Исследуя сложность: от искусственной жизни и искусственного интеллекта к киберфизическим системам

Коэволюция автономных социотехнических систем?

Киберфизические системы

В центре дебатов о телесности (embodiment)ментальных способностей и робототехники стоит понимание того, что процессы, протекающие в когнитивной системе, в отличие от классического ИИ не могут быть поняты в отрыве от телесных данных системы, ее ситуативной встроенности и ее динамического взаимодействия с окружающей средой.

Этот тезис можно перенести с отдельной системы роботов на глобализированный Интернет-мир. Здесь также традиционно проводят строгое различие между физическим («реальным») и виртуальным миром. Но уже сегодня врачи и инженеры действуют в реальном физическом мире при поддержке виртуальных приборов. Так, проведение операции сопровождается виртуальным изображением органа с точными информационными данными и данными измерений, обеспечивая точность хирургического вмешательства. На смену понятию «виртуальная реальность» (virtualreality)пришло представление о расширенной реальности (augmentedreality),другими словами, о расширении физического мира посредством использования виртуальной реальности²⁸.

В техническом плане ключевую роль играют при этом мехатронные системы, интегрирующие механические и электронные системы с относящейся к ним технологией сенсоров. Можно говорить, например, и о домашних приборах в интеллигентном доме, оснащенных сенсорами, а также и об автомобиле, который через сателлит и сенсоры индивидуально определяет свой маршрут, скорость и безопасные дистанции. Тем самым, Интернет может быть «воплощен» в сети взаимодействующих приборов, вещей и людей: вещи сами воспринимают себя через сенсорные технологии и нами, людьми, воспринимаются и становятся объектами манипуляций. Уже говорят об «Интернете вещей».

Системы управления, встроенные в современные автомобили и самолеты и состоящие из множества сенсоров и исполняющих устройств, больше не соответствуют строгому делению вещей физического мира и компьютерного мира. В информатике наступает время киберфизических систем, которые распознают свое физическое окружение, обрабатывают полученную информацию и согласованно влияют на физическое окружение. Для этого необходимо сильное сопряжение физической модели применения и компьютерной модели управления. Речь при этом идет об интегрированных целостных состояниях взаимодействующих человеческих мозгов, информационных и коммуникационных систем, отличающихся значительной автономностью, и физических вещей и приборов²⁹.

Конкретными примерами служат умные решетки (smartgrids),а именно адаптивные и в значительной степени автономные энергетические сети, которые в Германии после энергетического поворота приобрели особую актуальность. Мы можем уже сегодня через Интернет получать информацию, когда и какой именно из функционирующих в нашем доме приборов нужно подключить к электрической сети с наибольшей для себя выгодой. Для многих людей рассчитывать это самостоятельно чересчур хлопотно и даже не осуществимо, поскольку тем самым к ним применяются завышенные требования. Следующим шагом будут интеллектуальные программы (виртуальные агенты), молниеносно договаривающиеся о выгодных ценах на электричество и скидках. И, наоборот, пользователи сети сами становятся поставщиками энергии, когда их дома по причине лучшей тепловой изоляции и новых энергетических технологий (например, фотовольтаики, биогаза и т. п.) передают в сеть неизрасходованную электроэнергию. Там общая энергия автономно контролируется, распределяется и уравновешивается виртуальными агентами: облако (Cloud) IT-мира, в котором сохраняются все данные и программы, сплавляется с физической инфраструктурой человеческой цивилизации.

Увеличивающаяся автономия сети выдвигает новые требования к контролю. Агентские программы, например в финансовой системе, наглядно демонстрируют, как могут обостряться финансовые кризисы, когда автономные программы в доли секунды производят сумасшедшие покупки и продажи, которые для людей уже не обозримы.

Cматематической точки зрения при рассмотрении этих сетей речь идет о сложных системах с нелинейной динамикой, с которой мы уже познакомились на примере устройства клеток, организмов и человеческого мозга. Нелинейные побочные действия этих сложных систем часто могут становиться в высокой степени неконтролируемыми. Локальные причины вследствие нелинейных взаимодействий способны разрастаться в непредсказуемые глобальные действия. Поэтому говорят о системных рисках, которые не имеют никакого отдельно идентифицируемого виновника, но возникают по причине системной динамики в целом.

Наши технологии обретают все большую автономность, чтобы решать задачи все более усложняющегося цивилизационного организма. Отдельные люди уже не справляются со сложностью необходимых для такой цивилизации систем организации. Обратная сторона возрастающей автономии техники - контроль, который становится все более сложным: машины и приборы разрабатывались в инженерных науках всегда с прицелом на возможность их контролировать. Но как можно избежать системных рисков сложных систем ?

