3.3. РАЗВИТИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЕЕ СИСТЕМ В  ПРИРОДЕ,   ОБЩЕСТВЕ, ТЕХНИКЕ

Термин гибридный интеллект мы применяем как наиболее общее понятие, обозначающее совместное прогнозирование, в котором участвуют многие индивиды, располагающие частными моделями процессов взаимной адаптации, так что они совместно синтезируют качественно более адекватную модель прогнозируемых процессов. Причем надо учитывать не только индивидов, лично участвующих в совместном решении (в этом случае лучше всего подошел бы термин коллективный интеллект), но и индивидов, результат интеллектуальной деятельности которых представлен посредством искусственных объектов и систем (жилищ, ' орудий труда, книг, программ ЭВМ и т. д.). j Понятие гибридный интеллект более широкое, чем искусствен- | иый интеллект. Дело в том, что системы искусственного интел- j лекта всегда основаны на объединении, гибридизации иителлек- ] тов разных людей. Иначе говоря, системы искусственного иител- I лекта всегда являются системами гибридного интеллекта. Однако ] обратное неверно:  системы  гибридного  интеллекта  не всегда являются системами искусственного интеллекта. В обществе и природе существуют многие естественные системы гибридного интеллекта.

Система гибридного интеллекта может рассматриваться как этап в переходе от случайной неорганизованной творческой де-ятельности в решении задач нового класса к автоматизированному решению этих задач в системах искусственного интеллекта. Такая эволюция способов и систем решения задач рассмотрена на примере САПР А. А. Самарским.

Особые перспективы применения принципов гибридного интеллекта связываются с решением задач проектирования (в первую очередь, в САПР), оперативного управления сложными системами, прогнозирования и планирования развития народного хозяйства, а также с комплексными научными исследованиями. Однако само , собой разумеется, что успех практического применении идей, ■ принципов и систем гибридного интеллекта зависит целиком и полностью от того, насколько специалисты- - участники системы гибридного интеллекта — подготовлены к работе в творческих коллективах иа базе адаптивной информационно-вычислительной техники. Следовательно, освоение принципов и систем гибридного интеллекта должно начинаться с вузов, где готовят таких специалистов Потому разработка н реализации принципов гибридного интеллекта должна быть предпринята прежде всего в системе высшей школы. Однако переход к этим принципам требует большой гибкости и энтузиазма.

Новую теоретическую концепцию невозможно внедрить в со-зшпше людей, твердо стоящих на позициях устоявшейся теории, если не разрушить частично эту старую теорию, не поставить ее в такие условия, правомерность которых вполне очевидна, но в которых старая теория не эффективна.

В практике, например в промышленном производстве, новые условия, при которых устаревшая технология не может обеспечить выполнение возросшего плана, задаются общественными потребностями, определяются самой логикой научно-технического прогресса страны.

В теоретических исследованиях, как правило, учитываются факторы, требования, условия, которые еще не стали реальностью. Сила теории как раз и состоит в ее способности прогнозировать, в опережающем характере ее развития, в том, что оиа ставит модели объектов и систем в те условия, которые будут с той или иной вероятностью реализованы в будущем. В момент исследования такие новые условия носят необязательный, неочевидный характер. Поэтому требуется достаточная убедительность доказательства необходимости рассмотрения старой теории в новых условиях, которым эта теория ие адекватна, что приведет к необходимому подрыву авторитета старой теории, склонив ее сторонников к необходимости изучения н перехода к новой предлагаемой теории.

Естественна консервативность приверженцев старой теории, поскольку эффективность их исследований в период частичного разрушения этой теории и трансформации ее в новую теорию будет существенно снижена. Чем меньше приверженность старой теории, чем более дивергентна точка зрения ученых, тем легче они воспринимают и применяют новую теорию.

В то же время люди, не следующие никакой теории (иначе говоря, попросту не являющиеся теоретиками), вообще не способны воспринять новую теорию. Они обычно утопают в анализе мелких конкретных деталей новой теории, выдвигают непомерные, поспешные требования к ее практической реализуемости и полезности и ие охватывают теорию, ее суть как целое, развивающееся, эффективное в перспективе.

Таким образом, теоретик-консерватор, хоть и с огромным трудом, но все же способен воспринять новую теорию, в то время как практик, не имеющий опыта теоретической работы, нередко вообще не способен трансформировать свою структуру-стратегию в такую, которая необходима для освоения и развития новой теории

В учебвых целях систему гибридного интеллекта можно трактовать и реализовать как коалиционную деловую игру на базе адаптивной  информационно-вычислительной техники.

Принципиальное отличие методологии системы гибридного интеллекта от традиционной методологии инженерной психологии состоит в том, что вместо анализа вариантов и попытки выбрать из них «оптимальный» проводится синтез разных вариантов решений, объединение скрытых и непосредственных участников решения- Если любой «оптимальный» вариант был всегда специализирован и действительно оптимален только в пределах узкого класса задач, то система гибридного интеллекта оптимально действует в очень широком диапазоне ситуаций, намного превышающем сумму классов задач, которым адекватны индивидуальные информационные модели участников системы Особую роль в групповом варианте систем гибридного интеллекта играет метаопера-тор — специалист по взаимной адаптации участников, контролю за их состоянием, перераспределению функций, организации гибкой иерархии между ними.

Кроме группового варианта, возможен и индивидуальный вариант системы гибридного интеллекта, в котором особо повышенные требования предъявляются  к оператору-универсалу и еще более высокие — к скрытым участникам системы — проектировщикам и программистам, которые должны обеспечить особенно точную индивидуально-оперативную адаптацию информации к оператору. Вариант структуры системы гибридного интеллекта с комплексным представлением частных информационных моделей задач каждому участнику решения — оператору — показан иа рис   3 5

Принципиально можно себе представить варианты системы гибридного интеллекта, предлагаемые одним участником или очень большим числом участников Появление техники «телеконференций» и информационно-вычислительных систем массового пользования делает возможной реализацию принципов гибридного интеллекта с участием людей, разделенных большими расстояниями.

В каждом случае необходимо определение оптимального состава участников системы для минимизации времени принятия и реализации решения с достаточно высокой надежностью и эффективностью

В сфере планирования н управления народным хозяйством развитие вычислительной техники может в дальнейшем привести к созданию единой общегосударственной автоматизированной системы обработки информации. Такая система может сыграть совместно с ее программистами и пользователями роль гибридного интеллекта общегосударственного масштаба

Системы гибридного интеллекта будут способствовать наиболее эффективному осуществлению сознательного планомерного контроля процесса развития общества

В дальнейшем, нрн достаточно полной реализации принципов систем гибридного интеллекта, возможно, удастся получить синхронно-резонансный эффект в интеллектуальном взаимодействии, при котором интегральная проблемно ориентированная модель объекта и субъективно оптимальные значения психологических факторов сложности решения будут достигаться максимально быстро Это позволит резко снизить затраты времени на нахождение сложных решений и их реализацию

Оптимальными значениями психологических факторов сложности считаются те, которые обеспечивают достижение заданной цели (поиск и реализацию решения задач) при минимальном значении выбранного критерия сложности (времени решения, числа ошибок, показателей психофизиологической напряженности и др.). Основной целью проектирования и апантации систем человек — ЭВМ является организация взаимодействия априорных и реальных стратегий принятия решений, обеспечивающего оптимальные значения психологических факторов сложности. При этом важное значение имеют возможности ЭВМ постепенно и притом контролируемо наращивать, реконструировать модели процессов решения задач, воспроизводить их и консервировать (сохранять в неизменном виде). i

Одним из типичных приемов общения людей, действующих в разные времена, может служить работа оператора с системой отображения информации (СОИН) или ЭВМ в диалоговом режиме Корреляция между структурой СОИН и советами ЭВМ отражает степень согласия или несогласия операторов с «собеседником» — разработчиками СОИН и программистами, которые в дальнейшем на основании анализа деятельности операторов могут изменить свое мнение, способ и категоричность его выражения или господствующую стратегию решения задач определенного класса.

Применение принципов гибридного интеллекта может иметь особое значение для совершенствования высшего образования, перестройка которого происходит в нашей стране Подготовка специалистов к коллективному научно-техническому творчеству, воспитание у них способностей и стремления к коллективному интеллектуальному труду представляет собой одну из центральных задач советской высшей щколы Единую государственную систему непрерывного образования можно в известном смысле рассматривать как механизм синтеза национального гибридного интеллекта.

Современная инженерная психология создала значительный арсенал технических информационных средств, соответствующих различным индивидуальным психологическим особенностям людей и условиям решения ими учебных, технических и оперативных задач Эксперименты показали, что различные формы отображения обусловливают разные эмоциональные реакции и состояния участников совместного решения. Например, упоминавшиеся уже абстрактные средства отображения информации, как правило, не вызывают стрессовых состояний, поэтому операторы, пользующиеся СОИН этого типа, могут с «холодной головой» контролировать действия тех операторов, которые пользуются ассоциативными СОИН. В свою очередь, последние будут стимулировать более быструю, активную работу операторов, работающих с абстрактными СОИН, в случае возникновения опасных (аварийных) ситуаций

Повышение опасности условий деятельности, ужесточение дефицита времени, отводимого иа принятие решений, в значительной степени переводят деятельность иа более низкие уровни психики; повышая роль эмоциональных и других подсознательных процессов При этом человек легче поддается влиянию структуры технических средств и в этом смысле больше зависит от программы взаимодействующей с ним машины Кроме того, именно в этих условиях проявляются глубинные, филогенетические особенности поведения и биологические интересы индивида как представителя биологического вида человечества.

Эти интересы и особенности поведения в результате их динамичности и чрезвычайной сложности прогнозирования нельзя считать достаточно познанными, чтобы жестко программировать или выполнять вместо человека, объявляя его недееспособным и выключая его из системы управления в принципиально новых ситуациях. Отключение или управление поведением человека, хотя и входит в арсенал методов индивидуальной адаптации СЧМ, однако приводит к тому, что данный человек фактически перестает быть полноправным представителем вида, его «разведчиком» в новой ситуации внешнего мира. Систематическая передача функций человека в стрессовых ситуациях устройствам искусственного интеллекта приведет к неконтролируемому искажению интересов человечества и может нанести ему вред, последствия которого невозможно прогнозировать.

Дело здесь вовсе не в пресловутой борьбе «сообщества» ЭВМ против людей, а в опасности неадекватного отражения и учета социальных и биологических интересов человечества в искусственном мире машин с их априорными стратегиями, в том, что системы искусственного интеллекта не способны прогнозировать модификацию социальных и биологических интересов человечества при изменении условий его жизни н деятельности.

