Автор работы: Пользователь скрыл имя, 16 Марта 2014 в 15:12, контрольная работа
Целью данной работы является изучение кибернетических представлений о самоорганизующихся системах, жизни и сознании; исследование взглядов Н. Винера на проблемы сущности и возможных социально-экономических последствий научно-технической революции; рассмотрение возможностей использования кибернетических моделей и представлений при анализе общественных явлений. В связи с этим возникают следующие задачи:
проанализировать соответствующую литературу по данной теме;
обосновать исходные понятия кибернетики.
Введение………………………………………...……………………………… 3-4
Глава I Кибернетика…………………………………………………………… 5-6
§1 Основное понятие……………………………………………………………. .6
§2 Кибернетика и сложные самоорганизующиеся системы ………………...6-9
§3 Моделирование в кибернетике …………………………………………...9-10
Глава II Мышление и информация…………………………………………… 10
§1 Природа мышления ………………………………………………………10-12
§2 Понятие модели и моделирования ……………………………………...12-13
§3 Пути и фазы моделирования интеллекта ………………………………13-15
Заключение ………………………………………………………………….16 -17
Список литературы……………………………………………………………... 18
§2 Понятие модели и моделирования
Термин «модель» произошел от латинского слова «modus» и означает – мера, образ, способ. Модель – логическое или математическое описание компонентов и функций, отображающих существенные свойства моделируемого объекта или процесса (обычно рассматриваемых как системы или элементы системы). Модель используется как условный образ, сконструированный для упрощения их исследования.
Модель – некоторый материальный или мысленно представляемый объект или явление, замещающий оригинальный объект или явление, сохраняя только некоторые важные его свойства, например, в процессе познания или конструирования. Таким образом, модель – это вспомогательный объект, заменяющий изучаемый объект и представляющий собой его условный (упрощенный) образ, адекватно отображающий существенные для целей исследования свойства прототипа. Модель может быть представлена в виде физического аналога, изучаемого процесса или явления (предметная модель - макет, устройство, образец), либо в знаковой форме (график, схема, математическая модель, программа, теория). Модель отражает не всё, а только некоторые существенные для целей исследования свойства объекта моделирования. Модель воспроизводит, имитирует сложную систему в определенном диапазоне условий и требований и, следовательно, возможности модели описать то или иное явление, объект или процесс ограничены. Моделирование – это исследование объектов познания на моделях; построение и изучение моделей реально существующих предметов и явлений, а также предполагаемых (конструируемых или проектируемых) объектов.
§3 Пути и фазы моделирования интеллекта
Стремительное увеличение потока перерабатываемой информации там, где раньше её почти не было (торговля, банковское дело), также приведет к значительным изменениям в методах работы и потребует автоматизации, а возможно и интеллектуализации. Под интеллектом будем понимать способность любого организма (или устройства) достигать некоторой измеримой степени успеха при поиске одной из многих возможных целей в обширном многообразии сред. Будем отличать знания от интеллекта, имея в виду, что знания - полезная информация, накопленная индивидуумом, а интеллект - это его способность предсказывать состояние внешней среды в сочетании с умением преобразовывать каждое предсказание в подходящую реакцию, ведущую к заданной цели. По-разному дается и определение искусственного интеллекта. Полагают, что о реализации искусственного интеллекта можно будет говорить лишь тогда, когда автомат начнет решать задачи, непосильные для человека, причем сделает это не в результате высокого быстродействия, а в результате применения нового найденного метода. Однако не все с этим согласны. В большинстве случаев на нынешнем начальном этапе исследований по искусственному интеллекту лишь соизмеримыми с результатами, полученными человеком, и не столь оригинальными. Принято различать три основных пути моделирования интеллекта и мышления:
БИОНИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ. Непосредственное моделирование человеческого мозга (т.е. моделирование каждой нервной клетки и связей между ними) с целью создания автоматов, обладающих интеллектом, чрезвычайно сложно. Мозг представляет собой самую сложную и лишь частично изученную структуру. Сложнейшее переплетение связей коры головного мозга практически не поддаются расшифровке. Известно лишь примерное расположение зон мозга, отвечающих за ту или иную функцию. В настоящее время не известен и принцип работы мозговых элементов нейронов, многочисленные связи которых имеют внешне хаотический характер. Попытки смоделировать работу головного мозга соединением между собой множества процессоров подобно нейронной сети, показали, что некоторое увеличение скорости и потока обрабатываемой информации идет лишь до уровня одного - двух десятков процессоров, а затем начинается резкий спад производительности.
ЭВРИСТИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ. Второй подход к решению задачи искусственного интеллекта связан с эвристическим программированием и решает задачи, которые в общем можно назвать творческими. Практичность этого метода заключается в радикальном уменьшении вариантов, необходимых при использовании метода проб и ошибок. Правда, всегда существует вероятность упустить наилучшее решение, так что говорят, что этот метод предлагает решения с некоторой вероятностью правильности. Обычно используют два метода: метод анализа целей и средств и метод планирования. Первый заключается в выборе и осуществлении таких операций, которые последовательно уменьшают разницу между исходным и конечным состоянием задачи. Во втором методе вырабатывается упрощенная формулировка исходной задачи, которая также решается методом анализа целей и средств. Один из полученных вариантов дает решение исходной задачи.
ЭВОЛЮЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ. Третий подход является попыткой смоделировать не то, что есть, а то, что могло бы быть, если бы эволюционный процесс направлялся в нужном направлении и оценивался предложенными критериями. Идея эволюционного моделирования сводится к экспериментальной попытке заменить процесс моделирования человеческого интеллекта моделированием процесса его эволюции. При моделировании эволюции предполагается, что разумное поведение предусматривает сочетание способности предсказывать состояние внешней среды с умением подобрать реакцию на каждое предсказание, которое наиболее эффективно ведет к цели. Этот метод открывает путь к автоматизации интеллекта и освобождению от рутинной работы. Это высвобождает время для проблемы выбора целей и выявления параметров среды, которые заслуживают исследования. Такой принцип может быть применен для использования в диагностике, управлении неизвестными объектами, в игровых ситуациях.
Итак, существуют три пути моделирования интеллекта: бионический, эвристический и эволюционный. В зависимости от использованных средств можно выделить три фазы в исследованиях. Первая фаза - создания устройств, выполняющих большое число логических операций с высоким быстродействием. Вторая фаза включает разработку проблемно- ориентированных языков для использовании на оборудовании, созданном в первой фазе. Третья фаза наиболее выражена в эволюционном моделировании.
Заключение
Многие споры вокруг проблемы «кибернетика и мышление» имеют эмоциональную подоплеку. Признание возможности искусственного разума представляется чем-то унижающим человеческое достоинство. Однако нельзя смешивать вопросы возможности искусственного разума с вопросом о развитии и совершенствовании человеческого разума. Разумеется, искусственный разум может быть использован в негодных целях, однако это проблема не научная, а скорее морально-этическая. Однако развитие кибернетики выдвигает ряд проблем, которые все же требуют пристального внимания. Эти проблемы связаны с опасностями, возникающими в ходе работ по искусственному интеллекту.
Первая проблема связана с возможной потерей стимулов к творческому труду в результате массовой компьютеризации или использования машин в сфере искусств. Однако в последнее время стало ясно, что человек добровольно не отдаст самый квалифицированный творческий труд, т.к. он для самого человека является привлекательным. Вторая проблема носит более серьезный характер и на нее неоднократно указывали такие специалисты, как Н.Винер, Н.М.Амосов, И.А.Полетаев и др. Состоит она в следующем: уже сейчас существуют машины и программы, способные в процессе работы самообучаться, т.е. повышать эффективность приспособления к внешним факторам. В будущем, возможно, появятся машины, обладающие таким уровнем приспособляемости и надежности, что необходимость человеку вмешиваться в процесс отпадет. В этом случае возможна потеря самим человеком своих качеств, ответственных за поиск решений. Налицо возможная деградация способностей человека к реакции на изменение внешних условий и, возможно, неспособность принятия управления на себя в случае аварийной ситуации. Встает вопрос о целесообразности введения некоторого предельного уровня в автоматизации процессов, связанных с тяжелыми аварийными ситуациями. В этом случае у человека, «надзирающим» за управляющей машиной, всегда хватит умения и реакции таким образом воздействовать на ситуацию, чтобы погасить разгорающуюся аварийную ситуацию. Таковые ситуации возможны на транспорте, в ядерной энергетике. Особо стоит отметить такую опасность в ракетных войсках стратегического назначения, где последствия ошибки могут иметь фатальный характер. Люди будут постоянно решать проблему искусственного интеллекта, постоянно сталкиваясь с новыми проблемами. И, видимо, процесс этот бесконечен.
Список литературы:
Основная литература
1 http://ru.vlab.wikia.com/wiki/
2 Информатика, кибернетика, интеллект / В. Г. Пушкин, А. Д. Урсул. – Кишинев, 2009.