Часть 16

Как писали К. Маркс и Ф. Энгельс, "сущность человека не есть абстракт, присущий отдельному индивиду- В своей действительности она есть совокупность всех общественных отношений" (там же, с. 3) . За-. помним эти слова. Мы вернемся к ним, когда будем завершать наше обсуждение возможностей "искусственного интеллекта".

Одним из изъянов книги Дрейфуса является тен-

Феноменологическая денция к истолкованию человеческого интеллекта

метафизика или диа- как чего-то, так сказать, неумопостигаемого.

лектико-материалис- Много рассуждая о "телесных функциях" чело-

тический монизм? века, Дрейфус не ставит, однако, вопроса, как же

именно эти функции формируют те способности

человека, к которым ему приходится апеллировать для обоснования своего тезиса о принципиальной непрограммируемое™ человеческого поведения и психики. Понимая, что для предлагаемого им "расчета с традицией" недостаточно материала гештальтпсихологии (который широко представлен в книге), Дрейфус для обоснования своего подхода становится на позицию "феноменологического"- в понятиях субъективного мира человека-описания выделяемого им типа разумного поведения. Так, он соглашается с точкой зрения М. Мерло-Понти о том, что человеческие действия происходят исключительно "в сфере феноменального", не переходя в предметный мир (см. с. 217-218).

Концепция Дрейфуса - Мерло-Понти о роли человеческого тела в формировании интеллектуального поведения не лишена агностической окраски. Философски несостоятельными представляются категорические настояния автора на необходимости разграничения объективных фактов и человеческих ситуаций; на том, что "осмысленные объекты, включенные в контексты связей, в гуще которых мы живем, не образуют ту модель мира, которая хранится в нашей памяти или в нашем мозгу, а являются самим этим миром (с. 234); на том, что человек - "источник фактов" и что в процессе своей жизни в мире он создает "и самого себя, и сам мир фактов" (с, 264). Агностический мотив присутствует и в мысли автора о том, что "нет никаких оснований надеяться, что переработка информации на нейрофизиологическом уровне может быть описана в терминах цифрового формализма или какого бы то ни было формализма вообще" (с. 111); курсив

мой. - SM ) .

Дрейфус солидаризуется с двусмысленными рассуждениями У. Ниссера

о мире, "к которому мы не имеем прямого доступа"; противопоставляя этому миру - миру физических процессов-"мир машин и книг", с которым "мы... имеем дело в непосредственном опыте" (с. 237) , и отвергая "промежуточный мир", изучаемый психологами, он призывает "оставить физический мир на усмотрение физиков и нейрофизиологов и вернуться (?) к описанию нашего человеческого мира, который мы непосредственно воспринимаем" (с. 240). Допуская, что "наш физический организм посто­янно бомбардируется физической энергией, результатом чего и является наше восприятие мира через опыт" (с. 237), но отказывая науке в изучении того, как же возникает это*- результат, автор впадает в своего рода феноменологическую метафизику.

Описанные установки Дрейфуса резко контрастируют с позицией диа-лектико-материалистического монизма, рассматривающего идеальное как порождение и отражение материального и считающего актуальной задачей науки - далеко еще не решенной - раскрытие физиологических основ психики и социальной обусловленности человеческого поведения и личностных феноменов. В рамках предлагаемого Дрейфусом подхода трудно понять, как вообще возможно объективное знание о чем-то - объективная истина, не зависящая ни от человека, ни от человечества- Феноменологическая метафизика Дрейфуса закрывает доступ к диалектике субъективного и объективного в человеческом дознании!

327Вопрос, на который Обратимся теперь к главному вопросу, составляю-

сейчас мы не можем щему предмет книги,- к вопросу о том, возмо-

дать ответ жен, а если возможен, то как и в какой мере,

"искусственный разум". Один аспект выводов

автора по данному вопросу несомненно позитивен, и его следует учитывать как кибернетикам, так и психологам; однако другой аспект, по нашему мнению, можно и нужно оспаривать.

