Советские взгляды на «думающие машины» как на инструмент для мышления

Основополагающий спор о возможности разработки мыслящих машин в Советском Союзе возник в раннем восприятии кибернетики. В начале 1950-х годов кибернетика (а также другие области, такие как генетика или лингвистика) пала жертвой антиамериканских кампаний позднего сталинизма и была заклеймена как «мракобесие», «буржуазная лженаука» в серии публикаций в основных философских журналах и популярных СМИ. Однако эта идеологическая кампания не повлияла на раннее развитие компьютерных технологий, которым государство и военные придавали первостепенное значение. Однако во второй половине 1950-х годов советские ученые не решались определить нормативные последствия кибернетики, чтобы обеспечить ее совместимость с принципами марксизма-ленинизма и целями социалистического строительства. Как объект развивающихся и иногда конкурирующих интерпретаций и постоянных переговоров, советский марксизм-ленинизм не следует рассматривать как идеально последовательный и фиксированный во времени. В частности, прогресс науки и внедрение кибернетики подразумевали корректировки и переоценки определенных элементов официальной советской доктрины. Окончательно победившая точка зрения на компьютеры как на «инструменты для мышления», а не как на «думающие машины» возникла в результате достижения консенсуса среди ученых, философов и инженеров, включая, что важно, как сторонников, так и критиков западной кибернетики и ИИ.

Важно подчеркнуть, что отказ от базовой аналогии «человек–машина» в советских науках и гуманитарных науках исходил не только от ортодоксальных марксистско-ленинских философов. Вопреки популярному историческому повествованию, советские энтузиасты этой новой модной науки также активно участвовали в дебатах о нормативных последствиях кибернетики и возможностях и ограничениях «интеллектуальных» машин. Сходство в этом конкретном пункте примечательно, предполагая, что отказ рассматривать компьютеры как мышление имел более глубокие корни, чем идеологическая антикибернетическая кампания начала 1950-х годов. Один фактор касается эпистемического и идеологического влияния послевоенного советского марксизма-ленинизма и диалектического материализма, его философии науки (которая не может быть сведена к простому идеологическому ограничению). Это мировоззрение основывалось на различиях между объективной (материей) и субъективной (ментальной) реальностью, между материальным и духовным производством и утверждало привилегированное гносеологическое положение человека по отношению к другим живым и неживым существам (особый советский марксистский гуманизм). Можно утверждать, что послевоенные разработки в области ИИ также поддерживали сложный диалог с научными инновациями и дебатами 1920-х и 1930-х годов и даже с более ранними русскими интеллектуальными традициями. Хотя точные влияния и интеллектуальные родословные не всегда легко установить, сходство позиций и типов аргументации относительно природы человеческого мышления, обучения и отношений между материей и сознанием, человеком и машиной в различных дисциплинарных сообществах позднего Советского Союза указывают на общие генеалогии и предшественников. Важно, что теория Льва Выготского (1896–1934) о развитии ребенка как по сути социальной деятельности, сформулированная до войны, оставалась доминирующей в советской психологии вплоть до 1960-х и 1970-х годов. Или, например, Ксения Татарченко, Аня Ермакова и Лизбет де Мол прослеживают целостное и человекоцентричное мировоззрение послевоенной советской школы математической логики в русской научной традиции конца века .

Тем не менее, советское нежелание принять аналогию человек-машина основывалось на двух основных аргументах, повторяемых в бесчисленных философских, научных и общих трудах. Первый касался различия между творческими актами (включая научное и инженерное творчество) и механическими действиями, такими как вычисления. Согласно этой точке зрения, компьютеры не могли производить действительно новые идеи, концепции или образы, а только воспроизводили существующие шаблоны или клише. Второй, более существенный аргумент состоял в том, что человеческое мышление является социальным по своей природе, порожденным не химическими мозговыми процессами, а коллективной деятельностью бесчисленных поколений людей — продуктом социализации, а не неврологии. По этой причине американская кибернетика была оценена как предлагающая механистический и редукционистский подход к разуму и сознанию, который игнорировал фундаментальные качественные различия между человеческим мышлением и производительностью машины. Это видение имело важнейшие последствия для определения природы и цели машинного интеллекта в социалистическом контексте: компьютеры создаются людьми и действуют строго в соответствии с правилами математики и логики. Они способны имитировать некоторые интеллектуальные способности человека, но, что самое важное, имитация мышления не является самим мышлением.

