Коллектив авторов - Многомерный образ человека: на пути к созданию единой науки о человеке

• Название: Многомерный образ человека: на пути к созданию единой науки о человеке
• Автор: Коллектив авторов
• Жанр: Философия
• Год: 2006
• ISBN: 5-89826-265-2

Авторы настоящей книги продолжают реализацию того проекта, начало которому было положено изданием книги «Многомерный образ человека» (М., «Наука», 2001). Нынешнее издание – своего рода отчет о том, что было сделано в Институте человека РАН за 2001–2004 гг., вплоть до его ликвидации по решению руководства РАН.

В книге предпринимается попытка представить целостный образ человека средствами как философии, так и частных наук. Рассматриваются возможности становления единой науки о человеке, многообразные современные достижения, способствующие этому процессу.

Для философов, биологов, антропологов и всех интересующихся комплексным изучением человека.

---

В какой-то степени этим занимается философское направление, которое можно назвать «исследования когнитивной эволюции». На эту тему есть хорошая книга И.П. Меркулова «Когнитивная эволюция» [8]. Предмет этой книги частично перекликается с известной книгой В.Ф. Турчина «Феномен науки» [9]. Особое внимание в [8] уделяется анализу процесса формирования логического мышления на этапах перехода от примитивного мышления первобытных племен к формальному логическому (от племен охотников до Аристотеля).

Но в работах философов как-то не ощущается понимания остроты проблемы о принципиальной способности человека познавать мир. Проблемы: почему с помощью нашего человеческого мышления, нашей логики, нашего интеллекта, нашего «чистого разума» мы способны познавать природу. Автор настоящей работы читал множество статей в журнале «Вопросы философии». Но нигде не видел именно такой постановки проблемы, не говоря уже о конструктивных подходах к ее решению. Как правило, много говорится о том, каковы методы познания, формализуются эти методы, говорится о том, что трудно формализовать все их особенности, но нигде не ставится задача – разобраться в том, почему они применимы в принципе. Нет именно такой постановки проблемы ни в «Феномене науки» Турчина, ни в «Когнитивной эволюции» Меркулова. Хотя, конечно, в обеих книгах есть очень хорошие и глубокие подходы к исследованию эволюционного происхождения познавательных способностей человека.

И опять настоящая драма! Примерно та же, что, возможно, ощутил И. Кант перед созданием «Критики чистого разума». Надо либо подвергнуть сомнению все научные знания – которые получены с помощью человеческого мышления, в применимости которого к научному познанию можно сомневаться, – либо заняться обоснованием самого мышления. И естественный подход к решению проблемы – исследовать биологические корни наших познавательных способностей и постараться разобраться, почему эти способности возникли и в процессе их эволюционного возникновения появилась возможность познания природы. Наиболее четкий путь такого исследования – построение математических и компьютерных моделей когнитивной эволюции. Хотелось бы с помощью моделей представить общую картину эволюции когнитивных способностей животных и эволюционного происхождения интеллекта человека. Причем здесь, как это ни удивительно, можно попытаться поставить «неестественную» науку – эпистемологию – на твердую естественнонаучную почву.

Как же можно конкретно подойти к исследованию происхождения интеллекта?

Как уже было отмечено выше, естественно поступить достаточно понятным образом: идти по ступеням эволюции, выделять на эволюционном пути наиболее важные «изобретения» биологической эволюции, ведущие к интеллекту человека, и строить компьютерные, математические модели этих изобретений (см. также [10, 11]). И на основе этих моделей формировать научное представление о когнитивной эволюции, приведшей к интеллекту человека.

Но почему же ученые еще не провели такую работу? Работу, которая, по-видимому, могла бы внести радикальный вклад в современное научное миропонимание.

Конечно же, здесь сказывается сложность биологических систем и трудность налаживания междисциплинарного сотрудничества биологов и специалистов в области математического и компьютерного моделирования.

И тем не менее, что здесь сделано и делается сейчас? Какие модели направлены на исследование «интеллектуальных изобретений» биологической эволюции? Что делается в близких направлениях исследований?

4. Направление исследований «Адаптивное поведение» – задел для моделирования когнитивной эволюции

Сравнительно недавно, в начале 90-х годов сформировалось направление исследований «Адаптивное поведение» [12, 13]. Организаторами первой международной конференции по «Адаптивному поведению» (1990 год, Париж) были Жан-Аркадий Мейер и Стюарт Вильсон. Основной подход этого направления – конструирование и исследование искусственных (в виде компьютерной программы или робота) «организмов», способных приспосабливаться к внешней среде. Эти организмы называются «аниматами» (от англ. animal (животное) и robot: animal + robot = animat). Часто используют также близкий термин «агент», подразумевая под этим термином модельный искусственный организм (необязательно похожий на робота).

