Функциональное моделирование и эпистемологические проблемы

Наряду с моделированием приемов работы человека при решении мыслительных задач и операций, навыков решения существует моделирование функциональное.

В работах этого направления реальный процесс мышления человека рассматривается не со стороны конкретных мыслительных действий, его осуществляющих, не со стороны приемов, операций мыслительной деятельности, а со стороны функциональной.

Кибернетиков интересуют функции мышления, связанные с своеобразными процессами получения, переработки и выдачи информации, и особенно процессами создания информации. Человек рассматривается не только как "приемник" и "канал" передачи информации, но и как "генератор информации".

Каким требованиям должна удовлетворять материальная система переработки информации, которая могла бы осуществлять некоторые функции мышления,- в такой форме обычно кибернетики ставят основной вопрос в данной области. Своеобразное и интересное решение этого вопроса дается в ряде работ Д. М. Маккея (См. D. М. МасКау. Mentality in machines - "Suppl. Proc Arist. Soc. Suppl.", 1952; D. М. МасКау. Generators of information. - In: "Communication theory", Ed. by W. Jackson. London, 1953. Маккей опубликовал также большое число работ в журналах Британского философского общества, в "Британском психологическом журнале" и в журнале "Природа" ("Nature")). В одной из своих последних работ Маккей задается целью определить основные черты (он говорит о них как об операционных), которые отличают интеллект от простой способности вычислять (D. М. МасКау. Operational aspects of intellect. - In: "Mechanisation of thought processes", London, 1S59, v. 1). Таких черт Маккей выделяет четыре: 1) способность системы успешно перерабатывать и объединять информацию в зависимости от ее значимости, 2) способность совершать пробные действия, поиск, переходы, логически не вытекающие из наличной информации, т. е. совершать скачок через "разрыв", существующий в наличных данных, 3) способность управлять поисковым, исследовательским процессом, руководствуясь "чувством близости решения", 4) способность рассматривать ограниченный, но достаточно большой ряд положений и заключений, совместимых с данным положением.

Здесь красной нитью проходит мысль о том, что в процессе мышления человек не только преобразует, но и создает информацию. При рассмотрении выделенных черт информационной системы, предназначенной имитировать функцию мышления человека, в частности функцию творческого мышления (создание нового продукта), мы видим, что Маккей ближе всего стоит к своему соотечественнику Ф. С. Бартлетту (F. С. Ваrtlett. Thinking. London, 1958). Как и Бартлетт, Маккей видит основную функцию нового решения в том, что данная система переходит от наличных данных к логически не вытекающим из них выводам, перепрыгивает через "пропасть", разрыв. Ширина разрыва, который может преодолеть субъект, характеризует качество, объем его творческих возможностей. Маккей пишет, что степень логической недетерминированности определяет широту логического разрыва, покрываемого решением. Если до конца проследить это положение, то стремление формализовать творческое мышление человека, стремление построить четкую систему правил работы при решении творческих задач по сути дела уводит нас от творческого мышления. Конечно, с абсолютизированием такого положения нельзя согласиться. Но некоторые частные решения, предложенные Маккеем и вытекающие из такого подхода к мышлению, представляют несомненный интерес.

Маккей находит, что информационная система, состоящая из физических элементов, может пересечь логический разрыв в данных несколькими путями. В его работах намечаются возможности совершить скачок и соответственно выявляются некоторые физические характеристики системы, которая может функционировать тем или иным способом. Маккей выявляет некоторые физические свойства, например, непрерывность физического посредника-носителя (медиума). Эту характеристику Маккей считает важнейшей с точки зрения обеспечения эвристического решения. В то же время именно это свойство, отмечает Маккей, дает физическим системам определенные качества - пластичность и т. д.

В целом мысль Маккея сводится к тому, что моделирование функций мышления может быть осуществлено комплексной информационной системой, в которой условные вероятности процессов решения определяются процессом, протекающим в системе, работающей по принципу аналогового вычислителя или особой физической системы.

Действительно, характеристики некоторых физических систем, осуществляющих информационные процессы, в значительной степени присущи и мозгу человека как физической системе. На наш взгляд, здесь большую ясность могут внести исследования мозга как физической системы, в которой протекают стохастические процессы, исследования в области молекулярной биофизики.

