Информатика, кибернетика, интеллект

два подхода, представленные работами по искусственному интеллекту, в которых разумное поведение моделируют, не уделяя внимания структуре модели, и теорией мозга, требующей, чтобы внутренняя структура модели соответствовала строению мозга. При метафорическом подходе отнюдь не утверждается, что человек ничем не отличается от машины или же от других животных. С позиций метафоры "человек - это животное" изучают как сходство между человеком и животными, так и различие между ними. Аналогично обстоит дело с метафорой "человек - это машина". "Когда мы говорим, что в некоторых отношениях человеческий мозг можно рассматривать как вычислительную машину с заложенной в нее программой, мы не низводим человека до уровня существующих механизмов, а просто стараемся понять, как вычислительные машины могут помочь нам разобраться в особенностях поведения человека" [40], - отмечает М. Арбиб. В этом свете получают признание поиски принципов организации мозга как некой сложной машины.

Трудности, возникающие на пути к искусственному интеллекту, нередко носят методологический характер. Сюда можно отнести вопрос о соотношении этого направления в кибернетике с традиционными подходами психологической науки. Нередко психологи упрекают кибернетиков в том, что они недостаточно систематически привлекают данные психологической науки для построения теории искусственного интеллекта. О. К. Тихомиров пишет: "Таким образом, можно выделить очень существенную особенность "искусственного интеллекта" как научного направления: стратегическая цель - приблизиться к человеческому интеллекту - ставится в условия ограниченного использования данных психологической науки о человеческом интеллекте" [41]. Несомненно, что сопоставление интеллекта человека и возможностей машины, выявление сходства и различия между ними - один из важных подходов к анализу искусственного интеллекта как научного направления. И этот подход должен синтезировать данные психологической науки, по крайней мере те ее результаты, которые кибернетически релевантны.

Труды, посвященные искусственному интеллекту, по своей методологической значимости неравноценны и разнородны. Нередко содержащаяся в них критика методологических основ искусственного интеллекта сама заслуживает критики. В одних работах методологические проблемы искусственного интеллекта решаются на основе реального развития теоретической и технической кибернетики. И это наиболее правильный подход. Однако есть публикации, в которых проблемы искусственного интеллекта, по существу, растворяются, например, в психологии, а кибернетический подход к интеллекту обвиняется в механицизме, естественнонаучном материализме и т. п. Очевидно, нельзя выработать конструктивный методологический подход к искусственному интеллекту, исходя из внешних по отношению к собственной проблематике искусственного интеллекта установок, будь то психологические или философские установки.

134

Натурфилософский подход к проблемам искусственного интеллекта в настоящее время неправомерен. При неизбежном различии подходов к этой проблеме советских кибернетиков объединяет стремление искать решение не на основе тех или иных априорных, умозрительных принципов, а в тесной связи с практикой автоматизации различных областей человеческой деятельности, с реальными уроками опыта. Все большее распространение получает мнение о том, что окончательные границы возможностей машин могут быть определены только экспериментальным путем [42]. Вместе с тем становится ясно, что философское осмысление еще не решенной проблемы должно толкать исследователя к ее разрешению, направлять, а не тормозить научный поиск [43]. В этом проявляется эвристическая ценность философии. В современном философском анализе проблемы искусственного интеллекта не так важны окончательные решения, как обсуждение аргументов в пользу того или иного подхода и рассмотрение их методологических следствий. Нельзя не согласиться с мнением И. Б. Новика, который пишет: "Что же касается черт различия между человеком и современным кибернетическим устройством, то здесь важно не смешивать два противоположных подхода: догматический - "то, что машины не могут сегодня, они не смогут никогда" и позитивный - "установить, что не могут машины сегодня, чтобы определить пути их совершенствования в будущем"" [44].

Весомый вклад в понимание особенностей интеллекта и выделение его четких характеристик можно ожидать при создании машинного мышления. На этом пути (даже при допущении практической недостижимости потенциально возможных свойств машинного интеллекта) представляют большой интерес обобщающий анализ и выделение логических, гносеологических и эвристических принципов разума. Вычленить структуру и понять принципы организации интеллекта - это значит вскрыть реальные основания фундаментальности проблемы, показать ее глубокую специфичность. Иначе говоря, необходимо изучить исторические, научно-технические и гносеологические аспекты проблемы искусственного интеллекта с непосредственным участием диалектико-материалистической философии.