WWW.LIB.KNIGI-X.RU
Ѕ≈—ѕЋј“Ќјя  »Ќ“≈–Ќ≈“  Ѕ»ЅЋ»ќ“≈ ј - Ёлектронные материалы
 

Pages:   || 2 | 3 | 4 |

Ђ–ќ——»…— јя ј јƒ≈ћ»я Ќј”  ќ“ƒ≈Ћ≈Ќ»≈ ќЅў≈—“¬≈ЌЌџ’ Ќј”  –јЌ Ќј”„Ќџ… —ќ¬≈“ –јЌ ѕќ ћ≈“ќƒќЋќ√»» »— ”——“¬≈ЌЌќ√ќ »Ќ“≈ЋЋ≈ “ј ћ»Ќ»—“≈–—“¬ќ ќЅ–ј«ќ¬јЌ»я » Ќј” » –‘ ћќ— ќ¬— »… √ќ—”ƒј–—“¬≈ЌЌџ… »Ќ—“»“”“ ...ї

-- [ —траница 1 ] --

–ќ——»…— јя ј јƒ≈ћ»я Ќј” 

ќ“ƒ≈Ћ≈Ќ»≈ ќЅў≈—“¬≈ЌЌџ’ Ќј”  –јЌ

Ќј”„Ќџ… —ќ¬≈“ –јЌ ѕќ ћ≈“ќƒќЋќ√»»

»— ”——“¬≈ЌЌќ√ќ »Ќ“≈ЋЋ≈ “ј

ћ»Ќ»—“≈–—“¬ќ ќЅ–ј«ќ¬јЌ»я » Ќј” » –‘

ћќ— ќ¬— »… √ќ—”ƒј–—“¬≈ЌЌџ… »Ќ—“»“”“ –јƒ»ќ“≈’Ќ» »,

ЁЋ≈ “–ќЌ» » » ј¬“ќћј“» » (“≈’Ќ»„≈— »… ”Ќ»¬≈–—»“≈“)

–ќ——»…— јя ј——ќ÷»ј÷»я »— ”——“¬≈ЌЌќ√ќ »Ќ“≈ЋЋ≈ “ј

÷≈Ќ“–јЋ№Ќџ… Ё ќЌќћ» ќ ћј“≈ћј“»„≈— »… »Ќ—“»“”“ –јЌ

»Ќ—“»“”“ ‘»Ћќ—ќ‘»» –јЌ

ћќ— ќ¬— »… √ќ—”ƒј–—“¬≈ЌЌџ… ”Ќ»¬≈–—»“≈“

им. ћ.¬. ЋќћќЌќ—ќ¬ј

ћќ— ќ¬— »… √ќ—”ƒј–—“¬≈ЌЌџ… »Ќ—“»“”“ ЁЋ≈ “–ќЌ» » »

ћј“≈ћј“» » (“≈’Ќ»„≈— »… ”Ќ»¬≈–—»“≈“)

ћќ— ќ¬— »… √ќ—”ƒј–—“¬≈ЌЌџ… ”Ќ»¬≈–—»“≈“

 ”Ћ№“”–џ » »— ”——“¬

»— ”——“¬≈ЌЌџ… »Ќ“≈ЋЋ≈ “:

‘»Ћќ—ќ‘»я, ћ≈“ќƒќЋќ√»я, »ЌЌќ¬ј÷»»

ћј“≈–»јЋџ IV ¬сероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых учЄных г. ћосква, ћ»–Ёј, 10Ц12 но€бр€ 2010 г.

„ј—“№ 1.



ѕод ред. ƒ.». ƒубровского и ≈.ј. Ќикитиной ћќ— ¬ј ”ƒ  100.32 ЅЅ  32.813 » 86 ѕод редакцией д.филос.н. ƒ.».ƒубровского к.филос.н. ≈.ј.Ќикитиной » 86 »скусственный интеллект: философи€, методологи€, инно вации. ћатериалы „етвертой ¬сероссийской конференции студен тов, аспирантов и молодых учЄных. „асть 1, г. ћосква, ћ»–Ёј, 10Ц12 но€бр€ 2010 г. ѕод ред. ƒ.». ƒубровского и ≈.ј.

Ќикитиной Ч ћ.:

Ђ–адио и —в€зьї, 2010. Ч 168 с.

—борник посв€щен актуальным философским, теоретическим и методологическим проблемам искусственного интеллекта. ћолодые ученые и специалисты, аспиранты и студенты обсуждают в широком междисциплинарном контексте философско методологические про блемы развити€ когнитивных наук

, эпистемологические, методологи ческие и логические проблемы моделировании интеллекта, проблему сознани€ в ее взаимосв€зи с исследовани€ми головного мозга и раз работкой интеллектуальных систем. –ассматриваютс€ концептуаль ные проблемы исследовани€ виртуальной реальности, проблемы со циального моделировани€. «начительное внимание в сборнике уде л€етс€ интеллектуальным системам в сфере науки и технологий, в об разовании. ќбсуждаютс€ проблемы быти€ человека в информацион ном обществе, а также философские аспекты современного общест ва знаний.

»здание осуществлено при финансовой поддержке –оссийского гуманитарного научного фонда (–√Ќ‘) ѕроект є 10 03 14129г ISBN 5 978 5 94101 238 1 © ћ»–Ёј, 2010 —екци€ I.

Ёѕ»—“≈ћќЋќ√»„≈— »≈,

ћ≈“ќƒќЋќ√»„≈— »≈ » Ћќ√»„≈— »≈

ѕ–ќЅЋ≈ћџ ћќƒ≈Ћ»–ќ¬јЌ»я

»Ќ“≈ЋЋ≈ “ј –уководители: академик –јЌ, д. филос. н., проф. ¬.ј. Ћекторский (»‘ –јЌ), д. филос. н., проф. ј.—.  арпенко (»‘ –јЌ), к. филос. н., доц. ≈.ј. Ќикитина (ћ»–Ёј)

»— ”——“¬≈ЌЌџ… »Ќ“≈ЋЋ≈ “

» »Ќ“≈Ќ÷»ќЌјЋ№Ќџ≈ —ќ—“ќяЌ»я

Ц  Ц  Ц





¬ своей знаменитой работе Ђ—ознание, мозг и программыї [1] ƒжон —Єрль продемонстрировал на примере не менее знаменитой Ђигры в имитациюї [2] јлана “ьюринга свои доводы в пользу того по ложени€, что Ђкомпьютер с подход€щей программойї не способен к пониманию и, следовательно, не Ђразуменї в той же степени, что и че ловек. ќтличие между программой, оперирующей знаками на основа нии формальных правил, и мозгом, по логике —Єрл€ заключаетс€ в ка честве, которое он называет Ђинтенциональностьюї. ќ чЄм же в дей ствительности идЄт речь?

¬ своей работе Ђ„то такое интенциональные состо€ни€?ї [3] —Єрль (следу€ рассуждени€м ‘. Ѕрентано в работе Ђѕсихологи€ с точки зрени€ естественных наукї) пишет, что интенциональные состо €ни€ Ч это ментальные состо€ни€, имеющие направленность. »нтен циональные состо€ни€ относ€тс€ к объектам и состо€ни€м дел (об сто€тельствам) так же, как особый тип предложений, которые —Єрль называет иллокутивными. »ллокутивные предложени€ полностью со ответствуют интенциональным состо€ни€м.

—Єрль вводит целую таксономию иллокутивных речевых актов, то есть актов, выражающих интенции в противовес пропозиционным ре

4 ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

чевым актам, описывающим действительность. ѕричЄм, некоторые интенциональные состо€ни€ и соответствующие им иллокутивные предложени€ направлены на несуществующий объект или ложное по ложение дел. ѕроблема разъ€снени€ смысла таких предложений, по словам —Єрл€, аналогична проблеме разъ€снени€ смысла вымыш ленного дискурса. »сследу€ синтаксис, направленность речевых ак тов, —Єрль выдел€ет, прежде всего, утвердительный тип предложе ний: утверждени€, описани€, выражение убеждений о положении дел (при этом —Єрль различает собственно дескрипции и веру в некото рое положение дел), которые имеют направленность Ђот предложе ни€ к мируї и будут удовлетворены при соответствии первого послед нему.  роме того, —ерль выдел€ет директивный (приказы, желани€) и комиссивный (обещани€, кл€твы) типы предложений, которые имеют направленность Ђот мира к предложениюї (кл€тва будет исполнена, если будет совершенно предписанное действие). —уществуют также такие предложени€ как извинени€ и поздравлени€.

—ледует отметить, что последние предложени€ очевидным обра зом €вл€ютс€ выражением эмоций, реакцией на сложившеес€ поло жение дел. —оответствующие им интенциональные состо€ни€ Ч это эмоциональные состо€ни€.

ƒругой р€д высказываний из тех, которые —Єрль называет илло кутивными, включают ценностную заинтересованность в определЄн ном исходе, то есть имплицитным образом св€заны с ценностными высказывани€ми. — точки зрени€ анализа ценностных высказываний интерес представл€ют работы јйера [4] и —тивенсона [5]. ¬ частнос ти, јйер подчеркивает принципиальное различие между дескриптив ным предложением и этическим высказыванием, как не содержащим подлинного утверждени€ выражением эмоций, а —тивенсон пишет о том, что этические утверждени€, разногласи€ относительно которых касаютс€ не фактов, а интересов, €вл€ютс€ средством вли€ни€, вну шени€, т.е. играют суггестивную роль.

—ущественно, что множество иллокутивных высказываний, о ко торых пишет —Єрль, и множество ценностных высказываний, о кото рых пишет —тивенсон, пересекаютс€. “ак, оценочные высказывани€ имплицитно содержат суггестию, то есть команду, а команда Ч это содержание директивных иллокутивных высказываний. ƒирективные и комиссивные высказывани€, в свою очередь, подразумевают инте рес в некотором желательном, но не имеющем места в насто€щий момент положении дел (приказы и кл€твы св€заны с ценностными суждени€ми их автора). ¬ конечном итоге, эмоциональна€ потреб ность оказывать вли€ние и есть интенци€ в собственном смысле сло ва. Ќаконец, такой иллокутивный речевой акт, как ложь, подразумева ет положительную реакцию на воображаемый/предполагаемый ре

ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

зультат поведени€ человека адресата лжи, включает гордость спо собност€ми к манипул€ции как положительную реакцию на правдопо добную и эффективную ложь, а также страх перед разоблачением. “а ким образом, то, что —Єрль называет интенциональными состо€ни€ ми, можно отождествить с эмоциональными состо€ни€ми. ƒанное отождествление позвол€ет внести €сность в вопрос о содержании по н€ти€ Ђинтенциональностьї (дл€ рассуждений —Єрл€ об интенцио нальных состо€ни€х справедлива классическа€ бихевиористска€ кри тика психологии интроспекции ƒ. ”отсоном [6]), и обладает объ€сни тельными преимуществами, поскольку человеческие эмоциональные состо€ни€ вполне конкретным образом отражаютс€ на человеческом поведении, имеют нейрогуморальную природу (состо€ние страха ха рактеризуетс€ выбросом адреналина в кровь), и, что важно, имеют конкретные причины Ч соответствующие стимулы. —лабым местом рассуждений —Єрл€ €вл€етс€ то, что имеющие направленность Ђот мира к предложениюї иллокутивные высказывани€ статичны, не име ют никаких Ђвнешнихї по отношению к ментальности причин (в част ности, что побуждает человека дать кл€тву?).

ќтносительно значени€ субъектов иллокутивных высказываний:

в одних случа€х субъекты этих высказываний имеют эмпирическое значение, если предложени€ касаютс€ реально существующих пред метов или действительного положени€ дел, а в других случа€х илло кутивные высказывани€ могут быть направлены на положение дел, не имеющее места в действительности, что характерно и дл€ предложе ний вымышленного дискурса. ћожно сделать гипотетическое пред положение, что вымысел, воображение и собственно то, что называ етс€ интроспекцией, имеет природу аналогичную природе быстрого сна. ¬ таком случае, вымышленные предложени€ можно назвать мне моническими, то есть предложени€ми о содержании пам€ти, где Ђпредставление о будущемї €вл€етс€ экстрапол€цией прошлого опы та, а вымысел Ч нарушением пам€ти, соединением элементов пам€ ти в таком пор€дке, в котором они не встречались в опыте. „еловече ска€ пам€ть, в свою очередь, веро€тнее всего имеет эмпирическую природу, и представл€ет собой какие либо гипотетические конкрет ные структуры, клеточного или молекул€рного уровн€, которые опре делЄнным образом кодируют воспроизведение запомненного (вы сказывани€ в пользу подобной гипотезы касаютс€ позиции ƒубров ского [8] в дискуссии о материализме, дуализме и функционализме в философии сознани€). ¬оспроизведение запомненных чувственных сигналов принимает такую же форму совокупных состо€ний коры го ловного мозга, доступных дл€ исследовани€ методом ћ–“ [7], как и подлинные чувственные данные, например зрительные. ≈сли изло женные соображени€ верны, то высказывани€ об интенциональности

6 ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

как особом качестве интеллекта, недоступном алгоритмизации, могут быть охарактеризованы как нерелевантные, а одной из гипотетичес ких стратегий моделировани€ интеллекта может быть моделирование условных рефлексов, в частности эмоциональных реакций, а также пам€ти, подобной человеческой пам€ти.

Ћитература:

1. —Єрл ƒ. —ознание, мозг и программы // јналитическа€ философи€:

становление и развитие. ћ., 1998. с. 376Ц399.

2. Turing A. Computing Machinery and Intelligence. // Mind, New Series, Vol.

59, No. 236. (Oct., 1950), pp. 433Ц460.

3. Searle J. What Is an Intentional State? // Mind, New Series, Vol. 88, No.

349. (Jan., 1979), pp. 74Ц92.

4. Ayer A. Language, Truth and Logic. Penguin Classics, 2001. 224 pp.

5. Stevenson —. The Emotive Meaning of Ethical Terms // Mind, New Series, Vol. 46, No. 181. (Jan., 1937), pp. 14Ц31.

6. ”отсон ƒж. ѕоведение как предмет психологии (бихевиоризм и необи хевиоризм) // ’рестомати€ по истории психологии / ѕод. ред. ѕ. я.

√альперина, ј. Ќ. ∆дан. Ч ћ.: »зд во ћ√”, 1980. Ч —. 34Ц44.

7. Miyawaki, Y. et al (2008). Visual Image Reconstruction from Human Brain Activity using a Combination of Multiscale Local Image Decoders. Neuron 60: 915Ц929. DOI: 10.1016/j.neuron.2008.11.004.

8. ƒубровский ƒ.». —ознание, мозг, искусственный интеллект: сб. ста тей. ћ., Ч 2007. Ч 272 с.

—≈ћјЌ“»„≈— »≈ ћќƒ≈Ћ» ћ≈“јя«џ ј

¬ —ќ¬–≈ћ≈ЌЌџ’ »Ќ‘ќ–ћј÷»ќЌЌџ’ “≈’ЌќЋќ√»я’

Ц  Ц  Ц

Ќа современном этапе философии науки построение и исполь зование мета€зыка становитс€ особенно актуальным в св€зи с когни тивными исследовани€ми, моделированием естественного интел лекта в искусственном. ”глубленное осмысление мета€зыка необхо димо в услови€х глобальной компьютеризации информационных про цессов, поэтому основным направлением исследований становитс€ разработка новых информационных технологий, создаваемых в рам ках компьютерных наук.

ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

¬ контексте философии науки исследовани€ в данной сфере ка саютс€, в основном, вопросов моделировани€ естественного €зыка, его функционировани€ в различных ситуаци€х, обеспечени€ общени€ человека с электронными вычислительными машинами путем созда ни€ компьютерно эффективных моделей коммуникации. –езультаты исследований наход€т свое применение в вопросно ответных, диало говых системах решени€ задач, создании речевых средств коммуни кации вычислительной техники и человека, при обработке св€зных текстов, в машинном переводе, в информационно поисковых систе мах и других направлени€х.

ƒл€ решени€ такого рода задач, а также создани€ интеллекту альных систем анализа текстов (поисковые сервера, программы сле жени€ за потоками информации, системы документооборота), про грамм распознавани€ устной речи, переводчиков, экспертных и обу чающих систем, понимающих речь, представлени€ персонажей в вир туальной реальности, интерактивных фильмах, способных к адекват ному общению, особенно актуально использование семантических моделей мета€зыка. ѕри этом его значени€ должны содержать толко вани€, на основе которых можно адекватно описать все интуитивно ощущаемые семантические св€зи между различными словами, пред ложени€ми, текстами.

¬ насто€щее врем€ разработано достаточное количество семан тических моделей мета€зыка, которые способны в той или иной сте пени осуществл€ть разбор естественно €зыкового текста, вы€вл€ть значение и генерировать высказывани€. ѕодходы к их моделирова нию чрезвычайно различны и отличаютс€ степенью использовани€ логических и контекстуальных методов в реализации компоненты по нимани€ значени€, примен€емых средствах анализа, а также объе мом и способами изображени€ знаний.  ачество модели в системах общени€ с базами данных, в машинных автоматизированных систе мах перевода, разработанных на основе реализации анализа и интер претации входного и синтеза выходного высказывани€, варьируетс€ от требуемой глубины понимани€.

ƒл€ создани€ подобной системы с интеллектуальным анализом текста может использоватьс€ семантическа€ модель Ђ—мысл Ч текстї, разработанна€ ».ј. ћельчуком и €вл€юща€с€ наиболее пол ной кибернетической моделью €зыка [3]. ƒанна€ модель основана на синтезе логического и контекстуально коммуникативного подходов к пониманию семантического аспекта €зыка, так как использует все ви ды его анализа: фонетический, морфологический, синтаксический и проблемный, способству€ наиболее полному пониманию текста. »з влечение информации, построение правильных предложений, их пе рефразирование и оценивание обеспечиваетс€, главным образом,

8 ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

специальным семантическим мета€зыком. ќснова данного подхода заключаетс€ в том, что Ђпо фрагменту текста строитс€ описание, не зависимое от конкретных слов, но определ€емое тем, что эти слова означаютї [1, c. 80].

