Некоторые задачи, такие как распознавание образов и использование естественных языков не удавалось реализовать длительное время, лишь в последние годы в этой области наметился некоторый прогресс. На задаче распознания зрительных образов следует остановиться особо. Человек узнает человека, которого видел один-два раза, непосредственно в процессе чувственного восприятия. Исходя из этого, кажется, что задача не является интеллектуальной. Но в процессе узнавания человек не решает мыслительных задач лишь постольку, поскольку программа распознания не находится в сфере осознанного. Традиционный подход показал полную несостоятельность в плане восприятия естественного языка даже для эвристически запрограммированных систем. Попытки свести понимание языка к конечному набору каких-то правил выявили, что он не поддается окончательной формализации. Правила, которые выводились из других правил, в свою очередь нуждались в интерпретации. Вскрылась проблема “изначального понимания” человеком неявных инструкций, которые не могут быть четко сформулированы. Принципиальная корректность работы компьютера означает невозможность порождения ошибочных гипотез, а указание на локальный характер работы ЭВМ - отсутствие как такового механизма выдвижения гипотез, поскольку для выдвижения гипотез необходима другая, отличная от алгоритмического вычислителя, программа, способная "помнить" результаты своих прошлых вычислений и анализировать их. По существу, речь в данном случае идет уже о программе следующего иерархического уровня (метапрограмме), которая работает не непосредственно с "входными данными", а с результатами работы программы первого уровня - с результатами работы алгоритмического вычислителя.
Это заставило ученых обратиться к еще одному аспекту человеческого мышления: умению человека учитывать нечеткие ситуации, не прибегая к замене их точными описаниями. Человек способен использовать глобальный контекст для требуемого уменьшения неоднозначности, не прибегая при этом к формализации (то есть полному исключению неопределенности). Это особенно ярко проявляется при манипулировании естественным языком. Присущее человеку ощущение ситуации позволяет ему исключить из рассмотрения большинство возможных вариантов до всякого точного их анализа. По аналогии с человеком в цифровые вычислительные устройства попытались ввести принцип случайности. Такой подход оказался наиболее продуктивным при решении игровых задач, например шахматных. Также интересной в этом плане представляется используемая во фреймах операция по умолчанию. Она включается, если не хватает конкретной информации для использования данного фрейма. Тогда вводится предположение, что недостающая информация – обычная, т.е. не отличается от нормы. Такой прием позволяет снять неопределенность – понять смысл ситуации при неполноте информации. Вывод по умолчанию выполняет весьма важную функцию при распознавании. Например, если видна лишь часть образа, то, заменив другие части значениями по умолчанию, можно хотя бы приблизительно идентифицировать образ. Точно также, используя значения по умолчанию, можно восстановить смысл контекста, из которого выхвачены отдельные предложения. Отчетливо видно, что те механизмы мышления, которые мыслители прошлого, считали лишь помехой на пути постижения истины, являются не менее важным способом получения информации о действительности, хотя законы такого способа не столь очевидны по сравнению с правилами формальной логики.
На данной стадии возникает необходимость прояснить взаимоотношения, существующие между “искусственным интеллектом” и биологической наукой о мышлении. Один из аспектов проблемы – это моделирование процессов мышления. В исследованиях по “искусственному интеллекту” ученые, сталкиваясь с затруднениями, неизбежно обращали взоры на процессы мыслительной деятельности, имеющие место у человека. Вот что пишет по этому поводу Станислав Мурсалов программист, известный разработчик систем с элементами “искусственного интеллекта”: “Многочисленные аналогии с психикой человека будут продолжаться, …аналогия в данном случае – важный инструмент разработки. Фундаментальная теория всегда опирается на подходящую модель явления, а здесь самая подходящая модель – наша психика, сотворив которую, природа давно решила нашу задачу. Уже многократно в трудах своих, придя к тем или иным выводам, впоследствии я обнаруживал объяснение этому в "психической" книжке или беседуя с умным человеком. … если совершенно разные пути приводят к аналогичным выводам, значит предмет– рационален, работать с ним можно…”
Общим для мозга и моделирующими его работу устройствами является материальность, закономерный характер всех процессов, общность некоторых форм движения материи и отражение как всеобщее свойство материи.
Когда мы говорим о модели, речь идет о системе, в определенных существенных структурах и отношениях аналогичной предмету исследования, системе, применение которой при исследовании определенных предметных областей опирается на научную обоснованность выводов по аналогии. Аналогия предполагает тождественность некоторых характеристик сравниваемых систем, но в целом эти системы всегда различны.
Модель при этом выступает как заместитель прототипа, причем это не простое замещение, а такое, которое дает возможность получить о прототипе определенное знание. Следовательно, для всех научных моделей характерно то, что они являются заместителями объекта исследования, находящимися с последним в таком сходстве (или соответствии), которое позволяет получить новое знание об этом объекте. Весьма распространенным является отождествление модели с идеальным образом. С этой точкой зрения трудно согласиться, ведь нетождественность модели и образа определяется самой природой моделирования – последнее предполагает формирование образа в процессе предварительного исследования объекта (прототипа).
В моделировании объекта мы можем выделить разные этапы, для которых характерно использование моделей, отражающих степень полноты аналогии между моделью и прототипом: моделирование результата; моделирование поведения, ведущего к этому результату; моделирование структуры; моделирование материала. Этот способ разделения моделей оказывается удобным для анализа моделирования отражательных функций мозга. Например, такой вид аналогии как изоморфизм предполагает тождество структур и различие элементов, но соответствие структур разных объектов не предполагает обязательность тождества элементов, связанных определенными соотношениями. Такова же ситуация и при других видах аналогии.
Возникновение системного подхода было обусловлено тем, что традиционные методы исследования при изучении сложных объектов оказались несостоятельными. Поэтому и появилось необходимость представления сложного объекта в виде системы. С использованием системного подхода возникает вопрос: существуют ли системы реально или же системы привносятся в реальность человеком? Имеется тенденция, берущая начало с Клода Бернара, согласно которой системы существуют не в природе, а в сознании людей. С. Бир, исходя из разрабатываемой им идеи имманентности организации, утверждает, что наш мозг накладывает некоторую структуру на реальное бытие, выделяя тем самым систему. Конечно, можно согласиться с тем, что прерогатива выделения системы принадлежит субъекту, но это не означает, что система – произвольная конструкция сознания, т.к. если есть отражение в сознании, то есть и то, что отображается, т.е. объективная действительность. Несмотря на объективность существования системы, ее выражение,
представление носит условный характер, определяемый уровнем развития нашего знания. И в этом смысле мы можем сказать, что система в виде некоторого теоретического представления объекта не существует вне человеческого познания и общественной практики, хотя сам объект с его взаимосвязью составляющих существует объективно. Таким образом, можно говорить, что существую реальные объективные системы (объекты) и системы понятий (мысленные, концептуальные системы), которые характеризуют этот объект. Следовательно, в виде систем могут быть представлены не только объекты, но и теории.