Федор Константинов - Диалектика природы и естествознания

• Название: Диалектика природы и естествознания
• Автор: Федор Константинов
• Издательство: Мысль
• Жанр: Философия
• Год: 1983

В третьем томе рассматривается диалектика природных процессов и ее отражение в современном естествознании, анализируются различные формы движения материи, единство и многообразие связей природного мира, уровни его детерминации и организации и их критерии. Раскрывается процесс отображения объективных законов диалектики средствами и методами конкретных наук (математики, физики, химии, геологии, астрономии, кибернетики, биологии, генетики, физиологии, медицины, социологии). Рассматривая проблему становления человека и его сознания, авторы непосредственно подводят читателя к диалектике социальных процессов.

---

Понятие «искусственный интеллект», возникшее в кибернетике, позволяет классифицировать сложные кибернетические системы по функциональному критерию. 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, которые казались существенными, по сути являются количественными. Однако поведение человека, его память, восприятие, способность к обучению и самоорганизации, несомненно, богаче, чем у эвристических программ ЭВМ[199]. Необходимо иметь в виду ограниченные возможности современных автоматов, являющихся «эмбриональными» кибернетическими системами, в силу чего многие из интеллектуальных функций в настоящее время могут выполняться лишь в принципе. Это означает, что, хотя в существенных частях эти функции могут быть реализованы, осуществление их в целом остается под вопросом из-за больших материальных затрат.

При сравнении человеческого интеллекта с машинным важно четко различать, на каком уровне проводится аналогия — принципиальном или фактическом. Ясно, что фактическое сравнение не всегда оправдано, так как эти объекты существенно различны. С точки зрения учения об «искусственном интеллекте», видимо, нежелательно обыденные представления об интеллекте возводить в ранг серьезных аргументов. Сравнение мозга и машины может оказаться неадекватным в оценке либо мозга, либо вычислительной машины. Дело в том, что последние создаются преимущественно для решения задач, которые человек сам решить не в состоянии. Лишь творческая мысль и интуиция человека, дополненная кибернетической машиной, способны выполнять трудные задачи. Взаимодействие человека и вычислительной машины основано на том, что последняя — это не просто сверхмощный и быстродействующий арифмометр; в определенных отношениях она усиливает интеллектуальные способности человека[200]. Это значит, что вычислительные машины создаются для усиления, а не для замены человеческого интеллекта.

Для выявления особенностей структуры человеческого интеллекта нужны соответствующие понятия. Ее нельзя вывести из понятийной структуры, описывающей менее глубокие уровни действительности. Первая должна интегрироваться в самоорганизующую систему, подчиняющуюся имманентным закономерностям. Это означает, что такая система располагает внутренними механизмами саморазвития, которые позволяют ей обучаться, совершенствоваться, самовоспроизводиться. Последнее обстоятельство нередко расценивается как аргумент против признания любой формы «машинного интеллекта». При этом отмечают, что машина получает способности от своего создателя. С этим, разумеется, нельзя не согласиться, но следует иметь в виду, что и человеческий интеллект развивается аналогично. Предпосылкой интеллекта служит его связь с внешним миром[201].

Подчинение самоорганизующихся систем имманентным законам развития относительно. Иерархический принцип самоорганизации действует и за пределами системы, поскольку последняя является составной частью вышестоящих материальных структур. Следовательно, при изучении интеллекта как самоорганизующейся системы важно выявить диалектику внутреннего и внешнего, которая выражается во взаимодействии моделей двух типов — модели системы самой себя и модели внешнего мира (человеческий разум моделирует сам себя в ЭВМ, и он же создает модели внешнего мира). В таком взаимодействии выделяется уровень информационных отношений, на котором система переводит и интегрирует внешнее во внутреннее. Существенную роль в такого рода отношении играет обратная связь, ее значение существенно в человеческом поведении. Использование обратной связи плодотворно в исследовании работы мозга и машины. Особенно полезна отрицательная обратная связь, уменьшающая рассогласование между действительным и желаемым поведением.

