1

Содержание

Введение

Кибернетика как наука, основные понятия кибернетики

Вклад кибернетики в научную картину мира

Аспекты философии в познании кибернетики

Искусственный интеллект, как часть кибернетики

Два вида науки о мышлении

От психологии к psyche-логии

Проблемы кибернетики

Заключение

Список литературы

Введение

В естествознании первой половины нашего века ведущим направлением была физика. Начиная с 50-х годов, наряду с физикой, химией и биологией все возрастающее значение и влияние на развитие науки и всего уклада нашей жизни начала оказывать кибернетика. Кибернетика становится важнейшим фактором научно-технической революции на высших этапах ее развития. Кибернетика возникла на стыке многих областей знания математики, логики, семиотики, биологии и социологии. Обобщающий характер кибернетических идей и методов сближает науку об управлении, каковой является кибернетика, с философией.

Задача обоснования исходных понятий кибернетики, особенно таких, как информация, управление, обратная связь и др. требуют выхода в более широкую, философскую область знаний, где рассматриваются атрибуты материи - общие свойства движения, закономерности познания. Сама кибернетика как наука об управлении многое дает современному философскому мышлению. Она позволяет более глубоко раскрыть механизм самоорганизации материи, обогащает содержание категории связей, причинности, позволяет более детально изучить диалектику необходимости и случайности, возможности и действительности. Открываются пути для разработки "кибернетической" гносеологии, которая не подменяет диалектический материализм теорией познания, но позволяет уточнить, детализировать и углубить в свете науки об управлении ряд существенно важных проблем. Возникнув в результате развития и взаимного стимулирования ряда, в недалеком прошлом слабо связанных между собой, дисциплин технического, биологического и социального профиля кибернетика проникла во многие сферы жизни. Столь необычная "биография" кибернетики объясняется целым рядом причин, среди которых надо выделить две. Во-первых, кибернетика имеет необычайный, синтетический характер. В связи с этим до сих пор существуют различия в трактовке некоторых ее проблем и понятий. Во-вторых, основополагающие идеи кибернетики пришли в нашу страну с Запада, где они с самого начала оказались под влиянием идеализма и метафизики, а иногда и идеологии. То же самое, или почти то же самое происходило и в нашей стране. Таким образом, становится очевидной необходимость разработки философских основ кибернетики, освещение ее основных положений с позиции философского познания. Осмысление кибернетических понятий с позиции философии будет способствовать более успешному осуществлению теоретических и практических работ в этой области, создаст лучшие условия для эффективной работы и научного поиска в этой области познания.

1. Кибернетика как наука, основные понятия кибернетики

Кибернетика - наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в технических, биологических и социальных системах. Её основателем является американский математик Н. Винер (1894-1964), выпустивший в 1948 году книгу "Кибернетика, или управление их связь в животном и машине". Своё название новая наука получила от древнегреческого слова "кибернетес", что в переводе означает "управляющий", "рулевой", "кормчий". Основной интерес этой науки широкий класс как живых, так и неживых систем.

Со сложными системами управления человек имел дело задолго до кибернетики (управление людьми, машинами; наблюдал регуляционные процессы у живых организмов и т.д.). Но кибернетика выделила общие закономерности управления в различных процессах и системах, а не их специфику. В «докибернетический» период знания об управлении и организации носили «локальный» характер, т.е. в отдельных областях. Так, еще в 1843 г. польский мыслитель Б. Трентовский опубликовал малоизвестную в настоящее время книгу «Отношении философии к кибернетике как искусству управления народом». В своей книге «Опыт философских наук» в 1834 году известный физик Ампер дал классификацию наук, среди которых третьей по счету стоит кибернетика - наука о текущей политике и практическом управлении государством (обществом) Кибернетика. Итоги развития., М.: Наука, 1979. - (Серия «Кибернетика - неограниченные возможности и возможные ограничения»)..

Эволюция представления об управлении происходила в форме накопления, суммирования отдельных данных. Кибернетика рассматривает проблемы управления на устойчивом фундаменте, вводя в науку новые теоретические «заделы», новый понятийный, категориальный аппарат. В общую кибернетику обычно включают теорию информации теорию алгоритмов, теорию игр и теорию автоматов, техническую кибернетику.

Техническая кибернетика - отрасль науки, изучающая технические системы управления. Важнейшие направления исследований разработка и создание автоматических и автоматизированных систем управления, а также автоматических устройств и комплексов для передачи, переработки и хранения информации.

К основным задачам кибернетики относятся:

1) установление фактов, общих для управляемых систем или для некоторых их совокупностей;

2) выявление ограничений, свойственных управляемым системам. и установление их происхождения;

3) нахождение общих законов, которым подчиняются управляемые системы;

4) определение путей практического использования установленных фактов и найденных закономерностей¹¹ Философско-методологические исследования технических наук.-Вопросы философии, 1981, №11. .

«Кибернетический» подход к системам характеризуется рядом понятий. Основные понятия кибернетики: управление, управляющая система, управляемая система, организация, обратная связь, алгоритм, модель, оптимизация, сигнал и др. Для систем любой природы понятие "управление" можно определить следующим образом: управление - это воздействие на объект, выбранное на основании имеющейся для этого информации из множества возможных воздействий, улучшающее его функционирование или развитие. У управляемых систем всегда существует некоторое множество возможных изменений, из которого производится выбор предпочтительного изменения. Если у системы нет выбора, то не может быть и речи об управлении.