По-видимому, следует согласиться с Дрейфусом, когда он утверждает, что как существующие ныне, гак и только разрабатываемые машинные методы хранения и поиска информации никогда не достигнут такого уровня, что автомат окажется в состоянии "справиться с тем объемом данных, который возникает при попытке выразить в точной форме наше знание мира" (с. 253) ; ибо масса этих данных может оказаться необозримо большой, и "формализация нашей жизни" будет невозможной. Главную трудность Дрейфус при этом усматривает в неразрешимости задачи точного выражения человеческих потребностей. Ибо диалектика потребностей такова, что ни у индивида, ни у человечества в целом потребности "никогда не становятся полностью определенными, они сохраняют способность к уточнению, а природа человека получает возможность повторных изменений в ходе революций личностей и культур" (там же). Именно поэтому поведение человека - и не только его "тело", как считает Дрейфус, но прежде всего его социальную активность - нельзя воспроизвести на цифровой машине, даже если ее снабдить системой органов-манипуляторов. Сошлемся в этой связи на мнение А. Н. Колмогорова: "возможно, что автомат, способный писать стихи на уровне больших поэтов, нельзя построить проще, чем промоделировав все развитие культурной жизни того общества, в котором поэты реально развиваются" (А. Н. Колмогоров. Жизнь и мышление как особые формы существования материи. - В кн.: О сущности жизни, с. 57) . Хотя сам Колмогоров называет эти слова "шутливой формой" интерпретации основной проблемы кибернетического моделирования, в них заключен глубокий смысл: человека нельзя полностью "заменить" машиной потому, что он есть "совокупность всех общественных отношений".

Теперь о другом, гораздо менее убедительном аспекте воззрений автора, Дрейфус считает "в высшей степени маловероятным" появление в будущем значительных результатов в сферах моделирования процессов познания и "искусственного интеллекта" (см, с. 257) . Работы в области "искусственного интеллекта", по его мнению, имеют практическую ценность лишь в "ограниченном круге вопросов"; что же касается моделирования познавательных процессов, то автор сомневается вообще в их необходимости (см. с.230), В стремлении "приблизиться к разумному поведению", по его мнению, предел возможностей кибернетики уже почти достигнут.

Предвидя неизбежные возражения, автор прибегает к целой системе ограничений поговорок. Он говорит лишь о "сегодняшних возможностях" электронной цифровой вычислительной техники (см. с. 263), не обсуждая перспектив, которые могут открыться благодаря изобретению приборов, основанных на иной технологии, нежели нынешняя, и использующих иные, более гибкие принципы функционирования. Он не касается вопроса о создании эволюционных машинных программ, имитирующих определенные стороны развития человека; он ничего не говорит о работах по машинному моделированию органической эволюции. И, наконец, он просто-напросто упрощает проблему, придавая ей форму дилеммы "или - или": фактически он сводит все к вопросу, можно ли заложить в машину "полностью сформировавшийся интеллект" (см. там же).

Когда Дрейфус требует от кибернетиков гарантий успеха исследований по формализации различных форм "разумного" поведении, ему, по-видимому, не приходит в голову такая простая мысль, что любому исследова-

328телю уверенность в правильности избранного им пути просто необходима* Развитие работ е критикуемой автором области есть не что иное, как диалектическое движение вперед,-движение, в котором одна конкретная задача сменяется другой, разрабатываются новые и новые программы и т. п.; движение, которое на практике решает вопрос, чего можно, а чего нельзя достичь на избранном пути; движение, которое с необходимостью создает новые теоретические и технические средства.

Никто не оспаривает тот факт, что современные цифровые ЭВМ не могут претендовать на "разум" в любом, пусть даже очень ограниченном смысле этого слова. Вопрос стоит иначе. Решается конкретно-научная и философская проблема возможностей кибернетического моделирования различных проявлений разумного поведения, то есть вопрос о том, насколько далеко можно идти по пути автоматной имитации функций и структур живого и разумного- В настоящее время ответ на этот вопрос нам неизвестен. С определенностью можно сказать только одно: Дрейфус заблуждается, полагая, что сегодня кибернетика достигла предела своих возможностей. Скорее наоборот,- мы стоим только в начале ее развития. По-видимому, между современными эвристическими автоматами и собственно человеческой сферой, недоступной для машинного воспроизведения [а фактический материал книги говорит б пользу существования таковой), лежит обширная "нейтральная полоса". Проводя поиск на этой не освоенной наукой территории, нам приходится решать задачу выяснения соотношения алгоритмической, эвристической и сознательно-человеческой сфер поведения.

