авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 19 | 20 ||

«Янко Слава. Библиотека и Медиатека Fort/Da © || 1- Янко Слава. Библиотека и Медиатека Fort/Da © - (трекер) || || ...»

-- [ Страница 21 ] --

Среди наиболее известных и наиболее спорных — программа понимания языка, разработанная в Йельском университете Роджером Шенком. Разработки Шенка преследовали несколько целей, включая создание программы, способной понимать письменный текст, кратко излагать его суть, переводить его на другой язык и отвечать на вопросы по его содержанию. Шенк и его коллеги скоро обнаружили, что люди понимают гораздо больше, чем просто ряды слов естественного языка. Он иллюстрирует этот момент следующим рассказом: «Джон пошел в ресторан. Он заказал сэндвич. Официант принес его быстро, поэтому он дал ему большие чаевые». Вопрос: съел ли Джон сэндвич? Заплатил ли он за него?

Когда я говорю вам: «Я был в Венеции прошлым летом», — вы можете, в свою очередь, задать мне много вопросов более или менее по существу: потратил ли я сколько-то денег? Летел ли я самолетом? Или плыл на корабле? Говорил ли я с кем-нибудь? Заходил ли я в ресторан? Видел ли я других людей в Венеции? Гово 566 Глава 16. Искусственный интеллект рят ли они по-итальянски? Носят ли они одежду? Есть ли у них ногти? Сколько? Чтобы «разумная» машина понимала язык, она должна уметь при обработке языка делать разумные выводы, как это делают обычные люди. Основная идея Шенка близка принципу обработки «сверху вниз», подробно обсуждающемуся в этой книге.

Одной из трудностей, с которой исследователь столкнулся при разработке программы обработки языка, была неоднозначность естественных языков. Шенк (Schank, 1981) приводит следующий пример:

Я ударил Фреда по носу. Я ударил Фреда в парке.

Чтобы правильно проанализировать эти предложения, нужно знать гораздо больше, чем просто синтаксические и семантические правила. Читатель должен что-то знать о том, где может находиться человек, а также владеть другой концептуальной информацией о человеческом поведении и общей информацией о мире.

Решение задач, игры и искусственный интеллект Литература по решению задач и играм в рамках ИИ, возможно, более обширна, чем по любому другому психологическому вопросу. Одна из причин, почему многие специалисты по ИИ интересуются решением задач, состоит в том, что этот термин, грубо говоря, синонимичен мышлению, которое в своем наиболее сложном виде является исключительно атрибутом человека. Этот факт, а также то, что машины с ИИ способны выполнять процедуры решения задач, привели к бурному развитию методов и теории в этой области.

Вычисления были одним из первых примеров использования машин для решения задач. В 1642 году Паскаль (тогда ему было 19 лет) продемонстрировал, что при помощи изобретенного им механического вычислителя некоторые математические задачи можно решить точнее и быстрее, чем это делают люди вручную. В контексте современного ИИ решение задач означает гораздо больше, чем механические вычисления;

оно охватывает широкий диапазон от решения сложных головоломок до доказательства теорем, заучивания успешных операций и различных игр.

Легко спроектировать компьютер, который может решить определенную задачу. Однако написать программу, которая достаточно универсальна, чтобы решать различные задачи, довольно трудно. А создание программы, способной адаптироваться и научиться решать совершенно разные задачи, пока невозможно. Но цель многих современных специалистов в области искусственного интеллекта состоит в том, чтобы спроектировать обучающуюся программу, которая будет решать задачи. На элементарном уровне такие самообучающиеся программы могли бы научиться определять, какие клиенты будут благонадежными пользователями кредитных карточек, а с какими лучше не связываться (см. рис. 16.9). На более продвинутом уровне находятся программы компьютерного зрения, над созданием которых работает Абу-Мустафа (Abu-Mostafa, 1995);

они предназначены для опознавания объектов даже в случаях, когда объект-мишень изменяет направление или ориентацию.

Решение задач, игры и искусственный интеллект Когнитивная психология / Р. Солсо. — 6-е изд. — СПб.: Питер, 2006. — 589 с: ил. - Янко Слава. Библиотека и Медиатека Fort/Da © http://tvtorrent.ru || http://yanko.lib.ru 404 Рис. 16.9. Обучение машины включает наладку внутренних параметров системы, при которой устанавливаются связи между входными данными и желаемым результатом.

Например, система, дающая санкцию на предоставление кредита, обучалась бы связывать личные данные претендентов с их репутацией как должников. В действительности в процессе обучения «настраиваются шкалы», пока машина не сможет повторять отношения ввода-вывода в пробных примерах Как учатся машины? Логический ответ — на основе «опыта», но, конечно, это почти ничего не говорит нам о механизмах, которые изменяют работу компьютера. Многие специалисты в области искусственного интеллекта подходят к решению этой проблемы с математической точки зрения, в рамках которой поведение машины рассматривается как функция, связывающая входные величины (например, характер решаемой задачи) с соответствующими выходными величинами (действия или решения). Один из способов решить эту задачу — рассматривать обучение машины просто как «поиск правильного положения ручек управления». Некоторые программы учатся, изучая примеры, как в случае задачи, приведенной на рис.

16.10.

Прервитесь на минуту, чтобы увидеть, сможете ли вы найти признак, который отличает один класс объектов от другого. Обратите внимание на то, что ваше решение, связанное с формированием понятия, может сосредоточиться на смысловых отношениях, но как тогда связаны старинный штопор, часы и кролик Банки?

Это трудная задача, и все же вы, как и компьютер, испытаете озарение, когда увидите подсказку на рис.

16.11.

Машина «учится», имитируя функции-мишени и поэтапно совершенствуя свои действия, все больше приближаясь к цели, пока не достигнет ее. Было создано несколько успешных программ, действующих по этому принципу, включая основанные на нейронной сети (см. Hinton, 1992).

В основе многих работ по ИИ лежит важное различение между двумя методами решения задач. Один метод называется алгоритмическим, а другой — эвристическим. Алгоритмы обычно определяются как процедуры, гарантирующие решение задач данного типа;

эвристика есть набор эмпирических правил или стратегий, которые в итоге действуют подобно правилу большого пальца. Различие между этими методами можно проиллюстрировать на примере шахматной задачи. Шахматы для компьютера — это игра, в которой во всякий данный момент у каждого игрока существует ограниченное количество ходов. И на каждый из возможных ходов противник может ответить также ограниченным набором ходов. Для прак 568 Глава 16, Искусственный интеллект тических целей количество этих перестановок конечно, то есть игра должна закончиться выигрышем (поражением) или вничью. На рис. 16.12 вы видите часть разветвленного дерева ходов, возможных в шахматной партии. Конечно, нельзя изо Когнитивная психология / Р. Солсо. — 6-е изд. — СПб.: Питер, 2006. — 589 с: ил. - Янко Слава. Библиотека и Медиатека Fort/Da © http://tvtorrent.ru || http://yanko.lib.ru 405 Рис. 16.10. Вы можете решить эту задачу? Эти объекты были рассортированы на два класса, на что указывают серые или черные рамки.

