— Что-нибудь вам может помешать?
— Я уже пробовал неоднократно, но мне всегда мешало отсутствие способности сосредоточиться на одной цели.

9. Намечены первые шаги
Где, когда и при каких обстоятельствах я начну работать в этом направлении? Что это будут за действия? С чего я начну в первую очередь? Как я пойму, что машина реализации уже заработала? Первый шаг — самый трудный. На него надо решиться. Потом будет легче.
— Мне надо научиться дипломатично разговаривать.
— С чего начнете учебу?
— Выслушаю и приму к сведению первый же совет родителей.
— Я буду учиться поддерживать у себя хорошее настроение.
— Первый шаг?
— Я его уже сделала — я улыбаюсь!
— Стать видной личностью — это по мне.
— Когда начнете?
— Пойду на тренинг, как только сдам квартальный отчет.

Привет от искусственного интеллекта .
Модели на вычислительных машинах отличаются точностью. При реализации теории на вычислительных машинах вскрываются те ошибки и недочеты, которые обычно ускользают от внимания даже самых скрупулезных исследователей.
Патрик Уинстон

Где— то в середине двадцатого столетия, когда появились первые электронно-вычислительные машины, люди задались вопросом: «Как научиться их использовать с наибольшей эффективностью?» Их очень интересовал вопрос, как заставить эту груду железа, напичканную лампами и проводами, приносить человеку наибольшую пользу.
Первые попытки особой оригинальностью не отличались. Ученые просто отдали машине право проводить быстрые вычисления. Отсюда и название — электронно-вычислительная машина. В результате ученые осуществляли всю интеллектуальную часть работы, а ЭВМ — вычислительную. Черновую, стало быть.
Правда, общение с компьютерами [43] оказалось достаточно затруднено. Не говоря уже о том, что они совершенно не умели решать более или менее отвлеченные задачи.
Решили испытать новейший военный суперкомпьютер. Заложили в него всевозможные данные по военному делу. Приходит генерал и спрашивает:
— Нам наступать или отступать?
Компьютер думает несколько часов и выдает:
— Yes!
Полковник:
— Что 'Yes'?
Компьютер думает еще несколько часов и рапортует:
— Yes, sir!
Для общения с ЭВМ потребовались особые специалисты — программисты. А уж об их умении думать, как их собственные подопечные стали ходить настоящие легенды:
Программист ставит себе на тумбочку перед сном два стакана. Один с водой — на случай, если захочет ночью пить. А второй пустой — на случай, если не захочет.
Гораздо более интересный подход наметился с приходом кибернетики. Здесь уже человек задумался над тем, как научить машину думать. Ну, хотя бы в минимальных пределах. Понятное дело, чтобы «не изобретать велосипед» решили скопировать собственный стиль мышления. Так появилось понятие искусственного интеллекта.
А ученые в очередной раз задались вопросом: «Как же человек думает?» И главный сюрприз был именно в том, что теперь уже этим вопросом занялись представители точных наук. Их в первую очередь интересовали те вещи, которые действительно работали. Они отбросили все домыслы и фантазии и взяли из человеческого интеллекта именно то, что можно реально переложить на точный машинный язык. Ведь эти ученые собирались научить компьютеры думать, причем думать эффективно. И по-человечески…
Как вы понимаете, НЛПеры в своем поиске реально работающих инструментов просто не могли пройти мимо столь полезных находок. А это действительно оказалось самым настоящим сокровищем. Удобным, простым, универсальным — полезным. Причем, они взяли уже обработанный трудами многих кибернетиков алмаз и просто применили к моделированию человеческого совершенства.
Компьютеры просто отдали свой долг людям. С помощью тех же методов, какими они учились мыслить по-человечески, люди сами стали учиться тому же…
Та самая модель…
Простая, удобная, универсальная и потому — базисная, она появилась одной из первых. Ее иногда называют моделью эффективного достижения целей, основанной на обратной связи . Общую идею этой модели можно выразить словами «постепенное приближение к выбранной цели методом последовательных циклических приближений».
Вспомните грибников. Если подумать, там они выполняют большое количество повторяющихся действий, и в результате получают полную корзину.
Идут, смотрят по сторонам, заметили гриб, подошли, наклонились, срезали, положили в корзину, идут дальше, смотрят по сторонам, заметили гриб, подошли, наклонились, срезали, положили в корзину…
Цикл, стало быть. И так гриб за грибом они постепенно приближаются желаемому результату. Кому-то нужна корзина, кто-то стремится к ужину…
Формулировка действительно сложновата, но ее можно понять с помощью трех главных слов: цель , чувствительность , гибкость . Действительно, те кто легко достигает поставленных перед собой целей, руководствуются именно этими тремя принципами. Они четко знают, чего хотят. Они чувствительны к внешней обстановке. Они могут проявлять гибкость в средствах достижения своей цели.
Про важность грамотной постановки цели я говорить не буду — этому уже и так уделено достаточно много слов. Чувствительность проявляется в том, что после каждого небольшого шага мы собираем обратную связь из внешнего мира: «Приблизил ли меня этот шаг к желаемому результату?» Гибкость определяет нашу способность изменять свои действия вместе с переменой внешней обстановки.
Примерно этому самому и стали тогда учить машины. Ей ставилась максимально конкретная задача, давались средства для ее решения, назначалась «целевая функция» (она определяет эффективность каждого очередного шага) и давался четкий критерий выхода.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79