| Принятые | Не принятые | ||||||||||
| Тестовые оценки | Факор «В» | Равен | САТ | Русский язык | Литература | Алгебра | геометрия | Информатика | Фактор «В» | Равен | САТ |
| 17,8 | 212,7 | 14,02 | 3,81 | 3,98 | 3,26 | 3,37 | 3,90 | 15,64 | 192,43 | 10,29 |
| σ | 2,46 | 38,6 | 3,71 | 0,55 | 0,58 | 0,61 | 0,61 | 0,59 | 2,95 | 35,20 | 3,15 |
| + ∆
| 18,3 | 221,1 | 14,83 | 3,94 | 4,10 | 3,40 | 3,50 | 4,12 | 17,19 | 211,20 | 11,93 |
| - ∆
| 17,2 | 204,4 | 13,22 | 3,69 | 3,85 | 3,13 | 3,23 | 3,86 | 14,10 | 17,66 | 8,64 |
Сравнение результатов показывает перспективность психологического отбора в лицей. Методики 1991 г. оказались более эффективными.
Проблема интеллекта будет неполно представленной, если не обратиться к его рассмотрению с позиций задач создания искусственного интеллекта (ИИ).
Классический подход к проблеме искусственного интеллекта с позиций психологии дан в работе О. К. Тихомирова, а с инженерно-технической позиции — в работе П. Уинстона*.
* Уинстон П. Искусственный интеллект. М., 1980.
В работе О. К. Тихомирова рассмотрено три главных направления:
1) природа человеческого интеллекта, его специфика по отношению к функциональным системам искуственного интеллекта;
2) исследование мышления безотносительно ИИ;
3) методологические и теоретические вопросы, принципы построения актуальных проблем развития понятийного аппарата психологической науки.
П. Уинстон излагает общие принципы реализации таких форм движения мысли, которые должны лежать в основе творческой деятельности. Не имея возможности охватить проблему в целом, автор разработал широкий круг некоторых показателей формы отражения объективных закономерностей. Например, это распознавание аналогий, анализ особенностей и нахождение правильного ответа на психологические тесты зрительно-пространственного типа. Последнее имеет прямое отношение к задачам психометрики.
Указанное выше различие в подходах к проблеме ИИ со стороны психологов и системотехников, инженеров, математиков и программистов некоторое время имело тенденцию к углублению, однако этот путь оказался порочным, гораздо предпочтительнее направление конвергенции знаний. Ряд современных работ подтверждают эту мысль.
Б. М. Величковский и М. С. Капица*, проанализировав философские концепции интеллекта от Платона, Аристотеля, Декарта и Спинозы, пришли к выводу, что, «несмотря на разнообразие накопленных данных в понятиях интеллекта у разных культур, можно считать, что комплекс представлений о разумном поведении является инвариантным для представителей разных культур». Обращаясь к психологии, эти же авторы обращают внимание на понятие «психометрический интеллект», измерение коэффициента интеллекта IQ и отводят центральное место в психологических исследованиях интеллекта поиску алгоритма наилучшего способа действовать в проблемной ситуации.
* Интеллектуальные процессы и их моделирование / под ред. Е. П. Велихова и А. В. Чернавского. М., 1987.
Говоря об элементах и структурах ИИ, Е. Н. Соколов (там же) показывает связь между интеллектом и ИИ.
«Под интеллектом следует понимать внутреннее преобразование отражения ситуации, которая ведет к достижению цели. Искусственный интеллект — это реализация такого преобразования искусственными системами». Можно указать и много других общих мест между разработками психологов и системотехников. Это вопросы интеллектуализации ЭВМ, организации диалогов высокого уровня пользования, использования языков эксперта, где показывается возможность машинной обработки психологических опросников по схеме «стимул-реакция» с опорой на языки базового представления знаний. Появляются и принципиально новые подходы к управлению типами данных по цепочкам суперклассов.