¬ рамках модели Ђ—мысл “екстї ведетс€ работа над составлени ем “олково комбинаторного словар€ русского €зыка, где определ€ет с€ его базис, аксиомы и элементарные смыслы (неупрощаемые пон€ ти€), через которые описываютс€ более сложные пон€ти€. ¬ словаре содержитс€ более ста тыс€ч лексических единиц трех смысловых уровней: фундаментального, вариативного и описательного. ќн охва тывает лингвистическое описание лексем, представл€ет собой мно жество правил, заранее установленных средств и даЄт пользователю возможность найти средство наилучшим образом подход€щее к по ниманию смысла в контексте. ћета€зык при таком подходе рассмат риваетс€ как важнейша€ часть научного описани€ естественного €зы ка. ѕри этом единицей описани€ €вл€етс€ лексема, а толкование строитс€ как разложение исходных лексических смыслов, которое приводит к семантическим Ђатомамї Ч элементарным, далее не раз ложимым смыслам.

“акой словарь сочетает в себе как логический, так и контексту альный подход, так как объедин€ет в себе довольно жесткую форма лизованную структуру, мета€зык, а также Ђсодержит определенную семантическую, грамматическую, тезаурусную, энциклопедическую информацию о слове заголовке, отражает его валентностную струк туру, задает лексическую сочетаемость, место в словообразователь ном гнезде, гипотетическую информационную значимость в тексте, отраслевую принадлежностьї [2, c. 41].

«адача моделировани€ таких семантических систем состоит в том, что необходимо формировать взаимоинтенциальность актов, их понимание, €вные и скрытые смыслы, их Ђнагруженность метафора ми естественного €зыка, недомолвками, жестамиї [4, с. 36]. Ќедоста точна€ изученность на сегодн€шний день самого процесса понима ни€ текста и речи €вл€етс€ главной трудностью в создании приклад ных семантических моделей €зыка в информационных технологи€х.

»менно это, нар€ду с недостаточной начальной компетентностью вы числительных устройств, превращает исследовани€ в данной облас ти в экспериментальную науку, так как поведение каждой созданной модели авторам приходитс€ сравнивать с поведением других анало гичных моделей, а также с результатами, полученными специалиста ми при решении данных задач. ¬ дальнейшем с учетом приобретен ных данных сравнительного анализа в разрабатываемые модели вно с€тс€ необходимые коррективы, что способствует совершенствова нию семантических моделей мета€зыка.

ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

Ћитература:

1. ƒерновой √. —емантический анализ и –ќћ»ѕ // “руды –ќћ»ѕТ2003, окт€брь 2003, Ч —ѕб: Ќ»» ’имии —ѕб√”. Ч —. 80Ц86.

2. Ћеонтьева Ќ.Ќ., —еменова —.ё. —емантический словарь –”—ЋјЌ как инструмент компьютерного понимани€ // ѕонимание в коммуникации.

ћатериалы научно практической конференции 5 6 марта 2003 г. Ч ћ.:

ћ√√»», 2003. Ч —. 41Ц46.

3. ћельчук ».ј. –усский €зык в модели Ђ—мысл “екстї. Ч ћ ¬ена, 1995.

Ч 682 с.

4. ќгурцов ј.ѕ. ¬озможности и трудности в моделировании интеллекта // »скусственный интеллект: междисциплинарный подход. Ч ћ.:

»»нтеЋЋ, 2006. Ч —. 32Ц48.

ћќƒ≈Ћ»–ќ¬јЌ»≈ ѕ–ќ÷≈——ќ¬ —јћќќ–√јЌ»«ј÷»»

¬  ќЋЋ≈ “»¬ј’ »Ќ“≈ЋЋ≈ “”јЋ№Ќџ’ ј√≈Ќ“ќ¬

».ј.  ириков, ј.¬.  олесников, —.¬. Ћистопад  алининградский филиал ”чреждени€ –оссийской академии наук »нститута проблем информатики –јЌ ќдин из подходов к решению сложных задач Ч коллективное прин€тие решений в рамках системы поддержки прин€ти€ решений (—ѕѕ–). ¬ ходе взаимодействи€ участников —ѕѕ– возникают, кроме прочих, процессы самоорганизации, направл€емые отношени€ми ко операции, компромисса, содействи€, конкуренции, конформизма (по доби€), приспособлени€, солидарности, уклонени€ и др. [1]. —амоор ганизаци€ Ч основа интенсивного развити€ —ѕѕ–, ее способность ре агировать на изменени€ во внешней среде, обоснованно и своевре менно корректиру€ не только свое внешнее поведение, но и основопо лагающие принципы собственного устройства и функционировани€.

ѕон€тие самоорганизации исследуютс€ в философии, искусствен ном интеллекте, физике, биологии, химии, социологии, лингвистике и других науках. ѕри этом дл€ всех самоорганизующихс€ систем выдел€ ютс€ следующие свойства [2]: 1) эндогенный глобальный пор€док (сис тема переходит в стабильное глобальное состо€ние за счет внутренних процессов); 2) эмерджентность (функциональность системы в целом не сводитс€ к сумме функций ее элементов); 3) самосохранение (свойство системы восстанавливать себ€, воспроизводить или восстанавливать свои компоненты); 4) адаптивность (способность к реорганизации обу славливает возможность адаптироватьс€ к изменени€м внешней среды).

10 ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»» ¬ случае с —ѕѕ– процесс самоорганизации приводит к качест венному улучшению принимаемых ею решений по сравнению с реше ни€ми отдельных экспертов. Ѕлагодар€ этому —ѕѕ– способна решать более сложные задачи, нежели отдельный эксперт. ѕоэтому процес сы самоорганизации нужно учитывать при проектировании компью терных систем поддержки прин€ти€ решений ( —ѕѕ–) дл€ решени€ сложных, практических задач.

ѕроцесс прин€ти€ решени€ в —ѕѕ– Ч управл€емый лицом, при нимающим решени€, поиск компромисса с целью найти Ђрезонанс ное состо€ниеї хода обсуждени€, следствием которого стало бы воз никновение синергетического эффекта, когда коллективное, комби нированное решение лишено недостатков частных мнений экспертов.

ќдно из перспективных направлений в области моделировани€ коллективного прин€ти€ решений в —ѕѕ– Ч построение интеллекту альных систем в рамках многоагентного подхода, или многоагентных систем (ћј—). ÷ентральна€ проблема здесь Ч имитаци€ работы ин теллектуальных групп и организаций дл€ решени€ задач методами рассуждений на логико лингвистических (символьных) представлени €х. ћј— включают в себ€ множество агентов Ч автономных сущностей (программ или роботов), которые, взаимодействуют в ходе решени€ задачи, обмениваютс€ данными, знани€ми, объ€снени€ми и частич ными решени€ми общей задачи. ƒл€ решени€ сложной задачи форми руетс€ группа агентов, строитс€ обща€ концептуальна€ модель и вво д€тс€ глобальные критерии достижени€ цели. ћј—, как и —ѕѕ–, обла дают способностью измен€ть алгоритм своего функционировани€ в ходе работы, то есть про€вл€ть признаки самоорганизации.

ƒл€ моделировани€ процессов самоорганизации в —ѕѕ– пред лагаетс€ ћј— с самоорганизацией на основе анализа степени взаимо действи€ участников [3].  лючевой элемент данной ћј— Ч агент, при нимающий решени€. „тобы повысить эффективность принимаемых решений, этот агент на основе базы нечетких правил в зависимости от условий решаемой задачи производит замену архитектуры ћј—. ѕри этом различаютс€ три типа архитектур: ћј— с конкурирующими аген тами, ћј— с нейтральными агентами или ћј— с сотрудничающими агентами. “ип архитектуры ћј— определ€етс€ на основе анализа не четких целей агентов, согласно алгоритму, предложенному в [3].

“естирование предложенной ћј— проводилось на примере сложной задачи коммиво€жера (—« ) [4] в услови€х многокритери альности: суммарной стоимости маршрута; общей длительности по ездок дл€ всех транспортных средств; веро€тности опоздани€ хот€ бы одному клиенту; надежности; а также вли€ни€ таких стохастичес ких факторов как веро€тность возникновени€ дорожных пробок и, как результат, веро€тность опоздани€ к клиенту, потери от бо€ груза и др.

ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

¬ задаче используетс€ полный спектр переменных и отношений, ко торыми оперируют эксперты при построении маршрутов доставки гру зов на практике. Ёто означает, что решить —«  одним из известных мето дов невозможно. “ребуетс€ использовать синергетический искусствен ный интеллект и комбинирование интеллектуальных технологий, чтобы Ђнаучитьї компьютер самосто€тельно конструировать метод решени€ задачи. — экспериментальной целью был разработан лабораторный про тотип автоматизированной системы Ђћногоагентна€ система дл€ реше ни€ сложной задачи коммиво€жера (MAS SZK)ї. ќна позвол€ет оценить услови€ возникновени€ синергетического эффекта, в частности, по€вле ни€ свойства эмерджентности самоорганизующихс€ систем, в зависи мости от типа архитектуры ћј—, чтобы извлечь правила Ђуслови€ Ч ар хитектураї нечеткой базы знаний агента, принимающего решени€.

¬ результате анализа полученных экспериментальных данных бы ла разработана нечетка€ база знаний по выбору архитектур ћј— аген та, принимающего решени€, позвол€юща€ при малой размерности за дачи выбирать архитектуру ћј— случайным образом, либо на основе анализа других параметров —«  (полнота матрицы смежности, топо логические особенности и т.д.), а при размерности задачи более 30 го родов, когда возникающий синергетический эффект начинает играть серьезное значение, Ч выбирать ћј— с нейтральными или сотрудни чающими агентами. ƒл€ извлечени€ новых знаний и пополнени€ базы знаний, следует исследовать зависимости веро€тности возникнове ни€ синергетического эффекта от других параметров и сформулиро вать правила выбора архитектур ћј— на основе данных зависимостей.

¬ результате в  —ѕѕ– построенной, как ћј— с самоорганизацией на основе анализа степени взаимодействи€ агентов, агент, принимаю щий решени€, сможет адаптировать архитектуру под конкретную за дачу, чтобы повысить качество принимаемых  —ѕѕ– решений.

Ћитература:

1.  олесников ј.¬. √ибридные интеллектуальные системы. “еори€ и техно логи€ разработки / ѕод ред. ј. ћ. яшина. Ч —ѕб.: »зд во —ѕб√“”, 2001.

2. Di Marzo Serugendo G., Gleizes M. P., Karageorgos A. Self organization in multi agent systems // The Knowledge Engineering Review, 2005. Ч Vol.

20:2. Ч pp. 165Ц189.

3.  ириков ».ј.,  олесников ј.¬., Ћистопад —.¬. ћоделирование само организации групп интеллектуальных агентов в зависимости от степе ни согласованности их взаимодействи€ // »нформатика и ее примене ни€. 2009. Ч “.3, ¬ып.4. Ч —. 78Ц88.

4.  олесников ј.¬.,  ириков ».ј. ћетодологи€ и технологи€ решени€ сложных задач методами функциональных гибридных интеллектуаль ных систем. Ч ћ.: »ѕ» –јЌ, 2007. Ч 387 с., ил.

12 ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

“≈—“ “№ё–»Ќ√ј: ‘»Ћќ—ќ‘— »≈ ¬ќ«–ј∆≈Ќ»я

» ѕ–ј “»„≈— »≈ –≈јЋ»«ј÷»»

Ц  Ц  Ц

¬ 1950 году в известном философском журнале ЂMindї была впервые опубликована ставша€ классической стать€ британского ма тематика јлана “ьюринга ЂComputing Machinery and Intelligenceї (в русском переводе Ђћожет ли машина мыслить?ї [3]). »менно в рам ках данной статьи ј. “ьюринг предложил мыслительный эксперимент по Ђигре в имитациюї, который впоследствии и получил название те ста “ьюринга.

ќдним из принципиальных философских возражений против кри тери€ теста “ьюринга как методологического принципа исследований в области искусственного интеллекта (далее »») оказываетс€ извест ный мыслительный эксперимент Ђкитайской комнатыї ƒжона —ерл€. ¬ нем речь идет о том, что успешна€ имитаци€ внешнего разумного по ведени€ программы не означает наличи€ понимани€ Ђвнутри маши ныї. јргумент Ђкитайской комнатыї был сформулирован ƒж. —ерлем в статье Ђ—ознани€, мозги и программыї [5] в 1980 году. »де€ данного аргумента по€вилась у ƒж. —ерл€ после знакомства с иде€ми –оджера Ўенка и –оберта Ёбельсона, изложенными в работе Ђ оды, планы, це ли и понимание: введение в структуру человеческого понимани€ї

(1977) [4], в которой речь шла о программах, понимающих рассказы.

јргумент, в сущности, направлен против любых попыток моделирова ни€ феноменов человеческой психики средствами машин “ьюринга, таких как, например, известные SHRDLU ¬инограда (Winograd, 1973) или ELIZA ¬ейценбаума (Weizenbaum, 1965). “езис ƒж. —ерл€ заключа етс€ в том, что методологический подход к моделированию мысли тельной де€тельности как программы независимой от тела человека и способной работать на любом искусственном носителе €вл€етс€ не состо€тельным. “ест “ьюринга же €вл€етс€, на наш взгл€д, €рким при мером функционального подхода к пониманию человеческого мышле ни€ и принципам его моделировани€, или скорее имитации [2].

Ќесмотр€ на принципиальные философские возражени€, мето дологи€ функционализма и дуализма превалировала на всем прот€ жении исследований в области »». “ест “ьюринга оказал значитель ное вли€ние на исследовани€ в области искусственного интеллекта.

—уть интеллекта по предлагаемому варианту Ч это способность гене

ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

рировать рассуждени€, неотличимые от поведени€ реального челове ка. » задача имитации такого поведени€ Ч одна из задач »». –ассмо трим вли€ние теоретической установки теста “ьюринга на формиро вание компьютерных моделей типа ботов (chatterbots).

ѕервой практической реализацией идеи “ьюринга оказалась со зданна€ ƒжозефом ¬ейзенбаумом уже упом€нута€ программа Ёлиза (ELIZA) (1966), способна€ имитировать осмысленный диалог. Ќа прин ципах программы Ёлиза в насто€щее врем€ создано множество, так называемых, виртуальных собеседников (сhatterbots).  ак люба€ ин теллектуальна€ система, виртуальные собеседники имеют базу зна ний. ¬ простейшем случае база данных представл€ет собой набор возможных вопросов пользовател€ и соответствующих им ответов. ¬ истории современной науки и техники есть пример, иллюстрирующий результат пр€мого истолковани€ задани€ “ьюринга. ¬ 1990 году ’ью Ћобнер (Hugh Loebner) на базе  эмбриджского центра изучени€ по ведени€ предложил проводить соревновани€ по формальному про хождению теста “ьюринга. ¬ 2008 году наиболее интеллектуальными программами оказалс€ бот Elbot, второе место зан€л Ђискусственный собеседникї Eugene Goostman, третье Ч A.L.I.C.E.

ƒо насто€щего момента ни одна компьютерна€ программа не смогла пройти тотальный тест “ьюринга в рамках соревнований, но, несмотр€ на это, современна€ коммуникативна€ практика в прост ранстве »нтернета изобилует примерами общени€ человека и ком пьютерной программы. «ачастую человек попадает в заблуждение относительно того, общаетс€ он с компьютером или человеком. “ью ринг предвидел, что к 2000 году цифровые компьютеры смогут до битьс€ успеха в имитационной игре, но вр€д ли мог предположить со временный уровень достижений данной технологии.

Ќа наш взгл€д, феномен Ђпрохождени€ї теста “ьюринга в рамках диалоговых ситуаций в сети »нтернет св€зан со спецификой данного средства коммуникации; а именно с такими психологическими осо бенност€ми, как опосредованный характер коммуникационных актов, ограниченность диалога временными рамками, поверхностный уро вень обсуждени€ выбранной тематики и т.п. [1]. “аким образом, функ циональна€ модель мышлени€, котора€ представлена в мыслитель ном эксперименте “ьюринга, вновь обретает свою актуальность уже не в рамках компьютерных наук, но в области современной теории и практики коммуникации.

Ћитература:

1. √улевич ќ.ј. ѕсихологи€ коммуникации. Ч ћ.: Ќќ” ¬ѕќ ћосковский психолого социальный институт, 2008.

14 ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

2.  люева Ќ.ё.  омпьютерное моделирование интеллектуальных функ ций // ‘илософи€ сознани€. јналитическа€ традици€. “ретьи √р€з новские чтени€. ћатериалы ћеждународной научной конференции Ч ћ.: —овременные тетради, 2009 г.

3. “ьюринг ј. ћожет ли машина мыслить? Ч ћ.: ‘изматгиз, 1960.

4. Schank Roger C., Abelson Robert P. Scripts, plans, goals and understand ing: an inquiry into human knowledge structures, Erlbaum, 1977.

5. Searle J. Minds, Brains, and Programs // The Philosophy of Artificial Intelligence, in M. Boden, ed., Oxford University Press, 1990.

»Ќ“≈ЋЋ≈ “”јЋ№Ќјя ќЅ–јЅќ“ ј «ЌјЌ»…

¬ —≈ћјЌ“»„≈— ќ… ѕј”“»Ќ≈

Ц  Ц  Ц

—овременный »нтернет фактически представл€ет собой массив электронных документов и базу данных ключевых слов, сформиро ванную разнообразными поисковыми системами. ¬ процессе работы и поиска необходимой информации человек получает всего лишь ин дексно св€занные с поисковыми терминами данные, т.е. учитываетс€ Ђтолько актуальный дл€ данного запроса лексический или синтакси ческий контекстї [1, с. 153].

»нтеллектуализаци€ √лобальной ѕаутины, как ближайша€ перспек тива ее развити€, предполагает дополнение гипертекста семантическим содержимым. –ечь идет о процессе превращени€ данных в знание, кото рое предполагаетс€ хранить на той же странице гипертекста в виде скрытых от глаз пользовател€ меток с метаинформацией. ƒополнитель ный слой метаданных предназначаетс€ дл€ автоматизированной обра ботки машинными агентами. ≈го форматы и схемы уже имеют опреде ленные  онсорциумом развити€ √лобальной —ети (W3C) стандарты.

јльтернативой данному подходу €вл€етс€ подход, который не предполагает внесение изменений в существующую информацион ную структуру »нтернета, так называемый подход Ђсверхуї. ¬ его ос нове лежит обучение компьютерных систем работе с текстами в Ђче ловеческомї формате, то есть в привычном дл€ воспри€ти€ людьми виде. –аботы в направлени€х, соответствующих двум обозначенным подходам, ведутс€ параллельно. «адача разбора текстов, с различ ной степенью интеллектуализации, была поставлена на первый план и частично реализована в существующих поисковых системах. “ем не менее, практика показывает, что релевантность результатов такого

ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

поиска в сегодн€шних объемах информации, содержащейс€ в —ети, довольно низка. Ѕолее того, дл€ ее повышени€, пользователь должен обладать знани€ми об особенност€х построени€ подобных запросов, использовать уточн€ющие слова, указывать на исключающие терми ны и так далее. ƒругими словами, наблюдаетс€ уход от естественно го €зыка к специализированному €зыку.

