2.2 Кибернетический подход к проблеме интеллекта

При сравнении искусственного и естественного интеллекта проявляются две философско-мировоззренческие крайности. Эти точки зрения - оптимистическая и пессимистическая - характерны для понимания не только проблемы искусственного интеллекта, но и космонавтики, экологии, информационного обеспечения науки и многих других проблем. Все эти проблемы, в том числе и проблема искусственного интеллекта, не изолированы от общего хода социального прогресса. В этой связи возникает вопрос о причинах - социальных и гносеологических - такой зачастую резкой поляризации взглядов на проблему искусственного интеллекта. [12]

Основания для формирования пессимистической либо оптимистической точки зрения возникают тогда, когда за отсутствием точной информации ученые пытаются маневрировать различными механизмами оценки. Поэтому, в зависимости от определенной совокупности причин, основанием для одной из точек зрения является также абсолютизация машинного фактора в ущерб человеческому. С противоположной точки зрения ученые абсолютизируют роль человека, естественного интеллекта, без техники. Мысль о том, что нет необходимости разделять роль человека либо машины, а «нужно исходить из диалектического их единства, из взаимосвязи, которую необходимо оптимизировать, кажется наиболее разумной. Ведь человек и машина в отдельности выступают лишь элементами человеко-машинной системы. Взаимодействие частей, компонентов в целостной системе приводит к возникновению новых характеристик, которые в принципе не присущи ни одному из ее элементов». 7

Из имеющихся научных теорий и эмпирических данных «пессимистический» вывод не следует. Аргументы против возможности искусственного интеллекта, основанные на имеющихся научных теориях и эмпирических данных, могут быть названы «конкретными» аргументами. Обычно они состоят в указании на какие-нибудь определенные действия мышления, которые неспособно выполнить никакое кибернетическое устройство. Однако все такие аргументы были опровергнуты в ходе развития кибернетики. Более того, существует теорема МакКаллока Питса, сводящая вопрос о выполнении любой функции головного мозга к вопросу о познаваемости этой функции. Не становясь на позиции агностицизма трудно быть приверженцем «конкретных» аргументов.

Кибернетический подход к проблеме интеллекта предполагает признание неразрывной связи живого и неживого [9]. А. А. Ляпунов с позиций развиваемой им концепции управляющих систем живой природы [9] высказывает убеждение в том, что жизнь и сознание можно будет, в конечном счете, понять через анализ лежащих в их основе физических процессов.

Можно смело сказать, что основная цель исследований по этой проблеме – не замена человека машиной, а имитация мыслительной деятельности человека для передачи компьютеру все большего числа рутинных и сложных слабоструктурированных задач, увеличение обоснованности принимаемых человеком решений, высвобождение человека для действительно творческой деятельности.

Задача же философов заключается в методологическом обеспечении возможности использования кибернетической техники и кибернетического знания для блага человека, в целях гармонизации взаимодействия человека и машины, общества и информационной техники [6].

Обобщающий характер кибернетических идей и методов сближает науку об управлении, каковой является кибернетика, с философией.

Задача обоснования исходных понятий кибернетики, особенно таких, как информация, управление, обратная связь и др. требуют выхода в более широкую, философскую область знаний, где рассматриваются атрибуты материи - общие свойства движения, закономерности познания.

Сама кибернетика как наука об управлении многое дает современному философскому мышлению. Она позволяет более глубоко раскрыть механизм самоорганизации материи, обогащает содержание категории связей, причинности, позволяет более детально изучить диалектику необходимости и случайности, возможности и действительности. Открываются пути для разработки «кибернетической» гносеологии, которая позволяет уточнить, детализировать и углубить в свете науки об управлении ряд существенно важных проблем.

Исследование методологического и гносеологического аспектов кибернетики способствует решению многих философских проблем. В их числе - проблемы понимания простого и сложного, количества и качества, необходимости и случайности, возможности и действительности, прерывности и непрерывности, части и целого. Для развития самих математики и кибернетики важное значение имеет применение к материалу этих наук ряда фундаментальных философских принципов и понятий, применение, обязательно учитывающее специфику соответствующих областей научного знания. Среди этих принципов и понятий следует особо выделить положение отражения, принцип материального единства мира конкретного и абстрактного, количества и качества, нормального и содержательного подхода к познанию и др.[9]

Явления, которые отображаются в таких фундаментальных понятиях кибернетики, как информация и управление, имеют место в органической природе и общественной жизни. Таким образом, кибернетику можно определить как науку об управлении и связи с живой природой в обществе и технике.

Кибернетика не ставит целью «замену» человека или «подмену» его мышления. Оно лишь дает новые аргументы в пользу представления о машине, как помощнице человека.

Кибернетика подводит к выводу о том, что при решении вопроса о принципиальных и реальных вопросах машинного моделирования процессов мышления следует, прежде всего, учитывать социальную обусловленность мышления, сознания, психической жизни человека.

Моделирование как метод исследования характеризуется опосредованным практическим или теоретическим исследованием объекта. При этом изучается не объект, а вспомогательная искусственная или естественная система, находящаяся в объективном соответствии с исследуемым объектом, способная замещать его в определенном отношении и дающая при ее исследовании информацию о самом моделируемом объекте.

С гносеологической точки зрения суть моделирования заключается в опосредованном познании интересующего нас объекта, т.е. по модели мы судим о некоторых свойствах оригинала. С помощью моделирования познаются новые явления на основе уже изученных. Кибернетический подход означает моделирование процессов интеллектуальной деятельности человека с одной определенной стороны, а именно - на уровне элементарных процессов переработки информации.[7]

Подтверждением всех научных концепций всегда, в конечном счете, является практика. «Если мы можем доказать правильность нашего понимания данного явления природы тем, что сами его производим, вызываем его из его условий, заставляем его к тому же служить нашим целям, то кантовской неуловимой «вещи в себе» приходит конец».[12] Этот аргумент искусственного воспроизведения отсутствовал в традиционной философии и кибернетика дает его независимо от исхода споров о возможности создания искусственного интеллекта, сравнимого с человеческим.

На основе уже достигнутого можно утверждать, что целый ряд функций мышления, ранее считавшихся исключительным достоянием живого мозга, искусственно воспроизводится кибернетическими устройствами. В этом заключается огромной важности философский результат кибернетики, констатировать который можно уже сегодня.