ВОСХОЖДЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТА: ЭВОЛЮЦИЯ МОНОКОДОВЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ

Аноприенко А. Я.

Кафедра ЭВМ ДонГТУ

anoprien@cs.donntu.ru

Abstract

Anoprienko A. Ascension of intellect: evolution of monocode computer models. In the article the prehistory of computer simulation as an organic part of human society cognitive evolution is considered. Particular artefacts, first interpreted as cognitive simulation tools grounded on the monocode, and some more general concepts of intellectual toolkit development in context of historical evolution are described.

Введение

В статье рассматривается предыстория вычислительного моделирования, как органическая часть когнитивной эволюции человека, тесно связанной с развитием соответствующего интеллектуального инструментария. Рассматриваются конкретные артефакты, впервые интерпретируемые в качестве специфических когнитивных вычислительных моделей, основанных на монокоде [3], а также некоторые более общие концепции, связанные с эволюцией цивилизации в контексте развития интеллектуального инструментария.

Обоснование темы

Поиск исторических корней и прототипов когнитивного вычислительного моделирования. Данная статья является развитием выдвинутой в работе [2] концепции когнитивного вычислительного моделирования (КВМ). Но если в предыдущей публикации основной акцент был сделан на использовании современных средств КВМ для исследования классических трудноразрешимых проблем прошлого типа проблемы Фестского диска, то в данной работе основная идея заключатся в том, чтобы показать, что основные подходы и принципы КВМ были органически присущи человеческому мышлению на всех стадиях его эволюции.

Необходимость разработки интерфейсов нового поколения. В настоящее время в человеко-машинном взаимодействии доминируют интерфейсы, которые принято обозначать аббревиатурой WIMP (Windows-Icons-Menus-Pointing device), что отражает задействованные интерактивные сущности - окна, пиктограммы, меню и позиционирующее устройство (обычно мышь). Эти интерфейсы, завоевавшие популярность вместе с Macintosh в 1984 году и позднее скопированные, в частности, в MS Windows, были созданы еще в 70-е годы в научно-исследовательском центре Xerox как графические интерфейсы пользователя (GUI), предназначенные для работы на растровых графических сетевых рабочих станциях. Однако в последние годы начали появляться новые формы компьютинга, которые как в концептуальном, так и в программно-аппаратном плане, настойчиво требуют интерфейсов нового поколения, которые иногда называют post-WIMP-интерфейсами [40]. Предполагается, что такие интерфейсы не будут использовать меню, формы и панели инструментов, а вместо них упор будет сделан на обучающие примеры (examples), жесты и распознавание речи, но наибольшее значение будет иметь при этом визуализация информации, в т.ч. использование различных нетрадиционн ы х пространственных метафор как альтернативы двухмерной метафоре "рабочего стола" для организации информации. Соответствующие исследования начались в 90-х гг., но пока еще не получено достаточно значимых результатов. Одна из проблем заключается в том, что сколь "дружественным" ни был бы интерфейс, всегда существует некоторый люфт между намерениями пользователя и реализацией этих намерений средствами интерфейса. Иными словами, всякий интерфейс предполагает наличие слоя когнитивной обработки, явно или неявно располагающегося между пользователем и компьютерным исполнением заданных им целей. В этом смысле идеальным интерфейсом было бы его отсутствие, что позволило бы реализовать парадигму: "Я думаю, а компьютер дает мне то, о чем я думаю (и более того - о чем мне следует думать)" [40 ] . Таким образом, одна из наиболее актуальных задач в разработке интерфейсов нового поколения заключается в том, чтобы сократить "когнитивную" дистанцию между намерением и реализацией этого намерения. Иными словами, требуется дать пользователю возможность сосредоточиться на его задаче, а не на технологии, необходимой для специфицирования этой задачи. Эта комбинация в конечном итоге позволит приблизиться к идеальной ситуации, в которой взаимодействие пользователя с компьютером будет столь же естественным, как общение между людьми, а в некоторых случаях сможет существенно превышать его по когнитивной эффективности [40]. Опыт решения подобных пробле м, рассмотренный в дальней исторической ретроспективе, может в этом случае оказаться весьма полезным и инициировать разработку новых нетрадиционных интерфейсов.

