§ 1.4. Трудности моделирования творческой деятельности
Принципиальные трудности моделирования интуитивной деятельности. Машине трудно
то, что человеку, легко. Продуктивная деятельность - пример большой системы.
Соблазн создания сложной модели.
Здесь пойдет речь не о тех технических трудностях моделирования творческой
деятельности, которые связаны с недостаточным вниманием к этому кругу проблем
или с затруднениями по практическому использованию вычислительных машин
специалистами гуманитарного профиля (музыкантами, традиционными психологами,
литераторами и т. д.). И даже не о тех- препятствиях, которые ставят развитию
работ по моделированию творчества и искусственному интеллекту некоторые авторы,
считающие, что создание искусственного разума есть миф, отнимающий известное
количество сил и средств и отвлекающий кибернетику от решения ее прямых задач.
Такого рода трудности и препятствия, разумеется, сильно тормозят развитие этих
работ. Однако, не являясь принципиальными, они рано Или поздно будут преодолены.
Здесь уместно напомнить высказывание И. А. Полетаева (И. А. Полетаев, 1971):
“Невозможно выключить “рубильник науки”. Нельзя прекратить исследования
генетического анализа и синтеза, нельзя закрыть Америку. Если человек может
открыть Америку, полететь на Луну, синтезировать живое существо, построить
мыслящее механическое чудовище, он непременно и неизбежно все это сделает, даже
если его не побуждает к этому прямая нужда. Просто - таков человек! Почему он
таков - мы не знаем, но узнаем, ибо человек (не этот, так следующий) и это
узнать не побоится”.
В этом параграфе будут рассмотрены некоторые принципиальные трудности, связанные
со спецификой таких объектов моделирования, как интеллектуальные процессы и
творческая деятельность. Основная трудность, видимо, заключается в недостаточной
изученности (скорее - в полной неизученности) закономерностей механизма
интуиции, лежащего в основе этой деятельности.
С этим же связана и недостаточная изученность проблемы понимания в .широком
смысле, когда имеется в виду не только понимание в диалоге, но и понимание,
осознание целей и результатов интеллектуальной деятельности. Отсюда следует и
практическая трудность в моделировании творческих процессов (эвристической
деятельности и психических функций), заключающаяся в необходимости отыскания и
формализации тех элементов творческого процесса, которые свободно и неосознанно
реализует человек. В процессе творческой деятельности при решении различных
задач человек обычно не разлагает процесс отыскания решения на элементарные
операции, содержащиеся в нем, реализуя многие из них. неосознанно и
автоматически. Так, он не задумывается, по каким формальным признакам он
практически безошибочно отличает на фотографии мужчину от женщины, узнает своих
знакомых по внешнему виду, или, разговаривая по телефону, по голосу, успешно
выделяя их из множества других людей. Так же неосознанно мы безошибочно отличаем
грузинскую . мелодию от русской, хотя и не сможем объяснить, каким образом.
Любопытно, что это безошибочно делают и те, кто не обладает даже минимальными
познаниями в музыке *).
Для алгоритмизации же и для моделирования на электронной вычислительной машине
подобных процессов необходимо внести в программу все сведения об объекте,
формализовать все те операции, которые человек обычно совершает интуитивно.
Машине необходимо точно и однозначно сообщить все детали и уточнения, все те
сведения об объекте исследования, которые на самом деле важны, существенны для
успешного решения задачи. В противном случае результат моделирования будет лишен
характерных черт исследуемого объекта и будет неадекватен оригиналу.
Существенной трудностью машинного моделирования является также и то, что в силу
различия особенностей функционирования машины и человека целый ряд задач,
трудных для человека, легко решается машиной, а многие задачи, с которыми
человек расправляетсяшутя, с большим трудом решаются на машине. Так, человек
легко читает даже незнакомый почерк - машина, несмотря на многолетнюю упорную
работу в этом направлении многих научных коллективов как в нашей стране, так и
за рубежом (В. С. Переверзев-Орлов, 1976), пока этого делать не умеет.
Зато, например, при разложении иррационального числа 2 в бесконечную цепную
дробь {А. Н. Хованский, 1956) современная электронная вычислительная машина за
считанные минуты позволяет получить несколько тысяч неполных частных а1 (а, -
целые положительные числа, i=i, 2, ,..), тогда как необходимость оперировать с
большими числами служит препятствием при вычислении вручную даже нескольких
десятков величин а,. При получении одной тысячи элементов a, Ct=l, 2, ...
...,1000) приходится в промежуточных выкладках иметь дело с числами порядка 10",
где а примерно равно двум-трем тысячам. Такое число очень велико, и если
выписать подряд все его цифры, то оно вряд ли уместится на одной странице
печатного текста. И эти числа надо многократно складывать и делить одно на
другое.
