ризоматичность логики

Статья посвящена осмыслению основ разработки систем сильного искусственного интеллекта – психо-машин. Наряду с анализом самой логики, зоны её юрисдикции обсуждается вопрос об инструменте подобного анализа, автор делает акцент на природе логики и метода.

Введение

Осмысление философско-методологических основ разработки систем сильного искусственного интеллекта (психо-машин)представляется актуальным в условиях формирования человеком все более сложных и многофакторных искусственных систем [7]. Возникает вполне очевидный вопрос об «информационном техногеноме» или динамической совокупности кластеризаторов, априори заложенных в базальную организацию имманентной организации системы. В рамках теории информации данное явление можно назвать своеобразной интерпретационной позицией по отношению ко всей доступной информации (доступной ранее, т.е. «историзированной в настоящем», доступной непосредственно «здесь и сейчас», а также ожидаемой в будущем, т.е. антиципируемой).

Осмысление философско-методологических основ разработки систем сильного искусственного интеллекта (психо-машин)представляется актуальным в условиях формирования человеком все более сложных и многофакторных искусственных систем [7]. Возникает вполне очевидный вопрос об «информационном техногеноме» или динамической совокупности кластеризаторов, априори заложенных в базальную организацию имманентной организации системы. В рамках теории информации данное явление можно назвать своеобразной интерпретационной позицией по отношению ко всей доступной информации (доступной ранее, т.е. «историзированной в настоящем», доступной непосредственно «здесь и сейчас», а также ожидаемой в будущем, т.е. антиципируемой).

В области машинного обучения искусственных нейронных сетей данная проблема была озвучена на конференции в Калифорнии (11.12.2017) в качестве доминирующей и наиболее злободневной темы, в связи с крайними успехами испытаний нейронной сети компании Google.Исследователи заявили, что перестали понимать «логику» мышления нейросети и способы принятия ею решений, построения аналогий и прочих ассоциативных комбинаций.В связи с этим некоторые учёные (в особенности Ник Бостром, Илон Маск), стоящие на передовой использования интеллектуальных технологий, выразили совокупное мнение об опасности для человечества со стороны систем искусственного интеллекта ввиду намечающегося отличия их формы и организации мышления от специфически человеческой[2, 3].Ведь если даже в рамках систем слабого искусственного интеллекта (лого-машин), начинается дисперсия в построении логических схем, то несложно представить возможные отличияинтеллектуальных системчерез несколько витков машинной эволюции [7].В рамках синергетики это называется крайней чувствительностью к начальным условиям. Словом, если между двумя прямыми, выходящими из одной точки, расстояние в месте выхода было и вовсе незначительным, то через определённое расстояние оно уже достигнет существенных параметров, а при наличии абстрактного фактора бесконечности и вовсе выйдет за грань возможностей прогнозирования.

Исследователи, формулируя свои опасения относительно формирующихся отличий мыслительных процессов искусственного интеллекта и человека, приводят пример о возможной миссии на Марс и поведении искусственного интеллекта в подобной ситуации. Ведь, к примеру, если прописать в исходном коде (техно-геноме) искусственного интеллекта «первой строкой, заглавными буквами, жирным шрифтом» алгоритм о наивысшей ценности человеческой жизни и абсолютном приоритете бескомпромиссной сохранности человеческого физического и психологического здоровья, то, как поступит система, если один человек из состава экспедиционной группы на Марс окажется в условиях высоковероятной гибели, а другие участники не будут иметь возможности ему помочь и вынуждены спешно покидать место опасности.И если принятие решения в такой ситуации случайно или по задумке организаторов будет за системой искусственного интеллекта, то какимдолжен бытьданный алгоритм? Спасти большее количество людей, оставив одного на верную гибель или рисковатьбольшинству ради спасения одного человека? Подобные вопросы, носящие этическую окраску, детерминируют научный поиск фундаментальных логических схем. Ярчайший пример дискуссионной аналогии, которую провёл искусственный интеллект, был представлен в художественном фильме 2015 года кинорежиссера Джосса Уидона «Мстители: Эра Альтрона»: искусственный интеллект не видел никакой разницы между понятиями «освобождение» и «уничтожение», что едва не стоило жизни всему человечеству. Итак, логика. Именно логика, а никак не этика.