»збежать обозначенных недостатков должен подход, предпола гающий формирование —емантической паутины (англ. Semantic Web) и специализированных семантических сервисов. ¬ пользу этого ре шени€ говорит не только прин€тый консорциумом план развити€, но, что не менее важно, поддержка крупнейшими корпораци€ми »нтер нета, которые фактически и формируют его сервисы. ƒл€ нас интерес представл€ют другие процессы, а именно, то, как Ђглобальна€ база данныхї может быть преобразована в Ђглобальную базу знанийї.

ћожно выделить два основных подхода к преобразованию суще ствующего Ђклассическогої »нтернета к семантическому. ѕервый Ч подход Ђснизу вверхї. ¬ его основе лежит иде€ наполнени€ √лобальной паутины знани€ми, а не данными. –еализаци€ заключаетс€ в разработ ке и использовани€ онтологий, €зыка описани€ данных и €зыка пред ставлени€ данных. ‘актически требуетс€ глубокое преобразование web страниц на основе новых микроформатов, что позволит компьюте ру Ђпониматьї такой текст. ¬торой подход, Ђсверху внизї предлагает использование существующей информации, представленной в пон€т ном человеку виде. ќба подхода имеют как достоинства, так и недо статки. ¬ первом случае, велик объем работы по структуризации и по вторному размещению данных. ¬о втором Ч дл€ систем Ђсемантичес кого аннотировани€ документов Ђузким горлышкомї €вл€етс€ автома тическа€ обработка естественного €зыкаї [2, с. 84]. ѕо мнению ¬.‘.

’орошевского, автоматизированное аннотирование содержимого под управлением онтологий позволит включить не только статическое со держимое интернет страниц, но и информацию из баз данных и других источников, объем которой, по некоторым оценкам, на пор€док боль ше. ѕоскольку направление —емантической ѕаутины лежит на стыке множества дисциплин, в том числе области искусственного интеллекта (»»), здесь нашли свое развитие многие их Ђнаработкиї. ќдним из та ких актуальных направлений, в контексте семантического аннотирова ни€, стала автоматическа€ обработка естественно€зыковых текстов.

ѕодобна€ задача €вл€етс€ одной из частей концепции »скусствен ного интеллекта. ¬ частности, работа компьютера с естественным €зы ком лежит в области исследовани€ компьютерной герменевтики.  ак от мечает ≈.Ќ. Ўульга, при разработке интеллектуальных систем герме невтическа€ традици€ рассматриваетс€ дво€ко. Ќегативную ее сторону или аргументы против принципиальной возможности создани€ »» мы 16 ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»» не рассматриваем. «адача Ђпонимани€ї текста сведена к построению семантической сети на его основе. ¬ этом случае герменевтика способ на предложить Ђопределенные методы, способы и критерии, которые подразумевают понимание естественных €зыков и их роль в представ лении знаний о социальном миреї [3, с. 106]. Ѕолее того, герменевтиче ский подход, по мнению ≈.Ќ. Ўульги, позвол€ет учитывать эмоциональ ную составл€ющую структуры текста. “ака€ возможность, веро€тно, бу дет востребована в перспективе развити€ —емантической паутины.

Semantic Web интересен, прежде всего, возможност€ми, которые он может предоставить дл€ всего человечества. ѕереход от Ђ»нтерне та данныхї к Ђ»нтернету знанийї Ч это переход к новой парадигме ис пользовани€ √лобальной компьютерной сети. “. Ѕернерс Ћи, пропаган диру€ идею Ђсв€занных данныхї, ставил цель обеспечени€ пользовате лей так называемыми Ђсемантическими сервисамиї. ¬ первую оче редь, это совершенно иной принцип поиска информации. Ѕольшинст во современных информационно поисковых систем всего лишь нахо д€т web страницы или документы, в тексте которых есть слова, содер жащиес€ в запросе. ќценка релевантности поиска не учитывает кон текст, в котором они встречаютс€. –езультатом становитс€ список ссы лок, по которым человек вынужден переходить и самосто€тельно ана лизировать размещенную там информацию. „еловеко машинное вза имодействие с —емантической сетью значительно отличаетс€ от при вычного. ¬место поиска слов или фраз, человек задает системе вопрос на своем родном €зыке и получает на него готовый ответ, который со ставлен из информации, содержащейс€ в различных источниках.

ћеханизмы Semantic Web реализуют собственную форму пред ставлени€ знаний с глобальной динамической структурой, котора€ содержит в себе описание окружающего мира, процессов, происхо д€щих в нем, и знани€ людей. Ётот фундамент позвол€ет построить на нем интеллектуальную систему любой сложности. »деи построе ни€ искусственного интеллекта на основе глобальной компьютерной сети в таком контексте выгл€д€т более перспективно, чем раньше.

ћасштаб данного проекта, междисциплинарность исследований и динамика развити€ подчеркивают его уникальность.

Ћитература:

1. ћайкевич Ќ.¬. ќт информационного пространства к пространству зна ний. ќнтологии в »нтернет // “руды VI Ќациональной конференции по искусственному интеллекту  »»Т98. Ч ћ.: –ј»», 1998. Ч —. 152 158.

2. ’орошевский ¬.‘. ѕространства знаний в сети »нтернет и Semantic Web // »скусственный интеллект и прин€тие решений, 2008.Ч є1. Ч c. 80 97.

3. Ўульга ≈.Ќ.  омпьютерна€ герменевтика // ¬опросы философии. Ч 2007. Ч є2.Ц—. 97 106.

ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

јЋ√ќ–»“ћ»„≈— »… ѕќƒ’ќƒ

  ћќƒ≈Ћ»–ќ¬јЌ»ё »Ќ“≈ЋЋ≈ “”јЋ№Ќџ’ ѕ–ќ÷≈——ќ¬

Ц  Ц  Ц

ѕон€тие алгоритма восходит к античности. ќдин из первых изве стных алгоритмов €вл€етс€ процедура отыскани€ наибольшего обще го делител€ двух чисел, предложенна€ ≈вклидом в IV в. до н. э. јлго ритм ≈вклида представл€ет собой один из многих классических алго ритмических процедур, встречающихс€ в математике. Ќо, несмотр€ на значительный исторический возраст отдельных алгоритмов, точна€ формулировка универсального определени€ алгоритма по€вилось только в двадцатом веке. ѕод алгоритмом традиционно понималась процедура, котора€ Ђпозвол€ла путем выполнени€ последовательнос ти элементарных шагов получать однозначный результат (не завис€ щий от того, кто именно выполн€л эти шаги) или за конечное число ша гов прийти к выводу о том, что решени€ не существуетї [3, с. 80].

¬ 1930 х годах было предложено несколько альтернативных фор мулировок этого пон€ти€, св€занных с возникновением и развитием ци фровых машин. ƒл€ того чтобы алгоритм понималс€ однозначно, он должен быть представлен так, чтобы его могла выполнить машина. ѕри этом структура машины должна быть универсальной, то есть такой, что бы на ней можно было выполн€ть любой алгоритм. Ёта иде€ привела к концепции абстрактной машины как универсальной алгоритмической модели. ќна была выдвинута ј. “ьюрингом и Ё. ѕостом в 1936Ц1937 гг.

Ќаибольшую известность среди моделей такого типа получила модель “ьюринга, за которой закрепилось название Ђмашина “ьюрингаї.

“ьюринг рассматривал задачу, известную как проблема алгорит мической разрешимости, котора€ была поставлена немецким мате матиком ƒавидом √ильбертом. ƒанна€ проблема состоит в отыска нии универсальной алгоритмической процедуры дл€ решени€ мате матических задач или, вернее, ответа на вопрос о принципиальной возможности такой процедуры. ¬опрос состо€л в том, существует ли некий универсальный математический алгоритм, позвол€ющий ре шить все математические задачи (из некоторого вполне определен ного класса) одну за другой.

”спехи и сложности в решении проблемы моделировани€ позна вательных способностей человека став€т вопрос о возможности со здани€ искусственного интеллекта. ѕерва€ трудность св€зана с самим пон€тием алгоритма, которое подразумевает существование алгорит 18 ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»» мически неразрешимых задач, дл€ решени€ которых невозможно по строить алгоритм. —тремление преодолеть узость алгоритмического подхода привело к возникновению эвристического направлени€ в раз работке проблем искусственного интеллекта, где эвристика понима етс€ как термин, противосто€щий пон€тию алгоритма, который пред ставл€ют собой Ђнабор инструкций или четко сформулированных опе раций, составл€ющих определенную процедуруї [5, с. 41]. јлгоритми ческий принцип решени€ задач может быть реализован в вычисли тельной машине, если не возникает трудностей количественного ха рактера, таких как ограниченность пам€ти или быстродействи€.

ѕримерами алгоритмически неразрешимых задач €вл€ютс€: про блема соответствий Ё. ѕоста, распознавание выводимости ј. „ерча, установление тождества теории групп ѕ.—. Ќовикова, распознавание эквивалентности слов в любом исчислении и др. Ќа основании этого можно сделать вывод, что вычислительные машины не способны справл€тьс€ со всем многообразием проблем, решаемых человеком, который способен мыслить не только алгоритмически, но и интуитив но, эвристически. ќднако существование алгоритмической неразре шимости некоторых задач не означает невозможность их решени€ ма тематическими средствами, так как человек способен находить в таких задачах разрешимые частные случаи. —ледовательно, такой принцип решени€ можно воспроизвести, то есть, Ђлюбой мыслительный про цесс можно моделировать, если он доступен описаниюї [2, с. 37].

 роме того, дл€ моделировани€ мыслительного процесса его нуж но формализовать, что в полной мере неосуществимо. “ак, дл€ любой формальной непротиворечивой системы можно вы€вить некоторые ут верждени€, которые на ее основе нельз€ ни доказать, ни опровергнуть, то есть Ђв рамках данной системы эти утверждени€ считаютс€ неразре шимымиї [2, с. 37]. Ќа этом основании был сделан вывод о том, что не все познавательные процессы могут быть описаны формальным €зы ком, следовательно, невозможно их моделирование в вычислительных машинах и приведенные аргументы не служат доказательством невоз можности моделировани€ интеллектуальных процессов.

¬ рамках алгоритмического подхода в искусственном интеллек те рассматриваютс€ два взаимосв€занных вопроса, а именно дейст вительно ли человек в процессе переработки информации следует некоторым формальным правилам, подобно цифровой машине и Ђможет ли поведение человека, независимо от того, как оно возника ет, быть описано средствами какого либо формализма, допускающе го реализацию с помощью цифрового устройстваї [1, с. 257].

Ќевозможность полной формализации познавательных способ ностей человека и их моделировани€ в вычислительных устройствах также св€зана с утверждением о неспособности машин к творчеству,

ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

интуитивному мышлению, эмоциональным про€влени€м, целепола ганию и другим человеческим способност€м, которые Ђне могут быть описаны с помощью математических средствї [2, с. 38]. »нтуитивное мышление индивидуально дл€ каждого человека, Ђк нему прибегают, когда исходной информации недостаточно дл€ прин€ти€ решени€ или когда сам алгоритм неоднозначенї [4, с. 186]. Ёто говорит о том, что человек способен отступать от алгоритма или измен€ть его в ходе своей де€тельности. ћожно моделировать лишь Ђрешение сформу лированной задачи, но не постановку цели и интерпретацию достиг нутого результатаї [2, с. 38]. ќднако этот аргумент противоречив, так как доказательство теоремы относитс€ к творческой де€тельности, и имеютс€ примеры моделировани€ этой де€тельности (построение ¬.ћ. √лушковым программы по проверке доказательств теорем алге бры, программы дл€ доказательства или опровержени€ теории на ос нове алгоритма ј. “арского).

ћожно сделать вывод, что алгоритмический подход к моделиро ванию интеллектуальных процессов ограничен, но он вносит большой вклад в понимании познани€. “ак, знание основных алгоритмически неразрешимых задач предостережет специалистов от всеобщей ал горитмизации. –ассмотренные проблемы алгоритмизации не дока зывают невозможность моделировани€ мыслительных процессов в категоричной форме, а лишь утверждаетс€, что необходимо искать новые пути моделировани€ де€тельности человека.

Ћитература:

1. ƒрейфус ’. „его не могут вычислительные машины.  ритика искусст венного разума. ѕер. с англ. Ќ. –одмана. ѕод ред Ѕ.¬. Ѕирюков. Ч ћ.:

ѕрогресс, 1978. Ч 334 с.

2.  очергин ј.Ќ. »скусственный интеллект и мышление // ‘илософи€ искусственного интеллекта. ћатериалы всероссийской междисцип линарной конференции, г. ћ., ћ»Ёћ, 17Ц19 €нвар€ 2005 г. Ч ћ.: »‘ –јЌ, 2005. Ч —. 37Ц39.

3. ѕоспелов ƒ.ј. »нформатика. Ёнциклопедический словарь дл€ начи нающих. Ч ћ.: ѕедагогика ѕресс, 1994. Ч 349 с.

4. „ернавский ƒ.—., „ернавска€ Ќ.ћ,  арп ¬.ѕ., Ќикитин ј.ѕ. –аспозна вание мышление (синергетический подход) // —инергетическа€ пара дигма.  огнитивно коммуникативные стратегии современного науч ного познани€. Ч ћ.: ѕрогресс “радици€, 2004. Ч —. 184Ц187.

5. Ёндрю ј.ћ. »скусственный интеллект / ѕер. с англ. ¬.Ћ. —тефанюка;

ѕод ред. [и с предисл.] ƒ.ј.ѕоспелов. Ч ћ.: ћир, 1985. Ч 265 с.

20 ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

Ќј” » ќ —Ћќ∆Ќќћ » »— ”——“¬≈ЌЌџ… »Ќ“≈ЋЋ≈ “

Ц  Ц  Ц

¬ насто€щее врем€ развитие науки на основе старых подходов становитс€ неэффективным. ¬се в большей степени объекты науч ного исследовани€, независимо от их характера Ч социальные, ес тественнонаучные, гуманитарные Ч рассматриваютс€ как нелиней ные, открытые сложные системы с огромным количеством €вных и не€вных внутренних св€зей. ѕарадигмой современного научного по знани€ становитс€ сложносистемный подход, в частности, сложно системное мышление как принцип познавательной де€тельности ученого.

јлгоритмическа€ механизаци€ мышлени€ с помощью программ но управл€емых компьютеров сталкиваетс€ с серьезными трудност€ ми, которые невозможно преодолеть только за счет растущих вычис лительных мощностей. Ќапример, компьютерные программы тью ринговского типа в р€де случаев не могут справитьс€ с распознавани ем образов, координацией движений и другими сложными задачами человеческого обучени€. »деи теории сложных динамических систем реализуютс€ искусственными нейронными сет€ми. »х развитие св€ зано с успешными техническими приложени€ми нелинейной динами ки к физике твердого тела, физике спиновых стекол к параллельным химическим и оптическим компьютерам, лазерным системам и чело веческому мозгу.

ѕон€тие клеточных нейронных сетей ( Ќ—) в последнее врем€ стало основой многообещающей парадигмы исследований сложнос ти и реализовано в технологии микросхем и информационной техно логии.  леточные нейронные сети обеспечили технологический про гресс в создании аналоговых нейрокомпьютеров, предназначенных дл€ вычислений с использованием графики и формировани€ рисунка.

 леточные нейронные сети представл€ют собой очень сложную вы числительную систему, поскольку она состоит из плотного параллель ного массива компьютеров с общей вычислительной мощностью су перкомпьютера.

 ак и в случае универсальной машины “ьюринга дл€ цифровых компьютеров, существует универсальна€  Ќ— машина, имитирую ща€ все типы аналоговых нейрокомпьютеров. —тепени динамической сложности не только подтверждаютс€ эмпирическими наблюдени€ ми, но и строго определ€ютс€ математическими методами. ”же изве

ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

стны поистине поразительные приложени€ искусственных нейронных сетей в нейробионике, медицине и робототехнике. Ёволюцию слож ных вычислительных систем продолжает искусственна€ жизнь с гене тическими и обучающими алгоритмами [1, с. 26]).

Ќауки о жизни и вычислительна€ техника представл€ют собой не только главные направлени€ развити€ будущих технологий, но вмес те с обычными объектами исследований перерастают в изучение ис кусственной жизни и искусственной эволюции. ¬ знаменитой цитате из параграфа 64 Ђћонадологииї Ћейбниц доказывает, что каждый жи вой организм есть определенный вид Ђбожественной машиныї или Ђестественного автомата, бесконечно превосход€щего все искусст венные автоматыї. »сторические корни т€нутс€ от Ћейбница к совре менным наукам о вычислимости и сложности, которые пытаютс€ мо делировать разумное поведение с помощью вычислительных и слож ных динамических систем.

ѕомимо Ђискусственного интеллектаї, €вл€ющегос€ классичес ким разделом компьютерной науки, новым развивающимс€ полем исследований в рамках наук о сложном стала Ђискусственна€ жизньї.

»скусственна€ жизнь Ч научна€ дисциплина, котора€ создает и изу чает компьютерные модели животных организмов или синтетических систем, которые по своему поведению похожи в определенных аспек тах на естественные живые биологические системы. «адача такого исследовани€ Ч найти основополагающие принципы организации живых систем на «емле и в других мирах.  ак направление исследо ваний, она сформировалась с 1986 г. и базируетс€ на биологии, физи ке, химии и математике. »скусственна€ жизнь стремитс€ найти сред ства моделировани€, которые были бы достаточно мощными, чтобы ухватить ключевые пон€ти€ живых систем на указанных уровн€х воз растающей сложности [1, с. 320].

≈сли раньше комбинаци€ биологических и искусственных мик росхем €вл€лась научно фантастической мечтой о киборгах, то те перь благодар€ исследовани€м, основанным на динамике сложных нелинейных систем и науке о сложности, она представл€ет собой тех ническую реальность, сул€щую воодушевл€ющие приложени€ в обла сти робототехники и медицины. ¬ эволюционной робототехнике ис следовани€ начались с искусственной эволюции разумных систем.

ќни показали, что традиционное представление о Ђразумныхї ком пьютерах не годитс€, поскольку мозг не выполн€ет простые програм мы. Ёволюционна€ теори€ утверждает, что мозг развилс€ не дл€ вы полнени€ формальных доказательств, а дл€ управлени€ нашим пове дением и обеспечени€ нашего выживани€.