По какому признаку они различаются? Компьютеры, запрограммированные обучаться на примерах, часто сталкиваются с подобными загадками. Использование машиной подсказок делает обучение более быстрым и легким. Подсказку, которая поможет решить эту задачу, см. на рис. 16. Решение задач, игры и искусственный интеллект Когнитивная психология / Р. Солсо. — 6-е изд. — СПб.: Питер, 2006. — 589 с: ил. - Янко Слава. Библиотека и Медиатека Fort/Da © http://tvtorrent.ru || http://yanko.lib.ru 406 Рис. 16.11. Зрительная подсказка, которая помогает и машинам, и людям в решении задачи на рис. 16.10.

Нарисованная ось дает понять, что у верхних шести объектов отсутствует зеркальная симметрия, имеющаяся у нижних трех объектов. Этот признак отличает объекты в черных и серых рамках бразить возможные ходы для всей партии, поскольку такая диаграмма содержит около 10120 различных путей. Чтобы представить себе это огромное число возможных ходов, вообразите пространство, необходимое для отображения всех этих перестановок. Если все возможные пути закодировать в виде мельчайших точек, они многократно заполнят все библиотеки мира! Тем не менее алгоритмический поиск, при котором исследуются все варианты, неизбежно привел бы к ряду вариантов Рис. 16.12. Часть дерева вероятностей для шахматной игры 570 Глава 16. Искусственный интеллект Гроссмейстер на основе углерода против чемпиона на основе кремния Насколько хорошо компьютер может играть в шахматы? Как мы видели, лучший компьютер и программа Deep Blue выиграли у Гарри Каспарова, которого многие считают лучшим игроком всех времен. Теперь существует сколько угодно компьютеров, которые могут выиграть у кого угодно, кроме лучших игроков, один из таких компьютеров - мой собственный Pentium, и можно смело предположить, что и у вас есть такой же. Чем полезно наблюдение за машиной, обучающейся играть в шахматы? Прежде всего мы можем узнать, что на основе анализа паттернов машина способна делать только грубые суждения о том, какие признаки важны.

Компьютеру не хватает именно проницательности, однако он компенсирует это способностью к быстрой и объемной математической деятельности типа «поиск и сравнение». Человеческая Когнитивная психология / Р. Солсо. — 6-е изд. — СПб.: Питер, 2006. — 589 с: ил. - Янко Слава. Библиотека и Медиатека Fort/Da © http://tvtorrent.ru || http://yanko.lib.ru 407 способность извлекать значимые признаки из чрезвычайно сложного мира сенсорной информации, чтобы формировать абстракции этих признаков, преобразовывать эти абстракции в ассоциативные структуры более высокого уровня и строить сложные когнитивные планы, в то же время согласуя эти внутренние действия с внешней реальностью, может быть лишь приблизительно реализована в компьютере. Но даже эта обширная способность к поиску недостаточна, чтобы предусмотреть все возможные случайности, поэтому развитие стратегий игры - важная часть современных программ.

За три года до конца XX столетия случилось «невозможное». Deep Blue, самый быстрый в мире играющий в шахматы компьютер, созданный Чанг-Джен Таном в IBM, выиграл у обладателя титула чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Deep Blue смог победить, потому что был способен искать до 200 млн шахматных позиций в секунду. Но он выиграл также и потому, что мог лучше «продумать» стратегию. Машины следующего поколения, вероятно, будут способны учиться на собственном опыте и улучшать свои результаты за короткий период, как это делают люди, только быстрее и лучше.

Решение задач, игры и искусственный интеллект игры с выигрышем, проигрышем или ничьей. Не только люди, но даже самые сложные компьютеры из всех, которые только можно вообразить, неспособны воспользоваться этим методом. Вместо него и люди и компьютеры используют эвристические методы поиска, при которых важной является стратегия игры, — например, атака на ферзя, контроль над центром доски, блокирование главных фигур противника, обмен с получением преимущества в позиции или фигурах и т. д.

Компьютерные шахматы Выше мы описывали, как при помощи оптимального сканера, работающего с компьютером, можно было бы разобрать смысл простого паттерна методом сравнения матриц. Обсуждая анализ паттернов, мы выяснили, что паттерны сложны и что модель распознавания паттернов человеком, основанная только на сопоставлении матриц, неспособна имитировать разнообразие, сложность и экономичность, характерные для человеческой способности к распознаванию паттернов при кратком предъявлении.

Если для распознавания каждого из разнообразных паттернов, встречающихся в повседневной жизни, потребовалась бы отдельная матрица, они переполнили бы память даже самого большого компьютера. Но давайте выберем для сопоставления матриц умеренно простой паттерн — что-нибудь среднее между опознанием вашей бабушки и считыванием стоимости фунта масла (код напечатан на упаковке). В шахматах мы имеем схожие паттерны: простая сетка 8x8 попеременно окрашенных клеток;

ходы четко определяются (например, ладья может ходить на любое Программа для игры в шашки, которая думает как человек* На недавнем заседании Конгресса по эволюционному вычислению 2000 года Дэвид Фогель и Кумар Челлапилла продемонстрировали компьютерную программу, которую они назвали нейронной сетью, способную к самообучению. Ведь и вы могли бы научиться игре типа шашек, если бы вам объяснили основные правила игры, а затем предоставили возможность овладевать игрой самостоятельно, обдумывая различные стратегии. Такая эволюционирующая программа превосходно играет в шашки, она легко победила почти всех соперников. Но для нашего обсуждения компьютерного моделирования нервных процессов человека особенно интересно, что эта программа подражает интегрирующим функциям человеческих нейронов. Мы знаем, что Когнитивная психология / Р. Солсо. — 6-е изд. — СПб.: Питер, 2006. — 589 с: ил. - Янко Слава. Библиотека и Медиатека Fort/Da © http://tvtorrent.ru || http://yanko.lib.ru 408 человеческие нейроны работают посредством структур типа «интегрируй и генерируй разряд», в которых нейрон складывает все электрические стимулы, которые он получает от других нейронов. Если общая сумма выше определенного порога, он генерирует разряд и стимулирует другие нейроны. Этот основной принцип фундаментален для научения и реакций человека.

Программа, обучающаяся играть в шашки, работает по тому же принципу. Кроме того, учитывая достаточное количество времени, программа может улучшаться, что может оказаться полезным в космическом путешествии, где интеллектуальные машины будут способны «поумнеть» в течение продолжительных полетов. Интеллект роботов имеет большое значение и представляет собой новый рубеж в исследованиях искусственного интеллекта.