Такой прогноз является главнейшей прерогативой системы гибридного интеллекта. Стремительность изменения техники, условий жизни и деятельности людей требует создания таких систем, с тем чтобы повысить адекватность прогнозирования н скорость реакций людей иа те или иные изменения внешнего (искусственного и естественного) мира.

Синтез разветвленных, глобальных систем информационного взаимодействия по принципам гибридного интеллекта — необходимое условие своевременного решении проблем путем подбора и перестройки оптимального состава участников и организации сотрудничества между ними, создания и всесторонней оценки прогнозов, апробации н ассимилирования полученных результатов в нарастающем ритме научио-техиической революции.

Создание систем гибридного интеллекта необходимо в свете возрастающей информационной сложности и дефицита времени в решении социальных, технических, экологических и энергетических проблем, как компенсация медленной естественной эволюции индивидуальных интеллектуальных способностей людей и способ оптимального интегрирования этих способностей для составления более достоверных прогнозов.

Есть основания полагать, что совместные формирование и реализация прогноза {динамики условий жизни) являются важными факторами эволюции. Таким образом, идея систем гибридного интеллекта заимствована нами из опыта биологической эволюции.

Для создания фундаментальной теории и методов совершенствования прогнозирования развития систем взаимодействия людей с вычислительной техникой необходимо изучить, как возникли и развивались интеллектуальные системы в природе, в человеческом обществе, как развивались и совершенствовались орудия труда.

Для решения проблемы общения человека с ЭВМ на «естественном» языке необходимо определить, какой именно язык может считаться естественным для таких систем. В свою очередь, это невозможно определить, не изучив историю «общения» людей с различными видами орудий труда.

Можно попытаться провести параллель между трудностями общения людей, особенно разных поколений (скажем, отцов и детей), н общения между человеком и ЭВМ. Считается, что эффект общения положителен, если между людьми, совместно решающими задачу, взаимоотношения нейтральные или положительные, и эффект отрицателен при негативных взаимоотношениях.

На самом деле зависимость более сложная. В частности, можно предположить, что люди с более чувствительной нервной системой, способные улопнть даже малые колебания гараметров внешней среды, подвержены большим колебаниям прн вынесении окончательного суждения, чем люди с менее чувствительной нервной системой. Прн совместном вынесении суждения последние выражают свое мнение с большей уверенностью, чем первые. В результате средняя точность совместного решения будет более низкой, чем точность индивидуального решения более чувствительных участников.

Различия между людьми, затрудняющие общение между ними, необходимым образом обусловлены эволюционно-нсторическим развитием. Например, типы темпераментов, открытые И. N. Павловым, могут трактоваться как разнообразие индивидуальностей, необходимое для создания эффективного гибридного интеллекта, в котором представлены люди, способные чутко улавливать и реагировать на быстрые кратковременные изменения среды (холерики), а также люди, склонные к оптимистическим прогнозам и готовые активно нх реализовать (сангвиники). Кроме того, должны быть уравновешивающие сангвиников пессимисты, меланхолики и консервативные люди, прочно удерживающие и выполняющие тот прогноз, вокруг которого ранее они уже синхронизировались (флегматики).

Конечно, такое деление людей — участников прогнозирующего гибридного интеллекта - очень грубое и приближенное. В зависимости от условий жизии и их динамики могут усиливаться и другие качества, которые внешне выступают как основные или побочные свойства индивидуальной психологии. Для нас особенно важны свойства индивидуальных и коллективных интеллектов.

Интеллект человека может быть ориентирован иа решение собственных, внутренних (интровертных) задач и носить преимущественно неосознаваемый характер. В известном смысле интеллект индивида, взаимодействие всех его органов в процессах прогнозирования можно рассматривать как гибридный интеллект. Сознание отражает деятельность интеллекта личности индивида как участника совместного, коллективного мышления, Объективный мир познается человеком не только и ие столько непосредственно, самостоятельно, сколько посредством других людей, поскольку каждая индивидуальная модель всегда очень неполна.

Положительный эффект совместного решения задач, непосильных никому в группе индивидуально, не исключает того, что коллективное решение может быть необозримым по процессу и неосознаваемым по результату для каждого участвующего индивида.

Биологический вид раздает своим индивидам способности — задания. Способности различаются по характеру и уровню. Адекватное применение индивидом способностей для формирования прогноза, синхронизации популяции на прогнозе и его реализации поощряется видом. Поощрение может выражаться в высокой работоспособности, радости творчества, физическом здоровье, долголетии.

Если индивид в прогнозе адекватно использует данные ему способности, то эта его активность будет непременно сопровождаться радостью творчества. «/Муки творчества» — это акт насилия над природными способностями, использование их не по назначению. Даже в случае достижения внешнего успеха (создания признанного прогноза) в этом случае весьма вероятны тяжелые издержки в виде ухудшения физического или психического здоровья.

Высокие природные способности есть залог высоких поощрений или наказаний индивиду в зависимости от опенки видом результатов применения индивидуальных способностей. Высокие способности призывают к активной н эффективной прогностической деятельности. Есть старое мудрое выражение: кому много дано, с того многое н спросится.

При малых способностях и возможное поощрение н возможное наказание соответственно меньше, чем при высоких.

Известно множество примеров тяжелейших жизненных крушений талантливых людей. Когда мы говорим о наибольшем наказании одаренных индивидов за ошибочный прогноз, отказ от реализации данного прогноза или полное отсутствие такового (элементарная лень), то имеем в виду не только неизбежную расплату популяции за дезадаптацию к изменениям окружающей среды. Страдают от этого все члены популяции, однако различие в их реакции будет обусловливаться дифференциацией чувствительности к возникающему нлн усиливающемуся дискомфорту.

Расплата пенхобнологнческая приходит намного раньше, чем социальный или экологический дискомфорт от прежних ошибок в прогнозе. Эта расплата носит, как н прогноз, опережающий характер. Например, тяжелый психический сдвиг может постигнуть одаренную личность вследствие неадекватного применения способностей (аванса, а не безвозмездного дара, полученного от вида) намного раньше, чем проявятся последствия отсутствия прогноза нлн его ошибочности. Для окружающих такой психический сдвиг может выглядеть как случайный, немотивированный. В то же время мотивация будет н притом очень глубокая. Лежит она в сфере очень сложных н мнообразных взаимоотношений индивида и вида, человека и общества. Непостижимость для разума всего многообразия таких взаимоотношений н нх «роковых» последствий для многих индивидов, возможно, явилась одинм нз пенхобноло-гических истоков религий.

Индивидуальное интеллектуальное развитие зависит не столько от объема н других параметров мозга индивида, сколько от разнообразия и детальности языка, уровня и масштабов интеллектуального сообщества.

При общении индивид пользуется помощью других индивидов. Они для него служат внешней памятью, поставляют недоступную ему самому информацию, берут на себя львиную долю труда по формированию прогноза, часто поставляют готовый прогноз, вовклекая его в синхронизацию, служат критериями истины в ходе общественной практики.

Порождение новой информации, приобретение знаний происходят путем складывания частных (осознаваемых, а чаще неосознаваемых) самих по себе незначительных аспектов, обрывков, проекций того явления, которое должно быть Открыто.

Таким образом, поначалу никто не владеет новой информацией в достаточном для опознания (и тем более применения) виде. И только как результат взаимодействия постепенно (хотя может быть и очень быстро) возникает новое знание. Это знание приобретает управляющую силу лишь впоследствии, когда участники синхронизируются на нем.Совместные интеллектуальные процессы включают в себя такие этапы, как суммирование, систематизация (структурирование), опознание, признание, синхронизация, интеллектуальный резонанс и реализация решения.

Психологические исследования структуры личности творческих (креативных) людей, проведенные Ь". П. Торренсом, X. Лит-то ном, К. Р- Роджерсом и другими учеными, показали, что креа-тивы достаточно четко распадаются на две противоположные группы. Одну группу характеризует проявление как интеллектуальной, так и социальной инициативы. Этой группе присущи стремление к доминированию, смелость в отстаивании своих идей, активное социальное и информационное взаимодействие. Другая группа отличается такими чертами личности, как неуверенность, стремление к одиночеству, непопулярность среди людей.

Информационное взаимодействие является необходимым условием творчества представителей обеих этих групп. Однако для второй группы такое взаимодействие в форме непосредственного общения отягощено личностными трудностями прямых социальных контактов, часто создающих отрицательный эмоциональный фон и потому снижающих эффективность информационного взаимодействия.

Применение принципов адаптивного информационного взаимодействия в системах гибридного интеллекта позволит повысить эффективность такого взаимодействия для социально «неконтактных» креативов, обычно предпочитающих работать в одиночку.

Большой вклад в развитие учения об общении внес В. М, Бехтерев, назвав эту область знаний коллективной рефлексологией в одноименной книге. В то же Время нельзя согласиться с его мнением о субъективности психологии: «Как известно, социология опиралась до сих пор на две научные дисциплины: биологию и психологию. Поскольку биология дает этой науке прочный объективный базис, постольку психология, как субъективная наука, делает ее положения шаткими. С нашей точки зрения не должно быть в социологии психологических доктрин, как доктрин субъективного характера, и социология, чтобы быть наукой строго объективной, должна опираться главным образом на две науки — бнологито я разрабатываемую мной рефлексологию, из которых последняя должна заменить собою психологию всюду, где ^ело идет о познании сторонней человеческой личности и, в частности, сторонних индивидов, входящих в состав коллектива».

В. М. Бехтерев характеризовал диалектику биологического и социального в развитии индивида: «Личность первоначально развивалась под влиянием как биологических, так и социальных факторов, позднее же преимущественно, хотя и не исключительно, под влиянием социальных факторов, поэтому личность должна быть признана явлением биосоциального проиехождения». Эти идеи развивались в 60-х годах XIX века Курно в «Трактате о связи основных идей в науках и истории», Лапа русом в книге «Жизнь души», позднее Льюисом («Проблемы жизни н духа», 1874 г., tФизиологические основы духа*. 1877 г.).

В XIX в, попытки создать психологию народов, социальную и коллективную психологию предприняли Вунд, Стейнзел, Дауголл, Копельман. Они изучали психологию сообщества с единым разумом, ощущением и г. п.

В. М. Бехтерев поддерживал точку зрения А. Копельмана, который признавал, что социальные продукты, являясь произведением отдельных лиц, обладают характером заключающегося в них объединения индивидуальных продуктов, но он не считал возможным делать из этого факта заключения о единстве сознаний создающих нх индивидуумов, народа.

Конечно, прав В. М. Бехтерев, утверждая, что психическая деятельность, или, как он выражался, «соотносительная деятельность отдельных лиц, находящихся н собраниях и группах, благодаря взаимодействию друг иа друга дает в результате продукты социального творчества, ничуть не утрачивая своей самобытности и не сливаясь вместе с другими в общую единую психику или «единую душу».

