Почему это так, и могло ли быть иначе?

Мы уже говорили о нашей цивилизации (см. «Мы на игле цивилизации?» http://kovlam.livejournal.com/366670.html). Сам заголовок говорит о том, что «Неладно что-то в Датском королевстве». Попытаемся теперь коротко на некоторых примерах наметить ответы «Почему это так» и пофантазировать «Как  могло  быть иначе?».
Почему это так? Не потому ли, что мы, люди не способны на большее?
Может быть, не от хорошей жизни люди создали объекты, которым нет аналогов в Природе?
А может быть от недостатка или избытка ума?
Давайте обсудим эти вопросы на примере наиболее известных творений: колесо и компьютер.
Колесо

Колесо  - наиболее древнее и загадочное изобретение человека. Загадочность его заключается в том, что оно не имеет аналогов в Природе. Валуны  и катки - не в счёт, так как в них используется совершенно иной принцип транспортировки груза. И  валун, и каток способны переместить груз на расстояние, равное длине кривой, образующей перпендикулярное сечение катка или валуна, в то время как колесо позволяет перемещать груз на любое расстояние. В  Природе ничего подобного нет.
В предыдущих публикациях  мы уже говорили о том, что эволюция человека, с целью создания наиболее комфортных условий, в отличие от других животных, пошла по пути приспособления внешней среды к условиям существования. Конечно,  это требовало постоянного пополнения ресурсов, чаще всего транспортирования их к месту дислокации. Этим объясняется тот факт, что люди селились на берегах рек. Тем не менее, водный путь не всегда позволял достигать мест, наиболее богатых ресурсами. Решение этой проблемы требовало определенных интеллектуальных и материальных затрат.
Рассмотрим три наиболее характерных пути решения этой проблемы.
A. (условно) Полинезийский вариант. Благоприятные климатические условия Полинезии: малый перепад температур в течение года, разнообразная растительность, океан, позволяющий относительно легко решать не только проблемы питания, но и перемещения, породили своеобразную человеческую культуру, в основе которой лежит культ окружающей среды, как источника существования. Характерно то, что даже сложные задачи транспортировки (остров Пасхи), решались с помощью катков и не привели к появлению колеса.
B. Империя инков. К сожалению, мы мало знаем о цивилизации древних инков, хотя даже субъективные свидетельства испанских конкистадоров, если их освободить от невежества и глупости, свидетельствуют, что эта культура ни в чём не уступала культуре завоевателей. Сохранившиеся до наших дней культовые и хозяйственные сооружения, памятники культуры говорят о высоком уровне развития угробленной цивилизации. В отличие от Полинезийского варианта, условия существования инков были менее комфортными, это требовало больших интеллектуальных и материальных затрат. Понятно, что это привело к появлению людей - носителей необходимых знаний, способных решать возникающие проблемы. Уровень этих знаний был настолько высок, что в некоторых областях оказался непревзойдённым даже в наши дни. Однако, колеса они не изобрели. Как бы развивалась эта цивилизация в наши дни? Известно, что история не терпит сослагательного наклонения, но всё-таки?
Главная проблема, которая возникает при существовании любой известной нам развитой цивилизации -  транспортная проблема. Это связано с тем, что поддержание на высоком уровне цивилизации требует интенсивного воспроизводства ресурсов. В Империи инков это решалось с помощью вьючного транспорта, который менее зависим от рельефа местности. Можно только предполагать, насколько изменился бы образ жизни обитателей Американского континента, если бы там сохранился уклад древних инков, однако можно с уверенностью сказать, что земля не была бы закована в асфальт и бетон, а воздух - свободен от выхлопных газов.

Примечание.
Любопытно, что в Мехико, в музее игрушек, хранятся экспонаты, представляющие повозки на колесах. Наверное, инки понимали не только плюсы, но и минусы этого полезного приспособления.

