Социальные проблемы компьютерной социологии

Что же касается шестого поколения, то здесь дело может оказаться куда сложнее. Речь будет идти уже не о разрыве между поколениями в данном обществе, а о духовной, концептуальной, культурной и деятельностной пропасти, отделяющей информационно насыщенные цивилизации от стран и народов, пошедших не по пути научно-технологического прогресса, а по пути культурной, цивилизационной и концептуальной самоизоляции, по пути утверждения своего “особого”, неповторимого, этнокультурного предопределенного пути, который может вести только к необратимой отсталости. 

Уместно спросить, не будет ли означать возникновение  шестого поколения деиндивидуализацию ныне существующих культур. Я убежден, что по самому смыслу исторического  процесса такое предположение ошибочно. Интернационализация и гомогенизация культур различных стран и народов, уже вступивших на путь информатизации общества, -  реальный процесс и прекрасно иллюстрируется культурными процессами в объединяющейся Западной Европе. Возникающая и развивающаяся социально-экономическая конфедерация западноевропейских стран уже стала реальностью. Информационная технология позволяет сближать и в известных границах интернационализировать культуры, имеющие глубокие исторические, нравственные, религиозно-философские и мировоззренческие корни, но это не означает деиндивидуализацию и полную акультурацию. Речь в действительности идет о переходе целой семьи европейских культур вместе с культурой США, Японии и некоторых других азиатских стран на новую ступень исторического развития, где их своеобразие не исчезнет, а может быть, даже сохранится и усилится, но на совершенно другой платформе - на платформе информационной цивилизации. 

Другая проблема, связанная с переходом к пятому - шестому поколению, касается еще  более глубоких культурно-трансформационных  процессов, и о них следует сказать особо. Но прежде чем перейти к проблеме, я считаю необходимым отметить следующее. Культурные и социальные трансформации, сопровождавшие великие социально-технические революции прошлого, были стихийными. Никто не планировал, не предсказывал и не направлял их течение сознательно и заранее. Ни одному мыслителю не удалось присутствовать при зарождении и формировании зрелой культуры нового типа, ибо такие процессы были ñëèøком длительными для одной жизни. Уникальность нашей эпохи состоит еще и в том, что сжатая пружина времени позволяет сейчас на стыке двух поколений не только проследить процесс возникновения и формирования информационных культур, но и понять, что в экстремальных условиях отставания общество должно вполне сознательно содействовать становлению таких культур. Культурная самоизоляция и противопоставление культурного традиционализма культурным трансформациям может послужить прологом для превращения некоторых современных культур в недалеком будущем в чисто музейное достояние.

4. Будущее вычислительной  техники 

4.1. Загадка человеческого  мозга 

 Умножить  в уме два многозначных числа  или запомнить несколько телефонных  номеров для человека очень  трудно. С другой стороны, понять  смысл предложения (несмотря на  грамматические ошибки), уловить, где оканчивается по смыслу определенный кусок информации, или узнать человека, с которым не встречался 20 лет, для нас - это не ïðîáëåìà. Компьютер же в большинстве случаев подобные задачи выполнить не может. Там, где речь идет о распознавании оптических или акустических образов, способности самостоятельного обучения, воспоминания по ассоциации, даже самые современные компьютеры не могут составить конкуренцию мозгу человека. 

Обработка информации и знаний в мозге, по-видимому, является параллельным процессом. Мозг предстает перед нами как огромная сеть взаимосвязанных клеток - нейронов. Место сосредоточения запоминаемой информации и знаний, равно как и место и способ их обработки, нам пока неизвестны. Мы знаем лишь, что элементы мозга работают в миллион раз медленнее, чем микроэлектронные чипы. Нейронные сети работают без процессоров, программ, управляющих единиц и тактовых импульсов. И работают очень хорошо. Поэтому специалисты в области вычислительной техники интересуются мозгом. 