В. М. Бехтерев цитирует книгу Г. Лебона «Психология народов и масс*: «Героизм, самоотвержение являются гораздо чаще двигателями толпы, чем отдельного человека, за коллективной жестокостью чаще всего кроется убеждение, идея справедливости, потребности в нравственном удовлетворении, совершенное забвение личных интересов, жертва интересам общим — одним словом, совершенная   противоположность эгоизму».

В. М, Бехтерев подробно проанализировал роль слова, музыки, мимнко-соматических реакций в объединении индивидов. Он признавал большое значение взаимовнушения, вэаимоподражания и взаимоиндукции как объединяющих факторов.

В. ,М. Бехтерев проводил опыты по телепатии с собаками и людьми и считал их результаты вполне успешными. Заключая их описание, он писал: «Все выше-скапанное приводит к выводу, что опыты с так называемым «мысленным» внушением или — точнее с непосредственным индуцированием удаются как на нервных людях, так и на животных. А это убеждает нас в том, что и в толпе кроме взаимовнушения и так называемой заразы, вызывающей непосредственное подражание, должен действовать еще особый фактор а виде прямого воздействия путем непосредственной передачи возбуждения центров одного индивида соответствующим  центрам другого индивида».

В первом томе своей «Системы социологии» П. Сорокин писал, что идея, как бы примитивна она ии была, повелительно толкает человека сообщить ее сочеловеку. Переживания радости, горя, печали, страха требуют отклика со стороны других, Радость заставляет человека «излить» ее другому, горр требует утешения, страх, колебание требуют успокоения и одобрения, ненависть толкает к отмщению. Желание что-либо сделать толкает человека к другому, чтобы привлечь его к работе по осуществлению поставленной цели. Все эти переживания стремятся «выйти» за пределы индивидуальной души и делают необходимым обмен с другими индивидами, и чем они острее, тем интенсивнее, том сильнее тяга к сочеловеку, возбуждаемая ими. Невидимыми, но действенными связями эти потребности объединяют людей и притягивают их взаимно, подобно невидимой, но действенной силе магнита, притягивающего железо.

Условные рефлексы рассматриваются В. М. Бехтеревым как простейшие экстраполнционные рефлексы. При этом он, изучая психологические процессы в коллективе или массе людей, сравнивал их с организмом, осуществляющим рефлекторную деятельность. Более того, он пытался перенести на психологию коллектива законы физики, такие, как законы сохранения энергии, пропорционального соотношения скорости движения с движущей силой, тяготения, отталкивания, равенства дейстпия и протинпденствия и др. В. М. Бехтерев собрал, проанализировал и обобщил огромный фактический материал по психологическим явлениям r массах и коллективах. Особый интерес представляют его наблюдения таких явлений в революционные периоды 190.5—1907 гг. и 1917 г. Таким образом, В. М. Бехтерев во многом предвосхитил идеи гибридного интеллекта.

Термину «гибридный интеллект» мы сознательно придали явный биологический оттенок. Тем самым подчеркивается тот факт, что гибридный интеллект является не только психологическим феноменом, но н биологическим. Синхронизированный гибридный интеллект способен управлять не только психологией, по и биологией животных и человека. В качестве преимуществ можно указать иа явления массовых самоубийств животных, поразительной стойкости людей во время войны к простудным заболеваниям и т. д.

Что первично и что вторично в явлениях, связанных с гибридным интеллектом: психологическое или биологическое? Этот вопрос имеет принципиальное значение не только для обсуждаемой нами темы. Дело в том, что любое явление в эволюции, экологии, физиологии, генетике пытаются и, как правило успешно, объяснить чисто материальными факторами, прежде всего условиями жизни. Достаточность, полнота такого объяснения делает анализ психологических аспектоз этих явлений необязательным, излишним.

Это происходит потому, что традиционный подход в анализе эволюционных  процессов страдает следующими недостатками:

допускается, что условия жизни изменяются скачкообразно, мгновенно;

рассматриваются процессы приспособления живых организмов к новым статическим, неизменным условиям; иначе говоря, признается, что изменения организмов начинаются лишь тогда, когда условия уже изменились на биологически значимую величину н зафиксировались па этом уровне;

эволюционные процессы рассматриваются как имевшие место в прошлом.

Показателен тот факт, что во многих монографиях н учебниках по эволюционной бнологни приводится один н тот же пример «эволюции сегодня»: бабочка пяденица перекрасилась в черный цвет, маскируясь под копоть английских заводов. Таким образом, традиционная модель эволюции является, по сутн, псевдодинамн-ческой. На самом деле, эволюционный процесс включает в себя следующие важные динамические компоненты:

чувствительность к малым, биологически несущественным изменениям окружающей среды;

прогиоэ дальнейших изменений среды;

предсказание возможных биологически существенных (опас- ]ных для жизни) изменений среды;            . !

психологическая настройка популяции--синхронизация на ' прогнозе и последующие опережающие активные приспособительные действия, в том числе перестройка понедения; перестройка физиологии, если перестройки поведения недостаточно; перестройка бнологин путем учащения генетических мутаций 17], если стресс ие устранен.

Особая прогнозирующая сила системы гибридного интеллекта, включающего некоторое множество живых систем, состоит в том, I что для каждой живой системы сигналами динамики среды яв- ] ляются  не только наблюдаемые изменения параметров самой I среды, ио н сигналы, вырабатываемые другими живыми системами. I Эти последние сигналы носят опережающий характер по отноше- ] иню к собственной динамке среды. Следовательно, живая система получает эти опережающие сигналы н основывает иа них свое определение дииамнки среды (опережающее отражение), включая | в среду и окружающие живые системы.

Возникающий среди живых систем процесс взаимного стимулирования опережающего отражения может привести к необоснованно сильной гиперрефлексии, когда влияние субъективного образца иа поведение будет нарастать катастрофически, вне связи с реальной динамикой среды. Такие случаи соответствуют возник- ' новенню паники. Причем паника возможна и среди людей, н среди животных. Как гибли воины, толпой в панике бежавшие от врага, когда преследующие уже оказывались далеко позади, так, видимо, гибнут и животные, среди которых распространяется панический страх перенаселения. Во всех этих случаях понятие «опережающее отражение» оказывается слишком упрощенным для описания истинной картины сложнейших интеллектуальных процессов прогнозирования динамики взаимной адаптации живой системы со средой. Необходимо перейти к анализу коллективных, общественных процессов прогнозирования у людей, а также по-пуляцнониых и биоценотических ■ - у животных.

В настоящее время насчитываются сотии видов животных и растений, способных к долгосрочному прогнозу погоды. Возможно, эти способности проявляются лишь при информационном взаимодействии между популяциями разных видов в рамках экосистемы по принципам гибридного интеллекта. Иначе говоря, возможно, что виды по отдельности обладают весьма ограниченными прогностическими способностями, но очень сильны в совместном прогнозе.

В этом и состоит, иа наш взгляд, гланиый эффект от использования гибридного интеллекта -- успешно решается задача, непосильная ии для одного отдельного участника.

Современная  метеорологическая  иаука доказала,  что для j предсказания погоды хотя бы на неделю вперед необходимо располагать информацией о глобальных процессах в атмосфере

Земли. Отсюда следует, что животные, прогнозирующие погоду на длительные сроки, должны иметь источники такой информации н сети для обмена ею между собой. Должна существовать глобальная в масштабе биосферы система гибридного интеллекта. Но люди из этой системы, увы, безвозвратно вышли.

Гибкая иерархия в системах гибридного интеллекта — это наиболее рациональный путь практической реализации равноправия участников совместной целенаправленной деятельности. Во всех реальных системах действует закон гибкой иерархии.

Адаптация всегда носит взаимный характер, поэтому лидерство (т. е. активная детерминация последующих адаптивных действий других компонентов системы) переходит от одних компонентов к другим. Однако, так как характер поведения в процессах взаимной адаптации разных компонентов различается, мера и длительность фаз активности и пассивности разных компонентов колеблется в широких пределах.

Даже при селекции, искусственном отборе происходит не только адаптация характеристик отбираемых животных или растений к априорной модели, требованиям селекционера, но и адаптация этой модели, требований к реальному процессу развития, селекции, обнаруженным разновидностям. В свою очередь, отбираемые живые системы по мере проявления навязываемого им селекционером прогноза синхронизируются на этом прогнозе и усиливают частоту и проявление требуемых признаков.

Введение гибкой иерархии, т. е. исключение априорно заданной иерархии, в системах гибридного интеллекта основано на наблюдениях за животными. Иерархия возникает не потому, что ее «устанавливают» высокорапговые животные, а потому, что их делает доминантами подчиненное поведение других членов сообщества 170].

Гибкая иерархия — путь к максимально эффективному использованию индивидуальных способностей, других психофизиологических особенностей, а также знаний всех людей, участвующих в прогнозировании.

В самом общем понимании интеллект — это механизм эволю-цнонно-исторического прогнози ровани я.

Автором изобретений новых крупных таксонов может быть гибридный интеллект популяции, биоценоза, биосферы.

Если допустить возможность управления прогнозом и биологической эволюцией (включая и естественный отбор) со стороны прогнозирующего гибридного интеллекта, то станет яснее природа естественных процессов, которые считаются присущими только искусственному отбору.

Таким образом, искусственный отбор, чрезвычайно сокращающий сроки, необходимые для образования разновидностей, является приобретением не человека, а изобретением природы, заимствованным человеком.

История  развития  психологии человечества — это путь от участия и главенства в естественно сформировавшемся гибридном интеллекте глобальной экосистемы совместно с «меньшими братьями» через раскол биосферы вследствие обособления человека от животного мира в ходе развития сознания. Далее начал развиваться гибридный интеллект человечества, ослабленный нз-за потери информационной связи с животными и раздираемый распрями государств, рас, народностей — к гармоничному глобальному гибридному интеллекту всех людей, ответственно решающему задачи прогнозирования развития и охраны всей природы Земли — и естественной, и искусственной.

Нарушение закона о возможности адаптации компонентов системы между собой н системы с внешней средой неукоснительно ведет к деградации и гибели системы.

Люди, вооружившись сознанием и мощными орудиями, уверовали в возможность одностороннего приспособления природы к себе, к своим потребностям, слабо скоординированным с законами эволюции природы. Приходящее сейчас к людям прозрение убеждает в незыблемости требований взаимности в сосуществовании между собой и с природой Прн этом особенно важно интенсивное интеллектуальное сотрудничество всех людей в решении сложнейших безотлагательных проблем обеспечения мира, охраны окружающей среды, борьбы с голодом, экономии и развития энергетических ресурсов.