Расселение людей было бы более равномерным, и определялось бы близостью к источникам ресурсов. Думаю, что это привело бы к совершенно иному пути развития цивилизации.
C. Евразийская цивилизация. История евразийской цивилизации прочно связана с использованием колеса.
Когда оно появилось в обиходе людей -  не известно.
Какой народ предложил его первым?
Что послужило прообразом колеса?
Не известны даже предположения на этот счёт.
Однако использование колеса позволило интенсифицировать воспроизводство ресурсов цивилизации. «Сократились» расстояния, стало более целесообразным компактное и устойчивое селение людей. Возникли  города, что, в свою очередь, изменило критерии комфортности существования. Это дополнительно требовало интенсификацию воспроизводства ресурсов и т.д. и т.п..  Результат - перенаселённые города-мегаполисы; земля, закованная в асфальт и бетон; атмосфера, отравленная выхлопными газами.   Приобрело ли человечество что-то положительное взамен утраченного?
Если судить по возрастающему числу неврозов, то думаю, что нет. Люди стали более беспомощными, чем до появления “благ” цивилизации. Достаточно вспомнить о гуманитарной помощи гибнущим от голода африканцам. Люди, которые ещё какие-то 30-40 лет тому назад были способны не только прокормить себя, но и быть завидным объектом для завоеваний, вкусив благ цивилизации, стали беспомощными. То же произошло с народами Севера в бывшем Советском Союзе.
А что можно сказать об энергетической зависимости от стран-экспортёров нефти? Ведь их экономика паразитирует на этой зависимости. Между тем, подавляющая часть приобретаемой нефти сжигается в двигателях автомобилей.
Всё то же колесо!
Но может быть при этом решена проблема интенсификации воспроизводства ресурсов?
Думаю, что нет. Большая часть проблем возникает из-за того, что многие источники ресурсов расположены в местах, до которых нерационально или невозможно проложить дороги - известно, например, что запасы полезных ископаемых в океане превосходят, по некоторым видам, запасы суши.
Компьютер
Компьютер - устройство или система, способная выполнять заданную, чётко определённую последовательность операций. Это чаще всего операции численных расчётов и манипулирования данными, сюда относятся и операции ввода-вывода.
Общеустановленное  определение.

Компьютер  - второе по времени, после колеса, но не по значимости создание человека, которому нет аналогов в Природе. Мы еще не до конца можем оценить все плюсы и минусы появления этого устройства в нашей жизни, тем не менее, некоторые выводы можно сделать уже сегодня.
Все орудия производства, созданные человеком до компьютеров, предназначались для увеличения физической силы воздействия человека на окружающую среду.(рука-лопата-экскаватор; ноги-телега-автомобиль-самолет-ракета и т.п.). Характерная особенность этих устройств - использующий их человек однозначно представляет результат своей деятельности (вырыть яму; переместиться в заданную точку пространства и т.п.). До появления компьютера интеллектуальная деятельность была оснащена более слабо. Прежние вычисляющие и моделирующие устройства предназначались для интенсификации деятельности человека (например, убыстрить процесс вычислений). Разумеется, исполнитель должен был “владеть аппаратом”, то есть знаниями, необходимыми для эффективного применения орудий интеллектуального производства (как крутить ручку арифмометра, как работать со счетами и т.п.).
Начало  развития научной деятельности (последние двести-триста лет) было заложено людьми с энциклопедическими знаниями. Это связанно с тем, что в науке, как правило, конечный результат становится известным только в конце “пути”.  Отсюда  понятно, какую роль в интеллектуальной деятельности играет выбор “пути”  (методики и технических средств), а это требует от исполнителя знания не только цели, что в науке проблематично, но и способа ее достижения.

Примечание.
Трудно  предположить,  что  существует  научное открытие, которое  могло быть запланировано. Однако, появлению любого научного  открытия предшествует освоение методов и средств исследования.

Компьютер позволяет получать решения некоторых задач, которые до появления относили к разряду интеллектуальных. Примерами таких задач могут служить задачи прогнозирования и задачи моделирования больших систем (экологические системы и им подобные).
Рассмотрим особенности этих задач.

Задача прогнозирования

Существует  две сферы применения прогнозирования:

Вероятное суждение о состоянии какого-либо явления в будущем.

Примечание.
Термин “вероятное”, в данном случае
 обозначает “достоверное”.  Применение
методов теории вероятностей и
математической статистики для оценки
достоверности, что данное событие произойдет,  в прогнозировании методологически не корректно,
так как они предназначены для  многократно
повторяющихся событий, в то время,  как при прогнозировании нас интересует  достоверность свершения конкретного события.

