Компьютеризация научных исследований

Лекция:

[[Значимый уровень: вычислительный, суперкомпьютерический]]

Модель-алгоритм-программа

Методы:

ВЭ – вычислительный эксперимент

ВР – виртуальная реальность

КГ- Компьютерная графика

ВД – визуализация данных

СИИ – система искусственного интеллекта

ИИ – искусственный интеллект

ЭС – экспертная система

НИ – Научный интернет

АСНИ – автоматизированные системы научных исследований

 

Матермал:

Развитие современной теории познания предполагает анализ и осмысление фундаментальных изменений, происходящих в науке, культуре и образовании в связи с широким внедрением компьютерных технологий и персональных компьютеров. Обращение к этой проблеме будет осуществлено лишь в той мере, в какой позволит рассмотреть новые возможности изучения знания и «знания о знании», а также выявить новые способы описания присутствия человека и социокультурной составляющей в разных формах «представления знания». Реализовать это возможно, опираясь на исследования в области когнитивной науки, где знание и информация являются главным предметом. Представление знания, как оно исследуется в когнитивной науке, не только предполагает предметное его содержание, но и определяет интерпретативную деятельность субъекта, социокультурную обусловленность его знания и поведения, а также фиксирует другие связи и отношения, непосредственно не представленные в традиционных эпистемологических структурах.

Когнитивная наука (когнитология) сформировалась в 60 - 70-е годы XX века (Гарвард, США) в качестве дисциплины, исследующей методом компьютерного моделирования функционирование знаний в интеллектуальных системах. Когнитивную науку отличает междисциплинарность, использование компьютерной метафоры и исследование познания. Центральным для всей проблематики когнитивной науки является обращение к компьютеру, служащему самой наглядной и самой убедительной моделью того, как формируется, структурируется и «работает» знание, а также имитируются различные когнитивные процессы (например, обучения или получения экспертного знания и т. п.). Феномен знания исследуется в аспектах его получения, хранения, переработки, выясняется какими типами знания и в какой форме обладает человек, как «представлено» знание в его голове и как он его использует.

Важную роль играет лингвистика, которая выступает для когнитивной науки как один из главных источников материала об устройстве когнитивных структур. По отношению к «искусственному интеллекту» (ИИ) когнитология является своего рода «теорией интеллектуальных машин и механизмов», т.е. сконструированных человеком компьютерных устройств и лишь через них - их естественных прообразов - людей познающих. Это объясняет различную природу эксперимента в психологии и когнитивной науке и определяет существование в последней компьютерной метафоры.

Традиционные проблемы гносеологии, эпистемологии, философии и методологии науки получили новое видение и интерпретацию. «Когнитивизм знаменовал появление новой парадигмы научного знания, и с ним в историю науки пришло новое понимание того, как следует изучать знание, как можно подойти к проблеме непосредственно не наблюдаемого - прежде всего к проблеме внутреннего представления мира в голове человека...» (Кубрякова Е.С., Демьянков В.З. и др. Краткий словарь когнитивных терминов. М., 1996. С. 61). Эксплицитно выраженные знания составляют лишь незначительную часть общей базы знаний человека. Согласно современным подходам, такая база есть самоорганизующаяся и саморегулируемая система. Она включает следующие компоненты:

языковые знания - грамматика (с фонетикой и фонологией), дополненная знанием композиционной и лексической семантики; знание об употреблении языка; знание принципов речевого обучения;

внеязыковые знания - о контексте описываемой ситуации, об адресате коммуникации (в том числе знание о поставленных адресатом целях и планах, его представления о говорящем, об окружающей обстановке, знание своих умений); общефоновое знание, т.е. личностная картина мира (Осуга С. Обработка знаний. М., 1989. С. 9-10). При соотнесении эпистемологии и когнитивной науки необходимо различать знание и информацию, что упрощенно можно свести к формуле: информация - это знание минус человек; информация - знаковая оболочка знания. Под компьютерным представлением знания принято понимать информацию, хранимую в машине, формализованную в соответствии с определенными структурными правилами, которые компьютер может автономно использовать при решении проблем с помощью заложенных в нем алгоритмов типа логического вывода. Информационная модель знания (как записанная в компьютере, так и вербализованная в тексте) является лишь намеком на представленное знание, по которому человек способен творчески воссоздать само знание. Следует отметить принципиальное отличие той информации, которая служит для получения знаний человеком, от информации, изучаемой в теории информации. Когнитивное знание открывает человеку дополнительные возможности размышления и действия, увеличивает его свободу. Информация как управляющий сигнал уменьшает неопределенность допускаемых состояний управляемой системы. Знание - личное достояние знающих, перенимающих его друг у друга как образцы действия в процессах познания. Этого нельзя сказать об информации, которая в противоположность знанию не является достоянием конкретной личности, она равно доступна всем, хотя возможности превратить ее в знание у каждого свои, опирающиеся на личный опыт и способности.