При сравнительном анализе мозга и машины возникают некоторые трудности, связанные с их сложностью. Существует точка зрения, согласно которой, пока структурная сложность машин не достигла уровня сложности мозга, до тех пор не может быть и речи об «искусственном интеллекте», поскольку сложности одной и другой систем несопоставимы. С этим мнением нельзя согласиться. Дело в том, что кибернетика позволяет перевести проблему структурной сложности «на язык» сложности функционального порядка. Если сложность функций различных систем сопоставима, то можно сделать вывод и о сопоставимости сложности самих систем. Здесь происходит своего рода оборачивание метода: то, что исторически было первичным, на логическом уровне анализа оказывается вторичным. Структура и функция объективно находятся в неразрывном единстве, хотя функция системы определяется ее структурой. Однако в научном исследовании в различные периоды может становиться существенным или тот, или другой аспект. В данном случае функциональный аспект для познания имеет большее значение, чем субстратно-структурный подход. В самоорганизующихся системах функциональное сходство приобретает решающее значение: в том случае, когда вычислительная машина может самоорганизоваться, способ первоначального соединения элементов, если он не обеспечивает эффективного решения стоящих перед системой задач, подвергается «пересмотру». Вообще принципы самоорганизации (в особенности эвристической самоорганизации — на основе «отсечения» плохих вариантов поведения) служат базой для конкретной разработки задач «искусственного интеллекта».

Весомый вклад в понимание особенностей интеллекта и выделение его характеристик можно ожидать на пути создания «машинного мышления». В связи с этим (даже при допущении того, что практически не удастся создать «машинный интеллект») большой интерес представляет анализ и выделение логических, гносеологических и эвристических принципов разума. Разумное поведение система будет иметь только тогда, когда она будет в состоянии создавать оптимальную модель среды. И наоборот, разум будет ограничен, если эта модель слишком груба и не дает достаточного описания среды или если она неполно отражает взаимодействие между ее элементами. Интеллект присущ системам, которые осуществляют целенаправленное поведение, обладают необходимой информационно-логической структурой, обеспечивающей продуктивное мышление.

Междисциплинарный характер кибернетического подхода вызывает определенные трудности и в сопоставлении порождаемых им общенаучных понятий с традиционными философскими категориями. Это объясняется известной специфичностью кибернетики как науки. Кибернетический подход к познанию мира, с одной стороны, предполагает создание систем логико-математических абстракций и упрощающих идеализации, а с другой — позволяет создавать устройства, функционирующие в реальном масштабе времени.

Исследование философских аспектов проблемы «искусственного интеллекта» требует глубокого анализа и уточнения самих понятий «интеллект», «разум», «мышление» в плане сопоставления особенностей человеческого мышления с возможностями его кибернетических аналогов. Такое исследование должно опираться на диалектика-материалистические методологические основы понимания сущности мышления. На этом пути представляет большой интерес анализ логических, гносеологических и эвристических принципов разума. Выделить структуру и понять принципы организации интеллекта — это значит вскрыть реальные основания проблемы, показать ее глубокую специфичность. Иначе говоря, необходимо изучить. исторические, научно-технические и гносеологические аспекты проблемы «искусственного интеллекта», непосредственно опираясь на диалектико-материалистическую философию. Философское осмысление научной проблемы должно помогать исследователям в ее разрешении, направлять научный поиск. В этом проявляется эвристическая роль философии.

Таким образом, стремление моделировать «духовные процессы» в системе «искусственного интеллекта» заслуживает поощрения. В этом плане важно создание машин, обладающих функциями мышления. В частности, рассмотрение некоторых аспектов «искусственного интеллекта» свидетельствует о том, что на путях создания «машинного мышления» наука может продвинуться и в понимании человеческого интеллекта. В свою очередь тот факт, что проявления «человеческого духа» могут быть воспроизведены, служит новым аргументом в борьбе против философского идеализма и агностицизма.

Таким образом, рассмотрение предмета и метода кибернетики, ее центральных принципов и идей позволяет раскрыть диалектические аспекты этой науки, установить ее закономерные взаимосвязи с материалистической диалектикой. Ее развитие идет в русле синтетических тенденций, выражающих необходимость взаимосвязи общественных, естественных и технических наук.