*Источник The New York Times July 25, 2000, p. d1-d2.

572 Глава 16. Искусственный интеллект количество клеток по вертикали или горизонтали при условии, что на ее пути нет других фигур, пешка может ходить на одно поле вперед, за исключением... и т. д.);

ходы можно выбирать путем грубого поиска, а количество перестановок конечно, хотя и огромно. При условии очень большого объема хранения и такого же запаса времени можно для каждого хода определить вероятность, с которой он приближает выигрыш.

Компьютеры изучают потрясающее количество возможных ходов, однако модель, которая будет просчитывать все ходы, построить технически невозможно;

кроме того, это не говорит ничего о том, как играют в шахматы люди и, что более важно, как при этом воспринимаются, кодируются, преобразуются и приводятся в действие сложные паттерны.

Из экспериментов Чейза и Де Грота (см. главу 4) мы знаем, что даже начинающие игроки в шахматы выделяют информацию о положении конкретных фигур и затем сосредоточиваются на разработке стратегии вокруг ключевых фигур и ходов. Поэтому, чтобы шахматная машина могла играть в шахматы как человек, она должна уметь анализировать паттерн и быстро абстрагировать из фигур и их позиций информацию об относительной важности более крупных единиц информации.

Кроме шахмат люди могут бросить вызов компьютеру в большом количестве других компьютерных игр, включая триктрак, бридж, шашки, го, покер и «Эрудит». Все они есть в Интернете и ожидают, чтобы сообразительные люди вроде вас испытали их.

Искусственный интеллект и художественное творчество Возможно, вы думаете, что есть некоторые области человеческой деятельности, которые защищены от вторжения искусственного интеллекта. Вы можете утверждать, что различные виды искусств — поэзия, музыка и изобразительное искусство — являются проявлениями исключительно человеческого гения и они не будут затронуты вторжением электронных зондов. Однако в каждой из этих областей была проведена значительная работа. Сначала рассмотрим поэзию.

Поэзия.

Поэзия. Компьютеры создали несколько вполне удачных стихотворений, похожих на стихи, сочиненные людьми. Одна такая программа была разработана Курцвейлом и названа «Кибернетический поэт Рея Курцвейла» (Ray Kurzweil's Cybernetic Poet — RKCP)1. Эта программа использует методы моделирования языка, основанные на материале стихотворений, которые она «читала». Ей дают образец (чем более объемный, тем лучше) стихов какого-нибудь поэта, и на их основе она создает модель языка, в которой копируются стиль, паттерны ритма и структура стихотворения автора2. Оцените это хокку (японское лирическое стихотворение), написанное «Кибернетическим поэтом Рея Курцвейла» после того, как он «прочитал» стихи Джона Китса и Уэнди Деннис.

См. прекрасную книгу Курцвейла «Век одухотворенных машин» (The Age of Spiritual Machines), в которой он приводит примеры стихотворений и делает смелые предсказания о будущем компьютеров и искусственного интеллекта.

Свободную копию RKCP можно найти на сайте www.kurzweiltech.com.

Искусственный интеллект и художественное творчество Душа Ты разбил мне душу, сок вечности, дух моих губ.

А это стихотворение написано после «чтения» стихов Рея Курцвейла, Роберта Фроста и Уэнди Деннис.

Я думаю, что я разрушусь Я думаю, что я разрушусь.

Мир на этом странном звуке только для меня и для Бога, для меня в моем сердце?

И жизнь плачет из-за кровоточащего сердца изгибающихся ветвей, таковы их пути, Когнитивная психология / Р. Солсо. — 6-е изд. — СПб.: Питер, 2006. — 589 с: ил. - Янко Слава. Библиотека и Медиатека Fort/Da © http://tvtorrent.ru || http://yanko.lib.ru 409 изгибающихся ветвей, таковы пути бриза знают, что мы были там.

Что вы думаете об этих стихах? Пройдут ли они тест Тюринга?

Музыка.

Музыка. Если возможно овладеть поэтическими схемами и подражать им, то можно ли сделать то же самое с музыкальными темами? Было создано несколько успешных программ, которые написали несколько музыкальных пьес, получивших весьма высокие оценки слушателей. Авторство одной из этих программ принадлежит преподавателю музыки из Орегонского университета Стиву Ларсоноу, который выбрал три композиции — Иоганна Себастьяна Баха, свою собственную и компьютера, — чтобы исполнить их перед аудиторией. В результате, что несколько смутило Ларсона, слушатели оценили его собственную композицию как написанную компьютером, в то время как сгенерированная машиной музыка, называвшаяся «Эксперименты с музыкальным интеллектом» (Experiments in Musical Intelligence — EMI), была оценена как настоящая музыка Баха1. По крайней мере генерируемая машиной музыка может на какое то время ввести в заблуждение некоторых людей. Другая программа под названием Improvisor («Импровизатор») была написана Полом Ходжсоном, джазовым саксофонистом из Англии. Эта программа может подражать целому ряду стилей от Баха до манеры таких джазовых музыкантов, как Луи Армстронг и Чарли Паркер.

В настоящее время генерируемая машиной музыка, очевидно, убедительна. Слабое место этих программ — их неспособность создать музыку, которая могла бы вводить слушателей в заблуждение надолго, особенно профессиональных музыкантов, которые чувствительны к нюансам отдельных музыкальных стилей. Тогда как новичок может быть убежден, что созданная машиной музыка была написана Моцартом, ценитель искусства Моцарта при достаточно хорошем знакомстве с Другой подход к реконструкции музыкального гения художников прошлого состоит в клонировании их из сохранившихся останков. ДНК Моцарта, по-видимому, давно утрачена, но кости Баха были обнаружены в Лейпциге в 1894 году. Некоторые люди при жизни сохраняют свою сперму и яйцеклетки... на всякий случай.

574 Глава 16. Искусственный интеллект этим произведением способен выявить искусственного Моцарта. Человек может заметить, что «это звучит похоже на Моцарта, но так, как будто в этот день он "встал не с той ноги". Конечно, возможно, что в будущем программы будут не только генерировать композиции, подражая Моцарту, но пойдут дальше талантливого молодого австрийца и создадут «супермоцартовские» композиции... музыку, которая воплотила бы в себе апофеоз гения этого композитора. (Что касается меня, то маловероятно, чтобы какая либо написанная компьютером музыка затронула струны моей души так же, как «Волшебная флейта»

Моцарта или «Иисус, радость людей» (Jesu, Joy of Man's Desiring) Баха. Но в то же время я жду сюрпризов.) Возможно, музыкальные программы будут совершенствоваться до такой степени, что настоящая Элла Фицджеральд и запрограммированная Элла будут неразличимы. Будет ли нам лучше или хуже от смешения настоящего и искусственного — вопрос, над которым стоит задуматься не только философам и специалистам по этике, но и всем нам. Колокол звонит по тебе.

