Федор Константинов - Диалектика природы и естествознания

При исследовании самоорганизации используются вероятностные представления, которые являются исходными в кибернетике. Основные идеи в теории автоматов были выдвинуты и обоснованы исходя из принципов вероятностной логики. В высокоорганизованных системах (биологических, социальных) оптимальное соотношение однозначно детерминированных и вероятностных процессов находит воплощение в сочетании, единстве централизованного управления и самоуправления частей, единстве иерархичности и автономности.

Недостаточность системного принципа при объяснении функциональных структур мозга ныне не вызывает сомнений Мозг характеризуется сочетанием упорядоченности (на уровне поведения) с определенным (функциональным) беспорядком при общей инвариантности структуры. Статистическая организация является существенным элементом самоорганизации функциональных структур мозга. Более того, это свойство характеризует любую самоорганизующуюся систему.

Широкое использование понятия самоорганизации в современной науке требует выяснения его статуса:

является оно общенаучной или философской категорией. В более общем плане это связано с проблемой общенаучных понятий вообще, критериев их выделения. Важную роль играет понятие самоорганизации в молекулярной и эволюционной биологии [193]. В ней широко используются методы, развитые в формализованных теориях самоорганизации. Принцип самоорганизации, получив глубокое общенаучное содержание в частных теориях и конкретных науках, оказывается тесно связанным с философским принципом самодвижения, саморазвития применительно к высшим уровням организации материи.

Итак, принцип самоорганизации конкретизирует, уточняет на определенных уровнях методологии — логико-математическом, техническом, теоретико-биологическом и социологическом — диалектико-материалистический принцип самодвижения и саморазвития материи. Этим обусловливается не только научно-методологическое значение понятия самоорганизации в различных областях естествознания и техники, но и его философский смысл. Последний содержится, в частности, в понятии «самоорганизующаяся система», которое характеризует определенный класс объектов, представляющих интерес на разных уровнях познания и практики. Философский смысл понятия «самоорганизующаяся система» определяется его связью с диалектическим принципом самодвижения и системно-кибернетическим подходом, оказывающим существенное влияние на формирование научной картины мира.

Диалектический подход необходим и при рассмотрении проблемы «искусственного интеллекта», которая является одной из центральных в кибернетике.

В понятии «искусственный интеллект» выражается попытка осмыслить проблему интеллекта с разных сторон — естественнонаучной, психологической и философской. И это вполне правомерно. Человеческий разум представляет собой уникальное явление на нашей планете. Науки о человеке (физиология, психология, социология) рассматривают человеческое сознание как природное и социальное явление, однако они не затрагивают вопроса о его искусственном воспроизведении. Кибернетика же ставит эту проблему. И это имеет важное значение для познания конкретных механизмов естественного (человеческого) разума.

Следует отметить, что термин «естественный интеллект» неточно выражает смысл понятия человеческого интеллекта [194]. Последний, если рассматривать не материальный субстрат (мозг), а способность его отражать внешний мир, выступает в значительной мере не природным, а социальным, т. е. формируется в результате человеческой деятельности.

Это свидетельствует о том, что понятие «естественный интеллект», так же как и «искусственный интеллект», характеризует только один аспект категории «интеллект». Последняя становится основанием для рассмотрения диалектической взаимосвязи естественного и искусственного в интеллекте.

Наряду с понятием «искусственный интеллект» употребляется термин «машинный интеллект». В литературе нет единого мнения о специфическом содержании этих понятий. Одни считают, что «машинный интеллект» — это показатель того, насколько кибернетическая машина приспособлена к решению разнообразных задач и к эффективному взаимодействию с человеком, а «искусственный интеллект» — это модель мозга и высших форм психической деятельности [195]. Другие трактуют эти термины иначе и даже противопоставляют их.

На наш взгляд, несовпадение трактовок в данном случае не является принципиальным, так как общим для «машинного» и «искусственного» интеллекта (на современном этапе развития наук об искусственном интеллекте) является то, что интеллект «принадлежит» машине и различаются они главным образом по способу задания (построения) интеллекта. Последний может быть ориентирован на моделирование особенностей человеческого интеллекта или может развивать алгоритмические структуры ЭВМ без непосредственной связи их со структурами человеческого мышления. «Машинное мышление», полученное путем кибернетического моделирования естественного интеллекта, больше соответствует понятию искусственного интеллекта. Итак, методологически важным становится определение понятий «интеллект», «естественный интеллект» и «искусственный интеллект».

В литературе нет четкого определения понятия «интеллект». Нам представляется, что в выработке такого определения известную помощь может дать сравнительный анализ свойств «искусственного» и «естественного», т. е. человеческого, интеллекта. Для выявления инвариантного содержания этих систем важно провести их сопоставление по структурно-функциональным свойствам, так как субстратные характеристики (у человека и ЭВМ) заведомо различны. Онтологическим основанием для такого сопоставления процессов, характеризующих качественно различные формы движения материи, служит всеобщее свойство отражения, структурно-функциональная «родственность» уровней которого доказана развитием философии и естествознания. Принцип отражения позволяет решать проблему взаимоотношения человека и машины («одну из великих проблем», как назвал ее Н. Винер) не только философски, но и с позиций естествознания и математики, т. е. не только с качественной, но и с количественной стороны. Успехи количественного познания сложных явлений зависят от того, насколько удается их формализовать.

Формализация предполагает анализ структуры интеллекта. Следует иметь в виду, что попытки вычленения в интеллекте различных структурных элементов предпринимались неоднократно. Так, еще Аристотель различал «пассивный» и «активный» разум, Н. Кузанский — рассудок и интеллект, Д. Бруно — разум и интеллект. Дальнейшее обоснование деления мышления на рассудочное и разумное нашло в философских системах Канта и Гегеля. Правомерность такого различения, как это известно, признавал Ф. Энгельс. Этот подход к мышлению приобретает эвристическое значение в свете кибернетических теорий «искусственного интеллекта». Если разум представляет собой высшую форму теоретического освоения действительности, для которой характерно осознанное оперирование понятиями, исследование их природы, творчески активное, целенаправленное отражение действительности, то рассудок, также оперируя абстракциями, не вникает в их содержание и природу. Ему присущ известный автоматизм. «…Рассудочная деятельность, — писал П. В. Копнин, — имеет как бы три слоя: ее элементы у высших животных, рассудок человека и замена рассудочной деятельности человека машиной. В последнем случае рассудок выступает в чистом виде, он не за-гемнен никакими другими моментами и поражает человека точностью, быстротой в выполнении определенных операций мышления. В этом отношении машина как рассудок превосходит рассудок индивидуума» [196].