таким образом, обучающая машина представляется принципиально новым элементом образования. Она выступает как инструмент для объективного исследования проблем в этой области Она предназначается не для замены и устранения учителя, а скорее для помощи в осуществлении его идей и указаний и повышает их эффективность. Машина берет на себя часть утомительной черновой работы, учитель же, по-прежнему сохраняя ответственность за планирование всего процесса обучения, не тратит время на "натаскивание", проверку заданий и т.д. Машина позволит учителю лучше определять и учитывать индивидуальные потребности его учеников. Ученик же из пассивного приемника информации превращается в активного участника процесса обучения, причем его постоянный контакт с учителем обеспечивается машиной [61].

171

Обучающая машина - устройство, предназначенное для реализации обучающих программ - выполняет следующие функции: предъявляет обучаемому порции учебного материала, контрольные задания, вопросы; требует, чтобы обучаемый ответил на предъявленные вопросы, выполнил задания и ввел ответ в машину; сообщает обучаемому, правильно ли он ответил, а в ряде случаев указывает и тип допущенной ошибки; обеспечивает индивидуальную работу в удобном для обучаемого (либо в контролируемом) темпе, а зачастую - и ту или иную степень адаптации к индивидуальным особенностям обучаемого [62]. Особого внимания заслуживает свойство адаптивности обучающей машины. Адаптивными называют такие обучающие машины, которые на основе обработки последовательности ответов обучаемого могут изменять способы изложения учебного материала с сохранением качества обучения при произвольных внешних и внутренних условиях обучения. По имеющимся данным, применение адаптивных обучающих машин сократит время обучения в среднем на 30% при сохранении качества обучения, достигаемого по разветвленной обучающей программе [63]. Адаптивная обучающая машина выбирает вариант обучающей программы, дающий возможность оптимизировать процесс обучения.