Есть существенная разница между работой дачника, орудующего лопатой, и манипуляциями регулировщика движения на перекрестке улиц. Первый оказывает на орудие силовое воздействие, второй - управляет движением автомобилей. Управление - это вызов изменений в системе или перевод системы из одного состояния в другое в соответствии с объективно существующей или выбранной целью.

Управлять - это и предвидеть те изменения, которые произойдут в системе после подачи управляющего воздействия (сигнала, несущего информацию). Всякая система управления рассматривается как единство управляющей системы (субъекта управления) и управляемой системы - объекта управления. Управление системой или объектом всегда происходит в какой-то внешней среде. Поведение любой управляемой системы всегда изучается с учетом ее связей с окружающей средой. Поскольку все объекты, явления и процессы взаимосвязаны и влияют друг на друга, то, выделяя какой-либо объект, необходимо учитывать влияние среды на этот объект и наоборот. Свойством управляемости может обладать не любая система. Необходимым условием наличия в системе хотя бы потенциальных возможностей управления является ее организованность.

Чтобы управление могло функционировать, то есть целенаправленно изменять объект, оно должно содержать четыре необходимых элемента:

1. Каналы сбора информации о состоянии среды и объекта.

2. Канал воздействия на объект.

3. Цель управления.

4. Способ (алгоритм, правило) управления, указывающий, каким образом можно достичь поставленной цели, располагая информацией о состоянии среды и объекта.

Понятие цели и целенаправленности. Основатель кибернетики

Н. Винер писал, что "действие или поведение допускает истолкование как направленность на достижение некоторой цели, т.е. некоторого конечного состояния, при котором объект вступает в определенную связь в пространстве и во времени с некоторым другим объектом или событием"^{1 1} Винер Н. Кибернетика. - М-, 1968.. Цель определяется как внешней средой, так и внутренними потребностями субъекта управления. Цель должна быть принципиально достижимой, она должна соответствовать реальной ситуации и возможностям системы (управляющей и управляемой). За счет управляющих воздействий управляемая система может целенаправленно изменять свое поведение. Целенаправленность управления биологических управляемых систем сформирована в процессе эволюционного развития живой природы. Она означает стремление организмов к их выживанию и размножению. Целенаправленность искусственных управляемых систем определяется их разработчиками и пользователями.

Понятие обратной связи. Управление по "принципу обратной связи". Если между воздействием внешней среды и реакцией системы устанавливается связь, то мы имеем дело с обратной связью. Принцип обратной связи характеризует информационную и пространственно-временную зависимость в кибернетической системе. Если поведение системы усиливает внешнее воздействие, то мы имеем дело с положительной обратной связью, а если уменьшает, то с отрицательной обратной связью. Понятие обратной связи имеет отношение к цели управления. Поведение объекта управляется величиной ошибки в положении объекта по отношению к стоящей цели.

Понятие информации. Управление - информационный процесс. Информация - "пища", "ресурс" управления. Поэтому кибернетика есть вместе с тем наука, об информации, об информационных системах и процессах. Самый исходный смысл термина "информация" связан со сведениями, сообщениями и их передачей. Бурное развитие в нашем веке телефона, телеграфа, радио, телевидения и других средств массовой коммуникации потребовало повышения эффективности процессов передачи, хранения и переработки передаваемых сообщении информации. "Докибернетическое" понятие информации связано с совокупностью сведений, данных и знаний. Оно стало явно непонятным, неопределенным с возникновением кибернетики. Понятие информации в кибернетики уточняется в математических "теориях информации". Это теории статистической, комбинаторной, топологической, семантической информации²² А.И. Ракитов“Философские проблемы науки: Системный подход” Москва: Мысль, 1977г. 270с..

В отечественной и зарубежной литературе предлагается много разных концепций (определений) информации:

информация как отраженное разнообразие,

информация как устранение неопределенности (энтропии),

информация как связь между управляющей и управляемой системами,

информация как преобразование сообщений,

информация как единство содержания и формы (например, мысль - содержание, а само слово, звук - форма),

информация - это мера упорядоченности, организации системы в ее связях с окружающей средой.

Общее понятие информации должно непротиворечиво охватывать все определения информация, все виды информации. К сожалению. такого универсального понятия информации еще не разработано.

Информация может быть структурной, застывшей, окостенелой. например, в минералах, машинах, приборах, автоматических линиях. Любая машина - это овеществленная научная и техническая информация, разум общества, ставший предметом.

Информация может быть также функциональной, " актуальным управлением". Информация измеримая величина. Она измеряется в битах.

Каковы свойства информации? Первое - способность управлять физическими, химическими, биологическими и социальными процессами. Там, где есть информация, действует управление, а там, где осуществляется управление, непременно наличествует и информация. Второе свойство информации - способность передаваться на расстоянии (при перемещении инфоносителя). Третье - способность информации подвергаться переработке. Четвертое - способность сохраняться в течение любых промежутков времени и изменяться во времени. Пятое свойство - способность переходить из пассивной формы в активную. Например, когда извлекается из "памяти" для построения тех или иных структур (синтез белка, создание текста на компьютере и т. д.).

Информация существенно влияет на ускоренное развитие науки. систем управления, техники и различных отраслей народного хозяйства. Политика, политическое управление, экономика - это концентрированная смысловая информация, т. е. такая, которая перерабатывается человеческим сознанием и реализуется в различных социальных сферах. Она обусловлена политическими, экономическими потребностями общества и циркулирует в процессе управления производством и обществом. Социальная информация играет огромную роль в обеспечении правопорядка, работы правоохранительных органов, в деле образования и воспитания подрастающих поколений. Информация - неисчерпаемый ресурс общества. Информация - первооснова мира, всего сущего. Современным научным обобщением всех информационных процессов в природе и обществе явилась информациология - генерализованная наука о природе информации и законах информации.

