В Пушкин - Информатика, кибернетика, интеллект

Решение проблемы эффективного обучения людей приводит к необходимости создания самообучающейся кибернетической системы с элементами самоорганизации. Нередко этот вопрос освещается следующим образом: "Кибернетические системы способны к обучению (с "учителем"), но элементы активности при этом остаются за "учителем", то есть человеком, а на долю устройства остается выполнение лишь алгоритмических предписаний. К самообучению и самоадаптации современные технические системы, строго говоря, не способны, не будучи самоорганизующимися системами" [68]. Такой акцент на техническую сторону проблемы не выражает, однако, сути дела.

В рамках технической кибернетики самоорганизующиеся системы включаются в более широкий класс адаптивных систем. Адаптивными называют системы, в которых способ (алгоритм) функционирования управляющего устройства автоматически изменяется целенаправленным образом для осуществления успешного или в каком-либо смысле наилучшего управления объектом. Характеристики последнего или воздействия внешней среды могут изменяться заранее непредвиденным образом. Благодаря успехам кибернетического моделирования созданы простейшие модели самоорганизующихся систем. Так, гомеостат Эшби представляет собой систему, цель деятельности которой предопределена, но поведение, при помощи которого эта цель достигается, не фиксировано. Важным этапом на пути к созданию более совершенных устройств являются самонастраивающиеся автоматы (типа автопилота). Задача последних приспосабливаться к варьированию свойств среды, изменяя свою структуру, и стремиться выйти на

173

оптимальный режим работы. Принцип самонастройки отличается от принципа самоорганизации тем, что на его основе изменяются лишь некоторые параметры алгоритма управления, в то время как самоорганизация связана с изменением структуры самого алгоритма.

Необходимо выяснить смысл таких понятий, как "адаптация", "обучение" и "самообучение", так как они включаются в "самоорганизацию", образуя ее необходимую основу. Вышеперечисленные понятия наиболее модны в теории автоматического управления. Поскольку эти термины, как правило, не имеют однозначного толкования, мода на них нередко превышает функцию, что выражается в фантастических рассуждениях, встречающихся подчас в популярной литературе по кибернетике. Научная интерпретация этих понятий может быть достигнута при обеспечении двух условий: наличия содержательных понятий адаптации, обучения и самообучения и создания математического аппарата, адекватного этим понятиям. Обсуждение указанных понятий на содержательном уровне правомерно с единой точки зрения. В этом плане заслуживает внимания подход Я. 3. Цыпкина [69]. Под обучением понимается процесс выработки в системе той или иной реакции на внешние сигналы путем многократных воздействий и внешней корректировки. Предполагается, что система потенциально способна к обучению. Внешняя корректировка, то есть "поощрение" или "наказание", осуществляется "учителем", которому известна желаемая реакция на определенные внешние воздействия. "Учитель" сообщает системе дополнительную информацию о том, верна или не верна ее реакция.

Самообучение отличается отсутствием внешней корректировки; это обучение без поощрения или наказания. Дополнительная информация о верности реакции системе не сообщается. Адаптацией называется процесс изменения параметров и структуры системы, а возможно и управляющих воздействий на основе текущей информации с целью достижения определенного, обычно оптимального состояния системы при начальной неопределенности и изменяющихся условиях работы. Наиболее характерная черта адаптации - накопление и немедленное использование текущей информации для устранения неопределенности, вызванной недостаточной априорной информацией с целью оптимизации избранного показателя качества.

Что же касается второго условия интерпретации данных понятий - создания адекватной математической теории, то выполнить его труднее. Но такой математический аппарат (хотя и в зародышевой форме) существует. Он содержится, с одной стороны, в сформировавшейся к настоящему времени математической статистике, а с другой - в интенсивно развивающейся новой дисциплине, известной под названием математического программирования.

174

Как видим, понятие самоорганизации уточняется в терминах даптации (оптимизации), обучения и самообучения, в частности, в теории математического программирования.

Наряду с понятием самоорганизации в теории автоматов пользуются понятиями самоизменения и самосовершенствования. Важно определить их субординацию. В первом приближении понятия самоорганизации и самосовершенствования отождествляются. Основное содержание и того, и другого - самообучение. Так, В. М. Глушков пишет: "Автомат естественно называть самосовершенствующимся, или самообучающимся, если по мере удлинения истории обучения он улучшает свои ответы" [70]. Различают самосовершенствование, заранее предопределенное конструктором автомата, и самопроизвольное самосовершенствование, детерминированное фактически имевшей место историей обучения и потому не планируемое заранее. Очевидно, лишь второй тип самосовершенствования заслуживает такого названия.

Понятие самоорганизации, тем не менее, является более общим, чем понятие самосовершенствования. Это вытекает из интерпретации, предложенной У. Р. Эшби, относительно любой кибернетической (самоорганизующейся) системы [71]. Применительно к обучающимся автоматам при самосовершенствовании должно улучшаться качество ответов. При самоорганизации качество ответов может вовсе не определяться; необходимо лишь, чтобы автомат по мере обучения увеличивал в среднем их определенность. Что касается понятия самоизменения, то оно оказывается еще более широким. Автомат называют самоизменяющимся, если он меняет с течением времени ответы на задаваемые ему вопросы. Ясно, что не всякое самоизменение следует отождествлять с самоорганизацией. Опираясь на интуитивное представление о самоорганизации, естественно называть самоорганизующимся автомат, который улучшает организацию своих ответов при улучшении организации возможных его историй обучения.

Итак, понятие самоорганизации, обобщенное в случае кибернетической системы, оказывается более общим, чем понятие самосовершенствования, и менее общим, чем понятие самоизменения. Самоорганизация, будучи кибернетической категорией, не ограничивается техническим уровнем. Особый интерес представляет рассмотрение самоорганизующихся систем в живой природе и в обществе. Самоорганизация - это тот механизм, который лежит в основе эволюции биологических форм и определяет ряд важных закономерностей развития экономических и социальных систем. Механизм самоорганизации, что нетрудно заметить, является необходимым условием эффективного функционирования систем обучения.