Вместе с тем, учитывая все разнообразие подходов к проблемам ИИ, нельзя не отметить и немалое количество обширных «белых пятен», где не удалось реализовать то, что представляет проблему для психологии и имеет варианты решений в технических системах типа ИИ. Обратимся, например, к проблеме валидизации интеллектуальных тестов и проблеме психологического понятия собственно интеллекта. Существует огромное разнообразие интеллектуальных тестов, берущих свое начало со времен Ф. Гальтона и Дж. Кеттелла, развитых впоследствии школой Стэнфорд-Бинэ. Хорошую иллюстрацию примера таких тестов может дать популярная книга Г. Айзенка*. Как показал опыт, применение метода тестов для измерения характеристик интеллекта может давать полезные результаты в ряде видов деятельности, в частности, в учебной. Хотя тест не измеряет сам интеллект, некоторые его характеристики для отдельных видов условной деятельности могут быть получены.
* Айзенк Г. Проверьте ваши способности. М., 1975.
В системе многомерных векторов этих характеристик интеллект может быть представлен в виде некоторого неизмеряемого фактора. Поскольку образующие этого фактора имеют отношение к различным проявлениям интеллектуальной деятельности человека, было бы интересным привлечь данные психологических описаний некоторых задач. Работа в этом направлении поможет сближению выходных процессов с результатами интеллектуальных форм мысли человека. Имеется в виду, что при общем несовпадении процессуальных характеристик в биологических живых существах, обладающих функциями мышления, сохраняется инвариантность в системах выходных данных информационного типа, полученных в искусственно созданных системах. Очевидно, что оба вида систем реализуют результаты интеллектуально подвижными.
Стремление достичь сохранения инвариантности ряда входных характеристик этих систем, при допущении существенных различий элементного, архитектурного и функционального планов, делает привлекательной попытку синтеза знаний о составляющих интеллекта через психологические методики. Имеется достаточно большое число исследований, посвященных проблеме измерения интеллектуальных свойств психики человека с помощью формализованных процедур. Учитывая факт недостижимости измерения в объеме всей категории интеллекта с помощью различных тестовых методик, можно воспользоваться информацией о выделенных показателях интеллекта, имеющих, с одной стороны, инвариантный характер и допускающих, с другой, формализованный характер отражения. Последнее может быть полезным при конструировании систем типа ИИ, по крайней мере, в двух аспектах — для расширения их возможностей за счет большей психологизации параметров, с одной стороны, и для оснащения психологических исследований более совершенным инструментарием, с другой.
В свете этого представляется целесообразным обратиться к анализу характеристик интеллекта, для изучения которых разработаны различные интеллектуальные тесты, а затем попытаться из множества определяемых показателей сформировать блок основных признаков интеллекта, определяемых с помощью наиболее распространенных тестов.
Из анализа смыслового содержания показателей субтестов, представленных в интеллектуальных шкалах SBT, Мейли Векслера, Амхтауэра, матриц Равена, батареи тестов общих способностей (General Aptitude test Battery — GABT) и фактора В. Р. Кеттелла, можно выделить следующие характеристики успешности умственной деятельности, имеющие прямое или косвенное отношение к оценке общего интеллекта личности:
1) минимальная общая осведомленность;
2) логическое запоминание;
3) индуктивное мышление;
4) анализ закономерностей (имеющих условный логический характер);
5) синтез целого из разрозненных частей (картинки, кубики, геометрические фигуры);
6) комбинаторные способности;
7) практическая математическая деятельность (счет, ряды, дедукция, абстрагирование);
8) достаточность уровня развития познавательных процессов (восприятие, внимание, память, воображение);
9) вербально-логические анализ и синтез;
10) установление сходств и различий;
11) сравнение сложных образований и установление аналогий (зрительно-пространственных, абстрактных, вербальных и др.);
12) уровни индивидуальных достижений по заданным критериям;
13) способность к классификации и вынесению правильных умозаключений;
14) способность постичь качественные и количественные изменения стимулов;
15) нахождение следствий, установление будущего результата по косвенным признакам;
16) способность к тонкому различению сложных понятий при их видимом сходстве.