“аким образом, разумность всегда про€вл€ет себ€ во взаимо действии с поведением нашего тела и взаимодействии с окружаю 22 ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»» щей средой. ¬округ изучени€ разума, основанного на поведении, возникла нова€ область знаний, известна€ также под названием ма териализованной науки о познании, нового искусственного интел лекта или искусственного интеллекта, основанного на поведении.

Ёта область служит согласованной базой дл€ изучени€ естественных и искусственных разумных систем. ÷ель этой науки Ч пон€ть слож ность и разумность путем созидани€, конструировани€ и постройки роботов.

ќпыт работы с компьютерными экспериментами может ис пользоватьс€ дл€ создани€ конкретных условий, при которых могут сами себ€ строить новые материалы и сами себ€ организовывать новые формы жизни. ѕервые шаги уже сделаны. ¬ принципе даже нельз€ исключить возникновени€ искусственного сознани€. ≈сли мы знаем сложную нейродинамику, определ€ющую состо€ни€ созна ни€, то Ђсистемы с человеческой составл€ющейї и Ђжелезої челове ческого мозга представл€ют лишь одну конкретную модель. Ќовые материалы, жизнь и сознание станов€тс€ возможными не благодар€ самой материи, а благодар€ конкретной ее организации и динами ческим законам, которые можно смоделировать в более или менее сложных системах. “аким образом, в длительной перспективе воз никает уже этический вопрос о том, желаем ли мы искусственной эволюции с открытым концом, который мы не в силах предсказать [1, с. 329].

“аким образом, высокий уровень современного развити€ в обла сти искусственного интеллекта и искусственной жизни во многом об€зан сложносистемному подходу к пониманию научного мышле ни€. ≈сли рассматривать эволюцию этих дисциплин, то наукам об ис кусственных интеллекте и жизни пришлось проделать довольно боль шой путь от простейших нейронных сетей до синергетических ком пьютеров, клеточных нейронных сетей, аналоговых нейрокомпьюте ров, универсальных  Ќ—, до становлени€ робототехники и нейробио ники.

Ћитература:

1. ћайнцер  . —ложносистемное мышление: ћатери€, разум, человече ство. Ќовый синтез. ћ.:  нижный дом ЂЋ»Ѕ–ќ ќћї, 2009. Ч 464 с.

2. Ќиколис √., ѕригожин ». ѕознание сложного / ѕер. с англ. ¬.‘. ѕасту шенко. »зд. 2 е, стереотипное. ћ.: Ёдиториал ”–——, 2003. Ч 344 с.

ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

ѕ–ќЅЋ≈ћј »«¬Ћ≈„≈Ќ»я «ЌјЌ»…

ƒЋя ѕќ—“–ќ≈Ќ»я »Ќ“≈ЋЋ≈ “”јЋ№Ќџ’ —»—“≈ћ

» ќЅ«ќ– ћ≈“ќƒќ¬ »«¬Ћ≈„≈Ќ»я «ЌјЌ»…

≈.ё.  рымска€ ћосковский государственный институт радиотехники, электроники и автоматики (технический университет) ¬ представленной работе последовательно изложены следую щие тезисы:

Х определение пон€тий Ђзнаниеї и Ђприобретение знани€ї

Х аналитический обзор существующих методов извлечени€ и при обретени€ знаний (рассматриваютс€ существующие в теории классических экспертных систем методы приобретени€ знаний, рассматриваютс€ использующиес€ дл€ извлечени€ знаний из таблиц данных методы статистического анализа, математичес кого моделировани€ и идентификации)

Х формулирование набора требований к направленной на конеч ного пользовател€ технологии извлечени€ знаний.

«нание и приобретение знаний ѕод знанием понимаетс€ достаточно широкий спектр информа ции. ¬ [1, с.

430Ц432] представлена следующа€ классификаци€ типов знаний:

1. Ѕазовые элементы знани€ (информаци€ о свойствах объектов реального мира).

2. ”тверждени€ и определени€.

3.  онцепции Ч перегруппировки или обобщени€ базовых элемен тов.

4. ќтношени€. ¬ыражают как элементарные свойства базовых эле ментов, так и отношени€ между концепци€ми.

5. “еоремы и правила перезаписи Ч частный случай продукцион ных правил (правил вида ЂеслиЕ, тоЕ, иначеЕї) с вполне опре деленными свойствами.

6. јлгоритмы решени€.

7. —тратегии и эвристика.

8. ћетазнание.

¬ насто€щей работе первому типу знаний будет соответствовать информаци€ об измеримых (или наблюдаемых) свойствах объектов реального мира. ѕриобретением знаний называетс€ вы€вление зна ний из источников и преобразование их в нужную форму (например, 24 ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»» перенос в базу знаний экспертной системы) [2]. »сточниками знаний могут быть некоторые объективизированные знани€, переведенные в форму, котора€ делает их доступными дл€ потребител€. ƒругим ти пом знаний €вл€ютс€ экспертные знани€, которые имеютс€ у специа листов, но не зафиксированы во внешних по отношению к ним храни лищах. ≈ще одним видом субъективных знаний €вл€ютс€ эмпиричес кие знани€, полученные путем наблюдени€ за окружающей средой.

‘орма репрезентации знаний определ€ет используемую методоло гию вы€влени€ знаний и модель представлени€ знаний.

ћетоды извлечени€ и приобретени€ знаний   насто€щему времени сформировалось три основных на правлени€ извлечени€ знаний. Ёти направлени€ могут использо вать одни и те же математические методы; подходы, первоначаль но разработанные в рамках некоторого направлени€, могут приме н€тьс€ дл€ решени€ задач из другого направлени€.

¬от эти на правлени€:

Х ћетоды самообучени€ и приобретени€ знаний в теории класси ческих экспертных систем

Х »звлечение знаний из таблиц данных. ¬ключает теорию статис тических выводов и другие методы анализа данных

Х “еори€ идентификации систем.

‘актически, в индустрии обработки данных существуют некото рые формальные схемы обработки данных и анализа результатов.

“ак, обща€ схема обработки данных методами математической ста тистики приведена в [3]:

1. јнализ исследуемой системы или объекта.

2. —оставление плана сбора исходной статистической информа ции

3. —бор данных и их ввод в Ё¬ћ.

4. ѕервична€ статистическа€ обработка данных.

5. —оставление плана вычислительного анализа статистического материала.

6. ¬ычислительна€ реализаци€ обработки данных.

7. ќсмысление, интерпретаци€ и подведение итогов исследова ни€.

 ак при использовании традиционных статистических методов анализа данных, так и при использовании нейронных сетей приведен на€ схема действий остаетс€ без изменений. ѕри этом пункты 5 7 де тализируютс€ в зависимости от целей и задач исследовани€ и приме н€емых методов.

ѕредставлени€ о характере полезной информации, содержа щейс€ в эмпирических данных, а зачастую и сам характер подобных

ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

данных не позвол€ют использовать дл€ их обработки классические статистические методы. ¬ св€зи с этим возникли совершенно новые задачи обработки эмпирических данных, а значит, и новые методы ре шени€ таких задач.

 ратко перечислю существующие на данный момент методы:

1. ѕроверка гипотезы об аномальном измерении.

2. ѕроверка гипотез о выборочных значени€х характеристик слу чайной величины.

3. ѕроверка гипотезы о распределении случайной величины и на хождение параметров этого распределени€.

4.  оррел€ционный анализ.

5. Ћинейный регрессионный и авторегрессионный анализ.

6. ‘акторный анализ и анализ главных компонент.

7. Ѕайесовские классификаторы в задаче бинарной классифика ции.

8. ѕостроение линейных и кусочно линейных раздел€ющих по верхностей в задаче бинарной классификации.

9. јвтоматическа€ группировка объектов Ч методы автоматичес кой классификации (кластеризации).

10.ћетод потенциальных функций дл€ решени€ задач классифика ции объектов с учителем.

11.ћетод идентификации систем.

12.ћетоды непараметрической обработки данных:

Х байесовские классификаторы на основе непараметрических оценок условных плотностей распределени€ веро€тности [4];

Х непараметрическа€ регресси€;

Х непараметрические алгоритмы идентификации объектов.

¬озможности применени€ технологии извлечени€ знаний долж ны распростран€тьс€ вплоть до индивидуального пользовател€, име ющего возможность примен€ть технологию извлечени€ знаний к до ступных данных и конкретизирующего отдельные аспекты этой техно логии в зависимости от своего собственного опыта и конкретной за дачи. Ёто означает, что должно произойти коренное изменение техно логии производства таких систем.

—амообучающиес€ Ё— прин€ти€ решений, диагностики и прогнозировани€ должны удовлетвор€ть следующим требовани€м:

1. »ндивидуализаци€ (настройка на конкретные наборы экспери ментальных данных, индивидуальный опыт и знани€ специалис та);

2. ƒинамическое развитие (накопление опыта системы в процессе функционировани€, следу€ изменени€м в пунктах, перечислен ных в предыдущем требовании);

26 ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

3. ¬озможность перенастройки при резком изменении условий, например, при перенесении в другой регион;

4. —пособность к экстрапол€ции результата. “ребование, обратное индивидуальности. —истема не должна резко тер€ть качество работы при изменении условий;

5. ¬озможность конструировани€ с нул€ конечным пользователем (специалист должен иметь возможность придумать совершенно новую Ё— и иметь возможность просто и быстро создать ее);

6. УЌечеткийФ характер результата.

7. Ё— €вл€етс€ только советчиком специалиста, не претенду€ на абсолютную точность решени€. ќна должна накапливать опыт и знани€ и значительно ускор€ть доступ к ним, моделировать ре зультат при изменении условий задачи.

8. ”ниверсальность такой технологии означает, она не должна опи ратьс€ на семантику проблемной области, предлага€ унифици рованный подход дл€ решени€ типовых задач в любой проблем ной области.

јнализ существующих методов обработки информации показал, что этим требовани€м хорошо удовлетвор€ют нейроинформацион ные технологии, основанные на искусственных нейронных сет€х. ¬ основе их функционировани€ лежат алгоритмы, моделирующие рас пространение сигналов по нейронам и синапсам нервной системы.

—уществует достаточно большой набор архитектур и метаалгоритмов функционировани€ нейронных сетей, при этом задачи, решаемые нейроинформатикой, в большинстве случаев требуют подгонки архи тектуры и алгоритмов обучени€ нейросетей под определенный класс задач или даже конкретную задачу. ѕоэтому разработка теоретичес ких и методологических основ и универсальной технологии создани€ Ё—, включающей оптимизацию архитектур и метаалгоритмов функци онировани€ нейросетей при работе с информацией, и извлечение знаний из нейросетей €вл€етс€ актуальной задачей.

Ћитература:

1. Ћорьер ∆. Ћ. —истемы искусственного интеллекта. ћ.: ћир, 1991. Ч 568 с.

2. »скусственный интеллект. ¬ 3 х кн.  н. 2. ћодели и методы: —правоч ник / ѕод ред. ƒ.ј.ѕоспелова. ћ.: –адио и св€зь, 1990. Ч 304 с.

3. –оссиев ƒ.ј. —амообучающиес€ нейросетевые экспертные системы в медицине: теори€, методологи€, инструментарий, внедрение. јвто реф. дисс. Е доктора биол. наук.  расно€рск, 1996.

4. Ќейроинформатика / ј.Ќ. √орбань, ¬.Ћ. ƒунин Ѕарковский, ј.Ќ.  ир дин и др. Ќовосибирск: Ќаука, 1998. Ч 296 с.

ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

ѕ–яћќ… –≈јЋ»«ћ ƒ∆. ѕќЋЋќ ј:

ќЅќ—Ќќ¬јЌ»≈ » ¬ќ—ѕ–»я“»≈

Ц  Ц  Ц

ѕр€мой реализм, позици€, возрожденна€ ƒж. ѕоллоком в конце 1960 х начале 1970 х годов, представл€ет собой недоксастический вариант интернализма. ƒоксастические теории состо€т в прин€тии доксастического допущени€, согласно которому, функцию обоснова ни€ убеждений познающего субъекта выполн€ют исключительно дру гие убеждени€.   доксастическим теори€м относ€тс€ различные виды фундаменталистских и когерентистских теорий. —оответственно, по скольку в обосновании убеждений, согласно доксастическим теори €м, участвуют только другие убеждени€, то есть нечто внутреннее по отношению к познающему субъекту, все доксастические теории €вл€ ютс€ интерналистскими. — другой стороны, экстерналистские теории предполагают, что в обосновании убеждений участвуют некоторые внешние факторы; такими теори€ми €вл€ютс€ пробабилизм и релай абилизм. ѕр€мой реализм представл€ет собой позицию, согласно ко торой факторами обосновани€ убеждений выступает нечто внутрен нее по отношению к познающему субъекту, но не €вл€ющеес€ его убеждени€ми.

ƒж. ѕоллок пришел [1] к концепции пр€мого реализма через рассмотрение ставшей попул€рной в 1960 х темы фаллибилистских рассуждений и через ее применение к исследованию перцептивного знани€. √лавной мотивацией пр€мого реализма служит тот факт, что доксастические теории не могут в должной мере объ€снить обосно вание перцептивных убеждений, то есть, убеждений, которые форми руютс€ раньше всех остальных убеждений и основываютс€ на чувст венном опыте. ≈сли познание начинаетс€ с опыта, то согласно любой доксастической теории перцептивные убеждени€ должны быть само боснованными, так как в своем обосновании они не могут оперетьс€ на какие либо другие убеждени€. ќднако если перцептивные убежде ни€ €вл€ютс€ самообоснованными, то что заставл€ет нас пересмат ривать их, на основании чего перцептивные убеждени€ могут быть подвергнуты изменению? ќчевидно, доксастические теории могут предложить на роль факторов, определ€ющих пересмотр перцептив ных убеждений, только другие убеждени€. » в этом месте доксастиче ское допущение начинает провисать.

28 ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»» ‘актически, когнитивный аппарат людей, как полагает ƒж. ѕол лок, устроен таким образом, что феноменалистские убеждени€ воз никают у нас только в том случае, когда они нам нужны дл€ какой то цели; обычно же у нас сразу формируютс€ убеждени€ о физических объектах, которые обосновываютс€ нашим чувственным опытом.

ћежду фактом и убеждением нет больше никаких убеждений. √лав ный тезис пр€мого реализма можно сформулировать следующим об разом [2, pp.

311Ц312]:

ƒл€ соответствующих P, если S убежден, что P, на основании то го, что ему кажетс€, что как будто P имеет место, то S обладает фал либилистским обоснованием убеждени€, что P.

ƒанна€ концепци€ €вл€етс€ реализмом потому, что физические объекты признаютс€ существующими независимо от познающего субъекта, и пр€мой реализм €вл€етс€ Ђпр€мымї в том смысле, что убеждени€ о физическом окружении не вывод€тс€ из более фунда ментальных убеждений о чувственных данных, а производ€тс€ наши ми когнитивными процессами непосредственно в ответ на раздраже ни€ органов чувств.

ќбъ€снение воспри€ти€ Ч одна из главных проблем, сто€щих перед пр€мым реализмом. ≈сли в мире вокруг нас существуют физи ческие объекты, то в каком виде они существуют Ч Ђодинокиї ли они или же сопровождаютс€ некоторыми концептами? Ќеверо€тно пред ставить себе, что физические объекты существуют во внешнем мире вместе со своими концептами. ћожет быть тогда концепты возникают в воспри€тии? ќднако могут ли органы чувств сами по себе осуществ л€ть какую либо когнитивную де€тельность, могут ли они Ђсоздаватьї

концепты? ѕерцептивные убеждени€, согласно пр€мому реализму, должны содержать в себе концепты или репрезентации, иначе они были бы не убеждени€ми о физических объектах, а феноменалист скими убеждени€ми.

ќчевидно, что сторонник пр€мого реализма не примет точку зре ни€ о том, что перцептивные убеждени€ €вл€ютс€ феноменалистски ми перцептивными убеждени€ми, и что мы посто€нно осознаем со держание нашего чувственного воспри€ти€ в феноменалистском ви де. —торонник пр€мого реализма будет утверждать, что мы напр€мую осознаем физические объекты.  ак, например, пишет сам ƒж. ѕол лок, Ђмы не отсоединиены от мираї и Ђмы и вещи вокруг нас пред ставл€ем собой части континуального целогої [2, p. 309].  ак бы то ни было, подобные утверждени€ сторонников пр€мого реализма пред ставл€ют собой лишь обыденные интуиции, которые сами по себе мо гут оказатьс€ ложными. Ѕолее того, сами физические объекты, как

ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

они понимаютс€ в рамках пр€мого реализма, не €вл€ютс€ част€ми чувственного опыта, они сущностно отличны от него. ≈сли в рамках пр€мого реализма отрицаютс€ все остальные эпистемологические теории воспри€ти€ (теории чувственно данного, теории репрезента ции и т. д.), то получаетс€ ли, что все, что €вл€етс€ содержанием чув ственного опыта, €вл€етс€ объективно существующим? явл€ютс€ ли зрительные, слуховые, тактильные и прочие галлюцинации чем то су ществующим на самом деле в виде физических объектов? Ћибо же поскольку физические объекты не станов€тс€ частью нашего созна ни€ (по той простой причине, что ментальным содержанием не может быть нечто физическое), и поскольку галлюцинации Ђнаход€тс€ вї на шем собственном сознании, то в нашем чувственном опыте никаких галлюцинаций быть не может. ѕоследнее верно дл€ пр€мого реализ ма потому, что если галлюцинации не €вл€ютс€ физическими объек тами, то галлюцинации вообще не могут быть нам даны. ѕроблема со стоит не в том, существуют ли галлюцинации, а в том, что они не мо гут, согласно пр€мому реализму, быть содержани€ми нашего чувст венного опыта.

ƒалее, мы, в действительности, видим красные предметы и рас познаем их как красные, но свойство быть красным не €вл€етс€ пер цептивным в том смысле, что мы не можем напр€мую видеть, что не который предмет €вл€етс€ красным, но мы можем научитьс€ распоз навать предметы как красные (подобно распознаванию кошек среди других объектов). “акой взгл€д необходим, чтобы избежать проблемы смещенного спектра. ѕричина, почему несмотр€ на это в нашем об щем €зыке имеетс€ слово Ђкрасныйї, состоит в том, что все мы обу чаемс€ €зыку в сообществе, и поэтому наши когнитивные механизмы распознавани€ красного работают приблизительно согласовано.