Смысловая связь - основной конструктивный элемент знаний

Обращение к компьютерной науке и опыту изучения представления знаний в системе компьютера дает возможность увидеть новые аспекты смысловой связи в познавательной деятельности и знании. Например, при обучении человека крайне важно путем смысловой интерпретации условий задачи установить связь с существующими знаниям. Человек как обучающаяся система может адаптироваться в сложной среде благодаря восприимчивости по отношению к смыслу. Понимание новой ситуации или задачи сводится к попытке найти в памяти ситуацию, наиболее сходную с данной. Человек может обрабатывать новые данные, лишь обратившись к памяти о накопленном опыте. Вероятно, структуры, применяемые для обработки новых данных, - это те же структуры, которые используются для организации памяти. Значит, новая задача, встречаемая человеком как в обыденной жизни, так, пожалуй, и в научном исследовании, требуют переформулировки в терминах уже сложившейся системы знаний.

Рассмотрение исследований в области искусственного интеллекта в контексте эпистемологии и философии науки позволяет выявить познавательные функции таких нетрадиционных форм, как, например, метафора, шутки и юмор. Подтверждаются основания считать, что метафора - одно из распространенных средств порождения нового знания, научного поиска в целом либо способ по- новому упорядочить, организовать знание, сделать его доступным для понимания. Она играет моделирующую роль, предопределяя способ и стиль мышления об объекте. Ключевые метафоры переносят образ одного фрагмента действительности на другой ее фрагмент, обеспечивают его концептуализацию в уже сложившейся системе понятий. Смена научной парадигмы всегда сопровождается сменой ключевой метафоры, вводящей новую область уподоблений, новую аналогию. Существенная роль метафор закреплена, вероятно, и в лингвистических механизмах. Так, одна из наиболее интересных, хотя и гипотетических следствий обработки языковых сообщений состоит в том, что процесс понимания буквальных выражений оказывается весьма похожим на процесс понимания метафорических выражений. Можно с уверенностью сказать, что задача моделирования процессов понимания текста не может быть успешно решена без моделирования процесса метафоризации, в свою очередь, опыт такого моделирования позволяет более точно оценить роль метафоры в эпистемологии и философии науки.

Компьютер и формирование нового типа мышленияи познавательной деятельности

Очевидно, что использование очень мощной компьютерной техники и ее идей открывает новые возможности в учении, мышлении, в эмоциональном и когнитивном развитии. Однако следует иметь в виду и определенные издержки компьютеризации общества. Исследователи выявили ряд неоднозначных проблем формирования «компьютерного сознания» и познания, одна из которых - «потребительское» отношение к компьютеру и появление в связи с этим некоторых отрицательных черт мышления. В частности, это снижение способности к критике, игнорирование чувственного аспекта познания и творческого начала как иррациональных моментов, не поддающихся формализации, утрата исторического подхода к явлениям (в силу синхронизации информации о них в банке данных), обеднение используемого языка, его оттенков и метафоричности, замена формализованными языками. Подобные вполне реальные издержки преодолеваются принципиально новым пониманием роли и возможностей взаимодействия человека и компьютера как инструмента, активно проявляющего и формирующего интеллектуальные способности человека, особенно в связи с обращением к Интернету. Многие задачи познания переосмыслены теперь как задачи вычисления, подключения к банкам данных, что придало мышлению объемность и масштабность, резко увеличило познавательный потенциал. Потребовалось постоянно анализировать свою деятельность, соотносить ее с другими дисциплинами, выявлять скрытые предпосылки, что сделало мышление принципиально методологическим, критико-рефлексивным.

Одним из интересных и плодотворных исследований этой группы проблем является программа, выполненная лабораторией Массачусетского технологического института под руководством профессора С. Пейперта. Ставилась задача найти пути формирования нового типа мышления - мышления XXI века, привлекая для этого возможности компьютера. Одна из фундаментальных проблем обучения состояла в том, чтобы соотнести абстрактное идеализированное представление, например, о движении, с реальными, житейскими представлениями учащихся, с их коренной, исходной интуицией. Принималось во внимание, что аристотелевы представления о движении хорошо согласуются с большинством ситуаций из нашего обыденного опыта, тогда как механические, или ньютоновы положения о движении сложны и явно противоречат множеству наших интуитивных представлений относительно того, каким является мир. Учащиеся практически никогда не имеют дела с движением, о котором рассуждал Ньютон, т.е. с движением без сопротивления, вечным, «пока не остановят».

При отсутствии непосредственного восприятия ньютонова движения школа вынуждена представлять учащимся это движение в форме опосредствованного математизированного описания, через преобразование уравнений, но не через манипулирование с объектами. Отсюда задачи, которые поставила перед собой эта исследовательская группа: помочь интуитивному овладению механическим движением до усвоения уравнений и формальных предпосылок; задать в юном возрасте интуитивный контекст дальнейшего использования уравнений; найти способы, которые облегчили бы личностное овладение не только механическим движением и его законами, но и общими понятиями об этих законах.

Все это предполагало принципиальное изменение исходной, коренной интуиции.

Именно с помощью компьютера оказывается возможным найти варианты решения этих задач, но в том случае, если он используется не просто как вычислительное устройство или для обогащения мышления, но как устройство, позволяющее изменить стереотипы в усвоении знаний и в самом мышлении. С помощью компьютера учащиеся получили возможность имитировать механическое мышление, анализировать его, выяснять, чем оно отличается от других стилей мышления, получить своего рода «прививку» от абсолютизации механистического мышления. Благодаря такому опыту человек уже в годы ученичества учится думать о знании, мышлении, анализировать его стиль и приемы, т.е. выступать в роли эпистемолога, умеющего распознавать и выбирать различные способы мышления.

⇐ Предыдущая78910111213141516Следующая ⇒

Поделиться: