S-среда поддержки интеллектуальной деятельности

S-(символьно-кодово-сигнальная) среда поддержки интеллектуальной деятельности (S-среда) — динамично изменяющаяся глобальная человеко-техническая система, технические составляющие которой представлены совокупностями взаимодействующих компьютерных сетей (включая Интернет) и отдельных S-машин (компьютеров, онлайн веб-камер и др.), на основе которых функционируют электронные сервисы и приложения, предназначенные для создания и использования электронных энциклопедий, библиотек и других информационных ресурсов; систем знаний, систем автоматизированного проектирования (САПРов) и других средств поддержки различных видов интеллектуальной деятельности (научной, инженерной, образовательной и др.). Среди пользователей S-среды — и те, кто её строит и совершенствует, обновляя техническую составляющую, добавляя сервисы и др.

Интеллектуальная деятельность складывается из процессов выбора цели и/или решения задач (построения модели изучаемого объекта, создания информационных ресурсов или др.) для достижения выбранной цели. Предполагает обладание способностями, необходимыми для познания окружающей среды и самопознания, формирования и применения систем правил, принятия интуитивных решений (в зависимости от сложившейся ситуации, в условиях неполной информированности), самообучения, развития своих способностей (пополняя и используя знания и умения, накопленные человечеством).

Построение S-среды

S-моделирование, являясь средством описания смыслов, представленных S-системами понятий и знаний, не только сопровождает абстрактное мышление, но и служит инструментом его совершенствования (позволяя на время отвлечься от деталей, чтобы чётче увидеть главное).

Достаточно вспомнить, какое ускорение получило развитие математики после введения буквенных символов для записи формул (до того их записывали, используя разговорный язык). Современными примерами S-символьных моделей (S-моделей) могут служить чертежи машин в системах автоматизированного проектирования, записи музыкальных композиций, шахматных партий на веб-сайтах и т. д. Компактность и выразительность S-моделей позволяют эффективно сочетать детализацию и обобщения в процессе рассуждений. S-модели — испытанный инструментарий механизма ассоциаций, от продуктивности которого зависят судьбы изобретений и научных открытий.

Этапные события

Есть основания полагать, что шаги по пути формирования и совершенствования механизма абстрактного мышления (инструмента научного познания) выражены в способности изобретать методы и средства символьного моделирования изучаемых объектов.

До какого-то времени разнообразие моделируемых объектов ограничивалось тем, что принято называть объектами окружающей среды. Развитие звуковых, жестовых и других средств символьного моделирования смыслов, вызванное потребностями сообщать об опасности, размещении объектов охоты и других объектах наблюдения, способствовало совершенствованию механизмов познания, взаимопонимания и обучения. Стали формироваться языки сообщений включающие звуковые и жестовые символы. Стремление моделировать поведение (включая собственное) поставило новые задачи. Изначально это стремление было связано с обучением рациональному поведению на охоте, в быту, при стихийных бедствиях.

На определённом этапе развития задумались о создании таких средств моделирования, которые позволяли бы создавать модели, допускающие их хранение, копирование и передачу. К тому времени, пришло осознание того, что обучение только путём натурного показа приёмов охоты, изготовления тех или иных орудий (включая орудия охоты и труда) весьма ограничено. Не только потому, что не всё можно показать. Моделирование путем показа при известных достоинствах имеет ряд неустранимых недостатков: невозможность копирования без искажений, хранения и передачи таких моделей.

Конечно, показ с участием людей в качестве средств моделирования вряд ли когда-то полностью утратит своё значение. Обучение относительно сложным приёмам (от образовательных и трудовых до спортивных) с применением показа обычно довольно эффективно.

Графическая модель речи и письменность

Этапным событием в развитии символьного моделирования стали двумерные графические модели (в виде рисунков) при уже освоенном изготовлении трёхмерных (в виде лепных и резных фигурок). Особая роль принадлежит графическим моделям, обозначающим некоторые ситуации, свойства предметов и другие вещи, не имеющие видимых прообразов в окружающей среде.

Переход от примитивных рисунков с натуры к изображениям того, что выдает сознание, приблизил изобретение графических схем. Арсенал физических моделей стал дополняться символьными. Это повлияло на развитие жесто-звуковых средств построения сообщений и способствовало формированию речи, длительное время остававшейся основным средством создания и передачи сообщений.

Стремление повысить эффективность пояснений, сопровождающих показ, приводило к совершенствованию понятийного аппарата и средств его речевого воплощения. Развитие символьных моделей в виде графических схем и одновременное совершенствование речи привели к графической модели речи. Стала формироваться письменность. Она стала не только ключевым этапом в становлении S-моделирования, но и мощным инструментом развития интеллектуальной деятельности. Письменность стала ключевым средством в арсенале средств символьного моделирования.

К изваяниям, рисункам и схемам добавился текст. Теперь описания объектов и связей между ними могли быть представлены композициями рисунков, схем и текстов.

Создание, сохранение, накопление и передача символьных моделей

Появилась возможность фиксировать результаты наблюдений, рассуждения и планы в виде символьных моделей, которые можно было хранить и передавать. Актуальными стали задачи, связанные с необходимостью изобретения носителей, инструментов для рисования и письма, красящих средств и др. Это были первые задачи, связанные с формирующейся средой символьного моделирования (как инструментария накопления добытых знаний).

Началась эра изготовления твёрдых копий символьных моделей (в виде текстов, рисунков и схем) и накопления их во внешней среде. Процессы изучения мира и передачи знаний получили гораздо более мощное основание.

Символьное представление величин и форм

Потребность в количественных оценках (при обмене охотничьей добычей, плодами земледелия, орудиями охоты и труда и т. д.) привела к изобретению счёта и соответствующих систем жестовых, а затем и графических символов. Сначала количественные оценки, выражались с помощью жестовых символов (показом пальцев рук и др.). Когда жестовых символов стало не хватать, начали изобретать графические. Какое-то время обходились правилом: каждому элементу множества «количество» — свой символ. По мере увеличения числа применяемых элементов этого множества актуализировалась задача их эффективного символьного представления. Трудно было запоминать много пар <символ — соответствующий ему элемент множества «количество»>. Формирование понятия числа и идея экономии символов при моделировании чисел привела к изобретению систем счисления. Особого упоминания заслуживает идея позиционных систем счисления. Изменение значения символа с изменением его позиции в группе символов — весьма продуктивная идея.

Символьное моделирование схематических изображений

Важный этап в графическом моделировании связан с моделями схематических изображений (прародителей чертежей) — основы проектирования. Представление проектируемого трехмёрного объекта в трёх двумерных проекциях, на которых показаны размеры, сыграло решающую роль в становлении проектирования.

Методологическое обеспечение построения S-среды

Изобретение символов и построенных из них символьных моделей сообщений, представление и накопление таких моделей во внешней среде стали важными средствами формирования и развития интеллекта человека. На длинном и трудном пути от наскальных рисунков, через рукописные тексты, книгопечатание, звукозапись, фотографию, кино и телевидение роль символьных моделей сообщений, сохраняемых во внешней среде, постоянно росла. Доминирующая роль символьных моделей в интеллектуальной деятельности определяется не только компактностью и выразительностью, но и тем, что не существует ограничений на типы носителей, применяемых для сохранения символьных моделей. Ими могут быть память человека, бумажный лист, матрица цифровой фотокамеры, память цифрового диктофона или ещё что-то. Затраты на построение, копирование, передачу, сохранение и накопление символьных моделей несопоставимо меньше, чем аналогичные затраты, связанные с несимвольными моделями (например, макетами судов, зданий и др.).

