Файл: Концепции современного естествознания.doc

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 10.08.2024

Просмотров: 570

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

СОДЕРЖАНИЕ

Борис Валерьевич Ермолаев, Александр Артемьевич Аруцев, Михаил Семенович Слуцкий, Ираклий Отарович Кутателадзе

Введение Предмет естествознания и проблемы моделирования

Глава 1. Язык науки и язык природы

1.1. Категории «микро» и «макро»

1.2. «Порядок из хаоса»

1.3. Понятие системы

1.4. Бесконечность: потенциальная и актуальная

1.5. Законы Ньютона

1.6. Теорема Дж. Белла

Глава 2 От физики необходимого к физике возможного

2.1. Современная космология и космогония

2.2. Кризис современной космологии

2.3. Время и пространство

2.4. «Дыры» в пространстве и времени

Глава 3 Новые физические законы

3.1. Объединяющая роль хаоса

Глава 4 Структурные уровни организации материи

4.1. Информационная концепция развития систем

4.2. Особенности описания сложных систем

4.3. Концептуальная модель развития

Глава 5 Самоорганизация сложных систем Эволюционные аспекты информационного взаимодействия системы со средой

5.1. Диссипативные структуры и явления самоорганизации

5.2. Условия возникновения самоорганизации

Глава 6 Эволюция и сотворение мира

6.1. Отрицает ли акт творения эволюцию?

6.2. Возможные альтернативы дарвинизму

6.3. Ложная альтернатива эволюционизму

Глава 7. Мышление. Мозг и компьютер

7.1. Пирамида языков

7.2. Программистские аналогии

7.3. Две логики

7.4. Как исчислять идеи?

7.5. Мозг и компьютер

7.6. Биокомпьютер

7.6.1. Эволюционное моделирование

7.6.2. Нейронные сети и нейрокомпьютер

7.6.3. «Интеллектуальные изобретения» биологической эволюции

7.7. «Виртуальная реальность»

Глава 8 Биосфера, ноосфера и цивилизация

8.1. Философские подходы к естествознанию

8.2. Основные положения учения о ноосфере Единство биосферы и человека

8.3. Наука как основной фактор ноосферы

8.4. Задачи по созиданию ноосферы

8.5. Переход биосферы в ноосферу: прогноз и реальность

1. Заселение человеком всей планеты.

2. Резкое преобразование средств связи и обмена между странами.

3. Усиление связей, в том числе политических, между всеми странами Земли.

4. Начало преобладания геологической роли человека над другими геологическими процессами, протекающими в биосфере.

5. Расширение границ биосферы и выход в космос.

6. Открытие новых источников энергии.

7. Равенство людей всех рас и религий.

8. Увеличение роли народных масс в решении вопросов внешней и внутренней политики.

9. Свобода научной мысли и научного искания от давления религиозных, философских и политических построений и создание в государственном строе условий, благоприятных для свободной научной мысли.

10. Продуманная система народного образования и подъем благосостояния трудящихся.

11. Разумное преобразование первичной природы Земли с целью сделать ее способной удовлетворить все материальные, эстетические и духовные потребности численно возрастающего населения.

12. Исключение войн из жизни общества.

Глава 9 Концепции возникновения жизни

Глава 10 Эволюционная медицина

Глава 11 Геронтология и эволюционная биология

11.1. Бессмертие – пройденный этап

11.2. Особь – индивид – личность

Глава 12 Эволюционно‑генетическая концепция происхождения этики

12.1. С чего начинается человек и… человечность?

12.2. Этика как продукт естественного отбора

12.3. Происхождение некоторых отрицательных эстетических эмоций

12.4. Естественный отбор на эмоции защиты старости

12.5. Групповой естественный отбор на жажду познания

12.6. Социальный отбор и порождаемые им искаженные представления об этической природе человека

12.7. О некоторых тенденциях к отречению от этических норм

12.8. Массовая и индивидуальная преступность

12.9. Генетика преступности

Глава 13 Биоэтика

13.1. «Врач‑терминатор» и проблемы деонтологии

13.2. Юридические проблемы биоэтики

13.3. Что такое смерть?

13.4. Как выглядит смерть?