Чем больше масштаб гибридного интеллекта и выше степень синхронизации компонентов жнвой системы на реализации сформированного нм прогноза, тем четче проявляется влияние прогноза на всех уровнях процессов взаимной адаптации компонентов живой системы, тем меньше элемент случайности в перспективных результатах этих процессов

Общеизвестны те трудности, с которыми сталкиваются ученые, проводя сопоставление нлн строгое разграничение между естественным н искусственным интеллектом.

Известный специалист в области кибернетики доктор технических наук, экс-чемпион мира по шахматам М М Ботвинник, излагая свои взгляды на эту проблему, сказал, что когда мы говорим об интеллекте как естественном, так и искусственном, то необходимо «отказаться от тех предрассудков, которые у нас имеются». Например, если оценивать интеллект с кибернетической точки зрения, то он должен быть описан как способность принимать хорошее решение в сложной ситуации, причем с экономным расходонанием ресурсов *Ёсли мы подойдем с этой точки зрения, то чы и не усмотрим различий, которые здесь имеются между естественным и искусственным интеллектом», — заключает М. М. Ботвинник.

С точки зрения теории прогнозирования, различие между естественным и искусственным интеллектом проводится весьма четкое: естественный интеллект—это логическая подсистема психики человека, которая может принимать участие в прогнозировании динамики изменений условий жнзнн индивида, сообщества, вида, экологической системы и планировании соответствующих аддитивных мер. Такое прогнозирование основывается на знании длительной предыстории и полномочном, заинтересованном представлении интересов вида.

Создание чувствительных элементов и развитой логики не устраняет главного различия между искусственным и естественным интеллектом, впрочем, если специально не задаться целью построить н автоматизировать эволюционный процесс развития автоматов. Эту полуфантастическую идею обсуждали Н. Винер, К. Шеннон н другие «отцы кибернетики». Думается, даже при ее реализации эволюция автоматов станет лишь частной подсистемой пснхосопиальной эволюции человека.

Проблемы интеллектуальных систем получают все более интенсивное развитие. Методологический анализ проблемы создания и функционирования интеллектуальных систем привел к выводу о том, что в зависимости от состава средств н нспользуюшнх нх специалистов получаются разные типы интеллектуальных систем 1.

При этом состан средств интеллектуальных систем определяется в самом общем виде: логические средства включают формальные и неформальные методы, понятия, понятийные системы, модели объектов и т. п. В технические средства входят искусственные рецепторы, вычислительные машины н иные устройства, расширяющие и дополняющие природные возможности человека. Семиотические средства включают различные знаковые системы и служат для кодирования логических средств. Организационная структура системы обеспечивает взаимодействие специалистов друг с другом и с перечисленными средствами познавательной деятельности.

Можно оценивать эффективность интеллектуальных систем как степень использования природных органов специалистов, а также технических, логических, семиотических, организационных средств. В связи с этим особое внимание следует обратить на важность построения и анализа структурных моделей интеллектуальных систем, описания возможностей всех средств и способов их взаимодействий.

К основным методологическим проблемам создания теории интеллектуальных систем можно отнести: моделирование на ЭВМ процессов принятия решений и проведения коллективных экспертиз; проектирование баз знаний для ГАП; разработку подходов к обеспечению интеллектуальных систем минимально необходимым объемом знаний, моделирование накопления индуктивных знаний, нх обнаружения, обобщении, отработки знаний системами искусственного интеллекта.

Если принять, что концепцнв интеллектуальных систем — основа интеграции знаний об управлении организационными системами, то состояния н режимы таких систем можно свести к следующей цепочке: знать, уметь, мочь, хотеть, успевать с получением требуемого результата.

Теория интеллектуальных систем является результатом логического и гносеологического анализа истории интеллектуальной деятельности. На основе этой теории обобщается и систематизируется опыт использования и распространения методов мышления, решения проблемных задач, повышается качество и эффективность интеллектуальной деятельности специалистов ].

В. В. Чавчаиидзе считает, что ЭВМ пятого поколения должны строиться по принципам машинного интеллекта. Согласно этим принципам машинный интеллект должен:

действовать автоматически, включая и способность имитировать психологию понимания ситуаций;

имитировать «нечеткое мышление»;

должен имитировать модельное восприятие и модельио-це-лостное понимание структур, объектов, процессов н явлений;

строить планы цепочек актов решения и планы поведения в имитирующем пространстве и времени;

имитировать понятийное и образное мышление человека в четком н нечетком варинтах;

быть способен трансформировать н упорядочивать данные из внешних сред и обрабатывать «картинные поля», извлекать в автоматическом режиме целевую и поисковую информации, в том числе нечеткую, опираясь на статистическое программирование эмпирических данных.

Нетрудно увидеть, что концепция машинного интеллекта противостоит известным концепциям искусственного интеллекта.

Познание информационного содержания саморазвивающихся систем искусственного интеллекта — не что иное, как традиционная задача познания внешнего мира, но многократно усложненная собственными усилиями людей. Можно представить себе этот процесс как расходящийся: люди, отставая в развитии от искусственного интеллекта, при всем напряжении собственных сил будут знать все меньшую часть содержания искусственного интеллекта.

В этом случае возможны две альтернативы:

искусственный интеллект используется как лидер в велосипедной гоике, за широкой спиной которого можно развить скорость, недоступную прн рассекании встречного потока собственной грудью. Ситуация эта малоправдоподобна, ибо содержание искусственного интеллекта может квалифицироваться людьми как знание, уже принципиально достигнутое (хотя и непонятное). Здесь возможно построение некой метанауки о прогнозировании и управлении развитием искусственного интеллекта)

иждивенческое, некритическое потребление благ, непонятным образом производимых роботами. Однако такое потребление есть не удовлетворение естественных потребностей, но удовлетворение потребностей, навязываемых извне. Но утрата контроля над выработкой потребностей означает прекращение жизни самостоятельного биологического вида.

Можно считать, что потребности есть отражение интересов вида в реальных условиях существования. Роботы могут стать важными элементами внешнего мира, условий существования. В этом смысле их влияние на потребности людей естественны, однако не будут ли онн иосить враждебный, злонамеренный характер — это важный вопрос.

Вывод: контроль над содержанием искусственного интеллекта, над потребностями искусственного интеллекта — важное условие существования человечества как биологического вида.

Прогресс — это вынужденная реакция на усложнение среды, поэтому его томознть искусственно нельзя, но возможны сомнения в том, до какой степени, при каких ограничениях, условиях н в каких аспектах развитие искусственного интеллекта есть прогресс. Только постоянная включенность искусственного интеллекта в систему знаний человечества, в гибридный интеллект обеспечивает целеиаправлеиное, гармоничное н целесообразное развитие искусственного интеллекта.

Среди кибернетиков подспудно угадывается одна главенствующая философская тенденция: поставить человека вне н иад всем животным миром, а машину (кибернетическую) — на одном уровне с человеком нлн над ним.

Например, К. Штейнбух в книге «Автомат и человек» писал: «Превосходство человека как биологического вида и его шансы на выжнианне заключаются в способности заранее предусмотреть ситуации внешнего мира, то есть в «предвидении-». Интеллект есть продукт исторического развития человека.,, инструмент, который позволяет предупредить результат естественного отбора, не подвергая опасности отдельных индивидов и не принося их в жертву».

Довольно многочисленные авторы подобных утверждений — апологеты кибернетики — на многое закрывают глаза. А следовало бы учесть хотя бы следующее, самоочевидное:

человечество как биологический внд не превосходит, а уступает почти все прочим видам в длительности Существования иа Земле; переживет ли ои все более почтенные по возрасту виды, не уничтожив их насильственно, как уничтожил уже многие, — вот в чем вопрос и сомнение;

будучи намного более деятельным, чем дальновидным, человек многое меняет на Земле, не будучи в состоянии предвидеть воз-, можные пагубные последствия, принося в жертву не только меньших, но н собственных братьев. Достаточно вспомнить, сколько людей, животных, растений гибиет от аварий, загрязнения среды, аллергии на новые синтетические вещества.

прежний крайний оптимизм относи гельно создания действительно искусственного интеллекта, т. е. автоматически и автономно действующей решающей системы, сменился реалистическим взглядом иа то, что интеллект — неотъемлемое свойство жнвых эволюционирующих систем, в том числе людей.

Появилось компромиссное предложение рассматривать «распределенный искусственный интеллект», т. е. систему, в которую входят и машины, н люди. Но этот подход носнт весьма условный характер; вряд ли человек, взаимодействующий с ЭВМ, согласится с мнением ученых о том, что искусственный интеллект распределен на равных в ЭВМ и в работающем с ией нидивиде. Последний вправе претендовать иа то, что его собственный интеллект вполне естественный. Таким образом, СЧМ систем понятие «распределенный искусственный интеллект» целесообразно заменить термином «гибридный интеллект», который вполне подходит а для случаев, когда интегрируются разнообразные естественные интеллекты, например интеллекты люден, совместно прогнозирующих динамику условий жизии. Гибридным интеллектом вполне могут быть названы н интегральные прогнозирующие системы биоценозов, играющие важную роль в эволюционном процессе.

Проблему гибридного интеллекта нельзя внедрять в проблематику искусственного интеллекта прежде всего потому, что гибридный интеллект-—это активное средство профессионального обучения и труда, передовой организации твирчества, коллективного решения сложнейших и ответственнейших задач в управлении, проектировании, планировании, науке.

Кроме того, системы гибридного интеллекта — это всегда комбинированные системы, включающие в себя естественный н искусственный интеллекты.

Искусственный интеллект — это интеллектуальная система, реализующая априорные стратегии SA. Иначе говоря, искусственный интеллект — это система, для которой соблюдается максимальное значение коэффициента корреляции априорных и реальных стратегий решения задач: rs s ~ 1. Естественный

интеллект может функционировать в интервале —1 ■< r$ s <^ 1 .

Прн rs 5 = 1 естественный интеллект моделирует искусственный а р

интеллект, так что он может быть незаметно (с точки зрения критериев Тьюринга) заменен последним.

Комбинирование естественных и искусственных интеллектов в составе гибридного интеллекта производится следующим образом.

1. Определяются Q™, Fmmm и гейтах (нли кусочные интер-валы)      mIn — Frnimax},   JFn^mln — Fraama*}    И    Т.Д., ГДе

Q*h — минимально допустимая эффективность системы; \Ft т\и— 1—Ftmax\—интервал задач, решаемых системой.

Выявляются достоверные S3i н соответствующие нм интервалы \F{m<n — Fimbx] у в которых соблюдается условие Qi >- Q'u.