Поведение аниматов имитирует поведение животных. Исследователи направления «Адаптивное поведение» стараются строить такие модели, которые применимы к описанию поведения как реального животного, так и искусственного анимата.

Программа-минимум направления «Адаптивное поведение» – исследовать архитектуры и принципы функционирования, которые позволяют животным или роботам жить и действовать в переменной внешней среде.

Программа-максимум этого направления – попытаться проанализировать эволюцию когнитивных способностей животных и эволюционное происхождение человеческого интеллекта [14].

Для исследований «Адаптивного поведения» характерен синтетический подход: здесь конструируются архитектуры, обеспечивающие «интеллектуальное» поведение аниматов. Причем очень часто это конструирование проводится как бы с точки зрения инженера: исследователь сам «изобретает» архитектуры, подразумевая, конечно, что какие-то подобные структуры, обеспечивающие адаптивное поведение, должны быть у реальных животных.

Упрощенная схема анимата представлена на рис. 3. Анимат взаимодействует с внешней средой, он выполняет действия, получает информацию о внешней среде через сенсорные входы и получает подкрепления от внешней среды.

Рис. 3. Упрощенная схема взаимодействия анимата с внешней средой.

Отметим что, хотя «официально» направление исследований «Адаптивное поведение» было провозглашено в 1990 году, были явные провозвестники этих работ. Приведем примеры из истории отечественной науки.

В 60-х годах блестящий кибернетик и математик M.Л. Цетлин предложил и исследовал модели автоматов, способных адаптивно приспосабливаться к окружающей среде. Работы M.Л. Цетлина инициировали целое научное направление, получившее название «коллективное поведение автоматов» [15, 16].

В 70-х годах под руководством талантливого кибернетика М.М. Бонгарда был предложен весьма нетривиальный проект «Животное», характеризующий адаптивное поведение искусственных организмов [17, 18].

Хороший обзор ранних работ по адаптивному поведению представлен в книге М.Г. Гаазе-Рапопорта и Д.А. Поспелова «От амебы до робота: модели поведения» [18].

Изложение ряда конкретных современных моделей адаптивного поведения содержится в главах 6, 7 книги [11]. Интересный обзор моделей аниматов сделан в работах В.А. Непомнящих [19, 20].

Подчеркнем, что в «Адаптивном поведении» в основном используется феноменологический подход к исследованиям систем управления адаптивным поведением. Предполагается, что существуют формальные правила адаптивного поведения, и эти правила не обязательно связаны с конкретными микроскопическими нейронными или молекулярными структурами, которые есть у живых организмов. Скорее всего, такой феноменологический подход для исследований адаптивного поведения вполне имеет право на существование. В пользу этого тезиса приведем аналогию из физики. Есть термодинамика, и есть статистическая физика. Термодинамика описывает явления на феноменологическом уровне, статистическая физика характеризует те же явления на микроскопическом уровне. В физике термодинамическое и статфизическое описания относительно независимы друг от друга и вместе с тем взаимодополнительны. По-видимому, и для описания живых организмов может быть аналогичное соотношение феноменологическим (на уровне поведения) и микроскопическим (на уровне нейронов и молекул) подходами. При этом естественно ожидать, что для исследования систем управления адаптивным поведением феноменологический подход должен быть более эффективен (по крайней мере, на начальных этапах работ), так как очень трудно сформировать целостную картину поведения на основе анализа всего сложного многообразия функционирования нейронов, синапсов, молекул.

Активные исследования адаптивного поведения проходят в ряде зарубежных лабораторий, таких, как:

– AnimatLab (Париж, руководитель – один из инициаторов данного направления Ж.-А. Мейер) [21, 22], в этой лаборатории ведется широкий спектр исследований адаптивных роботов и адаптивного поведения животных. Подход AnimatLab предполагает, что система управления анимата может формироваться и модифицироваться посредством: 1) обучения, 2) индивидуального развития (онтогенеза) и 3) эволюции.

– Лаборатория искусственного интеллекта в университете Цюриха (руководитель Рольф Пфейфер) [23, 24]. Основной подход этой лаборатории – познание природы интеллекта путем его создания («understanding by building»). Он включает в себя: 1) построение моделей биологических систем, 2) исследование общих принципов естественного интеллекта животных и человека, 3) использование этих принципов при конструировании роботов и других искусственных интеллектуальных систем.