Динамика исследовательских программ в области искусственного интеллекта

Герович Вячеслав Александрович

Введение

Актуальность темы определяется значимостью исследований по искусственному интеллекту, находящихся на переднем крае информатики и комплекса когнитивных наук. Проблема искусственного интеллекта является поистине уникальной по широте и разнообразию привлекаемых для ее решения научных знаний и инженерных приемов, психологических моделей и философских идей. 

Являясь продуктом сложных процессов интеграции и дифференциации в современной науке, исследования по искусственному интеллекту оказывают непосредственное воздействие на смежные области (психологию, логику, эпистемологию, лингвистику) и способствуют возникновению новых дисциплин – когнитивной психологии, компьютерной лингвистики. Поэтому анализ динамики области искусственного интеллекта имеет не просто историко-научный интерес, а является актуальным для изучения общих тенденций развития современной науки. 

Актуальность настоящей работы связана также с «неклассическим» характером искусственного интеллекта как научно-технической дисциплины, что требует выработки нового методологического инструментария науковедческого анализа, отвечающего современному этапу взаимодействия науки и инженерии. 

Цель и задачи работы. Целью диссертационного исследования является разработка методологической схемы науковедческого анализа современных неклассических научнотехнических дисциплин на примере области искусственного интеллекта и применение данной схемы к исторической динамике этой области. Для достижения указанной цели решались следующие задачи:

• выявление основных методологических проблем науковедческого анализа области искусственного интеллекта; 
• анализ применимости известных логико-методологических схем к области искусственного интеллекта; 
• выработка адекватной науковедческой модели; 
• историко-научное описание динамики области с использованием разработанной методологии; 
• анализ особенностей рефлексии научного сообщества искусственного интеллекта и ее влияния на развитие исследований.

Теоретико-методологическая основа исследования. Диссертационная работа базируется на подходах современной логики, методологии и философии науки, общего науковедения. Используются, в частности, логико-методологические схемы развития науки, разработанные И. Лакатосом и Т. Куном [Лакатос, 1978; Кун, 1975], науковедческие модели и концепции, предложенные Б. Г. Гороховым, Н. И. Кузнецовой, А. А. Печенкиным, А. И. Ракитовым, М. А. Розовым [Горохов, 1984; Кузнецова, 1987; Печенкин, 1984; Ракитов и др., 1986; Ракитов, 1987; Розов, 1977, 1986, 1987]. 

В основу диссертационного исследования заложены представления о тесной взаимосвязи когнитивного и социального аспектов развития науки, о механизмах и факторах формирования научных областей и дисциплин (в том числе современных неклассических научно-технических дисциплин), о роли научного сообщества и его рефлексии в динамике развития исследований. 

В качестве единицы описания развития области выбрано понятие 4 «исследовательской программы», являющееся модификацией «научной исследовательской программы» И. Лакатоса с учетом специфики искусственного интеллекта как неклассической научно-технической дисциплины. В соответствии с данной методологической схемой развитие области изучается в двух планах – как эволюция самих программ и как конкуренция между разными программами. 

Соотношение научного и инженерного аспектов исследований по искусственному интеллекту анализируется на базе представлений о стирании граней между исследованием и проектированием в современных неклассических научно-технических дисциплинах и о рефлексивной симметрии предметного и рецептурного знания. 

Научное сообщество рассматривается как рефлектирующая система, способная перестраивать свою деятельность в соответствии с выработанным самоописанием. Проводится четкое методологическое различение историко-научных событий, происходящих в деятельности ученых, и их отражения в рефлексии. Анализ рефлексии, ее особенностей и противоречий лежит в основе выработки адекватной логикометодологической схемы науковедческого анализа области. 

Обьект исследования, хронологические рамки и источники. В соответствии с данной методологией в качестве объекта анализа было выбрано единое, связанное тесными взаимными коммуникациями национальное научное сообщество. Поскольку сами исследования по искусственному интеллекту зародились в США, и это научное сообщество является и поныне общепризнанным лидером в данной области, то именно оно было выбрано как обьект науковедческого анализа и историко-научного описания. В ряде случаев изложение дополнено материалами, касающимися исследований по искусственному интеллекту в СССР, Западной Европе и Японии. 