Ранее эту позицию сформулировал советский писатель-фантаст Анатолий Днепров, инженер, администратор и популяризатор науки. В 1961 году в рассказе Днепрова «Игра» был представлен аргумент, очень похожий на мысленный эксперимент, теперь общеизвестный как «аргумент китайской комнаты», впервые опубликованный в 1980 году. В ней 1400 участников конгресса молодых математиков попросили принять участие в эксперименте или «игре». Группа собралась на стадионе в определенном порядке, чтобы передавать друг другу информацию, закодированную как 0 или 1, в соответствии с заранее заданным алгоритмом. Это продолжалось несколько часов. Таким образом, участники образовали гигантский живой информационный процессор, призванный, как им сказали после окончания игры, перевести короткую фразу с португальского на русский, не имея ни малейшего представления о том, что они делают. По словам организатора игры, этот факт определенно доказывал, что компьютеры не способны «думать». Днепров писал:

Важно, что мы находим такого рода аргумент против механистического подхода к человеческому разуму у самых разных советских мыслителей того времени: от марксистско-ленинских ортодоксов до полумаргинальных или полудиссидентских, но культурно авторитетных. В 1966 году неортодоксальный марксистский философ Эвальд Ильенков (1924–79) создал одну из самых проницательных критических работ по машинному интеллекту с точки зрения диалектического материализма:

По его мнению, интеллект не является индивидуальным, а является результатом социальной и материальной деятельности поколений людей. Что еще более парадоксально, это видение разделяли ученые социальных и гуманитарных наук, явно вдохновленные новыми и модными системными и кибернетическими подходами, которые широко использовали их словарь, такой как «гомеостаз» и «информация». В своей статье 1977 года «Мозг – текст – культура – ​​искусственный интеллект» главная фигура Тартуско-Московской семиотической школы Юрий Лотман (1922–1993) предположил, что для создания теории искусственного интеллекта следует исходить не из фактов индивидуального сознания, а из коллективного сознания, которым является культура. И Лотман, и Ильенков считали, что интеллект, как и культура, диалогичен (то есть интерсубъективен) и диалектичен (движим противоречием). В своей литературной пародии «Тайна черного ящика» Ильенков убедительно доказывал, что бинарная и внутренне непротиворечивая логика компьютеров действительно несовместима с диалектическим человеческим мышлением.

Ильенков бросил вызов, в частности, выдающемуся математику Андрею Колмогорову, который отождествлял себя с «радикальными кибернетиками» массовых СМИ и популярной науки. В публичной лекции 1961 года под названием «Автоматы и жизнь» Колмогоров утверждал, что в принципе возможно изучать и моделировать человеческий разум с научной точки зрения. Компьютеры открыли беспрецедентные возможности для создания искусственной жизни и интеллекта, согласно чисто функционалистскому пониманию того и другого (т. е. не воспроизводя внутреннюю структуру или сущность естественного интеллекта). « Системы, состоящие из очень большого числа элементов, каждый из которых действует чисто «арифметически», могут приобретать качественно новые свойства », — утверждал он. Однако Колмогоров был далек от мысли, что современные компьютеры и даже предполагаемые «самообучающиеся автоматы» можно представить как «думающие» или имитирующие творческую деятельность человека, такую ​​как «сочинение музыки» или «писание стихов», — ошибочное представление, основанное на «крайне упрощенном представлении о реальной природе высшей нервной деятельности человека, и особенно творческой деятельности». Рассматривая вопрос о том, могут ли машины мыслить, Колмогоров писал: « На практике я большой скептик. Но неправильно пытаться спрятаться за тем фактом, что в машине нет диалектики ». Другими словами, диалектическая концепция мышления не должна мешать ученым исследовать эти вопросы.

