Часть 5.

Глава 3. БИОЛОГИЧЕСКОЕ ДОПУЩЕНИЕ

В период между изобретением телефонного реле и созданием

вычислительной машины - этой кульминации принципа, заложенного в основу работы реле,- мозг всегда представлялся в терминах новейших технических достижений: его функционирование

мыслилось по аналогии с работой большой телефонной станции, а

значительно позднее - с электронной вычислительной машиной.

Эта модель мозга связана и с исследованиями в области нейрофизиологии, в результате которых было обнаружено, что нейроны дают всплески электрической активности по принципу "все или ничего". Такой всплеск, или импульс, стали рассматривать как

единицу информации, циркулирующей в мозгу, подобно машинному "биту". Эта модель, и по сей день некритически принимаемая всеми, кто непосредственно не связан с нейрофизиологией, и является основой наивного представления о тоги, что человек - это ходячий пример успешно работающей программы для цифровой вычислительной машины.

Начнем с того, что, даже если бы мозг на некотором уровне действительно работал подобно цифровой машине, это совсем не обязательно оправдало бы надежды специалистов в области моделирования познавательных процессов и "искусственного интеллекта". В самом деле, можно представить себе, что мозг смонтирован как большое скопление случайно соединенных нейронов. Именно по такому принципу был построен перцептрон, предложенный группой "ранних кибернетиков", как их пренебрежительно называет М.Минский*. Такая нейронная сеть может быть промоделирована с помощью программы для вычислительной машины, однако подобная программа не будет эвристической

* В свете предстоящего анализа следует заметить, что, даже если удастся показать, что перцептроны из некоторого узкого класса подобных систем неспособны к распознаванию образов или обучению {см. с, 79) , это не исключает теоретической возможности того, что достаточно сложная ней­ронная сеть проявит эту способность. Такую возможность не следует упускать из виду при оценке тех аргументов в пользу биологического и психологического допущений, согласно которым мозг или мышление должны функционировать по типу эвристически запрограммированной цифровой вычислительной машины.

108

ни в каком смысле этого слова. Таким образом, тот факт, что мозг может оказаться цифровой машиной, отнюдь не дает достаточно оснований для оптимистических настроений относительно возможности создания искусственного интеллекта, как его определяют Саймон и Минский,

Более того, вопрос о том, в какой мере элементарные информационные процессы мозга могут быть поняты в терминах цифровой модели, требует экспериментальной проверки. Мозг, быть может, перерабатывает информацию совершенно иным, полностью отличным от машинного способом. Информация, например, может перерабатываться глобально, подобно тому как это происходит в состоящих из электрических сопротивлений аналоговых схемах при решении задач на определение кратчайшего пути в некоторой сети. Как показали многочисленные экспериментальные данные, модель мозга, построенная на "нейронных переключателях", практически не находит подтверждения. Уже в 1956 г. Дж. Нейман - один из создателей современной вычислительной техники - высказал следующие сомнения:

"Если теперь говорить конкретно о нервной системе человека, то это- механизм огромной сложности, по крайней мере в 1СР раз большей, чем любой известный нам искусственный механизм, и его действия соответственно этому разнообразны и сложны. В число функций этого механизма входит интерпретация внешних чувственных восприятий, а также сообщений о физических или химических условиях, управление двигательной активностью и внутренними химическими уровнями, функция памяти с ее очень сложными действиями преобразования и отыскания информации и, разумеется, непрерывная передача кодированных приказов и более или менее количественно выраженных сообщений. Все эти процессы могут трактоваться при помощи цифровых методов {то есть с использованием чисел, выраженных в двоичной системе или при помощи некоторых дополнительных приемов кодирования, в десятичной или какой-либо другой системе), в терминах обработки цифровой (обычно числовой) информации алгебраическими (то есть в основном арифметическими) методами. Это наиболее вероятный путь, по которому в настоящее время пошел бы человек, пытаясь решить такую проблему ...доступные нам сведения, хотя они скудны и не точны, указывают, скорее на то, что нервная система человека использует иные принципы и процессы- Так, цепочки импульсов, по-видимому, передают информацию, используя аналоговый принцип (однако, в пределах импульсных кодов, то есть здесь мы имеем дело со смешанной системой, которая частично цифровая, частично аналоговая), как, например, временную плотность последовательности импульсов в одной линии, корреляции во времени серий импульсов в различных волокнах одного пучка и т. д."*.

