УДК 160.1:164:165.172

 

Шенгерій Л.М. (к-т філос наук, Полтавська державна аграрна академія)

 

СУЧАСНА ЛОГІКА ТА НЕКЛАСИЧНА РАЦІОНАЛЬНІСТЬ

У  COMPUTER SCIENCE

 

У статті проаналізовано роль сучасної логіки та некласичної раціональності у формуванні та розвитку Computer Science. Особлива увага приділяється дослідженню специфіки застосування принципу раціональності для різних типів штучних агентів.

Ключові слова: агент, штучний агент, раціональний агент, принцип раціональності.

 

Шенгерий Л.Н. НЕКЛАССИЧЕСАЯ ЛОГИКА И РАЦИОНАЛЬНОСТЬ В COMPUTER SCIENCE. В статье анализируется роль современной логики и неклассической рациональности в процессах формирования и развития Computer Science. Сделан акцент на исследовании специфики применения принципа рациональности для разных типов искусственных агентов.

Ключевые слова: агент, искусственный агент, рациональный агент, принцип рациональности.

 

Shengerii L. NONCLASSICAL LOGIC AND RATIONALITY IN COMPUTER SCIENCE

The article deals with the analysis of the role of modern logic and non-classical rationality in processes of development of Computer Science. The focus is made on the research of peculiarities of application of the principle of rationality for different types of artificial agents.

Keywords: agent, artificial agent. rational agent, the principle of rationality.

 

                                                                                                                                                           

         На початку ХХІ ст. стає очевидним, що науково-технічні засоби та, насамперед, комп’ютерні системи є надзвичайно ефективними в розв’язанні будь-яких наукових проблем, але в той самий час поступаються людському інтелекту в їх формуванні та постановці. Метою досліджень у галузі штучного інтелекту є, насамперед, раціоналізація розумової діяльності людини шляхом формалізації та комп’ютеризації її певних типів. При цьому важливо відмітити міждисциплінарний характер досліджень у цій царині: «Основна, вирішальна роль, запорука успіху, безперечно, пов’язані з раціональним поєднанням різних методів, підходів і прийомів багатьох галузей науки, ... об’єднанням зусиль і засобів теоретичних, технічних та прикладних наук» [1, c. 147]. У структурі теоретичного базису штучного інтелекту виокремлюються дві основні складові. Перша включає логіко-математичний апарат, формальні засоби опису та мови. До другої відносять концептуальний базис, понятійний апарат та змістовні уявлення. Саме тому правомірно вести мову про взаємодію штучного інтелекту та Computer Science з некласичною логікою, яка оцінюється як необхідна складова теоретичного фундаменту вищеназваних галузей дослідження. У логіці протягом другої половини ХХ ст. ця інтенція реалізується завдяки опрацюванню проблем формалізації та автоматизації дедуктивних побудов, розробки автоматичних методів пошуку доведень та ін. Ефективність використання логіки в Computer Science виявилася надзвичайно високою, тому логіка стає основним засобом досліджень цієї галузі протягом другої половини ХХ ст. і на початку ХХІ ст. За оцінкою американських логіків, «сучасні поняття та методи логіки посідають стрижневе місце в комп’ютерній науці такою мірою, що логіка може отримати статус „числення комп’ютерної науки”» [2, c. 2].

Процес комп’ютеризації науково-дослідницької праці розпочинався, на перший погляд, у напрямку, що є протилежним власне творчим процесам. Але завдяки якісному стрибку у розвитку логічної науки ХХ ст. від обґрунтування виводів до аналізу процесів автоматичного пошуку доведень, саме творчі процеси, і, зокрема, процеси доведення, стали одною з основних проблемних арен сучасних логічних досліджень.

