• 5

§ 3. Понятие искусственного интеллекта

 

Нередко вопрос о том, может ли машина мыслить, считается бессмысленным, так как в такой исходной формулировке он содержит неопределенность. Чтобы снять ее, нужно уточнить, что мы имеем в виду, когда говорим слова "мыслить", "машина" и "может". Исследование философских аспектов проблемы искусственного интеллекта требует особенно глубокого анализа и определения самих понятий интеллекта, разума, мышления. В литературе [51] были выделены три принципа анализа проблемы, в первом приближении формулируемой в виде вопроса "Может ли машина мыслить?" Первый принцип - по возможности точное определение понятий, участвующих в таком анализе. Второй принцип - учет используемых абстракций и идеализации, особенно абстракций потенциальной осуществимости. Третий принцип - конкретно-исторический подход к понятиям "машина", "живой организм", "разумное существо", "мышление". В свете последнего принципа требование определенности понятий приобретает относительный (зависящий от достигнутого уровня познания и практики) характер.

 

Если обратиться к существующим традиционным дефинициям мышления, то можно заметить, что в них обычно выделяются три его признака. Во-первых, мышление рассматривается как отражение субъектом связей и отношений между предметами и явлениями объективной действительности. Во-вторых, спецификой этого отображения считают то, что оно является обобщенным. И, в-третьих, особенность мыслительного отображения видят в его опосредованности, благодаря которой оно выводится за пределы опыта. Показывая недостаточность традиционных дефиниций мышления, Л. М. Веккер отмечает, что признаки мышления, входящие в состав его наиболее распространенных определений, будучи необходимыми компонентами его общей структуры, не являются, однако, носителями специфики мысли по сравнению с процессами домыслительной, "чисто" образной психической информации [52]. "Описанные три признака мысли, - пишет он далее, - рассматриваемые в качестве показателей ее структуры, представляют именно первый этап их научного исследования, на котором еще не произведена соответствующая конкретизация. В силу этого они выступают в своей общей форме, а специфические особенности проявления этих трех характеристик именно в области мышления по сравнению с другими познавательными процессами здесь еще не выделены" [53]. Следовательно, как полагает Л. М. Веккер, специфика мышления должна быть выведена в качестве пусть высшего и особого, но частного случая общих принципов организации психических процессов.

 

Интеллект, понимаемый в традиционной психологии как специфическая способность человека, в кибернетической трактовке [54] складывается, по существу, из следующих компонентов: построение внутренней модели внешнего мира, которая, обучаясь, постоянно совершенствуется; способность целесообразного выбора и получения информации, образование инвариантов и их накопление; создание алгоритмов поведения и их испытание в практическом применении внутренней модели внешнего мира; получение алгоритмов оценки таких алгоритмов и замена алгоритмов, оказавшихся нецелесообразными или не соответствующими изменяющейся среде, на более совершенные; предвидение будущих ситуаций внешнего мира путем моделирования их на внутренней модели. Высшей формой интеллекта является эвристическое мышление.

Интеллект специфицируется как способность решать нетривиальные задачи. Задача нетривиальна, если для ее решения недостаточно подсознательного уровня и необходимо привлечь специальные эвристические приемы, такие как правдоподобные рассуждения, выводы по аналогии и интуитивные предположения, свойственные сознанию. Хотя в искусственном интеллекте, как считают, например, Л. А. Растригин и В. А. Марков [55], вообще нет никакого сознания, однако он предназначен для решения нетривиальных задач, поэтому мы должны найти в нем аналог сознания, иначе он не будет интеллектом. В качестве обязательного условия высокой "интеллектуальности" технического устройства предлагается рассматривать многопрограммность его работы. Искусственный разум проявляется не в том, чтобы играть в шахматы или решать любые интеллектуальные задачи, а в обобщениях, включающих процедуры решения конкретных задач, обладающих, однако, элементами общности.