Что он имеет в виду под "смешанным характером живых организмов", фон Нейман уточняет следующим образом"

* Дж. Нейман. Вероятностная логика и синтез надежных организмов из ненадежных компонент. - В сб.: Автоматы, под ред. К.Э.Шеннона и Дж. Маккарти. М., 1956, с, 12954

109"Нейрон подает импульс. Нервный импульс в основном подчиняется принципу "включено - выключено", "все или ничего", и его можно срав­нить с двоичной цифрой. Таким образом, наличие цифрового элемента очевидно, но также очевидно, что это еще не все. Многое из того, что происходит в организме, обусловлено не явлениями этого рода, а зависит от общего химического состава крови и других гуморальных сред- Хорошо известно, что в организме имеется множество сложных функциональных цепей, в которых переход от первоначального раздражения к конечному эффекту осуществляется через целый ряд этапов; некоторые из этих этапов являются нейронными, то есть цифровыми, другие - гуморальными, то есть аналоговыми"*.

Но даже и это описание отдает слишком большую дань цифровой модели. Из того факта, что нервные импульсы построены по принципу "все или ничего", вовсе не следует, что имеет место цифровой процесс в любой его форме. Различие между цифровым и аналоговым вычислением - это логическое различие, которое не зависит ни от конструкции системы, ни от вида используемых в ней электрических импульсов. Существенное различие между цифровым и аналоговым способами переработки информации состоит в том, что при цифровом способе отдельный элемент представляет символ некоторого описательного языка, то есть несет конкретный квант информации, тогда как в устройствах, работающих по аналоговому принципу, подлежащая обработке информация представляется непрерывными физическими величинами. Мозг, оперирующий потоками импульсов, можно считать цифровым вычислительным устройством только в том случае, если каждый импульс окажется связанным с определенным шагом в процессе переработки информации; если же, напротив, обнаружится, что минимальной "единицей" в модели информационного процесса должна быть частота импульсации - как, по-видимому, считает Нейман,- то мозг работает как аналоговое устройство**.

После такого разъяснения понятий мы можем считать, что фон Нейман предложил чисто аналоговую модель работы мозга; и последующие исследования, видимо, это подтверждают. Даже для тех, кто не знаком со специальными вопросами, которым посвящена цитируемая ниже работа, понятен смысл следующих слов:

"У высших беспозвоночных мы впервые сталкиваемся с такими явлениями, как нарастающий синаптический потенциал, при котором перед возникновением постсинаптического импульса происходит алгебраическое сложение действия нескольких входных пресинаптических воздействий, осуществляемое сложным механизмом. Эти входные воздействия имеют различную значимость в зависимости от характера проводящего пути и состояния синапса. Это нелинейное и локальное явление, предшествующее

* Дж. фон Нейман. Общая и логическая теория автоматов55-- В кн.: А.Тьюринг. Может ли машина мыслить? М., 1960, с. 70.

** Это различение мне помогли сформулировать У. Эльзассер и П. Грегори, за что я им весьма признателен.

110возникновению всякого постсинэптического импульса, может быть настолько существенным, что мы не можем более считать типичный синапс в интегрирующих системах чисто цифровым устройством, как обычно предполагалось несколько лет назад. Это, скорее, сложное аналоговое устройство"*

Сравнительно недавно Дж. Летвин, сотрудник Массачусетского технологического института, высказал предположение, что толщина аксона может играть решающую роль в переработке информации, так как она определяет параметры аксона как фильтра**.

Отдельный нейрон возбуждается с определенной частотой. Различные ветви его аксона действуют как низкочастотные фильтры, полоса пропускания которых определяется диаметром ветви. Поэтому выходной сигнал клетки будет вызывать сигналы раз-ных частот на разных окончаниях аксона. Вообще характеристики аксона как фильтра изменяются с его диаметром, который в свою очередь, быть может, зависит от времени, прошедшего с момента предыдущего его "срабатывания", и даже, возможно, от активации непосредственно примыкающих аксонов. Если подобные временные факторы и пространственные взаимодействия играют решающую роль, то нет никаких оснований надеяться, что переработка информации на нейрофизиологическом уровне может быть описана в терминах цифрового формализма или какого бы тони было формализма вообще56.