Мозг - высокопараллельная, многопроцессорная система, которая складывается примерно из 14 млрд нейронов, соединенных в огромную и сложную трехмерную структуру, в которой каждый нейрон имеет до 30 000 соединений с другими нейронами. Если на каждом соединении реализуется за секунду только одна переключательная операция, то весь мозг теоретически сможет выполнить 10 биллионов операций за это же время. Время переключения нейрона определяется миллисекундами. Вопреки этому сложные лингвистические и распознавательские задачи мозг решает за секунду, т. е. за несколько шагов вычислений. Компьютер же растягивает решение таких задач на миллионы шагов. 

Другим ограничением мозга является то, что нейрон может  послать другому нейрону только несколько битов информации. Объем  информации ограничен, нейроны не имеют возможности обмениваться сложными символами. 

 Выходит,  что наши знания зависят от  множества соединений между нейронами.  Благодаря им мы понимаем родной  язык, правильно планируем свое  поведение, подытоживаем факт  и распознаем образы. Сегодняшние супер-ЭВМ работают на уровне развития пятилетнего ребенка. Мозг и компьютер действуют разным способом. Парадоксом является то, что для моделирования мозга в реальном масштабе времени требуются тысячи мощнейших супер-ЭВМ, а с другой стороны, для моделирования арифметических вычислений и супер-ЭВМ были бы необходимы миллиарды людей. 

Временной цикл базовой операции, выполняемой нейроном, 1-2 мс, такт нынешних компьютеров определяется наносекундами, т. е. вычислительная машина работает на шесть порядков быстрее. Вопреки этому человек решает многие задачи разпознавания, как, например, анализ сцены или логические выводы, секунды, а высокопроизводительная ЭВМ тратит на это несколько минут. 

Когда мозг рассуждает сознательно, шаг за шагом, этот тип мышления можно формализовать с помощью математической логики и затем моделировать на компьютере. Но подсознательное мышление, которое используется главным образом в творческой деятельности, является высокопараллельным математически неформализованным средством.

4.2. Интеллектуальные  робототехнические  системы 

С проблемами искусственного интеллекта тесно связаны вопросы  разработки специальных механизмов и машин, имитирующих умственную деятельность и сложные физические действия человека, - интеллектуальных роботов. Интеллектуальный робот - система, управляемая компьютером, способная к самостоятельному целенаправленному взаимодействию с окружающей средой. В самом общем случае такая система способна: 

а) воспринимать и распознавать объекты окружающей среды; 

б) формировать  внутреннее представление об окружающей среде и протекающих в ней  процессах; 

в) принимать  решения и формировать планы  собственных действий в соответствии с заданными целями на основе накопленных  знаний и опыта; 

г) изменять обстановку окружающей среды путем манипулирования с ее объектами; 

д) общаться с  человеком на языках, близких к  естественному. 

Интеллектуальный  робот - неизменный элемент гибкой производственной системы. Он может быть легко перепрограммирован на решение различных производственных задач. При этом отпадает необходимость реорганизации производственных участков и промышленных цехов. 

Интеллектуальный  робот получает визуальную, звуковую или же тактильную информацию из внешнего мира через специальную сенсорную  систему, посредством которой он связан с окружающей средой. Основным орудием воздействия робота на окружающую среду является его манипулятор. Необходимые степени свободы при его функционировании обеспечиваются системой перемещения робота и его манипулятора. Другими важнейшими подсистемами робота, кроме перечисленных, являются система связи с человеком и когнитивная система. В когнитивной системе производится обработка всей полученной информации, необходимой для управления собственным поведением робота в реальной производственной среде. Именно в этой системе реализуются функции, в совокупности напоминающие человеческую психику, такие, как восприятие, память, решение задач и обучение. 

Разрабатываемые в настоящее время интеллектуальные роботы не являются в достаточной  мере совершенными. В большинстве случаев они состоят из манипулятора, датчиков визуальной и тактильной информации, системы распознавания зрительных образов, механизмов для определения расстояний, развитых программных средств обработки информации об окружающей среде и планирования действий робота и управляющей системы. Интеллектуальные роботы грядущих поколений будут содержать, кроме того, средства распознавания и понимания слитной человеческой речи (вначале -ограниченный набор слов и выражений), подсистему обучения, совершенный автоматический решатель задач (способный к переформулированию задач при возникновении непредвиденных ситуаций), совершенные механизмы поиска и обработки различных видов информации и развитые средства вывода (в том числе при наличии неполной, нечеткой и неопределенной информации). 

