Раздел 7.4. Заключение: определяем состояния и маршрут внутри проблемного пространства. Модель SOAR

Раздел 7.4. Заключение: определяем состояния и маршрут внутри проблемного пространства. Модель SOAR

Модель SOAR представляет собой общую структуру обработки информации и решения проблем, разработанную специалистами по искусственному интеллекту. Изначально это была модель компьютерного программирования, с помощью которой предполагалось обучать компьютеры тому, как совершенствовать тот или иной навык эвристически, с опорой на имеющийся опыт. Экспертная система в терминах SOAR — это система, которая постоянно обучается, модернизируется и обогащает собственную карту проблемного пространства. Настоящий эксперт – не тот, кто знает единственный верный способ делать что-либо. Согласно закону необходимого разнообразия, эксперт постоянно изменяет, варьирует и модернизирует собственные способности.

Структура SOAR придумана для того, чтобы компьютеры с ее помощью научились решать комплексные задачи из области решения проблем, например при игре в шахматы. Компьютеры программировались не на то, чтобы знать, как нужно играть в шахматы, но скорее на то, чтобы учиться играть в шахматы на основе обратной связи от игры. Каждый раз, играя новую партию, компьютер узнает что-то новое. Таким образом, он постоянно повышает свою сообразительность. Этот процесс имеет большое значение для менеджеров и организаций – успех и компетенция являются функцией способности к постоянному обучению, а также пополнению и расширению воспринимаемого спектра альтернатив.

Согласно модели SOAR, процесс целеориентированного изменения в организации или системе подразумевает движение от текущего состояния к желаемому через ряд промежуточных состояний, которые охватывают различные области проблемного пространства. Проблемное пространство связано со всеми физическими и нефизическими элементами, которые влияют на состояние компании или человека.

SOAR расшифровывается как Состояние-Оператор-И-Результат (State-Operator-And-Result), что определяет базовую петлю обратной связи при прохождении через проблемное пространство. По существу, модель SOAR является интеграцией модели TOTE с понятием проблемного пространства, которое задействует более широкую систему. Оператор изменяет текущее состояние по направлению к желаемому (или прочь от него). Результаты применения операторов запоминаются как набор правил «условие-действие», который состоит из а) доказательств для определения ключевых состояний внутри проблемного пространства и б) групп операторов, с помощью которых эти состояния можно изменять в нужном направлении.

К примеру, в шахматах проблемное пространство определено игровой доской, различными фигурами и ролями «оппонентов». Исходное состояние определяется положением фигур на доске. Целевое состояние – загнать короля противника в угол, поставив ему мат. Действиями являются разрешенные правилами ходы каждой из сторон. Компьютер продвигается к желаемому состоянию путем оценки и запоминания «контрольной» информации в форме приоритетов, которыми наделяются различные возможные ходы, основанные на текущем положении фигур. Приоритеты распределяются согласно вероятности успеха, соответствующей текущему положению на доске, а также количеству дозволенных ходов и уровню ценности, приписанному каждой конкретной фигуре.

Обзор модели SOAR

Способность ставить себе широкий спектр целей и достигать их является одним из основных признаков интеллекта. Модель SOAR — это программная модель искусственного интеллекта (Artificial Intelligence, AI), предназначенная для общего решения проблем. SOAR была разработана Алленом Ньюэллом Гербертом Саймоном и Клиффордом Шоу (Allen, Newell, Herbert Simon, Clifford Shaw) в 1950-х гг. и использовалась для создания компьютерных программ игры в шахматы; модель предполагала, что компьютер обучается самостоятельно в ходе игры, на опыте уже решенных проблем. Подобные программы и по сей день являются наиболее успешным применением искусственного интеллекта.

Согласно данной модели, вся психическая деятельность, посвященная полученному заданию, происходит на когнитивной арене под названием «проблемное пространство». Проблемное пространство, в свою очередь, складывается из набора состояний, которые описывают ситуацию в каждый конкретный момент, и набора операторов, которые описывают методы, которыми решающий проблему может менять ситуацию, переходя из одного состояния в другое. К примеру, в шахматах проблемное пространство будет представлять собой [ряд параметров, которые определяют] «шахматную партию» [такие параметры, как два игрока, доска и т. п.], состояние будет включать в себя конкретную расстановку фигур на шахматной доске, а операторами будут служить разрешенные ходы, такие как «пешка е2-е4)». Задача решающего проблему – найти такую последовательность операторов, которая выведет его из заданного исходного состояния (к примеру, фигуры выстроены в ряд в самом начале партии) и приведет к заданному состоянию решения (король противника в положении мата) (Waldrop, 1988).

^{Рис. 7.1. Проблемное пространство}

После того как все эти параметры определены, решающий проблему должен сформулировать стратегию управления, чтобы найти последовательность операторов, позволяющих пройти путь от стартового состояния к целевому. Для этого служит ряд наделенных приоритетами правил «условие-действие», имеющих форму «ЕСЛИ вы воспринимаете определенное состояние, ТОГДА применяйте определенную последовательность операторов».

Если процесс заходит в тупик, инициализируются субцели и субдействия (т. е. суб-TOTE), которые запоминаются как новые правила «условие-действие». Следуя этому курсу, решающий проблему двигается от стратегии «проб и ошибок» (метод новичков) через стратегию «поиск экстремума» (делать то, что кажется наилучшим в данный момент) к стратегии, включающей анализ целей и средств (эксперт).

РАЗДЕЛ 7.4. КАРТА A

Ключевые положения

Модель SOAR– общая структура для решения проблем, разработанная специалистами по искусственному интеллекту. Ее задачей первоначально было обучение компьютера тому, как обучаться эвристически, на опыте уже решенных проблем.

Экспертная система, в терминах модели SOAR, – это система, которая постоянно обучается, модернизируется и расширяет собственную карту проблемного пространства.

Практикум

Приведите примеры навыков, которые вы приобрели на собственном опыте (в отличие от навыков, полученных в результате специального обучения).

Воспользовавшись интуицией, определите виды учебных и креативных процессов, которые необходимы для обучения посредством опыта.

Как вы думаете, для приобретения каких навыков наиболее подходит именно опытный путь?

Подумайте о какой-либо области, в которой вы уже обладаете достаточной квалификацией.

Каким образом вы постоянно модернизируете и обогащаете способности, необходимые для поддержания этой квалификации?

РАЗДЕЛ 7.4. КАРТА Б

Ключевые положения

Согласно модели SOAR, процесс целеориентированного изменения в организации или системе подразумевает движение от текущего состояния к желаемому через ряд переходных состояний, которые охватывают различные области проблемного пространства.

SOAR расшифровывается как Состояние-Оператор-И-Результат и определяет основную петлю обратной связи, служащую для движения сквозь проблемное пространство.

В модели SOAR маршрут по сути является набором правил «условие-действие», который состоит из а) доказательств для определения ключевых состояний внутри проблемного пространства и б) кластеров операторов, которые позволяют изменять эти состояния по направлению к желаемому состоянию.

В любой организации «состояние» можно определить применительно к а) релевантным людям, точкам зрения и ролям, б) релевантному временному фрейму и в) релевантным уровням взаимодействия и изменения (окружение, поведение, способности, убеждения и ценности, идентификация).

Практикум

Вспомните случай, когда бы вам довелось участвовать в решении организационной проблемы. Воспроизведите стартовое состояние, целевое состояние, маршрут, состоящий из переходных состояний, и операторы, которые участвовали в идентификации и решении проблемы.

Подумайте о текущем проблемном состоянии в вашей организации. Какие личности/ роли, временные фреймы и уровни процесса задействованы в создании проблемного состояния?