 

О разумности машины говорят в том смысле, что она может самостоятельно решать задачи, которые обычно требуют постоянного управления или вмешательства со стороны человека. Такая машина, решая поставленную задачу, должна быть способна действовать самостоятельно, сообразуя свое поведение с любыми непредвиденными изменениями в окружающей среде. Под искусственным интеллектом понимают моделирование автоматами творческих мыслительных процессов с помощью эвристических программ. Информационный подход к интеллекту выразил Н. М. Амосов. "Любое техническое устройство, - пишет он, - можно считать разумным, если оно способно выделять, перерабатывать и выдавать информацию" [56].

 

Разум есть высшая абстракция мозга, освобожденного от забот о гомеостазисе во имя занятий интеллектуального характера. Поскольку, однако, в применении к машине понятие "интеллект" приобретает упрощенную трактовку, оно снабжается эпитетами "машинный" или "искусственный". Информационная трактовка интеллекта позволяет дополнить его интуитивное и качественное понимание более строгими количественными определениями. В результате "возникает подход, при котором разумно сочетается интуитивное понимание интеллекта и творчества с попытками сформировать определения, строгость которых может возрастать по мере прогресса в моделировании и автоматизации познавательных и творческих процессов" [57]. Одна из задач, стоящих перед науками, изучающими жизнь, психику и мышление, перед теоретической и технической кибернетикой, - выработка таких понятий, которые могли бы прояснить проблематику возможностей искусственных кибернетических систем.

 

Вообще формирование научных понятий происходит внутри специальных дисциплин, что справедливо и для понятий, которые используются не только в одной науке. Это замечание, сделанное Г. Либшером [58], распространяется также на общенаучные понятия, которые в большей или меньшей степени, актуально или потенциально имеют значение для всех специальных дисциплин. Философия, как правило, редко берет на себя задачу первоначального образования понятий. Это в настоящее время характерно для исследований, проводимых в рамках специальных наук, породивших такие понятия, как, например, "элементарная частица", "система", "модель", "алгоритм", "информация", "искусственный интеллект", "стратегическая игра" и т.д. Однако кроме специально-научного смысла каждое из них имеет также философское значение. Оно заключается в изучении отношения этих понятий к категориям философии и вместе с тем к основным философским проблемам. Философская постановка задачи состоит также в том, чтобы вскрывать отношение соответствующих частнонаучных понятий к понятиям других научных дисциплин. Общий принцип подхода к таким изысканиям базируется на диалектико-материалистическом методе.

 

Понятие "искусственный интеллект" как понятие современной кибернетики или же как общенаучное понятие также имеет свойственное ему философское звучание [59]. Оно выступает, прежде всего, в исследовании отношения искусственного и естественного интеллекта, в формировании общего определения понятия "интеллект".

 

Вопрос о понятии искусственного интеллекта, широко применяемом в специальных работах по кибернетике, обсуждается в философской литературе. При этом предлагаются его различные интерпретации. Использование этого понятия считается, например, вполне оправданным наряду с понятием естественного (человеческого) интеллекта, но первое определяется с позиций системного детерминизма с акцентом на функциональный аспект системы [60]. При другом рассмотрении отмечается, что данное понятие не более чем метафора, буквализация которой вообще ставит вопрос о целесообразности сохранения названия "искусственный интеллект" [61]. При сопоставлении искусственного и естественного интеллекта высказывается мнение о том, что "попытки охарактеризовать разум в рамках чисто кибернетических категорий плохи прежде всего тем, что разум не кибернетическая и даже не психологическая категория, а скорее философская" [62].

 

Приведенные точки зрения выражают попытки осмыслить данную проблему, по крайней мере, с трех сторон - естественнонаучной, психологической и философской. В этом плане заслуживает внимания такое обоснование понятия "искусственный интеллект", которое бы снимало "односторонность" толкований посредством междисциплинарного подхода в соответствии с общенаучным статусом данного понятия. Общенаучность понятия "искусственный интеллект" заключается в экспликативной (уточняющей) функции, которую оно выполняет по отношению к понятию (естественного) интеллекта [63]. Несомненно, что понятие интеллекта - интегральное, что оно имеет философскую природу. Однако развитие науки требует системную сущность интеллекта выразить структурно, а само понятие конкретизировать через операциональный метод.