Книга Дрейфуса предоставляет нам для этого

Сферы разумности и определенный материал. 8 заключение своего

машинное моделиро- труда, размышляя о будущем "искусственного

вание интеллекта", автор предлагает рубрикацию раз-

личных форм разумного поведения с точки зрения

степени их формализуемости. Из четырех выделенных им типов поведения четвертый - неформальное поведение, зависящее от смысла и ситуации, позволяющее решать задачи с "открытой структурой" и понимать язык в контексте реального общения,- по его мнению, не программируем. Данная автором классификация -одна из возможных. Рубрикацию несколько иного рода читатель может найти, например, в книге "Управление, информация, интеллект". Здесь различаются формализованные, полуформализованные и неформализованные (неформализуемые) процессы, причем два последних рассматриваются в качестве поля деятельности, в котором ведущая роль отводится человеку, а область творческих процессов считается составляющей правильную часть этого поля и включает в себя как неформализованные или неформализуемые, так и полуформализованные процессы (см. с. 314 упомянутой книги) . Классификацию форм поведения (решения задач) предприняли также Г. С, Поспелов и Д. А. Поспелов. Предметом их анализа являются вопросы, связанные с передачей машине задач, которые в том или ином смысле можно считать творческими. Основанием предлагаемой классификации являются свойства языка, на котором формулируются соответствующие задачи. Классу задач, для которого имеется "языковое согласование" описаний исходных и искомых (заключительных) ситуации \к нему относятся задачи вычислительной математики, не имеющие отношения к проблематике "искусственного интеллекта", а также обычные лабиринтные и эвристические задачи) противопоставляется класс задач, для которых такое согласование отсутствует. Задачи последнего класса требуют трансформации целей и отображения их условий, а также используемых при решении средств (правил) в специально разрабатываемые модельные структуры. Это и есть задачи "искусственного интеллекта" в собственном смысле. Разработка методов их решения предполагает создание соответствующих семантических систем (языков), в частности языков, позволяющих производить трансформацию

329правил переработки информации и вводить расплывчатые условия (см.: Г. С, Поспелов, Д. А. П о с п е л о в. Исследовании по искусственному интеллекту е СССР. - В кн.: Кибернетику - на службу коммунизма, т. 9, М-, "Энергия", 1978). Формализация творческих задач возможна лишь в той мере, в какой для них удается построить соответствующую эффективную модельную структуру.

В качестве примера, свидетельствующего о наблюдающемся продвижении в моделировании интеллектуальных задач, сошлемся на новейшие результаты в области эвристической алгоритмизации шахматной игры. Автору этих строк сообщил о них экс-чемпион мира по шахматам М. М. Ботвинник, в течение ряда лет с коллективом сотрудников работающий над созданием шахматной программы, отражающей методы игры шахматистов высокого класса, В августе 1977 г. разработанная под руководством Ботвинника программа "Пионер", в основу которой положен выдвинутый экс-чемпионом мира метод горизонта (см.: М. М„ Б о т -8 и н н и к. Алгоритм игры а шахматы. M, '*Hayкaw, 1968; его же: О кибернетической цели игры, М,, "Советское радио", 1975), решила известный этюд шахматного композитора Г. Надареишвили. Расчет вариантов при решении этой трудной задачи машиной напоминал поведение человека-шахматиста: дерево перебора содержало всего лишь 200 ходов, причем глубина расчетов не была ограничена заранее. Как отметил М. М. Ботвинник, решение данного этюда на машине с быстродействием порядка 12 млн. операций в секунду потребовало бы примерно 8 мин. машинного времени. Далеко не каждый шахматист самой высокой квалификации уложился бы в это время (см.: М, М. Ботвинник. "Пионер" готовится к чемпионату, "Правда" от 24 ноября 1977 г).