Основная часть

Исходя извышесказанного, остро встаёт вопрос о тех логических схемах, которыми пользуется человечество на протяжении всего филогенеза.В данном контексте к этике мы относимся скорее как к дочернему образованию логики, чем наоборот. Причём рассматриваем данный вопрос не в исторических рамках, а с метанаучной позиции. Ведь этическими постулатами и «истинностью» этических аксиом можно считать, по сути, вариативные переменные информационные блоки, сформированные в постмодернистском ключе. А вот ихсформировать и сформулировать априори невозможно без логического аппарата.В этом смысле этика – производное логики.

Исходя извышесказанного, остро встаёт вопрос о тех логических схемах, которыми пользуется человечество на протяжении всего филогенеза.В данном контексте к этике мы относимся скорее как к дочернему образованию логики, чем наоборот. Причём рассматриваем данный вопрос не в исторических рамках, а с метанаучной позиции. Ведь этическими постулатами и «истинностью» этических аксиом можно считать, по сути, вариативные переменные информационные блоки, сформированные в постмодернистском ключе. А вот ихсформировать и сформулировать априори невозможно без логического аппарата.В этом смысле этика – производное логики.

Исходя извышесказанного, остро встаёт вопрос о тех логических схемах, которыми пользуется человечество на протяжении всего филогенеза.В данном контексте к этике мы относимся скорее как к дочернему образованию логики, чем наоборот. Причём рассматриваем данный вопрос не в исторических рамках, а с метанаучной позиции. Ведь этическими постулатами и «истинностью» этических аксиом можно считать, по сути, вариативные переменные информационные блоки, сформированные в постмодернистском ключе. А вот ихсформировать и сформулировать априори невозможно без логического аппарата.В этом смысле этика – производное логики.

Исходя извышесказанного, остро встаёт вопрос о тех логических схемах, которыми пользуется человечество на протяжении всего филогенеза.В данном контексте к этике мы относимся скорее как к дочернему образованию логики, чем наоборот. Причём рассматриваем данный вопрос не в исторических рамках, а с метанаучной позиции. Ведь этическими постулатами и «истинностью» этических аксиом можно считать, по сути, вариативные переменные информационные блоки, сформированные в постмодернистском ключе. А вот ихсформировать и сформулировать априори невозможно без логического аппарата.В этом смысле этика – производное логики.

Учитывать время дедуктивного цикла и вообще в целом динамизировать процесс принятия решений и построения логических конструкций – это первый шаг на пути логической эволюции. Мы же предлагаем сделать следующий шаг: учитывать (при разработке систем искусственного интеллекта) локальную геометрию пространства и расстояние от объектов, влияющих на итог (ОВИ – наш термин – И.Р.Скиба) принятия решения.К примеру, можно предположить, что на металлическую монету, подброшенную на непосредственной близости к земной коре и подброшенную на крыше небоскрёба, гравитация будет влиять с разной степенью интенсивности. Поэтому при соблюдении всех прочих условий подбрасывания монеты, подброшенная на крыше небоскрёба взлетит немного выше, сделает чуть больше оборотов вокруг своей оси и упадёт чуть позже. При всей грубоватости примера, он показателен и нагляден. Из кумулятивного воздействия всех ОВИ складывается каждое из последующих состояний системы. Лишь проблема недостатка информации о латентных процессах, разворачивающихся в каждом ОВИ, стоит на пути прогнозирования последующего состояния динамического хаоса.

К примеру, если на человека едет с большой скоростью автомобиль с тонированными стёклами, то неизвестно, что произойдёт дальше. Обладай мы полностью математическим мышлением, нам было бы несложно просчитать дальнейшую последовательность событий: текущая скорость автомобиля, ускорение, время, физические параметры человека и как итог - столкновение. Это кажется математически логичным, если бы не отсутствие информации о внутренних латентных процессах ОВИ. Например, автомобиль резко начинает тормозить, затем уходит в занос и останавливается, развернувшись в нескольких десятках метров от математической жертвы. Никакой информации о том, что подобное может произойти, не было вовсе, и даже саму вероятность в данном случае сложно просчитать.