Для Колмогорова и других «кибернетиков» (в отличие от «философов») легитимность «кибернетики» и связанной с ней исследовательской деятельности зависела от демонстрации того, что научное изучение и моделирование живых организмов и их когнитивных процессов и функций основывалось на истинно материалистических предпосылках. Однако в их трудах и публичных выступлениях трудно найти выражения чисто механического взгляда на «мышление» или рассуждение, как это было распространено среди их западных коллег. Взгляд, который в конечном итоге возобладал в формирующемся советском ИИ, отражал марксистско-ленинскую формулировку компьютера как инструмента, способного помогать или дополнять человеческое мышление, но не как мыслящей сущности как таковой.

Эта концепция ИИ нашла отклик в 1980-х годах в различных аудиториях. Дмитрий Поспелов, признанный интеллектуальный лидер советского сообщества ИИ, утверждал в интервью 1976 года широко читаемой широкой публике « Литературной газете» , что ни одна из существующих программ ИИ пока не может имитировать естественный человеческий интеллект, который не сводим к логике или расчетам. Обращаясь к исследователям в 1985 году, Гермоген Поспелов писал:

В целом, дебаты вокруг внедрения кибернетики в 1950-х годах не противостояли тем, кто выступал за или против компьютеров и их полезности для советской народного хозяйства, а «диалектикам» (или «философам»), которые не верили, что возможно изучать и моделировать мышление или творческую деятельность с использованием объективных научных методов, и тем ученым, «кибернетикам», которые считали, что такая возможность существует, по крайней мере, в принципе. Для группы теоретиков и практиков, к которым мы сейчас обращаемся, «ИИ» стал инновационным инструментом, который поможет решать сложные проблемы в многочисленных социальных и научных областях, таких как биология, медицина, менеджмент и дизайн, обучая или программируя автоматы для работы в мире на основе тщательного и строгого научного изучения человеческого мышления.

Институциональное и международное признание советского «ИИ»

Преобладающий скептицизм по поводу «думающих машин» в Советском Союзе не помешал принятию ярлыка «ИИ», сначала в научных публикациях и на общественных площадках, а с 1970-х годов и в академических исследованиях. Растущее число ученых, заинтересованных в моделировании машинного интеллекта, было разбросано по многим различным учреждениям, чаще всего в академических компьютерных центрах и институтах, специализирующихся на науке и технике управления, прикладной математике, кибернетике, информатике, психологии и лингвистике. Введение нового ярлыка и области требовало энергичного лоббирования на самом высоком уровне академической административной иерархии, как это было в случае с кибернетикой в ​​конце 1950-х годов.

«ИИ» впервые появился как отдельный ярлык в официальных советских академических структурах в 1973 году, когда был создан Научный совет по ИИ в Комитете по системному анализу при Президиуме Академии наук СССР, учреждении, которое координировало большинство гражданских научных исследований. Год спустя была создана секция ИИ в составе Совета по «Кибернетике» усилиями Гермогена Поспелова, который возглавлял обе структуры. Недавно получивший престижную Государственную премию СССР, а затем ставший действительным членом академии, Поспелов был влиятельной фигурой в институционализации советского ИИ. Бывший генерал ВВС и специалист по автоматическому управлению, он заинтересовался применением кибернетики в народном хозяйстве после ухода из армии.

Создание совета и секции по ИИ позволило советским исследователям впервые рассмотреть различные направления исследований и возможностей и спланировать исследовательские проекты и другие виды научной деятельности под этим спорным названием. Две институциональные структуры значительно пересекались и включали видных академических деятелей, таких как Виктор Глушков, Андрей Ершов и Дмитрий Охоцимский. Под эгидой научной секции в течение многих лет в Москве проводился регулярный открытый семинар по ИИ, а также многочисленные научные встречи и другие мероприятия, которые способствовали консолидации ИИ как области исследований, привлекая финансирование и новых исследователей. В частности, в 1974 году это сделало возможным проведение первого советского конгресса, полностью посвященного ИИ, в Тбилиси, Грузия. Четвертая международная объединенная конференция по искусственному интеллекту также прошла в Тбилиси в сентябре 1975 года (первая прошла в Вашингтоне в 1969 году). Ее международный комитет возглавлял Патрик Уинстон (MIT), в него вошли Пэт Хейз (Эссекс), Джон Маккарти (Стэнфорд), Марвин Мински (MIT) и декан факультета советской кибернетики Аксель Берг (Академия наук СССР). Это крупное мероприятие, в котором приняли участие 220 иностранных ученых (в том числе более ста из США), отражало академическую дипломатию разрядки, но также выражало прагматичный интерес по обе стороны политического разрыва. Идея создания международного сотрудничества в области ИИ, и в частности международной лаборатории вычислительных наук, обсуждалась американскими и советскими специалистами с 1973 года. До и во время конференции состоялся ряд переговоров и визитов с этой целью. Во время двухнедельной поездки в США в 1977 году группа советских ученых посетила основные американские центры искусственного интеллекта и компьютерных технологий, такие как MIT, Беркли и Стэнфорд, а также исследовательские центры частных компаний, таких как Xerox и IBM, и правительственных организаций. Смешанная советско-американская рабочая группа стремилась совместно исследовать использование компьютеров в экономике и управлении. Последовали другие научные встречи, и международные контакты усилились. В том же году по совместной инициативе Гермогена Поспелова и британского ученого Дональда Мичи в Репино, недалеко от Ленинграда, была организована международная встреча по ИИ, в которой приняли участие некоторые из крупнейших советских и западных специалистов по ИИ.