         Однією з перших конструктивних розвідок у зазначеному напрямі вважається праця А. Тьюрінга «Чи здатна машина мислити?». На основі цієї праці стало можливим ставити питання про конструктивну роль логічних досліджень на рівні принципової можливості вирішення проблеми штучного інтелекту. Визнання такої можливості спирається на фундаментальні результати теорії машин А. Тьюрінга та теорії формальних нервових сіток Маккаллока-Пітса. Разом із тим, слід чітко відрізняти машину Тьюрінга як ідеальний об’єкт, що має нескінченну пам’ять, від реально існуючих комп’ютерних пристроїв, які завжди мають обмежені ресурси пам’яті, але при цьому їх зовнішня пам’ять може бути розширеною. Тому будь-який процес доведення чи аргументації, який можна описати засобами однієї з логічних мов, може бути реалізований на комп’ютері. У той самий час Дж. Нейману належить ключова ідея щодо необхідності уведення в сучасну логіку поняття темпорального параметру. Він стверджує, що в логіці важливим визнається питання про те, чи можна отримати результат протягом скінченної кількості елементарних кроків. Але сама кількість необхідних кроків у формальній логіці майже не аналізується. Будь-якій певній скінченній послідовності правильних кроків не віддається перевага над іншими послідовностями, виходячи з її довжини, яка може бути як невеликою, так і великою, та навіть містити таку кількість кроків, що реально є невиконуваною впродовж обмеженого часового проміжку. Тому всі скінченні алгоритми визнаються рівною мірою раціональними. Але коли ми маємо справу з комп’ютерами, ситуація змінюється кардинально. Тепер у ролі стрижневого постає питання щодо кількості кроків, які є необхідними для досягнення певного результату.

          Логічні дослідження, що орієнтовані на використання в Computer Science, переважно вивчають «людські» міркування. При цьому основна увага приділяється побудові дескриптивних, а не нормативних моделей. Це означає, що досліджується, насамперед, те, як люди дійсно міркують, а не те, як вони мають міркувати. При цьому методи здійснення інтелектуальних процедур людським та штучним інтелектом можуть суттєво відрізнятися.

       Для Computer Science актуалізується поняття раціональності у співвідношенні з поняттями ефективної дії, у структурі якої виокремлюються п’ять основних елементів – інструкція, ефективний процес, суб’єкт, дія, результат. Дія є ефективною, якщо досягається мета, що була поставлена раніше. Ефективна процедура – це раціональна діяльність на підставі алгоритму, програми, інструкції. Можна також визначити ефективну процедуру як множину правил, яка регламентує поведінку детермінованої системи «інструкція – суб’єкт – результат». Обмеження, що мають бути накладені на ефективні процедури, обумовлюються ресурсами комп’ютерної техніки. Під ефективним процесом розуміють обчислювальний процес, що характеризується властивостями ясності, точності та однозначності. Вищезазначені вимоги дозволяють розглядати обчислювальний процес як незалежний від суб’єкта, що є надзвичайно важливим у Computer Science. Однозначність означає детермінованість, згідно з якою за однакових початкових умов обчислювальний процес продукує єдиноможливий результат у різні моменти часу.

       У сучасних логічних дослідженнях значна увага приділяється вивченню штучних систем, що діють раціонально. У таких системах діють штучні раціональні агенти. Визначення штучного раціонального агента має певну специфіку. Р. Мур одним із перших здійснив аналіз поняття «раціональний агент» у праці «Reasoning about Knowledge and Action» (1985 р.):

- ідеальним раціональним є агент, який вірить у логічні наслідки власних переконань, тобто є логічно всезнаючим. Зазначимо, що реальний суб’єкт пізнання чи комп’ютер не можуть потрактовуватись як ідеальні раціональні суб’єкти, оскільки вони мають певні обмеження, насамперед, ресурсів і часу;

- будь-якому агентові приписують певні переконання. Переконанням раціонального агента називають інформацію, що має правдоподібний характер, на підставі якої він може діяти. Переконання агента формуються із залученням дедукції та набувають форми когерентної моделі знання про зовнішнє оточення, в якій наявна несуперечлива множина альтернативних можливостей для будь-якої дії;

- серед множини переконань виокремлюється підмножина знання раціонального агента. Знання – це такі переконання, які вважаються істинними та не можуть переглядатися;

- раціональним агентам притаманна властивість знаходитись у стані раціонального дослідження, яке визначається як трансформація переконань агента, що здійснюється під раціональним контролем. Трансформація переконань агента здійснюється у напрямку їх наближення до реальних [3, c. 325-328, 333-338].

