Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Problem space theory (A. Newell, H. Simon). The concept of mental operators.
Кратко: Теория «задачного пространства»: Инсайт — это ошибка. То есть это ошибка вашего переживания, и за инсайтом нет никакого объективного содержания. • задача представляет собой два отличающихся состояния: исходное и целевое. Оба состояния заданы условиями задачи; • переход от исходного состояния к целевому представляет собой процесс решения задачи. Для задачи может существовать несколько вариантов таких переходов (т. е. решений). Каждое из состояний – это репрезентация проблемной ситуации, данной в задаче, на каком-то промежуточном этапе решения. Совокупность возможных состояний и носит название задачного пространства; • переход между состояниями осуществляется с помощью ментальных (умственных) и практических действий, которые связаны по своему содержанию с предметной областью задачи (физика, химия и т. д.).
или так
1. Задача представляет собой два отличающихся состояния — исходное и целевое, переход между которыми неизвестен решателю. Оба состояния заданы условиями. 2. Для всякой задачи существует некоторое количество альтернативных путей решения, то есть переходов от исходного состояния к целевому. Любой из путей связывает их между собой посредством множества промежуточных состояний. Каждое из состояний — это репрезентация проблемной ситуации на каком-то этапе решения. Вся совокупность возможных состояний, которую демонстрируют испытуемые в ходе исследования, и носит название задачного пространства. 3. Переход между состояниями обеспечивается специальными процедурами - операторами (или ментальными операторами). Они несут в себе как разрешенные действия, так и набор запретов, делающих какие-то определенные шаги решателя и, следовательно, часть промежуточных состояний временно невозможными (состояния, которые принципиально недостижимы, в задачное пространство вообще не включаются). 4. Сам процесс решения заключается в поиске пути от исходного к целевому состоянию через ряд промежуточных. Правильный ответ предполагает демонстрацию последовательности шагов, переводящих первое состояние во второе и при этом не нарушающих ограничений, которые содержатся в условии задачи. 5. Решатели применяют самые разные способы для поиска необходимой цепочки промежуточных состояний. Наиболее эффективными для этих целей оказываются эвристические приемы или стратегии (такие, как действия, осуществляемые в направлении от цели к условиям; уменьшение различий между данным и требуемым состоянием; анализ средств и целей; поступательное движение и др.).
Умозаключения для конструирования подцелей Ньюэлл и Саймон (Newell, Simon, 1972) представили общую модель решения проблем (GPS: General Problem Solver, Общий «Решатель» Задач), которая основывается на одной эвристике, позволяющей конструировать подцели. Этот метод состоит в том, что надо сделать перечень различий между исходной ситуацией и ситуацией-целью. Эти различия упорядочиваются и для каждого отыскивается оператор, действие которого позволяет ликвидировать это различие. (Программа раскладывала исходную задачу на более простые под-задачи, решение которых было возможно достичь.) Если имеется только один оператор, то нужно посмотреть, удовлетворены ли предварительные требования: если это так, надо приложить этот оператор, в противном случае, нужно сначала реализовать действия, позволяющие удовлетворить предварительные требования. Именно эта эвристика является самой известной в искусственном интеллекте. В какой мере используется она испытуемым в ситуации решения проблем? В такой проблеме, как Ханойская башня, эта эвристика позволяет дедуцировать минимальный ряд перемещений. Особой популярностью при моделировании мышления длительное время пользовались достаточно однотипные задачи на перемещения: анаграммы, задача переливания жидкости, задачи перевозки ревнивых мужей и их жен, миссионеров и каннибалов, проблема монстров и т.д. На рис. показан вариант одной из наиболее известных из числа таких задач, получившей название «Ханойская башня». Задача состоит в том, чтобы переместить фишки с левого на правый стержень. При этом каждый раз можно брать только одну фишку, а класть ее можно только на фишку больших размеров. При оптимальной стратегии эта задача решается за 2n − 1, где n — число дисков. (При 4-х дисках – минимально за 16 ходов.)
