В Пушкин - Информатика, кибернетика, интеллект

Функциональный подход плодотворен и в отношении к моделям человеческого мозга. Важное приложение этого подхода к моделированию мозга как самоорганизующейся системы дано Д. И. Дубровским. Он, в частности, пишет: "Во-первых, из категорического отрицания явлений сознания у современных вычислительных машин вовсе не следует, что это свойство не сможет быть воспроизведено у будущих искусственных устройств. Во-вторых, признавая правомерность функционального подхода к человеческой психике, мы тем самым обязаны признать и правомерность моделирования субъективных явлений" [82]. Что касается того часто выдвигаемого аргумента, что сознание присуще только общественному субъекту, то он не играет решающей роли, поскольку самоорганизующиеся системы с искусственным интеллектом явятся общественным продуктом и будут компонентами общества как самоорганизующейся системы более высокого ранга [83].

Интересуясь предельными теоретическими возможностями машин, нельзя не отметить ограниченности тех представлений, согласно которым машины по самой своей природе могут делать лишь то, что им прикажут, и будут делать это без каких-либо уклонений. В литературе прослеживается тенденция обходить этот вопрос, ссылаясь на то, что машины, в том числе и кибернетические, - это орудие в руках человека. Справедливы возражения [84], в которых обращается внимание на то, что создаваемые человеком орудия могут выходить из-под его контроля, - и чем сложнее эти орудия, тем пагубнее могут быть связанные с ними аварии [85].

150

Как видим, междисциплинарный характер кибернетического подхода вызывает определенные трудности при сопоставлении порождаемых им общенаучных понятий с традиционными категориями. Это объясняется известной специфичностью кибернетики как науки.

Кибернетизация науки и техники в значительной мере определяет характер и уровень общенаучного понятийного аппарата. Вновь возникающие общенаучные категории (подобно "искусственному интеллекту") отличаются, как правило, (математической) строгостью, так как современная наука вынуждает исследовать те области, в которых отказывает интуиция. В пограничных областях, на стыках различных дисциплин, нужны более тонкие и четкие идеи. Уточнение интуитивных, содержательных понятий ведется в плане формализации их содержания. Очевидно, что не все содержание такого рода понятий (нередко философских) подвергается уточнению в той или иной формализованной теории. Последнее обязывает различать понятие и его приложение к конкретному случаю. Логико-математическое уточнение качественных понятий нередко приводит к осмыслению того или иного понятия в новом значении, стимулирующем создание более широкой, обобщающей концептуальной модели. Это подчеркивает тот факт, что понятийное обобщение может приводить к обогащению и конкретизации понятия "благодаря полноте снятых в нем определений". Такое обобщение, однако, как мы убедились в отношении "искусственного интеллекта", предполагает структурирование понятия, выявление инвариантных характеристик, что сопряжено с включением его в конкретную научную теорию. Это также означает, что дефиниция и уточнение понятий осуществляется эффективнее всего в процессе решения той или иной научной проблемы.

Таким образом, кибернетические общенаучные понятия, даже не будучи философскими категориями, играют вполне определенную роль и в теоретическом решении проблем науки, и в адекватном осмыслении действительности. Этим и обусловливается их методологический статус.

ГЛАВА V

ТВОРЧЕСКИЙ ИНТЕЛЛЕКТ

1. Искусственный интеллект и творческое мышление

Вопрос о возможности создания искусственного интеллекта в настоящее время связан с проблемой воспроизведения на машине процессов творческого мышления. Творческая активность человеческого мышления нередко рассматривается в качестве уникального феномена, не воспроизводимого машиной. Так, А. В. Брушлинский пишет: "Если действительно любое мышление всегда продуктивное (творческое), то... неизбежен отрицательный ответ на столь волнующий многих вопрос: "Может ли машина мыслить?" [1] Ныне, однако, не подлежит сомнению тот факт, что машинное мышление продуктивно: машина способна порождать новое, создавать новую информацию. А творческое мышление как раз и характеризуется тем, что дает новые, неизвестные до этого результаты.

Вместе с тем высказывается мнение о том, что новизна продуктов мышления - необходимый, но недостаточный показатель творческого мышления. "Новые нетривиальные результаты, - отмечает В. С. Тюхтин, - могут быть получены путем машинной переработки информации согласно сложным по строению многошаговым алгоритмам, содержащим сотни и тысячи элементарных операций. Такие решения не являются творческими в строгом смысле слова. Творчество функция активных состояний высокоорганизованных систем" [2]. Возникает, таким образом, вопрос о новых дефинициях, позволяющих различать творческое и нетворческое мышление, об алгоритмической выразимости творческого мышления и вообще о принципах эвристического мышления и его осуществимости в машинных программах.

Разработка эвристических принципов и предписаний поведения проводится путем анализа и обобщения деятельности людей, в которой спонтанно реализуются логические и другие законы творческого мышления. Эффективность эвристического программирования достигается лишь тогда, когда логические операции творческого мышления человека, будучи алгоритмизированы, моделируются автоматами. Эвристический поиск представляет главную особенность искусственного интеллекта [3]. Эвристическая программа - это конечная последовательность предписаний в символическом выражении, однозначно описывающая операции по переработке информации некоторого эвристического опыта.

152

Широко распространено мнение о том, что творческое мышление является деятельностью, исключительное право на которую имеет лишь человек, и которая принципиально немоделируема автоматами. С такой точки зрения автомат никогда не сможет стать творчески деятельным. В этой связи правомерно поставить вопрос: есть ли принципиальные границы человеческого познания, которые препятствуют созданию программы, могущей моделировать определенные логические фазы творческого мышления автоматами? Гносеологические принципы диалектического материализма содержат в себе идею познаваемости мира. Познание как отражение объективной реальности, несмотря на ограниченность развития индивидуума и общества определенным состоянием, ведет ко все более полному знанию, приближающемуся к своей суверенности, к абсолютной истине. Будучи постоянно развивающимся процессом, познание в принципе безгранично. Отсюда нетрудно сделать принципиально позитивный вывод о моделировании творческих процессов автоматами [4]. Как справедливо заметил П. В. Копнин, "задача философа состоит не в том, чтобы ставить какие-то пределы развитию машин, а объяснять их действительное место в общественной жизни людей" [5].