Работы в области функционального моделирования подводят кибернетиков к гносеологическим вопросам. Связь этого направления с разработкой гносеологического подхода к системам, имитирующим мыслительную деятельность человека, можно проследить и в работах Маккея (D. М. МасКеу. The epistemological problem for automata. - In: "oAutomata Studies", Princeton, 1955 (русский перевод: Д. М. Маккей. Проблема образования понятий автоматами. - Сб. "Автоматы", Под ред. К. Э. Шеннона и Дж. Маккарти. М., 1956)), и в работах, к анализу которых мы переходим.

На первый взгляд, многие зарубежные кибернетики при создании автоматов уделяют внимание гносеологическим вопросам. Однако лишь в некоторых работах, и то весьма специфично, ставится вопрос об отражении внешнего мира автоматами, в других же, как в уже отмеченной работе Маккарти, прокламируется положение о том, что, строя автоматы, "мы превращаем эпистемологию в отрасль прикладной математики, отныне не мистическую". Разумеется, развитие гносеологии не предполагает такого изменения ее предмета.

В связи с вышесказанным можно выделить работы, посвященные вопросу о возможности образования автоматами понятий для отражения внешнего мира, и работы, относящиеся к циклу исследований об отражении в неживой природе вообще. Приведем некоторые положения Маккарти.

Маккарти разработал программу, относительно которой можно сказать, что она имеет такое "человеческое свойство", как "здравый смысл", если она может самостоятельно обеспечить себя достаточно большим количеством выводов в связи с тем, что ей сообщается извне, или с тем, что ,она уже знает. При этом, по мнению Маккарти, большим преимуществом данной системы в отличие от других систем, имитирующих мышление человека, является то, что совершенствование ее поведения возможно путем простой постановки вопроса об этом - человек может просто сформулировать некоторые положения о символической (выраженной в принятых терминах) среде автомата и о том, что было бы желательно совершить.

Чрезвычайный интерес представляет один из специальных для Маккарти вопросов, а именно, о качественном своеобразии отражаемого объекта и, соответственно, своеобразии продукта отражения такого объекта. Маккарти этот вопрос не ставит в такой форме. Он просто отмечает, что в настоящее время на уровне кибернетических систем в качестве категорий отражения (точнее, символов алфавита отражения) могут выступать: а) структурные элементы - так называемые нервные сети; б) специальный класс кибернетических систем - "машины Тьюринга" и в) вычислительные программы. Возможно, в данном случае лучше говорить не об отражении, но о выражении. При этом имеется в виду следующее.

Предположим, мы имеем какую-то систему элементов, которую обозначаем как алфавит А. Мы должны перевести все символы (или комбинации символов) этого алфавита в символы алфавита Б. Предполагается, что есть (либо их требуется открыть) правила перевода. Разумеется, в этом случае лишь при соответствующих оговорках можно говорить о процессе перевода как об отражении алфавита А в алфавите Б. Три отмеченных выше способа выражения в кибернетических системах внешних событий и представляют собой три типа алфавита Б. Очевидно, что система, обладающая алфавитом Б, может отразить только те события, явления и процессы, для которых в ее алфавите могут быть найдены подходящие символы или комбинации символов.

При освещении вопроса об алфавите отражающей системы Маккарти лишь бегло затрагивает вопрос о качественном своеобразии внешнего объекта, отражаемого на уровне мышления. Это центральный вопрос в данной области.

Некоторые так называемые шахматные автоматы способны оценивать различные факторы развивающихся позиций в ходе игры, запоминать прежние позиции и использовать прошлый опыт, но такие автоматы не в состоянии решать некоторые более сложные задачи. Такие автоматы не обладают способностью открыть принцип игры противника. Как правильно отмечает Маккарти, это связано с тем, что никакие реальные значения не могут прямо быть использованы для вычленения такого абстрактного явления, как принцип игры.

Если мы хотим открыть абстракцию, то, очевидно, необходимо обладать способностью представить, выразить, отразить эту абстракцию в соответствующих категориях. Маккарти правильно нащупывает связь между способностью открыть нужную абстракцию, наличием категорий для отражения данной абстракции и способом, формой обучения. Но он говорит лишь, что в результате обычного обучения "шахматного автомата" такая категория для отражения абстрактного явления не может возникнуть. Однако Маккарти не указывает, каким должен быть способ обучения, путь формирования абстракции. Логичной представляется гипотеза о том, что данная абстракция может стать категорией отражающего устройства лишь при особом типе обучения, при обучении принципу работы, в результате которого у субъекта наряду с содержательным "материальным" результатом складывается "формальный" результат (См. А. Н. Леонтьев, М. И. Бобнева. Об одном эффекте формирования цепного двигательного навыка. - "Доклады АПН РСФСР", 1958, № 1). Можно предположить, что формирование у субъекта абстрактных категорий для отражения абстрактных явлений возможно лишь в результате такого типа обучения и наличия у субъекта способности к такому обучению.

