Информационная метафора: :ильные и слабые стороны
Теория информации, разработанная Норбертом Винером и Клодом Шенноном в сороковых годах прошлого столетия, является важным разделом кибернетики. Сама же кибернетика как научное направление зародилась во время Второй мировой войны, когда назрела необходимость в исследованиях, связанных с обнаружением и уничтожением самолетов противника.
B русле решения этой практической задачи потребовалось создать теорию самоуправляющихся и саморегулирующихся машин, что и привело к возникновению науки, ознаменовавшей новый подход к проблемам связи и управления. Норберт Винер дал ей название кибернетика (от греч. kybernetes - «кормчий*)[182]. Кибернетики занялись описанием систем на уровне паттернов связи, особенно в замкнутых цепях и сетях.Концептуальная структура новой научной дисциплины была разработана в ходе плодотворных творческих встреч в Нью-Йорке, известных как конференции Мэйси. Эти встречи объединили уникальную группу высокоодаренных профессионалов из разных областей знания, которые вели продуктивный междисциплинарный диалог, разрабатывая новые идеи и методы мышления. B их числе были Норберт Винер, Джон фон Нойманн и Грегори Бейтсон.
Центральной идеей работы Винера была концепция обратной связи. Данное понятие выражает такое свойство систем, как способность учитывать результаты собственного функционирования и видоизменять параметры своей последующей работы на этой основе (экспликация принципа научения и саморегуляции). Co временем Винер от частной идеи изучения паттернов связи и управления, встречающихся у животных и возможных у машин, перешел к общей идее паттерна как ключевой характеристики жизни: «Мы всего лишь завихрения в потоке вечно текущей реки*, - писал он. «Мы - не вещество, которое ждет и терпит; мы - паттерны, которые продолжают и утверждают себя*[183].
Среди задач, поставленных перед собой первыми кибернетиками, была задача выявления нейромеханиз- мов, лежащих в основе психических явлений, и описания их точными математическими средствами.
B 50-60-х гг, Pocc Эшби, нейробиолог по образованию, вплотную занялся разработкой кибернетических моделей нейронных процессов, тем самым дав толчок развитию когнитивных наук. При этом он четко разграничил энер- -етически открытые и, выражаясь современным языком, организационно закрытые системы. Эшби писал: «Кибернетика может... быть определена как наука, изучающая /истемы, открытые для энергии, но закрытые для информации и управления - информационно непроницаемые»’.
Исследования нервной системы человека привели к идее осмысления мозга как логического устройства, :воего рода схемы, основными элементами которой выступали нейроны. Эта концепция сыграла роль решающего івена в создании цифровых компьютеров, что, в свою очередь, обеспечило интеллектуальную базу для нового подхода к исследованию психики.
Компьютерная метафора психической деятельности доминировала в когнитивной науке и в области исследований естественного интеллекта на протяжении нескольких последующих десятилетий. Основная идея этого подхода іаключалась в том, что функционирование человеческого мозга до такой степени напоминает работу компьютера, нто научение попросту может быть определено как про- Fiecc обработки информации, т.е.
основанного на некотором наборе правил манипулирования символами. EI поскольку фон Нойманн и ранние кибернетики полагали, что человеческий мозг обрабатывает информацию подобно компьютеру, им казалось вполне естественным считать компьютер моделью мозга и даже разума в целом. Прямым следствием этого представления явились интенсивные разработки в области искусственного интеллекта.Подобно картезианской модели тела как заводных часов, модель мозга как компьютера поначалу не вызыва- па сомнений и выглядела довольно многообещающе: открывала новые перспективы в понимании процессов научения и обрисовывала новые горизонты в исследованиях интеллектуальных процессов. Однако, став своего рода общим местом в работах по моделированию естественного интеллекта (как раз вследствие своей плодотворности), она понемногу начала дезориентировать как обычных людей (так сказать, «широкую публику»), так и самих исследователей. Физик и популяризатор науки Ф. Капра отмечает: «Ученые-компьютерщики внесли значительную лепту в бетонирование догмы об обработке информации, используя выражения типа «интеллект*, «память* и «язык» для описания компьютеров, что побудило большинство людей - включая и самих ученых - думать, что эти понятия относятся к хорошо известным человеческим феноменам. Это, однако, оказалось глубоким заблуждением, которое позволяет поддерживать и даже укреплять картезианский образ людей-машин*[184].
Еще одним важным направлением развития исследований, лежавших в основе современных моделей естественного интеллекта, стала разработка теории систем. Основоположниками в этой области были философ, медик, экономист Александр Богданов и биолог Людвиг фон Берталанфи. Как отмечает Ф. Капра: «Оба они признавали, что в открытых системах одновременное взаимодействие множества переменных формирует паттерны организации, характерные для жизни, но у них не было средств описания процессов возникновения этих паттернов в математической форме. Говоря техническим языком, математика того времени была ограничена линейными уравнениями, которые не годятся для описания в высшей степени нелинейной природы живых систем»[185]. И хотя кибернетики, занимаясь нелинейными феноменами петель обратной связи и нейронных сетей, взялись за разработку нелинейной математики, подлинный прорыв в этой области связан с развитием нового поколения мощных компьютеров, позволивших производить огромные массивы вычислений с колоссальной скоростью. Так заложилась основа для взаимопроникновения и плодотворного соединения идей, средств и возможностей информационного и компьютерного моделирования в анализе естественного интеллекта.