Понятие самоорганизации. В современную науку это понятие вошло через идеи кибернетики. Процесс самоорганизации систем обусловлен таким неэнтропийным процессом, как управление. Энтропия - мера неорганизованности, хаоса. Энтропия и информация, как правило, рассматриваются совместно. Информация - это то, что устраняет неопределенность, количество "снятой" неопределенности. Тенденция к определенности, к повышению информативности - процесс негэнтропийный (процесс с обратным знаком).

Термин "самоорганизующаяся система" ввел кибернетик У. Росс Эшби для описания кибернетических систем. Для самоорганизующихся систем характерны:

1) Способность активно взаимодействовать со средой, изменять ее в направлении, обеспечивающим более успешное функционирование системы:

2)наличие определенной гибкости структуры или адаптивного механизма, выработанного в ходе эволюции;

3)непредсказуемость поведения самоорганизующихся систем;

4)способность учитывать прошлый опыт или возможность обучения.

Основными признаками самоорганизующейся системы общества являются самоорганизующейся активность, оптимальная надежность и вероятностная детерминация. Эти признаки характеризуют и социальные системы.

Социальные самоорганизующейся системы - сложные системы. Их сложность в том, что они состоят из разнообразных подсистем, включенных друг в друга по иерархическому принципу, причем каждая подсистема бывает задана своей собственной программой развития и своим собственным поведением.

Социальная кибернетика - вероятностные системы, социальные системы с большим числом параметров и с нелинейной зависимостью. Для общества характерны многозначные нелинейные и функциональные связи. Раскрытие этих связей важно для научного познания, в том числе и кибернетического. В обществе наиболее рельефно проявляется системный эффект: социальные системы подчиняются системным закономерностям. Социальные системы с прогрессивной ориентацией развиваются надежно. Вообще надежность социальной системы проявляется в том, что она живет несравненно дольше своих компонентов.

Познание закономерностей общества как самоорганизующейся кибернетической системы с целью создания оптимальной модели управления социальными процессами и составляет в общем плане предмет социальной кибернетики. Его специфика состоит в кибернетическом обеспечении процессов управления в общественных самоорганизующихся системах, в кибернетическом описании таких социосистемных атрибутов, как самоорганизующаяся активность, внутренняя целенаправленность, оптимальная надежность и вероятностная детерминация. Принципы социальной кибернетики ориентируют на исследование структурно - информационных связей в социальных системах. Информационная структура жизнедеятельности социального организма становится ядром социокибернетической проблематики; кибернетика полностью отвлекается от вещественно - энергетической стороны. Поэтому, исследование кибернетических систем предполагает привлечение и развитие соответствующего математического аппарата, способного в русле кибернетических идей и методов отобразить количественные законы функционирования и развития социальных систем, но на этом вопросе мы остановимся позже¹¹ Философские вопросы кибернетики. - Сборник статей. М., Соц.изд., 1961..

Использование понятий и идей кибернетики в вопросах физики, химии, биологии, философии, социологии, психологии и других науках дали превосходные всходы, позволили глубоко продвинуться в сущность процессов, протекающих в неживой и живой природе. Нет никакого сомнения в том, что грядущий XXI век и прогресс естествознания и науки всей будет протекать по линии изучения закономерностей управляющих процессов в сложноорганизованных системах. Самоорганизующаяся система - это познавательная модель науки XXI века.

2. Вклад кибернетики в научную картину мира

Кибернетика устранила ту принципиально неполную научную картину мира, которая была присуща науке XIX и первой половине XX века. Классическая и неклассическая наука строила представление о мире на двух фундаментальных постулатах - материя и энергия. Создавала вещественно- энергетическую, вещественно - полевую картину мира.

На постулатах о материи и энергии строились представления о пространстве и времени. Но в палитре научной картины мира не хватала важнейшей "краски" - информации. Самая глубокая причина сопряжения пространства и времени, а равно всех изменений в мире проистекает из изменения массы, энергии и информации. Опыт развития науки последнего времени показал, что реальный мир состоит из этих предельно фундаментальных элементов. Системы материальных объектов, вещественно-энергетические процессы являются и носителями, хранителями и потребителями информации. И подобному тому, как Эйнштейн установил закон эквивалентности вещества и энергии, есть закон (не открытый еще) эквивалентности массы, энергии и информации. Кибернетика (вместе с теорией информации) дала новое представление о мире, основанное на информации, управлении, организованности, обратной связи, целенаправленности. Создала информационную картину мира. Не энергия, а информация выйдет в XXI столетии на первое место в мире научных понятий.

Фундаментальный характер информации означает, что хаос не может быть абсолютным. В любом хаосе существует некоторый уровень упорядоченности. Космос не способен опуститься до сплошной энтропии. Живые организмы и социальные системы питаются отрицательной энтропией (негэнтропией), то есть они противостоят беспорядку и хаосу. Масс-энерго-информационные преобразования исчерпывают собой все возможные состояния Космоса, а равно его подсистем, включая человека, общество.

Кибернетика оказала революционизирующее влияние на теоретическое содержание и методологию всех наук. Она устранила непреодолимые грани между естественными, общественными и техническими науками. Способствовала синтезу научных знаний, создала из понятий частных наук структуры новых понятий, новый язык науки. Такие понятия, как информация, управление, обратная связь, система, модель, алгоритм и др. обрели общенаучный статус.

