процессе А. Эта информация заключается не в В ни в А, но существует именно
в отношении этих процессов друг к другу. Взятая сама по себе эта информация
столь же объективна и материальна, как и любые другие свойства и отношения
объектов или процессов.
Теперь возьмем множество состояний нашего мозга в процессе
функционирования. Мозг отражает внешний мир, что значит, что между
множеством состояний элементов мозга и множеством состояний внешних
процессов имеется соответствие, т.е. мозг имеет информацию о внешних
процессах. Эта информация заключена и не заключена в мозгу, т.к. сколько бы
мы ни исследовали мозг кроме электрических, химических и др. характеристик
нейронов мы там ничего не обнаружим. Необходимо рассмотреть связь мозга с
внешним миром. Именно в этом и заключена информация, носителем которой и
являются нейроны. Информация, с которой работает мозг и есть та идеальная
сторона в его работе, и таким образом идеальное не существует в виде
особого предмета или субстанции. Оно существует как сторона деятельности
мозга, заключающейся в установлении связей между множеством состояний
внешнего мира и головного мозга. Идеальная информация человеческого мозга
имеет в принципе тот же характер, что и относительная информация вообще.
На известной ступени исторического развития материи произошел
качественный скачок, в результате которого информация, превратившись в
достояние мозга, приобрела характер идеальной информации. Если мы признаем
у кибернетических систем возможность достижения сложности, сравнимой со
сложностью мозга, то необходимо признать у таких систем существование у них
черт, которые мы называем идеальными.
Ряд авторов объявляет тезис искусственного интеллекта противоречащим
тезису о социальной природе сознания и мышления. Но здесь скрывается ошибка
- отсутствие различия между естественно историческим зарождением мышления и
сознательным воспроизведением его человеком в универсальной ЭВМ. Во втором
случае машина не становится социальным существом, но человек, поняв
сущность мышления, воссоздает его в машине. Если социальная природа
мышления закономерна и познаваема, то она может быть в принципе
искусственно воспроизведена.
Человек, кроме того есть не только природное существо, его основные
характеристики - продукт социального, а не чисто биологического развития.
Это означает, что мышление человека не может развиваться в изоляции, для
этого необходимо, чтобы человек был включен в общество.
Во-первых, для возникновения мышления необходимо наличие языка, что
возможно лишь в обществе. Во-вторых, с кибернетической точки зрения
"разумность" машины определяется количеством перерабатываемой информации,
поэтому даже мощная система, попавшая в информационно-бедную среду, не
может стать достаточно "разумной". Яркий пример - дети, выросшие вне
общества, например в лесу. Для человека необходимым условием его развития
было функционирование в обществе, т.к. общество по своим информационным
параметрам является чрезвычайно богатой средой.
Все это дает возможность понять, что тезис об общественной природе
мышления никак не противоречит тезису о искусственном интеллекте.
Кибернетическая система, имеющая достаточную мощность, для полного
использования своих возможностей должна быть помещена в информационно-
богатую среду, образовав вместе с создателями некий симбиоз, называемый
"интегральным интеллектом".
Принцип невозможности кибернетического интеллекта жестко привязывает
определенный род функционирования к строго определенному субстрату (мозгу).
Это ставит философскую проблему соотношения функции и субстрата.
Философский анализ тенденций современного научного знания делает мало
вероятным (но не исключает) вывод о жесткой привязанности мышления к мозгу.
Именно из-за этого "крайний пессимист" отрицает возможность наличия
интеллекта у кибернетического устройства.
Он безоговорочно связывает мышление с одним, строго определенным
субстратом - человеческим мозгом, и не приемлет попытки определения
мышления без связи со структурой мыслящей системы. По его мнению это есть
сведение мышления только к информационной стороне, в то время как мышлением
называют возникшую у биологических существ способность. Таким образом,
мышлением можно назвать только то, то осуществляется только мозгом
человека, но это не является приемлемым решение проблемы.
Разумеется, мышление есть функция высокоорганизованной материи и
определено структурой системы. Но с гносеологической точки зрения знание
функции выводится из знания структуры, а знание структуры является выводом
из все более полного изучения способов функционирования.
Если представить себе множество различных систем, осуществляющих
функцию мышления, то именно выявление инвариантного аспекта этих систем и
будет раскрытием той структуры, которая лежит в процессе мышления. Конечно
может оказаться, что эта структура жестко связана со строго определенным
субстратом, но этот тезис должен являться результатом научного
исследования, а не исходной предпосылкой.
