Кибернетика или управление и связь в животном и машине

Д-р Эшби конструирует свой гомеостат как прибор, имеющий именно такую связь со внешней средой и обнаруживающий некоторую случайность во внутреннем строении. Такая машина в известной степени может обучаться, т. е. приспособляться формами своего поведения к устойчивому равновесию с окружением. Однако реальные гомеостаты, разработанные пока д-ром Эшби, хотя и способны поглощать информацию из окружения, содержат в своем внутреннем строении количество информации и решений, заведомо превосходящее то, которое проходит через их, так сказать, органы чувств. Короче говоря, эти машины могут обучаться, но они отнюдь не умнее своих создателей или примерно столь же умны. Тем не менее д-р Эшби полагает, что можно действительно создать машины, которые были бы умнее своих создателей; и в этом я с ним совершенно согласен. Количество информации, которое может воспринимать через свои органы чувств прибор, нельзя априори ограничивать теми значениями, при которых требуется не больше решений, чем уже было заложено в структуру прибора. Обыкновенно способность системы поглощать информацию растет на первых порах довольно медленно по сравнению с количеством информации, заложенной в нее. И лишь после того, как заложенная информация перейдет за некоторую точку, [c.313] способность машины поглощать дальнейшую информацию начнет догонять внутреннюю информацию ее структуры. Но при некоторой степени сложности приобретенная информация может не только сравняться с той, которая была первоначально заложена в машину, но и далеко ее превзойти, и с этой стадии сложности машина приобретает некоторые из существенных характеристик живого существа.

Необходима сложность

Рассматриваемая ситуация допускает любопытное сравнение с атомной бомбой, с атомным реактором или с огнем в очаге. Если вы попытаетесь построить атомный реактор или атомную бомбу слишком малых размеров или зажечь большое дубовое полено одной спичкой, вы убедитесь, что всякая запущенная вами атомная или химическая реакция угаснет, как только будет удален ее возбудитель, и никогда не будет расти или оставаться на одном уровне. Лишь когда воспламенитель достигнет определенной величины, или в атомном реакторе соберется определенное количество молекул, или масса изотопа урана достигнет определенного взрывного размера, положение изменится, и мы увидим не только мимолетные и неполные процессы. Точно так же действительно существенные и активные явления жизни и обучения начинаются лишь после того, как организм достигнет некоторой критической ступени сложности; и хотя эта сложность, вероятно, достижима при помощи чисто механических, не слишком трудных средств, тем не менее потребуется предельное их напряжение.

Из этого разбора, посвященного лишь некоторым идеям книги д-ра Эшби, можно заключить, что она открывает нам широкий взгляд на новые рубежи мысли. Д-р Эшби, хотя в сущности и обладает сильным математическим воображением, не является в полном смысле профессиональным математиком, и профессиональным математикам надлежит осуществить многие из набросанных им идей. Он не причисляет себя к профессиональным математикам, но он, несомненно, обладает принципиальностью и талантом, и книгу его надо читать как одни из первых плодов на ниве, заслуживающей усердного возделывания. [c.314]

Приложение III. Кибернетика и человек [210] (Интервью для советского журнала «Природа»)

Вопрос. Каково Ваше мнение относительно возможности развития математики при помощи машин? Можем ли мы ожидать, что таким путем будут открыты новые теоремы или созданы новые доказательства уже существующих?

Ответ. В настоящее время уже созданы такие машины, которые не только производят сложные вычислительные операции, но также способны проверять и исправлять программу, составленную для этих машин. Можно поэтому сказать, что такие машины, в прямом смысле этого слова, сами себя обучают. Ныне идет работа по созданию таких машин, которые имеют возможность сами открывать новые теоремы из области геометрии или логики. В таком направлении работает, например, д-р Соломон из фирмы ИБМ. Принцип действия таких машин заключается в том, что различные доказательства связываются между собой на основе некоторых заранее установленных критериев. Машина сохраняет только те доказательства, которые этим критериям лучше других соответствуют, и отбрасывает все остальные. Здесь возникает важная проблема, которая интересна с философской стороны. А именно: какое [c.315] соотношение существует между индуктивной и дедуктивной логикой?