Кибернетика дала в руки человека сильнейшее оружие управления производством, обществом, инструмент усиления интеллектуальных способностей человека (ЭВМ). Современные ЭВМ (компьютеры) - универсальные преобразователи информации, а с преобразованием информации человек связан во всех областях своей деятельности (в политике, экономике, науке, профессиональной сфере и др.).

Философ Ф. Бекон писал, что "когда истина обнаружена, она налагает ограничения на мысли людей". На мир уже нельзя смотреть "докибернетическим взглядом". Новая наука «кибернетика» сформировала свой взгляд на мир и это - информационно-кибернетический стиль мышления.¹¹ Г. Клаус “Кибернетика и философия”, М.: Иностранная литература, 1963.

3. Аспекты философии в познании кибернетики

Кибернетика как перспективная область научного познания привлекает к себе все большее внимание философов. Положения и выводы кибернетики включаются в их области знания, которые в значительной степени определяют развитие современной теории познания. Как справедливо отмечают отечественные исследователи, кибернетика, достижения которой имеет громадное значение для исследования познавательного процесса, по своей сущности и содержанию должна входить в теорию познания. Исследование методологического и гносеологического аспектов кибернетики способствует решению многих философских проблем. В их числе - проблемы диалектического понимания простого и сложного, количества и качества, необходимости и случайности, возможности и действительности, прерывности и непрерывности, части и целого. Для развития самих математики и кибернетики важное значение имеет применение к материалу этих наук ряда фундаментальных философских принципов и понятий, применение, обязательно учитывающее специфику соответствующих областей научного знания. Среди этих принципов и понятий следует особо выделить положение отражения, принцип материального единства мира конкретного и абстрактного, количества и качества, нормального и содержательного подхода к познанию и др.

Философская мысль уже много сделала в анализе аспектов и теоретико-познавательной роли кибернетики, как уже упоминалось выше. Было показано, сколь многообещающим в философском плане является рассмотрение в свете кибернетики таких вопросов и понятий, как природа информации, цель и целенаправленность, соотношение детерминизма и теологии, соотношение дискретного и непрерывного, детерминистского и вероятностного подхода к науке.

Явления, которые отображаются в таких фундаментальных понятиях кибернетики, как информация и управление, имеют место в органической природе и общественной жизни. Таким образом, кибернетику можно определить как науку об управлении и связи с живой природой в обществе и технике.

Один из важнейших вопросов, вокруг которого идут философские дискуссии - это вопрос о том, что такое информация, какова ее природа? Для характеристики природы информационных процессов необходимо кратко рассмотреть естественную основу всякой информации, а таковой естественной основой информации является присущее материи объективное свойство отражения¹¹ Г. Клаус “Кибернетика и философия”, М.: Иностранная литература, 1963..

Положение о неразрывной связи информации и отражения стало одним из важнейших в изучении информации и информационных процессов и признается абсолютным большинством отечественных философов. Информация в живой природе в отличие от неживой играет активную роль, так как участвует в управлении всеми жизненными процессами.

Материалистическая теория отражения видит решение новых проблем науки и, в частности, такой кардинальной проблемы естествознания как переход от неорганической материи к органической, в использовании методологической основы диалектического материализма. Проблема заключается в том, что существует материя, способная ощущать, и материя, созданная из тех же атомов и в тоже время не обладающая этой способностью. Вопрос, таким образом, поставлен вполне конкретно и, тем самым, толкает проблему к решению. Кибернетика вплотную занялась исследованием механизмов саморегуляции и самоуправления. Вместе с тем, оставаясь методически ограниченными, эти достижения оставили открытыми ряд проблем, к рассмотрению которых привела внутренняя ломка кибернетики.

Сознание является не столько продуктом развития природы, сколько продуктом общественной жизни человека, общественного труда предыдущих поколений людей. Оно является существенной частью деятельности человека, посредством которой создается человеческая природа и не может быть принята вне этой природы.

Если в машинах и вообще в неорганической природе отражение есть пассивный, мертвый физико-химический, механический акт без обобщения и проникновения в сущность обобщаемого явления, то отражение в форме сознания есть, то мнению Ф.Энгельса "познание высокоорганизованной материей самой себя, проникновение в сущность, закон развития природы, предметов и явлений объективного мира".

В машине же отражение не осознанно, так как оно осуществляется без образования идеальных образов и понятий, а происходит в виде электрических импульсов, сигналов и т.п. Поскольку машина не мыслит, эта не есть та форма отражения, которая имеет место в процессе познания человеком окружающего мира. Закономерности процесса отражения в машине определяются, прежде всего, закономерностями отражения действительности в сознании человека, так как машину создает человек в целях более точного отражения действительности, и не машина сама по себе отражает действительность, а человек отражает ее с помощью машины. Поэтому отражение действительности машиной является составным элементом отражения действительности человеком. Появление кибернетических устройств приводит к возникновению не новой формы отражения, а нового звена, опосредующего отражение природы человеком.

Общность мышления со способностью отражения служит объективной основой моделирования процессов мышления. Мышление связано с созданием, передачей и преобразованием информации, а эти процессы могут происходить не только в мозгу, а и в других системах, например ЭВМ. Кибернетика, устанавливая родство между отражением, ощущением и даже мышлением, делает определенный шаг вперед в решении поставленной проблемы. Это родство между мышлением и другими свойствами материи вытекает из двух фундаментальных принципов материалистической диалектики принципа материального единства мира и принципа развития. Однако нельзя ни абсолютизировать, ни отрицать это родство. Мышление - человеческие качество и отличается от кибернетического.