13.5. Мнимая смерть

13.6. «Свет в конце туннеля»

13.7. Хосписы

Глава 14. Научный метод

Заключение Типы научной рациональности

Приложения Приложение 1 Библейские представления и развитие естествознания

Время и вечность.

Приложение 2 Информационная модель физического мира

Модель.

Приложение 3 Кризис инфекционного подхода Эволюционный подход к лечению ран

Лихорадка, иммунитет и здоровье человека.

Человек на новой ступени эволюции.

Практические советы.

Содержание

7.6.2. Нейронные сети и нейрокомпьютер

В последнее время активно ведутся также работы по построению моделей обработки информации в нервной системе. Большинство моделей основывается на схеме формального нейрона У.МакКаллока и У.Питтса, согласно которой нейрон представляет собой пороговый элемент, на входах которого имеются возбуждающие и тормозящие синапсы; в этом нейроне определяется взвешенная сумма входных сигналов (с учетом весов синапсов), а при превышении этой суммой порога нейрона вырабатывается выходной сигнал.

В моделях уже построены нейронные сети, выполняющие различные алгоритмы обработки информации: ассоциативная память, категоризация (разбиение множества образов на кластеры, состоящие из подобных друг другу образов), топологически корректное отображение одного пространства переменных в другое, распознавание зрительных образов, инвариантное относительно деформаций и сдвигов в пространстве решение задач комбинаторной оптимизации. Подавляющее число работ относится к исследованию алгоритмов нейросетей с прагматическими целями.

Предполагается, что практические задачи будут решаться нейрокомпьютерами – искусственными нейроподобными сетями, созданными на основе микроэлектронных вычислительных систем. Спектр задач для разрабатываемых нейрокомпьютеров достаточно широк: распознавание зрительных и звуковых образов, создание экспертных систем и их аналогов, управление роботами, создание нейропротезов для людей, потерявших слух или зрение. Достоинства нейрокомпьютеров – параллельная обработка информации и способность к обучению.

Несмотря на чрезвычайную активность исследований по нейронным сетям и нейрокомпьютерам, многое в этих исследованиях настораживает. Ведь изучаемые алгоритмы выглядят как бы «вырванным куском» из общего осмысления работы нервной системы. Часто исследуются те алгоритмы, для которых удается построить хорошие модели, а не те, что наиболее важны для понимания свойств мышления, работы мозга и для создания систем искусственного интеллекта. Задачи, решаемые этими алгоритмами, оторваны от эволюционного контекста, в них практически не рассматривается, каким образом и почему возникли те или иные системы обработки информации. Настораживает также чрезмерная упрощенность понимания работы нейронных сетей, при котором нейроны осмыслены лишь как суммирующие пороговые элементы, а обучение сети происходит путем модификации синапсов. Ряд исследователей, правда, рассматривает нейрон как значительно более сложную систему обработки информации, предполагая, что основную роль в обучении играют молекулярные механизмы внутри нейрона. Все это указывает на необходимость максимально полного понимания работы биологических систем обработки информации и свойств организмов, обеспечиваемых этими системами. Одним из важных направлений исследований, способствующих такому пониманию, наверное, может быть анализ того, как в процессе биологической эволюции возникали «интеллектуальные» свойства биологических организмов.


7.6.3. «Интеллектуальные изобретения» биологической эволюции

Интересно разобраться, как в процессе биологической эволюции возникла человеческая логика. Анализ связан с глубокой гносеологической проблемой: почему человеческая логика применима к познанию природы? Кратко поясним проблему простым примером. Допустим физик, изучая динамику некоторого объекта, сумел в определенном приближении свести описание его к дифференциальному уравнению. Далее он, разумеется, интегрирует полученное уравнение согласно известным из математики правилам и получает характеристики движения объекта. Переход от дифференциального уравнения к характеристикам движения носит дедуктивный характер но, если быть предельно строгим, сей переход надо обосновывать: ведь физический объект совершенно необязательно должен подчиняться правилам человеческой логики!

