FUNCTIONS OF PHILOSOPHY IN THE CULTURE OF HUMANITY GLOBALIZING
Research article
Baranov G.V.
Issue: № 2 (33), 2015
Published:
2015/03/12
Баранов Г.В.
Профессор, доктор философских наук, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
ФУНКЦИИ ФИЛОСОФИИ В КУЛЬТУРЕ ГЛОБАЛИЗИРУЮЩЕГОСЯ ЧЕЛОВЕЧЕСТВА
Аннотация
В статье рассмотрено — гипотеза группировки функций философии по критерию разработки проблем глобализующегося человечества; характеризуются десять цивилизационных функций философии в системе культуры современного человечества; утверждается приоритетность идеационной функции философии.
Ключевые слова: функции философии; культура; идеал; глобализация.
Baranov G.V.
Professor, Doctor of Philosophy, Financial University under the Government of the Russian Federation
FUNCTIONS OF PHILOSOPHY IN THE CULTURE OF HUMANITY GLOBALIZING
Abstract
In the article — a hypothesis grouping functions of philosophy on design criteria globalized problems of mankind; characterized by ten civilization functions of philosophy in the culture of modern humanity; affirms the priority of ideational function of philosophy.
Keywords: function of philosophy; culture; ideal; globalization.
Основные значения понятия и слова «глобализàция»: «Глобализàция – 1) слово английского языка, переводимое на русский язык словами «всемирный», «всеобщий»; 2) распространение действия фактора за пределы государства или определённого класса деятельности» [1, с. 40]. В контексте проблематики статьи понятие глобализации означает целостное (холистическое) состояние эволюции человечества в период с ХХ в. по настоящее время с признаками интеграции деятельности людей по решению цивилизационных проблем на основе общечеловеческих ценностей. Философия как часть культуры человечества по необходимости исследует всеобщее в бытии человечества, поэтому исследование содержания функций философии актуально в условиях противоречий глобализирующегося общества ХХ в.-начала ХХI в.
Функции философии – система исполнения философией инструментального воздействия на решение общественных и личностных проблем функционирования и эволюции акторов общества. Акторами общества по критерию единичного, особенного и всеобщего являются индивид, социальная группа (социум) и человечество. Философия в составе культуры человечества принадлежит к классу информационной (духовной, идеационной) культуры и выполняет множество функций.
По мнению автора, оптимальная форма реализации цивилизационных функций философии как части культуры ХХI века возможна при условии разработки гипотезы о сущности человеческой деятельности в состоянии антихаосного осуществления бытия, но не в состоянии активности человека [3, с. 128-129]. Фактор активности деятельности абсолютизирует идеал свободы в значении внутреннего свободного выбора индивида. В условиях конкурентных социальных взаимодействий абсолют свободы предметно выражается антигуманными критериями (принципами), например, «человек человеку волк», «война всех против всех», «побеждает сильнейший». Реализация антихаосной стратегии и тактики поведения человека обязывает учитывать автономию объекта взаимодействия, обеспечивать режимы деятельности по критериям коэволюции, синергии, мирного и взаимного полезного сотрудничества.
По мнению автора, в современном глобализирующемся человечестве, философия реализует не менее десяти цивилизационных общечеловеческих функций: идеационная, гуманистическая, критическая, мировоззренческая, методологическая, практическая (праксеологическая), сотериологическая, культуротворческая, социально-идеологическая, эвристическая [4, с. 8-11].
Идеационная функция философии – обоснование и утверждение в общественном мнении парадигмы фундаментальности и первичности идеалов. Идеал – высшее состояние бытия и высшая цель деятельности людей, к которым стремится человек для превращения хаоса бытия в содержание оптимальности собственной автономной жизни. Существенные формы проявления интенций человека к идеалам представлены попытками управления природным эгоизмом и преодоления животной ограниченности личной жизни. Философами предложены потребителям универсальные идеалы антропного и общественного классов бытия, «главные из которых — добро, истина, красота, свобода, справедливость, гармония, рациональность, гуманность, совершенство, идеал Бога как высшего совершенства» [5, с. 7].
Состояние идеала относится к универсальным целям человечества. По причине ограниченности исторического бытия людей в каждом из этносов, государств и социальных групп (социумов) формируется множество локальных ценностей — патриотизм, национализм, соборность, коммунизм, добродетельность, законопослушность, «истинная вера» и иное.