Несмотря на качественное различие машины и мозга в их функциях есть общие закономерности (в области связи, управления и контроля), которые и изучает кибернетика. Но эта аналогия между деятельностью автоматической и нервной системы, даже в плане переработки информации, относительно условна и ее нельзя абсолютизировать. И в этой связи следует отметить, что для некоторых исследований по кибернетике, особенно тех, которые выполнены в начальный период ее развития, были характерны механистические и метафизические тенденции, хотя по внешнему виду они проявлялись, казалось, диаметрально противоположно. Имело место непринятие во внимание качественных различий между неживой материей и мыслящим мозгом, стиралась всякая грань между познающим субъектом и объектом материального мира. Коль скоро современные ЭВМ универсальны и способны выполнять целый ряд логических функций, то утверждалось, что нет никаких оснований не признавать эту деятельность интеллектуальной. Допускалось создание искусственного интеллекта или машины, которая будет "умнее" своего создателя¹¹ Кибернетика. Итоги развития., М.: Наука, 1979. - (Серия «Кибернетика - неограниченные возможности и возможные ограничения»).. Были поставлены другие вопросы, связанные с возможностью такой машины. Сможет ли машина полностью, во всех отношениях заменить человека? Существуют ли вообще, какие ли пределы развития кибернетических устройств? Конечно, эти вопросы не утратили актуальность. Было бы преждевременно списывать их в архив нестрого поставленных вопросов, ибо через них проходит линия конфликта между различными философскими школами, материализмом и идеализмом, по поводу основного вопроса философии. Иначе говоря, речь идет об одном из аспектов современной исторической формы основного вопроса: о сущности человеческого сознания и его отношения к функционированию кибернетических устройств.

В настоящее время происходит обсуждение вопроса о перспективах развития кибернетических машин и их взаимоотношений с человеческим разумом.

Чтобы создать машину, функционирующую как мозг, необходимо создать вещество, обладающее свойствами или подобное высокоорганизованной белковой материи, каковое образует мозг. Действительно, такая машина будет функционировать "как мозг", но именно функционировать, а не мыслить. Чтобы мыслить материя должна существовать не только в экономической, но и в социальной форме. А замена неорганического содержимого органическим этого не дает, более того, в результате подобной замена будет утрачено одно из основных преимуществ электронной машины быстродействие. Рассматривая возможность создания искусственным путем, на основе моделирования, мыслящего существа необходимо остановиться на двух аспектах этой проблемы. Во-первых, кибернетика моделирует не все функции мозга, а только те, которые связаны с получением, обработкой и выдачей информации, т.е. функции, которые поддаются логической обработке. Все же другие, бесконечно разнообразные функции человеческого мозга остаются вне поля зрения кибернетики. Во-вторых, с точки зрения теории моделирования вообще не имеет смысла говорить о полном тождестве модели и оригинала.

Отождествление человеческого и "машинного" разума происходит тогда, когда субъект мышления подменяется какой-либо материальной системой, способной отражать. Единственным же субъектом мышления является человек, вооруженный всеми средствами, которыми он располагает на данном уровне своего развития. В эти средства входят и кибернетические машины, в которых материализованы результаты человеческого труда. И, как всякое орудие производства, кибернетика продолжает и усиливает возможности человеческого мозга. Человек будет передавать машине лишь некоторые функции, выполняемые им в процессе мышления. Само мышление как духовное производство, создание научных понятий, теорий, идей, в которых отражаются закономерности объективного мира, останется за человеком.

До сих пор диалектико-материалистическое понимание мышления опиралось главным образом на обобщенные данные психологии, физиологии и языкознания. Данные кибернетики позволяют поставить вопрос о более конкретном понимании мышления. Кибернетика не ставит целью "замену" человека или "подмену" его мышления. Оно лишь дает новые аргументы в пользу диалектическо-материалистического представление о машине - помощнице человека. Кибернетика приводит к материалистическому выводу о том, что при решении вопроса о принципиальных и реальных вопросах машинного моделирования процессов мышления следует, прежде всего, учитывать социальную обусловленность мышления, сознания, психической жизни человека¹¹ Г. Клаус “Кибернетика и философия”, М.: Иностранная литература, 1963..

Моделирование, как метод исследования характеризуется опосредованным практическим или теоретическим исследованием объекта. При этом изучается не объект, а вспомогательная искусственная или естественная система, находящаяся в объективном соответствии с исследуемым объектом, способная замещать его в определенном отношении и дающая при ее исследовании информацию о самом моделируемом объекте.

С гносеологической точки зрения суть моделирования заключается в опосредованном познании интересующего нас объекта, т.е. по модели мы судим о некоторых свойствах оригинала. С помощью моделирования познаются новые явления на основе уже изученных. Кибернетический подход означает моделирование процессов интеллектуальной деятельности человека с одной определенной стороны, а именно - на уровне элементарных процессов переработки информации.

4. Искусственный интеллект, как часть кибернетики

Природа мышления, загадка сознания, тайна разума, все это, безусловно, одна из наиболее волнующих человека проблем. Популярность кибернетики, неослабевающий интерес к ней со стороны самых широких кругов во многом объясняется именно ее тесной связью с этой "вечной" проблемой. С того самого момента, как человек стал задумываться над проблемой мышления, в подходе к ней существуют два основных диаметрально противоположных направления: материализм и идеализм. Идеализм исходит из признания мышления некой особой сущностью, в корне отличной от материи, от всего того, с чем мы имеем дело во внешнем мире. Материализм, напротив, утверждает, что "...тот вещественный, чувственно воспринимаемый нами мир, к которому принадлежим мы сами, есть единственный действительный мир и наше сознание и мышление, как бы ни казалось оно сверхчувствительным, являются продуктом вещественного, телесного органа мозга"¹¹ С. М. Шалютин “Искусственный интеллект”, М.: Мысль, 1985..

