Пушкин Владимир Георгиевич
      Урсул Аркадий Дмитриевич
      Информатика, кибернетика, интеллект
      Философские очерки
      Монография
      Рассматриваются философско-методологические вопросы кибернетики и ее связь с информатикой. Особое внимание уделяется анализу проблемы информации в современной науке и ее роли в обществе. Анализируются принципы творческого мышления и целеполагания при сопоставлении человеческого и машинного мышления. Обсуждаются вопросы, связанные с искусственным интеллектом, ориентированные на создание социальной кибернетики и информатики.
      Монография предназначена для читателей, интересующихся философскими проблемами современной науки.
      Рецензенты:
      доктор философских наук Б. А. Ерунов, кандидат философских наук А. П. Сабощук
      ОГЛАВЛЕНИЕ
      ПРЕДИСЛОВИЕ
      Глава I. ПРОБЛЕМА ИНФОРМАЦИИ И ФИЛОСОФИЯ
      1. Отражение и информация
      2. Информация и развитие
      Глава II. ИНФОРМАТИКА И ОБЩЕСТВО
      1. "Компьютерное ускорение" и развитие информатики
      2. Информатизация: содержание, противоречия, проблемы
      3. Научная информация, ускорение, интенсификация
      4. Информационный фактор ускорения глобального развития
      Глава III. КИБЕРНЕТИКА, САМООРГАНИЗАЦИЯ, ИНТЕЛЛЕКТ
      1. Кибернетика и сложные самоорганизующиеся системы
      2. Самоорганизация биологических систем (кибернетический подход)
      3. Принципы самоорганизации и природа интеллекта
      Глава IV. ПРОБЛЕМА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
      1. Исторический экскурс
      2. Сущность проблемы
      3. Понятие искусственного интеллекта
      Глава V. ТВОРЧЕСКИЙ ИНТЕЛЛЕКТ
      1. Искусственный интеллект и творческое мышление
      2. Понятие цели в кибернетике и целеполагание
      3. Обучение мышлению и самообучающиеся автоматы
      Глава VI. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И СОЗНАНИЕ
      1. Проблема сознания и кибернетика
      2. Критика методологии бихевиоризма
      3. Искусство и искусственный интеллект
      Глава VII. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ЧЕЛОВЕЧЕСКОЕ ОБЩЕСТВО
      1. Системно-кибернетический подход в социальном познании
      2. Искусственный интеллект и социальная кибернетика
      3. Морально-этические аспекты проблемы искусственного интеллекта
      ЗАКЛЮЧЕНИЕ
      ПРИМЕЧАНИЯ
      SUMMARY
      ПРЕДИСЛОВИЕ
      Одним из важнейших событий науки середины XX в. явилось возникновение кибернетики, ознаменовавшее становление новых методов познания и вызвавшее тем самым переосмысление некоторых принципов и понятий, сложившихся в классической науке. Кибернетика представляет собой научный синтез целого ряда относительно удаленных друг от друга специальных дисциплин, чем объясняется широта приложения ее основных принципов. Кибернетические исследования приобретают большое значение для традиционных (физических, химических, биологических, а также математических) фундаментальных наук. Характерно, что кибернетика идет навстречу различным теоретическим и практическим областям как новый способ мышления, выражающий определенные тенденции НТР.
      НТР вносит огромный вклад в изменение стиля мышления, причем не только с помощью естественных и технических наук. Усиление роли общественных наук в условиях перестройки свидетельствует об их особом положении среди других отраслей знания: они непосредственно связаны с проблемой человека. Естественные, технические и другие основные подразделения науки в конечном итоге также работают на человека, на общество. Человек в его связи с обществом и природой находится в фокусе притяжения всех наук, это движущая сила их развития и конечная цель любой научно, гуманистически направленной деятельности.
      В условиях перестройки мощный импульс обновления мышления исходит от общественных наук как идейно-теоретического фундамента происходящих в стране революционных преобразований. Тем не менее, роль технических и естественных наук в этом процессе оказывается весьма существенной. По сути дела речь идет о системно-комплексном взаимодействии всех основных подразделений науки и становлении нового - общенаучного - знания, как важного компонента нового мышления.
      Уже само возникновение кибернетики показало, что это отнюдь не традиционная дисциплина в духе физики, химии или биологии. Кибернетика, изучающая процессы и закономерности связи и управления, распространяет их на весьма широкую сферу объективной реальности, включающую биологическую, социальную и частично более низкие формы движения материи и несет тем самым мощный интегративный заряд.
      3
      Новый толчок развитию кибернетики, способствовавший ее смыканию с другими подразделениями современной науки, дала информатика, которую некоторые авторы даже отождествляют с кибернетикой. Как в свое время говорили о кибернетизации общества, так ныне говорят о его информатизации, и этот процесс мы рассматриваем в первых двух главах книги.
      Термин "информатика" подобно термину "кибернетика" стал модным и даже вытесняет последний. Однако мы считаем, что несмотря на "бум информатики", все же не нужно отказываться от исторически оправданного термина "кибернетика", а к информатике следует подходить как к составной части кибернетического и социального феномена знания, как к современному этапу его развития.
      Наряду с общими вопросами, связанными с исследованием предмета и методов кибернетики, ее философского и научного статуса, на первый план выдвигается задача обоснования некоторых центральных идей и принципов, ориентированных на решение кардинальных естественнонаучных, технических и социальных проблем. Одной из таких проблем, поставленных кибернетикой и комплексно решаемых современной наукой, является проблема искусственного интеллекта.
      Цель работ по искусственному интеллекту состоит в создании машин, выполняющих такие действия, для которых традиционно требовался интеллект человека. Необходимость создания искусственного интеллекта вызвана прежде всего недостаточным совершенством человеческого мышления - ограничен объем памяти, мала скорость переработки информации, медленно обучение, трудны вспоминание и выборка, неизбежны искажения и т.д. Кроме того, выявлены многие виды биологических пределов интеллектуальных способностей человека, начиная от определенного числа элементов в мозгу до небольшой продолжительности жизни и непосредственного информационного восприятия. Нет оснований считать, что для будущих вычислительных машин такие ограничения будут иметь силу. Создание ЭВМ и других кибернетических устройств свидетельствует о возникновении реальных условий для широкого использования машин в процессе мыслительной деятельности человека.
      Человеческий разум представляет собой уникальное явление. Традиционно науки о человеке (физиология, психология и др.) рассматривают человеческое сознание как природный и социальный феномен, однако вне аспекта его искусственного воспроизведения. Кибернетика благодаря созданию так называемого машинного интеллекта дает пример искусственного воспроизведения отдельных функций мышления. Важно отметить, что это приобретает решающее значение и для познания конкретных механизмов естественного (человеческого) разума.
      4
      Человеческий интеллект, еcли подходить к нему не как к материальному субстрату (мозг), а как к способности отражать внешний мир, выступает в значительной мере не природным, а социальным образованием, так как формируется в результате человеческой деятельности и в этом смысле также может быть назван искусственным. Понятие "естественный интеллект" подобно понятию "искусственный интеллект" характеризует только один аспект интегрального понятия "интеллект". Последнее становится основанием для анализа диалектической взаимосвязи естественного и искусственного в интеллекте. Предпринимавшиеся в истории философии попытки расчленения мышления на отдельные, качественно своеобразные моменты (пассивный и активный разум; разум и интеллект; рассудок и интеллект) приобретают эвристическое значение в свете кибернетических теорий искусственного (и гибридного) интеллекта. Выделение в структуре интеллекта (наряду с искусственным и естественным) рассудочного и разумного позволяет рассматривать интеллект в понятиях поверхностной и глубинной структур. Основная задача искусственного интеллекта состоит в переходе от поверхностных структур к глубинным структурам и в "идентификации" глубинных структур машинного и человеческого мышления.
      Для выявления структуры интеллекта нужны соответствующие понятия. Проникновение в более глубокие слои реальности предполагает построение специфической системы понятий, адекватной возникшей проблеме, причем такую систему нельзя просто вывести из понятийной структуры, описывающей менее глубокие уровни действительности. Структура человеческого интеллекта интегрируется в самоорганизующуюся систему, подчиняющуюся имманентным закономерностям. Это означает, что такая система следует внутренним принципам и механизмам саморазвития, которые позволяют ей обучаться, совершенствоваться, самовоспроизводиться. Вместе с тем при изучении интеллекта как самоорганизующейся системы эвристически значима диалектика внутреннего и внешнего, выражающаяся во взаимодействии моделей двух типов модели самого себя и модели внешнего мира. В таком взаимодействии выделяется уровень информационных отношений, на котором внутренняя модель внешнего мира переводит и интегрирует внешнее во внутреннее.
      Вопрос об искусственном интеллекте сопряжен с анализом отношений человека и машины. Творческая мысль и интуиция человека, дополненные кибернетической машиной, позволяют ему эффективно решать трудные задачи. Взаимодействие человека и машины в рамках кибернетики основано на том, что машина - это не только сверхмощный и быстродействующий арифмометр; в некоторых отношениях она усиливает интеллектуальные способности человека [1]. Машина - это не альтернатива мышлению человека, а способ расширения его возможностей. Сущность и функции автомата состоят не в том, чтобы дублировать челове
      5
      ка, а в том, чтобы быть для него вспомогательным средством в определенного рода деятельности. Следовательно, речь может идти лишь о создании автоматов, которые в качестве вспомогательных средств моделировали бы некоторые стороны, логические механизмы творческого мышления и способствовали бы тем самым дальнейшему развитию человека. Необходимо также учитывать, что творческое мышление имеет не статическую, а диалектическую природу: оно развивается от низших форм к высшим. Автомат призван освободить человека от низших форм творческого мышления для перехода к высшим.
      Изучение философских аспектов проблемы искусственного интеллекта требует чрезвычайно глубокого анализа и уточнения самих понятий интеллекта, разума, мышления в плане сопоставления особенностей человеческого мышления с возможностями его кибернетических аналогов. Такое исследование предполагает создание методологической основы для понимания сущности мышления. На этом пути большой интерес представляют 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 изучать исторические, научно-технические и гносеологические аспекты проблемы искусственного интеллекта, привлекая диалектико-материалистическую философию.
      Новизна работы в значительной мере определяется системно-кибернетическим уровнем обсуждения проблем взаимосвязи информатики, кибернетики, интеллекта, включением неразработанных тем. Развитие принципов методологии моделирования интеллекта на ЭВМ позволяет ответить на вопросы философского порядка, возникающие в ходе НТР. Выдвигая идеи по обоснованию общей теории интеллекта, мы тем самым расширяем, углубляем и делаем конструктивными наши знания об интеллекте человека.
      Обсуждение проблем естественного и искусственного интеллекта становится все более актуальным в связи со складывающейся угрозой их исчезновения с лица Земли. В настоящее время накопление ядерного оружия, развитие ракетно-космических средств его доставки и кибернетических средств управления им создало технические возможности для прекращения существования естественного интеллекта. Назревает своего рода конфликт между естественным и искусственным интеллектом: милитаристски настроенное мышление способно уничтожить человека и тем самым его разум с помощью милитаристски направленного искусственного интеллекта.
      С накоплением потенциала ядерного оружия сложилась беспрецедентная ситуация: данное оружие угрожает жизни не отдельного человека или группы людей, как это было в прошлом. Ныне оно нацелено против человечества, угрожает всему живо
      6
      му на планете. В прошлых войнах, в том числе и мировых, погибала значительная часть людей, но человечество все же продолжало существовать. Разразись третья мировая война, надежда на выживание человеческого рода абсолютно исключена, разум может исчезнуть с лица Земли.
      Видимо, только осознание этого может остановить тех, от кого зависит быть или не быть термоядерной катастрофе. Однако вероятна возможность не только сознательного начала новой глобальной войны, но и бессознательного ядерного катаклизма. Если до широкомасштабного развертывания выдвинутой США стратегической оборонной инициативы (СОИ) предотвращение гибели человечества находится еще в руках человека, то вынос гонки вооружений в космос, как подчеркнул М. С. Горбачев, "может в любой момент обернуться смертным приговором человечеству. Чем больше ядерного оружия, тем меньше шансов на его, скажем так, "послушное поведение". Расползание этого оружия, усложнение связанных с ним технических систем, увеличение масштабов транспортировки, постоянная возможность технических сбоев, проявлений человеческой слабости или чьей-то злой воли - все это в совокупности представляет собой огромный набор случайностей, от которых зависит, быть или не быть человеку" [2]. Сейчас, когда в зарубежной печати появились сообщения о компьютерных диверсиях, о компьютерном вирусе и других возможных причинах сбоя работы средств информатики, вероятность угрозы человеческому разуму тем более возрастает.
      Складывается новая историческая ситуация. Весь путь развития человечества и совершенствования его интеллекта связан с уменьшением роли случайностей в судьбе человеческого рода. Появление и развертывание материального производства, убыстряющийся рост производительных сил привели к тому, что современный человек в отличие от своих древних предков стал гораздо менее подвержен капризам природы. Конечно, мы еще не умеем справляться со стихийными бедствиями - наводнениями, землетрясениями или с крупными авариями, происходящими по вине людей. Но эти случайности не угрожают существованию человеческого рода.
      Социальный прогресс и далее должен продолжаться. В этом проявление необходимости, закономерностей общественно-исторического развития. Иное дело вынос гонки вооружений за пределы планеты. Здесь оружие будет направлено не на отдельные технические цели, а по сути - на все человечество. И от нелепой случайности, от ошибки компьютера, от ненадежности военной техники могут исчезнуть на Земле жизнь и разум. Продолжение гонки ядерных вооружений может привести к гибели человечества уже в ближайшие годы и десятилетия. Поэтому принятие смелых, нестандартных, ответственных решений, направленных против гонки вооружений, и их реализация есть веление времени. В этом человечеству может помочь совершенствование
      его коллективного интеллекта в духе нового политического мышления. Если программа СОИ будет развертываться и гонка вооружений выйдет в космос, уже нельзя будет поставить никаких разумных ограничений. Она выйдет из-под контроля людей и будет длиться до уничтожения человечества на Земле. Вот почему пока не наступил этот этап "компьютерного отчуждения" человека от принятия решений о судьбе человеческого рода, важно найти правильные, приемлемые для СССР и США, для всего мира решения, отводящие угрозу ядерной катастрофы от нашей планеты.
      В центре нового политического мышления, как и в фокусе всего обществоведения - человек, его будущее, что определяет необходимость своевременного решения гамлетовского, теперь уже относящегося ко всему человечеству, вопроса. Новое мышление ориентировано на создание мирных условий для дальнейшего существования и прогресса человечества, оно основано на понимании того, что человек - это высшая ценность на планете, то есть в принципе это мышление гуманистическое, впитавшее идеи реального, социалистического гуманизма. Обсуждая далее вопросы, связанные с развитием информатики и кибернетики, кибернетизацией и информатизацией общества, важно выявить те направления их развития, которые органически соединяют в одно целое гуманистические принципы и ориентации человечества и новую информационную культуру, основанную на новейших достижениях НТР.
      Вот почему, рассматривая проблему интеллекта, мы преследуем цель показать значимость человека - венца развития природы и общества, где бы он ни появился - на Земле или в космосе. Жизнь и разум - не рядовые феномены Вселенной, как скажем, звезды, планеты и другие космические тела, многократно "тиражируемые" во Вселенной. Жизнь и разум - уникальный итог многих миллиардов лет эволюции материи [3]. Вот почему, как было сказано в Политическом докладе ЦК КПСС XXVII съезду партии, наша социальная, жизненная стратегия должна быть "нацелена на то, чтобы люди берегли планету, небесное и космическое пространство, осваивали его как новоселы мирной цивилизации, очистив жизнь от ядерных кошмаров и до конца раскрепостив для целей созидания, и только созидания, все лучше качества такого уникального обитателя Вселенной, как Человек" [4].
      8
      ГЛАВА I
      ПРОБЛЕМА ИНФОРМАЦИИ И ФИЛОСОФИЯ
      1. Отражение и информация
      Проблема информации - одна из наиболее сложных методологических проблем, возникших в эпоху научно-технического прогресса. Ее значение все более возрастает, что непосредственно связано с местом, которое занимают информация и информационные процессы в современной НТР, в развитии глубоких и динамичных социальных процессов, столь характерных для второй половины XX в. [1]
      Роль понятия информации в науке будущего становится все значительнее. Уже сейчас ясно, что прогноз двадцатилетней давности о том, что "в 2000 году теория информации, возможно, будет существовать лишь в немногочисленных абсолютно нечитаемых трактатах, которые хранятся в библиотеках колледжей как забытые памятники неразумно растраченных жизней", не оправдался [2].
      Среди развиваемых марксистами философских аспектов проблемы информации центральным вопросом является вопрос о соотношении отражения и информации [3]. И это не случайно: как показали философы-марксисты, философская категория отражения выполняет главную функцию в понимании и истолковании информации и процессов ее движения. Но этот методологический вклад философии дополняется и воздействием, идущим уже со стороны частных наук: через понятие информации философская категория отражения в наибольшей степени "впитывает" животворные соки современной науки, обогащаясь и конкретизируясь.
      Важнейший вывод, который сделан марксистами в области философской проблематики информации, заключается в установлении взаимной связи отражения и информации. Но по вопросу о том, какая это связь, в чем она конкретно заключается, единого мнения нет, и нам наряду с изложением собственного понимания проблемы придется сделать своего рода проблемный обзор различных точек зрения и показать логические пути и гносеологические условия разнообразия суждений и направлений научного поиска.
      Нередко в методологических исследованиях встречается мнение о том, что ту или иную концепцию о связи отражения и информации, о природе информации подтверждают либо только естествознание и вообще частные науки, либо одна философская аргументация. Сторонникам этих однобоких концепций уме
      9
      стно заметить, что, анализируя частнонаучные данные, ученый, желает он этого или нет, смотрит на них сквозь призму определенного философско-методологического подхода. И наоборот, на философские обобщения понятия информации существенно влияют результаты, полученные в исследованиях, проводимых в рамках частных наук по проблеме информации. Таким образом, истинное знание о природе информации не добывают только в философии, искусственно изолированной от других наук, или же только в последних, игнорирующих философские рассуждения в позитивистском духе. Истина рождается в союзе философии и других отраслей познания, в процессе интеграции знаний об информации на различных уровнях современного познания.
      Проблема "отражение и информация" решается в существенной степени в зависимости от того, как ученый понимает взаимоотношение философии и естествознания, других частных наук. Правильный подход к этой сложной методологической проблеме возможен лишь на пути взаимовлияния философских и нефилософских компонентов знания, диалектического синтеза знания об информации и отражении.
      Развитие понятия информации. Рассмотрим кратко некоторые этапы формирования понятия информации в лоне частных наук, исторические пути движения знания об информации. Это поможет нам прояснить сложную методологическую проблему, являющуюся центральным предметом настоящего анализа - ведь разнообразие взглядов на природу информации в значительной степени связано с бурным развитием самого учения об информации и полисемией этого понятия.
      В последние десятилетия понятие информации стало одной из самых широко употребляемых категорий современной науки. С термином "информация" мы встречаемся почти во всех отраслях науки. Из обыденного слова, каким оно было еще полвека тому назад, оно превратилось в понятие, используемое во многих, а в тенденции - во всех науках о природе, обществе и мышлении. Проблеме информации посвящено ныне столько публикаций, что их, пожалуй, не меньше, чем по любой другой фундаментальной проблеме современной науки. Идет спор о том, что такое информация, какие области действительности это понятие отображает, как оно соотносится с важнейшими категориями философии, кибернетики, естествознания и других наук.
      В подавляющем большинстве публикаций высказывается мнение о том, что познание информации началось именно благодаря возникновению и развитию кибернетики и теории информации, когда в 1948 г. появились основополагающие работы Н. Винера и особенно К. Шеннона. Изучая процесс познания информации, многие ученые излагают генезис этого понятия в рамках упомянутых отраслей научного знания. Между тем такое представление об истоках познания информации не соответствует действительности.
      10
      Хорошо известно, что познание какой-либо проблемы, как правило, начинается с выяснения ее качественной картины, выявления содержательного аспекта и лишь затем осуществляется переход к изучению количественного, формального аспекта. С познанием информации в свете упомянутого, весьма распространенного мнения дело обстояло как бы по-другому: сразу началось проникновение в количественный аспект информации.
      Однако опровергнуть это мнение не просто - "информационный кризис" дал о себе знать и в этой области. Тем, кто занимался математическими аспектами проблемы информации, не были известны работы в области ее качественного аспекта, выполненные до появления работ Н. Винера и К. Шеннона и включавшие важные в содержательном отношении выводы. Те же, кому они могли быть известны, или не придавали этому должного значения, или не осознавали, что такие публикации как раз и есть начало познания того пока еще загадочного феномена, получившего название "информация".
      В действительности процесс познания информации имеет несколько относительно независимых друг от друга источников. Один из них - теория журналистики, исследовавшая социальную информацию в ее качественном аспекте. Другой источник развития проблемы информации указывает В. И. Сифоров, подчеркивая, что наука об информации "выросла из практических потребностей электро- и радиосвязи, в частности, из острой, но не решенной еще и в наши дни проблемы "тесноты в эфире" и повышения помехоустойчивости радиотехнических систем" [4].
      С социальных проблем информации центр тяжести исследований перемещается в дальнейшем в сферу технических и естественных наук и лишь в самые последние годы опять возвращается в социальную сферу. Об этом свидетельствует появление в этой области ряда важных исследований, прежде всего связанных с научным управлением обществом и природой.
      В теории Шеннона под информацией понимались не любые сообщения, которыми люди обмениваются, передаваемые по техническим каналам связи, а лишь те, которые уменьшают неопределенность у получателя информации. Неопределенность существует тогда, когда происходит выбор одной из двух или большего числа возможностей, - это имеет место не только в процессах коммуникации, но и в управлении, познании; как в социальной сфере, так и за ее пределами. Степень снимаемой неопределенности в результате получения информации измеряется посредством отрицательного логарифма вероятности выбора для индивидуального события и математического ожидания от отрицательного логарифма вероятности (рассматриваемого в качестве случайной величины) для совокупности событий.
      Наряду с шенноновским, вероятностным вариантом математической теории информации появились и другие [5]. Следует отметить, что из всех вариантов математической теории информации
      11
      применяются в основном только вероятностный и комбинаторный. Упомянутые математические подходы к измерению информации с семиотической точки зрения описывают лишь знаковую структуру сообщений и поэтому могут быть охарактеризованы как синтаксические теории. Содержательные и ценностные аспекты информации изучаются в соответствующих семантических и прагматических концепциях и теориях [6].
      Кроме количества, ценности и содержания информации, рассматриваемых и эксплицируемых в логико-семантических и логико-прагматических концепциях, социальная информация, в частности, обладает и другими свойствами (правдивость, достоверность, полнота, глубина, точность, убедительность, доказательность, новизна, партийность, эффективность, оптимальность, оперативность, надежность, выразительность и т.д.). Теории или концепции этих свойств еще не созданы, они лишь начинают исследоваться в работах по теории социальной информации [7].
      Понятие информации широко используется в кибернетике (о чем подробнее будет идти речь далее), где оно выступает как одна из центральных категорий (в определенной степени как более общая категория, чем понятия связи и управления). Еще Н. Винером в 1948 г. было предложено "информационное видение" кибернетики как науки об управлении и связи в живых организмах, обществе и машинах, но лишь в последние годы появились публикации, в которых не только на содержательном, но и на формально-математическом уровне наметилась идея синтеза знаний о связи и управлении в так называемой "информационной теории управления" [8].
      Кроме технической кибернетики, математические методы различных вариантов теории информации используются в теории измерений, в физике, химии, географии, геологии и других науках о неживой природе. Широко применяются теоретико-информационные идеи и в науках биологического цикла, где сама сущность жизни связывается с преобразованием информации, управлением (в теории генетической информации, эмбриологии, эволюционной биологии), а также в психологии, физиологии высшей нервной деятельности, в гуманитарных науках - педагогике, лингвистике, теории социального управления, эстетике, теории права, этике и др. Ныне информация стала понятием, общим для всех частных наук, а информационный подход, включающий в себя определенные идеи и комплекс математических средств, превратился в общенаучный метод.
      Бурное развитие кибернетики, использование этим научным направлением понятия информации и теоретико-информационных представлений, привели некоторых ученых к мнению о том, что понятие информации является главной, центральной категорией кибернетики [9]. Однако эта точка зрения вызвала критику "сверху" и "снизу". "Сверху" в том смысле, что понятие информации широко употребляется в социальных науках, где даже создается
      12
      теория социальной информации и в тесной связи с ней - - социальная информатика как общенаучное направление исследований. Ясно, что понятие социальной информации отнюдь не тождественно кибернетическому пониманию информации. "Снизу" потому, что понятие информации используется в науках о неживой природе, а это даже при условии отрицания существования информации в неорганическом мире вовсе не означает, что оно обладает здесь исключительно кибернетическим содержанием.
      Наряду с упомянутой узкой трактовкой информации имеются и весьма широкие: так, понятию информации приписывался философский статус, что не воспринималось подавляющим большинством философов. Однако упрощением было бы не видеть объективных причин широкой точки зрения. Она своеобразно отражает тот факт, что по некоторым свойствам (и прежде всего - по объему понятия, по широте предметной области) категория информации в своем использовании вышла далеко за рамки какой-либо одной отрасли знания, приобрела общенаучное значение.
      В таком же положении находится и ряд других понятий, преодолевших пределы той или иной частной науки (или их группы) и интенсивно распространяющихся в сфере научного знания. В последние годы появились работы, в которых обосновывается концепция выделения наряду с частнонаучными и философскими категориями также нового вида, класса понятий, получивших название общенаучных [10]. Информацию все чаще относят к нему, причем как ученые, придерживающиеся концепции всеобщности информации, так и ученые, считающие, что она возникла на уровне жизни.
      Однако было бы неверно представлять, что проблема информации в современной науке уже решена. В действительности ряд вопросов еще вызывает дискуссию, в частности вопрос о предметной области понятия информации. То есть не определен онтологический статус информации - выступает ли она свойством всех материальных объектов или только живых и самоуправляющихся, либо же ограничивается исключительно сферой познания? Причем, как отмечает В. Г. Афанасьев, "вопрос о степени общности понятия информации является одним из самых принципиальных и, пожалуй, самых дискуссионных" [11].
      Существуют и другие спорные вопросы, так или иначе влияющие на определение и классификацию понятия информации, приводя к его полисемии.
      В современной науке можно выделить следующие значения понятия информации, которые мы считаем основными: сообщение, осведомление о положении дел, сведения о чем-либо, передаваемые людьми; уменьшаемая, снимаемая неопределенность в результате получения сообщений; сообщение, неразрывно связанное с управлением, сигналы в единстве синтаксических, семанти
      13
      ческих и прагматических характеристик; передача, отражение разнообразия в любых процессах и объектах. В настоящее время еще не выработано единственное и общепризнанное общее определение понятия информации, а наряду с приведенными употребляются еще сотни дефиниций, зачастую противоречивых и взаимоисключающих друг друга. Это выражение этапа бурного становления концепции информации в современной науке, широкого использования информационных процессов в технике и других сферах деятельности человека. Наличие множества интерпретаций информации следует рассматривать как проявление различных подходов к познанию истины, приоткрывающей исследователям лишь отдельные свои стороны, синтез которых произойдет в будущем.
      Методологическая альтернатива: информация - сторона (часть) или вид (форма) отражения? Имеются два основных подхода к характеристике информации и отражения (они четко сформулированы В. Цоневым [12]. Согласно одному из них отражение определяется с помощью информации (этому подходу следует В. Цонев). Другой подход, которого придерживаемся мы, состоит в обосновании понятия информации с помощью категории отражения. В рамках этих двух подходов по вопросу о соотношении отражения и информации выявились различные точки зрения, начиная от простого отождествления информации и отражения вплоть до утверждений о возможности существования информации вне процессов отражения. Как и всякие крайние мнения, они ныне не разделяются большинством ученых. Наиболее распространенными являются концепции, которые условно могут быть названы "аспектная" и "видовая". В "аспектной" концепции информация играет роль аспекта, стороны (какой именно мы пока не уточняем) любого вида отражения в природе и обществе. Для "видовой" концепции характерно "определение информации как вида отражения, а именно: как активного, целесообразного отражения. Критерием целесообразности выступает использование отражения для целей управления" [13]. Эти две концепции соотношения отражения и информации детерминированы истолкованием феномена информации, признанием ее свойством либо всех, либо только самоуправляемых материальных систем.
      Авторы, интерпретирующие информацию как свойство всех материальных систем, обычно опираются на математические теории информации, исследующие главным образом синтаксический аспект информации и особенно приложения теоретико-информационных приемов исследования в науках о неживой природе. Напротив, сторонники возникновения информации на уровне жизни в основном исходят из того, что информация существует только в единстве всех семиотических характеристик, ведущими из которых являются семантические и прагматические.
      Дискуссия философов-марксистов о предметной области понятия информации, как было показано [14], зависит и от того, как по
      14
      нимается информация - в виде свойства или в виде отношения. С этим связан и методологический выбор. В другом варианте этот же выбор обусловлен тем, как интерпретируется информация: в качестве атрибута всей материи либо в качестве функции самоуправляемых систем.
      Мы, однако, не совсем согласны с последним названием двух концепций. Дело в том, что "атрибутивная" концепция не исключает возможности интерпретировать информацию и как функциональное неотъемлемое свойство, присущее определенной стороне всех отражательных процессов. Но и сторонники "функционального" подхода, как правило, мыслят информацию в качестве атрибута, специфического свойства самоуправляемых, самоорганизующихся систем [15]. То есть этот подход также оказывается "атрибутивным", просто в рамках не всех, а только самоуправляемых систем (ведь понятие атрибута выражает не только неотъемлемое свойство субстанции, но и существенное свойство любого объекта). Некорректность разделения на "атрибутивный" и "функциональный" подходы, несмотря на привычность такой классификации, усиливается еще и тем, что, как отмечалось выше, в соответствии с "функциональной" концепцией информация в действительности понимается не как свойство самоуправляемых систем, но именно как отношение (несмотря на то, что ее сторонники обычно пишут об информации как о свойстве).
      Более удачное название "функциональной" концепции "кибернетико-семиотическая", если иметь в виду ее ориентацию главным образом на данные кибернетики и семиотики. Но и здесь очевидна условность названия, ибо подавляющее большинство приверженцев "функциональной" концепции опять-таки ориентируется на самоуправляемые системы, тогда как техническая кибернетика в настоящее время имеет дело, как известно, с несамоуправляемыми системами.
      Поэтому в рамках "функциональной" концепции есть свои разновидности, такие, как "управленческая" (где информация неразрывно связывается с управлением), "самоуправленческая" (где эта связь предполагается лишь с самоуправлением), "семиотическая" (где информация ставится в однозначную связь с триединством семиотических характеристик) и т.д.
      Опора на данные кибернетики "функционального" подхода к информации оказалась зыбкой не только в силу слишком ригористического предположения связи информации с самоуправлением, что, естественно, в известной степени исключает ныне действующие технические кибернетические системы из сферы самостоятельных информационных процессов. То, что "функциональный" подход неоднозначно следует из данных кибернетики, показала и такая уже упоминавшаяся нами современная кибернетическая теория, как информационная теория управления, базирующаяся на информации как свойстве всех материальных систем и связывающая понимание информации с разнообразием [16].
      15
      Здесь еще раз уместно обратить внимание на то, что не из кибернетики однозначно вытекает та или иная философская интерпретация информации, а скорее наоборот - современная кибернетика базируется на соответствующей философской концепции информации, ее связи с отражением.
      Концепция информации как вида (формы) отражения ведет к определенным методологическим следствиям, например, в связи с рассмотрением сущности идеального. Так, Д. И. Дубровский в ряде своих работ развивает идею о том, что "все те психические явления, которые определяются в качестве идеальных, представляют собой не что иное, как информацию, данную личности в непосредственном, "чистом" виде" [17]. Такое понимание природы идеального уже подвергалось нами критике [18]. Мы полагаем, что нет смысла отождествлять психический образ с информацией, ибо это существенно обедняет понятие образа. По мнению Д. И. Дубровского, информационные процессы впервые возникают только в самоуправляемых системах, где совпадают с отражательными процессами, выступают как вид отражения. Далее мы покажем, в чем важная методологическая неточность, но также выявим и некоторые плюсы такого подхода. Даже возражая против отождествления высокоактивного отражения и информации, мы все же должны отметить, что концепция информации как вида отражения в известной степени нацеливает на изучение количественными, теоретико-информационными методами высших видов отражения, в том числе феномена идеального (даже отчасти проясняя и эксплицируя, хотя и весьма грубо, упрощенно, его специфику), а это уже немало.
      Информационный подход к проблеме "сознание и мозг", развиваемый Д. И. Дубровским [19], состоит в том, что отношение между образом (явлением субъективной реальности) и связанным с ним мозговым процессом рассматривается как отношение между информацией и ее материальным носителем. Такое понимание нам кажется плодотворным, но лишь при четком указании на то, что при этом традиционные диалектико-материалистические представления об отношении сознания и мозга не заменяются, а эксплицируются на общенаучном уровне, что это не философское решение проблемы, а лишь ее развитие.
      Дело в том, что общее отношение между сознанием и мозгом было выявлено не в ходе применения информационного подхода, а задолго до этого в сфере диалектико-материалистического подхода. Информационный подход возник как попытка его конкретизации, поскольку отношение между информацией и ее носителем аналогично в известном смысле отношению сознания и мозга. Именно последнее оказалось первичным, общим и стимулирующим для информационного подхода к проблеме "мозг и сознание". Поэтому материалистическая диалектика, ленинская теория отражения являются методологической основой для понимания информации и информационных процессов, составляющих процессы субъективной реальности, явления сознания.
      16
      Д. И. Дубровский отмечает, что в результате использования понятия информации возникает возможность "интерпретации категории идеального на общенаучном уровне" [20], а это одна из важных черт марксистского подхода к данным проблемам.
      Впрочем, в том же направлении научного поиска ориентирует и концепция информации как стороны, аспекта отражения, но, на наш взгляд, более точно указывая, что в отражении кроме информации есть другая, неинформационная составляющая, что человеческое отражение только к информации не сводится. Среди прочих методологических инноваций концепции информации как стороны отражения можно назвать следующие.
      Во-первых, именно представление об информации как о неотъемлемой стороне отражения с одновременным признанием ее всеобщности привело к выводу о том, что информация - общенаучная категория и послужило стимулом к изучению общенаучных понятий и категорий вообще. По сути дела общенаучные категории наиболее изучены лишь на примере информации (так же как общенаучные подходы на примере системного подхода).
      Во-вторых, оказался возможным информационный подход к процессам развития, причем как в живой и неживой природе, так и в обществе [21].
      В-третьих, распространение концепции информации как стороны отражения на социальную информацию привело к выводу о существовании материальной социальной информации и открыло возможности анализа информационного аспекта как материальной, так и духовной культуры [22].
      В-четвертых, на базе этой концепции удалось дать методологическое решение проблемы неопределенности научной информации [23], поставленной еще Л. Брриллюэном, которую французскому ученому в общем виде решить не удалось, так как он избрал неправильные методологические ориентиры.
      Можно было бы назвать еще ряд новых методологических следствий концепции информации как стороны отражения, однако они получены уже в рамках более узкого толкования информации как разнообразия отражения.
      Поскольку из данных кибернетики или естествознания не следует однозначных выводов о том, существует или не существует информация в неживой природе, является информация стороной или видом отражения, то решающую роль играют сейчас философско-методологические аргументы (хотя подавляющее большинство естествоиспытателей, как видно из литературы, склоняются к точке зрения о всеобщности информации) [24]. Пока что наиболее разработана и имеет наибольшее число методологических следствий, свидетельствующих об ее эффективности, концепция всеобщности информации и представление последней в качестве стороны отражения.
      17
      Но было бы преждевременно и опасно на этом основании монополизировать данную точку зрения и тем самым прекращать обсуждение этих вопросов. Проходящая ныне дискуссия приносит свои плоды - она заставляет сторонников той или иной концепции либо усиливать аргументацию, либо сдавать свои позиции по отдельным вопросам. Пока что дискуссия носит некоторый "симметричный" характер: если одни ученые упрекают "функционалистов" за жесткую связь информации с управлением и отождествление информации с высшими видами отражения, то в адрес "атрибутивистов" следуют замечания относительно абсолютизации связи информации с разнообразием, структурой и т.д. Такой обмен критикой неизбежен и имеет свои объективные основания в бурном развитии понятия информации. Полемика идет главным образом в плане конкретизации представлений о связи отражения и информации. Происходят как дальнейшая дифференциация точек зрения в пределах даже одного подхода, так и процессы сближения, интеграции противоположных концепций. Например, в последние годы уже в рамках "атрибутивного" подхода у разных исследователей (и даже у одного и того же ученого в процессе эволюции его взглядов) появились различные варианты.
      Одни авторы настаивают на том, что информация - атрибут материи, такой же как пространство, время, движение, а понятие информации выступает в качестве философской категории. Другие же, подчеркивая неразрывную связь отражения и информации, тем не менее считают информацию не атрибутом материи, а лишь системной характеристикой. Есть концепция, объединяющая в известной степени "атрибутивный" и "функционально-кибернетический" подходы, когда выделяется "некибернетическая" информация в неживой природе и "кибернетическая" в живой природе и обществе [25].
      Происходят и другие процессы сближения казалось бы полярных точек зрения. Так, весьма перспективной общей платформой стала концепция информации как одной из общенаучных категорий. Общенаучность категории информации проявляется, во-первых, в том, что она все больше используется в различных науках, и в принципе нет такой науки, где это понятие не могло бы быть применено; во-вторых, в том, что ее общее содержание и связанные с ним математические методы отвлечены от конкретных и частных предметных областей, и, в-третьих, в том, что она выполняет, как и всякое общенаучное понятие, ряд важных общенаучных гносеологических функций.
      Определенное объединение различных концепций о природе информации, ее связь с отражением на базе общенаучного представления небезосновательны. Если информация мыслится как сторона отражения и свойство всех материальных систем, то ее общенаучный характер имеет свой онтологический фундамент, общенаучность выступает отображением всеобщности и универ
      18
      сальности информации. Однако и в том случае, когда информация представляется лишь как вид отражения, связанный с самоуправляемыми системами, открываются определенные возможности интерпретации информации с общенаучных позиций. Основания такой интерпретации уже гносеологические: поскольку познание является видом отражения, связанным с управлением, то в силу этих соображений информация может считаться общенаучной категорией. Разумеется, исследование информации как становящейся общенаучной категории еще только началось, но само представление соотношения категорий отражения и информации как философского и общенаучного понятия, на наш взгляд, весьма продуктивно и постепенно завоевывает все большее число сторонников.
      Информация - "передаваемая" часть отражения. Выше мы обсуждали общие вопросы соотношения информации и отражения. Сейчас же, отметив дискуссионность выдвигаемых двух направлений поисков соотношения понятий, остановимся на концепции, которая представляется нам одной из наиболее аргументированных. Речь идет о концепции информации как сущностной стороны отражения, именно той его части, которая может передаваться, кодироваться, опредмечиваться и т.д.
      Когда рассматривают содержание отражения и его основные характеристики [26], то обычно отмечают наличие ряда свойств, компонентов и сторон. К ним В. С. Тюхтин и Я. А. Пономарев относят информацию, модальность, количественные характеристики, тип сходства между отражением и оригиналом, предметность (объективированность) и т.д. Информация, указывают эти авторы, характеризует "одну важную сторону содержания" [27] и формы отражения (именно, как они полагают, его разнообразие). В данном случае нам важно подчеркнуть, что информация, рассматриваемая как сторона отражения, не сводится к отражению даже в его высших формах, а считается лишь частью его содержания и (соответственно) формы. Аналогичная концепция развивалась и нами в ряде работ и особенно в книге "Отражение и информация". Идея о том, что информация является лишь одной из характеристик, аспектов отражения, разрабатывается и в работах Л. М. Веккера [28], который показал, что соответствие объекта и его образа (психического) ведет к целому ряду их инвариантных свойств, в том числе и имеющих отношение к информации. Значит, опять-таки, сведение информации к отражению (на психическом уровне) несостоятельно, ибо отражение оказывается богаче информации, включает другие характеристики, в частности, пространственно-временные, системные и т.д. О том, что адекватное отображение в теориях физики объектов неживой природы не ограничивается передачей информации, а требует введения ряда внеинформационных компонентов отражения, говорит и опыт гносеологического анализа принципа инвариантности в физике [29].
      19
      Здесь мы не ставим задачу рассмотрения в содержании (и форме) отражения всех информационных и неинформационных составляющих и их соотношения. Для нас важно подчеркнуть, что концепция, отождествляющая отражение с информацией, оказывается несоответствующей реальности. Да и вряд ли она исходит из действительной связи отражения и информации - ведь в неживой природе такая связь вообще отрицается (ибо там есть отражение, но якобы отсутствует информация). А на уровне живой природы и общества происходит, согласно упомянутой концепции, отождествление информации и отражения, а это уже не связь, ибо связь требует не только тождества, но и различия (а последнее отрицается).
      На наш взгляд, информация выступает как некоторый инвариант отражения, именно то, что может объективироваться при трансформации и передаче преобразований отражения. Здесь можно провести аналогию между формой и содержанием. Отражение не сводится к информации, подобно тому, как содержание не сводится к форме. В процессе передачи отражения теряется ряд его различных особенностей, утрачивается часть его содержания, остается лишь то, что можно объективировать, передавать и в том или в ином виде формализовать. Переход от субъективной формы существования отражения к предметности связан с выделением из отражения той его важной стороны, характеристики, которую мы называем информацией. Именно она, а не отражение во всем своем богатстве может передаваться от одного объекта (скажем, кибернетической системы) к другому.
      Анализ исследования отражательных процессов привел к выводу о том, что отражение зависит от своих информационных носителей по целому ряду характеристик. Между тем, как известно из теории информации, последняя должна быть инвариантной по отношению к своим материальным носителям. Информация не тождественна отображению. Это лишь такая его сторона, которая поддается опредмечиванию, передаче, это инвариантная часть отражения. Отражение зависит от своего материального носителя, зачастую его невозможно перенести на другой материальный носитель, перекодировать (как музыку в цвет или картину в музыку), а информация перекодируется, передается, воспринимается, хранится, порождая образы, инвариантной частью которых является она сама.
      Нужно подчеркнуть, что образ, который формируется у одного человека в результате передачи информации от другого человека, никогда не совпадает с образом, сложившимся у передатчика информации. У каждого из них есть свои особенности, индивидуальные отличия, связанные со структурой (содержанием) и историей соответствующего материального носителя информации. Общее между этими образами заключается лишь в переданной и воспринятой информации.
      20
      При передаче информации от человека к человеку происходит ее опредмечивание - кодирование, в результате чего отражение упрощается, обедняется. Отражение является здесь основой переданной информации, оно богаче той своей части (стороны), которая передается. Полученная другим человеком информация служит основой формирования образа уже у получателя. И новый образ оказывается опять-таки богаче самой полученной информации, ибо выступает результатом не просто пассивного воспроизведения полученной информации в субъекте, а взаимодействия этой информации и получателя.
      Итак, мы видим, что в процессе передачи информации в одном случае образ является ее основой (источником), а в другом - результатом ее получения. Последнее дает основание считать информацию, как это делает В. Цонев, более фундаментальным понятием, чем понятие отражения. "Информация, - пишет он, сама по себе не является отражением. Она является основой, которая позволяет субъекту отражать объект, то есть формировать его образ. Со своей стороны, отражение не является информацией, несмотря на то, что его существование без информации невозможно. Отражение - комплексный процесс, при котором информация передается субъекту, принимается им и воспроизводит в нем образ объекта.
      Другими словами, информация есть необходимая предпосылка отражения, а отражение выступает как механизм фиксирования и накопления информации вне ее источника" [30]. Отметим, что в определенном смысле это верно, если смотреть на передачу информации с точки зрения получателя. Но если этот же процесс оценивать с позиции передающего информацию, то вывод окажется в известной степени противоположным. Концепция "получателя информации", если не видеть ее односторонности, может привести к мнению о том, что общенаучное понятие информации в некотором роде является более фундаментальным, чем философская категория отражения. В концепции В. Цонева и концепции, развиваемой нами, есть общее, а именно - признание того, что отражение и информация взаимосвязаны и не существуют друг без друга. Заключение о более фундаментальном характере информации, к которому пришел В. Цонев, обусловлено не выделением инвариантного с обеих точек зрения, а его собственной исходной концепцией, которая сказалась и на структуре книги, где информация с самого начала рассматривается как самостоятельная сущность, в принципе могущая существовать вне отражения.
      Между тем, как мы пытались показать, имеются веские основания, утверждая неразрывную связь отражения и информации, считать категорию отражения более широкой, чем категория информации. Отражение выступает как философская, универсальная категория, а понятие информации как частно- и (или) общенаучное понятие. В. Цонев в своей книге иногда это признает, отмечая, что отражение включает в себя информацию, но не сводится к ней.
      21
      Близкая к нашей точке зрения концепция развивается группой ученых из ГДР, которые характеризуют информацию как "поддающееся объективированию содержание отражения" [31]. В этом смысле информация является одной из составных частей отражения (как гносеологического образа) той, которая передается от отражаемого объекта к субъекту. Данная концепция согласуется с концепцией информации как отраженного разнообразия и с концепцией научной информации, принятой в литературе по информатике (в ее старом и новом понимании).
      Необходимо подчеркнуть, что рассмотрение информации как разнообразия процессов и результата передачи служит определенной конкретизацией концепции информации как стороны, аспекта отражения. Дело в том, что передавать информацию в любых процессах коммуникации и управления можно только с помощью разнообразия. Не случайно различные математические теории информации изучают именно "разнообразностную" сторону ее передачи. Поэтому концепция информации как отраженного разнообразия оказалась одной из наиболее привлекательных и широко распространенных в кибернетике и информатике.
      Вполне понятно, что при отражении осуществляется передача разнообразия от одного взаимодействующего объекта к другому, и разнообразие меняет свою форму. Говоря языком теории информации, здесь имеет место перекодирование разнообразия, но такое, которое, изменяя форму, сохраняет содержание, конкретное тождество взаимодействующих систем.
      Уже сама по себе передача разнообразия от одного объекта к другому, происходящая в статистических и однозначно-детерминированных процессах, обнаруживает свою связь с отражением. Отражение вначале рассматривалось и изучалось как познавательный процесс, как отображение объекта субъектом. Затем, когда это понятие было обобщено до категории, отображающей всеобщее свойство материи, открылись широкие перспективы выявления все новых форм отражения как в неживых и живых системах, так и в обществе. Теперь стало возможным рассматривать как отражательные не только процессы получения нового знания, но и передачу этого знания от одного человека к другому, то есть феномены, издавна считавшиеся процессами информирования, передачи информации. Такой подход позволил исследовать информационные процессы как отражательные, а отражательные как информационные. Уже здесь неявно содержится та альтернатива, о которой шла речь: отождествить эти два процесса, либо один из них (информационный) считать лишь стороной процесса отражения.
      При рассмотрении многообразных процессов отражения, например, в науке, нетрудно выделить кроме производства нового знания и его передачи, еще ряд других процессов отображения [32], также имеющих информационный аспект. Но если в понимание научного познания концепция информации проникает вслед за
      22
      категорией отражения и на ее основе, то иная ситуация в кибернетике: концепция информации опередила отражательную интерпретацию кибернетических процессов. Установление их взаимосвязи позволило и процессы движения информации в кибернетических системах истолковать на базе свойства отражения [33]. Подобная взаимная интерпретация концепций отражения и информации весьма полезна. Кроме дальнейшего подтверждения взаимосвязи отражения и информации в этом процессе выявляются и уточняются конкретные механизмы и пути такой взаимосвязи.
      Соединив в одно целое две основные идеи учения об информации (концепцию разнообразия и концепцию отражения), мы можем сказать, что информацию правомерно представить как отражение разнообразия, как то разнообразие, которое отражающий объект содержит об отражаемом (если рассматривать информацию как результат) и как аспект разнообразия процессоз отражения (включающий, кроме разнообразия, еще ряд других аспектов - энергетический, пространственно-временной и т. п.).
      Предлагаемое определение понятия информации как отражения разнообразия (разнообразия в отражении) - одно из вероятных, оно дает возможность отличать понятие информации и от понятия отражения и от понятия разнообразия. Вместе с тем его нельзя абсолютизировать, ибо более общей концепцией является, конечно, концепция информации как стороны отражения, допускающая передачу и объективирование (в частности, передача информации в ЭВМ в виде нулей и единиц).
      Нетрудно заметить, что если концепция информации как передачи разнообразия включается в предлагаемую здесь концепцию информации как "передающейся" части (стороны) отражения, то в нее входят и три основные интерпретации информации (как сообщения, как уменьшаемой неопределенности, как сообщения, выполняющего управленческие функции).
      Таким образом, к настоящему времени завершился определенный цикл познания природы информации, начавшийся с ее понимания как сообщения (осведомления), передаваемого людьми, охватывающий разного рода интерпретации, упомянутые нами выше и концепцию информации как "передаваемой" стороны отражения. Новое определение, оказывающееся самым общим на более высокой ступени познания, "повторяет" исходное, но уже обогатившись категорией отражения. Разумеется, соотношение категорий отражения и информации требует дальнейших исследований в различных направлениях и аспектах. Одна из задач научного поиска - определение не только общего понятия информации в соотношении с универсальной философской категорией отражения, но и особенных, специальных понятий, а также их взаимосвязи.
      23
      В качестве рабочей гипотезы уместно высказать следующее предположение каждому специальному понятию отражения соответствует свое особенное понятие информации (и наоборот) [34]. Данная гипотеза нацеливает на выявление парных понятий, если известно одно из них (либо отражение, либо информация).
      Еще один путь поиска, который позволит из ныне существующих точек зрения создать стройную, упорядоченную систему взглядов на соотношение понятий отражения и информации, - выявление различных уровней, аспектов и форм движения информации и отражения (скажем, поиск соответствия синтаксического аспекта информации синтаксическому аспекту отражения, семантического аспекта информации - соответствующему аспекту отражения и т.д.). Ведь хорошо известно, что на развитие концепции активности отражения существенное влияние оказало изучение процессов преобразования информации в кибернетических устройствах. На пути сравнительного анализа и соответствия различных аспектов и особенных форм понятий отражения и информации можно получить важные позитивные результаты. В данной главе мы этим не занимаемся, а ограничиваемся лишь рассмотрением главных подходов и исследованием исходных концепций, положенных в основу различных подходов к решению проблемы.
      Возможно, что направление, ориентированное на однозначное соответствие аспектов и видов отражения, не во всех отношениях окажется удачным и обнаружит свою методологическую ограниченность. Однако, где эти границы пока не ясно и без исследований их установить невозможно. Важно, чтобы каждый предлагаемый методологический подход оказался эффективным в приращении нового научного знания, чтобы их совокупность привела к решению одной из сложнейших проблем современной и будущей науки.
      2. Информация и развитие
      Использование информационного подхода, а также средств информатики и кибернетики в ходе исследования процессов движения и развития науки существенно зависит от решения методологических и мировоззренческих проблем взаимоотношения категорий движения, развития и информации. Усиление внимания к теории диалектики как общей теории движения и развития [35] повышает актуальность вопроса о месте и роли информационных идей и подходов в познании изменяющихся, развивающихся систем.
      Прежде всего нужно отметить, что понятия "движение" и "развитие" и понятие "информация" относятся к различным уровням и классам. Понятия движения и развития являются одними из фундаментальных категорий материалистической диалектики. Они принадлежат к классу универсально-философских категорий, реализующих единство онтологического, гносеологиче
      24
      ского и логического аспектов. Их сущность и содержание всесторонне раскрываются материалистической диалектикой (прежде всего тремя всеобщими законами диалектики), а также основными принципами и системой категорий марксистско-ленинской философии. Понятие информации не выступает, как мы показали в предыдущем параграфе, философской категорией. Оно принадлежит к классу общенаучных понятий. Констатируя различия научного статуса категорий движения, развития и информации, мы должны хотя бы кратко показать соотношение двух уровней познания - философского и общенаучного, ибо от этого зависит как общее решение проблемы, рассматриваемой в данной работе, так и решение ряда других важных проблем методологии современной науки, связанных с кибернетикой и информатикой.
      Прежде всего подчеркнем, что общенаучные формы и средства познания (понятия, методы, проблемы, принципы, гипотезы и т.д.) имеют достаточно гетерогенный состав и сложную структуру. Они связаны друг с другом, а также с традиционными частными науками и философией. Поэтому далее мы не будем говорить обо всех общенаучных формах и средствах познания, а остановимся лишь на определенной их группе, включающей в себя системный, структурно-функциональный, информационный, модельный и другие подходы и методы, а также соответствующие им понятия.
      В марксистской философской литературе было замечено, что понятия информации, модели, системы, структуры и другие выступают в качестве определенного обобщения соответствующих понятий частных наук и потому могут считаться, если пользоваться терминологией В. А. Лекторского и В. С. Швырева, "наиболее общими понятиями специальных наук" [36]. В дальнейшем эти понятия и связанные с ними подходы и методы стали называть просто общенаучными, имея в виду, что они относятся к наиболее общим абстракциям частных наук.
      Однако несколько ранее, анализируя традиционные общенаучные методы (анализ и синтез, дедукцию и индукцию и т.д.), а также некоторые новые методы (например, формализацию, аналогию, моделирование, математизацию), применяющиеся во всех специальных научных дисциплинах для исследования отдельных сторон их объектов познания, Б. М. Кедров и А. Г. Спиркин предложили назвать их особенными методами [37].
      Очевидно, что как традиционные, так и новые общенаучные методы (подходы), в том числе системно-структурный и информационный, оказываясь в определенной степени обобщением частных наук, играют по отношению к философскому методу роль специальных методов (в отличие от просто частнонаучных методов). Но если это так, то общенаучные методы можно рассматривать как некоторые самостоятельные, но вместе с тем промежуточные методы относительно философии и частных наук [38]. Думается, что такая постановка вопроса о соотношении философского и общенаучных методов дает основу для выявления значения информационных средств в изучении развивающихся и изменяющихся систем, соотношения категорий движения, развития и информации.
      25
      Чтобы подчеркнуть, что информационный и другие подходы и методы, условно называемые общенаучными, с одной стороны, выступают как конкретизация общефилософского, универсально-диалектического метода, а с другой - являются определенным обобщением частных наук, как нам представляется, необходимо уточнить их название "специально-общенаучные". Оно отличает их от диалектико-материалистического метода, выступающего как универсально-общенаучный метод познания и преобразования действительности. Именно в качестве специально-общенаучных мы и будем рассматривать категорию информации и информационный подход. Не претендуя на универсальную общенаучность философского метода, будучи его конкретным проявлением во многих (а не какой-то одной) сферах научного познания, категория информации и информационный подход в определенном, специальном аспекте эксплицируют некоторые философские положения, в то же время обобщая данные частных наук. В этом смысле специально-общенаучные методы (и понятия) являют собой дедуктивно-индуктивные системы: дедуктивные по отношению к философии и индуктивные по отношению к частным наукам
      Информационный подход в таком понимании может использоваться как специально-общенаучный метод для исследования достаточно общих, но все же определенных, специальных сторон процессов развития и движения. В данном аспекте понятие информации и связанные с ними математические средства познания могут употребляться для характеристики абсолютно всех процессов изменения и развития без ограничения предметной области. Мы имеем в виду принципиальное, а не актуальное использование - ведь информационные средства применяются пока в ограниченной области, которая постепенно расширяется в пространстве научного знания.
      Говоря об использовании информационных представлений для характеристики и конкретизации процессов изменения и развития, нам хотелось бы прежде всего обратить внимание на еще одно существенное методологическое положение, без которого проблема "развитие и информация" не может быть раскрыта в правильном направлении. Речь идет о том, что понятие информации в марксистской философской литературе определяется с помощью универсально-философской категории отражения (см. 1).
      В ходе дальнейшего осмысления понятия информации, несомненно, будут получены более точные знания о ее природе, но неразрывная связь информации с отражением, уяснение того, что понятие информации в определенном аспекте конкретизирует категорию отражения - это как бы методологический трамплин
      26
      для перехода к выявлению связи информации с развитием. Категория информации на общенаучном уровне конкретизирует категорию отражения (и частично ряд других категорий диалектики), информационный подход также выступает в качестве общенаучной экспликации ряда идей диалектико-материалистического метода.
      По степени, уровню и некоторым характеристикам отражения можно оценивать информационные параметры изменяющихся и развивающихся объектов. И наоборот, если известны информационные свойства объекта, можно судить о его отражательных характеристиках. Отражение, в свою очередь, сопровождает процессы взаимодействия, движения, оно с ними неразрывно связано и оказывается, на наш взгляд, одним из существенных аспектов взаимодействия. Развитие тоже выступает как сторона взаимодействия, движения и через эти понятия в логическом плане связываются категории отражения и развития. Как известно, отражение представляет собой такое взаимодействие объектов, при котором содержание (структура, особенности) отображаемого объекта воспроизводится в отображающем объекте в определенной мере и в ином виде. По поводу этой дефиниции, которую разные авторы дают в различных формулировках, практически нет разногласий. Однако общее определение понятия развития еще не установилось. Мы не будем подробно рассматривать недостатки каждого из существующих вариантов, ибо это не входит в нашу задачу. Понятие движения, как общепринято в марксистской философии, означает изменение вообще. Развитие выступает особым случаем движения, который представляет наибольший интерес для материалистической диалектики. Именно процессы развития и связи (взаимодействия) и являются главным предметом ее анализа.
      Движение и развитие в самом обобщенном виде характеризуют основные законы диалектики. Развитие являет собой взаимодействие противоположностей системы, взаимопереход количественных и качественных ее изменений, имеющих определенную направленность, задаваемую законом отрицания отрицания. Это определение есть так называемое "определение через закон", в данном случае через всеобщие законы диалектики. В принципе такая дефиниция понятия развития вытекает из ряда основополагающих высказываний классиков марксизма, в особенности ленинских положений. В. И. Ленин подчеркивал, что развитие есть ""борьба" противоположностей" [39], понимал "развитие как единство противоположностей" [40], считал, что "жизнь и развитие в природе включают в себя и медленную эволюцию и быстрые скачки, перерывы постепенности" [41] и т.д.
      Что касается закона отрицания отрицания, то, будучи основным законом диалектики, он выражает определенную закономерность поступательного прогрессивного развития: на более высокой ступени развития происходит как бы возврат к исходному пункту, повторяются некоторые черты и особенности начальной ступени развития.
      27
      К регрессивной линии развития этот закон не применим уже в силу самой формулировки, предусматривающей переход от низшего к высшему. В этом смысле он не является столь всеобщим, как другие законы диалектики, на что обратил внимание М. Н. Руткевич [42]. Однако данный закон в принципе можно сделать всеобщим, распространив его и на регрессивную линию развития. Ведь если на более высокой ступени происходит якобы повторение некоторых черт более низкой ступени развития, то и - наоборот - в ходе регрессивного развития, на более низкой ступени также должны происходить аналогичные, но "более бедные" повторения. То же самое можно сделать и для третьего типа развития "одноплоскостного", или "нейтрального", по отношению к прогрессу и регрессу, когда могут повторяться состояния изменяющегося объекта. Это следует из предпринятого здесь "инверсионного" переосмысливания закона отрицания отрицания для регрессивного и "нейтрального" развития с целью определенного его обобщения до статуса всеобщности "во всех измерениях", присущего двум другим основным законам диалектики.
      Мы остановились на законе отрицания отрицания и сделали попытку его обобщения еще и потому, что этот закон помогает объяснить феномен отражения в процессе развития, а именно тот аспект отражения, который получил название историко-генетического [43]. Ведь высшую и низшую ступени развития, на которых повторяются некоторые общие черты, можно рассматривать как два объекта (или точнее два состояния развития одного объекта), между которыми существует отношение отражения. В высшей (или низшей) ступени развития происходит отображение генетически первичной низшей (для прогрессивного развития) либо высшей (для регрессивного развития) ступени, то есть воспроизводятся отдельные особенности, черты исторически связанных между собой ступеней (состояний) развивающегося объекта. Таким образом, категория отражения имеет самое непосредственное отношение к формулировке закона отрицания отрицания и показывает, что отражение выступает одной из сущностных характеристик развития вообще.
      В этой связи возникает вопрос о том, на каких же ступенях развития осуществляется процесс генетического отражения в ходе отрицания отрицания? Ответить нам поможет рассмотрение процесса развития в совокупном действии других основных законов диалектики. Обратим внимание на "степень интегральности" всех трех законов диалектики, на временной параметр их совместного действия. То, что в процессах развития законы диалектики действуют одновременно и совместно, а не последовательно, хорошо известно. Однако результаты их одновременно-совместного действия сказываются по-разному.
      28
      Так, закон единства и борьбы противоположностей действует в любой момент времени, это своего рода "дифференциальный" закон. Закон взаимного перехода количественных изменений в качественные в этом смысле отличается от него, ибо для его реализации необходимо время (особенно в так называемых "постепенных скачках"), достаточное для изменения количества до границ, определяемых мерой, что приведет к скачку, переходу от старого качества к новому. Закон отрицания отрицания еще более "растянут" во времени, поскольку повторение некоторых черт возможно не ранее, чем на третьей ступени развития обьекта, то есть за этот период закон взаимосвязи количественных и качественных изменений проявит себя, по меньшей мере, дважды (в виде двух качественных переходов, скачков).
      Повторение некоторых черт может произойти также на четвертой, пятой, шестой и последующих ступенях развития. Что же понимается под ступенью развития при формулировке закона отрицания отрицания? Весьма часто считается, что это определенное качественное состояние развивающегося объекта и поэтому речь идет о повторении на высшей ступени некоторых черт (свойств) качественной определенности исходной ступени.
      Переход от одного качественного состояния к другому не всегда совпадает с этапом разрешения противоречий, свойственных развивающемуся объекту. На предшествующем этапе развертывания противоречий может происходить ряд качественных изменений. Они имеют место уже в период превращения различий в противоположности, становления связей между последними и обретения ими системного характера взаимодействия и взаимного отрицания. В рамках единства, взаимосвязи противоположностей (и доминирования одной из них) развивающийся объект может претерпеть некоторые качественные изменения без разрешения противоречий. Оно, а значит снятие единства, обязательно совпадает с качественным изменением, причем последнее носит уже коренной, фундаментальный характер.
      Наличие серии качественных изменений в процессе полного цикла становления и разрешения противоречий объясняет, почему отрицание отрицания обычно не сводится к триаде (тезис - антитезис - синтез) и не обязательно следует этой формализованной схеме. В соответствии с ней повторение некоторых черт исходной ступени должно было бы происходить всегда на третьей ступени развития. Между тем рассмотренная выше "асинхронность" единовременного действия закона единства и борьбы противоположностей и закона взаимосвязи качественных и количественных изменений нарушает формальную схему отрицания отрицания. Определенный возврат к исходному пункту наступает лишь тогда, когда изменение качественного состояния (ступени развития) совпадает с этапом разрешения противоречий. Именно этим объясняются и факт генетического отражения одной ступени развития в другой, и существование ряда промежуточных этапов, где нет такого отражения как повторения (но есть другие процессы генетического отражения).
      29
      Наличие процессов не только обычного (назовем его структурным, или функциональным), но и генетического отражения позволяет далее использовать информационные представления для понимания процессов изменения объектов, их развития, подходя к информации как к определенной стороне отражения. Несмотря на обилие различных концепций информации, приходится признать, что пока лишь концепция информации как отраженного разнообразия дает возможность широко использовать ее для изучения процессов изменения и развития. Это, должно быть, произошло потому, что сторонники иных концепций информации почти не рассматривали вероятность использования их для анализа процессов изменения и развития [44]. Между тем концепция, в соответствии с которой информация представляется как сторона отражения, характеризующая его разнообразие, широко применяется в анализе процессов развития в природе и частично - в обществе. В рамках этой концепции был сформулирован так называемый информационный критерий развития [45].
      Особенность концепции отраженного разнообразия заключается не только в определенной концептуальной разработанности ее применения к процессам развития, но и в том, что на ее основе возможно измерение ряда параметров развития, и в принципе получение некоторых его теоретико-информационных критериев, ибо эта концепция основана не только на соображениях чисто философского характера, но и на обобщениях всех существующих математических вариантов теории информации и их использования в других науках. Концепция информации на базе отражения и разнообразия широко используется, как мы уже не раз отмечали, в информационной теории управления. Более того, определение понятия информации как отраженного разнообразия оказалось непосредственным "идейным вдохновителем" наиболее общего современного математического обобщения понятия информации с помощью теории категорий, осуществленного в работе А. А. Шарова [46].
      Эксплицируя с помощью математической теории категорий данное в философских исследованиях понятие информации как отраженного разнообразия, А. А. Шаров отмечает, что "с математической точки зрения информация - это некоторый класс отображения, или морфизмов... Мы будем говорить об информации лишь тогда, когда при отображении сохраняется старая структура" [47]. Какие же структуры имеются в виду? Что касается теории Шеннона, то здесь выступают некоторые структуры с вероятностной мерой, в топологической теории информации Н. Рашевского - это графы, в алгоритмической теории информации А. Н. Колмогорова - определенная последовательность букв и т.д. Все это свидетельствует о необходимости экспликации категории информации на наиболее общем уровне математической
      30
      структуры, об определенной независимости понятия информации от конкретного вида объектов, относительно которых она определяется и измеряется.
      "Единственной математической теорией, - подчеркивает А. А. Шаров, которая не налагает никаких ограничений на природу объектов, является теория категорий" [48]. Объектами этой теории могут быть теоретико-порядковые структуры, топологические пространства, универсальные алгебры, множества. Для теории категорий важно лишь то, чтобы каждая пара объектов (элементов) характеризовалась некоторым множеством отображений (морфизмов). Информация при этом теоретико-категориальном подходе к ее экспликации может быть охарактеризована как мономорфизм, то есть как отображение, при котором сохраняется разнообразие прообраза. Если же разнообразие при мономорфном отображении не сохраняется (например, в том случае, когда буквы текста отображаются инъективно, но все образы оказываются неразличимыми), происходит его потеря, то такое отображение не является отображенным разнообразием, то есть информацией.
      А. А. Шаров вводит понятие количества информации морфиама, позволяющее установить количество информации, необходимой для того, чтобы осуществить данный морфизм, и на основе этого - измерение ценности информации. Показано, что подобный подход при определении количественных характеристик информации и при надлежащих условиях приводит к формулам вероятностной теории информации.
      Предложенный теоретико-категориальный подход является, по-видимому, наиболее общим математическим подходом, сформировавшимся на основе философско-методологической концепции информации как "отраженного разнообразия". Наиболее общий математический подход получен, как видим, в рамках общего философского подхода к определению понятия информации, имеет с ним непосредственную методологическую корреляцию. Развитие теоретико-категориальных представлений об информации позволяет не только обобщить все математические определения понятия информации, но и прибегать к ним в исследовании процессов развития, в частности биологического (для изучения, например, гомологий). Но поскольку в этом подходе вводится и понятие ценности информационных свойств (то есть селективной ценности М. Эйгена, или информации как избирательного взаимодействия С. Фокса, или эволюционной информации А. П. Руденко), то данный подход к информации может использоваться в концепциях предбиологической и биологической эволюции [49].
      Разработанные математические методы измерения разнообразия отражения дают возможность исследовать его изменение в процессах развития и тем самым осуществлять не только качественную, но и количественную оценку уровня, степени и темпов развития интересующих нас систем. Конкретные примеры при
      31
      водятся нами в уже упоминавшихся работах, посвященных информационному критерию развития. При этом приходится делать определенную экспликацию понятия развития под "информационным углом" зрения: именно развитие систем рассматривается как изменение (отражение) составляющего их разнообразия одного состояния (ступени развития) объекта по отношению к другому состоянию (ступени развития).
      Говоря об информационной экспликации общего понятия развития, мы должны подчеркнуть, что она осуществляется на двух уровнях - частнонаучном (например, информационные модели развития в биологии) и общенаучном (когда обобщаются определенные характеристики частных процессов развития). В данном случае нас больше будет интересовать второй уровень, на котором формируются достаточно общие, но вместе с тем специальные характеристики процессов развития.
      Общенаучно-информационный уровень, в свою очередь, подразделяется в семиотическом плане на синтаксические, семантические и прагматические экспликации. Количественно-синтаксический критерий развития материальных систем исходит из того, что в процессах развития, например на линии прогресса, происходит увеличение количества информации развивающихся систем. Так, атомы содержат меньшее количество информации, чем молекулы, последние меньшее, чем биологические организмы и так далее, если выбирать одни и те же единицу количества информации и уровень отсчета.
      Есть определенные варианты этого критерия. По мнению Е. А. Седова, процессами развития можно считать "лишь такие процессы, в которых увеличение количества информации опережает как увеличение массы системы, так и рост числа составляющих ее элементов" [50].
      Конечно, такое представление слишком узко. По-видимому, любое изменение количества структурной информации, или лучше сказать, информационного содержания, следует относить к процессам развития материальных систем. Определенные преимущества информационных экспликаций процессов развития прежде всего связаны с возможностями применения количественных или математических методов. Но имеются и некоторые другие "полезные эффекты" информационных экспликаций: объединение различных характеристик реальных процессов развития, например, статистических (вероятностных) закономерностей и закономерностей динамических, где между причиной и следствием существует лишь однозначная связь. Информационный критерий, как это показано в упомянутой книге Е. А. Седова, дает возможность рассматривать процесс развития в единстве необходимости и случайности.
      Пока количественные информационные критерии и соответствующие расчеты, на них построенные, как продемонстрировал М. Аптер на примере биологического развития, страдают субъективизмом, произволом (которые в принципе можно преодолеть). Однако этот автор, несмотря на свою критическую настроенность, все же полагает, что "теория информации прямо применима к развитию" [51].
      32
      Еще не существует единого даже синтаксического информационного критерия развития. Возможны различные "информационные" экспликации, существенно зависящие и от того, как понимается сам процесс развития, и от того, как интерпретируется информация. Очевидно, что иная трактовка информации, скажем, как снятой неопределенности в информационном плане, характеризовала бы переход объекта от состояния с одними информационными параметрами определенности к другому состоянию и т.д. Трактовка информации в семиотико-кибернетическом плане предполагает определение изменений всех составляющих ее компонентов на синтаксическом, семантическом и прагматическом уровнях и является, как было показано [52], перспективным комплексным информационным критерием для кибернетических и в особенности для самоуправляемых биологических и социальных систем. Что касается первых, то к ним может быть применен целый ряд информационных критериев развития. Например, наряду с упомянутыми еще и информационный критерий, связанный со "способностями" кибернетической системы перерабатывать информацию, осуществлять совокупность управленческих функций, в которых раскрывается активность отражательно-информационных процессов, и т.д.
      Информационные характеристики кибернетических систем включают больший набор свойств, чем системы неживой природы (если признать, что информация существует в неживой природе как одно из свойств материальных систем). Это позволяет разработать комплексные информационные критерии развития, которые как конкретизируют различные аспекты семиотического информационного критерия, так и дают возможность перехода к еще более сложным критериям, особенно для систем социальной информации, обладающих другими свойствами и характеристиками, выходящими за пределы их кибернетического "набора".
      Возможность выявления весьма тонких и сложных информационных критериев развития не означает, что нельзя пользоваться также более грубыми и общими, к каким принадлежит критерий изменения разнообразия состояний систем. Ведь в кибернетике известен закон необходимого разнообразия, согласно которому информационное содержание кибернетической системы должно соответствовать информационному содержанию воздействующих на нее возмущений. Короче говоря, этот закон устанавливает связь внутреннего содержания (структуры), степени разнообразия кибернетических систем с их отражательными способностями, с реакцией на разнообразие воздействующей на систему окружающей среды. Более сложная, содержащая большое количество разнообразия, система имеет возможность более адекватно отображать внешнюю среду и реагировать на возмущения, выполнять соответствующие управленческие функции.
      33
      В кибернетических системах степень развитости аппарата отражения внешнего мира находится в тесной корреляции с возможностями переработки информации. В этом смысле о степени развития кибернетических систем можно узнать по развитию их отражательного аппарата, их информационных подсистем, в особенности подсистем переработки информации. Не случайно о прогрессе в области создания электронно-вычислительных машин судят в основном по возможности и скорости переработки информации, причем они растут чрезвычайно быстро при переходе от одного поколения ЭВМ к другому.
      Всего за десятилетие (с 1955 г. по 1965 г.) быстродействие ЭВМ увеличилось более чем в сто раз и достигло нескольких миллионов операций в секунду, а к настоящему времени этот показатель опять повысился более чем в сто раз. Вообще скорость переработки информации, согласно данным Дж. Платта и М. Минского, за последние сто лет (благодаря развитию в основном кибернетической техники в последние десятилетия) возросла в 10(6 степени) раз, а скорость передачи информации в 10 (7 степени) раз [53]. Интенсификация информационных процессов - одна из важных особенностей социального прогресса в особенности в период развертывания НТР. Это ставит вопрос о роли информации в социальном прогрессе. Но прежде чем перейти к нему, необходимо определить отношение информационного критерия развития, различных его экспликаций к философскому понятию развития, ибо это очень важно для уяснения роли информационных процессов в общественно-историческом прогрессе.
      Какие бы ни выбирались информационные критерии развития - общие или частные, сложные или простые - необходимо выявить, как происходит изменение информации, ее накопление в системе, как информационные характеристики относятся к другим характеристикам изменяющихся и развивающихся систем, к развитию вообще. В процессе развития происходят различные метаморфозы изменяются, например, энергетические характеристики систем, их масса, пространственно-временные параметры и т.д. В каком отношении к изменению этих свойств и атрибутов материальных систем находится изменение информационных параметров?
      По-видимому, если мы стоим на марксистских позициях, сразу же следует отбросить две крайности, которые в явной либо неявной форме существуют в литературе.
      Одна крайность связана с тем, что информационные аспекты развития вообще не принимаются во внимание и проблема развития рассматривается на "доинформационном" уровне. Такая позиция, встречающаяся в подавляющем большинстве философских работ, посвященных проблемам развития, очевидно, обус
      34
      ловлена невниманием к данным современной науки, в частности к кибернетике и информатике, и ее сторонники не используют в полной мере творческие возможности марксистско-ленинской философии.
      Другая крайность заключается в абсолютизации значения информации в процессах развития, сводит проблемы развития только к изменению информации в развивающихся системах. Данная позиция, быть может, имела некоторое историческое оправдание как реакция на ранее упомянутую точку зрения, но сейчас этот "ультраинформационизм" неоправдан. Подобные радикальные, сугубо "информационные" концепции развития, абсолютизация позитивной роли информации характерны для буржуазной философской и социологической литературы, тогда как для нашей - недооценка информационного аспекта [54].
      Диалектико-материалистический подход к проблеме развития, основанный на достижениях современной науки, обязательно должен учитывать роль информации в процессах развития. Нельзя сказать, что здесь уже все ясно и проблема решена. В действительности она только поставлена и ее решение - дело не только философов, занимающихся проблемой информации, а философии в целом, вновь обратившейся к разработке фундаментальных проблем развития в самом общем плане.
      Далее мы выскажем соображения, которые можно рассматривать как некоторые тезисы. Их развитие поможет сдвинуть с места решение этой проблемы. Очевидно, что позитивная либо негативная абсолютизация информации в процессах развития, а тем более противопоставление информационных концепций развития диалектико-материалистическому учению о развитии в принципе неприемлемы.
      Важно еще раз подчеркнуть, что информационные критерии развития выступают не в качестве критериев, однопорядковых с диалектико-материалистическим подходом к проблеме развития, а как варианты его общенаучной экспликации. Такой подход сразу же ставит на место вопрос о взаимоотношении наиболее общего, диалектико-материалистического понятия развития и его общенаучных либо частнонаучных экспликаций. Данная точка зрения является следствием высказанных в начале нашего изложения соображений о принадлежности категорий отражения, движения, развития - с одной стороны, и категории информации - с другой, к различным уровням научного знания философскому и общенаучному.
      Исходя из этого, можно утверждать, что определяющей методологической и мировоззренческой основой построения теоретико-информационных экспликаций понятия развития выступает материалистическая диалектика как общая теория движения и развития. Все информационные подходы к анализу изменяющихся и развивающихся систем реализуют определенные диалектико-материалистические идеи о развитии, но "схватывают" лишь оп
      35
      ределенные моменты, аспекты развития вообще, то есть информационные критерии играют роль какого-то менее общего компонента (стороны) диалектико-материалистических представлений о движении и развитии. Именно за счет сужения содержания при такой экспликации появляется возможность использовать в отдельных случаях, при наличии развитого математического аппарата некоторые количественные методы, позволяющие установить ряд параметров изменения и развития.
      Нам представляется, что общая дефиниция понятия "развитие", если ее выразить кратко, используя определение "через видовые отличия" от родового понятия движения [55], изменения, в принципе должна состоять из философских категорий. Например, нами было предложено считать развитием конкретной системы изменение ее содержания [56], имеющее определенную направленность (не обязательно необратимую).
      Под направлением изменения понимаются прогресс, регресс, изменение структуры (в процессах одноплоскостного развития) и другие возможные формы изменений системы. Понятие "содержание" системы является той наиболее широкой категорией диалектики, которая сводит в единое целое ее качество и количество, структурные, элементные и все другие изменения. С этой позиции неразвивающейся системой будет лишь система, не изменяющая своего содержания, находясь в движении (например, механическом). Движение и развитие в указанном смысле относительны - любое движение данной системы может оказаться процессом развития для более широкой системы.
      Такое рабочее определение полностью сохраняет философский характер, ибо включает две философские категории: "изменение" и "содержание". При этом четко обнаруживается отличие развития от движения - развитие это не любое движение, а лишь связанное с направленным изменением содержания движущейся системы.
      Трактовка понятия развития в общем случае как изменения содержания системы, имеющего определенную направленность, была выработана в результате исследования информационных представлений о процессах развития. Очевидно, что она не реализует всего богатства определения понятия развития через законы диалектики, но выделяет ряд общих характеристик реальных процессов развития и, как видим, выступает в качестве обобщения информационного подхода к исследованию развивающихся систем. Из общего определения понятия развития его информационная экспликация вычленяет лишь изменение разнообразия содержания в результате самоотражения одного состояния объекта в другом его состоянии.
      Определение понятия развития как изменения содержания включает в себя и количественные и качественные изменения, эволюционные и революционные стороны развития, направленность развития в сторону уменьшения содержания (регресс) и в
      36
      сторону его увеличения, обогащения (прогресс), и т.д. Такое понимание развития показывает, что наряду с изменением разнообразия в процессе генетического отражения могут происходить и другие изменения содержания - в частности, пространственно-временные, энергетические, массовые и т.д. Изменение информационных параметров есть лишь одна из характеристик развития и, следовательно, этот процесс не сводится только к изменению информации, ее количества, ценности и содержания. Установление места и роли изменения информации в общих процессах развития - задача, касающаяся каждого конкретного процесса развития. Она, как показано, вряд ли может решаться в самом общем виде, хотя бы в силу того, что понятие развития и его информационные экспликации принадлежат к разным уровням абстракции. Пожалуй, можно говорить лишь об определенном усилении значения информационных факторов в процессах развития при переходе к более высокой форме движения материи и то осторожно (поскольку этот процесс мало исследован).
      Такой вывод следует из того, что в неживой природе, если признать наличие там информации, последняя, видимо, не играет особой роли в процессах развития, она как бы слита в одно синкретическое целое с другими свойствами материи, "размыта" в них. Неживые системы не имеют каких-либо специальных информационных органов. Этот факт негативно абсолютизируется концепцией, согласно которой в неживой природе вообще нет информации.
      Значение информационных процессов резко увеличивается с появлением жизни (по сравнению с неживой природой), ибо информационные процессы имеют большое значение в управлении, без которого невозможно существование биологических систем и процессов. Наряду с обычной физической причинностью в процессах развития с появлением самоуправляемых систем формируются новые ее виды, связанные с движением информации, известные под названием информационной причинности, которые обогатили философскую концепцию детерминизма.
      Попытки применения средств теории информации к исследованиям развития биологических систем описаны в ряде работ [57]. Вначале эти исследования шли по пути оценки количества информации в биологических системах и его изменения в процессах эволюции. Г. Кастлер, Б. Данков, Г. Йокки, Л. Оженстин, Г. Моровиц, X. Равен и другие использовали идеи статистической теории информации (и топологической - в работах школы Н.Рашевского). Их концепции не были приспособлены к "биологической реальности", что вызвало критику со стороны М. Аптера и других исследователей. Кроме того, прогресс в области применения средств кибернетики и теории информации для изучения проблем биологического развития сопровождался возрождением редукционистских и неомеханических тенденций, что, впрочем, имеет место при взаимодействии биологии не только с киберне
      37
      тикой и теорией информации, но и с другими частными науками. Широкие возможности, открывшиеся перед биологическим познанием благодаря применению методов других наук, не должны, естественно, приводить к абсолютизации этих методов, в том числе и в исследовании процессов эволюции жизни. Поэтому, наряду с дальнейшим изучением частных аспектов биологической информации, ее видов и системы в целом, применением количественных методов, стоит задача создания общей "информационной картины" развития в теории эволюции живых систем - задача, которая до сих пор не решена и которая требует совместных усилий биологов и философов-марксистов [58].
      И здесь, на наш взгляд, важное место в прояснении роли информации в биоэволюции должна занимать философская теория отражения. Развитие форм биологического отражения в значительной степени определяет процессы развития живых систем вообще как на генетическом, так и на онтогенетическом уровнях. Существенный результат биологической эволюции заключается не в увеличении размеров либо массы биосистем, а в совершенствовании биологических информационно-управленческих, отражательных процессов, в переходе от раздражимости к психическому отображению действительности.
      Важно подчеркнуть, что аппарат отражения развивался потому, что в процессе естественного отбора преимущество было на стороне тех видов, особи которых отличались более совершенными информационно-управленческими процессами, позволяющими им лучше приспособиться к окружающей среде. Тем самым развитие информационных характеристик биологических систем в ходе эволюции, накопление информации и совершенствование процессов ее переработки происходили не сами по себе, а в существенной связи с сохранением и развитием упомянутых систем во всей совокупности их материальных свойств и характеристик. Прогресс информационно-управленческих отражательных систем биологических объектов значительно ускорил процесс эволюции жизни, и на этом пути при переходе определенных биосистем на социальный уровень развития появилось сознание.
      Можно выделить два типа биологической информации - генетическую и сенсорно-сигнальную. Возникновение генетической информации обеспечивает самовоспроизведение живых систем, преобразование информации в конформацию биологическую структуру. Другие свойства биосистем - их самоуправление, самосохранение и ориентация - связаны с сигнальной, или сенсорной, информацией. Для простейших живых систем это сопряжено со свойством раздражимости, позволяющим организмам ориентироваться в окружающей среде, находить пищу и избегать воздействия вредных факторов.
      Принципиальное отличие генетической информации от сенсорной заключается в том, что в первом случае основная часть ин
      38
      формации создается и передается внутри биосистемы, а внешняя среда поставляет лишь "информационное сырье", вещество и энергию. Источник генетической информации внутри системы - это молекулы ДНК (РНК). Для сенсорной (рецепторной) информации источник информации (исключая интерорецепторы) находится во внешней среде, и кодирование информации происходит не на молекулярном, а на ультраклеточном уровне. Дальнейшее развитие сенсорно-сигнальной информации связано с усложнением ее движения в биосистемах, совершенствованием обработки, что, в свою очередь, влечет за собой и развитие более сложных актов поведения, реакции животных на воздействия окружающей среды, совершенствование форм самоорганизации биосистем. В биосистемах происходит накопление разнообразия и между разнообразием систем и разнообразием их поведенческих реакций устанавливается определенное соответствие: выполняется закон необходимого разнообразия, являющийся, по мнению У. Р. Эшби, столь же обязательным, что и закон сохранения энергии.
      Этот закон проявляется на уровне не только отдельных особей, но и их сообществ, когда одни особи вырабатывают специфические сигналы, воспринимаемые другими особями, производящими отбор сенсорной информации. Такая форма информационной связи базируется на механизме условных рефлексов, но она имеет ограниченное развитие, ибо даже у приматов не превышает нескольких десятков акустических сигналов. Именно эта особенность дала основание Ф. Энгельсу заметить, что "то немногое, что эти последние (животные. - В. П., А. У.), даже наиболее развитые из них, имеют сообщить друг другу, может быть сообщено и без помощи членораздельной речи" [59].
      Таким образом, в биологической информации происходят как количественное накопление разнообразия, так и появление качественно новых признаков и функций, усложняются процессы кодирования и переработки, передачи и отбора, понимания и оценки и т.д. Роль информационного фактора в биологических системах существенно возрастает, но характерной особенностью развития информации в биосистемах является то, что они не используют искусственных знаковых символов (по аналогии с орудиями труда) для выполнения информационных функций. Все информационные носители сосредоточены в самой биологической особи (не вынесены за ее пределы), отличаются естественным происхождением, не выделены в специальный мир информационных средств, что характерно для общества (и кроме того биологические "знаки" обычно не имеют предметного значения).
      Возникновение сознания как свойства высокоорганизованной материи коренное качественное изменение и в самом прогрессивном развитии на планете, и в развитии информационных процессов. На развитие, появление качественно новых информационных процессов в виде человеческого сознания определяющее воз
      39
      действие оказали материальные факторы, процесс изготовления орудий, труд, связанное с ним развитие общественных, производственных отношений, а также членораздельная речь как форма соединения индивидуального сознания в коллективное общественное сознание.
      В ходе социального развития сформировался тот компонент социального отражения, который получил название социальной информации и который представляет собой аспект отражения самой социальной формы движения материи и всех других ее форм в той мере, в какой они используются обществом, вовлечены в орбиту общественной жизни. Однако вопрос о роли социальной информации в процессах развития представляет собой особую тему, которую мы рассмотрим в следующей главе.
      На наш взгляд, вся проблематика "информатика и общество" относится к концепции той области научного поиска, которую уместно именовать социальной информатикой, представляющей по своему статусу интегративно-общенаучное направление исследований (по характеру своего образования она подобна социальной экологии). Социальная информатика акцентирует внимание на закономерностях и тенденциях взаимодействия общества и информатики, то есть на процессах информатизации общества и социализации информатики. Само возникновение социальной информатики является определенным шагом на пути информатизации общества как процесса овладения социальной информацией с помощью ЭВМ и других средств информатики в целях дальнейшего прогресса человечества (подобно появлению социальной кибернетики на пути кибернетизации), придания ему подлинно гуманистической ориентации.