Таковы, в самом общем виде, некоторые важные моменты формирования и развития компьютерных и теоретико-информационных метафор и моделей, активно используемых в современных исследованиях мыслительных процессов человека. Однако если мы теперь обратимся к анализу самих этих средств, то увидим, что, несмотря на широту применения, с ними далеко не все так однозначно, как это может показаться на первый взгляд. Сначала более подробно остановимся на понятии информации.
Само это понятие родилось в ходе попыток Клода Шеннона, работавшего в «Белл телефон», определить производительность телеграфных и телефонных линий и выработать основу для тарифов на оплату сообщений. Соответственно объектом интереса в теории информации оказался сигнал, передаваемый через канал с помехами, а вовсе не содержательный, смысловой аспект сообщения. Поэтомутермин «информация» использовалсякаксугубо технический, связанный с количественной стороной сообщений (количество бит передаваемой по сетям информации) и существенно отличался по содержанию от обыденного понимания термина «информация», вызывающего у людей ассоциации со смыслом сообщения. Как пишет Капра, именно смешение понятий «информация» и «сигнал* побудило кибернетиков назвать свое детище теорией информации, а не теорией сигналов, что на самом деле было бы гораздо точнее.
И как это часто случается, все подобного рода тонкостч истались за пределами сферы массового сознания научного сообщества, в результате чего данный термин (с его на самом деле чисто технической экспликацией) в умах ученых оказался прочно соотнесен с интуицией, стоящей за его общеязыковым употреблением. Это привело к «бесконечным заблуждениям»’. B частности, к избыточному энтузиазму в истолковании естественного интеллекта в терминах теоретико-информационной и компьютерной метафор. И я вполне согласна с Ф. Капрой, который вслед за X. фон Форстером утверждает, что в основе укоренившегося в научной культуре использования понятия информации, а также связываемых с ним ожиданий лежит «досадная лингвистическая ошибка»[186].
Конечно, в настоящее время упрощенное представление первых кибернетиков о компьютерной природе естественного интеллекта вызывает уже не тот энтузиазм, что на заре становления парадигмы: накоплено слишком много данных, свидетельствующих о том, что no многим параметрам он совершенно отличен от машинного. Например, иселедо- вания в области когнитивных дисциплин показывают, что «нервная система человека не обрабатывает никакой информации (в том смысле, что готовые дискретные элементы существуют во внешнем мире и отбираются познающей системой), но взаимодействует с окружающей средой, непрерывно видоизменяя свою структуру. K тому же нейробиологи обнаружили серьезные доказательства того, что человеческий интеллект, человеческая память и человеческие решения никогда не бывают полностью рациональными, зато всегда окрашены эмоциями... Наше мышление всегда сопровождается телесными ощущениями и процессами. Мы, правда, нередко стараемся подавить их, но всегда думаем вместе со своим телом... *[187], чего конечно же нельзя сказать о компьютерах.
Вот на этой последней идее о том, что человек думает вместе со своим телом(а я бы даже сказала, что человек - в значительной степени - думает именно своим телом), остановимся немного подробнее, поскольку это действительно очень важный момент, который отличает работу естественного интеллекта от искусственного, зачастую недооцениваемый исследователями. И прежде всего потому, что в нашей ментальной традиции укоренено представление о «думании» как о чисто мыслительном процессе, осуществляемом, если говорить упрощенно, «головой». A если расшифровывать это представление, то мозгом, нервной системой, ну и - до некоторой степени - органами чувств, поставляющими первым двум информацию для переработки.
Ha самом же деле уже в исходном неявном допущении («думает голова») заложено самое большое огрубление природы естественно-интеллектуальных процессов, которое затем, последовательно разворачиваясь, приводит к завышенным ожиданиям в отношении возможностей искусственного интеллекта. Такие ожидания кристаллизуются в форме методологических вопросов, подобных следующим: может ли компьютер думать? Способен ли он чувствовать? B состоянии ли машинный интеллект когда- нибудь родить свою цивилизацию, могущую потеснить или вовсе вытеснить человеческую? и т.п.
иллюзия, что, говоря об информации в компьютерных моделях интеллекта, мы говорим о содержательной составляющей, о смысле сообщений.
И второй момент: жизнь и работа ума сначала отрываются от жизни и работы тела, а потом задается вопрос, а вообще, чем отличается искусственный интеллект от естественного? To, что «тело» другое, спору нет, HO ведь
Еще по теме Информационная метафора: :ильные и слабые стороны:
- Слабые места психики
- Глава 12. Слабые места обучения
- Метафора
- Аналогии и метафоры
- Аналогии и метафоры
- Компьютерная метафора мозга и ее критика
- Продуктивная классификация информационных правоотношений в инфосфере и декомпозиция предмета информационного права
- Статья 28. Последствия непредставления сторонами документов и иных материалов или неявки сторон
- Логическая классификация информационных отношений в инфосфере и направления обеспечения информационной безопасности
- Стороны в арбитражном процессе. Процессуальные права и обязанности сторон. Замена ненадлежащего ответчика.