Этот основной тезис материализма в трактовке мышления получает со стороны кибернетики новое (и в определенном смысле решающее) доказательство. Суть дела заключается в следующем. Естествознание с момента своего возникновения доставляло непрерывно возрастающую аргументацию в пользу материалистической концепции мышления. Данные физиологии, эволюционной биологии, психологии с самых разнообразных сторон обосновывали тезис материализма. Но все эти данные имеют дело с одним объектом - мозгом, с присущей ему способностью мышления, что уже есть в готовом, данным природой виде. Здесь всегда остается "лазейка" для идеалистического сомнения в тезисе о том, что мозг - орган мышления. С наибольшей четкостью эту точку зрения попытался обосновать американский психолог и философ-прагматист У.Джемс в конце прошлого века. Джемс не оспаривает ни одного утверждения физиологии, устанавливающему связь между процессами, которые мы субъективно осознаем как мышление, и материальными процессами, происходящими при этом в мозгу. Но (и в этом смысл аргументов Джемса) с логической точки зрения эта связь не означает то, что мозг есть орган мысли; любые данные физиологии доказывают лишь наличие соответствия и не более того.

Высшим судьей научных концепций всегда, в конечном счете, является практика. "Если мы можем доказать правильность нашего понимания данного явления природы тем, что сами его производим, вызываем его из его условий, заставляем его к тому же служить нашим целям, то кантовской неуловимой "вещи в себе" приходит конец". Этот аргумент искусственного воспроизведения отсутствовал в традиционной философии и кибернетика дает его независимо от исхода споров о возможности создания искусственного интеллекта, сравнимого с человеческим. На основе уже достигнутого можно утверждать, что целый ряд функций мышления, ранее считавшихся исключительным достоянием живого мозга, искусственно воспроизводится кибернетическими устройствами. В этом заключается огромной важности философский результат кибернетики, констатировать который можно уже сегодня. Итак, конкретно-научное обоснование материалистической концепции мышления, практическое доказательство того, что мышление есть функция высокоорганизованной материальной системы - важнейшее философское завоевание кибернетики. Но кибернетика идет дальше и ставит вопрос, вместе с которым мы попадаем в

пучину споров, вопрос о возможности "искусственного интеллекта", "машинного мышления", "кибернетического разума" и т.д. Здесь обнаруживается полный спектр взглядов, начиная от "крайне оптимистических" до "крайне пессимистических" на возможность возникновения мыслящих машин. Аргументация в пользу пессимистического взгляда обычно двоякая: либо авторы исходят из особой субстанционной природы мышления, либо из особой качественной его специфичности. Правда не совсем ясно, чем отличается первое от второго.

Представляется наиболее разумной позиция, которую можно назвать "умеренно оптимистической": не сегодня нет непреодолимых, принципиальных преград на пути создания искусственных устройств, обладающих интеллектом. Но на этом пути стоят огромные трудности, отнюдь не уменьшающиеся с бурным развитием кибернетики (например, машинный перевод), хотя лет 10 назад большинство специалистов рисовали самые радужные перспективы на самое ближайшее будущее; но задача оказалась на много сложнее, чем это показалось вначале. Кроме того, нет оснований считать, что непреодолимые препятствия не появятся в будущем.

Имеющееся у нас знание включает в себя как совокупность научных теорий и эмпирических сведений, так и общефилософские принципы. Из имеющихся научных теорий и эмпирических данных "крайне пессимистический" вывод не следует. Аргументы против возможности искусственного интеллекта, основанные на имеющихся научных теориях и эмпирических данных, могут быть названы "конкретными" аргументами. Обычно они состоят в указании на какие-нибудь определенные действия мышления, которые неспособно выполнить никакое кибернетическое устройство. Однако все такие аргументы были опровергнуты в ходе развития кибернетики. Более того, существует теорема Маккаллока Питса, сводящая вопрос о выполнении любой функции головного мозга к вопросу о познаваемости этой функции. Не становясь на позиции агностицизма трудно быть приверженцем "конкретных" аргументов. Идея искусственного интеллекта часто объявляется механистической на том основании, что работа ЭВМ управляется законами электродинамики, и, значит, здесь происходит сведение высшего (мышления) к низшему (физическим процессам в ЭВМ). Однако исходная посылка неверна¹¹ В. А. Эндрю “Искусственный интеллект”, М.: Мир, 1985..