      ГЛАВА II
      ИНФОРМАТИКА И ОБЩЕСТВО
      1. "Компьютерное ускорение" и развитие информатики
      Рост внимания к проблеме информации в науке и других сферах социальной деятельности отражает определенные объективные тенденции повышения роли информационных процессов в развитии общества. И если еще несколько десятилетий назад об информации говорили в основном работники прессы, то ныне, как уже отмечалось, круг информационной деятельности значительно расширился и у сторонников концепции "информационного общества" даже наблюдается тенденция к абсолютизации значения уже отмечалось, круг информационной деятельности значительно информации (Дж. Андерла, Б. Брукс, Ю. Гарфилд, Р. Дарендорф, Р. Крайбих, Ч. Медоу, П. Пиганьоль, Ж. Ж. Серван-Шрайбер, А. Тофлер, Ж. Фурастье, К. Штейнбух и др.) [1].
      Согласно А. И. Ракитову, смысл "указанных концепций сводится к следующим пунктам:
      - в современном обществе высшей ценностью, главным продуктом производства и основным товаром становится информация; создатель информации может продавать ее многократно, не теряя при этом права собственности на уже проданный товар;
      - высшая власть в обществе постепенно будет переходить и уже переходит в руки информационной элиты, т. е. тех, кто создает информацию и умеет пользоваться ею;
      - классовая структура общества лишается объективного смысла, исчезает и уступает место двучленной элитарно-массо-зой структуре (по словам Тофлера, исчезает пролетариат и возникает когнитариат);
      - все большая часть населения Земли поглощается сферой информационной деятельности и обслуживания;
      - внедрение компьютеров и роботов с необходимостью создает огромную массу "лишних людей", избыточное население, лишь часть которого сможет приспособиться к новому информационному обществу на основе перманентной переподготовки, ведущейся на базе компьютеризации образования;
      - радикальному изменению подлежит вся культура, система социальных связей, семейно-бытовых отношений, организация власти и социальная психология;
      - возникает новое компьютерное поколение. Между ним и нынешним поколением, сформированным в рамках традиционной индустриальной деятельности, возникает неизбежный разрыв, который лишь отчасти может быть преодолен сплошной компьютеризацией общества;
      41
      - информатизация общества сама по себе безотносительна к тому, в какой социальной системе она реализуется; она может при заранее осуществленном социальном проектировании привести к общей гуманизации на основе создания условий для неограниченно возрастающей информированности, улучшения здравоохранения, сокращения рабочего времени, повышения общего благосостояния вследствие резкого возрастания производительности труда, облегчения всех форм общения, ликвидации языковых и культурных барьеров и т.д." [2]
      Не случайно концепцию "информационного общества" в странах капитализма называют новой технократической волной. Представители этого направления, декларируя инвариантность информации по отношению к мировым социальным системам, вместе с тем видят в ней едва ли не единственное средство устранения всех социальных конфликтов и недостатков социального развития в условиях как капитализма, так и социализма, несмотря на их различие.
      В большинстве своем эти авторы предполагают, что благодаря информации в обществе произойдет "информационная революция", которая позволит разрешить абсолютно все проблемы экономики и усовершенствовать социальные системы в глобальном масштабе. С такой концепцией согласиться нельзя. Революция в информационной области отнюдь не выступает альтернативой революции социальной и, вопреки вышеизложенному мнению, информация не являет собой новое средство для спасения устаревших форм организации общества от их исторически неизбежной гибели.
      Однако нужно иметь в виду, что подобные концепции в искаженной, гипертрофированной форме отображают отчетливо выраженную тенденцию повышения социальной роли информации. Отмечая их несостоятельность, важно противопоставить неадекватной интерпретации этой тенденции правильную концепцию. Отрицать повышение роли информации в обществе - значит стоять на догматических позициях, не замечая кардинального направления развития социального прогресса. Несомненно, что причины усиления значения информации в настоящем и будущем обществе лежат прежде всего в сфере экономики, развития материального производства, формирующих соответствующие социальные потребности, называемые информационными.
      Информационные потребности общества растут. Это ведет к повышению значения информации в развитии всех сфер социальной деятельности и, прежде всего, науки, информационный аспект которой определяет в целом ее специфику. Информация, в первую очередь научная, постепенно становится мощным фактором интенсификации общественного производства, повышения его эффективности, прогресса общества в целом, о чем мы подробно будем говорить в этой главе.
      42
      Вот в чем основная причина выдвижения роли научной информации на авангардное место в ходе развертывания НТР, в процессе реализации главной задачи науки, заключающейся во все большем подчинении последней решению социально-экономических проблем, в ускорении прогресса и переводе экономики на путь интенсивного развития. С этим связано развитие многих перспективных направлений социально-информационной деятельности, и прежде всего революционные изменения в информационной технике и технологии.
      Попытаемся далее рассмотреть роль информации в социальном прогрессе, в возникновении и становлении общества. Хотя в теории антропосоциогенеза не употребляется понятие информации, тем не менее ее место можно определить. Известно, что труд и членораздельная речь, согласно Ф. Энгельсу, явились главными стимулами, "под влиянием которых мозг обезьяны постепенно превратился в человеческий мозг" [3]. Процесс труда требовал коллективных действий, он не мог бы осуществляться без обмена информацией с помощью речи, выражающей в материальной форме мысли людей. Благодаря членораздельной речи, передававшей мысленные образы, фрагменты сознания отдельных индивидов, происходила коммуникация людей, их единение в целостную систему, именуемую обществом. Речь выступает тем материальным, чувственно воспринимаемым феноменом, который несет информацию, производит передачу мыслей, и все это осуществляется прежде всего для удовлетворения потребностей людей, получения и производства необходимых им материальных благ.
      В эпоху палеолита собирательство, а в неолите - материальное производство в целом, а не только информация, служили основой общественной жизни. Информация с самого начала была включена в процесс взаимодействия общества, человека и природы. Информация, и прежде всего ее первоначальная, специфически социальная форма - членораздельная речь - призвана обслуживать эту хозяйственную деятельность, содействовать ее прогрессивному развитию и обеспечению целостности всего социального процесса.
      При этом, на наш взгляд, необходимо выделять два основных вида социальной информации [4]. Во-первых, это идеальная социальная информация как содержание прежде всего речевой деятельности, в дальнейшем принимающая и другие формы выражения для целей коммуникации, о чем еще будет сказано. Во-вторых, это материальная социальная информация, передаваемая с помощью технических средств человеческой деятельности и других предметов, преобразованных людьми. Подавляющее большинство авторов вообще не рассматривают последний вид социальной информации, ограничиваясь идеальной социальной
      / 43
      информацией. Не отвергая необходимости выделения материальной социальной информации, мы остановимся на анализе лишь идеальных информационных процессов, как наиболее сложных и специфичных для человеческого общества. Поэтому речь пойдет о роли идеальной социальной информации, которую мы, по установившейся традиции, будем называть просто социальной информацией.
      Вполне понятно, что значение социальной информации может быть выявлено адекватно лишь в случае, если у нас правильное представление о том, что такое информация вообще. Исходя из изложенного в главе I, будем считать, что информация в самом общем случае представляет собой "передаваемую" часть отражения, поддающуюся объективированию часть содержания образа.
      Установление связи информации и отражения очень существенно для объяснения роли информации в любых процессах развития, независимо от того, где они происходят - в природе или обществе. Необходимо исходить, как писал В. И. Ленин, из того, что "...отображение не может существовать без отображаемого, но отображаемое существует независимо от отображающего"5. В силу сказанного к социальной информации (идеальной) нельзя подходить как к основе общества, поскольку таким фундаментом выступает общественное бытие, прежде всего, материальное производство. Социальная информация является лишь отображением этого бытия и, следовательно, производным от него, вторичным, идеальным образованием. Однако это идеальное, отображая первичное бытие, оказывает на него активное воздействие в совокупной системе социальной деятельности. И в зависимости от характера и знака этого влияния первичное, то есть общественное бытие (в особенности материальное производство), может развиваться в прогрессивном либо регрессивном направлении, ускоряться или замедляться. Между общественным бытием, материальной основой общества, и его отображением, идеальной информацией, существует, таким образом, взаимная связь, именуемая отражением. С одной стороны, общественное сознание отображает бытие. С другой стороны, отображение с помощью материальных форм и средств человеческой деятельности воздействует на производство и другие практические сферы деятельности людей, способствуя их изменению. В какой мере возможно это изменение, зависит от исторически конкретных форм социальной организации и технических средств протекания социально-информационных процессов.
      Возьмем, в частности, технические средства. Они возникли не сразу. Вначале человек располагал только естественными органами (мозг, язык, уши, глаза). В дальнейшем появились различные средства фиксации знаний и передачи информации (дым костра, искусственные знаки). Особое значение имеет изобретение письменности и затем книгопечатания. Как подчеркивает А. П. Ершов, "исторические истоки информатизации прослеживаются и в создании искусственных средств хранения и передачи информации.
      44
      Главными вехами на этом пути стало появление письменности, книгопечатания, почты, периодической печати, телеграфа, телефона, фотографии и - уже в наше время - радио, телевидения и ксерографии" [6]. Письменность и книгопечатание произвели подлинную революцию в фиксации и распространении социальной информации, явили собой качественный сдвиг в развитии социально-информационных процессов, на многие века предопределив их прогрессивные изменения. И хотя использовались и другие информационные средства, тем не менее вся система социальной информации, ее воздействие на развитие материального производства (как и само духовное производство) в значительной степени детерминировались именно письменностью и книгопечатанием. Главными носителями информации стали книга, бумага, документ, определившие основные средства и методы информационной работы и даже названия ряда наук, изучавших различные стороны этого доминирующего и считающегося ныне традиционным информационного процесса (книговедение, библиотековедение, теория научной информации и т.д.).
      На современном этапе происходит очередная революция в прогрессивном изменении процессов и систем, обусловленная появлением и внедрением электронно-вычислительных систем, на которых и основываются современная и будущая информационная техника и технология. Последнюю мы привыкли воспринимать в системе традиционного, материального производства. Между тем. появились технологии, где основой и продуктом является информация, а не ее носитель. Согласно определению В. М. Глушкова, их можно именовать информационными [7]. Автоматизация именно этих технологий (к которым, в частности, принадлежат редакционно-издательская деятельность, проектно-конструкторские работы и т.д.) приводит к вытеснению бумажных ее носителей, доводя их до разумного, удобного для человека минимума, что позволяет говорить о безбумажной индустрии переработки иформации в отличие от традиционной - бумажной (в связи с чем вводятся термины бумажной и безбумажной, или компьютерной, информатики).
      Автоматизации поддаются все формы движения информации, для которых созданы специальные технические средства. Для передачи информации используются упомянутые ранее технические средства связи и передачи данных. Получение и ввод информации обеспечиваются датчиками, терминалами и так далее, ее хранение - машинной памятью, банками и базами данных и знаний, переработка - микропроцессорами, вывод и представление - индикаторами, принтерами, дисплеями и т.д.
      Ядро всей этой индустрии - электронно-вычислительные машины (ЭВМ), в производстве которых за последние десятилетия произошли революционные изменения; уже сменилось четыре поколения этой информационной техники, близко появление ЭВМ пятого поколения. Поколения компьютеров различаются элементной базой, а также архитектурой. Первое поколение - это лам
      45
      повые вычислительные машины, второе - транзисторные, третье поколение базируется на интегральных, четвертое - на сверхбольших интегральных схемах. "Компьютерные системы пятого поколения, - по мысли японских ученых, - будут обладать развитыми функциями, которые позволят им решать серьезные задачи весьма высокого интеллектуального уровня. По своим возможностям эти системы приблизятся к интеллекту человека, а интерфейс человек - машина по сравнению с традиционными системами станет существенно больше ориентирован на человека" [8].
      Только за последние 25 лет развития информатики стоимость технических средств, отнесенная к одной логической операции, снизилась в 10 тыс. раз [9]. Как отмечает А. И. Ракитов, "за 30 лет размеры компьютеров уменьшились в сотни раз, число операций в секунду возросло от 5 тыс. до 7 млрд. (мультипроцессорный компьютер Д. Хиллиса). Современные магнитные и оптические носители информации в состоянии хранить до 2,5 гигабайт на 1 магнитном диске и до 4 гигабайт на одной оптической плате. Поиск любого слова в 30-томной Британской энциклопедии, хранящейся в компьютерной памяти, занимает не более 8,5 секунды" [10]. Современные компьютеры в тысячи раз легче машин первого поколения, они в несколько тысяч раз менее энергоемки и т.д. Можно и далее приводить примеры изменения характеристик ЭВМ, свидетельствующие о поистине революционных сдвигах в развитии компьютеров. Индустрия переработки информации, по единодушному мнению ученых, в последние десятилетия развивается самыми быстрыми темпами по сравнению с другими отраслями промышленности.
      Г. Р. Громов пишет, что до появления электронно-вычислительной техники "масштаб производственного процесса и его характеристики никогда в истории не менялись на два-три порядка за одно десятилетие. Например, авиация и электроэнергетика - наиболее впечатляющие технологические символы XX в., стремительно развиваясь, не достигали и сотой доли тех скоростей изменения технических характеристик, которые стали нормой в вычислительной технике (мощность самолетов, автомобилей, судов и электростанций не меняется в 1000 раз за каждые 10 лет). В то же время в вычислительной технике опыт, приобретенный 10 лет назад, основан на практической базе, составляющей менее 0,1% от той реальной производственной базы, с которой необходимо работать сегодня..." [11]
      Среди других причин ускоренного развития компьютеров - сама природа информации, ее отличие от традиционных (вещественно-энергетических) видов материального производства. По своему экономическому статусу информационная индустрия относится к инфраструктурным отраслям народного хозяйства (наряду с энергетической, транспортной и т.д.).
      46
      Наиболее важной тенденцией развития компьютерной техники в рамках темы данной книги является возможность ее интеллектуализации. Вначале ЭВМ (что вытекает из их названия) создавались просто как мощные арифмометры, которые использовались для решения вычислительных задач. Однако, по имеющимся прогнозам, вычислительные функции компьютеров все больше будут уступать место переработке знаний, причем последняя к началу XXI в. будет доминировать [12]. "Компьютер в современном его понимании, - подчеркивает А. И. Поздняков, - это универсальное техническое средство обработки любой информации, в том числе и словесной, это уже не вычислитель, а скорее усилитель интеллекта. Но именно усилитель, а не заменитель. Поэтому специалисты в области искусственного интеллекта перенесли акцент с моделирования творческих процессов на создание систем, позволяющих повысить результативность интеллектуальной работы именно невычислительного характера" [13].
      В этом плане весьма эффективными оказались информационные системы, которые получили наименование экспертных, используемые для анализа структуры химических соединений, диагностики болезней, игр и т.д. Они работают благодаря созданию программ, формализующих правила вывода, которыми пользуются эксперты в той или иной области (например, гроссмейстеры).
      Возникают тем самым не просто технические системы, функционирующие независимо от человека, а смешанные человеко-машинные системы обработки информации, из-за чего весьма актуальной стала проблема общения человека с ЭВМ. Вплоть до пятого поколения развитие ЭВМ было связано с появлением большой армии посредников между пользователем и машиной - программистов. Именно их производительность (порядка сотен операций за рабочий день) и оказалась узким местом в развитии индустрии переработки информации.
      Ныне предложена и реализуется новая информационная технология, позволяющая конечному пользователю на основе баз знаний и других интеллектуальных средств без помощи программиста создавать необходимые программы. По словам Л. Т. Кузина, "эта технология, так же как и персональные компьютеры, экспертные системы и вычислительные системы 5-го поколения (ВС-5), должны обеспечить переход, перерастание индустрии электронной обработки данных в индустрию электронной обработки знаний. Все эти четыре средства обладают свойствами интеллектуальности и "дружелюбия" к пользователю, которое заключается в создании максимального удобства, "комфорта", в стимулировании желания работать у пользователя" [14].
      В перспективе будут созданы условия для того, чтобы каждый человек, работающий с компьютером в диалоговом режиме, использовал естественный язык, а ученый - специальные языки своей науки. Развитие информационной техники и технологии приведет к тому, что в будущем сформируется сложнейшая информационная сеть, включающая в себя вычислительные системы пятого (а затем и шестого) поколения с такими элементами, как базы
      47
      знаний, супер-ЭВМ, персональные компьютеры и т.д. Все это можно назвать инфосферой [15], в фундаменте которой будут микропроцессоры, встроенные в технические устройства, средства связи; в нее также войдут персональные ЭВМ с быстродействием в миллионы операций в секунду, "малые" ЭВМ мощностью в 10-20 млн операций в секунду, территориальные и подотраслевые вычислительные центры коллективного пользования, обслуживаемые машинами мощностью в сотни миллионов операций в секунду и выше. Эту пирамиду увенчают супер-ЭВМ, предельная производительность которых будет достигать 10 млрд. операций в секунду.
      Искусственная инфосфера, "ядро" которой составят компьютеры, будет частью ноосферы (по В. И. Вернадскому). Кстати говоря, формирование интегрированной системы естественного интеллекта станет возможным благодаря автоматизации процессов преобразования и хранения знания. Существенную роль в интеграции знаний также сыграет автоматизация информационных процессов [16].
      С учетом глобализации этих тенденций, речь даже идет о возможности организации человеко-машинного сверхинтеллекта ("гибридного интеллекта"), охватывающего всю нашу планету [17]. Это станет важным шагом на пути создания ноосферы целенаправленного управления взаимодействием общества и природы.
      Создание "гибридного интеллекта" имеет принципиальное значение. Это новая концепция, которая, как отмечает В. Ф. Венда, "в известной степени противостоит развиваемой сегодня концепции "искусственного интеллекта". Последний ориентируется в идеале на создание автономных машинных комплексов, позволяющих формализовать и программировать решение интеллектуальных задач. Необходимость участия человека в решении воспринимается здесь как неизбежное и временное ограничение, связанное с недостаточным совершенством самих ЭВМ, программного, лингвистического обеспечения. В системах "гибридного интеллекта", напротив, человек оказывается центральным звеном" [18].
      Да и само понятие искусственного интеллекта наполняется новым содержанием. Традиционное его толкование как моделирования функции естественного интеллекта сменяется иным пониманием: акцент ныне делается на общение человека и машины, на их программно-аппаратные средства взаимодействия [19]. Короче говоря, от разделения и противопоставления естественного и искусственного интеллектов в ходе развития кибернетики и информатики ученые пришли к их синтезу, взаимодополнению, причем в человеко-машинной системе приоритет должен быть отдан человеку. Лишь совместное использование этих двух форм интеллекта приведет к новой ступени развития общества в целом, к более высокой рационализации его деятельности благодаря радикальному обогащению совокупного интеллектуального потенциала. Причем новая постановка проблемы, появление концепции "гибридного интеллекта" обязано своим развитием именно информатике.
      48
      Рассмотрим далее, какое содержание вкладывается в понятие "информатика" [20]. Очевидно, что, анализируя его содержание, уместно начать с генезиса понятия. Сейчас уже хорошо известно, что возникший в начале 60-х гг. термин "информатика" стал использоваться во Франции и франкоязычных странах для обозначения области общественной практики, занимающейся автоматической обработкой информации с помощью ЭВМ. Появление информатики, ее выделение из кибернетики (о чем дальше еще будет идти речь) действительно являются результатом революционных изменении в развитии компьютерной техники, причем главная заслуга принадлежит "второй электронной революции", начавшейся с середины 70-х гг., когда появилась микропроцессорная техника. "Французская" интерпретация информатики получила признание и распространение у нас благодаря "компьютерному ускорению", бурному развитию микропроцессорной техники, широкому внедрению ЭВМ третьего и четвертого поколений, развертыванию работ j:o созданию информационных систем пятого поколения.
      Также примерно в начале 60-х гг. в нашей стране термин "информатика" стал употребляться для обозначения теории научной информации, или научно-информационной деятельности. Мы не будем останавливаться на перипетиях развития этих терминов в науке, поскольку это было уже сделано Э. П. Семенюком [21], а выскажем свои соображения о том, почему большинство ученых в трактовке информатики склонились к "французскому" варианту, а не к варианту, обозначавшему теорию научной информации, несмотря на его популярность среди специалистов, занимающихся научно-информационной деятельностью в СССР и ряде стран СЭВ.
      На наш взгляд, предпочтение одного содержания термина другому кроется в самой возможности развития компьютеров, которые благодаря реализации ЭВМ на кристалле (микропроцессор) получили широкое распространение и проникли в различные сферы деятельности. Концепция же информатики как теории научной информации с самого начала была ориентирована на более скромную сферу применения и поэтому не могла выдержать конкуренции с "французским" вариантом термина.
      Впрочем, в этой конкуренции и в процессе развития содержания понятия информатики выявились тенденции и симптомы их сближения. Речь идет прежде всего о перспективах, которые открывают разработка и массовое применение ЭВМ пятого поколения, переход от переработки данных к использованию знаний. Основу знаний составляют научные знания, которые в ходе бумажной и электронной документализации превращаются в информацию, допускающую процесс обработки. Возможность использования формализованных знаний в ЭВМ, отход от понимания компьютера как вычислительной машины, интеллектуализация средств взаимодействия человека и машины представляют собой, если можно так выразиться, "семантическую", или концептуальную, революцию в развитии ЭВМ. Перспектива использования научных
      49
      знаний в ЭВМ, как и перенос акцента с искусственного интеллекта на "гибридный интеллект", существенно сближают "французский" и первоначально распространенный советский варианты толкования термина "информатика". Причем это сближение на уровне применения развитых ЭВМ пятого поколения оказывается достаточно тесным. Учитывая большую распространенность более широкого понятия информатики и тенденции ее развития, мы предполагаем, что информатика как теория научно-технической информации (научных коммуникаций и научно-информационной деятельности) станет одной из частных информатик, наряду с социальной, экономической и т.д. Такие мнения уже высказываются в литературе [22]. Вопрос же о ее наименовании, сужающем объем понятия, в последние пять-шесть лет дискутируется, в частности, на страницах журнала "Научно-техническая информация", хотя общепринятое мнение пока не сформировалось.
      Информатика в широком смысле слова - это не только научная дисциплина, не только отрасль техники или промышленности. Это их "сплав", единая область как теоретической, так и практической деятельности. В этом смысле информатика напоминает космонавтику, представляющую собой такое же единство определенных отраслей науки, техники и производства.
      Упомянутое триединство сопряжено с триединством частей информатики технических, программных и алгоритмических средств [23], что является важным моментом в понимании феномена информатики. Без алгоритмов невозможно программное обеспечение, а без программы ЭВМ оказывается бездействующей техникой. Некоторые авторы полагают, что к этим трем составляющим следует добавить (раз информатика - область человеческой деятельности) и организацию всего информационного процесса [24]. Однако можно возразить, что такое добавление не отображает специфики информатики, так как организация есть необходимая составляющая любого вида человеческой деятельности, в том числе и такой, как информатика.
      Что же касается программного обеспечения ЭВМ, то, по оценкам специалистов, на него падает более 50% расходов, затрачиваемых производителями ЭВМ на научно-исследовательские работы [23]. По другим данным, до 80% стоимости современных компьютерных систем составляет стоимость программного обеспечения, и существенная часть специалистов в информатике занята разработкой алгоритмов, программ, алгоритмических языков [26].
      Сказанное выше об информатике и ее развитии позволяет нам согласиться с выводом о том, что главная функция информатики заключается в выработке, обосновании и использовании средств технологизации информационных процессов, их перестройке на базе ЭВМ, математического моделирования, программного управления [27].
      50
      Когда в нашей стране только вводилось в употребление понятие "информатика", к нему прибавлялись некоторые прилагательные (очевидно, для того, чтобы отличить его от начального понятия информатики как теории научно-информационной деятельности). "Машинная информатика - часть общественного информационно-коммуникативного процесса, основанная на использовании ЭВМ" [28], - писали В. М. Глушков и Ю. М. Каныгин. Ныне информатика утратила определения типа "машинная", "безбумажная", характеризуя область социальной деятельности "по сбору, обработке, передаче данных и осуществлению управленческих процессов, то есть область информационно-управленческой деятельности, основанной на машинной технологии" [29].
      Можно привести целый ряд других определений информатики, но мы ограничимся лишь тем, которое нам представляется наиболее адекватным. А. И. Поздняков дает следующую дефиницию: "Информатику можно определить как особую отрасль научно-технической деятельности, как комплексную научно-техническую дисциплину, занимающуюся исследованием информационных процессов любой природы, разработкой на этой основе информационной техники и технологии, решением научных и инженерных проблем создания, внедрения и обеспечения эффективного использования компьютерной техники и технологии во всех сферах общественной жизни" [30]. Возможно, что приведенное определение несколько громоздко, но оно отражает современное понимание этой развивающейся области человеческой деятельности. Это, по сути дела, деятельностное определение, очерчивающее основное содержание и специфику феномена информатики.
      И в заключение этого параграфа рассмотрим вопрос об информатике как науке. На наш взгляд, из приведенного выше определения следует наличие у информатики как комплексной научно-технической дисциплины фундаментальной области и прикладных ее ветвей, находящихся между собою в тесной взаимосвязи, обеспечивающей наивысшую наукоемкость создаваемых на этой основе информационной техники и технологии.
      Специфика информатики детерминирована не только информацией, но и техническими средствами ее переработки, и это распространяется на все "этажи" информатики. "Отнесение информатики к фундаментальным наукам отражает общенаучный характер понятия информации и процессов ее обработки" [31], - отмечает А. П. Ершов. Мы присоединяемся к этому выводу, имея в виду ту часть информатики, которая занята фундаментальными исследованиями.
      В чем же отличие информатики как науки от возникшей до нее еще в конце 50-х гг. кибернетики?
      Для концепции кибернетики, провозглашенной Н. Винером, весьма существенной оказалась идея управления и зачастую кибернетику даже определяли как науку об управлении сложными динамическими системами. Такое понимание минимизировало идею кибернетики, но, по-видимому, это совпадало с какими-то объективными тенденциями развития науки. Сейчас, исходя из ви
      51
      неровского понимания кибернетики и предмета этой науки, ряд ученых настаивает на необходимости ее ограничения вопросами управления. Достаточно четко данную мысль сформулировал Н. Н. Моисеев, подчеркнув, что кибернетика - "это научная дисциплина, которая занимается общими вопросами управления" [32], что кибернетика - это общая наука об управлении в разных областях человеческой деятельности, живого мира и техники [33].
      Считается, что в любом случае в информатике отсутствует концепция управления, важная для кибернетики, а сама кибернетика существует независимо от компьютеров, занимающих по отношению к ней такое же место, как физические приборы по отношению к физике [34].
      Как полагают С. П. Курдюмов и Г. И. Рузавин, "кибернетика изучает процессы передачи, хранения и переработки информации с помощью ЭВМ, но она изучает их с точки зрения задач и функций управления. Поэтому ее часто определяют как науку об общих принципах управления в разнообразных системах. Информатика же исследует процессы преобразования и создания новой информации с гораздо более широкой точки зрения, не ограничиваясь только задачами управления" [35].
      Думается, что на основании сказанного выше вряд ли можно провести четкую границу между информатикой и кибернетикой. Идея управления, ядром которого выступает преобразование информации, программное управление вычислительным процессом, существует и в информатике. Другое дело, что она здесь обеднена и локализована, не распространяясь на широкий круг явлений, как это имеет место в кибернетике.
      Было бы ошибочно считать, что в кибернетике информация и информационный подход играют второстепенную роль: уже давно показана методологическая плодотворность информационного видения кибернетики [36].
      Очевидно также, что утверждение, будто бы кибернетика не использует ЭВМ, абсурдно. Таким образом, какой-либо один признак вовсе не является решающим для отличия информатики от кибернетики, речь идет лишь о смещении акцентов исследования.
      Означает ли это, что между информатикой и кибернетикой нет достаточно существенных различий? Ведь можно предположить, что кибернетика с течением времени просто трансформировалась в информатику? Нам кажется, что нет оснований как для отождествления кибернетики и информатики, так и для их резкого разграничения. На наш взгляд, информатика отнюдь не представляет собой нечто существенно отличное от кибернетики, а оказывается одним из современных направлений ее развития, выступая в качестве науки о "переработке информации с помощью компьютеров" [37].
      Получается, что круг проблем, поднятых кибернетикой и включаемых в объем ее понятий, в информатике все же сужается, а не расширяется.
      52
      Итак, можно сделать вывод о том, что связь кибернетики и информатики как научных дисциплин вполне определяется соотношением общего и частного. Но если речь идет об информатике как единстве науки, техники и производства, то она выходит в этом смысле за рамки кибернетики. Но и здесь мы не можем говорить достаточно определенно о чисто научном статусе кибернетики. Ведь еще в 1966 г. М. В. Келдыш отмечал, что кибернетика "даже не область науки, а большая сфера человеческой деятельности, основанная на изучении логики многих процессов в природе и обществе и способов реализации этих процессов" [38]. Может быть, это было предвидение развития кибернетики в направлении того, что ныне получило название информатики? Мы не склонны проводить жесткие границы между информатикой и кибернетикой, как это делают некоторые авторы [39], и считаем, что их различие заключается лишь в ряде акцентов, которые характерны для современного периода и могут еще измениться в дальнейшем. Главное же то, что они развиваются в русле одного исследовательского направления, а определенный отход от концепции управления и сосредоточение внимания на свойствах информации и аппаратно-программных средствах ее обработки вскоре опять сменится интересом к управлению.
      2. Информатизация: содержание, противоречия, проблемы
      До недавнего времени наиболее распространен был термин "компьютеризация", под которым понимался процесс развития вычислительной техники и программного обеспечения и их применения в различных сферах общества [40]. Однако в связи с развитием информатики все больше стал употребляться термин "информатизация". Интуитивно ясно, что эти термины близки по значению, но последний шире. В чем же их сходство и различие?
      А. И. Ракитов полагает, что компьютеризация общества есть лишь техническая составляющая процесса информатизации. Причем, по его мнению, "вся совокупность процессов, связанных с автоматической обработкой, поиском, машинным хранением, передачей, преобразованием и практическим использованием непрерывно возрастающего потока информации во всех сферах общественной жизни, составляет сущность информатизации общества. Компьютерная же революция формирует ее материальную и техническую основу" [41]. Мы не согласны с таким решением обсуждаемого вопроса. Хотелось бы обратить внимание на то, что приведенные выше определения понятий компьютеризации и информатизации почти не отличаются друг от друга. Различие между ними, видимо, вовсе не в том, что информатизация - это социотех-нический, а компьютеризация - только технический процесс. И до того, как возник термин "информатизация", большинство ученых не сводили компьютеризацию к чисто техническому процессу.
      53
      Информатизация, на наш взгляд, более широкое понятие потому, что оно делает акцент на проблеме информации, тогда как компьютеризация - на средствах ее обработки.
      Учитывая различие терминов, вытекающее из их этимологии, мы пойдем по более правильному пути, чем в вышеприведенных определениях. В самом деле, информатизация отличается от компьютеризации и своей технической базой. Компьютеры, являясь технической основой информатизации общества, не исчерпывают технику информатизации: ведь все системы связи, существовавшие до появления компьютеров, развивавшиеся вместе с ними и входящие в искусственную инфосферу - это ни что иное как другой важнейший компонент процесса информатизации. И это необходимо подчеркнуть, поскольку именно до появления информатики проблемами передачи информации занималась, да и сейчас продолжает заниматься теория информации. В технический базис информатизации, на наш взгляд, входят и другие, не компьютерные информационно-кибернетические устройства и системы (аналоговые машины, традиционные средства хранения и тиражирования информации и т.д.). Короче говоря, технический базис информатизации представляет собой более широкую систему, чем только средства вычислительной техники.
      Думается, что в понятии информатизации акцент необходимо делать не столько на технических средствах, сколько на сущности и цели этого по сути социотехнического процесса. Вот почему нам больше импонирует определение понятия информатизации, которое предложено А. П. Ершовым: "Информатизация это комплекс мер, направленных на обеспечение полного использования достоверного, исчерпывающего и своевременного знания во всех общественно значимых видах человеческой деятельности" [42]. Информатизация, по А. П. Ершову, есть процесс овладения стратегическим ресурсом, каким является информация для целей дальнейшего ускоренного прогресса. А техническими средствами его освоения выступают во все большей степени ЭВМ, средства связи и другая информационная техника.
      Наверно, нужно обратить внимание и на то, что термин "информатизация" непосредственно связан с информатикой. Этим он и отличается от ранее употреблявшегося термина "информационизация", в котором не очень четко просматривалась связь усиления значения информационных процессов в обществе с развитием электронно-вычислительной техники. Термин "информатизация" указывает на то, что тенденция ко все более полной информированности в обществе отныне в существенной степени зависит от прогресса информатики как единства науки, техники и производства.
      Об информатизации общества как одной из важнейших закономерностей современного социального прогресса речь стала идти лишь в самые последние годы. Очевидно, имеются причины выдвижения этой тенденции в авангард социального прогресса. Од
      54
      на из них - революционный прогресс создания компьютеров, о чем говорилось в предыдущем параграфе. Сами компьютеры появились в ответ на определенные общественные потребности [43], но тут же стали формировать новые потребности у людей. Научно-технический прогресс, в том числе и в области информатики, демонстрирует нам, что наука и техника развиваются не только для того, чтобы удовлетворить потребности людей, что они также создают новые потребности, виды социальной деятельности, определяют новые интересы. Такова одна из граней диалектики социальных потребностей и научно-технического прогресса.
      Появление и развитие компьютеров - это необходимая составляющая процесса информатизации общества, однако возможность их внедрения в различные социальные сферы была бы нереализованной, если бы они не удовлетворяли определенные, назовем их информационными, потребности общества. Современное материальное производство и другие сферы социальной деятельности все больше нуждаются в информационном обслуживании. Уже давно было замечено, что удвоение объема производства сопряжено с в четверо большим ростом количества информации, необходимой для его обслуживания [44]. Занятых в информационной сфере становилось все больше, и этот рост оказался преимущественно экстенсивным, поскольку производительность труда "информационщиков" увеличивалась крайне медленно и значительно отставала по сравнению с производительностью труда работающих в промышленности. Так, темпы роста производительности труда рабочих в автоматизированных отраслях промышленности за последние десятилетия более чем в 20 раз превзошли таковые у служащих [45]. Столь низкий уровень производительности информационного сектора общественного производства обусловлен техническими средствами. "Телеграф, телефон, пишущая машинка, - отмечает Г. Р. Громов, - вот все, чем располагала информационная сфера со времен первой промышленной революции" [46]. К началу 80-х гг., констатирует упомянутый автор, инструментооснащенность промышленных рабочих в стоимостном отношении в 10 раз превышала инструментооснащенность занятых в информационном секторе общественного производства. Именно этот сектор оказался слабым звеном при дальнейшем наращивании эффективности производства. Появилась потребность в существенном увеличении производительности труда в данной сфере, где из-за экстенсивного пути ее развития сосредоточилось уже более половины всего занятого населения развитых капиталистических стран. Информатизация общества, внедрение новейших средств вычислительной техники и связи стали естественным ответом на назревшую социальную потребность. Увеличение скорости переработки информации позволит существенно повысить производительность труда в информационной сфере и в итоге - вывести интенсификацию общественного производства на новую качественную ступень.
      55
      Пожалуй, нужно упомянуть еще одно обстоятельство, которое лежит в основе информатизации общества. Это - единство закономерностей информационных процессов в обществе и природе [47], обнаруженное еще в процессе развития кибернетики. Оно играет огромную роль не только в создании ЭВМ и их внедрении, но и в формировании инфосферы как целостного образования, включении ее в ноосферу в качестве необходимого и интегрирующего звена. Информационное единство общества и техники в ходе информатизации и становления ноосферы создаст возможность целенаправленного воздействия на окружающую природу с целью оптимизации материальных, экологических отношений человека и окружающей среды.
      Без полной информатизации общества невозможна гармонизация отношений общества и природы, равно как без создания компьютеров был бы невозможен прорыв человека в космос. Переход человечества на путь коэволюционных взаимоотношений с природой в период формирования ноосферы будет сопрягаться с развитием информатики, и здесь явно вырисовывается зависимость информатизации и экологизации общества. И дело не только в том, что все большее утверждение информатики в обществе позволит сохранить леса и другую растительность. Сейчас, в напряженной экологической ситуации мы не просто знаем, что вещественно-энергетические и другие натуральные ресурсы планеты ограничены, и скоро - по историческим масштабам времени - будут исчерпаны. Важно ускорить переход к интенсификации производства, а это возможно лишь на пути использования главного фактора качественной перестройки производства информационного, обеспечивающего широкомасштабное движение научно-технических достижений к производительным силам общества. Интенсивный путь развития (и об этом специально будет идти речь в следующем параграфе) наряду с развитием высокопроизводительных наукоемких производств, внедрением качественно новых механизмов производственного процесса должен быть в максимальной степени природоохранным, ориентированным на мало-и безотходные технологии, экономию материально-вещественных ресурсов, альтернативные традиционным пути развития способов-взаимодействия человека и природы, которые должны быть предельно экологизированными.
      Таким образом, информатизация захватывает не только общество, но и сферу его взаимодействия с природой, то есть становится важным фактором социоприродного развития, коэволюционно-го ускорения. Очевидно, что с ростом информатизации будет происходить и все большая рационализация совокупной социальной деятельности, особенно когда информатизация будет базироваться на компьютерах пятого и шестого поколений.
      Поскольку процесс развития и внедрения информатики в социальную деятельность означает взаимодействие информатики с иными сферами деятельности людей, то он выходит за пределы
      56
      чисто научного, или технического, процесса. Это вместе с тем и экономический, и культурный, и - в широком смысле - социальный процесс (ибо информатика изменяет наш быт, образование, семейно-брачные и другие отношения, образ жизни людей. С одной стороны, возможности информатизации безграничны, ибо информатика как фактор интенсификации способствует повышению эффективности и рационализации любого вида деятельности. Но, с другой стороны, информатизация не является единственным и универсальным ключом социального прогресса, она должна органически вписываться в совокупную систему социальной деятельности, способствуя ее интенсификации.
      Как подчеркивают В. С. Михалевич, Ю. М. Каныгин и В. И. Гриценко, "информатика - не панацея от всех познавательных и организационных трудностей. Она не отменяет необходимости совершенствования планирования, хозяйственного механизма, всесторонней рационализации производства, укрепления дисциплины, а наоборот, делает такую необходимость еще более насущной. Кроме того, сама информатика требует сложной подготовки, больших первоначальных затрат и динамичной наукоемкой технологии. Ее введение должно начинаться не с монтажа и освоения оборудования (это скорее финишный этап), а с подготовки математического обеспечения, формирования информационных потоков в системах, переводимых на новую технологию переработки данных, подготовки широкого контингента специалистов и пользователей (неспециалистов).
      Это не просто одна из очередных новых технологий. Она активно преобразует другие технологии материального и нематериального производства и в конечном счете формирует новый стиль работы и новый уклад жизни. Чем шире вторгается информатика в жизнь общества, тем больше зависимость ее дальнейшего развития от экономических, политических, культурных факторов" [48].
      Информатизация общества предполагает освоение информационной культуры общения с ЭВМ. Сейчас этому обучен лишь контингент специалистов, но речь идет об освоении компьютеров широкими массами людей, об использовании персональных ЭВМ. Пока ликвидация компьютерной (ее еще называют второй) неграмотности ориентируется на овладение навыками программирования, алгоритмическими языками, поскольку в настоящее время используются в основном машины третьего и четвертого поколений. На эти же вычислительные системы нацелена и информатизация народного образования - в школах, профтехучилищах, вузах, институтах повышения квалификации и т.д. Информатизация общества существенно ускорится с созданием информационных систем пятого поколения, с которыми смогут работать уже непрограммирующие пользователи.
      В процессе информатизации можно выделить ряд этапов. Если предыстория информатизации - это вся "докомпьютерная тех
      57
      ника" искусственных средств хранения и передачи информации, то ее начало, пожалуй, совпадает с разработкой и внедрением компьютеров. Поэтому, на наш взгляд, компьютеризация представляет собой не только необходимую составляющую процесса информатизации, но и ее первый этап, когда основное внимание уделялось именно электронной вычислительной технике. В это время даже не говорили об информатизации, поскольку появление этого термина стало возможным на новом этапе зрелости информатизации, когда выяснилось, что такое информатика и какова ее социальная роль. Например, А. П. Ершов относит начало информатизации в США к 40-м гг. XX в., когда уже функционировали средства массовой информации, шла сплошная телефонизация страны, развилась радиоэлектроника и появились первые ЭВМ [49].
      По-видимому, второй этап информатизации следует датировать временем "второй электронной" революции, когда полупроводниковая техника привела к массовому производству больших интегральных схем и появилась возможность создать универсальный процессор на одном кристалле, а следовательно, специальные микропроцессоры и персональные компьютеры, мини- и микроЭВМ и т.д. Этому же способствовало и развитие каналов связи и передачи информации - многоканальных кабелей, оптоволоконных и водноводных систем, спутниковой связи и т.д.
      Третий этап информатизации общества, очевидно, будет базироваться на ЭВМ пятого поколения, что приведет к дальнейшему развитию инфосферы в том направлении, о котором шла речь в предыдущем параграфе.
      Трудно предсказать, какие будут еще этапы, но окончательное формирование инфосферы, по А. П. Ершову, может быть реализовано уже в следующем веке, причем в США - во втором десятилетии, в СССР - в третьем-четвертом [50], а в мире в целом, очевидно, еще позже.
      Глобальная инфосфера, представляя собой составную часть ноосферы, будет иметь и определенное экологическое содержание, о котором частично шла речь выше. Однако имелась в виду роль информатики в сохранении биосферы, возможность рационального управления окружающей природной средой, обеспечение биосфе-росовместимого ускорения социально-экономического прогресса. Вместе с тем, если видеть проблемы экологии в более широком ракурсе, а именно в аспекте введенного Д. С. Лихачевым понятия экологии культуры [51], то окажется, что информатизация здесь играет особую роль. Хотя понятие экологии культуры пока слабо разработано (оно развивается в основном литературоведами и писателями), тем не менее на современном этапе основное его содержание почти полностью сводится к сохранению памятников и достижений человеческой истории и культуры.
      В нашу задачу не входит обстоятельный анализ понятия экологии культуры с целью выяснения всего содержания этой новой отрасли как экологии "второй природы", созданной человечеством,
      58
      сравнение ее с экологией природы. Нас больше интересует информационная сторона экологии культуры. Об этом в какой-то степени уже шла речь в ряде работ, авторы которых рассматривали культуру сквозь призму проблемы информации, как, например, Ю. М. Лотман, считающий, что культура - это совокупность всей ненаследственной информации, способов ее организации и хранения [52]. Согласно концепции этого автора, для потомков главной функцией (наряду с утилитарной для современников) человеческой, в том числе и материальной, культуры выступает информационная. Вот почему с этой точки зрения в понятие экологии культуры вкладывается в основном информационное содержание, а к развитию информатики можно подходить как к составной части создания информационно-культурной среды. Этот информационно-экологический подход является, возможно, предельно широким, но, на наш взгляд, он обладает немалыми эвристическими возможностями, которые пока еще не реализованы. С этой эколого-культурной точки зрения процесс информатизации выступает как создание новых информационных сред, формирующих более благоприятные условия для сохранения и дальнейшего развития человеческой культуры.
      Существует даже определенная "экологическая" трактовка процесса информатизации общества. Так, Ю. М. Каныгин отмечает: "Исторически сложившаяся "бумажная" среда с ее архаичными структурами и "книжная" грамотность не позволяет создать целостные информационные технологии, а ЭВМ в такой среде функционируют как сверхарифмометры. Отсюда и родилось ключевое понятие информатики: информационная, точнее, машинно-информационная среда. Программируемое создание машинно-информационных сред в разных сферах общественной практики (производстве, управлении, науке, образовании, медицине, сфере услуг, оборонной сфере и т.д.) взамен исторически сложившихся "бумажных сред" (формирование машинной информатики взамен "бумажной") - это и есть информатизация" [53].
      Если рассмотреть развитие социально-информационных процессов в "добумажный" период, то окажется, что информационные функции культуры реализовывались на еще более громоздких носителях. Поэтому переход на рукописные, а затем и печатные бумажные носители информации существенно стимулировал ускорение развития социально-информационных процессов, а вместе с ними - и общий прогресс человечества. Возникновение и развитие ЭВМ - новый шаг на пути дальнейшей экономии материально-энергетических параметров носителей информации и колоссального ускорения ее обработки. Без информатизации общества экология культуры зашла бы в тупик, невозможно было бы рационально разрешить противоречие между необходимостью сохранения достижений человеческой культуры и ее дальнейшего ускоренного развития.
      59
      Разработка проблем экологии культуры вообще и ее информационного аспекта в частности - перспективное направление информационно-экологических исследований, это как бы мост, соединяющий экологию природы и экологию "второй природы". А ведь это имеет непосредственное отношение к тому, что Н. Н. Моисеев называет превращением учения о ноосфере в теорию развития ноосферы, представляющейся сложнейшим синтезом общественных, естественных и других подразделений науки [54].
      Очевидно, что проблемы и перспективы информатизации общества, о которых речь шла выше, связаны с противоречиями и трудностями, характерными для реального процесса развития и внедрения информатики. Остановимся на этом вопросе, поскольку отставание СССР в области информатизации обусловлено теми негативными тенденциями, которые сопровождали и исследуемый здесь социально-технический прогресс. Причины нашего отставания подробно анализируются в книге Н. Н. Моисеева [55] и мы об этом вести речь не будем. На примере развития ЭВМ мы убеждаемся в том, насколько важно выработать методологический подход к развитию новых направлений НТР, какое значение имеет в науке плюрализм мнений и, соответственно, направлений поиска. Ведь если бы у нас не было нигилистического отношения к кибернетике, а в середине 50-х гг. не победила "инженерная" точка зрения на ЭВМ, требовавшая развивать преимущественно узкоспециализированные компьютеры вместо универсальных, то, возможно, мы не отстали бы от мирового уровня уже при создании и внедрении ЭВМ второго поколения. Вместо академической науки разработка компьютеров была отдана ведомствам, начавшим копировать зарубежные системы. Оторвавшись от "большой" науки, они создавали различные типы ЭВМ, оказавшиеся конструктивно несовместимыми. Отсутствие единой адекватной концепции привело к затратной форме развития электронно-вычислительной техники и обусловило проблему ее унификации (что в начале 70-х гг. вызвало необходимость разработки единой серии ЭВМ, осуществлявшейся в рамках СЭВ). Опять-таки с опозданием мы оценили также преимущества персональных компьютеров и гораздо позже, чем за рубежом, начали их производство. Проблема унификации компьютеров до сих пор не решена, их разработка ведется в стране сотнями организаций, продукции которых и по ЭВМ и по программным средствам не совместима между собой. Остановить инерцию первоначального ошибочного методологического подхода оказалось очень трудно, преимущества планового хозяйства остались нереализованными.
      Сказалось и влияние административно-командной системы развития науки, техники и экономики. Вместо того, чтобы изучить реальные информационные потребности в различных сферах социальной деятельности и на этой основе планировать производство и внедрение компьютеров, информатизация проводилась сверху, директивными методами. Так случилось с внедрением автоматизированных систем управления (АСУ), которых в стране в различ
      60
      ных сферах управления предприятиями, технологическими процессами и так далее насчитывается уже более восьми тысяч.
      Внедрение АСУ не повысило в целом эффективности управления, поскольку не было организационно подготовлено, не исходило из потребностей предприятий. АСУ не вписывались в ту социальную деятельность, которую должны были интенсифицировать. Например, "из 5 тысяч созданных организационных АСУ, - отмечает Ю. М. Каныгин, - большая часть представляет собой малоразвитые системы, не улучшающие технологию управления предприятиями и учреждениями. Ведь это же парадокс, что именно в 70-е годы, когда широко развернулись работы по созданию АСУ разного класса и назначения в сфере управления, ускорились негативные процессы "разбухания" аппарата, роста формализма, числа бессмысленных документов, процедур и регламентов" [56]. К сожалению, при внедрении АСУ акцент делался на решение сугубо формальных задач (например, бухгалтерских), а не новых проблем управления, как правило сложных и объемных, которые не под силу традиционным средствам управления. Аналогично проходило внедрение роботов [57].
      Ситуация с развитием АСУ и робототехники показывает, что научно-технический прогресс может повысить эффективность той или иной области деятельности, если производство и другие сферы имеют потребность во внедрении научно-технических достижений, иначе это будет убыточный процесс. Внедрение компьютеров оказалось не эффективным в силу того, что сама экономика, ее взаимоотношение с наукой были основаны на административно-бюрократических, затратных принципах, на экстенсивно-количественном подходе. ЭВМ не смогли изменить сложившуюся систему социально-экономических критериев и оценок, более того, будучи внедрены, компьютеры подчинялись устаревшим принципам хозяйственной деятельности. В. С. Михалевич, Ю. М. Каныгин, В. И. Гриценко пишут: "Опыт показывает, что мы все еще не различаем полезное и бесполезное (формальное) использование ЭВМ, а если и делаем такое различие, то на интуитивном уровне. Достаточно обратиться к повсеместно установившимся показателям оценки работы ЭВМ и Вычислительных центров, чтобы удостовериться в чисто формальном подходе к определению эффективности использования такого ценнейшего ресурса общества, как электронно-вычислительная техника. Об объеме полезной работы ЭВМ судят по количеству отработанных машино-часов. Чем дольше проработает машина, тем, считается, больше пользы принесет она обществу. Это все равно, что оценивать полезную работу автомобиля по количеству пройденных им километров пути, безотносительно к тому, был ли перевезен при этом груз или нет. Не имея научно обоснованной меры определения полезной работы ЭВМ, мы не можем выработать и обоснованные подходы к повышению их социальной отдачи" [58].
      61
      Вот почему мы считаем, что упование на повсеместное внедрение информатики просто как вычислительной техники и технологии вряд ли существенно поднимет эффективность общественного производства и других сфер деятельности, если не будут созданы соответствующие социально-экономические условия, осознаны потребности в использовании ЭВМ. И хотя, как полагает А. П.Ершов, "информатизация как объективный процесс в наибольшей мере будет содействовать сужению базы существования и воспроизводства бюрократии" [59], по нашему мнению, эта возможность реализуется благодаря в основном социальным мерам, созданию в стране антибюрократических условий. В противном случае информатика может даже укрепить тенденции бюрократизма и тоталитаризма (такого рода перспективы описываются в научно-фантастической литературе).
      Особую роль в процессе информатизации играет деятельность, связанная с развитием и использованием научно-технической информации, то есть научно-информационная деятельность (НИД). В нашей стране также преобладал ведомственно-бюрократический, командно-административный подход к развитию НИД, не проводилось широкого изучения реальных потребностей получателей информации, на основе которых можно было бы сформулировать оптимальную стратегию информационного обеспечения. Недостаточное внимание уделялось решению перспективных проблем и прогнозированию тенденций развития НИД, разработке методологии этой деятельности, своевременному выбору и развитию приоритетных направлений научных разработок.
      В результате общего невнимания к НИД в застойные годы существенно упали престиж и статус информационного работника (информатора), а научно-техническая информация не оказалась товаром, как это было необходимо для успешной реализации экономической реформы. В развертывании НИД преобладал технократический подход, не придавалось должного значения социальным, экономическим, правовым, психологическим и другим гуманитарным аспектам НИД, формированию необходимой информационной культуры.
      Приходится констатировать сильное отставание технической базы НИД (на пятнадцать - двадцать лет) от мирового уровня, в силу чего она слабо ориентируется на передовую информационную технологию с использованием супер-ЭВМ и персональных компьютеров, вычислительных систем пятого поколения, высокопроизводительного копировально-множительного и микрофильмирующего оборудования, систем передачи информации и т.д. В результате происходит процесс автоматизации устаревшей и ненадежной техники и технологии обработки информации и традиционных малоэффективных форм НИД.
      Следует упомянуть и о существенной неполноте информации, поступающей от научно-технических организаций страны и из-за рубежа. Так, мы не получаем из-за границы отчеты о научно-исследовательских разработках, копии диссертаций, многие промыш
      62
      ленные каталоги, не говоря уже о закрытых (оборонных, космических и т.д.) работах. Значительно уменьшился и поток научно-технических отчетов от предприятий нашей страны в государственную систему НТИ (ГСНТИ) при переходе на хозрасчет. Неполнота информационного потока усугубляется низкой оперативностью производства вторичной информации, которая до потребителя доходит уже устаревшей. Мало активных форм и методов НИД. В основном они ориентируются на "запрос-ответную" систему, а аналитические обзоры и тем более прогнозы еще не заняли должного места в совокупной НИД.
      На основе даже краткого перечисления состояния и недостатков развития НИД в стране можно сделать вывод о том, что НИД отнюдь не выполняет своих функций повышения эффективности научного поиска и внедрения НТИ в производство и другие сферы социальной деятельности. НИД в основном представляет собой ретроспективную деятельность с помощью устаревшей техники. В результате автоматизация НИД и формирование государственной автоматизированной системы НТИ (ГАСНТИ) не может до конца этого века существенно повысить наукоемкость экономики и социальной сферы в силу использования устаревшей техники и технологии, неполноты и несвоевременности информирования. Необходима коренная перестройка НИД на основе перспективно ориентированной методологической концепции научно-информационного обеспечения ускорения социально-экономического прогресса - ведь НИД должна занять лидирующее место в процессе информатизации общества. Можно только присоединиться к точке зрения авторов, справедливо подчеркивающих, что "общество, которое своевременно не вступит на путь информатизации, рискует безнадежно отстать от развитых стран, впасть в информационную зависимость от них. Поэтому курс на информатизацию страны объективно должен стать одной из центральных линий в зримой перспективе перестройки..." [60]
      3. Научная информация, ускорение, интенсификация
      Как правило, под социальной информацией имеют в виду любые сведения, функционирующие в обществе, которые в ходе информатизации так или иначе постепенно начинают восприниматься и перерабатываться электронно-кибернетической техникой. С точки зрения специалиста в области ЭВМ, содержание социальной информации безразлично для "технического" движения ее (хранения и переработки). Однако для общества важна не всякая информация, а лишь та, которая адекватно отображает действительность, соответствует отображаемому объекту. Таковой прежде всего является научная информация, хотя к ней, конечно, вся со
      63
      циальная информация не сводится. Это существенно усиливает роль первой, способствуя саентификации всех областей человеческой деятельности. На наш взгляд, именно научная информация представляет собой содержательную основу информатизации общества: ведь использование научной информации служит базой для решения проблем в любых сферах деятельности с целью повышения их эффективности, результативности.
      "Эффективный механизм" использования научной информации состоит в том, что благодаря ее получению можно выбирать и внедрять в производство наиболее эффективные варианты и проекты, реализация которых обеспечит максимальную экономию материальных средств и ресурсов. В принципе сама идея информации, которая в одном из наиболее распространенных вариантов понимается как устраняемая неопределенность, уже имплицитно содержит в себе идею экономии и повышения эффективности. Когда человек получает сообщение, снижающее неопределенность состочния его сознания, он далее действует в соответствии с полученным знанием, экономит массу усилий, средств, энергии, времени, которые могли бы быть попусту растрачены, если бы этой информации не было. Получение истинной информации сокращает число вариантов действий и затрат материальных ресурсов, которые человек вынужден предпринимать при отсутствии информации (либо вообще сводит их к одному), что способствует росту производительности труда, его экономии. Поэтому полностью справедливы слова К. Маркса о том, что: "с общественной точки зрения производительность труда возрастает также с его экономией. Последняя включает в себя не только экономию средств производства, но и устранение всякого бесполезного труда" [61].
      Наука, научное знание способствуют выбору верных средств и путей социальной деятельности, ведущих к положительному результату в решении тех или иных проблем. В ходе научной деятельности, носящей преимущественно информационный характер, происходит предварительное распределение направлений и областей поиска. Из всего мыслимого множества путей и средств деятельности выбираются наиболее рациональные методы и направления. Тем самым отсекаются неперспективные, неэффективные пути и социальная деятельность ориентируется в оптимальном направлении.
      Информационная эффективность науки связана с тем, что научные принципы, рекомендации и правила опираются на знание универсальных, общенаучных и частнонаучных законов. Любой закон (в том числе и весьма общие законы) содержит информацию, это хорошо известно. Правда, более общие законы оказываются и более неопределенными, а значит они отражают меньшее количество информации, чем менее общие законы, однако это является не только их недостатком, но и определенным преимуществом, ибо они распространяются на больший круг явлений.
      64
      Выявленные общие законы ограничивают разнообразие, устраняют неопределенность. Общие законы несут в себе часть информации, заключенной в более частных законах, поэтому вполне естественно пользоваться ею при познании частных законов и процессов. Информация, заключенная в общих законах, преобразуется в познании частных законов в информацию метода. Значит, в методе уже заключена часть информации о предмете и даже результате исследования. Утилизация ее существенно экономит время, средства и творческие усилия, предотвращает поиски вслепую, многие неверные пробы и ошибки. Самым эффективным методом и направлением поиска оказывается тот, который за счет своего информационного содержания способствует наибольшей экономии всех затрат и ресурсов социальной деятельности при получении искомого результата.
      Конечно, и на получение информации приходится затрачивать определенные средства, усилия, энергию. Это вполне естественно. Ведь информация как свойство материальных систем вообще не существует без своих вещественных или полевых носителей, независимо от того, где имеют место информационные процессы - в человеческом мозге или в электронно-вычислительной машине. Однако на эти информационные процессы тратится гораздо меньше энергии и материальных ресурсов, чем на те реальные процессы в общественном производстве, которые моделируются с помощью информации (и тем меньше, чем больше степень информатизации общества). Например, экономический эффект, который дало внедрение в сельскохозяйственное производство высокоурожайных сортов, уже давно оправдал все затраты на сельскохозяйственную науку (и не только на нее). С социально-экономической точки зрения развивать науку и вообще всемерно субсидировать развитие информационных процессов и систем выгодно, поскольку это не просто способствует социальному прогрессу, но и ведет к существенной экономии материальных ресурсов и затрат в процессе интенсификации общественного производства, значительно повышает его эффективность.
      Несмотря на то, что наука не сводится к знанию и информационным процессам, а представляет собой вид социальной деятельности (то есть имеет и материальную сторону), ее основной продукт - научная информация - в силу своей природы в принципе способна, устраняя неопределенность, вести к внедрению новых эффективных средств, давать экономию материальных ресурсов. Ресурсосберегающая роль информации оказывается особо важной в связи с тем, что дает о себе знать ограниченность ряда материальных и людских ресурсов, необходимых для развития общественного производства. Многие такие ресурсы близки к исчерпанию уже в ближайшие годы или десятилетия и поэтому наличие достоверной научной информации может способствовать не только их дальнейшей экономии, но и поиску иных ресурсов и факторов интенсивного развития, более рациональной организации производства.
      65
      Можно сказать, что информация является универсальным средством экономии любых ресурсов и средств и главное - экономии рабочего времени. А ведь "к экономии времени,- отмечал К. Маркс, - сводится в конечном счете вся экономия" [62].
      Информация помогает сберегать время. Это особенно важно для научной деятельности, где сбор необходимой информации без хорошо налаженной информационной службы отнимает не менее половины рабочего времени ученого. Понятно, что освобождение его от малотворческого этапа сбора информации позволяет повысить творческую продуктивность, производительность труда, эффективность всей научно-исследовательской деятельности, не считая того, что появляются новые возможности для отдыха, для дальнейшего всестороннего и гармоничного развития личности.
      Когда говорят об экономии времени, то этот процесс отождествляют с ускорением прогресса. Речь прежде всего идет о повышении темпов экономического роста, то есть о повышении экономической эффективности производства. Подобное понимание ускорения вытекает из осознания наличия застойных явлений - бюрократического механизма торможения, консерватизма, инертности, застылости форм и методов деятельности, неблагоприятных тенденций в экономике и социально-духовной сфере. Все это сдерживало общественный прогресс и ныне квалифицируется как явление замедления в развитии страны. После всестороннего анализа положения в народном хозяйстве и других сферах общественной жизни была выработана альтернативная динамическая стратегия, дающая импульс движению вперед. Ускорение в этом наиболее простом, темпоральном понимании - это черта развития, противоположная замедлению. Причем такое значение ускорения характеризует не только темпы экономического роста, но и развитие других социальных процессов, где важно усилить динамизм и рост результативности. В указанном смысле ускорение темпов - характеристика всех видов социальной деятельности и прежде всего потому, что нельзя повысить темпы экономического роста, не перестроив в духе требований времени другие сферы деятельности.
      Однако было бы слишком примитивно сводить суть понятия ускорения только к темпоральному его значению. Второй и главный смысл понятия ускорения новое качество роста. Основное его содержание имеет экономическую и социальную составляющие. Экономическая - это всемерная интенсификация производства на основе научно-технического прогресса, структурная перестройка экономики, эффективных форм управления, организации и стимулирования труда. Социальная - это всемерное совершенствование общественных отношений, обновление форм и методов работы политических и идеологических институтов, решительное преодоление негативных явлений и последовательное утверждение принципов социалистической справедливости и демократии.
      66
      Здесь выделены лишь наиболее важные задачи ускорения развития, отмеченные в Политическом докладе ЦК КПСС XXVII съезду партии. Однако их гораздо больше, причем в ходе развития будут ставиться все новые. И в методологическом плане важно подчеркнуть не столько масштабность и многообразный характер задач ускорения, сколько связь ускорения с качеством.
      Для того, чтобы выделить этот второй, гораздо более важный смысл понятия ускорения, мы назовем его в отличие от темпорального и в этом смысле "количественного" "качественным". Ведь перестройка всей социальной деятельности, ускорение социально-экономического развития преследуют цель вывести наше общество на более высокие качественные рубежи. Поэтому ускорение следует понимать и во втором - качественном - плане как рост самого качества даже при условии сохранения прежних темпоральных характеристик. Совершенно очевидно, что если за один и тот же срок получают два результата, но один из них выше по качеству, то в последнем случае можно говорить о "качественном" ускорении.
      Связь качества и ускорения - диалектическая: качество роста предполагает и рост качества, прежде всего качества продукции. Более высокое качество продукции позволяет решить также проблему темпов роста и увеличения эффективности производства как все более полного удовлетворения разумных социальных потребностей.
      Столь глубокая, взаимная связь качества (как продукции, так и всей деятельности) и ускорения, естественно, предполагает всемерное использование качественных факторов в реализации стратегии ускорения. То есть речь идет о том, что концепция ускорения связывается с теорией интенсивного пути развития. Новое содержание концепции ускорения заключается прежде всего в том. что рост темпов и качество роста должны достигаться на принципиально иной, чем ранее, основе - на базе всесторонней и последовательной интенсификации. На XXVII съезде КПСС Н. И. Рыжков подчеркнул: "Наша экономика вышла на такой рубеж, когда она может развиваться, и развиваться быстро не за счет все большего наращивания ресурсов, как это было раньше, а путем всесторонней интенсификации производства - интенсификации по всему фронту" [63]. Будут приведены в действие все формы и направления интенсификации: и те, которые ведут к росту производительности труда, и те, которые уменьшают фондоемкость и материалоемкость, и другие, в конечном счете повышающие эффективность производства. Наряду с переводом на интенсивный путь развития отдельных отраслей ставится задача вывести на интенсивный путь развития народное хозяйство в целом.
      Но опять-таки следует говорить не только об экономической стороне стратегии ускорения. Если ускорение - это повышение темпов и качества развития всех сфер социальной деятельности, то и переводу на интенсивный путь развития подлежит не только народное хозяйство, но и вся социальная деятельность. Как видим, процесс интенсификации по содержанию также выходит за преде
      67
      лы своего наиболее разработанного учеными, экономического аспекта, обретая тем самым социальную всеобщность и всесторонность. В этом новая грань понимания интенсивного пути развития, его имманентной связи с ускорением. Приоритет интенсивного пути развития, конечно же, принадлежит материальному производству, от которого расходятся "волны интенсификации" в другие сферы деятельности, приводя к ускорению их развития.
      Новое понимание интенсивного пути развития делает его очень близким понятию перестройки как глубокого, коренного преобразования в любых сферах социальной деятельности, как качественного изменения на пути прогресса [64]. Если в понятии интенсификации на первый план выходили источники и факторы развития, то в понятии перестройки речь идет о самом качественном преобразовании деятельности. Но факторы и источники интенсификации имеют качественный характер, а их использование в конечном счете ведет к глубоким качественным преобразованиям, то есть перестройке деятельности.
      Вот почему, независимо от вида деятельности, ускоренное движение по пути прогресса возможно главным образом через вовлечение качественных факторов, интенсивное развитие и перестройку. Следовательно, интенсификация производства будет вызывать возникновение и расширение перестройки других сфер социальной деятельности и сопрягаться с ними. Наряду с движением интенсификации от односторонней и частичной к всесторонней и полной происходит распространение интенсификационных процессов на все сферы деятельности.
      В интенсификации обычно выделяют введение в действие качественных факторов, умножение их, соединение в рациональную систему, позволяющую повысить эффективность. Вместе с тем уже первый этап ведет к экономии ресурсов и ускорению развития. Однако экономия имеет самостоятельное значение, способствуя выявлению качественных факторов и выдвижению их на первый план (поскольку происходит минимизация количественных параметров). К. числу факторов интенсификации, в которых органически соединяются качественная новизна и экономия ресурсов, относится информация. Именно в этом системном единстве проявляются приоритетность и значимость процесса информатизации. Существенная черта этого процесса - все большее увеличение разнообразия во всех сферах деятельности людей и поэтому здесь информатизация и интенсификация представляют имманентно взаимосвязанные тенденции социального прогресса.
      На это уже обращал внимание А. Тофлер. По его мнению, в ходе предыдущих - агрикультурной и промышленной - революций произошли определенная бюрократизация, стандартизация, централизация, стремление к увеличению размеров, отмирание индивидуальности, разнообразия, короче говоря, "массовизация", уменьшение разнообразия. Очевидно, что подмеченные черты - -это приметы преимущественно экстенсивного развития [65].
      68
      Переход к интенсивному развитию, стремление ко все большей системной многофакторности интенсификации обязательно приводят к увеличению разнообразия во всех аспектах. Причем, по Тофлеру, это прежде всего будет связано с информатизацией общества, благодаря которой социосфера обратится к разнообразным новым факторам и источникам экономического роста, что ликвидирует рутинное однообразие стандартной организации, присущее экстенсивному развитию.
      Сам по себе переход от экстенсивного к интенсивному развитию - это процесс революционной перестройки экономики и других сфер социальной деятельности. Для понимания такого рода процессов важно выявить их связь с понятием эффективности. Ведь перестройка предпринимается не ради простого изменения. Смысл ее в повышении эффективности, что должно привести к ускорению развития.
      Об этом можно судить по изменению эффективности того или иного вида деятельности, главного критерия ускорения-прогресса. В конечном итоге введение качественных факторов в производственную деятельность и ее перестройка преследуют цель повышения экономической эффективности. Но это возможно в том случае, если использование ресурсов и затраты не будут расти быстрее результатов. То есть сам рост экономической эффективности обусловливает требования к процессу интенсификации, его рационализации. В какой-то мере рационализация производства, да и любой социальной деятельности, в смысле роста эффективности предопределяет сам процесс этой рационализации, переход на интенсивный путь развития. Ведь вовлечение в производственный процесс количественных факторов, все большее наращивание использования ресурсов в принципе не должны вести к росту эффективности (сколько вложено, столько и получено, если при этом не происходят качественные изменения в процессе производства).
      Эффективность с этой точки зрения вообще увеличивается только тогда, когда включаются качественные факторы, иными словами рост эффективности возможен лишь в случае качественных изменений. Исходя из этого, правомерно было бы говорить об отсутствии роста эффективности в ходе экстенсивного развития. Но такой вывод справедлив лишь теоретически, поскольку чисто экстенсивного развития в действительности не существует. Мы не можем вовлекать в производство только количественные факторы, осуществляя его лишь за счет расширения поля деятельности и ресурсов. Количественным факторам всегда сопутствуют и качественные. Поэтому реальный процесс экстенсивного развития носит преимущественно экстенсивный характер, когда акцент делается на количественных, а не качественных факторах.
      Эффективность растет быстрее всего в том случае, если в производственный процесс включаются качественные факторы и источники. Рост эффективности, находящийся в прямой зависимости
      69
      от качественных факторов и преобразований социальной деятельности, не может достигаться только за счет качественных факторов в силу связи количественных и качественных изменений. Поэтому в интенсификационном процессе полностью избавиться от экстенсивных моментов невозможно. Правомерно ставить лишь задачу максимизации действия качественных факторов и минимизации - в пределах меры - количественных.
      Из сказанного следует, что все больший рост эффективности требует и все большего вовлечения качественных факторов и преобразований, перманентной перестройки деятельности. Следовательно, интенсификация - это процесс как включения в тот или иной вид социальной деятельности качественных факторов, так и проведения глубоких качественных преобразований (перестройка) с целью повышения эффективности, ускорения прогресса.
      В принципе эффективность не только экономическое понятие. Она имеет и другие социальные аспекты, выражая в том или ином плане рационализацию деятельности и тем самым ее прогрессивное развитие. Поэтому критерии прогресса, в определенном смысле сводимые к критериям эффективности, являются ориентиром развертывания того или иного вида социальной деятельности. Интенсивное развитие в этом случае оказывается избирательным, подчиняющимся целевым установкам (задачам), в основе которых лежит определенный критерий эффективности.
      Именно критерий эффективности связан с потребностями развития. Не случайно критерием эффективности общественного производства считается степень удовлетворения общественных и других потребностей. Однако в ходе социального развития появляется масса мнимых, нерациональных потребностей (псевдопотребностей). Их необходимо ограничивать, а от некоторых вообще отказаться как от противоестественных, антигуманных. Интенсификация тем самым предполагает рост эффективности в условиях естественных либо налагаемых обществом разумных ограничений. Среди них важное место занимают экологические ограничения и нормы, определяющие возможные пределы преобразовательной деятельности без ущерба для окружающей среды. Интенсификация - это не только процесс развития производства и общества, но и особый тип взаимодействия последнего с природой, предусматривающий рациональное природопользование, сохранение окружающей человека среды.
      Как видим, переход на интенсивный путь развития требует изменения мышления и деятельности во всех аспектах коренной перестройки самого типа социального прогресса, его глубочайшей рационализации. В этом диалектическая связь нового мышления и нового типа ускоренного развития - без устранения всего иррационального и устаревшего интенсификация просто невозможна. Кстати, с данной точки зрения устранение негативных явлений тоже признак интенсивного пути развития, ведь это повышение качества социального бытия, усиление его прогрессивных элементов.
      70
      Короче говоря, социальные изменения, происходящие в ходе перестройки, есть мобилизация всех факторов и источников интенсивного развития, распространение его по все большим областям социальной деятельности. Это период преимущественно интенсивного развития, постепенно переходящего в перспективе в процесс всемерной, или всесторонней, интенсификации как активизации всех возможных рычагов и механизмов ускоренного прогрессивного развития.
      Переход к всесторонней интенсификации связан с вовлечением в социальную деятельность все новых качественных факторов. То есть речь идет о том, что разнообразие системы, причем не столько количественное, сколько качественное, возрастает. Интенсификационный процесс оказывается многофакторным процессом, отличающимся увеличивающимся разнообразием качественных факторов своего развития.
      С точки зрения кибернетики данная система, прежде всего социальная, увеличивает свое разнообразие в первую очередь в качественном плане. Согласно закону необходимого разнообразия У. Р. Эшби, кибернетическая (динамическая) устойчивость подобной системы увеличивается, повышается и ее эффективность, поскольку рост качественного разнообразия при минимизации количества однообразных элементов способствует наиболее прогрессивному развитию. Интенсивное развитие, являющееся наиболее рациональным, в абстрактной перспективе выглядит как развитие системы, увеличивающей свое разнообразие только за счет качественных факторов, компонентов, источников роста. Однако увеличение таким путем информационного содержания системы в силу закона взаимосвязи количественных и качественных изменений в принципе невозможно. Минимизация количественных факторов происходит только в пределах меры, лимитирующей изменения количественных параметров интенсификационных факторов. Уменьшение количественных параметров возможно потому, что то или иное качество существует лишь в пределах меры. Установление их очень важно для развития интенсификационных процессов, поскольку беспредельного вовлечения качественных факторов в принципе быть не может и возможности развития интенсификационного процесса ограничены (в рамках одного фактора) пределами меры.
      Из сказанного следует важная роль категории меры и соответствующего основного философского закона для понимания сути интенсификационных процессов. В методологическом плане существенно и то, что для определения пределов меры могут быть привлечены средства математики. Это связано с возможностями экономии и минимизации количественных параметров факторов интенсификации (да и средств кибернетики, прежде всего теории надежности, поскольку минимизация количества влияет на надежность функционирования и тем самым - на перспективы интенсивного прогрессивного развития).
      71
      Интенсивное развитие, поскольку оно предусматривает экономию, влечет за собой, как видим, прежде всего минимизацию количественных параметров и характеристик в пределах меры. Наряду с этим предполагаются и другие ограничения, уже качественного плана. Было бы, конечно, неверно представлять, что интенсивный путь означает вовлечение любых новых качественных факторов. Закон перехода количественных изменений в качественные не определяет однозначно прогрессивное развитие. Нас же интересует интенсивный путь на прогрессивном направлении. Необходимо, чтобы в прогрессивно развивающуюся систему включались лишь качественные факторы, "вписывающиеся" в существующую систему, способствуя ее прогрессивному развитию. В этом смысле прогрессивное развитие по интенсивному пути "канализировано", ибо оно впитывает в себя новое избирательно в соответствии с потребностями развивающейся системы. Таково одно из противоречий интенсификационных процессов, в частности, тех, которые называют инновационными, например, внедрение новшеств в производство. Введение новых качественных факторов должно подчиняться требованию эффективности, прежде всего экономической. Новшества, со временем дающие эффект, превышающий затраты, называют интенсивными нововведениями [66].
      Именно критерий эффективности связан с теми или иными потребностями развития. Уже упоминалось, что критерием эффективности производства считается степень удовлетворения общественных и других потребностей. Вместе с тем чисто деятель-ностное видение эффективности без учета необходимости прогрессивного ее развития, ускорения последнего не позволяет поставить вопрос о том, какие потребности рациональные, а какие нерациональные, о чем шла речь выше.
      Введение качественно новых факторов в интенсификационный процесс, одновременно рационализирующий деятельность, требует ряда разумных ограничений, отбора потребностей. Интенсификация - это не безудержное введение любых качественных факторов, удовлетворение не всех, а только разумных потребностей. В принципе интенсификация должна быть всесторонней рационализацией деятельности, должна ориентироваться на ее ускоренное прогрессивное развитие.
      Вместе с тем не всякое ограничение (минимизация) ведет к интенсификации. Так, в процессе развития, скажем, сельскохозяйственного производства происходит рост генетического однообразия сельскохозяйственных культур и уменьшение гетерогенности агро-экосистем. Это привело к существенному повышению уязвимости культурных растений, к большему их поражению болезнями, вредителями и т.д. Подобное ограничение имеет и другую негативную сторону, а именно: цивилизованные люди по сравнению с древними используют меньше культурных растений - всего несколько десятков, ничтожную часть от числа видов, представляющих ценность в качестве источника пищи. Такого рода факты свидетельст
      72
      вуют о нерациональном характере процесса интенсификации, о том, что прогресс в одном направлении приводит к регрессу в других.
      Очевидно, что ускорение развития на интенсивном пути непосредственно связано с разнообразием качественного плана. Экстенсивное ускорение также влечет за собой разнообразие, но уже количественное. И все сказанное вытекает из определения понятия развития как направленного изменения содержания развивающейся системы.
      По-видимому, информация имеет весьма непосредственное отношение к процессам ускорения развития, что обусловлено возрастанием ее роли на пути прогрессивного развития (см. предыдущую главу). Да и в области социального развития информационный фактор приобретает все большее значение. В связи с этим необходимо более детально исследовать роль информации в интенсификационных процессах, где, например, открываются возможности построения информационных моделей интенсификационных процессов на основе тех или иных общих представлений об информации.
      Так, согласно концепции информации как отраженного разнообразия, передаваться может лишь разнообразие, то есть элементы сообщения, в чем-то отличающиеся друг от друга. Тем самым идея информации в общем виде включает в себя и количественный, и качественный аспекты, ибо упомянутые элементы должны различаться не только в экстенсивном плане. Поэтому в принципе передача информации, если она осуществляется из области, где генерируется, в область, где используется, уже сама по себе выступает в известной степени интенсификационным процессом. Здесь мы обращаем внимание на одну характерную особенность процессов интенсификации - они обычно возникают на стыке двух областей деятельности при их взаимодействии: достижения в одной, являясь качественно новыми для другой, начинают там применяться. Классический пример этого - сельскохозяйственное производство, процесс интенсификации которого начался и до сих пор продолжается благодаря использованию в нем достижений индустрии, техники.
      Происходит индустриализация (технизация) и научной деятельности, причем этот процесс иногда отождествляется с интенсификацией науки. Так, М. П. Чемоданов полагает, что "повышение эффективности научного труда на стадии широкой индустриализации есть не что иное, как интенсификация науки" [67]. Индустриализацию науки в широком смысле данный автор отождествляет с ее интенсификацией, выделяя в соответствии с этим три основных направления интенсификации (индустриализации) науки: развитие опытного производства науки, производство и оснащение научными приборами и внедрение средств автоматизации обслуживания.
      73
      Нужно сказать, что рассмотренные М. П. Чемодановым тенденции интенсификации науки действительно имеют наиболее широкое распространение, но касаются лишь тех наук, в которых технико-индустриальный фактор играет определенную роль. Менее всего они характерны для гуманитарных, общественных наук. Кроме того, хотя научные революции и, соответственно, связанные с ними интенсивные формы развития науки зависят от фактора индустриализации, они могут иметь и иную природу, определенную уже духовными, в частности, концептуальными факторами (пример - коперниканская революция в астрономии). Короче говоря, наряду с материально-техническими факторами важное значение приобретают и идеальные информационные факторы интенсификации. Без них рассмотрение процесса движения науки по интенсинному пути будет односторонним, неполным. Это не умаляет роли материальных факторов интенсификации. Однако, недооценив внутренние (информационные) факторы развития науки, можно пройти и мимо других реально существующих, связанных с ними интенсификационных факторов производства, имеющих информационную, идеальную природу.
      Выделить идеальные факторы, раскрыть их природу, показать их связь с материальными факторами интенсификации для методологического анализа проблем интенсификации науки первостепенно важно. Влияние науки на интенсификацию производства М. П. Чемоданов сводит в основном к воздействию естественных и технических наук через внедрение новой техники, а общественных - через использование программно-целевого метода. Без сомнения, это важные каналы движения научно-технической информации к производству и в таких процессах научно-информационная деятельность играет наиболее активную роль. Однако важно не только отразить то, что уже есть и широко развито, но и увидеть иные, менее развитые пути воздействия науки на производство, которые в будущем могли бы интенсифицировать движение научно-технической информации, способствовать комплексной оптимизации информационных процессов в науке и в системе "наука - производство".
      В настоящее время иитенсификационные процессы в общественном производстве происходят главным образом за счет внедрения достижений науки, выявления новых резервов и факторов дальнейшего развития интенсификационных процессов от частичной к всесторонней и полной интенсификации. Наука в своей сфере, прежде всего в области фундаментальных исследований, создает новое знание, которое с помощью прикладных наук движется в производство и другие виды деятельности людей. Этот вполне очевидный факт мы приводим лишь с целью акцентировать внимание на том, что ныне от науки к производству с помощью научно-информационной деятельности движется нечто новое, не свойственное производству ранее. То есть наука представляет для производства интенсивный фактор развития, а сама интеграция науки и производства оказывается интенсификационным процессом, приводящим к качественному изменению последнего.
      74
      Кроме того, немалое значение имеет свойство идеальности научно-технической информации. Идеальное - значит нематериальное, и эта фундаментальная философская дихотомия ныне обретает уже социально-экономическое значение. Ведь материальные ресурсы, особенно невозобновляемые, надо всемерно экономить, добиваться результативности за счет иных факторов, рост которых может продолжаться неограниченно. Вполне естественно обратить внимание на идеальные факторы интенсификации, не имеющие ограничений, характерных для материальных факторов и ресурсов. Важнейшим из них, вне всякого сомнения, выступает научная информация. В принципе применение идеальных факторов интенсификации, к которым относится научно-техническая информация, сопряжено с ее материальными носителями (о них речь шла выше). Однако процессы их миниатюризации, применение ЭВМ и компьютеризация информационно-интеллектуальной деятельности делают информацию идеальным средством интенсификации не только в философском значении, но и в обыденном смысле, если понимать информацию как наилучшее средство интенсивного развития.
      По-видимому, по аналогии с такими видами интенсификации, как фондоемкая (когда производительность растет за счет дополнительного увеличения производственных фондов) и фондосберегающая (когда производительность растет одновременно с экономией фондов), энергоемкая и энергосберегающая и так далее, в зависимости от того, какой ресурс расходуется или сберегается, можно ввести понятие информационноемкой интенсификации. Оно будет означать повышение эффективности производства (производительности труда) в результате увеличения затрат информации в расчете на единицу продукции. Информационноемкая интенсификация вместе с тем должна быть энерго-, фондо-, материалосберегающей и т.д. Имеется в виду, что за счет информации можно сберечь, сэкономить материальные ресурсы в широком смысле слова (включая и природные, и трудовые, и финансовые и т.д.), иначе говоря, ресурсы, не являющиеся информацией.
      Если учесть, что информация, используемая для этих целей, в большинстве случаев является научной, то есть по своей природе имеет идеальный характер, то можно сказать, что данная форма интенсификации - идеальноемкая. Она предполагает дополнительный расход "идеальных ресурсов", интенсификацию интеллектуальных усилий людей с целью экономии материальных ресурсов. Очевидно, более употребительным в дальнейшем все же окажется понятие "наукоемкая форма интенсификации". Несмотря на то, что последняя не бывает идеальноемкой в чистом виде (поскольку наука не сводится только к системе знаний, сумме научной информации, а представляет собой разновидность социальной деятельности, сочетающей идеальные и материальные факторы), дан
      75
      ное понятие более точно выражает суть этого перспективного вида интенсификации. Наукоемкая интенсификация является преимущественно "идеальноемкой" и "информационноемкой", поскольку материальные факторы и компоненты науки как деятельности входе ее собственной "материально-сберегающей" формы интенсификации должны быть минимизированы, а выход продукции научного знания, напротив, доведен до максимума. Именно наука с течением времени становится не только во все большей степени непосредственной производительной силой, но благодаря этому и в ходе оптимизации данного процесса все более мощным фактором интенсификации, за счет которого будут осуществляться экономия материальных (в широком смысле слова) ресурсов и совершенствование средств деятельности.
      В перспективе лишь информация (научная информация прежде всего) не будет подчиняться режиму экономии в том значении этого термина, в каком мы употребляем его, говоря об экономии материальных ресурсов, то есть информационные характеристики интенсификации в абсолютном смысле должны расти. Общественное производство будет становиться все более информационно-насыщенным и наукоемким и предел этому процессу установить невозможно, поскольку и производство информации и научная деятельность должны идти по пути всесторонней интенсификации за счет той же научной информации.
      Разумеется, на информационные и прежде всего па идеальные процессы должны распространяться требования качественного преобразования, совершенствования и известной экономии. Качественное совершенствование научной информации заключается в ряде моментов - это получение все новых знаний, создание более общих и развитых теорий, других форм и средств познания, разработка новых путей и каналов их внедрения и т.д. Причем совершенствование "идеальных средств познания" сопровождается и определенными "информационно-сберегающими" процессами, экономией интеллектуальных усилий в результате создания более общих и вместе с тем более содержательных теорий, форм и систем научного знания, адекватно отображающих объект познания. Происходит также сокращение избыточной информации (составляющей, по некоторым данным, более 90% издаваемых научных работ).
      Вместе с тем протекающие в сфере научного познания и научно-информационной деятельности интенсификационные процессы должны привести к увеличению продукта этой деятельности, ее эффективности, причем в плане как приращения нового научного знания, так и его внедрения в другие сферы деятельности, прежде всего в общественное производство, которое под влиянием информации будет и далее интенсифицироваться. Стало быть, переход науки в целом на интенсивный путь развития способствует увеличению количества и повышению качества информационных ресурсов, за счет которых и будет осуществляться интенсифика
      76
      ция всех других сфер социальной деятельности. Производство не должно экономить на информации, ибо это противоречит самой сущности процесса интенсификации на стадии всесторонней экономии материальных (особенно невосполнимых) ресурсов. Последняя в принципе не может происходить стихийно, здесь нельзя использовать метод проб и ошибок. Она будет реализовываться в результате роста интеллектуальных затрат, предварительного информационного моделирования и последующего внедрения наиболее эффективных результатов научного поиска.
      Поэтому экстенсивное развитие информации в смысле ее количественного накопления (с одновременным совершенствованием) будет происходить и далее. Это станет основой интенсификации других сфер деятельности, причем количественное накопление информации в такой же степени бесконечный процесс, как и развитие человечества по пути прогресса. Как мы уже отмечали, интенсивного во всех отношениях процесса деятельности в принципе быть не может - экстенсивный и интенсивный пути диалектически взаимосвязаны. Всесторонняя интенсификация означает, что всегда должен быть найден ресурс, который окажется безграничным и неисчерпаемым для потребления. Для сельского хозяйства это солнечная радиация, за счет которой земледелие будет далее повышать свою эффективность, а для производства в целом в условиях Земли научная информация. Дальнейшее наращивание производительности труда и эффективности производства и других сфер человеческой деятельности будет происходить прежде всего благодаря использованию научной информации. Тем самым экономия материальных ресурсов в интенсифи-кационных процессах будет достигаться за счет идеальных факторов, интеллектуального творчества, внедрения достижений науки в производство. Этот процесс саентификации главной сферы деятельности людей превращается в фундаментальный фактор и источник интенсификации, что позволяет говорить о наукоемкой форме интенсификационных процессов производства. Именно в этом причина выдвижения научной информации в авангард НТР в ходе реализации главной задачи науки в развитии общественного производства.