Изобразительное искусство.

Изобразительное искусство. Появления машинного видеоискусства ожидали в течение десятилетий, и некоторые из первоначальных программ автоматизированного проектирования (машинный дизайн) облегчили труд в области архитектурного и промышленного дизайна. Эти программы значительно отличаются от программ, создающих произведения искусства, таких как программы, спроектированные за последнюю четверть века Гарольдом Коуэном. Его компьютеризованный робот под названием «Аарон», оборудованный приспособлением для рисования, писал картины, которые напоминают настоящую живопись, и кто скажет, что это не «настоящее» искусство? Образец искусства Коэна, или нам следует говорить «искусства "Аарона"», приведен на рис. 16.13.

Когнитивная психология / Р. Солсо. — 6-е изд. — СПб.: Питер, 2006. — 589 с: ил. - Янко Слава. Библиотека и Медиатека Fort/Da © http://tvtorrent.ru || http://yanko.lib.ru 410 Рис. 16.13. Картины, написанные машиной.

Источник. Рей Курцвейл «Век одухотворенных машин»

Роботы Механические приспособления для получения этих рисунков довольно просты. Маленький мобильный робот бегает по холсту, рисуя объект. Однако основой программы является информация о многих аспектах художественного творчества, включая композицию, рисунок, перспективу, стиль и цвет. Художественный мир, который время от времени может быть крайне критичным и столь же либеральным, дал добро на экспонирование некоторых произведений Коуэна в таких музеях, как галерея «Тейт» в Лондоне, Музей Стеделийк в Амстердаме и Музей современного искусства в Сан-Франциско.

Во всех приведенных выше примерах связи между искусственным интеллектом и искусством окончательным критерием приемлемости является оценка людей. Если стихотворение, музыкальное произведение или картина, по мнению людей, достаточно похожи на работу человека, то они заслуживают высокой эстетической оценки. В противном случае это «неудачный день» творца, то есть это близкое подобие, но явная подделка. Нам не хватает объективных критериев в искусстве, и пока мы не определим более утилитарно вкусы, пристрастия и предпочтения, поэзия, музыка и изобразительное искусство (так же, как многие другие воплощения человеческого гения) останутся в руках и умах лишь органических вычислительных устройств.

Роботы Роботы (устройства, «способные выполнять человеческую работу или ведущие себя подобно человеку») воплощают в себе большую часть рассмотренной выше географии ИИ — моделирование распознавания паттернов, памяти, обработки Эволюция роботов В фольклоре и художественных произведениях преобладает восхищение возможностями гуманоидов, действия которых имитируют человеческое поведение. Этот интерес выразился в таких историях, как «Ученик волшебника», «Пиноккио» и «Франкенштейн», рассказах о «големах» и кентаврах и персонажах вроде Робота Робби, R2D2 и С3РО («Звездные войны») и Хэла («Одиссея 2001»). С пришествием современной инженерной технологии и когнитивной психологии роботология вышла из области мифов и научной фантастики и выросла до статуса очень серьезного научного предприятия. Пионерская работа была проделана британскими учеными Россом Эшли и В. Греем Уолтером. Эшли разработал и построил электронную цепь, способную поддерживать желаемый гомеостаз, или состояние внутреннего равновесия. Уолтер добавил к устройствам гомеостатического типа подвижность, чтобы они могли искать свет ниже определенной яркости, избегать света ярче этого уровня и, если света нет, бродить вокруг, так сказать, «в поисках света». Эти машины-«тропизмы» имитировали только рудиментарные свойства живых организмов, проявляющиеся у насекомых, растений или простейших животных.

Следующий по эволюционной линии робот был собран в университете Джона Хопкинса и стал известен под именем Зверюги Хопкинса. Он мог двигаться за счет своей собственной энергии и был полностью самостоятелен. Он ориентировался при помощи сонара, а его перцептивная система состояла из набора фотоэлементов, масок, линз и цепей, спроектированных для обнаружения единственной вещи: крышки электрической розетки. Когда он ее видел, он пытался вступить с ней в контакт с помощью руки, имевшей форму штепселя.

Когнитивная психология / Р. Солсо. — 6-е изд. — СПб.: Питер, 2006. — 589 с: ил. - Янко Слава. Библиотека и Медиатека Fort/Da © http://tvtorrent.ru || http://yanko.lib.ru 411 576 Глава 16. Искусственный интеллект языка и решения задач. (Современные размышления на эту тему см. в статье Минского «Унаследуют ли роботы Землю?», написанной в 1994 году.) Роботология быстро развивалась в 1960-х годах в связи с исследованием космоса и необходимостью разрабатывать весьма сложные механические устройства для выполнения конкретных задач. Аппарат, приземлившийся на Марсе и способный провести ряд сложных химических анализов, есть результат этих разработок. (Некоторые из роботов — это чисто механические устройства, только отдаленно связанные с узким определением ИИ, использованным в данной главе.) Некоторые из ранних прототипов космических роботов были разработаны в лаборатории ИИ Стэнфордского университета, у входа в которую стоят знаки, предупреждающие посетителей лаборатории о том, что перед ними могут появиться роботы—транспортные средства. К наиболее интересным из разработанных здесь роботов (1968 год) относится передвижное радиоуправляемое транспортное средство, названное «Шейки» (Shakey)1, которое обладало бортовыми перцептивными устройствами и способностями к решению задач. «Шейки» был оборудован телевизионной камерой, измерителем расстояния и тактильным датчиком «кошачий ус». Вся афферентная и сенсорная информация передавалась в компьютер, содержавший множество программ для анализа афферентной информации и планирования последствия действий, направленных на манипулирование окружением робота. Все оборудование размещалось на мототележке, которая могла двигаться в любом направлении.

Перцептивная система состояла из телекамеры, редуцировавшей картинки в контурные изображения, а затем — в значимые зоны или объекты сцены. Решатель задач был типа программы доказательства теорем и позволял «Шейки» выполнять простые задания.

«Шейки» сменил робот следующего поколения, «Флэйки» (Flakey). «Флэйки» — это передвижное устройство трех футов высотой с видеокамерой, установленной в его верхней части. Получив команду идти к офису, для чего необходимо пройти через пять дверей по залу, Флэйки покорно катится к заданному месту. Некоторые из наиболее совершенных роботов созданы NASA. Эти машины — несколько специализированные устройства, используемые для сбора и анализа образцов почвы на соседних планетах, выполнения ремонтных работ на космических станциях и проведения научных экспериментов и наблюдений в опасных для человека условиях.