Работа ЭВМ отнюдь не управляется законами электродинамики. Этими законами управляется работа отдельных элементов машины. По физическим законам ЭВМ работает только в том смысле, то она, скажем, преобразует электрическую энергию в тепло. Ведь сущность работы состоит не в этом преобразовании, а в том, что она производит определенные арифметико-логические операции. Машина имеет дело с информацией и работает по законам преобразования информации, т.е. по законам кибернетики. Поэтому, если рассматривать эти процессы с позиции механизма, неизбежно оказываешься на позициях механицизма, т.к. происходит сведение более сложных процессов переработки информации к более простым. Это то же самое, что сказать, будто работа мозга сводится к биохимическим и биофизическим процессам. На самом деле эти процессы происходят на уровне нервных клеток, а на уровне процессов переработки информации действуют другие законы, закономерности которых отнюдь не эквивалентны. С этой точки зрения и работу ЭВМ надо рассматривать как работу системы по переработки информации. Тезису искусственного интеллекта приписывается также и отрицание идеального характера сознания и обвинение в вульгарном материализме. Можно показать, что это не так. Не касаясь вопроса о структуре информации, представляющей собой меру упорядоченности процесса и составляющей его внутреннее достояние, мы охарактеризуем внешнюю или относительную информацию, всегда связанную с отношением двух процессов. Пусть имеются процессы А и В со множеством некоторым образом упорядоченных состояний А1...Аn и В1...Вn. Если каждому Аi соответствует определенное Вi и отношение между состояниями А изоморфны состояниям В, то можно сказать, что процесс В несет в себе информацию о процессе А. Эта информация заключается не в В ни в А, но существует именно в отношении этих процессов друг к другу. Взятая сама по себе эта информация столь же объективна и материальна, как и любые другие свойства и отношения объектов или процессов¹¹ С. М. Шалютин “Искусственный интеллект”, М.: Мысль, 1985..

Теперь возьмем множество состояний нашего мозга в процессе функционирования. Мозг отражает внешний мир, что значит, что между множеством состояний элементов мозга и множеством состояний внешних процессов имеется соответствие, т.е. мозг имеет информацию о внешних процессах. Эта информация заключена и не заключена в мозгу, т.к. сколько бы мы ни исследовали мозг кроме электрических, химических и др. характеристик нейронов мы там ничего не обнаружим. Необходимо рассмотреть связь мозга с внешним миром. Именно в этом и заключена информация, носителем которой и являются нейроны. Информация, с которой работает мозг и есть та идеальная сторона в его работе, и таким образом идеальное не существует в виде особого предмета или субстанции. Оно существует как сторона деятельности мозга, заключающейся в установлении связей между множеством состояний внешнего мира и головного мозга. Идеальная информация человеческого мозга имеет в принципе тот же характер, что и относительная информация вообще.

На известной ступени исторического развития материи произошел качественный скачок, в результате которого информация, превратившись в достояние мозга, приобрела характер идеальной информации. Если мы признаем у кибернетических систем возможность достижения сложности, сравнимой со сложностью мозга, то необходимо признать у таких систем существование у них черт, которые мы называем идеальными.

Ряд авторов объявляет тезис искусственного интеллекта противоречащим тезису о социальной природе сознания и мышления. Но здесь скрывается ошибка - отсутствие различия между естественно историческим зарождением мышления и сознательным воспроизведением его человеком в универсальной ЭВМ. Во втором случае машина не становится социальным существом, но человек, поняв сущность мышления, воссоздает его в машине. Если социальная природа мышления закономерна и познаваема, то она может быть в принципе искусственно воспроизведена.

Человек, кроме того, есть не только природное существо, его основные характеристики - продукт социального, а не чисто биологического развития. Это означает, что мышление человека не может развиваться в изоляции, для этого необходимо, чтобы человек был включен в общество. Во-первых, для возникновения мышления необходимо наличие языка, что возможно лишь в обществе. Во-вторых, с кибернетической точки зрения "разумность" машины определяется количеством перерабатываемой информации, поэтому даже мощная система, попавшая в информационно-бедную среду, не может стать достаточно "разумной". Яркий пример - дети, выросшие вне общества, например в лесу. Для человека необходимым условием его развития было функционирование в обществе, т.к. общество по своим информационным параметрам является чрезвычайно богатой средой.

Все это дает возможность понять, что тезис об общественной природе мышления никак не противоречит тезису об искусственном интеллекте. Кибернетическая система, имеющая достаточную мощность, для полного использования своих возможностей должна быть помещена в информационно-богатую среду, образовав вместе с создателями некий симбиоз, называемый "интегральным интеллектом".

Принцип невозможности кибернетического интеллекта жестко привязывает определенный род функционирования к строго определенному субстрату (мозгу). Это ставит философскую проблему соотношения функции и субстрата. Философский анализ тенденций современного научного знания делает мало вероятным (но не исключает) вывод о жесткой привязанности мышления к мозгу. Именно из-за этого "крайний пессимист" отрицает возможность наличия интеллекта у кибернетического устройства.

Он безоговорочно связывает мышление с одним, строго определенным субстратом - человеческим мозгом, и не приемлет попытки определения мышления без связи со структурой мыслящей системы. По его мнению, это есть сведение мышления только к информационной стороне, в то время как мышлением называют возникшую у биологических существ способность. Таким образом, мышление можно назвать только то, то осуществляется только мозгом человека, но это не является приемлемым решение проблемы.

Разумеется, мышление есть функция высокоорганизованной материи и определено структурой системы. Но с гносеологической точки зрения знание функции выводится из знания структуры, а знание структуры является выводом из все более полного изучения способов функционирования. Если представить себе множество различных систем, осуществляющих функцию мышления, то именно выявление инвариантного аспекта этих систем и будет раскрытием той структуры, которая лежит в процессе мышления. Конечно может оказаться, что эта структура жестко связана со строго определенным субстратом, но этот тезис должен являться результатом научного исследования, а не исходной предпосылкой.

Вопрос о жесткой связи мышления со строго определенным субстратом связан с вопросом о роли субстратных методов вообще. Не подлежит сомнению ведущая роль в современном естествознании функционально-структурных методов. Пока наука имела дело с непосредственно ощущаемыми объектами, она могла исходить из субстратной точки зрения. Суть ее заключается в том, что объект обладает набором характеристик, выражающим его природу, свойства того материала, из которого он сделан. Зная эти характеристики можно изучить поведение объекта. Материал, субстрат первичен; движение, поведение вторично. Эта точка зрения образует содержание так называемого мифического субстанционализма.