Идеалы и ценности современного человечества выражены в документах Организации Объединённых Наций (ООН), основные из которых – Устав ООН и «Всеобщая декларация прав человека». В частности, по критериям «Декларации» абстрактные идеалы гуманности, добра, справедливости, совершенства и иные формулируются в 30 статьях [6] как нормы оптимальности человеческой деятельности. Факты нарушения идеалов цивилизации в формах гражданских войн и вооружённых конфликтов в государствах Европы, Азии и Африки в ХХI в. являются показателями регресса человечества и одновременно целями прогрессивных взаимодействий людей, так как стимулируют акторов общества к осуществлению антихаосных трансформаций для обеспечения оптимальности бытия человечества.
Гуманистическая функция философии – обоснование и утверждение в общественном мнении гипотезы о высшей ценности человека в сравнении с иными объектами бытия. В среде обитания (бытия) человека функционируют организмы живой природы и объекты неорганической природы, множество общественных объектов — экономические, социальные, информационные, политические и иные, в том числе трансцендентные состояния. По критерию идеала гуманности ценность данных объектов вторична в сравнении с ценностью бытия человека.
Критическая функция философии – выявление противоречий между идеалами и фактами бытия по различным критериям и для различных целей предметной деятельности. Абстрактно критическая функция философии выражается в декартовском девизе «подвергай всё сомнению». Абсолютизация критической функции философии и культуры в целом характерна для современной информационной цивилизации, так как бесконечность информационного пространства потенциально воспроизводит новые варианты описаний и объяснений фактов по различным критериям и методам.
Мировоззренческая функция философии – создание информационных моделей объяснения сущности бытия и смысла жизни человека по определённым критериям для использования в общественной и индивидуальной деятельности с целями достижения успешных вещественных результатов. Методологическая функция – разработка гипотез, концепций и эффективных методов познания, а также систематизация достижений человечества в понятиях и логически обоснованных суждениях.
Практическая (праксеологическая) функция философии — объяснение сущности человеческой деятельности и разработка эффективных методов достижения её оптимальных материальных результатов. Философия – это теоретическое знание, которое обеспечивает потребности человека в истинных знаниях для оптимизации вещественно-энергетического бытия человека.
Сотериологическая функция философии – объяснение сущности духовности и разработка эффективных методов её формирования у людей. Сотериологическая функция актуальна по причинам интенции человека к трансцендентному бытию – бытию за пределами жизненного опыта индивида. Трансцендентное бытие для человека имеет статус совершенного объекта бытия, установление связи с которым даёт возможность оптимизировать вещественное бытие и достичь «вечное» идеальное совершенство.
Культуротворческая функция философии – создание новой общезначимой текстовой информации об объектах бытия и состояниях деятельности акторов общества с целями сохранения, преобразования и передачи в поколениях достижений цивилизации. Именно в культуротворческой функции достигается состояние плюрализма знаний и информации, оценок и мнений в их систематизированных и доступных для понимания формах множественности достижений человечества.
Эвристическая функция философии – содействие совершенствованию личности человека и его творческих познавательных способностей в формах памяти, внимания, логического мышления, интеллектуальной интуиции, воображения. Иное объяснение эвристической функции: функция философии, состоящая в содействии приросту научных знаний, в том числе в создании предпосылок для научных открытий.
Социально-идеологическая функция философии – теоретическое обоснование систем идеологии и их пропаганда в общественном мнении.
Специалистами философских наук выделяются иные виды функций – аксиологическая, воспитательная, интегративная, координирующая, прогностическая, критическая, социальная, социально-аксиологическая – и их группировки.. Причина доминирования философии в культуре человечества – обоснование и пропаганда идеалов, последовательная реализация идеационной функции.
Литература
- Баранов Г.В. Понятия политологической культуры. – Омск, 2012. – 300 с.
- Баранов Г.В. Понятия философской культуры. — Омск, 2011. — 392 с.
- Баранов Г.В. Деятельность и антропность бытия. – Омск, 2013. — 200 с
- Баранов Г.В. Философия в культуре. – Омск, 2015. — 260 с.
- Баранов Г.В. Философский практикум. – М., 2005. – 528 с.
- Всеобщая декларация прав человека. [Электронный ресурс]. — http://www. un.org/ru/documents/ (дата обращения 24.02.2015).
References
- Baranov G.V. De rationibus rerum civilium elit. — Omsk, 2012. — 300 s.
- Baranov G.V. Quod ad philosophicas notiones cultura. — Omsk, 2011. — 392 s.
- Baranov G.V. Res et ens Fiat lux. — Omsk, 2013. – 200 s/
- Baranov G.V. Philosophia culturae. — Omsk, 2015. — 260 s.