      Затронутые проблемы выходят за рамки рассмотрения интенсификации и эффективности научно-информационной деятельности. Но изложенное здесь способствует выявлению роли последней в процессах интенсификации, позволяет оценить значение научной информации на пути перевода экономики и других сфер деятельности людей на наиболее рациональную, то есть интенсивную форму развития. Вырисовывается более адекватная и широкая картина взаимосвязи научной информации и общества, перспектива развертывания информационных процессов в науке и с ее помощью интенсификации других областей человеческой деятельности, ускорения социально-экономического развития.
      77
      4. Информационный фактор ускорения глобального развития
      Ход мирового развития, как отмечалось на XXVII съезде КПСС, выдвигает перед человечеством немало вопросов глобального масштаба, на которые научная мысль должна давать верные ответы. Среди них прежде всего выделяются проблемы, получившие название глобальных, - проблемы войны и мира, охраны окружающей среды, энергетическая, сырьевая, продовольственная, демографическая, освоения космоса и богатств Мирового океана, преодоления экономического отставания многих освободившихся стран, ликвидации опасных болезней и др. Их решение, требующее совместных усилий всех государств, существенно облегчится, если прекратится растрачивание сил и средств на гонку вооружений [68].
      И хотя некоторые проблемы (например, продовольственная) сопутствовали всему развитию человечества, они приобрели статус глобальности лишь тогда, когда социальный прогресс по ряду параметров достиг глобального масштаба. Распространение людей по планете, сопровождаемое включением всех основных участков суши и акваторий в хозяйственную деятельность, есть процесс, который на определенном этапе превратился в глобальный. Глобализация территориальной экспансии человека, расширение и углубление хозяйственной деятельности, воздействия общества на природу привели к тому, что человек стал геологической, планетарной силой, то есть фактором глобальной эволюции.
      Важную роль в понимании глобальных проблем играют их масштабные характеристики. Об этом свидетельствует сам термин "глобальные", отличающийся ярко выраженной экологической окрашенностью. Однако данный термин вовсе не описывал социальное развитие на заре человечества или даже три столетия тому назад. Этому были свои причины: прогресс человечества, сопровождавшийся расширением границ и масштабов взаимодействия с природой, лишь в последние десятилетия обрел поистине глобальные параметры, обнаружил свои особенности и противоречия, ныне проявившиеся в виде глобальных проблем. Затрагивающие мир в целом, они представляют собой определенную форму развития глобального характера противоречий человеческой деятельности, в том числе и расширения пространственных ее границ.
      Выражая различные противоречия единого целого, а именно социального прогресса, поступательного движения всего человечества, глобальные проблемы тем самым связаны между собой. Нельзя считать, что прогресс - это одно, а глобальные проблемы - нечто иное, препятствующее его развитию. Глобальные проблемы на современном этапе развития человечества суть его самовыражение и проявление в планетарных масштабах. Это
      78
      острейшие противоречия, от решения которых зависит судьба всех людей и каждого человека. Вполне понятно, что глобальные проблемы выступают подсистемой той системы развития, которую представляет собой прогресс человечества, противоречивое социальное развитие в глобальном масштабе. Именно через систему "человечество" в единстве его взаимосвязей и законов развития глобальные проблемы, отображая противоречия социального прогресса, соединяются с последним.
      В дополнение к социальным связям системный характер глобальных проблем усиливается системной организацией окружающей человечество природы как экосистемы, приобретающей ныне глобальный и даже космический характер. Взаимодействие людей и их общностей между собой, а также человека и человечества с природой и есть тот фундамент связей и та целостность, которые обусловливают системный характер глобальных проблем. О глобальных проблемах можно говорить как о самостоятельной системе, имея, конечно, в виду, что она выступает лишь подсистемой системы "человечество-планета".
      Появление глобальных проблем, становление их системы как единого целого, в котором стороны, или части, влияют и друг на друга и на целое, подтверждает необходимость рассмотрения развития общества и природы не в отдельности, что нередко делалось, а совместно, как кооперативное, то есть социоприродное, развитие.
      Возникновение и обострение глобальных проблем - свидетельство этой взаимной обусловленности, принявшей широкомасштабные формы и имеющей беспрецедентные проявления. Вместе с тем это и свидетельство того, что абстрагирование естественного типа развития от социального уже не отвечает реальности наших дней. Сейчас прогресс человечества не представляет собой автономное развитие отдельных, независимых друг от друга стран и народов. В условиях различных и противоположных социальных систем это единая целостность, которой может быть гарантировано дальнейшее поступательное движение лишь в условиях мира, полного предотвращения ядерной катастрофы. Вместе с тем это не только социальная, но и социоприродная целостность, складывающаяся при интенсивном взаимодействии общества и природы.
      Глобальные проблемы человечества обладают рядом характерных черт: во-первых, они затрагивают интересы всего человечества и каждого человека, во-вторых, они приобрели международный и планетарный характер, в-третьих, они требуют для своего решения международного сотрудничества в глобальном масштабе, концентрации усилий всех стран и народов мира [69], наконец, в-четвертых, они образуют глобальную систему, в рамках которой решение одной проблемы тесно взаимосвязано с решением других.
      79
      С этой точки зрения и проблему информации можно рассматривать как глобальную [70].
      Вместе с тем для того, чтобы глобальное явление стало проблемой, необходимо еще одно важное условие. А именно должно существовать основное противоречие в развитии той или иной проблемы, угрожающее кризисом развитию как общества в целом, так и отдельного человека. Это, например, экологический кризис для экологической проблемы, угроза термоядерной катастрофы для проблемы войны и мира и т.д. Такое противоречие в развитии социально-информационных процессов существует и носит название "информационного кризиса". "Информационный кризис" нами рассматривается как противоречивое единство "информационного взрыва" и "информационного голода", то есть как своеобразный "информационный голод" в условиях взрыва информации [71]. Скажем, только из-за недостаточной информированности руководителей развитые страны теряют ежегодно до 10% национального дохода [72].
      Информационный кризис, на наш взгляд, проявляется следующим образом.
      Во-первых, наличествует противоречие между ограниченными возможностями человека воспринимать и перерабатывать информацию и существующими мощными потоками вновь поступающей и массивами хранящейся информации. Как отмечается в литературе, общая сумма знаний менялась вначале очень медленно, но уже с 1900 г. она удваивалась каждые 50 лет, к 1950 г. - каждые 10 лет, а к 1970 г. - уже каждые пять лет [73]. Сейчас удвоение научной информации происходит за период менее двух лет [74].
      Во-вторых, кризис информации состоит также в производстве значительного количества избыточной информации, которая сдерживает либо существенно затрудняет потребление полезной, ценной информации (95% научной продукции повторяет ранее опубликованное, 90% заявок на изобретения отклоняются из-за отсутствия новизны и т.д.).
      В-третьих, нарушение целостности научных и социальных коммуникаций, заключающееся в предпочтении классовых, элитарных и групповых интересов общечеловеческим, гипертрофировании ведомственных целей и нужд, наличии феномена секретности в условиях противоборства противоположных социальных систем и так далее создает определенные экономические, политические, социальные и другие барьеры, не позволяющие информации выполнять свою интегрирующую роль в развитии общества. С одной стороны, как отмечает В. А. Виноградов, информационный фактор произвел в жизни человеческой цивилизации за последние десятилетия одно из самых глубоких изменений за всю ее историю - связал мир в единую информационную систему [75]. Но, с другой стороны, - данное единство носит формальный, поверхностный, в основном технический характер. Это свидетель
      80
      ствует о том, что с помощью одной лишь информатики невозможно решить все социальные проблемы, о чем уже выше шла речь.
      В силу сказанного информация представляет собой глобальную проблему, но отнюдь не является главным и фактически единственным фактором стремления человечества к глобальному единству, как это рисуют авторы "компьютерных утопий" постиндустриального - "информационного общества" (о чем шла речь ранее). Более того, она обретает глобальные характеристики благодаря своей специфике (о которой будет сказано далее) не индивидуально, а в сущностном единстве с другими универсальными атрибутами человеческого существования и развития, органически вплетаясь в социально-экономические и прочие процессы, способствуя ускорению их развития и формированию глобального статуса. Становление глобального характера проблемы информации связано и с тем непреложным фактом, что сама информация и прежде всего научная информация (главный предмет нашего рассмотрения) неотъемлема от других глобальных проблем. "Ныне, - как подчеркивает А. И. Михайлов, - все большее значение придается созданию и распространению научной информации как важному фактору глобального развития человеческого общества. Не случайно во многих моделях, прогнозах, программах и проектах развития научная информация занимает место рядом с такими компонентами, как трудовые, сырьевые и энергетические ресурсы, экологические и социально-политические проблемы" [76].
      Установленная выше возможность причисления проблемы информации к глобальным проблемам современного социального развития свидетельствует в пользу того, что информация выступает в качестве фактора глобального развития. Однако обнаружение общего, присущего проблеме информации и другим глобальным проблемам, еще не говорит о специфике рассматриваемого явления. Необходимо ее выявить, акцентируя внимание на особенностях проблемы информации, имеющих универсально-глобальное значение.
      В главе I шла речь о том, что сама по себе информация в любом ее виде представляет часть отражения, знания, которая может объективироваться в тех или иных материальных формах. Благодаря своим носителям информация получает возможность движения: передачи, преобразования, хранения и т.д.
      Содержание информации как знания носит духовный, идеальный характер, тогда как средства ее движения - материальны. Развитие информационных процессов зависит как от содержания, так и от средств движения информации, причем последние существенно влияют на содержание информации. Важной особенностью развития информационных средств, начиная с изобретения книгопечатания, является их технизация. Книгопечатание открыло "эру бумажной информатики". Имеется в виду технология накопления и распространения информации, основным носи
      81
      телем которой выступает бумага. До сих пор индустрия бумажной информатики доминирует в развитии человеческого общества, хотя уже четко наметился переход к иной информационной технологии - индустрии безбумажной информатики, где носителями информации и средствами ее переработки стали компьютеры. Технизация на современном этапе выступает именно как компьютеризация и электронизация. Эти процессы не только идут быстрыми темпами, но и захватывают все сферы человеческой деятельности. Причем предполагается, что к началу следующего столетия в технически развитых странах основная масса информации будет храниться в безбумажном виде - в памяти ЭВМ, а годовой прирост емкости запоминающих устройств ЭВМ будет равен общему числу нейронов мозга населяющих планету людей. Постепенное вытеснение бумажной индустрии информатики безбумажной вовсе не означает полного исчезновения первой. Смысл происходящего процесса технизации не сводится к простой смене носителя информации.
      Цель "компьютерной революции" - освободить человека от рутинной и малоэффективной умственной деятельности для более творческой, создать новый фактор ускорения интеллектуальной, да и всей человеческой деятельности. И как следствие технизации (компьютеризации) социально-информационной деятельности происходит рост ее удельного веса в наиболее развитых в этом отношении странах. Индустрии информатики, как известно, принадлежат лидирующие позиции в Японии и Франции. В США также число людей, занятых в производстве компьютеров и других средств информатики, неуклонно увеличивается, составляя более половины всех работающих. Предполагается, что к началу 90-х гг. количество участвующих в создании, сборе, хранении, распределении информации, других видах деятельности, связанных с ней, достигнет 85% от доли занятых в народном хозяйст
      ве [77].
      Еще десять лет назад около 50% валового национального продукта создавалось в информационной сфере народного хозяйства США. "В 80-х годах, полагает Г. Р. Громов, - производственная эффективность изделий и услуг, создаваемых отраслями электроники, связи и вычислительной техники для промышленной эксплуатации национальных информационных ресурсов, является одним из ключевых факторов экономического роста промышленно развитых стран" [78].
      Увеличение доли информационной деятельности в общественном производстве свидетельствует о том, что информация все больше превращается в предмет человеческого труда. "В конце XX века впервые в истории человечества основным предметом труда в общественном производстве промышленно развитых стран становится информация" [79]. Налицо, таким образом, тенденция все большего наполнения социальной деятельности информационным содержанием сдвиг от деятельности с мате
      82
      риально-вещественными предметами к деятельности с информацией, значительная часть которой в обществе носит духовный, идеальный характер.
      Более того, рост информационной составляющей социальной деятельности (то есть "информатизация" общества) повлиял и на ряд глобальных свойств нашей планеты. Речь идет об усилении мощности радиоизлучения Земли в метровом диапазоне, которое вышло на первое место среди планет даже юпитеровой группы в Солнечной системе. Данный глобальный феномен также имеет "информационную" природу, ибо отражает тот факт, что человечество предпочитает передавать сведения с помощью радиоволн (имеются в виду телепередачи). Тем самым потребности передачи информации вместе с ростом ее объема менее чем за столетие изменили астрономические параметры нашей планеты, приблизив ее по радиояркости в указанном диапазоне к таковой Солнца.
      Следующая особенность развития социально-информационных процессов, связанная с обретением ими глобальных характеристик, заключается в том, что информация начинает играть роль важнейшего ресурса, который в определенной степени либо экономит, либо даже заменяет некоторые другие ресурсы. "Человечество, - подчеркивает А. Л. Яншин, - ясно осознало, что по своей отдаче знания, преобразованные в информацию, стали вровень с энергией и сырьевыми ресурсами" [80]. Аналогичные мысли мы встречаем и у других авторов [81].
      Г. Р. Громов, специально посвятивший книгу проблемам промышленной эксплуатации национальных информационных ресурсов, утверждает, что в последней четверти XX в. информация становится одним из наиболее важных национальных ресурсов промышленно развитых стран. В конце этого столетия информационные ресурсы превратятся в основное национальное богатство, а эффективность их промышленной эксплуатации во все большей степени будет определять экономическую мощь страны в целом [82].
      Рост значимости информации как национального ресурса делает весьма актуальной проблему ее справедливого перераспределения в глобальном масштабе. Здесь мы сразу сталкиваемся с проблемой собственности на информацию как на ресурс и товар особого рода, являющейся предметом особого рассмотрения [83]. Информация и средства ее движения, прежде всего переработки, ныне свидетельствуют о степени технологического и управленческого отрыва "информационной державы" от своих конкурентов, о ее месте в международном разделении труда, не говоря уже о формировании международного общественного мнения и политического престижа в глобальном масштабе. "В былые времена мощь государств определялась числом и выучкой солдат, наличием золотого фонда, миллионами тонн стали или миллиардами киловатт-часов произведеннбй энергии. Сейчас важнейшим показателем уровня научного развития, экономической и оборон
      83
      ной мощи государства становится информация. Чем больше ее производится, чем выше ее качество, чем быстрее внедряется она в народное хозяйство, тем выше жизненный уровень населения, экономический и политический вес страны" [84].
      Когда мы говорим об информации как о факторе глобального развития, то имеем в виду предмет человеческой деятельности и средства его использования. Как предмет особой информационной деятельности, информация ценится за свое содержание, то есть за идеальные параметры. В этом плане она представляет идеальный ресурс, экономящий материальные ресурсы (см. выше). Вместе с тем в этот ресурс (информационный), на наш взгляд, входят и сами информационные средства, то есть информационная техника и технология (компьютеры, средства связи и т.д.), без которых информацию либо невзоможно, либо неэффективно перерабатывать, передавать и т. п.
      Революционные изменения в развитии электронно-вычислительной техники не в последнюю очередь обусловлены ее наукоемкостью и ресурсоэкономностью. В этом ее отличие от ресурсоемких производств, в частности, от подавляющего числа традиционных отраслей машиностроения, имеющих дело с веществом и энергией. Эти последние как бы придают инерцию развитию промышленности, которая по сравнению с индустрией информатики развивается эволюционно, о чем уже шла речь в первом параграфе данной главы.
      Таким образом, информационный фактор глобального развития имеет два аспекта - идеальный и материальный, выступая как предмет и как средство информатизации общества.
      Известно, что ресурсы делятся на возобновляемые (воспроизводимые) и невозобновляемые, причем первые приобретают все большее значение для дальнейшего прогресса человечества, поскольку вся социальная деятельность в условиях ограниченности невоспроизводимых ресурсов ориентируется на использование того, что либо неограничено, либо может быть неограниченное число раз воспроизведено. Информация, прежде всего научно-техническая, пожалуй, по своему статусу ближе к возобновляемым ресурсам. Относить ее полностью к возобновляемым ресурсам нельзя, поскольку свойством повторного использования обладает далеко не вся информация в силу своего старения и ряда других качеств, скажем, неконкурентоспособности и т.д. Что касается научно-технической информации, отображающей фундаментальные законы природы и общества, то, вне всякого сомнения, такого рода информация, документализирующая фундаментальное знание в форму, удобную для его дальнейшего движения по социальным коммуникациям, относится к возобновляемым ресурсам. Фундаментальная научно-техническая информация может быть использована бесконечное количество раз. Следовательно, по своему статусу она может быть приравнена к возобновляемым материальным ресурсам, хотя по содержанию это не материальный, а идеальный феномен.
      84
      Очевидно, что и определенная часть прикладной научно-технической информации может быть использована многократно, тем самым она тоже относится к возобновляемым ресурсам. Это одно из свойств научно-технической информации, делающее ее основой интенсификации абсолютно всех сфер деятельности благодаря их компьютеризации. Создание и распространение персональных компьютеров открывает более широкие перспективы многократного и быстрого использования идеальных информационных ресурсов, добытых всем человечеством, то есть информация как ресурс становится общечеловеческим достоянием. Процесс ее глобализации тесно связан с тем, что она может быть возобновляемым, многократно используемым ресурсом.
      Для широкого распространения и развития информационных процессов в глобальном масштабе и информатизации общества очень важна и такая черта научно-технической информации, как новизна, которая в принципе делает процесс получения информации инновационным и интенсификационным. В новизне научно-технической информации как раз и заключается то качественно иное по сравнению с уже имеющимся массивом знаний, в связи с чем информация имеет особое значение для общества. Ведь постоянно продуцируемая в сфере науки новая информация оказывается, с одной стороны, воспроизводимым ресурсом в различных сферах деятельности, а с другой - вечно изменяющимся ресурсом, который в самом механизме своего получения содержит источник самообновления. Производство новой научной информации, прежде всего фундаментальной, то есть отображение в документализированной, пригодной для передачи форме законов природы и общества, - это имманентное свойство такой подсистемы социальной деятельности как наука. В силу данной особенности наука и продуцируемая ею научно-техническая информация как раз и составляют основу абсолютно всех интенсифика-ционных процессов и об этом уже шла речь [85].
      Такие свойства научной информации, как ее воспроизводимость и новизна, существовали всегда и, следовательно, потенциально научно-техническая информация всегда была важным ресурсом развития общества. Почему же именно в последнее время эти свойства информации, получаемой в сфере науки, привлекли внимание и начался ускоренный процесс информатизации общества? Одна из причин кроется в том, что появились объективные основания, или, лучше сказать, потребности общества в усиленном и широкомасштабном использовании научно-технической информации. Это явление мы связываем с переходом развитых стран (а в дальнейшем и остальных) к интенсивному и тем самым ускоренному типу развития, требующему привлечения новых ресурсов, новых качественных факторов развития, важнейшим из которых в силу вышеизложенных обстоятельств оказыва
      85
      ется научно-техническая информация. Именно на этапе интенсификации производства наука и научно-информационная деятельность начинают играть роль важнейшего качественного фактора, главного рычага развертывания интенсификационпых процессов в производстве, культуре, образовании и других сферах деятельности людей.
      Сама проблема интенсификации как магистрального направления ускоренного развития приобретает не просто всеобъемлющий, но и глобальный характер. Интернациональный характер интенсификации ныне, когда возникли глобальные проблемы, выступает той необходимой основой, без которой интенсификация не может оказаться эффективным средством их решения, требующего сотрудничества в самых широких масштабах.
      В отличие от мнения, нередко встречающегося в литературе по глобалистике, мы полагаем, что именно проблема интенсификации должна считаться одной из исторически первых глобальных проблем. Обычно в качестве таковой называют экологическую проблему как генетически наиболее раннюю в развивающейся системе глобальных проблем. Однако экологическая проблема приобрела статус глобальной лишь в нашем веке, когда процесс интенсификации индустрии и особенно сельского хозяйства уже шел полным ходом. Интенсификация, как нами было отмечено выше, представляет собой магистральный путь ускорения социально-экономического развития, имеющий свои причины развития [86]. Как и остальные глобальные проблемы, интенсификация не может не быть связана с другими проблемами и противоречиями развития. Эта связь опосредована единым целостным процессом, происходящим в саморазвивающейся системе "человечество - природа" как социоприродной системе эволюции материи. В рамках этого единого целого такое кардинальное направление развития, как интенсификация, играет определенную функциональную роль и по отношению к глобальным проблемам современности, являясь одним из главных средств их решения.
      Этим же обусловлено и значение информации. В. А. Виноградов совершенно справедливо подчеркивает, что "информационные процессы обнаруживают себя как глобальные и в качестве составных компонентов других глобальных проблем: прежде всего сохранения мира, а также защиты окружающей среды, использования энергетических и сырьевых ресурсов человечества, освоения космоса и т. п. Без адекватного информационного обеспечения невозможно решение ни одной из проблем общечеловеческого значения.
      Информация способствовала тому, что за сравнительно короткий исторический промежуток времени глобальные проблемы оказались в поле зрения мировой общественности и стали подлинно общечеловеческими не только по своей сути, но и по признанию, которое они завоевали. Ничто так не способствует росту понимания общности судеб человечества, как сознание глобальной проблематики, а это имманентно неотделимо от процессов глобальной международной коммуникации" [87].
      86
      Тот факт, что без информационного обеспечения нельзя решить ни одну не только глобальную, но и любую другую проблему ныне общепризнан, и в нашу задачу не входит подтверждение этого дополнительными аргументами. Мы стремимся показать, что реально информация становится важным фактором решения глобальных проблем лишь через интенсификацию, то есть через социально-экономический процесс ускоренного движения вперед, открывающий новые горизонты развитию производительных сил и производственных отношений, переводящий человеческий прогресс на интенсивный путь.
      Интенсификация, учитывающая системность глобальных проблем как средство их решения, не должна быть односторонней, рассчитанной на решение лишь одной глобальной проблемы. Она должна ориентироваться на весь их комплекс, то есть быть системно-многофакторной, в перспективе всесторонней. Системно-многофакторная интенсификация - это такая форма интенсификации, которая сводит в единую систему некоторый взаимосвязанный и согласованный между собой комплекс качественных факторов роста эффективности как характеристики разрешения той или иной проблемы. Системно-многофакторная интенсификация вводит в решение глобальных проблем качественные факторы, которые связаны как с отношениями "общество-природа" и "человек-природа", так и с интерсоциальными отношениями и отношением "человек-общество". Это также означает, что упомянутая система интенсификации объединяет естественные, технические и социальные факторы интенсификации и соответствующие им подразделения науки в систему, ориентированную на оптимальное повышение социально-экономической эффективности, ведущее к позитивному сдвигу всего комплекса глобальных проблем. Обеспечение эффекта согласованного, кооперативного решения глобальных проблем есть в значительной степени информационная проблема. Причем здесь информация играет свою главную интегрирующую роль, обеспечивая необходимую системность и многофакторность интенсификационных процессов, развиваемых для решения глобальных проблем. Очевидно, что и глобальное моделирование как особый информационный процесс может способствовать выявлению таких инвариантных путей интенсификации, которые будут направлены на решение всего комплекса глобальных проблем.
      Возникновение большинства глобальных проблем совпадает по времени с переходом развитых социалистических и капиталистических стран на путь преимущественно интенсивного развития. Это также подтверждает связь процессов интенсификации и глобализации (изложенное выше раскрывает механизмы этой связи во временном аспекте). И хотя, на наш взгляд, не все глобальные проблемы вызваны переходом к интенсивному развитию,
      87
      но становление глобального характера проблем уже однозначно связывает их с интенсификационными процессами. Глобализация свидетельствует не о необходимости сворачивания того или иного вида социальной деятельности, принявшей планетарные масштабы и столкнувшейся с естественными ограничениями, а о необходимости перехода ее на интенсивный путь развития. Возврат к природе и деглобализация социальной деятельности во имя устранения противоречий ее развития ныне невозможны и неразумны, как нерационален и отход от интенсивного пути развития. Сторонники замораживания производства, нулевого экономического роста, возврата к природе находятся в плену традиционного мышления, видящего развитие лишь сквозь призму его экстенсивного расширения, без коренных качественных изменений.
      Интенсивный путь развития не исключает разного рода ограничений как рационального, социального, так и естественного характера, присущих самой природе, в частности нашей планете как космическому телу. Однако эти ограничения отнюдь не означают прекращения развития вообще, остановки производственного и социально-экономического прогресса либо его замедления. Механизм интенсивного пути развития таков, что рациональное системно-многофакторное использование качественных факторов в условиях ограничений и экономии ресурсов позволяет наращивать эффективность, уверенно двигаться вперед по пути дальнейшего социального прогресса. В конечном счете интенсификация в ее рациональной и всесторонней форме есть то кардинальное средство, которое обеспечит необходимое ускорение социально-экономического развития и поможет в перспективе решить возникшие в его ходе глобальные проблемы человечества [88].
      Важно, таким образом, не только констатировать факт становления информации глобальным фактором развития, но и раскрыть внутренние механизмы, ответственные за обретение проблемой информации глобального статуса. Такие причины, согласно нашей концепции, заключаются в том, что информация играет решающую роль в переводе всех сфер социальной деятельности на интенсивный путь развития, являющийся единственной формой и главным направлением дальнейшего ускорения социально-экономического прогресса.
      Именно проблема выживания цивилизации и ускорения ее прогресса выступает конечной целью все более широкого и всестороннего использования информации, играющей важную роль как во внутренних социально-экономических процессах, так и в соревновании двух мировых систем, в развертывании противоречий глобального развития.
      ГЛАВА III
      КИБЕРНЕТИКА, САМООРГАНИЗАЦИЯ, ИНТЕЛЛЕКТ
      1. Кибернетика и сложные самоорганизующиеся системы
      Философские вопросы, поставленные кибернетикой, интенсивно обсуждаются в отечественной и мировой литературе. При этом результаты кибернетики и ее философских идей интерпретируются с разных позиций, нередко сторонниками противоположных философских направлений. Идеи и принципы новой науки используются буржуазной философией (неотомизм, позитивизм, операционализм), представители которой пытаются противопоставить положения кибернетики диалектическому материализму. Однако реальное развитие кибернетики в нашей стране и значительная работа, направленная на установление научного и философского статуса кибернетики, которую ведут философы совместно со специалистами в области естественных наук, выявляют действительные взаимосвязи философских идей кибернетики и материалистической диалектики, показывают методологическую плодотворность диалектико-материалистической трактовки основных принципов кибернетики.
      Философско-методологические вопросы кибернетики имеют важное мировоззренческое значение. Принципы, понятия и методы кибернетики, конкретизируя некоторые философские принципы и категории, обладают глубоким диалектико-материалистическим содержанием. Так, принципы самоорганизации, будучи областью, где сосредоточены существенные задачи кибернетического исследования, являются формой конкретизации принципов самодвижения и саморазвития материи через ее внутренние противоречия, взаимосвязи и взаимообусловленности. Вместе с тем принципы и понятия кибернетики, приобретая в силу синтетического характера этой науки общенаучное содержание, уточняют и углубляют принципы материалистической диалектики, облегчая их проникновение в новые области научного исследования. Через сферу философского осознания кибернетика вносит новые элементы диалектико-материалистического мышления в технические, биологические и социальные науки, ибо самоорганизация, говоря философским языком, - это самодвижение и саморазвитие [1]. Кибернетические принципы сложных систем выступают носителями диалектико-материалистического мировоззрения в технических науках. Идеи информации и самоорганизации и соответствующие им методы исследования нашли применение в биологических науках, способствуя становлению и развитию биофизики, молекуляр
      89
      ной биологии, а также целостной теории эволюции. Механизмы саморегуляции и самоорганизации общества, как и информационные процессы, становятся предметом социальной и экономической кибернетики и информатики.
      Широкий спектр применения идей и методов кибернетики выражает определенные синтетические тенденции НТР. В этом плане непреходящее значение для разработки философских проблем современной науки имеет анализ революции в естествознании на рубеже XIX-XX вв., осуществленный В. И. Лениным в работе "Материализм и эмпириокритицизм". В указанном труде дано глубокое истолкование новых для того времени научных данных в период крутой "ломки принципов" в ведущих отраслях естествознания. Ленинский анализ революции в физике служит образцом философского рассмотрения современных достижений НТР. Ленинские методологические принципы необходимы в философском обосновании идей и методов кибернетики, процесса информатизации общества и других новейших тенденций, связанных с перестройкой социальной действительности и мышления в стране и в глобальном масштабе. Не случайно именно об этом шла речь на научно-теоретической конференции, посвященной актуальным проблемам перестройки [2].
      Основополагающим в рассмотрении методологической роли категорий и принципов современного естествознания служит выдвинутый Ф. Энгельсом тезис об объективной и субъективной диалектике. "Так называемая объективная диалектика царит во всей природе, а так называемая субъективная диалектика, диалектическое мышление, есть только отражение господствующего во всей природе движения путем противоположностей, которые и обусловливают жизнь природы своей постоянной борьбой и своим конечным переходом друг в друга, resp. (соответственно. - Ред.) в более высокие формы" [3]. Положение об объективной и субъективной диалектике получило развитие в ленинском принципе единства диалектики, логики и теории познания. Выражая мысль об объективном значении категорий и соответствующих им принципов мышления, В. И. Ленин писал: "...Если все развивается, то относится ли сие к самым общим понятиям и категориям мышления? Если нет, значит, мышление не связано с бытием. Если да, значит, есть диалектика понятий и диалектика познания, имеющая объективное значение" [4].
      В философии диалектического материализма в отличие от прежних философских систем онтология и гносеология не существуют обособленно, вне связи друг с другом. В диалектическом материализме речь идет не о бытии вообще, не о сущем как таковом. Философия начинается именно с постановки вопроса об отношении мышления к бытию. Вместе с тем оправданно и необходимо разграничивать онтологию и гносеологию, имеются в виду два аспекта, два типа методологии. Гносеологическая проблематика как выражение субъективной диалектики ориентирована в
      90
      целом на исследование всеобщих логико-познавательных форм в их, так сказать, чистом виде. В объективной диалектике рассматривается реальная действительность с использованием логики исследования специфики объекта, которую К. Маркс называл специфической логикой специфического предмета [5].
      Диалектическая обработка кибернетической проблематики, формирование диалектико-материалистической концепции кибернетики необходимо включают в себя выявление объективной и субъективной диалектики в ее предмете и методе.
      Возникновение кибернетики ознаменовало становление новых методов познания и вызвало переосмысление некоторых принципов и понятий, сложившихся в классической науке. Кибернетика представляет собой научный синтез целого ряда относительно далеких друг от друга специальных дисциплин, чем и объясняется широта приложения ее основных принципов. Причем кибернетические исследования приобретают значение для традиционных (физических, биологических, химических, а также математических) фундаментальных наук.
      Кибернетика, по существу, продолжает линию развития экспериментально-математического естествознания. Аналогично тому как в XVII в. новая наука Галилея - Ньютона вызвала необходимость переосмысления научной проблематики, современная наука (и прежде всего кибернетика) ставит ряд таких методологических вопросов, рассмотрение которых вносит новые моменты в философское мышление. Освоение этого научного направления предполагает развитие методологических принципов и, стало быть, применение диалектического метода в дайной области требует научного творчества. Будучи наукой, сочетающей широкий синтез с детальным анализом, содержательные интерпретации с логико-математической формализацией, кибернетика позволяет на новом уровне решать определенные проб темы философии и науки. Успехи в разработке философских проблем кибернетики как науки об управлении сложными динамическими системами различной природы отражены в исследованиях советских и зарубежных ученых-марксистов. За последнее десятилетие в нашей стране вышел ряд книг отдельных авторов [6] и коллективных монографий [7], посвященных методологическим вопросам кибернетики и ее значению в развитии современного общества. Наряду с общими вопросами, затрагивающими предмет кибернетики, се философский и научный статус, важной является задача обоснования некоторых центральных идей и принципов кибернетики, ориентированных на решение кардинальных естественнонаучных, технических и социологических проблем, связанных с информацией, коммуникацией, управлением и регулированием.
      Кибернетика впервые в истории науки вступила на путь объективного естественнонаучного и математически точного изучения процессов управления и переработки информации в природе, технике и обществе. Однако до сих пор область исследований ки
      91
      бернетики не установлена достаточно четко. Кроме того, имеющиеся в литературе определения кибернетики исходят из различных представлений о системе, информации, регулировании, управлении, алгоритме и так далее, связь между которыми не всегда ясна. Сферой, для которой существенны кибернетические понятия и закономерности, называют обычно и технику, и жизнь, и общество, и различные сочетания этих областей, и их все вместе.
      Общий недостаток отдельных дефиниций кибернетики заключается в том, что они охватывают лишь ее частные области. На самом деле кибернетика изучает процессы управления и регулирования в динамических системах. Как пишут Г. Клаус и Г. Либшер, "тщательное исследование современного состояния кибернетики, включая философский и логический анализ различных дефиниций ее предмета, показывает, что основополагающим ее понятием является кибернетическое понятие о системе. Все другие основные понятия кибернетики, такие как информация, регулирование, алгоритм и др., которые неотделимы от кибернетического способа мышления, связаны с этим понятием о системе раскрывают свойства и отношения, проявляющиеся в функционировании кибернетических систем. Поэтому соответствующее понятие системы естественно рассматривать в качестве центрального пункта дефиниции предмета кибернетики" [8]. Кибернетика в этом плане определяется как наука о кибернетических системах.
      Такая дефиниция предмета кибернетики не предполагает объяснения того, что собой представляет кибернетическая система. Уяснение понятия кибернетической системы составляет задачу кибернетической теории систем. Подход к определению науки, при котором выделяется круг исследуемых в ней систем, выступает ныне общепринятым способом раскрытия предмета той или иной науки. Например, современная алгебра, составная дисциплина математики, обычно трактуется как теория алгебраических структур. Аналогично обстоит дело с понятиями современной логики.
      Кибернетические системы обладают такими общими свойствами, как регулирование, переработка и передача информации, адаптация, самоорганизация, стратегическое поведение и др. Кибернетика стремится при этом структуру и функцию динамических систем описывать математически и рассматривать с помощью моделей. Она черпает свои знания прежде всего изучая конкретные кибернетические системы, принадлежащие к различным формам движения материи, и экспериментируя с моделирующими системами. Она создает идеализированные теоретические системы, в которых абстрагируется от всех особенностей определенных форм движения материи. Следует различать общую теоретическую (математическую) кибернетику и частные (региональные) кибернетики, исследующие отдельные (локальные) области действительности. Г. Франк отмечает, что предмет формальной кибернетики - абстрактные общие структуры, в то вре
      92
      мя как региональные ("материальные") кибернетики анализируют конкретные системы и процессы [9]. На основе этого кибернетика открывает системные закономерности, имеющие силу для нескольких форм движения материи. Это в особенности закономерности организации, управления и информационных процессов, которые включаются во все известные нам формы движения материи, начиная с перехода от неживого к живому.
      За свою историю (с 1948 г.) кибернетика претерпела существенную эволюцию, сохранив однако ядро - учение о единстве процессов управления, информации и организации в биологических, технических и социальных структурах. Наиболее характерными особенностями кибернетики являются изучение и синтез сложных динамических систем, различающихся по своей физической природе. Кибернетика в общем и целом абстрагируется от вещественного содержания систем, стремясь сформулировать для них общие законы организации и информационных связей. При этом структура рассматриваемых систем связана со сходством и различием законов их организации. Объективной основой такого подхода служит материальное единство качественно разнородных феноменов, проявляющееся в аналогии и изоморфизме (гомоморфизме, модельном отношении и т. п.) их структуры и функционирования, в сходстве (или прямом совпадении) описывающего их математического аппарата. Кибернетика выступает как наука о сложных системах управления и связи. Последние наблюдаются на разных уровнях движения, в том числе и на уровне общественных отношений. Поэтому многие науки, а не только кибернетика, так или иначе имеют отношение к процессам управления, но лишь кибернетика рассматривает эти процессы с точки зрения единства поведения (функционирования) живого организма и машины. Кибернетика изучает законы управления и связи, причем, в отличие от других наук, преимущественно в том плане, в каком они обусловливают единство динамики, функционирования и развития машины, живого организмам социальной структуры. Иными словами, кибернетика оперирует законами управления и информационного взаимодействия одновременно на нескольких (а не на одном, как это свойственно многим другим конкретным наукам) уровнях структурной организации материи. Примечательно, что кибернетика подходит к объектам не как к системам "вообще", а как к системам, обладающим определенной совокупностью общих структурных и функциональных свойств (существующих живых систем, социальных структур).
      Вместе с тем предмет кибернетики не остается неизменным, он эволюционирует. И это вполне закономерно: центр интереса в кибернетике с годами неизбежно перемещается. Современные аспекты кибернетики свидетельствуют о том, что ее предмет шире проблем управления; последние к тому же отступают перед задачами системной организации и самоорганизации. Понятия
      93
      конечного автомата, алгоритма, логической сети, машины Тьюринга, самоорганизующейся системы, искусственного интеллекта и другие непосредственно не отражают задачи управления. Проблематика абстракции, идеализации, формализации "работает" на проблемы кибернетических структур и проблемы организации (куда, конечно, с необходимостью включаются структуры управления). Кибернетика - это теория сложных, самоорганизующихся систем. Ее теоретические (математические) структуры, исходные свойства которых задаются аксиоматически, невозможно втиснуть в рамки структур только одного какого-то типа. "Нам представляется совершенно неправильным, - справедливо пишет И. А. Акчурин, - на все времена связывать наиболее фундаментальные понятия теоретической кибернетики, такие, как информация, программа (алгоритм), автомат, игра, обратная связь и т.д., обязательно и только с проблемой управления" [10]. В условиях возросшего значения организационного и "гуманитарного" факторов в системах управления кибернетика становится, по существу, теорией системной организации. Материальная база кибернетики (кибернетическая техника, ЭВМ, бионические и биокибернетические системы) также, не сводится к системам управления. Таким образом, спецификация предмета кибернетики только в понятиях управления (и информации) не выражает всего ее методологического значения.
      При сравнении предмета кибернетики с современным (расширительным) подходом к информатике [11] важно по достоинству оценить (и мы это стремились обосновать) системный характер кибернетического направления в науке и технике. В любом случае кибернетика изначально понимается как теория определенного класса систем; более того, можно утверждать, что она представляет собой конкретный и фундаментальный вариант общей теории систем.
      Современное состояние кибернетики еще не привело к единому представлению об общей системе этой науки. Поэтому ее развитие идет внутри ряда дисциплин, которые, в свою очередь, также сложны. Сюда относятся теории, показывающие многообразие кибернетического способа мышления [12]: теории регулирования и управления, автоматов, нервных сетей, надежности, больших систем, информации, алгоритмов, игр и т.д. Подобно тому, как система понятий кибернетики развивается во взаимосвязи с понятийными системами традиционных наук, кибернетические методы соотносятся (или находятся в отношении дополнительности) с методами других научных дисциплин [13]. Это, например, методы моделирования и аналогий, черного ящика, проб и ошибок, которые, однако, модифицированы соответственно общему предмету кибернетики и приобрели математическую ориентацию.
      Основные понятия и принципы кибернетики (как любой другой фундаментальной науки) тесно взаимосвязаны с категориями диалектики. Данная взаимосвязь выявляется при непосредствен
      94
      ном рассмотрении проблем, ориентированных на диалектическое овладение сложностью [14]. И в специфически кибернетическом плане и на уровне философской методологии становится очевидной необходимость синтеза содержательных (качественных) и формально-математических (количественных) методов научного исследования сложных самоорганизующихся систем [15]. Кибернетика с ее математическим моделированием и общими эвристическими принципами и законами управления сложными саморазвивающимися системами являет собой пример синтеза, в рамках которого качественные суждения используются наряду с количественными методами и поддерживается непрерывная обратная связь между анализом проблемы и ее формализацией. Широкий структурный подход в современной науке означает непрерывную связь между формальным и конкретным.
      В кибернетике все внимание концентрируется на вопросах системной динамики, организации, структуры, языка, информации и управления. Отметим также, что абстрагирование, идеализация, формализация - отличительные особенности кибернетики как науки. Правда, это лишь одно, наиболее "наглядное" ее измерение. Существует также точка зрения, акцентирующая качественную, принципиальную сторону. В соответствии с ней научная задача кибернетики состоит скорее в поисках объяснений, чем описаний, последние сами по себе не приведут к объяснениям без специальных умозрительных усилий [10].
      Рассмотрение этих сторон кибернетики в диалектическом единстве позволяет составить представление о формально-содержательной природе кибернетики, имеющее важный философский смысл. Нередко отношение философии и кибернетики выражается в понятиях общего и особенного, что, конечно, недостаточно для характеристики связи между философией и системной наукой. К примеру, кибернетика рассматривает человека как элемент системы управления, не претендуя на то, чтобы на основе этого стать теорией человека. Здесь отношение системы и элемента есть общее философского положения о том, что человек является совокупностью конкретно-исторических общественных отношений. Такой подход редуцирует особенное, внутреннее психическое качество индивидуума, генетическую индивидуальность до общего, причем кибернетика исследует еще более общие отношения между элементом и системой управления. Г. Герц пишет, что "математика и кибернетика абстрагируются от специфических свойств элементов, от системных законов, которые регулируют существенные способы поведения определенных систем и исследуют всеобщие отношения систем, структур, возможных идеальных объектов и т.д. Философия, напротив, обобщает научные знания, чтобы научно обосновать свои ответы на основные вопросы мировоззрения" [17]. Иначе говоря, кибернетика и философия существенно различаются не столько степенью общности своих высказываний, сколько целью обобщений.
      95
      Неотделимый от моделирования функциональный подход, представляющий важную особенность кибернетики, выступает как основной путь изучения сложных систем. Сложность кибернетических систем нередко оказывается связанной с человеческим фактором, который все более проявляет себя в мире науки, техники и социального управления. Гуманитарный аспект входит в самую "сердцевину" кибернетической проблематики, например, в работы в области искусственного интеллекта. А для современных социальных структур характерен рост весомости не только человеческого, но и организационного фактора.
      Изложенное подчеркивает актуальность кибернетической проблематики, ориентированной на изучение законов функционирования и развития сложных самоорганизующихся систем. Диалектическое осмысление предмета кибернетики и особенностей ее метода приводит к постановке вопроса о взаимосвязи кибернетических аспектов самоорганизации с диалектическим принципом самодвижения и саморазвития материи.
      Атрибутивный характер движения материи позволяет говорить о ее самодвижении, "спонтанейном" развитии. При этом возникает вопрос о внутреннем содержании движения, саморазвития природы, о ее внутренней активности. Конкретизация этой проблемы предполагает объяснение "самодвижения" различных материальных систем, ибо абсолютность самодвижения материи в целом реализуется в относительно самодвижущихся конкретных системах. Относительность самодвижений различных материальных систем заключается во взаимоотношениях между внутренними и внешними факторами; всякая материальная система находится во взаимодействии с другими материальными системами, которые выступают по отношению к ней как условия ее самодвижения. Причем внутренние связи и противоречия в материальных системах представляют собой источник самодвижения, а внешние - условие реализации определенной тенденции.
      Гносеологический анализ данной проблемы предполагает вычленение диалектического содержания категории самодвижения, установление ее связи с другими, философскими и общенаучными, понятиями. Методологическая основа такого исследования - положение В. И. Ленина о диалектическом объединении принципа единства мира и принципа самодвижения, саморазвития. Не случайно самодвижение материи служит объективным базисом для процесса познания. "Условие познания всех процессов мира в их "самодвижении", в их спонтанейном развитии, в их живой жизни, есть познание их как единства противоположностей" [18]. В этом плане в нашей литературе освещались различные аспекты проблемы самодвижения [19].
      При дальнейшем анализе необходимо учитывать то обстоятельство, что с каждым этапом в развитии естествознания проблема самодвижения материи наполняется новым содержанием; в рамках самого естествознания вырабатываются принципы и по
      96
      нятия, эвристический смысл которых позволяет уточнять существующие взгляды на природу движения материи. В современном естествознании не подлежит сомнению ведущая роль функционально-структурных методов [20], что является следствием проникновения науки в сложный, организованный мир. В связи с этим возникает необходимость в конкретизации и дальнейшем развитии идеи самодвижения применительно к высшим уровням организации материи, которые находятся в поле зрения теоретической биологии, экологии и некоторых других наук. При анализе проблемы самодвижения под таким углом зрения неизбежно привлечение идей кибернетики и общей теории систем. Действительно, кибернетический и общесистемный принципы позволяют вычленить из общей идеи самодвижения организационные аспекты и прежде всего аспект самоорганизации.
      Философская трактовка самоорганизации включает в себя определение основных понятий кибернетической теории самоорганизующихся систем, соотнесение их философского содержания с диалектическими принципами материального единства мира, саморазвития, причинности, внутреннего и внешнего и др. Вопрос о философском статусе принципов самоорганизации тесно связан с методологическими проблемами теории самодвижения и саморазвития материи. Поэтому значимость обретает осмысление естественнонаучных (в частности, биокибернетических) принципов самоорганизации в соотношении с диалектическим принципом саморазвития. Уже при постановке вопроса о том, каковы естественнонаучные механизмы перехода от одного уровня организации материи к другому (в особенности от неживой материи к живой) необходимо привлечение современных диалектико-материалистических представлений. Вместе с тем следует акцентировать внимание на естественнонаучном выражении принципа саморазвития применительно к высшим уровням организации материи, то есть на выяснении специфических механизмов самоорганизации. В этом отношении "самоорганизация" может рассматриваться как общенаучная конкретизация философского принципа саморазвития.
      Понятие самоорганизации используется в различных смыслах. Например, о самоорганизации говорят тогда, когда повышение организации в большей или меньшей мере происходит само по себе, спонтанно; ее также связывают с автономным развитием, которое управляется изнутри, а не извне; под самоорганизующейся системой понимают кроме того систему, способную изменять внутреннюю структуру и способы поведения. В последнем случае понятие самоорганизации оказывается связанным с понятием обучения. Однако такие (однофакторные) характеристики самоорганизации показывают, что для раскрытия содержания этого интегрального принципа одного признака недостаточно.
      В обосновании философского статуса самоорганизующейся системы это понятие предложено рассматривать на основе четы
      97
      рех системных принципов: активности, целенаправленности, надежности функционирования и вероятностно-стохастической детерминации [21]. Данная концептуальная "модель" самоорганизации, выражающая ее системный характер, получает интерпретацию и развитие в различных областях естественнонаучного, технического и социального познания. При этом концепция самоорганизации реализует исследовательскую установку на выявление внутренних факторов развития, которые позволяют показать доминирующую роль внутренних противоречий, находящихся в соответствии с системой внешних закономерностей. Иначе говоря, подобное понимание самоорганизации раскрывает внутренние механизмы и внутренние причины самодвижения тех форм материи, к которым принадлежат самоорганизующиеся системы. Как бы качественно ни различались такого рода системные объекты, они обладают общими характеристиками самодвижения, которые выражены в принципах самоорганизации. В этом отношении самоорганизация представляет собой высшую форму развития динамических систем и может рассматриваться как одно из специфических проявлений самодвижения материи [22].
      Понятие самоорганизации в отличие от понятия организации выражает диалектический аспект последней, включая в себя в основном те организации, которые воплощены в сложных саморазвивающихся (относительно автономных) системах. В общем случае под самоорганизацией понимается способность системы к стабилизации некоторых параметров посредством направленного упорядочения ее структурных и функциональных отношений с тем, чтобы противостоять энтропийным факторам среды. Процессы самоорганизации характеризуются при этом возрастанием упорядоченности системы, энергоинформационным взаимодействием со средой и процессами самоуправления. Исходя из необходимости взаимодействия системы с окружающей средой и приняв тезис о том, что наличие подходящего окружения есть необходимое условие самоорганизации, важно раскрыть определяющую роль внутренних факторов системы в организации своего поведения. Именно такой, диалектический подход к пониманию самоорганизации представляет наибольший интерес.
      Кибернетика, по-новому поставив проблему самоорганизации, внесла важный вклад в решение вопроса о том, "каким образом связывается материя, якобы не ощущающая вовсе, с материей, из тех же атомов (или электронов) составленной и в то же время обладающей ясно выраженной способностью ощущения" [23]. Результаты кибернетики подтверждают выдвинутую В. И. Лениным гипотезу о генезисе психического в процессе эволюции материи. Плодотворность ленинской идеи об отражении как общем свойстве материи проявляется в том, что она дает ключ к теоретическому осмыслению моделирования особенностей высших форм самоорганизующейся материи на качественно ином субстрате.
      98
      Идеи современной кибернетики позволяют детально анализировать и облекать в конкретную форму философские принципы активности. Концепция активности кибернетических систем основывается на диалектических принципах решения проблемы источника развития. Признание активности свойством развивающейся материи помогает глубже понять законы материального мира и, в частности, переход от неживой материи к живой. Анализ самоорганизующей активности кибернетических систем открывает новый аспект общей концепции активности. Благодаря обратным связям возможности реализации активности резко возрастают; обеспечивается избирательность взаимодействия, обусловливающая устойчивость систем и приводящая их к упорядоченному состоянию.
      Самоорганизующую активность кибернетических систем не следует отождествлять со способностью к гомеостатическим формам стабилизации в ответ на воздействия внешней среды. Самоорганизующая активность, будучи одним из факторов прогрессивного развития (саморазвития), базируется на оптимальном сочетании стабилизирующих форм самоорганизации (с преобладанием отрицательных обратных связей) с целенаправленной трансформацией систем (на основе положительной обратной связи). Поэтому такая активность выступает как необходимое и существенное внутреннее свойство самоуправляемой и саморегулируемой системы, проявляющееся не только в ее относительной самостоятельности, независимо от изменения внешних условий, но и в преодолении возмущающих воздействий среды и в подчинении последней своим внутренним целям.
      Проблема активности переплетается с проблемой внутренней целесообразности (целенаправленности) больших систем. Ее решение предполагает знание внутренних механизмов технической и биологической целесообразности, а также не в меньшей мере целесообразности, присущей общественным системам. Природа активности и целенаправленности кибернетических систем - в их внутренней организованности. Важнейшим фактором целенаправленного поведения таких систем является надежность структурно-информационных отношений, позволяющая системе в целом функционировать безотказно, соблюдать правило достоверности информации в процессах приема, переработки и накопления, что, в свою очередь, служит необходимым условием эффективного решения стоящих перед системой задач.
      В теории самоорганизующихся систем важное значение имеет понятие сложности. Для того, чтобы система приобрела способность к самоорганизации, самообучению, самовоспроизведению, необходим некоторый критический уровень сложности. Отсюда следует, что понятие сложности способно выражать не только количественные, но и качественные особенности систем.
      При исследовании самоорганизации необходимы вероятностные представления, которые являются исходными, базисными в кибернетике. Основные идеи в теории автоматов были выдвинуты
      99
      и обоснованы исходя из принципов вероятностной логики. Необходимость статистического подхода в теории автоматов вытекает, например, из того факта, что практически не может быть абсолютно надежного автомата [24]. В системах высокоорганизованных (биологических, социальных) оптимальное соотношение однозначно детерминированных и вероятностных процессов находит воплощение в сочетании (единстве) централизованного управления и самоуправления частей, единстве иерархичности и автономности. Важно отметить недостаточность схемного принципа при объяснении функциональных структур мозга. Для мозга характерно сочетание упорядоченности (на уровне поведения) с определенным (функциональным) беспорядком при общей инвариантности структуры. Статистическая организация - существенный элемент самоорганизации функциональных структур мозга. Более того, это характерное свойство любой самоорганизующейся системы.
      Широкое использование понятия самоорганизации в современной науке и философской методологии предполагает ответ на вопрос, какой категорией оно является - общенаучной или философской. В более общем плане возникает проблема общенаучных понятий, критериев их принадлежности к разным уровням научной методологии [25]. Понятие самоорганизации вследствие формализации в логико-математических теориях получает применение, например, как в молекулярной, так и в эволюционной биологии. С ним в биологию входят те методы, которые были развиты в формализованных теориях самоорганизации. Правда, последние обычно претерпевают необходимую модификацию. Кроме того, принцип самоорганизации, приобретя глубокое общенаучное содержание в частных теориях и конкретных науках, оказывается родственным философскому принципу самодвижения, саморазвития применительно к высшим уровням организации материи.
      Итак, принцип (понятие) самоорганизации конкретизирует, уточняет на определенных уровнях методологии - логико-математическом, техническом, теоретико-биологическом и социологическом - принцип самодвижения и саморазвития материи в его диалектико-материалистической концепции. Отсюда следует не только научно-методологическое значение понятия самоорганизации в различных областях естествознания и техники, но и его философский смысл. Последний содержится, в частности, в понятии "самоорганизующаяся система", которое характеризует вполне определенный класс объектов, представляющих интерес на разных уровнях познания и практики. Философский смысл общенаучного понятия "самоорганизующаяся система" определяется его связью с диалектическим принципом саморазвития и системно-кибернетическим подходом, оказывающим значительное влияние на формирование научной картины мира. Кибернетика сближает сложившиеся области научного познания и делает возможной связь между учеными различных специальностей.
      100
      Диалектический подход к кибернетической проблематике самоорганизующихся систем необходим в философском рассмотрении проблемы искусственного интеллекта, которая является одной из центральных в кибернетике.
      2. Самоорганизация биологических систем (кибернетический подход)
      Выдвинутая диалектическим материализмом идея соединения, совмещения принципа развития с принципом единства мира получает воплощение в интегративных концепциях современной науки. Возникновение таких необычных с классической точки зрения новых научных дисциплин, как молекулярная биология, экология, генетика, биофизика, синергетика, кибернетика, выражающих стиль мышления науки XX в., ставит целый ряд философско-методологических проблем. В общем виде эти проблемы связаны с обоснованием методологического единства структуры науки, осознание которого облегчает ее развитие. Процессы математизации, кибернетизации и физикализации научного знания побуждают к исследованию природы научных теорий, к анализу путей и способов, с помощью которых наука преодолевает силу традиций как естественнонаучных, так и философских. Представляется, например, конструктивным распространение методов и идей более развитых наук о "низшем" на область менее развитых наук о "высшем". В этом процессе междисциплинарного обмена информацией "науки более развитые, описывающие относительно простые объекты, могут существенно влиять на науки, исследующие явления более сложной природы. Эта всеобщая закономерность познания проявляется в современную эпоху в процессе воздействия математики, кибернетики, физики и химии на биологию" [26].
      Развитие биофизики и кибернетики детерминируется насущными задачами познания все более тонких и глубоких физических, кибернетических и биологических структур. Жизнь как совокупность веществ и функций определяет постановку биологических и физико-кибернетических задач. Необходимым становится физическое и кибернетическое исследование таких биологических процессов, как отбор и эволюция. Физика и кибернетика выступают в единстве при изучении структур и законов эволюции живого. Кибернетика и теория информации дают возможность строгого физико-математического анализа явлений жизни. Однако кибернетическим подходом, рассматривающим биологические организации на уровне кибернетических структур, проблема познания живого, конечно, не исчерпывается. Для изучения
      101
      сущности жизни наряду с кибернетикой и молекулярной биологией необходимы молекулярная биофизика, биофизика клетки и биофизика сложных систем. "Задачи биофизики состоят в познании явлений жизни, основанном на общих принципах физики, в изучении атомно-молекулярной структуры вещества" [27]. Проблема молекулярной биофизики в отличие от кибернетики - в нахождении конкретных молекулярных механизмов накопления, кодирования, передачи, перекодирования биологической информации, природы шумов, разрушающих эту информацию, регуляторных механизмов, обратной связи. Роль кибернетики является ведущей в изучении природы регуляторных процессов, организации и информации в аспекте молекуляторной физики и физической химии. Иначе говоря, молекулярная биофизика не противостоит таким наукам, как биокибернетика и термодинамика, а объединяется с ними.
      Взаимодействие и взаимопроникновение наук физико-биолого-кибернетического направления важно в концептуальном отношении: оно позволяет вырабатывать научные стратегии большого методологического значения. Объединение концепции эволюции с концепцией структуры, выражая диалектическую природу научного познания, формирует вместе с тем понятийный аппарат, адекватный новым проблемам познания сущности жизни. Одной из таких проблем, выдвинутых на передний план бурно развивающейся биологической наукой, становится проблема самоорганизации живого как в смысле возникновения жизни, так и на уровне формирования структурных элементов современных живых систем [28].
      Проблема самоорганизации была поставлена основоположниками кибернетики; идеи самоорганизации в различных вариантах впервые получили обоснование в работах Н. Винера, Дж. Неймана, Г. Паска, Р. Эшби, Ст. Бира. Н. Винер придавал большое значение разработке этой проблемы [29], понимая под самоорганизацией процесс втягивания в синхронизм, образования единого ритма работы многочисленных и разрозненных до этого элементов системы. Такой подход к самоорганизации как к достаточно специфическому принципу функционирования различных по природе систем открывает возможности его биофизического истолкования.
      В современных теориях происхождения жизни концепция самоорганизации занимает важное место. Как пишут С. Фокс и К. Дозе, снабдив свою работу историческим обзором развития идей самоорганизации, "приблизительно с 1960 г. наступила новая эра в исследовании проблемы возникновения жизни. Исключительно возрос интерес к процессам самоорганизации, или самосборки, макромолекул, образующих микросистемы" [30]. Понятие самосборки рассматривается как понятие, служащее краеугольным камнем происхождения жизни. Показано, что эволюция шла и продолжает идти по пути самоупорядочения при образовании
      102
      макромолекул, самосборки этих молекул и самовоспроизведения собранной микросистемы. Все эти процессы теоретически не укладываются в рамки случайных явлений.
      Самоорганизация, таким образом, представляет собой проблему для биофизики, кибернетики и молекулярной биологии. Ее концептуальное оформление позволяет соотнести принципы и понятия данных наук с их предметом и методом. По замечанию М. Бунге, "подобная контекстуальность, или относительность статуса основных идей, несомненно, желательна, поскольку открывает новые возможности для поиска все более плодотворных и глубоких идей, все более содержательных понятий и постулатов, из которых в свою очередь могут быть выведены понятия, бывшие первичными ранее" [31].
      Современное естествознание в основном базируется на теории абиогенного происхождения жизни, впервые развитой А.И.Опариным (1924 г.). Согласно этой теории, информационные макромолекулы типа нуклеиновых кислот и белков могли возникать из сравнительно простых органических соединений, образовавшихся на Земле в условиях ее первичной восстановительной атмосферы. Успешный синтез важных для жизни биохимических соединений в условиях, имитирующих существовавшие ранее на Земле, подтверждает эту теорию. Характерным является следующее положение А. И. Опарина: "...Сейчас все более и более становится очевидным, что нельзя (как это было еще недавно) рассматривать возникновение жизни как какое-то внезапное, изолированное явление, как какую-то счастливую случайность. Оно представляет собой неотъемлемую составную часть общего закономерно протекающего процесса развития Вселенной" [32].
      В прошлом при рассмотрении этой проблемы обычно предполагалось, что возникновение жизни - редкое и странное явление. Оно связывалось со специфическим переходом от углеродистых соединений к аминокислоте, от нее к белку, а затем путем естественного отбора и эволюции - к разумным существам.
      Принципы кибернетики позволяют подойти к этой проблеме иначе. Теоретическое доказательство того факта, что самостоятельное развитие вероятно для машин, что кибернетика развития - жизнеспособная область, дает возможность отвлечься от строгой специфичности явлений возникновения жизни. Наиболее решительно эту точку зрения выразил У. Р. Эшби. "Я утверждаю, писал он, - что... поиски специфических условий совершенно ошибочны. Справедливо как раз обратное - каждая динамическая система дает начало своей собственной форме разумной жизни и является в этом смысле самоорганизующейся..." [33]. До недавнего времени не было опыта обращения с системами средней сложности. Современные вычислительные машины, будучи сложными системами, способствуют пониманию процессов возникновения жизни, так как в них складываются несколько более простые варианты тех же явлений.
      103
      Такой подход позволяет, по крайней мере, ввести кибернетические принципы самоорганизации в изучение пограничных между физикой и биологией вопросов. Поскольку кибернетика занимается системами на уровне их организации, то здесь, говоря методологически, она выступает как физика биологии. В аспекте кибернетики биологические процессы с их целесообразностью могут быть объяснены исходя из физических законов. Именно Н. Винер впервые определил информацию как новую физическую переменную [34].
      В рамках молекулярной биофизики стало возможным акцентировать внимание на проблеме моделирования добиологической эволюции макромолекул. Несомненный интерес представляет теория М. Эйгена, в которой предложена концепция самоорганизации и феноменологически рассмотрены биологические процессы отбора и эволюции на основе неравновесной термодинамики и теории информации. М. Эйген показал, что для решения проблемы взаимоотношений между причиной и следствием в биологии "необходима теория самоорганизации, которую можно было бы применить к молекулярным системам, или, точнее, к некоторым особым молекулярным системам, находящимся в среде с определенными свойствами" [35]. Принципиальным в теории М. Эйгена является вывод, согласно которому для биологии важна ценность информации, а не ее количество. Информация, накопленная в процессе эволюции, - это "оцененная" информация, и число битов мало что говорит о ее функциональном значении. Поэтому нужна новая переменная, которая характеризовала бы уровень эволюции, - "ценность".
      Комплементарность информации и энтропии ясно показывает ограниченную применимость классической теории информации к проблемам эволюции [36]. Для понимания процессов эволюции нужно знать не количество информации, а программу биологического развития, заложенную в генах, и способ ее реализации. Значит, встает вопрос о содержании информации, о ее ценности для развития. Информация возникает или приобретает ценность посредством отбора.
      Самоорганизация зависит от определенных химических предпосылок, а также от специальных условий среды; то есть самоорганизация - это не "просто" свойство материи. По словам Ф. Энгельса, "...жизнь должна была возникнуть химическим путем" [37]. Предбиологическая фаза - это химия. В работе М. Эйгена показано, что наличие каталитических функций в сочетании с различными механизмами обратной связи, придающее системе способность к автокаталитическому росту, выступает одним из решающих предпосылок самоорганизации. Однако "автокаталитический рост" не может происходить в системе, которая находится в равновесии или вблизи равновесия. Это приводит к вопросу о том, какие условия среды необходимы для самоорганизации. Отбор и эволюция не могут происходить в равновесных или
      104
      почти равновесных системах даже при наличии для этого нужных веществ. В системах, находящихся вблизи равновесия, автокатализ не будет приводить к росту, так как каталитическое ускорение в равной степени сказывается и на прямой и на обратной реакциях. Вместе с тем вблизи стационарного состояния могут возникать колебания. Существование таких нестабильностей и служит предпосылкой для селективного роста и эволюции.
      Кроме того, самоорганизация и дальнейшая эволюция функционального поведения должны начинаться на уровне самовоспроизводящегося молекулярного кода [38]. Носителями его являются нуклеиновые кислоты и белки. Реальный гиперцикл, построенный из нуклеиновых кислот и синтезируемых с их участием белков-ферментов, обеспечивает отбор макромолекул с объемом информации, достаточным и необходимым для возникновения живой системы. Тем самым раскрывается физический смысл генетического кода. По замечанию Г. Патти, "живое отличается от неживого своей способностью обеспечивать большую надежность процессов хранения и передачи наследственной информации на молекулярном уровне по сравнению с любой термодинамической или классической системой" [39]. Нелинейные системы обладают всеми свойствами, необходимыми для начала самоорганизации, и допускают дальнейшую эволюцию до уровня, когда система может выйти за рамки специальных условий, требуемых для ее возникновения. (Уровень сложности таков, что вероятность получить его путем случайной сборки ничтожно мала). То есть информация приобретает свой смысл только посредством функциональной корреляции. "Вследствие такой нестабильности, - пишет М. Эйген, - нуклеация этой функциональной корреляции (мы можем назвать ее возникновением жизни) оказывается неизбежным событием если благоприятные условия существования потока свободной энергии поддерживаются в течение достаточно длительного времени. Это первичное событие не уникально. В любом случае код станет универсальным вследствие нелинейной конкуренции" [40].
      Данный вывод, полученный в рамках молекулярной биофизической теории, относящейся к фазе самоорганизации как переходу от неживого к живому, по существу, подтверждает приведенный в начале параграфа тезис, построенный на достаточно общих биокибернетических принципах самоорганизации. Оба вывода получены благодаря рассуждениям, основывающимся на признании определяющей роли структурно-динамических (существенно неравновесных) принципов, распространяющихся на замкнутые системы, функционирующие в условиях относительно неизменной среды, где неизбежное следование одного события за другим создает совершенный "детерминистический мир". Проблема выживания в последнем сводится к отысканию ограничений, которые управляют переходами от предыдущего события к последующему. "Ясно, - замечает по этому поводу Г. Ферстер, - что
      105
      самым простым из всех таких детерминистских миров был бы мир, где вовсе не происходит переходов, т. е. где все находится в неподвижном и равномерном покое. Поэтому-то мировой океан, где колебания температуры, изменения концентрации химических элементов, колебания разрушительных сил и т.д. сохраняются на минимальном уровне, явился колыбелью жизни" [41].
      Необходимость неравновесности процессов, приводящих к образованию первичных функциональных структур, обоснована, в частности, П. Гленсдорфом и И. Пригожиным [42], описавшими тип событий, ведущих к переходу от неживых объектов к живым. Показано, что разрушение структур есть ситуация, преобладающая вблизи термодинамического равновесия; наоборот, создание структур может осуществляться по определенным нелинейным кинетическим законам вне области стабильности состояний, отвечающих обычному термодинамическому поведению. Поэтому одной из наиболее интересных в этом отношении проблем статистической физики и термодинамики является распространение концепции порядка на неравновесные ситуации для систем, в которых появление упорядоченных структур при термодинамическом равновесии было бы маловероятным. Вблизи равновесия не реализуемы также периодические процессы, характерные для живых систем. Возникновение новой структуры (в теории И. Пригожина - диссипативной структуры) в открытой системе всегда есть результат нестабильности.
      Важно заметить, что упорядоченность открытых систем возрастет или останется постоянной не вопреки второму началу термодинамики, а вследствие ее законов. Упорядоченность поддерживается оттоком энтропии в окружающую среду. Строгая количественная формулировка таких фактов требует построения термодинамики открытых систем, термодинамики неравновесных процессов. Поскольку в описание подобных процессов в явной форме входит время, речь идет уже не о термостатике, но о физической кинетике [43]. И. Пригожин и его сотрудники показали, что в результате химических нестабильностей автокаталитические гомогенные системы вдали от равновесия могут образовывать структурные неоднородности в пространстве и времени, в частности, создавать осциллирующие структуры. По И. Пригожину, отклонение от равновесия и характеризует уровень диссипации. Вдали от равновесия и за пределами неустойчивости флюктуации усиливаются. В этом отношении диссипативная структура является гигантской флюктуацией, стабилизированной потоком энергии и вещества из внешнего мира.
      Открытие действующего в диссипативных структурах нового принципа упорядоченности - порядка через флюктуацию - свидетельствует о том, что при определенных условиях структуры могут образовываться спонтанно и сами себя поддерживать. Режим самоподдержания означает некоторую индивидуальность и определенную автономию от среды. В отличие от кристалла (рав
      106
      новесной системы), который растет в неопределенность, если полагается на свое собственное "решение", диссипативная структура находит и поддерживает свою форму и величину независимо от ближайшего окружения. Диссипативная структура "знает на деле", что ей импортировать и экспортировать, чтобы себя содержать и обновлять. Такая автономия, по характеристике Э. Янча [44], является выражением основополагающей комплементарности структуры и функции, одного из важнейших законов самоорганизации: спонтанно возникшая структура соответствует своей функции и наоборот. Задаваемая этим законом пластичность служит основой достижения самоподдерживающегося баланса системы и среды, а также коэволюции системы с ее окружением. Самоподдерживающаяся стабильность представляет разновидность эволюирующих систем, при которой флюктуации поглощаются целостной системой; это создает возможность внутреннего самоусиления, без чего не может быть подлинной самоорганизации.
      Л. Тьюринг показал, как в совершенно однородной системе может возникать весьма правильная структура при условии, что эта система неустойчива и в определенное время подвергается случайному воздействию [45]. Тем самым констатировалось возникновение порядка, могущего лежать в основе формирования биологических структур. Интересуясь специальными формами морфогенетических путей в ходе эмбрионального развития, А. Тьюринг полагал, что такого рода новообразования структур весьма специфичны. Однако развитие синергетики продемонстрировало [46], что появление упорядоченных структур вслед за неустойчивыми значительно более общее явление. Становится возможным заключить, что "образующаяся впоследствии диссипативная структура действительно является новым состоянием вещества, которое индуцируется потоком свободной энергии в неравновесных условиях. В этом новом состоянии мы имеем новую физическую химию на супермолекулярном уровне..." [47]. Вполне вероятно, что появление диссипативных структур на предбиологической стадии могло привести систему к условиям, далеким от равновесия, а также к сохранению этих условий, что необходимо для возникновения определенных ключевых реакций, обеспечивающих дальнейшую эволюцию.
      Во взаимодействии самоподдерживающих структур различают два основных вида обмена - коммуникацию и симбиоз. Если с обеих сторон поддерживается полная автономия, то можно говорить о коммуникации. Она возможна лишь там, где область восприятия двух или нескольких систем достаточно совпадает. Коммуникация есть самопредставление системы, созвучное жизненным процессам в другой системе [48]. Следуя физической аналогии, коммуникацию правомерно сравнить с явлением резонанса, в котором осцилляторы стимулируются практически без передачи энергии другим осцилляторам с колебаниями одинаковой собственной частоты. Если же обмен между самоподдерживающими
      107
      структурами включает существенное взаимное использование продуктов превращения - в форме либо энергии, либо материи, либо информации, то мы можем говорить о симбиозе. При симбиозе каждая система отчасти жертвует своей автономией, но выигрывает участие в вышестоящей системе и в новом уровне автономии, на котором находится вышестоящая система. Все живые организмы характеризуются симбиозом, который может приводить к полной взаимной зависимости двух организмов одного или различных видов. Так как все организмы находятся в отношении симбиоза, эволюция всегда является коэволюцией. Коэволюирующие системы действуют между приспособленностью и неприспособленностью: полная приспособленность и полная неприспособленность смертельны.
      Идеи, развитые в теориях М. Эйгена и И. Пригожина, имеют, несомненно, важное методологическое значение. Теория М. Эйгена дает общий принцип отбора и эволюции на молекулярном уровне, основанный на критерии устойчивости стационарных состояний в (нелинейной) термодинамической теории. Она показывает, что объяснение основных принципов эволюции как самоорганизации на молекулярном уровне не требует "новой физики". Скорее оно опирается на принципы, выводимые из уже известных законов и связывающие макроскопические явления с динамическим поведением на элементарном уровне [49]. В частности, введение параметра ценности позволяет развить общую теорию, которая рассматривает возникновение или самоорганизацию "ценной" информации, объединяя тем самым дарвиновскую теорию эволюции с классической теорией информации, а также - после приложения этой концепции к самоорганизации на молекулярном уровне - обеспечивая количественную основу для молекулярной биологии. Теория И. Пригожина о диссипативных структурах, в свою очередь, служит связующим звеном между теорией отбора и термодинамикой необратимых процессов. Рассмотренные в ней общие вопросы (возникновение порядка, роль вероятностных и каузальных событий, зависимость структуры от предыстории, иерархия структур) вытекают из неравновесной термодинамики, примененной к определенным типам нелинейных систем, далеких от равновесия.
      Н. Винер развивал идеи самоорганизации применительно к тончайшим механизмам наследственности, прибегая при этом к аналогии с процессом кристаллообразования. Обнаружив, в частности, что организация кристалла снежинки - обусловлена динамикой ее колебаний, и установив, что некоторые комплексы нуклеиновых кислот являются кристаллами, Н. Винер отметил, что вибрационные свойства играют большую роль в организации динамических систем более грубой текстуры. Он предположил, что вибрации молекул в комплексах нуклеиновых кислот ответственны за поведение этих комплексов как организованных систем. Рассмотрев процессы самоорганизации в некоторых сооб
      108
      ществах животных, Н. Винер констатировал: "Эти явления "захватывания" (или объединения с вовлечением в структуру новых свойств) и "взаимного захватывания" имеют, по-видимому, широкий диапазон в жизненных процессах. Предположение, которое я сделал относительно самоорганизации комплексов нуклеиновых кислот, состоит в том, что молекулярная вибрация подвержена аналогичному "захватыванию"" [50].
      Концепция самоорганизации Винера содержит в качестве основного элемента признание колебательно-ритмических процессов, которые в структурном отношении являются общими для различных систем, достигших уровня самоорганизации. Необходимо подчеркнуть, что качественный уровень процессов самоорганизации, происходящих, например, в технических, биологических или других системах, различен. Это обстоятельство, по-видимому, и послужило причиной дифференциации феномена самовоспроизведения у автоматов и кристаллообразования. Одна из трудностей в определении того, что понимать под самовоспроизведением, по мнению Дж. фон Неймана, заключается в том, что некоторые организации, такие, как растущие кристаллы, по любому наивному определению самовоспроизведения будут самовоспроизводящими, однако никому не хочется признавать их такими [51]. Чтобы обойти эту трудность, можно считать, что самовоспроизведение включает в себя не только способность создавать другой организм, подобный оригиналу, но и подвергаться наследственным мутациям.
      Самовоспроизведение выступает разновидностью самоорганизации. Понятие самовоспроизведения в данном контексте употребляется для характеристики автоматов, дающих на выходе нечто похожее на них самих. Речь идет об автоматах, способных мидифицировать объекты, подобные себе, или осуществлять синтез, выбирая части и соединяя их друг с другом, или разбирать синтезированные объекты. В процессе самовоспроизведения решающую роль играет свойство сложности, проявляющееся в том, что для каждого автомата имеется критическое число элементарных частей, ниже которого процесс синтезирования вырождается, а выше (при условии правильной организации) приобретает характер взрыва. Другими словами, синтез автоматов может протекать так, что каждый автомат будет создавать другие автоматы, более сложные и обладающие большими, чем он, возможностями.
      Самовоспроизведение, понимаемое таким образом, соотнесено с процессами самоусложнения и саморазвития. Действительно, если самовоспроизведение возможно лишь на определенном (критическом) уровне сложности, то система, решающая задачу воспроизведения себе подобных, должна быть "запрограммирована" на самоусложнение и, стало быть, на саморазвитие. Поэтому правомерен вопрос, поставленный в общей и динамической форме, "как может нечто, что кажется простым, самостоятельно стать
      109
      сложным" [52]. Этот подход показывает, что модели воспроизведения, предложенные Дж. фон Нейманом, содержат сильные ограничения, которые снимаются в процессах воспроизведения естественных автоматов. М. Аптер комментирует этот факт следующим образом: "В моделях фон Неймана новая машина хотя и строится постепенно, шаг за шагом, а не создается готовой в один момент, все же этот рост управляется полностью извне той машиной, которая ее строит. То есть одна машина строит другую машину, а не вторая машина строится сама на основе инструкций, данных ей первой машиной. Конечно, интересно, почему животные самовоспроизводятся не по способу фон Неймана, а развиваются автономно из чего-то на вид гораздо более простого, чем их родители" [53].
      Самовоспроизведение как аспект самоорганизации необходимо рассматривать не только структурно, но и генетически. Феномен самовоспроизведения нельзя адекватно истолковать, не привлекая понятий самоусложнения и саморазвития. Последние выражают структурно-генетическое содержание развития определенных материальных форм, модельная идентификация которых в информационно-логическом плане осуществляется, в частности, в теории самовоспроизводящихся автоматов. Понятия самоусложнения и саморазвития, безусловно, имеют и структурный и генетический аспекты. Однако в научной теории определенный аспект того или иного понятия приобретает преобладающее значение. Так, в теории автоматов содержание понятия сложности ограничивается структурно-функциональным выражением.
      Под функцией понимается свойство структуры, включающее в себя закономерные отношения между элементами структуры и основанные на них воздействия данной структуры на другие структуры целенаправленного поведения. Анализ соотношения функций и структур приводит к выводу о том, что чем выше уровень организации систем, тем сильнее зависимость структуры от функций. На относительно высоких уровнях организации усиливается самостоятельность и активность функции по отношению к структуре. Основой их единства служит функционирование системы в целом. В кибернетических системах одна и та же функция поведения может соответствовать внутренним структурам системы. Вместе с тем структура и функция системы в одинаковой мере формируют статус ее сложности.
      Математическая интерпретация и физическое представление эволюционной теории Ч. Дарвина [54] позволяют считать эту теорию выводимым из физики законом, определяющим самоорганизацию живой природы. В такой интерпретации теория Ч. Дарвина оказывается оптимальным принципом, вытекающим из определенных физических предпосылок, а вовсе не "несводимым" феноменом, относящимся только к биосфере. Подчеркивая необходимость целостных структур развития в эволюционной биологии, Ч. Новиньский пишет: "Путь от положений общей теории
      110
      эволюции к их подтверждению или отклонению на основе эмпирического материала, а также экспериментальных результатов, идет через ряд редукционных ступеней абстракции" [55]. При этом считается, что непосредственное сведение положений эволюционной теории к генетическому уровню невозможно. Ибо механизмы биологической эволюции изменяются в ходе развития жизни на Земле. В качестве теории, представляющей эволюционный процесс как целостное развитие, называется теория И. И. Шмаль-гаузена [56]. Согласно ей весь процесс эволюции приобретает характер самоорганизации в том смысле, в каком последняя понимается в кибернетике.
      Таким образом, современные теории самоорганизации материи на молекулярном уровне, описывающие механизмы перехода от неживой материи к живой, исходят из биофизических интегративных концепций, позволяющих с введением новых понятий модифицировать и формально обобщить те принципы дарвинизма, которые сложились в эволюционной биологии. Подобные теории, однако, построены на том, что достаточно высокая сложность биологически эволюционирующих систем - популяций живых организмов - пока делает проблематичным построение физической теории эволюции в целом. Поэтому реализуется возможность рассмотрения более простых моделей и прежде всего молекулярной добиологической эволюции. Появились также работы, дающие генетическую интерпретацию основных вопросов эволюционного учения. Одна из них - монография С. Оно [57]. В ней приведено, в частности, генетическое истолкование такого явления, как естественный отбор, основанное на изучении проблемы избыточности генетического материала в геноме высших организмов. Основная мысль С. Оно заключается в том, что появление новых функций в организме невозможно без избыточности генного материала в геноме. Концепция генетической избыточности в этой работе доминирует. Заметим, что понятие избыточности в современной литературе имеет общенаучный смысл. В точном значении оно возникло в теории информации. Первоначально этот термин относился к повторению знаков при передаче сообщений по каналу с шумом и обозначал степень помехоустойчивости этого процесса. Позднее кибернетика придала понятию избыточности предельно общий смысл, наделив его статусом системного понятия, применимого к любым достаточно сложным образованиям и обозначающего необходимые условия их надежного функционирования и развития.
      В монографии С. Оно избыточность как понятие молекулярной биологии и генетики соотносится с ключевым вопросом эволюционной теории - о роли естественного отбора в эволюции. С. Оно соглашается с тем, что благодаря естественному отбору живые организмы могли приспосабливаться к изменяющимся условиям среды, и в результате адаптивной радиации от общего предка возникло множество новых видов. При этом он приходит
      111
      к выводу о том, что "естественный отбор, неся как бы охранительную функцию, по своей природе крайне консервативен. Если бы эволюция целиком и полностью зависела только от естественного отбора, то от бактерий произошли бы лишь многочисленные формы бактерий" [58]. Появление многоклеточных животных, позвоночных и, наконец, млекопитающих из одноклеточных организмов, как считает С. Оно, было бы в этом случае совершенно невозможно, поскольку для таких грандиозных эволюционных скачков необходимо возникновение новых генов с новыми, ранее не существовавшими функциями. Избежать безжалостного давления естественного отбора смогли только те цистроны, которые стали избыточными. Благодаря этому в них накапливались ранее запрещенные мутации, превращавшие их в новые гены [59]. В этом смысле эволюция есть не что иное, как результат постепенного накопления генетических изменений в геномах растений и животных. В то же время естественный отбор только потому и может действовать, что особи, входящие в состав отдельных популяций, обнаруживают некоторое генетическое разнообразие. Поэтому "в качестве основной движущей силы эволюции выступает дупликация генов. Только тогда, когда в результате дупликации возникает избыточный локус, появляется возможность накопления ранее запрещенных мутаций и возникает новый ген с ранее неизвестной функцией" [60].
      Процесс дупликации генов дает возможность избежать давления естественного отбора. В результате дупликаций создаются избыточные копии генов. Естественный отбор часто игнорирует изменения в избыточных копиях, благодаря чему в них накапливаются ранее запрещенные мутации и возникает новый ген с не существовавшей ранее функцией. Оценить значение дупликаций генов стало возможно после того, как была выяснена природа генетического кода. Естественный отбор может элиминировать запрещенные мутации и эффективно охранять последовательность ДНК в цистронах тогда, когда в геноме содержится только по одной копии каждого гена. В тех же случаях, когда ген представлен большим числом копий, охранительная деятельность естественного отбора перестает быть эффективной. Подобно тому, как мутации возникают вследствие ошибок при репликации ДНК, дупликации генов также появляются как редкие ошибки митотических и мейотических процессов.
      Итак, концепция С. Оно основана на избыточности генетического материала и ее функциональном значении в эволюции. Избыточность в этой концепции выступает как механизм и основа самоорганизации, позволяющая избежать консервативного влияния естественного отбора, "работающего лишь на нужды сегодняшнего дня". В этом отношении концепция С. Оно примыкает к теориям М. Эйгена и И. Пригожина, отличаясь от них, очевидно, тем, что она обращена к явлениям макроэволюции, а это в математически строгих теориях М. Эйгена и И. Пригожина еще недости
      112
      жимо. Идеи С. Оно ориентированы на биологию развития, центральная проблема которой - действие генов в онтогенезе. Происходит перенос центра тяжести с бактериальных и фаговых систем на изучение молекулярно-генетических процессов высших организмов с присущим им сложным циклом развития, одним из атрибутов которого выступает процесс дифференцировки.
      Образование пространственной дифференцировки как явления самоорганизации в онтогенезе остается, однако, необъясненным, несмотря на замечательные успехи в генетике и в биохимии нуклеиновых кислот. Это понятно, если учесть, что рассмотренные проблемы являются комплексными. Состояние разработанности последних свидетельствует о том, что общие биологические закономерности нельзя понять, не выходя за их пределы.
      Таким образом, основные эвристические понятия рассмотренных теорий это понятия самоорганизации, ценности информации, диссипативной структуры, избыточности и так далее, содержащие существенно кибернетический аспект. То же можно сказать об идеях и методах данных теорий. Последние опираются, например, на представления биофизических явлений машинами Тьюринга, на построение сложных и точных химических сетей передачи информации и т.д. М. Эйген пишет: "Эволюцию на молекулярном уровне можно считать некой игрой, в которой разум игрока заменен селективным "инстинктом", призванным содействовать выживанию среди хаотически проявляющихся воздействий внешнего мира. Поэтому мы считаем, что теория игр... является ключом к любому дальнейшему обобщению теории эволюции" [61]. Качественный анализ информационных генетических систем управления включает выделение элементов и подсистем, механизмов памяти, потоков информации, выяснение их свойств и функций, путей эволюции и обусловленных ими общих свойств генетических систем. Используются и генетико-лингвистические аналогии.
      Предпосылки самоорганизации, которые обычно рассматриваются в той или иной науке (биологии, химии, физике), носят комплексный характер; причем синтезирующая роль по отношению к разнокачественной проблематике в этой области принадлежит понятиям и принципам кибернетики [62]. Характерно, что понятие самоорганизации помогает разъяснению многих проблем, связанных с искусственным интеллектом, машинизацией мышления, автоматизацией восприятия, усилением мыслительных способностей, с машинами для индуктивного вывода, с клеточной организацией, ростом, эволюцией и т.д. Поэтому можно считать, что не только к многочисленным феноменам самоорганизации, но и к предпосылкам собственно самоорганизации (как явления возникновения жизни) следует подходить в известном смысле как к проблемам биокибернетики. Если по признанию специалистов в области биофизики высокая сложность биологически эволюционирующих систем делает пока что нереальным построение физи
      113
      ческой теории эволюции в целом, то с помощью кибернетики эта проблема разрешима. Кибернетика ориентирована на такого рода сложные задачи. Понятие сложности, вызванное первоначально оценкой системы с позиции "из чего она состоит", постепенно с развитием кибернетики эволюционировало до понятия, включающего как структурные, так и функциональные характеристики.
      Биофизические концепции самоорганизации материи свидетельствуют о трансспецифичности материальных атрибутов жизни, выявляя тем самым псевдонаучный характер неовиталистического истолкования сущности жизни. Они смещают основание существования биологических наук в сторону биофизических и биокибернетических принципов, создавая методологическую основу для стиля мышления с существенно дедуктивно-аксиоматической ориентацией.
      3. Принципы самоорганизации и природа интеллекта
      Поведение биологических объектов отличается от поведения существующих ЭВМ наличием процессов самоорганизации. Принципы самоорганизации (в особенности эвристической самоорганизации) служат методологическим базисом в восхождении от абстрактных постулатов к конкретным разработкам проблемы искусственного интеллекта. Это непосредственно относится, например, к области эвристической теории поведения, где "работа по эвристическому программированию характеризуется поисками новых, более мощных эвристических методов для решения сложных задач и мало интересуется тем, какая физическая основа (нервная или иная) была бы минимально достаточна для реализации эвристической программы" [63].
      В понимании интеллекта необходимо найти разумный компромисс между требованиями эффективности и надежности. Понятие "эффективный" в общем плане не должно рассматриваться как нечто, противоположное понятию "надежный" [64]. Хотя вполне вероятны ситуации, в которых повышение эффективности управления достигается ценой потери надежности. Если предполагается, что среда почти независима, увеличение эффективности может быть оправдано. Если, однако, среда оказывается "противником", более целесообразно было бы пожертвовать эффективностью ради надежности [65].