В работах А. Ньюэлла и Г. Саймона сформулирована гипотеза о физической символьной системе / physical symbol system, в соответствии с которой человеческое мышление представляет собой некую систему, оперирующую с материальными символами, отображающими действительность.
Понятно:
Саймон, познакомившись с электронными компьютерами, пришел к мысли, что они могут быть использованы для воспроизведения человеческого мышления. Воспользовавшись компьютерами и протоколами сеансов мышления вслух, которые являлись основными исследовательскими средствами, он вместе с Алленом Ньюеллом приступил в 1955 к работе над программой, которая стала в какой-то мере революцией в когнитивной психологии. Сначала им удалось продемонстрировать, что компьютеры могут быть запрограммированы таким образом, чтобы решать проблемы с помощью эвристического поиска*. Затем последовала программа, которая объясняла многие явления вербального научения с помощью методов серийных антиципации и парных ассоциаций. Во время изучения процессов решения задач людьми Ньюелл и Саймон предположили, что процесс решения задачи включает в себя отбор операторов (средств), которые могут быть применимы к данному состоянию конкретной проблемы, чтобы перевести ее в конечное состояние (цели). Анализ "средства— цели" осуществляется внутри проблемного пространства, включая в себя потенциальные состояния знаний и операторов, трансформирующих одно состояние знания в другое. Анализ "средства—цели" требует высокой обработки данных: конечное состояние и существенные промежуточные состояния должны рассматриваться совместно. Воплощение теории Ньюелла и Саймона в компьютерной программе стало образцовой моделью для многочисленных последующих попыток формально конкретизировать информационные процессы, определяющие мышление. Их компьютерная программа мыслит рационально, однако не прибегая к дедуктивной логике. Исследования Саймона и Ньюелла выявили относительное сходство, наблюдаемое в стратегиях решения задач. Они предположили, что это объясняется тем, что система обработки информации у людей не настолько сложна и изощренна, как это часто считается; люди обладают несколькими базовыми эвристиками для решения широкого круга проблем. Например: Чейс и Саймон продемонстрировали, что для того, чтобы описать все положения, возникающие на доске при игре в шахматы, достаточно 50000 визуальных конфигураций. Таким образом, способность определять конкретную конфигурацию может быть использована в качестве веского основания для планирования последовательности ходов. Профессиональные шахматисты учатся распознавать типичные конфигурации как единые блоки восприятия. Размышляя над определенной позицией, профессионал вспомнит шесть-семь конфигураций, каждая из которых содержит от трех до пяти фигур. В сфере информационной рабочей памяти находится одновременно шесть-семь пунктов, и интеллектуальная способность шахматиста может быть объяснена в терминах памяти благодаря перцепционному научению. Минусы: при всей своей внушительности, программа Саймона применялась в основном к искусственным проблемам типа ребусов и гораздо менее успешно — к проблемам "реальной жизни". Тем не менее три аспекта этого подхода продолжают сохранять свою актуальность, а именно: 1) определение проблемного пространства, 2) целенаправленное решение проблем 3) методы решения проблем вне контекста.
* Эвристические алгоритмы широко применяются для решения задач высокой вычислительной сложности (задачи, принадлежащие классу NP). Вместо полного перебора вариантов, занимающего существенное время, применяется значительно более быстрый, но недостаточно обоснованный теоретически алгоритм. В областях искусственного интеллекта, таких как распознавание образов, эвристические алгоритмы широко применяются также и по причине отсутствия общего решения поставленной задачи. Применение, примеры: применяются в антивирусных программах, компьютерных играх – программы, играющие в шахматы, проводят середину игры, основываясь, преимущественно, на эвристических алгоритмах.
|
||||||
Последнее изменение этой страницы: 2017-02-05; просмотров: 518; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.137.187.233 (0.007 с.) |