Ирина Соколова - Социальная информатика

Таким образом, знания – это данные более высокой организации, достигаемой преобразованием исходных данных.

Структура исследований в области искусственного интеллекта. Научные исследования по искусственному интеллекту в настоящее время ведутся в двух взаимодополняющих областях:

в области раскрытия механизмов мышления человека с целью их последующего моделирования (фундаментальные исследования в области искусственного интеллекта);

в области создания технических (компьютерных) систем , обладающих не меньшими, чем человек, способностями продуктивно манипулировать имеющимся объемом знаний и порождать новые знания.

К области фундаментальных научных исследований искусственного интеллекта также относятся следующие понятия.

1. «Мягкие» вычисления. «Жесткие» вычисления – это работа по алгоритмам, «мягкие» же вычисления – это вычисления, при которых могут быть и новые задачи, и случайное нахождение того, что нужно. То есть речь идет об эволюционных алгоритмах, моделировании эволюционных процессов.

2. Когнитивная графика (пифограмма). Это не иллюстративная, а познавательная графика, которая порождает решения. Например, если оператор зафиксирует на экране закономерность в развитии светового пятна, являющегося визуальным отображением вычисления, – это «снимается» далее с ЭВМ как заготовка решения, т. е. когнитивная графика является визуальным изображением математики.

3. Виртуальная реальность. Средства информационной технологии и, в частности, человеко-машинного интерфейса, позволяют создать «виртуальный мир» – искусственное трехмерное пространство.

Первой фирмой виртуальной реальности явилась VPL Research (США), основанная в 1984 г. Д. Леньером, автором самого термина «виртуальная реальность».

Методологическое значение для анализа социокультурного развития процессов информатизации имеет различение и осмысление таких понятий, как «виртуальная реальность» [55] См., напр.: Кузнецов М.М. Виртуальная реальность – техногенный артефакт или сетевой феномен // Вирту ал истика: экзистенц. и эпистемол. аспекты. – М., 2004. С. 62–90. и «виртуальная жизнь».

Если виртуальная реальность – это некое смоделированное и предлагаемое любому пользователю «стандартное» искусственное пространство, то виртуальная жизнь (так называемая концепция Alife) – это смоделированное для конкретного пользователя, в предельном случае в перспективе смоделированное им самим (как непрограммирующим пользователем) искусственное жизненное пространство.

Уже сегодня общество сталкивается с серьезными социально-психологическими проблемами, связанными с виртуальной реальностью, особенно в результате массового распространения в молодежной среде компьютерных игр. Трудно представить всю глубину и сложность перспективных проблем, которые будут порождены распространением феномена виртуальной жизни. Очевидно, что необходимо готовиться в целом к феномену виртуализации общества во всех сферах [56] Иванов Д.В. Виртуализация общества: Версия 2.0. – СПб., 2002; Айма-летдинов Т.А., Соколова И.В. Виртуальное экономическое поведение: социологические подходы к анализу // Навстречу будущему. Прогнозирование в социологических исследованиях: Мат. VII междунар. социол. Грушинской конф. 2017. С. 1697–1700. .

Виртуализация рассматривается специалистами в настоящее время как инновационный феномен трансформирующегося российского общества, а процесс виртуализации социальной среды – как фактор социальных инноваций.

4. Моделирование человеческих рассуждений (прикладные семиотические системы). Основная проблема состоит в том, что человеческие рассуждения далеко не всегда имеют строго системный, логичный характер. Принципиально важно, с точки зрения многих ученых и специалистов, развести две составляющих интеллекта (в широкой трактовке этого понятия) – логическую и разумную. Если в плане компьютерного моделирования первой составляющей – логической – не возникает принципиальных проблем, то вопрос о возможности и необходимости моделирования второй – разумной, присущей только человеку составляющей, – порождает множество социально-мировоззренческих проблем, и лишь во вторую очередь – технических. Свидетельство этого – широкое распространение технократического подхода на современном этапе информатизации общества.

Человечество должно быть готово к появлению достижений в области разработок искусственного интеллекта путем создания социальных условий, при которых искусственный интеллект всегда будет только помощником при принятии человеком решений, но никогда его замещающим.

Понятия «экспертная система », «инженерия знаний». От исследований в области искусственного интеллекта отделилось направление инженерии знаний , занимающееся выявлением, структурированием, формализацией знаний для разработки интеллектуальных систем, систем, основанных на знаниях, или экспертных систем (ЭС).

ЭС – это компьютерные системы, аккумулирующие знания экспертов и фундаментальные знания в той или иной предметной области, обладающие способностью к логическим выводам и выступающие в качестве электронных консультантов для лиц, принимающих решения.

Использование в экспертных системах достаточно мощных баз данных и средств манипуляции этими данными – правил вывода – позволяет называть их системами, основанными на базах знаний , в отличие от систем управления базами данных.

Экспертные системы являются традиционным средством «интеллектуального» анализа информации. Методы искусственного интеллекта значительно ускоряют процесс разработки программ для решения конкретных задач и делают их самообучающимися в процессе работы.

Основную часть экспертных систем, использующих методы искусственного интеллекта, составляют экспертные системы реального времени, или динамические экспертные системы. Они применяются для анализа изменения данных, контроля взаимосвязанных процессов, а также моделирования реальных систем и прогнозирования их поведения в будущем.

Одним из новых методов анализа информации является использование нейронных сетей. Эти методы можно считать альтернативными распространенным ныне статистическим методам, так как они являются слабочувствительными к неполной и искаженной информации. Нейронные сети в настоящее время реализуются, например, с помощью специализированных нейрокомпьютеров.

Причины активного использования экспертных систем в обучении. Во всем мире, по оценкам ряда специалистов, в настоящее время насчитывается более 600 млн студентов, из них 30 млн. обучаются в рамках дистанционного обучения, под которым понимается совокупность передачи учебной информации студенту, стимулирование его учебной деятельности и, если необходимо, принятие корректировочных мер, т. е. речь идет об индивидуализированном обучении, в том числе на базе использования экспертных систем.