        Важливим є питання щодо розрізнення та співвідношення різних смислів поняття   «раціональність»  у внутрішньологічному вимірі – логіко-методологічної та ціле-раціональності. Між логіко-методологічною та ціле- раціональністю існує певний взаємозв’язок. Логіко-методологічні стандарти раціональності експлікують загальні принципи досягнення поставленої мети і вказують на взаємооднозначну відповідність між її складовими – ситуацією, засобами та метою діяльності. Задача досягнення визначеної мети в конкретній ситуації детермінує використання саме тих засобів, які можуть привести нас до поставленої мети. Причому будь-які інші засоби будуть для цього непридатними. Якщо зв’язок ситуації, мети та засобів описується за допомогою деякого правила, то суб’єкт, що бажає досягти мети, необхідно буде діяти згідно цього правила, тобто раціонально. На підставі вищезазначеного приходимо до висновку про деякий ступінь незалежності раціональної діяльності від суб’єкта, зокрема від його індивідуальних особливостей: «Ситуація та мета детермінують раціональний спосіб дій, від суб’єкта нічого не залежить» [4, c. 300]. У такій моделі діяльності не враховується свобода волі суб’єкта, тому такий підхід актуалізується в Computer Science.

У комп’ютерній галузі поняття «агент» набуває якісної специфіки та визначається як програмна комп’ютерна система, що характеризується такими властивостями:

- агент є автономним, тобто таким, що:

- діє самостійно, без прямого втручання будь-яких інших агентів (штучних чи природних);

- має здатність контролювати власні дії та внутрішні стани;

- агент є про-активним, тобто має здатність до цілеспрямованої поведінки, що виявляється у постановці власних цілей на підставі власних ініціатив;

- агент є реактивним, тобто:

- сприймає зовнішнє середовище – фізичний світ, інших агентів, комп’ютерні системи тощо;

- реагує на зміни зовнішнього середовища;

- має здібність до взаємодії з іншими агентами.

      Репрезентативними прикладами прикладного втілення агентів є програмні агенти, оточенням яких виступає система Internet, або автономні роботи, що діють у певному фрагменті фізичної реальності. Важливим є аналіз поняття «раціональний агент». У Computer Science діють раціональні агенти, яким притаманні такі суттєві риси:

- мають деякі власні перцепції;

- діяльність спрямована на досягнення власних цілей відповідно до своїх переконань. Саме завдяки переконанням агент здійснює вибір дії серед її можливих альтернатив. Система переконань агентів може підлягати трансформації за рахунок отримання нових істинних та відкидання хибних  переконань впродовж раціонального дослідження агента, що здійснюється під раціональним контролем [5, c. 202-210, 220-222].

       Американський науковець Аллен Ньюелл у 1982 році публікує працю «Рівень знань» («The Knowledge Level»), в якій прагне визначити поняття «знання» в архітектурі як природних, так і штучних когнітивных систем. Він пропонує визначати категорію знання як таку, що корелює з поняттям раціональності і визначається через нього: «Знання – це те, наявність чого ми маємо постулювати для деякої системи, якщо вважаємо її поведінку раціональною» [6]. Науковець актуалізує поняття агента як носія знань, у структурі якого виокремлюються три взаємопов’язані складові – суб’єкт, множина можливих дій, множина можливих для досягнення цілей. Для досягнення агентом поставленої мети – певного рівня знань, – він має обрати та здійснити певні дії, тобто можна говорити про поведінку агента. На думку А. Ньюелла, її закони детермінується глобальним принципом раціональності, що входять до структури будь-якої системи знання: «Якщо агент знає, що одна з його дій забезпечує досягнення однієї з його цілей, то агент обирає саме цю дію» [7, c. 8]. Принцип раціональності виконує інтегруючу функцію для всіх компонентів агента, оскільки за його допомогою встановлюється зв’язок між знанням та цілями агента з одного боку, та його діями з іншого боку. Для принципу раціональності виокремлюються такі суттєві риси:

- за допомогою принципу раціональності можна передбачити траєкторію майбутнього розвитку системи, спираючись на знання початкових та крайових умов, тобто цілей, дій, вхідного знання, отриманого знання, що є результатом дій агента;

- принцип не є оптимізаційним;

          - принцип має фундаментальне значення, оскільки є основоположним, вихідним для визначення поведінки агента.

         Разом із тим, слід зазначити, що цей принцип не має універсального характеру, тобто за його допомогою неможливо детермінувати поведінку агента у будь-якій ситуації, незалежно від її складності. Для розширення області дії принципу раціональності інколи можливо на його підставі сформулювати додаткові принципи, серед яких виокремимо розширений принцип раціональності. Для формулювання додаткових принципів можна провести певне узагальнення і замість однієї дії агента, яка відбувається насправді, розглядати елементи множини можливих дій, серед яких врешті решт і буде обрана певна дія. У цьому випадку:

- діяльність агента на підставі принципу раціональності розглядається як частинний випадок його діяльності згідно розширеного принципу раціональності, коли у вибраному наборі залишається тільки одна дія;

- якщо множина можливих дій складається з декількох елементів, то фактичний вибір дії обмежується саме цими можливостями.