Разработка средств когнитивно-модельного обеспечения для нового поколения поставтоматизированных систем. Усложнение и расширение "зоны ответственности" современн ых автоматизированных систем достигло того предела, за которым малейшие ошибки разработчиков систем или операторов могут иметь (и очень часто имеют!) крупномасштабные катастрофические последствия, что за последние 20 лет многократно наблюдалось на атомных электростанциях, крупнотоннажных судах, химических производствах и т.д. Наиболее перспективным выходом из данной ситуации на сегодня представляется переход от простого "учета человеческого фактора" и эргономики простейших человеческих реакций к когнитивной системной инженерии и когнитивной эргономике [45], ориентированным на активизацию и максимально эффективное использование познавательных и интеллектуальных возможностей человека. Акценты в исследованиях человеко-машинных систем смещаются при этом от работы непосредственно с компьютером к работе посредством компьютера [45]. При этом можно констатировать начало периода "поставтоматизированных систем", предусматривающих возможность постоянного всестороннего когнитивного контроля со стороны человека во всех критичных по безопасности сложных технологических системах. Одним из наиболее эффективных средств такого контроля могут быть средства когнитивного вычислительного моделирования [2] , для широкого распространения котор ых сегодня созрели все необходимые технологические и социальные предпосылки. Однако для фундаментального подтверждения эффективности таких средств требуется рассмотрение их эволюции и познавательной роли в максимально широком историческом контексте.

Повышение когнитивной эффективности обучающих систем . П еред разработчиками интеллектуальных обучающих систем нового поколения стоит проблема существенного под ъ ема их эффективности. При этом в качестве одного из основных средств решения данной проблемы рассматривается интенсивное использование когнитивной графики [14], в т.ч. путем внедрения в интеллектуальные обучающие системы процедур, позволяющих вести обучение с помощью видеообразов [8] . Выявление и изучения накопленного в этой области исторического опыта представляется в связи с этим весьма полезным и поучительным.

Необходимость развития научного инструментария с целью повышения его когнитивной эффективности [27]. При этом опыт прошлых экстраординарных прорывов в познании на базе использования специфического инструментария может оказаться полезным и в современных условиях.

Исследование истории когнитивного инструментария. Масштабы и стремительность современной компьютерной революции заставляют искать ее аналоги и прототипы в прошлом. Но в настоящее время предыстория вычислительной техники практически не раскрыта в полном объеме и ограничена в основном исследованиями по абаку и более примитивным средствам вычислений [ 5, 15 ] . Представляется, однако, что наиболее значим ым познавательным инструментарием в истории цивилизации были различные когнитивные вычислительные модели, основанные на использовании монокода [2,3] и игравшие существенно более значимую роль в познавательной эволюции человека, чем это принято считать до сих пор.

Необходимость новых подходов к исследованию когнитивной эволюции человека и цивилизации , предполагающих в первую очередь широкое использование методов компьютерной реконструкции и опору на конкретные надежно датированные артефакты. Преобладающие сегодня методы, опирающиеся преимущественно на интерпретацию текстовых источников и наиболее простых артефактов, крайне ограничены в глубине проникновения в реальную историю и обладают относительно низкой достоверностью. Накопившиеся противоречия данных методов весьма ярко и убедительно вскрыты в работах Н.Морозова [24] и серии фундаментальных трудов Г.Носовского и А.Фоменко (см., например, [26]), в которых выдвинута и обстоятельно аргументируется парадоксальная концепция "короткой" истории. Исследование эволюции когнитивных монокодовых моделей, позволяет, наоборот, реконструировать реальную "длинную" историю интеллектуального инструментария и, следовательно, всей истории цивилизации. Кроме этого, данный подход сам по себе обладает значительным познавательным потенциалом и позволяет объяснить и реконструировать истинный смысл и назначение многих артефактов и культурных традиций, которые ранее оставались загадочными и неясными из-за недостатка информации и предполагаемой уникальности (см., например, [2]) .

Исследование информационно-когнитивных истоков и предпосылок концепции информационного общества. "Когнитивная революция" (отсчет которой принято вести от вышедшей в 1967 книги У.Найсера "Когнитивная психология" [48]) , затронувшая самый широкий круг вопросов, связанных с тем, каким образом люди воспринимают, представляют, запоминают и используют информацию и знания, в настоящее время начала трансформироваться в стадию широкого практического использования ее результатов, благодаря в первую очередь массовому распространению компьютерных информационных технологий. Данная проблематика приобретает особое звучание и в связи с практически начавшимся на рубеже нового тысячелетия фундаментальными социально-общественными сдвигами, выражающимися в глобальном переходе от индустриального к информационному обществу, наиболее характерным проявлением которого является стремительное развитие Интернет. Масштаб и значимость данного явления заставляет искать исторические корни и первичные проявления современной информационно-когнитивной революции .