Для исследования выбраны широкие хронологические рамки – с середины 1950-х годов по настоящее время. При этом история области искусственного интеллекта условно разделена на четыре этапа: 

1950-е годы: зарождение исследовательских программ, первая конференция по искусственному интеллекту, организация лабораторий, первые результаты. 

1960-е годы: начало чтения спецкурсов в университетах, бурный рост числа публикаций, расширение круга исследовательских программ. 

1970-е годы: организация международных конференций, издание учебников, выпуск специализированных журналов: завершение становления искусственного интеллекта как научно-технической дисциплины. 

1980-е годы: превращение систем искусственного интеллекта в коммерческий товар; новая фаза взаимодействия науки и инженерии. 

На столь протяженном историческом отрезке были выбраны для рассмотрения лишь самые узловые моменты и события, важные с точки зрения развития и конкуренции исследовательских программ. 

Круг первичных источников по истории искусственного интеллекта необычайно широк. Достаточно сказать, что библиография, составленная М. Минским в 1963 г. и дополненная в русском издании 1967 г., уже насчитывает 1185 названий. Более 1500 публикаций 1980-х гг. содержатся в библиографии трехтомного «Справочника по искусственному интеллекту» [Искусственный..., 1990]. О публикациях 1970-х гг. дают представление выпуски «Аннотированного указателя литературы по искусственному интеллекту» [Искусственный..., 1977-1987]. Подробная библиография содержится в англоязычных справочных изданиях [Encyclopedia..., 1987; Handbook..., 1981-1982], в 5 компьютерной базе данных [Scientific..., 1985]. 

В диссертационном исследовании использованы ключевые первичные публикации (статьи в журналах, труды конференций) и более широко – вторичные источники (обзоры, учебники, монографии, материалы философских дискуссий), в более явной форме выражающие рефлексию научного сообщества. 

Новизна работы. Обзор историографии. Истории искусственного интеллекта посвящена не очень обширная литература, что выглядит вполне естественным, учитывая относительную молодость самой области. Непосредственно на эту тему написано несколько монографий [Бирюков, 1985; Поспелов Д. А., 1982; Boden, 1977; Haugeland, 1985; Johnson, 1986; McCorduck, 1979; Pratt, 1987] и ряд статей [Поспелов Г. С., 1980; Фейгенбаум, 1973; Шиклошши, 1973; Шрейдер, 1990; Cohen et al., 1988; Newell, 1983]. В то же время довольно велик круг работ, где встречаются отдельные важные исторические и методологические замечания. 

Часть историографии посвящена в основном предыстории исследований по искусственному интеллекту, некоторые другие работы носят научно-популярный характер. Основной же массив исторических публикаций принадлежит либо самим специалистам по искусственному интеллекту, либо философам, интересующимся проблематикой мышления. Практически отсутствуют исследования философов науки, в которых анализировалась бы конкретная деятельность ученых, изучался искусственный интеллект как исследовательская область, а не сама проблема искусственного интеллекта. Наукометрические исследования, начатые Ж.-П. Куртьелем и Дж. Лоу с применения метода совместной встречаемости слов в литературе по искусственному интеллекту [Courtiel et al., 1989] находятся еще на ранней стадии развития. 

Многие исторические и обзорные описания области искусственного интеллекта сфокусированы исключительно на успехах исследований (другие – лишь на неудачах); выбор материала явно субъективен и не дает полной картины развития области. 

Важной особенностью большинства описаний области искусственного интеллекта является первоначальная разбивка исследований по подзадачам (общение на естественном языке, игры, распознавание зрительных образов и т. д. ) и последующее изложение каждого раздела как независимого направления исследований [Минский, 1966; Поспелов Г. С. и др., 1974, 1975; Фейгенбаум, 1973]. При этом упускается из виду область искусственного интеллекта как целостный объект анализа. Дело в том, что один и тот же подход часто применяется при решении разных подзадач; действуют общие концептуальные установки, связывающие исследования по искусственному интеллекту в единый поток. Если описание «по подзадачам» еще способно дать синхронический срез, «мгновенный портрет» дисциплины, то для отображения диахронического измерения, исторической динамики необходим иной подход. 

Как заявил один из ведущих специалистов по искусственному интеллекту А. Ньюэлл, «в конце концов мы получим настоящую историю искусственного интеллекта, написанную с той объективностью, на которую способны историки науки. Но это время определенно еще не наступило» [Newell, 1983, р. 187]. Действительно, строго говоря, до настоящего времени область искусственного интеллекта не имеет ни подробного фактологического историко-научного описания, ни гносеологического описания, основанного на применении науковедческих аналитических средств. Более того, до сих пор не были сформулированы даже методологические основания для такого описания и анализа. 

В данной диссертационной работе предлагается определенная методология и делается попытка ее применения к описанию ключевых моментов истории искусственного интеллекта и к построению гносеологического «портрета» этой области исследований. 

На защиту выносятся следующие положения: 

1. Область искусственного интеллекта как объект науковедческого исследования обладает следующими особенностями:

• результаты исследований по искусственному интеллекту «двойственны»: они могут рассматриваться и как научное знание, и как инженерный проект; 
• предмет исследований имеет сложную двумерную структуру: это «интеллектуальное пространство» проблем – методов; 
• граница области искусственного интеллекта с техникой программирования размыта, и элемент инженерии присутствует в любой теоретической разработке; 
• быстрый темп исторической динамики области рождает определенное отставание рефлексии научного сообщества от деятельности отдельных ученых; 
• мировоззренческий аспект проблемы искусственного интеллекта оказывает непосредственное воздействие на развитие конкретных научных исследований.

2. Логико-методологические схемы анализа развития науки, предложенные И. Лакатосом и Т. Куном, в их традиционной форме неприменимы к описанию области искусственного интеллекта. 

3. Адекватная науковедческая модель для анализа области искусственного интеллекта включает модифицированную методологию «исследовательских программ» И. Лакатоса, где уточняются понятия «жесткого ядра», «защитного пояса» и «позитивной эвристики» и переопределяются критерии прогресса и регресса программ. Роль «жесткого ядра» играет исходная модель мышления, почерпнутая из смежной научной области, «защитного пояса» – ее конкретная реализация в виде компьютерной программы, а «позитивная эвристика» включает круг интеллектуальных проблем из той же смежной области и набор релевантных программных средств. 

4. Критерий прогресса исследовательских программ связан с объемом «интеллектуального пространства», в котором «движутся» программы. При этом вырождается та исследовательская программа, что охватывает уже известные проблемы и методы, а прогрессирует программа, расширяющая само «интеллектуальное пространство» за счет новых проблем и методов. 

5. В области искусственного интеллекта функционируют, конкурируя, пять исследовательских программ:

• логистическая (использующая исходную модель «мышление – это логический вывод»); 
• эвристическая (основанная на психологической модели мышления как поиска пути в лабиринте); 
• коннекционистская (использующая нейрофизиологическую гетерархическую модель нейронной сети); 
• эволюционная (базирующаяся на биологическом механизме случайных мутаций и естественного отбора); 
• когнитивная (использующая эпистемологическую модель «мышление – это 7 познание»).

6. В исторической динамике взаимодействие программ развивалось по следующей схеме: 

В 1950-е годы, когда возникли первые четыре исследовательские программы, разнообразие поставленных ими интеллектуальных задач было столь велико, что все программы прогрессировали, не испытывая конкуренции. 

В 1960-е годы «традиционные» исследовательские программы испытали кризис при переходе к широкому классу реальных, а не лабораторных задач. Явно прогрессировала лишь новая, возникшая в эти годы когнитивная программа. 

В 1970-е годы резко проявилось расхождение научных и инженерных критериев оценки. Если в инженерной области большего успеха добилась эвристическая программа, то в научной – когнитивная. 