В 1966 г. У. Розенблит,также сотрудник Массачусетского технологического института и один из пионеров использования ЭВМ в нейрофизиологии, подвел итоги сложившейся ситуации следующим образом:

"Более того, мы не придерживаемся ранее широко распространенного мнения, что закон передачи нервных импульсов по так называемому принципу "все или ничего" дает нам право считать реле хорошей моделью нейрона. Кроме того, на нас производит все большее впечатление то взаимодействие, которое имеет место между нейронами: в некоторых случаях последовательность нервных импульсов может достаточно четко отражать работу буквально тысяч нейронов. Но если мы имеем дело с системой, многочисленные элементы которой вступают между собой в столь сильное взаимодействие, то описание в терминах поведения индивидуальных нейронов вряд ли обеспечит ее наилучшее понимание... Попытка установления детальной аналогии между организацией мозга и структурой вычислительной системы была бы тщетной и неубедительной"***.

Итак, точка зрения, согласно которой мозг как универсальная система переработки символьной информации работает подобно

* Th.H.B u I I о с k- Evolution of Neurophysiological Mechanisms.- In: Behavior and Evolution, A-Roe and G.S impson (eds.), New Haven, Conn., Yale University Press, 1958, p. 172.

** J. L e 11 v i n. Lecture at the University of California. Berkeley, November 1969.

*** W. A. R о s e n b I i t h. On Cybernetics and the Human Brain.-The American Scholar, 1966, Spring, p, 247,

111цифровой машине, является эмпирической гипотезой, время

которой уже прошло. Современные экспериментальные данные о

работе мозга не дают никаких аргументов в пользу возможности

создания "искусственного интеллекта". В действительности мы

отчетливо видим различие между организацией мозга, основанной

на "сильном взаимодействии" его элементов, и структурой

машины, лишенной такого взаимодействия. Если признать

биологические данные существенными, то это различие свидетельствует против возможности создания интеллекта на базе цифровых ЭВМ. Глава 4. ПСИХОЛОГИЧЕСКОЕ ДОПУЩЕНИЕ

Вопрос о том, действует ли мозг подобно цифровой машине, является чисто экспериментальным, и разрешить его должна нейрофизиология. "Компьютерная" модель просто не согласуется с фактами. Однако нельзя дать столь однозначный ответ на связанный с предыдущим, но совершенно иного плана вопрос; работает ли разум на тех же принципах, что и цифровая вычислительная машина, то есть оправдано ли применение машинно-цифровой модели в психологии? В данном случае значительно труднее определить суть вопроса. Мозг - это, безусловно, физический объект, в котором происходит преобразование энергии физического мира на основе физических процессов. Но, коль скоро психология отличается от биологии, психолог обязан выделить несколько иной уровень функционирования, чем уровень физико-химических реакций мозга.

Теория, которую мы будем оспаривать, утверждает, что такой уровень существует и это - уровень информационных процессов. Формируя на этом уровне разумное поведение, наше мышление использует вычислительные процессы, такие, как сравнение, классификация, перебор и т. д. Согласно этой теории, такой ментальный уровень - уровень, отличный от уровни физических процессов,-должен быть введен в рассмотрение как некоторый возможный языково-мыслительный уровень. Поэтому вопросы, которые здесь будут обсуждаться, носят скорее философско-теоретический, чем опытно-экспериментальный характер. Мы убедимся, что допущение существования уровня "информационных процессов" отнюдь не столь самоочевидно, как это полагают специалисты по моделированию процессов познания, что имеются веские основания сомневаться в самой возможности какой бы то ни было "переработки информации" вообще и что, следовательно, тезис о том, что мышление построено на принципах цифровой вычислительной машины, также представляется сомнительным,

В 1957 г. Саймон предсказывал, что через десять лет психологические теории примут форму программ для вычислительных машин, и он сам принялся за воплощение своего предсказания, составив серию программ, которые, как он полагал, моделируют

113процесс человеческого познания. В них должны были быть отражены сознательные и подсознательные шаги, осуществление которых приводит личность к специфически разумной деятельности. Как мы уже видели, несмотря на общее несоответствие подобных программ их замыслу (признаваемое даже таким энтузиастом, как Минский), все специалисты в области "искусственного интеллекта" (включая Минского) разделяют мнение о том, что разумное поведение людей основано на определенных эвристических правилах, некоторое подобие которых и следует ввести в ЭВМ для обеспечения такого же рода машинного поведения.