Трудно  переоценить важность проблемы.
Разумеется, решение этой задачи требует использования достаточно полной информации не  только об исследуемом явлении, но и об обстоятельствах, при которых это явление будет происходить. Наилучший   алгоритм прогнозирования будет выдавать различные  прогнозы, взависимости от той информации, которая была положена в основу прогноза.  Кроме того, для получения достоверного прогноза, каждый алгоритм нуждается в информации определенного вида и объема.
До недавнего времени при решении задач прогнозирования использовались эксперты. Разумеется, эксперт может использовать компьютер для интенсификации процесса решения задачи. Применение компьютера для получения прогноза оправданно, если эксперту ясен используемый алгоритм прогнозирования, и он в состоянии оценить полноту обрабатываемой информации.
Первые компьютеры были настолько  примитивны, что  позволяли эксперту выступать сразу в двух ипостасях: постановщика задач и программиста. Этому способствовало то, что  процесс программирования был настолько прост, что не слишком отвлекал эксперта от прямых его обязанностей. К сожалению, технические характеристики первых компьютеров (объем памяти, быстродействие  и т.п.) не  позволяли всерьез обсуждать  возможности применения их для решения задач прогнозирования. Это   обстоятельство, стимулировало развитие компьютеров. Оно  пошло  по двум направлениям:
              а) совершенствование программного обеспечения, что позволяло совершенствовать         процесс программирования - это привело к появлению операционных систем и языков программирования высокого уровня. Процесс программирования становился более эффективным, однако это требовало дополнительных технических ресурсов компьютера, что  стимулировало развитие компьютера во втором направлении:
              б) разработка новых технологий производства элементной базы компьютеров. Это  привело  к росту технических характеристик компьютеров.
Оба эти направления стимулировали развитие друг друга. В настоящее время быстродействие и объем памяти компьютеров измеряются мега-,  гига-,  и даже терабайтами. Компьютеры  при этом работают под управлением операционных систем и другого программного обеспечения, позволяющих быстро и эффективно изготавливать необходимый программный продукт.  В настоящее время операционные системы и вспомогательное программное обеспечение используют до 60% ресурсов, и эта доля продолжает расти.
Появление  эффективного программного обеспечения и мощных компьютеров сделало возможным применять их для решения задач прогнозирования и моделирования больших систем.
Однако, появление операционных систем и языков программирования потребовало увеличения времени для освоения работы с компьютером. Более того, программное обеспечение непрерывно совершенствуется. Разумеется, пользователь  вынужден  следить за их развитием. Это   разделило экспертов на тех, кто стал программистом и перестал быть постановщиком задач (ведь методология прогнозирования так же не стоит на месте) и постановщиков задач, переставших быть программистами. Процесс разделения продолжается: появились постановщики задач, которые никогда не были программистами и программисты, которые никогда не были постановщиками задач.   Такое  положение объясняется тем, что  программирование  становится самостоятельной наукой.
Однако, чем дальше, тем больше укрепляется иллюзия, что компьютер может все.  Хотя, чем далее углубляется специализация программиста и постановщика задач, тем яснее становится ситуация, при которой никто, ни постановщик задач, ни, тем более программист не могут оценить достоверность полученного результата.
В наше  время наблюдается тенденция все большего  проникновения компьютеров при решении задач  прогнозирования.
Есть еще одно обстоятельство,  которое ставит под сомнение “всеобщую  компьютеризацию” процесса определения наиболее вероятного  развития того или иного явления. Дело в том, что  ценность прогноза определяется тем, насколько он способен предсказать такой исход развития  событий, который наименее вероятен в настоящем, но  именно он будет иметь место в будущем.  Например, известно, что наиболее вероятная погода завтра будет та, что  была сегодня. Это мы знаем и без компьютера, однако нас интересует внезапная  перемена погоды, которую никакой экстраполяцией предыдущих данных определить нельзя. Еще более чувствительна к качеству прогноза торговля. Здесь фактор “достоверной невероятности” определяет успех той или иной торговой операции. Допустим, мы определяем набор товаров, которые мы собираемся завезти в определенный район, расположенный на экваторе и нам с вами эксклюзивно известно, что  в разгар лета здесь ожидается резкое и длительное похолодание. Понятно, что в этом случае нам следует отдать предпочтение теплым вещам, в отличие от наших конкурентов, которые, считая наиболее вероятной жару  (“так помнят старожилы”), завезли плавки и купальные костюмы, и прогорели. 
Еще большую ценность “достоверная невероятность” имеет на бирже.
Выше было сказано, что  качество  прогноза  зависит от полноты информации о прогнозируемом явлении.  Любой добросовестный эксперт подтвердит,  что его  прогноз основывается не только на знании статистики прогнозируемого  явления, но и на интуиции (“я так чувствую”). Доказательством этому служит тот факт, что  разные эксперты, обладающие одной и той же статистикой, могут сделать разные, порой взаимоисключающие  прогнозы, из которых, разумеется, только один будет правильным. В другой работе  мы коснемся вопроса, что такое интуиция и насколько она может содержать информацию о прогнозируемом явлении, здесь же  достаточно упомянуть, что  существующие системы прогнозирования в состоянии использовать только статистическую информацию, что, мягко говоря, снижает качество  полученных с их помощью прогнозов. Известно, что  прогноз низкого качества не прогнозом.
Таким образом, при прогнозировании вероятного  появления определенного события применение компьютера оправдано только в качестве инструмента для опытного эксперта.
Последние годы появились работы, посвященные Искусственному Интеллекту.
 
