Гібридні інтелектуальні людино-машинні обчислювальні системи і когнітивні процеси

М.Д. Сєченов

Процес інформатизації як в нашій країні, так і за кордоном супроводжується широким поширенням інформаційно-пошукових, дають поради, які проектують і інших систем у різних галузях людської діяльності. Постійно зростаюча потреба в автоматизації обробки все зростаючих обсягів інформації, розвиток обчислювальної техніки та активізація ролі людини як елемента системи обумовлюють необхідність розвитку людино-машинних обчислювальних систем (ЧМВС) з метою підвищення їх ефективності. Аналіз загальної тенденції розвитку показує, що найбільш перспективним напрямком є створення інтелектуальних самоорганизующихся систем. Однак існуючі методи і засоби проектування ЧМВС та управління ними не дозволяють інтегрувати інтелектуальні функції в достатній мірі. У зв'язку з цим багатообіцяючим є пошук законів еволюції природних і штучних систем. В [1] показано, що радикальним напрямком інтелектуалізації є концепція на основі парадигми «еволюційної інтелектуальної технології», що припускає комплексне використання методів і засобів еволюційного синтезу імітаційних моделей та їх адаптація в задачах виділеної прикладної області.

Методологія розвитку і вдосконалення штучних систем повинна враховувати «досвід» і закони еволюції природних. Однак, тут неминуча і взаємна адаптація. Методологія взаємної адаптації допомогла виявити многоструктурность процесів прийняття рішень. Вона дозволила переходити від зовнішніх, технічних, до внутрішнім, психологічним, факторів складності інтелектуальної діяльності і відбирати обмежене число дійсно релевантних чинників, що відбивають вплив зовнішніх і внутрішніх умов праці, психологічну структуру і стратегію діяльності, тісно корелюють із критеріями складності, ефективності, надійності, напруженості діяльності [2].

В зв'язку з цим дуже важливою є розробка практичних принципів взаємної адаптації людини з новітньою технікою і умовами праці, створення теорії і методів синтезу і застосування ефективних комп'ютеризованих систем адаптивного взаємодії людей між собою та з ЕОМ за принципом гібридного інтелекту (ГІ).

Термін гібридний інтелект був вперше введений В.Ф. Вендом в 1975 році в доповіді на конференції з семантичним питань штучного інтелекту, а основи теорії систем гібридного інтелекту викладені у збірнику з інженерного психології у 1977 році. Теорія ГИ систем, включаючи природні, штучні й комбіновані, може бути побудована на основі законів, загальних для всіх видів систем. Як такі В.Ф. Вендом запропоновано низку законів взаємної адаптації і трансформації систем. Взаємна адаптація акцентує увагу на зміни, які зазнають об'єкти, стаючи компонентами системи, на закономірностях цих змін у ході становлення, розвитку, існування, трансформації структур системи. Взаємна адаптація людини і ЕОМ спрямована на максимальне розкриття індивідуальних здібностей, компенсацію психофізіологічних недоліків, врахування інтересів особи що приймає рішення. Цей процес також веде до найбільш повного використання можливостей обчислювальної техніки, закладених у ній знань, умінь, знахідок і відкриттів попередників.

Принципове відміну методології системи гібридного інтелекту від традиційної методології інженерної психології полягає в тому, що замість аналізу варіантів і спроби вибрати з них оптимальний проводиться синтез різних варіантів рішень, об'єднання прихованих і безпосередніх учасників рішення [3]. По-суті, тут можна вести мову про наборах популяцій та застосування до них генетичних алгоритмів.

Система гібридного інтелекту може розглядатися як етап в переході від випадкового неорганізованої творчої діяльності у вирішенні завдань нового класу до автоматизованого вирішення цих завдань в системах штучного інтелекту. Така еволюція способів і систем вирішення завдань розглянута на прикладі САПР А.А. Самарським.

Слід відзначити що системи гібридного інтелекту (стосовно ЧМВС) розглядаються як комбіновані системи, інтегрально що включають у себе штучний і природний інтелекти.

Штучний інтелект - це інтелектуальна система, що реалізує апріорні стратегії Sa. Іншими словами, штучний інтелект - це система, для якої дотримується максимальне значення коефіцієнта кореляції апріорних і реальних стратегій (Sp) рішення задач: . Природний інтелект може функціонувати в інтервалі -1