      Інший варіант розвитку подій передбачає наявність більше ніж однієї дії, вибір яких дозволяє агенту досягти певної мети. У таких випадках слід використовувати допоміжний принцип об’єднання допустимих дій, що формулюється таким чином: «Якщо кожна з дій А1 та А2 забезпечують досягнення цілі Г, то агент має обрати обидві ці дії». Згідно сформульованого принципу, якщо шляхи досягнення мети аналізувати з точки зору поставленої цілі, то будь-який із них є так само прийнятним, як і інші.

        Можливим є також перебіг подій, при якому принцип раціональності кореспондується в певній ситуації до декількох цілей. У таких випадках доцільно застосовувати допоміжний принцип об’єднаного досягнення цілі, який формулюється таким чином: «Нехай цілі G1 відповідає множина можливих дій (А1, i), цілі G2 відповідає множина можливих дій (А2, j). Тоді досягти найкращим чином обох цілей можна, якщо ефективним набором вибраних дій слугує перетин цих множин можливих дій (А1, i)Ç(А2, j)» [7, c. 8-9]. Можна поставити важливі запитання щодо специфіки застосування принципу раціональності у ситуаціях, коли перетин відібраних наборів дій є пустою множиною або за умов існування взаємовиключаючих дій, що забезпечують досягнення декількох цілей. Аналіз частинних випадків застосування принципу раціональності сприяє вибору загального напрямку розвитку принципу раціональності, згідно якого завжди однозначно є визначеною єдина дія, яку повинен обрати агент.

           Застосування принципу раціональності відіграє конструктивну роль у передбаченні спостерігачем майбутніх дій агента. Цей принцип входить до складу загального функціонального рівняння знання, в якому рівень знань функціонально залежить від агента, знання, дій, цілей та принципу раціональності. Знаходження розв’язків функціонального рівняння, що включає принцип раціональності, уможливлюється саме із застосуванням логічних засобів


[7, c. 13]. Таким чином, дослідження в галузі Computer Science мають міждисциплінарний характер і проводяться згідно моделі постнекласичної раціональності. Для Computer Science загалом і продукування інформаційних систем зокрема однаково необхідним є застосування як філософської теорії раціональності, так і засобів некласичної логіки.

 

Література                                                                                                                                       

1. Кримський С. Б. Запити філософських смислів / С. Б. Кримський. – К. : Вид. ПАРАПАН, 2003. – 240 с.

2. Halpern J. Y. On the Unusual Effectiveness of  Logic in Computer Science / J. Y. Halpern, R. Harper, N. Immerman, P. G. Kolaitis, M. Y. Vardi, V. Vianu // Summarizen paper on symposium, by the same title, which was held at the 1999 Meeting of the American Assosiation for the Advancement of Science. – Режим доступу : elec.qmw.ac.uk/pub/…KEREVIEW95.ps.Z

3. Moore R. C. Reasoning about Knowledge and Action / R. C. Moore // Formal Theories of the Common Sense / ed. By Hobbs J. R., Moore R. C. – Norwood : Ablex Publishing Corporation, 1985. – P. 319–358.

4. Рациональность на перепутье : в 2 кн. – Кн. 1. – М. : Российская политическая энциклопедия (РОССПЭН). – 1999. – 368 с.

5. Fagin R. Rnowledge-based programs / R. Fagin, J. Y. Halpern, M. Y. Vardi // Dictributed Computing. – 1997. – Vol. 10. – No. 4. – P. 199–225.

6. Паршин П. Ален Ньюэлл / П. Паршин [Электронный ресурс] // Энциклопедия «Кругосвет». – Режим доступа : http://slovari.yandex.ru/dict/krugosvet/article/f/f2/1009042.htm

7. Newell A. The Knowledge Level / A. Newell [Электронный ресурс] // AI Magazine. – Summer 1981. – Режим доступа : http://www.aaai.org/aitopics/assets/PDF/AIMag02-02-001.pdf

 

© Шенгерій Л.М., 2010