Строятся характеристические кривые всех 5Я( как функции эффективности Q в зависимости от факторов сложности задач F.

Определяются все -интервалы F> в которых Qat > Q}„ .

Выявляются оставшиеся интервалы F, в которых Qa. < < QrV Д^я этих интервалов подбираются дополнительные априорные стратегии — программы автоматического решения по типу искусственного интеллекта. Когда все априорные стратегии подобраны, то для этих интервалов подбираются люди н соответствующие нм реальные стратегии SPi, которые могут обеспечить в этих интервалах эффективность Qp. >- Qr*„.

Все априорные стратегии Sa. н реальные стратегии SPi проверяются  на ассоциативность, так чтобы были возможны взанмопереходы между ними, причем трансформационные точки ответственных переходов должны соответствовать достаточно высокой эффективности Q?^ >- QrV

Ответственными считаются такие переходы между стратегиями, которые имеют выходное значение. Например, если в ходе работы системы значение F непрерывно изменяется от Fn, прн котором действует н определяет эффективность всей системы стратегии Skt до Fn+i, прн котором действует н определяет эффективность всей системы стратегия 5fr+1, то переходная эффективность стратегий 5а и Sa+1 должна быть ие ниже заданной:  Qk. fe+i > Q*„.

Условие 5 можно назвать условием высокопроизводительной трансформации.

Наряду с выходным (производительным) трансформации могут иметь промежуточный характер.

К важным понятиям в теорнн систем гибридного интеллекта относятся: материализованные проектировщиками и программистами в автоматических звеньих априорные стратегии 5а; стратегия конкретного участника гибридного интеллекта S7; стратегии партнеров Sn; фактически реализуемая стратегия Sp; адекватная правильная, успешная, искомая стратегия S„.

Если Sa = 5„, то целесообразно автоматически реализовать S„. В этом случае формировать н реалнзовывать 5Р ™ Sa = 5И значит «изобретать велосипед».

Если SB Ф SH, а стратегия, которой располагает данный участник, S, = 57, то автоматику следует отключить, а участинп должен самостоятельно реализовать свою стратегию Sy. Соответственно прн возникновении /-й задачи, решение которой может Сыть эффективно (точно н достаточно быстро) найдено с помощью индивидуальной стратегии /-го партнера по гибридному интеллекту Sxit = Saj, i-й партнер должен иметь приоритет в поиске

решения.

Активное использование прошлого опыта, синхронизация интеллектуальных усилий современников и предшественников — это кардинальный вопрос повышения эффективности использования ЭВМ, будущего СЧМ, автоматизированных систем управления.

Как сейчас ЭВМ помогает оператору в случае аварийной ситуации? Оператор запрашивает машину, вводя в ЭВМ признаки ситуации, и получает ряд советов, инструкций — как поступить. Оператор вынужден либо целиком принимать советы машины, либо, если он обнаружил их несоответствие возникшей ситуации,— отвергнуть помощь машины и действовать самостоятельно, один на одни с машиной. А как же с опытом многочисленных предшественников? Ведь они сталкивались с очень похожими ситуациями, ошибались, исправляли свои огрехи. Потом долго сообща обсуждали многие варианты подобных ситуаций и лучшие способы управления объектом в каждом из инх. И ие их вина, что возможно бесконечное число разных ситуаций. Но беда оператора, что возникла как раз та, которую не смогли в точности предусмотреть проектировщики н программисты. Приди на ум проектировщикам именно эта ситуация, и после жарких споров в течение часа — полутора они нашли бы самое лучшее, самое оптимальное решение. А оператор ищет решение в одиночку, времени у него на раздумье — считанные минуты и плата за ошибку — не жесткая критика или благодушные усмешки коллег, а судьба сменного задания, потери продукции, иногда катастрофы с трудно предвидимыми последствиями. Достаточно напомнить хаос, охвативший Нью-Йорк в 1965 и 1977 гг., когда ошибки диспетчеров энергосистемы привели к тому, что гигантский город остался на несколько дней без электричества.

Ответственность, обязательность, сложность и срочность принятия решений — вот что тяжким грузом давит на психику оператора. И некоторые операторы, не прошедшие тщательного отбора и солидного обучения, в самые тяжелые и ответственные моменты иногда ие выдерживают такого груза, теряются и даже покидают рабочее место.

Гибридный интеллект как метод решения задач имеет то преимущество, что такая полиинтеллектуальная решающая система имеет больше шансов, чем одни человек, пусть и очень талантливый, отразить диалектически разные стороны сложной возникшей задачи.

Внедрение ЭВМ способствует автоматизации рутинных мыслительных операций: зафиксировав в программах ЭВМ наилучшим образом отработанные алгоритмы типовых функций, люди устраняют потребность в специалистах, которые ранее с разным успехом выполняли эти функции. Распространение компьютерных программ, обеспечивающих наилучшее выполнение определенных функций, делает решение людьми соответствующих задач ие только ненужным, но даже вредным, снижающим эффективность процессов труда.

В то время, как отпадает потребность в ординарных специалистах, резко возрастает потребность в выдающихся творческих людях, способных выдумывать, описывать н формализовать принципиально новые функции. ЭВМ становится фактором естественного отбора творческих личностей.

Искусственный интеллект — это система, в которой интеллект предшественников довлеет над интеллектом современников и императивно управляет действиями последних («мертвые командуют живыми»). Сила искусственного интеллекта — в мобилизации, систематизации, сохранении и рачительном использовании знаний, умений, навыков предшественников. Живые могут вечио держать в рабстве «мертвых». Речь идет о тех людях, профессиональные зиаиия которых овеществлены в технических конструкциях, «умерли» в иих.

Специфика искусственного интеллекта заключается в том, что предшественники сообща интеллектуально довлеют иад каждым из современников поодиночке. Современнику, работающему в системе искусственного интеллекта, противостоят проинтегрированные умнейшие, искуснейшие из предшественников, притом ведущие через информационно-вычислительную технику, автоматику и робототехническне системы спор с современником в таком темпе, который не всегда под силу живому человеку. Последний не поспевает следовать за ходом решения, отключается от него и, постепенно оглупляясь, смиряется с ролью полуавтоматического придатка. Живой попадает в интеллектуальное рабство к мертвому. Ксанф лишь формально был хозяином своего раба Эзопа: на самом деле Эзоповский интеллект повелевал мыслями н действиями Ксанфа.

Главная психологическая проблема в прогрессе интеллектуальных систем состоит в том, чтобы не подавлять, ие ослеплять современника мощью материализованного интеллекта предшественников, не делать из него интеллектуального иждивенца, а постоянно включать его в процесс совершенствования техники путем учета новых потребностей, условий жизни человечества.

Конечно, с усложнением техники вносить вклад в ее совершенствование будет все труднее и труднее. Это будет уделом все меньшей части человечества, которая сообща составит мощный гибридный интеллект активный, творческий, познающий и преобразующий мир. Остальные неизбежно будут скатываться иа положение механических исполнителей, «рабов» предшественников и творцов иауки и новой техники. Постепенно автоматы перестанут нуждаться в помощи черной рабочей силы, и тогда массам людей придется искать хоть какое-то приложение своим сильным рукам и немощным интеллектам.

Аитропоцеитричность структуры и функционирования гибридного интеллекта выражается в том, что при несовпадении мнений (стратегий) активных н пассивных (априорных) участников решення (т. е. прн rs s -*■ 0) предпочтение имеют решения людей,

непосредственно участвующих в данной системе.

Строго говоря, для того чтобы смоделировать в ЭВМ интеллект человека, необходимо смоделировать эволюпню человека. Всякое усечение модели эволюции человека в ЭВМ приводит к соответствующему усечению модели интеллекта человека г.

Интеллект человека есть порождение эволюции и ее средство: изначальное назначение интеллекта человека (н животных) состоит в опережающем отражении процессов взаимной адаптации человека (в широком смысле, включая н общество, — социальный уровень адаптации) и в их соответствующей упреждающей организации, интеграции, управлении, координации для своевременного изменения процессов взаимной адаптации для успешного выживания н прогресса.

В теории систем гибридного интеллекта вопрос о локализации мышления не существен--оно в материальном смысле локализовано в мозгу каждого участника. Главный вопрос — о тех особенностях, которые придают мышлению процесс информационного н эмоционального взаимодействия между мыслящими субъектами .

В связи с этим особенно интересны различия в результатах решения одних и тех же задач, если в одном случае все испытуемые решают их каждый отдельно, а в другом случае — сообща. Различие будет большим или меньшим в зависимости от того, как подобраны участники совместного решения н как организовано между ними взаимодействие. Когда групповое решение организовано особенно удачно и потому оно дает особенно большой выигрыш перед вариантом индивидуального решении, мы н применяем понятие «гибридный интеллект».

В системах гибридного интеллекта реализуется принцип разделении труда между специалистами при возникновении и решении имн частных, специальных задач. При необходимости решении глобальной, универсальной задачи они работают сообща (например, на комплексной диагностике нлн сборке). Возможно, это подобно тому, как собирались на сходку соплеменники, односельчане нлн жители древнего Новгорода, чтобы вместе найти решение особо сложной проблемы и сонастронтьси на его совместную реализацию.

Тот факт, что узкий специалист в своей области достигает более высокой квалификации н эффективности труда, чем универсал, доказано всей историей техники и технологии. Именно на подобных беспорных фактах был основан переход от ремесленного производства, где работали умельны на все рукн, осваивавшие наследственное ремесло с детства, к мануфактуре, где люди после короткого периода обучения включались в общее дело, н общин результат их труда многократно превосходил по производительности труд ремесленников, хотя при этом утрачивался былой артистизм.

Таким образом, в системах гибридного интеллекта используются принципы, апробированные миллионами лет биологической эволюцией и тысячелетиями человеческой истории.

Процесс проектирования новых систем необходимо рассматривать как опережающее отражение внешнего мира. Анализируя существующие системы, историю их развития, линии удач и неудач, достижения в повышении их качества, эффективности, надежности, проектировщики мысленно, а также с помощью самых разнообразных моделей (технических заданий, чертежей, аналитических и имитационных моделей) экстраполируют линию прогрессивного развития определенного класса систем. Так возникает проект, в котором воплощаются прогнозированные, априорные стратегии выполнения требуемой функции. Образно говоря, проектирование — это наведение мысленных мостов между возможностями настоящего и потребностями будущего, над бурным потоком научно-технического прогресса.

Проекты воплощаются в станки, турбины, самолеты. Сталкиваясь с реальными условиями, эти воплощенные, материализованные прогнозы оправдываются далеко не всегда. Реальные стратегии должны порой существенно отличаться от априорных, чтобы требуемая функция была выполнена достаточно успешно. Эти реальные стратегии — суть некий интеллектуальный гибрид, полученный в результате опосредованного информационного взаимодействия станочника, наладчика, оператора, летчика-испытателя с проектировщиками, материализовавшими свои апрорные стратегни в структуре и конструкции машин.