Бытовых аналогов мысленному эксперименту «кот Шрёдингера» куда больше, чем кажется на первый взгляд. Ведь все события подобного рода объединяет одно – неизбежность апостериорного регистрирования итога (НАРИ – наш термин – И.Р.Скиба): пока не завершён процесс, его итог неизвестен ввиду невозможности получить достаточное количество информации обо всех ОВИ. Ведь даже в случае с дилеммами подобного рода, когда исходов всего два, вероятность не ½, а в каждом конкретном случае совершенно уникальная и неповторимая. Это и есть то, что мы называем контекстом. Данные ситуации адресуют к законам функционирования синергетических систем,двум аттракторам и точке бифуркации, теоретическому конструкту ризомы Делёза и Гваттари[5]. Введение термина «ризома» в контекст нашего дискурса не случайно. Если рассмотреть концепцию ризомы в синергетике, то можно заметить одну феноменологическую особенность в виде наличия явного имманентного противоречияв самой логике построения синергетической системы. В онтологическом смысле возможно наличие либо точки бифуркации, либо одного из аттракторов, но не их некой очерёдности. И даже при наличии лишь одного из них, сама концепция отвергает наличие другого. Если представить текущее состояние системы как точку бифуркации и процесс определения, какой из двух аттракторов предпочесть, то либо само понятие точки бифуркации становится метафизичным и совершенно статичным, либо точка бифуркации и аттрактор отождествляются до неразличимости. Если же предпочесть назвать текущее состояние системы избранным аттрактором, то с самим аттрактором происходит всё то же самое, что и с точкой бифуркации в предыдущем примере. Очевидно, что система не способна находиться дискретный отрезок времени ни в одном, ни в другом состоянии, ибо эти состояния в таком случае взаимоаннигилируются. Скорее система как «кот Шрёдингера» находится непрерывно меж обоих состояний в качестве трансцендентальной ризомы, являя свои итоги наблюдателю лишь дискретно, прерывисто, вовсе не предоставляя полной информации об имманентно саморазвёртывающихся латентных процессах[10]. Именно поэтому сам итог просчитать и спрогнозировать не удаётся: он скрыт за «тонированным стеклом» ризоматичной логики. Ризоматичность как процесс существования ризомы очевидно подразумевает некую имманентную бессистемность, но это только с внешней стороны при трансцендентальном восприятии. Если же говорить о сущности ризомы, то можно заметить, что она отличается потрясающей непротиворечивостью даже в случае своей бессистемности. Разумеется, в рамках ризоматичной логической схемы могут выстраиваться аналогии, которые покажутся абсолютно неправомерными с точки зрения типично человеческого мышления, но непривычное не тождественно неправомерному и противоречивому. И решения, которые кажутся неверными в тактическом контексте, могут оказаться чрезвычайно продуктивными в контексте стратегическом (можно проиграть бой, но выиграть войну).Если говорить о системах, которые не поддаются прогнозированию (погода, бихевиоральные аспекты социальных групп и непосредственно человека), то невозможность прогнозирования обусловлена скорее не принципиальной непознаваемостью самой системы, а интерпретационным аппаратом, применяемым к ней и находящемся в состоянии подчинённости человеческой логике. Применение к прогнозированию нелинейных систем конгруэнтного им логического аппарата способно решить данную проблему: нелинейные системы можно раскрыть только применением нелинейной логики. Здесь могут возразить следующее: так как нелинейные системы находятся в сильной зависимости от внешних условий, то попытка спрогнозировать поведение подобной системы при помощи подобной системы будет непродуктивным по причине получения двух непрогнозируемых систем. Данное возражение не совсем корректно, поскольку при применении одной нелинейной системы к другой мы имеем право говорить об «эффекте наблюдателя», как в эксперименте с двойной щелью. А именно та нелинейная система, которую мы применяем для прогнозирования другой нелинейной системы, станет не просто прогнозировать и регистрировать происходящее с ней, а своеобразно влиять на итог, делая его прогнозируемым по причине некоего управления и «ведения».

Зададимся следующим вопросом: везде ли так происходит с логикой или есть сферы, в которых линейные последовательности можно просчитать? Это вопрос постструктуралистского толка, поэтому ответ на него проще формулировать именно в данном ключе. Известно, что целое – больше всех частей вместе взятых, ибо оно обладает качеством неаддитивности или эмерджентности. Именно так и происходит со многими наблюдаемыми и частично наблюдаемыми системами. Вернемся к подбрасыванию монетки. Казалось бы, нет структуры проще: сама монетка, подбрасывающая рука, поверхность падения. Однако это видимое – всего лишь верхушка айсберга, потому что в данной структуре, помимо названных нами компонентов, участвует гравитация, геометрия пространства, мельчайшие частицы, воздействующие на макромир со стороны микромира и др.Таким образом, отсутствует возможность получить информацию о кумулятивном воздействии всех ОВИ. Степень наблюдаемости вовсе ни о чём не говорит в области ризоматичности логики.