¬ конце концов простое утверждение сторонника пр€мого реа лизма в духе ƒж. ѕоллока о том, что воспринимаютс€ непосредствен но физические объекты, а затем происходит формирование репре зентаций этих объектов, служащих в дальнейшем основанием дл€ формулировани€ убеждени€, не €вл€етс€ аргументом в пользу того, что воспринимаютс€ непосредственно именно физические объекты, а не чувственные данные. ѕредставл€етс€, что обращение к компью тационным теори€м зрени€ (и не только теори€м зрени€) €вл€ет со бой не разрешение проблем пр€мого реализма, а их сознательное или несознательное запутывание.

¬едь, на самом деле, не имеет смысла утверждать, что воспринимаютс€ именно физические объек ты, а не что то иное, если у нас нет никаких возможностей подтвер дить эту точку зрени€. ѕо сути, это обращение размывает главный те зис пр€мого реализм о непосредственном воспри€тии физического, о его воспри€тии без посредства в виде чувственных данных или ка 30 ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»» ких либо других сущностей. “ем не менее, подобное обращение к компьютационным теори€м может быть рассмотрено как углубление процесса натурализации эпистемологии. ≈сли мы желаем прин€ть такую версию пр€мого реализма, то нам в таком случае требуетс€ р€д подтверждений соответствующей концепции воспри€ти€ со стороны естественных наук. ¬ частности, вопрос о том, что же воспринимает с€ непосредственно органами чувств, становитс€ чисто научным во просом.

Ћитература:

1. Pollock J. // Epistemology: Five Questions / Hendricks V., Pritchard D.

(eds.). Ч New York, London: Automatic Press/VIP, 2008.

2. Pollock J., Oved I. Vision, Knowledge, and the Mystery Link // Philosophical Perspectives. Ч 2006. Ч 19. Ч pp. 311Ц312.

»Ќ“≈–“≈ —“”јЋ№Ќќ—“№ √”ћјЌ»“ј–Ќќ√ќ «ЌјЌ»я

¬  ќЌ“≈ —“≈  ќ√Ќ»“»¬Ќџ’ Ќј” 

Ц  Ц  Ц

ќдной из актуальных проблем философии науки на современ ном этапе ее развити€ €вл€етс€ вопрос о статусе гуманитарного зна ни€, при этом не только о его специфике, общности с естественнона учным, но и моделировании гуманитарного знани€ в информацион ных технологи€х. ¬ контексте современной неклассической теории познани€ гуманитарное знание Ђэпистемологически полноценно и самодостаточної [5, с. 50], а интерсубъективность и интертекстуаль ность €вл€ютс€ главным доказательством его трансцендентальности, объективности, всеобщности, когнитологической ценности, так как Ђсоздание моделей реальных объектов €вл€етс€ едва ли не главным в процессе познани€ї [3, с. 7].

»нтертекстуальность как проблема исследовани€ уже давно привлекает внимание философов, лингвистов, литературоведов, ког нитологов. „аще всего под интертекстуальностью понимаетс€ св€зь между двум€ текстами, принадлежащими разным авторам и во вре менном отношении определ€емыми как более ранний и более позд ний.

ѕонимание нелинейности, контекстуальности текста особенно актуально в современной когнититологии, ибо она изучает моделиро

ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

вание Ђработыї естественного интеллекта, нейронные сети которого Ђне поддаютс€ описанию в линейных, пошаговых схемах, хот€ такого рода модели стро€тс€ї [3, с. 40].

–азличные подходы к анализу интертекстуальности известны до вольно давно, но отдельна€ теори€ возникла только во второй поло вине XX в. “ермин Ђинтертекстуальностьї был введен представителем постструктурализма ё.  ристевой на основе анализа концепции Ђпо лифонического романаї ћ.ћ. Ѕахтина, который зафиксировал фено мен диалога текста с другими текстами и жанрами, предшествующи ми и параллельными ему во времени [2]. ¬ теории  ристевой этот термин обозначал общее свойство текстов, выражающеес€ в наличии между ними св€зей, благодар€ которым тексты (или их части) могут различными способами €вно или не€вно ссылатьс€ друг на друга [4].

¬ силу этого, каждый текст можно назвать интертекстом, так как другие тексты присутствуют в нем на различных уровн€х в более или менее узнаваемых формах. ќбрывки старых культурных кодов, фор мул, структур перемешаны в тексте, сливаютс€ с ним, поскольку все гда до текста и вокруг него существует €зык. —мысл возникает только в результате св€зывани€ между собой этих семантических векторов, вывод€щих в широкий культурный контекст, выступающий по отноше нию к любому тексту как внешн€€ знакова€ среда.

“екст в принципе не может быть автохтонным, наличие заимст вований и вли€ний в нем неизбежно, а внутри текста осуществл€етс€ своего рода коннотаци€, св€зь, способна€ отсылать читател€ к пред шествующим или последующим текстам, или же к другим местам то го же самого текста. ¬ св€зи с этим ”. Ёко вводит пон€тие Ђинтертек стуального диалогаї как феномена, при котором Ђв данном тексте эхом отзываютс€ предшествующие текстыї [6, с. 60].

»нтертекст выполн€ет референтивную функцию передачи ин формации о внешнем мире, при этом отсылка к иному тексту потен циально влечет активизацию той информации, котора€ содержитс€ в этом Ђвнешнемї тексте (претексте). ѕри этом степень активизации варьируетс€ в широких пределах: от простого напоминани€ о том, что на эту тему высказывалс€ тот или иной автор, до введени€ в рассмо трение всего, что хранитс€ в пам€ти о концепции предшествующего текста. «а счет этого интертекстуальные ссылки могут стилистически Ђвозвышатьї или, наоборот, Ђснижатьї содержащий их текст.

¬ современную компьютерную эпоху актуальной оказываетс€ также проблема соотношени€ пон€тий Ђинтертекстї и Ђгипертекстї.

ѕон€тие гипертекстуальности было введено “. Ќельсоном и ƒ. Ён гельгардтом, которые понимали под ним текст, фрагменты которого снабжены определенной системой вы€вленных св€зей с другими тек стами, что предоставл€ет читателю различные Ђпутиї прочтени€, так 32 ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»» как каждый текст оказываетс€ включенным во всю систему созданных до него или параллельно с ним текстов. Ѕлагодар€ этому текст приоб ретает визуальное многомерное представление и становитс€ Ђмуль тисеквенциальнымї, т. е. читаетс€ в любой последовательности. Ѕо лее того, новый текст и исходные, к которым даны отсылки, могут од новременно сосуществовать на экране компьютера.

ѕон€тно, что такое представление текста уже самой своей струк турой обеспечивает его Ђдецентрациюї, в результате чего ориента ци€ на Ђгипертекстуальное сознаниеї порождает тексты, созданные по типу словарей, энциклопедий. ¬ этом смысле интертекстуальность и гипертекстуальность имеют разную направленность, ибо заданна€ в тексте авторска€ интертекстуальность (структурированна€ сеть огра ничений, наложенных текстом на воспри€тие читател€) находитс€ в противоречии с аморфной сетью свободных ассоциаций, которую позвол€ет гипертекстуализаци€.

»менно в ориентации на читател€, а не в его отнесенности к оп ределенному автору, и реализуетс€ возникновение смысла. ќднако ни один, даже самый Ђобразцовыйї читатель и пользователь сети »н тернет не может уловить все смыслы текста, потому что текст Ђбеско нечно открыт в бесконечность: ни один читатель, ни один субъект, ни одна наука не в силах остановить движение текстаї [1, с. 425].

“аким образом, интертекстуальность и гипертекстуальность как определенна€ система текстовы?х св€зей €вл€етс€ не только доказа тельством трансцендентальности, всеобщности и научности гумани тарного знани€, но представл€ет собой модель создани€ текстов ин формационных технологий.

Ћитература:

1. Ѕарт –. »збранные работы: —емиотика: ѕоэтика. Ч ћ.: ѕрогресс, 1989. Ч 616 с.

2. Ѕахтин ћ.ћ. Ёстетика словесного творчества. 2 е изд., перераб. и доп. Ч ћ.: »скусство, 1984. Ч 393 с.

3. »скусственный интеллект: междисциплинарный подход. ѕод ред. ƒ.».

ƒубровского и ¬.ј. Ћекторского. Ч ћ.: »»нтеЋЋ, 2006. Ч 448 с.

4.  ристева ё. Ѕахтин: —лово, диалог и роман // ƒиалог.  арнавал. ’ро нотоп. 1993. Ч є3. Ч —. 5Ц6.

5. ћикешина Ћ.ј. “рансцендентальные измерени€ гуманитарного зна ни€ // ¬о просы философии. Ч 2006. Ч є1. Ч —. 49Ц66.

6. Ёко ”. »нноваци€ и повторение. ћежду эстетикой модерна и постмо дерна // ‘илософи€ эпохи постмодерна. Ч ћинск:  расико принт, 1996. Ч —. 48Ц73.

ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

ѕјћя“№ ¬ Ќ≈…–ќЌЌџ’ —≈“я’

ј.¬. ќмельченко, ј.≈. ћордвинцева —амарский государственный аэрокосмический университет ¬ данной работе будет проведено сравнение функционировани€ человеческой пам€ти и реализации ассоциативной пам€ти в нейрон ных сет€х ’опфилда и  оско.

¬ыделим основные функции человеческой пам€ти. ќбратимс€, с этой целью, к размышлени€м выдающихс€ философов прошлого о сущности пам€ти, не потер€вшим актуальности по сей день. “ак, по мнению јристотел€, Упам€ть есть пам€ть о прошломФ [1]. Ќасто€щее нельз€ помнить, поскольку оно познаетс€ ощущением. — насто€щим мы взаимодействуем в данный момент и поэтому пам€ть о нем сфор мируетс€ только по прошествии этого взаимодействи€. ќ прошлом люди могут помнить потому, что взаимодействие с насто€щим уже произошло и стало прошлым.

¬ труде јристотел€ Ђќ пам€ти и припоминанииї пам€ть св€зана с пон€ти€ми величины и времени, и представл€етс€ как отпечаток перстн€ на поверхности, при этом поверхность может быть различ ной.  роме того, от самого человека во многом зависит, будет ли от печаток четким. ѕам€ть дополн€етс€ в результате взаимодействи€ человека с окружающим миром в течение времени. «апоминание ка кого либо событи€ происходит комплексно, создаютс€ различные св€зи объектов, соответствующие разным типам взаимодействий.

јристотель обращает внимание на то, что во врем€ процесса припо минани€ могут нарушатьс€ св€зи между объектами, ранее запомнен ными, что может послужить причиной возникновени€ новых объектов или групп объектов, которые мы будем считать своими воспоминани €ми. »з за нечеткости хранени€ пам€ти возникает процесс припоми нани€, €вл€ющийс€ обращением к ранее испытываемым взаимодей стви€м. ѕрипоминание дл€ јристотел€ Ч не просто извлечение фак та из пам€ти, но и восстановление состо€ни€ человека, каким он был в тот момент времени, когда с ним происходило запомнившеес€ со бытие. ¬месте с тем, нас интересует именно извлечение фактов, то есть воспоминание, лишенное субъективных искажений.

ћногочисленные психологические исследовани€, в частности, опыты с пам€тью психолога √ермана Ёббингауза [2], который иссле довал процесс запоминани€ у человека на основе пон€ти€ Учистой па м€тиФ, т.е. запоминани€, на которое не вли€ют процессы мышлени€, позволили ему вывести пон€ти€ Укривой забывани€Ф и Уэффекта 34 ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»» кра€Ф. Ёббингауз сделал вывод, что осмысленное запоминание эф фективнее, чем заучивание. —овременные нейрофизиологические, психологические исследовани€ позвол€ют выделить следующие функции пам€ти: вспоминать, запоминать и забывать.

ѕроведем сравнение существующих реализаций Упам€тиФ в ней ронных сет€х и у человека. ѕрежде всего, отметим, что с точки зрени€ концепции нейронных сетей ассоциативна€ Ђпам€тьї представл€ет собой определенную структуру, котора€, получа€ на входе какой либо набор данных, на выходе выдает другой набор, с которым исходные данные Ђассоциируютс€ї. ќбратим внимание только на те моменты, которые могут быть интересны дл€ сравнени€ человеческой пам€ти и пам€ти на нейронных сет€х.

ќдним из примеров архитектуры €вл€етс€ нейронна€ сеть ’оп фильда [3]. ќна содержит один слой полностью св€занных между со бой элементов. —еть функционирует до достижени€ равновеси€, то есть следующее состо€ние должно быть точно равно предыдущему. ¬ этом случае ее начальное состо€ние €вл€етс€ входным образцом, а достигнутое равновесное Ч выходным. –азмерности входного набо ра данных и Ђассоциируемогої с ним также совпадают. »нтерес пред ставл€ют следующие факты: весовые коэффициенты рассчитывают с€ только один раз, и имеютс€ ложные аттракторы, или Ђхимерыї.

ќбучение сети производитс€ только один раз, в начале работы. ћат рица весов на основе набора выходных образов не мен€етс€ во вре м€ работы. –азумеетс€, это делает невозможным переобучение сети, поэтому в данном случае нельз€ говорить о запоминании, только о припоминании. ѕри припоминании могут получатьс€ не только задан ные при обучении образы, но и Ђхимерыї. Ёто устойчивое состо€ние, соответствующее не запомненному образу, а некоторой их компил€ ции. ƒл€ вычислительных систем это, конечно же, недостаток, но, с другой стороны, это может €вл€тьс€ аналогом воображени€, когда на базе известных образов создаетс€ какой то другой. “ак же, надо за метить, что данна€ сеть обладает конечным количеством запоминае мых образов, и их число зависит от количества нейронов.

Ѕолее сложной системой €вл€ютс€ нейронна€ сеть  оско, или дву направленна€ ассоциативна€ пам€ть (ƒјѕ) [4]. ќна состоит из двух или более слоев элементов; каждый из элементов одного сло€ соединен со всеми элементами следующего сло€, дл€ последнего сло€ следующим €вл€етс€ первый. ≈сли количество слоев равно двум, матрица весов квадратна€ и симметрична€, то ƒјѕ превращаетс€ в сеть ’опфилда.  ак в сети ’опфилда, матрица весов может быть аналитически построена дл€ некоторого множества пар входных и выходных данных. ќднако, ƒјѕ имеет р€д преимуществ: выходное множество сети не об€зательно соответствует входному, она всегда сходитс€ к какому либо результату,

ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

а не зацикливаетс€, т.е. может обучатьс€ в процессе функционировани€.

Ѕлагодар€ этому достигаетс€ более точное подобие функций пам€ти, а именно: возможность ассоциировать имеющийс€ образ не только с по хожим, но и с каким либо другим, а также способность к запоминанию.

 роме этого, из за возможности обучени€, сеть, долгое врем€ работав ша€ с новым набором образов, через некоторое врем€ может Ђзабытьї

старые наборы данных. Ёто соответствует возможности забывани€ ин формации.  ак и в предыдущем случае, количество запоминаемых об разов ограничено и зависит от количества нейронов.

»так, в данной работе были рассмотрены и систематизированы сходства и различи€ специализированной нейронной сети и пам€ти человека. Ќа данном этапе мы не можем достаточно полно изучить физическое строение человеческой пам€ти, но моделирование при помощи нейронных сетей может, как мы стремились показать, помочь в решении этой сложной и актуальной задачи.

Ћитература:

1. ћес€ц —.¬. “рактат јристотел€ Ђќ пам€ти и припоминанииї // ¬опро сы философии. ћ.,2004. є7. —. 158 160.

2.  арпенко Ћ.ј., ярошевский ћ.√. Ёббингауз // »стори€ психологии в лицах. ѕерсоналии / ѕод общ. ред. ј.¬. ѕетровского. Ч ћ.: ѕ≈– —Ё, 2005. Ч “. 6. Ч 784 с. Ч (ѕсихологический лексикон. Ёнциклопедиче ский словарь в шести томах).

3. ’айкин —. Ќейронные сети: полный курс. Ч ћ.: »здательский дом Ђ¬и ль€мсї, 2006. Ч 1104 c.

4.  аллан –. ќсновные концепции нейронных сетей Ч ћ.: »здательский дом Ђ¬иль€мсї, 2001. Ч 288 с.

“–јЌ—÷≈Ќƒ≈Ќ“јЋ№Ќќ—“№ √”ћјЌ»“ј–Ќќ√ќ «ЌјЌ»я

 ј  ќЅЏ≈ “ ћќƒ≈Ћ»–ќ¬јЌ»я

Ц  Ц  Ц

ѕроблема моделировани€ трансцендентальной структуры гума нитарного познани€ €вл€етс€ одной из актуальных проблем совре менной философии науки. »сторически сложилось так, что наиболее изученной картиной мира €вл€етс€ естественнонаучна€ картина, ко тора€ создавалась в трудах –. ƒекарта, √. Ћейбница, ». Ќьютона, и стала со временем классической. ќднако уже в XVII веке ƒ. ¬ико за 36 ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»» тронул проблему роли и значени€ гуманитарных методов познани€, провод€ грань между истинным и достоверным знанием и утвержда€, что по одну сторону существуют науки, которые ищут истинное (verum), а по другую Ч достоверное (certum).

ќсновоположником новой эпистемологической парадигмы, в ко торой в центре внимани€ находитс€ не абстрактно разумный, а кон кретно исторически разумный человек €вл€етс€ ¬. ƒильтей [3]. –аз рабатыва€ программу Ђкритики исторического разумаї, он затрагива ет вопрос о возможности самосто€тельности, теоретичности, транс цендентальности гуманитарных наук. ѕо€вление такой модели позна ни€ означало гуманитарную революцию, основой которой, по ƒиль тею, €вл€етс€ открытие укорененности духовно исторического мира в жизненной фактичности. »сторический мир жизни не дан нам про сто извне, поэтому науки о духе наход€т свое основание во взаимо св€зи жизни, выражении и понимании. »менно этот союз, по его мне нию, будет €вл€тьс€ логикой гуманитарного мышлени€.

¬ силу своей эмпиричности и эмоциональности традиционный подход к пониманию статуса социальных и гуманитарных наук отказы вал им в возможности моделировани€ их как самосто€тельной науч ной отрасли знаний. ќднако в неклассической теории познани€ пере сматриваетс€ природа и положение гуманитарного знани€, признает с€ его полноценность и всеобщность. Ёто обусловлено тем, что в гу манитарном познании представлен Ђне только эмпирический, но и общетеоретический уровень, хот€ и в иной пропорции, иных формах, нежели в естественных наукахї [1, с. 50].