Грандиозные планы 1970-х, которые начались с разработки многофункциональных роботов, открыли дорогу более практичным проектам, подразумевающим копирование относительно простых человеческих процессов. На этом пути лидирующее положение занимает деловое сообщество — многие трудоемкие или опасные функции можно передать роботам.

Будущее искусственного интеллекта В XX столетии в результате успехов бихевиоризма, который привнес свои методы и объективный подход в исследования человеческого разума и поведения, психология получила наконец научное обоснование. Из-за причин, упомянутых в главе 1, Shaky (англ.) — трясущийся. — Примеч. перев.

Будущее искусственного интеллекта бихевиоризм уступил дорогу когнитивной психологии, которая сосредоточилась на внутренних репрезентациях, что значительно расширило возможности психологии. По моему мнению, в настоящее время в когнитивной психологии, так же как в психологии вообще, происходят существенные изменения.

Эти изменения вызваны успехами в двух областях: нейрокогнитологии, о которой мы говорили на протяжении всей этой книге, и искусственном интеллекте1. В первом случае мы начинаем постигать физиологические основы человеческого познания, а во втором случае перед нами стоит задача определить атрибуты и ограничения человеческого понимания и интеллекта. И вполне возможно, что в этом столетии появятся неорганические приспособления, интеллектуальные способности которых намного превзойдут наши.

Рей Курцвейл в своей смелой книге «Век одухотворенных машин» (Kurzweil, 1999) и Билл Гейтс в своей провидческой книге «Дорога вперед» (The Road Ahead) (Gates, 1996) отмечают постепенное увеличение в течение XX столетия скорости работы компьютеров (измеряемой в тысячах долларов в секунду). В первой половине XX столетия скорость удваивалась каждые три года;

между 1950 и 1966 годами она удваивалось каждые два года;

а теперь она удваивается каждый год, что указывает на экспоненциальный рост, предсказанный Гордоном Муром, соучредителем компании «Интел»: в 1965 году он отметил, что мощность компьютерного чипа будет удваиваться каждый год. Хотя Мур и не предполагал, что такой рост будет длиться вечно — есть определенный предел, диктуемый физическими законами, — скорость роста мощности компьютеров за прошлые 40 лет удваивалась примерно каждые 18 месяцев. Эту скорость развития называют законом Мура. Если мощность компьютеров продолжит увеличиваться и в последующие несколько десятилетий, а у нас есть веские причины полагать, что так оно и будет, то, даже если экспоненциальная скорость роста замедлится, в итоге возможности будущих машин приблизятся к возможностям мозга человека. Некоторые (Kurzweil, 1999) предсказывают, что потенциал компьютеров Когнитивная психология / Р. Солсо. — 6-е изд. — СПб.: Питер, 2006. — 589 с: ил. - Янко Слава. Библиотека и Медиатека Fort/Da © http://tvtorrent.ru || http://yanko.lib.ru 412 приблизится к возможностям человеческого мозга уже к 2020 году и заметно опередит его к концу столетия.

(См. рис. 16.14 для прогноза развития компьютеров в течение XXI века.) Чтобы осуществилось это фантастическое предсказание и искусственный мозг заработал подобно человеческому (только быстрее), необходима не только скорость вычислений. Требуется также способность к приобретению информации, которую в этой главе я называл знанием о мире. Каждый из пяти видов чувствительности человека каждый день обнаруживает и обрабатывает миллионы битов информации. Эти биты различным образом смешиваются с имеющимися знаниями в довольно сложную сеть, которая позволяет каждому из нас разумно реагировать на новые стимулы окружения в борьбе за выживание.

Последний компонент, необходимый для искусственного мозга, — формулы, управляющие работой органического мозга. Это чрезвычайно сложный вопрос, и точно не известно, из чего состоят рабочие коды;

к данным свойствам относятся потенциал самоорганизации Третья равная по значимости сила — генная инженерия, которая намерена изменить основную биологическую структуру живых существ. Комбинация всех этих сил — генной инженерии, искусственного интеллекта и нейрокогнитологии — вполне может навсегда изменить человека как вид, и произойдет это уже в нынешнем столетии. Мы живем в интересное, если не сказать вызывающее, время.

578 Глава 16, Искусственный интеллект Рис. 16.14. Экспоненциальный рост скорости вычислений, 1900-2100 годы (Kurzweil, 1999) информации в возможных сетях, способность к рекурсивному поиску и способность учиться и приспосабливаться к внешним и внутренним сигналам. Альтернативная программа должна объединить компьютерные биты в органический мозг1, и в этом направлении уже достигнуты некоторые успехи (см.

Barinaga, 1999, о превращении мыслей в действия).

Реализуя фантастические мечты исследователей искусственного интеллекта, мы должны учитывать некоторые фундаментальные особенности структурных компонентов мозга и компьютера, вычислительной мощности и компьютерного моделирования. Ранее мы узнали, что в человеческом мозге содержится около 100 млрд нейронов и каждый нейрон связан с другими нейронами приблизительно 1000 связей (окончательно их число все еще неизвестно). Это приблизительно 100 трлн параллельных связей, которые повышают возможности мозга. Однако органический мозг реагирует медленно, выполняя около вычислений в секунду. Если мы перемножим эти числа (100 трлн связей, производящих 200 вычислений в секунду), мы получим 20 млн млрд вычислений в секунду. Вот так работает ваш мозг каждую секунду.

Насколько близки компьютеры к этой скорости вычислений?

Недавно один молодой российский ученый спросил, как я представляю себе будущее искусственного интеллекта. Вот мой ответ: «Форма, которую приобретет искусственный интеллект в этом столетии, удивит всех. Я предвижу появление имплантата, который позволит создать наполовину робота, наполовину органического человека, вычислительные способности которого (под чем я подразумеваю способность понимать мир и Вселенную) будут на порядок больше, чем наши... Фактически вы и ваши одноклассники можете стать последним поколением естественных существ... В действительности ваше поколение будет (как это ни печально) последним результатом миллионов лет естественного отбора и выживания самых приспособленных особей. За короткое время... не более чем несколько сотен лет... человеческий вид, каким мы его знаем, станет историей... и наше понимание физической Вселенной значительно расширится».

Искусственный интеллект и научные исследования Лучший компьютер с объемной параллельной нервной сетью, как следует из написанного выше, способен выполнять 2 млрд вычислений в секунду. Мозг на основе кремния отличается от органического мозга тем, что обрабатывает информацию намного быстрее. Если вычислительная способность машин в будущем будет увеличиваться согласно закону Мура, то к 2020 году существующие системы увеличат свою Когнитивная психология / Р. Солсо. — 6-е изд. — СПб.: Питер, 2006. — 589 с: ил. - Янко Слава. Библиотека и Медиатека Fort/Da © http://tvtorrent.ru || http://yanko.lib.ru 413 мощность приблизительно в 23 раза, что приведет к увеличению скорости до 20 млн млрд вычислений в секунду. Сравните это число со способностями человеческого мозга.


