DOI: 10.7256/2454-0757.2024.4.70462

Аннотация: В статье исследуется возможность в рамках подготовки научных кадров формирования у обучающихся творческих компетенций. Отмечается, что на базе существующих программ можно подготовить специалиста, способного продуктивно использовать существующие знания, однако создавать новые знания, решать задачи, для которых не известен способ решения, такой специалист не обучен – система образования (в рамках имеющихся учебных курсов) не готовит творческую единицу. Для формирования творческих компетенций необходим учебный курс «Общая теория систем», но в не том виде, в котором он преподается в настоящее время (как методология использования системного подхода), а в соответствие с представлением общей теории систем как теории, целью которой является создание универсальной методологии достоверного представления моделей объектов, в основе которого лежит подобие (изоморфизм) форм и законов мироздания. Приводится развернутая аргументация связи творчества и целостного представления бытия, эмпирическим проявлением которого является изоморфизм. Исследуется механизм трансляции знаний в рамках механизма мультисистемой интеграции человека, механизм заимствования человеком знаний из чувственно постигаемых форм реальности. Констатируется, что для соответствия поставленным задачам познания требуется версия общей теории систем, расширенная метафизической составляющей. Далее, отталкиваясь от метафизического описания основ наблюдаемого в практике познания явления изоморфизма, можно формировать комплектные коллекции паттернов – типовых форм, шаблонов объектов и их отношений. По итогам практического познания, классификации объектов познания, а также сопоставления результатов познания с известными паттернами можно формировать комплектные коллекции вторичных свойств и законов объектов. В настоящее время завершается работа над такой версией общей теории систем, получившей название «Эмпирико-метафизическая общая теория систем». В заключение статьи рассматривается проблематика преподавания общей теории систем. В ней выделяются две составляющие: вопрос позиционирования учебного курса «Общая теория систем» относительно других курсов, а также учет специфики предметной области обучающихся по разным специальностям (направлениям).

DOI: 10.25136/2409-8728.2024.1.69254

Аннотация: Статья посвящена исследованию проблемы повышения достоверности моделирования когнитивных систем, к которым авторы относят не только человеческий интеллект, но и системы искусственного интеллекта, а также интеллектуальные системы управления производствами, технологическими процессами и сложным оборудованием. Показано, что использование когнитивных систем для решения задач управления обуславливает для них очень высокие требования по быстродействию. Эти требования в сочетании с необходимостью упрощения методов моделирования по мере усложнения объекта моделирования обуславливают выбор подхода к моделированию когнитивных систем. Модели должны основываться на использовании простейших алгоритмов в виде определения трендов, корреляции, а также (для решения интеллектуальных задач) – на использовании алгоритмов, основанных на применении различных паттернов форм и законов. Кроме того, модели должны быть децентрализованными. Адекватное представление децентрализованных систем, образованных из большого числа автономных элементов, может быть сформировано в рамках агент-ориентированных моделей. Для когнитивных систем наиболее проработанными являются две программно-математические реализации агент-ориентированной модели: акторная и реакторная. Акторные модели когнитивных систем имеют два возможных варианта реализации: в виде инструментальной модели, либо в виде симуляции. Обе реализации имеют право на существование, однако возможности реализации достоверного описания при использовании инструментальной модели выше, поскольку она обеспечивает несоизмеримо более высокое быстродействие, а также предполагает вариативность моделируемой реальности, обусловленной неполнотой предполагаемой модели. Модель акторов может быть реализована средствами большого числа существующих языков программирования, как специальных акторно-ориентированных, функциональных, так и языков общего назначения. Решение задачи создания симулятивных акторных моделей доступно на большинстве языков, работающих с акторами. Реализация инструментальных акторных моделей требует быстродействия, недостижимого при императивном программировании. В этом случае оптимальным решением является использование акторного метапрограммирования. Во многих существующих языках такое программирование реализуемо.