Этот ряд характеристик является необходимым, но недостаточным при оценке интеллекта. Для критерия «достаточно» не хватает многого, но и критерий необходимости может оказаться избыточным, если не ориентироваться на конкретную деятельность. Сравнение типов заданий и ожидаемых результатов позволяет надеяться, что существующие системы ИИ способны справиться со многими заданиями. В частности, вопросы практических действий с абстрактными символами, арифметические тесты, установление формализуемых закономерностей и аналогий, оперирование зрительно-пространственными и геометрическими фигурами вполне под силу ряду широко распространенных ЭВМ при условии перевода стимулов на соответствующие языки программирования.
Работа со сложными образами, допускающими известные операции анализа, сравнения, синтеза, обращения к различным банкам данных, включающими заданные эталоны, также не представляет принципиальных трудностей, но требует достаточно мощных процессоров и специальной организации связей в системе ИИ. Можно сказать, что настоящий этап развития техники допускает как реализацию тестовых заданий на мониторах с их обработкой в реальном масштабе времени, так и их решение самим ИИ, т.е. по критериям существующих тестов системы ИИ могут оказаться «умнее» человека, если их сравнивать по IQ.
Но не будем забывать, что тесты не измеряют сам интеллект, в который входят как элементы, образованные под влиянием культуры, воспитания, экологической и социальной среды, так и особенности мотивационных характеристик человека, стимулирующие воздействия всех психических образований, составляющих структуру сознания. Категория последнего пока не определена достаточно четко, чтобы можно было говорить о его воспроизведении в системах типа ИИ. Кроме того, есть еще одна неопределенность в знаниях о психике человека — это сфера бессознательного. Непредсказуемые проявления деятельности психики играют не последнюю роль в творческих всплесках интеллектуального достижения, интуиции и предвидения будущего.
Процессы психики человека уступают многим отдельным процессуальным характеристикам ИИ в объеме, точности и скорости, однако в целом способны обеспечить качественно иной, более высокий результат. Очевидно, здесь играют роль неизвестные пока способы системной организации потока закодированной в нейронных процессах информации, а также принципиально иные формы движения в психической системе бессознательного отражения информации. Предположительно, здесь не последнюю роль играет многократное возрастание скоростей преобразования информации без обращения к сознанию через память. Возможны параллельные схемы, функционирующие с высокой скоростью практически постоянно, результаты этого функционирования транслируются в область осознанного в готовом виде. Отсюда эффекты внезапного озарения, предвидения и других явлений, нехарактерных для повседневной аналитико-синтетической деятельности мозга.
Поскольку наблюдается весьма значительный разброс в результативности интеллектуальной деятельности людей при одинаковой в среднем «элементной» базе продуктов мысли, логично предположить, что эффективность творческого мышления может зависеть от способов внутреннего кодирования информации и системной организации ее потоков.
Психотехническими системами такой уровень отражения информации пока не достигнут, но было бы непрогрессивным не допускать возможности этого в будущем. Более того, уже сейчас высказываются серьезные опасения по поводу возможного превышения интеллектуально подвижными системами уровня интеллектуальных способностей человека вообще в ближайшее время (см., например, газету «Курьер» № 43 (66) от 6 ноября 1997 г., стр. 3, где приведены высказывания американского ученого А. Болонкина о возможном появлении «терминаторов»). Речь идет о законе природы, согласно которому более высокоинтеллектуальная система всегда эксплуатирует системы низшего уровня. Опасность следует из того, что «элементная» база человека практически не развивается, а в системах ИИ это происходит исключительно быстро. Особенности человеческого ума, зависящие от принципов обработки информации подсистемами бессознательного и сознательного, позволяющие на данном этапе превосходить в целом известные системы ИИ, не гарантируют того, что развитие алгоритмов преобразования информации в искусственно создаваемых системах позволит им перешагнуть и через это преимущество человека.
Безумное, на первый взгляд, развитие искусственных систем, все более эффективное преобразование информации неизбежно приведет к их превосходству над своим создателем. Остановить этот процесс нельзя, можно лишь пытаться предусмотреть в этих системах механизмы морально-этического характера и соответствующие «предохранители».
