Искусственный интеллект

Междисциплинарные исследования - сравнительно поздний продукт развития знания, когда наука в целом достигает состояния зрелости - т.е. отделяется от изначального «нерасчлененного» знания о мире и человеке, получает особое место в составе культуры и добивается если не полной самостоятельности, то широкой автономии в сфере культуры, а также обретает дисциплинарную организацию. В свою очередь, научные дисциплины, входящие в состав науки, достигнув зрелости, тоже формируют собственные предметы и соответствующие этим предметам методы. Все эти моменты развития науки и научной деятельности находят отражение в организации специализированных исследовательских и образовательных учреждений (сначала НИИ - в составе академий, и факультеты - в составе Университетов, которые сначала образуют иерархию, но потом организуются как подвижные структуры с широкой автономией и взаимными связями, которые соответствуют общей предметной организации научного знания и научной деятельности, а также установившейся системе социальных ценностей).

Важным компонентом этого процесса достижения наукой состояния зрелости являются процессы в языке науки. Сначала роль такого языка выполняет «университетская латынь». По мере развития науки и углубления специализации, функции общего языка мирового научного сообщества начинает исполнять математика, и одновременно образуется множество специализированных языков, словарный состав которых может быть каким угодно (слова могут черпаться из разных «живых» и «мертвых» национальных языков, в зависимости от конкретной ситуации - например, основной состав языка информатики - английский), а понятийный состав коррелятивен предмету каждой конкретной науки. Об этом свидетельствует наличие множества профессиональных толковых словарей, и также профессиональных сленгов.

Все эти характеристики образуют некое единство, в котором происходят перемены в случае междисциплинарных исследований (что отнюдь не обязательно, когда речь идет о комплексных программах). Проведение комплексного исследования сначала требует от каждого из участников некой предварительной подготовки, т.е. осведомленности касательно специфики предметов, методов и результатов, уже достигнутых в каждой из соответствующих дисциплин. (Это можно назвать курсом по преодолению профессиональной ограниченности, которая сопутствует до сих пор профессиональной компетенции, хотя выражение «идиотизм профессионала» сегодня общеизвестно, а возвращение к «университетской парадигме» в системе высшего образования, в противоположность к недавней еще парадигме узкого профессионального образования, которое давали технические институты - в несколько меньшей степени гуманитарные - говорит сам за себя). По ходу комплексного исследования образуется новый предмет , разрабатывается соответствующая этому предмету группа методов (некоторые из которых могут быть видоизмененными методами из арсенала «базовых» наук и тех дисциплинарных областей, из которых пришли участники междисциплинарной исследовательской программы). Формируется и язык, соответствующий новому предмету - это уже нечто иное, чем «промежуточное» семантическое образование - язык междисциплинарного общения. Дальше повторяется все то, что уже происходило в каждой науке при достижении ею зрелого состояния.

В той мере, в какой и данная междисциплинарная программа, и каждая из дисциплин, представители которой в ней участвуют, являются историческими феноменами, т.е. существуют в конкретном культурноисторическом контексте, ее эффективность зависит от понимания неявных предпосылок , которые влияют на стратегию исследования, его организацию, его планирование, оценку ближайших и отдаленных перспектив. Эти предпосылки, будучи неосознанными, являются непременными условиями научного поиска. Но они же часто выступают и в роли эпистемологических препятствий, создавая своего рода шоры на глазах теоретиков и экспериментаторов. Поэтому осознание предпо-сыпочности знания, как и включений в его состав методологических установок и интерпретаций, которые воспринимаются как органическая часть «позитивного результата», способно сыграть немалую роль в повышении эффективности научного поиска.

А.П. Огурцов

А.П. Огурцов

Основной замысел данной статьи состоит в том, чтобы указать на фундаментальную опасность, которая грозит компьютерному моделированию и нейрокомпьютингу - соблазн принять новую терминологию за новый подход, повторно описать в этой терминологии те феномены и процессы, которые уже долгое время изучались, но заключить, что найдено объяснение тех феноменов, которые уже описаны в этой терминологии.

Сравнение интеллекта с машиной возникло вместе с формированием классической науки. Правда, это сравнение ограничивалось теми полуавтоматами, которые были построены в то время, - с часами. Это сравнение присуще не только Ламеттри, но и Р.Декарту, Лейбницу и многим другим философам и ученым нового времени. Конечно, каждый из них понимал не тождественность человека и машины, понимал по-своему, усматривая нередуцируемые немашинообразные функции и способности человека то в страстях, то в самосознании, то в духовности «монад» и т.д.. Но эта метафора позволила классикам новоевропейской науки найти модели, ставшие средствами «симуляции» движений организма и актов интеллекта, «очистить» его работу от всех «механических» функций с тем, чтобы оставить то, что выходит за рамки сопоставления человека с машиной, не поддается (как сказали бы сегодня) машинному моделированию.

Помимо эмоциональной сферы и самосознания философия обращалась к воображению (ИКанг), к юле АШопенгауэр), к бессознательному (З.Фрейд, К. Юнг), к интенциональности сознания (с которой Ф.Брентано связывал дуализм ментальных и физических процессов, а Э.Гуссерль, наоборот, их имманентность, трактовка интенциональности Д.Деннетом как установки на приписывание рациональности поведению и предсказания действий объекта), к боли, к чувству как к тем способностям, которые не могут быть приписаны компьютерам, поскольку выходят за рамки сугубо «машинообразных» функций человека.

Иными словами, философия все время расширяла сферу ментальных способностей человека, выявляла в ней новые слои и такие потенции, которые не могли быть «актуализированы» ни в машинах, ни в компьютерах, а выражены на весьма «неточном», полным метафор, нередко экстравагантном и экзотическом философском языке.

Создание компьютеров привело к тому, что вновь возникло сравнение работы мозга с работой компьютера и оно стало весьма распространенным. Так, профессор психологии и экспериментальных наук, директор государственной программы Канадского института современных исследований Зенон Вальтер Пилишин, отождествляя интеллект с процессом вычисления, писал: «Возможность описания вычислительной работы и познания в одних и тех же абстрактных терминах устраняет причину, которая вынуждала бы нас рассматривать соответствующее сопоставление как только метафору в противовес его буквальному толкованию. Несмотря на широкое распространение компьютерной терминологии (например, такие термины, как «запоминающее устройство», «процесс», «операция») большая часть такого словоупотребления связана хотя бы с некоторой метафорической окраской. Наблюдается нежелание трактовать вычислительную работу как буквальное описание мыслительной деятельности, а не просто как эвристическую метафору. Отказ от буквального толкования компутации открыл возможность для весьма широкой трактовки разнородной деятельности под рубрикой «теории информационных процессов», что в значительной части представляет собой существенный отход от того, что я рассматриваю как ядро компьютерной теории мышления».. И чуть ниже: «Если мы будем рассматривать вычисление более абстрактно как знаковый процесс, трансформирующий формальные выражения, которые в свою очередь интерпретируются в терминах той или иной области репрезентации (например, в числах), мы увидим, что представление о ментальных процессах как о вычислении может пониматься так же буквально, как и представление о том, что делают компьютеры системы IBM, адекватно рассматривается как вычисление». 24 24 Pylyshin Z W. Computation and Cognition: Issues in the Foundation of cognitive Science // The Behavioral and Brain Science. Vol2.1980. P. 114-115(111-169). Эта же мысль проводится и в его книге: Computation andCognition: Toward a Foundation for Cognitive Science. Mass. 1984.