Достоверность гипотез

В статье формулируется ряд гипотез. Ввиду жестких ограничений на объем данной публикации соответствующие доказательства приводятся в максимально сжатом объеме. Для гипотез, аргументация по которым имеется в ранее опубликованных автором статьях, приведены соответствующие ссылки. В круглых скобках по каждой из гипотез приведена авторская оценка достоверности по пятибалльной шкале. Из рассмотрения исключены гипотезы с уровнем достоверности "неудовлетворительно", т.е. прямо или косвенно опровергаемые фактами, обоснованная достоверность которых по меньшей мере удовлетворительная. При этом предполагается, что уровню достоверности "удовлетворительно" (3) соответствуют правдоподобные гипотезы, по которым пока отсутствуют достоверные "ключевые факты", и в их аргументационном базисе достаточно точные количественные оценки и значения либо отсутствуют вообще, либо представлены в крайне незначительном объеме. Кроме этого, ввиду дефицита информации по таким гипотезам весьма высока вероятность выявления каких-либо опровергающих фактов. К уровню достоверности "хорошо" (4) отнесены те гипотезы, в аргументационный базис которых могут быть включены известные функциональные аналоги, конкретные количественные соотношения и/или данные, полученные путем компьютерного моделирования, но при этом требуются дополнительные исследования. Высшим уровнем достоверности "отлично" (5) оценены те гипотезы, по которым имеется полный комплекс доказательств, и требуются лишь "проверка временем" и максимально широкое публичное обсуждение результатов, в ходе которого возможно выявление новых фактов, имеющих отношение к данной гипотезе и не известных автору при формировании соответствующего аргументационного базиса. Если новые факты выявлены не будут или лишь дополнят позитивную составляющую авторской аргументации, то такая гипотеза по мере признания ее научным сообществом постепенно переходит в категорию общепризнанного факта без существенных дополнительных исследований.

Кроме этого гипотезы классифицированы по двум категориям, по каждой из которых в данной статье принята независимая нумерация:

категория " А " - гипотезы по конкретным артефактам, имеющие относительно конкретный характер, являющиеся достаточно автономными с точки зрения аргументации и потенциально имеющие статус научного факта;

категория " К " - концептуальные гипотезы, имеющие существенно более общий характер, затрагивающие целую систему взглядов и потенциально имеющие статус теории или парадигмы и, соответственно, требующие более развернутой аргументации и существенно более широкого обсуждения со стороны специалистов самого различного профиля.

Мышление есть вычисление

Традиционно считается, что выдвижение и обоснование идеи о том, что "мышление есть вычисление", является заслугой Т. Гоббса и Д. Буля. А качественный скачок в переходе к практической реализации данной идеи был реализован А. Тьюрингом, теоретически описавшим и исследовавшим абстрактную вычислительную машину с конечным числом состояний, что послужило теоретической основой современных цифровых компьютеров [22, с.14]. Однако здесь требуется существенное уточнение: проявления данной идеи, причем, весьма яркие и впечатляющие, могут быть прослежены на всем протяжении развития цивилизации, что, собственно, и является основной идеей данной статьи. В связи с этим представляется неправомерным связывать эволюцию мышления исключительно с развитием языка и письменности, а оценку уровня развития общества на том или ином этапе дописьменной эпохи производить лишь на основе анализа орудий материального производства. Подобно тому, как вплоть до времен Лейбница слово "абак" (т.е. по сути монокодовое вычислительное устройство) применялось как синоним математики [5, c . 45], монокодовые модели могут рассматриваться как концентрированное выражение уровня знаний и степени алгоритмизации мышления соответствующей эпохи. В связи с этим правомерно сформулировать следующие концептуальные гипотезы:

Гипотеза К1 (4): Монокодовые вычислительные модели являются наиболее значимыми и достоверными индикаторами уровня интеллектуального развития цивилизации в дописьменную эпоху . При этом приходится констатировать существенно более высокий интеллектуальный уровень древнего общества, чем это было принято считать до сих пор. Существенно более древним при этом следует признать и происхождение целого комплекса конкретных знаний космического и биологического характера (в первую очередь это проявляется на примере рассмотренной далее т.н. мальтинской пластины).

Гипотеза К2 (4): Монокодовые вычислительные модели вплоть до повсеместного распространения письменности и перехода к позиционным системам счисления являлись наиболее эффективным средством накопления, хранения, передачи и использования знаний об окружающем мире , являясь подобно современной компьютерной технике мощным средством усиления интеллектуальных возможностей человека.

Определение и классификация монокодовых моделей

В качестве монокодовой вычислительной модели будем рассматривать некоторое структурированное счетное множество, количественные и структурные характеристики которого могут быть поставлены в соответствие некоторым количественным, динамическим и структурным характеристикам реальных объектов и процессов.