Примерами результатов, сыгравших выдающуюся роль в методологическом обеспечении построения S-среды, могут служить: изобретённая Дж. фон Нейманом модель цифровой электронной машины с хранимыми в общей памяти инструкциями программы и данными [известная как модель фон Неймана (the von Neumann model) и архитектура фон Неймана (the von Neumann architecture)]; изобретённые создателем Веба Т. Бернерс-Ли протокол HTTP (англ. HyperText Transfer Protocol — протокол передачи гипертекста, являющийся протоколом прикладного уровня, определяющим правила передачи сообщений в гипермедийных системах, и унифицированный идентификатор ресурса URI (англ. Uniform Resource Identifier), ставший стандартом записи адреса ресурса, размещённого в сети Интернет. На основе s-моделей изобретённых объектов созданы электронная почта, Веб, поисковые системы IP-телефония, интернет вещей и другие интернет-сервисы; цифровая аудио-, фото- и видеозапись; системы автоматизированного проектирования (САПРы); компьютерные тренажёры и роботы, системы цифровой связи, навигационные системы, 3D-принтеры и др.

Развитие интеллекта связано со способностями создавать и применять символьные модели (S-модели) изучаемых объектов (в научной, инженерной и др. деятельности), пользуясь средствами S-среды.

Интеллект

Интеллект — комплекс способностей:

• обучаясь, познавать себя и окружение;
• формировать критерии и системы правил эффективного поведения;
• выбирать цели, формировать и решать комплексы задач для достижения целей;
• действовать интуитивно (в условиях неполной информированности).

В этом списке указаны лишь обязательные способности обладателей интеллекта (то есть, список не является исчерпывающим).

Человек входит в систему «Человечество», связан с нею многими естественными и искусственными средствами взаимодействия. Его интеллектуальные способности опираются на арсеналы знаний и умений, накопленных «Человечеством».

Человек наделён сенсорным комплексом (зрение, слух, осязание, обоняние, вкус), который «Человечество» расширило многими искусственными сенсорами, рассчитанными на восприятие визуальных, аудио, тактильных, запаховых и вкусовых S-символов. Человек с интеллектуальными способностями не только пользуется известными методами S-моделирования сущностей, но и участвует в изобретении расширений арсенала S-моделирования.

В этой деятельности сформировался и продолжает совершенствоваться механизм абстрактного мышления «Человечества».

Интуиция

Интуиция — механизм построения и сортировки подходов к решению задач, действующий во взаимодействии с сознанием (но без его постоянного контроля). Интуитивно решаемая задача может принадлежать произвольной предметной области (диагностика, распознавание или др.). Задача может иметь любые степени сложности и определённости. По степени определённости интуитивно решаемая задача может быть:

• хорошо определённой {есть постановка задачи [определены вход (что дано), выход (что требуется найти) и условия, связывающие компоненты входа и выхода], требуется найти метод решения};
• плохо определённой (нет завершённой постановки задачи: определён выход, но не полностью определён вход и условия, связывающие вход и выход; в этом случае требуется завершить постановку задачи, а затем найти метод её решения);
• неопределенной (нет постановки задачи; в этом случае ищется постановка задачи, а затем метод решения). 

Подсознание и сознание: платформа интеллекта

Подсознание, которому принадлежит основная часть работы при получении и сортировке интуитивных решений, играет важную роль и в производстве решений под контролем сознания.

Подсознание и интуиция.

Сознание — часть комплекса (названного интеллектом), где важная роль принадлежит подсознанию, продуктивность которого существенно зависит от S-представления задач.

В подсознании хранятся системы правил, определяющие поведение человека (в том числе и при решении задач), модели систем понятий, механизмы интерпретации сообщений на S-моделях систем понятий и другие стратегические ресурсы.

Подсознание и сознание можно представить в виде иерархии клиент-серверных архитектур (см. раздел "Сетевые архитектуры" в статье "Компьютерная сеть"). При этом масштабы и производительность всего, что относится к подсознанию, гораздо значительнее того, что относится к сознанию.

