В Пушкин - Информатика, кибернетика, интеллект

155

чить внутренню характеристику той или иной задачи. "Слабости современных ЭВМ при решении многих задач управления большими системами, подчеркивают Д. А. Поспелов и В. Н. Пушкин, - связаны отнюдь не только с устройством самих автоматов. Своими корнями слабости эти уходят весьма далеко - в глубь принципов и оснований самой математики. Поэтому дальнейшее движение вперед в деле разработки автоматов, воссоздающих высшие формы человеческой деятельности, предполагает фундаментальные открытия в математике" [12].

Симптоматично, что методы исследования живых систем приобретают ярко выраженный кибернетико-физико-химико-биологический характер. Это фундаментальное для исследования жизни обстоятельство обусловливает все большее возрастание роли содержательного подхода в собственно кибернетических формализованных приемах. Развитие кибернетических исследований свидетельствует о том, что движение знаний происходит от функциональности к структурности. Кибернетическое моделирование в результате такого диалектического движения познания становится частично структурным по своему характеру, в определенной мере перерастает в собственно структурно-субстратное исследование объекта. Эвристическое программирование, опираясь на методы, которые реализуются на основе учета динамических и вероятностно-статистических законов в их диалектико-материалистическом описании причинности, как раз и выступает выражением этой тенденции в кибернетических исследованиях.

Необычность и новизна идей, возникающих в данной области познания, вызывают подчас непонимание и поспешную критику проблематики искусственного интеллекта и связанных с ней эвристических подходов, принципов и понятий. Так, Н. И. Жуков констатирует: "Попытки создать общую теорию эвристического программирования и на ее базе объяснить мозговую деятельность представляются необоснованными. За пределами технической и математической кибернетики эта терминология имеет вполне ощутимый привкус механицизма... метод эвристического программирования теоретически несостоятелен для решения проблемы воссоздания мышления в его качестве искусственным путем. Крушением этих попыток завершился еще один акт драмы идей XX в." [13] В литературе отмечался поверхностный и в принципе неверный подход к философским проблемам искусственного интеллекта, приводящий к такого рода негативным оценкам эвристического программирования [14].

Еще в самом начале становления кибернетики А. Тьюринг писал: "Я убежден, что к концу нашего века употребление слов и мнения, разделяемые большинством образованных людей, изменятся настолько, что можно будет говорить о мыслящих машинах, не боясь, что тебя поймут неправильно. Более того, я считаю вредным скрывать такие убеждения" [15]. Особенность ведущихся ныне дискуссий по данной проблеме заключается в том,

156

что их философская заостренность существенно обогащается знанием фактических достижений во всех разделах кибернетической науки. Да и сам характер проблем (получивших название глобальных) отличается "уникальностью", которая задается новым уровнем сложности. Последний стал предметом изучения в социальных системах, обладающих многогранными внутренними связями. До недавнего времени не было иных путей вхождения в сферу сложных систем, кроме раздумий, дискуссий, споров и догадок. Однако благодаря достижениям кибернетики стал возможным метод, объединяющий в себе силу человеческого мышления и способности вычислительных машин. Важно иметь в виду, что ключ к успеху не столько в обладании вычислительной машиной, сколько в уровне ее использования. Машина - это не альтернатива мышлению человека, а способ расширения его возможностей.

Сущность и функции автомата как машины состоят не в том, чтобы сравняться с человеком, а в том, чтобы быть вспомогательным средством в выполнении определенной деятельности, стать помощником человека. Речь может идти лишь о создании автоматов, которые в качестве вспомогательных средств моделировали бы некоторые стороны, логические "механизмы" творческого мышления и тем самым способствовали дальнейшему развитию человека. Необходимо также учитывать, что творческое мышление имеет не статическую, а диалектическую природу: оно развивается от низших форм к высшим [16]. Творческий автомат призван освободить человека от низших форм творческого мышления для перехода к высшим.

Дж. Слэйгл высказал мнение о том, что эвристические программы будут управлять роботами и помогать нам в общении с машиной на естественном языке [17]. Как отмечают Н. М. Амосов и А. М. Касаткин [18], в рамках эвристического программирования разрабатываются модели деятельности человека в строго определенных ситуациях (например, деятельность по решению логических задач фиксированного класса). Поэтому различные модели оказываются слабо связанными друг с другом и возникает важная задача теоретического осмысления и систематизации полученных результатов. Эта задача наиболее актуальна в эвристическом программировании - важнейшем направлении развития искусственного интеллекта.

Можно ли сделать машину "надкритической"? Этот вопрос поставил А. Тьюринг, рассматривая аргумент, согласно которому машина способна выполнять лишь то, что мы ей приказываем [19]. Допустимо сказать, отмечает А. Тьюринг, что человек "вставляет" в машину ту или иную идею и машина, прореагировав на нее некоторым образом, возвращается затем к состоянию покоя, подобно фортепианной струне, по которой ударил молоточек. Другое сравнение - атомный реактор, размеры которого не превышают критических. Идея, вводимая человеком в машину, соответствует здесь нейтрону, влетающему в реактор извне. Каждый такой

157

нейтрон вызывает некоторое возмущение, в конце концов замирающее. Но если величина реактора превосходит критические размеры, то весьма вероятно, что возмущение, вызванное влетевшим нейтроном, будет нарастать и приведет в конце концов к разрушению реактора. Справедливо ли это для человеческого разума и характерно ли нечто подобное для машины? А. Тьюринг полагает, что следует дать утвердительный ответ. Идея, ставшая достоянием такого "надкритического" ума, может породить целую "теорию", состоящую из вторичных, третичных и еще более отдаленных идей. Разумеется, эти аналогии весьма условны и, по признанию самого А. Тьюринга, их нужно считать аргументами скорее риторического характера. Существенно, однако, что машина, достигшая некоторой критической ступени сложности, приобретает качественно новые черты, такие как способность к самоорганизации, самообучению и самовоспроизведению.

Следовательно, проблема творческого мышления становится важнейшей проблемой создания искусственного интеллекта - междисциплинарного научного направления, объединяющего определенные аспекты кибернетики, бионики, математики, физиологии, психологии, философии и других наук. Одной из объективных трудностей, возникающих на пути к искусственному интеллекту, является разноуровневый характер исследований, проводимых в рамках этих наук, что подчас создает ситуации взаимного непонимания, например, между кибернетиками и психологами.