- Baranov G.V. Philosophical officina. — M., 2005. — 528 s.
- DECLARATIONEM HOMINIS IURIUM. [Jelektronnyj resurs] URL: http://www.un.org/ru/documents/ (data obrashhenija 24.02.2015).
Создание интеллектуальных противников (Часть 2: Эвристика и алгоритм Дейкстры)
Перевод Ссылка на автора
В сегодняшней статье мы углубимся в создание интеллектуального противника в игре Hex. В первой части серии Hex мы рассмотрели α-β обрезанный минимакс Алгоритм, который мы использовали, чтобы найти оптимальные ходы. Однако, чтобы использовать алгоритм Minimax, мы должны уметь правильно оценивать каждое состояние платы. Мы собираемся сделать это с эвристический функции, которые будут в центре внимания этой статьи.
Если вы еще не видели часть 1 серии Hex, не стесняйтесь проверить это сейчас.
Hex — создание интеллектуальных противников с минимаксным AI (часть 1: α-β-обрезка)
В сегодняшней статье я собираюсь показать вам, как создавать интеллектуальных противников с помощью алгоритма Alpha-Beta Minimax. Мы…
towardsdatascience.com
В Информатика, искусственный интеллект, а также математическая оптимизация,эвристический(от греческого εὑρίσκω «я нахожу, открываю») — это методика решение проблемы быстрее, когда классические методы слишком медленные, или для нахождения приблизительного решения, когда классические методы не могут найти какое-либо точное решение. Это достигается за счет оптимальности торговли, полноты, точность, или точность для скорости. В некотором смысле, это можно считать ярлыком.
tl; dr Эвристика — это приближение точного решения.
Чтобы лучше понять идею эвристических функций, давайте создадим пример приложения.
Цель нашего приложения — найти ближайший город, в котором мы сможем посмотреть живую игру NBA.
Он будет принимать наше местоположение в качестве входных данных и выводить название города в качестве выходных данных.
Звучит просто, правда?
Предполагая, что вы знаете координаты всех городов с командами НБА, как бы вы создали такую систему?
Давайте найдем ближайший город НБА из Сан-Франциско.
Сканирование всех дорог в стране, чтобы найти точные маршруты, будет очень трудным и трудоемким.
Это ситуация, когда эвристическая функция может пригодиться. Вместо того, чтобы давать точные решения, давайте приблизимся.
Один из самых простых способов приблизить расстояние вождения между этими двумя местами — это использовать расстояние «по прямой линии», которое представляет собой просто прямую линию между двумя точками.
Приближение расстояний между Сан-Франциско и Оклендом (Golden State Warriors) / Сакраменто (Sacramento Kings)Наша эвристическая функция позволила бы сделать Окленд (Голден Стэйт Уорриорс) самым близким городом НБА в Сан-Франциско. Он получился бы путем расчета прямых расстояний до всех городов НБА и выбора одного из них с наименьшим значением.
Хотя он может не работать 100% раз, его, вероятно, будет достаточно в подавляющем большинстве случаев, и, что важнее всего, его будет очень легко и быстро вычислить.
Зная основные принципы эвристических функций, давайте вернемся к нашему противнику из Hex AI.
Эвристическая функция
в предыдущая часть серии Hex Я оставил вам вопрос о том, как оценить состояние доски, как показано ниже.
Пример состояния платыЧтобы придумать хорошую идею для эвристической функции, давайте зададимся вопросом.
Какова цель игры?
Цель игры — создать непрерывную цепочку гексов, которые соединяют противоположные стороны доски.
Зная это, давайте сделаем еще один шаг вперед.
Если наша цель — создать непрерывные цепочки гексов, возможно, было бы неплохо рассчитать их кратчайшие пути между противостоящими сторонами доски?
Давайте нарисуем их и узнаем.
Прежде чем мы придумаем способ вычисления таких путей, давайте сначала проверим, что этот подход имеет смысл, и проверим, является ли это шагом к хорошей эвристической функции.
Это та часть, где нам нужно применить некоторые знания в области / эксперте.
В приведенном выше примере игрок Blue (человек) явно имеет преимущество и намного ближе к победе, чем игрок Red (компьютер). Чтобы закончить, ему нужно всего 3 гекса, а красному игроку — 6 из них.
Предполагая, что мы собираемся вычислить эвристические функции с точки зрения максимизации красного игрока, наша эвристическая функция может выглядеть следующим образом
или просто
heuristic_score = remaining_blue_hexes-remaining_red_hexes
В приведенном выше примере эвристическая оценка для текущего состояния платы будет
-3 = 3 - 6
что полностью имеет смысл, потому что красный игрок явно проигрывает.