Разработка интеллектуальных робототехнических систем с такими возможностями потребует решения  многих сложных научно-технических  задач, для которых в настоящее  время можно ëèøü íàметить перспективные  пути их решения. Многие робототехнические задачи ведут к большим трудностям организации вычислений, связанным, в частности, с необходимостью обработки в реальном масштабе времени больших объемов часто сменяющихся данных. К таким задачам прежде всего относятся восприятие и анализ сцен с движущимися объектами, логическое рассуждение, вывод и планирование деятельности, распознавание и понимание слитной речи. Подобные задачи можно эффективно решать только на параллельных компьютерах с очень высоким быстродействием. Кроме актуальной задачи создания перспективных архитектур таких компьютеров с применением новейших видов технологий изготовления микросхем, важной задачей является разработка параллельных алгоритмов и программ задач робототехники. 

Уверенность в  успешном решении в будущем этой важной задачи основана на существовании естественной интеллектуальной системы, какой является мозг человека, успешно справляющийся с большинством интеллектуальных задач, которые в настоящее время еще не “по зубам” современным вычислительным машинам.

4.3. Новые принципы  организации вычислительных систем 

 Цена интегральных  схем при росте их надежности  постоянно снижается. Новые технологии, основанные на арсениде галлия  и эффекте Джозефсона и новые  принципы вычислений на оптических  компьютерах, нейрокомпьютерах, биологических и молекулярных компьютерах будут иметь большое влияние на архитектуру будущих компьютеров. 

При кремниевой технологии скорость переключения составляет несколько сотен ïèêîñåêóíä, переходом  на арсенид галлия его можно увеличить на порядок. Еще один порядок дает переход на элементную базу, использующую эффект Джозефсона При этом объем схем уменьшится в 1000 раз. Вдобавок они станут âûäåëÿòü намного меньше тепла, чем полупроводниковые схемы. Недостатком же их является то, что они должны быть охлаждены до очень низкой температуры. Существование таких видов памяти, в сущности, приведет к качественному изменению в объеме решаемых задач. 

К другим новшествам можно отнести оптические компьютеры. Они используют для своей работы не электроны, а фотоны. Скорость переноса информации многократно повышается и в пределе приближается к скорости света. 

Еще одна идея связана  с изучением нейронных сетей. Вначале казалось, что удается  описать с помощью формальных процедур работу человеческого мозга, а затем полученные данные использовать для организации работы компьютеров. Но первоначальный оптимизм уменьшился, после того как столкнулись с огромными сложностями. В результате в конце 60-х ãîäîâ число ученых, посвятивших себя этим исследованиям, сильно óìåньшилось. Лишь значительно позже - в начале 80-х годов - вновь ожил интерес к нейронным сетям: во-первых, потому что новая СБИС-технология позволила легче и экономичнее peaëèçîâàòü модели этих сетей, а во-вторых, благодаря подключению к работе представителей многих смежных дисциплин. 

Искусственную нейронную сеть образует множество  процессоров, подобных “настоящим”  нейронам, которые обучаются распределять информацию между собой и сравнивать получаемые на своих входах сигналы  с теми, что хранятся в ïàìÿòè. Íейрокомпьютер уже перестал быть всего лишь научной идеей - уже производятся устройства, существенно повышающие возможности ЭВМ. Перспективным применением нейронной сети является управление производственными процессами и дополнение экспертных систем, которые оказываются неработоспособными, когда эксперт не сможет перевести свои знания в четкие правила. Нейронные сети помогут выявить скрытую информацию об этих знаниях благодаря наблюдению за поведением эксперта во время решения им своих профессиональных проблем. 

Примером промышленно  выпускаемого нейрокомпьютера является копроцессор ANZA для IBM PC/AT, который содержит 30 000 процессоров с 480 000 переключателями. Его основой служит MOTOROLA MC-68881 с RAM-памятью  объемом 4Мбайт. В настоящее время  в мире действует около 200 научных центров и производственных фирм, занимающихся исследованием и производством нейронных сетей.