Более того, несмотря на ограниченность результатов, предсказание Саймона в некотором смысле сбылось. В психологии

произошел общий сдвиг от бихевиоризма к ментализму. Многие

влиятельные психологи и философы, занимающиеся проблемами

психологии, перешли на сторону Саймона и стали формулировать

свои проблемы в терминах, основанных на аналогии с вычислительными машинами. Так, У.Ниссер полагает, что "задача психолога, пытающегося понять механизм человеческого познания, подобна попытке выяснить, как запрограммирована вычислительная машина"*. А Дж. Миллер из Гарвардского университета говорит о "новейших достижениях в области понимания человека, рассматриваемого как система, перерабатывающая информацию"**.

Обычно в пользу этой новой догмы о том, что человек - это система переработки информации, действующая подобно эвристически запрограммированному "компьютеру", не приводится никаких аргументов. Создается впечатление, что это утверждение - безусловная аксиома, так как в противном случае оно требовало бы тщательного и критического анализа. Поскольку мозг физически реален и, образно выражаясь, "перерабатывает информацию", постольку существует известный соблазн предположить, что должен существовать некоторый уровень "информационных процессов" - некая динамическая операциональная структура, в терминах которой может быть описана информационная активность мозга. Однако, как мы видели в главе 3, именно потому, что мозг материален и производит переработку информации, биологи не видят никаких оснований считать, что он работает подобно цифровой вычислительной машине. Это верно и для психологического уровня. Хотя психологи и описывают функцию мозга, называемую разумом, как "процесс переработки

*U.Neisser, Cognitive Psychology. New York, Appleton-Century-Crofts,

1967, p. 6.

** См.: Дж. Миллер, Е. Галантер и К.Прибрам. Планы и

структура поведения, с. 74.

114информации", это совсем не значит, что мозг действительно перерабатывает информацию в принятом в современной литературе смысле этого выражения или что мозг работает как цифрован машина, то есть обладает некоторой программой.

Выражение "переработка информации", ,или "информационный процесс", неоднозначно. Если оно означает просто то, что наш разум на основе одних осмысленных образований строит другие осмысленные образования, то это утверждение, конечно, неопровержимо. Но кибернетическая теория информации, восходящая к работе К, Шеннона 1948 г,, не имеет ничего общего со "смыслом" {или "значением") в обычном словоупотреблении. Математическая теория пропускной способности канала передачи сообщений совсем не связана с семантикой. Один бит (двоичная единица) информации сообщает своему получателю только о том, какая из двух равновероятных альтернатив реализовалась,

В своей классической работе "Математическая теория связи" К, Шеннон совершенно ясно указывает на то, что его теория, исследующая задачи, возникающие в телефонной связи, полностью игнорирует как несущественное значение передаваемых сообщений.

"Основная задача связи состоит в точном или приближенном воспроизведении в некотором месте сообщения, выбранного для передачи в другом месте. Часто сообщения имеют значение, то есть относятся к некоторой системе, имеющей физическую или умозрительную сущность, или находятся в соответствии с некоторой системой. Эти семантические аспекты связи не имеют отношения к технической стороне дела"*.

У.Уивер, объясняя значение работы Шеннона, высказывается еще более выразительно:

«В этой теории слово информация используется в специальном смысле, который не следует смешивать с обычным словоупотреблением. В частности, информацию не следует путать со "значением"» .

На самом деле два сообщения, в одном из которых заложен глубокий смысл, а другое являет собой чистую бессмыслицу, могут быть абсолютно эквивалентны с точки зрения несомой ими информации, коль скоро она понимается в современном смысле слова. Именно это, несомненно, имеет в виду Шеннон когда говорит, что "эти семантические аспекты связи не имеют отношения к технической стороне дела"**.

Когда, вопреки предупреждению К. Шеннона58 идеи и аппарат теории информации неправомерно переносят в сферу "теории значения", то под влиянием опыта работы с ЭВМ исходят из того,

* К. Ш е н н о и. Математическая теория связи57.~ в кн.: К. Ш е н н о н. Работы по теории информации и кибернетике. М., 1963, с. 243.

**W. Weaver. Recent Contributions to the Mathematical Theory of Communication,-In: C.S h a n n о n, W.We a v e г (eds.t. The Mathematical Theory

of Communication, Urbana, University of Illinois Press, 1962, p. 99.