      При рассмотрении понятия "интеллект" наряду с определением содержания возникает вопрос о его объеме и границах. В связи с этим обсуждается вопрос о верхнем пределе интеллекта. Помимо ограничений, обусловленных свойствами сенсорного и моторного аппаратов, есть ли какие-нибудь фундаментальные ас
      114
      пекты переработки информации, налагающие ограничения на уровень интеллекта любого существа или устройства? Было высказано предположение о том, что пределы разумности некоторого "существа" размером с галактику детерминируются скоростью света, которая вследствие своей конечности приводит к неизбежным запаздываниям в передаче сигналов [66]. Последние, правда, имеют место уже применительно к весьма локальным системам, к современным ЭВМ. Существует также мнение о том, что человеческий ум не приспособлен для понимания поведения социальных образований, относящихся к классу нелинейных многосвязных систем с обратными связями. "Эволюционный процесс, - пишет Дж. Форрестер, - не выработал в нас интеллектуальной способности, необходимой для правильного понимания динамического поведения систем, частью которых мы сами являемся" [67]. .Методы системной динамики дают возможность объединить интуицию и разум человека со способностью ЭВМ прослеживать длинные и запутанные логические цепочки.
      Интеллект в известной мере сам себя ограничивает. Это проявляется во взаимодействиях со средой. По мере того как разумная система для принятия решений приобретает все больший контроль над средой, ослабевают требования к оставшейся части задачи. Только новые цели или радикальное изменение среды позволяют полностью обнаружить возможности интеллекта. Наибольшее развитие интеллекта требует непрерывных упражнений с подходящими антагонистическими средами. Аналогично этому духовное развитие человека зависит от возможности дальнейшего совершенствования как модели "самого себя", так и модели внешнего мира. При изучении человеческого мозга "должны быть соотнесены между собой три плоскости исследования: мозг в его отношении к организму, к самому себе (ибо он есть самоорганизующаяся система) и к внешнему миру" [68]. Важнейшей необходимой предпосылкой для развития интеллекта служит способность человека к восприятию и переработке информации.
      М. Минский пишет, что рано или поздно мы сможем составить программу, обеспечивающую большую способность решения задач благодаря сложным комбинациям эвристических механизмов - многократной оптимизации, методов распознавания, алгебры планирования, процессов рекурсивного управления и т. п. [69] Но ни в одном из них мы не обнаружим локализацию интеллекта. Далее он замечает, что наша неспособность установить место нахождения интеллекта не должна привести к заключению, что вычислительные машины не могут думать, потому что работают по заданной программе. Ибо и для человека и для машины, если до конца поняты структура и программа, ощущение тайны (а вместе с ним и наше самомнение) исчезнет. Аналогично высказывание К. Штейнбуха: "Если мы откажемся считать функциональные отображения "интеллектуальными" системами, то я сомневаюсь, сможем ли мы тогда вообще найти в чем-либо этот
      8* 115
      "интеллект". Чтобы быть последовательным, мы должны тогда и человеку отказать в наличии "интеллекта", ибо получается, что понятие "интеллект" мы наделяем какими-то ирреальными свойствами" [70].
      Философски более четко, с привлечением понятий диалектического материализма этот вопрос рассмотрен Л. Б. Баженовым [71]. Он, в частности, обращает внимание на то, что мышление является функцией определенным образом организованной системы и детерминировано структурой этой системы. Подчеркивается, что, с гносеологической точки зрения, не знание функции следует из знания структуры, а наоборот, знание структуры является выводом, сделанным в результате все более полного изучения способов функционирования.
      В области искусственного интеллекта существуют различные подходы, направленные на овладение принципами естественного интеллекта. Сюда относится направление исследований по созданию перцептронных моделей мозга как сетей из искусственных нейронов, в основе которых лежат нейронные модели Маккаллока-Питтса. Другое направление исследований - попытка промоделировать саму эволюцию с помощью кибернетической машины (в ускоренном масштабе времени). Эта попытка опирается па эксперименты, в которых с использованием идей мутации и избирательного выживания моделируется процесс построения многих поколений машин с конечным числом состояний. Такая линия исследований, направленных на изучение естественного интеллекта, проводится в теории решения интеллектуальных задач, где рассматриваются методы эвристического поиска. Решение задач посредством эвристически направленного метода проб и ошибок в пространстве возможных решений - доминирующая тема в исследованиях по искусственному интеллекту [72].
      Система, которая действует и обучается разумно, предстает неадекватной, пока мы, человеческие существа, не можем пос-стичь, как она обучается, не можем следить за развитием ее понятийной структуры. Мы понимаем системы, которые строим, либо потому, что они являются автоматами, выполняющими алгоритмы, либо потому, что (когда системы похожи на нас) они механически вынуждены действовать подобно человеческим существам. "Весьма различные конструкции такого типа систем наиболее естественно взять за образцы искусственного разума... Однако... они ни в коей мере не выражают всех имеющихся здесь возможностей и не могут рассматриваться как нечто наиболее желательное" [73]. По мнению Г. Паска, в конструкции искусственной системы должно быть учтено, что хорошее обучение или тренировка дают обучаемому возможность действовать подобно самоорганизующейся системе.
      Некоторые авторы подчеркивают, однако, что неточно называть автоматом машину, работающую без участия человека. Так, И. Б. Новик приводит по этому вопросу следующие аргументы [74].
      116
      Во-первых, человек участвует в автоматизированном процессе опосредованно: автоматы - это его овеществленный прошлый труд (даже если один автомат создан другим автоматом и так далее, то и в этом случае исходный автомат создается человеком; человек является, так сказать, "перводвигателем" мира автоматов). Во-вторых, человек участвует в автоматизированном процессе и в качестве решающего управляющего начала: ведь именно человек охватывает весь процесс управления в целом, начиная от его исходного управляющего "импульса". В этом смысле мы можем сказать, что в конечном счете человеку принадлежит "пусковой механизм" автоматов. С этими доводами нельзя не согласиться.
      Понятия "автоматический" или "автомат" характеризуют устройства, которые выполняют серию предписанных действий в пределах вмешательства человека. Обычно вмешательство требуется в начале работы, чтобы пустить автомат в ход, и часто в конце, чтобы остановить его работу. Между этими двумя случаями автомат "двигает себя сам". Очевидно, что пуск и остановка кибернетической машины может определяться автономно - внутренней информационной структурой. Старые машины имитировали поведение живых организмов своей способностью к автономному движению. Существенно, что кибернетические устройства моделируют живые существа при помощи своей способности к автономным решениям.
      Способность к автономным решениям не означает разрыва со средой. Автономность поведения системы достигается лишь в определенной среде, предполагает связь между системой и средой. Система, способная вести себя автономно и разумно, очевидно, должна состоять из элементов, обладающих определенной структурой и функциональной автономией. В нервной системе человека, например, такая автономия очень сильна. В более общем плане важно заметить, что если части автономны и могут реорганизовываться, если имеются несколько органов, каждый из которых в случае необходимости способен взять на себя управление, то между частями могут развиваться внутренние противоречивые взаимоотношения. Это вновь приводит к проблеме структурно-функциональной сложности организаций с разумным поведением. Естественно принять тезис Дж. Неймана: "Сложность здесь означает не то, как сложен объект, а то, как сложны его целенаправленные действия. В этом смысле объект обладает очень высокой сложностью, если он способен решать весьма трудные и сложные задачи" [75].
      В самоорганизующихся системах функциональная организация приобретает решающее значение: в том случае, когда вычислительная машина может самоорганизовываться, способ первоначального соединения элементов не играет большой роли. Поэтому конструкторы перцептрона, например, допускают, чтобы первоначальная структура была случайной, а та структура, которая
      117
      необходима для распознавания образов, возникла в результате изменений, вызванных правилами поощрения.
      Идея полной случайности первоначальной структуры самоорганизующейся системы связана, очевидно, с сильными ограничениями. "Имеются умственные акты, доступные ребенку, но совершенно недоступные для гориллы. Это происходит, возможно, вследствие генетически детерминированных различий в структуре. Дарвиновской эволюции понадобились тысячелетия, чтобы сделать наш мозг способным узнавать образы. Было бы крайне удивительно, если бы случайная сеть приобрела такую способность за несколько часов обучения" [76]. Эти и другие аргументы (рассмотренные выше) позволяют сделать заключение о диалектической взаимосвязи механизмов жесткой детерминации с процессами стохастической оптимизации. Такое сочетание существенно зависит от целевого назначения системы и критериев оптимизации.
      Проблема искусственного интеллекта включает в себя вопрос о продолжительности жизни автомата [77]. Принципиальные идеи в этом плане высказаны, в частности, Л. Лёфгреном [78]. Он пришел к выводу о том, что конечное время существования самовосстанавливающихся полностью локализованных автоматов соответствует конечному времени жизни любого растения или животного в природе. Неограниченное время существования самовосстанавливающегося нелокализованного автомата соответствует неограниченному времени (бессмертию) развития человеческого общества.
      Проблема искусственного интеллекта сопряжена с анализом симбиоза человека и машины. Большинство ученых признают, что лишь человек, способный творчески мыслить и обладающий интуицией, усиленными кибернетической машиной, может эффективно решать сложные задачи. Иначе говоря, машина - это не альтернатива мышлению человека, а способ расширения его возможностей. Причем взаимодействие человека и машины в условиях кибернетического симбиоза основано на том, что машина не просто сверхмощный и быстродействующий арифмометр, а творение человека, во многих отношениях даже превосходящее его возможности. Так, в теории вычислительных процессов к машине, взаимодействующей с человеком при решении тех или иных задач, предъявляются следующие требования: большой запас знаний и разных сведений (констант), программ решенных задач и т. п., пригодных для непосредственного быстрого и удобного использования в исходной программе; понимание входных языков программирования высоких уровней; быстрый и адекватный ответ на сообщение пользователя; способность к самоорганизации вычислительного процесса, а также к обучению в процессе эксплуатации [79]. Совокупность этих свойств и называют машинным интеллектом - по аналогии с такими признаками человеческого интеллекта, как эрудиция, понятливость, сообразительность, про
      118
      дуктивность и организованность. Способность к самоорганизации вычислительного процесса на основе памяти и обучения выражает коренное свойство машинного интеллекта - экстраполяцию выводов с использованием исходной информации.
      В литературе по философским вопросам кибернетики возможность создания искусственного интеллекта ставится в зависимость от решения проблемы самоорганизации. При этом обычно отмечается, что самоорганизацией в строгом смысле обладают лишь живые существа. Автоматы современного типа, не отличающиеся подлинной автономностью, то есть допускающие косвенное участие человека, не являются в полном смысле слова самоорганизующимися; они реализуют лишь отдельные стороны самоорганизации. Так, В. С. Тюхтин пишет: "Создание технических систем, являющихся автономными носителями интеллектуальных функций (т. е. систем искусственного интеллекта в строгом смысле слова), возможно лишь на уровне самоорганизующихся систем. А поскольку до сих пор не созданы искусственные самоорганизующиеся системы, обладающие активностью, эквивалентной активно-потребностному началу живых систем, то современные технические системы не могут обладать интеллектуальными, творческими функциями. В строгом смысле слова термин "искусственный интеллект" применим не к машинам как таковым, а к человеко-машинным системам" [80]. Этот автор предлагает вначале создать хоть бы простейшую самоорганизующуюся систему [81], понимая под самоорганизацией самосовершающийся и самопрограммирующийся процесс, автономность которого осуществляется без вмешательства внешних по отношению к данной системе факторов и систем того же типа или выше его.
      В этом заключено, однако, некоторое противоречие: 1) требуется создать самоорганизующую систему; 2) самоорганизация происходит без вмешательства внешних по отношению к данной системе факторов. В известном смысле системы искусственного интеллекта должны "сами себя создать", что успешно осуществляется, если тем более рассматривать этот процесс с точки зрения не субъективной, а объективной логики. Однако в самоорганизующихся системах с искусственным интеллектом большое значение имеет диалектика внутреннего и внешнего.
      Необходимо также обратить внимание на то, что современные ЭВМ, не достигая еще высших уровней самоорганизации, успешно выполняют функции усилителя человеческого интеллекта. Однако дальнейший прогресс в области искусственного интеллекта, по существу, упирается в проблему самоорганизации. Как замечает В. С. Тюхтин, "проблема самоорганизации есть ключ к моделированию естественного интеллекта и к оптимизации взаимодействий человека и компьютера. Но в настоящее время еще не выявлен полный набор принципов самоорганизации, не созданы приемлемые модели и схемы, выражающие специфику самоорга
      119
      низации" [82]. Вместе с тем концептуальная модель самоорганизации [83], предложенная на основе системно-кибернетического подхода и конкретизированная применительно к различным классам самоорганизующихся систем, позволяет по-новому взглянуть на проблему искусственного интеллекта. Она раскрывает эвристическое значение для этой области таких принципов, как самоорганизующая активность, внутренняя целенаправленность, оптимальная надежность и стохастическая детерминация.
      Таким образом, самоорганизация заключает в себе проблематику, исследование которой позволяет ныне говорить о важных вопросах философии, науки и культуры. Самоорганизация питает стиль мышления, адекватный уровню общенаучных принципов, понятий и идей. Понятия организации и самоорганизации выступают как узловые категории общенаучного уровня знания и подхода к проблеме эволюции материи. Так, использование этих понятий в эволюционном учении способствует исследованию отношений между специфическими законами организации различных уровней эволюции.
      Будучи важнейшим атрибутом прогрессивного развития, самоорганизация играет важную роль в "творчестве" эволюции. Идея творческой эволюции получает на основе самоорганизации материалистическую трактовку. Эволюция живого - процесс творческий, в том смысле, что она создает новые формы, не существовавшие в прошлом. Идея творческой эволюции позволяет провести четкое различие между живым и неживым. Самоорганизация, включающая в себя факторы активности, целенаправленности, надежности и стохастичности, и есть то специфически общее, что присуще миру живого в отличие от физического мира. Вместе с тем, насколько нам удалось показать, системно-кибернетический подход дает глубокое понимание неразрывности между живым и неживым миром. Такое понимание служит необходимой предпосылкой рассмотрения проблемы искусственного интеллекта.
      ГЛАВА IV
      ПРОБЛЕМА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
      1. Исторический экскурс
      В настоящее время развитие науки и техники немыслимо без кибернетики. Являясь важным фактором ускорения научно-технического прогресса, наука об управлении приобретает все возрастающую роль в решении проблем интенсификации производства, в выработке оптимальных стратегий общественного управления. Непосредственно связанная с процессами автоматизации умственного труда, кибернетика поставила на новую теоретическую и техническую основу проблему создания искусственного (машинного) интеллекта. Эта авангардная ныне проблема имеет, однако, длительную историю и предысторию - многовековой путь развития устройств и систем управления в физиологии и технике.
      Период с древних времен до XVII в. следует рассматривать как предысторию кибернетических систем. Он характеризуется появлением автоматических устройств, имитирующих внешние свойства животных и людей. Подлинная же история вопроса начинается с XVII в., который ознаменовался появлением устройств, воспроизводящих мыслительные способности человека [1].
      Простые механизмы - отдаленные прообразы кибернетических систем создавались уже в древности. Примерами могут служить механический голубь, сконструированный Архитом Тарентским в V в. до н. э., и искусственная ползающая улитка Деметрия из Фалер (IV-III вв. до н. э.). Такие устройства выражали тенденцию к техническому воспроизведению простейших свойств и функций живых организмов. Впоследствии, как известно, этот подход занял важное место в кибернетике (кибернетическое моделирование систем и функций живого). Автоматы древности использовались главным образом жрецами в качестве "чудес". Одним из наиболее известных устройств подобного рода является автомат, приписываемый Герону Александрийскому (I в. до н. э.), служивший для продажи "святой воды".
      Для всех автоматов общим было то, что конструирование их осуществлялось с использованием технических средств; имитация относилась к чисто внешним характеристикам; конструирование носило сугубо эмпирический характер и не основывалось на теории построения автоматов [2]. Дальнейший шаг в развитии автоматических устройств был невозможен до изобретения достаточно компактного аккумулятора энергии. Им стала заводная
      121
      пружина, получившая широкое распространение в часовом производстве, оказавшем большое влияние на развитие автоматов. К. Маркс в письме к Ф. Энгельсу отмечал: "Часы - это первый автомат, употребленный для практических целей. На их основе развилась вся теория производства равномерного движения" [3].
      С зарождением классической механики конструирование автоматов поднялось на новую ступень. Началась имитация сложных человеческих функций, таких как письмо и игра на музыкальных инструментах. Однако соответствующие устройства, даже относительно сложные (например, андроиды), представляли собой чисто механические управляющие системы. Все эти автоматы были лишены способности реагировать на изменение внешних условий.
      Художники и экспериментаторы XV в., писатели, инженеры и техники XVI в. прокладывали дорогу новой оценке труда, функций технического знания, значения искусственных процессов в изменении и преобразовании природы. Они защищали механические искусства от обвинения в том, что занятия ими якобы унизительны. Подобный подход к знанию и науке, впервые прослеживающийся в трудах техников XVI в., сыграл принципиальную и решающую роль в становлении и развитии научного прогресса.
      Идея знания как конструирования, принятие модели машины для выяснения и понимания физического универсума, концепция бога как часового мастера, тезис, гласящий, что человек в действительности может познать то и только то, что сделал сам, - такие утверждения были тесно связаны с проникновением в сознание философов и ученых нового отношения к практике и ручному труду. Мысль об отсутствии принципиальных различий между произведениями искусства и творениями природы, красной нитью проходившая в творчестве некоторых выдающихся представителей новой науки, противостояла радикальной дефиниции искусства, данной Аристотелем, по мнению которого искусство венчало дело природы или подражало ей в своих произведениях [4]. Нет необходимости вспоминать о необыкновенной популярности, которой пользовалась среди мыслителей древности и средневековья доктрина искусства, понимаемого как imitatio naturae, или приводить бесчисленные тексты, определяющие стремление искусства к достижению совершенства природы как результат "прометейской" позиции, проявление безбожия и дерзости.
      Как отмечает П. Росси [5], взгляды Аристотеля на отношение "искусство природа" подлежат сознательному пересмотру. Между естественными и искусственными предметами нет никакой субстанциональной разницы. Молния, о которой в древности утверждали, что ее невозможно воссоздать, в настоящее время имитирована. Произведение искусства (машина) служило моделью, позволяющей постичь природу. Искусство само по себе не есть природа, но природа есть нечто подобное произведению искусства. Чтобы понять функционирование человеческого тела,
      122
      надлежало также обратиться к машине. Образ машины, часового механизма, приобрел в то время большую популярность.
      Новый импульс к построению автоматов дало изучение внутренних функций живых организмов. XVII в. иногда характеризуют как время зарождения физиологической кибернетики [6]. Открытие английским врачом У. Гарвеем в 1618 г. системы кровообращения (что было результатом взаимного влияния классической механики и тогдашней физиологии), выражаясь кибернетическим языком, означало введение в научное рассмотрение подлинной кибернетической системы: кровообращение представляет собой саморегулирующуюся систему, центром которой является сердце. В XVII в. были созданы первые (механические) счетные машины. При этом речь шла уже не только об имитации чисто внешних процессов, но и о подражании (подобии) функциям высшей нервной деятельности. Первую суммирующую машину построил Б. Паскаль примерно в 1641-42 гг.; первую машину, которая могла производить также умножение, создал Г. В. Лейбниц в 1673-74 гг. Появление первых механических вычислительных устройств ознаменовало новый этап в истории автоматов воспроизведение одной из мыслительных способностей человека. Показателем развивающегося кибернетического стиля мышления явились маятниковые часы X. Гюйгенса, который применил новый способ связи двух систем в технике, впоследствии получивший название "обратной связи".
      В творческом процессе конструирования средств автоматики большую роль играла (и играет) аналогия с живыми организмами. Интерес представителей технических наук к биологической форме движения материи вызван потребностями развития различных отраслей техники, поисками новых путей технического прогресса. Изучение жизнедеятельности организмов, их строения, функционирования и развития открывает широкие перспективы для технического моделирования. Многое из того, что создано природой, намного совершеннее сделанного техническим путем. Этим в основном и обусловлена научная значимость бионического направления в современной технике. И в настоящее время существуют электронные модели мышей, черепах, собак, лисиц и других животных. Конечно, такое повторение истории происходит на новой технической и теоретической основе и имеет несколько иные цели. Современная кибернетика не просто проводит аналогии между животными и машинами, а "занимается вопросами развития систем на столь абстрактном уровне, что для нее и животные и машины выступают лишь как частные случаи, к которым, однако, можно приближаться, моделируя их" [7].
      Успехам автоматической техники соответствовали серьезные сдвиги в философии и физиологии. Ж. О. Ламетри, французский врач и мыслитель, издал в 1748 г. книгу "Человек-машина", которая была публично сожжена за принадлежность к материалистическому и атеистическому направлению. В ней обосновывалась
      123
      мысль о том, что душа не может быть чем-то отличным от тела, существует только материя, движущаяся по законам механики. "Я не ошибусь, - писал Ж. О. Ламетри, - утверждая, что человеческое тело представляет собой часовой механизм, но огромных размеров и построенный с таким искусством и изощренностью, что если остановится колесо, при помощи которого в нем отмечается секунды, то колесо, обозначающее минуты, будет продолжать вращаться и идти как ни в чем не бывало, а также, что колесо, обозначающее четверти часа, и другие колеса будут продолжать двигаться, когда в свою очередь остальные колеса, будучи в силу какой бы то ни было причины повреждены или засорены, прервут свое движение" [8]. Вместе с тем Ж. О. Ламетри призывал к опытному изучению человека: "Человек настолько сложная машина, что совершенно невозможно составить себе о ней ясную идею, а следовательно, дать точное определение. Вот почему оказались тщетными все исследования a priori самых крупных философов, желавших, так сказать, воспарить на крыльях разума. Поэтому только путем исследования a posteriori, т. е. пытаясь найти душу как бы внутри органов тела, можно не скажу открыть с полной очевидностью саму природу человека, но достигнуть в этой области максимальной степени вероятности" [9].
      Значительный вклад в развитие автоматов был сделан в XVIII в. в России. Так, М. В. Ломоносову принадлежит создание самопишущего анемометра и самопишущего компаса (1759 г.). И. И. Ползунов построил впервые примененный в промышленности автоматический регулятор уровня воды для котла паровой машины (1765 г.).
      К XIX в. относится создание циклических и рефлекторных автоматов и роботов. Циклические автоматы (например, станки-автоматы, автоматические линии) выполняют строго зафиксированный комплекс операций. Рефлекторные автоматы реализуют принцип безусловного рефлекса. Они осуществляют целый ряд функций, присущих человеческому сознанию, а именно проверку логических условий и выбор направления последующего действия, элементарный счет, то есть "запоминают" информацию, поступающую извне [10].
      Один из первых роботов был изготовлен в XIII в. Альбертом Великим. Этого железного "человека", который мог открывать дверь и кланяться входящим, разбил палкой Фома Аквинский, принявший его за нечистую силу. По мере совершенствования конструкций роботов и усложнения выполняемых ими операций постепенно уменьшалось внешнее сходство с человеком, но увеличивалось сходство действий с функциями человека [11]. Современные роботы знаменуют качественно новую ступень развития технологии промышленного производства, положения человека в системе труда. Их отличие от традиционных автоматов состоит в том, что эти принципиально новые многоцелевые технические системы способны выполнять за человека универсальные ручные
      124
      операции во всем их разнообразии, решая одновременно сложные логические задачи, остававшиеся до недавнего времени монополией человеческого ума [12].
      Идея создания цифровых вычислительных машин в более развернутом виде (после Паскаля и Лейбница) развивалась в XIX в. Ч. Бэббиджем. Еще в 1824 г. в автоматической счетной машине был применен предложенный им принцип промежуточного хранения и считывания информации с перфорированного носителя для ввода чисел и управления последовательностью выполнения операций. В своей так называемой разностной машине, изготовление которой не было полностью завершено, Ч. Бэббидж гениально предвосхитил основные идеи современных автоматических цифровых машин. В 1833 г. в разработанной Ч. Бэббиджем "аналитической машине" предусматривалось наличие устройств ввода данных и программ с перфокарт, "завода" или "мельницы" для выполнения арифметических операций и "склада" на цифровых колесах для хранения информации. Этот "склад", по-видимому, можно считать первым запоминающим устройством вычислительной машины [13]. Логическими преемниками машины Бэббиджа явились построенные более чем через сто лет машины Гарвардского университета "Марк-1" и "Марк-2" (1945-1947 гг.) и некоторые другие, заложившие основу развития современной кибернетической техники и информации.
      В XIX в. произошли важнейшие открытия в физиологии, позволившие далее объяснить функциональные механизмы человеческого организма, и был внесен существенный вклад в развитие представлений о биологической системе как в целом саморегулирующейся системе. Например, французский психолог Ф. Магеиди, основываясь на работах Ч. Белла, представил рефлекс как систему обратной связи (примерно 1850 г.); И. М. Сеченов опубликовал исследования о центрах в мозгу лягушки, тормозящих ход рефлекса, а Э. Геринг и И. Бройер открыли саморегуляцию дыхательного рефлекса.
      Рассмотрение аналогий между организмом и технической системой привело к тому, что для изучения биологических систем стали конструировать физические приборы (Т. Юнг, Г. Гельмгольц и др.). В это время русский физиолог И. П. Павлов очень ясно выразил взгляд на живой организм, в особенности организм человека, как на саморегулирующуюся систему. Без подобных развиваемых в физиологии представлений и их более поздних уточнений едва ли стали бы понятными современные абстрактные подходы в теории автоматов [14].
      В XIX в. были разработаны основы того логико-математического аппарата, которым широко пользуется современная кибернетика. Благодаря математике создавались все более совершенные знаковые системы, позволившие поставить вопрос о знаковом моделировании логического. Технические достижения дали возможность претворить знаковое моделирование в физическое.
      125
      Соединившиеся затем математика и логика слились с электроникой и, взаимодействуя с науками о жизни и технике, положили начало кибернетике. Весьма важной предпосылкой кибернетического развития явилась математическая логика - отрасль математики, изучающая построение формальных дедуктивных теорий. "Без интенсивного развития этой науки, начавшегося еще на пороге нашего столетия, без серии блестящих результатов, полученных логиками в тридцатых годах, без создания символического логического аппарата и детальной разработки методов логики нечего было бы и думать о кибернетике" [15].
      Эти и другие исторические примеры показывают, что кибернетический способ мышления исторически обусловлен и органически вытекает из развития научного мышления и технического прогресса
      Науку об управлении Н. Винер назвал кибернетикой, не зная о кибернетике Ампера и Платона и полагая, что создает неологизм [16]. После появления книги Н. Винера выяснилось, что новая наука имеет яркий прецедент в виде кибернетики А. М. Ампера, предшествовавшей кибернетике Н. Винера [17]. Важнейшие открытия А. М. Ампера касаются физики, где он снискал славу "Ньютона электричества", основателя электродинамики. В конце жизни А. М. Ампер вел большую работу по классификации наук, выдвинул проекты создания новых научных дисциплин, в том числе кибернетики. Итогом явился труд "Опыт о философии наук, или аналитическое изложение естественной классификации всех человеческих знаний", первая часть которого вышла в свет в 1834 г., вторая в 1843 г.
      А. М. Ампер исходил из аналогий между различными науками и стремился объяснить их связи теоретически. В его классификационных таблицах находится наука третьего порядка - кибернетика, образующая вместе с этнодицеей, дипломатией и теорией власти науку первого порядка - политику. Удел кибернетики - текущая политика, практическое управление государством. В классификации наук А. М. Ампера каждой науке соответствовал девиз в стихотворной форме. Кибернетике А. М. Ампер приписал стих, гласящий: "и обеспечивает гражданам возможность наслаждаться миром". Кибернетика Ампера наука о том, как управлять обществом, людьми.
      Н. Винер исходил из потребностей техники, задач автоматизации, связав их с проблемами биологическими и медицинскими. Создатель новой кибернетики отнес к ее сфере и вопросы социального управления. Общественные кибернетические системы характеризуются гораздо более высокой сложностью, нежели технические или физиологические. Социальная кибернетика ставит перед общей кибернетикой новые, еще не решенные задачи.
      За прошедшие полтора столетия развития науки и техники многое в системе Ампера устарело. Но для своего времени это было замечательное исследование, с богатым запасом оригиналь
      126
      ных идей и тонкими предвосхищениями будущего развития. Некоторые достоинства системы Ампера делаются более выпуклыми в свете новейших представлений.
      Еще в древности Платон не раз говорил о кибернетике, поэтому его можно считать одним из предшественников А. М. Ампера, а в конечном счете и Н. Винера. А. М. Ампер предложил создать науку об управлении государством и наметил некоторые пути к ней, но то была лишь постановка задачи, предвидение дальнейшего развития. Он сформулировал общую идею новой науки, а Н. Винер решал конкретные задачи, построил для них математический аппарат, основанный на теории вероятностей, и предложил физическую интерпретацию управления как борьбы с энтропией. С кибернетикой вошли в науку новые характеристики информация и количество информации. На рубеже XIX и XX вв. в физиологии, физике, математике и технике были созданы предпосылки для нового большого скачка в области развития теории самоуправляющихся систем.
      В XX столетии оформление кибернетики стало плодом труда целой плеяды ученых. Становлению кибернетической теории систем и теории автоматов и их различных ответвлений способствовали дальнейшие исследования в области физиологии и машинной вычислительной техники, связанные с теоретическими работами многих математиков, таких как А. М. Тьюринг, Н. Винер, Дж. фон Нейман, Е. Ф. Мур, А. Н. Колмогоров, В. М. Глушков, А. А. Ляпунов, А. И. Берг и др. Как справедливо отмечается, "кибернетику не могли единолично создать ни Н. Винер, ни К. Шеннон, ни Дж. фон Нейман, поскольку необходимая для этого мыслительная работа во много раз превосходит возможности даже самого одаренного человека" [18]. И все же особая роль в создании кибернетики принадлежит Н. Винеру [19]. Согласно рабочему методу Винера, объединившему ученых различных специальностей, они должны трудиться сообща, знать умственные интересы друг друга, исследовать новое предложение коллеги до тех пор, пока оно в совершенстве не будет сформулировано. Это отвечало синтетической тенденции в развитии наук, олицетворением которой и явилась кибернетика.
      Считается, что кибернетика возникла в 1948 г., когда вышла в свет книга Н. Винера "Кибернетика". Американский математик имел предшественников в лице не только Платона и А. М. Ампера, но и Дж. Максвелла и Д. Гиббса. Значительный вклад в процесс становления кибернетики внесли русские ученые [20]. Теория автоматического регулирования берет свое начало не только от Дж. Максвелла, но и от видного русского ученого и государственного деятеля XIX в. И. А. Вышнеградского; должно быть упомянуто и имя знаменитого П. Л. Чебышева. В начале XX в. в Екатеринославле Я. И. Грдина опубликовал работы по динамике живых организмов, в которых рассматривались динамические системы с "волевыми связями". Сам Н. Винер ссылался на труды
      127
      академиков А. Н. Крылова и Н. Н. Боголюбова. Академик И. П. Павлов в 30-е гг. вплотную подошел к сравнению мозга и электрических переключательных схем. В. И. Шестаков, независимо от К- Шеннона, открыл применимость математической логики к теории таких систем. В теории связи Н. Винер упоминал статистические методы академика А. Н. Колмогорова и П. А. Козуляева. Известна пионерская работа академика В. А. Котельникова о пропускной способности "эфира и проволоки" (1933 г.) и т.д.
      В этом плане важен также вопрос об отношении кибернетики Н. Винера и тектологии А. А. Богданова [21], явившейся одной из первых попыток общетеоретического исследования вопросов организации. Эта работа содержит ряд методологических ошибок, однако представляет и позитивный интерес, который становится понятным, если учесть, что А. А. Богданов своими организационными принципами предвосхищал некоторые идеи кибернетики и общей теории систем. Он указывал, в частности, на большое преобразующее воздействие самоорганизующихся машин. "По мере совершенствования машин, писал А. А. Богданов, - роль работника при них меняла свой характер. Самое глубокое разъединение в рамках сотрудничества было то, которое обособило организатора от исполнителя, усилие умственное - от усилия физического. В научной технике труд рабочего совмещает оба типа ...Совмещение завершится вполне тогда, когда выработается еще более высокая форма машин саморегулирующиеся механизмы" [22]. Несомненны параллели данной работы с трудами Н. Винера и У. Р. Эшби, хотя, в отличие от них, А. А. Богданов пользовался исключительно качественными методами.
      Проблема создания машин, отличающихся разумным поведением, как видно из краткого исторического обзора, не нова. Однако только успехи современной кибернетики, ее концептуальный и технический потенциал поставили проблему искусственного интеллекта на реальную основу, создали необходимые предпосылки для ее практического решения. Актуальность этой проблемы определяется прежде всего необходимостью дополнения, усиления интеллекта человеческого интеллектом машинным для того, чтобы успешно справляться с многогранными задачами, связанными с информационным насыщением процессов научно-технического и социального развития.
      2 Сущность проблемы
      Вероятно ли создать разум лучше человеческого? Еще несколько десятилетий назад такой вопрос мог бы показаться странным и неуместным. Развитие же современной науки, особенно кибернетики, превращает его в фундаментальную научную
      128
      проблему - проблему искусственного интеллекта. Цель работ, посвященных искусственному интеллекту, состоит в создании машин, выполняющих такие действия, для которых обычно требуется интеллект человека.
      Актуальность проблемы естественного и искусственного интеллекта и их взаимосвязи обусловлена, в частности, кибернетизацией и космизацией науки и техники как кардинальными тенденциями научно-технического прогресса. Эти две тенденции, будучи неразрывно связанными, взаимно дополняют друг друга. Кибернетический подход направлен на изучение феноменов реальности, зависящих от человека, создаваемых его разумом и деятельностью. В этой своей функции кибернетика, располагая мощным арсеналом точных, количественных методов, позволяет человеку в определенных границах познавать самого себя. Процесс космизации науки и техники выражает необходимость расширения сферы жизни и разума, выход за пределы земного и "антропоцентрического" тяготения, вплоть до возможности обнаружения этих внешних проявлений прогресса материи в иных местах Вселенной.
      В условиях действия этих тенденций становится оправданным изучение человека в континууме разумности. Это означает принципиальное (гипотетическое) признание того, что человеческий интеллект не является единственным в своем роде. Человеческий разум есть уникальное явление на нашей планете. Отсутствие других видов с таким же развитием интеллекта не позволяет выяснить, какие особенности человеческой психологии - продукт специфической биологической организации человека, а какие принадлежат к фундаментальным признакам, характерным для самой природы разума. Такая гносеологическая ситуация, создаваемая единственностью феномена сознания, дает возможность обратиться к весьма важному тезису Ф. Энгельса, высказанному им в работе "Людвиг Фейербах и конец классической немецкой философии": "Если мы можем доказать правильность нашего понимания данного явления природы тем, что сами его производим, вызываем его из его условий, заставляем его к тому же служить нашим целям, то кантовской неуловимой "вещи в себе" приходит конец" [23].
      Традиционно науки о человеке (физиология, психология и др.) рассматривают человеческое сознание как природное и социальное явление, вне аспекта его искусственного воспроизведения. Однако и здесь при решении, например, психофизиологической проблемы современный анализ приводит к такому выводу: "С большой степенью вероятности можно утверждать, что биологическая эволюция не использовала все потенциальные пути саморазвития материи и что поэтому творческая мысль способна нащупать такой вариант самоорганизации, который на фоне биологической самоорганизации выглядит действительно оригинальным" [24]. Кибернетика в виде машинного интеллекта дает крите
      129
      рий искусственного воспроизведения мышления. Это обстоятельство приобретает решающее значение в познании конкретных механизмов естественного (человеческого) разума. Необходимость работ по созданию искусственного (машинного) интеллекта вызвана прежде всего несовершенством человеческого мышления - невелик объем памяти, мала скорость переработки информации, медленно обучение, трудны вспоминание и выборка, неизбежны искажения. Кроме того, выявлены все виды биологических лимитов интеллектуальных способностей, начиная от ограниченного числа элементов в мозгу до небольшой продолжительности жизни человека и предельности непосредственного информационного восприятия. Нет оснований считать, что для будущих вычислительных машин такие ограничения будут иметь силу. Искусственный интеллект может быть лишен этих "недостатков" человеческого мозга.
      Специалисты в области искусственного разума полагают, что создание последнего - лишь дело времени. На этом пути стоит прежде всего проблема сложности [25]. В свое время Ламетри попытался доказать материальное единство человека, преодолеть дуализм души и тела. Поскольку мир в то время считался "бимодальным" - предполагалось, что он состоит либо из простых систем типа часового механизма, либо из слишком сложных систем типа человеческого мозга, Ламетри ничего не оставалось, как сравнить человеческий организм с часовым механизмом. В настоящее время оценка сложности изменилась. Электронные вычислительные машины представляют собой кибернетические системы, по уровню сложности приближающиеся к человеческому мозгу. В решении проблемы машинного мышления важно осознание того, что логико-информационное содержание человеческого мышления есть процесс объективный; его можно воспроизвести отдельно от человека в системах из неживых элементов при условии их большой сложности [26].
      В зарубежной литературе по искусственному интеллекту доминирует подход, провозглашающий: "Искусственный интеллект - это по существу инженерная дисциплина. Мы хотим строить разумные системы" [27]. В настоящее время вместо единой общей теории искусственного интеллекта существует ряд теоретических дисциплин, которые должны изучаться теми, кто выбрал искусственный интеллект своей специальностью. К ним относятся математическая логика, структурная лингвистика, теория вычислений, теория информационных структур, теория управления, статистическая теория классификации, теория графов и теория эвристического поиска. В число основных направлений этой области входят автоматические методы решения задач, "понимания" и перевода языков, доказательства теорем и распознавания зрительных образов и речи. Все это говорит о том, что проблема искусственного интеллекта - это, по существу, проблема кибернетики. Кибернетическое освоение мира, с одной стороны, опирает
      130
      ся на систему логико-математических абстракций и упрощающих идеализаций, а с другой - вызывает к жизни устройства, функционирующие в реальном масштабе времени. Например, теорию роботов отличает от формального доказательства теорем то, что она соотносится с реальным миром; роботы конструируются также из физических реальных вещей. Поэтому наука об искусственном интеллекте нуждается не только в технических, но и в более общих кибернетических и методологических принципах, выполняющих регулятивную функцию в научном исследовании и осуществляющих с помощью соответствующих понятий основную стратегию, ориентированную на социальные ценности. Концептуальный анализ этих понятий составляет задачу философской науки.
      Философские выводы и будущее кибернетики в значительной степени зависят от ответа на следующие вопросы: могут ли машины в своем развитии достигнуть того, что правомерно было бы назвать интеллектом? Существует ли заслуживающая внимания перспектива объяснения интеллекта живого существа, в особенности человека, через его физическую структуру? Эти вопросы, относящиеся к осуществимости машинного интеллекта, обсуждаются, например, К. Штейнбухом [28]. Ответить на них однозначно, по-видимому, невозможно, так как для этого еще нет достаточных оснований. Первый вопрос предполагает различные ответы, при этом сказывается неопределенность понятия "интеллект", а также готовность (или не готовность) исследователя смело экстраполировать научно-техническое развитие. "Я убежден, - подчеркивает М. Минский, - что на протяжении жизни одного поколения очень немногие области интеллектуальной деятельности останутся вне сферы возможностей машин, т. е. проблема создания "искусственного разума" будет по существу разрешена" [29].
      Некоторые авторы полагают, что несмотря на быстрый прогресс развитие машинного интеллекта будет отдаленным. "На сегодня, - пишет Б. В. Бирюков, спор о возможности создания искусственного мозга, проявляющего черты человеческой психики, бесплоден. Разговоры о мыслящих машинах без кавычек это перенесение антропоморфных представлений в область кибернетического конструирования. В такой постановке вопрос "Может ли машина мыслить?... вряд ли принадлежит к числу актуальных философских проблем, выдвинутых кибернетикой" [30]. Для большей точности необходимо отметить, что в приведенном высказывании говорится не столько о машинном моделировании мышления, сколько о моделировании человеческой психики вообще. Вместе с тем нужно сказать о том, что наши представления подчас отстают от действительного прогресса в этой области. В самом деле, если мы будем располагать программами, способными к самосовершенствованию (а проблема эта становится на практические рельсы), то процесс развития будет быстрым. Так
      131
      как машина будет улучшать модель самой себя (в соответствии с ее моделью внешнего мира), мы сможем наблюдать феномены, которые характеризуются понятием "интеллект". Поэтому на вопрос о том, считаться ли с будущим развитием машинного интеллекта или этого не делать, очевидно, следует ответить положительно. Принятие позитивного подхода стимулирует развитие.
      Мнения по второму вопросу, относящемуся к физическому объяснению человеческого интеллекта, также сильно расходятся. Один из самых "веских" аргументов против машинного интеллекта состоит в следующем: то, что выполняют кибернетические машины, нельзя назвать мышлением, так как это лишь физическая модель мышления, не имеющая с ним, кроме внешнего сходства, ничего общего. В данном случае наблюдается своего рода интеллектуальный "фетишизм", в результате чего понятие интеллекта наделяется какими-то ирреальными свойствами.
      Кибернетический подход к проблеме интеллекта предполагает признание неразрывной связи живого и неживого [31]. А. А. Ляпунов с позиций развиваемой им концепции управляющих систем живой природы [32] высказывает убеждение в том, что жизнь и сознание можно будет в конечном счете понять через анализ лежащих в их основе физических процессов. Г. Франк пишет: "Можно предположить, что к концу нашего столетия возникающая ныне "наука о духе" ознаменуется тем, что она не будет больше говорить о "духе" и его производных, а скорее разложит его на компоненты и через систему информации и информационных процессов лишит его спиритуальности" [33].
      В той мере, в какой действия машины влияют на среду, разумная система должна содержать модель самой себя. Рассуждения о форме такой модели ведут к любопытному выводу о том, что разумные машины неохотно будут верить в то, что они только машины. М. Минский приводит следующие доводы. Наша модель "самого себя" имеет двойственный характер, включая часть, касающуюся физической или механической среды, и часть, связанную с социальной и психологической стороной [34]. Мы вынуждены рассматривать обе эти части порознь по той причине, что не имеем удовлетворительной физической теории умственной деятельности [35]. Мы не можем отказаться от такого разделения до тех пор, пока не создадим объединенную модель. Если мы спросим машину, что она за существо, она не сможет ответить "прямо" на вопрос, она должна исследовать свою модель (или модели). И она должна ответить, что, по-видимому, является чем-то двойственным, имеющим две части - "душу" и "тело". Даже робот, делает вывод М. Минский, если его не снабдить теорией искусственного мышления, сохранил бы дуалистический взгляд в данном вопросе [36].
      Это замечание способствует выработке необходимых предпосылок научной теории интеллектуальной деятельности как естественных, так и искусственных систем разумного поведения и на
      132
      правлено против дуализма, рассматривающего функционирование организма как следствие взаимодействия "души" с "телом". Оно показывает неправомерность и ложность виталистических представлений о духовной деятельности.
      Специалисты в области человеческой психологии считают, что психическое может быть объяснено только психологически, то есть на основе психических процессов. Это положение было канонизировано длительной традицией, но верно ли оно? По-видимому, правомерно поставить вопрос о совместном развитии психологии и кибернетики [37], по крайней мере, если речь идет о создании единой теории интеллектуальной деятельности. На сегодняшний день для объяснения психических процессов через физические структуры нет ни логически проведенных доказательств, ни логически подтвержденных опровержений. Но кое-что уже сейчас говорит в пользу того, что для такого объяснения достаточно физических структур. Современная научная теория мышления исходит из того, что, несмотря на всю свою сложность, процесс мышления так же познаваем, как и любой другой природный процесс.
      Диалектико-материалистический подход к проблеме искусственного интеллекта не может ограничиваться односторонним (либо физическим, либо психологическим) толкованием проблемы. Здесь уместно вспомнить замечательное положение Ф. Энгельса, который писал: "Мы, несомненно, "сведем" когда-нибудь экспериментальным путем мышление к молекулярным и химическим движениям в мозгу; но разве этим исчерпывается сущность мышления?" [38]. Физика в форме кибернетики раскрыла те стороны структуры и процесса мышления, которые могут быть воссозданы саморегулируемыми машинами, обрабатывающими информацию. Кроме того, экспериментальные исследования в области фармакологии и нейрофизиологии вскрыли физико-химическую основу умственной деятельности. Так, была установлена связь между процессом закрепления в памяти усвоенного материала и образованием протеина в мозгу. Это говорит о том, что деятельность человеческого разума есть деятельность материального тела, прошедшего длительное эволюционное развитие. Кибернетические машины, созданные человеком, выполняют функции разума - думают. Но, как справедливо пишет Г. Парсонс, "тот факт, что машина думает, не означает, что человек, который также думает, есть такая же мыслящая машина, ибо человек - животное, наделенное разумом, а животное, несмотря на все его сходства с машиной, никогда ей не тождественно" [39].
      Вместе с тем нельзя отрицать позитивную роль научных метафор, несущих важную эвристическую нагрузку в определенной системе идей. В этом отношении заслуживают внимания попытки разобраться в работе мозга, опираясь на две метафоры: кибернетическую - "человек - это машина" и эволюционную "человек - это животное". Из кибернетической метафоры следуют
      133
      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.
      Философия, избравшая в качестве главного вопроса своих научных поисков проблему отношения бытия и сознания, должна более пристально заинтересовываться вопросами, связанными с моделированием, воспроизведением интеллекта. Проблема искусственного интеллекта имеет непосредственное отношение к основному философскому вопросу: речь идет об искусственном воспроизведении, моделировании человеческого интеллекта. Здесь мы подразумеваем не метафорический интеллект, который не является настоящим искусственным интеллектом, а создание искусственной модели человеческого интеллекта. Станет ли такой
      135
      подход новой гранью, стороной основного философского вопроса? Возможно, речь пойдет о новой, третьей стороне упомянутого вопроса. Не исключено, что в зависимости от ответа на вопрос о том, можно или нельзя воспроизвести искусственно человеческий интеллект, философы в будущем также разделяется на какие-то направления или школы, пусть не касающиеся непосредственно материализма, идеализма и агностицизма. Ведь вопрос об искусственном воспроизведении, моделировании человеческого сознания, мышления вносит нечто новое в содержание основного вопроса философии, понимаемого в широком смысле как отношение материи и сознания.
      Остановимся еще на одном моменте, придающем проблеме искусственного интеллекта философское звучание. При сравнении искусственного и естественного интеллекта проявляются две философско-мировоззренческие крайности. Они принимают форму полярных точек зрения в буржуазной философской литературе; присутствуют они, но в несколько смягченном виде, и в работах отечественных авторов.
      Эти точки зрения - оптимистическая и пессимистическая - характерны для понимания не только проблемы искусственного интеллекта, но и космонавтики, экологии, информационного обеспечения науки и многих других проблем. Пессимизм и оптимизм присущи философским интерпретациям других направлений НТР. Все эти проблемы, в том числе и проблема искусственного интеллекта, не изолированы от общего хода социального прогресса. В этой связи возникает вопрос о причинах - социальных и гносеологических - такой зачастую резкой поляризации взглядов на проблему искусственного интеллекта. В нашей литературе (философской и кибернетической) она вызвана причинами главным образом гносеологического характера. Как представляется, в настоящее время по проблеме искусственного интеллекта ощущается недостаток информации для принятия определенного (положительного или отрицательного) решения. Не случайно некоторые авторитетные ученые говорят, что вопрос о том, можно ли создать искусственный интеллект, является в известной степени неопределенным. Постараемся далее рассмотреть эту точку зрения с новых методологических позиций.
      На наш взгляд, основания для пессимистической либо оптимистической точки зрения возникают как раз тогда, когда недостаток информации пытаются компенсировать включением определенных механизмов оценки. Именно поэтому, в зависимости от определенной совокупности причин, тот или иной ученый склоняется к пессимистической или оптимистической точке зрения. Вполне понятным основанием для одной из точек зрения является также абсолютизация машинного фактора в ущерб человеческому. Сторонники противоположной точки зрения абсолютизируют роль индивида без техники. Мы разделяем мнение о том, что нет надобности гипертрофировать роль человека либо маши
      136
      ны, а нужно исходить из диалектического их единства, из взаимосвязи, которую необходимо оптимизировать. Ведь человек и машина в отдельности выступают лишь элементами человеко-машинной системы. Взаимодействие частей, компонентов в целостной системе приводит к возникновению новых характеристик, которые в принципе не присущи ни одному из ее элементов. Изучение проблемы гармонизации взаимодействия человека и машины в информационном аспекте с выходом на социальный уровень представляет, на наш взгляд, главную проблему, которой сейчас занимаются кибернетики, информатики и другие ученые, разрабатывающие проблему искусственного интеллекта.
      Задача философов заключается не во взаимной пикировке по поводу правильности употребления ряда понятий, а в методологическом обеспечении возможности использования кибернетической техники и кибернетического знания для блага человека, в целях гармонизации взаимодействия человека и машины, общества и информационной техники [45].
      Работа системы искусственного интеллекта всегда происходит в тесном взаимодействии с человеком, поэтому правильно считать искусственный интеллект смешанной (гибридной) системой, в которой подчас трудно определить, кто внес больший вклад в формирование решения - человек или машина. Следовательно, не метафизический отрыв человека (мышления) от машины и не их отождествление либо даже выдвижение машины на первый план, а реальное взаимодействие, которое нуждается в оптимизации, самоцелью которой выступает человек, его более полное и всестороннее развитие. Такое представление роли техники вообще, кибернетической в частности, позволяет найти искусственному интеллекту адекватное место в научно-техническом и социальном прогрессе, определить его специфически социальные функции, которые опредмечиваются в технических устройствах. Основная цель исследований по этой проблеме - не замена человека машиной, а имитация мыслительной деятельности человека для передачи ЭВМ все большего числа рутинных и сложных машинообразных задач, увеличение обоснованности принимаемых человеком решений, высвобождение человека для действительно творческой деятельности.
      Если учесть, что именно развитие человека является целью прогресса кибернетической техники, что системы искусственного интеллекта создаются для реальной помощи человеку, имеет смысл эту концепцию назвать "антропокибернетической", где на первый план выдвигается человек, взаимодействующий с кибернетической техникой. Возможно, этот термин не совсем удачен, однако он четко фиксирует отказ от абстрактного "антропологизма" либо информационного "техницизма" как мировоззренческих крайностей.
      Более того, исходя из концепции антропокибернетизма, мы можем показать и обосновать в принципе общенаучный характер
      137
      проблемы искусственного интеллекта, что есть эмпирически констатируемый факт, ведь в ее разработку включились все основные подразделения современной науки - общественные, естественные и технические, фундаментальные и прикладные и т.д. Наряду с таким индуктивно-эмпирическим обоснованием можно предложить логико-дедуктивное доказательство, исходящее из социально-философской сущности проблемы искусственного интеллекта, отображаемой термином "антропокибернетизм".
      При этом в одно целое связываются общественные, технические и естественные науки. В ходе решения проблемы искусственного интеллекта происходит дальнейшее укрепление взаимосвязи этих основных подразделений научного познания. Вместе с тем кажется недостаточным делать вывод лишь о междисциплинарном, комплексном научно-техническом характере обсуждаемой проблемы; комплексность, междисциплинарность обретают здесь новое качество, называемое общенаучностью. Полагаем, что решение проблемы искусственного интеллекта возможно только всем комплексом основных фундаментальных и прикладных, общественных, естественных и технических наук, что проблема эта не является только проблемой кибернетики, несмотря на то, что кибернетика несомненный лидер в ее решении, дающий в настоящее время наиболее важные в теоретическом и практическом отношении результаты.
      Положение о принципиально общенаучном характере проблемы искусственного интеллекта имеет определенные методологические следствия, в частности то, что ее полное решение в рамках одной отрасли знания (скажем, кибернетики) в принципе невозможно. Хотя мы не считаем кибернетику только региональным научным направлением (кибернетика региональна лишь в онтологическом плане и общенаучна - в гносеологическом и техническом [46]), тем не менее общенаучный характер кибернетического знания выражен не в полной мере, не во всех аспектах. Поэтому чисто кибернетического, либо чисто психологического, либо даже чисто философского доказательства возможности (невозможности) создания искусственного интеллекта нет. Короче говоря, нельзя с позиций одной научной дисциплины решить принципиальные положения проблемы искусственного интеллекта; это в состоянии сделать лишь вся наука в целом.
      Далее хотелось бы отметить, что проблема искусственного интеллекта представляется общенаучной лишь в перспективе, ибо в настоящее время в ее решение включились далеко не все отрасли науки. Поэтому продвижение в данном направлении зависит от того, в каком масштабе и в какой степени в орбиту указанной проблемы вовлекается все большее число наук, по этим показателям можно судить о полноте ее решения.
      Общенаучный характер проблемы искусственного интеллекта не исключает того, что общенаучными могут быть ее отдельные подпроблемы. К их числу относится проблема "сознание и мозг",
      138
      что было убедительно показано Д. И. Дубровским [47]. Общенаучный характер проблемы имеет более высокий порядок, характеризуемый более мощным междисциплинарно-системным синтезом, чем общенаучность отдельных ее составляющих. Само решение проблемы искусственного интеллекта возможно только на пути более интенсивного развития интегративных тенденций в научном знании, обретения более целостного единства науки, чем в настоящее время. Это означает, что современный позитивный сдвиг в решении рассматриваемой проблемы можно охарактеризовать лишь как начало научных поисков, что в известной мере отражается в ее философско-методологических исследованиях.
      Ведь до сих пор проблемой искусственного интеллекта, несмотря на ее актуальность, фундаментальность и принципиальную общенаучность, мало занимаются философы-профессионалы, даже из числа специалистов в области философских проблем кибернетики и информатики. Те философы, которые касались этой проблемы, акцентировали внимание на чисто философском (а иногда и психологическом) способе доказательства невозможности создания искусственного интеллекта, или, опираясь еще и на данные кибернетики, пытались на ограниченном научном материале доказать возможность его создания. Однако из методологического положения об общенаучном характере проблемы искусственного интеллекта вытекает принципиальная невозможность однозначного решения о реальности или нереальности создания искусственного интеллекта на базе ограниченного научного материала. Данное решение на современном уровне интеграции знаний и обретения общенаучного характера обсуждаемой проблемой представляется в некоторых своих аспектах неопределенным. Снятие этой неопределенности зависит не от гениального прозрения того или иного философа или кибернетика, а от достижения единства научного знания, от развития союза философии не только с естествознанием, информатикой и кибернетикой, но и со всеми другими частными науками.
      Как видим, теория искусственного интеллекта нуждается в метатеоретических, философских принципах, регулирующих процесс целеполагания исследователя, его ценностные установки. В этом плане необходимо также подвергнуть анализу основные категории искусственного интеллекта, такие как интеллект, разум, сознание; машина, автомат, алгоритм; программа, эвристика, обучение; естественное и искусственное, разумное и рассудочное, внутреннее и внешнее, однозначно детерминированное и вероятностное; самоорганизация, сложность, надежность; поведение, познание и информация; активность и целеполагание и др. Сюда же следует отнести методы и подходы, направления и тенденции - все то, что составляет теорию искусственного интеллекта в широком значении, в смысле научной методологии. Развивая принципы методологии искусственного интеллекта, мы сможем ответить на вопросы метатеоретического, сверхкибернетического по
      139
      рядка, возникающие в ходе научно-технического прогресса. Данный подход можно пояснить следующим высказыванием. "Итак, "машинные заменители" интеллекта возможны, - кибернетика это доказала. Но является ли необходимым их появление и распространение? И нужны ли они человеку? Тщетно искать ответы на эти вопросы в теориях самой кибернетики. Их дает общая картина развития науки, техники и экономики современных обществ" [48].
      Это такая картина, в создании которой немалую роль играет философская мысль, получающая в своем развитии мощный толчок от исследований в области искусственного интеллекта. Кроме того, надо отдавать себе отчет в том, что кибернетические идеи, преломляясь через философское сознание, приобретают мировоззренческое значение; они развиваются не в идеологическом вакууме. Прагматический аспект кибернетики (отношение к ней человека и общества) служит интересам не только всего человечества, но и определенных классов. Поэтому "чистой" кибернетики быть не может. Как заметил в свое время Г. Клаус [49], кибернетика нацелена на преобразование мира в духе одиннадцатого тезиса К. Маркса о Л. Фейербахе. Этот тезис гласит: "Философы лишь различным образом объясняли мир, по дело заключается в том, чтобы изменить его" [50].
      Таким образом, стремление реализовать "духовные процессы" с помощью автоматов заслуживает позитивного обоснования. С диалектико-материалистической точки зрения весьма важно, что создаются машины, обладающие функциями мышления. В частности, рассмотрение некоторых аспектов проблемы искусственного интеллекта приводит к мысли о том, что человек в понимании интеллекта может продвинуться на путях создания машинного мышления. А тот факт, что проявления человеческого духа могут быть воспроизведены человеком, служит новым аргументом в пользу материализма, дальнейшего саморазвития человечества по пути прогресса.
      3. Понятие искусственного интеллекта
      Нередко вопрос о том, может ли машина мыслить, считается бессмысленным, так как в такой исходной формулировке он содержит неопределенность. Чтобы снять ее, нужно уточнить, что мы имеем в виду, когда говорим слова "мыслить", "машина" и "может". Исследование философских аспектов проблемы искусственного интеллекта требует особенно глубокого анализа и определения самих понятий интеллекта, разума, мышления. В литературе [51] были выделены три принципа анализа проблемы, в первом приближении формулируемой в виде вопроса "Может ли машина мыслить?" Первый принцип - по возможности точное оп
      140
      ределение понятий, участвующих в таком анализе. Второй принцип - учет используемых абстракций и идеализации, особенно абстракций потенциальной осуществимости. Третий принцип - конкретно-исторический подход к понятиям "машина", "живой организм", "разумное существо", "мышление". В свете последнего принципа требование определенности понятий приобретает относительный (зависящий от достигнутого уровня познания и практики) характер.
      Если обратиться к существующим традиционным дефинициям мышления, то можно заметить, что в них обычно выделяются три его признака. Во-первых, мышление рассматривается как отражение субъектом связей и отношений между предметами и явлениями объективной действительности. Во-вторых, спецификой этого отображения считают то, что оно является обобщенным. И, в-третьих, особенность мыслительного отображения видят в его опосредованности, благодаря которой оно выводится за пределы опыта. Показывая недостаточность традиционных дефиниций мышления, Л. М. Веккер отмечает, что признаки мышления, входящие в состав его наиболее распространенных определений, будучи необходимыми компонентами его общей структуры, не являются, однако, носителями специфики мысли по сравнению с процессами домыслительной, "чисто" образной психической информации [52]. "Описанные три признака мысли, - пишет он далее, - рассматриваемые в качестве показателей ее структуры, представляют именно первый этап их научного исследования, на котором еще не произведена соответствующая конкретизация. В силу этого они выступают в своей общей форме, а специфические особенности проявления этих трех характеристик именно в области мышления по сравнению с другими познавательными процессами здесь еще не выделены" [53]. Следовательно, как полагает Л. М. Веккер, специфика мышления должна быть выведена в качестве пусть высшего и особого, но частного случая общих принципов организации психических процессов.
      Интеллект, понимаемый в традиционной психологии как специфическая способность человека, в кибернетической трактовке [54] складывается, по существу, из следующих компонентов: построение внутренней модели внешнего мира, которая, обучаясь, постоянно совершенствуется; способность целесообразного выбора и получения информации, образование инвариантов и их накопление; создание алгоритмов поведения и их испытание в практическом применении внутренней модели внешнего мира; получение алгоритмов оценки таких алгоритмов и замена алгоритмов, оказавшихся нецелесообразными или не соответствующими изменяющейся среде, на более совершенные; предвидение будущих ситуаций внешнего мира путем моделирования их на внутренней модели. Высшей формой интеллекта является эвристическое мышление.
      141
      Интеллект специфицируется как способность решать нетривиальные задачи. Задача нетривиальна, если для ее решения недостаточно подсознательного уровня и необходимо привлечь специальные эвристические приемы, такие как правдоподобные рассуждения, выводы по аналогии и интуитивные предположения, свойственные сознанию. Хотя в искусственном интеллекте, как считают, например, Л. А. Растригин и В. А. Марков [55], вообще нет никакого сознания, однако он предназначен для решения нетривиальных задач, поэтому мы должны найти в нем аналог сознания, иначе он не будет интеллектом. В качестве обязательного условия высокой "интеллектуальности" технического устройства предлагается рассматривать многопрограммность его работы. Искусственный разум проявляется не в том, чтобы играть в шахматы или решать любые интеллектуальные задачи, а в обобщениях, включающих процедуры решения конкретных задач, обладающих, однако, элементами общности.
      О разумности машины говорят в том смысле, что она может самостоятельно решать задачи, которые обычно требуют постоянного управления или вмешательства со стороны человека. Такая машина, решая поставленную задачу, должна быть способна действовать самостоятельно, сообразуя свое поведение с любыми непредвиденными изменениями в окружающей среде. Под искусственным интеллектом понимают моделирование автоматами творческих мыслительных процессов с помощью эвристических программ. Информационный подход к интеллекту выразил Н. М. Амосов. "Любое техническое устройство, - пишет он, - можно считать разумным, если оно способно выделять, перерабатывать и выдавать информацию" [56].
      Разум есть высшая абстракция мозга, освобожденного от забот о гомеостазисе во имя занятий интеллектуального характера. Поскольку, однако, в применении к машине понятие "интеллект" приобретает упрощенную трактовку, оно снабжается эпитетами "машинный" или "искусственный". Информационная трактовка интеллекта позволяет дополнить его интуитивное и качественное понимание более строгими количественными определениями. В результате "возникает подход, при котором разумно сочетается интуитивное понимание интеллекта и творчества с попытками сформировать определения, строгость которых может возрастать по мере прогресса в моделировании и автоматизации познавательных и творческих процессов" [57]. Одна из задач, стоящих перед науками, изучающими жизнь, психику и мышление, перед теоретической и технической кибернетикой, - выработка таких понятий, которые могли бы прояснить проблематику возможностей искусственных кибернетических систем.
      Вообще формирование научных понятий происходит внутри специальных дисциплин, что справедливо и для понятий, которые используются не только в одной науке. Это замечание, сделанное Г. Либшером [58], распространяется также на общенаучные понятия, которые в большей или меньшей степени, актуально или по
      142
      тенциально имеют значение для всех специальных дисциплин. Философия, как правило, редко берет на себя задачу первоначального образования понятий. Это в настоящее время характерно для исследований, проводимых в рамках специальных наук, породивших такие понятия, как, например, "элементарная частица", "система", "модель", "алгоритм", "информация", "искусственный интеллект", "стратегическая игра" и т.д. Однако кроме специально-научного смысла каждое из них имеет также философское значение. Оно заключается в изучении отношения этих понятий к категориям философии и вместе с тем к основным философским проблемам. Философская постановка задачи состоит также в том, чтобы вскрывать отношение соответствующих частнонаучных понятий к понятиям других научных дисциплин. Общий принцип подхода к таким изысканиям базируется на диалектико-материалистическом методе.
      Понятие "искусственный интеллект" как понятие современной кибернетики или же как общенаучное понятие также имеет свойственное ему философское звучание [59]. Оно выступает, прежде всего, в исследовании отношения искусственного и естественного интеллекта, в формировании общего определения понятия "интеллект".
      Вопрос о понятии искусственного интеллекта, широко применяемом в специальных работах по кибернетике, обсуждается в философской литературе. При этом предлагаются его различные интерпретации. Использование этого понятия считается, например, вполне оправданным наряду с понятием естественного (человеческого) интеллекта, но первое определяется с позиций системного детерминизма с акцентом на функциональный аспект системы [60]. При другом рассмотрении отмечается, что данное понятие не более чем метафора, буквализация которой вообще ставит вопрос о целесообразности сохранения названия "искусственный интеллект" [61]. При сопоставлении искусственного и естественного интеллекта высказывается мнение о том, что "попытки охарактеризовать разум в рамках чисто кибернетических категорий плохи прежде всего тем, что разум не кибернетическая и даже не психологическая категория, а скорее философская" [62].
      Приведенные точки зрения выражают попытки осмыслить данную проблему, по крайней мере, с трех сторон - естественнонаучной, психологической и философской. В этом плане заслуживает внимания такое обоснование понятия "искусственный интеллект", которое бы снимало "односторонность" толкований посредством междисциплинарного подхода в соответствии с общенаучным статусом данного понятия. Общенаучность понятия "искусственный интеллект" заключается в экспликативной (уточняющей) функции, которую оно выполняет по отношению к понятию (естественного) интеллекта [63]. Несомненно, что понятие интеллекта - интегральное, что оно имеет философскую природу. Однако развитие науки требует системную сущность интеллекта выразить структурно, а само понятие конкретизировать через операциональный метод.
      143
      Обосновывая методологическую значимость кибернетического подхода к проблеме интеллекта, Н. Винер писал: "Неверно было бы отказываться от мысли, что системы одного типа могут в какой-то мере помочь нам раскрыть сущность организации систем другого типа" [64]. Отсюда следует и то, что понятие искусственного интеллекта поможет нам разобраться в сложной природе феномена интеллектуальности и интеллектуальной деятельности.
      Необходимо, однако, отметить, что термин "естественный интеллект" неадекватно отражает смысл понятия человеческого интеллекта. Еще Гегель обращался к этому понятию, хотя и с позиций идеализма. "Выражение естественный разум неудачно, ибо под естественным обычно понимают чувственно-естественное, непосредственное. Между тем природа разума есть понятие разума; дух, собственно говоря, есть способность возвыситься над природой. Естественный разум в своем истинном значении есть дух, разум в соответствии с понятием..." [65]. Человеческий интеллект, если рассматривать не материальный субстрат (мозг), а способность субъективно отражать внешний мир, выступает в значительной мере не природным, а социальным явлением, то есть формируется в результате человеческой деятельности и в этом смысле может быть назван искусственным. "Основное в мышлении - это то, что его процедуры имеют искусственный характер, что оно приспосабливается к требованиям окружающей среды в результате индивидуального обучения и социального обмена знаниями" [66]. Понятие "естественный интеллект", так же как и понятие "искусственный интеллект" характеризует только один аспект интегрального понятия "интеллект". Последнее становится основанием для рассмотрения диалектической взаимосвязи естественного и искусственного в интеллекте.
      Целесообразно также сопоставить смысл понятий "искусственный интеллект" и "машинный интеллект". В литературе нет единого подхода к их рассмотрению. Одни авторы [67] считают, что машинный интеллект - это показатель того, насколько приспособлена кибернетическая машина к решению разнообразных задач и к эффективному взаимодействию с человеком, а искусственный интеллект модели мозга и высших форм психической деятельности. Другие исследователи трактуют эти термины иначе и даже противоположным образом. Так, М. Арбиб пишет: "Следует различать при этом так называемый "искусственный интеллект" и "моделирование". Первый термин подразумевает, что машина решает задачу любым способом, а второй - что машина копирует действия человека в подобной ситуации" [68].
      Несоответствие терминологических трактовок в данном случае не является принципиальным, так как общим для машинного и искусственного интеллекта (на современном этапе развития наук об искусственном интеллекте) служит то, что интеллект "принад
      144
      лежит" машине, а различающим моментом выступает способ его задания (построения). Последний может быть ориентирован на моделирование особенностей человеческого интеллекта или может развивать алгоритмические структуры ЭВМ без непосредственной связи их со структурами человеческого мышления. Представляется, что машинное мышление, полученное путем кибернетического моделирования естественного интеллекта, больше соответствует понятию искусственного интеллекта. Итак, методологически важным становится определение понятий "интеллект", "естественный интеллект", "искусственный интеллект".
      В литературе не было предложено четкой дефиниции понятия "интеллект". Поэтому целесообразно на пути его выработки провести сравнительный анализ характеристических свойств искусственного и естественного интеллекта. При таком подходе отмечается, что "если представить себе множество различных систем, осуществляющих функции мышления, то именно выявление инвариантного аспекта этих систем и будет раскрытием той структуры, которая лежит в основе процессов мышления" [69]. При выявлении инвариантного аспекта мыслящих систем их сопоставление оправдано по структурно-функциональным свойствам, так как субстратные характеристики (у человека и ЭВМ) заведомо различны. Онтологическим основанием такого соотнесения процессов, принадлежащих к качественно различным формам движения материи, служит всеобщее свойство отражения, структурно-функциональная "родственность" уровней которого доказана развитием философии и естествознания. Значение принципа отражения состоит также в том, что он позволяет решать проблему взаимоотношения человека и машины ("одну из великих проблем", по определению Н. Винера) не только философски-умозрительно, но и с позиций естествознания и математики, то есть и с качественной, и с количественной стороны. Успех количественного познания сложных явлений (каким выступает интеллект) зависит от того, насколько удается их формализовать.
      Формализация предполагает определение основной структурной схемы интеллекта. В связи с этим необходимо отметить, что в истории философии предпринимались попытки выделения в интеллекте различных сторон и элементов. Аристотель ("пассивный и активный разум"), Н. Кузанский ("рассудок и интеллект"), Д. Бруно ("разум и интеллект") расчленили мышление на отдельные, качественно своеобразные моменты. Разложение мышления на рассудочное и разумное нашло дальнейшее обоснование в философских системах Канта и Гегеля. Такой подход к мышлению приобретает эвристическое значение в свете кибернетических теорий "искусственного интеллекта". Если разум представляет собой высшую форму теоретического освоения действительности, для которой характерно осознанное оперирование понятиями, исследование их природы, творчески активное, целенаправленное отражение действительности, то рассудок, также оперируя
      145
      абстракциями, не вникает в их содержание и природу. Главная функция рассудка - расчленение и исчисление со способностью к автоматизму. "Рассудочная деятельность - писал П. В. Копнин, - имеет как бы три слоя: ее элементы у высших животных, рассудок человека и замена рассудочной деятельности человека машиной. В последнем случае рассудок выступает в чистом виде, он не затемнен никакими другими моментами и поражает человека точностью, быстротой в выполнении определенных операций мышления. В этом отношении машина как рассудок превосходит рассудок индивидуума" [70].
      Если рассудок дискурсивен, то разум интуитивен, он выдвигает новые идеи. При диалектическом подходе с учетом практики кибернетического моделирования человеческого мышления необходимо иметь в виду взаимосвязь и взаимопереходы рассудочного и разумного. То, что на данном уровне развития мышления выступает разумным, становится со временем рассудочным, а все рассудочное было когда-то разумным. Разум переходит в рассудок путем формализации. Это превращение происходит в каждом случае передачи функций человеческого мышления машине посредством создания алгоритма. Методологически ценным поэтому выступает следующее утверждение: "Ошибочным является стремление ограничить развитие исчисляющего рассудка, поставить ему какие-то пределы, найти такие теоретические построения, которыми он не может овладеть никогда. Ставя, таким образом, пределы исчисляющему рассудку, мы в действительности ограничиваем человеческий разум..." [71].
      Итак, в структуре интеллекта наряду с искусственным и естественным следует различать рассудочное и разумное. А в обобщающем анализе природу интеллекта можно выразить в понятиях поверхностной и глубинной структуры. Основная познавательная задача искусственного интеллекта выглядит как переход от поверхностных структур [72] к глубинной структуре и как "идентификация" глубинных структур машинного и человеческого мышления.
      Классический вопрос "Может ли машина мыслить?" необходимо обсуждать как в философском, так и в более строгом естественнонаучном и математическом контексте. Полезность и того и другого обсуждения возрастает при их сопоставлении, которое способствует выработке уточняющих интерпретаций с использованием общенаучных понятий. Нередко говорят, что ум не сводится к отдельным способностям. Однако моделировать интеллект как таковой, не выделяя его конкретных качеств, нельзя. Поэтомy специалисты в области искусственного интеллекта при выработке исходных принципов определяют интеллект через операциональный критерий. "Под словом "думать", - пишет Р. Беллман, - мы будем иметь в виду деятельность, подобную человеческому мышлению, такие действия, как принятие решений, решение (логических) задач, распознавание образов, интеллек
      146
      туальные игры, творчество и т.д." [73]. Для того чтобы быть "разумной", машина должна обладать функциональными способностями человека. Но при этом едва ли целесообразно требовать от нее умения сойти за человека (тезис Тьюринга), особенно учесть существование эффективных путей эвристического программирования, которые не имитируют человеческого поведения [74].
      В теоретических работах по искусственному интеллекту такие антропоморфные понятия, как "интеллект", употребляются в специально научном смысле, отличном от обычных представлений неспециалистов. И это согласуется с исторической практикой формирования научных (физических, математических) понятий, таких, например, как "тело", "энергия", "группа" и т. п. Метафорические и операциональные характеристики понятия "искусственный интеллект" служат отправным моментом в развитии теории. Сравнивая человеческий интеллект с машинным мышлением, метафорическое употребление понятия "искусственный интеллект" вместе с тем облегчает понимание человеческого разума, хотя у этих образований помимо общих свойств имеется множество других, по которым они совершенно различны.
      Понятийная метафора выступает необходимым источником гипотез относительно системы-оригинала. Тем не менее на стадии формирования понятий следует помнить об их метафорическом характере. "Когда наступит такое время, - считает М. Арбиб, - что наши понятия дадут нам возможность отвечать на большинство вопросов в интересующей нас области, мы сможем позволить себе забыть об их метафорическом происхождении..." [75]. Таким образом, метафорические аналогии между искусственным и естественным интеллектом оправданы тогда, когда они понимаются не очень буквально. Этот вывод имеет значение для гипотетико-дедуктивных построений теорий искусственного интеллекта; аксиоматическое изложение нуждается в использовании неопределяемых понятий.
      Понятие искусственного интеллекта, возникшее в кибернетике, позволяет классифицировать объекты по функциональному критерию. Такое понятие необходимо потому, что оно удачно объединяет целый ряд эффективных свойств специальных программ для ЭВМ, которые аналогичны (гомоморфны) качествам человеческого интеллекта. Оно показывает также, что многие различия между интеллектуальными программами ЭВМ и человека, производившие впечатление существенных, в ходе конкретных разработок оказались количественными. Эвристический поиск представляет главную особенность техники искусственного интеллекта. Однако поведение человека, его память, восприятие, способность к обучению и самоорганизации, несомненно, богаче, чем у эвристических программ ЭВМ [76]. Нужно также иметь в виду ограниченные возможности современных автоматов, являющихся "эмбриональными" кибернетическими системами, в силу чего в настоящее время многие из интеллектуальных функций ими могут выполняться лишь
      147
      в принципе. Это означает, что хотя в своих существенных частях эти функции могут быть реализованы, осуществление их в целом остается под вопросом из-за больших материальных затрат.
      Методологическое значение данного вывода состоит в том, что при сравнении человеческого интеллекта с машинным надо четко различать, на каком уровне проводится аналогия - принципиальном или фактическом. Ясно, что фактическое сравнение не всегда оправдано. Более того, "всякое непосредственное сравнение существующих автоматов с человеком недопустимо: существующие автоматы можно сравнивать лишь с гораздо более примитивными органическими системами" [77]. Вместе с тем с точки зрения развития науки об искусственном интеллекте, видимо, нежелательно обыденные представления об интеллекте возводить в ранг серьезных аргументов. Рассуждения типа: "Допустим, вы привели примеры того, как компьютер может осуществлять процессы принятия решения, обучения, распознавания образов и т. п. Но значит ли это, что машина и в самом деле мыслит?" не единичны.
      Сравнение мозга и машины может оказаться неадекватным в оценке либо первого, либо последней. Дело в том, что ЭВМ создаются преимущественно для решения задач, которые человеческий мозг сам по себе решить не в состоянии. Сопоставление мозга и машины необходимо для выделения их инвариантного аспекта при раскрытии той структуры, которая организует и "содержит" интеллект.
      Для выявления особенностей структуры интеллекта нужны соответствующие понятия. Проникновение в более глубокие слои реальности предполагает построение специфической системы понятий, адекватной возникшей проблеме. Такую систему нельзя просто вывести из понятийной структуры, описывающей менее глубокие уровни действительности. Структура интеллекта должна интегрироваться в самоорганизующуюся систему, подчиняющуюся имманентным закономерностям. Это означает, что система располагает внутренними принципами и механизмами саморазвития, которые позволяют ей обучаться, совершенствоваться, самовоспроизводиться. Последнее нередко расценивается как "мотив", направленный против существования любой формы машинного интеллекта: машина получает способности от своего создателя. С этим, разумеется, нельзя не согласиться. Следует только обратить внимание на то, что и человеческий интеллект развивается аналогично [78]. Предпосылкой интеллекта служит связь с внешним миром.
      Имманентность развития самоорганизующейся системы относительна. Иерархический принцип самоорганизации действует и за пределами системы, поскольку последняя является составной частью вышестоящих материальных структур. Следовательно, при изучении интеллекта как самоорганизующейся системы эвристически важна диалектика внутреннего и внешнего, которая выражается во взаимодействии моделей двух типов - модели самого се
      148
      бя и модели внешнего мира. При этом выделяется уровень информационных отношений, на котором внутренняя модель внешнего мира переводит и интегрирует внешнее во внутреннее. При этом в качестве существенного момента выступает отношение обратной связи, играющее важную роль в человеческом поведении (например, обратная связь от эффекторов к рецепторам). Понятие обратной связи плодотворно в исследовании работы мозга и машины. Особенно значима отрицательная обратная связь, уменьшающая рассогласование между действительным и желаемым поведением. Системы разумного поведения - это системы с обратной связью, самообучающиеся системы.
      Функциональный подход к проблеме сложности преодолевает некоторые трудности, возникающие при сравнительном анализе мозга и машины. Эти трудности привносятся мнением о том, что пока не решена проблема структурной сложности машин на уровне сложности мозга, до тех пор не может быть речи об искусственном интеллекте. Кибернетика позволяет перевести проблему структурной сложности "на язык" сложности функционального порядка. Происходит своего рода оборачивание метода: то, что исторически являлось первичным, на логическом уровне анализа оказывается вторичным. Структура и функция объективно находятся в неразрывном единстве. Однако в научном исследовании существенным становится тот или иной аспект. В данном контексте функциональный аспект гносеологически обладает большей разрешающей способностью, чем субстратно-структурный подход. В самоорганизующихся системах функциональная организация приобретает решающее значение: в том случае, когда вычислительная машина может самоорганизоваться, способ первоначального соединения элементов подвергается "пересмотру", если он не обеспечивает эффективного решения стоящих перед системой задач. Вообще принципы самоорганизации (в особенности эвристической самоорганизации - на основе "отсечения" плохих вариантов поведения) выступают основанием для восхождения от абстрактных постулатов к конкретным разработкам задач искусственного интеллекта.
      При сравнительной оценке интеллекта заслуживает внимания следующее определение: "Интеллект можно рассматривать как способность принимающего решения устройства достигать определенной степени успеха при поиске широкого многообразия целей в обширном диапазоне сред" [79]. Здесь интеллект определяется в терминах поведения стремящегося к цели существа, а степень интеллекта измеряется по адекватности принимаемых решений.
      Достоинство такого подхода заключается в выделении универсальности и гибкости как существенных признаков интеллектуального поведения, так как, по определению, принимающее решения существо или устройство, которое может достигнуть цели только в конкретной среде, но не в других средах, не обнаруживает значительного интеллекта [80]. Заметим также, что важным
      149
      признаком интеллекта, согласно данному определению, является связь со средой. Разумного поведения можно ожидать только тогда, когда система имеет некоторую оптимальную модель среды. Разум будет ограничен, если модель слишком груба и не дает достаточного описания среды или если она неполным образом отражает взаимодействия между элементами среды. Интеллект присущ системам, которые обнаруживают целенаправленное поведение, обладают необходимой информационно-логической структурой, обеспечивающей продуктивное мышление.
      Рассматриваемая дефиниция интеллекта охватывает наиболее сложные формы поведенческой деятельности: цель, принятие решения, предсказание. И это верно. Однако его недостаток, как полагает П. К. Анохин [81], состоит в том, что существенные и характерные для интеллекта факторы просто перечисляются, а не даются в той логической связи и последовательности, которая соединила бы их прочной нитью системного детерминизма. Иначе говоря, главным недостатком этих исследований является отсутствие универсальной модели, которая логически связала бы все этапы формирования интеллектуальных актов. Как известно, попытка создания такой модели реализована П. К. Анохиным в разработанной им концепции функциональной системы.
      Функциональный подход плодотворен и в отношении к моделям человеческого мозга. Важное приложение этого подхода к моделированию мозга как самоорганизующейся системы дано Д. И. Дубровским. Он, в частности, пишет: "Во-первых, из категорического отрицания явлений сознания у современных вычислительных машин вовсе не следует, что это свойство не сможет быть воспроизведено у будущих искусственных устройств. Во-вторых, признавая правомерность функционального подхода к человеческой психике, мы тем самым обязаны признать и правомерность моделирования субъективных явлений" [82]. Что касается того часто выдвигаемого аргумента, что сознание присуще только общественному субъекту, то он не играет решающей роли, поскольку самоорганизующиеся системы с искусственным интеллектом явятся общественным продуктом и будут компонентами общества как самоорганизующейся системы более высокого ранга [83].
      Интересуясь предельными теоретическими возможностями машин, нельзя не отметить ограниченности тех представлений, согласно которым машины по самой своей природе могут делать лишь то, что им прикажут, и будут делать это без каких-либо уклонений. В литературе прослеживается тенденция обходить этот вопрос, ссылаясь на то, что машины, в том числе и кибернетические, - это орудие в руках человека. Справедливы возражения [84], в которых обращается внимание на то, что создаваемые человеком орудия могут выходить из-под его контроля, - и чем сложнее эти орудия, тем пагубнее могут быть связанные с ними аварии [85].
      150
      Как видим, междисциплинарный характер кибернетического подхода вызывает определенные трудности при сопоставлении порождаемых им общенаучных понятий с традиционными категориями. Это объясняется известной специфичностью кибернетики как науки.
      Кибернетизация науки и техники в значительной мере определяет характер и уровень общенаучного понятийного аппарата. Вновь возникающие общенаучные категории (подобно "искусственному интеллекту") отличаются, как правило, (математической) строгостью, так как современная наука вынуждает исследовать те области, в которых отказывает интуиция. В пограничных областях, на стыках различных дисциплин, нужны более тонкие и четкие идеи. Уточнение интуитивных, содержательных понятий ведется в плане формализации их содержания. Очевидно, что не все содержание такого рода понятий (нередко философских) подвергается уточнению в той или иной формализованной теории. Последнее обязывает различать понятие и его приложение к конкретному случаю. Логико-математическое уточнение качественных понятий нередко приводит к осмыслению того или иного понятия в новом значении, стимулирующем создание более широкой, обобщающей концептуальной модели. Это подчеркивает тот факт, что понятийное обобщение может приводить к обогащению и конкретизации понятия "благодаря полноте снятых в нем определений". Такое обобщение, однако, как мы убедились в отношении "искусственного интеллекта", предполагает структурирование понятия, выявление инвариантных характеристик, что сопряжено с включением его в конкретную научную теорию. Это также означает, что дефиниция и уточнение понятий осуществляется эффективнее всего в процессе решения той или иной научной проблемы.
      Таким образом, кибернетические общенаучные понятия, даже не будучи философскими категориями, играют вполне определенную роль и в теоретическом решении проблем науки, и в адекватном осмыслении действительности. Этим и обусловливается их методологический статус.
      ГЛАВА V
      ТВОРЧЕСКИЙ ИНТЕЛЛЕКТ
      1. Искусственный интеллект и творческое мышление
      Вопрос о возможности создания искусственного интеллекта в настоящее время связан с проблемой воспроизведения на машине процессов творческого мышления. Творческая активность человеческого мышления нередко рассматривается в качестве уникального феномена, не воспроизводимого машиной. Так, А. В. Брушлинский пишет: "Если действительно любое мышление всегда продуктивное (творческое), то... неизбежен отрицательный ответ на столь волнующий многих вопрос: "Может ли машина мыслить?" [1] Ныне, однако, не подлежит сомнению тот факт, что машинное мышление продуктивно: машина способна порождать новое, создавать новую информацию. А творческое мышление как раз и характеризуется тем, что дает новые, неизвестные до этого результаты.
      Вместе с тем высказывается мнение о том, что новизна продуктов мышления - необходимый, но недостаточный показатель творческого мышления. "Новые нетривиальные результаты, - отмечает В. С. Тюхтин, - могут быть получены путем машинной переработки информации согласно сложным по строению многошаговым алгоритмам, содержащим сотни и тысячи элементарных операций. Такие решения не являются творческими в строгом смысле слова. Творчество функция активных состояний высокоорганизованных систем" [2]. Возникает, таким образом, вопрос о новых дефинициях, позволяющих различать творческое и нетворческое мышление, об алгоритмической выразимости творческого мышления и вообще о принципах эвристического мышления и его осуществимости в машинных программах.
      Разработка эвристических принципов и предписаний поведения проводится путем анализа и обобщения деятельности людей, в которой спонтанно реализуются логические и другие законы творческого мышления. Эффективность эвристического программирования достигается лишь тогда, когда логические операции творческого мышления человека, будучи алгоритмизированы, моделируются автоматами. Эвристический поиск представляет главную особенность искусственного интеллекта [3]. Эвристическая программа - это конечная последовательность предписаний в символическом выражении, однозначно описывающая операции по переработке информации некоторого эвристического опыта.
      152
      Широко распространено мнение о том, что творческое мышление является деятельностью, исключительное право на которую имеет лишь человек, и которая принципиально немоделируема автоматами. С такой точки зрения автомат никогда не сможет стать творчески деятельным. В этой связи правомерно поставить вопрос: есть ли принципиальные границы человеческого познания, которые препятствуют созданию программы, могущей моделировать определенные логические фазы творческого мышления автоматами? Гносеологические принципы диалектического материализма содержат в себе идею познаваемости мира. Познание как отражение объективной реальности, несмотря на ограниченность развития индивидуума и общества определенным состоянием, ведет ко все более полному знанию, приближающемуся к своей суверенности, к абсолютной истине. Будучи постоянно развивающимся процессом, познание в принципе безгранично. Отсюда нетрудно сделать принципиально позитивный вывод о моделировании творческих процессов автоматами [4]. Как справедливо заметил П. В. Копнин, "задача философа состоит не в том, чтобы ставить какие-то пределы развитию машин, а объяснять их действительное место в общественной жизни людей" [5].