В заключение я хочу сказать об искусственном интеллекте и компьютерном моделировании следующее.

Есть огромная концептуальная преграда между типами действий, выполняемых человеческим мозгом и искусственным мозгом. Как говорилось ранее, возможно, нам удастся создать кантату Баха, полотно Ван Гога или стихотворение Э. Э. Каммингза, которые пройдут тест Тюринга. Вероятно, можно даже создать вышеупомянутые произведения, которые будут оценены людьми как квинтэссенция творчества художника — что-то вроде эстетического прототипа для каждого художника, а не просто «копии художника». Но для этого произведенные человеком образцы должны быть изучены и поняты неорганической машиной. Сам человек обеспечивает лишь программу. Даже если мыслящие программы в будущем превзойдут человеческое мышление, именно люди будут снабжать информацией компьютеры и приводить в действии новые мыслящие машины. Возможно, было бы разумно поместить в новый мозг некую схему, которая сможет все объяснять нам в простых человеческих понятиях, или на нашу долю останутся лишь функции обслуживания, а не интеллектуальные функции.

Искусственный интеллект и научные исследования В этой главе мы обсуждали компьютерное познание в сравнении с человеческим и анализировали чрезвычайно сложную задачу, поставленную исследователями, пытающимися копировать деятельность человека с помощью машин. В этом заключительном разделе я хотел бы предположить, что способ, которым исследователи (включая когнитивных психологов) изучают поведение, вероятно, значительно изменится за следующие несколько лет благодаря использованию компьютеров, которым помогают программы искусственного интеллекта.

Мы уже видели, насколько широко распространены компьютеры практически в каждой области человеческой деятельности, и эта тенденция, вероятно, сохранится. Вычисления, необходимые для решения различных задач: от космического путешествия до маршрутов мусоровозов и генетических исследований, были бы невозможны без современного быстродействующего компьютера. В будущем наверняка появятся более продвинутые системы с большим объемом памяти и большей скоростью обработки. Возможно, существующие системы будут заменены радикально новыми (такими, как «японское пятое измерение», которое делает акцент на обработке знаний). В будущем нас ждут не менее впечатляющие открытия, чем те, свидетелями которых мы уже стали.

Одна из проблем, интересующих ученых, — это способ сохранения и кодировки информации. Нам доступно огромное количество научной информации в элек 580 Глава 16, Искусственный интеллект тронном формате (например, PsycLIT) в дополнение к более привычной форме: книги и статьи. В ближайшем будущем электронный формат будет использоваться повсеместно, включая психологию, что позволит пользователю получать доступ к полному содержанию статьи или книги. Кроме того, информация из других областей науки и многих других источников будет собрана в огромной сети, включающей спутниковые ретрансляционные станции, и станет доступной большинству из нас. Эта сеть будет оказывать большое влияние на научные исследования.

Но что делать ученым с таким большим объемом данных? Существует опасность возникновения переизбытка информации, и мы не будем понимать, что все это значит и что с этим делать. Банки данных необходимы каждому человеку, приступающему к написанию книги, например по когнитивной психологии, которая охватывает широкий диапазон тем. Авторы таких работ могут за несколько секунд получить доступ к статьям на тему, скажем, умственных образов у детей. Хотя эти базы данных удобны, они также ставят перед нами проблему, заключающуюся в том, что способность людей хранить и обрабатывать информацию ограничена. Мы рискуем быть погребенными под лавиной информации. Если это произойдет, вероятно, появится какая-нибудь программа, которая сможет обрабатывать информацию разумно, то есть понимая ее.

(Искусственный интеллект выживет, что следует из самого его названия.) Если такая программа искусственного интеллекта будет создана, она сможет сообщать нам, какие исследования уже проведены, чтобы мы могли избежать лишней работы;

она также сможет сказать нам, что нужно сделать, чтобы с пользой потратить наше драгоценное время. Кроме того, «суперпонимающий компьютер» сможет не только выявлять пробелы человеческого знания, но и заполнить их, проводя «исследования» или делая логические выводы на основе своей колоссальной базы данных (см. Solso, 1986, 1987b, 1994). По-видимому, полученные в результате сведения помогут ответить на древние вопросы о том, кто мы, откуда мы пришли и каково наше будущее. Пусть все мы проживем достаточно долго, чтобы узнать ответы на некоторые из этих вопросов, но не настолько долго, чтобы узнать все. Лучше путешествовать, чем вдруг оказаться в конце пути.

Резюме 1. Искусственный интеллект сопряжен с любым результатом работы компьютера, который можно было бы счесть разумным, если бы его произвел человек.

Когнитивная психология / Р. Солсо. — 6-е изд. — СПб.: Питер, 2006. — 589 с: ил. - Янко Слава. Библиотека и Медиатека Fort/Da © http://tvtorrent.ru || http://yanko.lib.ru 414 2. В ИИ существует дихотомия (Сирл) между «жесткой» позицией, согласно которой, путем надлежащего программирования можно создать разум, способный к пониманию, и «мягкой» позицией, предполагающей, что ИИ есть эвристический инструмент для изучения человеческого познания.

3. ИИ ставит философские вопросы, связанные с намерением, мышлением и пониманием. В упражнениях, разработанных для демонстрации неразличимости человека и машины и их функциональной эквивалентности (например, тест Тюринга и задача «китайская комната»), некоторые ученые усматривают упущение такого важного фактора, как произвольность, которой обладает человек и не обладает машина.

Рекомендуемая литература 4. Возросла способность машин, обрабатывающих информацию по аналогии с человеческим познанием, распознавать сложные стимулы;

если в первых моделях применялось наложение эталонных матриц, то новые подходы опираются на анализ структурных деталей и их взаимосвязей.

5. Компьютерным программам, способным «понимать» естественный язык, нужны как минимум:

семантические и синтаксические правила;

база знаний о мире и о социальном контексте;

методы обработки неоднозначностей, имеющихся в обычно употребляемом языке.

6. Программы искусственного интеллекта, предназначенные для решения задач (например, шахматные компьютеры), используют две принципиальные стратегии: алгоритмические процедуры, гарантирующие решение путем перебора всех возможных вариантов, и эвристические процедуры, основанные на выборе стратегии и разложении сложных задач на более легко решаемые подзадачи. 7. Уже созданы программы искусственного интеллекта, которые сносно пишут стихи, музыку и картины.


В будущем искусственный интеллект и нейрокогнитология (в сочетании с генной инженерией), вероятно, значительно изменят когнитивную психологию, а также всю психологию. Компьютерный мозг с вычислительной мощностью человеческого мозга может появиться к 2020 году.