Обосновывая методологическую значимость кибернетического подхода к проблеме интеллекта, Н. Винер писал: "Неверно было бы отказываться от мысли, что системы одного типа могут в какой-то мере помочь нам раскрыть сущность организации систем другого типа" [64]. Отсюда следует и то, что понятие искусственного интеллекта поможет нам разобраться в сложной природе феномена интеллектуальности и интеллектуальной деятельности.

 

Необходимо, однако, отметить, что термин "естественный интеллект" неадекватно отражает смысл понятия человеческого интеллекта. Еще Гегель обращался к этому понятию, хотя и с позиций идеализма. "Выражение естественный разум неудачно, ибо под естественным обычно понимают чувственно-естественное, непосредственное. Между тем природа разума есть понятие разума; дух, собственно говоря, есть способность возвыситься над природой. Естественный разум в своем истинном значении есть дух, разум в соответствии с понятием..." [65]. Человеческий интеллект, если рассматривать не материальный субстрат (мозг), а способность субъективно отражать внешний мир, выступает в значительной мере не природным, а социальным явлением, то есть формируется в результате человеческой деятельности и в этом смысле может быть назван искусственным. "Основное в мышлении - это то, что его процедуры имеют искусственный характер, что оно приспосабливается к требованиям окружающей среды в результате индивидуального обучения и социального обмена знаниями" [66]. Понятие "естественный интеллект", так же как и понятие "искусственный интеллект" характеризует только один аспект интегрального понятия "интеллект". Последнее становится основанием для рассмотрения диалектической взаимосвязи естественного и искусственного в интеллекте.

 

Целесообразно также сопоставить смысл понятий "искусственный интеллект" и "машинный интеллект". В литературе нет единого подхода к их рассмотрению. Одни авторы [67] считают, что машинный интеллект - это показатель того, насколько приспособлена кибернетическая машина к решению разнообразных задач и к эффективному взаимодействию с человеком, а искусственный интеллект - модели мозга и высших форм психической деятельности. Другие исследователи трактуют эти термины иначе и даже противоположным образом. Так, М. Арбиб пишет: "Следует различать при этом так называемый "искусственный интеллект" и "моделирование". Первый термин подразумевает, что машина решает задачу любым способом, а второй - что машина копирует действия человека в подобной ситуации" [68].

 

Несоответствие терминологических трактовок в данном случае не является принципиальным, так как общим для машинного и искусственного интеллекта (на современном этапе развития наук об искусственном интеллекте) служит то, что интеллект "принадлежит" машине, а различающим моментом выступает способ его задания (построения). Последний может быть ориентирован на моделирование особенностей человеческого интеллекта или может развивать алгоритмические структуры ЭВМ без непосредственной связи их со структурами человеческого мышления. Представляется, что машинное мышление, полученное путем кибернетического моделирования естественного интеллекта, больше соответствует понятию искусственного интеллекта. Итак, методологически важным становится определение понятий "интеллект", "естественный интеллект", "искусственный интеллект".

 

В литературе не было предложено четкой дефиниции понятия "интеллект". Поэтому целесообразно на пути его выработки провести сравнительный анализ характеристических свойств искусственного и естественного интеллекта. При таком подходе отмечается, что "если представить себе множество различных систем, осуществляющих функции мышления, то именно выявление инвариантного аспекта этих систем и будет раскрытием той структуры, которая лежит в основе процессов мышления" [69]. При выявлении инвариантного аспекта мыслящих систем их сопоставление оправдано по структурно-функциональным свойствам, так как субстратные характеристики (у человека и ЭВМ) заведомо различны. Онтологическим основанием такого соотнесения процессов, принадлежащих к качественно различным формам движения материи, служит всеобщее свойство отражения, структурно-функциональная "родственность" уровней которого доказана развитием философии и естествознания. Значение принципа отражения состоит также в том, что он позволяет решать проблему взаимоотношения человека и машины ("одну из великих проблем", по определению Н. Винера) не только философски-умозрительно, но и с позиций естествознания и математики, то есть и с качественной, и с количественной стороны. Успех количественного познания сложных явлений (каким выступает интеллект) зависит от того, насколько удается их формализовать.