М. Оукшот заметил в 1959 г.: «Верно то, что любое достижение несовершенно, а любое несовершенство пенно, но лишь как зародыш совершенства, которое вновь окажется лини, иллюзией» 133]. А. Азимов в 1962 г. сказал, что проектировщик принимает решение «в условиях неопределенности с тяжелыми последствиями для общества в случае ошибки» 133].

Прогнозы ие однозначны, они создаются в условиях неполноты информации о будущей системе, о динамичных объективных условиях, с которыми ей предстоит взаимодействовать. Следовательно, не однозначны и проекты, и реальные изделия. Если разные изделия предназначены для выполнения сходных функций, между ними возникает естественная конкуренция. Выживают более надежные, быстродействующие, экономичные, производительные, наконец, красивые и удобные в обращении'. За ними признается будущее.  Происходит естественный отбор.

Напрашивается аналогия с естественным процессом эволюции. Мы далеки от прямой и полной аналогии эволюции живой природы и искусственной, рукотворной среды. Однако сходство есть, и оио дает нам основание рассматривать технический прогресс как некую модель и часть эволюционного процесса. Это же вселяет надежды на то, что удастся обнаружить некоторые общие диалектико-материалистические закономерности развития природы и техники.

Аналогия имеет глубочайшее теоретическое и практическое значение в следующих аспектах.

Если эволюция техники сходна в чем-то с эволюцией природы, но происходит несравненно быстрее, то первая может служить полезной моделью второй.

Эволюция техники — это в значительной степени эволюция экологической среды жизни людей, следовательно, изучение эволюции искусственной среды обитания человека имеет большое значение для прогнозирования будущего человечества.

3 Эволюция природы накопила необъятный опыт обеспечения такой устойчивости живых систем, такой их вариабельности, адаптивности и длительности выживания, которые еще долго будут вообще немыслимы для технических творений рук человеческих. Следовательно, изучение эволюции живой природы, раскрытие ее глубоких механизмов и применение их в целях совершенствования научно-технического прогресса может иметь важнейшее народнохозяйственное значение.

В развитии техники особое значение имеет согласованное творчество больших коллективов разнообразных специалистов. Прогресс совместного синтеза ими многоаспектной интегральной информационной модели проектируемой или управляемой системы в некоторых случаях происходит подобно функционированию гибридного интеллекта — осуществляется моделирование и прогнозирование динамики структуру и функционирования сложных СЧМ в широком диапазоне возможных изменений условий работы.

Можно предположить, что основная задача организации и совершенствования искусственных систем гибридного интеллекта -— осуществление успешного опережающего отражения взаимодействия развивающейся системы с динамичной окружающей средой — принципиально сходна с задачей, естественно решавшейся живыми организмами в ходе взаимною приспособления с внешней средой. Следовательно, изучение эволюции механизмов опережающего отражения в природе может оказать решающее влияние на создание, совершенствование и применение систем гибридного интеллекта в науке, технике, обществе в целях дальнейшего улучшения процессов прогнозирования и управления.

Сопоставление человеко-машинных (или социотехнических) систем гибридного интеллекта с эволюционным развитием механизмов отражения имеет важное значение для расширения методологической базы инженерной психологии и эргономики, которым в настоящее время явно недостает генетических принципов и связи с биологическими науками. Одновременно, будучи наукой комплексной, имеющей широкие связи с математикой, информационно-вычислительной техникой, разнообразными системами управления, инженерная психология способна содействовать решению некоторых аспектов наиболее сложной проблемы современности — проблемы эволюции. Последнее весьма актуально в связи с резким оживлением дискуссии вокруг современной теории эволюции и необходимостью привлечения психологической науки для анализа роли процессов отражения в эволюции.

Заметим, что в области инженерной психологии необходимы широкие междисциплинарные связи между учеными Дж. К. Джонс пишет. «Трудно ожидать, чтобы невидимые, но сложные барьеры между разными профессиями н специальностями можно было преодолеть одной лишь методологией Главное требование состоит в том, чтобы всякий, кго вступает в междисциплинарное сотрудничество, достаточно ясно понимал критерии, которыми руководствуются в своих решениях его коллеги Тогда на смену взаимному непониманию узких специалистом придут обширные и во многом совпадающие интересы специалистов широкого профиля. Только так можно преодолеть межличностные барьеры и использовать все богатство человеческого опыта и знании для осуществления все более насущной и актуальной задачи планирования и проектирования искусственной среды будущего» [33].

Наряду с инженерной психологией важное значение для создания теории систем гибридного интеллекта имеют социально-психологические исследования коллективов и организаций.

Обобщая теоретические и практические выводы исследований западноевропейских социальных психологов, П. Н. Шихирев в книге «Современная социальная психология в Западной Нвропе» перечисляет основные постулаты, определяющие существование и развитие социальной организации, предприятия.

Цели организации можно рассматривать как особые формы взаимозависимости между предприятием и его внешней средой.

Предприятие, как открытая система, стремится к устойчивому состоянию своих отношений с окружающей средой путем установления оптимального темпа движения к поставленным целям и сохранения направления этого движения, несмотря иа изменения среды.

Диапазон изменений на входе и выходе системы, с которым может справиться организация, зависит от гибкости ее технологии и уровня саморегуляции ее составных частей. Общее чувство преданности своему делу и выраженная компетентность ее членов также увеличивают способность предприятия к преодолению препятствий, создаваемых изменениями среды.

Устойчивое состояние организации ие может быть достигнуто никаким сочетанием регулятивных механизмов, если они имеют целью сохранение устойчивости отдельных параметров организации. Участие в руководстве и преданность членов организации—основные условия сохранения устойчивого состояния системы. Преданность членов организации должна быть достаточно велика, чтобы преодолевать внешние, препятствия путем саморегуляции.

Управление должно прежде всего приводить в соответствие действительные и потенциальные возможности предприятия с действенными и потенциальными требованиями среды. Первоочередная задача управления состоит в контуре над внешними влияниями. В той степени, в какой управлению приходится заниматься внутренними изменениями, оно отвлекается от выполнения своей основной задачи.

6. Предприятие может достигнуть устойчивого состояния только в том случае, если оно обеспечит работникам определенную степень автономности и избирательной взаимозависимости. Автономия позволит им делать самостоятельный выбор и осуществлять контроль иад собственной работой. Избирательная взаимозависимость позволит преодолеть ограничения, налагаемые внутренней структурой организации.

Рассмотрим приведенные постулаты о точки зрения теории взаимной адаптации систем. Цели организации могут быть определены более точно: цель предприятия состоит в максимизации его эффективности в процессах взаимной адаптации со средой е учетом объективной динамики среды, возможностей активного воздействия на нее в желаемом направлении путем адекватных эволюции и трансформаций структуры системы.

Предположение об открытом характере системы, которым в действительности является предприятие, существенно усложняет анализ процессов взаимной адаптации его со средой, в частности из-за нарушения правила инвариантности интегральной эффективности системы (см. гл. 1), поскольку она может существенно изменять состав предприятия, его людские, технологические и финансовые ресурсы.

Опыт выработки общего для обширной области науки универсального языка, позволяющего описывать и идентифицировать объект независимо от исходных систем координат, в которых он первоначально зафиксирован, накоплен в физике. Роль такого универсального языка в физике, как известно, играет тензорный анализ, позволяющий описывать явления и законы природы вне зависимости от положения наблюдателя и выбранной им системы координат.

Большой вклад в развитие тензорного анализа как универсального научного междисциплинарного языка внес Г. Крои. Он распространил понятие сети на все инженерные структуры, состоящие из взаимосвязанных симплексов, образующих полиэдр. Например, структура из 0- и 1-симнлексов называется 0—1-сетью. Дальнейшее развитие теизорно-аиалитического подхода касалось построения универсального иаучио-технического языка (труды японской исследовательской ассоциации прикладной геометрии).

Вопросу преобразования интуитивных представлений в строгую математическую форму много внимания уделяется известной французской группой математиков Н. Бурбаки. Эти авторы выделяют следующие три составные части математической теории: язык, аксиомы и правила вывода. В свою очередь, язык теории состоит из алфавита (полного набора знаков, употребляемых для записи текстов), словаря (списка слов — терминов, образованных из знаков алфавита) и формализмов (высказываний, составленных нз знаков и терминоз словаря данной теории).

Необходимо отметить, то формализация интуитивных представлений и дальнейший переход к математической теории ие может способствовать повышению истинности вытюдов, их более точному соответствию объективной реальности. Язык математической теории, строго говоря, нейтралей к правильности и ошибочности прикладных аспектов иауки, например психологии, использующих данный язык. Сопоставление математической формулы, относящейся к прикладной теории, с объективной реальностью производства возможно с помощью аксиом, постулатов и формул, выведенных по правилам данной теории. Если в «чистыхя математических теориях каждая из пар взаимоисключающих аксиом или постулатов выбирается более или менее произвольно, то в прикладных теориях такой выбор основывается иа данных наблюдении или экспериментов.

Диалсктичиость понятия истинности формально-логических систем с очевидностью была доказана Н.И.Лобачевским, открывшим множественность геометрий, каждая из которых порождается своей системой аксиом.

Выводы абстрактных теорий, основаипых иа разных системах аксиом, могут противоречить друг другу. Вследствие этого понятие истинности в современной математике определяется как непротиворечивость логической системы безотносительно к истинным явлениям в объективном мире.

Так же, как может быть построено бесчисленное множество математических физик, возможно построение и бесчисленного множества математических психологии. Вследствие этого, формулируя требования к универсальному языку психологических систем типа гибридного интеллекта, следует учитывать необходимость взаимопереходов между универсальным и специальными языками, циркулирующими в данной системе. При этом специальные языки, использующие конкретные данные непосредственных наблюдений, должны служить средством проверки истинности исходных аксиом и выводов абстрактного универсального языка.

Расширение круга исходных аксиом универсального языка и основанной иа нем общей теории решения проблем в данной системе гибридного интеллекта, а также уточнение границ применимости каждой аксиомы составляют главный резерв совершенствования универсального языка, абстрактных приемов решения, позволяют определить назначение систем гибридного интеллекта разных типов.

Системы гибридного интеллекта могут иметь следующее назначение:

1. Достижение однозначности восприятия динамики среды разными индивидами. При этом гибридный интеллект служит как бы поверочным прибором для контроля и корректировки индивидуальных измерительных средств.