      Между нетворческими и творческими мыслительными процессами нередко проводится такое разграничение: нетворческое (схематичное) мышление выразимо с помощью алгоритма, в то время как творческое мышление - нет. Так как автомат совершает операции только с помощью алгоритма, а творческие процессы принципиально неалгоритмизируемы, моделирование их на вычислительной машине невозможно.
      Однако благодаря эвристическому программированию, выявляющему элементарные информационные процессы, лежащие в основе сложных форм деятельности мозга, в универсальных кибернетических машинах удается воспроизводить способность человека к творческой деятельности, отличной от простых логических операций. По замечанию М. Минского, "мы должны быть готовы также к открытию эффективных путей эвристического программирования, которые не имитируют человеческого поведения" [6]. До возникновения современной эвристики в силу того, что физиологические исследования не охватывают сложных мозговых процессов, существовал разрыв между физиологией и психологией мышления. Эвристическое программирование помогает преодолению этих трудностей; оно способствует созданию материалистической теории и экспериментальных методов, позволяющих выявлять системы принципов переработки информации в головном мозге человека и идти в направлении создания целостной теории нервно-психических познавательных процессов.
      Важное значение приобретает изучение процедур организации элементарных информационных процессов в программе различных уровней, поскольку живая природа представляется иерархически структурированной. Характерно, что при статистическом типе образования высшего яруса взаимная заменяемость объектов низ
      153
      шего яруса получается сама собой, а это сильно повышает надежность функционирования рассматриваемых систем. Таким образом открываются возможности для перехода от случайного выявления отдельных принципов (например, принципа проб и ошибок перебора вариантов) к более полному описанию сложных функций мозга.
      Эвристическое программирование нередко противопоставляется алгоритмическому описанию [7]. При этом утверждается, что эвристики эффективны в тех случаях, когда невозможно алгоритмическое решение проблемы. В настоящее время существует широкий класс систем, для которых процесс управления алгоритмически описан. Теория алгоритмов - в ее кибернетическом аспекте - обычно определяется как дисциплина, в которой исследуются однозначно детерминированные процедуры преобразования дискретной информации в системах управления в отвлечении от материального носителя информации и границ реальных возможностей физического механизма, реализующего это преобразование. К границам реальных возможностей, от которых теория алгоритмов, понимаемая таким образом, абстрагируется в своем анализе, относятся также "продолжительность жизни" механизма во времени и пространстве и его надежность. Имеются, однако, такие системы, в которых процесс управления не описывается алгоритмически. То или иное регулирующее воздействие, нормализующее управляемый объект и приводящее в соответствие с программой его динамические характеристики, должно вырабатываться регулятором специально для данного случая.
      Тем не менее противопоставление эвристического программирования алгоритмическому решению проблем не оправдано. Согласно действующему в науке принципу соответствия, понятие алгоритма как однозначно детерминированного преобразования было обобщено и распространено на класс вероятностных процессов. В. М. Глушков [8] предложил понятие алгоритма, допускающее вероятностные варианты перехода. С точки зрения такого определения алгоритма и разрабатываемой на этой основе теории алгоритмов, вполне законна задача алгоритмического описания эвристических форм работы мозга. Трудности этой задачи определяются тем, что в основе эвристических форм работы лежат алгоритмы, о которых человек обычно не может дать словесного отчета. В качестве примера "бескомпьютерной кибернетизации" инженерного творчества Ф. П. Тарасенко [9] приводит известный АРИЗ - алгоритм изобретений Г. С. Альтшулера, представляющий собой систему эвристик из изобретательской практики.
      Таким образом, эвристическое программирование как сравнительно новая область кибернетики, изучающая высшие функции человеческого мозга с целью воссоздания последних в тех или иных искусственных системах, пользуется методами, которые реализуются на основе учета динамических и вероятностно-статистических законов в их диалектической связи. Метод эвристического
      154
      изучения функционирования мозга свидетельствует о том, что по мере углубления в сущность биологических и психических процессов на некоторых уровнях организации, в частности на уровне информационных отношений, мы сталкиваемся с "особым" типом причинных отношений - со статистической закономерностью и необходимостью нового понимания роли случайности.
      Эвристический подход к явлениям действительности, отличающимся сложностью и неопределенностью, есть в сущности качественный скачок в логике научного исследования. Он, в частности, демонстрирует способность человеческого разума к самопознанию; этот процесс в то же время выступает как процесс познания объективных законов природы, знание которых необходимо человеку в практическом преобразовании действительности. Кибернетика решает проблему передачи некоторых функций человека машинам в процессе научного решения тех или иных задач, и подобная постановка вопроса вряд ли может вызвать возражения. Данная проблема, однако, предполагает формализацию самого процесса научного исследования. Развитие науки свидетельствует о том, что потребности в формализации обгоняют изучение содержания того или иного процесса, ибо познание, будучи нацеленным с самого начала на удовлетворение практических нужд человека, создает образы предметов, не существующих в природе, но "долженствующих" быть. Эвристическое программирование при составлении программы подходит к проблеме логики научного исследования в рамках кибернетики. В решении этой проблемы должны объединиться философия, кибернетика, логика, физиология и психология. Как справедливо заметил Э. Хант, "если бывает трудно понять различные достижения искусственного интеллекта, то не потому, что требуются специальные знания в какой-нибудь одной из областей исследований, а потому, что необходимы некоторые познания во многих областях" [10].
      Эвристическое программирование[11] возникло вследствие недостаточности и ограниченности приложения современных математических методов к биологическим и психическим явлениям. Современный математический подход, несмотря на его все возрастающую роль, не свободен от недостатков. Интересно отметить, что методы теории вероятностей и математической статистики, как наиболее эффективные в прикладной математике, обнаруживают свою ограниченность уже в решении проблемы надежности. Сейчас разрабатываются элементы радиоэлектронной аппаратуры, надежность которых характеризуется интенсивностью отказов порядка 10(-11 степени)-10(12 степени) 1/ч. Проверить столь высокую надежность, требуемую от современной аппаратуры и ее элементов, практически невозможно. В связи с этим ставится под сомнение правомерность и целесообразность использования в ряде случаев вероятностных критериев, дающих "интегральную" количественную оценку надежности и оставляющих в тени истинные причины отказов. Вероятностно-статистический анализ не позволяет полу
      155
      чить внутренню характеристику той или иной задачи. "Слабости современных ЭВМ при решении многих задач управления большими системами, подчеркивают Д. А. Поспелов и В. Н. Пушкин, - связаны отнюдь не только с устройством самих автоматов. Своими корнями слабости эти уходят весьма далеко - в глубь принципов и оснований самой математики. Поэтому дальнейшее движение вперед в деле разработки автоматов, воссоздающих высшие формы человеческой деятельности, предполагает фундаментальные открытия в математике" [12].
      Симптоматично, что методы исследования живых систем приобретают ярко выраженный кибернетико-физико-химико-биологический характер. Это фундаментальное для исследования жизни обстоятельство обусловливает все большее возрастание роли содержательного подхода в собственно кибернетических формализованных приемах. Развитие кибернетических исследований свидетельствует о том, что движение знаний происходит от функциональности к структурности. Кибернетическое моделирование в результате такого диалектического движения познания становится частично структурным по своему характеру, в определенной мере перерастает в собственно структурно-субстратное исследование объекта. Эвристическое программирование, опираясь на методы, которые реализуются на основе учета динамических и вероятностно-статистических законов в их диалектико-материалистическом описании причинности, как раз и выступает выражением этой тенденции в кибернетических исследованиях.
      Необычность и новизна идей, возникающих в данной области познания, вызывают подчас непонимание и поспешную критику проблематики искусственного интеллекта и связанных с ней эвристических подходов, принципов и понятий. Так, Н. И. Жуков констатирует: "Попытки создать общую теорию эвристического программирования и на ее базе объяснить мозговую деятельность представляются необоснованными. За пределами технической и математической кибернетики эта терминология имеет вполне ощутимый привкус механицизма... метод эвристического программирования теоретически несостоятелен для решения проблемы воссоздания мышления в его качестве искусственным путем. Крушением этих попыток завершился еще один акт драмы идей XX в." [13] В литературе отмечался поверхностный и в принципе неверный подход к философским проблемам искусственного интеллекта, приводящий к такого рода негативным оценкам эвристического программирования [14].
      Еще в самом начале становления кибернетики А. Тьюринг писал: "Я убежден, что к концу нашего века употребление слов и мнения, разделяемые большинством образованных людей, изменятся настолько, что можно будет говорить о мыслящих машинах, не боясь, что тебя поймут неправильно. Более того, я считаю вредным скрывать такие убеждения" [15]. Особенность ведущихся ныне дискуссий по данной проблеме заключается в том,
      156
      что их философская заостренность существенно обогащается знанием фактических достижений во всех разделах кибернетической науки. Да и сам характер проблем (получивших название глобальных) отличается "уникальностью", которая задается новым уровнем сложности. Последний стал предметом изучения в социальных системах, обладающих многогранными внутренними связями. До недавнего времени не было иных путей вхождения в сферу сложных систем, кроме раздумий, дискуссий, споров и догадок. Однако благодаря достижениям кибернетики стал возможным метод, объединяющий в себе силу человеческого мышления и способности вычислительных машин. Важно иметь в виду, что ключ к успеху не столько в обладании вычислительной машиной, сколько в уровне ее использования. Машина - это не альтернатива мышлению человека, а способ расширения его возможностей.
      Сущность и функции автомата как машины состоят не в том, чтобы сравняться с человеком, а в том, чтобы быть вспомогательным средством в выполнении определенной деятельности, стать помощником человека. Речь может идти лишь о создании автоматов, которые в качестве вспомогательных средств моделировали бы некоторые стороны, логические "механизмы" творческого мышления и тем самым способствовали дальнейшему развитию человека. Необходимо также учитывать, что творческое мышление имеет не статическую, а диалектическую природу: оно развивается от низших форм к высшим [16]. Творческий автомат призван освободить человека от низших форм творческого мышления для перехода к высшим.
      Дж. Слэйгл высказал мнение о том, что эвристические программы будут управлять роботами и помогать нам в общении с машиной на естественном языке [17]. Как отмечают Н. М. Амосов и А. М. Касаткин [18], в рамках эвристического программирования разрабатываются модели деятельности человека в строго определенных ситуациях (например, деятельность по решению логических задач фиксированного класса). Поэтому различные модели оказываются слабо связанными друг с другом и возникает важная задача теоретического осмысления и систематизации полученных результатов. Эта задача наиболее актуальна в эвристическом программировании - важнейшем направлении развития искусственного интеллекта.
      Можно ли сделать машину "надкритической"? Этот вопрос поставил А. Тьюринг, рассматривая аргумент, согласно которому машина способна выполнять лишь то, что мы ей приказываем [19]. Допустимо сказать, отмечает А. Тьюринг, что человек "вставляет" в машину ту или иную идею и машина, прореагировав на нее некоторым образом, возвращается затем к состоянию покоя, подобно фортепианной струне, по которой ударил молоточек. Другое сравнение - атомный реактор, размеры которого не превышают критических. Идея, вводимая человеком в машину, соответствует здесь нейтрону, влетающему в реактор извне. Каждый такой
      157
      нейтрон вызывает некоторое возмущение, в конце концов замирающее. Но если величина реактора превосходит критические размеры, то весьма вероятно, что возмущение, вызванное влетевшим нейтроном, будет нарастать и приведет в конце концов к разрушению реактора. Справедливо ли это для человеческого разума и характерно ли нечто подобное для машины? А. Тьюринг полагает, что следует дать утвердительный ответ. Идея, ставшая достоянием такого "надкритического" ума, может породить целую "теорию", состоящую из вторичных, третичных и еще более отдаленных идей. Разумеется, эти аналогии весьма условны и, по признанию самого А. Тьюринга, их нужно считать аргументами скорее риторического характера. Существенно, однако, что машина, достигшая некоторой критической ступени сложности, приобретает качественно новые черты, такие как способность к самоорганизации, самообучению и самовоспроизведению.
      Следовательно, проблема творческого мышления становится важнейшей проблемой создания искусственного интеллекта - междисциплинарного научного направления, объединяющего определенные аспекты кибернетики, бионики, математики, физиологии, психологии, философии и других наук. Одной из объективных трудностей, возникающих на пути к искусственному интеллекту, является разноуровневый характер исследований, проводимых в рамках этих наук, что подчас создает ситуации взаимного непонимания, например, между кибернетиками и психологами.
      Для объяснения феномена творчества используются концепции, заимствованные не только из смежных с психологией наук, но и из довольно отдаленных от нее дисциплин, в частности математики, физики, кибернетики. Такой подход практически необходим и методологически оправдан [20]. В то же время некоторые психологи призывают к формированию "специфических психологических теорий". При этом подчеркивается, что машина, во-первых, может ответить на вопрос, но не задать его; во-вторых, может мыслить логически, но не творчески. "В последнее время появился ряд работ, - пишет И. М. Розет, - авторы которых рисуют картину деятельности мозга по образу и подобию электронно-вычислительных устройств, хотя в действительности имеет место обратная зависимость: вычислительные машины представляют собой весьма отдаленную и пока что крайне одностороннюю имитацию человеческого мозга" [21].
      Данное "разъяснение", по меньшей мере, некорректно, так как аналогия "человеческий мозг - это вычислительная машина" весьма плодотворна как в решении проблем искусственного интеллекта, так и в создании общей теории мышления. В этом плане представляется неоправданно односторонним, например, такое "психологическое" утверждение: "Следовательно, успешное моделирование предполагает выяснение реальных процессов, происходящих в психике человека, и перевод их на специальный язык (кодирование информации). Только при условии раскрытия под
      158
      линных психологических закономерностей фантазии станет возможным создание моделей, способных выполнять более сложные интеллектуальные функции" [22]. Автор его не учитывает, что моделирование творческой деятельности человека и служит раскрытию психологических закономерностей. И. М. Розет считает, что "создание механических моделей, а в еще большей степени - невозможность моделирования некоторых особенностей фантазии резко подчеркивают различия между человеком и кибернетическим устройством" [23].
      Различия между человеком и кибернетической машиной, несомненно, существуют. Они-то и вызывают потребность в высокоразвитом симбиозе человека и машины, при котором каждый из них делает то, что он может делать лучше. Как заметил Н. Винер, "преимущество человека состоит в его гибкости, в его умении работать с неточными идеями. Это означает, что человек обладает фантазией, другими словами, он создает понятие. Преимущества машины - в скорости и точности" [24]. Поэтому у человеческого общества возникла потребность в развитии автоматов (в том числе творческих), которые бы служили "усилителями интеллекта" при решении специальных задач.
      Одним из аргументов против искусственного интеллекта служит утверждение о том, что машина делает то, что предписано программой, а человек обладает свободой воли. Однако понятие свободы воли относительно. Поведение человека, как и любой другой самоорганизующейся системы, детерминируется диалектическим соотношением внутренних и внешних факторов. "Человек считает, -пишет Г. Парсонс, - что он "думает" как сознательный, свободный и неповторимый индивид, однако основная часть его мыслительной деятельности это бессознательный детерминированный процесс, свойственный человеку, как родовому существу, процесс, осуществляемый посредством высокоинтегрированной молекулярной активности его организма, включенного в определенный социальный и экологический контекст. Сознательные и управляемые мозговые процессы либо раскрепощают, либо тормозят более глубокие уровни активности" [25]. Такое понимание мыслительной деятельности человека позволяет преодолеть дуалистический подход, основанный на противопоставлении души и тела. По мнению Г. Парсонса, "мыслит все тело, ибо любое нарушение функций какого-либо органа сказывается на умственной деятельности" [26].
      В более общем плане необходимо акцентировать внимание на природных, материальных истоках творческой активности человеческого сознания [27]. Различные виды новообразования, начиная с самообновления, присущи всей материи. Лишая материю свойств активности, новообразования и саморазвития, идеализм приписывал их исключительно духовному началу. Диалектический материализм видит источник обновления в борьбе противоположностей, которая дает ключ к пониманию развития как самодвижения, становления материального мира.
      159
      На основе какого свойства материи возможны творческие процессы сознания? Такой основой служит самодвижение материи как естественно-исторический процесс спонтанного возникновения (становления) нового и исчезновения старого. "Категория самодвижения, - как справедливо отмечает М. Н. Морозов, - представляя всеобщее свойство материи, ее атрибут, охватывает все процессы становления, происходящие в природе и обществе, начиная с вариативности развития, самообновления и скачкообразного возникновения нового качества в природе и кончая творчески-созидательными актами на уровне практической и духовной деятельности человека" [28]. Созидательный момент отражения проявляется в функционировании самоорганизующихся систем, "творческая" активность которых задается управляющей и преобразующей деятельностью, происходящей в окружающей среде, в подчинении последней внутренним целям системы. Как уже отмечалось [29], проблема самоорганизующихся систем концентрирует внимание на самоорганизующей активности, активности творческого процесса. Специфика ее на разных уровнях выражается как системой общенаучных понятий, так и системой философских категорий, определяющих некоторые эквиваленты понятия творчества в его объективном, онтологическом значении. В философии это такие категории, как "становление", "возникновение нового", "созидание", "отрицание". По характеристике М. Н. Морозова, "они свободны от антропоморфных, психологических наслоений и в то же время хорошо выражают творческую саму по себе сущность развития материального мира, которая включает переход из небытия в бытие, созидание нового, ранее не существовавшего в действительности" [30].
      Отличительный признак проблемы искусственного интеллекта - ее направленность на исследование человека и человеческой деятельности как прототипов разрабатываемых интеллектуальных систем. Кроме того, создание искусственного интеллекта выступает одним из направлений более широкой проблемы - проблемы автоматизации. А при автоматизации требуется лишь функциональная эквивалентность человека и машины. Например, современные вычислительные машины отнюдь не идентично воспроизводят человеческую способность к вычислениям. Гомоморфный способ воспроизведения вычислений на машине позволяет совершать вычислительные операции быстрее, полнее и точнее, чем человек. В том, что автомат воспроизводит умственные операции человека, в конечном счете творческое мышление, ни в его целостности и не идентичным образом, заключается, с одной стороны, подчиненность автомата как специального вспомогательного средства человеку, а с другой стороны превосходство над ним.
      Таким образом, принципиальная возможность воспроизведения творческого мышления в машинных программах, доказанная
      160
      практикой машинного мышления, ставит ряд новых методологических и гносеологических проблем. Философское обоснование возможности творческих компьютеров требует не только новых, уточняющих дефиниций понятия интеллекта, но и объяснения характера различий между творческим и нетворческим мышлением. Теория интеллекта, в свою очередь, нуждается в метатеоретиче-ских философских принципах, регулирующих процесс познания, его ценностные установки [31]. В этом плане необходимо также подвергнуть анализу основные категории обобщенной теории интеллекта, такие как "интеллект", "разум", "сознание"; "машина", "автомат", "алгоритм"; "программа", "эвристика", "обучение"; "естественное" и "искусственное", "разумное" и "рассудочное", "внутреннее" и "внешнее", "однозначно детерминированное" и "вероятностное"; "самоорганизация", "сложность", "надежность"; "поведение", "познание" и "информация"; "активность" и "целе-полагание" и др. Сюда же можно отнести методы и подходы, направления и тенденции - то, что составляет теорию интеллекта в широком смысле.
      Выдвигая идеи по обоснованию общей теории интеллекта, мы тем самым расширяем, углубляем и делаем конструктивными наши знания о человеческом интеллекте.
      2. Понятие цели в кибернетике и целеполагание
      С проблемой творческого мышления непосредственно связан вопрос о том, способны ли системы искусственного интеллекта к целеполаганию или они лишь воплощают в себе и осуществляют цели человека. Обычно предполагается, что кибернетические машины полностью зависят от человека, не обладают автономностью поведения. Например, Ю. В. Орфеев и В. С. Тюхтин пишут: "Современные машины, не имеющие потребностей, не могут самостоятельно вырабатывать цели, ставить новые задачи и совершать многие преобразования. Цели и критерии поведения вкладываются в них человеком извне в виде программ. Это значит, что они не обладают автономностью поведения" [32]. Подобное толкование поведения кибернетических машин, лишающее их способности вырабатывать цель и критерии выбора путей ее достижения, по меньшей мере противоречит принципам кибернетического познания и поэтому не согласуется с мнением специалистов в области кибернетики. Так, например, Л. Фогель, А. Оуэне, М. Уолш считают возможным "создание систем, которые генерировали бы свои собственные цели в соответствии с внутренне построенными моделями "самого себя" и стремлением к самосохранению. Такие системы могут проявлять элементы самосознания в том смысле, что они могут при необходимости описывать существенные черты своего собственного преобразования информации" [33].
      161
      Обычно достижение определенной цели расценивается чуть ли не как критерий отличия машинного интеллекта от человеческого разума. При этом говорят, что ученые получают первоклассные результаты как раз тогда, когда размышляют о предмете без конкретной цели, из бескорыстной и самодовлеющей любви к размышлению. Вместе с тем признается, что отсутствие машинной целеустремленности - это крупный недостаток организации человеческого интеллекта [34]. Выходит, что машины, не обладая способностью к собственному целеполаганию, следуют заранее заданной цели, вследствие чего их поведение сообразуется с целью, становится целенаправленным.
      Такая трактовка процесса целеполагания, отрицающая его наличие у систем искусственного интеллекта, не отражает в полной мере существа дела. Ныне происходит процесс приобретения автоматом большей самостоятельности за счет передачи ему ряда функций субъекта, в том числе - некоторых функций цели. М. Г. Макаров выделяет два аспекта понятия цели применительно к машине. "При высказываниях о цели машины, - пишет он, - не следует смешивать два возможных здесь смысла. Во-первых, цель в значении той пользы, которую она должна принести человеку. Это - всецело цель самого человека. Во-вторых, цель как зафиксированная в материальном устройстве информация" [35].
      Отмеченные подходы к проблеме цели у систем искусственного интеллекта вынуждают к исследованию этого феномена с различных сторон. Представляет интерес выделение и обоснование целевого подхода в связи с особенностями предметных областей науки; в более конкретном плане необходим анализ структуры целеполагания и его особенностей, выражающихся понятием "внутренняя цель".
      Расширительная трактовка категории цели, предпринятая кибернетикой и вызванная самой логикой развития этой науки, получила определенный резонанс в философских дискуссиях. Понятия "внутренняя цель", "телеологическая причинность", "телеономия" и тому подобные, используемые современной наукой о сложных системах, вызывают иногда интерпретации, которые нельзя принять, оценивая их с позиций диалектического материализма. Некоторые аспекты проблемы цели могут быть уточнены, если попытаться выявить определенные закономерности, в соответствии с которыми конструируются объекты исследования в кибернетике, общей теории систем и теоретической биологии. Заслуживают внимания прежде всего расширительные (интегративные) тенденции в развитии этих областей научного знания.
      В силу того, что кибернетика пользуется понятиями, выражающими общие принципы сложных систем, понимание целенаправленности приобрело онтологический смысл применительно к некоторому классу сложно организованных систем. Так, в биологии стало возможным вложить в понятие "цель" четкий смысл: "Индивидуум, который, выражаясь языком теории информации, "за
      162
      программирован", может действовать целенаправленно" [36]. Логический аспект понятия цели в кибернетике получил, таким образом, содержательную интерпретацию в отношении к биологическим явлениям [37]. Вместе с тем приходится констатировать многоаспектность категории цели, что является в известном смысле следствием различных подходов и их взаимовлияния в попытках описать и объяснить поведение и развитие самоорганизующихся систем [38].
      Еще более абстрактный (по сравнению с биологической формой целенаправленности) вариант целевого подхода возникает в общей теории систем. Последняя реализует программу исследований, направленных на разработку методов выведения некоторых черт живых систем из общих свойств систем [39]. На этой основе, в частности, было показано (в противовес витализму), что принцип достижения заранее определенного конечного состояния независимо от нарушения начальных условий (принцип эквифинальности) верен не только для живых систем, что он является следствием общего свойства открытых систем. То есть если система открытая, она "стремится" (аналогично живому организму) к некоторому конечному состоянию, детерминированному ее внутренней организацией. Так что при рассмотрении живых систем "стремление к цели" может быть просто следствием обобщенных законов термодинамики в приложении к сложным структурам.
      Структурная характеристика целенаправленности получила наиболее четкое выражение в понятиях системного монизма. "Суть системного монизма заключается в утверждении, что любая система является целенаправленной системой, которая может быть разложена на совокупность целенаправленных подсистем или (в соответствующем контексте) синтезирована из таких подсистем" [40]. Принцип системного монизма выражает, по существу, основную идею кибернетики, согласно которой каждая система, имеющая назначение, обладает также и внутренним назначением, то есть целью. В этом смысле все системы являются целенаправленными.
      Принцип целенаправленности, выдвинутый кибернетикой на основе понятия обратной связи, получил в современных концепциях цели расширительную трактовку и структурное обобщение. Несомненно, что системный монизм и основанная на нем классификация систем - выражение объективной потребности в методологии, обеспечивающей использование строгих кибернетических методов и в биологии, и в технике, и применительно к некоторым явлениям социологического порядка. Категория цели выражает общий, структурный подход к объектам, обладающим самостоятельностью поведения. Лишь в этом качестве системная категория "цель" идентифицируется с весьма специфическими структурами, носителем которых выступает, в частности, человек [41].
      Таким образом, современное понимание категории цели тесно связано с особенностями предметных сфер теоретической биологии,
      163
      общей теории систем и кибернетики. Поэтому само выделение онтологического и логического аспектов этой категории отличается специфичностью, вытекающей в особенности из тех ограничений (или расширительных возможностей), которые заложены в формализованном (или концептуальном) аппарате (языке) соответствующих понятийных систем. В силу этого понятие цели необходимо рассматривать не только в адекватном отображении определенных областей действительного мира, но и в соответствии с его логико-кибернетическим статусом, с его ролью в системе понятий, соотносящейся с тем или иным фрагментом действительности. Учет единства двух сторон категории цели снимает некоторые разночтения, которые имеют место в философско-методологическом обсуждении данной проблемы. Это относится, в частности, к понятию "внутренняя цель".
      Целенаправленность систем, как она интерпретируется в рамках системного монизма, приводит к понятию внутренней (структурной) цели. Последняя, по сути, исключает существование каких-либо внешних агентов, определяющих конечное состояние систем, и акцентирует внимание на структурных механизмах, позволяющих справляться с ситуацией "среда-система". Может идти речь о "врожденности" (имманентности) этих механизмов в том смысле, что они на данном этапе развития системы автономно не зависят от каких-либо воздействий среды, хотя в плане исторического развития (тем более в общефилософском плане) эти факторы (например, способность к разумному поведению) возникали и совершенствовались в процессе взаимодействия со специфической средой.
      Понятие внутренней цели предполагает наличие внешней цели, цели более высокого ранга в том понимании, что данная целенаправленная система служит подсистемой системы более общего порядка. Тем не менее для саморазвивающейся системы характерна ситуация, когда доминирующей является внутренняя цель. Она может рассматриваться в некоторых случаях как следование определенной программе. Так, в биологии термин "телеономиче-ский" используется лишь для систем, действующих на основе какой-либо программы или закодированной информации. Аналогично дело обстоит в кибернетических самообучающихся устройствах. "Внутренняя цель", таким образом, становится системным понятием. Особенно широкое распространение оно получило в описаниях гомеостатических типов регулирования с использованием отрицательных обратных связей. В данном случае "внутренняя цель" означает не что иное, как стремление к достижению стабильности относительно параметров выживания. Системы с такими целями - это системы "статус-кво", функционирующие в зависимости от среды, не способные к самостоятельному поведению и развитию. Структура целей подобных систем предельно проста, относительно постоянна, выражает специфичность сопутствующих условий среды и (линейную) приспособляемость к ним. Это - си
      164
      стемы, полностью запрограммированные, с внутренним формализмом, не обладающие свободой выбора. Такого рода гомеостаты, механизмы с внутренним регулированием (которые иногда неточно называют самоуправляемыми системами), не выражают, однако, специфичности кибернетической ситуации (по крайней мере в современном ее варианте). В этом смысле даже применительно к живым (растительным) организмам, если иметь в виду лишь онтологический аспект "внутренней цели", невозможно говорить о внутренней целенаправленности. "Ведь, употребляя термин "внутренняя цель", мы невольно, несмотря на его "новый смысл", начинаем представлять жизнедеятельность растения в терминах целесообразной человеческой деятельности. Но разве в этом смысл применения кибернетики в биологии?" [42]. Напомним также, что ни одно растение не смогло бы существовать, если бы оно не реагировало на окружающие условия по принципу опережающего отражения.
      Тип внутренней целесообразности самоорганизующейся системы определяется степенью организованности последней относительно задач, возникающих во взаимодействии системы со средой. В соответствии с этими задачами и внутренними факторами система формирует внутреннюю модель внешней (проблемной) ситуации, которая и определяет характер поведения системы. При этом типичен вариант, когда система переводит (интегрирует) внешнее во внутреннее. "Внешний агент", подчиненный внутренней структуре системы, нередко становится внутренней движущей силой, приобретает значение внутренней причины. Степень организованности целенаправленной системы выражается также в понятиях термодинамики открытых систем.
      Следовательно, модельное понятие внутренней цели идентифицируется лишь с системами, поведение которых описывается в теории кибернетических (самоорганизующихся) систем. В таком случае логически необходимым становится, например, принцип наименьшего взаимодействия системы со средой, который в рамках этого языка отрицает принцип связи всего со всем, ибо последний делает проблематичным сам статус самоорганизующейся системы. Понятие же самоорганизующейся системы выражает доминирующее значение внутренних целей (внутренних факторов вообще) в сравнении с внешними, хотя и не отрицает важности последних. В терминах кибернетического языка для описания модели внутренней цели необходим также принцип избыточности потенциального командования, введенный У. Мак-Каллоком для решения задачи избыточности в проблеме надежности сложных систем [43]. Этот принцип описывает зависимость между множеством целенаправленных систем, конкурирующих за преобладание, причем функция командования имеет тенденцию смещаться в направлении той подсистемы, которая в данный момент располагает важной информацией. То есть, согласно этому принципу, знание дает полномочия и определяет процесс целеполагания.
      165
      Такого рода принципы используются в построениях логической системы языка, в которой понятия цели приобретают строгое (формализованное) значение (например, в понятиях целевой функции, выражающей зависимость эффективности саморазвивающейся системы от соотношения управляемых и неуправляемых переменных). Использование символических моделей позволяет выразить свойства материальных систем в точных терминах математических определений и аксиом. Это, в свою очередь, дает возможность дедуктивно вывести новые свойства формальной модели, которые могут объяснить известные свойства оригинальной системы и предсказать новые, ранее не известные. Понятно, что в пределах формализованной системы цель просто может означать некоторое конечное состояние, к которому "стремится" система в силу своей структурной организации. Соответственно более организованной окажется та система, у которой больше возможностей противодействовать шумовым возмущениям относительно "достижения выбранной цели".
      Как видим, такого рода структурные описания констатацион-ны: они не интерпретируют то, что в данной материальной системе обозначается как "внутренняя цель"; то есть кибернетическая модель не всегда соотносится с тем объективным содержанием, которое в интерпретационных теориях вкладывается в понятие "цель". Целевой подход является формализованным, а стало быть, он связан с более или менее сильными ограничениями. Учет диалектики отношений субъекта и объекта существенно уточняет, конкретизирует знаково-коммуникативные реляции, способствующие расширению понятийного аппарата для адекватного анализа проблем организованной сложности.
      Понятие внутренней цели, таким образом, идентифицируется в системных теориях с понятием внутренней структуры, выражающей относительно инвариантный аспект системы и имеющей определенное функциональное назначение. Так, ситуация, когда цели деятельности самоорганизующейся системы задаются извне, не является характерной.
      Понятие внутренней цели позволяет поставить вопрос об элементно-структурных характеристиках процесса целеполагания и об особенностях структуры целевого континуума внутренних и внешних целей. Процесс целеполагания, будучи безусловно сложным феноменом, наряду с выяснением причинных детерминант может быть понят через описание его структуры [44], выделение определяющих элементов, типов и механизмов их соотнесенности.
      Следует ответить на вопрос: из чего состоят цели? Для этого требуется, прежде всего, установить факты, характеризующие субординацию целей, их прямую и опосредованную корреляцию с уже известными аналитическими эталонами. Отправным пунктом служит тезис о множественности и многообразии (континууме) целей и актуализованных, и потенциальных. Этот тезис выражает факт иерархической взаимосвязи между целями и подсистемами
      166
      как в структурном, так и в генетическом аспектах. При подобном, макроскопическом, рассмотрении принцип включения наиболее адекватно выражает структурный аспект целеполагания: континуальная элементность целей зависит от отношения субординации целенаправленных подсистем некоторой целостной системы. Более тонкий, микроскопический, подход предполагает, очевидно, некоторую "редукцию" континиуума целей и локализацию внимания на одном-двух (или более) системных уровнях, что дает право использовать для описания взаимозависимости целей организационные критерии.
      В самом общем виде процесс целеполагания включает в себя формирование механизмов самосохранения, обеспечивающих временную самотождественность системы. Сюда относятся, прежде всего, механизмы адаптации (и преадаптации), определяющие последовательность самокорректирующихся приспособлений (адекватность структуры целей системе внешних закономерностей.). Такая адекватность возможна благодаря наличию контуров отрицательной обратной связи, позволяющих системе расширять модель самой себя за счет "внешних" оценок; ибо односторонняя оптимизация (оптимизация только одной из целей) может привести к падению эффективности системы. Следовательно, наличие внутреннего регулятора - фактор и необходимое условие целеполагания. Внутренний регулятор, в частности, осуществляет селективный принцип относительно избыточных состояний внутренней и внешней среды. Однако если система не только самосохраняется, но и стремится к достижению целей более высокого порядка, она должна подчинять стабилизирующие механизмы более сильным факторам, детерминирующим ее саморазвитие и прогрессивную ориентацию [45]. В этом плане необходимым фактором целеполагания служит положительная обратная связь, дающая не оценочно-корректирующий (как в случае отрицательной обратной связи), а причинно-движущий, активирующий эффект, заключающийся в самоорганизации системы, в ее "пульсирующей" самоотнесенности с наличием механизмов синхронизации разнонаправленных целей.
      Содержанием целеполагания является информационный процесс. Информация в данном случае унифицирует структуру целеполагания. Благодаря информационному принципу, главным образом, стала возможна столь расширительная (по крайней мере в логическом плане) трактовка проблемы цели. Именно на этой основе были разработаны разрешающие проблему телеологии основополагающие принципы кибернетики - управления и организации.
      Применительно к системам, способным к прогрессивному развитию, важны еще два фактора: соотнесенность внутренних и внешних целей и время. Можно утверждать, что логика поведения внешней среды "снимается" во внутренней структуре целеполагания системы, что находит выражение в известном принципе
      167
      саморазвития: не среда управляет системой, а система управляет средой. Структура целеполагания, таким образом, становится автономной, в известном смысле независимой от среды. Такого рода жесткость, выделенность целенаправленных механизмов позволяет приблизиться к постановке вопроса о "релятивистских эффектах" времени в объективных процессах самоорганизации. Само течение времени, как известно, стремится дезорганизовать, элиминировать внутреннюю логику целеполагания системы. Однако целенаправленность систем, обладающих ярко выраженной активностью поведения с позиций не только задач выживания, но и прогрессивной эволюции, способна создавать свой, автономный, ритм протекания процесса. Эта автономность самосовершающихся процессов тесно связана с природой времени, равносильна, в известном смысле, его замедлению [46]. В конечном счете даже существование самоорганизующихся систем с их механизмами целеполагания зависит от определенных космологических предпосылок и объяснимо лишь в их свете [47].
      Это общее (и далеко не полное) описание структуры целеполагания может быть конкретизировано применительно к различным типам поведения и развития, имеющим место в живой природе. Так, формализация процесса целеполагания делает возможным уточнение дискуссионного вопроса о целенаправленности эволюции живого, о степени детерминированности этого процесса. Она также дает возможность (благодаря введению некоторых общенаучных "трансспецифичных" - понятий типа кодирования, надежности и тому подобных) преодолеть альтернативу физического и телеологического описания, что особенно важно в плане создания теории перехода от простого к сложному. Проблема целеполагания в такой теории играет существенную роль, так как позволяет применить системные оценки к собственно системным явлениям [48].
      Структурный аспект проблемы цели дает возможность также непосредственно соотнести целеполагание с другим компонентом управления - прогнозированием. Целеполагание и прогнозирование в оптимально организованных системах не существуют отдельно друг от друга; они взаимодействуют посредством контуров обратной связи. Прогностическая информация, накладывая вето на неэффективные процессы, выполняет корректирующую функцию по отношению к процессу целеполагания; целевое управление, в свою очередь, определяет направленность и характер прогноза. Стратегия опережения, таким образом, обосновывает стратегию управления. Структура целеполагания в известном смысле соответствует (оказывается симметричной) структуре прогнозирования; прогнозы позволяют в конечном итоге выявить последовательность операций по принятию решений. Главная функция прогноза - эвристическая (особенно в случаях невозможности прямой экстраполяции), связанная с тем или иным уровнем понимания соответствующих процессов. Эвристичность прогнозирования заключается также в том, что прогноз начинается с постановки проблемы.
      168
      Неизбежным при этом становится познание взаимосвязей цели и потребности, цели и средства, цели и результата и т. п. На этой основе возникает проблема отношений субъекта и объекта, ибо целеполагание (в социальном плане) выступает как форма объективирования человека во внешнем мире, причем наблюдается закономерность, согласно которой каждый значительный шаг в научном проникновении в глубь вещей представляет процесс десубъективизации познания [49].
      Способы познания целеполагающей деятельности субъекта определяются природой той организации, которая задает и формирует поведение субъекта; структура цели связана с организацией поведения. Последняя включает в себя как "жесткие", социально контролируемые, так и спонтанные, неконтролируемые (на данном уровне) параметры. Автономия человека зависит, в частности, от обратной связи: каждый человек управляет собой с некоторой точки зрения, общепринятой в данной группе. В этом аспекте системный монизм с его концепцией цели заслуживает существенной модификации. Будучи важным средством научного познания структур целеполагания и прогнозирования как информационных процессов, этот принцип дополняется содержательной трактовкой, если речь идет не о собственно логическом и кибернетическом аспектах проблемы цели, а о реальных, отличающихся индивидуальностью, уникальных процессах человеческой природы.
      Таким образом, проблема цели в современном понимании содержит, по крайней мере, два взаимосвязанных аспекта: онтологический и логико-кибернетический; их выделение и соотнесение с предметными областями науки становятся неизбежными. Оба этих аспекта нельзя не учитывать в методологических разработках, идущих в плане создания теории перехода от простого к сложному. Эвристическую роль в этом отношении выполняют понятия "внутренняя цель", "целеполагание", "прогнозирование", структурное рассмотрение которых позволяет выявить определенные возможности формализованного (модельного) представления биологических, технических и некоторых социальных явлений.
      Системно-кибернетический анализ процессов целеполагания вскрывает методологическую основу построения и развития целесообразных и целенаправленных систем с элементами целеполагания, в частности у систем искусственного разума. Хотя в общем плане ясно, что определение целей системы во всех случаях остается делом человека [50], необходимо в то же время иметь в виду, что кибернетическая машина - это не жестко детерминированная система, следующая программе без каких-либо отклонений. Машине так же, как и человеку, свойственно ошибаться. Кроме того, надо различать уровни целеполагания по степени их сложности [51]. Простое целеполагание не нуждается в машинном участии, тогда как целеполагание относительно трудных (глобальных) за
      169
      дач предполагает компьютерное обеспечение, связанное с расчетом, оптимизацией и вообще значительной логической глубиной. "Трудно представить себе, - пишет М. Минский, - как можно решать задачи, не задумываясь над целями. Действительная трудность, связанная с телеологическими определениями, носит технический, а не философский характер: она возникает тогда, когда телеологические определения приходится использовать, а не тогда, когда о них упоминается" [52].
      Рассматривая концепцию "узких мест" во взаимодействии человека и машины, Г. Л. Смолян отмечает тенденцию "смещения понятия "узкого места" от человека к машине" [53]. Видимо, такой подход в общем и целом не может вызвать возражений. Однако по определенным критериям, в частности по интеллектуальным параметрам, он представляется небесспорным. Искусственный интеллект, как известно, усиливает интеллект человека, а усиливать может, надо полагать, лишь более сильный интеллект [54]. Концепция взаимодействия человека и машины не дает достаточных оснований для превращения систем искусственного интеллекта в простое средство достижения человеческих целей. Последние машина (как "телеогенная" система) также способна усиливать, обеспечивая их не только материально, но и интеллектуально. Основанием для такого рассмотрения служит, в частности, способность систем искусственного интеллекта к обучению с учетом собственного опыта [55].
      3. Обучение мышлению и самообучающиеся автоматы
      Интеллект предполагает способность к обучению В условиях информационного насыщения интеллектуальной сферы период обучения распространяется на всю жизнь человека. Ощущается необходимость в повышении эффективности процесса обучения, что приводит к новому подходу к проблеме обучения. Оно все более предстает как процесс информационный и кибернетический, поддающийся оптимизации и автоматизации. Возникает проблема дальнейшего развития теории педагогики, построения современной количественной педагогической теории, допускающей точное прогнозирование.
      Кибернетическое направление педагогики включает в себя представление о педагогическом процессе как об управляемом процессе, рассмотрение системы "педагог-учащиеся" с позиций общей теории управления, обучения как процесса переработки информации, учащегося как преобразователя информации [56]. Основу развития педагогической теории на новом этапе составляет системный подход к расмотрению явлений воспитания и образования [57]. Само понятие обучения в этом плане становится системным. В современных теориях обучение выступает как особый вид поведения, что позволяет наполнить это понятие кибернетическим содержанием.
      170
      Обычно под обучением понимается процесс, в рамках которого учитель преподносит ученику некоторую информацию, подлежащую усвоению, а ученик реагирует на нее соответствующим образом, что позволяет учителю определить следующую дозу информации. Процесс обучения можно рассматривать как отношение связи и управления между компонентами некоторой системы. Сейчас, когда все острее проявляется несоответствие между возможностями традиционных методов обучения и возрастающим потоком научно-технической информации, реализация идей кибернетики, которая подходит к обучению как к процессу связи и управления, оказывается эффективным средством решения проблемы обучения, и прежде всего проблемы надежности в обучении [58]. Использование обучающих машин, выдающих ученику информацию и управляющих его поведением в последовательности взаимодействий, определяемой обучающей программой, делает такой подход вполне реальным. Обучение в этом случае становится функционированием системы "человек-машина", состоящей из учеников, программы и обучающей машины. Параметры оптимизации этой системы определяются эмпирически - путем изучения ошибок обучающихся, отклонений их поведения от критериев, выработанных учителем.
      Кибернетическое направление педагогики впервые поставило проблему постепенного вытеснения в разумных пределах педагога из непосредственного общения с учащимися и замещения его функций опосредованным общением через машинное информационно-логическое устройство. Машина заменяет живого учителя, который обычно осуществляет обучение. Разумеется, это касается только собственно процесса ведения обучения, а не деятельности, связанной с его планированием [59]. Тем не менее это изменяет характер труда педагога и остро ставит вопрос о творческой деятельности и индивидуальном подходе к личности в ходе воспитания [60].
      Таким образом, обучающая машина представляется принципиально новым элементом образования. Она выступает как инструмент для объективного исследования проблем в этой области Она предназначается не для замены и устранения учителя, а скорее для помощи в осуществлении его идей и указаний и повышает их эффективность. Машина берет на себя часть утомительной черновой работы, учитель же, по-прежнему сохраняя ответственность за планирование всего процесса обучения, не тратит время на "натаскивание", проверку заданий и т.д. Машина позволит учителю лучше определять и учитывать индивидуальные потребности его учеников. Ученик же из пассивного приемника информации превращается в активного участника процесса обучения, причем его постоянный контакт с учителем обеспечивается машиной [61].
      171
      Обучающая машина - устройство, предназначенное для реализации обучающих программ - выполняет следующие функции: предъявляет обучаемому порции учебного материала, контрольные задания, вопросы; требует, чтобы обучаемый ответил на предъявленные вопросы, выполнил задания и ввел ответ в машину; сообщает обучаемому, правильно ли он ответил, а в ряде случаев указывает и тип допущенной ошибки; обеспечивает индивидуальную работу в удобном для обучаемого (либо в контролируемом) темпе, а зачастую - и ту или иную степень адаптации к индивидуальным особенностям обучаемого [62]. Особого внимания заслуживает свойство адаптивности обучающей машины. Адаптивными называют такие обучающие машины, которые на основе обработки последовательности ответов обучаемого могут изменять способы изложения учебного материала с сохранением качества обучения при произвольных внешних и внутренних условиях обучения. По имеющимся данным, применение адаптивных обучающих машин сократит время обучения в среднем на 30% при сохранении качества обучения, достигаемого по разветвленной обучающей программе [63]. Адаптивная обучающая машина выбирает вариант обучающей программы, дающий возможность оптимизировать процесс обучения.
      Внедрение в обучение достаточно гибких и эффективных способов управления познавательной деятельностью обучаемых в последние годы идет по пути использования ЭВМ в качестве обучающей машины. Это способствует не только высокой степени адаптации к каждому обучаемому, но и обучению методам решения сложных задач. Вычислительная машина обеспечивает такое управление, при котором обучаемый от исходной ситуации может двигаться различными путями, причем одни из них неверные, а другие - верные. Возможности ЭВМ особенно ярко раскрываются в тех случаях, когда вычислительная машина является не только средством обучения, но и объектом изучения [64].
      Использование вычислительных машин в качестве обучающих машин позволяет решить задачу комплексной автоматизации учебного процесса. Вместе с тем, как отмечает Л. И. Ноткин, "сам факт возможности выполнения некоторого класса интеллектуальных операций машиной не может еще служить полноценным критерием для включения или невключения этого класса операций в программу обучения человека. Несомненно также и то, что творческое и рутинное представлено в мышлении человека нераздельно. Поэтому распределение функций между человеком и ЭВМ не следует понимать как прямую "экстериоризацию" нетворческих компонентов мышления человека" [65].
      Обучающая машина уже в силу того, что она должна быть адаптивной, необходимо приводит к идее обучающейся машины. Ее свойства описывает Ст. Бир [66] на примере обучающейся машины Паска. Последняя рассматривает ученика как "черный ящик". Она может управлять входами и измерять выходы, но не прини
      172
      мает во внимание характера внутренних связей ученика. Она просто манипулирует входами на основе вероятностных характеристик, которые она сама обнаруживает. Машина также есть "черный ящик". Ее входы (реакции ученика) влияют на ее выходы. Система, включающая ученика и машину, представляет собой один из видов гомеостата, так как один "черный ящик" постоянно предлагает новые состояния другому, изменяя свое поведение под влиянием реакций партнера. Вся система стремится к устойчивому состоянию, критериями которого являются быстрота и точность работы. Более того, состояние равновесия будет ультраустойчивым, ибо эта система обладает способностью находить устойчивое состояние, подстраиваясь при непредвиденных возмущениях, поступающих из окружающей среды. Наконец, система Паска, включающая обучающуюся и обучающую машины, наглядно иллюстрирует само понятие кибернетического управления. Система постепенно приходит в уравновешенное состояние, хотя к ней не прикладывают резких и радикальных воздействий, в ней не фигурируют категорические приказы и наказания. Мы наблюдаем только эволюцию - развитие к зрелости. Следовательно, отличительная особенность таких машин - способность к обучению и приспособлению к окружающей среде [67].
      Решение проблемы эффективного обучения людей приводит к необходимости создания самообучающейся кибернетической системы с элементами самоорганизации. Нередко этот вопрос освещается следующим образом: "Кибернетические системы способны к обучению (с "учителем"), но элементы активности при этом остаются за "учителем", то есть человеком, а на долю устройства остается выполнение лишь алгоритмических предписаний. К самообучению и самоадаптации современные технические системы, строго говоря, не способны, не будучи самоорганизующимися системами" [68]. Такой акцент на техническую сторону проблемы не выражает, однако, сути дела.
      В рамках технической кибернетики самоорганизующиеся системы включаются в более широкий класс адаптивных систем. Адаптивными называют системы, в которых способ (алгоритм) функционирования управляющего устройства автоматически изменяется целенаправленным образом для осуществления успешного или в каком-либо смысле наилучшего управления объектом. Характеристики последнего или воздействия внешней среды могут изменяться заранее непредвиденным образом. Благодаря успехам кибернетического моделирования созданы простейшие модели самоорганизующихся систем. Так, гомеостат Эшби представляет собой систему, цель деятельности которой предопределена, но поведение, при помощи которого эта цель достигается, не фиксировано. Важным этапом на пути к созданию более совершенных устройств являются самонастраивающиеся автоматы (типа автопилота). Задача последних приспосабливаться к варьированию свойств среды, изменяя свою структуру, и стремиться выйти на
      173
      оптимальный режим работы. Принцип самонастройки отличается от принципа самоорганизации тем, что на его основе изменяются лишь некоторые параметры алгоритма управления, в то время как самоорганизация связана с изменением структуры самого алгоритма.
      Необходимо выяснить смысл таких понятий, как "адаптация", "обучение" и "самообучение", так как они включаются в "самоорганизацию", образуя ее необходимую основу. Вышеперечисленные понятия наиболее модны в теории автоматического управления. Поскольку эти термины, как правило, не имеют однозначного толкования, мода на них нередко превышает функцию, что выражается в фантастических рассуждениях, встречающихся подчас в популярной литературе по кибернетике. Научная интерпретация этих понятий может быть достигнута при обеспечении двух условий: наличия содержательных понятий адаптации, обучения и самообучения и создания математического аппарата, адекватного этим понятиям. Обсуждение указанных понятий на содержательном уровне правомерно с единой точки зрения. В этом плане заслуживает внимания подход Я. 3. Цыпкина [69]. Под обучением понимается процесс выработки в системе той или иной реакции на внешние сигналы путем многократных воздействий и внешней корректировки. Предполагается, что система потенциально способна к обучению. Внешняя корректировка, то есть "поощрение" или "наказание", осуществляется "учителем", которому известна желаемая реакция на определенные внешние воздействия. "Учитель" сообщает системе дополнительную информацию о том, верна или не верна ее реакция.
      Самообучение отличается отсутствием внешней корректировки; это обучение без поощрения или наказания. Дополнительная информация о верности реакции системе не сообщается. Адаптацией называется процесс изменения параметров и структуры системы, а возможно и управляющих воздействий на основе текущей информации с целью достижения определенного, обычно оптимального состояния системы при начальной неопределенности и изменяющихся условиях работы. Наиболее характерная черта адаптации - накопление и немедленное использование текущей информации для устранения неопределенности, вызванной недостаточной априорной информацией с целью оптимизации избранного показателя качества.
      Что же касается второго условия интерпретации данных понятий - создания адекватной математической теории, то выполнить его труднее. Но такой математический аппарат (хотя и в зародышевой форме) существует. Он содержится, с одной стороны, в сформировавшейся к настоящему времени математической статистике, а с другой - в интенсивно развивающейся новой дисциплине, известной под названием математического программирования.
      174
      Как видим, понятие самоорганизации уточняется в терминах даптации (оптимизации), обучения и самообучения, в частности, в теории математического программирования.
      Наряду с понятием самоорганизации в теории автоматов пользуются понятиями самоизменения и самосовершенствования. Важно определить их субординацию. В первом приближении понятия самоорганизации и самосовершенствования отождествляются. Основное содержание и того, и другого - самообучение. Так, В. М. Глушков пишет: "Автомат естественно называть самосовершенствующимся, или самообучающимся, если по мере удлинения истории обучения он улучшает свои ответы" [70]. Различают самосовершенствование, заранее предопределенное конструктором автомата, и самопроизвольное самосовершенствование, детерминированное фактически имевшей место историей обучения и потому не планируемое заранее. Очевидно, лишь второй тип самосовершенствования заслуживает такого названия.
      Понятие самоорганизации, тем не менее, является более общим, чем понятие самосовершенствования. Это вытекает из интерпретации, предложенной У. Р. Эшби, относительно любой кибернетической (самоорганизующейся) системы [71]. Применительно к обучающимся автоматам при самосовершенствовании должно улучшаться качество ответов. При самоорганизации качество ответов может вовсе не определяться; необходимо лишь, чтобы автомат по мере обучения увеличивал в среднем их определенность. Что касается понятия самоизменения, то оно оказывается еще более широким. Автомат называют самоизменяющимся, если он меняет с течением времени ответы на задаваемые ему вопросы. Ясно, что не всякое самоизменение следует отождествлять с самоорганизацией. Опираясь на интуитивное представление о самоорганизации, естественно называть самоорганизующимся автомат, который улучшает организацию своих ответов при улучшении организации возможных его историй обучения.
      Итак, понятие самоорганизации, обобщенное в случае кибернетической системы, оказывается более общим, чем понятие самосовершенствования, и менее общим, чем понятие самоизменения. Самоорганизация, будучи кибернетической категорией, не ограничивается техническим уровнем. Особый интерес представляет рассмотрение самоорганизующихся систем в живой природе и в обществе. Самоорганизация - это тот механизм, который лежит в основе эволюции биологических форм и определяет ряд важных закономерностей развития экономических и социальных систем. Механизм самоорганизации, что нетрудно заметить, является необходимым условием эффективного функционирования систем обучения.
      Доминирующее значение в этом плане имеет концепция совершенствования внутренней модели внешнего мира, общая для всех обучающихся систем и выражающая факт обучения машин в зависимости от ситуаций внешней среды [72]. Сбор, обработка и запоминание информации в процессе создания моделей окружения
      175
      представляют собой одну из основных и простых форм обучения. К. Штейнбух относит к обучающимся автоматам такие автоматы, функционирование которых улучшается в желаемом направлении [73] на основе информации о внешнем мире. Система обладает способностью к моделированию, если она, прежде чем совершить какое-либо действие, направленное во вне, определяет с помощью заключенной в ней модели внешнего мира предполагаемые его реакции на различные ее действия и совершает только действия, вызывающие желаемую реакцию. Обучение системы заключается в том, что она в соответствии с прежними успехами или неудачами улучшает внутреннюю модель внешнего мира.
      Взаимодействие между внешним миром и обучающейся системой соответствует тому, что обычно называют методом проб и ошибок. Здесь имеется определенное сходство с мутацией и естественным отбором в биологии. Ошибаясь, система накапливает опыт. Успешность обучения зависит, таким образом, от степени сложности внешней среды, от ее устойчивости или изменчивости. Так как под обучением понимается улучшение поведения на основе информации о внешнем мире, то поведение внешнего мира существенно влияет на процесс обучения. Последний предусматривает, по крайней мере частично, постоянство функционирования внешнего мира [74]. Вместе с тем продолжительность обучения системы (пока поведение ее не станет оптимальным), естественно, сильно зависит от объема сообщенных ей сведений о внешнем мире.
      Иногда утверждают, что автомат может научиться выполнять лишь то, для чего он создан. По замечанию К. Штейнбуха, это правильно в том смысле, что автомат, так же, как и человек, может делать только то, что физически возможно при его конструктивных элементах и структуре. Когда же эти ограничения отпадут, не будет и причин, по которым автоматы должны сдерживаться в своем развитии интеллектуальным уровнем человека. "Они должны, - пишет К. Штейнбух, - развиваться подобно живым организмам, а именно: встать на путь мутаций и естественного отбора. При этом продолжительность их эволюции можно значительно сократить за счет того, что в качестве исходных данных в самоорганизующиеся автоматы "вкладывается" человеческий интеллект" [75]. Весьма существенно то, что автомат совершенствует свой интеллект в непосредственной связи с внешним миром. Пока автомату навязывают человеческие "предрассудки", его интеллект ограничен. Независимость от заранее предписанных правил поведения является для автоматов предпосылкой более высокой ступени развития их интеллекта. Достижение этого облегчает то обстоятельство, что автоматы свободны от биологических ограничений, которые связывают человека (усталость, старость и т.д.).
      Кибернетический аспект проблемы обучения включает в себя введенное К. Штейнбухом понятие обучающейся матрицы. Структура обучающейся матрицы создается двумя наборами проводни
      176
      ков, в местах пересечения которых формируются условные связи [76]. Представляя собой новый принцип переключения в технике связи, подобные устройства выполняют нечто функционально близкое к процессахМ абстрагирования. Обучающаяся матрица как техническая модель обучающейся системы имитирует сложные процессы обучения, проявляя некоторые свойства нейрофизиологической структуры человеческого мозга. Обучающиеся матрицы как системы с внутренней моделью внешнего мира обеспечивают возможность технической имитации более высоких ступеней абстракции и, значит, сложных теоретико-познавательных проблем [77]. Между структурой человеческого аппарата познания и структурой обучающейся матрицы устанавливается, по меньшей мере, отношение гомоморфизма. Оно обнаруживается в понимании обучения как способности улучшить (оптимизировать) внутреннюю модель внешнего мира на основе опыта. В этом плане неубедительно утверждение о том, что "существующие системы искусственного интеллекта и перспективные программы их совершенствования возможно рассматривать в качестве теории только таких "умственных функций человека", к формированию которых не следует стремиться при обучении" [78]. Выходит, что такие неотъемлемые характеристики искусственного интеллекта, как абстрагирование, логическая глубина, точность и тому подобное не следует формировать у человека.
      Способность обучаться является элементом поведения, возникающим в результате специфического рода взаимодействия между двумя или более связанными друг с другом контурами оптимальных величин. Система, чтобы быть способной обучаться (то есть улучшать свою внутреннюю модель внешнего мира) нуждается по крайней мере в одном двумерном контуре оптимальных величин. Образование многомерных контуров оптимальных величин в системах органической природы и в обществе является продуктом самоорганизации и способности обучаться. Как отмечает Г. Клаус, "способность обучаться делает возможным приспособление частичных систем, в ходе которого поведение всей системы обнаруживает прогрессирующую тенденцию оптимизироваться. Она ведет, по крайней мере в своей тенденции, к тому, что из множества возможных стратегий в каждом конкретном случае без долгих поисков может быть выбрана и использована оптимальная стратегия. Если в определенной области можно было бы фактически достичь этой ступени, то там возможности обучения были бы исчерпаны [79]. Факт, что подобные области существуют, доказывают, например, так называемые автоматизмы человеческого поведения, не требующие уже больше мыслительной работы или особой сосредоточенности.
      Следовательно, обучающие матрицы как модели поведения имеют большое эвристическое значение. Они подтверждают положение о том, что функции обучения и познания человека можно имитировать, воспроизводить с помощью машины. Это развитие
      177
      выражает внутренние закономерности современного естествознания и техники, ориентацию их на решение комплексной проблемы симбиоза человека и машины.
      Обучение как важнейшая форма деятельности интеллекта может служить одним из критериев интеллектуальности поведения системы. В этом плане выделяют два типа разума, сходных в том смысле, что оба они требуют обучения, и различных по их отношению к процессу обучения [80]. Первый тип, адаптивный разум, присущ, например, студенту, который обучается только тому, чему его учат преподаватели и на что его наталкивает опыт. Второй тип, творческий разум, присущ студенту, который идет дальше и находит свой собственный путь. Таким образом, умственные способности человека проявляются в том, что он должен: а) уметь обучаться, то есть в непосредственном взаимодействии с внешним миром приобретать информацию и интегрировать ее во внутренней модели, добиваться понимания, то есть уметь связывать приобретенные знания с фактами и явлениями действительности; б) обладать способностью умственной приспособляемости, то есть способностью отказываться от привычных шаблонов и находить новые конкретные взаимосвязи; в) обладать умственной зрелостью, передавать сообщения другим интеллектуальным людям и с этой целью создавать систему знаков, то есть кодировать сообщения. Это предполагает способность конструирования и идентификации знаков.
      Машина также может обучаться. При наличии достаточно сложной программы она может реагировать на новую ситуацию. Она способна решать задачи. Она может руководить действиями [81]. Во всех этих случаях, как отмечает Д. Финк [82], поведение машин и людей отличается не по типу, а по уровню. Это характеризует искусственный разум - разум машины с поведением, которое, если бы оно наблюдалось у человека, могло бы быть названо разумным. Искусственный разум обладает такими важными чертами, как способность организовывать информацию в значимые информационные комплексы, распознавать, запоминать, вспоминать эти комплексы и оперировать ими в процессе игры, решения задач, ответа на вопросы и управления другими механизмами, а также способность адаптироваться в изменяющихся внешних условиях, и, в частности, реагировать на комплексы входных сигналов, не предусмотренные явным образом при конструировании.
      Обычно предполагают, что решение современных проблем управления в социальной, экономической и промышленной сферах (так называемых глобальных проблем) лежат в пределах человеческих возможностей или что существующие способности человека могут быть развиты до необходимого уровня путем образования и обучения. Однако кибернетический подход - это подход, на основе которого становится очевидным, что человек не в состоянии решать стоящие перед ним в настоящее время проблемы управления, полагаясь только на свой собственный разум и не
      178
      прибегая к помощи технических (искусственных) средств. Ограниченность человеческого (безоружного) интеллекта, связанная с самой структурой мозга и аппарата познания, ставит проблему искусственного интеллекта как усилителя умственных способностей, возможность построения которого обоснована, в частности, теоремами Тьюринга - фон Неймана.
      Понятие усиления интеллекта выводится из понятия усиления в кибернетическом контуре регулирования. Принцип усиления интеллекта имеет техническое соответствие в обучающихся автоматах, которые на основе первоначальной информации, полученной от человека, достигают интеллектуальной ступени и затем путем самостоятельного обмена информацией с окружающим миром в процессе обучения постоянно повышают свои интеллектуальные способности.
      Обычно против положения об ограниченности мышления человека приводится аргумент, согласно которому человеческое мышление - это процесс коллективный. Разумеется, все существенные функциональные системы, удостоверяющие индивидуум как обучающуюся систему, оказываются отнесенными к общему как к целому. Само общество предстает в качестве системы обучающейся. В этом плане способность человека обучаться значительно возрастает именно потому, что в его распоряжении находится уже не только одно внутреннее накопление - собственный опыт, но и некоторое внешнее накопление - опыт всего общества. Уместно в этой связи упомянуть и другой аспект. "Положение о том, - пишет Г. Клаус, - что человек имеет общественную сущность, что знание и познание имеют общественный характер, - очень старо. На уровне современной кибернетики, при переносе ее результатов в область теории познания эти старые положения получают новые аспекты и новые перспективы" [83].
      Кибернетический аспект обучения чаще всего ассоциируется с информационным подходом к обучению, который, в свою очередь, нередко сводится к способности вырабатывать максимальный объем информации, то есть к количественному показателю. Однако в действительности сокращение объема информации, отбор ее требуют намного более высоких способностей. Не случайно поэтому усиление умственных способностей неразрывно с усилением избирательности. "Решающим, - пишет Г. Клаус, - является именно отбор и ассоциативная способность человеческой информационной системы. Отбор информации, ассоциирование и накопление важной информации составляют в совокупности сознание" [84]. Прием и обработка информации не раскрывают еще сущности кибернетической системы. Через них можно лишь изменять внутреннюю модель внешнего мира, однако важнейшим компонентом обучения служит оптимизация этой модели.
      Таким образом, склонность к обучению связана со стремлением системы постоянно совершенствовать внутреннюю модель внешнего мира. Последняя есть концентрированное отражение
      179
      определенных сторон и черт действительности, которое подчеркивает преимущество высших кибернетических систем по отношению к примитивным. Самообучающиеся кибернетические системы с признаками самоорганизации качественно обогащают процесс обучения, а человеко-машинные комплексы в обучении свидетельствуют о большой эвристической силе кибернетических методов, которая обеспечивает эффективность кибернетического направления в педагогике.
      Однако наряду с интенсификацией и кибернетизацией процесса обучения важно не упустить из виду и другую сторону его. Кибернетическое направление в педагогике призвано изменить характер труда педагога и учащихся, наполнить его творческим содержанием. Оптимизация процесса обучения, придание ему научно обоснованных критериев, осуществление сотрудничества педагога и учащихся с помощью эффективных интеллектуальных средств социальной информатики должны сообщить процессу обучения и воспитания субъективно-гуманистическую направленность. Необходимо подчеркнуть, что все более широкое использование автоматизированных обучающих систем не изменяет центрального принципа педагогической науки, согласно которому преподаватель был и остается главным организатором педагогического процесса, а учащиеся при этом становятся подлинными субъектами своего собственного обучения.
      Итак, две важнейших стороны педагогического процесса - гуманность и эффективность - приобретают на основе системно-кибернетического подхода характерные черты цельности, достигая уровня диалектического единства. Это конкретное единство выражено в формируемой здесь антропокибернетической концепции.
      ГЛАВА VI
      ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И СОЗНАНИЕ
      1. Проблема сознания и кибернетика
      Степень философской разработки проблематики сознания достигла к настоящему моменту уровня, обусловливающего необходимость перехода от общей характеристики данного сложнейшего феномена к рассмотрению более конкретных, структурных и экспериментальных методов его исследования. В этом плане значительный интерес представляют естественнонаучный и кибернетический подходы к анализу сознания. Они открывают широкие возможности естественнонаучного и количественного уточнения этого понятия, помогая тем самым преодолеть отчасти сохраняющийся мистический момент в понимании психического.
      Кибернетический подход к проблеме сознания предполагает прежде всего использование для описания и объяснения глубинных структур сознания понятийного аппарата кибернетики, а также принципиальных и действительных возможностей кибернетического моделирования определенных сторон (функций) сознания. Вместе с тем информационно-кибернетический анализ сознания переводит узкую специфичность психологического понятийного аппарата на уровень системного подхода с привлечением интегративных общенаучных категорий. Философское рассмотрение этих исследовательских тенденций призвано способствовать выработке аналитико-синтетического понимания природы сознания. Кибернетическое исследование проблемы сознания (психо-физической проблемы [1]) проливает новый свет на решение основного вопроса философии, показывает в общенаучном плане неправомерность идеалистических и агностических его решений.
      Под сознанием обычно понимают специфически человеческое идеальное отражение объективной реальности посредством центральной нервной системы. Оно включает в себя единство чувственных и рациональных форм отражения, а также область человеческих эмоций и воли. Основной вопрос, относящийся к природе сознания в его первоначальной постановке, еще в древности звучал так: является ли сознание естественной деятельностью материального человеческого тела, его мозга или же оно произ-водно от нематериальной души [2]. Данный вопрос, будучи предметом обсуждения во многих различных философских системах, претерпел существенную эволюцию. При этом необходимо отметить тот интересный и немаловажный факт, что сознание находилось в центре внимания философии, можно сказать, с момента ее зарож
      181
      дения. Естествознание же в силу неразвитости своих методов начало заниматься изучением сознания (его нейрофизиологической основы) лишь в конце XIX в.
      Диалектико-материалистическое учение о сознании основывается на обобщении соответствующих естественнонаучных результатов, практического опыта людей и критического освоения истории философской мысли. Если попытаться "просуммировать" основные моменты диалектико-материалистического учения о сознании, то можно выделить следующие положения:
      1. Сознание возникло в результате длительной предыстории как функция человеческого мозга. Деятельность человеческого сознания есть деятельность материального тела, появившегося с образованием Земли 4,5 млрд. лет назад, развивавшегося и превратившегося в живую материю 3,5 млрд. лет назад, в форму млекопитающих животных - 200 млн. лет назад, в приматов - 60 млн. лет назад, в прямоходящую человекообразную обезьяну 30 млн. лет и в человека примерно 2 млн. лет назад или несколько более [3].
      2. Со стороны своей нейрофизиологической основы сознание условно-рефлекторный процесс. Психические процессы, состояния, события осуществляются по законам высшей нервной деятельности. Морфологической основой всех сознательных процессов служит центральная нервная система человека, в особенности нейродинамические структуры первой и второй сигнальной системы в коре головного мозга. Однако мозг выступает не источником сознания, а лишь его органом. Сознание детерминировано материальным миром.
      3. Сознание невозможно без нервной деятельности мозга, но не тождественно ей. Нервные процессы мозга суть объективные, материальные процессы природы. Сознание же представляет собой идеальную сторону этих процессов, продукт переработки мозгом воздействий материального мира. В результате последней возникают субъективные образы объективного мира. Психическое (сознание, мышление) есть вторичное по отношению к физиологическому, материальному. Поэтому нервные процессы и психические явления не тождественны друг другу, и положение об абсолютном слиянии психического и физиологического, с точки зрения диалектического материализма, не может быть признано правильным. Отождествление психического и физиологического так же ошибочно, как и отрыв психического от физиологического.
      4. Хотя сознание есть продукт развития материи и может существовать лишь в неразрывной связи со своим материальным субстратом, само оно не является материей в смысле некоторого органического выделения, а представляет собой сложную деятельность, специфика которой состоит в способности отражать объективную реальность в идеальных формах, переводить материальное в идеальное. Сознание - это идеальное отражение материального мира и поэтому не может обладать самостоятельным содержанием.
      182
      5. Сознание имеет определенную структуру и организуется по своим специфическим законам. Конкретное содержание сознания - образы материального мира - представлено всегда в определенных формах. Эти формы субъективного отражения (ощущение, восприятие, понятие, суждение), а также законы чувственного опыта и мышления не даны в сознании априори. Они также являются, в филогенетическом рассмотрении, образами материального мира.
      6. Сознание - не сопутствующее явление известных нейрофизиологических процессов, оно выполняет необходимую функцию в жизни общества. Благодаря способности к идеальному отражению сознание служит универсальным инструментом познания, с помощью которого человек проникает в сущность материального мира и его объективных свойств и закономерностей. Сознание дает человеку возможность мысленно предвосхищать свое поведение, свою практическую деятельность, целенаправленно планировать ее и предвидеть ее результаты. Оно позволяет человеку регулировать взаимоотношения с естественным и социальным внешним миром и планомерно управлять ими. Без сознания была бы невозможна специфически человеческая жизнь.
      7. Человеческое сознание есть активный процесс постоянного духовного овладения внешним миром. Сознание обладает относительной самостоятельностью, которая проявляется прежде всего в его многогранном обратном воздействии на материальный мир и в относительно самостоятельных, присущих ему законах. В то время как психическая деятельность в различных формах характерна также для животных с развитой центральной нервной системой, сознание как высшая ступень развития психической деятельности возникает лишь под влиянием общественного труда вместе с языком, поэтому оно с самого начала имеет общественный характер.
      8. Понятие сознания обобщенно характеризует психическую деятельность человека. В том случае, когда сознание выступает как осознание человеком своих действий, чувств, мыслей, мотивов поведения, интересов, положения в обществе, оно переходит в самосознание. Самосознание предполагает выделение и отличение человеком самого себя, своего "Я" от всего, что его окружает. Возникновение самосознания связано с определенным уровнем развития сознания и является необходимым условием становления личности.
      9. Сознание без знания пусто и бессодержательно. Чтобы к чему-то как-то относиться, надо обладать некоторым знанием общественного бытия и природы. Уровень сознания определяется приобретенным знанием и его пониманием, осознанием. Поэтому развитие сознания предполагает непрерывный процесс познания, обогащения сознания новым знанием.
      183
      Без познания не может быть сознания. Познание играет роль процесса активного отражения, предполагающего творческий вклад субъекта в формируемую им картину мира, идеальное преобразование последнего.
      10. Сознание неразрывно связано с мышлением, без которого невозможна никакая осознанная человеческая деятельность. Отношение между ними можно рассматривать как "целое - часть", "общее - особенное". Мышление неотделимо от языка. Язык есть практическое, действительное сознание, выражение реальности мысли. Без языка нет мышления, а без мышления нет сознания.
      Эти основные положения диалектического материализма о сознании - итог длительных изысканий философской мысли и естественнонаучного познания. Они постоянно обогащаются результатами современных исследований этого многогранного феномена. Особенно плодотворен в последнее время кибернетический подход к сознанию.
      Проблема сознания все чаще становится предметом кибернетического рассмотрения [4]. В этом нет ничего парадоксального: кибернетика, в отличие от естественных наук [5], включает в свой предмет психические структуры субъекта. Однако специфика кибернетического подхода к сознанию состоит в том, что кибернетик обычно стремится свести феномен сознания к каким-либо объективным (например, информационным) процессам, установить закономерную взаимосвязь между содержанием сознания и физическими процессами. В контексте такого подхода даются и дефиниции кибернетики. "Кибернетика, - пишет Г. Франк, - есть попытка описать математическими методами умственный труд, чтобы затем, насколько это возможно и желательно, его объективировать" [6]. Под объективированием сознания в данном случае понимается процесс отделения от субъекта его функций и передача их искусственно созданной системе (например, кибернетическому устройству), не обладающему тем единством сознания, которое мы имеем обыкновение принимать за отличительную особенность субъекта.
      К. Штейнбух высказал предположение, согласно которому "каждое субъективное переживание соответствует определенному физически описываемому состоянию организма и прежде всего состоянию нервной системы, а также отчасти гуморальной системы и других органов" [7]. Из этого, как он полагает, неизбежно вытекает, что искусственно созданные технические системы могут обладать сознанием. В более общем плане утверждается, что в самой основе современного научно-технического развития лежит стремление реализовать "духовные" процессы с помощью автоматов. Однако мнение о том, что "духовные" процессы якобы недоступны рациональному анализу, является тормозом развития. К. Штейнбух также считает, что духовное развитие человека зависит от возможности дальнейшего совершенствования его "модели внешнего мира". Предпосылкой для этого служит способность человека к восприятию информации. Главное же утвержде
      184
      ние К. Штейнбуха состоит в том, что "для объяснения духовной деятельности нет необходимости в каких бы то ни было нефизических предположениях" [8]. Это положение, по мысли К. Штейнбуха, можно было бы оспаривать, если бы была найдена какая-либо форма духовных процессов, которая принципиально не объяснялась никакими физическими методами.
      Конечно, это "сильное" утверждение: кибернетика нуждается в более основательном рассмотрении, в том числе и с философских позиций. Ибо зачастую философы такого рода утверждения "непомерно увлекающихся кибернетиков" относят к несостоятельным. "Они забывают, - пишет Т. Павлов, что даже самая совершенная, самая сложная, самая тонкая кибернетическая машина, которая, скажем, может моделировать мозговые процессы, "переводить" с одного языка на другой, писать "стихи", "сочинять" мелодии и т.д., делает все это, не сознавая того, что делает, не обладая ощущениями, чувствами, представлениями, понятиями, категориями, умозаключениями о том, что она делает, и что само по себе в технико-автоматическом отношении, может быть, имеет колоссальное значение как для человека и человечества вообще, так и для дальнейшего развития самого человеческого мозга и сознания" [9]. По замечанию X. Дрейфуса, "онтологическое допущение - утверждение о том, что мир данной человеческой личности также может быть представлен в терминах множества элементов, - приобретает правдоподобный характер, только если пренебречь различием между миром человека и Вселенной или, что в общем-то одно и то же, между ситуациями, в которых оказываются люди, и состояниями физической системы" [10].
      В последнее время исследование проблемы сознания приводит к важному методологическому выводу: "проблема духа и тела" может быть разрешена только через объединение естественнонаучного экспериментального анализа и философского исследования, или, точнее, путем объединения естественных наук с общественными. Эта мысль проводилась в выступлениях многих ученых и философов на XVI философском конгрессе, посвященном теме "Философия и мировоззренческие проблемы современных наук". Такие ученые и философы, как М. Бунге, К. Морган, Дж. Смарт, М. Эйген, выступая по проблеме "Сознание, мозг и внешний мир", заняли позицию естественнонаучного материализма. Они указали на большие возможности экспериментального исследования структурных форм сознания и их связи с мозгом, не входя, однако, в рассмотрение социальной стороны проблемы [11]. Диалектико-материалистическое учение о сознании подчеркивает его общественный характер, раскрывает социальную природу, а также роль труда как основной формы человеческой деятельности в его возникновении и развитии.
      При исследовании проблемы сознания необходимо также исходить из диалектико-материалистического принципа отражения (о чем шла речь в главе I). В. И. Ленин в книге "Материализм и
      185
      эмпириокритицизм" выдвинул и обосновал идею об отражении как всеобщем свойстве материи. "...Логично предположить, - писал он, - что вся материя обладает свойством, по существу родственным с ощущением, свойством отражения..." [12]. Для настоящего анализа принцип отражения как всеобщего свойства материи имеет важное методологическое значение. В частности, он позволяет сделать акцент на рассмотрении естественнонаучных и кибернетических аспектов проблемы сознания [13]. Известная общность человека и машины связана с механизмами отражения, присущими и человеку и машине, но в качественно разных формах. Сравнение мозга человека и машины целесообразно вести не по линии их вещественных субстратов (различие которых очевидно) и не только по линии сопоставления формальных алгоритмов поведения человека и машины, но и по линии сопоставления присущих им внутренних механизмов, специфических форм отражения. "Атрибут отражения, присущий всей материи в целом, - отмечает И. Б. Новик, - задает тот общий масштаб, ту, как сказать, единую шкалу, опираясь на которую можно сопоставлять машину и мозг не в плане чистого умозрения, а строго опытным путем" [14].
      Благодаря кибернетике вошло в широкий научный оборот родственное отражению понятие информации [15]. Кибернетика развила данное понятие в двух направлениях [16]. Во-первых, кибернетический способ мышления привел к обобщению этого понятия: информация была поставлена в связь со сложными динамическими системами как таковыми независимо от того, "человеческими" или социальными, машинными или биологическими они являются. В кибернетике исследуются процессы обмена информацией не только между людьми, но и между людьми и машинами, между людьми и животными, между животными и, наконец, между машинами. Во-вторых, была введена единица измерения информации.
      Категория информации необходима для характеристики внутренних механизмов сознания. "Для феномена "сознание", - отмечает К. Штейнбух, - не подходят ни материальные, ни энергетические категории, его определяют категории информации, и в особенности понятие "сообщение"" [17]. К. Штейнбух в данном случае неправомерно противопоставляет материю и информацию. Понятие информации выражает определенное свойство движущейся материи. Материальным носителем переработки информации в центральной нервной системе являются, в частности, электрические потенциалы. "Мозг, - пишет, например, Г. Уолтер, следует описывать как обширный агрегат электрических элементов, столь же многочисленных, как звездное население Галактики" [18]. Сущность сообщения состоит в том, что оно побуждает к определенному поведению, причем это поведение обусловливается присущим приемнику механизмом (врожденным или приобретенным в результате обучения). Сигнал же, поступивший в приемник, лишь
      186
      приводит в действие этот механизм. Отсюда К. Штейнбух [19] делает следующий вывод. То, что мы понимаем под "сообщением" или "информацией" и что передается нам через посредство языка, письма и так далее соответствует репертуару ключевых раздражителей [20], сформировавшемуся под влиянием социального окружения, то есть в процессе обучения.
      Человек связан с внешним миром, а это значит, что он как принимает, так и выдает информацию. Прием информации заключается в том, что внешние раздражители воздействуют на рецепторы, которые на это отвечают нервными импульсами. Воспринятые комбинации раздражений обрабатываются в сенсорной области нервной системы. Эта область складывается из двух основных процессов [21]. Во-первых, происходит значительное сокращение потока информации. Если на периферии рецепторы могут воспринимать миллиарды бит информации в секунду, то в высшие слои проникает поток информации, составляющей максимум около 16 бит/с. Во-вторых, сенсорная область нервной системы обладает чрезвычайно высокой способностью к "построению инвариантов". Различные комбинации раздражений, приходившие извне, в высшей степени целесообразным образом объединяются в классы одинакового значения. В очень сокращенном виде поток информации поступает в сознание.
      "Современный информационный подход, - констатирует Л. М. Веккер, становится общей концептуальной основой для построения единой теории психических процессов, охватывающей разные формы и уровни их организации" [22]. В исследовании психики человека и, в частности, сознания под влиянием кибернетики и теории информации начинают применяться новые методы и создается соответствующий им понятийный аппарат. Моделирование на ЭВМ расширяет возможности психологических теорий и позволяет более точно ставить психологические вопросы. Техника моделирования на машинах открывает лучшие перспективы для овладения сложностью в психологии. Вызванные кибернетикой перемены в психологических исследованиях способствуют уточнению предмета психологической науки. "Можно сказать, - отмечает О. К. Тихомиров, - что по существу оформилось новое понимание предмета психологии. К традиционному списку (психология как наука о душе, о сознании, о бессознательном, о поведении) добавился еще один вариант: психология как наука об обработке информации..." [23]
      В исследовании сознания утверждается новый язык, основными терминами которого являются "действие" ("поведение"), "регуляция", "информация". На этом языке человеческая психика (и сознание) определяется как своеобразный вид информации, которая (в соответствии с природой всякой информации) выполняет регулирующую роль по отношению к человеческим действиям (индивидуальным и групповым), происходящим в общественно-природной среде человека [24]. Информация служит регулятором
      187
      лишь постольку, поскольку она отражает свойства и структуру окружающей среды, в которой живет человек и в которой протекает его деятельность как предмет регуляции. Содержанием информации является отражение свойств и структуры мира, в котором происходит деятельность, управляемая посредством информации. Формой существования (функцией) информации выступает регуляция человеческих действий.
      Соотношение высших форм психического отражения с информационными процессами в кибернетических машинах на уровне философского рассмотрения принимает иногда характер противопоставления. "Поскольку человеческий организм, - пишет Т. Павлов, - подчинен законам механики, физики и химии и поскольку у него нет никакой возможности, да и нет нужды реагировать сознательно на все, что происходит в нем и вне его, то есть реагировать логической мыслью и сознательными действиями, можно и нужно поставить вопрос: насколько, в каких формах и степени, каким образом кибернетическая информация может заменять отражение, особенно взятое в его самых высших и самых сложных логических и общественных формах?" [25]. Понятие информации, однако, и в кибернетическом плане необходимо рассматривать в единстве трех его составляющих аспектов: синтаксического, семантического и прагматического.
      Более широкий методологический подход к сознанию позволяет показать существенную связь кибернетики как науки об управлении с проблемой сознания, одной из самых сложных гносеологических проблем. Г. Франк по аналогии с парадоксом, ассоциирующимся с теорией познания И. Канта [26], выдвинул и обосновал кибернетический парадокс, согласно которому без понятия сознания нельзя войти в кибернетику, однако с ним нельзя в ней оставаться [27]. Иначе говоря, сознание для кибернетики является некоторой "вещью в себе", без которой в кибернетику невозможно проникнуть, но которую затем нельзя найти в ее системе описания и реализации, поскольку она уже не представляет тайны. Это подтверждается, в частности, следующей мыслью: "Хотя понятия и модели кибернетики ведут свое происхождение из объективирования умственного труда, это объективирование не должно быть прямой имитацией, оно возникает при обратной связи структур объективации с их прообразом, именно с процессом сознания, при сравнении модели с действительностью" [28].
      Понятие сознания в таком случае становится ключом к философским выводам кибернетики. В самом деле, исследование духовной жизни человека зависит в известном смысле от вопроса об уместности и границах кибернетического понимания сознания. Понятое может быть выведено из сознания, обращено в объективный мир, объективировано. "Машина, - пишет П. В. Копнин, - возникает в результате опредмечивания человеческой деятельности, в частности сознания" [29]. Исходя из математического способа описания (алгоритмизации), установлено, что все то, что имеет
      188
      описание, является также объективируемым. Отсюда следует вывод о сходстве машин с аналогами сознания, с их прообразом, который объективируется. При этом обнаружено, что наш аппарат познания принадлежит к классу машин Дж. фон Неймана, которые могут сами идентично воспроизводиться. Иными словами, субъективно переживаемые, сознательные состояния приближаются к математически описываемой структуре нашего аппарата сознания. Но для этого объективированного мира, строго говоря, отделенного и различенного сознания нет больше места в теории объективирования - в кибернетике. Последняя как математическое выражение науки о сознании предстает в качестве "технологии" превращения его в объективный мир.,
      В процессе отделения (объективирования) функций сознания от субъекта можно выделить три следующие друг за другом фазы - понимание, описание и (техническую) реализацию [30]. Такой подход проясняет предмет, метод и цель кибернетики. Прежде чем функция субъекта переводится в самостоятельный объект внешнего мира (объективируется), она становится мысленным объектом. Эта фаза рефлексии субъекта называется пониманием. Привнесенная в сознание и более или менее понятная функция формулируется затем как передаваемое сообщение, например в форме технической схемы или символического представления, для преобразования которого существуют определенные правила. Данная фаза именуется аналитической, или исчисляющей. И, наконец, третья фаза - техническая реализация.
      В фазе рефлексии познается предмет, в настоящем контексте - это умственный труд и информация в ее синтаксической знаковой функции. Фаза формулирования связана с решением о методе: кибернетика, следуя примеру послегалилеевокого естествознания, использует математический метод [31]. Фаза реализации заключает в себе цель: кибернетика пытается осуществить объективирование функций сознания. В каждой из трех фаз отражается тематика сознания. Таким образом, кибернетика, проявляя себя в этих фазах объективирования функций сознания, троекратно укрепляется в плане моделирования сознания.
      На другое соотнесение кибернетики с проблемой сознания нацеливает следующий вопрос: каков методологический смысл процесса кибернетизации (как естественных и технических наук, так и наук социологических)? Известно, что абстрагирование (а кибернетика основана на абстрагировании) включает в себя отвлечение от несущественных в каком-либо отношении сторон изучаемого предмета. Следовательно, результаты абстрагирования содержат лишь некоторую (существенную в данном отношении) часть представлений о предмете.
      Важная роль кибернетики при разработке проблемы сознания обнаруживается и в вопросе о целевой установке, то есть при переходе к фазе реализации. В этом смысле кибернетика выступает как исчисляющее и конструирующее научное направление. "Мож
      189
      но предположить, - пишет Г. Франк, - что к концу нашего столетия возникающая ныне "наука о духе" ознаменуется тем, что она не будет больше говорить о "духе" и его производных, а скорее разложит его на компоненты и через систему информации и информационных процессов лишит его спиритуальности" [32].