Взгляд на эволюцию показывает, что ее ход дополняется автономной самоорганизацией и контролем (по крайней мере, в здоровых организмах). В случае болезней, таких как рак, это равновесие нарушается: раковая опухоль является самоорганизующимся организмом, который имеет свои собственные интересы и, так сказать, борется за свое выживание, не предвидя при этом, что организм- хозяин, в котором она прижилась, от этого разрушается. Сложные системы нуждаются, таким образом, в механизмах контроля, чтобы находить баланс - внутри организмов, на финансовых рынках, в политике и т. д. В сложных цивилизациях развитие людей сопровождается развитием технологий. Подобные мегасистемы или суперорганизмы эволюционируют, демонстрируя свою собственную нелинейную динамику. Это уже давно стало реальностью, а не просто биологической метафорой. Такие системы можно описать с помощью математических моделей, но при этом они становятся все более неуправляемыми.

Продолжая использовать язык биологии, подчеркнем, что суперорганизм социотехнической системы состоит из органически ей присущих, небольших, автономных, неуклонно повышающих свой интеллектуальный уровень систем, организмов-частей, о которых нам, на первый взгляд, не известно, являются ли они «хорошими» или «плохими». Нуждается ли суперорганизм в таком случае, пусть и не немедленно, в технологическом эквиваленте иммунной системы? В принципе мы уже близки к тому, чтобы развивать эту иммунную систему. Если рассмотреть финансовые кризисы последних лет, именно такие системы контроля и «пожарные стены» были встроены в суперорганизм во избежание каскадного распространения нелинейных «эпидемий». Это очень напоминает нам способ, каким разворачивается эволюция. Решающее отличие состоит в том, что эволюция работает без центрального управляющего сознания: методом «проб и ошибок», с использованием адаптации, с чудовищными - по человеческим меркам -- потерями. В природе не существует нашего мерила потерям, эволюционный процесс просто развивается так, как развивается. В эволюции нет места какой-либо оптимизации, что-то сохраняется, согласно Дарвину, лишь постольку, поскольку этому способствовали сложившиеся условия.

Техническая коэволюция

На данном этапе эволюции мы располагаем нашим организмом, нашим мозгом с присущими нам ментальными состояниями и когнитивными способностями. За миллионы лет мы изменили окружающий мир так, как не смогло сделать ни одно другое живое существо. Иногда этот период называют технической коэволюцией. Принимают ли это название или хотят отмахнуться от него, как от метафоры, - во всяком случае, мы, люди, уже давно занимаемся тем, что перестраиваем самих себя и окружающий мир. Это началось много тысячелетий назад с приручения животных и выращивания культурных растений и продолжается сегодня через био- и генные технологии вплоть до исследования стволовых клеток, синтетической биологии, техники медицинских имплантатов и протезов, робототехники и социотехнических систем. Многое из этого нас беспокоит и требует этического регулирования.

Но мы не должны смиряться с собственной динамикой и случайной игрой эволюции³⁰. Эволюция, по Дарвину, - не празднество гармонии, в ходе которой в итоге все само хорошо сложится. Динамика вирусов, рака и других болезней, протекание процесса старения и связанные с ним вызовы обществу говорят сами за себя. Люди могут установить стандарты для долгосрочного и устойчивого обеспечения и улучшения своих жизненных условий. Мы говорим в таком случае об оформлении техники (Technikgestaltung)³¹. К достоинствам человека относится возможность научиться вмешиваться в свое будущее и самому его определять. Ответы на вопросы, кто мы, что мы сохраняем и что мы хотим получить от искусственного интеллекта и искусственной жизни рядом с нами и насколько мы согласны их терпеть, находятся в нашей власти. Как бы то ни было, мы не должны оказаться в конце концов захваченными собственной динамикой цивилизаторских суперорганизмов, которые мы же однажды и вызвали к жизни.

Список литературы / References

1Banerjee, R., Chakrabarti, B.K. Models of Brain and Mind. Physical, Computational, and Psychological Approaches. Progress in Brain Research. Amsterdam: Elsevier, 2008. 266 pp.

2Bekey, G.A. Autonomous Robots. From Biological Inspiration to Implementation and Control. Cambridge Mass.: MIT Press, 2005. 577 pp.

3Boogerd, F.C. et al. (ed.) Systems Biology. Philosophical Foundations. Amsterdam: Elsevier, 2007. 242 pp.

4Broy, M. (ed.) Cyberphysical Systems. Innovation durch softwareintensive eingebettete Systeme (acatechdiskutiert).Heidelberg: Springer, 2010. 141 pp.

5Cluster of Excellence Cognition in Technical Systems CoTeSys, 2011. [http://www. cotesys.de/, accessed on 01.01.2014].

6Dominey, P.F., Warneken, F. “The Basis of shared intentions in human and robot cognition”, New Ideas in Psychology, 2011, vol. 29, no 3, pp. 260-274.

7European Robotics Technology Platform. Robotic Visions - to 2020 and beyond: The strategic research Agenda for Robotics in Europe. 2009. [http://www.robotics-platform.eu/sra/scenarios accessed on 01.01.2014].

8Fцrstl, H. (ed.) Theory of Mind. Neurobiologie und Psychologie sozialen Verhaltens.

2nd ed. Berlin: Springer, 2012. 440 pp.