—амо пон€тие трансцендентальности многозначно, к его основ ным характеристикам относ€тс€ универсальность, априорность, предпосылочность, объективна€ значимость, направленность на ра циональное в противоположность эмпирическому. —пецифика гума нитарного познани€ состоит в том, что оно Ђвт€нуто в контекст культу рыї [там же, c. 51], его реальностью €вл€етс€ текст, €зык выступает его Ђматериейї, а субъект познани€ находитс€ внутри объекта.  роме того, особенностью гуманитарного познани€ €вл€етс€ его ценност на€, социокультурна€ ориентаци€.

¬ результате этого объектом гуманитарных наук становитс€ пока занный через текст духовный и материальный, природный и социаль ный мир. Ќесмотр€ на то, что текст есть вспомогательное средство по знани€ мира, через него мы его постигаем, ставим вопрос об истине как соответствии знани€, содержащегос€ в тексте, его значении, смыс ле, множестве интерпретаций в различных формах текстового анализа.

¬ тексте как реальности гуманитарного знани€ про€вл€етс€ его коммуникативна€, смыслополагающа€ и ценностна€ природа, что позвол€ет выйти в его понимании на трансцендентальный уровень. ¬

ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

анализе текста возможны и иные выходы на понимание его трансцен дентального уровн€. Ёто становитс€ возможным тогда, когда он ис следуетс€ как Ђтвор€щий органон мыслиї [там же, с. 56] или как ин терсубъективно значима€ форма коммуникации. ќсновополагающим при таком подходе становитс€ концепци€ Ђ€зыковых игрї Ћ. ¬итген штейна, где простейшие формы €зыка представл€ютс€ не только как абстракции, привод€щие к пониманию сложных €зыковых форм, но и как модель единства €зыкового употреблени€ и освоени€ мира.

¬ отличие от естественных наук, где объектом €вл€етс€ природа, а субъект ей противопоставлен, в гуманитарных науках субъект Ч это часть объекта, т.е. общества, культуры, религии. ќн активно действу ет как компонент социальной реальности и наделен сознанием и мы шлением, суть которых заключаетс€ в Ђизменении и трансформации правил, внешностей организации и самоорганизации процессов, в саморефлексии и самоизменении исходных оснований и принципов организации, т.е. в самодетерминации и саморазвитииї [4, с. 40].

¬ своих работах ».√. ‘ихте, ».  ант, Ё. √уссерль [2] пытались ре шить данный вопрос с помощью привлечени€ пон€ти€ Ђтрансценден тальный субъектї. ѕри этом они различали два вида субъекта Ч инди видуальный, эмпирический и трансцендентальный, в котором коре н€тс€ структура опыта, его нормативы и критерии. “акой Ђсубъектї

независим от эмпирического, телесного индивида и сообщества дру гих Ђяї, €вл€€сь надындивидуальной структурой, он представл€ет со бой развивающийс€ совокупный человеческий дух, который соответ ствует социокультурным измерени€м процесса познани€. “акой под ход содержал идею духовной активности субъекта, его фундамен тальной роли в познании, а пон€тие Ђтрансцендентальность субъек таї €вл€етс€ скорее категорией, котора€ предполагает включенность человека познающего в среду, услови€, систему, интерсубъективный характер самой познавательной де€тельности.

ƒругой особенностью гуманитарного познани€ €вл€етс€ его ценностна€ ориентаци€, при которой объект не только познаетс€, но и оцениваетс€ с точки зрени€ потребностей субъекта. ѕри этом в вы боре ценностей, целей и идеалов познани€ про€вл€ютс€ его эмоцио нальные и волевые мотивы, которые могут быть интуитивными, нео пределенными, иррациональными. ¬ результате этого отношение к миру в гуманитарном познании становитс€ не противоположным к объекту познани€, а ценностно нагруженным. »менно эта особен ность и про€вл€етс€ в синтезе абстрактно всеобщего, трансценден тального и эмпирического, индивидуального в гуманитарном позна нии. ¬ результате этого происходит признание как устойчивых обще человеческих, социальных и культурных ценностей, так и изменчивых Ч групповых и индивидуальных предпочтений.

38 ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»» “рансцендентальный и интерсубъективный характеры самой познавательной де€тельности и социо гуманитарного познани€, его научность, самосто€тельность, всеобщность и специфичность €вл€ ютс€ одной из актуальных когнитологических проблем его модели ровани€.

Ћитература:

1. ћикешина Ћ.ј. “рансцендентальные измерени€ гуманитарного зна ни€ // ¬опросы философии. Ч 2006. Ч є1. Ч —. 49Ц66.

2. √уссерль Ё.  ризис европейских наук и трансцендентальна€ феноме нологи€. ¬ведение в феноменологическую философию (глава из кни ги) // ¬опросы философии. Ч 1992. Ч є7. Ч —. 136Ц176.

3. ƒильтей ¬. ¬ведение в науки о духе. ќпыт полагани€ основ дл€ изуче ни€ общества и истории // —обрание сочинений. “. 1. Ч ћ., 2002.

4. ќгурцов ј.ѕ. ¬озможности и трудности в моделировании интеллекта // »скусственный интеллект: междисциплинарный подход / под ред.

ƒ. ». ƒубровского и ¬. ј. Ћекторского. Ч ћ.: »»нтеЋЋ, 2006. Ч —.

32Ц48.

Ѕ≈— ќЌ≈„Ќќ—“№,  ќћѕ№ё“≈–џ

» ƒ»‘‘≈–≈Ќ÷»јЋ№Ќџ≈ ”–ј¬Ќ≈Ќ»я

Ц  Ц  Ц

ƒифференциальные уравнени€ встречаютс€ во многих област€х науки и техники. «адачи термодинамики, процессы легировани€ в ми кроэлектронике, описание численности населени€, изучение торнадо и шаровых молний Ч все это примеры задач, дл€ которых необходи мо иметь методы решени€ различных типов дифференциальных уравнений. явное решение дифференциального уравнени€ дает цен ную информацию о поведении искомой функции, например Ч экстре мумы, асимптоты, точки разрыва, пор€дки величин и т.д.   сожале нию, на практике €вное решение имеетс€ достаточно редко, прихо дитс€ сводить задачу к аналогичной, имеющей €вное решение или допускать различные упрощени€. ќбычно, дифференциальные урав нени€ могут быть решены лишь численно с помощью компьютеров (см. [1Ц2]). ‘актически, компьютер играет роль черного €щика, в ко торый заноситс€ программа и начальные данные, а на выходе получа

ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

етс€ результат Ч число. “о есть численное решение €вл€етс€ своего рода Ђматериализациейї чисел, ведь необходимо привлекать физи ческого посредника Ч вычислительную машину.

¬ работе [3] предлагаетс€ новый подход к решению дифферен циальных уравнений, позвол€ющий св€зать Ђматериальноеї пред ставление решени€ и его идеальный прообраз. ¬ этом подходе фор мализуетс€ работа компьютера при операци€х с числами. »ме€ мате матический аналог физической вычислительной машины, можно в не го Ђзапрограммироватьї алгоритм численного решени€ той или иной задачи, а затем попытатьс€ идеализировать такой компьютер, напри мер, полага€ шаг численной схемы стрем€щимс€ к нулю.  лючевыми €вл€ютс€ два свойства классического компьютера Ч во первых, чис ла представл€ютс€ в виде отрезка степенного р€да, во вторых, при переполнении в €чейке пам€ти, происходит перенос разр€да, тем са мым сохран€етс€ аппроксимаци€. ¬ новой модели Ђ компьютераї

дл€ решени€ дифференциальных уравнений вводитс€ позиционна€ система счислени€ с основанием обратным к шагу сетки численной схемы. “ака€ методологи€ позвол€ет дл€ каждой задачи предложить собственную систему счислени€, в которой решение описываетс€ ес тественным образом.

ќказываетс€, что при решении даже простейших задач в форма лизации компьютера за кулисами расчета происход€т удивитель ные процессы Ч возникают фрактальные образы, случайные числа и другие объекты из различных областей математики. ѕри устремле нии шага сетки к нулю основание системы счислени€ компьютера становитс€ бесконечно большим числом и оказываетс€, что числен ное решение переходит в аналитическое (если оно существует) или в некоторую функцию, приближающую решение (например, в цепную дробь).

ƒанный подход интересно сочетаетс€ с современными исследо вани€ми я. —ергеева (см. [4]) в области бесконечно больших и беско нечно малых чисел. —ергеев предлагает новую модель компьютера, который мог бы работать с бесконечно большими и бесконечно малы ми числами ЂThe Infinity Computerї. ¬ основе представлени€ чисел в таком компьютере лежит нова€ бесконечна€ величина Ђгросс едини цаї, котора€ обозначает количество членов натурального р€да. ћо дель компьютера, €вл€€сь математической абстракцией вычисли тельного устройства может быть применена на компьютере —ергеева в качестве алгоритма решени€ дифференциальных уравнений (и дру гих задач) с бесконечно малым шагом.

40 ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

Ћитература:

1. Ѕахвалов Ќ.—., Ќ.ѕ.∆идков,  обельков √.ћ. „исленные методы. ћ.:

Ѕ»Ќќћ, 2008.

2.  аханер ƒ., ћоулер  ., Ќэш —. „исленные методы и программное обеспечение. ћ.: ћир, 2001. 575 с.

3. јристов ¬.¬., —троганов ј.¬. ѕостроение решений дифференциаль ных уравнений с помощью метода Ђкомпьютерной аналогииї // ƒокла ды академии наук, том. 434, N2, 2010.

4. Sergeyev Ya.D. A new applied approach for executing computations with infinite and infinitesimal quantities. // Informatica, 19(4), 567Ц596, 2008.

ћ≈“ќƒќЋќ√»я  ќ√Ќ»“»¬Ќџ’ Ќј”  » ћј“≈–»јЋ»«ћ

Ц  Ц  Ц

ƒл€ когнитивных наук, т.е. всего комплекса научных дисциплин, которые изучают познание, сознание, психологические (ментальные) состо€ни€ человека, т.е. процессы, которые не €вл€ютс€ материаль ными, возникает, как представл€етс€, методологическа€ сложность, которую можно выразить в вопросе: как возможны когнитивные науки при материалистическом понимании мира?

Ќа основе работ двух современных представителей философ ского материализма Ч биологического натуралиста ƒж. —ерла и эли минативного материалиста ѕ. „ерчлэнда, а также на основании ана лиза некоторых методологических предпосылок когнитивных наук мы постараемс€ раскрыть сущность этого методологического конфликта и проанализируем возможные выходы из создавшейс€ проблемной ситуации.

»стоком современных материалистических учений в философии англо саксонских стран €вл€етс€ т.н. теори€ тождества. “еори€ тож дества Ч это верси€ материализма, в которой утверждалась возмож ность редукции сферы ментальных состо€ний субъекта к физиологи ческим процессам, в частности, к активности головного мозга. ѕред ставители теории тождества, чтобы избежать ссылок на ментальные термины, вводили т.н. Ђпредметно нейтральныеї переводы, которые замен€ли в предложени€х ментальные термины идиомами, их не со держащими. “ак, например, вместо фразы Ђя обладаю ощущением желтого цветаї предлагали говорить Ђ„то то происходит во мне похо

ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

жее на то, что, когда € вижу нечто желтоеї1. ќсновные возражени€ против этой теории, заставившие теоретиков материализма искать другие концептуальные средства дл€ выражени€ своих интуиций, бы ли т.н. Ђкатегориальна€ ошибкаї2 и аргумент от нередуцируемости феноменальных свойств.

 атегориальна€ ошибка указывала на то, что Ђфизическоеї и Ђментальноеї не могут быть сопоставимы в св€зи с наличием у них не совместимых свойств3. ¬ дальнейшем, если материалист и доказы вал случайное тождество (т.е. не концептуальное, а эмпирическое), которое свершалось в результате проводимых исследований или по лученных открытий, то это также не свидетельствовало в пользу мате риалистической позиции, потому что ни одно нейронное волокно не обладало феноменальными качествами Ђощущени€ї. ƒругими слова ми, ментальный образ дома мы никогда не сможем наблюдать в коре головного мозга.

ѕреодолева€ эти трудности, философы создавали доктрины элиминативного материализма и биологического натурализма (одна из версий нередуктивного физикализма). Ёлиминативисты (прежде всего, ѕ. „ерчлэнд), избега€ категориальной ошибки и аргумента от нередуцируемости, просто отрицали существование сферы менталь ного. —оответственно, они не постулировали тождество ментальных состо€ний и физиологических процессов по принципу ЂЋенинград Ч это —анкт ѕетербургї, а утверждали, что теории, содержащие ссылки на ментальные объекты, €вл€ютс€ ложными. » нам следует доверить с€ результатам эмпирических исследований мозга, т.е. нейрофизио логии4.

Ѕиологический натурализм (ƒж. —ерл) решает проблемы с кате гориальной ошибкой и аргументом от нередуцируемости, доказыва€, что классический концептуальный каркас, унаследованный от ƒекар та (в котором формулируютс€ эти проблемы) устарел и нуждаетс€ в модификации и замене. “аким образом, эти проблемы, как часть ус 1 —м.: Smart J. J. Sensations and Brain Processes //The Philosophical Review, Vol. 68, 1959, pp. 149Ц150.

2 ƒеннет ƒ. ќнтологическа€ проблема сознани€ // јналитическа€ филосо фи€: становление и развитие (антологи€) ћ.: ѕрогресс “радици€. 1999. с. 363.

3 Ќапример, “. Ќагель пишет, что ментальные процессы нельз€ зафиксиро вать в пространстве и времени. —м.: Ќагель “. ћыслимость невозможного //¬опро сы философии. 2001. є8. с. 103. ј вот в определение физического наоборот вхо дит его данность в пространстве и времени. —м.: Earman J. What is physicalism? // The Journal of Philosophy, Vol. 72, 1975. p. 566.

4 —м.: Churchland P. Eliminative Materialism and the Propositional Attitudes // The Journal of Philosophy, Vol. 78, 1981, pp. 67 90. Ќепосредственными предшественни ками были –. –орти и ѕ. ‘ейерабенд.

42 ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»» таревшей концепции, также станов€тс€ неактуальными и нуждаютс€ в пересмотре. ќдновременно ƒж. —ерл не отрицает наличие сознани€, но считает его активностью головного мозга, физическим процессом, производным от де€тельности мозга. ƒж. —ерл проводит аналогию с твердостью тела, счита€ сознание фенотипическим признаком чело веческого мозга5.

 онцептуальное противоречие между материализмом и когни тивными науками становитс€ еще более заметным, если обратитьс€ к одной из особенностей когнитивных наук, заключающейс€ в том, что данные науки никогда не исследуют сферу ментального непосредст венно, путем пр€мого наблюдени€.  огнитивные науки исследуют со знание по его про€влени€м и результатам, анализиру€, например, по ведение, речевые акты, произведени€ культуры и искусства. ќднако, если определ€ть сознание как де€тельность головного мозга, то ка ким образом можно точно узнать из поведени€ о том, что происходит в коре головного мозга, какие физико химические процессы в нем протекают? ƒж. —ерл отмечает в этой св€зи ЂЕпоэтому то поведение не €вл€етс€ достаточным условием дл€ ментальных феноменовї. “а ким образом, конфликт между материализмом и когнитивными на уками происходит не только на уровне определени€ предмета иссле довани€ (сознание или мозг), но и на уровне специфических методо логических характеристик исследовани€.

ќдним из возможных направлений развити€ когнитвиных наук могло бы быть следующее: когнитивные науки из дисциплин, иссле дующих сознание, мышление, познание могли бы развиватьс€ как дисциплины, изучающие €зыковую и речевую активность, подобно тому как это делает ƒ. ƒеннет, анализиру€ интенциональную установ ку, и –. –орти, развива€ концепцию эпистемологического бихевиориз ма.

Ћитература:

1. ƒеннет ƒ. ќнтологическа€ проблема сознани€ // јналитическа€ фило софи€: становление и развитие. Ч ћ.: ѕрогресс “радици€. 1999. Ч —.

360Ц375.

2. Ќагель “. ћыслимость невозможного // ¬опросы философии. Ч 2001.

є8. —. 100Ц112.

3. —ерл ƒж. ќткрыва€ сознание заново. Ч ћ.: »де€ ѕресс, 2002. Ч 256 с.

4. Churchland P. Eliminative Materialism and the Propositional Attitudes // The Journal of Philosophy. Vol. 78. 1981. P. 67Ц90.

5 —м.: —ерл ƒж. ќткрыва€ сознание заново. ћ.: »де€ ѕресс, 2002. с. 35 36, 100, 211 226 (критика когнитивизма).

ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

5. Earman J. What is physicalism? // The Journal of Philosophy. Vol. 72. 1975.

P. 565Ц567.

6. Smart J.J. Sensations and Brain Processes //The Philosophical Review.

Vol. 68. 1959. P. 141Ц156.

ѕ–ќЅЋ≈ћј Ѕ≈——ќ«Ќј“≈Ћ№Ќќ√ќ

» »— ”——“¬≈ЌЌџ… »Ќ“≈ЋЋ≈ “

Ц  Ц  Ц

–ассмотрим р€д проблем искусственного интеллекта (»»), кото рые, в силу их нефальсифицируемости в насто€щее врем€, €вл€ютс€ метафизическими: 1) сознание и бессознательное у »», проблема индетерминизма; 2) отношение духа и материи, бессознательное; 3) параллели сознани€ и бессознательного в классической и квантовой физике [2] (строгие и нестрогие алгоритмы); 4) синхрони€ как про€в ление психо физической симметрии; 5) архетипы бессознательного как элементы микроструктуры реальности.

ќдно из теоретических обоснований возможности построени€ »» в книге Ђ ибернетикаї сделал Ќорберт ¬инер, показав, что осно вой информационных процессов, протекающих в живых организмах, €вл€ютс€ положительные и отрицательные обратные св€зи, которые могут быть воспроизведены в электронном устройстве. јнглийский математик –оджер ѕенроуз, понимавший под интеллектуальной де€ тельностью формальную логику, работающую на строгих алгоритмах, показал, что эта де€тельность не может быть основана на известных физических процессах [1]. ќднако, возможен другой подход к интел лектуальной де€тельности как функционирующей по принципу прав доподобности, под этим подразумеваетс€, что она способна выда вать хорошие приближени€ к истине, но с определенной веро€тнос тью ошибки. ѕо тому же принципу осуществл€ют (теоретически) вы числени€ квантовые компьютеры, которые дают результат с некото рой степенью веро€тности и, дл€ того чтобы приблизить эти резуль таты к единице, следует увеличить количество операций в алгоритме [9]. ѕроцесс квантового вычислени€ недетерминирован, он не осно ван на алгоритмах формальной логики, которые непротиворечивы.