В 1975 г. М. М. Ботвинник писал: "Если шахматная программа, выполненная на основе предлагаемого алгоритма, будет достаточно сильно играть в шахматы, например, как мастер, это будет важным шагом на пути создания искусственного интеллекта" ("О кибернетической цели игры", с. 67). В настоящее время экс-чемпион мира считает, что к 1980 г. машинная программа, играющая в силу шахматного мастера, будет создана.

Итак, прогресс в области "искусственного интел-

Человеко-машинные лекта" вполне реален. Даже в случае, если соответ-

системы. Возможен ли ствующие теоретические результаты оказывают-

алгоритм "наращива- ся скромными, исследования окупаются за счет

ния понимания"? развития методов формализованного представле-

ния знаний, языков программирования, эвристических алгоритмов решения сложных задач и т, п. Это придает работам в области "искусственного интеллекта" прикладную ориентацию. Они оказывают возрастающее влияние на развитие вычислительной техники и ее математического обеспечения. При этом, как отмечают специалисты, наблюдается любопытное явление. До тех пор пока некоторая задача не поддается автоматизации, она считается "творческой" и относящейся поэтому к направлению "искусственного интеллекта"; когда же для нее оказывается возможным написание реально работающей программы (как в игре в шашки), она переходит в разряд "нетворческих" и исключается из сферы моделирований процессов познания и "искусственного интеллекта".

Среди специалистов нет единого мнения относительно "удельной значимости" различных направлений модельно-психоло го-кибернетических исследований. Имеется, однако, такая область "искусственного интеллекта", важное значение которой признается всеми, включая и автора данной книги. Это - разработка человеко-машинных систем. В настоящее время исследования в этой области развертываются в двух основных направлениях. Одним из них является разработка систем диалога между человеком и ЭВМ на естественном языке. Природа связанных с этим трудностей подробно проанализирована в книге Дрейфуса в рамках задачи моделирования на ЭВМ процессов человеческого понимания. Не вдаваясь в подроб-

330ности, отметим, что если не полное решение этой задачи (последнее вряд ли возможно в силу тех особенностей человека как биологического и социального существа, о которых говорилось выше), то решение, достаточное для организации "разговора на определенную тему", мыслится современными исследователями на пути создания специального языка семантических представлений ~ промежуточного между естественным языком и языком машины (см. упоминавшуюся выше статью Г. С. Поспелова и Д. А. Поспелова) . Одной из разработок, идущих в данном направлении, является создание отечественными специалистами "Диалоговой информационно-логической системы" (ДИЛОС); работа последней в режиме диалога обеспечивается соответствующими логико-информационными процедурами, основанными на особом формализованном языке выражения знаний, включающем иерархию семантических образований, соответствующих свойствам и отношениям объектов некоторой предметной области (см. В. М. Б р н б р и н, Г. В. С е н и н. Руководство к системе ДИЛОС - БЭСМ-6. М., изд. ВЦ АН СССР, 1977).

Другой исследовательской линией является разработка методов совместного человеко-машинного решения задач. Именно это направление автор данной книги расценивает как реальную перспективу кибернетических исследований. Дрейфус указывает на целесообразность "разделения труда" между человеком и ЭВМ: машина берет на себя "цифровые" аспекты человеческих "информационных процессов", человек же со своим умением отделять существенное от несущественного заставляет машину сосредоточиться на заслуживающей просчитывания области. Например, при решении сложных задач, "после того как найдена структура задачи и построен план поиска, машина могла бы взять на себя разработку деталей решения" (с. 277) .