Этот первоначальный импульс к сотрудничеству замедлился в конце 1970-х годов после советского вторжения в Афганистан, ареста и ссылки Андрея Сахарова и, в более общем плане, репрессий против движения за права человека в СССР. Даже без этого охлаждения существенные различия в подходах и стилях научной работы были очевидны уже на встрече IJCAI 1975 года в Тбилиси, на которой были представлены узко прагматичные и прикладные работы иностранных (в основном американских) ученых и более теоретически мотивированные советские вклады. В отчете после конференции советский участник раскритиковал американские предложения как «очень конкретные, утилитарные, [и] без теоретического обоснования и обобщения, но эффективные». В то же время международные обмены середины 1970-х годов дали возможность ведущим советским специалистам по ИИ отметить, что, несмотря на сопоставимый уровень теоретического развития (и даже превосходство в некоторых областях), советский ИИ проигрывал в плане финансирования, обучения, технического оснащения и применения, а также в эффективной организации системы научной коммуникации тому, что они могли наблюдать в США.

В последующее десятилетие Г. Поспелов и члены академических секций стремились к дальнейшей институционализации советских исследований ИИ, которым по-прежнему не хватало журналов, исследовательских центров, университетских кафедр и специально выделенных учебных программ. Если в 1975 году в Советском Союзе было от тридцати до тридцати пяти специалистов, способных руководить проектами ИИ, то в 1986 году Г. Поспелов оценил число занятых в этой области в 250 человек. Напротив, в Соединенных Штатах, вероятно, было несколько тысяч человек, работающих над ИИ в университетах и ​​частных исследовательских центрах. Он считал, что относительная слабость советского ИИ совпадала с постоянно растущим отставанием в разработке и производстве компьютеров и программной инженерии по сравнению с развитыми капиталистическими странами.

К середине 1980-х годов решимость Поспелова окупилась; он создал новое видение роли ИИ в советской академической и административной номенклатуре. После его доклада 1986 года Президиум Академии наук принял решение преобразовать секцию ИИ Совета по кибернетике в новый Совет по «Искусственному интеллекту» (тогда как бывшая секция ИИ Комитета по системному анализу была переименована в «Семиотика и когнитология»). Новый совет теперь находился под эгидой Отделения информатики, вычислительной техники и автоматизации, что означало, что исследования ИИ были окончательно отделены от кибернетики и приближены к академическим и министерским органам, ответственным за информатику, а также к электронной промышленности. В 1987 году Президиум установил высокий приоритет исследований ИИ. Он рекомендовал вновь открыть ранее закрытые кафедры компьютерной лингвистики в Москве, Новосибирске, Киеве и других городах, а также создать кафедру когнитивной психологии в Московском государственном университете. Он также рекомендовал организовывать крупные национальные и международные конференции по ИИ и укреплять международные контакты другими способами. Наконец, в неспокойном 1989 году была основана Советская ассоциация ИИ, всего за два года до окончательного краха советской системы.