В качестве примера можно рассмотреть известное явление охлаждения рабочими пчелами приплода в улье в жаркую погоду нанесением водяной пленки н вентилированием быстрыми движениями крыльев одновременно многими пчелами. Считается, что такие действия пчелы начинают каждая самостоятельно, включаясь по сигналу индивидуального датчика температуры. Данный пример считается яркой иллюстрацией преимуществ децентрализованного способа управления. Однако можно предположить, что неизбежный разброс настроек индивидуальных датчиков температуры привел бы к большому разнобою в моментах начала и окончания вентилирующих действий отдельных пчел. Синхронизация их, по-видимому, достигается тем, что пчелы получают сигналы от своих собратьев, которые начинают раньше, но делают это с пониженной интенсивностью, как бы приглашая отстающих. Постепенно начинается общее движение, пусковой момент которого особенно точно совпадает именно с наступлением той температуры, которая явлиется реально опасной для приплода {не исключена генерация определенных сигналов и этим последним, играющих роль псевдоцеитралнзоваиного информационного источника для пчел). Подобная взаимная адаптация пчел, одни из которых задерживают, а другие ускоряют начало своего активного действия, обеспечивает особенно точную совместную фиксацию температуры среды.

Аналогично осуществляются поверка контрольных приборов, получение статистически достоверных параметров случайных процессов и явлений. Природные системы гибридного интеллекта можно вполне считать прототипами этих важных технических решений.

Достижение особо высокой  активности  при реализации решения о воздействии иа внешнюю среду.

В упоминавшемся примере с пчелами организация их одновременных действий соответственно повышает эффективность их | действии но сравнению с активностью одной особн. j

Операторы, которые в составе системы гибридного интеллекта совместно принимают решение, готовы точно н активно выполнять , его. Причем эффективность нх действий существенно возрастает по сравнению со случаем, когда им поручают выполнять указания : лица, сообщающего лишь конечный результат принятия им решения, часто непонятного для исполнителя. Слаженная, синхронная реализация решения участниками гибридного интеллекта является важным преимуществом этого типа систем.

Применение высокоспециализированных, эффективных индивидуальных стратегий.

Обеспечение высокой эффективности принятия и реализации решений в широком диапазоне изменения условий взаимной j адаптации со средой. I

Одновременный учет многих параметров среды, системы ; и условий взаимной адаптации системы со средой. Система, среда

и процесс их взаимной адаптации одновременно оцениваются с многих сторон. Это позволяет особо адекватно оценивать динамику процесса и строить прогноз его дальнейшего развития.

Совместные учет, разработка и уточнение априорных, реальных, теоретически оптимальных и проектных моделей систем.

Проведем сравнение двух вариантов организации оперативного управления крупномасштабным объектом: 1) обычного варианта, при котором объект разбивается на пх блоков, управление каждым из которых возлагается на особого оператора; такой вариант систем может быть назван линейно-блочным (рис. 3.6); 2) варианта, соответствующего принципам гибридного интеллекта: объект не разбивается на блоки, а выделяются п2 частных структур целостного объекта, наблюдение за каждой из которых поручается особому оператору (в этом случае общее потребное число операторов составит п3); pt-шепие находится путем интегрирования частных структур иа основе общих психологических факторов сложности решения, вследствие чего вариант может быть назван интегрально-факторным (рис. 3.7).

Логично предположить, что каждый блок объекта (по первому варианту организации) имеет те же п2 частных структур, что п весь объект, так что каждый оператор оперирует п2 структурами пх-й части объекта.

Если допустить относительное равенство информационных составов всех пх частей объекта и всех пъ его частных структур, то оператор будет располагать информацией в объеме

где 1\п — максимальный объем информации, которым может располагать и оперировать один оператор при первом варианте организации системы; /об — полная информация о состоянии и динамике объекта, представляемая всем операторам; /ч.с — информационный состав одной частной структуры объекта. Во втором случае этот объем составит

где /оп — максимальный объем информации, которым может располагать и оперировать одни оператор при втором варианте организации системы.

Если число блоков, иа которые разбивается объект в первом случае, равно числу частных структур целостного объекта, распределенных между операторами во втором случае, т. е. пу = = п2 = п, то

При этом условии максимальная информационная нагрузка на каждого оператора оказывается одинаковой в обычной линейно-блочной и в интегрально-факторной системах гибридного интеллекта.

Сравним теперь процессы функционирования этих двух вариантов систем. При возникновении отклонения в каком-либо блоке объекта, затрагивающего все частные структуры блока, но не затрагивающего другие блоки объекта системы, соответ-

ствующий оператор способен учесть все аспекты данного нарушения, его влияние иа все л частных структур данного блока н самостоятельно ликвидировать нарушение. В системе гибридного интеллекта ликвидация такого нарушения потребует участия всех л операторов.

В то же время в системе гибридного интеллекта могут встречаться задачи, затрагивающие многие нлн даже все блоки объекта, но связанные только с одной частной структурой объекта. Такие задачи могут самостоятельно решаться отдельными операторами — носителями соответствующих частных стратегий оперативного контроля и управления.

В обычной линейно-блочной системе возможно взаимодействие только между операторами, управляющими соседними, стыкующимися блоками; прогнозирование динамики состояния объекта в целом требует многократных взаимодействий, переходов между всеми пх операторами; каждое взаимодействие между операторами-соседями в общем случае включает в себя ассоциации (трансформации) по всем л2 частным стратегиям.

Обозначим время трансформации одной частной стратегии (ni — 0*го оператора в одноименную частную стратегию соседнего (пх — i + 1)-го оператора Д*тр- При л2 частных стратегиях общее время односторонней Трансформации составит (л2 — 1) Л^Р. • Если осуществляется не односторонняя передача стратегий-сведений о динамике разных структур (лх — i)-ro блока от (пу — i)-ro ( оператора к (пх — i ~ 1)-му, а взаимообмен стратегиями, то общее время такой двусторонней трансформации составит удвоенную величину 2 (л2 — 1) Ы'т?.

Если нарушение режима затронуло все блоки объекта, то время, необходимое для взаимного обмена сообщениями — время трансформаций всех л2 частных стратегий, всех пх операторов, — составит 2 (пх — 1) (л2 — \) М',Р. В случае, если пх — п2 ~ л, время, затрачиваемое на трансформации стратегий операторов, которые по обычной схеме совместно управляют объектом, разбитым на блоки, составит Т'-р 2 (л — I)2 Д*~р. Если в процессе решения между операторами будет по m взаимодействий-трансформаций, тогда T'tp — 2 (л — ХУ m Д^р.

Дополнительно к этому необходимо учесть время эволюции стратегий T's — пхп2 Д/э, а прн пх — л2 это время составит Т'я = — п2 Д/э. В случае пг итераций решения Т'ь — rilm &t'3.

При обычной линейпо-блочиой системе организации совместной деятельности операторов, управляющих отдельными блоками единого технологического объекта (первый вариант), первый и последний (л-й) операторы участвуют в решении любой задачи, поскольку контроль (а возможно и регулирование) входных и выходных параметров обязательны. Следовательно, среднее время решения задачи в обычной оперативной системе

В общем случае, когда пх Ф пг, это выражение примет вид

Теперь проведем аналогичный расчет для системы типа гибридного интеллекта. В отличие от обычного, рассмотренного выше, линейно-блочного варианта системы оперативного управления, в системе гибридного интеллекта, которая строится как интегрально-факторная, любые два оператора могут взаимодействовать между собой непосредственно: нри достаточном числе факторов сложности решения оперативных задач каждые две частные структуры-стратегии по какому-либо фактору F} оказываются ассоциированными, «соседними» и могут быть интегрированы (рис. 3.8). Следовательно, число необходимых трансформаций в системе гибридного интеллекта соответствует действительному числу необходимых участников — носителей релевантных структур-стратегий г-- п2 — р, где г— число релевантных структур-стратегий; р — число структур-стратегий, необязательных для решения конкретной возникшей задачи.

Каждая частная структура-стратегия объекта адекватна определенному классу задач, так что задачи данного класса могут быть успешно самостоятельно решены оператором-носителем частной структуры-стратегии St. Если принять долю таких задач за q", то доля всех задач, которые могут быть решены отдельным оператором в системе гибридного интеллекта, составит а"пъ. При общем числе возможных задачQ число задач,требующих объединения усилий двух и более операторов, составит Q — о"п2.

В лииейно-блочиых системах такая доля q существенно ниже, поскольку одним блоком процесс решения задач практически никогда ие ограничивается, так что q' ^>> q".

Среднее число участвующих в решении одной задачи операторов п2/2. Среднее число односторонних трансформаций между участниками прн одной итерации яа/2— 1, а общее число двусторонних трансформаций

Среднее число эволюции стратегии при одной итерации N1 = = гц/2.

Время, затрачиваемое иа трансформации, при одной итерации решения в среднем составит

Время, затрачиваемое на эволюции,

Таким образом, время решения одной оперативной задачи системой гибридного интеллекта при m итерациях в среднем составит

 

Разность выражений (3.2) и (3.1) позволяет сравнить значения среднего времени решения задач обычными оперативными системами и гибридного интеллекта:

Для случая равной информационной нагрузки нв каждого оператора в обычной системе и в системе гибридного интеллекта, когда л2 - п2 (т. е. число блоков, на которые разбивается объект при их делении между операторами обычной системы, равно числу частных структур объекта, распределяемых между операторами-участниками системы гибридного интеллекта), выражение (3.3) примет вид

Если в обоих типах систем много участников, то можно приближенно принять л — 1 »п и л/2 — 1 ж nil. Тогда уравнение (3.4) можно преобразовать:

Если принять, что Время, необходимое на трансформации и эволюции стратегий в обеих системах одинаково (Д/тр — Д£р " ~-= Д/гр и Ы.'ъ = Ml = Дгэ), то

В уравнении (3.6) оба слагаемых положительны:

поскольку Д/тр, Д*э> m — положительные числа, а 2л* > п при л > 1.

Следовательно, Т' > Т*. Таким образом, организация системы оперативного управления как системы гибридного интеллекта интегрально-факторного типа дает существенный выигрыш во времени решения задач по сравнению с обычными системами линейно-блочного типа.

Здесь не учитывалась доля задач, которые могут быть решены отдельным оператором самостоятельно. Ранее мы приняли, что q' < q". Если значение д' достаточно велико и возможно а' > а" нлн даже q = 1, то это означает, что блоки объекта управляются автономно и объединять операторы в систему гибридного интеллекта нецелесообразно.

На значение выигрыша во времени решения задач при создании системы гибридного интеллекта по сравнению с обычной

линейно-блочной системой существенно влияет соотношение значений Д/Тр и Дг^р; Д/э и At"3.