      Ясно, однако, что на пути кибернетизации проблемы сознания возникают существенные трудности. К ним относится, например, "неявное знание", утверждение о том, что "мы знаем больше, чем можно выразить". Понятие неявного знания введено М. Полани для обозначения тех аспектов человеческого знания, которые вербализуемы лишь частично [33]. С такого рода трудностями встретились гроссмейстеры, пытаясь превратить свои очевидные, но не сформулированные словесно ("неявные") приемы в эвристики, которые можно было бы заложить в шахматную программу. Идея "неявного знания" используется иногда в качестве отправной точки в аргументации в пользу принципиальной обреченности "механистических" подходов к постижению или моделированию мышления человека. У X. Дрейфуса она получает несколько другую формулировку и интерпретацию. "Периферийное, краевое сознание, - считает он, - учитывает неявные ориентиры, заключенные в контексте..." [34]
      Утверждение "мы знаем больше, чем можем выразить" признается безоговорочно правильным и нетривиальным. "Неявный аспект знания" - это то, что мы связываем с животными. Вероятно, все их "знание" неявно. Рассматривая вербализуемое знание как частный случай, мы нуждаемся в методологии, способной с ним справиться. По характеристике Д. М. Маккея, "то обстоятельство, что машинные программы (программы для цифровых машин) неизбежно эксплицитны и дискретны, не исключает возможности цифрового моделирования процессов, лежащих в основе неявного знания..." [35]
      Кибернетика, разрабатывая проблему сознания, формирует понятийный аппарат, дающий возможность исследовать глубинные структуры и механизмы психической деятельности человека. Кибернетический подход показывает методологическую ограниченность (а часто и неправомерность) таких, например, интерпретаций поведения человека, которые были постулированы в рамках бихевиоризма, вообще отрицающего понятие сознания. Это замечание приводит к вопросу о соотношении кибернетики и психологии, который требует, однако, специального рассмотрения.
      В трактовке проблемы сознания (во избежание теоретической односторонности) важно не упускать из виду, что философско-кибернетический анализ - это лишь один из возможных "срезов" в исследовании столь трудной и многогранной проблемы, могущей получить адекватное решение лишь на путях комплексного, системного подхода с учетом диалектико-материалистической интеграции знаний, добываемых разными науками.
      190
      2. Критика методологии бихевиоризма
      Бихевиоризм как психологическое направление мышления уже более полувека задает тон в психологии США. Бихевиористская концепция сильно влияет на "науки о духе". Будучи связанным с неопозитивистской философией и методологией, бихевиоризм оказывает воздействие на социальные науки. Поведение человека часто объясняется бихевиористской концепцией. Образ человека, представление о его сущности, общественном положении, возможностях воспитания, его будущем и даже о его этических функциях в капиталистическом обществе определяются в значительной мере идеями бихевиоризма. Поэтому было бы слишком узко видеть в нем лишь психологическую школу.
      Бихевиоризм развивается в интенсивном взаимодействии с неопозитивистской теорией и методологией. Без такого симбиоза он не может существовать. В свою очередь он служит полигоном для применения принципов позитивистской философии в социальных науках.
      Традиционная психология сознания оказалась непригодной для решения проблем быстро развивающегося империалистического общества в США. Она не удовлетворяла прагматически ориентированное общество. Несомненно, ранний бихевиоризм повлек за собой заметные перемены в психологической мысли начала XX в. Оттеснение стародавней, основанной на интроспекции психологии сознания, пронизанной идеалистическими, отчасти мистическими представлениями, знаменовало прогресс в истории психологии. Резкая критика с позиций бихевиоризма теории, методологии и методики традиционной психологии сознания была исторически необходимой. Однако достигнутые новым течением результаты оказались односторонними, недостаточными и потому также достойными критики [36].
      Бихевиоризм выдвинул положение, согласно которому предметом психологии служит человеческое поведение, сознание же есть необъяснимое и бесполезное понятие. Бихевиоризм не признает научными также такие понятия, как "мышление", "чувства" и т.д. Из того факта, что результаты решения задачи у человека и автомата не различаются, бихевиористы делают вывод об идентичности человеческого мышления и соответствующей деятельности автомата [37]. Определяющими для бихевиоризма стали понятия "поведение", "приспособление", "раздражитель", "реакция", "образование привычки", "форма поведения", "организм". В качестве цели бихевиористской психологии выступал "контроль за человеческим поведением". Позитивными моментами этого движения можно считать борьбу за строгость и объективность результатов исследования, стремление к их практическому использованию. Однако философско-теоретическая позиция свидетельствует о том, что существенные стороны психического в силу бихевиористского редукционизма были исключены из предмета
      19Г
      психологии. Более того, специфическое качество поведения человека оказалось непризнанным [38], его социально-экономические детерминанты остались вне рассмотрения, структура человеческого поведения не соотносилась с его предметным характером. В результате научное объяснение сущности человеческого поведения стало невозможным. Хотя бихевиористская ориентация психологии имеет значение исторически необходимого шага, на основе философии прагматизма [39] объективное взаимоотношение сознания и реальной деятельности в достаточной степени раскрыто быть не может.
      "Психология, как она видится бихевиористу, есть вполне объективная, экспериментальная отрасль естествознания. Ее теоретическая цель состоит в предсказании и контроле поведения. Интроспекция не играет существенной роли в ее методике, а научное значение ее данных не зависит от того, в какой мере понятие сознания подходит для ее интерпретации. В своем стремлении получить единую схему реакций живого существа бихевиорист не признает различия между человеком и животным. Поведение человека при всей его утонченности и сложности составляет только часть бихевиористского исследования". С этим положением выступил в 1913 г. Дж. Б. Уотсон в статье "Психология, как она видится бихевиористу" [40]. Эта работа стала манифестом бихевиоризма, а ее автор - основателем этой психологической школы.
      Дж. Б. Уотсон противопоставил тогдашней психологии сознания воззрение на общую структуру психологической проблемы, которое повлекло за собой (особенно в США) экспериментальное изучение поведения. Центральное значение для рассматриваемой данным автором проблемы имеют понятия раздражителя (стимула) и реакции. Обладающий поведением организм представляется как машина, состоящая из раздражителя и реакции. При таком способе рассмотрения сознание отсутствует. Методология бихевиоризма вследствие крайней эмпирической позиции в состоянии преодолеть ряд существенных недостатков старой дуалистической психологии сознания, но ценой ряда новых ошибок.
      Уже к началу 30-х гг. среди бихевиористов высказывались мнения о необходимости существования опосредованных, не прямо наблюдаемых факторов (посредствующих переменных) между раздражителем и реакцией. От грубой схемы S-I-R (стимул-реакция) перешли к более утонченной S - I -> R (I посредствующая переменная). Эти необихевиористские воззрения особенно активно развивали К. Гулль и Э. Толмен. К посредствующим переменным последний относил, например, систему целей и когнитивных убеждений. В рамках логического бихевиоризма [41] посредствующие переменные интерпретируются как логические конструкции событий в области наблюдаемых стимула и реакции. Б. Ф. Скиннер [42] в 1945 г. установил, что бихевиоризм был не чем иным, как основательным операциональным анализом традиционных менталистских понятий. Как известно, операционализм ут
      192
      верждает, что понятие равнозначно ряду соответствующих ему операций или понятие "синонимично" соответствующим ему операциям [43]. Очевидно, что бихевиористская концепция образования понятий слишком далеко отстоит от реальных методологических проблем построения теории в психологии. Особенно это проявилось в том, что К. Гулль и Э. Толмен в психологической работе постоянно вступают в противоречие с собственным операционалистским кредо.
      В контексте анализа бихевиоризма значительный интерес представляет критический разбор ультрапозитивистской концепции Б. Ф. Скиннера. Этот современный психолог в методологическом отношении оказался последовательным наследником Э. Маха. "Для меня бихевиоризм является специальным случаем научной философии, которая приобрела форму прежде всего в трудах Эрнста Маха, Анри Пуанкаре и Перси Бриджмена" [44]. Цель Б. Ф. Скиннера функциональный анализ поведения, идентификации переменных, которые контролируют поведение.
      Методологическая позиция Б. Ф. Скиннера антитеоретична в трех отношениях [45]: он отвергает эвристическую и ориентирующую функцию теории (радикальный индуктивизм); он считает теории, включающие ненаблюдаемые внутренние переменные, полностью ненужными и бесполезными (подход по принципу "черного ящика"); все попытки дедуктивного построения теории "ли ее формализацию он встречает с большим скепсисом и подчеркивает безусловное преимущество описания эмпирически полученных фактов (дескриптивизм). Вместе с тем необходимо отметить, что указанный автор не отвергает существования внутренних причинных событий; выдвигаемая им концепция имеет не онтологическую, а методологическую природу. Его центральный аргумент-"возражение против внутренних состояний заключается не в том, что они существуют, а в том, что они для функционального анализа не являются релевантными" [46]. Методологическая порочность такого рассмотрения заключается в противопоставлении объяснения поведения внешними состояниями объяснению внутренними причинами. Методологические контроверзы Скиннера говорят о том, что его видение проблемы было ограничено господством идеалистических течений в психологии, что может иметь определенное историческое оправдание. Однако, будучи нашим современником, Б. Ф. Скиннер остается "ультрапозитивистским Дон Кихотом" [47].
      Б. Ф. Скиннер представляет радикальную бихевиористскую позицию. Он исходит из наблюдаемых взаимосвязей "раздражитель-реакция", пытается их описать и сформулировать определенные закономерности. Изучение его концепции вскрывает основания бихевиористского мышления. Как никакой другой теоретик бихевиоризма Б. Ф. Скиннер имеет ныне большое влияние на различные буржуазные социальные науки. Его теория обучения воспринимается многими психологами, педагогами, социологами и специалистами других наук в качестве фундамента для объяснения человеческого поведения.
      193
      Б. Ф. Скиннер является не только теоретиком обучения и экспериментатором, он выступает также идеологом империалистического общества и в этой функции очень активен. Существует тесная связь между его теоретической концепцией и его мировоззрением (общественными и моральными представлениями, идеалом человека). Как теоретически, так и идеологически он программирует концепцию приспособления "организма" (и животного и человека) к внешнему миру. Исходя из опытов над животными, Б. Ф. Свиннер предлагает также немало идей и технических приемов по управлению поведением человека. Он видит главную задачу в создании "технологии" поведения, ведущего к несознаваемому приспособлению людей к буржуазному обществу.
      Исходный пункт теоретической позиции Б. Ф. Скиннера - моторные акты поведения отдельного индивида (чаще всего животного). Анализируется их зависимость от детерминирующих переменных среды. Данный автор отвергает все теоретические предпосылки как физиологические, так и (особенно) психологические, "менталистские" концепции объяснения внешнего поведения. Он преследует цель описать лишь внешнее, явное поведение организма в его корреляциях с физическими детерминантами окружающей среды и (всецело индуктивным путем) достигнуть закономерностей поведения. Последние должны основываться лишь на эмпирически устанавливаемых взаимосвязях между поведением и определенными переменными внешней среды. В противовес Э. Толмену, Г. Гуллю и другим необихевиористам Б. Ф. Скиннер отказывается от посредствующих переменных. Он рассматривает поведение как теоретически "незапятнанное". Для него поведение есть предмет, в объяснении которого можно обходиться без гипотетико-дедуктивных методов. Признается только наблюдаемое поведение. То, что не операционализируемо, квалифицируется как фиктивное и иррелевантное. Речь идет лишь об открытии корреляций между переменными среды и переменными поведения, то есть о контингенте усилителей (Verstarkerkontingenzen). Он пытается создать теорию поведения, которая в конечном счете может быть выражена на языке физики. Этим эмпирический дескриптивно-индуктивный бихевиоризм особенно обязан раннему операционализму Бриджмена.
      Б. Ф. Скиннер основал свою теорию обучения на результатах наблюдения за поведением животных, главным образом крыс и голубей. Его видение психологии иногда не без справедливости называют "крысиной психологией" [48]. Сам он расценивает ее как средство достижения цели, а именно интерпретации человеческого обучения. То, что экспериментально установлено на крысах и голубях, он чаще всего с непринужденностью широкой натуры в беллетристическом стиле переносит на человека. В этом заключается "невралгический" пункт его теоретической концепции.
      194
      В рамках взаимодействия организма и среды Скиннер рассматривает связь "раздражитель-реакция" в качестве элементарной единицы поведения. При этом, правда, он проводит теоретически важное разделение двух классов реакций: ответного и оперативного поведения. Ответное поведение, которым данный автор занимается мало, охватывает безусловные рефлекторные процессы, органические реакции. Он обращается всецело к оперативному поведению (operantes Verhalten), акцентируя внимание на том, что взаимодействие организма и среды понимается неполно, если не включает результаты, последствия поведения. Почти каждый двигательный акт ведет к изменениям в окружающей среде соответствующего организма. Если эти изменения сигнализируют обратно, они могут повлиять на будущее поведение, то есть иметь последствия, его детерминирующие.
      Оперативное поведение свойственно развитию как животных, так и особенно - человека. По Скиннеру, оно является господствующим типом обучения, прежде всего в области специфически человеческого, социального и вообще языкового поведения. Несомненно, обратное воздействие результата поведения на последующее поведение имеет большое значение. Выражением "оперативное поведение" Б. Ф. Скиннер обозначает то, что индивидуум (в соответствии с его исходной моделью элементарного акта поведения) действует в состоянии активности и осуществляет акт поведения. "Понятие "оперативный" ...выражает тот факт, что поведение действует на внешний мир, значит активно воздействует, чтобы производить следствия" [49]. В противоположность пассивному ответному поведению здесь подчеркивается активное начало. Наряду с термином "оперативное поведение" в литературе также часто используются выражения "инструментальное поведение" или "действующее поведение".
      Сущность оперативного поведения состоит в его зависимости от усилителей окружающей среды индивида. Оперативное поведение изменяется и развивается на основе обратно сигнализирующего усиливающего раздражителя. Но что представляет собой усилитель, Б. Ф. Скиннер не уточняет, рассматривая его лишь операционально. Данного автора интересуют только функциональные отношения между наблюдаемым усилителем и внешним поведением, то есть данные входа и выхода. На понятии усилителя [50] - центральной категории теории обучения Скиннера - сказывается ограниченность его индукционистского подхода. Как изменяется поведение, каков механизм процесса и диалектика внешних и внутренних условий - это остается вне рассмотрения.
      Б. Ф. Скиннер видит в человеке только биологический организм, реагирующий на раздражители окружающей среды. Общественную сущность человека он игнорирует. Общество, по его мнению, есть носитель условий, а не система, формирующая поведение человека, не творец человеческой личности. Ученый идет не от общества к личности человека, а от животного к человеку. Он
      195
      экстраполирует поведение животного на человека, анимализируя его. Б. Ф. Скиннер не замечает качественных различий в отражательной деятельности животного и человека. Психические действия человека оцениваются только как более сложные и дифференцированные по сравнению с животными. А то, что он обозначает в качестве культуры, является системой усилителей. Как внешний мир животного редуцируется к биологическим усилителям, культура человека редуцируется к социальным усилителям. В борьбе "культур" и идеологий, по Скиннеру, надо стремиться к тому, чтобы обеспечить выживание буржуазной культуры.
      Некоторые психологи и социологи хотят видеть в Скиннере "чистого" ученого, работающего с естественнонаучной точностью. Его теоретические, особенно идеологические, политические, этические взгляды оцениваются в таком случае как личные убеждения человека Скиннера, от которых можно абстрагироваться. Однако такой разрыв метода, теории и идеологии у Б. Ф. Скиннера как ученого-обществоведа невозможен. Концепция Скиннера и его идеология применяются почти во всех сферах общества - в трудовом процессе, школьном воспитании, психотерапии, пропаганде, искусстве, этике, социальной я интернациональной политике. Б. Ф. Скиннер как экспериментатор, искатель контингента усилителей - это одна, а Б. Ф. Скиннер как идеолог, как главный свидетель манипуляции поведением людей в империалистическом обществе - это другая сторона медали. При оценке научной и общественной деятельности Скиннера следует учитывать обе эти стороны в их зависимости друг от друга. Теория и поведенческо-технологические рекомендации Скиннера как инструмент психосоциального контроля над массами вполне соответствуют потребностям империалистического общества и приобретают поэтому политическую значимость.
      В последнее время некоторые буржуазные социологи некритически идентифицируют теорию обучения Скиннера с социальной психологией. Под сильным влиянием Г. Гоманса и других "психологических редукционистов" социологии США в 60-х гг. в Федеративной Республике Германии развилось подобное течение, к которому принадлежит ряд молодых социологов: Ф. Штенденбах, Г. Гуммель, К. Опп и др. Эти ученые стремятся осуществить теоретическую ориентацию буржуазной социологии на основе теории обучения Скиннера. Они прокламируют теоретико-поведенческую социологию. Исходя из неопозитивистского понимания науки, указанные авторы предпринимают попытку "редуцирования социологии к психологии". "Применение теории обучения Скиннера в социологии ведет к большому прогрессу в познании" [51]. Г. Гуммель и К. Опп утверждают, что все социологические понятия и положения выводимы из психологических.
      Далее Б. Ф. Скиннер оказывает большое влияние на буржуазную педагогику и педагогическую психологию. Исходя из своей теории усиления в обучении, он в середине 50-х гг. подверг резкой
      196
      критике сущность школы в США и развил идеи программированного обучения. Эта критика в условиях "шока от спутников" и внедрения кибернетического мышления получила широкий резонанс. Идеи программированного обучения и их быстрое практическое внедрение, несомненно, оказали позитивное влияние на практику обучения. Однако теоретическая концепция, на которой Б. Ф. Скиннер создавал программированное обучение, заслуживает критики. Последняя и сегодня актуальна: в 60-е гг. идеи программированного обучения и также во многом лежащая в их основе теория были переняты социалистическими странами.
      Идея и общая модель основанного Б. Ф. Скиннером программированного обучения, несомненно, имеют практическое значение. Но конкретный-скиннеровский-вариант программирования не перспективен для человечества в целом [52]. Его концепция программированного обучения выступает в качестве моста между скиннеровской теорией обучения и практикой, причем в ее основе лежит механико-биологическая теория бихевиоризма. С восприятием теории обучения Скиннера перенимается также его образ человека.
      Б. Ф. Скиннер, как характеризует его М. Г. Ярошевский, является ныне "центральной фигурой на сцене бихевиоризма" [53]. Он внес значительный вклад в развитие лабораторного эксперимента, подняв технику экспериментирования на животных на высокий уровень. Ему удалось путем оригинальной экспериментальной архитектоники точно указать на действие усилителей в поведении животных. Конечно, высокая оценка лабораторного эксперимента - это результат не только бихевиоризма; она восходит к парадигме общей психологии, а также других экспериментальных дисциплин и служит мотивом естественнонаучной точности. (Правда, узкие границы лабораторного эксперимента все более обнаруживаются в социальной психологии и психологии личности).
      Концепция усиления содержит рациональные моменты. Отражая некоторые общие аспекты организации поведения высокоразвитых живых существ, она стимулирует теоретическое мышление в психологии. Критика направлена не на данную концепцию, а на ее основные недостатки и упрощения. Б. Ф. Скиннер не вскрывает действительной диалектики отношений между индивидом и обществом. Именно поэтому его концепция расценивается как механистическая. Им не используются и теоретические концепции нейрофизиологии. В силу этого концепция усиления не поднимается выше уровня абстрактного отношения организма к внешнему раздражителю. Игнорирование качественной специфики социальных и психических закономерностей человека в теории обучения ведет к биологизму.
      Теория детерминации человеческого поведения, призванная объяснять процесс развития человеческой личности, должна отвечать следующим требованиям [54].
      1. Определять общественно-историческую сущность человека. Исследование должно концентрироваться на специальных соци
      197
      ально опосредованных формах обучения в рамках конкретно-исторического общества. Не биологический организм выступает в качестве исходного теоретического пункта, а социальная сущность человеческого индивида в его социально-исторической среде.
      2. Отражать единство сознания и деятельности как важнейший методологический принцип. Теория обучения или поведения не может отказываться ни от человеческого сознания (бихевиоризм), ни от практического поведения (интроспекционизм и психология переживания). Любая односторонняя редукция означает тупик.
      3. Учитывать качественно новые формы человеческой психики. Специфические формы приема, переработки и воспроизведения информации, мотивация и оценочная деятельность относятся к важнейшим исходным величинам в теории поведения человека [55].
      4. Акцентировать внимание на уровне онтогенетического развития, биографии индивидуума. Человеческий индивид - это не анонимный, пустой организм. Он представляет собой дифференцированную, активную и творческую личность.
      5. Рассматривать содержание мышления, оценки и реальное поведение, цели и ориентации. Поэтому необходим конкретный подход, позволяющий установить взаимосвязи между развитием личности и общественными факторами.
      Нетрудно заметить, что теория обучения Скиннера исходит из элементарных форм обучения, приспособления животных к окружающей среде. Критика ее направлена против притязаний на универсальность, против того, чтобы эти элементарные формы детерминации поведения животных рассматривать в качестве детальной парадигмы детерминации поведения человека.
      Б. Ф. Скиннер не только экспериментатор и теоретик бихевиористской психологии в США. Он считается одним из ведущих специалистов психологического управления в империалистическом обществе. Эта двойная функция, выполняемая им очень активно, соответствует его убеждению в том, что только психология является ныне наукой, знающей ответы на большинство социальных вопросов. Эта косвенно выраженная установка помогает уяснить личную мотивацию столь беззаботного экскурса в область общественной теории политику, идеологию. Такая миссия сознания рискует окончиться психологизирующей спекуляцией.
      Бихевиоризм (и социальный бихевиоризм) рассматриваются в качестве исходного базиса эмпирической социальной психологии [56]. Здесь заслуживает внимания прежде всего концепция Ф. Олпор-та, автора учебника по социальной психологии, изложившего первые результаты, полученные с помощью эмпирических экспериментальных методов. Ф. Олпорт говорит о двух основаниях, на которых строится его концепция социальной психологии: теоретическим является бихевиоризм, методическим - эксперимент. В соответствии с бихевиористскими положениями предметом социальной психологии выступает социальное поведение. "Влияние одного индивида на другого, - пишет Ф. Олпорт, - всегда есть свой
      198
      ство поведения. Одна личность стимулирует, а другая реагирует-в этом процессе мы имеем дело с существом социальной психологии. Средство, с помощью которого одна личность стимулирует другую, есть всегда внешний агент или действие, и никогда им не является сознание" [57].
      По мнению Ф. Олпорта, "социальное поведение включает раздражитель и реакцию, которые находятся между индивидом и социальной областью его окружения, то есть между индивидом и его согражданами" [58]. Бихевиоризм, служащий теоретическим основанием социальной психологии Олпорта, не столь радикальный, как у Дж. Б. Уотсона, а умеренный. В тех случаях, когда это необходимо для психологического объяснения, признается существование сознания. "Психология есть наука, исследующая поведение и сознание. Из этих двух понятий на первое место ставится поведение, так как оно служит принципом объяснения и потому более фундаментально" [59]. Для "объяснения" психических функций решающим является ряд "раздражитель - нервная трансформация - реакция". Ф. Олпорт считает, что "сознание часто сопровождает этот ряд событий, но никогда само оно не образует члена в этой цепи" [60]. Аналогично "социальному поведению" как специальному случаю поведения вообще, внутри области сознания выделяется "социальное сознание". Оно опредляется как "сознание, которое сопровождает социальные установки и явные реакции на раздражитель" [61].
      С точки зрения Ф. Олпорта, для того, чтобы понять социальное поведение, следует рассматривать не только раздражитель и реакцию на него, но и учитывать подготовленность индивида к реакции. Без сомнения, это высказывание представляет собой "размягчение" позиции радикального бихевиоризма. Механико-линейная упорядоченность раздражителя и реакции в качестве модели объяснения человеческого поведения Ф. Олпортом уже ставится под вопрос. Внутренние детерминанты поведения обозначаются им как "установки". У Ф. Олпорта "установка" выполняет функцию опосредствующих переменных, как они официально были введены необихевиоризмом (К. Гулль, Э. Толмен); это - лишь модификация первоначального, строгого бихевиоризма, но не его преодоление.
      Односторонняя бихевиористская ориентация, которой придерживалась экспериментальная социальная психология в США на начальной стадии своего развития, негативно сказалась на этой дисциплине, препятствуя, в частности, прогрессу психологии личности. "Бихевиоризм в ходе своей истории выступил с решением превратить психологию в естественную науку о поведении организма. Но организм был согласно его схеме в принципе чем-то "пустым"" [62]. Ориентация на изучение механизма "стимул-реак"ция", выявленного при исследовании поведения животных, привела к тому, что из поля зрения выпала конкретная, рассматриваемая в историческом контексте личность.
      199
      Как известно, основоположник бихевиоризма Дж. Б. Уотсон полагал, что должно рассматривать "людей как живые организмы". Его последователи долго верили, что найденные в опытах над животными механизмы обучения могут объяснить человеческое (а вместе с тем и социальное) поведение. Существовала видимость того, что Л. Сэв называет "общественными отношениями между поведениями" [63], а это закрывало возможный предмет исследования. Поэтому мы уже констатировали "антиисторический характер" бихевиоризма и изгнание личности из области психологического исследования. К тому же бихевиоризм по крайней мере ранний, "молекулярный" - имел склонность к "атомистическому" способу рассмотрения, при котором целостные и сложные акты поведения расщеплялись на элементы типа "раздражитель - ответ на раздражитель". Однако для анализа высокосложного социально-психологического поведения "атомистический" подход не подходил. Потребовалась концепция, учитывающая целостный характер поведения и переживания. В результате возникла гештальт-психология.
      Переходным звеном к концепциям гештальтистов стала теория Дж. Г. Мида. В истории американской социальной психологии этот исследователь занимает особое положение: он не эмпирик. То новое, что он внес в социальную психологию, - это проблематика ролей. Своей теорией он открыл область социализации, а также проблему интеракции, в особенности вербальной и невербальной коммуникации [64]. Им предпринята попытка преодолеть "антимен-тализм" классического бихевиоризма. Антибихевиористским является также суждение о том, что при психологическом анализе поведения надо исходить не из изолированного индивида, а из "социальной группы", к которой индивид принадлежит. Положение Дж. Г. Мида "социальное поведение нельзя объяснить, если рассматривать только его составные части, раздражители и реакции; его следует рассматривать как динамическое целое" [65] означает неприятие "радикального" бихевиоризма. Но общую бихевиористскую установку данный автор не преодолевает, хотя и исходит из "социального поведения" (социальный бихевиоризм). На место материальных, общественно-экономических отношений, определяющих социальную жизнь людей, он ставит отношения "ролей" (ролевой редукционизм).
      Противоположностью как бихевиоризму, так и гештальтизму выступает социальная психология, основывающаяся на диалектико-материалистической методологии. Философско-методологические корни бихевиоризма показывают важность регулятивной функции принципов исторического материализма в решении проблем современной психологии.
      200
      3. Искусство и искусственный интеллект
      Проблема кибернетизации эстетики вызывает интерес не только у специалистов по эстетике, но и у всех представителей этой многогранной, по сути философской области. Объективным основанием такой постановки проблемы служит взаимопроникновение идей и методов в науке, яркой выразительницей которого можно считать кибернетику в ее широком, философски интерпретированном понимании. Идеи и методы кибернетики интенсивно ассимилируются многими как естественными, так и гуманитарными науками, переживающими период обобщения, систематизации и теоретизации. К этому рубежу подошла и эстетика, которую ныне уже не может удовлетворить традиционный сугубо качественный подход. В эстетической науке начинается период активного обобщения фактов, их количественного описания и теоретической интерпретации.
      Применению кибернетики в области искусства уделяется все большее внимание и все чаще приводятся факты, не подлежащие отрицанию. Всякая человеческая деятельность (в том числе логическое и художественное мышление и психические переживания вообще) совершается по определенным законам и, следовательно, может быть предметом моделирования на ЭВМ.
      Специфика объекта эстетики заключается в его чрезвычайной сложности и многообразии, высокой степени индивидуальности и конкретности. Поэтому сразу сделать эстетику строгой и последовательной, а тем более математизировать ее, невозможно да и нецелесообразно [66]. Необходимо провести большую работу по обобщению понятийного аппарата на более низших, простейших уровнях абстракции. Эстетика должна быть описана логическим методом в его традиционной, словесной форме. И только после этого можно "стыковать" ее с более современным научным аппаратом, с математической логикой, теорией информации и кибернетикой.
      Н. И. Крюковский пришел к выводу о том, что "стыковка" эстетики с кибернетикой произойдет на философском уровне, что понятия обеих наук будут приведены как бы к общему знаменателю, в качестве которого здесь 'выступает не только единый уровень абстракции, но и их единая философская трактовка [67]. Кроме того, необходимо назвать еще один фактор, говорящий в пользу применения кибернетических методов в эстетике. Это - психология творчества, уже давно начавшая использовать понятия из области кибернетики 'и теории информации и имеющая много общего с эстетикой. Применение кибернетики в области эстетических явлений 'поможет изложить эстетику в терминах объективного описания.
      Важным становится вопрос о специфике эстетической информации. Сохраняя все признаки информации вообще и подчиняясь ее общим закономерностям, эстетическая информация имеет и свои, особенные законы, которые соответствуют тому, что стали
      201
      называть законами красоты. При количественном рассмотрении специфика эстетической информации, в частности, состоит в том, что последняя передается по каналу, имеющему не только горизонтальное, но и вертикальное многообразие. С философской и общеэстетической точек зрения это трактуется как необходимость единства формы и содержания, что, собственно, и обеспечивает эстетическую значимость произведения.
      В этом плане к эстетическим категориям можно подходить с позиции общей теории систем в ее теоретико-множественном варианте. Поскольку прекрасное и безобразное редко выступают в ч!истом виде, о предметах можно говорить, что они прекрасны или безобразны лишь в той или иной степени. Поэтому аппарата двухзначной логики здесь (в отличие от техники) недостаточно. Требуется логика, которая фиксировала бы не только крайние, но и промежуточные состояния. Это может быть трехзначная, четырехзначная или вообще n-значная логика. Например, четырехзначная логика удобна потому, что она позволяет сопоставить "эстетические категории с такими философскими понятиями, как "становление", "бытие", "деградация" и "небытие". Это наполняет глубоким смыслом и эстетические категории [68].
      Вместе с тем сопоставление эстетических понятий с кибернетическими способствует их систематизации, помогает преодолению разрыва между общим и особенным в эстетической проблематике. Разрыв видится в том, что общее и неструктурное понимание эстетических категорий затрудняет их применение в конкретных областях действительности. Более того, кибернетический и теоретико-информационный подходы, благодаря которым эстетические понятия и категории рассматриваются на более конкретных уровнях, несут большой эвристический заряд. Последний проявляется в том, что эстетика возвышается над эмпирическим уровнем, становясь теоретической [69].
      Все это говорит о том, что современная философская эстетика превращается в область применения понятийного аппарата и методов кибернетики. Поэтому нельзя согласиться с Г. Франком, который считает, что традиционной философской эстетике чужды идеи кибернетической эстетики [70]. В самом деле, философская эстетика, связанная с пониманием и описанием прекрасного, содержит в себе возможность перехода к количественному, когда само качественное, существуя в общем контексте методологических трансформаций в науке, инициирует развитие количественного подхода в эстетике. Это теоретическое обновление эстетики было замечено уже Н. Г. Чернышевским. "Смеем уверить, - писал он, - что истинно-современные мыслители понимают "теорию" точно так же, как понимает ее Бэкон, а вслед за ним астрономы, химики, физики, врачи " другие адепты положительной науки. Правда, по этим новым понятиям не написано еще, сколько нам известно, формального "курса эстетики"; но понятия, которые будут лежать в его основании, уж достаточно обозначились и развились в отдельных маленьких статьях и эпизодах больших сочинений" [71].
      202
      В эпоху НТР эстетика необходимо вписывается в пространство технической цивилизации. Под влиянием статистической теории информации эстетика "отпочковала" от себя информационную эстетику, которая (в первоначальном варианте) не ставит своей задачей интерпретировать то, что мы в данном объекте обозначаем как прекрасное или безобразное, трагическое или комическое и т. п. По характеристике М. Бензе, одного из ее создателей, "эта новейшая эстетика не является интерпретационной и не делает попыток установить объективное содержание понятий "прекрасный", "не прекрасный", "безобразный", "не безобразный" и т.д. Следовательно, ее можно назвать констатационной эстетикой. Это означает следующее: наши высказывания об объектах искусства или дизайна опираются на объективно установленные факты точно так же, как минералогия выявляет в том или ином минерале определенное строение, а не дает его интерпретацию" [72].
      Информационная эстетика основывается на четырех тезисах. Тезис о материальности говорит о том, что нет объектов искусства, которые не были бы так или иначе изготовлены из какой-нибудь субстанции. Существуют только материальные художественные объекты. Тезис об упорядочении гласит, что везде, где материя превращается в объекты искусства, происходит упорядочение в пределах заданных элементов. Тезис о коммуникативности показывает, что мы имеем объект искусства, когда он включен в цепь "передатчик-приемник", связывающую "производителя" и "потребителя" этого объекта. Тезис о знаковости утверждает, что всюду, где речь идет о художественном произведении, определенную роль играют знаки, знаковые образования и знаковые процессы.
      Когда создают произведение искусства, будь то стихотворение или музыкальная композиция, пытаются надлежащим образом упорядочить некоторые заранее данные элементы, например слова или ноты. Этот факт применительно к поэзии достаточно проникновенно отразил А. А. Блок. Он писал: "Что такое поэт? Человек, который пишет стихами? Нет, конечно. Он называется поэтом не потому, что он пишет стихами; но он пишет стихами, то есть приводит в гармонию слова и звуки, потому что он - сын гармонии, поэт. Что такое гармония? Гармония есть согласие мировых сил, порядок мировой жизни. Порядок - космос, в противоположность беспорядку - хаосу. Из хаоса рождается космос, мир, - учили древние. Космос - родной хаосу, как упругие волны моря - родные грудам океанских валов. Сын может быть не похож на отца ни в чем, кроме одной тайной черты; но она-то и делает похожим отца и сына. Хаос есть первобытное, стихийное безначалие; космос - устроенная гармония, культура; из хаоса рождается космос; стихия таит в себе семена культуры; из безначалия создается гармония. Поэт - сын гармонии; и ему дана какая-то роль в мировой культуре. Три дела возложены на него: во
      203
      первых, - освободить звуки из родной безначальной стихии, в которой они пребывают; во-вторых, - привести эти звуки в гармонию, дать им форму; в-третьих, - внести эту гармонию во внешний мир" [73].
      Образование порядка из хаоса, гармонии из безначалия - все это, по существу, выражает, говоря языком науки, антиэнтропийный эффект информации, формирование упорядоченных информационных структур, или эстетических образов. Мера произведения искусства, таким образом, должна зависеть от определенных отношений упорядоченности между элементами сложности материала, в котором хотят создать эту упорядоченность. Тогда возникает вопрос о том, как выражается эстетическая мера М произведения искусства через меру упорядоченности О и меру сложности С. Ясно, что с повышением степени упорядоченности, то есть с возрастанием числа установленных отношений порядка внутри произведения искусства, его эстетическая мера также увеличивается. Следовательно, эта мера, численно отражающая эстетическую характеристику произведения искусства, должна быть тем больше, чем больше в нем отношений упорядоченности. Она будет уменьшаться по мере усиления сложности. Например, богатая инструментовка "убивает" мелодию. Таким образом, эстетическая мера такого простого рода будет выражаться отношением М = O/C, впервые приведенным Г. Д. Биркгофом в 1928 г.
      Определение численного значения упорядоченности художественного произведения позволило бы вместо "это мне нравится" сказать "этот объект имеет значение упорядоченности О = 435!" [74]. При теоретико-информационном рассмотрении формула для эстетической меры принимает вид: М = I/H - I/Hmax, где H - статистичеcкая информация, а Hmax - максимально возможная статистическая информация для заданной знаковой системы [75]. Информационная эстетика включает знаковую систему со всеми ее функциями и операциями в коммуникативную схему, в пределах которой уже нетрудно определить знаки или сигналы так, чтобы стало возможным применение теоретико-информационных формул. Если мы хотим говорить о произведении искусства так, как Галилей говорил о природе - то есть не поэтическим, а математическим языком, то мы должны математизировать понятия, решающие для оценки искусства, например, такие, как "красивый", "некрасивый", "безобразный" и т. п. [76] Современная техника статистической и численной эстетики в состоянии отразить мир искусства, художественных творений, эстетических состояний в системе математических, числовых значений. Символизация законов красоты и высказываний о законах - не конечная цель, а только средство к цели [77]. Она предполагает количественный анализ структурных закономерностей мышления, который открывает путь к объективированию продуктов мышления, к объективированию явлений культуры.
      204
      В книге А. Моля материальные элементы сообщений - знаки - трактуются по аналогии с товарами, обладающими стоимостью [78]. Культура рассматривается как огромное множество сообщений. А теория коммуникации - нечто вроде "теоретической физики" сообщений - оценивает сообщение в математических терминах, отвлекаясь от его содержания. Количество информации в сообщении, выраженное в битах (по К. Шеннону), будет
      H = -NE Pi log2Pi,
      где N - общее число элементов последовательности сообщения. Информация равнозначна тому, что можно назвать сложностью сообщения. А. Моль считает информацию и сложность тождественными величинами, из которых первая характеризует сообщение прежде всего в целом, а вторая - как комбинацию определенных частей или фрагментов [79]. Разница между числом знаков в сообщении и их минимальным числом, необходимым для передачи того же количества информации, подсчитанного по формуле Шеннона, называется избыточностью. Избыточность, обеспечивая надежность передачи сообщения, является мерой одной из основных характеристик сообщения - его понятности.
      Действие, оказываемое на человека произведением искусства, основано именно на том, что последнее всегда несет получателю избыток информации, оригинальности, который и создает впечатление так называемого "перцептивного богатства" художественного произведения. Следует, однако, определить этот избыток количественно. Лучше всего запоминается то, что нас убеждает, поскольку такая информация становится частью нашего сознания, каким-то образом вписывается в него. Если норма оригинальности сообщения, по А. Молю [80], намного превышает объем восприятия получателя, то сообщение "захлестывает" последнего, он теряет к нему интерес и его внимание ослабевает. Если сообщение излишне избыточно, то есть в нем слишком мало оригинальности, то и в этом случае человек теряет к нему интерес, поскольку не получает никаких сведений о действительности. Сообщение должно быть расположено в промежуточной зоне, характеризуемой определенным оптимальным значением избыточности, при котором сообщение обладает максимальной коммуникативной ценностью. В этом и состоит адекватность между нормой оригинальности сообщения и тем количеством оригинальности, которое в состоянии воспринять тот или иной конкретный получатель.
      Таким образом, продукты культуры, определяемой средствами массовой коммуникации, подпадают под действие количественных законов, в основе которых лежит величина информации. Количественными характеристиками культуры служат в первую очередь ее объем, измеряемый числом содержащихся в ней элементов, а также ее прегнантность, заданная числом возможных или факти
      205
      ческих ассоциаций между элементами [81]. Узость сознания (у взрослого человека в каждый данный момент в сознании присутствует от 100 до 160 бит информации) вынуждает к редукции информации через гомоморфное отображение проблемной задачи на модели и к вынесению мышления за границы узкого сознания, именно к внешнему оперированию с моделями, а в специальном случае также к внешнему оперированию со знаками "ли знаковыми носителями исчисления. Не только "бесконечное", но и уже в десятой степени расширенное сознание могло бы еще "понимать" и "оформлять" там, где для нас возможно лишь исчисление и конструирование [82].
      Информационная эстетика интересуется сообщением, которое передает реальный объект как носитель знаков получателю (потребляющему субъекту), а также сообщениями, которые реализует источник (производящий субъект) в объективной сфере. Для информационной эстетики, таким образом, ее объект произведение искусства - имеет характер сообщения. Как в естественных науках, так и в информационной эстетике, по крайней мере в перспективе, различаются описательная (дескриптивная), объяснительная и точная стадии.
      Описательная (или констатационная) информационная эстетика устанавливает в произведении искусства определенные статистические величины, например, среднее значение, дисперсию, значения информации, неожиданности, необычности, избыточности и т.д. Эти ограничения на описание (путем уклонения от оценки) осуществляют точные высказывания. И хотя, по мнению традиционных эстетиков, такие высказывания эстетически бессмысленны [83], выявленные с их помощью параметры измеряют произведение искусства. От величины этих параметров зависит субъективное удовольствие, доставляемое произведением искусства коллективу искушенных личностей [84]. Кроме того, "эстетическая мера" произведения искусства создает принципиальную возможность предсказания среднего оценочного суждения в обществе. Переход от констатационной к объяснительной информационной эстетике предприняли сначала А. Моль (1958), а затем Г. Франк (1959). А. Моль, как уже отмечалось, установил верхнюю и нижнюю границы информационного потока произведения искусства, связав определение этих границ с предметом информационной психологии. Однако ввиду скудности и недостаточности информационно-психологических знаний подобные прогнозы рискованны.
      Г. Франк попытался преодолеть эти трудности путем введения модели искусства, потребляемого субъектом. Большей частью такая модель информационной эстетики на основе специальных предпосылок дополняет эстетическое восприятие субъекта. Точная информационная эстетика также испытывает трудности, пока в качестве получателя сообщения рассматривается человек. Ибо в данном случае всегда остается вопрос, насколько адекватна субъектная модель. Вместе с тем каждая теорема аксиоматически мо
      206
      жет относиться к модели и поэтому в принципе будет неуязвимой. Утверждению о том, что лежащая в основе модель не изоморфна потребителю искусства, противостоит указание на n-ю аппроксимацию, улучшение и "сохранение" которой (значение предельного случая) в сложной теории предполагаются с самого начала.
      На вопрос о дефиниции произведения искусства информационная эстетика предлагает три возможных ответа. Во-первых, как количественная дисциплина она указывает на предшествующее качественное определение предмета. Таким образом, она может "произведением искусства" называть все то, что понимает под этим термином философская эстетика. Во-вторых, информационная эстетика может исходить из положения, согласно которому она пытается объяснить человеческое поведение немногими компонентами, а именно - биологическими инстинктами, этическими нормами и научными интересами. При этом возникает четвертый компонент - эстетический. В-третьих, информационная эстетика выдвигает критерий красоты на количественной основе специфических ограничений человеческого сознания (скорость восприятия, длительность настоящего, объем сознания). Однако в дефиниции произведения искусства требуется выполнение не только математически формулируемых информационно-эстетических минимальных условий, но и существенного предписания - искусство должно быть сообщением некоторого субъекта. В произведении искусства как сообщении каждый хочет видеть источник чужого сознания.
      В свете этих требований Г. Франк дает следующее определение: "Произведение искусства есть сообщение, которое создано преднамеренно человеком и воспринимается человеком, имеет семантическую функцию (то есть по крайней мере передает смысл) или содержит суперзнаки такого вида, что построение их или кодирование передаваемого значения определяется неоднозначно, следовательно, содержит отличную от нуля условную информацию, так называемую эстетическую информацию" [85]. Это определение является относительно узким, так как оно исключает все автоматически изготовленные "произведения искусства", даже если они неотличимы от "подлинных". В информационной эстетике чаще всего предполагается более широкое понимание произведения искусства.
      Основание, на котором строится информационная эстетика, состоит из четырех составных частей:
      - из требования получить количественные высказывания, что делает информационную эстетику областью приложения математики (причем, конечно, произведение искусства эстетически характеризуется не просто числом, а некоторым вектором);
      - из определения произведения искусства как сообщения, вследствие чего теория знаков становится вспомогательной дисциплиной по отношению к информационной эстетике;
      207
      - из требования соотнести теоретико-информационные и количественные характеристики произведения искусства с полученными в информационной психологии параметрами человека и поставить эстетическое суждение в зависимость от этих отношений;
      - из требования сделать эстетическое суждение дедуктивно исчисляемым, то есть найти для него алгоритм и, следовательно, критику искусства вести в принципе с помощью соответственно программируемого автомата, благодаря чему теория автоматов превращается во вспомогательную дисциплину.
      Описательная информационная эстетика опирается только на первые две максимы. Объяснительная информационная эстетика учитывает уже эмпирические результаты информационной психологии. Последние "догматизируются" в теории автоматов на уточняющей субъектной модели. Эта модель (и также четвертая максима) лежит в основе точной информационной эстетики. Высказывания последней соотносятся с основополагающей моделью и оценивают человека с той точностью, с какой он отображается моделью. Сообразно этому эстетическое восприятие, интроспективно анализируемое объяснительной информационной эстетикой, с помощью модельной функции и модельных параметров установленного алгоритма переходит в ведение точной информационной эстетики.
      Теперь модельную функцию и модельные параметры можно воспроизводить реальными, перерабатывающими информацию автоматами и выводить алгоритмы их эстетического восприятия. Эту появившуюся ныне возможность можно реализовать в принципе тремя путями.
      1. В то время как традиционный критик искусства в лучшем случае опирается на философскую эстетику, а значит встреча донаучного субъекта с произведением искусства происходит на уровне понимания, кибернетический критик искусства в состоянии эту встречу проиграть с помощью автомата, воспроизводящего субъектную модель с переменными параметрами и благодаря этому, например, предсказать воздействие произведения искусства на различные социо-культурные группы. К тому же кибернетический критик так же мало использует собственное эстетическое восприятие, как физик, исследующий гравитационное поле и не осознающий при этом вес своего тела.
      2. Модель информационной эстетики, создаваемая вычислительным автоматом, позволяет количественно объяснить историю искусства при условии сохранения картезианского метода, который не требует одновременного учета всех влияний и зависимостей, но предписывает трудности "разделить на столь многие части, как это только возможно, и желать лучшего решения".
      3. Так как автомат может производить любые комбинации знаков, на них необходимо накладывать информационно-эстетические критерии и выдавать лишь то, что им удовлетворяет. Это "искусственное произведение искусства" в силу отсутствия осно
      208
      вы для адекватного понимания зачастую не достигает эстетического воздействия на искусство потребляющего субъекта: последний хочет видеть в произведении искусства источник сообщения от чужого сознания. Если субъект знает, что предложенное ему "произведение искусства" было создано автоматом, то на основе содержащейся в этом знании информации он эстетически дисквалифицирует это "произведение искусства", хотя оно могло и не отличаться от подлинного.
      "Наш мозг так устроен, по крайней мере пока, - пишет Г. Франк, - что можно устанавливать эквивалентность лишь семантической, но не прагматической и синтаксической функции знаков у автоматов и человека. Для кибернетики ключевым понятием в эстетике оказывается сознание, которое мы ближнему так же догматически приписываем, как и в каждой возможной машине отрицаем, - уже потому, что наблюдение ближнего нам неприятно, тогда как регистрация нашего поведения автоматом не может вызвать в нас чувства стыда. Отношение к ближнему непереносимо на наше отношение к автомату: вычислительная машина для нас есть не "Ты", а "Оно" ("Это") [86]. Так мало оригинальных рисунков автоматов признается произведениями искусства, так мало их воспринимается всерьез потому, что от некоторого "Ты" исходит традиционный призыв: "Разве мы - по крайней мере еще сегодня - не способны быть их источником, зачем приписывать сознание автоматам". По мнению указанного автора, человек в качестве перерабатывающей информацию системы (при кибернетическом подходе) является системой, открытой не только по отношению к познанному или реальному миру, но и по отношению к тому, что он в своем окружении принципиально различает подобное себе ("Ты") и другое ("Оно"). Каждое "Я" неспособно согласиться с тем, что у него отсутствует сознание. Представление о "Я"- и "Ты"-сознании, как констатирует Г. Франк, принадлежит к предрассудкам нашего аппарата познания.
      Понять духовные процессы, протекающие при восприятии эстетической информации, помогают опыты по выработке такой информации с помощью автоматов. По крайней мере в области музыки это удалось; ведутся исследования и в других областях искусства. На данном этапе безусловно доказано, что машина может выполнять некоторые операции, входящие как в творческий процесс, так и в работу исследователя музыки. Моделирование музыкальных произведений на ЭВМ способствует развитию теории музыки [87]. Современные компьютеры в состоянии оперировать сложным набором символов, что позволяет им воспроизводить некоторые стороны процесса мышления. Правда, для художественного конструирования главнейшее требование - хороший вкус, а он, по общему мнению, не поддается определению. Поэтому Г. Биркгофф заявляет: "До тех пор, пока хороший вкус и нехудожественное не будут определены в математических терминах, вычислительные машины могут программироваться для мо
      209
      делирования чертежников и пианистов, но не художников или композиторов" [88]. Вместе с тем необходимо заметить, что и человек не застрахован от ложного вкуса. "Нет ничего более фатального для живописи, архитектуры и других искусств, - писал Э. Шефтсбери, - чем ложный вкус, который руководствуется тем, что непосредственно порождает чувства, а не тем, что постепенно и путем размышления доставляет наслаждение уму и удовлетворяет мысль и рассуждение" [89].
      Вычислительные машины создали некоторые произведения искусства, но пока их ценность не очень велика. Вместе с тем становится общепризнанным, что машина способна помогать человеку в его творчестве. Более того, вычислительная программа может иметь меньше ограничений, чем художник. Как заметил Д. Финк, "каждый художник - раб породившей его культуры, так же как каждая вычислительная машина - раба своей программы. Только нескольким представителям каждого поколения удавалось обретать полную творческую свободу. В то же время вычислительная машина, располагающая достаточным временем для того, чтобы исследовать безграничные горизонты искусства, может найти революционизирующие решения за существенно более короткий срок" [90].
      Будет ли когда-нибудь разработана точная научная теория художественного творчества, а также восприятия произведений искусства и сможет ли машина судить о художественной ценности произведений искусства? Очевидно, что решение этих задач предполагает глубокое понимание функционирующих структур человеческого сознания, причем соответствующая теория должна предсказывать, что человек считает прекрасным, а что - безобразным [91]. Поиск и нахождение новых путей - характерная черта разума, которая реализуется посредством значений, зондирующих будущее. Когда знаки-заменители (например, звуки) воспроизводятся живым существом и выполняют социальные функции, возникает система символов, то есть разум в человеческом смысле [92]. Многие области грамматики, традиционно остававшиеся уделом интуиции говорящего, должны быть переведены в конкретную форму. Необходимость выявления и описания глубинных интуитивных представлений - ведущая тема современной теории трансформационно-порождающих грамматик. Однако она, по меньшей мере частично, своим появлением обязана попыткам создания разумных машин.
      Стремление к формализации имеет большую потенциальную ценность, так как для построения точной и жизнеспособной теории художественного творчества и восприятия произведений искусства нужен адекватный формализм [93]. Разумеется, намного легче было бы пользоваться вычислительными машинами, если бы они могли понимать простые высказывания на естественном языке. Такая программа была бы крайне важной с теоретической точки зрения, так как разумные ответы на сложные вопросы оз
      210
      начали бы "понимание", нечто такое, на что машины, как считается, не способны. Современные вычислительные системы "понимают" лишь искусственные символические языки программирования. Проблема распознавания образов, к примеру, также решается путем формализации. Вообразим, что написана программа, позволяющая различать изображения мужчины и женщины. В этом случае "показать изображение вычислительной машине" значит, что полутоновые оттенки небольших участков изображения каким-то способом закодированы в числах и полученный вектор взят в качестве входа для программы распознавания образов. Программа, далее, должна классифицировать уже векторы, а не изображения.
      Можно ли автоматизировать деятельность человеческого разума, связанную с проектированием и производством машин? "Если принять точку зрения, полагает Э. Хант, - согласно которой животные функционируют по тем же законам, что и машины, то ответ должен быть удовлетворительным, так как процесс эволюции можно считать примером действия физически ясных законов" [94]. Вместе с тем у нас нет свидетельств того, что вычислительная машина, как бы сложно ни были организованы она или ее программа, обладает хоть какой-нибудь долей самоанализа. Если мышление должно включать и самоанализ, то, следовательно, ни одна известная ныне машина не заслуживает названия мыслящей. Однако наше рассуждение может пойти по иному пути, если мы определим мышление с объективной точки зрения, то есть на основе наблюдений действий разумных существ. Эти доводы, правда, зачастую не принимаются во внимание, так как некоторые исследователи исходят из постулатов, отрицающих рациональное доказательство. Так, Т. Павлов пишет: "Даже допустим, что этот тезис Винера [95] будет однажды математически полностью доказан и экспериментально проверен, однако он не будет представлять собой никакого логического доказательства того, что кибернетическая машина может вообще мыслить, даже если сложные самовоспроизводящиеся машины могут действовать как живые, биологически развивающиеся существа" [96].
      В подобных рассуждениях нет ничего парадоксального, если учесть, что их авторы исходят из положения, согласно которому мышление - это то, что недоступно машине (недоступно, стало быть, по определению) [97]. После каждого нового успеха вычислительной техники сомневающиеся отступают на новые рубежи. Д. Финк это иллюстрирует любопытным высказыванием Дж. П.Эккерта: "После семнадцати лет борьбы меня заставили наконец согласиться с определением, что мышление - это то, что недоступно для машины. Это очень удобное определение. Ведь его содержание меняется из года в год вместе с прогрессом вычислительной техники" [98].
      Г. Саймон отметил, что искусственность ставит интересные проблемы главным образом в тех случаях, когда дело касается
      211
      сложных систем, действующих в сложных внешних условиях. Искусственность и сложность всегда тесно связаны и переплетены между собой". Мир, в котором мы живем, в значительно большей мере является творением рук человека, чем природы, он гораздо более искусственный, нежели естественный. Почти каждый элемент окружающей среды несет на себе следы человеческой деятельности. Искусственное принимает тот или иной вид в соответствии с устремлениями человека. В науках о поведении человека принцип рациональности играет, можно сказать, такую же роль, какую естественный отбор играет в биологической эволюции. Искусство и технику сближает то, что они относятся к сфере искусственного, создаваемого человеком. Характерно в этом отношении высказывание Аристотеля: "Вообще же искусство частью завершает то, чего природа не в состоянии сделать, частью подражает ей" [100]. "Сведущими в искусстве" Аристотель называет строителя и врачевателя [101]. Слово "техне" у древних греков имело широкое значение: это - созидание "искусственных вещей" вообще: и произведений искусства, и произведений техники.
      Пересечение искусства и техники интерпретируется М. Хайдеггером. Техника, по Хайдеггеру, есть не просто средство, нейтральный инструмент для достижения тех или иных целей; это универсальный процесс, связанный с "выявлением", обнаружением возможностей бытия, открытых благодаря человеку [102]. Главная опасность не в технике, не в "технизации" жизни. М. Хайдеггер считает, что нет никакой демонии техники, но есть опасность непонимания ее сущности. Важнейшая задача сейчас, по его мнению, - это дать самой технике "нетехническое" обоснование, найти ее истинную перспективу в истории человеческой культуры, поскольку существующие "техницистские" концепции он рассматривает как слепую дань сегодняшнему высокому уровню развития техники и фетишистскому к ней отношению. Поэтому М. Хайдеггер стремится осветить истоки техники как издревле "метатехнические". Главное для М. Хайдеггера указать на несоизмеримость традиционно приравниваемых понятий "техника" и "техническое", "инструментальное". Как сущность дерева, полагает этот автор, не есть дерево, точно так же сущность техники - не техническое. В силу всего этого осмысление человеком техники и его размежевание с ней должны, по Хайдеггеру, произойти в сфере, родственной сущности техники и в то же время отличной от нее. Сфера эта - искусство. Сущность искусства не эстетическое, как сущность техники не техническое. Такие "метапредмет-ные" характеристики искусства и техники ставят проблему созмещения разных принципов.
      Рассмотрим в этой связи область совмещения принципов технической эстетики и теории информации.
      В технической эстетике особенно остро стоит вопрос о количественной оценке "эстетического" в промышленных изделиях.
      212
      Мы здесь не ставим задачу обоснования пользы применения количественных (математических) методов в технической эстетике (это обстоятельно уже аргументировано в литературе [103]). Отметим лишь, что довольно часто негативные суждения в отношении количественных методов высказываются потому, что применяющийся конкретный подход оказывается малоэффективным. Но неадекватность той или иной количественной оценки параметров качества изделий дизайна отнюдь не свидетельствует о нецелесообразности использования математических средств вообще. Скорее всего необходимо сосредоточить внимание на поиске адекватных, эффективных средств оценки качества. А он не может быть сведен к простому, случайному перебору всех имеющихся методов, использующихся в других отраслях науки и техники. Возникает проблема предварительного методологического анализа этих средств, выявления их пригодности для оценки эстетического уровня промышленных изделий. Такой анализ обязан исходить из сущности эстетического, а не из второстепенных аспектов, всегда сопутствующих эстетическим явлениям. Однако здесь не обойтись одним понятием красоты, ибо мы собираемся анализировать не просто эстетические, но именно технико-эстетические явления. Надлежит выявить то атомарное и самое общее понятие (или понятия), которое отражало бы сущность объекта познания технической эстетики.
      Нам представляется справедливым утверждение К. М. Кантора, полагающего, что для технической эстетики как теории художественного конструирования наиболее важной из всех эстетических проблем является проблема соотношения красоты и пользы [104]. Понятия красоты и пользы оказываются основными категориями технической эстетики; они не настолько общи, чтобы "растворить" техническую эстетику в других разделах науки, но и не настолько узки, чтобы свести предмет обсуждаемого научного направления к какому-либо его частному проявлению.
      Понятия красоты и пользы в технической эстетике соединены, они изучаются не порознь, а вместе, ибо лишь в своем сущностном единстве они выступают отражением объекта изучения технической эстетики. Выявление роли и взаимосвязи категорий красоты и пользы в технической эстетике важно для выбора необходимого количественного метода их исследования. Следует обратиться к тем математическим подходам, которые позволяют сделать попытку измерения красоты и пользы. Один из таких математических методов прагматическая теория информации (или теория ценности информации), основным понятием которой считается ценность информации.
      Опыт применения теории информации в эстетике (но не специально технической эстетике) достаточно известен [105]. Однако те методы теории информации, которые используют А. Моль и многие другие исследователи, не "схватывают" природы эстетического, они "скользят" по его поверхности (это обстоятельство
      213
      отмечалось почти по всех рецензиях на указанную книгу А. Моля). Применялась только теория Шеннона (статистический вариант теории информации). Но она обращает внимание лишь на знаковую структуру (эстетических) сообщений, притом исключительно в их статистико-вероятностных формах. На наш взгляд, значение книги А. Моля в том и состоит, что он показал неэффективность методов статистической теории информации для анализа эстетических явлений. Сама по себе статистическая теория информации отнюдь не исходит из специфики эстетического; скорее всего эта специфика стирается, ибо эстетическая информация (о которой А. Моль говорит, но достаточно четко ее не определяет) приравнивается ко всем остальным видам информации научной, технической, политической и вообще к любым сообщениям, которые могут храниться или передаваться по каналам связи.
      Неудача приложения статистических методов теории информации к эстетике породила мнение о непригодности теории информации в этой области знания. Это мнение, однако, неоправдано, ибо комплекс идей и методов теории информации не сводится к статистическо-вероятностным представлениям. Существуют и невероятностные, а также семантические и прагматические подходы, о чем шла речь в главе I. Невероятностные математические подходы в теории информации также изучают знаковые структуры любых сообщений (не обязательно эстетических), но уже такие их свойства, как комбинаторные, топологические, динамические и т.д. Семантическая теория информации обращает внимание не на знаковые структуры сообщений, а на отношение между информацией и ее передатчиком (например, между знаком и объектом). Семантическое отношение в случае эстетического восприятия проявляется как отношение объекта (скажем, промышленного изделия) и его образа, отражения. Семантические свойства немаловажны для эстетической информации, ибо последняя воздействует и вообще воспринимается лишь тогда, когда она понята, осмыслена. Смысл является более значительным аспектом информации, чем структурные отношения, которые изучают статистические и нестатистические подходы. Все же и семантические концепции информации не могут претендовать на адекватное использование в технической эстетике, ибо они не "схватывают" специфику красоты и пользы, не вскрывают особенностей информационного аспекта технико-эстетических явлений.
      Из всех информационных подходов наиболее обещающим кажется лишь подход теории ценности информации. Это особенно очевидно, если мы обратим внимание, что понятие ценности оказывается общим понятием, модификациями, особенными формами которого выступают понятия красоты и пользы.
      Понятие ценности в определенном аспекте и представляет собой именно ту основу, которая позволит выработать универсальный теоретико-информационный метод измерения степени красо
      214
      ты и пользы в том или ином изделии художественного конструирования. Итак, мы полагаем, что если красота есть (в некотором аспекте) вид, особенная форма ценности, а польза - другой вид (форма) ценности, не совпадающий с красотой, то и одно и другое можно изучать методами прагматической теории информации. Эта теория будет полезна технической эстетике, ибо сможет вооружить определенными количественными методами исследования качества.
      Понятие ценности информации мы рассматриваем как отношение между тремя компонентами: приемником информации (субъектом), самой информацией и целью. Под приемником информации понимается общественный человек, находящийся в процессе взаимодействия с объектом (скажем, промышленным изделием). Под информацией в данном случае подразумевается сам объект, то есть промышленное изделие, но взятое не во всем многообразии свойств, а лишь в информационном аспекте (что это означает - будет разъяснено ниже). Под целью обычно имеют в виду опережающее отражение, предвосхищение результата человеческой деятельности, идеальный образ предмета потребности. Цель - это отражение действительности не такой, какая она есть, а такой какой она должна стать в результате деятельности. Цель художественно-конструкторской деятельности идеальный образ того изделия, которое затем должно быть изготовлено промышленностью.
      В зависимости от того, на какой предмет направлена цель, ценность может выступать в виде пользы (полезности) и в виде красоты (или "чистой" ценности). Если содержание цели отражает объект (предмет), выходящий за пределы самого субъекта и информации, или, говоря другими словами, если информация нужна субъекту для реализации целей, связанных с каким-то внешним по отношению к информации и к субъекту предметом, то такое отношение и частный случай ценности следует называть пользой. Информация полезна в том случае, если она служит средством реализации каких-то целей. Не раскрывая пока, что имеется в виду под информацией в применении к технической эстетике, заметим, что именно такое отношение полезности свойственно всем изделиям дизайна. Отношение полезности, средство существования другого, утилитарность - непременный атрибут продукции художественного конструирования.
      Отношение полезности редуцируется до отношения "чистой" ценности, красоты (прекрасного), если цель направлена на объект (информацию) или же на субъект, то есть если в содержании цели нет каких-то предметов, внешних по отношению к объекту (информации) и субъекту. Все прекрасное ценно само по себе, оно не нуждается во внешних, утилитарных отношениях. Ценность, таким образом, выступает как категория, включающая в себя ценность объекта (информации) саму по себе и по отношению к другим объектам. Здесь уместно также подчеркнуть, что
      215
      красота и польза - понятия относительные и зависят от системы понятий, в которой они рассматриваются (отражающей соответствующую систему отношений объектов). То, что является в одной системе прекрасным, в другой, более широкой системе (включающей в себя "внешние" связи и отношения с другими объектами) может оказаться полезным. Этот аспект относительности очень важен для приложения количественных методов, ибо выясняется, что каких-то абсолютных количественных параметров красоты и пользы выявить невозможно. Измерение степени красоты и пользы, их сравнение вероятно лишь в одной и той же системе отсчета.
      Предполагаемая универсальность измерения красоты и пользы заключается не в инвариантности по отношению к любой системе объектов и ценностей. Такой инвариантности в принципе быть не может, что вытекает из общефилософских и социологических соображений. Универсальность заключается лишь в том, что разнородные, противоречивые понятия красоты и пользы могут получить возможность измерения в одних и тех же единицах. Наличие единого количественного критерия позволит выяснить, каким должно быть оптимальное соотношение красоты и пользы.
      Ясно, что поиски наилучшего соотношения красоты и пользы потребуют применения математических методов оптимизации, например, теории оптимальных решений и т.д. Здесь можно будет использовать те варианты прагматической концепции информации, которые связаны с теориями игр, алгоритмов, статистических решений, оптимального управления и т.д.
      Итак, на наш взгляд, проблема, которая стоит в технической эстетике в связи с привлечением к исследованию количественных методов, заключается в необходимости измерения единства прекрасного и полезного в продуктах промышленной деятельности. Такая постановка задачи тотчас же ведет к поиску некоторого более общего понятия и связанного с ним метода, частными случаями, вариантами которого являются понятия красоты и пользы. Логическим обобщением этих понятий оказывается понятие ценности.
      Однако речь идет не просто о ценности, а именно о ценности информации. Применение методов теории информации обязательно предполагает выяснение того, что же вкладывается в содержание понятия информации.
      Как было показано в главе I, одно из наиболее общих определений понятия информации основывается на понимании ее как отраженного разнообразия. То есть информация выступает как сущностное единство отражения и различия, разнообразия. В этом смысле информация присуща и объектам, изучением которых занимается техническая эстетика [106]. По-видимому, объекты технической эстетики имеют свою информационную специфику, вытекающую из разнообразия промышленных изделий (их отличия, скажем, от объектов естественной неживой природы, живых су
      216
      ществ и т.д.) и их эстетического отражения, восприятия. В последнем аспекте специфика художественного отражения [107] связана с тем, что в художественном изделии отражается не только объект, предмет, но и субъект, художник. Художественное отражение есть взаимоотражение субъекта и объекта. Именно эта сторона взаимоотражения, единства субъективного и объективного выражена наиболее ярко в понятии ценности информации.
      Ясно, что учет субъективного момента, рассмотрение единства субъекта и объекта указывают на специфику количественных методов, которые могут быть использованы в технической эстетике. Ведь традиционные количественные методы естественных наук, а также методы статистических и нестатистических вариантов теории информации абстрагируются от субъекта, от его замыслов и целен. Они призваны отражать объект таким, каков он есть, а не таким, каким он должен стать в процессе творческой деятельности. Вот почему многие количественные методы, возникшие на базе естествознания, обращающие внимание на такие свойства объектов, как энергия, масса, пространство, время и тому подобное, несущественны в технической эстетике, ибо они не показывают особенностей технико-эстетического феномена. Игнорирование традиционных количественных методов субъекта деятельности заставляет нас обратиться к понятиям и методам, отличным от традиционных методов естествознания.
      Понятие информации и связанные с ним методы научного исследования применимы лишь в том случае, если они "пригнаны", "притерты" к предмету и методу той или иной науки. Именно на эту сторону вопроса приложений теории информации обращал внимание основоположник статистической теории информации К. Шеннон, когда писал, что "поиск путей применения теории информации в других областях не сводится к тривиальному переносу терминов из одной области науки в другую. Этот поиск осуществляется в длительном процессе выдвижения новых гипотез и их экспериментальной проверки" [108].
      Акцентируя основное внимание на развитии ценностей проблематики теории информации в технической эстетике, мы все же не должны упускать из виду и другие ее аспекты, о которых ранее шла речь. Значительно более адекватным информационным методом исследования качества оказался бы метод, воплощающий в себе все положительные черты и количественного, и семантического, и прагматического аспектов информации. Таким более содержательным теоретико-информационным подходом может стать семиотический подход. С точки зрения семиотики как науки о знаках, количественный аспект информации выступает как синтаксический, ибо он, в сущности, исследует знаковую структуру сообщений. Как некоторый знак, сообщение в широком смысле можно брать любое изделие художественного конструирования (здесь знак совпадает с объектом, изделием) и применять, насколько это окажется возможным, понятия и методы семиоти
      217
      ки. Сам же предмет семиотики все чаще формулируется с помощью понятия информации, ибо знак, так же как и промышленные изделия (но в определенном аспекте), можно рассматривать как некоторый вид информации. Хотя семиотические информационные методы позволили бы объединить на общей основе все предлагаемые ранее для применения в эстетике подходы теории информации, трудности заключаются в их неразработанности. Пока делаются лишь первые попытки создания семиотической теории информации [109]. Несомненно, что дальнейшее развитие науки выявит и более содержательные подходы в самой теории информации. Возможно, появится более общий метод, который включит в себя семиотический анализ в качестве частного случая.
      Возникновения таких более общих, более содержательных методов следует ожидать прежде всего в развитии не количественных, а "качественных" теорий информации. Семантические и прагматические теории информации изучают не количественные, а качественные аспекты информации (но предполагают возможность ее измерения). Однако понятие качества, как и вообще любое аналогичное понятие, неисчерпаемо. Качество информации не может быть ограничено семантическими и прагматическими свойствами. Да и качество изделий дизайна также к ним не сводится. Поэтому предлагаемый здесь ценностный, а в более общем случае - семиотический информационный подход не решит всех проблем, связанных с количественным анализом качества технико-эстетических явлений.
      Как показывает методологический анализ [110], все существующие математические теории ценности информации обладают двумя важными особенностями. Во-первых, они измеряют ценность информации посредством количества информации (а само количество информации измеряется чаще всего через вероятность). Во-вторых, в той или иной форме каждый вариант теории ценности информации использует категорию цели. Эти особенности современного исследования ценности информации следует учитывать и в приложениях к технической эстетике.
      Если пытаться определить информационную ценность промышленного изделия через количество информации [111], то необходимо помнить, что искомая ценность должна состоять из двух частей - количества информации, представленного "промышленной" ("полезной") и "эстетической" составляющими. О количестве информации "промышленной" составляющей в некоторой степени уже говорилось, более конкретно еще нужно выработать методику его определения, единую для всех подобных расчетов. Что касается "эстетической" составляющей количества информации, то, возможно, методика ее измерения может быть выработана на основе позитивно-критической переработки материала книги А. Моля "Теория информации и эстетическое восприятие". Здесь же важно обратить внимание на то, что промышленное изделие в
      218
      информационном аспекте необходимо брать в двух "срезах", соответствующих пользе и красоте. Но в результате таких расчетов можно получить лишь количество информации, присутствующей в изделии самом по себе, без отношения его к другой системе.
      Этой другой системой является некоторая идеальная модель изделия (идеальная тоже в двух аспектах - полезности и красоты). Идеальная модель изделия в материальной действительности может и не существовать (не случайно мы назвали ее идеальной). Она по своей функции должна максимально отвечать замыслу художника, цели, которую он ставит в процессе конструирования (соответственно двум упомянутым аспектам). Модель можно назвать также целевой, ибо она идеально воплощает замысел художника, мысленно (или на бумаге) воспроизводит цель его деятельности.
      Очевидно, что идеальная модель должна обладать информационным содержанием, которое также можно определить на основе единой методики. Информация присуща не только материальному, но и идеальному, поэтому с учетом общефилософских соображений правомочно утверждать, что нет принципиальных препятствий определению информационного содержания ни в идеальной модели изделия, ни в объективно-реальном, уже "материализованном" изделии.
      Однако е процессе превращения идеального в материальное происходит изменение количества информации. Реальное изделие обладает иным информационным содержанием, чем задуманное. То, что есть, всегда отличается от того, что должно быть. Это различие и может быть использовано в качестве меры ценности информации. Такая ценность может быть измерена как разность информационных содержаний упомянутой модели и изделия. При этом будем считать, что чем больше информационное содержание изделия приближается к информационному содержанию модели, тем выше его ценность. Полная реализация цели в этом аспекте выступает как равенство информационных содержаний модели и изделия, дающее максимальную ценность.
      Итак, здесь ценность измеряется степенью достижения цели, причем эта степень задана через соответствующие информационные содержания. Близость реализованного к поставленной цели, приближение к ней результата - вот самый общий критерий ценности.
      А. А. Харкевич в своем варианте теории ценности информации ползал, что последняя может выражаться через приращение вероятности достижения цели [112]. Однако использование категории вероятности для вычисления ценности в технической эстетике по меньшей мере затруднительно, во-первых, потому, что вероятность не отражает каких-либо существенных отношений, присущих именно технико-эстетическим явлениям, во-вторых, потому, что количество информации в изделиях не обязательно но
      219
      сит вероятностный характер. Даже более того, законам красоты (да и пользы) он присущ менее всего. Поэтому вычисление информационного содержания прежде всего связано, на наш взгляд, с невероятностными концепциями информации. Степень достижения цели может измеряться, конечно, посредством не только вероятности, но и иных величин. Кроме того, возможно, что ценность информации поддается определению на основе не количественного аспекта информации, а каких-либо иных единиц. Короче говоря, выбор единиц и параметров измерения ценности - проблема, которая лишь поставлена, но не решена.
      Когда цель полностью реализована, ценность максимальна. Вместе с тем ценность изделия заявляет о себе лишь на этапе превращения идеального в материальное, возможного в действительное. Став реальностью, изделие уже как бы теряет свою ценность. Однако эта "потеря" ценности на этапе реального существования изделия справедлива лишь по отношению к данной конкретной цели. Необходимо исходить из системы, иерархии целей. Выпуск того или иного изделия, конечно, не самоцель, а лишь некоторое звено на пути к более общей цели, а эта более общая цель входит в качестве составной части в еще более общую и т.д. Поэтому в зависимости от системы целей (и связанных с ними потребностей, постоянных или меняющихся), в которой рассматривается изделие, оно может иметь различную ценность. А это означает, что ценность изделия не исчезает в связи с его изготовлением; включенное в новую систему производственных и эстетических отношений изделие дизайна лишь измеряет степень своей ценности, не снижая ее до абсолютного нуля.
      Анализ вопроса о выразимости идей и понятий технической эстетики на языке теории информации показал, что родственность искусства и техники состоит в их искусственной природе, в том, что и искусство и техника объективируют художественные и конструктивные структуры человеческого разума. Эта объективизация человеческого сознания осуществляется, в частности, системами искусственного интеллекта, в которых проявляется некоторое единство искусства и техники. А. Сломан считает, что идеи "искусственного интеллекта" могут изменить наше мышление о самих себе: дать нам новые модели, метафоры и образы, а также другие средства, чтобы помочь нашим усилиям проникнуть в тайны человеческого мышления и сердца [113]. Недопустимо при этом сводить внутренние, интимные процессы сознаний исключительно к внешним актам их проявления. Поэтому научное исследование психики людей и животных (в противовес, например, бихевиоризму) должно быть весьма косвенным, если они рассматриваются с точки зрения вычислительных систем некоторого рода. С развитием компьютерной техники и теории искусственного интеллекта, с созданием более совершенных программ, учитывающих выбор и принятие решений, люди будут меньше беспокоиться о механистических оттенках компьютерных моделей мыс
      220
      ли. Как писал К. Маркс, "...машина, обладающая вместо рабочего умением и силой, сама является тем виртуозом, который имеет собственную душу в виде действующих в машине механических законов..." [114].
      Таким образом, кибернетизация эстетики и искусства, приведшая, в частности, к созданию информационной эстетики и компьютерного обеспечения субъективного творчества в искусстве и технике, выступает в качестве объективной закономерности прогрессивного развития и методологии научного исследования. Она открывает широкие возможности использования человеком искусственно созданных "усилителей", способствующих объективизации глубинных структур человеческого сознания. Имманентная символической и системной природе искусства и философии, информационная (или если подходить более широко - кибернетическая) эстетика способна в условиях технической цивилизации и средств массовой коммуникации сыграть роль парадигмы (образца) для других научных дисциплин, находящихся в аналогичной фазе развития.
      ГЛАВА VII
      ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ЧЕЛОВЕЧЕСКОЕ ОБЩЕСТВО
      1. Системно-кибернетический подход в социальном познании
      Использование формализованных методов и общенаучных понятий в социальных теориях подчас вызывает возражения. Обычно ссылаются на специфику социальных феноменов в сравнении с природными объектами. Это справедливое указание, не учитывать которое нельзя. В то же время социальная специфика, выражающаяся в исключительной сложности общественных связей и отношений, отнюдь не исключает, а наоборот, предполагает обращение к количественным закономерностям.
      К. Маркс считал, что "наука только тогда достигает совершенства, когда ей удается пользоваться математикой" [1]. Примечательно, что основатель теории научного социализма требовал этого не для естественных наук (что было бы тривиально), но, как это следует из многих контекстов, для общественных. Хорошо известно, что К. Маркс имел явное намерение придать своей экономической теории математическую форму. Это становится понятным особенно в современных условиях. В методологическом отношении у общественных наук много общего с другими науками, и они обязаны постоянно совершенствовать методы исследований, язык и логику рассуждений. Надо также иметь в виду, что математика и кибернетика - не общественные науки, а общенаучные дисциплины и их результаты не всегда применимы в неадаптированном виде в таких общественных науках, как, например, политическая экономия или исторический материализм. Математика и кибернетика не могут в полной мере отобразить специфику той или иной общественной дисциплины. Вместе с тем фундаментальный вывод о том, что основой для исследования общественных явлений может быть лишь социальная теория, вовсе не означает, что кибернетические средства неэффективны. Г. Клаус подчеркивает: "Общественные отношения носят, конечно, кибернетический характер, однако, в этой области существуют особенности, присущие только одному обществу, - особенности, которые, если кибернетические абстракции хотят быть правильными, необходимо также соответственно учитывать" [2]. Таким образом, одной кибернетики недостаточно для того, чтобы объяснить общественные факты, но вместе с тем она служит дополнительным средством, позволяющим социальному знанию лучше и точнее отображать реальность.
      222
      Круг идей кибернетики превратился ныне в рабочий аппарат, применяемый в технике, биологии, медицине, социологии и других науках: он претерпел при этом большое внутреннее развитие. Важно отметить, что "отец кибернетики" Н. Винер считал вполне законным приложение ее идей и методов к общественной сфере. Он, в частности, писал: "С самого начала своих исследований в области кибернетики я отчетливо понимал, что принципы управления и связи, применимые, как мне удалось установить, в технике и физиологии, приложимы также к социологии и экономике" [3]. Н. Винер при этом замечал, что общественные науки представляют собой испытательную среду, малопригодную для апробирования идей кибернетики, гораздо худшую, чем биологические науки. Однако "это отнюдь не означает, что идеи кибернетики неприложимы к социологии и экономике. Это скорее означает, что, прежде чем применять эти идеи в столь аморфной сфере, они должны быть испытаны в технике и биологии" [4].
      Кибернетика как наука, обладающая потенциалом средств и методов количественного познания, оказывает существенную помощь в социальном познании. Это и понятно: не принимая но внимание количественные (информационно-кибернетические) отношения, реально существующие во всех общественных сферах, нельзя адекватно познать закономерности развития общества. Методологическое обоснование кибернетического подхода в социальном познании возможно лишь с учетом философского принципа системнссти и системного подхода. В связи с этим кажется целесообразным остановиться на вопросе о соотношении философии, кибернетики и общей теории систем, насколько это необходимо для настоящего анализа.
      Нередко отношение философии и кибернетики представляется в понятиях общего и особенного, что, конечно, недостаточно для его Характеристики. К примеру, кибернетика рассматривает человека как элемент системы управления, не претендуя на то, чтобы на основе этого стать теорией человека. Здесь отношение системы и элемента общее (но и беднее) философского положения о том, что человек есть совокупность конкретно-исторических общественных отношений. Такой подход редуцирует особенное, внутреннее психическое качество индивидуума, генетическую индивидуальность к общему; причем кибернетика исследует еще более общие отношения между элементом и системой управления. Как пишет Г. Герц [5], кибернетика и философия существенно различаются не степенью общности их высказываний, а скорее целью совершаемых в них обобщений. При этом он отмечает, что философские трудности возникают там, где взаимосвязь чрезмерно акцентирована, а различием между философией, теорией систем и кибернетикой пренебрегают.
      Материалистическая диалектика по праву рассматривается как философская основа системных исследований. Подчеркивается, что "йемаловажную роль в становлении и развитии системного подхода сыграли объективные тенденции сближения естест
      223
      венных и общественных дисциплин, потребность в более точном и квантифицированном описании социально-экономических процессов" [6]. Известно, что К. Маркс в контексте целостного общественного анализа на каждом шагу культивировал системное мышление. Под системным мышлением понимается прежде всего такой теоретический подход, который - исходя из традиционного философского положения "целое больше, чем сумма его частей" ставит задачу объяснить структуру, способ функционирования и движение целого [7]. Впрочем, существуют и иные интерпретации понятия системы и соответственно системного подхода [8]. Философский принцип системности выступает в рамках диалектического и исторического материализма как преемник сущностных форм исследования, как высшая форма современного качественного анализа [9].
      Таким образом, необходимо различать философский принцип системности и системный подход. По мнению В. Н. Садовского [10], философские идеи системности, целостности, структурности, универсальности связей объектов действительности, выступающие в форме принципа системности, представляют собой важный аспект философской методологии, существенную грань диалектического метода. Системный подход, не претендуя на решение философских проблем системного исследования, основной задачей имеет разработку общенаучных, междисциплинарных научных понятий, методов и способов исследования системных объектов.
      В качестве общенаучного по своим понятиям и методам направления выступает кибернетика, изучающая самоорганизующиеся системы с точностью до изоморфизма. Как отмечают Б. В. Бирюков и Е. С. Геллер, "идущий от кибернетики системный подход - который поэтому лучше называть системно-кибернетическим подходом - в науках о человеке и обществе вносит немаловажный вклад в реализацию требования "строгости", "точности" исследования" [11]. Кибернетика в общем и целом абстрагируется от вещественного содержания систем, стремится сформулировать общие для них законы управления, организации и информационных связей. При этом структура рассматриваемых систем связана со сходством и различием законов их организации. Объективной основой такого подхода служит материальное единство качественно разнородных явлений, проявляющееся в аналогии и изоморфизме (гомоморфизме, модельном отношении и т. п.) их структуры и функционирования, в сходстве (или прямом совпадении) описывающего их математического аппарата [12].
      Кибернетика - наука о сложных системах управления и связи, которые проявляются на разных уровнях движения, в том числе и на уровне общественных отношений. Поэтому многие науки так или иначе имеют отношение к процессам управления/ но лишь кибернетика изучает законы управления и связи преимущественно в том плане, в каком они обусловливают единство динамики, функционирования и развития машины, живого организма и со
      224
      циальной структуры. Иными словами, кибернетика оперирует законами управления и информационного взаимодействия одновременно на нескольких (а не на одном, как это свойственно многим другим конкретным наукам) уровнях структурной организации материи. Примечательно, что она рассматривает объекты не как системы "вообще", а как системы, обладающие определенной совокупностью общих структурных и функциональных свойств (присутствующих в мире живых систем, социальных структур). Кроме того, отмечает Ст. Бир, "только тогда, когда мы переходим ... к сложным и очень сложным вероятностным системам, мы попадаем в подлинно интересующую нас область исследования" [13].
      Если исходить из того, что количество представляет собой сторону объективной действительности, с необходимостью следует, что схватывание количества в общественных явлениях всегда есть упрощение отражаемого объекта. Однако этого можно избежать, применив научный анализ, где сущность отражается адекватно. Трудности при создании социальных системно-кибернетических моделей состоят также в том, что определенные общественные явления кажутся ни с чем не сравнимыми. Вместе с тем математизация и кибернетизация социального познания, постоянно увеличивая свое значение, вооружает ученого-обществоведа набором необходимых профессиональных инструментов. И в области социального познания философская рациональность означает, что любая аргументация, по крайней мере неявно, должна быть ориентирована на общее знание формальных наук. Известное нормирование языка социальных наук никоим образом не стирает содержательности предмета. Последняя только острее проявляется при ясном формулировании задачи, выражающем более общий принцип понятийной ясности при любой научной аргументации.
      Вопрос о целостном кибернетическом подходе к обществу и его подсистемам в свете высказанных идей решается положительно. В. Г. Афанасьев следующим образом обосновывает необходимость системно-кибернетического подхода к социальным процессам: "Поскольку информационные процессы занимают большое место в жизни и развитии общества, в особенности в управлении обществом, то возможен и информационный кибернетический инвариант (модель) общества. Весь вопрос, однако, в том, какие закономерности, принципы кибернетики применимы к социальным системам, насколько глубоко и с каких сторон они позволяют изучать общество, какие ограничения накладывает общество на применение кибернетических принципов" [14].
      Кибернетика как наука о самоорганизующихся системах формирует представление об обществе как о самоорганизующейся системе. Аспект количественного изучения социальных явлений основывается, в частности, на идее самоорганизации. "Решение многих частных и общих задач конкретных социологических исследований, эффективное применение математического аппарата требуют развития и углубления основной конкретно-методологи
      225
      ческой идеи социальной кибернетики - рассмотрения общества и его структур как сложных самоорганизующихся систем" [15]. Кибернетика помогает познавать определенные стороны человеческого и социального поведения в их формализованных структурах, чтобы подготовить их для исследования с помощью вычислительных машин.
      Создание оптимальной системы управления социальными процессами предполагает познание и овладение закономерностями общества как самоорганизующейся системы. По замечанию М. Маркова [16], решающее значение в этом плане имеют два аспекта: механизм самоорганизации в обществе и основные требования к управлению с учетом процессов самоорганизации.
      В порядке первого приближения к самоорганизующимся системам в обществе целесообразно рассмотреть механизмы самоорганизации на уровне социально-психологических отношений.
      Социальная психология как наука изучает закономерности психической регуляции социального или межличностного поведения. Точнее, главный предмет социально-психологического исследования - это закономерности отражательных мозговых процессов, которые регулируют межличностное поведение людей [17]. Любая деятельность человеческого мозга одновременно отражает условия поведения и регулирует его. Поэтому кооперация, как исходный пункт психологии, состоит в межличностном взаимодействии как психической деятельности.
      Анализ социально-психологических отношений в рамках научно-технического прогресса может стать действенным и перспективным лишь при условии применения в этой области точных количественных методов. Попытаемся проанализировать проблемы социально-психологической теории в свете кибернетики. Выделим некоторые разделы и задачи исследования [18]: формы психической общности и структурно-психологические особенности различных социальных коллективов и групп; особенности механизма мотивации поведения индивида в группе и в совокупной деятельности членов различных групп; способы общения и социально-психологического взаимодействия индивидов внутри группы и групп между собой; закономерности группового и коллективного поведения.
      Формы психической общности и структурно-психологические особенности различных социальных коллективов и групп могут быть подвергнуты системно-структурному анализу. Основной структурной единицей при этом выступает коллектив как ассоциация людей, отличающаяся признаками социальной группы и общественной организации [19]. Будучи сплавом социальной группы и организации, коллектив обладает в единстве объективной (необходимой) и субъективной (организационной) характеристиками. Особенностью подобного социально-психологического образования является его коллективистский характер. В силу этого представляет интерес рассмотрение коллектива - особой структурно-функциональной организации - в качестве кибернетической системы, функционирующей в более общей системе "общество - коллектив - личность".