ИИ понимается как системы управления

Специальная исследовательская программа, разработанная в рамках деятельности академических секций по ИИ под руководством Г. Поспелова в 1970–1980-х годах, была в первую очередь мотивирована убеждением в том, что компьютеры и информационные технологии будут незаменимы для рационализации управления социалистической экономикой. Впервые сформулированная в конце 1950-х годов пионером советской кибернетики Акселем Бергом, идея автоматизированного управления социалистической экономикой наиболее последовательно была сформулирована и пропагандирована лидером украинской кибернетики Виктором Глушковым, автором и главным движущей силой проекта общегосударственной автоматизированной системы управления народным хозяйством (ОГАС).  Другой харизматичный академик и сторонник системного подхода Никита Моисеев также продвигал идею экономики как автоматизированного механизма, своего рода «экономического автопилота». Хотя ОГАС и другие подобные проекты в конечном итоге не были реализованы в той форме, которую представляли себе их авторы, автоматизация и алгоритмическое управление социалистической экономикой оставались важной частью позднесоветского технополитического воображения.

Например, проект «Гранит», пилотируемый в 1980-х годах Г. Поспеловым, задумывался как система коллективного решения задач. Она позволила бы объединить разрозненные автоматизированные системы управления (АСУ), массово внедрявшиеся в советской промышленности с 1970-х годов, в единую компьютерную сеть, своего рода «распределенный искусственный интеллект». На более высоком уровне «Гранит» был нацелен на координацию действий различных органов планирования и управления. ИИ здесь интерпретировался как набор теоретических и технических инструментов для проектирования и управления «большими» или «сложными» системами, такими как объекты нефтяных месторождений и, в конечном счете, национальной экономикой, в отличие от «традиционных» объектов и средств управления. Конечно, это определение его полезности было важно для его политической легитимности. Но Г. Поспелов и коллеги также намеревались консолидировать «ИИ» как конкретную исследовательскую программу, отличную от конкурирующих проектов, направленных на оптимизацию и автоматизацию управления и принятия решений (таких как системный анализ, исследование операций и экономическая кибернетика), с одной стороны, и от общей компьютерной науки и программной инженерии, с другой. В отличие от проектов, основанных на количественных методах, таких как моделирование «вход-выход», методы оптимизации и т. д., «Гранит» был призван предоставить «интеллектуальный интерфейс», использующий качественные данные и текстовые описания заданной области деятельности (своего рода «экспертная система», если использовать более привычный термин).

В то же время, выделение «ИИ» в отдельную область исследований требовало четкого разграничения подходов, основанных на восприятии, с распознаванием образов и статистической индукцией. В частности, Владимир Вапник и Алексей Червоненкис, позже получившие международную известность за вклад в статистическую теорию обучения, и конкурирующая группа по машинному обучению во главе с Марком Айзерманом, оба из Института управления, не были членами этих академических органов по ИИ и не участвовали в международных конгрессах по ИИ 1970-х годов в Советском Союзе. В более общем плане такие подходы существовали институционально под названиями «адаптивные системы» и «бионика», которые имели собственную научную секцию в Совете по кибернетике Академии наук.

Чтобы проиллюстрировать эту разницу в подходе, участники академической программы по ИИ часто описывали шахматные программы и алгоритмы генерации музыки как относящиеся к операционным исследованиям. Это включало в себя, прежде всего, успешную программу чемпиона мира «Каисса», разработанную в 1970-х годах в Московском институте проблем управления группой исследователей под руководством Михаила Донского. Поскольку ее алгоритмы не пытались имитировать способ мышления и принятия решений шахматистами-людьми, они рассматривались как применение комбинаторных методов, а не ИИ. Напротив, легендарный советский гроссмейстер по шахматам Михаил Ботвинник занимался радикально иным (и долгосрочным) проектом, более соответствующим господствующему советскому видению интеллектуальных машин. Инженер-электрик по образованию, Ботвинник стремился создать компьютерную программу, основанную на изучении мыслительного процесса шахматиста. Он описал и формализовал игру шахматного мастера как трехуровневую систему управления и предложил для нее определенный «алгоритм» в 1960-х годах.  С помощью группы математиков и государственной поддержки Ботвинник попытался получить полностью функциональную и конкурентоспособную компьютерную шахматную программу. Хотя он так и не достиг этой цели, этот проект (заброшенный всего за несколько лет до его смерти в 1995 году) имел другие неожиданные концептуальные и практические результаты. Еще в 1979 году Ботвинник предложил использовать свою «шахматную» модель «Пионер» для планирования ремонта оборудования электростанций (в честь своей первой специальности инженера-электрика), а позднее — для планирования народного хозяйства на периоды в пятнадцать и двадцать пять лет.