 

Формализация предполагает определение основной структурной схемы интеллекта. В связи с этим необходимо отметить, что в истории философии предпринимались попытки выделения в интеллекте различных сторон и элементов. Аристотель ("пассивный и активный разум"), Н. Кузанский ("рассудок и интеллект"), Д. Бруно ("разум и интеллект") расчленили мышление на отдельные, качественно своеобразные моменты. Разложение мышления на рассудочное и разумное нашло дальнейшее обоснование в философских системах Канта и Гегеля. Такой подход к мышлению приобретает эвристическое значение в свете кибернетических теорий "искусственного интеллекта". Если разум представляет собой высшую форму теоретического освоения действительности, для которой характерно осознанное оперирование понятиями, исследование их природы, творчески активное, целенаправленное отражение действительности, то рассудок, также оперируя абстракциями, не вникает в их содержание и природу. Главная функция рассудка - расчленение и исчисление со способностью к автоматизму. "Рассудочная деятельность - писал П. В. Копнин, - имеет как бы три слоя: ее элементы у высших животных, рассудок человека и замена рассудочной деятельности человека машиной. В последнем случае рассудок выступает в чистом виде, он не затемнен никакими другими моментами и поражает человека точностью, быстротой в выполнении определенных операций мышления. В этом отношении машина как рассудок превосходит рассудок индивидуума" [70].

 

Если рассудок дискурсивен, то разум интуитивен, он выдвигает новые идеи. При диалектическом подходе с учетом практики кибернетического моделирования человеческого мышления необходимо иметь в виду взаимосвязь и взаимопереходы рассудочного и разумного. То, что на данном уровне развития мышления выступает разумным, становится со временем рассудочным, а все рассудочное было когда-то разумным. Разум переходит в рассудок путем формализации. Это превращение происходит в каждом случае передачи функций человеческого мышления машине посредством создания алгоритма. Методологически ценным поэтому выступает следующее утверждение: "Ошибочным является стремление ограничить развитие исчисляющего рассудка, поставить ему какие-то пределы, найти такие теоретические построения, которыми он не может овладеть никогда. Ставя, таким образом, пределы исчисляющему рассудку, мы в действительности ограничиваем человеческий разум..." [71].

 

Итак, в структуре интеллекта наряду с искусственным и естественным следует различать рассудочное и разумное. А в обобщающем анализе природу интеллекта можно выразить в понятиях поверхностной и глубинной структуры. Основная познавательная задача искусственного интеллекта выглядит как переход от поверхностных структур [72] к глубинной структуре и как "идентификация" глубинных структур машинного и человеческого мышления.

 

Классический вопрос "Может ли машина мыслить?" необходимо обсуждать как в философском, так и в более строгом естественнонаучном и математическом контексте. Полезность и того и другого обсуждения возрастает при их сопоставлении, которое способствует выработке уточняющих интерпретаций с использованием общенаучных понятий. Нередко говорят, что ум не сводится к отдельным способностям. Однако моделировать интеллект как таковой, не выделяя его конкретных качеств, нельзя. Поэтомy специалисты в области искусственного интеллекта при выработке исходных принципов определяют интеллект через операциональный критерий. "Под словом "думать", - пишет Р. Беллман, - мы будем иметь в виду деятельность, подобную человеческому мышлению, такие действия, как принятие решений, решение (логических) задач, распознавание образов, интеллектуальные игры, творчество и т.д." [73]. Для того чтобы быть "разумной", машина должна обладать функциональными способностями человека. Но при этом едва ли целесообразно требовать от нее умения сойти за человека (тезис Тьюринга), особенно учесть существование эффективных путей эвристического программирования, которые не имитируют человеческого поведения [74].