Рекомендуемая литература Теме искусственного интеллекта посвящено множество работ. Общие обзоры предлагаются в книгах Таука «Компьютеры и здравый смысл» (Computers and Common Sense) (имеется в мягкой обложке) и Аптера «Компьютерная имитация поведения» (Computer Simulation of Behavior). Хорошо написан и интересен для специалистов научный отчет Рафаэла «Мыслящий компьютер» (The Thinking Computer). Также рекомендую «Вычисления и познание: основания когнитивной науки» (Computation and Cognition: Toward a Foundation for Cognitive Science) Пилишина, «Компьютер и разум» (The Computer and the Mind) Джонсона-Лэрда, «Следы памяти в мозге» (Memory Traces in the Brian) Алкона, «Искусственный интеллект: суть идеи»

(Artificial Intelligence: The Very Idea) Хоуланда и «Искусственный интеллект в психологии:

междисциплинарные эссе» (Artificial Intelligence in Psychology: Interdisciplinary Essays) Бодена. Как упоминалось ранее, хорошо читается биография Алана Тюринга, написанная Эндрю Ходжезом.

Апрельский номер журнала Byte за 1985 год в значительной степени посвящен искусственному интеллекту, и, хотя он несколько устарел, рекомендуем вам прекрасные статьи Минского, Шенка и Ханта, Дж.

Андерсона и Рейзера, Уинстона и других, посвященные все еще современным темам. Книги «Вопросы метамагии: поиски сущности разума и материи» (Metamagical Themas: Questing for the Essence of Mind and Matter) и «Гедель, Эшер, Бах: эта бесконечная гирлянда» (Godel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid) Дугласа Хофштадтера необходимо прочесть всем, кто интересуется искусственным интеллектом и смежными вопросами;

кро 582 Глава 16. Искусственный интеллект ме того, они хорошо написаны. Также рекомендую книгу Гарднера «Новая наука о разуме» (The Mind's New Science) для обсуждения искусственного интеллекта и многих других тем, затронутых в этой книге.

Некоторые интересные специальные проблемы рассматриваются в сборнике «Искусственный и человеческий интеллект» (Artificial and Human Intelligence) под редакцией Элиторна и Банерджи. Наконец, настоятельно рекомендую книгу «Век одухотворенных машин» (The Age of Spiritual Machines) Рея Курцвейла.

Когнитивная психология / Р. Солсо. — 6-е изд. — СПб.: Питер, 2006. — 589 с: ил. - Янко Слава. Библиотека и Медиатека Fort/Da © http://tvtorrent.ru || http://yanko.lib.ru 415 Алфавитный указатель А автобиографические воспоминания адаптация и научение эволюционная адаптивное управление мыслью аккомодация аксон алгоритм амнезия антероградная и когнитивные задачи и сознание ретроградная анализ подетальный 152, аналитический парадокс архитектура нейросетевая ассимиляция ассоцианизм ассоциация Б бессмысленные слоги бихевиоризм В влияние окружения внимание 26, 107, 108, зрительное и подпороговое восприятие и ПЭТ и сознание и человеческий мозг при восприятии лица селективное воксел воображение воспоминание вытесненное ложное восприятие 25, 95, и искусственный интеллект объем его 100, паттерна и движение глаз формы воспроизведение имен слов уровень его восстановительный поиск Г гипотеза двойного кодирования 331, концептуально-пропозициональная 331, лингвистической относительности функциональной эквивалентности 331, гомункулус грамматика трансформационная Д дендрит диалог вербальный долговременное потенцирование доминирующая тема задача Когнитивная психология / Р. Солсо. — 6-е изд. — СПб.: Питер, 2006. — 589 с: ил. - Янко Слава. Библиотека и Медиатека Fort/Da © http://tvtorrent.ru || http://yanko.lib.ru 416 лексическая на лексическое решение заднетеменная область закон Мура затухание знание декларативное и понимание 377, 379, и язык общее предшествующее процедурное репрезентация его 28, и сети семантических ассоциаций структура его и мастерство 220 зона Брока Вернике зрение зрительно-пространственный блокнот 584 Алфавитный указатель И игра и искусственный интеллект имитирующая изоморфизм второго порядка икона иллюзия 96, иллюзорное очертание инсайт 508, интеллект и нейрокогнитология искусственный 30, и восприятие и значение и компьютер и научные исследования и художественное творчество и человеческое познание и язык теория Стернберга человеческий интериоризация интуиция информация воспроизведение из КВП зрительная, абстрагирование ее кодирование ее в КВП обработка ее сверху вниз снизу вверх трансформация ее К канала пропускная способность каноническая перспектива карта когнитивная 28, мысленная свойств картезианский театр клетки тело когнитивное картирование код зрительный семантический компартментализация компьютер и искусственный интеллект и человеческое мышление компьютерные шахматы коннекционизм и репрезентация знаний Когнитивная психология / Р. Солсо. — 6-е изд. — СПб.: Питер, 2006. — 589 с: ил. - Янко Слава. Библиотека и Медиатека Fort/Da © http://tvtorrent.ru || http://yanko.lib.ru 417 контекст контралатеральность кора головного мозга ассоциативные области ее кора мозга Л латерализация, исследования ее латеральное торможение логика и мышление M мастерство, теоретический анализ его метакомпонент метапознание метафора интеграции компьютерная новизны прожектора метод ключевых слов отображения магнитного резонанса предварительной подготовки размещения миелиновая оболочка мнемоника исследования Лурии А. Р. случай V. Р. модель внутренней репрезентации делителя кластерная когнитивная 40, концептуальной науки нейронауки обработки информации 23, отдельных взаимодействий и сознательного опыта Шактера параллельной обработки информации понимания по Кинчу последовательной обработки информации проверки гипотез с фильтрацией сканирования мозга и пути распространения активизации уровень обработки центральной тенденции частоты признаков Алфавитный указатель мозг вычислительный головной, анатомия его и искусственный интеллект исследование его картирование его сенсорная предрасположенность его мозолистое тело морфема мышление 31, дивергентное и принятие решений и решение задач и творчество и человеческий интеллект конвергентное формальное H нарциссическая особенность научение нейробиология развития нейрокогнитология 54, внимания и долговременная память и кратковременная память памяти Когнитивная психология / Р. Солсо. — 6-е изд. — СПб.: Питер, 2006. — 589 с: ил. - Янко Слава. Библиотека и Медиатека Fort/Da © http://tvtorrent.