Ќепротиворечивость формальной системы, согласно теореме √Єдел€ о неполноте (формальна€ система не может быть одновре менно полной и непротиворечивой) говорит о ее неполноте. ѕолнота 44 ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»» означает, что система знает о своей области знаний все и может су дить об истинности самой себ€, но при этом €вл€етс€ противоречи вой. „еловеческий интеллект, склонный к самопознанию (к полноте), не обладает непротиворечивостью. —пособность к сложным вычисле ни€м, напоминающих работу формальных алгоритмов, объ€сн€етс€ тем, что естественный интеллект разбивает формальный алгоритм на множество коротких элементарных цепочек (ситуаци€ отклик), кото рые обладают большим числом входов, внутри цепочек входные дан ные распадаютс€ на р€д параллельных, дублирующих друг друга, не четких подцепочек, дающих на выходе четкое решение, как в кванто вых вычислени€х. “аким образом, естественный интеллект, опериру€ набором готовых логических шаблонов, усвоенных в процессе обуче ни€, не нуждаетс€ в их повторном логическом выводе, и способен эмулировать (с определенной степенью правдоподоби€) формаль ный алгоритм любой длинны и степени сложности. »скусственному интеллекту как мысл€щей системе не обойти проблемы саморефлек сии (т. е. полноты), что делает его системой не непротиворечивой, а значит и недетерминированной. Ёто, в свою очередь, приводит к про блеме, сопр€женной с самосознанием искусственного интеллекта. ј именно, к проблеме бессознательного у »», как пространству всех вытесненных внутренней цензурой противоречий (алгоритмов), угро жающих функционированию и целостности мысл€щей структуры.

ƒалее подробнее рассмотрим генезис идей бессознательного.

ќдним из способов решени€ фундаментального вопроса об отноше нии духа и материи €вл€етс€ введение концепции бессознательного [5]. Ќаиболее полно в западной мысли эта иде€ впервые встречаетс€ в монадологии Ћейбница. —огласно ей, реальность состоит из монад, структурированных иерархически. »нертна€ нежива€ матери€ пред ставлена сп€щими потенциальными монадами. “е монады, чье вос при€тие реальности из бессознательного становитс€ осознанным, формируют живую природу. ѕлатоновское учение о припоминании (anamnesis) идеальной реальности в структурном виде также описы вает процесс выделени€ сознани€ из бессознательного.

ѕроблема вли€ни€ субъекта на объект наблюдени€, возникша€ при интерпретаци€х квантовой механики, ставит вопрос об отноше нии психического и физического с новой остротой. ƒва выдающихс€ ума XX го века Ч создатель аналитической психологии  . √. ёнг и Ќо белевский лауреат по физике ¬.Ё. ѕаули Ч совместно развивали ги потезу о предельной тождественности глубин бессознательного и физической реальности на уровне бездны микромира. ќбластью их исследований были причинно необусловленные св€зи (цепочки смысловых совпадений, дежавю, парапсихологи€), которые ёнг на звал синхроничными. “ермин Ђсинхроничностьї (синхрони€, синхро

ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

нистичность, нем. synchronizit?t) он впервые употребил в 1930 году в пам€тной речи в честь –ихарда ¬ильгельма, переводчика неодаос ского трактата Ђ“айна золотого цветкаї. ¬ ней ёнг сообщал, что логи ческа€ структура гадательной практики Ђ ниги переменї (» цзинь) построена по принципам, которых нет в западной науке и которые он предлагал назвать Ђсинхроническим непричинным принципомї [3].

¬ 1951 году на дев€тнадцатом заседании общества ЂЁраносї

ёнг делает доклад, развивающий идеи синхроничности Ч некаузаль ного (акаузального) св€зующего принципа, а в 1952 году в сборнике Ђ»нтерпретаци€ природы и психеї выходит его работа Ђ—инхронич ность: акаузальный объедин€ющий принципї [8]. ¬ этом же сборнике публикуетс€ работа ¬.Ё. ѕаули Ђ¬ли€ние архетипических представ лений на формирование естественнонаучных теорий у  еплераї.

ƒвое ученых, знакомые к этому времени уже двадцать лет (с 1932 го да, когда ѕаули потребовалась психоаналитическа€ помощь ёнга), проникаютс€ иде€ми друг друга. “ак, ёнг при разработке своих пси хологически метафизических гипотез имеет возможность обращать с€ к новейшим достижени€м физики в непосредственном изложении одного из ее создателей. ѕаули, в свою очередь, принимает идею ар хетипа как структурообразующего элемента реальности [3].

 лючевыми в физико психическом описании реальности ёнга и ѕаули выступают архетипы, которые особенно отчетливо про€вл€ют с€ в феномене синхроничности. ёнг сравнивает отношение физиче ского и психического мира с двум€ конусами, соприкасающимис€ вершинами в одной точке, как бы каса€сь и не каса€сь друг друга. Ёту нулевую точку соприкосновени€ двух миров ёнг уподобл€ет архети пу, в котором происходит размывание границы между психическим и физическим [3]. ќн говорит, что архетипы должны обладать, помимо психических и биологических аспектов, также внутренней св€зью с объективными физическими событи€ми, причем, веро€тно, наиболее глубоко эта св€зь осуществл€етс€ на уровне микромира атомной фи зики [7]. ѕричем это не тривиальна€ св€зь двух миров, но их тождест венность, когда грань между ними стираетс€, и становитс€ неопреде лимым, что первично, сознание или бытие.  ак видно, это положение принципиально отличаетс€ от предвестника синхронической концеп ции Ч лейбницианской идеи о предустановленной гармонии между материей и духом.

ѕри обосновании принципа синхронии ёнг апеллирует к фунда ментальному дл€ статистической физики и квантовой механики зна чению веро€тностных статистических методов, значение которых обусловлено не неполнотой теории, но характером самих физических процессов. „то заставл€ет современных ученых отказатьс€ от незыб лемого в классической науке идеала детерминизма в пользу индетер 46 ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»» минизма [4]. ќдной из попыток отсто€ть принцип детерминизма был мысленный эксперимент Ёйнштейна Ч ѕодольского Ч –озена или Ёѕ– парадокс, цель которого привести либо к нарушению принципа неопределенности √ейзенберга, либо к нелокальности (распростра нению взаимодействи€ с бесконечной скоростью), что должно было показать неполноту квантовой механики, т. е. существование Ђскры тых параметровї. ƒо насто€щего времени все эксперименты, посв€ щенные данному парадоксу, подтверждают полноту квантовой меха ники, а соответственно, и фундаментальность принципа неопреде ленности [4]. ёнг также говорит о принципиальной беспричинности синхроничных событий как не имеющих отношени€ к событи€м слу чайным, €вл€ющихс€ лишь следствием неполноты нашего знани€ об их причинах [8].

ћерой синхроничности может выступать стандартное отклоне ние от математического ожидани€ веро€тности каждого из событи€, вход€щего в цепочку смысловых совпадений.  ритерием синхронич ности событи€ €вл€етс€ человек, вкладывающий в него соответству ющий смысл. ѕроисходит это чаще всего на бессознательном уровне [6]. ѕричем, само бессознательное функционирует по принципу син хронии, т. к. в нем, по утверждению психологи, не происходит струк турировани€ информации по пространственно временному базису, в платоновском смысле оно идеально.

¬озвраща€сь к идее необходимости наличи€ бессознательного у »», подытожим вышеизложенное. ѕроцессы микромира нос€т веро €тностный характер, они не детерминированы. „ерез архетипы бес сознательного проходит симметри€ психо физического мира, или, ве ро€тно, что в архетипе едина€ реальность расщепл€етс€ на физичес кую и психическую. —оответственно, »» может иметь бессознатель ное по двум причинам. ¬о первых, как область отсе€нных, но принци пиально не устранимых, противоречащих системе (»») формально логических комплексов (алгоритмов). ¬о вторых, из психо физичес кой симметрии реальности, котора€ пролегает через бессознательное и про€вл€етс€ в микромире квантовой физики, в масштабах которой функционирует »», построенный на квантовых компьютерах [2].

Ћитература:

1. Ѕрилюк ƒ.¬. ѕроблески –азума. ќ чЄм молчит ѕенроуз:  ак создать искусственный интеллект? URL: http://neuroface.narod.ru/ai.htm.

2. ƒубровский ƒ.». Ѕессознательное (в его отношени€х к сознательно му) и квантова€ механика // ƒубровский ƒ.». —ознание, мозг, искусст венный интеллект: сборник статей. ћ.: »ƒ —тратеги€ ÷ентр, 2007.

ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

3.  опейкин  .¬. Ђƒушиї атомов и Ђатомыї души: ¬ольфганг Ёрнст ѕау ли,  арл √устав ёнг и Ђтри великих проблемы физикиї. URL:

http://ufn.ru/ru/tribune.html.

4. ѕригожин ».  онец определенности. ¬рем€, хаос и новые законы при роды. Ч »жевск: Ќ»÷ Ђ–егул€рна€ и хаотическа€ динамикаї. Ч 2001.

—. 208.

5. ‘инкельштейн Ё.Ѕ. ѕроблема бессознательного и фундаментальные принципы физики // Ѕессознательное: природа, функции, методы ис следовании€. “. IV. “билиси, 1985.

6. ‘ранц ћ.Ћ., фон. Ђѕрорицание и синхрони€: ѕсихологи€ значимого случа€ї. URL: http://www.jungland.ru/node/1927.

7. ёнг  .√. ќ природе психе // ёнг  .√. ќ природе психе. —борник / ѕер.

с англ. ќтв. ред. —.Ћ. ”довик. ћ.: –ефл бук;  иев: ¬аклер, 2002. —. 416.

8. ёнг  .√. —инхрони€. Ч ћ.: –афл бук;  иев: ¬аклер, 2003. —. 320.

9. http://ru.wikipedia.org/wiki/ вантовый_компьютер.

 ќЌ¬≈–√≈Ќ“Ќџ≈ “≈’ЌќЋќ√»»

 ј  ќ—Ќќ¬ј »— ”——“¬≈ЌЌќ√ќ »Ќ“≈ЋЋ≈ “ј

Ц  Ц  Ц

¬ 2003 г. в докладе группы ¬. Ѕейнбриджа были обозначены клю чевые особенности €влени€ интеграции крупнейших современных технологических направлений, получившего название NBIC конвер генции. ќна подразумевает синтез нано, био, информационных и когнитивных технологий, которые €вл€ютс€ определ€ющими дл€ на учного, экономического, технического и социального развити€ обще ства. ¬ данном докладе были выделены основные тенденции, кото рые смогут кардинально изменить существование человека. ѕон€тие конвергенции технологий отражает фундаментальную особенность современного этапа развити€ научного и технического знани€, про€в л€ющуюс€ в интеграции частных областей, междисциплинарном вза имодействии, использовании комплексных, системных методов ис следовани€.

“ехнологическа€ конвергенци€ подразумевает не только меж дисциплинарный характер исследований, но и глубокую методологи ческую взаимосв€зь технологий. ¬ основе этой взаимосв€зи лежит метод моделировани€, который на данном этапе развити€ науки пре терпел существенные изменени€. ѕо€вились новые формы модели ровани€ на основы вычислительных устройств. »менно моделирова 48 ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»» нию принадлежит определ€юща€ роль в решении таких глобальных научных задач, как исследование жизни, биосферы, мозга, интеллек та и др.

¬ эпоху технологической конвергенции возникают метатехно логии, позвол€ющие во многих случа€х алгоритмизировать сам про цесс создани€ технологий. —татус таких метатехнологий приобрета ют, прежде всего, информационные технологии, без которых невоз можно представить себе решение любой сложной технической за дачи.  омпьютерное моделирование выступает и как эффективный самосто€тельный метод исследовани€, и как важный компонент проектировани€ технологий, оценки результатов, поиска законо мерностей и т.д.

»сторически возникнув раньше, биотехнологи€ дает инструмен тарий и теоретическую основу дл€ нанотехнологий и когнитивной на уки и даже дл€ развити€ компьютерных технологий. »сследование биологических систем позволило осуществить прорыв в разработке и создании наноструктур. ѕримером может служить использование особых последовательностей ƒЌ  дл€ получени€ двумерных и трех мерных наноструктур; синтез белков, выполн€ющих заданные функ ции по манипул€ции веществом на наноуровне. — другой стороны, на нотехнологии тоже дают новые возможности взаимодействи€ с живы ми организмами. ¬ перспективе нанотехнологии приведут к возник новению и развитию новой отрасли, наномедицины, т.е. комплекса технологий, позвол€ющих управл€ть биологическими процессами на молекул€рном уровне. –азрабатываемые в насто€щее врем€ гибрид ные системы (микроробот со жгутиком бактерии в качестве двигате л€) не отличаютс€ принципиально от естественных (вирус) или искус ственных систем. ѕодобное сходство строени€ и функций природных биологических и искусственных нанообъектов приводит к особенно €вной конвергенции нанотехнологий и биотехнологий.

»нформационные технологии выполн€ют не только вспомога тельные и метатехнологические функции, но и представл€ют собой уникальную форму самопознани€ человека. »значально возникнув в рамках решени€ задачи моделировани€ интеллектуальных операций, они не утратили этой функции и сейчас. ¬ насто€щее врем€ информа ционный подход рассматриваетс€ как один из основных в изучении интеллектуальной де€тельности человека. ¬озникают отдельные об ласти, такие как нейроинформатика, призванные решать задачи по знани€ естественных систем вычислительными методами, причем та кой подход позвол€ет получить новое знание, вы€вить закономернос ти, в других ситуаци€х ускользающие от исследовател€. ¬ свою оче редь, развитие информационных технологий на данном этапе напр€

ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»»

мую зависит от использовани€ нано, био, и когнитивных техноло гий.

¬ последнее дес€тилетие произошло окончательное формиро вание новой научной области Ч когнитивной науки, что ознаменова ло начало четвертой волны современной научно технической рево люции.  огнитивна€ наука, или когнитологи€ (Ђнаука о разумеї) объе дин€ет в себе достижени€ когнитивной психологии, психофизики, ис следований в сфере искусственного интеллекта, нейробиологии, нейрофизиологии, лингвистики, математической логики, неврологии, философии, и других наук.

ѕри этом, взаимодействие между информационными и когни тивными технологи€ми можно рассматривать как наиболее важную Ђточку ростаї современного научного и технического знани€. “ак, ин формационные технологии сделали возможным существенно более качественное, чем раньше, изучение мозга. —озданы модели отдель ных элементов нервной системы, став€тс€ задачи глобального моде лировани€ мозга. –азвитие Ђнейро силиконовыхї интерфейсов (объ единени€ нервных клеток и электронных устройств в единую систему) открывает широкие возможности дл€ киборгизации (подключени€ ис кусственных частей тела, органов и т. д. к человеку через нервную си стему). –азработка технологии интерфейсов Ђмозг компьютерї (пр€ мое подключение компьютеров к мозгу, мину€ обычные сенсорные каналы) позвол€ет решать широкий круг практических задач. Ќаибо лее глобальной проблемой в области конвергенции информационный и когнитивных технологий €вл€етс€ задача создани€ Ђсильногої ис кусственного интеллекта, который будет обладать способност€ми к самосто€тельному обучению, творчеству, работе с произвольными предметными област€ми и свободному общению с человеком. ћето дологической базой дл€ решени€ данной задачи необходимо €вл€ют с€ биотехнологии, а, в перспективе, и нанотехнологии. “аким обра зом, задача искусственного интеллекта находитс€ в области конвер генции всех четырех ключевых современных технологий  онвергентные технологии определили антропологический по ворот в научно техническом развитии, они призваны решить задачу улучшени€ качества жизни человека, причем не опосредованно, че рез преобразование природы, а непосредственно, например, через улучшение здоровь€. ѕоэтому направлены они не столько на произ водство средств управлени€ природой, сколько на самого человека.

 роме того, €вление конвергенции технологий помогает преодолеть аналитическое, дихотомическое мышление, характерное дл€ класси ческой картины мира. ќна показывает, что грань между €влени€ми, ранее считавшимис€ противоположност€ми, на самом деле подвиж на, и даже иллюзорна. ¬ современных технологи€х часто сложно от 50 ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»» делить живое от неживого, искусственное от естественного, разум ное от неразумного. ќтсюда следует перестройка не только научных, но и этических принципов.

Ћитература:

1. M. Roco, W. Bainbridge. Managing nano bio info cogno: converging tech nologies in society. National Science and Technology CouncilТs Subcommittee on Nanoscale Science, Engineering, and Technology, 2005.

2. »нформационный подход в междисциплинарной перспективе (мате риалы Ђкруглого столаї) // ¬опросы философии. Ч 2010. Ч є2. Ч —.

84Ц112.

3. ћедведев ƒ.ј., ѕрайд ¬. ‘еномен NBIC конвергенции: –еальность и ожидани€ // ‘илософские науки, 2008. Ч є1 Ч —. 97Ц117.

—екци€ II.

—ќ « Ќ ј Ќ » ≈, ћ ќ « √,

» —  ”— — “ ¬ ≈ Ќ Ќ џ … » Ќ “ ≈ Ћ Ћ ≈  “

–уководители:

д. филос. н., проф. ƒ.». ƒубровский (»‘ –јЌ), чл. корр. –јЌ, д. м. н.

ј.ћ. »ваницкий (»¬ЌƒиЌ –јЌ), к. филос. н., доц. ƒ.¬. »ванов (ћ√” им. ћ.¬. Ћомоносова)

—Ћ”„ј…Ќџ≈ ѕ–ќ÷≈——џ

» ‘”Ќ ÷»ќЌ»–ќ¬јЌ»≈ ћџЎЋ≈Ќ»я

–.Ќ. √алимов —амарский государственный аэрокосмический университет им. —.ѕ.  оролева (национальный исследовательский университет) ¬ данной работе рассмотрены случайные процессы и их роль в про цессе мышлени€ и процессе моделировани€ мышлени€ с помощью фи зических систем. ‘ункционирование мозга человека €вл€етс€ процес сом, имеющим в своей глубокой основе физико химические процессы.

 ак известно, законы, описывающие физические и, как следствие, хими ческие процессы, первоначально описывают любое €вление природы в терминах веро€тностей происхождени€ тех или иных событий. ¬ св€зи с этим, вопрос о роли случайности в процессе функционировани€ мозга и моделировании мышлени€ не может быть оставлен без внимани€.

