Когнитивная наука Основы психологии познания том 2 Величковский Б М (стр. 88 из 118)

²⁽¹ Методологическое значение теоремы о неполноте состоит в доказательстве невозможности построения замкнутой внутри себя и самообосновывающейся научной системы. Иначе говоря, наука не может быть учением, а учение не может быть наукой (Непей-312 вода, 2000).

Итак, несмотря на многочисленные аргументы pro и contra, вопрос о возможности построения искусственного интеллекта по-прежнему остается полностью открытым. Здесь уместна следующая историческая аналогия. Казалось бы, механистический образ la statue animée проходит через всю французскую философскую литературу 18-го века. При этом он служит одним авторам для обоснования дуалистических (Кондильяк, Буро Деланд, Гольбах, Ламетри), а другим — экзистенциалистских (Паскаль) и диалектических взглядов (Бюффон и Дидро). Что касается собственно исследования познавательных процессов, то, как заметил когда-то в своем эссе о кибернетике С.Л. Рубинштейн, «"мышление" любых машин — это мышление человека, спроецированное в машины». Понимание механизмов психики может быть достигнуто прежде всего «исследованием... человеческого мозга и путей его формирования» (Рубинштейн, 1976, с. 239). С развитием вычислительного потенциала машин происходит развитие мышления самого человека — во всяком случае, эта тенденция неизменно доминировала до сих пор. Большинство специалистов не стремятся создать искусственный разум, рассматривая эту область как совокупность научных направлений, каждое из которых исследует то или иное свойство интеллекта.

Оценивая перспективу вычислительной ориентации когнитивных исследований в целом, нельзя отрицать, что, например, системы продукции представляют собой мощное средство описания больших массивов поведенческих и интроспективных данных, которое могло бы использоваться в самых разных разделах психологии. Для некоторых авторов современный вычислительный подход привлекателен «смещением акцентов в сторону изучения действия» (хотя на самом деле продукции скорее напоминают связи стимул—реакция). Эксцессы методологического солипсизма уравновешиваются вполне реалистической ориентацией работ других ведущих представителей когнитивных исследований. В частности, Дональд Норман (Norman, 1981) одним из первых сформулировал для когнитивной науки программу развития, включавшую изучение навыков, эмоциональной регуляции действия и роли социальных норм, тогда как М. Познер и Г. Шульман предупредили, что «угрозой для когнитивной науки является превращение в "искусственную науку", не вносящую вклад в понимание человеческого мозга и человеческой культуры» (Posner & Shulman, 1979, p. 402).

Следует отметить, что вычислительный подход наиболее успешен именно в нейрокогнитивных исследованиях, когда удается связать модели нейронных механизмов с картиной поведения и его нарушений (O'Reilly & Munakata, 2003). Так, представление о гомогенных активирующих и тормозных взаимодействиях в нейронных сетях позволяет описать возникающие при поражениях теменных отделов коры затруднения в переводе взора и внимания в сторону, противоположную стороне поражения (см. 4.3.2 и 4.4.3). Эти затруднения М. Познер объясняет выпа-

313

дением особого механизма «отцепления (англ. disengagement) внимания от объекта». Доказательством считается увеличение времени реакции обнаружения целевого объекта при предъявлении ошибочной пространственной инструкции в методике «проигрыша-выигрыша». Не прибегая к представлению о механизме «отцепления», коннекционистские модели теменных поражений предсказывают двойной эффект — увеличение времени реакции при ошибочной («больший проигрыш») и при правильной инструкции («меньший выигрыш»). Этот двойной эффект и наблюдается у пациентов с подобными поражениями. В других модельных экспериментах было также показано, что эффекты торможения в тесте Струпа и аналогичных ситуациях, возможно, являются просто побочным продуктом активного удержания релевантной для решения задачи информации в рабочей памяти. Однако от этих новых исследований до создания сколь-нибудь автономного «нейроинтеллекта» все еще очень далеко.