С помощью вышеупомянутой эвристической функции мы можем оценить каждое состояние доски, таким образом, мы можем использовать алгоритм Minimax (компьютер как максимизирующий игрок) для вычисления оптимальных ходов.
Хорошо, наша эвристическая функция выглядит многообещающе, но как мы можем вычислить необходимые кратчайшие пути в первую очередь?
Кратчайший путь Дейкстры
Чтобы вычислить кратчайшие пути между гексами на доске, мы будем использовать Алгоритм Дийсктра
Но прежде чем мы перейдем к этому алгоритму, нам нужно представить графическое представление нашей шестнадцатеричной доски.
Вы можете спросить сейчас, какова цель этих внешних гексов?
Алгоритм Дейкстры работает путем нахождения кратчайшего пути между конкретными узлами (фактически нужно указать только начальный узел, но для простоты мы также укажем и конечный узел) в графе и потому, что у нас есть «стороны» гексы вместо конкретных, нам нужны внешние узлы, чтобы представить это.
Цель Blue — соединить L (слева) с R (справа), а цель Red — соединить T (вверху) с D (вниз).
Гексы представлены следующим образом.
05 15 25 35 45 5504 14 24 34 44 5403 13 23 33 43 5302 12 22 32 42 5201 11 21 31 41 5100 10 20 30 40 50 L R T D
Каждый шестнадцатеричный код имеет соответствующую позицию (координаты x и y), поэтому мы можем легко получить его соседей.
Приведенное выше представление графа позволяет перейти к алгоритму Дейкстры.
Для простоты алгоритм Дейкстры работает, посещая все доступные узлы, проверяя его соседей и для каждого узла, сохраняя информацию о минимальных пройденных узлах / расстояниях от начала.
Мы храним такую информацию внутри каждого шестнадцатеричного объекта вpathLengthFromStartа такжеpathVerticesFromStartпеременные.
Посмотрите на следующую анимацию, которая иллюстрирует этот механизм (синие цифры отражаютpathLengthFromStartпеременная).
И наконец, взгляните на мою быструю реализацию алгоритма Дейкстры.
Линия 9
Мы называемgetShortestPathFromфункционировать дважды за каждый ход AI. Чтобы вычислить эвристический показатель, нам нужно проверить кратчайший путь для человека и компьютерного игрока.
Линии 22–26
Мы очищаем состояния вершин, которые могут быть кэшированы после предыдущих итераций.
Линия 27
Для каждой вершины графа.
Линии 29–30
Нам нужно убедиться, что мы проверяем каждую вершину только один раз, и что мы проверяем только незанятые вершины или наши.
filter { $0.value == .undefined || $0.value == perspective }
Строка 31
Для каждого подходящего соседа.
Линии 32–38
Мы обновляемpathLengthFromStartи соответствующийpathVerticesFromStartс новыми значениями, еслиpathLengthFromStartниже текущего. Связи между одинаковыми значениями гексов взвешиваются как0и связи между серыми незанятыми гексами и цветными гексами взвешиваются как1.
Линии 40–44
Если вершин больше нет для проверки, мы возвращаемся или выбираем самую низкую.pathLengthFromStart,
После запуска вышеуказанного алгоритма мы получим каждый Hex, обновленный с минимальнымpathLengthFromStartи оптимальныйpathVerticesFromStart,
Наконец, мы можем вернуть наш кратчайший путь следующим вызовом.
Помимо использования вышеупомянутого механизма кратчайшего пути для эвристической функции, мы также можем использовать его, чтобы помочь людям-людям визуализировать оптимальные решения.
Сочетание минимакса с эвристической функцией, управляемой Дейкстрой, оказалось очень мощным способом создания искусного противника с ИИ. Несмотря на то, что эвристика обычно требует определенных знаний предметной области, лежащие в их основе принципы могут быть обобщены и использованы в других играх или приложениях. Не стесняйтесь использовать концепции, представленные в серии Hex, и применять их в своих приложениях. Я с нетерпением жду ваших результатов!
Не забудьте проверить iOS-игру проекта и попытаться победить искусственного противника!
Hex — настольная игра AI
Классическая игра Hex на доске 6×6 * Испытайте себя с противником ИИ * Разрабатывайте различные стратегии, когда ИИ становится
itunes.apple.com
Вопросов? Комментарии? Не стесняйтесь оставить свой отзыв в разделе комментариев или свяжитесь со мной напрямую по адресу https://gsurma.github.io,
И не забудьте: «Если вам понравилась эта статья».