В 1980-е годы логистическая, эвристическая и когнитивная программы стали в основном поставлять инженерные изделия на коммерческий рынок, а научный прогресс ждал коннекционистскую программу. 

7. Рефлексия специалиста по искусственному интеллекту обладает следующими особенностями:

• ученый, принадлежащий к неклассической научно-технической дисциплине, по специфике своей работы обязан занимать методологическую, или «метарефлексивную» позицию; 
• рефлексия специалиста входит в содержание его собственной деятельности: он анализирует свою работу, строя модели научного познания и рефлексии для систем искусственного интеллекта.

8. Сложная, противоречивая картина рефлексии научного сообщества искусственного интеллекта определяется следующими факторами:

• комплексной структурой предмета исследования («интеллектуального пространства»); 
• • полифункциональностью самих исследований; • разнообразием процедур рефлексии. 

9. Дискуссия по проблеме «Может ли машина мыслить?» оказывает влияние на деятельность ученых в нескольких аспектах:

• мировоззренческом: ставит моральные вопросы об этичности передачи машинам некоторых интеллектуальных функций и трактовки самого человека как машины, перерабатывающей информацию; 
• практическом: во многом определяет выбор терминологии, решаемых задач, используемых методов и критериев оценки систем; 
• гносеологическом: стимулирует поиски неантропоморфного определения мышления.

Научно-практическая значимость работы определяется тем, что в ней впервые разработана специализированная методологическая схема науковедческого анализа области искусственного интеллекта и дана целостная картина исторической динамики данной области.

Результаты диссертационного исследования могут быть использованы для научно обоснованной оценки современного состояния и перспектив развития области искусственного интеллекта, в последующих исследованиях ее истории. В обобщенном виде предложенная методологическая схема может применяться при анализе других 8 неклассических научно-технических дисциплин, использоваться в работах по философии и методологии науки. Материалы диссертации могут служить источником при разработке и чтении спецкурсов по философским проблемам современного естествознания, науковедению, истории науки. 

Структура диссертации обусловлена целями и методологией исследования. Работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы. 

В первой главе – «Методология науковедческого анализа области искусственного интеллекта» – дается характеристика особенностей области искусственного интеллекта и методологических проблем ее анализа. Известная методологическая схема описания развития науки, данная И. Лакатосом, корректируется с учетом специфики исследуемой области. 

Во второй главе – «Историческая динамика области искусственного интеллекта» – предложенная схема развития и конкуренции исследовательских программ накладывается на исторический материал. Узловые моменты в развитии исследований по искусственному интеллекту получают свое объяснение в рамках данной методологической схемы. 

В третьей главе – «Роль рефлексии ученых в развитии исследований по искусственному интеллекту» – рассматриваются выработанные в области искусственного интеллекта модели научного познания и рефлексии и исследуется их взаимосвязь с рефлексией ученых над собственной деятельностью. Анализируется влияние на деятельность ученых дискуссии по проблеме «Может ли машина мыслить?» в ее мировоззренческом, практическом и гносеологическом аспектах. 

Список литературы включает 220 названий. 

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертации были апробированы на конференциях «Мировоззренческие и методологические проблемы компьютеризации современной науки» (Обнинск, 1986), «Методологические проблемы взаимосвязи фундаментальных исследований и разработки интенсивных технологий» (Обнинск, 1987), Всесоюзном семинаре «Формы представления знаний и творческое мышление» (Новосибирск, 1989), IV чтениях памяти акад. В. М. Кедрова (Одесса, 1990), XXXII и XXXIII научных конференциях аспирантов и молодых специалистов по истории естествознания и техники (Москва, 1990, 1991). Опубликованы тезисы выступлений [Герович, 1989, 1990а, 1990в] и препринт [Герович, 1990б].

Ссылка на старую версию статьи: https://computer-museum.ru/books/archiv/gerovitch_diss.pdf (текст аналогичный)
диссертация на соискание ученой степени кандидата философских наук
Помещена в музей с разрешения автора 30 октября 2009