В связи с введением в приложение к логике качества ризоматичности уместно вспомнить о постнеклассическом подходе в теории познания. Истоки подобной парадигмы прослеживаются ещё у Артура Шопенгауэра в его комментариях к «Критике чистого разума» Иммануила Канта[8]. В своей работе Шопенгауэр критикует подход Канта, в частности за то, что у последнего все термины меняют своё значение в зависимости от контекста. Примерно за это Шопенгауэр критиковал последователей Гегеля, говоря, что когда их аргументы «заходят в угол и обнажают свою ложность», то они говорят, что это тот самый диалектический момент, когда понятие переходит в свою противоположность[8]. И это два наиболее точных отражения того, что мы имеем ввиду под ризоматичностью логики – трансформации семантической составляющей в зависимости от контекста в противовес законам формальной логики (закону тождества, исключения третьего, закону противоречий). В рамках постнеклассической парадигмы в процессе познания принято учитывать максимальное количество факторов и характеристик как объекта с субъектом, так и методологии, методов, средств, методик и техник познания. Именно таким путём достигается наивысшая полнота информационной карты явления или феномена.

Заключение

Именно такой тип логики с неизменной опорой на её ризоматичность, относительность, нелинейность и хаотичность мы предлагаем ввести в контекст разработки систем сильного искусственного интеллекта. Логическая схема должна представлять собой информационный контекст, в котором все элементы тактически и стратегически, явно и латентно взаимодействуют друг с другом, образуя временные сцепки. Поскольку за фундаментальным процессом системы мы признаёмего абсолютную непрерывность и онтологическую составляющую в виде ризомы, в противовес дискретному делению на точку бифуркации и аттракторы, то именно процесс сбора информации без априорной кластеризации, неизменных аналогий и алгоритмизированных логических связей необходимо закладывать в базис техно-генома. Разумеется, процесс сбора информации не способен проходить полностью стохастически, а лишь с опорой на тактическое и стратегическое целеполагание системы: информация отбирается, в первую очередь, с позициистратегической, а затем – тактической ценности для достижения актуальной цели системы.

Использование ризоматичности логики в контексте разработки систем сильного искусственного интеллекта, откроет новые горизонты в машинном обучении и, возможно, продемонстрирует качественно новый тип мышления, не доступный человеку.

Автор: Скиба Иван Рауфович

Аспирант института философии кафедры методологии и философии науки, магистр педагогических наук

Научный руководитель: кандидат философских наук Колесников Андрей Витальевич

+375296141419
Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Литература

1. Автономова, Н.С. Философский язык Жака Деррида / Н.С. Автономова. – М.: РОССПЭН, 2011. – 510 с.

2. Бостром, Н. Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии / Ник Бостром // Пер. с англ. С. Филина. – М.: Манн, Иванов и Фарбер. – 2016. – 760 с.

3. Вэнс, Э. Илон Маск: Tesla, SpaceX и дорога в будущее / Эшли Вэнс. – М.: изд-во Олимп-Бизнес, 2016. – 406 с.

4. Делез, Ж. Логика смысла / Жиль Делез // Пер. с фр. Фуко М. – Екатеринбург: «Деловая книга». – 1998. – 480 с.

5. Делез, Ж., Гваттари, Ф. Анти-Эдип. Капитализм и шизофрения / Ж. Делез, Ф. Гваттари // Пер. с фр. и послесл. Д. Кралечкина / Науч. ред. В. Кузнецов. – Екатеринбург: У-Фактория, 2007. – 672 с.

6. Кривицкий, Л.В. Новейший философский словарь / Л.В. Кривицкий // Сост. А.А. Грицанов. – Мн.: Изд. В.М. Скакун, 1998. – 896 с.

7. Скиба, И.Р. Психо-машина и техно-человек / И.Р. Скиба. – Минск, 2017. – 13 с. (отдана в печать)

8. Шопенгауэр, А. Полное собрание сочинений / А. Шопенгауэр // Пер. А.П. Басистова, под ред. Ю.И. Айхнвальда. – Т.1. – М., 1900. – 496 с.

9. Шрёдингер, Э. К принципу неопределенностей Гейзенберга / Э. Шредингер // Избранные труды по квантовой механике. – М.: Наука, 1976. – С. 210-217.

10. Schrödinger, E. Diegegenwärtige Situationinder Quantenmechanik [Teil 1] («Текущая ситуация в квантовой механике» / E.Schrödinger // [Ч. 1]) (нем.)/ Naturwissenschaften. – 1935. – 29 Novembers (Bd. 23, H. 48). – S. 807-812.