Для понимания процесса возникновения логики предпринимаются попытки построить модельную теорию происхождения логики в биосфере. Такая теория могла бы содержать математические модели ключевых «интеллектуальных изобретений» биологической эволюции, акцентирующие внимание на биологическом значении и причинах возникновения этих изобретений, а также модели, характеризующие переходы между изобретениями разных уровней. Надежнее всего, видимо, начать с «самого начала» – с происхождения жизни и проследить весь путь биологической эволюции от простейших организмов до человека, выделяя на этом пути наиболее важные эволюционные открытия, ведущие к логике. Чтобы представить круг вопросов, которые составляют предмет модельной теории происхождения логики, отметим некоторые важные уровни «интеллектуальных изобретений».

Уровень первый – организм различает состояния вешней среды, память об этих состояниях записана в геноме и передается по наследству, организм адекватно использует различие сред, меняя свое поведение с изменением среды. Пример этого уровня – свойство регулирования синтеза белков в бактериях в ответ на изменение питательных веществ во внешней среде по схеме Ф.Жакоба и Ж.Моно. Данное свойство можно назвать элементарной сенсорикой.

Второй уровень – временное запоминание организмом состояния среды и адекватное, также временное, приспособление к ней. Пример этого уровня – привыкание, а именно постепенное угасание реакции раздражения на биологически нейтральный стимул.

Третий уровень – запоминание устойчивых связей между событиями в окружающей организм природе. Хороший пример – исследованный И.Павловым классический условный рефлекс, в котором происходит долговременное запоминание связи между условным и безусловным стимулами и подготовка к жизненно важным событиям во внешнем мире.


Между классическим условным рефлексом и логикой лежит еще целый ряд промежуточных уровней. Например, инструментальный условный рефлекс отличается от классического тем, что в нем для получения поощрения животному необходимо совершить заранее неизвестное ему действие. Цепь условных рефлексов – это система реакций, сформированная на основе ранее хранившихся в памяти животного условных связей.

Рассмотрение моделей «интеллектуальных изобретений» биологической эволюции показывает их чрезвычайную фрагментарность и слабую разработанность. Совершенно нет моделей переходов между «изобретениями» разных уровней. Сейчас можно только предварительно указать на некоторые аналогии. Например, выработку условного рефлекса можно рассматривать как происходящий в нервной системе животного элементарный вывод – «если за условным стимулом следует безусловный, а безусловный стимул вызывает определенную реакцию, то условный стимул также вызывает эту реакцию» – дальний предшественник формул дедуктивной логики.

Построение модельной теории возникновения логики может быть общей научной основой при создании искусственных интеллектуальных систем на бионических принципах. В рамках таких работ предстоит модельно сопоставить дарвиновскую (нет передачи по наследству приобретенных навыков) и ламарковскую (есть наследование приобретенных навыков) концепции эволюции и выяснить классы задач, для которых применима та или иная стратегия. Появляются возможности модельно проанализировать процесс возникновения нервной системы как специально предназначенной для быстрой и надежной обработки информации части управляющей системы.

Остается подчеркнуть, что в исследованиях по нейрокомпьютерам и по эволюционному моделированию уделяется очень мало внимания тем свойствам систем обработки информации, благодаря которым организмы приспосабливаются к окружающей среде, а также осмыслению того, как и почему возникали такие свойства. Поэтому идейное объединение этих исследований с анализом эволюции «интеллектуальных изобретений» биологических организмов очень актуально.

Будет ли компьютер когда‑нибудь мыслить, как человек? Сегодня вряд ли кто‑то сможет убедительно аргументировать положительный ответ на этот вопрос. Тем не менее ход развития электроники показывает, что дистанции между машиной и существом разумным постепенно сокращается.

В первые десятилетия после изобретения компьютера в его задачу входили лишь вычислительные работы, С 70‑х годов компьютерную технику начали переориентировать с цифровой информации на различные системы символов, в том числе тексты. Следующий этап – он начался в 90‑е – означая переход к работе с широкополосной информацией, включающей распознавание емких информационных образов. По мнению специалистов, в самом ближайшем будущем до 90 % информации, обрабатываемой в компьютерах, будет связано именно с распознаванием образов. А следовательно возникает потребность в устройствах нового поколения.


Один из способов решения этой проблемы – создание нейрокомпьютеров. Как известно, человеческое мышление характеризуется функциональной асимметрией мозга. Логические задачи, связанные с обработкой различных символов и составлением последовательных цепочек умозаключений, как правило, решаются с помощью левого полушария. Оно же отвечает за речь.

