Федор Константинов - Диалектика природы и естествознания

При диалектическом подходе к этому явлению необходимо иметь в виду взаимосвязь и взаимопереходы рассудочного и разумного. То, что на данном уровне развитая мышления выступает разумным, со временем может стать рассудочным, в свою очередь рассудочное было когда-то разумным. Разум переходит в рассудок путем формализации. Это превращение происходит в каждом случае передачи функции человеческого мышления машине посредством создания алгоритма.

Таким образом, в структуре интеллекта наряду с искусственным и естественным необходимо различать рассудочное и разумное. Природу интеллекта можно рассматривать и в плане различных уровней его структуры. Основная задача познания «искусственного интеллекта» выглядит в таком случае как переход от поверхностных структур, которые им моделируются, к глубинной структуре, представленной в естественном интеллекте, и как «идентификация» структур машинного и человеческого мышления.

Классический вопрос «может ли машина мыслить?» необходимо обсуждать как в философском, так и в естественнонаучном и математическом аспектах. Полезность сопоставлений того и другого подхода способствует уточнению определений основных понятий. Некоторые ученые, возражая против правомерности расчленения интеллекта на его структурные элементы, обосновывают это тем, что разум не расчленяется на отдельные уровни. С этим вряд ли можно согласиться. Дело в том, что моделировать интеллект вообще, как таковой, не выделяя его конкретных качеств, нельзя. Поэтому специалисты в области «искусственного интеллекта» при выработке исходных принципов определяют интеллект с помощью операциональных критериев [197]. Чтобы быть «разумной», машина должна обладать многими функциональными способностями человека. Но при этом едва ли необходимо, чтобы она была похожа на человека [198].

В теоретических работах по «искусственному интеллекту» такие понятия, как «интеллект», обычно относимые к человеку, употребляются в специально-научном смысле. И это согласуется с исторической практикой формирования научных (физических, математических) понятий, таких, как тело, энергия и т. п. Метафорические (основанные на переносе значения) и операциональные характеристики понятия «искусственный интеллект» служат отправным моментом в разработке этого вопроса теории. Сравнивая человеческий интеллект с «машинным мышлением», метафорическое употребление понятия «искусственный интеллект» вместе с тем облегчает понимание человеческого разума, хотя у этих образований помимо общих свойств имеется множество других, по которым они совершенно различны.

Эта метафора помогает строить гипотезы относительно системы оригинала, но при формировании понятий необходимо помнить об их метафорическом характере. Метафорические аналогии между искусственным и естественным интеллектом оправданы тогда, когда они понимаются не очень буквально. Такие аналогии имеют значение для гипотетико-дедуктивных построений теорий «искусственного интеллекта»; аксиоматическое изложение предполагает использование неопределяемых понятий.

Понятие «искусственный интеллект», возникшее в кибернетике, позволяет классифицировать сложные кибернетические системы по функциональному критерию. Оно удачно объединяет целый ряд эффективных свойств специальных программ для ЭВМ, которые аналогичны (гомоморфны) качествам человеческого интеллекта. Оно показывает также, что многие различия между интеллектуальными программами ЭВМ и человека, которые казались существенными, по сути являются количественными. Однако поведение человека, его память, восприятие, способность к обучению и самоорганизации, несомненно, богаче, чем у эвристических программ ЭВМ [199]. Необходимо иметь в виду ограниченные возможности современных автоматов, являющихся «эмбриональными» кибернетическими системами, в силу чего многие из интеллектуальных функций в настоящее время могут выполняться лишь в принципе. Это означает, что, хотя в существенных частях эти функции могут быть реализованы, осуществление их в целом остается под вопросом из-за больших материальных затрат.

При сравнении человеческого интеллекта с машинным важно четко различать, на каком уровне проводится аналогия — принципиальном или фактическом. Ясно, что фактическое сравнение не всегда оправдано, так как эти объекты существенно различны. С точки зрения учения об «искусственном интеллекте», видимо, нежелательно обыденные представления об интеллекте возводить в ранг серьезных аргументов. Сравнение мозга и машины может оказаться неадекватным в оценке либо мозга, либо вычислительной машины. Дело в том, что последние создаются преимущественно для решения задач, которые человек сам решить не в состоянии. Лишь творческая мысль и интуиция человека, дополненная кибернетической машиной, способны выполнять трудные задачи. Взаимодействие человека и вычислительной машины основано на том, что последняя — это не просто сверхмощный и быстродействующий арифмометр; в определенных отношениях она усиливает интеллектуальные способности человека [200]. Это значит, что вычислительные машины создаются для усиления, а не для замены человеческого интеллекта.

Для выявления особенностей структуры человеческого интеллекта нужны соответствующие понятия. Ее нельзя вывести из понятийной структуры, описывающей менее глубокие уровни действительности. Первая должна интегрироваться в самоорганизующую систему, подчиняющуюся имманентным закономерностям. Это означает, что такая система располагает внутренними механизмами саморазвития, которые позволяют ей обучаться, совершенствоваться, самовоспроизводиться. Последнее обстоятельство нередко расценивается как аргумент против признания любой формы «машинного интеллекта». При этом отмечают, что машина получает способности от своего создателя. С этим, разумеется, нельзя не согласиться, но следует иметь в виду, что и человеческий интеллект развивается аналогично. Предпосылкой интеллекта служит его связь с внешним миром [201].

Подчинение самоорганизующихся систем имманентным законам развития относительно. Иерархический принцип самоорганизации действует и за пределами системы, поскольку последняя является составной частью вышестоящих материальных структур. Следовательно, при изучении интеллекта как самоорганизующейся системы важно выявить диалектику внутреннего и внешнего, которая выражается во взаимодействии моделей двух типов — модели системы самой себя и модели внешнего мира (человеческий разум моделирует сам себя в ЭВМ, и он же создает модели внешнего мира). В таком взаимодействии выделяется уровень информационных отношений, на котором система переводит и интегрирует внешнее во внутреннее. Существенную роль в такого рода отношении играет обратная связь, ее значение существенно в человеческом поведении. Использование обратной связи плодотворно в исследовании работы мозга и машины. Особенно полезна отрицательная обратная связь, уменьшающая рассогласование между действительным и желаемым поведением.