115что эмпирические данные могут быть разложены на изолированные, атомарные альтернативы. Но для "теории значения" такое допущение отнюдь не очевидно. Гештальтпсихологи, например (как мы уже видели в части I и детально рассмотрим в части III), заявляют, что мышление и восприятие включают целостные процессы, которые не могут быть поняты в терминах ряда последовательно или даже параллельно осуществляемых дискретных операций*. А поскольку мозг по крайней мере отчасти работает, видимо, как аналоговое устройство, то весьма вероятно, что и наш разум порождает мысли и восприятия на базе "полей", "сил", "конфигураций" и т. п.; по-видимому, это как раз то, что дано нам на феноменологическом уровне**.

Роль программиста именно в том и состоит, чтобы перевести осмысленные утверждения (содержащие информацию в ее обычном понимании) в последовательности дискретных и лишенных смысла двоичных цифр (информацию в техническом смысле слова), с которыми может иметь дело машина. Цель работ по "искусственному интеллекту" состоит в том, чтобы заставить ЭВМ выполнять этот перевод самостоятельно. Однако остается неясным, можно ли при этом обойтись без переводчика-человека.

Многие работы по моделированию процесса познания создают иллюзию успеха именно благодаря смешению обычного смысла слова "информация" с тем специальным значением, которое это слово приобрело за последнее время. Но для того, чтобы не затемнять философскую сторону дела, не следует предрешать основной вопрос: действительно ли человеческий интеллект предполагает регулярность операций над дискретными элементами? Вот почему, когда речь идет о человеке, требуется особая осторожность при употреблении слов "переработка информации" (в кавычках)59.

Более того, если бы даже наш разум перерабатывал информацию в смысле Шеннона, действуя тем самым как цифровая машина, это еще не дало бы оснований полагать, что он непременно придерживается определенной программы. Если бы мозг был сетью случайно соединенных нейронов, то мы не обнаружили бы никакой динамической структуры, никаких последовательностей, регулируемых правилами шагов, совершающихся на уровне информационных процессовбО,

* В этом контексте утверждение Ньюэлла, Шоу и Саймона о том, что им удалось объединить в одно целое результаты, полученные бихевиористами и гештальтистами, усвоив, с одной стороны, поведенческий подход, а с другой - согласившись с тем, что "человек представляет собой чрезвычайно сложно организованную систему" (А. Ньюэлл и Г, Саймон. GPS - программа, моделирующая процесс человеческого мышления- - В кн.: Вычислительные машины и мышление, с. 284), демонстрирует либо желание затемнить суть дела, либо полное непонимание основных достижений каждой из этих школ.

**См. часть Ш.

116Обе эти подмены понятий - смешение обычного и технического смыслов слова "информация" и неявный переход от вычислительной машины вообще к эвристически запрограммированной цифровой машине - способствуют ложному переходу от того факта, что мозг в определенном смысле перерабатывает сигналы, поступающие на его вход, к заключению о том, что мозг или разум выполняют некоторую последовательность действий дискретного характера. Это заблуждение в своей худшей форме представлено в недавно вышедшей работе Дж.Фодора. Поучительно проследить ход его рассуждений,

Фодор начинает с общеизвестных фактов, касающихся центральной нервной системы;

"Если точка зрения,согласно которой причиной восприятия глубины является текстурный градиент, истинна, а также если центральная нервная система действительно соответствует тому представлению о ней, которое сложилось у наиболее проницательных исследователей, то некоторые из тех вещей, которые выполняет нервная система, некоторые физические процессы, происходящие в ней, когда мы устанавливаем глубину, могут описываться такими понятиями, как "вычисление текстурных градиентов", "обработка информации о текстурных градиентах", "вычисление производных текстурных градиентов" и т.д."*.

Так Дж.Фодор приходит к заключению, что "всякая операция, выполняемая нервной системой, идентична некоторой последовательности элементарных операций"**.

Оставляя в стороне вызывающий недоумение вопрос об использовании в этом контексте выражения "обработка информации", мы можем возразить, что такая операция, как вычисление первой производной текстурного градиента, вполне может быть осуществлена на того или иного рода аналоговом устройстве. Поэтому у нас нет никаких оснований заключить, что "всякая операция, выполняемая нервной системой, идентична некоторой последовательности элементарных операций". Аналогично нет ни малейшего оправдания заявлению такого рода: "Для каждого типа поведения из "репертуара" данного организма предполагаемый ответ на вопрос: "Как осуществляется поведение этого типа?"- принимает вид набора специфических инструкций, позволяющих реализовать это поведение с помощью некоторого набора машинных операций"***.