9.2.3 Виртуальные формы жизни

В дискуссиях, подготовивших возникновение когнитивной науки, заметную роль играли ссылки на робота с «мелкомасштабной моделью окружения» в голове (см. 2.2.1). Индустриальные роботы второй половины 20-го века, использующиеся для тяжелых, фиксированных в пространстве операций (типа сварки автомобильных кузовов), не могли, конечно, претендовать на статус интеллектуальных систем. К началу нового столетия сложились предпосылки для разработки и технологического использования мобильных, в том числе плавающих и летающих роботов²¹. В результате la statue animее действительно впервые стала проявлять, по крайней мере, внешние признаки оживления. Это привело к возникновению направления, получившего название когнитивная робо-тика, и к пересмотру приоритетов в области искусственного интеллекта и нейроинформатики. На место таких тем, как язык мысли или игра в шахматы, в качестве центральных выдвинулись вопросы сенсорного обеспечения, построения движений, ориентации в пространстве, идентификации объектов, планирования действий и «социального взаимодействия», причем не только человека и робота, но и роботов между собой.

В отношении сенсорного оснащения акцент был сделан на контактной и проприокинестетической сенсорике, а также на ультразвуковой

²¹ Интересные лабораторные наработки возникли, конечно, значительно раньше Так, в конце 1960-х годов в Стэнфордском университете был создан робот Shakey, который мог обрабатывать простые инструкции на естественном языке и на их основании планировать и осуществлять перемещения по территории университета, ориентируясь на данные оптических сенсоров. Слабым звеном было восприятие — за время переработки информации о зеленом свете светофор на перекрестке успевал переключиться на красный. Удачным звеном архитектуры Shakey, напротив, была система планирования действий, 314 основанная на формализации эвристики цели-средства (см. 8.1.1 ).

эхолокации как альтернативе компьютерному зрению, слишком сложному для моделирования в реальном масштабе времени. В частности, неудачными оказались попытки совместить видение широким полем зрения с идентификацией отдельных предметов. Лишь в последнее время разнообразные опыты с обучением нейронной сети классификации объектов в динамическом окружении показали, что естественным побочным результатом такого обучения («эволюции нейронной сети») становится разделение локализации и идентификации. Сеть выделила как автономную составляющую обработку пространственных признаков, сконцентрировав эти процессы в слое формальных нейронов отдельно от процессов описания индивидуальных объектов (Calabretta & Parisi, 2005). Таким образом, вполне возможно появление роботов с «двумя зрительными системами», подробно рассматривавшимися нами в предыдущих главах (см. 3.3.2 и 3.4.2). Еще одним вероятным развитием может стать массовое оснащение роботов активным зрением, или, иначе говоря, окуломоторикой. Это позволит не только обеспечить более глубокую, фокальную обработку информации, но и реализовать коммуникативные функции зрительного внимания (см. 7.4.3).

Задача управления движениями робота немедленно поставила исследователей перед классической, сформулированной H.A. Бернштейном еще в 1930-х годах проблемой преодоления избыточных степеней свободы. Так, для осуществления простейших перемещений на двух конечностях необходимо уметь управлять механической системой с как минимум 10 степенями свободы — по две в тазобедренных и голеностопных суставах и по одной в коленных. При этом возможны два режима ходьбы. Статическая ходьба, когда проекция центра тяжести не выходит за пределы площади опоры, проста, но неэффективна в энергетическом отношении, поскольку помимо перемещения тела вперед приходится тратить силы также на его поднимание. Динамическая ходьба, которую можно было бы определить как «контролируемое падение», значительно более эффективна, так как накопленная при подъеме энергия используется на фазе «падения» для быстрого перемещения тела вперед. В настоящее время, безусловно, преобладает использование статических режимов передвижения, причем для повышения устойчивости используются конструкции с большим числом конечностей. Внешне это напоминает сообщество гигантских насекомых. Развитие робототехники как бы повторяет ход биологической эволюции, в основном оставаясь пока на довольно ранних ее этапах²².