В Пушкин - Информатика, кибернетика, интеллект

Формализация предполагает определение основной структурной схемы интеллекта. В связи с этим необходимо отметить, что в истории философии предпринимались попытки выделения в интеллекте различных сторон и элементов. Аристотель ("пассивный и активный разум"), Н. Кузанский ("рассудок и интеллект"), Д. Бруно ("разум и интеллект") расчленили мышление на отдельные, качественно своеобразные моменты. Разложение мышления на рассудочное и разумное нашло дальнейшее обоснование в философских системах Канта и Гегеля. Такой 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

145

абстракциями, не вникает в их содержание и природу. Главная функция рассудка - расчленение и исчисление со способностью к автоматизму. "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 затемнен никакими другими моментами и поражает человека точностью, быстротой в выполнении определенных операций мышления. В этом отношении машина как рассудок превосходит рассудок индивидуума" [70].

Если рассудок дискурсивен, то разум интуитивен, он выдвигает новые идеи. При диалектическом подходе с учетом практики кибернетического моделирования человеческого мышления необходимо иметь в виду взаимосвязь и взаимопереходы рассудочного и разумного. То, что на данном уровне развития мышления выступает разумным, становится со временем рассудочным, а все рассудочное было когда-то разумным. Разум переходит в рассудок путем формализации. Это превращение происходит в каждом случае передачи функций человеческого мышления машине посредством создания алгоритма. Методологически ценным поэтому выступает следующее утверждение: "Ошибочным является стремление ограничить развитие исчисляющего рассудка, поставить ему какие-то пределы, найти такие теоретические построения, которыми он не может овладеть никогда. Ставя, таким образом, пределы исчисляющему рассудку, мы в действительности ограничиваем человеческий разум..." [71].

Итак, в структуре интеллекта наряду с искусственным и естественным следует различать рассудочное и разумное. А в обобщающем анализе природу интеллекта можно выразить в понятиях поверхностной и глубинной структуры. Основная познавательная задача искусственного интеллекта выглядит как переход от поверхностных структур [72] к глубинной структуре и как "идентификация" глубинных структур машинного и человеческого мышления.

Классический вопрос "Может ли машина мыслить?" необходимо обсуждать как в философском, так и в более строгом естественнонаучном и математическом контексте. Полезность и того и другого обсуждения возрастает при их сопоставлении, которое способствует выработке уточняющих интерпретаций с использованием общенаучных понятий. Нередко говорят, что ум не сводится к отдельным способностям. Однако моделировать интеллект как таковой, не выделяя его конкретных качеств, нельзя. Поэтомy специалисты в области искусственного интеллекта при выработке исходных принципов определяют интеллект через операциональный критерий. "Под словом "думать", - пишет Р. Беллман, - мы будем иметь в виду деятельность, подобную человеческому мышлению, такие действия, как принятие решений, решение (логических) задач, распознавание образов, интеллек

146

туальные игры, творчество и т.д." [73]. Для того чтобы быть "разумной", машина должна обладать функциональными способностями человека. Но при этом едва ли целесообразно требовать от нее умения сойти за человека (тезис Тьюринга), особенно учесть существование эффективных путей эвристического программирования, которые не имитируют человеческого поведения [74].

В теоретических работах по искусственному интеллекту такие антропоморфные понятия, как "интеллект", употребляются в специально научном смысле, отличном от обычных представлений неспециалистов. И это согласуется с исторической практикой формирования научных (физических, математических) понятий, таких, например, как "тело", "энергия", "группа" и т. п. Метафорические и операциональные характеристики понятия "искусственный интеллект" служат отправным моментом в развитии 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.

Понятийная метафора выступает необходимым источником гипотез относительно системы-оригинала. Тем не менее на стадии формирования понятий следует помнить об их метафорическом характере. "Когда наступит такое время, - считает М. Арбиб, - что наши понятия дадут нам возможность отвечать на большинство вопросов в интересующей нас области, мы сможем позволить себе забыть об их метафорическом происхождении..." [75]. Таким образом, метафорические аналогии между искусственным и естественным интеллектом оправданы тогда, когда они понимаются не очень буквально. Этот вывод имеет значение для гипотетико-дедуктивных построений теорий искусственного интеллекта; аксиоматическое изложение нуждается в использовании неопределяемых понятий.

Понятие искусственного интеллекта, возникшее в кибернетике, позволяет классифицировать объекты по функциональному критерию. Такое понятие необходимо потому, что 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, производившие впечатление существенных, в ходе конкретных разработок оказались количественными. Эвристический поиск представляет главную особенность техники искусственного интеллекта. Однако поведение человека, его память, восприятие, способность к обучению и самоорганизации, несомненно, богаче, чем у эвристических программ ЭВМ [76]. Нужно также иметь в виду ограниченные возможности современных автоматов, являющихся "эмбриональными" кибернетическими системами, в силу чего в настоящее время многие из интеллектуальных функций ими могут выполняться лишь

147

в принципе. Это означает, что хотя в своих существенных частях эти функции могут быть реализованы, осуществление их в целом остается под вопросом из-за больших материальных затрат.