Правдоподобность этого рассуждения объясняется тем фактом, что если бы психолог взял первую производную текстурного градиента, то его вычисление было бы произведено по определенным формальным правилам (дифференциального исчисления),

*JAFodor. The Appeal to Tacit Knowledge in Psychological Explanation, - The Journal of Philosophy, vol. LXV, No 20,1968, October 24 p 632 ** Ibid, p. 629. *** Ibid., p. 637.

117которые могут быть реализованы на цифровой машине в виде ряда дискретных операций. Но утверждать, что мозг при вычислении текстурного градиента непременно осуществляет ряд операций, так же абсурдно, как утверждать, что, обращаясь по своим орбитам вокруг Солнца, планеты решают дифференциальные уравнения или что логарифмическая линейка (аналоговая машина), вычисляя квадратный корень, осуществляет ту же последовательность шагов, что и цифровая машина, которая ищет соответствующее значение, записанное в двоичной системе счисления.

Возможно, что для нахождения текстурного градиента или для моделирования других перцептивных феноменов может быть использован процесс перехода ионного раствора в равновесное состояние- Но верно ли, что в растворе, приближающемся к равновесию, осуществляется тот же ряд дискретных операций, что и в цифровой машине, решающей дифференциальные уравнения, которые описывают этот процесс? В данном случае в растворе в считанные мгновения происходит процесс решения задачи, которую цифровой машине пришлось бы решать веками, если бы вообще она получила решение. Чем это объясняется? Может быть, тем, что раствор - это в высшей степени быстродействующая вычислительная машина? Или же тем, что он упрощает задачу с помощью разумных эвристик, как это делает шахматист при выборе нужного хода? Очевидно, ни тем, ни другим. Мы можем описать процесс перехода в состояние равновесия в форме дифференциальных уравнений, а затем для реализации его с помощью машины разбить решение этих уравнений на дискретные операции. Но это вовсе не значит, что сам процесс перехода в состояние равновесия происходит дискретно. Точно так же из того факта, что все непрерывные психохимические процессы, участвующие в человеческих "информационных процессах", могут быть в принципе формализованы и рассчитаны в дискретной форме, вовсе не следует, что какие-либо дискретные процессы имеют место в действительности.

Более того, если бы даже кто-то смог написать такую программу, которая моделировала бы психохимические процессы мозга, она оказалась бы совершенно бесполезной для психологии.

Если понимать моделирование в самом слабом смысле слова, то любая программа будет моделировать любое данное устройство, если она осуществляет то же самое преобразование "вход - выход" {в заданной области), что и это устройство. Возможна или нет такая модель для мозга - во всяком случае, ясно одно: она не обладает необходимым с точки зрения психологической теории свойством - быть средством оценки действительной "работы" разума. Для психологического объяснения требуется, чтобы способ представления, соответствие были в некотором

118смысле более сильными, чем простое моделирование. Фодор отмечает:

"Мы можем сказать, что машина сильно эквивалентна организму в определенном отношении, если она слабо эквивалентна в том же отношении и если процессы, определяющие поведение машины, относятся к тому же типу, что и процессы, определяющие поведение организма"*.

Это значит, что эквивалентность в плане психологии предполагает существование в машине процессов психологического типа**. К психологическим операциям относятся такие процессы, которые при переработке информации человеком, по крайней мере иногда, осуществляются сознательно - например, поиск, сортировка, хранение данных. Эти процессы отнюдь не являются психохимическими реакциями организма. Представим себе, что шахматист в следующих словах говорит о том, каким образом он сосредоточивает свое внимание на ладье: "Теперь мой мозг достиг определенного химического равновесия, описываемого некоторой

*J,Fodor. Psychological Explanation- New York, Random House, 1968, p. 138.