С аналогичной трудностью встречаются и в музыкальном творчестве. Человек,
никогда не обучавшийся музыкальной грамоте, легко может придумать мелодию на
заданные стихи - сочинить песню. (Это очень ловко делают даже дети в детском
саду.) Составить же программу, по которой бы машина сочиняла мелодии такой же
сложности (такой синтаксической структуры), - дело очень трудное. Здесь у
человека проявляется интуиция. подражания - ведь он сочиняет песню на основе
своего прошлого опыта, приобретенного им в качестве слушателя. По-видимому,
человек, Никогда не слышавший песен, не сможет и сочинить никакой мелодии.
С другой стороны, как показывает практика, гармонизовать мелодию (что делают на
занятиях по курсу гармонии в музыкальных училищах или в консерватории)
значительно труднее, чем сочинить мелодию. Гармонизация мелодии в общих чертах
(на первом этапе обучения) заключается в следующем. Задается мелодия в виде
последовательности нот. К каждой ноте мелодии надо подобрать соответствующий
аккорд, представляющий собой упорядоченный набор четырех звуков (или голосов,
имеющих следующие названия: сопрано, альт, тенор, бас). При этом соединение
аккордов осуществляется по определенным принципам и правилам, выработанным
художественной практикой. Гармонизация мелодии требует знания многих
специфических правил и рационального, осознанного применения их при решении
таких задач. Интуиция здесь, как правило, не помогает. Составить же программу
для вычислительной машины, которая бы хорошо решала задачи по гармонизации,
намного легче, чем составить программу для сочинения хороших мелодий*).
Разные задачи человек решает по-разному, и ему не все равно, как он это делает -
осознанно или неосознанно - путем вычислений, расчетов, сравнений или
интуитивно, без всяких вычислений. Человеку легче решать задачи без вычислений -
например, задачи на подражание, узнавание или распознавание образов. Для того
же, чтобы такие, задачи решались на машине, ей нужен алгоритм - система
однозначных и точных предписаний, далеко не всегда известная человеку.
Говоря о трудностях такого рода при моделировании жизненных процессов, И. А.
Полетаев в одном из своих выступлений (на конференции “Математическое
моделирование жизненных процессов”, Москва, 17 - 18 марта .1966 г.) сказал:
“Если хотите убедиться, что вы плохой специалист (психолог, биолог, социолог и
т. п.), попытайтесь сделать хорошую модель Увидите, как вы" плохо знаете
предмет”.
Сложная деятельность (психическая, эвристическая, продуктивная) внешне часто
представляется простой лишь потому, что в ней незаметно, не обнаруживая "себя,
вступает в действие механизм интуиции - подражания- или. узнавания, до сих пор
изученный очень слабо. Простой же эта деятельность кажется из-за того, что в ней
используется мало правил, либо их вообще нет (как при узнавании друзей по их
голосам). Но правила всегда нужно применять осознанно - по ним надо вычислять, а
это - неестественное и некомфортное занятие для человека. Поэтому они всегда
заметны, и чем меньше правил используется в продуктивной (эвристической)
деятельности человека, тем она кажется ему проще и легче.
И лишь при построении модели такой деятельности, при ее формализации и машинном
моделировании выясняется, как мало мы о ней знаем и как много делается по
интуиции при ее ручной, или субъективной реализации.
Воспроизводя (моделируя) объект исследования и совершенствуя его модель, мы шаг
за шагом проникаем в суть объекта., познаем его существенные, характерные
свойства, попутно убеждаясь в несущественности других его свойств или признаков
(которые прежде казались существенными). Говоря образно, мы можем до конца
понять лишь тот мир, который строим сами.
Специфика самого метода моделирования на ЭВМ и рассмотренные выше трудности
моделирования требуют на первых порах . ограничиваться наиболее простыми
синтаксическими структурами объекта исследования для выявления принципиальных,
наиболее существенных сторон как самого метода моделирования, так и изучаемого
объекта. В этом тоже заключена определенная трудность, так как при исследовании
какого-либо объекта с помощью электронной вычислительной машины, как показывает
практика, всегда есть большой соблазн сразу же получить сложный машинный
результат. В данном же случае поддаться соблазну - не лучший способ его
преодолеть.
Так, при моделировании музыкальных сочинений некоторые программисты, не имея
предварительной подготовки в исследовании музыки, начинали моделирование с
вальсов Штрауса. Это очень сложная структура, особенно для начинающих, поэтому
неудивительно, что все их попытки (без исключения) постигла неудача: ни в одном
случае не было даже закончено составление программы. Наступившее разочарование
навсегда отбило у авторов этих программ охоту заниматься подобным делом.
Как показывает опыт моделирования сложных систем, целесообразнее начинать
исследовать не весь объект в целом, не всю сложную систему, а его фрагменты,
отдельные его стороны или явления, т. е. строить эскизные модели объекта. Все
это на первых этапах неизбежно приводит к схематизации, определенному
упрощенчеству (часто намеренному, сознательному) в постановке и решении задач,
но позволяет получить полезные результаты и использовать их при решении более
сложных задач.