DOI: 10.7256/2454-0757.2023.12.69095

Аннотация: Статья посвящена исследованию природы сознания в рамках информационной концепции. В работе предлагается определение сознания, как информационной среды, в которой реализуется расширенная модель реальности. Процесс реализации указанной расширенной модели определяется как мышление. Результатом мышления становятся информационные объекты, образующие систему в виде информационной среды. Информационные объекты составляют отражения свойств реального мира, причем не напрямую, а посредством трансляции через специальный объект – носитель сознания. В случае человеческого сознания таким носителем является человек (представленный в виде его нервной системы). В результате сознание можно квалифицировать как симулякр реальности, т.е. модель модели: информационной модели носителя сознания, в свою очередь являющегося средством физического моделирования реального «большого» мира.  Рассмотрены возможные механизмы, опосредующие мышление. Для этого вводятся два новых понятия: нейронная схема и нейрофизический паттерн. Нейронная схема объединяет нейроны, входящие в состав нейронной сети, для реализации определенной функции. Нейрофизический паттерн – совокупность нейронных схемы и режима их функционирования, обычно соответствующая какому-либо паттерну (шаблоны форм или отношений), распространенному в реальном мире. Предлагается подход к исследованию самосознания, основанный на локализации носителя сознания в многомерном пространстве состояний исходных реальных объектов, а также их отражений в виде информационных объектов. Эта локализация обеспечивается наличием обратных связей. Обобщая результаты исследования в статье констатируется следующая связь между сознанием, самосознанием и субъектностью: при определенных условиях (при локализации сознания в пространстве состояний носителя сознания) сознание приобретает свойство самосознания, частным случаем которого является самосознание, наделенное субъектностью. Если изменения, демонстрирующие связность информационных объектов в рамках сознания, инициируются внешними по отношению к носителю сознания факторами, то самосознание у него будет, а субъектность не сформируется. Если же инициатором таких же изменений выступает сам носитель сознания, то это означает наличие у него субъектности.

DOI: 10.7256/2454-0757.2023.11.68986

Аннотация: В статье анализируются возможности и ограничения искусственного интеллекта. Рассматривается субъектность искусственного интеллекта, представляющая собой способность быть субъектом активности, в том числе в отношении объектов познания, определяется необходимость субъектности для решения интеллектуальных задач в зависимости от возможности представления реального мира как детерминированной системы. Констатируются методологические ограничения искусственного интеллекта, в основу которого положено использование технологий больших данных, общая идея которых сводится к формированию информационной модели объекта познания в виде большого массива данных, упорядоченных на основе выявленных эмпирических связей, корреляции различных фрагментов, недетерминированных (по причине и механизму) трендов. Методологические ограничения искусственного интеллекта обуславливают невозможность формирования целостного представления об объектах познания и мира в целом. Рассматривается различие естественного (человеческого) и искусственного интеллекта, в том числе реализация мультисистемой интеграции интеллекта в физические, биологические, социальные и духовные системы.  В качестве инструмента детерминированного описания мироздания предлагается использовать эмпирико-метафизическую общую теорию систем, являющуюся расширением существующих общих теорий систем за счет онтологического обоснования явления изоморфизма и определения ограниченной совокупности законов, правил, паттернов и примитивов форм и отношений объектов в мироздании. Необходимым условием практической реализации креативного искусственного интеллекта, сопоставимого или даже превосходящего человека в решении интеллектуальных задач, является создание адекватной общей теории систем, возможным вариантом которой является разрабатываемая эмпирико-метафизическая общая теория систем. В этом случае возможными станут дефрагментация системы знаний и детерминированное решение интеллектуальных задач как человеческим, так и искусственным интеллектом. В контексте проблемы обеспечения развития интеллекта формулируется философски обоснованный подход к обеспечению эволюционных свойств искусственного интеллекта, основанный на включении в него механизмов неравновесия. Механизмы неравновесия, через которые реализуется устойчивость, должны быть заложены в систему искусственного интеллекта при ее формировании. В этом случае она будет эволюционировать, но останется неживой – без потребностей, без эмоций и никогда не будет представлять угрозы для человечества.