Неравенства А1'тр < At^p и (или) At'9 < Atl, т. е. случаи, когда трансформации и эволюции стратегий операторов, управляющих отдельными блоками, происходят быстрее, чем эти же процессы в системе гибридного интеллекта, соответствуют объектам, состоящим из практически одинаковых блоков, иначе говоря, имеющим примитивную,  однообразную структуру.

Таким образом, создание систем гибридного интеллекта нецелесообразно, если управляемый объект может быть разбит на автономные независимые управляемые блоки или если он состоит из одинаковых блоков.

Система гибридного интеллекта дает тем более значительный выигрыш, чем больше число частных структур-стратегий объекта и, соответственно, число операторов участников-носителей этих частных структур-стратегий, чем больше среднее время единичных трансформаций и эволюции стратегий и число итераций — циклов взаимодействия между операторами в ходе совместного решения задачи.

Распределенность интеллекта — это всеобщее свойство живых систем. Если в одном организме чувствующие и решающие клетки соединить материально, то в гибридном интеллекте эти связи носят информационный характер.

Однако и между индивидами, входящими в гибридный интеллект, можно разделить функции: участники могут собирать разную информацию, по-разному ее оценивать, обобщать, запрашивать уточнения, детали.

Многим приходилось наблюдать слетку стай перелетных птиц. Например, каждую осень в парковой части ВДНХ СССР собираются московские скворцы. Готовясь к отлету, они собираются в стаи, которые затем выполняют облеты территории по все более сложным траекториям.

Сложность траекторий, большая скорость, точная слаженность полетов всех птиц удивительны. Наблюдая эти облеты много раз, можно прийти к выводу, что механизм управления движением стаи состоит в следующем Птниы в зависимости от положения в стае распределяются по разным обязанностям- одни наблюдают за выдерживанием направления, другие — высоты, третьи — плотности стаи и т. д. При отклонении наблюдаемого параметра от заданной величины «специалисты» по этому параметру издают особые звуковые сигналы. Стая реагирует тотчас, если сила этих сигналов не ниже определенного значения. Такая сила значит, что «специалисты» оценивают параметр не вразнобой, а в большинстве пришли к единому мнению—их голоса слились в мощный звук.

Можно предположить, что гибридный интеллект выступает по отношению к отдельным его участникам как некая объективная, нередко даже непреодолимая сила.

Процессы взаимной опережающей многоуровневой адаптации живых организмов, популяций, видов, ценозов, важную роль в управлении которыми играют совокупные системы гибридного интеллекта, составляют важную часть — одну из основ механизма коэволюции живых систем, формирования б и о- и ноосферы, рассматриваемых в трудах В. И. Вернадского, II. Н. Моисеева и их многочисленных последователей.

При функционировании системы гибридного интеллекта в известной степени моделируется эволюционный процесс: происходят «мутации» — генерирование вариантов прогнозов (решений) и их искусственный отбор, максимально приближенный к естественному по числу учитываемых факторов взаимной адаптации системы со средой, но протекающий ускоренно. Генерирование вариантов происходит как по типу случайных, ненаправленных мутаций, так и целенаправленно.

Эволюционно и исторически главное назначение общения — совместное формирование прогноза и (или) синхронизация на его реализации.

Синтез структур систем гибридного интеллекта — это одна нз центральных проблем теории общения. В процессе общения обычно каждый участник воспринимает других как объекты своей прогностической активности, как элементы среды и возможных союзников или противников достижения своих целей.

В системе гибридного интеллекта каждый партнер должен восприниматься прежде всего как субъект, способный влиять на общий прогноз.

Информационные факторы общения — это факторы, определяющие гротекание процесса совместного синтеза адекватной модели оперативной задачи, решаемой группой операторов на основе исходных частных, неполных (неадекватных) моделей путем общения, непосредственного или дистанционного, опосредованного средствами информационной связи. В этом аспекте гибридный интеллект — это совместное, целостное отражение внешней среды группой особен, принадлежащих к одному или к разным видам, система информационного взаимодействия между ними.

Системообразующим фактором, порождающим систему гибридного интеллекта, является совместное формирование прогноза как необходимое условие своевременного приспособления к изменяющейся среде, что, в свою очередь, является необходимым условием выживания. Рассматривая типы отражения как свойства материи, В. И. Кремянский говорит, что если акты отражения объединены так или иначе в органически целостный процесс, то различие между отдельно взятыми актами и целостным процессом отражения становится весьма существенным, и качественную специфику такого процесса в главном невозможно определить, изучая единичные акты отражения порознь.

Общая идея гибридного интеллекта состоит в том, что множество элементов (живых клеток, микроорганизмов, нейронов, особей), если они особым образом объединяются в систему, способны строить дальновидный и точный прогноз и согласованно следовать ему, что ивляется главным условием нх выживания и ускоренного развития. Таким образом, гибридный интеллект— это качественно особый механизм предсказания и управления, возникающий прн объединении множества элементов для более полного и всестороннего моделирования реального мира и его динамики в целях создания точного прогноза его дальнейших ив-менений н согласованной предиастройки в соответствии с ним.

В природе гибридный интеллект включает в себя группу живых систем, объединенных единой целью синтеза интегральной прогностической модели состояния и динамики внешнего мира — среды, объекта, явления, процесса, построения прогноза, согласованного принятия и реализации решении.

Условия возникновения гибридного интеллекта:

жизненная важность возможно более точного предсказания динамики внешнего мира и принятия верного решения;

иалнчне частных, неполных индивидуальных моделей;

возможность конвергенции состояний.

Динамика функционирования гибридного интеллекта направлена от частных, лишь едва совпадающих моделей, к единой общей модели.

Социотехнический гибридный интеллект — это компьютеризованная система коллективного оперативного решении сложных комплексных задач проектирования, прогнозирования, планирования илн управления, требующих учега многочисленных разноплановых динамических факторов, в условиях интенсивного информационного взаимодействия между  участниками решения.

В системе гибридного интеллекта осуществляется индивидуальная адаптация частной информации к каждому участнику и групповая адаптация интегральной информации — ко всему коллективу, совместно синтезирующему адекватную интегральную информационную модель, достижение которой делает решение для всех очевидным. Прн этом решение является фактически и признается субъективно общим, поэтому понимается и реализуется всеми участниками точно, единообразно, осознанно, оперативно.

Синхронизация в системе гибридного интеллекта — это явление согласованности продвижения к решению всех участников, так что к общему единому итоговому решению все они приходят одновременно. Решение в гибридном интеллекте принимается так, чтобы каждый шаг не противоречил всем частным, индивидуальным моделям и в то же время был понят и принят каждым участником.

Более строго, психологическая синхронизации — это совпадение векторов рефлексии динамической среды разными людьми.

Коллективное решение сложных интеллектуальных задач включает совместное уточнение проблемы, поиск адекватных подходов, определение характера требуемого диагностического «среза» объекта нли внешней среды, совместное формирование адекватной информационной модели.

Можно указать наиболее важные личные качества участника гибридного интеллекта, причем они различны на разных стадиях решения творческой интеллектуальной задачи:

....  _ю, .

на стадии выявления потребности, множества проблем —. критичность к существующим знаниям, богатый практический* опыт;

на стадии выбора важной и посильной проблемы — широкая эрудиция, умение убеждать, организаторские способности;

иа стадии формирования диагностического среза — профессиональная скрупулезность, объективность,

на стадии обобщения и начала формирования интегральной модели — знание профессиональных языков, умение сформулировать проблему и подходы на общем языке;

на стадии уточнения интегральной модели — абстрактное мышление, владение мощным интегральным языком, умение дешифровать и профессионально перепроверять детали интегральной модели;

на стадии решения («открытия») —■ умение представить адекватную интегральную информационную модель в компактной, лаконичной, обозримой форме

Практическое значение принципов гибридного интеллекта состоит прежде всего в том, что они позволяют мобилизовать и концентрированно использовать все, что накоплено инженерной психологией в области синтеза систем отображения информации и организации адаптивного информационного взаимодействия между человеком и машиной и между людьми, совместно решающими оперативные задачи Главное здесь, пожалуй, инженерно-психологические принципы построения СОИН Эти принципы — не что иное, как способы материализации априорных стратегий решения с учетом психоюгических особенностей работы человека-оператора в реальной обстановке, которому предшественники должны помочь в решении сложных срочных задач.

В системе гибридного интеллекта используется одновременно несколько типов СОИН, следовательно, возможно активное применение разными участниками и обобщение ими совместно нескольких априорных стратегий решения

Таким образом, главное преимущество систем гибридного интеллекта — максимальное использование априорного опыта решения, подбор группы участников для наилучшей взаимной индивидуальной адаптации каждой априорной стратегии и соответствующего участника, организация взаимодействия между участниками для максимизации группового эффекта использования преимуществ взаимопомощи  при решении  сложнейших задач.

Весь прогресс нашего государства, в частности повышение производительности труда, борьба с пьянством, рост образовательного и культурного уровня, связан с вовлечением всех граждан в процессы формирования и реализации прогнозов и планов развития общества Необходимо добиваться того, чтобы, участвуя в прогнозировании, планировании, обсуждении производственных н общественных задач, каждый человек рассматривал принятые решения как свои собственные. Этому должно содействовать формирование гибридных интеллектов разных уровней: бригадного, производственного, районного, отраслевого, общегосударственного.

В сборе информации, ее обработке и принятия решений должны принимать непосредственное участие специалисты, профессионалы. Но тогда пропаганда, агитация, средства производственной и массовой информации должны представить дело так, что все заинтересованные люди участвуют в принятии решении, что приказ, закон, любой акт, обязательный для их исполнения, исходит и от иих, подготовлен, принят ими. Именно в этом случае люди будут наиболее активно, заинтересованно участвовать как в выработке решений, так и, главное, в их реализации.

Вместе с тем нельзя недооценивать значения достоверности информации, поступающей к людям. Перестройка, гласность, демократизация важны тем, что содействуют ориентации литературы, искусства, массовой информации на отображение истинных данных о состоянии, динамике условий жизни.

Эволюционио люди, как и все живые системы, могут поддерживать постоянное, неослабевающее внимание лишь к той информации, которая может быть надежной основой процессов опережающего отражения, своевременного приспособления к ожидаемым условиям жизии. Если информация недостоверна, то, как любой ложный сигнал, она в конечном итоге перестает привлекать внимание, поскольку реагирование на нее зря отнимает силы, энергию, время, не облегчая приспособление к динамичным условиям жизни. Прогностический механизм человека, его интеллект, столкнувшись с ошибочностью и бесполезностью прогнозов, отключается, перестает функционировать, что ведет к духовной, умственной, общественной деградации и, как следствие этого, — к пьянству, равнодушному отношению к труду, противоправному поведению.