Концентрация на сути задачи

Способность концентрироваться зависит от силы желания решателя (его целеустремлённости) и S-символьного представления решаемой задачи.

Необходимым (но не достаточным) условием получения интуитивного решения является концентрация на вопросах: «Что требуется найти?», «Что дано?», как они связаны между собой. Особенно важно сосредоточиться на том, «Что требуется найти?». Чем сильнее сосредоточенность и удачнее S-символьное представление задачи, тем больше оснований получить решение. От концентрации и S-представления задачи зависит качество сформированного запроса и точность его адресации при отправке в подсознание. Что, в свою очередь, во многом определяет успех маршрутизации сообщения-запроса, его распознавания и последующей интерпретации на серверах подсознания. Серверы подсознания возвращают результаты обработки запросов, которые буферизируются в памяти. Буферы памяти под контролем сознания имеют весьма ограниченные объёмы. Важно время от времени сканировать их в ожидании искомого решения.

Качество механизма интуиции

Соотношение числа правильных и неправильных решений (на представительном множестве попыток) характеризует качество механизма интуиции. Чем ближе к единице значение этого отношения, тем выше оценка. Среди разумных людей нет полностью лишённых механизма интуиции, но есть те, у кого качество его функционирования характеризуется значениями, близкими к нулю.

Интуитивное решение может быть получено мгновенно, для его получения может потребоваться заметное время, оно может быть результатом многократных попыток решить задачу в течение длительного времени (измеряемого днями, месяцами или годами). Конечным продуктом интуиции является подход к решению (то есть ответ на вопрос: С чего начать решение задачи?). Иногда интуиция выдаёт не сам подход или метод, а лишь идею, определяющую некоторое множество методов, среди которых, возможно, находится искомый. Выбор из этого множества реализуется в различных режимах: и без участия, и с участием сознания. Найдя метод, интуиция отправляет его на «реализацию» соответствующим серверам подсознания.

Изучение естественного комплекса, обеспечивающего способности, отнесённые к интеллектуальным, — задача постоянно высокой актуальности. Однако, нет оснований полагать, что, имитируя естественный комплекс, можно получить наилучшие результаты.

Об искусственном интеллекте

Рассуждать об изобретении искусственного интеллекта, не учитывая вышесказанное,- опрометчивое занятие.

Одни исследователи склонны оценивать интеллектуальный уровень по способности решать хорошо определённые задачи, другие — плохо определённые, третьи — … В любом случае, при оценке интеллектуальных способностей необходимо определить классы и уровни сложности тестовых задач.

Вслед за А. Тьюрингом часть исследователей продолжает задаваться вопросом: можно ли создать «думающую машину», поведение которой невозможно отличить от поведения разумного человека?

Интеллектуальный робот.

Зададим встречные вопросы:

• какого человека (по интеллектуальному потенциалу, зависящему от способностей познавать, изобретать, обучаться, использовать информационные ресурсы и т. д.)?
• к каким предметным областям будут относиться тестовые вопросы?

У разных людей весьма различны способности выбирать цели; разворачивать их в комплексы задач, решение которых позволяет достичь поставленные цели; формировать адаптивные системы правил и следовать им; маскировать истинные намерения и распознавать подобный маскарад, применяемый другими и т. д.

Есть основания полагать, что для создания S-машинного комплекса, имитирующего поведение человека с определёнными интеллектуальными способностями, необходимо изобрести, реализовать и объединить следующие S-машинные системы:

• восприятия сообщений [по каналам аналогичным человеческим: зрение, слух, осязание, обоняние, вкус и другим (которые, возможно, будут ещё открыты)];
• порождения и передачи внутренних сообщений (связанных с инстинктами самосохранения и др.);
• интерпретации внутренних и внешних сообщений;
• реагирования на результаты интерпретации сообщений;
• порождения целей [внутренних (направленных на адаптивное самоизменение) и внешних] и развёртки их в комплексы задач.