Хотя проведение четкой границы между всеми этими областями иногда представляло собой деликатную задачу, ИИ, таким образом, по сути, определялся как система управления, имеющая дело со сложными и слабо формализованными областями и проблемами, а не с детерминированными и численными методами, и имитирующая способ мышления и действий человека. Поскольку формальные системы логического вывода не считались золотым стандартом «интеллекта», а для создания адекватного языка его описания требовалось детальное знание области практики, проектирование систем ИИ подразумевало сотрудничество между инженерами, математиками, психологами и практиками. Такое видение лучше всего иллюстрируется работой математика и ученого-компьютерщика Дмитрия Поспелова по «ситуационному управлению (контролю)», которая — наряду с другими проектами, координируемыми академическими секциями по ИИ, такими как проекты, сосредоточенные на человеко-машинном взаимодействии на естественном языке, робототехнике, эвристических методах решения проблем и инженерии, математической логике, психолингвистике и психологии мышления — сформировала ядро ​​советской академической программы по ИИ.

«Ситуационное управление» в больших (сложных) системах

Концепция «ситуационного управления» была вдохновлена ​​оригинальным видением децентрализованного управления, разработанным в 1960-х годах группой ученых, работающих на стыке математики, инженерии, медицины и биологии. По мнению некоторых участников, зимние школы, проведенные в Комарово, курорте недалеко от Ленинграда, сыграли центральную роль в содействии этому междисциплинарному и межинституциональному диалогу. Встречи в Комарово привели к общему пониманию того, что «большие» системы не могут быть исчерпывающе и удовлетворительно описаны или полностью формализованы для централизованного, детерминированного управления из-за сложности, неопределенности или стоимости требуемых вычислений. Для рассмотрения средств управления в таких системах этот кружок опирался на работу математика Михаила Цетлина, который разработал оригинальную теорию «обучающихся автоматов» и сформулировал стратегии для «игр автоматов». Цетлин и его коллеги считали, что средства локальной координации более эффективны для того, чтобы заставить агентов вести себя скоординированно или синхронизированно для достижения общей цели. Легко увидеть, что нормативная интерпретация этого аргумента, применяемая, например, к организационному управлению, противоречила официальной идеологии централизованного и вертикально контролируемого советского государства. Вместе с бывшим соратником Цетлина Виктором Варшавским Д. Поспелов позже написал популярное изложение идей децентрализованного управления через локальные взаимодействия, коллективное поведение и сложные распределенные системы.

Д. Поспелов также извлек пользу из обмена опытом на семинаре по психонике в Московском энергетическом институте, который он организовал совместно с выдающимся советским психологом Вениамином Пушкиным с 1964 по 1970 год. В отличие от бионики , которая изучала живые организмы для лучшего моделирования технических устройств управления, сторонники психоники считали, что психологию человеческого мышления можно изучать научно, и что эти знания будут полезны при моделировании искусственных интеллектуальных агентов.

Оба направления исследований объединились в книге «Мышление и автоматы», написанной в соавторстве Пушкиным и Поспеловым. На нем была представлена ​​модель гиромата — машины для решения задач, разработанной как альтернатива логическим машинам типа изобретенных Саймоном и Ньюэллом — универсальному решателю задач (GPS).  В частности, Пушкин и Поспелов критиковали «модель лабиринта», которую они воплощали, где на каждом шаге процесса принятия решения или рассуждения должен был быть сделан лучший (или лучший) выбор из ряда предложенных вариантов. Они считали модель GPS слишком упрощенной, поскольку решение реальных проблем обычно происходило без предопределенной логической схемы, а наборы заданных вариантов редко указывались заранее. Вместо этого гиромат должен был создавать и хранить в своей «памяти» модель среды, в которой он будет работать. Он должен был построить «лабиринт», который сам приведет к желаемой цели. Таким образом, поиск соответствующих средств для создания адекватного представления мира или реальной ситуации внутри машины стал центральным в работе Д. Поспелова по ИИ. В 1969 году он писал: «Единственный способ расширить возможности машины решать творческие задачи, адаптировать ее к неизведанной среде, самоорганизовываться и т. д. — это создать внутри нее семиотическую систему ее внешнего мира».