Уже в 19 веке ограниченность этой концепции была вскрыта диалектическим материализмом, показавшим, что "лишь в движении тело обнаруживает, что оно есть... Познание различных форм движения и есть познание тел"¹¹ Петрушенко Л.А. Самодвижение материи в свете кибернетики. -М.,1971.. Отсюда, разумеется, не следует, что только движение существует и никакого субстрата нет вообще. Отсюда следует лишь неправомерность употребления отношения первичности-вторичности для характеристики связи движения (поведения) и субстрата в плане их реального существования. Отсюда следует также, что в гносеологическом плане поведение действительно первично по отношению к субстрату и познание субстрата не содержит ничего иного, кроме непрерывно расширяющихся способов изучения объектов. Диалектико-материалистическая концепция мышления понимает последнее как свойство особым образом высокоорганизованной материи. В ней не содержится никаких ограничений в отношении специфических характеристик и открывает необозримые перспективы на пути исследования этих характеристик. Кибернетика достигает на этом пути некоторых результатов²² Г. Клаус “Кибернетика и философия”, М.: Иностранная литература, 1963..

5. Два вида науки о мышлении

Необходимо заметить, что очень большой объем теоретических исследований требуется, чтобы приблизиться к систематическому пониманию концептуальных рамок, в которых может развиваться наука о мышлении на базе искусственного интеллекта. Такое понимание необходимо только в академических исследованиях в области философии науки. Оно поможет сформировать вопросы, требующие дальнейшего рассмотрения и объяснить результаты эмпирических исследований. Дальнейшая наша цель попытаться разделить и провести сравнение двух видов науки о мышлении (ортодоксальной и биологически-ориентированной), и показать, как эти два отдельных стиля мышления в области научного познания являются потомками двух радикально различающихся взглядов на место разума в природе (картезианский и аристотелев взгляды). Главной идеей будет то, что искусственная жизнь потенциально может стать интеллектуальным двигателем биологически ориентированной науки о мышлении, действующей в рамках общих аристотелеевых концепций.

Жизнь в науке о мышлении рассматривается как простое явление. Бесспорно, что искусственный интеллект был теоретическим ядром в данной области, в том смысле, что эти концепции, разработанные для искусственного интеллекта или обычно применяемые в этой области (такие концепции как алгоритм, эвристика и обработка информации) обеспечивают науку о мышлении терминологическим базисом. Однако появление понятия «искусственная жизнь» придало данной области познания еще больше вопросов.

На практике под крышей термина искусственная жизнь гнездится грандиозное разнообразие различных проектов от моделей копирования ДНК и систем с обратной связью датчик-двигатель до изучения коллективного разума и динамики роста населения. Такое разнообразие приводит к трудности компактного определения для данной области знания. Однако, в контексте данной работы, будет правильным использовать определение искусственной жизни как попытки познания живых систем (включая, в предельном случае, феномен который можно сгруппировать вместе под такими понятиями как разум, мышление и познание) посредством анализа и/или синтеза артефактов (компьютерных моделей, искусственных миров и роботов). В то же время при адаптации строго ограниченного точного определения искусственного интеллекта (т.е. фундаментально логически обоснованного или основанного исключительно на разуме человеческого уровня) возникает разрыв между искусственной жизнью и искусственным интеллектом для определенных видов исследований в области искусственной жизни (например, разработки роботов с интеллектом животного уровня), хотя они и относятся к некоторому, пусть и нестандартному, типу искусственного интеллекта. Для точности формулировок терминов в дальнейшем рассмотрении проведем различие между искусственной жизнью (которая всегда включает определенные формы искусственного интеллекта) и искусственным интеллектом, который не является в то же время искусственной жизнью. В дальнейшем будем называть второй вариант исследований искусственным интеллектом в ортодоксальной форме (orthodox AI или OAI).

OAI может быть определен путем его отношения к идее, что здоровая наука о разуме может, по большей части, игнорировать биологические размышления, которые тяготеют к входу в общую картину в качестве только «деталей конкретного воплощения» либо «случайные исторические частности», и в целом не обеспечивает и не содержит концепций и принципов обычно используемых для построения научного объяснения разума. Данная тенденция к биологической нейтральности выражается в наборе различных измерений таких как:

а) вынесение из области рассмотрения либо предельно упрощенный взгляд на то, что происходит в нервной биологической системе (в более общем случае) в биологическом теле;

б) пренебрежение скованностью налагаемой на биологический разум необходимостью действовать в реальном времени в часто враждебной, непредсказуемой и не прощающей ошибок обстановке;

в) закрытие глаз на тот факт, что поведение животных зачастую высоко специфично в рамках их экологической ниши.

OAI, охарактеризованное выше, будет использовано в качестве интеллектуального ядра, для того, что будем в дальнейшем называть ортодоксальной наукой о мышлении (orthodox cognitive science OCS). Согласно означенному соотношению, можно ожидать от OCS демонстрации такого же отношения биологической нейтральности, как и у OAI, только в данном случае по отношению к научному объяснению мышления и познания. И это будет ответом. В ортодоксальной истории науки о мышлении, для того чтобы объяснить вид познания демонстрируемого биологическим мыслителем возможно по большей части игнорировать факты биологии биологического мыслителя. (Исключение из этого правила - определение нормальной функции посредством дарвиновского естественного отбора будет рассмотрено далее).