Основные признаки монокодовой вычислительной модели, отличающие ее от элементарных неструктурированных счетных множеств, могут быть выделены следующие:

• репрезентация реального динамического объекта или процесса;
• структурная алгоритмичность, т.е. детерминированность моделирующих вычислительных алгоритмов геометрической структурой монокодовой модели;
• наличие интерфейсных функций, направленных на отслеживание реального процесса и/или мнемонически связывающих вычислительный процесс и соответствующие проявления реального динамического процесса.

Будем также считать, что для отнесения артефакта к монокодовой в ы числительной модели, необходимо и достаточно наличия хотя бы двух из перечисленных выше признаков. При этом модели, которые только фиксируют некоторый набор количественных характеристик объекта, в том числе масштабные модели, будем относить к статическим . Модели, позволяющие отслеживать, реконструировать и прогнозировать разворачивающиеся во времени преимущественно циклические процессы, будем относить к динамическим . Если при этом соблюдаются также некоторые масштабные соотношения, то модель может быть отнесена к категории масштабных динамических моделей.

Кроме этого целесообразно выделить мономодели , репрезентующие только один объект или процесс, и комплексные модели , репрезентующие некоторую совокупность или систему объектов и/или процессов.

По степени развития монокода выделим следующие 4 категории моделей в порядке возрастания сложности кодирования (и, следовательно, в порядке их появления в процессе эволюции):

• слабо структурированные - преимущественно мономодели, представляющие в основном начальный период накопления и использования соответствующих знаний, например, рассматриваемые далее т.н. календарь из Гонцов и ямная пластина;
• существенно структурированные (суперструктурированные) - преимущественно комплексные модели, представляющие период синтеза ранее накопленных в той или иной области знаний, например Мальтинская пластина;
• модели с размеченным (специфицированным) монокодом - использующие неоднородные счетные множества, состоящие из элементов различного вида, несущих дополнительную смысловую или декоративную нагрузку, например Фестский диск [2];
• модели с иерархическим монокодом - использующие неоднородные счетные множества, состоящие из элементов, имеющих различные численные значения, наиболее ярким примером которых является, вероятно, Гизехский комплекс.

В отличие от абака, достаточно простого как по структуре, так и по способам реализации ( в большинстве из них используется иерархический неспецифицированн ы й монокод) [5], в вариантах реализации монокодовых вычислительных моделей наблюдается ошеломляющее многообразие. В частности, в дополнение к вышеназванным классификационным признакам важно также учитывать их размеры. что особенно существенно в случае масштабных моделей. Здесь также можно выделить 4 категории:

микромодели - имеющие размеры, минимизированные практически до пределов различимости отдельных элементов невооруженным глазом, примером чего является исследованный В.Е.Ларичевым т.н. Ачинский жезл [18, 19];

минимодели - преимущественно пластины и диски , имеющие размеры порядка 10-30 см и предназначенн ы е в основном для ношения и повседневного использования, в т.ч. в дорожных условиях, например Мальтинская пластина или Фестский диск [43, 2] ;

макромодели - размещенные стационарно на местности и имеющие размеры порядка метров или десятков метров, но по трудоемкости и материалоемкости доступные для изготовления одним человеком (или несколькими) в достаточно ограниченные сроки, ярким примером чего являются северные лабиринты [10];

мегамодели - преимущественно мегалиты, чрезвычайно объемные и материалоемкие, стимулом для возведения которых служило, скорее всего, стремление к фундаментальности и долговечности фиксации знаний, а также, что особенно важно в контексте данной статьи, - к достижению максимально возможной точности и определенных масштабных соответствий. Наиболее ярким образцом мегамоделей является , по-видимому, Гизе х ский комплекс пирамид Древнего царства [43].

В таблице 1 приведена классификация описанных или упомянутых в данной статье монокодовых моделей по двум из описанных выше параметров. При этом знак вопроса в соответствующей классификационной позиции означает предполагаемое наличие модельных артефактов в данной категории, которые могут быть выявлены при условии их целенаправленного поиска. Размещение моделей в таблице предполагает их эволюционное развитие от слабоструктурированных минимоделей в следующих направлениях (по таблице): вниз (-> суперструктурированные -> размеченные -> масштабированные), вправо (-> макро -> мега), влево (-> микро). Следует также отметить, что целенаправленный, достаточно широкий поиск модельных артефактов на местах археологических раскопок, в музейных и частных коллекциях еще не производился. Следует признать необходимость и целесообразность такого поиска, который может оказаться весьма результативными и позволит реконструировать существенно более полную картину когнитивной эволюции, чем это возможно сегодня на базе уже опубликованных материалов.

Таблица 1. - Классификация монокодов ы х моделей

Далее>>