И это не исчерпывающий список того, что требуется для построения некоторой функциональной аналогии человеческого интеллекта.

О тесте А. Тьюринга

В формулировке подобного теста необходимо было указать, что при каждом тестовом сравнении способностей человека и «думающей машины» должны использоваться тестовые задачи определённых классов. Естественно, что люди, участвующие в тесте, должны быть подготовлены к решению задач этих классов.

Приведём пару поясняющих примеров.

1. Шахматные программы всё чаще выигрывают даже у чемпионов мира. Проводятся чемпионаты мира среди шахматных программ. Любая из таких программ с успехом пройдёт тест А. Тьюринга, если речь идёт об обладателях способностей, необходимых для игры в шахматы.

2. Компания IBM создала суперкомпьютер Watson, который умеет отвечать на вопросы типа тех, что задают в известной тв-игре «Своя игра». Watson победил лучших «знатоков» США (в США эта игра называется Jeopardy). Вот русскоязычный вариант сообщения об этом же событии: "В США завершился необычный игровой телевизионный проект, после которого многие приверженцы верховенства разума человека над машинным интеллектом, вероятно, серьёзно усомнились в правоте своей точки зрения. В Штатах завершилась серия из трех телевизионных игр под названием Jeopardy. Легко пройдёт тест А. Тьюринга и суперкомпьютер Watson, если тестировать обладателей способностей отвечать на вопросы типа задаваемых в упомянутой игре.

Развитие S-среды

Развитие S-среды и реализуемых в ней приложений (САПРов, экспертных систем и др.) — наиболее целесообразное направление совершенствования комплекса искусственных средств поддержки интеллектуальной деятельности. Результаты исследований механизма естественного интеллекта необходимы, прежде всего, как часть методологического обеспечения построения этого комплекса.

Изучая мир и себя, люди строят S-модели сущностей, представленные системами понятий, отражающими изучаемые объекты и связи между ними. Эти модели служат им основанием для изобретения искусственных вещей, расширяющих и совершенствующих естественные возможности. Развитие S-среды и реализованных на её основе сервисов и приложений — магистральное направление в построении комплекса средств поддержки интеллектуальной деятельности. Наращивание функционала, удобства и надёжности сервисов S-среды — постоянно актуальная комплексная проблема. Её решение во многом зависит от результативности исследований и разработок в области автоматизации программирования (создания языков, инструментальных систем параллельного программирования, связанных с системами знаний о программируемых задачах, и др.).

Об интеллектуальных роботах-партнёрах

Роботы-партнёры — наиболее целесообразное семейство специализированных S-машинных помощников человека. Примерами роботов, предназначенных для решения хорошо определённых задач, могут служить шахматные S-машины. Гораздо сложнее изобрести и реализовать роботы, умеющие решать не только хорошо определённые задачи.

Литература

• Ильин А. В., Ильин В. Д. Создание человеко-машинной среды решения задач // Системы и средства информатики, 2016. Т. 26. № 4. С. 149—161. DOI:10.14357/08696527160413
• Turing A. M., I.—Computing Machinery and intelligence, Mind, Volume LIX, Issue 236, October 1950, Pages 433–460, DOI:10.1093/mind/LIX.236.433
• Ilyin V. D. Symbolic Modeling (S-Modeling): an Introduction to Theory. In: Silhavy, R. (eds) Artificial Intelligence Trends in Systems. CSOC 2022. Lecture Notes in Networks and Systems, vol. 502. Springer, Cham., 2022. P. 585—591. DOI:10.1007/978-3-031-09076-9_54

Одним из источников этой статьи является статья в википроекте «Руниверсалис» («Руни», руни.рф), называющаяся «S-среда поддержки интеллектуальной деятельности». Материал указанной статьи полностью или частично использован в Циклопедии по лицензии CC BY-SA. Всем участникам Руниверсалиса предлагается прочитать «Обращение к участникам Руниверсалиса» основателя Циклопедии и «Почему Циклопедия?».