искусственный интеллект — разница между эвристической функцией и функцией оценки
В этом вопросе может возникнуть путаница, поскольку эвристики означают разные вещи в разных контекстах. Итак, позвольте мне поговорить о другом значении эвристики. Затем мы можем вернуться к функциям оценки.
Эвристический поиск с одним агентом
В эвристическом поиске с одним агентом (например, A*, IDA*) эвристики обычно уточняются словами допустимо или соответствует . В этом контексте эвристика — это нижняя граница затрат на достижение цели. То есть они являются результатом функции, которая возвращает числовое значение. Если эвристика допустима , возвращаемое значение не завышает истинное расстояние до цели. Если эвристика соответствует , эвристика между соседними состояниями никогда не изменяется больше, чем стоимость ребра. Непротиворечивые эвристики допустимы, если эвристика цели равна 0, но не все допустимые эвристики непротиворечивы. 9N расширений N состояний. (См. эту демонстрацию для примера того, где это происходит.)
Игра в игру
В игровых программах, использующих такие алгоритмы, как альфа-бета или поиск по дереву Монте-Карло (MCTS), эвристики представляют приближенные значения выигрыша/проигрыша игра. Например, значение может быть масштабировано от -1 (проигрыш) до +1 (выигрыш), а промежуточные значения представляют неопределенность в отношении истинного значения. Здесь нет гарантий недооценки или переоценки, но чем лучше порядок значений (выигрыши > ничьи > проигрыши), тем выше производительность алгоритмов. Альфа-бета-отсечение вернет тот же результат, даже если к эвристике будет применено аффинное преобразование, потому что альфа-бета использует относительный порядок значений для поиска. См. этот документ для примера эвристики в MCTS. Обратите внимание, что в этом контексте эвристика по-прежнему имеет числовое значение.
Оптимизация
При поиске задач оптимизации, таких как SAT (проблемы выполнимости) или CSP (проблемы удовлетворения ограничений), алгоритмы намного эффективнее, если они могут быстро найти хорошие решения. Таким образом, вместо того, чтобы искать наивным образом, они упорядочивают свой поиск таким образом, который, как ожидается, будет более эффективным. Если порядок правильный, поиск может завершиться раньше, но это не гарантируется. В этом контексте эвристика — это способ упорядочивания вариантов, который, скорее всего, приведет к более быстрому нахождению решения. (Удовлетворительное назначение переменных в SAT или CSP.) Вот пример работы, в которой исследуются различные эвристики упорядочения для этих задач.
В этом контексте для упорядочивания используется эвристика, поэтому она не обязательно должна основываться на числах. Если он основан на числах, числа не обязательно будут иметь глобальное значение, как это делают эвристики в других типах поиска. Существует много-много вариантов задач оптимизации, помимо SAT и CSP, где таким образом используются эвристики.
Функция оценки
Итак, что же такое функция оценки? Вероятно, чаще всего он используется во втором контексте игр, где эвристическую функцию и функцию оценки можно поменять местами, но в более общем смысле он относится к числовой оценке состояния. Основной момент заключается в том, что функция оценки более конкретна, чем эвристическая функция, поскольку эвристика имеет широкое применение в более широком контексте. 9Алгоритм 0003
. Какие эвристические функции можно использовать для графического (несеточного) A*?
спросил
Изменено 7 лет, 11 месяцев назад
Просмотрено 2к раз
Я изучаю алгоритм поиска пути A*, и все примеры, которые я нахожу, основаны на сетке. Из-за этого все их эвристические функции основаны на каком-то физическом расстоянии (например, на основе Манхэттена, по диагонали или по Евклиду).
Но что, если вместо сетки у нас будет график произвольной формы? Произнесите приведенный ниже пример, где S
— начало, а G
— цель:
S---A | | г | | Б---С---Д
В этом случае аппроксимация «по прямой» не имеет смысла, поскольку этот график неоднозначен для
S---A | Б---С---Д | г
Итак, какую эвристическую функцию я мог бы использовать в этом случае?
- алгоритм
- граф-алгоритм
- кратчайший путь
- а-звезда
- эвристика
15
Не существует эвристики, которая улучшит время работы алгоритма Дейкстры в общем случае.
Эвристика полезна, когда конкретная проблема имеет дополнительную структуру . Графики, встроенные в плоскость, имеют именно это: понятие расстояния по прямой, которое можно использовать как эвристику, как в вашем примере.