** Утверждение о моделируемости допускает еще одно прочтение,- прочтение, которое адекватно "менталистской" установке, однако, к сожалению, не отличается непосредственной убедительностью, свойственной приведенному выше. Его суть сводится к тому, что для каждого аналогового процессора также можно найти нечто, ему соответствующее,-его представление. Однако, чтобы нащупать слабое место этого истолкования, нам потребуется привести несколько примеров на различие между моделированием и тем, что мы имеем s виду под представлением- Деление с помощью логарифмической линейки моделируется посредством любого алгоритма, позволяющего найти соответствующее частное; но сказать, что мы нашли представление этой операции, можно только в том случае, если частное получается способом, близким к принципу,, заложенному в логарифмической линейке, - таким, что каждый шаг представляет собой сравнение длин. В случае вычислительной машины это приняло бы форму использования соответствующих (коллинеарных) пространственных координат, мантисс из двух таблиц логарифмов и осуществления "перевода" с помощью вычитания. Если взять более общий случай, то мы будем иметь дело с моделированием гармонической системы итерационного типа (подобной большинству коммерческих аналоговых машин) посредством решения описывающих ее дифференциальных уравнений. В то же время представление - или, грубо говоря, моделирование как конечного результата, так и внутреннего механизма процесса - потребовало бы моделирования каждой электронной компоненты (сопротивлений, конденсаторов, электрических контактов и т. д.), а также эффекта, производимого ими друг на друга, и, следовательно, их повторяющихся во времени изменений,

В последнем случае каждая аналоговая компонента оказывается как моделируемой, так и представляемой, но это отнюдь не всегда имеет место. Существуют аналоговые явления, не разложимые на отчетливо различимые части, например мыльная пленка, "вычисляющая" минимальную поверхность, ограниченную случайным образом изогнутой проволокой, не допускает представления типа описанного выше.

Правда, можно было бы сказать, что, поскольку мыльный пузырь (или любой другой материальный объект) состоит из атомов, для него в

119системой дифференциальных уравнений". В этом высказывании речь идет о физиологическом процессе, несомненно связанном с "переработкой информации", но никак не о самом информационном процессе.

Непонятно, на какой статус претендуют рассуждения Фодора: носят ли они априорный характер или предполагают эмпирическую основу? Иначе говоря, неясно, является ли вывод о том, что мозг работает на основе последовательно выполняемых элементарных операций, логическим следствием учета мозгом текстурных градиентов или нет. Пример, выбранный Фодором, менее всего способствует утверждению взгляда, что мозг или разум вообще выполняют какие-либо элементарные операции. Стало быть, мысль о необходимой связи между нахождением текстурных градиентов, процессом вычисления и последовательным выполнением операций - это просто его мнение. Правда, если окажется, что это рассуждение основано на смешении ряда понятий, сторонники психологического допущения всегда могут сменить платформу, заявив, что это отнюдь не априорная аргументация, а основанные на экспериментальных данных выводы,

В докладе, представленном Американской философской ассоциации, Фодор занял "априористскую" позицию, в то время как Дж. Миллер, Е.Галантер и К.Прибрам оправдывали свой подход ссылкой на имеющиеся, с их точки зрения, успехи в области моделирования процессов познания.

"Для организма план в основном представляет собой то же самое- что и программа для математической машины... Ньюэлл, Шоу и Саймон очень четко и систематично применяли иерархическую структуру перечней в своей работе над "языками для обработки информации", которые приме-

принципе всегда можно найти представление в виде необъятной (!) системы уравнений квантовой механики. Однако крайне сомнительно, что такая громада уравнений приведет хоть к какому-нибудь объяснению функционирования какого-либо объекта или, если речь идет о мозге, хоть к какой-нибудь связи с психологией. Если этих аргументов недостаточно, попробуйте представить себе обыкновенный арифмометр, состоящий из шестеренок и зубчатых передач; наша уверенность в том, что он работает в соответствии с законами механики и что любой содержательный аспект его функционирования допускает некоторое представление, ни в коей мере не связана с тем фактом, что он состоит из атомов. В самом деле, будь он изготовлен из какой-то таинственной неделимой субстанции, мы тем не менее были бы твердо уверены, что до тех пор, пока он функционирует посредством шестеренок, зубчатых передач и т. п., он остается некоторым механизмом и любое представление его в терминах шестеренок и зубчатых передач является его объяснением. То же самое, в сущности, касается и электронных аналоговых машин, и логарифмических линеек, и т. д.

Таким образом, принятие a priori положения, согласно которому для аналогового процесса всегда может быть найдено дискретное представление, совершенно неправомерно; оно заимствовано, так сказать, у правильного, но более слабого и не имеющего отношения к данному вопросу утверждения о простой моделируемости.

120няются при программировании для скоростных цифровых математических машин в случаях моделирования человеческих процессов мышления. Их успех е этом отношении, который, по нашему мнению, является очень значительным и многообещающим, подтверждает правильность гипотезы, что иерархическая структура является основной формой организации при решении задач человеком" *.