      226
      Устойчивость коллектива как кибернетической системы достигается благодаря тому, что поведение его отдельных членов управляется социальными нормами. Последние, созданные первоначально на основе определенных целей, приобретают затем значение алгоритмов. Важно проанализировать, в каком отношении друг к другу находятся многообразно пересекающиеся и по-разному взаимовлияющие социальные группы и коллективы. Сложность таких отношений поистине кибернетическая: отдельный человек принадлежит к различным группам не только во временной последовательности, в одно и то же время он имеет множественную принадлежность к группам, функциональное значение которой изменяется с ситуацией. В этой динамике проявляется общая кибернетическая закономерность, действующая аналогично во всех высокоорганизованных многоустойчивых системах. Благодаря ей сложный характер переплетения социально-психологических систем отнюдь не исключает представления их в виде иерархической модельной структуры с различными функциональными блоками. В плане данной проблематики коллектив есть переплетенная система регулирования.
      Цели коллектива как кибернетической системы, будучи и объективными и субъективными, определяют направленность его функциональной (поведенческой) деятельности. Чем больше личные цели членов коллектива соответствуют коллективным [20], тем выше эффективность функционирования системы "коллектив". Последнее открывает широкие возможности для координации и организации внутренней динамики социально-психологических образований, а это, как известно, составляет предмет кибернетической теории систем.
      Особенности мотивации поведения индивида могут быть рассмотрены в аспекте кибернетического управления и регулирования. В социальной психологии доказано, что коллективные цели по сравнению с личными всегда действуют как более сильные мотивации. Эти цели имеют для группы значение социальных норм, регулирующих поведение отдельных членов в смысле коллективных потребностей. Тот или иной коллектив, обладающий добровольной дисциплиной и целью, общей для всех членов, функционируя в направлении достижения задач, способен по мере изменения ситуации перестраивать свою структуру, изменять во времени внутреннюю модель внешней среды. Социально-психологические структуры с относительной свободой самоорганизации располагают определенными резервами способов поведения и принятия решений в реальном масштабе времени, что делает такие системы функционально-избыточными и достаточно надежными.
      Целесообразно остановиться на социологическом статусе самоорганизации в понятиях формальной и неформальной организации. Обычно формальная организация - это организация, на
      227
      полненная исключительно служебным, функциональным содержанием; неформальная организация - это система незапрограм-мированных, спонтанно возникших организационных связей. Такой подход соединяет проблему неформальной организации с идеей самоорганизации. Самоорганизация становится способом осуществления непосредственной демократии. М. Марков пишет: "В социалистическом обществе самоорганизация - творческий процесс, и его развитие предполагает не ограничение, а всестороннее развитие творческой инициативы людей" [21].
      Заслуживают внимания некоторые общие принципы самоорганизации, выдвигаемые кибернетикой, которые могут помочь в уяснении специфики социально-психологических феноменов. Ими не исчерпывается содержание процессов в общественных самоорганизующихся системах. Тем не менее выделение такого рода общих принципов и приведение их в систему [22] оказывается необходимым условием проникновения в сложную структуру социально-психологических образований. В этом плане представляет интерес рассмотрение самоорганизуемости социалистического общества как системы коллективов. А проблема изучения структуры самого коллектива включает, в свою очередь, исследование места и роли в нем малых групп.
      Проблема общения и социально-психологического взаимодействия индивидов внутри группы и групп между собой выступает одной из центральных в социальной психологии. Общение людей - главнейший фактор формирования их психики и средство проявления психических возможностей и индивидуальных особенностей. В этой проблеме значительное место занимает информационная сторона общения. Как заметил Н. Винер, "действенно жить - это значит жить, располагая правильной информацией" [23]. Механизмы социально-психологического общения и поведения могут быть выяснены через кибернетический аспект современной теории информации. Рассмотрение таких явлений как общественное настроение, общественное мнение, морально-психологический климат коллектива, не говоря уже о психологических явлениях, связанных с целями, потребностями и интересами людей, невозможно без учета теоретико-информационного и кибернетического подхода.
      Представляет интерес анализ приложений теории информации к проблемам восприятия. В социально-психологическом общении важно выявить исходные точные параметры, которые выполняли бы функцию эталонов при социологическом измерении. В информационном плане это измерение определяет такие характеристики, как скорость восприятия информации, длительность ее сознавания, пропорциональность передаваемой и воспринимаемой сознанием информации и т. п. Знание информационно-психологических эталонов открывает возможность создания информационно-психологических моделей человеческого общения. В качестве примера можно привести модель восприятия, переработки и запоминания информации человеком К. Вельтнера [24]. Согласно ей,
      228
      величина 800-1000 бит/ч означает оптимальную адаптацию потока семантической информации и не имеет смысла, когда поток информации либо слишком велик, либо слишком мал. На основе модели возможно приведение в соответствие потока информации со скоростью восприятия и запоминания, с емкостью непосредственной памяти, с длительностью осознавания ранее полученной и переработанной информации [25] и т. п.
      В информационном подходе к процессам социально-психологического общения особую важность приобретает учет прагматической стороны общения, выражающей отношение между языком (словесными знаковыми системами) и психологией людей, иначе говоря, о том, как слова и предложения воздействуют на человека. Семиотико-прагматический аспект информации позволяет выйти в область факторов идеологического воздействия на психологию масс. Научно обоснованная прагматика может способствовать применению кибернетических и теоретико-информационных методов в сфере общественных наук.
      Наконец, задача исследования закономерностей группового и коллективного поведения точными количественными методами может распространяться на теоретико-игровой подход - важный аспект кибернетики. Этот подход включает в себя формализацию вопросов стратегии в условиях руководства разрешением группового конфликта [26]. Речь идет о предвосхищении преимущественно конфликтных ситуаций в так называемых социальных играх. Кибернетика обеспечивает возможность проверки стратегии сточки зрения того, ведет она к успеху или нет. При этом с помощью кибернетических систем, обладающих признаками самоорганизации, имитируется и проигрывается на моделях поведение систем в различных средах.
      Таким образом, выбранные нами четыре группы проблем социальной психологии могут исследоваться с привлечением соответственно четырех чрезвычайно важных аспектов кибернетики.
      С развитием кибернетики почти во всех частных науках возрос интерес к идущим от этой науки новым средствам расширения знания, особенно моделированию. Наряду с социопсихологическим экспериментом и социометрическими методами наибольшую пользу в социально-психологических исследованиях могут принести методы кибернетического моделирования, максимально полно выражающие существо способов подхода кибернетики к изучаемым явлениям. Вообще под моделью понимается система, целенаправленно изучаемая субъектом с целью получения информации о другой системе (прототипе, оригинале), причем для субъекта предпочтительнее замена системы-оригинала моделью в качестве объекта исследования. Модель находится в двойном отношении - и к субъекту и к объекту; многообразие возможностей обоих отношений лежит в основе универсальности данного метода. Теории также могут выступать как модели, и если теория формулируется на языке математики, мы имеем дело с мате
      229
      матической моделью. От математической модели требуется структурное и интерпретационное богатство, лишь тогда при работе с моделью можно в полную силу запустить "дедуктивную машину" математики.
      Авторы книги "Социальная психология" отвергают аргумент о мнимой непригодности математики в психологии [27]. Математическим методам в этой науке, утверждается в книге, принадлежит будущее; для глубокого теоретического проникновения в психические явления, отличающиеся большой сложностью, математическое моделирование необходимо. Вместе с тем важно учитывать, что как бы ни была развита математическая теория, она не может заменить фактические данные психологии. Экспериментальная психология представляет материал, который может использоваться в математическом моделировании межличностных взаимодействий, - моделировании, не являющемся альтернативой психологической теории, а служащим вспомогательным средством исследования. Такое моделирование несет в себе существенный эвристический заряд.
      При анализе феноменов коллективной и массовой психологии необходим переход от описательно-констатирующих способов получения социально-психологической информации к наиболее конструктивным, математико-формализованным методам построения моделей, выполняющих прогностические функции. Намечается тенденция к уточнению, формализации некоторых (весьма расплывчатых) социологических и социально-психологических категорий. Динамизм психокибернетических моделей более адекватен поведению социально-психологических систем в необычайно сложной многофункциональной среде. Эвристически значимо в этом плане положение о том, что "использование в психологии тех или иных заимствованных извне, чужеродных "моделей" является законным в той мере, в какой между объектом психологии и этими внешними по отношению к ней объектами существует тождество или по крайней мере существенная связь" [28].
      Для информационно-кибернетических моделей решающую роль играет достоверность исходной информации. Но и этого бывает недостаточно для того, чтобы обеспечить надежность функционирования, ибо последняя детерминирована не причинно-ме-ханистически: всегда происходят отказы того или иного рода. Поведение социально-психологических систем (групп, коллективов) зависит и от случайных факторов (определяется диалектикой необходимости и случайности). Проблема отношения надежности всей системы к ненадежности отдельных элементов служит темой теории надежности, которая выступает в форме математизации диалектики необходимости и случайности. Принцип надежности и достоверности информации необходим для рассмотрения общения и взаимодействия социальных коллективов; он лежит также в основе предвидения будущих политических событий внутри государства. Оптимизация и стабильность политических отношений
      230
      в определенной мере зависят и от характера информационной модели социальных отношений, присущих тем или иным общественным группам. Информационный аспект моделирования тесно связан с психологией установки применительно к личностно-групповым отношениям. В рамках кибернетики на уровне информационного моделирования и других эффективных средств плодотворно изучается природа механизмов самоорганизации и самоуправления, в том числе и в социальном контексте. Задача повышения эффективности самоуправляемости общества делает этот аспект особенно актуальным.
      Названные проблемы не раскрывают в полной мере возможностей применения точных методов в области социально-психологической науки. Однако необходимость и плодотворность привлечения этих методов не вызывает сомнений, особенно в конкретных социологических исследованиях.
      Кибернетические аналогии не всегда применимы в сфере социальных отношений, уровень которых существенно отличается от биологического и технического. Тем не менее отдельные закономерности или частные организационные формы в плане системно-кибернетического подхода могут быть сходными на различных уровнях. Сложность организационных факторов в социальной области делает эти аспекты весьма актуальными и необходимыми как в теоретическом, так и в конкретно-организационном отношениях. Их значимость усиливается социальными воздействиями современного этапа НТР.
      Таким образом, методологический анализ показывает, что системно-кибернетический подход в социальной психологии становится необходимым, что некоторые понятия и принципы кибернетики "работают" в указанной области. Разумеется, при этом нельзя принимать, например, редукционизм такого рода: "Для объяснения действий людей не нужно изобретать различные побуждающие "силы", поскольку эти действия можно рассматривать как проявления приспособительных тенденций, присущих всем живым организмам" [29].
      Нетрудно заметить, что "кибернетическая" трактовка мотивации, предложенная Т. Шибутани, целиком и полностью подчинена бихевиористским концепциям, непомерно сближающим изучение человеческого поведения с естественными науками, что элиминирует психологические факторы и сводит личность к совокупности механизмов. Такое приложение кибернетики к трактовке личности заслуживает критики с позиций марксистской концепции социальной психологии. Однако эта критика не может и не должна бросать тень на собственно кибернетические научные принципы, на их необходимость и перспективность в социальном познании на основе марксистско-ленинской социальной теории. Исследовательская целеустановка Т. Шибутани в данном случае применяется в пределах аналогий, которые неправомерны с более специфической, социологической и философской точек зрения.
      231
      Закономерности, сформулированные на языке кибернетики и общей теории систем, чаще всего (как системы гипотез) служат либо необходимой предпосылкой исследовательской ориентации и представления статуса рассматриваемого явления, либо отличаются большой методичностью, которая оправдана лишь в некоторых разделах социологической науки. Основная же масса проблем социологии (взятых не столько в макро-, сколько в микромасштабе) представляет собой, образно говоря, теорему, условия доказательства которой еще предстоит сформулировать. В этом и должна проявиться методологическая зрелость, синтезирующая гибкость и качественную эвристичность диалектических принципов с логико-кибернетической доказательностью существенно формализованных социологических и социально-психологических моделей. В противном случае, разделяя и изолируя эти стороны исследовательской ситуации в социологии, можно получить истины, настолько общие, что в них не просматривается информационная структура, либо прийти к информационному насыщению предельно квантифицированных (безжизненных) факторов реляционного описания [30].
      Из положения диалектического материализма о единстве количественных и качественных характеристик предметов следует и то, что формализовать (квантифицировать) в принципе возможно каждое явление. Однако мы пока не можем представить в математической форме хотя бы известные нам отношения. Это обусловлено тем, что описание количественных соотношений нередко предполагает знание качественной специфики и внутренних механизмов поведения какой-либо системы. Поэтому не все социальные явления на том или ином уровне развития общества могут быть формализованы. Более того, сама их формализация определяется той содержательной трактовкой, которая имеет место в "данной системе отсчета". В этом плане оказывается ложной концепция деидеологизации социальных дисциплин, развиваемая на основе идеи математизации социальных явлений, например, в таком течении буржуазной философии, как операцио-нализм, который иногда именуется философией кибернетики [31]. Подобного рода идеи питают иллюзии некоторых буржуазных методологов о возможности с помощью науки и техники - без идеологии и политики - овладеть механизмами управления обществом и поведением людей. Поэтому важно замечание о том, что "противопоставлять в социальных науках неточность и субь-ективизм качественного подхода строгости и объективизму количественного подхода значит забывать, что количественное получается лишь из качественного" [32]. Справедливо, однако, и то, что мыслимые в системно-кибернетических понятиях социальные явления получают более строгое научное выражение.
      232
      В этой связи хотелось бы подчеркнуть гуманизирующий аспект формализованных методов, помогающих познавать сущность вещей и понятийно овладевать их разнообразием. Данный момент обычно не принимается во внимание в буржуазных теориях, так же как в сциентистски-технократических концепциях не учитывается человеческое измерение: определенные антропологические, этнические, генетические и эмоциональные пороги, приобретенные навыки, которые хотя и не являются абсолютными, но зсе-таки представляются относительно устойчивыми [33]. Отсюда проистекает трактовка науки и техники в качестве независимых от человека феноменов, детерминирующих все сферы общественной и индивидуальной жизни людей.
      Как видим, изучение проблем социального познания с привлечением социально-психологических и системно-кибернетических представлений способствует позитивному решению возникающих в этом плане теоретических вопросов.
      2. Искусственный интеллект и социальная кибернетика
      Функционирование и развитие систем искусственного интеллекта непосредственно включается в реальные процессы функционирования и развития социальных систем. Осуществляется, в известном смысле, переход от автоматизации общества к его кибернетизации и информатизации. Поскольку проблема информатизации уже была рассмотрена в главе II, мы сосредоточим внимание на процессе кибернетизации. В связи с этим возникает необходимость философского анализа процесса становления социальной кибернетики (и информатики), обоснования ее предмета и метода и осознания результатов и перспектив ее развития.
      Основная, исходная идея социальной кибернетики заключается в подходе к обществу и его составным частям как к самоорганизующимся социальным системам. Человеческое общество - это самоорганизующаяся система, функционирование и развитие которой определяется внутренними причинами. "В отличие от систем, - пишет М. Марков, - которые получают свою программу поведения извне, то есть являются управляемыми системами, общество - это система, в которой процессы управления и регулирования протекают естественно, осуществляются органами, факторами и механизмами, которые являются внутренним свойством самой системы общества" [34].
      Основными признаками самоорганизующейся системы выступают самоорганизующая активность, внутренняя целесообразность, оптимальная надежность и вероятностная детерминация [35]. Эти признаки характеризуют и социальные системы - как общество в целом, так и его подсистемы. "Будучи подсистемой земной самоорганизации, - полагает Д. И. Дубровский, - общество в
      233
      своем саморазвитии обладает наивысшей степенью автономии и свободы по сравнению с функционированием всех прочих самоорганизующихся систем" [36].
      Социальные самоорганизующиеся системы - наиболее сложные. Их сложность проявляется, в частности, в том, что они состоят из разнообразных подсистем, включенных друг в друга по иерархическому принципу. Причем функционирование каждой подсистемы задано своей собственной программой развития и своим собственным поведением. Обобщенной характеристикой этого факта служит специфическое время системы. Время - важнейший атрибут социальной системы. "Поскольку системно-исторический аспект, - отмечает В. Г. Афанасьев, характеризует систему в ее динамике, становлении и развитии именно во времени, время выступает не только как непременный, но и как важный, если не важнейший параметр системы" [37].
      Другой отличительный признак социальных систем заключается в том, что все они представляют собой вероятностные системы, системы, обладающие большим числом параметров с нелинейной зависимостью. Для общества характерны многозначные нелинейные причинные и функциональные связи. Раскрытие их важная задача научного познания, в том числе кибернетического. Кибернетика нацелена на познание такого рода связей. Как отмечает Г. Клаус, "кибернетика является теорией связи динамических, саморегулирующихся систем с их подсистемами" [38].
      В обществе наиболее рельефно выступает системный эффект: социальные системы подчиняются системным закономерностям. Социальные системы с прогрессивной ориентацией развиваются надежно. Вообще надежность социальной системы проявляется в том, что она живет несравненно дольше своих компонентов. Это происходит потому, что "социальной системе (общественно-экономической формации, классу, производству, даже коллективу) присущи свои особые, системные, механизмы функционирования и развития, иначе говоря, воспроизводства, которые не дают ей погибнуть..." [39]. Любая "социальная система - система самовоспроизводящаяся, постоянно обновляющаяся, причем причины самообновления заключаются в ней самой, в присущих ей противоречиях" [40].
      Социальная кибернетика (как и социальная информатика) обращена к человеку как к носителю системной организации в обществе. Это предполагает рассмотрение особенностей самоорганизации социального поведения индивида.
      В марксистской теории проблема человеческой индивидуальности занимает важное место. К. Маркс показал, что "общественная история людей есть всегда лишь история их индивидуального развития..." [41]. Вместе с тем объективную основу личности можно искать лишь в обществе; сущность человека, по словам К. Маркса, "есть совокупность всех общественных отношений" [42]. Эти два принципа ставят вопрос "каким образом индивид может
      234
      индивидуализироваться по мере того, как он социализируется?" [43], исходный в теории личности. Действительно, чтобы вскрыть, например, основные структуры личности, важно знать, каким образом они возникают и функционируют. А это означает, что "теория личности... должна прежде всего ответить на вопрос, по каким законам человек в общем (как родовое существо) и в частном (как индивид) развивается в личность" [44].
      Индивидуальное развитие человека (как и его историческое развитие) общественно детерминировано. Индивид, как бы он ни возвышался субъективно, есть продукт общественных отношений. Человек не перестает быть биологически детерминированным, однако способом его бытия оказывается социальное детерминирование [45]. Ясно, что общественные отношения не являются внутрисубъективными, однако будучи отношениями между людьми, они определяют формы индивидуальности, порождающие конкретных индивидов, в которых человеческая сущность приобретает психологическое выражение. В. И. Ленин по этому поводу писал: "...Социолог-материалист, делающий предметом своего изучения определенные общественные отношения людей, тем самым уже изучает и реальных личностей, из действий которых и слагаются эти отношения" [46].
      В этой связи представляется недостаточным подчеркивание внешней детерминированности индивида, выраженное, например, в следующем тезисе: "В диалектическом противоречии между внутренними и внешними условиями первичным и определяющим являются внешние условия (природа и общество). Отсюда в нашем плане "детерминированность личности" во всех случаях и в основном означает "внешнюю детерминированность"" [47]. Отнюдь не ставя под сомнение генетический примат природы и общества в формировании индивида как личности, нельзя согласиться с тем, что детерминированность личности во всех случаях означает внешнюю детерминированность. Такая постановка вопроса (несмотря на оговорки) методологически беспомощна, особенно когда речь идет о развитии индивида, ибо в диалектическом отношении преувеличение роли внешнего элиминирует проблему источника развития, снимает вопрос о какой-либо внутренней противоречивости личности, противопоставляет общество и личность, что, в свою очередь, не позволяет адекватно объяснить, в частности, психологический прогресс [48]. Более того, любое преувеличение роли внешней среды неизбежно так или иначе приводит к теориям социального равновесия, общественного и индивидуального гомеостазиса [49].
      Важно подчеркнуть, что индивидуализация человека осуществляется внутри исторического процесса, а не вопреки ему или вне его. Как говорит К. Маркс, человек "только в обществе и может обособляться" [50]. Последнее показывает псевдонаучность вопроса о том, что первично: индивид или общество. Действительно, общество отнюдь не является чем-то независимым от
      235
      составляющих его индивидов, а индивид представляет собой в известной мере внутренне преломленное социальное [51]. Саморазвитие индивида, таким образом, носит относительный характер. Поэтому было бы ошибочно впадать в другую крайность, то есть считать, что общественные формы жизни человека (в отличие от его физиологической природы) объективно вообще не детерминируются, а служат продуктом его "свободного" творчества. В самом деле, исследование материальных производительных сил и производственных отношений выступает основополагающим моментом изучения человека как субъекта и творца своего собственного жизненного процесса. Исторический прогресс характеризует человека как творца самого себя, вырвавшегося из животного царства.
      Общественный труд служит наиболее общей социальной основой индивидуализации человека. Процесс разделения общественного труда является в общем и целом ответом на вопрос, каким образом индивид индивидуализируется по мере того, как он социализируется. Стало быть, в объяснении саморазвития индивида необходимо исходить из принципа единства и взаимосвязи общественного труда и самоосуществления, самовыражения индивида. Не случайно К. Маркс систематически разрабатывал такие понятия, как "потребность", "потребление", "труд", "свобода", которые одновременно служат и понятиями экономических отношений и понятиями индивидуальности. Более общее значение для теории личности имеет выдвинутое К. Марксом понятие практики, в процессе которой человек творит себя и одновременно действительность.
      Производственные отношения как наиболее фундаментальные в системе общественных отношений определяют соответственно доминирующие связи в развитии индивида как личности. При этом, разумеется, следует иметь в виду, что в марксизме, как говорит Л. Сэв, "человек не сводится к производственным отношениям, а всегда определяется свободным выбором и творческим проектом" [52]. Одна из основных идей научного социализма - освобождение развития человека, его индивидуальных способностей от тех внешних ограничений, которые создал частнособственнический, антагонистический общественный строй. Психологический склад человека предстает, таким образом, как фактор общественного развития, приобретающий особую весомость в наши дни в связи с возрастанием роли "человеческого фактора" в производстве, с повышением значения социальной активности людей.
      Каждый индивид отражает общественный процесс по-своему. Однако доминирует не индивидуальный процесс познания, а только индивидуальное выражение общественного. В этом смысле границы индивида не являются жесткими, они относительно подвижны. Особенно наглядно это проявляется в области мышления. Ведь коллективно люди не думают; мышление - это область самого индивида. Но в процессе познания (как аспекте социализа
      236
      ции) то, что для индивида еще "вещь в себе", в общественном масштабе может быть уже "вещью для Hac" [53]. Поэтому отношение индивидуального и общественного познания (в общем как отношение части и целого) в первую очередь понимается как социальное. Понятно и то, что процесс познания, обращенный на самого себя, также в конечном счете оказывается социальным, деятельностным. Индивид, интегрируя в себе самом то, чем общество, в котором он живет, его обогащает или обедняет, делая общественное достояние своей собственностью, становится личностью. Понятие личности, таким образом, определяет человека как социального индивида, носителя общественных отношений.
      Система социальной практики включает относительно автономное функционирование личностных структур, которые в своем индивидуальном многообразии характеризуются в едином отношении как самоорганизующиеся подсистемы, обеспечивающие программу социальной деятельности. Понятно поэтому, что "социология не может не учитывать... активного отношения самого человека к системе социальных отношений и, следовательно, тех компонентов в структуре личности, с которыми связана реализация этой активности" [54]. Изучение личности как системы индивидуальной деятельности предполагает ее функциональную характеристику. Личность должна быть рассмотрена под углом зрения присущего ей специфического способа деятельности. А это так или иначе ставит вопрос о поведении, в котором по преимуществу и выражается ее социальная активность [55]. Однако важно иметь в виду, что поведенческий аспект деятельности личности обязательно включает в себя вопрос о развитии [56].
      Неоправданны попытки представить поведение как феномен сугубо личной деятельности. Та или иная деятельность, то есть активность, всегда носит направленный характер. Направленная на самого себя деятельность общественного индивида также социальна. Она может быть сугубо индивидуальной лишь на эмоциональном уровне [57] или, в крайнем случае, в форме потенциальной потребности социальной активности. Когда же внутренняя потребность актуализируется, вступает в силу диалектика внутренннего и внешнего. Рассматривая этот вопрос, Л. Сэв дает исчерпывающую в данном аспекте характеристику личности. "Личность, - констатирует он, - есть сложная система актов, и свойство акта состоит в том, что он значим в социальном отношении" [58]. Феномен поведения не исчерпывается индивидуальным уровнем. Это понятие применимо и к обществу. Г. Клаус считает, что "типичным признаком исчезающих общественных систем является то, что переживающий себя исторически класс сохраняет способ поведения, который первоначально служил стабилизации и упрочению системы, однако общественный смысл которого уже исчез и стал теперь для системы вредным" [59].
      Таким образом, функционально-поведенческая характеристика деятельности индивида столь же "универсальна", как и струк
      237
      турная. Это и понятно: структура и функция различаются лишь объективно-генетически, в гносеологическом же плане это различение относительно. Что касается соотношения понятий деятельности (как активности) и функциональности (как поведения), то оно не является однозначным. Если понимать под функцией (поведением) любое действие, то данное понятие по смыслу оказывается шире понятия активности как деятельности. Вместе с тем, если понимать под функцией то, что обеспечивает данный способ деятельности [60], то в этом значении функция будет уже понятия деятельности. Указанный аспект и представляется необходимым закрепить в социальном познании (что, конечно, не означает, что поведение - атрибут лишь личной деятельности).
      Мы акцентировали внимание на рассматриваемом вопросе не для того, чтобы лишить личность поведенческого "репертуара", а для того, чтобы показать бесперспективность редукции "поведения" лишь до уровня личности. Поведение это не только личностный (индивидуальный), но и социальный, точнее социально-психологический феномен, позволяющий поставить и со всей определенностью рассмотреть личность в структурно-функциональном качестве как самоорганизующуюся систему. Заметим сразу же, что понятие самоорганизации употребляется не в абсолютном, а в относительном смысле как определенный, специфический способ связи со средой. Правомерно замечание Г. Парсонса: "Что бы мы ни вкладывали в термин "социальная система", она всегда рассматривается как "открытая" система, находящаяся в отношениях взаимозависимости и взаимопроникновения с рядом "окружающих" систем" [61]. Личность как система функционирует скорее как автономная, а не как непосредственная часть социальной системы.
      Понятие поведения, емкое и достаточно строгое, позволяет "открыть" рассматриваемую проблему для системно-кибернетического обсуждения. Л. Сэв, например, трактует личность как "живую систему общественных отношений между поведениями". Он также подчеркивает: "Таким образом, личность как сложная индивидуальная система деятельности, единая в психологическом отношении, является средоточием регуляций, например, чувств, не находящих, как таковые непосредственного отклика в социальных регуляциях, и, наоборот, общество обладает такими формами регуляций, например политическими и юридическими институтами, которые не имеют прямого соответствия в конкретной личности" [62].
      Регуляция и саморегуляция поведения - неотъемлемый фактор кибернетического подхода. Он дает возможность преодолеть некоторые представления о потребности и мотивации, основывающиеся на гомеостатической схеме, согласно которой напряженности потребности соответствует деятельность, приводящая к снижению напряженности, то есть к возвращению в новое равновесие, и т.д. Развитие деятельности и прогресс личности при этом
      238
      остаются необъяснимыми. Такая же схема, по существу, лежит в основе бихевиористских концепций, рассматривающих поведение личности лишь как ответ на внешний стимул, что лишает личностную систему жизненного начала, превращает ее в совокупность механизмов. Эти схемы поведения справедливо подвергнуты критике в кибернетических трактовках поведения личности. Г. Паск пишет: "Если несколько утрировать точку зрения примитивного бихевиоризма, человека следует рассматривать как "нечто", реагирующее на стимулы. В противоположность этому в кибернетических теориях психологии человек предстает как "некто" интерпретирующий, намеревающийся и предвидящий" [63]. Данный подход позволяет понять, что господство гомеостазии поведения, свойственное животным, отодвигается совершенно новыми отношениями между индивидом и родом в ряд "исходного онтогенетического момента". Сознание индивида, вырабатывающееся через общественное качество поведения, возникает на базе совершенно специфической формы самоорганизации системы, основывающейся по сравнению со всеми предыдущими по времени системами на более высокой форме взаимодействия системы и окружения. Не понятие гомеостазии поведения, а понятие активности адекватно раскрывает личность как индивидуальную систему социальной деятельности.
      В данном контексте релевантно понятие самоорганизующей активности, которое в общем плане интерпретируется как системная способность выбора (структуры, характера и условий поведения). Это свойство самоуправляющихся систем, которое проявляется не только в относительной самостоятельности, независимости от изменения внешних условий, но и в преодолении возмущающих воздействий среды и в подчинении ее своим внутренним целям. На уровне психобиологической детерминации это свойство гомеостазии поведения; оно выступает как защитный механизм от энтропийных факторов среды. На более высоких уровнях детерминации (психосоциальном, психологическом) это свойство характеризует индивида в плане его возможностей освободить свои способности от внешнего ограничения. Развитие способностей - важная и прогрессивная функция личности, подчеркивающая ее динамический аспект [64]. Темп психологического прогресса, в процессе которого разрешаются биографические противоречия, гораздо более стремителен, чем темп социального развития. Понятие самоорганизующей активности, таким образом, выражает динамику личности, которая не дает себя запереть ни во внешних отчужденных формах, ни в формах так называемой частной жизни. Конкретно - это жизнь-борьба. "Жизнь-борьба и саморазвитие индивида - подчеркивает Л. Сэв, - это термины, которые не противопоставляются друг другу, а зависят друг от друга" [65].
      Такая характеристика личности выдвигает проблему целепо-лагания. Понятие цели приобретает аспект внутренней целенаправленности как свойства личности, противостоящего отчужде
      23"
      нию [66], "привнесению самоцели в жертву совершенно внешней цели". Оно напоминает кибернетический принцип наименьшего взаимодействия, согласно которому система целесообразно функционирует в некоторой среде, если она стремится минимизировать свои взаимодействия с последней. Принцип целенаправленности, выдвинутый в кибернетике на основе понятия обратной связи, получил в современных концепциях цели расширительную трактовку и структурное обобщение. Это связано с объективной необходимостью в методологии, обеспечивающей возможность применения строгих кибернетических методов к некоторым социологическим явлениям.
      Категория цели выражает общий, структурный подход к объектам, обладающим самостоятельностью поведения. Лишь в этом качестве системной категории "цель" идентифицируется с весьма специфическими структурами, носителем которых, в частности, выступает человек. Понятие внутренней цели предполагает наличие внешней цели, цели более высокого ранга в том понимании, что данная система служит подсистемой системы более общего порядка. Тип внутренней целесообразности определяется степенью организованности системы относительно задач, возникающих во взаимодействии со средой. В соответствии с этими задачами система формирует внутреннюю модель внешней (проблемной) ситуации, которая и задает характер поведения. Типичен вариант, когда система переводит (интегрирует) внешнее во внутреннее; "внешний агент", подчиненный структуре системы, нередко становится внутренней движущей силой, приобретает значение внутренней причины. "Внутренняя модель человека, - пишет Г. Клаус, - заложена уже в наследственной структуре и изменяется и оформляется социальным влиянием. Таким образом, человек отнюдь не является talula rasa в смысле эмпиризма, но его познавательная способность всегда содержит в себе уже какой-то априорный элемент, значение которого возрастает с развитием внутренней модели" [67].
      Формирование и развитие внутренней (субъектной) модели социальной среды определяют структуру целеполагания, которая, в свою очередь, выражает соотнесенность внутренних и внешних целей и фактор времени. Можно утверждать, что логика поведения социальной среды "снимается" во внутренней (индивидуальной) структуре целеполагания. Последняя, таким образом, становится автономной, в известном смысле независимой от среды. Целенаправленность личностных структур, обладающих ярко выраженной активностью поведения, способна создавать свой, автономный, ритм протекания процессов. А это предполагает познание специфической природы личностных структур, в аспекте которой "цель" выступает как категория человеческой деятельности. Неизбежно познание взаимосвязей цели и потребности, цели и средства, цели и результата (именно эти отношения как раз и являются отношениями эффективности деятельности [68]). Известно,
      240
      что цель отображает противоречия между потребностями человека и внешними условиями, выражая их недостаточность для удовлетворения потребностей. На этой основе возникает не только проблема эффективности, но и проблема отношений субъекта и объекта, ибо целеполагание (в социальном плане) выступает как форма объективирования человека во внешнем мире. Способы познания деятельности субъекта определяются природой той организации, которая задает и формирует поведение личности. Структура цели связана с организацией поведения, включающей в себя как "жесткие", социально контролируемые, так и спонтанные, неконтролируемые (на данном уровне) параметры. Автономия личностного поведения зависит также от обратной связи: каждый человек управляет собой с некоторой точки зрения, общепринятой в данном коллективе.
      Индивидуальность человека, поддерживающая его целостность, тождество самому себе, обеспечивает тем самым психологическую надежность человека, то есть его способность оставаться самим собой в различных ситуациях [69]. Понятие психологической надежности включает компонент специфической структуры личности, ее временную (динамическую) устойчивость, "самоценность". "Психологическая надежность" оказывается соотнесенной с понятием психического настроя (настроения) личности [70], который может выражать и своеобразный ансамбль установок, и беспредметное (ненаправленное) психическое состояние индивида. Понятие надежности в данном случае характеризует определенную сторону психического настроя, включенность его в более масштабную структуру общественного настроения. Надежность личности, таким образом, выражает определенную социальную ориентацию. В более общем плане надежность выступает как способность личности функционировать и развиваться в соответствии с прогрессивными идеалами человечества, быть верной этим идеалам [71].
      При рассмотрении вопроса о характере детерминированности личности как индивидуальной системы социальной деятельности возникает вероятностный аспект соотношения индивидуального и социального. К. Маркс уделял много внимания проблеме случайности отношений между конкретной индивидуальностью и социальными условиями, которые ее формируют. Он подчеркивал, что этот способ отношений является конкретным, разнообразным и исторически изменчивым, что каждая общественная формация определяет свой собственный тип случайности в отношениях между индивидуальным и социальным. Показав тип отношений, при котором индивидуализация подчинена случаю, К. Маркс дал глубокую характеристику капитализма: "...В конкуренции сама личность есть случайность, а случайность есть личность" [72]. И далее: "В современную эпоху господство вещных отношений над индивидами, подавление индивидуальности случайностью приняло самую резкую, самую универсальную форму, поставив тем самым
      241
      перед существующими индивидами вполне определенную задачу. Оно поставило перед ними задачу: вместо господства отношений и случайности над индивидами, установить господство индивидов над случайностью и отношениями" [73]. В социалистическом обществе сознательное управление противостоит стихийным факторам управления и организации. Причем речь идет об относительной эмансипации, поскольку "освободиться абсолютно от управляющей роли случая общество не в состоянии, независимо от того, на какой стадии развития оно находится" [74].
      Таким образом, трактовка личности как самоорганизующейся системы социальной деятельности с привлечением системно-кибернетического аспекта понятий активности, целенаправленности, надежности и вероятностной детерминации выявляет черты, общие для функционирования и развития социальных самоорганизующихся систем, и вместе с тем показывает их специфичность, когда речь идет о взаимодействии личности и общества в плане их развития. Кроме того, и это существенно, использование общенаучных понятий для объяснения причинных и функциональных связей в общественных системах позволяет сделать их объектом строгого, в частности, системно-кибернетического анализа, который, в свою очередь, на основе исторического материализма вскрывает новые факты в социальном познании. Вместе с тем рассмотрение общества и его феноменов в русле идей самоорганизации формирует логические предпосылки социальной кибернетики.
      Познание и овладение закономерностями общества как самоорганизующейся кибернетической системы с целью создания оптимальной модели управления социальными процессами и составляет в общем плане предмет социальной кибернетики [75]. Специфика последнего состоит в кибернетическом обеспечении процессов управления в общественных самоорганизующихся системах, в кибернетическом описании таких социосистемных атрибутов, как самоорганизующая активность, внутренняя целенаправленность, оптимальная надежность и вероятностная детерминация. Принципы социальной кибернетики (управления, организации, информации) ориентируют на исследование структурно-информационных связей в социальных системах. Информационная структура жизнедеятельности социального организма становится ядром социокибернетической проблематики; кибернетика (и информатика), как известно, полностью отвлекаются от вещественно-энергетической стороны.
      Исследование социальных систем как кибернетических предполагает привлечение и развитие соответствующего математического аппарата, способного в русле кибернетических идей и методов адекватно отобразить количественные законы функционирования и развития социальных систем. На эту сторону проблемы обращает внимание В. Г. Афанасьев: "Социальная кибернетика, вероятно, охватит совокупность проблем, касающихся коли
      242
      чественных аспектов социальной информации, совокупности технических средств ее сбора, переработки, хранения и использования, специфический математический аппарат и "набор" языковых средств, способных адекватно отразить определенные количественные, причем важные для управления, параметры социальных систем различного уровня" [76]. Речь идет о том, чтобы качественный анализ обогатить количественным исследованием, создать количественную основу научного управления обществом.
      Для наук об обществе и человеке важно во всех возможных случаях перейти от формулируемых еще "чисто" качественно объективных законов к их количественным формулировкам. Количественные формулировки законов содержат понятия, через которые социальные явления характеризуются числовыми значениями. Польза математического символизма, по характеристике 3. Пауля [77], состоит в следующем.
      1. Математические символы свободны от многозначности.
      2. Представление в форме математических символов в сравнении с соответствующими разговорными формулировками короче, экономичнее и легче обозримо.
      3. Возникает возможность превращать формулы в другие формулы по определенным (формальным) правилам.
      "Сила" символики проявляется прежде всего в усложненных выражениях, речевое формулирование которых неэкономично и плохо обозримо. Необходимо также различать качества, от которых математика принципиально абстрагируется, и качества, которые она в состоянии рассматривать. "Уже из того факта, - пишет 3. Пауль, - что каждая система, каждый процесс, каждый объективный закон структурирован, следует, что математические структуры имеют значение для описания реальных структур" [78]. Применение математических и кибернетических методов в исследовании социальных систем делает возможным решение проблем, которые с помощью традиционных методов не могут быть решены.
      При этом, разумеется, необходимо учитывать природу исследуемых систем. Как справедливо замечает Дж. В. Форрестер, "ограниченность многих математических моделей сопряжена с тем, что они основаны на методиках и структуре, не учитывающих многосвязанность, нелинейность и наличие обратных связей, заложенных в природе реальных систем" [79]. Он также считает, что разумное использование моделей социальных систем может привести к значительно лучшим системам, законам и программам. "Умственная" модель зыбка. Она не полна. Она не четко сформулирована. Более того, такая модель меняется со временем. По мнению Дж. В. Форрестера, "главнейшей неопределенностью мысленного моделирования является невозможность предвидения последствий взаимодействия частей системы. Эта неопределенность абсолютно исключена в численных моделях. Получив заданный комплекс допущений, вычислительная машина проследит результирующие последствия без сомнений и ошибок. Это
      243
      мощная процедура для приведения в порядок идей, что не так уж легко" [80]. С развитием кибернетики возможности применения количественных методов в социальных исследованиях существенно расширились.
      Кибернетика как синтетическая наука объединяет исследования естественных и искусственных систем. "Мир, в котором мы живем, - полагает Г. Саймон, - в значительной мере является творением человеческих рук, чем природы, это гораздо более искусственный, нежели естественный мир. Почти каждый элемент окружающего мира несет на себе следы человеческой деятельности" [81]. Искусственные системы создаются человеком для расширения возможностей естественных систем. В результате они несут в социальную жизнь людей много новых, зачастую непредвиденных эффектов. "Для ориентации в этом мире взаимодействия искусственного и естественного, - пишет Д. М. Гвишиани, - необходимы новые приемы, отличные от приемов познания ситуаций чисто естественного происхождения" [82].
      Материальную базу социальной кибернетики составляют искусственно созданные технические системы, которые, взаимодействуя с естественными социальными системами, образуют весьма сложные социокибернетические структуры. Развитие машин началось с подражания человеку, а затем они стали во многом его превосходить. "Мы достигли того момента, когда машины, использующие только человеческие способности к управлению последовательностью операций, становятся недостаточными и должны быть дополнены усилителями интеллектуальных способностей человека" [83]. ЭВМ принципиально отличаются от всех до сих пор изготовленных и используемых человеком орудий и машин. Вместе с тем термин "вычислительная машина" не выражает их универсального значения. Отличия ЭВМ от ранее существовавших счетных машин лежат на том уровне, на котором возникает понятие кибернетики как науки о процессах управления. В связи с этим Г. Клаус справедливо заметил: "Ясно одно: сущность специфического человеческого мышления и специфического человеческого труда с появлением таких машин нуждается в более точном определении" [84].
      Обратимся еще к одному важному аспекту кибернетизации общества роботизации промышленного производства.
      Проблема создания роботов и их интеграции с производством имеет важное социальное значение и, на наш взгляд, требует всестороннего и углубленного социально-философского анализа. Этот анализ - часть той программы научного и вообще творческого поиска, распространяющегося, по мнению специалистов в области робототехники, на разработку и исследование роботов, включая теоретические аспекты, расчет, конструирование, создание роботизированных производств и управление ими, а также анализ социальных и экономических вопросов [85]. Конечно, социально-экономические проблемы выходят за пределы собствен
      244
      но работотехники, само название которой относит ее преимущественно к наукам естественно-технического цикла. Однако мысль о необходимости участия общественных наук в решении проблем робототехники, в том числе и роботизации производства представляется очень важной. Робототехника, на наш взгляд, оказывается не столько дисциплинарно, сколько проблемно ориентированным направлением научного поиска.
      И в этой связи уместно отметить, что развитие робототехники и роботизации производства, несмотря на то, что основную роль здесь играют технические науки (прежде всего техническая кибернетика и теория механизмов и машин) невозможно без математики, общественных, естественных и других наук, например сельскохозяйственных, если происходит роботизация аграрного производства, медицинских, если роботы используются для протезирования и т.д.
      Само понятие робототехники соединяет решение фундаментальных задач, получение нового знания (теоретические исследования) и его применение, внедрение созданной на его основе новой техники в производство (создание роботов и роботизация производства). Тем самым это комплексное научно-техническое направление оказывается интегративным в смысле взаимодействия не только основных подразделений современной науки, но и ее фундаментальных и прикладных областей.
      Короче говоря, мы полагаем, что если речь идет о научной стороне робототехники и, в частности, о роботизации производства, то рассматриваемая научно-техническая проблема в целом выступает комплексной, интегративно-общенаучной, предполагающей участие всех основных подразделений современной науки. Эта мысль нами высказывалась и обосновывалась для решения проблемы искусственного интеллекта. Однако основное применение искусственного интеллекта находит ныне выражение в той форме комплексной автоматизации, которая связана с использованием роботов третьего поколения, то есть "интеллектуальных" роботов [86]. Следовательно, развитие робототехники включает в себя и разработку искусственного интеллекта, поэтому создание роботов и роботизация производства становится и общенаучной, и общетехнической, и общепроизводственной проблемой, имеющей огромное социальное значение.
      Здесь мы сосредоточим внимание лишь на социально-философских аспектах обсуждаемой проблемы. Выделим вначале сферу нашего рассмотрения, которая будет определяться объектом исследования. Если объектом робототехники являются роботы и их интеграция с производством, то социальный аспект робототехники охватывает вопросы взаимодействия робототехники с остальной частью, другими компонентами общества, развивающего это научно-техническое направление. Сами роботы и роботизированное производство входят в состав производительных сил общества, точнее в состав их вещественных элементов, осуществляющих
      245
      в процессе производства обмен веществ между человеком и природой. Материальный продукт робототехники представляет собой дальнейшее развитие системы искусственных органов социальной деятельности, опредмечивания трудовых функций, продолжение и замену естественных работающих органов человека. В роботах и роботизированных комплексах и формируемых на их основе гибких автоматизированных производствах (ГАП), пожалуй, в наибольшей степени происходит замена человеческой силы силами природы [87], что выражает в концентрированном виде основную социальную закономерность развития создаваемой людьми техники.
      В литературе по робототехнике справедливо подчеркивается, что "своим появлением и быстрым развитием за последние 10- 15 лет робототехника обязана прежде всего насущным потребностям общественного производства на современном этапе его развития, которые заключаются в необходимости комплексной автоматизации и устранения человека от непосредственного участия в производственном процессе. Для кардинального решения этой проблемы оказались недостаточными применяемые сегодня традиционные средства механизации и автоматизации. Потребовалось принципиально новое средство, которое отличалось бы такой универсальностью действий и быстротой перехода на выполнение новых операций, какую сегодня имеет только человек. Таким автоматом нового типа, обладающим принципиальной универсальностью (многофункциональностью) в отношении механических действий и алгоритмов взаимодействия с внешней средой вплоть до проявления искусственного интеллекта, является робот" [88].
      Следовательно, возникновение и развитие робототехники вызвано действием социально-экономических закономерностей, насущными потребностями общественного производства, его ускорения и прежде всего необходимостью дальнейшей всесторонней интенсификации производства. "Сегодня необходимость непосредственного участия человека в технологическом процессе является серьезным препятствием при интенсификации производства и создании новых технологий" [89]. Физиологические возможности и пределы человека на современном этапе развития общественного производства уже являются тем ограничителем, который препятствует дальнейшему наращиванию темпов и масштабов развития производительных сил. И хотя главная производительная сила - человек, его использование в этом качестве из-за его биологических особенностей оказывается далеко не всегда рациональным: он вынужден заниматься тяжелым физическим и рутинным, монотонным трудом, трудиться во вредных для здоровья и даже опасных для жизни условиях. Ясно, что магистральный путь рационализации производства состоит в избавлении человека от этих и аналогичных трудовых функций. Средством же такой рационализации и, тем самым, интенсификации выступает роботизация производства.
      246
      Роботы - качественно новое средство человеческой деятельности и ее интенсификации. "Этот новый класс технических систем принципиально отличается от обычных традиционных средств механизации и автоматизации тем, что имеет многоцелевое назначение, легко перестраивается на выполнение самых разнообразных трудовых операций и интеллектуальных действий, в том числе в меняющейся и непредсказуемой обстановке.
      Робототехника не является усовершенствованием какого-либо вида старой техники. Это принципиально новая ступень механизации и автоматизации различных физических и умственных работ. Робототехника дает человеку новые, ни с чем не сравнимые возможности выполнения таких операций, которые невозможно осуществить никакими другими ныне существующими техническими средствами" [90].
      Мы специально выделяем и подчеркиваем тот факт, что робототехника отличается от традиционной техники вообще и средств автоматизации в частности универсальностью, полифункциональностью, быстротой перехода на новые операции и т.д. С одной стороны, это позволяет роботизированному производству сохранить основные преимущества, которыми оно обладало в ходе непосредственного участия в нем человека, а с другой - выполнять то, что человеку не только тяжело, но и просто невозможно делать, например в экстремальных условиях (глубоко под водой, в открытом космосе, в загазованных шахтах, в атомных установках и т.д.) [91].
      Таким образом, робототехника оказывается качественно новым и весьма перспективным фактором интенсификации производства, с помощью которого можно добиться кардинального качественного сдвига в развитии производительных сил, эффективно соединить достижения НТР, ее самого последнего этапа, с преимуществами реального социализма. При этом, отмечая, что благодаря роботизации производства как фактору интенсификации увеличивается эффективность общественного производства, происходит ускорение его развития, мы хотели бы выделить два аспекта этой проблемы - экономический и собственно социальный.
      В литературе о применении роботов особо подчеркивается их роль в повышении производительности труда и экономической эффективности производства. Например, в условиях ритмично работающего производства роботы заменяют человека, перевыполняя установленные нормы в 2-3 раза. По расчетам зарубежных специалистов, роботы позволяют увеличить степень использования универсального оборудования на 35%. Зарубежный опыт эксплуатации промышленных роботов показал, что они окупаются в течение 2-5 лет работы при непрерывной эксплуатации в 2-3 смены [92]. Еще больше растет производительность, как глав
      247
      ный критерий эффективности производства, при групповом применении роботов, в ряде случаев в десять раз по сравнению с аналогичной деятельностью людей. Благодаря применению роботов как качественно нового средства комплексной автоматизации производства (а это главное направление в системе факторов всесторонней его интенсификации) происходит, помимо упомянутого роста производительности, более рациональное использование оборудования и трудовых ресурсов, возрастают ритмичность и интенсивность труда, увеличивается сменность, сокращается брак, повышаются качество продукции, гибкость и мобильность производства, снижаются расходы на технику безопасности и экологизацию технологии и т.д.
      Кроме того повышение экономической эффективности при интенсификации производства с помощью робототехники дополняется социальной эффективностью, измерить которую пока (или вообще) невозможно. Это прежде всего освобождение людей от тяжелого изнурительного труда, непрестижных и малоприятных работ, труда во вредных и опасных для здоровья и жизни условиях, ликвидация нехватки рабочей силы и устранение последствий неблагоприятных демографических процессов, уменьшение травматизма и профзаболеваний, сокращение продолжительности рабочей недели, не говоря уже о возможности использования роботов там, где присутствие человека в принципе невозможно. Роботизация этих видов деятельности позволит изменить содержание человеческого труда, сделать его более творческим, создать гораздо более благоприятные условия для гармоничного и всестороннего развития личности. "Задача гармонизации человека и техники, - отмечают В. Зинченко, Г. Коваленко, В. Мунипов, - может быть поставлена лишь в контексте более широкой проблемы и социальной программы достижения гармонии индивида и общества" [93].
      Широкая роботизация производства как основа комплексной автоматизации приведет к оптимальному сочетанию умственного и физического труда, к достижению большей социальной однородности, к существенному росту творческого начала в трудовой деятельности людей. Короче говоря, роботы должны стать эффективными помощниками человека, содействовать гуманизации и рациональной интенсификации производства и всей социальной деятельности в целом.
      Вот почему, учитывая роль робототехники в повышении социально-экономической эффективности и гуманизации производства, можно только присоединиться к мнению Е. П. Попова, известного специалиста в области робототехники: "При оценках целесообразности применения робототехнических средств в народном хозяйстве необходимо учитывать не только их экономическую эффективность, но и огромную социальную роль. В ряде случаев, например, когда речь идет об удалении людей из вредных и опасных условий и об освобождении от особенно тяжелого
      248
      физического труда, значение социального эффекта должно превалировать. Такие формы роботизации необходимо осуществлять в первую очередь, но, конечно, наиболее экономичным способом из всех возможных в данном применении" [94].
      Экономическая и социальная эффективность робототехники непосредственно связана с тем фактом, что роботизация производства оказывается одним из важнейших рычагов, "механизмов" перехода к всесторонней интенсификации народного хозяйства, ускорению социально-экономического развития. В комплексно автоматизированном производстве, как предполагал К. Маркс, человек вместо того чтобы быть главным агентом процесса производства, становится рядом с ним [95]. Дальнейшая роботизация производства с широким использованием роботов первого, а затем второго и третьего поколений позволит осуществить новую революционную перестройку общественного производства и многих непроизводственных сфер, значительно повысить социально-экономическую эффективность всей социальной деятельности.
      При роботизации производства реализуются два взаимосвязанных и следующих друг за другом процесса [96]. Во-первых, происходит применение роботов в действующих видах производства, когда роботы (главным образом первого поколения) адаптируются к существующим технологическим процессам, оборудованию, организации и управлению. Во-вторых, и это основная, но более сложная задача, создается принципиально новое производство с качественно более совершенным оборудованием, технологическими приемами, организацией и так далее, уже целиком основанное на широком использовании роботов всех трех поколений. Именно это в полном смысле роботизированное производство и имеется в виду, когда речь идет о комплексной автоматизации как аспекте всесторонней интенсификации, о новейшей революции в общественном производстве.
      При осуществлении этих двух процессов роботизации производства будет происходить двусторонняя адаптация: приспособление роботов к ориентированному на человека производственному процессу и приспособление произодства, из которого уже устранен человек как непосредственный его участник, к совершенным роботам. Степень развития указанных взаимосвязанных адаптационных процессов зависит от конкретной ситуации и социально-экономических требований. Однако в перспективе, когда будут созданы более совершенные, то есть адаптивные роботы, производство в основном будет ориентировано не на людей, а на роботов, становящихся главной составной частью непосредственного производственного процесса.
      Приспособление к уже функционирующим видам технологий, промышленных комплексов и процессов в какой-то мере уже реализуется роботами первого поколения. Однако "системы программного управления требуют полного постоянства всех условий работы робота, включая его собственные свойства. Адаптивные
      249
      системы реагируют на изменение условий работы путем изменения алгоритма управления (включая настройку), что расширяет диапазон изменения условий работы, в котором обеспечивается работоспособность системы, и позволяет со временем улучшить качество работы путем самоусовершенствования алгоритма управления. Такие свойства адаптивных систем управления расширяются с увеличением числа уровней адаптации вплоть до уровня искусственного интеллекта" [97].
      Совершенствование роботов идет главным образом по пути увеличения степени их адаптационного потенциала и информационных возможностей за счет усиления элементов искусственного интеллекта. При этом вырисовываются два пути создания адаптивных роботов, выделенные в литературе по робототехнике. Например, подчеркивается, что при создании "роботов в целом одним из естественных путей является копирование человека и живой природы вообще. Однако не менее важным, а в перспективе основным является поиск новых путей в рамках современной техники" [98].
      Возникает вопрос: в чем причина производства роботов, копирующих поведение человека? Известно, что признак копирования человека даже положен в основу распространенной дефиниции понятия "робот". Так, в БСЭ робот определяется как машина с антропоморфным (человекоподобным) поведением, которая частично или полностью выполняет функции человека (иногда животного) при взаимодействии с окружающим миром.
      На наш взгляд, антропоморфность роботов сопряжена не просто с копированием внешнего облика человека и его поведения, а с более глубокими причинами - с развитием общественного производства и с тем, что человек является главной производительной силой. Ведь современное, созданное человеком производство приспособлено к нему, и поэтому замена людей роботами в производственном процессе требует и создания человекоподобных роботов.
      Вместе с тем важно отметить, что создание неантропоморфных роботов вполне реально на второй стадии роботизации производства, когда оно будет адаптироваться к совершенным роботам и тем самым будет создаваться "безлюдное" производство. В данном случае под совершенным роботом мы понимаем не робота, полностью копирующего человека, всесторонне имитирующего его поведение, органы чувств и интеллект, а робота, который сможет удовлетворять все потребности в нем человека и прежде всего потребности развития всесторонне роботизированного производства. Это дает повод и возможность более широкого определения понятия "робот", учитывая сразу оба пути развития робототехники. Под совершенным роботом будет пониматься автоматическое устройство, обладающее искусственным интеллектом и сенсорными органами, обеспечивающее в высшей степени адаптивное поведение с элементами самоорганизации, спо
      250
      собное непосредственно функционировать в производственном процессе и некоторых других сферах социальной деятельности, полностью заменяя человека.
      В основе этого определения лежит, таким образом, не признак копирования функций и органов человека, а способность полностью заменить последнего в производственной и других видах социальной деятельности. Как конкретно произойдет эта замена - на антропоморфной или иной основе, будет определяться не соображениями копирования человека и животных, а требованиями социально-экономической и экологической эффективности и прежде всего тем, что роботы должны стать универсальными помощниками человека.
      Развитие робототехнических систем с искусственным интеллектом позволяет преодолеть техническое отчуждение человека в производстве - принуждение к нетворческому труду, к его монотонности, к выполнению действий, которые можно передать машине". В результате у человека появляется возможность заняться творческой деятельностью. И в этом случае также могут использоваться профессионально и проблемно ориентированные интеллектуальные системы. "Ценность "искусственного интеллекта", - пишет В. Г. Афанасьев, - в конечном счете определяется степенью его умения "понимать" человеческий язык, переводить с человеческого языка на свой собственный" [100]. Задача создания машины, воспринимающей человеческую речь, - одна из актуальнейших в процессе становления социальной кибернетики. Решение ее (помимо чисто научного интереса) привело бы к общению людей с машиной на их собственном языке. Как заметил Э. Хант, "в качестве слуг человека ЭВМ имеют бесспорные недостатки, из которых наиболее неприятен тот, что хозяевам приходится разговаривать на языке своих слуг" [101]. Проблема разумного поведения в ответ на те или иные события связана с пониманием языка. ЭВМ в точности выполнит данные ей указания, если они выражены на очень формальном языке и в них нет неопределенности.
      Создание диалоговых, человеко-машинных систем является одним из показателей кибернетизации общества. Однако попытки решения на этой основе проблемы искусственного интеллекта пока что не приводят к желаемым результатам. Вот как оценивает эту ситуацию Э. Хант. "Время от времени утверждается, - пишет он, - что люди способны чувствовать обещающий подход к решению задачи, но пасуют при необходимости механически применять на каждом шаге правила вывода. Если это так, то комбинация человека и машины должна привести к системе с известным свойством: целое больше, чем сумма частей. В ряде проектов делались попытки использовать эту идею, однако без большого успеха... Такие проекты уводят нас от области искусственного интеллекта в еще более неопределенную область человеко-машинного интеллекта" [102]. Следует заметить, что концепция полной автоматизации переработки информации в силу наличия
      251
      творческих задач оказывается неоправданной. На современном этапе развития кибернетики более предпочтительна концепция "гибридного интеллекта", о чем уже шла речь. "В целом уровень автоматизации пока таков, - констатирует В. М. Глушков, - что в одних компонентах, определяющих успех деятельности в соответствующей области, преимущество пока сохраняется за естественным (обычно незаурядным) интеллектом, хотя в других - уже перешло к искусственному интеллекту" [103].
      Задача овладения естественным человеческим языком предполагает использование в программах ЭВМ процессов самоорганизации и самосовершенствования. Освоение принципов самоорганизации - необходимое условие создания высокоэффективных интеллектуальных систем. С учетом того, что механизмы самоорганизации можно воспроизвести в системах искусственного интеллекта, ныне осмысливаются принципиальные вопросы усиления человеческого интеллекта машинным. В этом контексте специалисты приходят к весьма любопытным оценочным суждениям. "Личность тем и отличается от автомата, пишет Н. М. Амосов, - что имеет собственные интересы, потребности, цели, оценки. Искусственный разум неизбежно превратится в личность, как только у него будет воспроизведена самоорганизация" [104].
      Такие постановки философских вопросов, связанных с перспективами развития искусственного интеллекта, заслуживают серьезного осмысления и дальнейшего методологического обоснования. Развитие искусственного (машинного) интеллекта в русле идей социальной кибернетики ставит трудные социальные, психологические и этические проблемы.
      3. Морально-этические аспекты проблемы искусственного интеллекта
      Развитие работ по созданию искусственного интеллекта в ответ на потребности общественной практики вызывает подчас большое беспокойство. Оно связано с тем, что кибернетизация умственного труда приводит к передаче машинам областей деятельности человека, которые до сих пор были привилегией интеллектуальных работников. Весь комплекс работ по моделированию функций психики и сознания человека ставит ряд вопросов аксиологического и морально-этического порядка. Какими целями человек может наделить системы искусственного интеллекта? Не приведет ли создание творческого автомата к ослаолению стимула творчества у людей? Не создаст ли снятие с человека ответственности за принятие решений угрозу самому существованию этой способности у человека? Должны ли (и смогут ли) люди ограничивать развитие систем искусственного интеллекта или, по крайней мере, держать их под контролем? Как заметил Н. Ви
      252
      нер, "если мы смотрим на машину не как на дополнение к нашим силам, а как на нечто их расширяющее, мы должны держать их под контролем. Иначе нельзя" [105].
      Отношения между человеком и машиной в условиях развития кибернетики и систем искусственного интеллекта принимают сложный характер. Обращаясь к мифу о Прометее, Ю. Банька пишет: "Прометеизм XX века переступил границу статистической уверенности и сам стал зависимым от искры, которую высек у истоков рождения вида Homo sapiens ...С одной стороны, подчинение человека покоряющей силе прометейского прогресса техники, с другой - поворот к более глубокой ценности прометеизма в поисках ответа на вопрос: как пользоваться безопасно этим огнем?" [106] Кибернетические машины отличаются от всех прежних машин тем, что служат усилителями человеческого интеллекта. Будучи вовлеченными в человеческую деятельность, они включаются в систему общественных отношений. "Самой по себе машине, - считает М. Г. Макаров, чуждо... отношение ценности. Ценностное отношение приобретается техникой только при ее включении в кругооборот человеческой деятельности, в систему общественных отношений" [107]. От природы этой системы отношений, от ее качества зависят место и роль кибернетических машин в человеческом обществе. Характер общественных отношений, в которых создаются, функционируют и развиваются кибернетические машины, определяет те последствия, к которым приводит сравнительная самостоятельность машины по отношению к человеку. "Машина, - подчеркивает П. В. Копнин, - это опредмечивание человеческой сущности, а оно, как известно, в определенных условиях превращается в отчуждение. Машинный фетишизм - это разновидность товарного фетишизма. Фетишизация машины приводит к тому, что иногда некоторые представляют ее подлинным субъектом мышления и практической деятельности, более совершенным, чем лородившее ее человеческое общество" [108].
      Создание все более сложных автоматов и кибернетических устройств демонстрирует высокую степень овладения человеком силами природы. Однако автоматизация и кибернетизация общественных процессов - это не самоцель, а средство обогащения человеческой жизни [109]. Существование интеллектуальных машин высвечивает многие теоретические проблемы. К ним относятся проблема "человек-машина", вечная проблема "духа и тела", вопрос о роли человека во вселенной. Системы искусственного интеллекта во многом способствуют лучшему пониманию природы социальных систем. "Перспективы кибернетики, - пишет Г. Клаус, - огромны. Кибернетические постановки вопросов проникают во все области материального и духовного бытия, и каждая отдельная наука рано или поздно будет иметь дело с кибернетикой. Именно эта универсальность новой науки делает особенно опасными философские, политические и экономические злоупотребления ею..." [110]
      253
      Моральные проблемы, связанные с разработкой мыслящих машин, приобретают нередко форму отчуждающих интерпретаций, авторы которых противопоставляют человека и машину, рассматривают развитие машин как враждебную для человека силу. "Мы окажемся, - считает, например, Н. Сатерленд, - творцами превосходящих нас по разуму созданий, которые заменят нас в роли хозяев Земли. Эти создания могут иметь более высокий моральный уровень, чем их творцы, ибо нет никаких оснований встраивать в них столь свойственный человеку эгоизм, который хотя и необходим нам для обеспечения выживания, но служит также причиной иррациональности в поведении человека" [111]. Такой подход к проблеме "человек-машина" не учитывает социальной сущности создаваемых человеком автоматов и их функций в конкретно-историческом человеческом обществе.
      Сущность и функции автомата как машины состоят в том, чтобы быть помощником человека, вспомогательным средством в выполнении определенной деятельности. Автомат, который каким-либо образом будет действовать как человек, а не как его вспомогательное средство, окажется как бы самим человеком. Подобное развитие, если оно вообще возможно, как справедливо подчеркивают Ф. Лезер и Д. Шульце, было бы бессмысленным по двум причинам: 1) такой автомат не мог бы одновременно действовать как человек и быть вспомогательным средством; 2) человек как бы предписывал разработку эффективных методов своего воспроизведения, что привело бы к его саморазрушению [112].
      Должен ли человек создавать автоматы, усиливающие его интеллектуальные способности? Вопрос этот достаточно актуален. И ответ на него может быть только положительным. Во-первых, потому, что человек без машины мыслит хуже и не способен решить те или иные задачи, которые ставит перед ним общественная практика и развитие науки. Во-вторых, потому, что создание таких машин обогащает человеческую жизнь, освобождает человека от выполнения утомительной (непосильной) интеллектуальной работы, которая может быть передана автоматам. В-третьих, потому, что системы искусственного интеллекта необходимы для научного познания, без них немыслима современная наука, опирающаяся на "тонкую" экспериментальную технику [113].
      Социальные и морально-этические проблемы, возникающие при этом, требуют гуманистической ориентации всей исследовательской работы, ведущейся в русле создания мыслящих машин. Сама наука должна пониматься философски, достаточно широко, с учетом ее ценностных установок. "Гуманизм, - как отмечает И. Т. Фролов, - закономерно выводится из науки лишь в том случае, если последняя понимается не узко - как чистый поиск истины, а как социальный институт современного общества" [114]. Это значит, что исследовательский статус науки во всех случаях и в основном должен быть подчинен гуманистическим идеалам.
      254
      Ценностные аспекты современного естествознания возникают в той системе отношений, которая включает в себя целеполагающий фактор. Целевое (ценностное) регулирование научного познания становится необходимым условием общественного прогресса. Абсолютность и относительность такого регулирования сопряжены с абсолютностью и относительностью практики как критерия истины [115]. Ибо целеполагание зависит от конкретного уровня развития общества, включает в себя формирование глобальных моделей развития и своего рода подцелей, выражающих потребности текущего момента. Системы искусственного интеллекта участвуют в процессах целеполагания и прогнозирования, обеспечивая его формальнологическую, математическую и кибернетическую структуры. Присущая ЭВМ (в частности, обучающимся машинам) способность работать с неполной информацией делает их весьма мощным инструментом целеполагания и прогнозирования будущего с использованием, конечно, накопленного опыта. ЭВМ обеспечивает необходимую логическую глубину таких сугубо человеческих феноменов. Но означает ли это, что системы искусственного интеллекта могут иметь собственные цели?
      Некоторые авторы положительно решают этот вопрос. "Моделируя среду, пишут, например, Л. Фогель, А. Оуэнc, М. Уолш, - машина проявляет свою "творческую способность" и "воображение". Это, безусловно, есть искусственный интеллект. С его появлением становится возможным серьезно рассматривать программы, которые придавали бы машинам самосознание и в конечном счете способность выбирать свои собственные цели" [116]. К аналогичному выводу приходит Н. А. Амосов: "Нельзя выполнить разум без всяких чувств, так как они отражают степень эффективности в реализации поставленных целей. Минимальные чувства - добро и зло, приятное и неприятное. Этого уже достаточно, чтобы при наличии самоорганизации, т. е. способности к созданию новых моделей, появились новые, производные чувства и новые, собственные цели деятельности" [117].
      Конечно, любая достаточно сложная программа (или самопрограмма) представляется уникальной. Машина, развивающаяся по такой программе, отличается определенной индивидуальностью, самоотнесенностью, относительной самостоятельностью поведения. В пределах последней и может идти речь о процессах переработки информации в машине, обладающих статусом телеономичности, целевого моделирующего подобия по отношению к целям человека. Иначе говоря, цели машины - это как бы подцели в системе "человек-машина". А цели системы "человек- машина", в свою очередь, следует рассматривать в качестве подцелей в системе общественных человеческих отношений. Эта (машинная) телеологическая релятивность задается системной природой социальных процессов. Следовательно, машинное целеполагание есть "включенное" целеполагание; машина может функционировать лишь в данном определенном отношении, что в структурном плане означает иерархичность, подчиненность сис
      255
      теме более общего и более высокого уровня. Машина обнаруживает процессы целеполагания и целеосуществления лишь в системах "машина - машина" и "человек - машина". В системе же "человек - человек" машинные целевые "намерения" отсутствуют. Правда, и в этой системе может быть представлено машинное целеполагание, но только в порядке усиления (логического обеспечения) человеческого целеполагания как первичного и доминирующего отношения.
      Телеогенные процессы в машине имеют, таким образом, относительный характер. Их ценность определяется служебной ролью автомата в системе человеческих общественных отношений. Иногда, однако, такое положение вещей квалифицируется как проявление эгоизма со стороны человека. Так, Н. Сатерленд считает: "Если машины будут проектировать другие машины без существенного вмешательства с нашей стороны, то на определенном этапе мы должны будем решить, какую цель следует наметить для их деятельности. Если задать в качестве естественного мотива упрочение благосостояния человечества, то это будет слишком эгоистично с нашей стороны и, вероятно, ограничит возможности развития машин" [118].
      Ограничивать развитие машин, надо полагать, не в интересах человека. Это обернулось бы для него нежелательной стороной - привело бы к ограничению развития сущностных сил самого человека. Ведь развитие человека проявляется, в частности, в том, что он творит все более совершенные искусственные системы. Задача создания искусственного интеллекта, пожалуй, самая трудная из всех научных задач, которые приходилось решать человеку до сих пор. Она требует от него напряжения всех духовных потенций. Человеческий разум в своей основе - это естественный разум, данный человеку от природы. По этому поводу Гегель справедливо писал: "Человек мыслит, и это дано ему от природы, это естественное качество человека..." [119]. Духовные потенции человеческого общества, что следует подчеркнуть, безграничны. Благодаря этой безграничности [120] человек способен в духовном развитии идти впереди своих созданий, которым он дарует иную - машинную - жизнь.
      Функционирование кибернетических автоматов осуществляется во многих сферах деятельности человека, в том числе в таких, которые затрагивают жизненно важные интересы людей и государства. Не случайно, например, К. Штейнбух следующим образом заостряет этот вопрос: "Получается, что наша жизнь зависит от надежности какой-то вычислительной машины в какой-то чужой стране. Отказ каких-то ламп или транзисторов решает будущее нашей цивилизации. Решение о войне и мире правительство полностью передоверяет электронной аппаратуре и квалификации технических специалистов" [121]. Возникает острая проблема ответственности за последствия действий автоматов и за те решения, которые они, с согласия человека, могут принимать. Вы
      256
      ходит, что человек поручает машинам осуществление таких действий, за последствия которых он должен отвечать сам [122]. На этой основе в отношениях автомата и человека появляются некоторые противоречия, обусловленные своего рода "неподвластностью" автомата человеку. Человек в силу особенностей машинной деятельности, заключающейся в невозможности личной проверки принятых машиной решений и, следовательно, полного контроля за этой деятельностью, вынужден как бы перекладывать часть ответственности на машину [123].
      С возрастанием трудности решаемых на машине задач и увеличением структурной и функциональной сложности машинных комплексов доля этой ответственности увеличивается. Однако здесь имеет место закономерность, состоящая в том, что человек создает средства решения любых срочных задач, используя технику передачи своих функций системам машинного интеллекта, чтобы сохранить за собой возможность решения общих задач. Обычно машине поручается анализ и обработка строгих, формальных (формально-логических) характеристик задачи, так как именно машина способна обеспечивать логическую глубину и необходимую точность в оперировании со знаковыми системами на понятном ей искусственном (математическом) языке. Тем самым человек освобождается от несвойственной ему машинообразной работы, оставляя за собой право размышлять и принимать решения в реальном масштабе времени, отвечающие интересам людей и насущным потребностям общественного развития. Подобное разделение труда между человеком и машиной призвано обеспечить тот необходимый уровень их отношений, на котором машина не может быть последним звеном, несущим ответственность за неправильные действия, им может быть только человек.
      Кибернетизация современного производства изменяет характер труда и место человека в производстве. Человек как субъект труда возвышается над процессом производства, контролируя и регулируя его течение. Передача производственных функций машине обновляет сферу производства, освобождает сугубо человеческие качества для реализации их в иных, духовно-творческих, этических и эстетических отношениях. В свете этой объективной тенденции, действующей в сфере отношений человека и техники, понятно следующее положение Н. Винера: "Мы больше не можем оценивать человека по той работе, которую он выполняет. Мы должны оценивать его как человека. В этом суть. Вся уйма работы, для которой мы сейчас используем людей, - это работа, в действительности делаемая лучше машинами" [124].
      Социальная ценность человека приобретает важное значение в условиях научно-технического прогресса, воздействие которого на общество далеко не всегда имеет позитивные последствия [125]. Адаптация человека к научно-техническому прогрессу, ставшему своего рода "судьбой", также ставит ряд вопросов морально-этического содержания [126]. Иногда в качестве ответа на эти воп
      257
      росы предлагается принять точку зрения своеобразного аскетизма. Например, Г. Бек пишет: "Неотложным является формирование сознания необходимости современного аскетизма, согласно которому человек делает не все, что он (технически) может, а только то, на что он (этически) имеет право" [127]. Разумеется, подобная ценностная ориентация в развитии техники заслуживает внимания. Однако ее реализация в значительной мере определяется тем, что понимать под "этическим правом". В такой абстрактной постановке данный вопрос (как, впрочем, и некоторые другие этические вопросы) отмечен неопределенностью.
      В связи с этим привлекает внимание прослеживающаяся в последнее время тенденция к математизации некоторых сторон этической науки, в частности экспликация средствами математики и кибернетики ее основных понятий и возожность моделирования на ЭВМ отдельных аспектов морального сознания. Перспективы, открывающиеся благодаря развитию искусственного интеллекта, наметились в связи с формированием этометрии - измерительной теории этики. Она занимается математическим моделированием моральных структур, включая такие, как, например, совесть. "Моделирование совести, - пишет Ф. Лезер, основывается на том, что она обладает функцией регулятора, который настраивает уровень поведения индивидуума (реальная величина) на уровень поведения, требуемого обществом (заданная величина). Говоря языком кибернетики, совесть сопоставляет значения заданной и реальной величин. До тех пор пока существует определенное равновесие этих величин, совесть выполняет "пассивную" функцию. В обиходе это состояние называют "спокойной совестью". Однако как только это равновесие нарушается, то есть изменяется значение разности между заданной и реальной величинами, мобилизуется "активная" функция совести: появляются "угрызения совести", которые затем (по достижении равновесия) исчезают" [128].
      Ясно, что системы искусственного интеллекта могут отражать (воспроизводить с точностью до изоморфизма) лишь определенные стороны совести, однако это помогает познанию сложных явлений человеческой психики и сознания. Небезынтересно в данном контексте отметить также опыты по моделированию на ЭВМ такого социального феномена, как семья. Вступление в брак с учетом рекомендаций машины, просуммировавшей необходимую информацию о потенциальных супругах, входит в практику бракосочетаний. Причем, как утверждает В. Д. Пекелис, "лица, вступившие в брак с помощью вычислительной машины, почти никогда не разводятся!" [129].
      В этическую науку начинают проникать общенаучные понятия. Это относится, например, к понятию надежности. Категория моральной надежности как этическая категория возникает на стыке технических, антропологических и социологических наук, что и обусловливает ее отличие от других, "традиционных" эти
      258
      ческих категорий. По сути дела, категория моральной надежности (применительно и к личности, и к обществу) выступает как однопорядковая с этическими категориями ответственности, ценности, добра. Однако "технический эквивалент" моральной надежности ставит ее на иной уровень. Появление такого рода категорий, по-видимому, и в этике позволит использовать количественные методы исследований [130].
      Принципиальная возможность применения математических и кибернетических методов в этике (по отношению к ее предмету - морали) в настоящее время не подлежит сомнению [131]. При этом, однако, следует иметь в виду следующие важные моменты.
      1. Успех количественного изучения функций морального сознания зависит от того, в какой содержательной системе категорий они рассматриваются.
      2. Нужно видеть допустимые границы моделирования моральных структур, определяемые мерами значений свойств, в рамках которых существует данное моральное качество. (Речь идет о соблюдении норм социального познания, исключающих, например, возможность деидеологизации этического познания с применением некоторых формальных - кибернетико-математиче-ских - методов).
      3. Специфика общественных явлений по сравнению с естественными при их математизации обусловливает необходимость дальнейшего развития математики, в особенности теории и методов измерения,
      4. Классовая ограниченность и ненаучный взгляд на историю ставят жесткие границы математизации общественных дисциплин.
      5. Количественные методы недостаточны для того, чтобы превалировать в общественных науках: общественные теории являются фундаментом математизации.
      В буржуазной философии развитие систем искусственного интеллекта имеет две интерпретации: машины либо противопоставляются развитию человека, либо отождествляются с ним. В первом случае создается ситуация (мнимой) опасности для человека со стороны автоматов, во втором - видится лишь одна возможность "приспособления" человека к техническому прогрессу: синтез человека и машины или даже замена его автоматом. В обоих случаях научно-технический прогресс предстает в виде автономной мистической силы, от которой у человека нет действенной защиты. Страх перед "демоном" творческого автомата приводит к абсолютным формам оценки его развития. "По мере создания программ для решения проблем все более общего характера, - пишет Н. Сатерленд, - ЭВМ начнут принимать решения, которые мы вынуждены будем считать самостоятельными... Вполне возможно, что через 50 лет расовые проблемы перестанут быть предметом обсуждения - люди будут слишком заняты спором, представлять ли машине право голоса или нет" [132].
      259
      В условиях кибернетизации общества, имеющей известные социальные последствия, в капиталистических странах подобные взгляды подготавливают вопросы такого порядка: не ведет чи прогресс науки и техники к тому, что человек становится ненужным; что должно произойти с человеком в условиях, когда автоматы функционируют как люди и начинают их обгонять, превосходить последних; и т.д. Социальная подоплека здесь очевидна: большой контингент неквалифицированных рабочих представляет существенный элемент неопределенности и опасности для эксплуататоров, машины же не бастуют. "Безопасность" достигается тогда, когда, например, двадцать неквалифицированных рабочих заменяются двумя, умеющими обращаться с вычислительной машиной и отождествляющими свои цели с целями технологической структуры.
      Сторонники "техно-биологизма", но свидетельству Л. Вернеке [133], считают, что в будущем возникнет необходимость создания "кибернетических организмов", у которых "слабые" органы человека будут заменены техническими устройствами. В результате появится "человеко-машинный гибрид", так называемый киборг [134]. Подобный синтез человека и машины, по их мнению, явится "следующей ступенью эволюции", которая, однако, не будет длительной. Органическая часть киборга станет помехой для неорганической, и последняя от нее избавится. Человек окажется ненужным. Развитие в таком случае канализируется в направлении от Homo sapiens к Mashina sapiens, к "сверхчеловеку" в форме автомата. Следовательно, кибернетический оптимизм оборачивается по отношению к человеку глубоким пессимизмом.
      Преувеличивая значимость кибернетического подхода, приверженцы техницистского варианта биологизма игнорируют качественные различия между формами движения материи, злоупотребляют аналогиями между живым организмом, человеком и автоматом. Автоматы, с их точки зрения, постепенно лишат человека его доминирующего положения в обществе, и развитие будет осуществляться как "метачеловеческий" процесс. Идеологическая направленность такого рода прожектов свидетельствует о том, что в них особенно отчетливо проявляются реакционные, враждебные человеку характер и функции соединения результатов частнонаучного познания с буржуазным мировоззрением, неспособность капиталистического общества использовать достижения научно-технического прогресса на благо человечества [135].
      Рост могущества техники все больше приводит к гипертрофированному развитию, к превращению человеческого общества в огромную техническую машину, которая элиминирует индивидуальные различия и возможности людей, делает анонимными многие стороны жизненных отношений. На этом фоне некоторые ученые на Западе считают, что развитие вычислительных машин является преждевременным. "Лично я, - пишет, например, Г. Биркгоф, - в области вычислительной техники считаю более
      260
      неотложной задачей попытаться улучшить условия человеческой жизни, чем пытаться моделировать человеческий мозг" [136].
      Заметим, однако, что решение подобных вопросов зависит от ценностных ориентаций общества, от социальной программы его развития. Вместе с тем позиция ученого, сознающего социальные последствия своих открытий и научных идей, может стать упреждающим фактором в деле предотвращения социально опасных и чреватых пагубными последствиями планов и программ. Ответственность ученого, занимающего надежную жизненную позицию, передается его согражданам и формирует общественное мнение - сильное и действенное средство в борьбе за справедливость. В связи с этим возрастают требования к личности ученого. "Нет необходимости, - пишет А. А. Баев, - отрицать значение научного развития, личности ученого и нравственных критериев - они существуют и действуют совокупно с социальными факторами и должны учитываться при анализе конкретных ситуаций. Было бы неразумным считать социальные факторы автоматически действующим механизмом, игнорировать профессиональный и моральный облик ученого и освобождать его от нравственной ответственности за поступки и убеждения. Ученый обязан предупреждать общество о последствиях своих открытий и уметь их предвидеть - это минимум требований к нему" [137].
      Из того, что человеческий мозг может служить образцом для конструирования кибернетического автомата, а элементы (функции) интеллектуальной деятельности можно реализовать с помощью ЭВМ, вовсе не следует идентичность мозга и сознания с соответствующими моделирующими устройствами и их функциями. Машина, воспроизводящая и усиливающая определенные способности человека, не превращается в него самого. Сложные интеллектуальные системы и автоматы - это созданные человеческими руками органы человеческого мозга. Бессмысленно рассматривать их в отрыве от человека, а тем более противопоставлять ему. Человек, реализуя себя в создаваемых им системах и в преобразуемой им природе, наделяет их социальными качествами, которые выполняют служебную функцию по отношению к человеку и обществу в целом. Чем сложнее, эффективнее и оптимальнее эти искусственные системы, тем сильнее воздействие их на человеческое общество и, надо полагать, тем весомее доля сознательного, целенаправленного, разумного во взаимодействии человека с окружающим его реальным миром.
      Вместе с тем все более определенным становится признание необходимости защиты простых, элементарных ценностей, формирующих психику человека и межличностные отношения [138]. Как замечает Ю. Банька, вторжение техники в профессиональную и частную жизнь человека влечет за собой возникновение ситуаций, в которых предпочтительным оказывается холодный, рациональный расчет. Эмоциональная и мотивационная сферы оттесняются техническими условиями жизни на второй план [139].
      261
      Нередко признание возможности существования искусственного интеллекта расценивается как унижение и оскорбление достоинства человека. Правда, такие возражения по большей части носят сугубо эмоциональный характер. Чаще всего их основой служат представления, что интеллект человека в каком-либо смысле является иррациональным. Однако дело обстоит совершенно иначе: создаваемые человеческим обществом системы искусственного интеллекта позволяют человеку занять достойное место как в развитии общества, так и в освоении природы планеты и космического пространства. Определение действительного места человека в мире служит, вместе с тем, залогом того, что он сможет противостоять негативным тенденциям глобальной кибернетизации и информатизации.
      Думается, что в ходе развития социальной кибернетики и в тесной связи с ней социальной информатики все большее значение будут приобретать морально-этические, гуманистические проблемы. Социальная информатика (которой в самое последнее время уделяется гораздо большее внимание, чем социальной кибернетике) по самой своей сути должна быть направлена на гуманистическую ориентацию процесса информатизации общества и его взаимодействия с природой, исправления сугубо техницистских деформаций и других негативных явлений гипертрофированного процесса развития информационно-кибернетической техники, которые имели место в прошлом и далеко еще не исчезли в настоящее время. Предстоит коренная перестройка информационной среды социума с тем, чтобы внедряемые в нее средства информатики и кибернетики давали необходимый социальный эффект, способствуя выживанию человеческой цивилизации и дальнейшему ускорению ее развития.
      ЗАКЛЮЧЕНИЕ
      В философских очерках, посвященных информатике, кибернетике и интеллекту, мы попытались изложить методологию и концептуальное содержание наиболее значимых, на наш взгляд, авангардных направлений современного этапа научно-технического прогресса. Будучи комплексными научно-техническими направчениями, информатика и кибернетика удачно и плодотворно объединились в решении проблемы искусственного интеллекта, сфокусировавшей специфические и вместе с тем наиболее значимые потребности и факторы дальнейшего развития человеческого общества. Думается, что в век электроники и информатики, компьютеров и роботов одна из первоочередных задач марксистской науки состоит в том, чтобы обеспечить мировоззренческую ясность и заложить надежное методологическое основание проблематики, работающей на перестройку, цель которой - ускорение научно-технического и социально-экономического развития советского общества.
      Исходя из этого, в книге раскрывается философское содержание кибернетизации и информатизации человеческой деятельности, этих глубинных процессов, охвативших собой, по существу, все сферы жизни современного человека. Мы акцентировали внимание на формировании диалектико-материалистической концепции информатики и кибернетики, на их общесистемных и общенаучных закономерностях. Информатизация характеризуется как социотехнический процесс все большего обеспечения информацией всех сфер социальной деятельности с целью ускорения прогресса. В этом контексте выявлены действительные взаимосвязи философских идей кибернетики и материалистической диалектики. Показано, что через сферу философского осознания кибернетика вносит новые элементы диалектико-материалистического мышления в практику научно-технического прогресса, в технические, биологические и социальные науки. Механизмы саморегуляции и самоорганизации общества, как и информационные процессы, становятся предметом социальной и экономической кибернетики, социальной информатики.
      Понятие кибернетической системы, функциональный подход представляют важную особенность кибернетики как науки. Сложность кибернетических систем оказывается связанной с человеческим фактором, который все более проявляет себя в мире науки,
      263
      техники и социального управления. Сопоставление возможностей человека и машины, выявление сходства и различия между ними - один из важных подходов к анализу искусственного интеллекта как научно-технического направления.
      В книге продемонстрирована неправомерность и бесперспективность натурфилософского, догматического и пессимистического подходов к проблемам искусственного интеллекта. Мы исследовали исторические, научно-технические и гносеологические аспекты обозначенной выше проблематики с непосредственным участием диалектико-материалистической философии. Благодаря этому выявлено философское содержание проблемы искусственного интеллекта, связь ее с основным вопросом философии; показано значение проблемы гармонизации взаимодействия человека и машины в информационном аспекте с выходом на социальный уровень. Важно было обосновать, методологически обеспечить идею использования информационно-кибернетической техники и кибернетического знания для блага человека, для разумного взаимодействия человека и машины, общества и техники.
      Мы стремились также подчеркнуть и в определенной мере реализовать общенаучный характер проблемы искусственного интеллекта, вовлекая в сферу анализа понятия и методы, имеющие интегративную функцию, понятия, которые возникли и развились в комплексных научно-технических дисциплинах. Ныне совершенно ясно, что на путях создания машинного мышления человек может продвинуться в понимании природы интеллекта. Машина, как обосновано в книге, - это не альтернатива мышлению человека, а способ расширения его возможностей. Функция автомата состоит в том, чтобы быть помощником человека, помогать ему в творчестве. Обычно те авторы, которые возражают против творческих компьютеров, не учитывают, что творчество - это диалектический процесс, идущий от низших форм к высшим. Передавая машинам низшие формы творчества, человек высшие оставляет за собой.