 

В теоретических работах по искусственному интеллекту такие антропоморфные понятия, как "интеллект", употребляются в специально научном смысле, отличном от обычных представлений неспециалистов. И это согласуется с исторической практикой формирования научных (физических, математических) понятий, таких, например, как "тело", "энергия", "группа" и т. п. Метафорические и операциональные характеристики понятия "искусственный интеллект" служат отправным моментом в развитии теории. Сравнивая человеческий интеллект с машинным мышлением, метафорическое употребление понятия "искусственный интеллект" вместе с тем облегчает понимание человеческого разума, хотя у этих образований помимо общих свойств имеется множество других, по которым они совершенно различны.

 

Понятийная метафора выступает необходимым источником гипотез относительно системы-оригинала. Тем не менее на стадии формирования понятий следует помнить об их метафорическом характере. "Когда наступит такое время, - считает М. Арбиб, - что наши понятия дадут нам возможность отвечать на большинство вопросов в интересующей нас области, мы сможем позволить себе забыть об их метафорическом происхождении..." [75]. Таким образом, метафорические аналогии между искусственным и естественным интеллектом оправданы тогда, когда они понимаются не очень буквально. Этот вывод имеет значение для гипотетико-дедуктивных построений теорий искусственного интеллекта; аксиоматическое изложение нуждается в использовании неопределяемых понятий.

 

Понятие искусственного интеллекта, возникшее в кибернетике, позволяет классифицировать объекты по функциональному критерию. Такое понятие необходимо потому, что 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, производившие впечатление существенных, в ходе конкретных разработок оказались количественными. Эвристический поиск представляет главную особенность техники искусственного интеллекта. Однако поведение человека, его память, восприятие, способность к обучению и самоорганизации, несомненно, богаче, чем у эвристических программ ЭВМ [76]. Нужно также иметь в виду ограниченные возможности современных автоматов, являющихся "эмбриональными" кибернетическими системами, в силу чего в настоящее время многие из интеллектуальных функций ими могут выполняться лишь в принципе. Это означает, что хотя в своих существенных частях эти функции могут быть реализованы, осуществление их в целом остается под вопросом из-за больших материальных затрат.

 

Методологическое значение данного вывода состоит в том, что при сравнении человеческого интеллекта с машинным надо четко различать, на каком уровне проводится аналогия - принципиальном или фактическом. Ясно, что фактическое сравнение не всегда оправдано. Более того, "всякое непосредственное сравнение существующих автоматов с человеком недопустимо: существующие автоматы можно сравнивать лишь с гораздо более примитивными органическими системами" [77]. Вместе с тем с точки зрения развития науки об искусственном интеллекте, видимо, нежелательно обыденные представления об интеллекте возводить в ранг серьезных аргументов. Рассуждения типа: "Допустим, вы привели примеры того, как компьютер может осуществлять процессы принятия решения, обучения, распознавания образов и т. п. Но значит ли это, что машина и в самом деле мыслит?" не единичны.

 

Сравнение мозга и машины может оказаться неадекватным в оценке либо первого, либо последней. Дело в том, что ЭВМ создаются преимущественно для решения задач, которые человеческий мозг сам по себе решить не в состоянии. Сопоставление мозга и машины необходимо для выделения их инвариантного аспекта при раскрытии той структуры, которая организует и "содержит" интеллект.