А вот образное и ассоциативное мышление – это функции правого полушария. Поэтому человек с поврежденным правым полушарием прекрасно логически мыслит, способен говорить и понимать речь, но он не улавливает различных оттенков в интонации говорящего и не может устанавливать различные ассоциативные связи между словами. Такой индивид лишен чувства юмора, и при общении с ним возникают определенные трудности.

Нейрокомпьютер – это устройство, которое во многом имитирует работу человеческого мозга, особенно его правого полушария. Оно состоит из множества искусственных нейронов, напоминающих естественные. Электронные нейроны, как и их аналоги в мозгу человека, объединены в структуры на различных уровнях, между которыми осуществляется информационный обмен.

С помощью системы информационных уровней, или нейросетей, можно распознавать и обрабатывать огромные объемы образной информации. Более того, такие компьютерные сети обладают свойством самообучения или самопрограммирования.

Достоинство этих технологий также в том, что они предназначены для решения неформализуемых задач, для которых или еще нет соответствующей теории, или она в принципе не может быть создана. Кроме того, в процессе своего обучения нейросеть учится находить оптимальные решения поставленных задач, что является еще одним важным преимуществом.

Распознавание образов, сжатие информации, ассоциативная память – эти функции являются необходимыми для различных устройств с искусственным интеллектом. И создатели компьютерной техники уже достаточно продвинулись в этом направлении. Так, если сравнивать мощность искусственных и естественных нейросетей по емкости памяти и скорости работы, то искусственные нейросети уже превзошли уровень мухи, хотя еще не достигли уровня таракана. Однако тот, кто пытался поймать муху, может представить, какого типа задачи уже доступны нейросетям!


7.7. «Виртуальная реальность»

Процесс познания человеком мира вышел на новый виток. И этот новый уровень связан с разработкой и реализацией комплексной проблемы «виртуальная реальность» (Virtual Reality), активно развивающейся в университетах и промышленных компаниях США. Японии и Европы.

Важным отличием «виртуального» подхода от предыдущих методов компьютерного моделирования процессов, происходящих в сложных системах, является возможно более полное использование знаний об особенностях поведения человека, о человеческом мозге, о процессах обработки образной информации, о взаимодействии сенсорных каналов (зрительного, слухового, тактильного и прочих), о формировании у нас обобщенного образа мира – ведь мы еще плохо представляем, как именно это происходит.

Разумеется, любое попадание на новый уровень – это результат глубокой проработки и обобщения результатов работы на предыдущих уровнях. Поэтому в проблеме «виртуальной реальности» существенное место занимает то, что довольно давно вошло в компьютерный обиход, – цветная и трехмерная графика, интерактивные системы человеко‑машинного общения.

Использование полисенсорной информации и соответствующих обратных связей привело к невиданному прогрессу в разработке аппаратуры (видео‑, аудио‑, сенсоров‑шлемов, специальных перчаток с датчиками) и программных средств (в частности, новых типов баз данных). Все это хозяйство позволяет в реальном масштабе времени создать «эффект присутствия» как в глубине образа, так и на его поверхности, анализировать и отображать полученные знания с различной степенью детализации образа, интенсификации проявления различных его свойств, в различных ракурсах.

Первостепенную роль в разработке проблемы «виртуальной реальности», играют такие особенности «человеческого фактора», знания о которых получаются в результате нейропсихолингвистических исследований. К подобным особенностям относятся, в частности, обработка полисенсорной (иногда еще ее называют полимодальной) информации, адаптивная обратная связь, «взгляд изнутри» на объект, специфика механизмов межполушарной асимметрии мозга.

При изучении процессов восприятия человеком знаний о мире (а мир – это многоуровневая внешняя среда и многообъектная коммуникативная система) больше внимания традиционно уделялось этапам восприятия, формирования и, конечно, их компьютерному представлению. В настоящее же время на передний план выходят проблемы, понимания и интерпретации знаний, полученных по различным сенсорным каналам (имеются в виду цветовые оттенки, шероховатость поверхности, трехмерное полизвучание и тому подобное).