9Glymour, C. et al. Discovering Causal Structures. ArtificialIntelligence, Philosophy of Science, and Statistical Modeling.Orlando: Academic Press, 1987. 394 pp.

10Mainzer K. Der kreative Zufall. Wie das Neue in die Welt kommt. Mьnchen, 2007.

11Rammert W., Schulz-Schaeffer I. (Hrsg.) Kцnnen Maschinen handeln? Soziologische Beitrдge zum Verhдltnis von Mensch und Technik. Frankfurt, 2002.

12Haken, H. Synergetik. Eine Einfьhrung. 3. Aufl. Springer: Berlin, 1983. 388 S.

13Kajita, S. (ed.) Humanoide Roboter. Theorie und Technik des Kьnstlichen Menschen. Berlin: Akademische Verlagsgesellschaft, 2007. 190 S.

14Kaneko, K. Life: An Introduction to Complex Systems Biology.Berlin: Springer,

2006. 369 pp.

15Knoll, A., Christaller, T Robotik. Frankfurt: Fischer, 2003. 127 S.

16Kriete, A., Eils, R. (ed.) Computational Systems Biology.Amsterdam: Academic Press,

2007. 409 pp.

17Mainzer, K. Computer - Neue Flьgel des Geistes? 2. Auflage. Berlin/New York.: De Gruyter, 1995. 882 S.

18Mainzer, K. Computernetze und virtuelle Realitдt. Berlin: Springer, 1999. 300 S. Mainzer, K. Der kreative Zufall. Wie das Neue in die Welt kommt. Mьnchen: C.H. Beck, 2007. 283 S.

19Mainzer, K. Die Berechnung der Welt. Von der Weltformel zu Big Data.Mьnchen: C.H. Beck, 2014. 352 S.

20Mainzer, K. “From Embodied Mind to Embodied Robotics: Humanities and System Theoretical Aspects”, Journal of Physiology(Paris), 2009, vol.103, pp. 296-304.

21Mainzer, K. Gehirn, Computer, Komplexitдt.Berlin: Springer, 1997. 246 S.

22Mainzer, K. KI - Kьnstliche Intelligenz. Grundlagen intelligenter Systeme. Darmstadt: Wissenschaftliche Buchgesellschaft, 2003. 296 S.

23Mainzer, K. Leben als Maschine? Von der Systembiologie zur Robotik und Kьnstlichen Intelligenz.Paderborn: Mentis, 2010. 274 pp.

24Mainzer, K. “Organic computing and complex dynamical systems. Conceptual foundations and interdisciplinary perspectives”, Organic Computing, ed. by R.P. Wьrtz. Berlin: Springer, 2008, pp. 105-122.

25Mainzer, K. Symmetry and Complexity. The Spirit and Beauty of Nonlinear Science.

Singapore: World Scientific, 2005. 437 S.

26Mainzer, K. Thinking in Complexity. The Computational Dynamics of Matter, Mind, and Mankind. 5th ed. Berlin: Springer, 2007. 482 pp.

27Mainzer, K., Chua, L.O. Local Activity Principle. The Cause of Complexity. London: Imperial College Press, 2013. 443 pp.

28Mainzer, K., Chua, L.O. The Universe as Automaton. From Simplicity and Symmetry to Complexity. Berlin: Springer, 2011. 108 pp.

29Mьller, O. et al. (Hrsg.) Das technisierte Gehirn. Neurotechnologien als Herausforderung fьr Ethik und Anthropologie. Paderborn: Mentis, 2009. 507 S.

30Nolfi, S., Floreano, D. Evolutionary Robotics. The Biology, Intelligence, and Technology of Self-Organizing Machines. 2nd ed. Cambridge (MA): MIT Press, 2001. 320 pp.

31Pfeifer, R., Scheier, C. Understanding Intelligence. Cambridge (MA): MIT Press, 2001. 697 pp.

32Pьhler, A. et al. (Hrsg.) Synthetische Biologie. Die Geburt einer neuen Technikwissenschaft. Reihe: acatechDiskussion. Berlin: Springer, 2011. 175 S.

33Picard, R.W. Affective Computing. Cambridge (MA): MIT Press, 1997. 292 pp. Rammert, W., Schulz-Schaeffer, I. (Hrsg.) Kцnnen Maschinen handeln? Soziologische Beitrдge zum Verhдltnis von Mensch und 34Technik. Frankfurt: Campus Verlag, 2002. 308 S. Thrun, S. et al. Probabilistic Robotics.Cambridge Mass.: MIT Press, 2005. 647 pp. Tuci, E. et al. “Self-Assembly in Physical Autonomous Robots: the Evolutionary Robotics Approach”, Proc. of the 11th International Conference on Simulation and Synthesis of Living Systems (ALifeXI), ed. by S. Bullock et al. MIT Press: Cambridge (MA), 2008, pp. 616-623.

35Varela, F. et al. The Embodied Mind. Cognitive Science and Human Experience. Cambridge (MA): MIT Press, 1991. 308 pp.

Размещено на Allbest.ru