Владислав Масликов - Универсум. Общая теория управления

На основании представленной U-классификации попутно можно определить концептуальную причину всех неудач в создании систем искусственного интеллекта, способных (якобы) заменить человеческий интеллект: до сих пор все попытки их создания ограничивались рамками схемы «система». Равный человеческому интеллект посредством «созидательного» (креативного) подхода реализовать невозможно, поскольку в любом случае результатом работы будет набор конструктов, сборка которых происходит «сверху», посредством суперсистемы «человеческий интеллект». Суперсистема же, способная обеспечить или превзойти человеческий интеллект, должна работать на другом принципе – она должна строить сама себя, создаваясь самостоятельно, «снизу». Создание систем искусственного интеллекта возможно только на основании развитой теории суперсистем, начало которой положила тектология, труды по теории управления некоторых «неклассических» санкт-петербургских школ и отдельные другие работы.

Установим некоторые соответствия универсумного подхода с традиционными философскими и научными терминами.

Во-первых, различные виды наблюдений и исследований можно представить простым универсумом класса 2U, в котором программный и адаптивный режимы управления следует отнести к контактным наблюдениям объекта, а предикционный и прогностический режимы – к дистанционным исследованиям.

Во-вторых, отметим, что в классической философии принцип интегративного описания применяется при рассмотрении видов наблюдений, используемых при научных исследованиях, в которых объект, находящийся во внешней среде, может быть подвергнут:

а) непосредственному наблюдению (рис. 5.4а);

б) опосредованному наблюдению 1-го типа (рис. 5.4б);

в) опосредованному наблюдению 2-го типа (рис. 5.4в).

Рис. 5.4. Виды наблюдений-исследований в интегрантивном описании

а) непосредственное; б) опосредованное 1-го типа; в) опосредованное 2-го типа; г) предикционное (3-го типа); д) системы искусственного интеллекта

Примеры непосредственного наблюдения – определение факта восхода солнца, роста растений, распространения волн на водной поверхности. Традиционные примеры опосредованного наблюдения 1-го типа – использование простых приборов для количественного преобразования (усиления – ослабления амплитуд колебаний) наблюдаемых объектов (лупа, телескоп, светофильтр, зачернённое стекло и другие простые приборы различных конструкций). Примеры опосредованного наблюдения 2-го типа – использование приборов для некоторого качественного преобразования (например, перевода исследуемых колебаний в другие диапазоны частот) наблюдаемых объектов (компас, анализатор спектра, счётчик Гейгера и более сложные адаптивные системы). На этом классическая классификация видов наблюдений завершается. В универсумном описании этим видам используемых при исследованиях наблюдений соответствуют преимущественно материальные U-страты.

Что остаётся на долю преимущественно информационных U-страт?

Уровни предикции и прогноза относятся уже более к «исследованиям», «экспериментам», чем просто к простым «наблюдениям», это:

– предикционное исследование или опосредованное наблюдение 3-го типа, соответствующее проведению прямого (натурного) эксперимента, подразумевающего информационное исследование некой материальной модели объекта (рис. 5.4 г);

– интеллектуальное (прогнозное) исследование или опосредованное наблюдение 4-го типа, проводящееся с информационными моделями объектов (рис. 5.4д).

Пример предикционного исследования (наблюдения 3-го типа) – ручной расчёт параметров конструкций и систем по формулам; использование компьютерных вычислений для прогноза погоды и/или нахождения различных полезных ископаемых; автоматический запуск нужных программ работы на неуправляемых участках траектории дистанционных аппаратов. К этому классу также можно отнести, например, автоматическое всплытие глубоководного аппарата в случае повреждения линии связи, сброс накопленной информации при заходе спутника в определённые орбитальные зоны, включение дублирующих блоков в случае обнаружения неисправности и т. д.

Примеры интеллектуального исследования (наблюдений 4-го типа), способного описать и предсказать сложные, многофакторные явления и процессы, пока не поддающиеся всем предыдущим видам наблюдений-исследований можно будет привести только после создания систем искусственного интеллекта. Это может быть определение характеристик и создание внешнего облика ископаемых существ по геному, роботизированные системы само/обучения роботов, автономные исследовательские комические аппараты и т. п. сложные интеллектуальные суперсистемы.

Возвращаясь к современному состоянию дел с типологизацией схем и систем управления, подчеркнём, что в традиционных управленческих школах понятие «суперсистема» требует дальнейшего и существенного развития, а понятие «система, как элемент суперсистемы» практически отсутствует. Все школы оперируют в основном тремя интегративными схемами класса 4U и их дробными вариациями.

Рассмотрим работу этих схем более подробно, в качестве примера используя различные варианты конструкции ракетных комплексов боевого применения. В соответствии с приведённой универсумной классификацией они представляют три класса:

– программный интегрант;

– адаптацивный интегрант;

– предикционный интегрант.

Это разделение проведено по признаку полноты набора функций, которые возлагаются на интегрируемую в боевой комплекс ракету. В данном примере СУ (суперсистема) – боевой расчёт ракетной установки, ОУ (система) – запускаемая к цели ракета.

Ракета – программный интегрант (рис. 5.5а) выполняет только полёт к цели по заданной боевым расчётом траектории. Адаптацию траектории к внешним, например, погодным, условиям и предварительный расчёт траектории движения цели выполняет суперсистема «боевой расчёт».

Ракета – адаптивный интегрант (рис. 5.5б) кроме выполнения полёта к цели по заданной траектории способна адаптироваться к определённому спектру воздействий внешней среды, например, компенсировать отклонение от расчётной траектории, вызываемое порывами ветра. Суперсистеме «боевой расчёт» остаётся только «предугадать» возможный манёвр цели.

Ракета – предикционный интегрант (рис. 5.5в) в дополнение к программным и адаптационным функциям способна отслеживать изменения координат цели и производить регулярный предикционный перерасчёт траектории своего движения к цели. Боевому расчёту необходимо только определить начальные координаты цели и нажать кнопку «пуск».