 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
осуществил чрезвычайно подробную реконструкцию последовательности когнитивных и эксперим.
событий, предшествовавших открытиям Кребса в области обмена веществ. Опираясь на эти описания
Холмса, Кулкарни и Саймон создали KEKADA, программу И. и., к-рая имитировала биохимические
открытия Кребса.
Процессы открытия KEKADA заключают в себе структуру управляющей логики высокого
уровня, осн. на двухпространственной модели решения задач. Эта модель исследует, систематически и
циклически, пространство образцов, состоящее из множества экспериментов и их результатов, и
пространство правил (rule space), состоящее из гипотез и вложенных в них структур знаний.
Эвристические операторы координируются для реализации поиска в пространстве образцов и
пространстве правил.
Сравнительный анализ действий KEKADA с действиями Кребса показал высокую степень
сходства с тем сложным и замысловатым процессом экспериментирования, к-рый привел к открытию
орнитинового цикла. На основании этого почти полного сходства в действиях, Кулкарни и Саймон
приходят к выводу, что KEKADA «представляет собой теорию стиля экспериментирования Кребса».
Кулкарни и Саймон тж заключают, что в силу наличия в этой системе множества независимых эвристик
широкой сферы действия, KEKADA представляет собой общую модель и общую теорию процесса
научного открытия.
Вычислительные теории процессов научного открытия можно в целом понять на основе общей
логики, к-рая включает набор базовых допущений.
«Исследования Кулкарни и Саймона по системе KEKADA будут использованы для проверки этих
допущений и, т. о., для оценки самой логики вычислительных теорий научного открытия.
Допущение о том, что процессы творчества в научном открытии имеют познаваемый характер,
может получить поддержку в случае признания того, что описания Холмса заслуживают нек-рой
степени доверия. ... Допущение о том, что творческие процессы научного открытия поддаются
определению, м. б. подтверждено заданными в KEKADA дефинициональными эвристиками, к-рые
включают способность к планированию и
постановке экспериментов, к распознаванию неожиданных
эксперим. рез-тов, к последовательному уточнению гипотез и продолжению стратегий управления
систематическим экспериментированием.
Допущение о том, что процессы научного открытия представляют собой подмножества общих
стратегий решения задач, получает поддержку в двух пространственной модели решения задач, к-рая
обеспечивает общую суперструктуру для развертывания управляющей логики в системе KEKADA.
Допущение о том, что процессы научного открытия могут моделироваться на основе
стандартных эвристик вычислительных систем для автоматического решения задач, поддерживается...
содержащимся в KEKADA широким набором общих эвристик, потенциально применимых к решению
научных проблем, выходящих за круг решенных Кребсом.»
Вычислительные теории процесса научного открытия по существу направлены на эмуляцию
когнитивных процессов, в отличие от теорий челов. процессов научного открытия, к-рые учитывают
мотивационные и аффективные процессы.
«Наши изыскания направляются тем, что мы обозначили принципом внутренней мотивации
креативности:
Люди будут проявлять наибольшую креативность, если они ощущают, что мотивированы в
первую очередь интересом, наслаждением, радостью и напряжением, исходящими от самой работы, а
не внешними давлениями. В сущности, мы говорим, что любовь людей к своей работе имеет тесную
связь с творческим характером их деятельности. Это утверждение находит безусловную поддержку в
описаниях феноменологии творческого процесса. Большинство отчетов специалистов о творческих
личностях, как и их собственные сообщения, наполнены высказываниями о глубокой увлеченности и
невероятной любви таких людей к своей работе.»
Внутренняя мотивация как необходимое условие челов. творчества не является существенной
для вычислительных систем научного открытия. В подходе к научному открытию с позиций И. и.
достаточным условием служит наличие механизмов алгоритмов и эвристических операторов.
Представляется несомненным, что мат. системы научного открытия, такие как программы
KEKADA и BACON.3, могут приводить к впечатляющим рез-там. Следует заметить, однако, что эти
системы являются индуктивными и требуют ввода исходных данных. Чтобы достичь творческих высот
совр. теорет. физики, потребуются радикально новые вычислительные системы, к-рые выходят за
пределы ограничений, накладываемых индуктивным методом.
См. также Теория алгоритмически-эвристических процессов, Каузальное мышление,