 

Для выявления особенностей структуры интеллекта нужны соответствующие понятия. Проникновение в более глубокие слои реальности предполагает построение специфической системы понятий, адекватной возникшей проблеме. Такую систему нельзя просто вывести из понятийной структуры, описывающей менее глубокие уровни действительности. Структура интеллекта должна интегрироваться в самоорганизующуюся систему, подчиняющуюся имманентным закономерностям. Это означает, что система располагает внутренними принципами и механизмами саморазвития, которые позволяют ей обучаться, совершенствоваться, самовоспроизводиться. Последнее нередко расценивается как "мотив", направленный против существования любой формы машинного интеллекта: машина получает способности от своего создателя. С этим, разумеется, нельзя не согласиться. Следует только обратить внимание на то, что и человеческий интеллект развивается аналогично [78]. Предпосылкой интеллекта служит связь с внешним миром.

 

Имманентность развития самоорганизующейся системы относительна. Иерархический принцип самоорганизации действует и за пределами системы, поскольку последняя является составной частью вышестоящих материальных структур. Следовательно, при изучении интеллекта как самоорганизующейся системы эвристически важна диалектика внутреннего и внешнего, которая выражается во взаимодействии моделей двух типов - модели самого себя и модели внешнего мира. При этом выделяется уровень информационных отношений, на котором внутренняя модель внешнего мира переводит и интегрирует внешнее во внутреннее. При этом в качестве существенного момента выступает отношение обратной связи, играющее важную роль в человеческом поведении (например, обратная связь от эффекторов к рецепторам). Понятие обратной связи плодотворно в исследовании работы мозга и машины. Особенно значима отрицательная обратная связь, уменьшающая рассогласование между действительным и желаемым поведением. Системы разумного поведения - это системы с обратной связью, самообучающиеся системы.

 

Функциональный подход к проблеме сложности преодолевает некоторые трудности, возникающие при сравнительном анализе мозга и машины. Эти трудности привносятся мнением о том, что пока не решена проблема структурной сложности машин на уровне сложности мозга, до тех пор не может быть речи об искусственном интеллекте. Кибернетика позволяет перевести проблему структурной сложности "на язык" сложности функционального порядка. Происходит своего рода оборачивание метода: то, что исторически являлось первичным, на логическом уровне анализа оказывается вторичным. Структура и функция объективно находятся в неразрывном единстве. Однако в научном исследовании существенным становится тот или иной аспект. В данном контексте функциональный аспект гносеологически обладает большей разрешающей способностью, чем субстратно-структурный подход. В самоорганизующихся системах функциональная организация приобретает решающее значение: в том случае, когда вычислительная машина может самоорганизоваться, способ первоначального соединения элементов подвергается "пересмотру", если он не обеспечивает эффективного решения стоящих перед системой задач. Вообще принципы самоорганизации (в особенности эвристической самоорганизации - на основе "отсечения" плохих вариантов поведения) выступают основанием для восхождения от абстрактных постулатов к конкретным разработкам задач искусственного интеллекта.

 

При сравнительной оценке интеллекта заслуживает внимания следующее определение: "Интеллект можно рассматривать как способность принимающего решения устройства достигать определенной степени успеха при поиске широкого многообразия целей в обширном диапазоне сред" [79]. Здесь интеллект определяется в терминах поведения стремящегося к цели существа, а степень интеллекта измеряется по адекватности принимаемых решений.

 

Достоинство такого подхода заключается в выделении универсальности и гибкости как существенных признаков интеллектуального поведения, так как, по определению, принимающее решения существо или устройство, которое может достигнуть цели только в конкретной среде, но не в других средах, не обнаруживает значительного интеллекта [80]. Заметим также, что важным признаком интеллекта, согласно данному определению, является связь со средой. Разумного поведения можно ожидать только тогда, когда система имеет некоторую оптимальную модель среды. Разум будет ограничен, если модель слишком груба и не дает достаточного описания среды или если она неполным образом отражает взаимодействия между элементами среды. Интеллект присущ системам, которые обнаруживают целенаправленное поведение, обладают необходимой информационно-логической структурой, обеспечивающей продуктивное мышление.