Ключ к решению задач с помощью искусственного интеллекта лежит в сокращении перебора вариантов при поиске решения. Для этого программы должны реализовать те же принципы, которыми в процессе мышления пользуется человек.
              Дуглас Б. Ленат

Приведенное высказывание принадлежит одному из крупнейших теоретиков и разработчиков систем искусственного интеллекта. Оно любопытно тем, что проводится аналогия с человеческим мышлением. Предполагается, что в голове человека находятся все варианты предполагаемого  развития событий и  человек, в процессе мышления движется по дереву решений, оценивая каждый вариант и выбирая наилучший.
Все бы хорошо, если бы разрешаемая проблема по сложности была соизмерима с проблемой:  “Следует ли переходить улицу в данном месте?”.  Не могу судить, может быть найдется такой “мыслитель”, который в этом случае будет перебирать все возможные варианты, но можно с уверенностью утверждать, что он рискует никогда не перейти улицу,  так как ситуация будет меняться с большей скоростью, чем он будет перебирать варианты.
Разумеется, нам могут возразить, что современные компьютеры обладают огромным быстродействием и способны анализировать дерево решений со скоростью на много порядков превосходящей способности человеческого мозга. Но ведь парадокс заключается в том, что еще никто не пострадал при переходе улицы от того, что он выбрал не лучший вариант перехода - в этом случае говорят, что он просто не знал правила уличного движения. В более сложных ситуациях потерпевшему также не приходит в голову объяснять свою неудачу тем, что  он не смог перебрать все дерево решений. Чаще оказывается, что в этом случае открылись новые, не известные ему обстоятельства. Создатели систем искусственного интеллекта утверждают, что такой казус не может произойти при использовании их систем, понимая под этим, что  их дерево решений содержит все возможные варианты. Есть, по крайней мере, два обстоятельства, которые  на практике обесценивают это утверждение:
; Отсутствие критерия для оценки полноты дерева решений. Все зависит от уровня компетенции группы экспертов, формирующих дерево решений. Ситуация не становится более привлекательной при применении обучающейся системы, так как слабым утешением будет тот факт, что система приняла, мягко говоря, не лучшее решение потому, что она еще не достаточно обучилась и ваша ситуация будет использована для ее усовершенствования. Это удручает, тем более, что невозможно оценить уровень совершенства обучающейся системы.
; Если группа экспертов оказывается достаточно компетентной, то  уже для проблемы средней сложности дерево решений приобретает такие размеры, что если оно даже может быть размещено на диске (размеры диска уже сегодня измеряются терабайтами), то полный его анализ за приемлемое время становится проблематичным. В настоящее время разработано большое число эмпирических и полуэмпирических методов сокращения перебора. Однако, либо они слабо сокращают перебор, либо  очень напоминают метод, который применяли ученые Академии Наук Лапутии (см. путешествия Гулливера), которые более двухсот лет назад были описаны Джонатаном Свифтом.
Тем не менее, тем не менее.
Ведь люди до сих пор  (до появления систем искусственного интеллекта) решали проблемы, по сложности, превосходящие  даже те, которые только для  отдаленного будущего не сулят нам разработчики систем!
Да, для решения сложной проблемы человек должен обладать определенной эрудицией. Но ведь она не может превосходить эрудицию целой группы экспертов - составителей дерева решений. Между тем,  человек находит решения, например в области научных открытий, которые принципиально не могут находиться ни на каком, как угодно полном, дереве решений.
Все это заставляет предположить, что мышление человека использует иной механизм принятия решений. Это тем более любопытно, что знание его позволило бы создать концепцию устройства более интеллектуальных компьютеров, отличную от современных компьютеров, создаваемых на основе концепции Дж. фон Неймана.
Есть и еще соображения, которые заставляют нас подозревать, что принятая парадигма принципа действия и устройства вычислительной техники является тупиковым вариантом.
Это объясняется тем, что любое программное вычислительное устройство предназначено для реализации алгоритма.
Примечание.
«Алгоритм — это конечный набор правил, который определяет последовательность операций для решения конкретного множества задач и обладает пятью важными чертами: конечность, определённость, ввод, вывод, эффективность».
Дональд Эрвин Кнут

Обратите внимание на два важных качества: конечность и определенность. Это значит, что последовательность операций, определенных алгоритмом гарантирует, что результат  будет получен (определенность)  через конечное число шагов (конечность).
Анализ предполагаемых проблем показывает, что в отличие от множества задач, решаемых человеческим мозгом, лишь 3..5% могут быть описаны алгоритмически.
Это уже хорошо понимал еще древнегреческий философ  Гераклит Эфе;сский (др. греч ;;;;;;;;;; ; ;;;;;;;, 544—483 гг. до н. э). Суть его высказывания можно выразить так: «дважды нельзя войти в одну и ту же реку» .  То есть, нет двух одинаковых процессов и,  следовательно,  невозможно реализовать с помощью алгоритма модель реально протекающего процесса.
Между тем, мы решаем проблемы прогнозирования и это может служить источником оптимизма, но при условии смены парадигмы вычислительной техники, но это мы рассмотрим в других публикациях.