ru || http://yanko.lib.ru 418 нейрон 46, 59, Маккалоха-Питтса нейронаука и когнитивная психология 45, когнитивная нейротрансмиттер нейрофизиология, современные методы ее нервная система перефирийная О обработка автоматическая параллельно распределенная 45, образ и когнитивная психология мысленное вращение мысленный нейрокогнитивные данные эйдетический обратимость объединение в серии объем восприятия опровержение оценка вероятностей ошибка овеществления ощущение П память Аткинсона и Шифрина декларативная 268, долговременная 27, и нейрокогнитология структура и хранение и когнитивное развитие и позитронно-эмиссионная томография и процесс познания и структура знаний иконическая имплицитная и сознание коннекционистская модель консолидация кратковременная 27, и когнитивная теория интеллекта и кодирование информации объем ее метафорическое мышление и образы младенческая модель Во и Нормана организация (укрупнение) ошибки ее и свидетельские показания представления Джемса У. продуктивная процедурная рабочая 27, 229, сверхдолговременная и когнитивная психология семантическая модель сравнительных семантических признаков сетевые модели теоретико-множественная модель таксономия структуры ее теории и нейрокогнитология хранилище эксплицитная и сознание эпизодическая эхоическая 586 Алфавитный указатель паттерн восприятие его и движение глаз зрительный, распознавание классификация Когнитивная психология / Р. Солсо. — 6-е изд. — СПб.: Питер, 2006. — 589 с: ил. - Янко Слава. Библиотека и Медиатека Fort/Da © http://tvtorrent.ru || http://yanko.lib.ru 419 распознавание его 26, роль наблюдателя переменная организующая перцептрон подпороговая подготовка познание 33, понимание понятие, формирование его порог сенсорный прегнантная фигура предвнимание пресинаптические окончания принцип мнемонического кодирования ускорения проблема психики и тела пробная цифра пропозиция пропуск пропускная способность канала и избирательность внимания прототип формирование его у детей процесс-эксперт псевдопамягь психика и тело психолингвистика психология развития Р развитие когнитивное 421, и память интеллект и способности навыков приобретения информации нейрокогнитивное 422, нервной системы в раннем возрасте психология его теория Выготского теория Пиаже сравнительное разум как работа мозга распознавание линии и искусственный интеллект образов в шахматах распознавание (продолжение) паттернов и искусственный интеллект роль наблюдателя по компонентам сложных форм и искусственный интеллект рассуждение дедуктивное и умозаключение и мозг и решение задач, и интеллект индуктивное рационализация репрезентативность репрезентация внутренняя и решение задач задач текста и чтения пропозициональная рефлексия и самоконтроль речь, непрерывное распознавание ее решение задач и внутренняя репрезентация и гештальт-психология и искусственный интеллект принятие его и рациональность фреймы его робот Когнитивная психология / Р. Солсо. — 6-е изд. — СПб.: Питер, 2006. — 589 с: ил. - Янко Слава. Библиотека и Медиатека Fort/Da © http://tvtorrent.ru || http://yanko.lib.ru 420 С саккадическое движение самосознание свободные ассоциации сетчатка сигнал слуховой силлогизм синапс 61, 62, потеря его синестезия 209, синтаксис система дополнительная коннекционистская (нейросетевая) нейронных сетей продукции слов-вешалок экспертная 215, слово и связанное с ним значение опознание его, когнитивно-анатомический подход Алфавитный указатель содержание аргументации сознание 26, и доступ к информации и когнитивная психология исследование с подготавливающими стимулами исследования с подготавливающими стимулами история изучения его как научный конструкт как чувствительность нейрокогнитивистские исследования ограниченная пропускная способность современные теории его функции его сон и сознание с быстрыми движениями глаз способность врожденная сравнение прототипное с эталоном стимул подготавливающий структура глубинная поверхностная 365, схема организующая по Бартлетту Т творчество анализ его и мышление и функциональная устойчивость с точки зрения теории инвестирования текст, обработка его, регистрация движений глаз тело клетки мозолистое теорема Байеса и принятие решений теория ассоциативная геонов гештальта 134, грамматики Хомского интеллекта когнитивная теория (продолжение) конструктивного восприятия общего поля общего рабочего пространства Баарса прототипов прямого восприятия Когнитивная психология / Р. Солсо. — 6-е изд. — СПб.: Питер, 2006. — 589 с: ил. - Янко Слава. Библиотека и Медиатека Fort/Da © http://tvtorrent.ru || http://yanko.lib.ru 421 связи Стернберга тест Тюринга томография компьютерная аксильная позитронно-эмиссионная эхо-планарная торможение латеральное транзитивность трансформации правила трансформация последовательности У умозаключение и дедуктивное рассуждение подсознательное установка Ф феномен вечеринки с коктейлем интериоризации фокальный цвет фонема фонологическая петля форма френология X хранилище сенсорное Ц центральный администратор церебральная комиссуротомия цикл ревербирующий ЦНС Ч чтение нот и регистрация движений глаз 588 Алфавитный указатель Э эволюционная когнитивная психология эвристика эксперт электроэнцефалография энграмма 187, 269, эпистемология эффект атмосферы объектной подготовки предварительной подготовки семантической подготовки соотнесения с собой фон Ресторффа Я язык и искусственный интеллект и когнитивная психология, абстрагирование лингвистических идей и нейронаука и ПЭТ-сканирование познание и нейронаука программа понимания его ELIZA NETtalk PARRY Когнитивная психология / Р. Солсо. — 6-е изд. — СПб.: Питер, 2006. — 589 с: ил. - Янко Слава. Библиотека и Медиатека Fort/Da © http://tvtorrent.ru || http://yanko.lib.ru 422 Роберт Солсо Когнитивная психология 6-е издание Перевел с английского С. Комаров Главный редактор Е. Строганова Заведующий редакцией Л. Винокуров Руководитель проекта И. Карпова Выпускающий редактор А. Борин Научный редактор А. Нафтульев Литературный редактор О. Крылова Художественный редактор Е. Дьяченко Корректоры М. Одинокова, Н. Сулейманова Верстка О. Бельмас Лицензия ИД № 05784 от 07.09.01.

Подписано в печать 05.09.05. Формат 70X100/16. Усл. п. л. 47,73. Тираж 3000 экз. Заказ № 2868.

ООО «Питер Принт». 194044, Санкт-Петербург, пр. Б. Сампсониевский, д. 29а.

Налоговая льгота — общероссийский классификатор продукции OK 005-93, том 2;

953005 — литература учебная.

Отпечатано с готовых диапозитивов в ФГУП «Печатный двор» им. А. М. Горького Федерального агентства по печати и массовым коммуникациям.

197110, Санкт-Петербург, Чкаловский пр., 15.

Янко Слава. Библиотека и Медиатека Fort/Da © http://tvtorrent.ru - (трекер) || http://yanko.lib.ru || http://yanko.ru - (библиотека и блог) || http://www.facebook.com/slava.yanko Номера страниц - вверху Апдейт: 17.11.2012 16: Когнитивная психология / Р. Солсо. — 6-е изд. — СПб.: Питер, 2006. — 589 с: ил. -

Pages:     | 1 |   ...   | 19 | 20 ||
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.