Вопрос о жесткой связи мышления со строго определенным субстратом
связан с вопросом о роли субстратных методов вообще. Не подлежит сомнению
ведущая роль в современном естествознании функционально-структурных
методов. Пока наука имела дело с непосредственно ощущаемыми объектами, она
могла исходить из субстратной точки зрения. Суть ее заключается в том, что
объект обладает набором характеристик, выражающим его природу, свойства
того материала, из которого он сделан. Зная эти характеристики можно
изучить поведение объекта. Материал, субстрат первичен; движение, поведение
вторично. Эта точка зрения образует содержание так называемого мифического
субстанционализма.
Уже в 19 веке ограниченность этой концепции была вскрыта "лишь в
движении тело обнаруживает, что оно есть... Познание различных форм
движения и есть познание тел". Отсюда, разумеется, не следует, что только
движение существует и никакого субстрата нет вообще. Отсюда следует лишь
неправомерность употребления отношения первичности-вторичности для
характеристики связи движения (поведения) и субстрата в плане их реального
существования.
Отсюда следует также, что в гносеологическом плане поведение
действительно первично по отношению к субстрату и познание субстрата не
содержит ничего иного, кроме непрерывно расширяющихся способов изучения
объектов.
В наши дни, идущие под знаком ускорения научно-технического прогресса,
автоматизация интеллектуальной деятельности становится насущной проблемой.
Согласно положению специалиста по кибернетике И. А. Полетаева мы
вступаем в эпоху "пересечения кривых". Экстраполируя на обозримое будущее
современные тенденции развития общества можно придти к парадоксальным
результатам. Сейчас число лиц, занятых в сфере управления и обслуживания
растет быстрее, чем число лиц, непосредственно занятых в производстве.
Причем происходит это так быстро, что через некоторое время количество
людей, занятых в непроизводственной сфере и, в частности, в науке будет
близко к общей численности населения Земли.
Стремительное увеличение потока перерабатываемой информации там, где
раньше ее почти не было(торговля, банковское дело), также приведет к
значительным изменениям в методах работы и требует автоматизации и
интеллектуализации.
Под интеллектом мы понимаем способность любого организма (или
устройства) достигать некоторой измеримой степени успеха при поиске одной
из многих возможных целей в обширном многообразии сред. Необходимо отличать
знания от интеллекта, имея в виду, что знания - полезная информация,
накопленная индивидуумом, а интеллект - это его способность предсказываль
состояние внешней среды в сочетании с умением преобразовывать каждое
предсказание в подходящую реакцию, ведущую к заданной цели. По-разному
дается и определение искусственного интеллекта. Полагают, что о реализации
искусственного интеллекта можно будет говорить лишь тогда, когда автомат
начнет решать задачи, непосильные для человека, причем сделает это не в
результате высокого быстродействия, а в результате применения нового
найденного метода. Однако не все с этим согласны. В большинстве случаев
исследований по искусственному интеллекту лишь соизмеримыми с результатами,
полученными человеком, и не столь оригинальными.
Принято различать три основные пути моделирования интеллекта и
мышления:
- классический, или (как его теперь называют) бионический;
- эвристического программирования;
- эволюционного моделирования.
Рассмотрим их в этой последовательности.
БИОНИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ. Непосредственное моделирование
человеческого мозга (т.е. моделирование каждой нервной клетки и связей
между ними) с целью создания автоматов, обладающих интеллектом, чрезвычайно
сложно. Мозг представляет собой самую сложную и лишь частично изученную
структуру. Сложнейшее переплетение связей коры головного мозга практически
не поддаются расшифровке. Известно лишь примерное расположение зон мозга,
отвечающих за ту или иную функцию. В настоящее время не известен и принцип
работы мозговых элементов нейронов, многочисленные связи которых имеют
внешне хаотический характер. Попытки смоделировать работу головного мозга
соединением между собой множества процессоров подобно нейронной сети,
показали, что некоторое увеличение скорости и потока обрабатываемой
информации идет лишь до уровня одного - двух десятков процессоров, а затем
начинается резкий спад производительности. Процессоры как бы "теряются",
перестают контролировать ситуацию или проводят большую часть времени в
ожидании соседа. Некоторых успехов удалось добиться лишь в приборах,
работающих в "двумерном варианте", т.е. обрабатывающих не последовательную,
а параллельную информацию, например в системах распознаваниях образов. В
них одна плоскость данных одновременно взаимодействует с другой, причем
количество единиц информации может достигать нескольких миллионов. Таким
образом происходит единовременный охват изучаемого объекта, а не
последовательное изучение его частей.
ЭВРИСТИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ. Второй подход к решению задачи
искусственного интеллекта связан с эвристическим программированием и решает
