Информатика, кибернетика, интеллект

Пушкин В. Г.

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

145

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, интеллек

146

туальные 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

147

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.