 

Рассматриваемая дефиниция интеллекта охватывает наиболее сложные формы поведенческой деятельности: цель, принятие решения, предсказание. И это верно. Однако его недостаток, как полагает П. К. Анохин [81], состоит в том, что существенные и характерные для интеллекта факторы просто перечисляются, а не даются в той логической связи и последовательности, которая соединила бы их прочной нитью системного детерминизма. Иначе говоря, главным недостатком этих исследований является отсутствие универсальной модели, которая логически связала бы все этапы формирования интеллектуальных актов. Как известно, попытка создания такой модели реализована П. К. Анохиным в разработанной им концепции функциональной системы.

 

Функциональный подход плодотворен и в отношении к моделям человеческого мозга. Важное приложение этого подхода к моделированию мозга как самоорганизующейся системы дано Д. И. Дубровским. Он, в частности, пишет: "Во-первых, из категорического отрицания явлений сознания у современных вычислительных машин вовсе не следует, что это свойство не сможет быть воспроизведено у будущих искусственных устройств. Во-вторых, признавая правомерность функционального подхода к человеческой психике, мы тем самым обязаны признать и правомерность моделирования субъективных явлений" [82]. Что касается того часто выдвигаемого аргумента, что сознание присуще только общественному субъекту, то он не играет решающей роли, поскольку самоорганизующиеся системы с искусственным интеллектом явятся общественным продуктом и будут компонентами общества как самоорганизующейся системы более высокого ранга [83].

 

Интересуясь предельными теоретическими возможностями машин, нельзя не отметить ограниченности тех представлений, согласно которым машины по самой своей природе могут делать лишь то, что им прикажут, и будут делать это без каких-либо уклонений. В литературе прослеживается тенденция обходить этот вопрос, ссылаясь на то, что машины, в том числе и кибернетические, - это орудие в руках человека. Справедливы возражения [84], в которых обращается внимание на то, что создаваемые человеком орудия могут выходить из-под его контроля, - и чем сложнее эти орудия, тем пагубнее могут быть связанные с ними аварии [85].

 

Как видим, междисциплинарный характер кибернетического подхода вызывает определенные трудности при сопоставлении порождаемых им общенаучных понятий с традиционными категориями. Это объясняется известной специфичностью кибернетики как науки.

 

Кибернетизация науки и техники в значительной мере определяет характер и уровень общенаучного понятийного аппарата. Вновь возникающие общенаучные категории (подобно "искусственному интеллекту") отличаются, как правило, (математической) строгостью, так как современная наука вынуждает исследовать те области, в которых отказывает интуиция. В пограничных областях, на стыках различных дисциплин, нужны более тонкие и четкие идеи. Уточнение интуитивных, содержательных понятий ведется в плане формализации их содержания. Очевидно, что не все содержание такого рода понятий (нередко философских) подвергается уточнению в той или иной формализованной теории. Последнее обязывает различать понятие и его приложение к конкретному случаю. Логико-математическое уточнение качественных понятий нередко приводит к осмыслению того или иного понятия в новом значении, стимулирующем создание более широкой, обобщающей концептуальной модели. Это подчеркивает тот факт, что понятийное обобщение может приводить к обогащению и конкретизации понятия "благодаря полноте снятых в нем определений". Такое обобщение, однако, как мы убедились в отношении "искусственного интеллекта", предполагает структурирование понятия, выявление инвариантных характеристик, что сопряжено с включением его в конкретную научную теорию. Это также означает, что дефиниция и уточнение понятий осуществляется эффективнее всего в процессе решения той или иной научной проблемы.

 

Таким образом, кибернетические общенаучные понятия, даже не будучи философскими категориями, играют вполне определенную роль и в теоретическом решении проблем науки, и в адекватном осмыслении действительности. Этим и обусловливается их методологический статус.

 

 

Авторы: 1379 А Б В Г Д Е З И Й К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Э Ю Я

Книги: 1908 А Б В Г Д Е З И Й К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Э Ю Я