Предложенная система требует общения с человеком. Маккарти выбирает следующий путь: сначала создается система, которой можно было бы сказать (на понятном ей языке, т. е. в терминах ее алфавита), чтобы она соответствующим образом модифицировала свое поведение; затем система начинает работать по определенным принципам, учится в ходе работы, т. е., по сути дела, машина инструктируется. И на начальной ступени, и в ходе работы, и на выходе система должна общаться с человеком. Это ничуть не умаляет способностей машины. Наоборот, такое общение в некоторых случаях следует рассматривать как проявление особых, весьма существенных для машины свойств, благодаря которым она способна решать мыслительные задачи. Следует отметить, что при таком подходе к вопросу необходимо особое внимание уделять процессам общения человека и машины, вопросам создания языка для такого общения (Необходимо отметить в этой связи работы по созданию специального "электронного языка"; Жак Пуайен, Жанна Пуайен. Электронный язык. М, 1963), создания машин, облегчающих общение человека с машинами и т. д. По сути дела эти вопросы вводят нас в область другой психологической дисциплины - инженерной психологии.

Вопрос об образовании "понятий" (категорий отражения) ставится и в работах некоторых ученых, не связанных прямо с разработкой технических конструкций. Д. Паск, например, ставит вопрос о физических аналогиях процесса образования понятий, о физических процессах, которые можно определить как подобные процессам образования понятий (G. Pask. The growth process in a cybernetic machine. - In: "Proc. Second Congress Internationa! Association of Cybernetics". Namur, 1958; Он же. Physical analogues to the growth of a concept. - In: "Mechanisation of thought processes", v. 1. London, 1959). В качестве функциональной модели мышления или физического аналога процесса Паск рассматривает взаимодействие двух динамических систем, которые организуются соответствующим образом в результате своего взаимодействия. При этом осуществляется процесс "подстройки" одной системы к другой, одна система организуется определенным образом в зависимости от организации другой системы, взаимодействующей с первой. Таким образом, Паск делает попытку найти физический процесс, изоморфный отражению, попытку промоделировать отражательную функцию мышления. Правомерность таких попыток вряд ли вызывает сомнение. Но работа Паска, прямо подводящая к вопросу об изучении процессов отражения в системах, состоящих из физических, неорганических компонентов, является лишь начальной ступенью в развитии этого направления.

В некоторых работах заруоежных кибернетиков проблема образования понятий и его моделирования рассматривается как проблема образования символа для обозначения какой-то группы явлений. По сути дела, к этой группе относятся все работы по проектированию систем, распознающих образы (работы Селфриджа (О. G. Selfridge. Pandemonium: a paradigm for learning. - In: "Mechanisation of thought processes". London, 1961, v. 1), Розенблатта (F. Rosenblatt. The perception.- "Cornell Aeronautical Laboratory Inc.", Report Nvg-1196-g-1; 1958; F. Rosenblatt. Perceptual generalization over transformation groups. - In: "Self-Organizing Systems. Proc. Interdisciplinary Conf.", New York, 1959), Маккея и т. д.). Эти работы, как и работы советских кибернетиков в этой области (Бравермана и Айзермана, Бонгарда и других), достаточно широко известны, и на них мы здесь не будем останавливаться. Необходимо сказать лишь несколько слов о работе Маккея, прямо намечающей такой подход. Маккей выявляет два пути получения окончательного символического изображения для обозначения и выражения внешнего для данной системы явления. Первый путь - последовательная фильтрация входного сигнала, второй - символизация тех свойств внешней среды, которые обусловили изменение деятельности системы по согласованию с поступающими извне сигналами.

Разумеется, исследования этого типа чрезвычайно интересны, но они учитывают и раскрывают лишь формальные стороны реального процесса образования понятий. Эти работы было бы ошибочно отнести к работам, направленным на моделирование процесса формирования понятий у человека, хотя в ряде случаев такое отнесение осуществляется, что и приводит к неправильной, в основном отрицательной, оценке этих работ и всего направления.