В 1970–1980-е годы Д. Поспелов разработал свою исследовательскую программу «ситуационного управления (контроля)», с которой его школа искусственного интеллекта стала тесно связана. Ситуационное управление предназначалось для класса крупных (или сложных) систем, таких как морской порт, транснациональная корпорация, город или экосистема, где было невозможно или нецелесообразно представлять процессы управления или принятия решений в виде формальной системы. Такие «нетрадиционные объекты управления» часто уникальны, цель их существования не может быть формализована и, следовательно, не может быть оптимизирована, а некоторые их элементы наделены свободой воли. Таким образом, «ситуативный» по сути означал учет человеческого поведения, а также конкретной структуры, функционирования и динамики управляемой системы. В качестве основы «ситуационного управления» Д. Поспелов ввел класс «семиотических моделей» (или логико-лингвистических моделей) в противовес формальным моделям (как символическим, так и числовым). Такие модели должны объединять семантические (смыслообразование, понимание) и прагматические аспекты (роли, сценарии) и будут более подходящими для описания изменяющейся среды, планирования сложного поведения и поддержки взаимодействия человека и машины.

«Семиотические модели», как мы теперь видим, не основывались на формальных правилах дедукции или «модели лабиринта». Д. Поспелов стремился предложить «новый подход к моделированию человеческого рассуждения и принятия решений относительно объектов, действующих в реальной физической среде». Для того чтобы спроектировать машину, которая могла бы имитировать человеческое мышление, которое может быть логически непоследовательным, приблизительным, обычным, зависящим от контекста и даже «абсурдным», он разработал так называемые «псевдофизические логики», представляющие, например, спонтанные знания человека о пространственно-временных отношениях, таких как «расстояние» или «размер», или причинно-следственные связи. Эти модели содержали лингвистические переменные со значениями, такими как «очень далеко», «довольно далеко», «ни далеко, ни близко», «ближе, чем», «очень близко», обозначающими субъективные оценки расстояния. По сути, Д. Поспелов и его коллеги решали хорошо известную проблему в ИИ: как воспроизвести в машине человеческий «здравый смысл», т. е. неартикулированное, основанное на правиле большого пальца, интуитивное и приблизительное знание того, как работает реальный мир, которое остается достаточно эффективным, чтобы адаптироваться к различным контекстам действия.

Такая версия ИИ, или, по крайней мере, того, чем она должна быть, позволила Д. Поспелову также выделить эту область среди других форм автоматизации. На заседании Президиума Академии наук, посвященном вопросу создания новой секции по ИИ в 1987 году, президент академии Гурий Марчук, крупный специалист по вычислительной математике и физике атмосферы, пришел к выводу, что ИИ отражает «новый фактор, связанный с автоматическим принятием решений… не жестким, а гибким; решение должно соответствовать здравому смыслу».

В связи с центральным положением семиотических моделей для ситуационного управления Д. Поспелова, он в конечном итоге определил всю свою исследовательскую программу как «прикладную семиотику», гибридную форму знания, которая объединяет теорию управления, информатику, психологию и даже структуралистский анализ литературных текстов и культуры. Разделяя концепцию культуры как метатекста (особенно развитую в работах Юрия Лотмана и других представителей Тартуско-московской школы семиотики), в своих поздних книгах Д. Поспелов широко цитировал русскую литературную классику и культурный анализ. Например, чтобы создать язык для описания типичных персонажей, ситуаций или сценариев действия («кадров»), он обращался к формальному анализу сказок Владимира Проппа, интерпретации итальянских масок Михаила Бахтина и т. д. Искусственный интеллект, если он должен был быть достигнут, должен был бы ассимилировать человеческий мир культуры и смысла. Если, в некотором смысле, проект Поспелова (как и провалившийся проект Ботвинника) на самом деле не был направлен на очеловечивание машины, он был очень далек от идеи механизации человеческого разума или создания «черного ящика» за пределами человеческого понимания.