В части I мы видели, что результаты работ Ньюэллэ, Шоу и Саймона далеко не впечатляющи, В чем же тогда состоят многообещающие экспериментальные подтверждения? Далее мы рассмотрим, на основании каких принципов оценивается работа А.Ньюэлла, Дж.Шоу и Г.Саймона.

I. Экспериментальные данные е пользу

психологического допущения:

критика научной методологии,

используемой при моделировании процессов познания

Попытка экспериментального оправдания психологического

доп\ щения ставит методологический вопрос о том, как оценивать экспериментальные данные. Простое сходство между поведением машин и людей не оправдывает психологического допущения, но существующая на сегодняшний день невозможность выявления деталей упомянутого сходства не оправдывает и отказ от этого допущения. Проверка психологического допущения требует тщательного сравнения отдельных шагов, посредством которых осуществляется обработка информации машиной и человеком. Как мы видели (гл. 1, разд. II), Ньюэлл, Шоу и Саймон откровенно отмечают черты сходства и различия между отчетами о поведении испытуемых при решении задач и результатами машинного моделирования процесса их решения. Посмотрим, как они оценивают полученные результаты.

А.Ньюэлл и Г.Саймон приходят к выводу, что их методы

"...дают общую схему для понимания механизмов поведения человека при решении задач. . они в конечном счете достаточно ясно показывают, что в основе свободного поведения мыслящего человека лежит сложный, но конечный и вполне определенный комплекс правил переработки информации"**.

Такой вывод на редкость ненаучен, так как Ньюэлл и Саймон признают, что их специфические теории - подобно любым научным теориям - должны приниматься или отвергаться на основе учета своей общности, то есть учета того круга явлений, которые их

* Дж. Миллер, Е- Таланте р, К,Г1 р и б р а м. Цит.соч., с. 30-31 (курсив мой. - Х.Д, ) ,

** А*Н ь ю э л л и Г.С аймон. GPS - программа, моделирующая процесс человеческого мышления. - В кн.; Вычислительные машины и мышление, с. 301,

121программы в состоянии объяснить*. Но программы этих ученых не являются достаточно общими по крайней мере в трех отношениях. Имеющиеся данные касаются только таких наиболее благоприятных случаев, когда испытуемый может хотя бы частично дать отчет о своем поведении при "переработке информации" (игра, решение простых задач); случаи эти не включают распознавания образов, обучения естественному языку и его использования. Более того, даже в упомянутой ограниченной области результаты машинного моделирования соответствуют поведению индивидуума только после некоторой подстройки ad hoc. И наконец, даже это соответствие оказывается лишь частичным. Ньюэлл и Саймон отмечают, что их программа "обеспечивает полное объяснение поведения испытуемых при решении задач, хотя имеются пять исключений различной степени серьезности"**.

Исходя из этих ограничений и исключений, непонятно, каким образом Ньюэлл и Саймон могут претендовать на "общую структуру" и какую-либо научную интерпретацию соответствующих феноменов вообще. Дело здесь, по-видимому, в неправильном истолковании универсальности научных законов и теорий. Как известно, научные законы не допускают исключений; в данном же случае исключения признаются с откровенностью в надежде на то, что сам факт признания таковых компенсирует их важность. (Представим себе Галилея, утверждающего, что закон падающих тел справедлив для всех объектов, кроме пяти, относительно которых установлено, что они падают с иной скоростью.) Это не предполагает, разумеется, что наличие исключений обязательно дискредитирует научное положение. В науке существуют общепринятые способы преодоления такого рода трудностей. Для начала обобщение может быть выдвинуто как рабочая гипотеза, однако, пока не выяснены причины исключений, с провозглашением соответствующего научного закона следует повременить. Рабочая гипотеза не обязана объяснять все данные. Но, когда ученый претендует на создание научной теории - не говоря уже об "общей структуре понимания",- он обязан либо объяснить исключения на основе своей теории (подобно тому как отклонение от законов механического движения объясняется трением), либо предложить, в каком направлении искать объяснение, либо, наконец, исходя из своей теории, указать источник возникающих трудностей. Ньюэлл и Саймон, однако, не следуют ни по одному из этих путей.

На сказанное нами эти ученые могут возразить, что оснований для беспокойства нет, так как даже очень хорошие теории имеют

* A.N ewell H.A.S inon. Computer Simulation of Human Thinking, p. 9.

** Ibid, p. 292.

122