В кибернетической литературе, например у Винера (N. Wiener. A machine wiser than its maker. - "Electronics", 1953, v. 26, N 6), Эшби (У. Р Эшби. Схема усилителя мыслительных способностей. - Сб. "Автоматы"), поднимаются вопросы об усилении мыслительных способностей человека, о построении машин, которые обладают "синтетическими" умственными способностями, в значительной степени превосходящими способности человека (как современные машины превосходят его физические силы). Эшби считает, что можно создать механическую систему, предназначенную для решения задач, непосильных для человеческого интеллекта. Работа Эшби представляет для нас интерес несколько необычным подходом к мышлению человека, который связывают с другими направлениями в психологии. Интересно, что Эшби привлекает статистические данные по обследованию больших групп людей в целях определения степени их интеллектуальности, выявления наиболее типичных уровней интеллектуальности и выяснения того, какими реальными возможностями обладают люди всей данной группы для решения мыслительных задач. Этот подход заслуживает внимания, хотя как приемы измерения интеллектуального уровня и распределения интеллектуальных способностей в группе, так и подбор групп не являются полностью удовлетворительными, В этих измерениях используется обычная тестовая методика определения "коэффициента интеллектуальности" (IQ), давно уже подвергнутая критике как научно неэффективная, и советскими и зарубежными учеными. Однако сама мысль выявить "интеллектуальное богатство", "интеллектуальные ресурсы" человечества кажется интересной.

Таков подход Эшби к постановке основного вопроса о возможности и необходимости усиления мыслительных способностей человека с помощью искусственных систем, т. е. с помощью "мыслительных орудий". Подчеркнем, что при этом подразумеваются не такие "орудия мозга", как любые вычислительные машины, позволяющие человеку считать и решать определенный круг задач быстрее, безошибочнее, чем он может это сделать без них, но такие, которые позволяют человеку решать задачи, которые он даже гипотетически и в любой по длительности (рационально ограниченный) промежуток времени не может решить. Чтобы ответить на вопрос о возможности создания такого "усилителя", Эшби вынужден был обратиться к стохастическому направлению в изучении умственных способностей человека.

Это направление (в психологии, например, Дж. С. Брунер (См.: J. S. Вrunеr, J. J. Gооdnоw, G. A. Austin. A study of Thinking. New York. 1956)) рассматривает психические процессы как процессы селекции. Оно выявляет такие свойства психических процессов человека, как высокая избирательность, направленность, отличающие их от селективных процессов других систем. Следуя работам стохастического направления в психологии, Эшби относит продуктивность творческого мышления не столько за счет способности создавать новые идеи (т. е. вырабатывать новую информацию, как говорил, например, Маккей), сколько за счет способности отсеивать не относящиеся к делу возможности. В соответствии с этим положением Эшби приходит к следующему выводу: получение ответа на задачу состоит по существу не столько в генерировании этого ответа, сколько в отборе возможных ответов. Технические расчеты Эшби (которые, кстати говоря, он в дальнейшем сам пересматривал) приводят его к заключению, что отбор можно усилить с помощью искусственной системы, которая будет более селективна, чем построивший ее человек.

Работа такой системы требует значительной затраты времени (что отмечает и сам Эшби). Именно этот существенный недостаток заставил многих кибернетиков повернуть на путь разработки "эвристических программ", рационально ограничивающих число перебираемых возможных ответов и тем самым сокращающих время работы системы над задачей. Последнее направление и стало наиболее сильным в области кибернетики, близкой к психологии. Однако все направления работы в области, пограничной между кибернетикой и психологией мышления, представляют интерес для обоих этих дисциплин, хотя некоторым из рассмотренных работ присуща известная односторонность.

В заключение одно небольшое замечание. Выступая с докладом "Жизнь и мышление с точки зрения кибернетики", А. Н. Колмогоров шутливо заметил, что вряд ли можно создать автомат, способный писать хорошие стихи, если не промоделировать все развитие культурной жизни того общества, в котором живут поэты. Перефразируя это высказывание, можно сказать: нельзя создать автомат, имитирующий во всем объеме мышление человека, не промоделировав все процессы человека, все его способности, его историю и окружение. Всякое иное исследование будет в известном смысле страдать односторонностью. Поэтому мы старались прежде всего показать то положительное, что содержат в себе кибернетические исследования в области, пограничной между психологией мышления и кибернетикой, старались подчеркнуть те новые аспекты в исследовании мышления, которые выявляются в работах.