Добавим, что в плане "искусственного интеллекта" наибольшую значимость имеют исследования, которые можно квалифицировать как преследующие цель разработки алгоритмов "наращивания понимания". Смысл подобных работ достаточно полно раскрыл В. М. Глушков о книге "Управление, информация, интеллект" (см. с. 301-313) . По его мнению, система человеко-машинного информационно-логического взаимодействия должна быть основана на таком языке общения человека с машиной, который позволяет не только расширять содержащийся в машинной памяти массив знаний, но и обогащать логику вычислительно-информационной системы, в частности укрупнять используемые машиной логические шаги (то есть изменять понятие логически очевидного перехода), позволяя "свертывать", делать более компактной машинную логику. Это может основательно обогатить результативность человеко-машинной системы как исследовательской структуры нового типа.

Заключая свой анализ "искусственного интел-

"Машинная парадиг лекта", автор книги справедливо отмечает бопь-

ма" -регресс или шое принципиальное значение этого направления;

прогресс? он прав, говоря о том, что возрастание наших

знаний о границах "разумного" в применении к

вычислительной машине будет вместе с тем обогащением научных представлений о характере и объеме человеческого интеллекта. Но он впадает в неоправданную крайность, когда утверждает, что создание искусственных систем, проявляющих определенные черты разумного поведения, приведет к тому, что "в ближайшее время мы станем свидетелями триумфа весьма ограниченного представления о разуме" (с. 20). Как представляется пишущему эти строки, с течением времени главной пинией развития кибернетики все более будет становиться создание человеко-машинных систем управления и переработки информации, использование машин как "усилителей творческих возможностей человека. Такая "машинная парадигма" станет Необходимым элементом социального развитии.

331Как ранее писал автор этих строк в совместной с А, И. Бергом работе, "машины не мыслят - и вряд ли будут мыслить - как человек, как разумное существо, живущее в обществе, имеющее интеллектуальные потребности и пользующееся естественным языком для обмена мыслями с другими разумными существами. Но несомненно, что человек, работающий в "содружестве" с электронной машиной, мыслит лучше и иначе, чем человек, вынужденный ограничиваться лишь примитивными орудиями механизации своего умственного труда" (А. И. Б е р г, Б. В, Б и р ю -ков. Кибернетика и прогресс науки и техники.- В кн.: Ленин и современное естествознание. М, "Мысль", 1969, с. 371).

Рациональный аспект предпринятого Дрейфусом

Кибернетика и задача анализа состоит не в критике кибернетических

комплексного изуче- исследований, а в том, что его книга побуждает к

ния человека размышлениям над сложными проблемами, имею-

щими важное методологическое значение. И поучительный анализ "допущений" "искусственного интеллекта" во второй части (пусть не всегда убедительный), и интересный фактический материал третьей части в общем перевешивают те недиалектические крайности, в которые нередко впадает автор, следуя феноменолого-экзистенциалист-ским установкам. Общая направленность книги - против попыток поставить знак равенства между естественным разумом и его искусственными аналогами, против того, что можно назвать "кибернетическим редукционизмом", то есть тенденцией к сведению многогранности разума к единственно дедуктивно-классифицирующему уровню, сравнительно легко поддающемуся формализации,- философски вполне оправданна.

Книга заставляет задуматься над необычайной сложностью человека как природного и социального существа, над грандиозной сетью связей, которые констатируют его как "совокупность всех общественных отношений". Одной из главных трудностей кибернетического моделирования познавательных процессов, не отмеченной, кстати, в работе Дрейфуса, является недостаточная изученность человека во всем его многообразии. Успехи кибернетики в моделировании сложных систем живого, мыслящего и социального, несомненно, находятся в зависимости от всестороннего изучения человека в рамках б иол о го-мед и ци неких, психолого-этнологических, философско-социологических и иных наук. В комплексном исследовании человека как социального существа, наделенного сознанием и самосознанием, кибернетике принадлежит только определенная (и заведомо не главная) часть - часть, которая не в состоянии исчерпать его "сущностные" свойства. Но это необходимая часть, без развития которой наши представления о человеке не могут быть достаточно полными. Книга Дрейфуса тем и полезна, что привлекает внимание исследователей именно к этой, информационно-кибернетической, "составляющей" комплекса работ, направленных на раскрытие самого сложного из известных нам феноменов мироздания - явления под названием Человек.

Б, В, Бирюков