—уществуют два принципиально различных вида систем, которые допускают описание своего состо€ни€ и происход€щих процессов в терминах веро€тностей и функций распределени€ веро€тностей.   первым относ€тс€, так называемые, системы с динамическим хаосом [1]. —истемы с динамическим хаосом характеризуютс€ сильной зави симостью конечного состо€ни€ системы от еЄ начального состо€ни€ при истечении определенного промежутка времени. ћалейшее воз мущение в начальных данных делает невозможным точное предсказа ние поведени€ системы, в св€зи с чем, такие системы описываютс€ в терминах веро€тности состо€ни€. √овор€т, что такие системы Ђбыстро забываютї свое первоначальное состо€ние. —ледует отметить, что си 52 ћј“≈–»јЋџ  ќЌ‘≈–≈Ќ÷»» стемы с динамическим хаосом не обладают истинной случайностью, присущей квантово механическим системам, поскольку в основе сво ей подчин€ютс€ точным детерминированным законам, и лишь техни чески не могут быть описаны как детерминированные системы. “акже следует отметить, что системы с динамическим хаосом не всегда об ладают высокой размерностью и сложностью физической реализа ции, так, например, известна€ система Ћоренца обладает всего 1.5 степен€ми свободы (описываетс€ трем€ точными уравнени€ми), но при этом демонстрирует сложенное квази случайное поведение.

¬торой тип систем это системы с Ђистинной случайностьюї [2].

ќсновным примером истинно случайных систем €вл€ютс€ квантово механические системы. ¬ отличии от систем с динамическим хаосом, квантово механические системы обладают существенными физичес кими ограничени€ми.  вантово механические системы должны обла дать малыми размерами и массами частиц.

¬ физико химических процессах, происход€щих в мозгу, ввиду малых размеров нейронов и малых област€х пространства, в котором происход€т элементарные процессы, значительную роль играют квантово механические €влени€, то есть имеют место процессы с ис тинной случайностью.

— другой стороны люба€ система, моделирующа€ мышление, также как и мозг, имеет ту или иную физическую реализацию. ¬ этой физической реализации квантово механические процессы также мо гут играть существенную роль. Ќо в отличии от реального мозга, в си стемах, моделирующих процесс мышлени€, основой системы €вл€ет с€ программа, выполн€юща€ синтаксический анализ. ѕрограмма это абстракци€, не завис€ща€ от физической реализации вычислитель ной системы. “аким образом, случайность, присуща€ физической си стеме, реализующей моделирование процессов мышлени€, не имеет никакого отношени€ к самому моделируемому процессу.



Pages:   || 2 | 3 | 4 |
ѕохожие работы:

Ђ–ј«–јЅќ“ ј “≈’Ќ»„≈— »’ ”—Ћќ¬»… Ќј ј–ћј“”–Ќџ… ѕ–ќ ј“ ƒЋя —ќ¬–≈ћ≈ЌЌќ√ќ ћ»Ќ»«ј¬ќƒј Ќаливайко ј.¬. ј ’ " ¬Ќ»»ћ≈“ћјЎ" –азработка нормативной документации дл€ аттестации и отгрузки металлопроката на основе изучени€ результатов статистического анализа механических свой...ї

ЂЌ≈ –ј—ќ¬ ¬я„≈—Ћј¬ Ћј«ј–≈¬»„ ЁЌ≈–√≈“»„≈— јя ѕќЋ»“» ј ———– ¬ 1961-1974 гг. —пециальность 07.00.02 Ц ќтечественна€ истори€ јвтореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата исторических наук —ургут Ц 2007 –абота выполнена на кафедре истории √ќ” ¬ѕќ "—ургутский государственный педагогический университет" Ќаучный руководитель: доктор исторических наук, профессор «иновьев ¬асилий ѕав...ї

Ђƒокумент предоставлен  онсультантѕлюс ”твержден и введен в действие ѕриказом ‘едерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 29 но€бр€ 2012 г. N 1647-ст Ќј÷»ќЌјЋ№Ќџ… —“јЌƒј–“ –ќ——»…— ќ… ‘≈ƒ≈–ј÷»»  ј–“ќ‘≈Ћ№ —≈ћ≈ЌЌќ… ѕ–»≈ћ ј » ћ≈“ќƒџ јЌјЋ»«ј Seed potatoes. Acceptance rules and methods of analysis √ќ—“ – 55329-2012 ќ — 65.020.20 ќ ѕ...ї

Ђћ»Ќ»—“≈–—“¬ќ ќЅ–ј«ќ¬јЌ»я » Ќј” » –ќ——»…— ќ… ‘≈ƒ≈–ј÷»» ‘≈ƒ≈–јЋ№Ќќ≈ ј√≈Ќ“—“¬ќ ѕќ ќЅ–ј«ќ¬јЌ»ё —јЌ “-ѕ≈“≈–Ѕ”–√— »… Ќј÷»ќЌјЋ№Ќџ… »——Ћ≈ƒќ¬ј“≈Ћ№— »… ”Ќ»¬≈–—»“≈“ »Ќ‘ќ–ћј÷»ќЌЌџ’ “≈’ЌќЋќ√»…, ћ≈’јЌ» » » ќѕ“» » ».ј. Ѕессмертный ќ—Ќќ¬џ Ћќ√»„≈— ќ√ќ ѕ–ќ√–јћћ»–ќ¬јЌ»я ”чебное пособие...ї

Ђ1308423 High Tech is our Business High tech is our business ALD во всем мире €вл€етс€ символом инноваций в области вакуумных технологий на самом высоком уровне. ¬ качестве одного из в...ї

Ђ¬естник “юменского государственного университета. √уманитарные исследовани€. Humanitates. 2016. “ом 2. є 2. C. 35-44 ћарина ¬итальевна ¬Ћј¬ј÷ јя1 јнастаси€ ¬€чеславовна  ќ–Ў”Ќќ¬ј2 ”ƒ  81'373.42 +37+367 ‘”Ќ ÷»ќЌјЋ№Ќќ-—≈ћјЌ“»„≈— »… јЌјЋ»«  ј ...ї

Ђј.ј. ћархотин, ј.¬.  ривошейкин, √.√. –огозинский, – ”олш. Ќј”„Ќќ-“≈’Ќ»„≈— »… ¬≈—“Ќ»  »Ќ‘ќ–ћј÷»ќЌЌџ’ “≈’ЌќЋќ√»…, ћ≈’јЌ» » » ќѕ“» » нот€брьЦдекабрь 2016 “ом 16 є 6 ISSN 2226-1494 http://ntv.ifmo.ru/ SCIENTIFIC AND TE...ї

Ђ”ѕ–ј¬Ћ≈Ќ»≈ ј–’»¬јћ» —¬≈–ƒЋќ¬— ќ… ќЅЋј—“» √ќ—”ƒј–—“¬≈ЌЌќ≈  ј«≈ЌЌќ≈ ”„–≈∆ƒ≈Ќ»≈ —¬≈–ƒЋќ¬— ќ… ќЅЋј—“» "√ќ—”ƒј–—“¬≈ЌЌџ… ј–’»¬ јƒћ»Ќ»—“–ј“»¬Ќџ’ ќ–√јЌќ¬ —¬≈–ƒЋќ¬— ќ… ќЅЋј—“»" (√ ”—ќ "√јјќ—ќ") »нструкци€ по научно-технической обработке документов фонда є –-1 "”правление ‘едеральной служб...ї

Ђ ”Ћ≈Ѕј — »… ћ≈“јЋЋ”–√»„≈— »… «ј¬ќƒ ќѕџ“  ј„≈—“¬ќ Ќјƒ≈∆Ќќ—“№ »ЌЌќ¬ј÷»ќЌЌќ—“№ ”—ѕ≈’ ѕольша  алиш –жежев Pratt & Whitney Canada SPZ GROUP A United Technologies Company ѕ–≈ƒѕ–»я“»≈ — »Ќќ—“–јЌЌџћ» »Ќ¬≈—“»÷»яћ» ќ“ –џ“ќ≈ ј ÷»ќЌ≈–Ќќ≈ ќЅў≈—“¬ќ ќјќ "–”—ѕќЋ»ћ≈“" —ќ«ƒј≈“ —ќЅ—“¬≈ЌЌќ≈ ѕ–ќ»«¬ќƒ—“¬ќ —“јЋ≈… » —ѕЋ...ї

Ђруќ ќ“ –џ“ќ≈ј ÷»ќЌ≈–Ќќ≈ ќЅў≈—“¬ќ "–ќ——»…— »≈ ∆≈Ћ≈«Ќџ≈ƒќ–ќ√»" (ќјќ "–∆ƒ") –ј—ѕќ–я∆≈Ќ»≈ " 1 " апрел€ 2014г. є814р ћосква ќбутверждении “ехнологической инструкции “ехническое обслуживание электровозов итепловозов вэксплуатации ¬ цел€х актуализации требований при проведении р...ї

Ђ“ехническа€ брошюра ADAP-KOOL Ѓ ”стройства контрол€ дл€ холодильной установки AKL 111ј и ј L 25 RC.0X.K3.02 08-2000 ¬ведение ”стройства контрол€ типа AKL 111A и AKL 25 предназначены дл€ регистра...ї

Ђ“руды Ќижегородского государственного технического университета им. –.≈. јлексеева є 5(102) ”ƒ  331.1 ¬.». ƒементьев, ё.√.  абалдин —’≈ћј ќ“ЌќЎ≈Ќ»… —”ЅЏ≈ “ќ¬ “–”ƒќ¬ќ… ƒ≈я“≈Ћ№Ќќ—“» ¬ —‘≈–≈ ”—Ћ”√ Ќижегородский...ї

Ђ©2001 г. ј.Ћ. “≈ћЌ»÷ »… ”„≈ЅЌќ≈ »——Ћ≈ƒќ¬јЌ»≈ ‘ќ–ћј ѕ–ј “»„≈— »’ «јЌя“»… “≈ћЌ»÷ »… јлександр Ћазаревич научный сотрудник »нститута социологии –јЌ, доцент ћосковского педагогического государственного...ї

Ђ”ƒ  347 ѕ–ќЅЋ≈ћџ ¬«џ— јЌ»я «јƒќЋ∆≈ЌЌќ—“» ѕќ  –≈ƒ»“Ќџћ ƒќ√ќ¬ќ–јћ ¬ —Ћ”„ј≈ —ћ≈–“» ƒќЋ∆Ќ» ј © 2010 ћ. ¬. ≈вдокимова, ј. Ќ. Ѕутов магистранты каф. гражданского и арбитражно...ї

Ђ—јЌ “-ѕ≈“≈–Ѕ”–√— »… ё–»ƒ»„≈— »… »Ќ—“»“”“ √≈Ќ≈–јЋ№Ќќ… ѕ–ќ ”–ј“”–џ –ќ——»…— ќ… ‘≈ƒ≈–ј÷»» ». Ќ. ≈¬—ёЌ»Ќ »—ѕќЋ№«ќ¬јЌ»≈ Ќј”„Ќќ-“≈’Ќ»„≈— »’ —–≈ƒ—“¬ ѕ–» –ј——Ћ≈ƒќ¬јЌ»» ѕ–≈—“”ѕЋ≈Ќ»…, —ќ¬≈–Ў≈ЌЌџ’ — ѕ–»ћ≈Ќ≈Ќ»≈ћ ¬«–џ¬„ј“џ’ ¬≈ў≈—“¬ » ¬«–џ¬Ќџ’ ”—“–ќ…—“¬ ”чебное пособие —анкт-ѕете...ї

Ђ айгородова ћари€ ≈вгеньевна √≈Ќƒ≈–Ќќ ќ–»≈Ќ“»–ќ¬јЌЌџ… ћ≈ƒ»ј“≈ —“ ∆”–ЌјЋ№Ќќ… ќЅЋќ∆ »:  ќ√Ќ»“»¬Ќќ-—≈ћ»ќ“»„≈— »… ј—ѕ≈ “ —пециальность 10.02.19 Ц теори€ €зыка ј¬“ќ–≈‘≈–ј“ диссертации на соискание ученой степени кандидата филологических наук Ѕарнаул 2012 ƒиссерта...ї

ЂAustralian Mud Company Ѕуровые растворы www.ausmud.com.au THE AUSTRALIAN MUD COMPANY ѕќ—“ј¬ ј  ј„≈—“¬≈ЌЌџ’ Ѕ”–ќ¬џ’ –ј—“¬ќ–ќ¬ » “≈’Ќ»„≈— јя ѕќƒƒ≈–∆ ј Ќј ”„ј—“ ≈ –јЅќ“ ¬ ЋёЅќ… “ќ„ ≈ ћ»–ј »ме€ 20-летний опыт работы, компани€...ї

Ђћосковский “ехнический ÷ентр Brel & Kjr 127287, ћосква, ѕетровско-–азумовский пр. 29 Sound & Vibration Measurements A/S “ел.: (095)748-16-45, ‘акс: (095)733-90-48, e-mail: info@bruel.ru ¬ведение ¬ведение 1 ¬ этой брошюре рассказываетс€ об основах вибрационных испыта«ачем нужны ви...ї

Ђ»нтернет-журнал —троительство уникальных зданий и сооружений, 2013, є1 (6) Internet Journal Construction of Unique Buildings and Structures, 2013, є1 (6) Ёффективность работы чиллера The efficiency of chillerТs work студент ’...ї

ЂUltima ratio ¬естник јкадемии ƒЌ -генеалогии Proceedings of the Academy of DNA Genealogy Moscow-Boston Volume 9, No. 1 April 2016 јкадеми€ ƒЌ -генеалогии Boston-Moscow-Tsukuba ISS...ї

Ђ—тандарт университета —“” 3.16-2013 ћј“≈–»јЋ№Ќќ-“≈’Ќ»„≈— ќ≈ ќЅ≈—ѕ≈„≈Ќ»≈ ѕ–≈ƒ»—Ћќ¬»≈ 1 –ј«–јЅќ“јЌ ”чреждением образовани€ "Ѕелорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники"...ї

Ђ‘ ≈ ƒ ≈ – ј Ћ № Ќ ќ ≈ ј√≈Ќ“—“¬ќ ѕќ “ ≈ ’ Ќ » „ ≈ —   ќ ћ ” – ≈ √ ” Ћ » – ќ ¬ ј Ќ » ё » ћ≈ “ – ќ Ћ ќ √ » » —¬»ƒ≈“≈Ћ№—“¬ќ об утверждении типа средств измерений RU.C.27.007.A є 43125 —рок действи€ до 01 декабр€ 2013 г.Ќ » ≈ ќ ј » “ ѕ — ≈ — ¬» ћ – Ќ … ј ћ Ќ ¬ Ќ ≈ » ј –ƒ“ «≈≈» ѕроекторы измерительные ѕ» 600÷¬1 »√“¬“Ћ «ќќ»≈№ ќткрытое акционерное общество ѕро...ї

Ђ–уководство пользовател€ ExStickЃ DO600 Ѓ ѕрибор дл€ измерени€ концентрации растворенного в воде кислорода (оксиметр) ¬ведение ѕоздравл€ем с приобретением прибора дл€ измерени€ концентрации растворЄнного в воде кислорода и температуры (оксиметра) мод...ї

Ђ† ‘≈ƒ≈–јЋ№Ќќ≈ ј√≈Ќ“—“¬ќ † ѕќ “≈’Ќ»„≈— ќћ” –≈√”Ћ»–ќ¬јЌ»ё » ћ≈“–ќЋќ√»» † † Ќј÷»ќЌјЋ№Ќџ… √ќ—“ – † —“јЌƒј–“ † –ќ——»…— ќ… ‘≈ƒ≈–ј÷»» † † † »нтегрированна€ логистическа€ поддержка экспортируемой продукции военного назначени€ ѕЋјЌ»–ќ¬јЌ»≈...ї

ЂDurham Research Online Deposited in DRO: 04 April 2016 Version of attached le: Published Version Peer-review status of attached le: Peer-reviewed Citation for published item: Byford, Andy (2014) 'Pamiat' o repressirovannykh naukakhv istorii Rossii : sluchai pedologii.', in Istoricheskaia pamiat' Rossii : proshloe i nastoiashchee...ї

Ђ”“¬≈–∆ƒјё: Ќачальник службы автоматики и телемеханики _ ј.—. Ѕатьканов ""_2007 г. —’≈ћџ ћј–Ў–”“Ќќ√ќ ЌјЅќ–ј Ё÷» 2.30 Ќазначение, устройство, неисправности и методы их устранени€. ѕ“Ё: п. 6.27 Ц 6.29 »ƒѕ: п. 13.1, 13.2, 13.13 Ќазначение: —хемы маршрутного набора Ё÷»...ї

Ђ¬≈—“Ќ»  _јЋћј“»Ќ— ќ√ќ ”Ќ»¬≈–—»“≈“ј ЁЌ≈–√≈“» » » —¬я«» _ є 3 (26) 2014 _ Ќаучно-технический журнал ¬ыходит 4 раза в год јлматы є 3 (26) —ќƒ≈–∆јЌ»≈ 2014 ЁЋ≈ “–ќЁЌ≈–√≈“» ј » ЁЋ≈ “–ќ“≈’ЌќЋќ√»...ї

ЂIV ¬сероссийска€ научно-практическа€ конференци€ "Ќаучна€ инициатива иностранных студентов и аспирантов российских вузов" Ћ≈ —»„≈— јя »Ќ“≈–‘≈–≈Ќ÷»я ¬ –≈„»  »“ј…— »’ ”„јў»’—я ‘эн ≈хун Ќаучный руководитель: ¬авилова ≈.Ќ. Ќациональный исследоват...ї

Ђ”“¬≈–∆ƒјё “ехнический директор ќјќ "’  "Ћугансктепловоз" Ѕасов √.√. "" 2006 г. ЁЋ≈ “–ќѕќ≈«ƒ ЁѕЋ2“ ј¬“ќћј“»„≈— јя Ћќ ќћќ“»¬Ќјя —»√ЌјЋ»«ј÷»я јЋ—-ћ” Ќј—“–ќ… ј »  ќЌ“–ќЋ№. ѕодп. и дата »Ќ—“–” ÷»я 1115.00.00.000 »9 »нв. є дубл. ¬зам. инв. є √лавный конструктор ќјќ "’...ї








 
2017 www.lib.knigi-x.ru - ЂЅесплатна€ электронна€ библиотека - электронные материалыї

ћатериалы этого сайта размещены дл€ ознакомлени€, все права принадлежат их авторам.
≈сли ¬ы не согласны с тем, что ¬аш материал размещЄн на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.