      Деятельность компьютеров приобретает характер творчества тогда, когда в итоге человек получает новые, нетривиальные результаты, без которых не может быть поставлена и должным образом решена та или иная (чаще всего неординарная) научная проблема. Творчество компьютеров - это, вообще говоря, вторичный, производный уровень творчества, творчество в заданном, определенном человеком отношении. Следовательно, это низший вид творчества по сравнению с человеческим. Однако он необходим, ибо человек прогрессирует в своем развитии, и отработанные, "формализованные" виды творчества (и соответственно творческие задачи) он передает автоматам, оставляя за собой более сложные и увлекательные, сугубо человеческие формы творчества и стремясь к новым. С созданием современных ЭВМ существенно повышается творческий потенциал человека и человеческого общества. Причем необходимо отметить, что концепция
      264
      взаимодействия человека и машины не дает достаточных оснований, для превращения систем искусственного интеллекта в простое средство достижения человеческих идей. Цели человека машина (как "телеогенная" система) также способна усиливать, обеспечивая их не только материально, но и интеллектуально.
      В условиях информационного насыщения интеллектуальной сферы обучение (в том числе обучение мышлению) становится непрерывным процессом и распространяется на всю жизнь человека. Ощущается необходимость в повышении его эффективности, что приводит к новому подходу к данной проблеме. Как известно, Постановление Пленума ЦК КПСС от 18 февраля 1988 г. "О ходе перестройки средней и высшей школы и задачах партии по ее осуществлению" для резкого повышения качества образования предусматривает наряду с другими факторами индивидуализацию, интенсификацию и компьютеризацию учебного процесса. Обучение все более предстает как процесс информационный и кибернетический, поддающийся оптимизации и автоматизации.
      В связи с этим возникает проблема дальнейшего развития теори педагогики, построения современной количественной педагогической теории, включающей в себя точное планирование и прогнозирование. Системно-кибернетический подход в педагогике, широкое применение обучающих машин представляются принципиально новыми элементами в области образования. При этом важно отметить, что прием и обработка информации не раскрывают еще сущности кибернетической системы. Через них можно лишь изменять внутреннюю модель внешнего мира, однако важнейшей задачей обучения является оптимизация этой модели. Хотелось бы также еще раз подчеркнуть, что несмотря на все более широкое использование автоматизированных обучающих систем и ЭВМ, преподаватель был и остается главным организатором педагогического процесса.
      Идеи и методы кибернетики ассимилируются многими науками, переживающими период обобщения, систематизации, теоретизации. К ним относятся как естественные, так и гуманитарные дисциплины. Всякая человеческая деятельность, в том числе логическое и художественное мышление, психические переживания вообще, совершается по определенным законам и в силу этого может быть предметом изучения и моделирования на ЭВМ. Период теоретического обновления наступил и в эстетике; она возвышается над эмпирическим уровнем, становится теоретической эстетикой. Как показано в монографии, кибернетизация эстетики и искусства, приведшая, в частности, к созданию информационной эстетики и компьютерного обеспечения субъективного творчества в искусстве и технике, выступает в качестве объективной закономерности прогрессивного развития и методологии научного исследования. Она открывает широкие возможности использования человеком искусственно созданных "усилителей" объективизации глубинных структур человеческого сознания. Имманентная сим
      265
      волической и системной природе искусства и философии кибернетическая эстетика способна в условиях технической цивилизации и средств массовой коммуникации исполнить роль парадигмы (образца) для других научных дисциплин, находящихся в аналогичной фазе развития.
      В методологическом отношении у общественных наук много общего с другими частными науками, и они обязаны постоянно совершенствовать методы исследований, язык и логику рассуждений. В книге аргументируется вывод о том, что без учета количественных (информационно-кибернетических) отношений, реально существующих во всех общественных сферах, невозможно адекватно познать закономерности развития общества. Кибернетика и информатика помогают постичь определенные стороны человеческого и социального поведения, выделяя в нем динамические структуры, чтобы подготовить их для исследования с помощью вычислительных машин.
      Важными факторами информатизации общества служат социальная информатика и социальная кибернетика. Использование общенаучных понятий для объяснения причинных и функциональных связей в общественных системах делает их доступными для строгого, в частности системно-кибернетического анализа, который, в свою очередь, на основе исторического материализма вскрывает новые факты в социальном познании. Вместе с тем рассмотрение общества и его феноменов в русле идей самоорганизации формирует логические предпосылки социальной кибернетики. Специфика предмета последней, как отмечается в монографии, состоит в кибернетическом обеспечении процессов управления в общественных самоорганизующихся системах, в кибернетическом описании таких социосистемных атрибутов, как самоорганизующая активность, внутренняя целенаправленность, оптимальная надежность и вероятностная детерминация. Принципы социальной кибернетики (управления, организации, информации) ориентируют на исследование структурно-информационных связей в социальных системах. Речь идет о том, чтобы качественный анализ обогатить количественным исследованием, создать качественно-количественную основу научного управления обществом.
      Ускорение научно-технического прогресса предполагает высокую эффективность работы систем "человек-машина". В условиях развития информатики отношения человека и машины принимают сложный характер. Кибернетические машины отличаются от всех прежних машин тем, что они служат усилителями человеческого интеллекта. Будучи вовлеченными в человеческую деятельность, они включаются в систему общественных отношений. От природы этой системы отношений, от её качества зависят место и роль кибернетических машин в человеческом обществе. Характер общественных отношений, в которых создаются, функционируют и развиваются кибернетические машины, определяет те последствия, к которым приводит сравнительная самостоятельность машины по отношению к человеку.
      266
      Развитие работ по созданию кибернетических машин, являющееся конкретным требованием общественной практики, вызывает подчас большое беспокойство. Оно связано с тем, что информатизация умственного труда приводит к передаче машинам областей деятельности человека, которые до сих пор были привилегией интеллектуальных работников.
      Весь комплекс работ по моделированию функций психики и сознания человека ставит ряд вопросов морально-этического порядка, которые обсуждаются в книге с учетом конкретных ценностных ориентаций общественного развития.
      Социальные и морально-этические проблемы, возникающие в ходе НТР, требуют гуманистической ориентации всей исследовательской работы, ведущейся в русле создания мыслящих машин. Сама наука при этом должна пониматься философски, достаточно широко, с учетом ее ценностных установок. Это значит, что исследовательский статус науки во всех областях и в основном должен быть подчинен гуманистическим идеалам. Более точно можно было бы сказать, что гуманность и эффективность в условиях социалистического общества выступают как две стороны НТР.
      Необходимость ускорения развития социалистического общества формирует социальную потребность в людях, имеющих более высокий уровень знаний, культуры, социальной активности, органично сочетающих интеллектуальные силы с развитым политическим и нравственным сознанием. Социализм в современных условиях особенно нуждается в массовом творчестве советских людей. "Живое творчество масс, - указывал В. И. Ленин, - вот основной фактор новой общественности" [1]. Сегодня быть творческим человеком - это значит развивать в себе и личностные и профессиональные качества, ставить и решать новые проблемы, преодолевать трудности и устранять недостатки.
      "Атмосфера творчества, которую партия утверждает во всех областях жизни, особенно плодотворна для общественных наук" [2]. В целях ускорения творческого процесса марксистско-ленинская философия должна внести ясность в понимание природы творчества при социализме. Понятие социального творчества как созидательной деятельности людей соотнесено с общественным прогрессом, оно выражает содержание прогрессивных, революционных преобразований. Общественный прогресс - результат социального творчества, творческой деятельности народных масс, направленной на создание и совершенствование новых форм общественного бытия.
      В работе акцентировано внимание на определении понятия творчества, вопросах творческого интеллекта, возможностях моделирования "логических механизмов" творческого процесса в программах ЭВМ. Острой становится и проблема ответственности
      267
      за последствия действий автоматов и за те решения, которые они, с согласия человека, могут принимать. Проводится мысль о том, что разделение трудовых функций между человеком и машиной призвано обеспечить тот необходимый уровень их отношений, на котором машина не может быть последним звеном, несущим ответственность за неправильные действия, им может быть только человек.
      Заключая очерки, посвященные социально-философской диалектике НТР, хотелось бы еще раз остановиться на той роли, которую играет марксистско-ленинская философия в ускорении научно-технического прогресса. Философия при социализме является теоретической основой политики, она служит мировоззренческой ориентацией практической деятельности. Философский анализ взаимосвязи научно-технического и социального развития формирует идеальные (мировоззренческие) движущие силы, направленные на ускорение прогресса науки и техники. Эти движущие силы реализуются в мотивах поведения, через единство целевых установок и волевых усилий.
      Одна из особенностей творческого процесса в современной марксистской философской науке состоит в ориентации философов на решение конкретных задач, стоящих перед обществом на этапе перестройки. Ведь философия, пусть опосредованно, всегда есть порождение общественной жизни. Хорошо известно, что В. И. Ленин, творчески применив марксизм к эпохе империализма и отношениям в России, показал, сколь важно не рассматривать марксизм как совокупность положений, имеющих всеобщее значение, но применять его в качестве инструмента для научного исследования новых общественных ситуаций.
      В условиях перестройки интерес представляют не только вопросы о том, что научно возможно и технологически осуществимо, но и о том, что социально желательно, экономически выгодно и по-человечески оправданно.
      Хотелось бы подчеркнуть эвристическую весомость философских принципов в решении рассматриваемых и аналогичных естественнонаучных и технических проблем. Роль философии не сводится к систематизации и обобщению уже известного естественнонаучного материала; цель диалектико-материалистического философского осмысления еще не решенной проблемы состоит в том, чтобы толкать исследователя к ее разрешению, направлять научный поиск, ориентируя его в эффективном ракурсе. Философия в условиях современного научного прогресса должна играть роль "оптимальной стратегии" в "многомерном поле" возможностей; только выполняя прогностическую функцию в науке, философская мысль делает свой вклад в гуманистическое направление социального прогресса.
      Постановка и рассмотрение философских вопросов, связанных с перспективами развития информатики, кибернетики и искусственного интеллекта, их взаимодействия с общественными науками заслуживают самого серьезного осмысления и дальнейшего методологического обоснования и развития.
      ПРИМЕЧАНИЯ
      Предисловие
      1 "Центральным разделом кибернетики является искусственный интеллект или системы искусственного интеллекта, которые следует рассматривать как кибернетические системы переработки информации с целью принятия решений, функционально моделирующие естественный интеллект и являющиеся усилителями интеллектуальных способностей человека, подобно тому, как механические устройства (экскаваторы, подъемные краны и т.д.) являются усилителями мускульной силы человека" (Кузин Л. Т. Информатика и кибернетика//Вопросы философии. 1986. № 10. С. 70).
      2 Правда. 1987. 17 февраля.
      3 Говоря об уникальности человеческого разума, мы вовсе не абсолютизируем возможность нашего одиночества во Вселенной. Альтернативная возможность предполагает наличие иных цивилизаций космоса, также обладающих разумом. Однако данный аспект проблемы не является предметом нашего исследования. Этим вопросам посвящены, например, книги: Шкловский И. С. Вселенная, жизнь, разум. 5-е изд. М., 1987; Рубцов В. В., Урсул А. Д. Проблема внеземных цивилизаций (философско-методологические аспекты). 2-е изд. Кишинев, 1987.
      4 Материалы XXVII съезда Коммунистической партии Советского Союза. М., 1986. С. 97.
      Глава I
      1 Подробнее об этом см.: Афанасьев В. Г. Социальная информация и управление обществом. М., 1975.
      2 Гильберт Е. Результаты развития теории информации за 18 лет ее существования//Зарубежная радиоэлектроника. 1966. № 10. С. 44.
      3 Среди основных работ философов-марксистов, посвященных этой проблеме (или связанных с ней), отметим следующие, на наш взгляд, наиболее важные: Павлов Т. Информация, отражение, творчество. М., 1967; Украинцев Б. С. Отражение в неживой природе. М., 1969; Тюхтин В. С. Отражение, системы, кибернетика. М., 1972; Афанасьев В. Г. Указ. соч.; Бирюков Б. В. Кибернетика и методология науки. М., 1974; Урсул А. Д. Отражение и информация. М., 1973; Цонев В. Информация и отражение. София, 1977; Янков М. Материя и информация. София, 1976; Гришкин И. И. Понятие информации. М., 1973; Жуков Н. И. Информация. (Философский анализ центрального понятия кибернетики). Минск, 1971; Дмитриев К. В. Диалектика содержания и формы в информационных процессах. Минск, 1973; Управление, информация, интеллект. М., 1976; Кремянский В. И. Методологические проблемы системного подхода к информации. М., 1977; Щербицкий Г. И. Системный характер информации. Минск, 1978; Пахарь Л. И. Функциональное отражение. Философско-методологический анализ. Рига, 1984; Ващекин Н. П. Научно-информационная деятельность. М., 1984; Янков М. Материя, информация, отражение. София, 1984; Информация и управление. Философско-методологические аспекты. М., 1985; Семенюк Э. П. Информационный подход к познанию действительности. Киев, 1988; Абрамов Ю. Ф. Информация и научная картина мира. Иркутск, 1988.
      4 Сифоров В. И. Наука об информации // Вестник АН СССР. 1974. № 3; Он же. Будущее науки об информации//Будущее науки. Вып. 9. М., 1976.
      5 Эти подходы подробно освещались в литературе, на которую мы ссылаемся в данной главе.
      6 См., например, описание этих концепций в упомянутой выше книге И. И. Гришкина, а также в написанной им главе "О логико-семантических теориях информации" в книге "Управление, информация, интеллект".
      7 См.: Афанасьев В. Г. Указ. соч. С. 137-145; Журавлев Г. Т. Социальная информация и управление идеологическим процессом. М., 1973; Урсул А. Д. Проблема информации в современной науке. Философские очерки. М., 1975; Цырдя Ф. Н. Социальная информация. Кишинев, 1978.
      8 См.: Информация и управление, а также: Урсул А. Д. Проблема информации в современной науке. С. 63-93.
      9 См.: Жуков Н. И. Информация.
      10 См.: Готт В. С, Урсул А. Д. Общенаучные понятия и их роль в познании. М., 1975; Готт В. С., Урсул А. Д., Семенюк Э. П. О единстве научного знания. М., 1977; Семенюк Э. П. Общенаучные категории и подходы к познанию. Львов, 1978; Синтез знания и проблема управления. М., 1978; Урсул А. Д. Философия и интегративно-общенаучные процессы. М., 1981; Готт В. С, Семенюк Э. П., Урсул А. Д. Категории современной науки. М, 1984.
      11 Афанасьев В. Г. Указ. соч. С. 26. Добавим, что к онтологическому вопросу примыкает и гносеологический - каков статус понятия информации в современной науке (является ли она кибернетическим, общенаучным или иным понятием).
      12 Цонев В. Указ. соч.
      13 Дубровский Д. И., Вержбицкий В. В. Категория информации (философский обзор) //Философские науки. 1976. № 1. С. 156.
      14 См.: Урсул А. Д. Проблема информации в современной науке. С. 41-62.
      15 См.: Дубровский Д. И., Вержбицкий В. В. Указ. соч. С. 151, 155.
      16 См. также: Урсул А. Д. Проблема информации в современной науке. С. 63-93.
      17 Дубровский Д. И. Психические явления и мозг. М., 1971. С. 264.
      18 Урсул А. Д. Отражение и информация. С. 106-107.
      19 См.: Дубровский Д. И. Информационный подход к проблеме "сознание и мозг"//Вопросы философии. 1976. № 11.
      20 Там же. С. 54.
      21 См.: Урсул А. Д. Природа информации. М., 1968. С. 125-146; Он же: Информация. М, 1971. С. 174-183.
      22 Урсул А. Д. Проблема информации в современной науке. С. 184-265; Он же: Отражение и информация. С. 100-109, 207-220.
      23 См.: Урсул А. Д. Проблема информации в современной науке. С. 150-164.
      24 В пользу существования информации в неживой природе говорят и эксперименты, связанные с изучением растворов сверхмалых концентраций биологически активных веществ (Г. Н. Шангин-Березовский) и гомеопатических препаратов (Ж. Бенвенист). В ходе этих экспериментов выяснилось, что вода обладает свойством, аналогичным свойству памяти для биосистем. (См., например: Евсеев А. Нет пророков в своем отечестве? Уроки одного открытия // Неделя, 1988, № 36. С. 10-11). На наш взгляд, теоретическое объяснение этого явления может быть основано на признании всеобщности информационных процессов, в частности наличия возможности хранения и передачи информации в неживой природе.
      25 См.: Урсул А. Д. Отражение и информация.
      26 А такое рассмотрение дано, например, в статье: Тюхтин В. С, Пономарев Я. А. Отражение//Философская энциклопедия. Т. 4. М., 1967.
      27 Там же. С. 185.
      28 См.: Веккер Л. М. Восприятие и основы его моделирования. Л., 1964.
      29 См.: Урсул А. Д. Теоретико-познавательное значение принципа инвариантности // Симметрия, инвариантность, структура (философские очерки). М., 1967.
      30 Цонев В. Указ. соч. С. 109.
      31 Fuchs-Kittowski К., Keiser H., Tschirschwitz R., Wenzlaff B. Informatik und Automatisierung.Bd. 1. Theorie und Praxis, Struktur und Organisation der Informationsverarbeitung. Akademie-Verlag. Berlin, 1976. S. 73.
      32 См. об этом: Урсул А. Д. Проблема информации в современной науке. С. 108-120.
      33 См.: Урсул А. Д. Отражение и информация. С. 112-129.
      34 Данная гипотеза развивалась в книге: Урсул А. Д. Отражение и информация.
      35 Нужно иметь в виду, что акцент на проблеме развития не означает, что диалектику необходимо сводить лишь к учению о развитии.
      36 См. рецензию Лекторского В. А., Швырева В. С. на книгу Ойзермана Т. И. Главные философские направления//Вопросы философии. 1972. № 10. С. 167.
      37 См.: Кедров Б., Спиркин А. Наука // Философская энциклопедия. Т. 3. М., 1964. С. 564.
      38 Семенюк Э. П. Общенаучные категории и подходы к познанию. Львов, 1978.
      39 Ленин В. И. Поли. собр. соч. Т. 29. С. 317.
      40 Там же.
      41 Там же. Т. 20. С. 66.
      42 Руткевич М. Н. Диалектический материализм. М., 1973. С. 518-520.
      43 См.: Франц П. К обоснованию общей концепции информации//Кибернетика и диалектика. М., 1978. С. 281.
      44 Более десяти лет назад появилась небольшая статья В. В. Вержбицкого (См.: Вержбицкий В. В. Понятие информации в концепциях предбиологической эволюции //Философские науки. 1978. № 1). Ее автор - сторонник "функциональной" концепции информации, связывающей информацию .лишь с живыми системами и управлением, сделал на основе анализа естественнонаучного материала два симптоматичных заявления. Во-первых, он признался, что самим естествоиспытателям импонирует атрибутивная концепция информации, которую они откровенно декларируют в своих работах. Во-вторых, он признал необходимость отказа от жесткой связи информации с управлением, неправомерность "ограничения информационного процесса исключительно рамками управления (самоуправления)" (С. 157). И хотя цель этого автора заключается в "спасении" функциональной концепции и в ее существенной коррекции, тем не менее объективно происходит отказ от функциональной точки зрения, от ее "центральной догмы".
      Кроме того, В. В. Вержбицкий совместно с Н. И. Жуковым в рецензии на книгу Е. А. Седова "Эволюция и информация" высказывают отдельные соображения о возможности "функциональной интерпретации результатов информационного подхода к развитию, полученного на базе иной концепции" (см.: Философские науки. 1978. № 2. С. 181-185).
      45 См.: Урсул А. Д. О природе информации//Вопросы философии. 1965. № 5; Он же. Информационный критерий развития в природе // Философские науки. 1966. № 2; Он же. Освоение космоса. М., 1967; Он же. Природа информации. М., 1968; Он же: Информация. М, 1971. Гл. V. 2.
      46 См.: Шаров А. А. Понятие информации в теории категорий //Семиотика и информатика. Вып. 8. М., 1977.
      47 Там же. С. 167.
      48 Там же.
      49 См.: Эйген М. Молекулярная самоорганизация и ранние стадии эволюции//Успехи физических наук. 1973. Т. 109. Вып. 3; Он же: Самоорганизация материи и эволюция биологических макромолекул. М., 1973; Фокс С, Дозе К. Молекулярная эволюция и возникновение жизни. М., 1975; Руденко А. П. Теория саморазвития открытых каталитических систем. М., 1969.
      50 Седов Е. А. Эволюция и информация. М., 1976. С. 114.
      51 Аптер М. Кибернетика и развитие. М., 1970. С. 106.
      52 См.: Урсул А. Д. Сложность, организация, информация // Философские науки. 1968. № 3; Он же: Информация. С. 179-183; и др.
      53 См.: Проблема CETI (связь с внеземными цивилизациями). М., 1975. С. 133, 136.
      54 О сущности этих концепций речь будет идти в следующей главе.
      55 Имеется и точка зрения, что "отношения между понятиями движения и развития представляют собой не родовидовые отношения (развитие - частный случай движения), а находятся в генетической связи, зависимости: развитие генетически производно от движения систем объектов" (Тюхтин В. С. Материалистическая диалектика и проблема направленности развития // Вопросы философии. 1981. № 1. С. 85).
      56 См.: Урсул А. Д. Информация. С. 177.
      57 См.: Теория информации в биологии. М., 1960; Концепция информации и биологические системы. М., 1966; Равен X. Онтогенез. Накопление морфогенетической информации. М., 1964; Аптер М. Указ. соч.; Кендрью Дж. Информация и конформация в биологии // Наука и человечество. М., 1970; Серавин Л. Н. Теория информации с точки зрения биолога. Л., 1978; Сетров М. И. Информационные процессы в биологических системах. Л., 1976; Трубачев Б. В. Информация и проблемы высшей нервной деятельности. Л., 1974; Седов Е. А. Указ. соч.; Гущин Д. А. Информация, управление и развитие в биологических и социальных системах // Проблемы диалектики. Вып. V. Л., 1975; Урсул А. Д. Понятие информации в биологических исследованиях // Методологические вопросы биокибернетики. М., 1974.
      58 О понятии информационной картины мира см.: Абрамов X. Ф. Указ. соч.
      59 Маркс К., Энгельс Ф. Соч. Т. 20. С. 489.
      Глава II
      1 О критике буржуазных концепций информатизации общества см.: Ващекин Н. П. Научно-информационная деятельность. М., 1984; Смолян Г. Л. Человек и компьютер. М., 1981; Гуревич П. С. Новая технократическая волна на Западе. М., 1986; Ракитов А. И. Компьютерная революция и информатизация общества // Философские науки. 1988. № 5.
      2 Ракитов А. И. Указ. соч. С. 40-41.
      3 Маркс К, Энгельс Ф. Соч. Т. 20. С. 490.
      4 Урсул А. Д. Проблема информации в современной науке. М., 1975. С. 186-205.
      5 Ленин В. И. Поли. собр. соч. Т. 18. С. 66.
      6 Ершов А. Информатизация: от компьютерной грамотности учащихся к информационной культуре общества // Коммунист. 1988. № 2. С. 83.
      7 Глушков В. М. Основы безбумажной информатики. Изд. 2-е. М., 1987. С. 334.
      8 ЭВМ пятого поколения: концепции, проблемы, перспективы. М., 1984. С. 21-22.
      9 См.: Велихов Е. П. Информатика - актуальное направление развития советской науки // Кибернетика. Становление информатики. М., 1986. С. 11.
      10 Ракитов А. И. Указ. соч. С. 39; См. также Ракитов А. И., Андрианова Т. В. Философия компьютерной революции // Вопросы философии. 1986. № 11. С. 75.
      11 Громов Г. Р. Национальные информационные ресурсы: проблемы промышленного использования. М., 1984. С. 192.
      12 Поздняков А. И. Информатика как комплексная научно-техническая дисциплина//Вопросы философии. 1986. № 5. С. 64.
      13 Там же.
      14 Кузин Л. Т. Информатика и кибернетика//Вопросы философии. 1986, № 10. С. 70.
      15 Ершов А. Указ. соч. С. 84-85.
      16 См.: Стогний А. А., Глазунов Н. М. Современные проблемы создания интегрированных баз данных//Кибернетика. Становление информатики. С. 130.
      17 Ивахненко А. Г. Искусственный интеллект - "ядро" информационных систем будущего//Там же. С. 128.
      18 Венда В. Ф. О законе взаимной адаптации человека и машины // Вестник АН СССР. 1985. № 1. С. 41.
      19 Смолян Г. Л. Социально-философские проблемы развития электронной вычислительной техники // Вопросы философии. 1984. № 11. С. 72-75.
      20 Михалевич В. С, Каныгин Ю. М., Гриценко В. И. Информатика - новая область науки и практики // Кибернетика. Становление информатики.
      21 См.: Семенюк Э. П. Информатика: как ее понимать? // Научно-техническая информация. 1984. Сер. 2. № 7. С. 1-8; Он же: Информатика или мета-информатика? (К вопросу о характере и названии научной дисциплины) // Научно-техническая информация. 1986. Сер. 2. № 6. С. 1-5.
      22 См.: Поздняков А. И. Указ. соч. С. 70; Михалевич В. С, Каныгин Ю. М., Гриценко В. И. Информатика (общие положения). Киев, 1983. С. 42.
      23 См.: Дородницын А. А. Информатика: предмет и задачи // Кибернетика. Становление информатики. С. 24.
      24 Сергиенко И. В. Эффективность разработки и применения пакетов программ // Там же. С. 99.
      25 См.: Громов Г. Р. Указ. соч. С. 194.
      26 См.: Поздняков А. И. Указ. соч. С. 68.
      27 Михалевич В. С, Каныгин Ю. М., Гриценко В. И. Указ. соч. С. 43.
      28 Глушков В., Каныгин Ю. Машинная информатика // Вопросы экономики. 1982. № 9. С. 82.
      29 Там же. С. 83.
      30 Поздняков А. И. Указ. соч. С. 68.
      31 Ершов А. П. Информатика: предмет и понятие//Кибернетика. Становление информатики. С. 29.
      32 Моисеев Н. Н. Информатика: новые пути познания законов природы и общества//Вестник АН СССР. 1985. № 5. С. 131.
      33 Там же.
      34 См.: Кузин Л. Т. Указ. соч. С. 70.
      35 Курдюмов С. П., Рузавин Г. И. Информатика и математизация современного научно-технического знания // Вопросы философии. 1986. № 10. С. 73.
      36 См.: Урсул А. Д. Проблема информации в современной науке. Философские очерки. М., 1975. С. 63-93.
      37 Новик И. Б. Противоречия компьютеризации//Вопросы философии. 1986. № 11. С. 82.
      38 Келдыш М. Естественные науки и их значение для развития мировоззрения и технического прогресса//Коммунист. 1966. № 17. С. 17.
      39 См.: Информатика и компьютерная грамотность. М., 1988. С. 3-4.
      40 См.: Тихомиров В. П., Телятников Г. В. Социальная эффективность компьютеризации//Вопросы философии. 1986. № 10. С. 64.
      41 Ракитов А. И. Указ. соч. С. 39.
      42 Ершов А. Информатизация... С. 83
      43 См. об этом: Моисеев Н. Н. Социализм и информатика. М., 1988. Гл. III.
      44 См.: Королев М. Каков "оборот" знаний//Правда. 1971. 20 ноября.
      45 См.: Громов Г. Р. Указ. соч. С. 29, 32.
      46 Там же. С. 30.
      47 См.: Поздняков А. И. Указ. соч. С. 67.
      48 Михалевич В. С, Каныгин Ю. М., Гриценко В. И. Информатика (общие положения). Киев, 1983. С. 16-17.
      49 Ершов Информатизация... С. 84.
      50 Там же. С. 85, 87.
      51 Лихачев Д. Экология культуры//Знание - сила. 1982. № 6.
      52 Лотман Ю. Статьи по типологии культуры. Материалы к курсу литературы. Вып. 1. Тарту, 1979. С. 5-6.
      53 Каныгин Ю. М. Фактор прогресса//Правда. 1988. 21 июня.
      54 Моисеев Н. Н. В. И. Вернадский и естественнонаучная традиция // Коммунист. 1988. № 2. С. 75.
      55 Моисеев Н. Н. Социализм и информатика. С. 62-119.
      56 Каныгин Ю. Фактор прогресса.
      57 См.: Никуличев Ю. В. Информатизация общества и стратегия ускорения социально-экономического развития СССР (научно-аналитический обзор). М., 1988. С. 21-30.
      58 Михалевич В. С, Каныгин Ю. М., Гриценко В. И. Информатика - новая область науки и практики. С. 39.
      59 Ершов А. Информатизация... С. 91.
      60 Гвишиани Д., Михалевич В., Ракитов А., Семенихин В. Стратегия прорыва. Информатизация - назревшая необходимость//Правда. 1988. 21 июня.
      61 Маркс К., Энгельс Ф. Соч. Т. 23. С. 539.
      а2 Архив К. Маркса и Ф. Энгельса. Т. IV. С. 119.
      63 Материалы XXVII съезда Коммунистической партии Советского Союза. М., 1986. С. 229.
      64 Горбачев М. С. Перестройка и новое мышление для нашей страны и для всего мира. М., 1987. С. 269.
      65 Toffler A. The Third Wave. N- Y., 1980.
      66 Лапин Н. И. Интенсификация инновационных процессов - стратегическая задача теории и практики нововведений // Инновационные процессы. М., 1982.
      67 Чемоданов М. П. Концепция роста науки и фактор интенсификации. Новосибирск, 1982. С. 66.
      68 См.: Материалы XXVII съезда Коммунистической партии Советского Союза. С. 178.
      69 См.: Заглавии В. В. Методологические проблемы исследования глобальных процессов мирового развития // Диалектика в науках о природе и человеке. Человек, общество и природа в век НТР. М., 1983. С. 211.
      70 Виноградов В. А. Информация как глобальная проблема современности. М., 1981.
      71 Урсул А. Д. Проблема информации в современной науке. Философские очерки. С. 120-149. См. также: Ефимов А. Н. Информационный взрыв: проблемы реальные и мнимые. М., 1985.
      72 Никуличев Ю. В. Указ. соч. С. 74-75.
      73 Мартин Дж. Телесвязь и ЭВМ. М., 1981. С. 20.
      74 Ракитов А. И. Компьютерная революция и информатизация общества. С. 39.
      75 Виноградов В. А. Информация как глобальная проблема современности '/ Марксистско-ленинская концепция глобальных проблем современности. М., 1985. С. 385.
      76 Михайлов А. И. О будущем научной информации // Научно-техническая информация. Сер. 1. 1985. № 1. С. 2.
      77 Громов Г. Р. Указ. соч. С. 46; Веньяминова М. В. Информационная экспансия США//США: Экономика, политика, идеология. 1983. № 5. С. 120.
      78 Громов Г. Р. Указ. соч. С. 43.
      79 Там же. С. 14.
      80 Яншин A. Л. Международный форум по информации и документации. 1985. Т. 10. № 4. С. 5.
      81 Hoglund L. The Consequences and Policy Implications of Information Technology // Theoretical Problems of Informatics. Social Aspects of Modern Informatics (Collection of Papers). FID 649. Moscow. 1985. P. 22.
      82 Громов Г. Р. Указ. соч. С. 7.
      83 Урсул А. Д. Проблема информации в современной науке. С. 226-242.
      84 Гвишиани Д., Михалевич В., Ракитов А., Семенихин В. Указ. соч.
      85 Урсул А. Д. Наука и интенсификация производства // Вопросы истории естествознания и техники. 1985. № 4. С. 3-12.
      86 Интенсификация науки и производства: проблемы методологии. Кишинев, 1987. С. 29-41.
      87 Виноградов В. А. Указ. соч. С. 384.
      88 См.: Урсул А. Д. Интенсификация производства в системе глобальных проблем//Коммунист Молдавии. 1986. № 2. С. 13-28.
      Глава III
      1 О влиянии диалектических идей на методологическую концепцию Н. Винера см.: Адэишвили Ш. Г. Философское значение кибернетики. Тбилиси, 1974.
      2 Баженов В. Д., Калошин П. Н., Никитченко В. С, Кутырев В. А. Философские проблемы перестройки // Философская мысль. 1988. № 9.
      3 Маркс К., Энгельс Ф. Соч. Т. 20. С. 526.
      4 Ленин В. И. Поли. собр. соч. Т. 29. С. 229.
      5 См.: Маркс К., Энгельс Ф. Соч. Т. 1. С. 325.
      6 См.: Бирюков Б. В. Кибернетика и методология науки. М., 1974; Пушкин В. Г. Кибернетические принципы самоорганизации. Спецкурс по философским проблемам кибернетики. Л., 1974; Урсул А. Д. Проблема информации в ?современной науке. Философские очерки. М., 1975; Афанасьев В. Г. Социальная информация и управление обществом. М., 1975; Жуков Н. И. Философские основы кибернетики. 3-е издание. Минск, 1976; Растригин Л. А., Марков В. А. Кибернетические модели познания. Рига, 1976: Крюковский Н. И. Кибернетика и законы красоты. Минск, 1977; Дубровский Д. И. Информация, сознание, мозг. М., 1980; Шалютин С. М. Искусственный интеллект: гносеологический аспект. М., 1985; Глушков В. М. Кибернетика. Вопросы теории и практики. М., 1986.
      7 См.: Управление, информация, интеллект. М., 1976; Кибернетика и современное научное познание. М., 1976; Синтез знания и проблема управления. М., 1978; Кибернетика и диалектика. М., 1978; Кибернетика. Современное состояние. М., 1980; Кибернетика: дела практические. М., 1984; Информация и управление. Философско-методологические аспекты. М., 1985.
      8 Klaus G., Liebscher H. Systeme, Informationen, Strategien. Berlin, 1974. S. 25-26.
      9 См.: Frank H. Kybernetik und Philosophie. (West) Berlin, 1969. S. 30-31.
      10 Акчурин И. А. Место кибернетических структур в современной науке // Структура и формы материи. М., 1967. С. 119.
      11 См.: Поздняков А. И. Информатика как комплексная научно-техническая дисциплина//Вопросы философии. 1986. № 5. С. 62-70.
      12 Кибернетический способ мышления - это мышление кибернетическими понятиями, определяемое предметом и методом кибернетики.
      13 См.: Укреплять взаимосвязь общественных, естественных и технических наук // Коммунист. 1977. № 1. С. 67-68.
      14 Сложность становится проблемой века, а кибернетика выступает как первая строгая наука о сложности. Подробнее см.: Диалектика познания сложных систем. М., 1988.
      15 Подробнее см.: Пушкин В. Г. Диалектика и кибернетика // Философское освоение мира человеком. Л., 1979. С. 89-100; Он же. Диалектический синтез знаний в кибернетике//Материалистическая диалектика. Т. 3. М., 1983. С. 153-174.
      16 Аптер М. Кибернетика и развитие. М., 1970. С. 35.
      17 Horz H. Dialektischer Determinismus und allgemeine Systemtheorie // Deutsche Zeitschrift fur Philosophie. 1977. H. 6. S. 658-659.
      18 Ленин В. И. Полн. собр. соч. Т. 29. С. 317.
      19 См.: Мелюхин С. Т. Материя в ее единстве, бесконечности и развитии. М., 1966; Ильин А. Я. Принцип самодвижения материи и его методологическая роль в решении проблемы активности живого // Ленинизм и философские проблемы современности. М., 1970; Вяккерев Ф. Ф. Проблема самодвижения в материалистической диалектике. Л., 1972; Пушкин В. Г. Принцип саморазвития и самоорганизующиеся системы // Философские и социологические исследования. Вып. XIII. Л., 1972; Он же. Самоорганизующиеся системы и проблема прогресса//Закономерности прогрессивной эволюции. Л., 1972; Петрушенко Л. А. Самодвижение материи в свете кибернетики. М., 1971; Он же. Единство системности, организованности и самодвижения. М., 1975; Морозов М. Н. Творческая активность сознания. Киев, 1976; Урсул А. Д., Урсул Т. А. Эволюция, космос, человек. Общие законы развития и концепция антропокосмизма. Кишинев, 1986; Самодвижение, самоорганизация, самоуправление. Тез. док. Пермь, 1987
      20 Функционально-структурные методы понимаются как конкретно-научные (или общенаучные) методы исследования; они не умаляют роли материалистической диалектики как универсальной философской теории и метода, как философской основы системных исследований (см.: Гвишани Д. М. Материалистическая диалектика - философская основа системных исследований // Системные исследования. М., 1980).
      21 Пушкин В. Г. Кибернетические принципы самоорганизации. Л., 1974.
      22 См.: Принципы организации социальных систем. Теория и практика. Киев; Одесса. 1988, гл. 1; Пушкин В. Г. Самоорганизация как общенаучная проблема // Самодвижение, самоорганизация, самоуправление.
      23 Ленин В. И. Полн. собр. соч. Т. 18. С. 40.
      24 См. подробнее: Пушкин В. Г. Проблема надежности. Философский очерк. М., 1971.
      20 Первоначально эти вопросы ставились и обсуждались в работах: Готт В. С., Урсул А. Д. Общенаучные понятия и их роль в познании. М., 1975; Пушкин В. Г. О методологической роли некоторых общенаучных понятий // Понятия, принципы, категории. Л., 1975.
      26 Новак И. Б. Вопросы стиля мышления в естествознании. М., 1975. С. ПО.
      27 Волькенштейн М. В. Молекулярная биофизика. М., 1975. С. 8.
      28 См.: Пушкин В. Г. К уточнению понятия "самоорганизация" и его значении в эволюционной теории//Организация и эволюция живого. Л., 1972. С. 45-48.
      29 См.: Винер Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине. 2-е изд. М., 1968. С. 257-282.
      30 Фокс С, Дозе К. Молекулярная эволюция и возникновение жизни. М., 1975. С. 18.
      31 Бунге М. Философия физики. М., 1975. С. 194.
      32 Опарин А. И. Возникновение и начальное развитие жизни. М., 1966. С. 11; см. также: Он же. Материя, жизнь, интеллект. М., 1977. С. 27-30.
      33 Эшби У. Р. Принципы самоорганизации // Принципы самоорганизации. М., 1966. С. 332.
      34 Винер Н. Кибернетика. М., 1968. С. 115-157.
      35 Эйген М. Самоорганизация материи и эволюция биологических макромолекул. М., 1973. С. 12-13.
      36 См.: Волькенштейн М. В. Биология и физика//Успехи физических наук. 1973. Т. 109. Вып. 3.
      37 Маркс К., Энгельс Ф. Соч. Т. 20. С. 73.
      38 Ср.: Нейман Дж. фон. Теория самовоспроизводящихся автоматов. М.г 1971. С. 51 - 106.
      39 Патти Г. Физическая основа кодирования и надежность биологической эволюции//На пути к теоретической биологии. М., 1970. С. 79.
      40 Эйген М. Указ. соч. С. 171.
      41 Ферстер Г. От стимула к символу: экономия обработки информации в биологических системах // Кибернетические проблемы бионики. М., 1971. С. 66.
      42 См.: Гленсдорф П., Пригожин И. Термодинамическая теория структуры, устойчивости и флуктуации. М., 1973.
      43 См.: Волькенштейн М. В. Биология и физика // Успехи физических наук. Т. 109. Вып. 3. С. 503.
      44 См.: Iantsch E. Erkenntnistheoretische Aspekte der Selbstorganisation na-titirlichen Systeme //Wahrnehmung und Kommunikation. Frankfurt a. M., 1978. S. 104.
      45 Turing A. M. -The Chemical Basis of Morphogenesis //Phil. Trans. Roy. Soc, B. 237. London. 1952.
      46 Хакен Г. Синергетика. М., 1989; Он же: Синергетика. Иерархии неустой-чивостей в самоорганизующихся системах и устройствах. М., 1985.
      47 Пригожин И., Николис Ж- Биологический порядок, структура и неустойчивости//Успехи физических наук. 1973. Т. 109. Вып. 3. С. 542.
      48 В связи с этим важно отметить, что "с возникновением биокоммуникации впервые развивается коллективная форма структурно-функционального отражения на уровне целостной системы, способной к филогенезу, которая в своем качестве не редуцируема к способности отражения отдельного индивида" (Franz P. Widerspiegelung und Selbstorganisation am Beispiel der Entwicklung des nervalen Systems biologischer Organismen und deren Funktion // Gesetz, Entwicklung, Information. Berlin, 1979. S. 344).
      49 См.: Эйген М. Указ. соч. С. 188.
      50 Винер Н. Перспективы нейрокибернетики // Философские вопросы биологии и биокибернетики. М., 1970. С. 117.
      51 См.: Нейман Дж. фон. Указ. соч. С. 105.
      52 Аптер М. Указ. соч. С. 67.
      53 Там же. С. 79.
      54 См.: Дарвин Ч. Происхождение видов. М., 1952.
      55 Nowinski Cz. Biologische Gesetze und dialektische Methode//DZfPh, 1975. H. 7. S. 934.
      56 См.: Шмальгаузен И. И. Кибернетические вопросы биологии. Новосибирск, 1968.
      57 См.: Оно С. Генетические механизмы прогрессивной эволюции. М., 1973.
      58 Там же. С. 11.
      59 Вопрос об эволюции генотипа, о различных путях и возможностях изменений его структуры и механизмах, с помощью которых могут меняться признаки генома, был поставлен в работе: Берг Р. Л., Тимофеев-Ресовский Н. В. О путях эволюции генотипа//Проблемы кибернетики. Вып. 5. М., 1961.
      60 Оно С. Указ. соч. С. 14.
      61 Эйген М. Указ. соч. С. 196.
      62 См.: Пушкин В. Г. Кибернетические принципы самоорганизации. Л., 1974.
      63 Минский М. На пути к созданию искусственного разума // Вычислительные машины и мышление. М., 1967. С. 124.
      64 Пушкин В. Г. Проблема надежности. С. 124.
      63 Анализ "эффективности" как общенаучного понятия см.: Проблема эффективности в современной науке. Кишинев, 1985.
      66 См.: Фогель Л., Оуэнс А., Уолш М. Искусственный интеллект и эволюционное моделирование. М., 1969. С. 163.
      67 Форрестер Дж. В. Антиинтуитивное поведение сложных систем // Современные проблемы кибернетики. М., 1977. С. 10.
      68 Дубровский Д. И. Психические явления и мозг. М., 1971. С. 12.
      69 См.: Минский М. Указ. соч. С. 453.
      70 Штейнбух К. Автомат и человек. Кибернетические факты и гипотезы. М., 1967. С. 453.
      71 См.: Баженов Л. Б. Философские аспекты проблемы воспроизведения функций мышления кибернетическими устройствами // Философия естествознания. М., 1966.
      72 См., например: Бенерджи Р. Теория решения задач. Подход к созданию искусственного интеллекта. М., 1972; Нильсон Н. Искусственный интеллект. Методы поиска решений. М., 1973.
      73 Паск Г. Обучение мышлению//Системные исследования. М., 1969. С. 191.
      74 См.: Новик И. Б. Философские вопросы моделирования психики. М., 1969. С. 136.
      75 Нейман Дж. фон. Указ. соч. С. 97.
      76 Арбиб М. Мозг, машина и математика. М., 1968. С. 86.
      77 Проблема потенциального бессмертия человека в кибернетическом аспекте рассмотрена в работе: Пушкин В. Г. Проблема надежности. С. 136-149.
      78 См.: Лёфгрен Л. Кинематические и клеточные модели самовосстановления // Проблемы бионики. М., 1965; Он же. Самовосстановление как предел для автоматической коррекции ошибок // Принципы самоорганизации. М., 1966.
      79 См.: Глушков В М. и др. Человек и вычислительная техника. Киев, 1971. С. 61.
      80 Тюхтин В. С. Актуальные проблемы теории "искусственного интеллекта" // Кибернетика и современное научное познание. М., 1980. С. 294.
      81 Заметим, что простейшей моделью самоорганизующейся системы является гомеостат, который способен преодолевать случайные изменения внутренней структуры, вызываемые внешними воздействиями, и создавать на основе принципа проб и ошибок новую структуру, функционирующую необходимым образом.
      82 Тюхтин В. С. Моделирование интеллекта//Философские науки 1978 № 1. С. 111.
      83 См.: Пушкин В. Г. Кибернетические принципы самоорганизации.
      Глава IV
      1 См.: Храмой А. В. К истории развития кибернетики//Философские вопросы кибернетики. М., 1961. С. 186.
      2 Ср.: Liebscher H. Automat // Philosophisches Worterbuch В. 1. Leipzig, 1974. S. 184.
      3 Маркс К., Энгельс Ф. Соч. Т. 30. С. 263.
      4 Ср.: Rossi P. Filozofowie i maszyny. Warszawa, 1978. S. 160.
      5 См.: Ibidem. S. 163.
      6 См.: Klaus G., Liebscher H. Systeme, Informationen, Strategien. Berlin,. 1974. S. 15.
      7 Аптер М. Кибернетика и развитие. М., 1970. С. 7.
      8 Ламетри Ж- О. Соч. М., 1976. С. 237.
      9 Там же. С. 196.
      10 См.: Гаазе-Рапопорт М. Г. Автоматы и живые организмы. М., 1961. С. 30-35.
      11 При более всестороннем анализе развития техники следует исходить не из средств труда самих по себе, а из этих средств в их отношении к человеку, включенному в производственный процесс (ср., например: Волков Г. Н. Автоматизация - новый исторический этап в развитии техники // Вопросы философии. 1964. № 6).
      12 См.: Попов Е. Роботы - помощники в делах человеческих//Коммунист. 1979. № 15. С. 81.
      13 Ср.: Крайзмер Л. П., Матюхин С. А., Майоркин С. Г. Память кибернетических систем (основы мнемологии). М., 1971. С. 27.
      14 См.: Liebscher H. Op. cit. S. 184-185.
      15 Бирюков Б. В., Тростников В. Н. Жар холодных числ и пафос бесстрастной логики. Формализация мышления от античных времен до эпохи кибернетики. М., 1977. С. 7.
      16 См.: Винер Н, Я - математик. М., 1964. С. 308.
      17 Обоснование этой исторической параллели см.: Поваров Г. Н. Ампер и кибернетика. М., 1977.
      18 Бирюков Б. В., Тростников В. Н. Указ. соч. С. 7; см. также: Путь в большую науку: академик Аксель Берг. М., 1988.
      19 См. об этом: Ilgauds H. J. Norbert Wiener. Leipzig, 1980; см. также: Пушкин В. Г. Рецензия на книгу: Ilgauds H. J. Norbert Wiener, Lepizig, 1980; Вопросы истории естествознания и техники, 1982. № 3. С. 150-151.
      20 См.: Велигжанин В. А., Поваров Г. Н. К истории создания логических машин в России // Вопросы философии. 1971. № 3; Поваров Г. Н. Норберт Винер и его "Кибернетика" (от редактора перевода) // Винер Н. Кибернетика. М., 1968. С. 24.
      21 См.: Богданов А. А. Всеобщая организационная наука (тектология). 3-е изд. Т. 1-3. Л.: М., 1925-1928.
      22 Там же. Т. 1. М., 1925. С. 73-74.
      23 Маркс К., Энгельс Ф. Соч. Т. 21. С. 284.
      24 Дубровский Д. И. Психические явления и мозг. М., 1971. С. 10.
      25 См.: Пушкин В. Г. К вопросу о понятии сложности // Вопросы философии и социальной психологии. Л., 1970; Он же. О логике поведения кибернетических (самоорганизующихся) систем // Методологические проблемы кибернетики (Материалы к всесоюзной конференции). Т. 2. М., 1970.
      26 Ср.: Амосов Н. М. Искусственный разум. Киев. 1969. С. 146.
      27 Нильсон Н. Искусственный интеллект. 1973. С. 10.
      28 См.: Steinbuch К. Last sich das Problem der Intelligenz kybernetisch bewaltigen? // Kybernetik - Brucke zwischen den Wissenschaften. Frankfurt a. M., 1970. S. 193-195.
      29 Минский М. Вычисления и автоматы. М., 1971. С. 18.
      30 Бирюков Б. В. Машина и мышление (три принципа).//Художественное и научное творчество. Л., 1972. С. 263.
      31 Идея неразрывной связи живого и неживого является основополагающей в экологии, особенно в учении об экосистеме (см.: Оду ж Ю. Экология. Т. 1. М., 1986. Глава 2).
      32 См., например: Ляпунов А. А. О строении управляющих систем живой природы.//Кибернетика, мышление, жизнь. М., 1964.
      33 См.: Kybernetik - Brucke zwischen den Wissenschaften. S. 194.
      34 Своего рода "психо-физический параллелизм".
      35 По характеристике П. К. Анохина, "поиски наиболее характерных черт искусственного интеллекта показали, что нейрофизиология, строящаяся только на традиционной, по преимуществу аналитической основе, не может надеяться на успех в решении данной проблемы" (Анохин П. К. Философский смысл проблемы естественного и искусственного интеллекта // Вопросы философии. 1973. № 6. С. 96).
      36 См.: Минский М. На пути к созданию искусственного разума // Вычислительные машины и мышление. М., 1967. С. 456-457.
      37 Ср.: Klix F. Information und Verhalten. Berlin, 1980.
      38 Маркс К, Энгельс Ф. Соч. Т. 20. С. 563.
      39 Парсонс Г. Умственная деятельность человека как материальная сила // Современная прогрессивная философская и социологическая мысль в США. М., 1977. С. 174.
      40 Арбиб М. Метафорический мозг. М., 1976. С. 18.
      41 Тихомиров О. К. Философские и психологические проблемы "искусственного интеллекта"//"Искусственный интеллект" и психология. М., 1976. С. 14.
      42. Бирюков Б. В., Попов Ю. Н., Поваров Г. Н. Проблема "искусственного интеллекта" // Управление, информация, интеллект. М., 1976. С. 284.
      43 См.: Пушкин В. Г. О регулятивной функции философских принципов. // Философское освоение мира человеком. Л., 1978. С. 3-13.
      44 Новик И. Б. Философские вопросы моделирования психики. М., 1969. С. 87.
      45 См. об этом: Гуле Д. Наука и техника на службе глобального общества//Импакт: наука и общество, 1985. № 2. С. 3-13.
      46 См.: Урсул А. Д. Философия и кибернетика//Кибернетика и диалектика. М., 1978. С. 5-19; Пушкин В. Г. Диалектический синтез знаний в кибернетике//Материалистическая диалектика. Т. 3. М., 1983. С. 153-174.
      47 Дубровский Д. И. Информационный подход к проблеме "сознание и мозг" // Вопросы философии. 1976. № 11. С. 42-43.
      48 Бирюков Б. В. Указ. соч. С. 257.
      49 См.: Klaus G. Rationalitat, Integration, Information. Berlin, 1974.
      50 Маркс К., Энгельс Ф. Соч. Т. 3. С. 4.
      51 См.: Бирюков Б. В. Указ. соч. С. 255.
      52 См.: Веккер Л. М. Психические процессы. Мышление и интеллект. Л.,
      1976. С. 20.
      53 Там же. С. 21.
      54 См.: Worterbuch der Kybernetik. Herausgegeben von G. Klaus und H. Liebscher. Berlin, 1976. S. 292.
      55 См.: Растригин Л. А., Марков В. А. Кибернетические модели познания. Рига, 1976. С. 224-225.
      56 Амосов Н. М. Искусственный разум. С. 122.
      57 Баженов Л. Б., Гутчин И. Б. Кибернетика и мышление: дискуссии и проблемы.//Управление, информация, интеллект. М., 1976. С. 353.
      58 См.: Philosophische Fragen der Wissenschafts ent wickjung. Experiment, Modell, Theorie. Herausgegeben von H. Horz und M. Omelja nowski. Berlin, 1977. S. 108.
      59 См.: Урсул А. Д. Философия и общенаучный характер проблемы искусственного интеллекта//Вопросы философии. 1974. № 4. С. 87-88.
      60 См.: Анохин П. К. Указ. соч.
      61 См.: Тихомиров О. К. Философско-психологические проблемы "искусственного интеллекта"//Вопросы философии. 1975. № 1.
      62 Шрейдер Ю. А. Присущ ли машине разум? // Вопросы философии. 1975. № 2. С. 85.
      63 См.: Пушкин В. Г. Об экспликативной функции понятия "искусственный интеллект"//VII Всесоюзный симпозиум по логике и методологии науки Киев 1976.
      64 Винер Н. Творец и робот. М., 1966. С. 57.
      65 Гегель. Философия религии. Т. 1. М., 1975. С. 417.
      66 Саймон Г. Науки об искусственном. М., 1972, с. 60-61.
      67 См.: Глушков В. М. и др. Человек и вычислительная техника. Киев, 1971. С. 161.
      68 Арбиб М. Мозг, машина и математика. М., 1968. С. 160.
      69 Баженов Л. Б. Некоторые гносеологические аспекты моделирования мышления.//Методологические проблемы кибернетики. Т. 2. М., 1970. С. 104.
      70 Копнин П. В. Введение в марксистскую гносеологию. Киев, 1966 С. 209
      71 Там же. С. 216.
      72 На этом уровне рассмотрения поверхностная структура предложений: "Лающие собаки не кусаются", "Параллельные прямые не пересекаются" идентична; она исключает семантику предложений (Ср.: Коулз С. Работа с машиной на естественном языке//Проблемы современной кибернетики. М., 1975. С. 56).
      73 Беллман Р. Может ли машина мыслить? // Проблемы современной кибернетики. М., 1975. С. 26.
      74 В отдельных случаях, правда, это необходимо, например, в экспериментах "по признанию" машинной музыки (см.: Зарипов Р. X. Моделирование в музыке//Кибернетика. Современное состояние. М., 1980. С. 174).
      75 Арбиб М. Метафорический мозг. М., 1976. С. 26-27.
      76 См.: Пушкин В. Г. К проблеме искусственного интеллекта.//Философские науки, 1978. № 5. С. 48-54.
      77 Штейнбух К. Автомат и человек. М., 1987. С. 29.
      78 Ср.: Тугаринов В. П. Философия сознания. М., 1971. С. 180-181.
      79 Фогель Л., Оуэне А., Уолш М. Искусственный интеллект и эволюционное моделирование. М., 1969. С. 19.
      80 В связи с этим необходимо обратить внимание на то, что проблема искусственного интеллекта становится одной из центральных в космонавтике.
      81 Анохин П. К. Указ. соч. С. 85-86.
      82 Дубровский Д. И. Психические явления и мозг. М., 1971. С. 314.
      83 См.: Там же.
      84 См.: Бирюков Б. В., Геллер Е. С. О кибернетическом моделировании познавательных психических процессов // Новик И. Б. Философские вопросы моделирования психики. М., 1969. С. 27.
      85 Уместно вспомнить убедительные в этом отношении высказывания Н. Винера (см.: Винер Н. Кибернетика. М., 1968. С. 250-251).
      Глава V
      1 Брушлинский А. В. Психология мышления и кибернетика. М., 1970. С. 179.
      2 Тюхтин В. С. Моделирование интеллекта//Философские науки. 1978. № 1. С. 109.
      3 См.: Пушкин В. Г. Проблема надежности. М., 1971. С. 95-125.
      4 Ср.: Loeser F., Schulze D. Erkenntnistheoretische Fragen einer Kreativitatslogik. Berlin. 1976. S. 48.
      5 Копнин П. В. Введение в марксистскую гносеологию. Киев, 1966. С. 91.
      6 Минский М. На пути к созданию искусственного разума. М., 1967. С. 452.
      7 См., например: Computers and Thought / Ed. by E. A. Feigenbaum and Y. Feldman. N. Y., 1963.
      8 См.: Глушков В. М. Введение в кибернетику. М., 1964.
      280
      9 См.: Тарасенко Ф. П. Кибернетизация и творчество в инженерной деятельности. Инженерная деятельность и наука (Материалы "Круглого стола") // Вопросы философии. 1986. № 5. С. 83.
      10 Хант Э. Искусственный интеллект. М., 1978. С. 520.
      11 Как способ поразмышлять о том, что будет делать программа при попытках решения поставленной задачи.
      12 Поспелов Д. А., Пушкин В. Н. Мышление и автоматы. М., 1972. С. 24.
      13 Жуков Н. И. Философские основы кибернетики. 2-е изд. Минск, 1973. С. 178.
      14 См.: Пушкин В. Г. Указ. соч. С. 120; Пушкин В. Г., Ахмедова И. А. Рецензия на книгу: Жуков Н. И. Философские основы кибернетики. Минск. 1970// Философские науки. 1972. № 2. С. 175-176.
      15 Тьюринг А. Может ли машина мыслить? М., 1960. С. 32.
      16 Ср.: Loeser F., Schulze D. Op. cit. P. 53.
      17 См.: Слэйгл Дж. Искусственный интеллект. Подход на основе эвристического программирования. М., 1973. С. 264.
      18 См.: Амосов Н. М., Касаткин А. М. Искусственный разум//Энциклопедия кибернетики. Т. 1. Киев, 1974. С. 413.
      19 См.: Тьюринг А. Указ. соч. С. 49-50.
      20 Ср.: Klix F. Information und Verhalten. Berlin, 1980.
      21 Розет И. М. Психология фантазии. Минск, 1977. С. 69.
      22 Там же. С. 71.
      23 Там же. С. 75.
      24 Винер Н. Кибернетика, или управление и связь, в животном и машине. М., 1968. С. 304.
      25 Парсонс Г. Умственная деятельность человека как материальная сила // Современная прогрессивная философская и социологическая мысль в США. М., 1977. С. 179.
      26 Там же. С. 176.
      "7 См.: Пушкин В. Г. Сознание и творчество//Творческая активность сознания. Л., 1986. С. 3-14.
      28 Морозов М. Н. Творческая активность сознания. Киев, 1976. С. 20.
      29 См.: Пушкин В. Г. Кибернетические принципы самоорганизации. Л., 1974.
      30 Морозов М. Н. Указ. соч. С. 63.
      31 Подробнее об этом см.: Пушкин В. Г. Методологические аспекты проблемы моделирования на ЭВМ мыслительной деятельности человека // Социально-философские вопросы научного познания. Хабаровск, 1983. С. 41-57.
      32 Орфеев Ю. В., Тюхтин В. С. Мышление человека и "искусственный интеллект". М., 1978. С. 50.
      33 Фогель Л., Оуэнс А., Уолш М. Искусственный интеллект и эволюционное моделирование. М., 1969. С. 174.
      34 См.: Шрейдер Ю. А. Присущ ли машине разум? //Вопросы философии. 1975. № 2. С. 86.
      35 Макаров М. Г. Категория "цель" в марксистской философии и критика телеологии. Л., 1977. С. 117.
      36 Майр Э. Причина и следствие в биологии//На пути к теоретической биологии. М., 1970. С. 52.
      37 Еще Гегель утверждал, что "живое есть цель в самом себе" {Гегель. Философия религии. Т. 2. М., 1977. С. 72).
      38 Проблеме целенаправленного поведения сложных динамических систем была посвящена совместная работа Н. Винера, А. Розенблюта и Дж. Бигелоу (1943) сыгравшая решающую роль в теоретической подготовке кибернетики (см.: Розенблют А., Винер П., Бигелоу Дж. Поведение, целенаправленность и телеология // Винер Н. Кибернетика... М., 1968. С. 285-294).
      39 О соотношении предметов и методов кибернетики и общей теории систем см.: Пушкин В. Г. К вопросу о соотношении кибернетики и общей теории систем // Философия и социальная психология. Л., 1976. С. 59-63; Он же. Методологические проблемы соотношения фундаментальных и прикладных исследований в кибернетике//Фундаментальные и прикладные исследования в условиях НТР. Новосибирск, 1978. С. 278-292.
      40 Паск Г. Значение кибернетики для наук о поведении // Кибернетические проблемы бионики. Вып. 2. М., 1972. С. 13.
      41 См.: Пушкин В. Г. Проблемы целеполагания//Методологические аспекты исследования биосферы. М., 1975. С. 411-422.
      42 Фролов И. Т. Органический детерминизм, телеология и целевой подход в исследовании//Вопросы философии. 1970. № 10. С. 42-43.
      43 См.: Мак-Каллок У. Надежность биологических систем//Самоорганизующиеся системы. М., 1964; Пушкин В. Г. Проблема надежности. С. 69.
      44 "Явление считается понятым, если найдена его структура" (Овчинников Н. Ф. Структура и симметрия//Системные исследования. М., 1969. С. 111).
      45 См.: Пушкин В. Г. Самоорганизующиеся системы и проблема прогресса// Закономерности прогрессивной эволюции. Л., 1972. С. 302-313; Он же. Принципы самоорганизации и прогрессивная эволюция живых систем // Методологические вопросы биокибернетики. М., 1974. С. 98-105.
      46 Ср.: Поваров Г. Н. Об уровнях сложности систем//Методологические проблемы кибернетики. Т. 2. М., 1970. С. 184.
      47 См. об этом: Урсул А. Д., Урсул Т. А. Эволюция, космос, человек. Кишинев, 1986. гл. III и IV.
      48 См.: Пушкин В. Г. Избыточность кибернетических систем и принцип целесообразности//Философские исследования. Л.; 1968. С. 318-330; Он же. Системное мышление и структуры целеполагания // Роль методологии в развитии науки. Новосибирск, 1985. С. 186-194.
      49 См.: Грушовски И. Бытие и структура // Вопросы философии. 1972. № 2. С. 55.
      50 Искусственное вообще приспособлено к целям человека и его задачам.
      51 См.: Пушкин В. Г. Методологические аспекты проблемы моделирования на ЭВМ мыслительной деятельности человека. С. 41-57.
      52 Минский М. На пути к созданию искусственного разума // Вычислительные машины и мышление. М., 1967. С. 410.
      53 Смолян Г. Л. Концепция взаимодействия человека и машины: истокиг развитие, значение//Вопросы философии. 1978. № 4. С. 118.
      54 "Ибо разум можно усилить только средствами разума" (Шефтсбери. Эстетические опыты. М., 1975. С. 126).
      55 Вопрос о том, в интересах ли человеческого общества создавать автоматы, которые имели бы подобные человеку способности и которые следовали бы "автоматным целям", заслуживает особого рассмотрения (см. главу VII, 3).
      56 См., например: Столаров Л. М. Обучение с помощью машин. М., 1965. С. 34-35; Беспалько В. П. Основы теории педагогических систем. Воронеж, 1977. С. 23; Марев И., Налов Б., Бижков Г., Павлов Д. Кибернетика и педагогика. София, 1980.
      57 Это существенно, так как многие преобразования (нововведения), отброшенные традиционной педагогической системой, были не системными, а локальными.
      58 См.: Пушкин В. Г. Проблема надежности. С. 163; Гершунский Б. С. Компьютеризация в сфере образования: проблемы и перспективы. М., 1987.
      59 Вместе с тем необходимо заметить, что обучаемый видит в учителе ближнего, которого он (в отличие от любого возможного обучающего автомата) признает в качестве образца. В таком случае говорят об "обучении посредством личного излучения" (ср.: Frank H. Kybernetische Padagogik. В. 5. Stuttgart, 1974. S. 403).
      60 Ср.: Беспалько В. П. Указ. соч. С. 23.
      61 Ср.: Столаров Л. М. Указ. соч. С. 244-247.
      62 См.: Энциклопедия кибернетики Т. 2. Киев, 1974. С. 105.
      63 См.: Там же.
      64 "Преподаватель, - пишет Д. А. Миллер, - это интеллигентный образованный человек; его нельзя заменить вычислительной машиной, не проведя тщательного и обширного исследования возникающих в связи с этой проблемой задач искусственного интеллекта" {Миллер Д. А. Требуется лучшая теория когнитивной организации//Современные проблемы кибернетики. М., 1978. С. 45).
      65 Ноткин Л. И. "Искусственный интеллект" и проблемы обучения // Психологические исследования интеллектуальной деятельности. М., 1979. С. 221.
      66 Бир Ст. Кибернетика и управление производством. М., 1963. С. 161-166.
      67 При этом необходимо различать понятия "обучение" и "адаптация", которые в некоторых случаях могут приобретать противоположный смысл (см.: Паск Г. Обучение мышлению//Системные исследования. М., 1969. С. 185 190).
      68 Орфеев Ю. В., Тюхтин В. С. Указ. соч. С. 117.
      69 См.: Цыпкин Я. 3. Адаптация и обучение в автоматических системах. М., 1968.
      70 Глушков В. М. Введение в кибернетику. М., 1964. С. 143.
      71 См.: Эшби У. Р. Принципы самоорганизации//Принципы самоорганизации. М., 1966.
      72 Эта концепция служит примером конкретизации диалектического подхода применительно к самоорганизующимся системам (см.: Пушкин В. Г. Диалектический синтез знаний в кибернетике//Материалистическая диалектика. Т. 3. М., 1983. С. 153-174).
      73 См.: Штейнбух К Автомат и человек. Кибернетические факты и гипотезы. М., 1967. С. 224, 228, 231.
      74 Типичным примером неизменяющегося внешнего мира является лабиринт, из которого система должна найти выход.
      75 Штейнбух К Указ. соч. С. 244.
      76 См.: Там же. С. 249.
      77 Ср.: Klaus G. Kybernetik und Erkenntnis theorie. Berlin, 1967. S. 114.
      78 Ноткин Л. И. Указ. соч. С. 222.
      79 Клаус Г. Кибернетика и общество. М., 1967. С. 413.
      80 См.: Финк Д. Вычислительные машины и человеческий разум М 1967. С. 219.
      81 Космические корабли на первых, критических километрах после запуска управляются вычислительными машинами, которые следят за полетом и корректируют траекторию.
      82 См.: Финк Д. Указ. соч. С. 224.
      83 Klaus G. Kybernetik und Erkenntnis theorie. S. 133.
      84 Клаус Г. Кибернетика и общество. С. 353.
      Глава VI
      1 Психо-физическая проблема заключается в исследовании зависимости идеальных процессов от специфических материальных предпосылок.
      2 Исторически самой первой попыткой конкретизации психо-физического отношения, которая фактически служит логической предпосылкой для всего дальнейшего анализа, является вопрос о локализации психических процессов в организме, функциональная связь которых с центральной нервной системой никоим образом не была очевидной. Неочевидность этой связи на раннем этапе развития человеческого общества отмечена, например, Г. Уолтером. "Греки, пишет он, - не имели для него названия. Мозг был для них просто каким-то "предметом в голове", совершенно несущественным. Несмотря на глубокий интерес многих из них к духовной жизни людей и богов, они странным образом не предвосхитили даже наименее предприимчивых из философов позднейших веков и не выдумали хотя бы кармана в голове, "чувствилища" для помещения в него органа мышления. Нет, греки не смогли отыскать лучшего места для разума, чем грудобрюшная преграда, ритмические движения которой казались так тесно связанными с движениями мысли" (Уолтер Г. Живой мозг. М., 1966. С. 51).
      3 Ср.: Парсонс Г. Умственная деятельность человека как материальная сила // Современная прогрессивная философская и социологическая мысль в США. М., 1977. С. 175. При этом необходимо отметить, что психогенез, будучи специфическим продуктом эволюции организмов, намного сложнее биогенеза.
      4 См.: Новик И. Б. Философские вопросы моделирования психики. М., 1969; Поспелов Д. А. "Сознание", "самосознание" и вычислительные машины // Системные исследования. М., 1969; Спиркин А. Г. Сознание и самосознание. М, 1972; Ильин А. Я., Свинцицкий В. Н. Кибернетика и проблема сознания//Логика и методология науки. М., 1973; Бирюков Б. В. Кибернетика и методология науки. М., 1974; Морозов М. Н. Творческая активность сознания. Методологический анализ естественнонаучных аспектов. Киев, 1976; Дубровский Д. И. Информация, сознание, мозг. М., 1980; Пушкин В. Г. Проблема сознания и кибернетика // Философские науки. 1981. № 3; Он же. Сознание, отражение и кибернетика//Единство форм отражения. Л., 1983.
      5 Заметим, что проблема сознания в общем не является естественнонаучной; она обладает лишь естественнонаучным аспектом.
      6 Frank H. Das BewuBtsein als "Ding an sich" der Kybernetik//BewuBtsein. Ein Zentralproblem der Wissenschaften. Baden-Baden, 1975. S. 53.
      7 Штейнбух К. Автомат и человек. Кибернетические факты и гипотезы. М., 1967. С. 310.
      8 Там же. С. 322.
      9 Павлов Т. Кибернетика и искусство // Избранные труды по эстетике. М., 1978. С. 456.
      10 Дрейфус X. Чего не могут вычислительные машины. М., 1978. С. 174. X. Дрейфус вместе с тем пишет: "ЭВМ подводят нас к грани свершения... концептуальной революции - к изменению наших представлений о человеке" (Там же. С. 19-20).
      11 См. об этом: Ломов Б. Ф. Сознание, мозг и внешний мир //Вопросы философии. 1979, № 3; GoВler К. Him - Bewufitsein - AuВenwelt. DZfPh, 1979. H. 7.
      12 Ленин В. И. Поли. собр. соч. Т. 18. С. 91.
      13 См.: Пушкин В. Г. Принцип отражения и проблема самоорганизующихся систем // Вопросы философии и социологии. Л., 1970. С. 35-49; Он же. Сознание, отражение и кибернетика//Единство форм отражения. Л., 1983. С. 60-71; Он же. Отражение и самоорганизация при переходе от неживого к живому// Отражение и деятельность. Л., 1983. С. 3-17.
      14 Новик И. Б. Указ. соч. С. 71.
      15 Некоторые кибернетические аспекты информации затрагивались нами в главах I и II.
      16 Ср.: Klaus G., Liebscher H. Systeme, Jnformationen, Strategien. Berlin, 1974. S. 156-157.
      17 Штейнбух К. Указ. соч. С. 311.
      18 Уолтер Г. Указ. соч. С. 66.
      19 См.: Штейнбух К. Указ. соч. С. 312.
      20 Понятие ключевого раздражителя отражает установленный опытным путем факт, что те или иные живые существа реагируют на заданные комбинации раздражений совершенно определенным образом (так, как воздействует, например, ключ на замок, к которому он подходит).
      21 См.: Штейнбух К. Указ. соч. С. 314.
      22 Веккер Л М. Психические процессы: мышление и интеллект. Л., 1976. С. 11.
      23 Тихомиров О. К. "Искусственный интеллект" и теоретические вопросы психологии // Психологические исследования интеллектуальной деятельности. М., 1979. С. 12.
      24 См.: Цацковский 3. Регуляция, информация, сознание // Вопросы философии. 1973. № 5. С. 83.
      25 Павлов Т. Указ. соч. С. 457.
      26 Этот парадокс гласит: Без "вещи в себе" нельзя войти в критику чистого разума, но с ней и нельзя там оставаться {Якоби Ф. Г. О трансцендентальном идеализме//Новые идеи в философии. Сб. № 12. СПБ, 1914. С. 9).
      27 См.: Frank H. Op. cit. P. 51.
      28 Там же. С. 55.
      29 Копнин П. В. Введение в марксистскую гносеологию. Киев, 1966. С. 83.
      30 См.: Frank H. Op. cit. P. 53.
      31 О соотношении математизации и кибернетизации научного знания см.: Пушкин В. Г. Методологические проблемы соотношения фундаментальных и прикладных исследований в кибернетике // Фундаментальные и прикладные исследования в условиях НТР. Новосибирск, 1978. С. 278-292.
      32 Цит. по: Steinbuch К. Last sich das Problem der Intelligenz kybernetisch bewaltigen?//Kybernetik -Briicke zwischen den Wissenschaften. Frankfurt a M 1970. S. 194.
      33 См.: Polanyi M. The Tacit Dimention. L., 1967; Полани М. Личностное знание. На пути к посткритической философии. М., 1985.
      34 Дрейфус X. Указ. соч. С. 54.
      35 Маккей Д. М. Механизм "неявного знания"//Современные проблемы кибернетики. М., 1978. С. 38.
      36 В критике методологии бихевиоризма мы следуем, в основном, принципам, получившим обоснование в книге: Friedrich W., Noack К--P., Bonisch S., Bisky L. Zur Kritik des Behaviorismus. Berlin, 1978.
      37 См. об этом: Gudermuth P., Kriesel W. Kybernetik und Weltanschauung. Leipzig, 1973.
      38 Г. Паск пишет: "Если несколько утрировать точку зрения примитивного бихевиоризма, человека следует рассматривать как "нечто", реагирующее на стимулы" (Паск Г. Значение кибернетики для наук о поведении // Кибернетические проблемы бионики. Вып. 2. М., 1972. С. 14).
      39 По характеристике Дж. Д. Бернала, "прагматизм есть первый значительный вклад Нового Света в общественную мысль со времен Франклина" (Вег-nal J. D. Die Wissenschaft in der Geschichte. Berlin, 1961. S. 732).
      40 См.: Watso J. B. Psychology as the Behaviorist Views it//Psychol. Rev. 1913, N 2. P. 230.
      41 Выражение "логический бихевиоризм" первоначально употребил К. X. Гемпель, характеризуя применение развиваемого О. Нейратом и Р. Кар-напом физикализма в психологии. Однако в дальнейшем оно стало использоваться в широком смысле для обозначения логической реконструкции крайне редукционистской методологической концепции.
      42 См.: Skinner В. F. The Operational Analysis of Psychological Terms// Psychol. Rev. 1945. N 52. P. 586.
      43 Это вполне согласуется с "высшим правилом научного философствования" Б. Рассела, согласно которому вещи идентифицируются с классом их явлений.
      44 Skinner В. F. An autobiography. //Festschrift for В. F. Skinner. N. Y., 1970. P. 18.
      45 См.: Friedrich W. et al. Op. cit. P. 166-167.
      46 Skinner B. F. Science and Human Behaviour. N. Y., 1953. P. 41.
      47 Ср.: Friedrich W. et al. Op. cit. P. 178.
      48 Ср.: Ibidem. P. 204.
      49 Skinner B. F. Wissenschaft und menschliches Verhalten. Miinchen, 1973. S. 69.
      50 Значение эффекта поведения для обучения в экспериментах на животных было известно и раньше.
      51 Opp K--D. Verhaltenstheoretische Soziologie. Hamburg, 1972. S. 27.
      52 Ученые капиталистических стран (например, У. Р. Эшби еще в 1963 г.) также подвергли критике схематическое применение и абсолютизацию программированного обучения в качестве метода обучения вообще (см.: Friedrich W. et al. Op. cit. P. 256-257).
      53 См.: Ярошевский М. Г. Психология в XX столетии. М., 1974. С. 197.
      54 См.: Friedrich W. et al. Op. cit. P. 272-273.
      55 См.: Erpenbeck J. Motivation. Jhre Psychologie und Philosophie. Berlin, 1984; Платонов К. К. Структура и развитие личности. М., 1986.
      56 См.: Hiebsch H., Vorwerg M. (Leit.) Sozialpsychologie. Berlin, 1979. S. 452-459.
      57 Allport F. H. Social Psychology. Boston, 1924. P. 11.
      58 Ibidem. P. 3.
      59 Ibidem. P. 1.
      60 Ibidem. P. 2.
      61 Ibidem. P. 329.
      62 Ярошевский М. Г. Указ. соч. С. 205.
      63 Сэв Л. Марксизм и теория личности. М., 1972. С. 373-374.
      64 Hiebsch H., Vorwerg М. Op. cit. P. 456.
      65 Mead G. H. Sozialpsychologie. Neuwied; Berlin, 1969. S. 175.
      66 Ср.: Крюковский Н. И. Кибернетика и законы красоты. Минск, 1977.
      67 См.: Там же.
      68 Известно, например, что И. Кант относил эстетические понятия к самым серьезным понятиям философии. А эстетика, задуманная как звено системы, превращается у него в специальную философскую науку (ср.: Асмус В. Ф. Иммануил Кант. М., 1973. С. 393, 395).
      69 См.: Пушкин В. Г., Марев Ив. Съвременен методологически подход към проблемите на естетиката//Философска мисъл. 1979. № 12. С. 108-110.
      70 См.: Frank H. Kybernetik und Philosophie. (West) Berlin, 1969. S. 134.
      71 Чернышевский Н. Г. Избранные эстетические произведения. М., 1978. С. 305.
      72 Бензе М. Введение в информационную эстетику // Семиотика и искусство-метрия. М., 1972. С. 199.
      73 Блок А. А. О назначении поэта //Дань признательной любви. Русские писатели о Пушкине. Л., 1979. С. 74-75.
      74 Еще Пифагор заметил, что "чувство - ненадежный вожатый; число не может обмануть" (Цит. по: Дэйл Р. Э. К социальной истории музыкальной гаммы // Современная прогрессивная философская и социологическая мысль в США. М., 1977. С. 394).
      75 Ср.: Бензе М. Указ. соч. С. 206.
      76 См.: Там же. С. 214.
      77 Вопросы взаимовлияния искусства и науки рассматриваются, например, в работе: Планчарт А. Развитие знания и становление искусства//Импакт: наука и общество. 1985. № 3. С. 15-24.
      78 См.: Моль А. Социодинамика культуры. М., 1973.
      79 См.: Там же. С. 133.
      80 См.: Там же. С. 205-206.
      81 Еще Гельвеции заметил, что "обширность ума измеряется числом идей И сочетаний их" (Гельвеции К. А. Соч. Т. 1. М., 1973. С. 332).
      82 См.: Frank П. Op. cit. P. 127.
      83 См.: Redeker H. Zur Methodologie der Erforschung des asthetischen Bewufitseins //DZfPh. 1980. H. 2. S. 224.
      84 "Истина и красота, - пишет Дж. Беркли, - похожи друг на друга тем, что самое строгое исследование идет им обеим на пользу, тогда как ложный блеск обмана или маскировки не может устоять перед пересмотром и чрезмерно детальной проверкой" {Беркли Дж. Соч. М., 1978. С. 298).
      85 Frank H. Op. cit. P. 130.
      86 Frank H. Das BewuBtsein als "Ding an sich" der Kybernetik. // Bewu-fitsein. Ein Zentralproblem der Wissenschaften. Baden -Baden, 1975. S. 58.
      87 См.: Зарипов Р. X. Кибернетика и музыка. М., 1971; Он же. Машинный поиск вариантов при моделировании творческого процесса. М., 1983.
      88 Биркгофф Г. Математика и психология. М., 1977. С. 76.
      89 Шефтсбери Э. Эстетические опыты. М., 1975. С. 482-483.
      90 Финк Д. Вычислительные машины и человеческий разум. М., 1967. С. 268.
      91 "Умозрение, - пишет Г. Парсонс, - не может продолжаться слишком долго, если человек хочет выжить. Умозрение должно превратиться в предвидение" (Парсонс Г. Умственная деятельность человека как материальная сила // Современная прогрессивная философская и социологическая мысль в США. М., 1977. С. 197-198).
      92 См. Там же. С. 180.
      93 Заметим, что необходимо различать "качественный" формализм в искусстве, который обходится без каких-либо математических средств и несет в себе часто негативную функцию, служащую предметом критики, и формализм количественный, предполагающий в процессах художественного выражения использование строгих научных (логико-математико-кибернетических) средств.
      94 Хант Э. Искусственный интеллект. М., 1978. С. 28.
      95 Речь идет о самовоспроизведении кибернетических устройств.
      96 Павлов Т. Кибернетика и искусство // Избранные труды по эстетике М, 1978. С. 459.
      97 Гельвеции недвусмысленно заметил: "Ум есть собственно то, что условились называть умом" (Гельвеции К. А. Указ. соч. С. 282).
      98 Финк Д. Указ. соч. С. 221-222.
      99 См.: Саймон Г. Науки об искусственном. М., 1972. С. 7, 17.
      100 Аристотель. Физика. М., 1937. С. 45.
      101 См.: Аристотель. Соч. Т. 1., М., 1975. С. 374.
      102 См.: Тавризян Г. М. Философия техники//Новейшие течения и проблемы философии в ФРГ. М., 1978.
      103 См., например, Сомов Ю. О количественной оценке эстетических достоинств промышленных изделий//Техническая эстетика. 1968. № 10.
      104 См.: Кантор К. М. Красота и польза (социологические вопросы материально-художественной культуры). М., 1967. С. 16.
      105 См., например: Моль А. Теория информации и эстетическое восприятие. М., 1966.
      106 На возможность информационного содержания промышленных изделий указывали различные авторы: А. А. Харкевич, Л. Тондл, Г. Джекобсон и др. Существует даже методика подсчета количества информации в технических объектах, например, легковом автомобиле, электрической установке и т.д. (см.: Jacobson H. The Informational Content of Mechanisms and Circuits//Information and Control. 1959. Vol. 2, 3).
      107 См.: Василев С. Теория на отражениего и художествената специфика. София, 1967.
      108 Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М., 1963. С. 668.
      109 См.: Войшвилло Е. К. Попытка семантической интерпретации статистических понятий информации и энтропии // Кибернетику - на службу коммунизму. Т. 3. М.; Л., 1966.
      110 См.: Урсул А. Д. Прагматический аспект научной информации (методологические проблемы)//Научно-техническая информация. Сер. 2. 1968. № 8.
      111 Вообще ценность характеризует качество, но конкретное качество существует лишь в определенном диапазоне количественных различий. Поэтому нет ничего странного в том, что ценность может определяться посредством количества информации.
      112 См.: Харкевич А. А. О ценности информации//Проблемы кибернетики. Вып. 4. М., I960.
      113 См.: Sloman A. The Computer Revolution in Philosophy. Hassoks, 1978.
      114 Маркс К., Энгельс Ф. Соч. Т. 46. Ч. II. С. 204.
      Глава VII
      1 См.: Лафарг П. Личные воспоминания о Карле Марксе//Воспоминания о К. Марксе и Ф. Энгельсе. 2-е изд. Ч. I. M., 1983. С. 144. 9 Клаус Г. Кибернетика и общество. М., 1967. С. 363. я Винер Н. Творец и робот. М., 1966. С. 96. 4 Там же. С. 101.
      3 См.: Чогг И. Dialektischer Determinismus und allgemeine Systemtheorie. DZfPh, 1977. H. 6. S. 659.
      4 Гвишиани Д. М. Материалистическая диалектика - философская основа системных исследований [/ Системные исследования. М., 1980. С. 16.
      7 Ср Warnke С. Dialektik und Systemdenken in der Gesellschaftserkenntnis. DZfPh, 1977. H. 1. S. 793.
      8 См.: Аверьянов А. Н. Системное познание мира. М., 1985.
      9 Ср.: Кузьмин В. П. Принцип системности в теории и методологии К. Маркса. М., 1976. С. 245: Пушкин В. Г. Самосознание философии: критерии радиональности // Самосознание в философии. Л., 1987. С. 3-18.
      10 Садовский В. Н. Системный подход и общая теория систем: статус, основные проблемы и перспективы развития//Системные исследования. М., 1980. С. 38-39.
      11 Бирюков Б. В., Геллер Е. С. Кибернетика в гуманитарных науках М, 1973. С. 10.
      12 См.: Пушкин В. Г. Современный материализм и мировоззренческие аспекты кибернетики//Современный материализм: особенности, проблемы, тенденции Пермь, 1985. С. 119-124.
      13 Бир Ст. Кибернетика и управление производством. М., 1963. С. 35.
      14 Афанасьев В. Г. На пути к социальной кибернетике // Кибернетика и диалектика. М., 1978. С. 42.
      15 Кибернетику-на службу коммунизму. Т. 5. М., 1967. С. 305.
      16 См.: Марков М. Теория социального управления. М., 1978. С. 324.
      17 Ср.: Hiebsch H., Vorwerg М. (Lett). Sozialpsychologie. Berlin, 1979. S. 40.
      18 Ср.: Парыгин Б. Д. Социальная психология как наука. Л., 1967.
      19 Ср.: У ледов А. К. Об определении социалистических коллективов и исследовании их жизни // Философские науки. 1968. № 5; Он же. Общественная психология и идеология. М., 1985.
      20 Проблемы, решение которых состоит в добровольном синтезе индивидуальных целей в одну групповую цель, принятую всеми членами группы, могут быть названы социальными проблемными ситуациями. Они заключают в себе конфликты, которые могут изучаться на моделях (ср.: Hiebsch Н., Vorwerg M. (Lett). Op. cit. P. 419.
      21 Марков М. Указ. соч. С. 324-325.
      22 См.: Пушкин В. Г. Социальная психология и кибернетика//Социальная психология и философия. Л., 1971. С. 3-12; Он же. Кибернетические принципы самоорганизации. Л., 1974.
      23 Винер Н. Кибернетика и общество. М., 1958. С. 31.
      24 См.: Вельтнер К- Информационно-психологический подход в педагогике// Зарубежная радиоэлектроника. 1968. № 12.
      25 Процессы переработки информации могут субъектом не осознаваться. Переработка на неосознаваемом уровне осознанно или неосознанно воспринятой информации с последующим вынесением осознанных решений является важнейшим аспектом теории бессознательного. При этом делаются попытки связать вопросы неосознаваемой переработки информации с идеями современной теории машинного интеллекта (см.: Бассин Ф. В. О некоторых современных тенденциях теории "бессознательного"": установка и значимость // Бессознательное: природа, функции, методы исследования. Т. 4. Тбилиси, 1985. С. 436- 439; Пушкин В. Г. Психика, сознание, бессознательное // Проблемы сознания в философии и научном познании. Л., 1985. С. 9-10).
      26 См.: Klaus G., Liebscher H. Systeme, Informationen, Strategien. Berlin,
      1974. S. 228-318.
      27 См.: Hiebsch H., Vorwerg M. (Leit). Op. cit.
      28 Сэв Л. Марксизм и теория личности. М., 1972. С. 229.
      29 Шибутани Т. Кибернетический подход к мотивации // Кибернетические проблемы бионики. Вып. I. M., 1971. С. 141.
      30 См.: Пушкин В. Г. Системно-кибернетический подход в социальном познании//Детерминация социального познания. Л., 1983. С. 3-16.
      31 См.: Rapoport A. Philosophie heute und morgen. Einfiihrung ins opera-tionale Denken. Darmstadt, 1971.
      32 Пэнто Р., Гравитц М. Методы социальных наук. М., 1972. С. 278.
      33 Ср.: Главек А. Буржуазные мировоззренческие интерпретации научно-технического прогресса//Вопросы философии. 1972. № 9. С. 43-44.
      34 Марков М. Указ. соч. С. 317.
      35 См.: Пушкин В. Г. Кибернетические принципы самоорганизации. Л., 1974.
      36 Дубровский Д. И. Исследование самоорганизующихся систем и глобальные проблемы современности//Философские науки. 1978. № 2. С. 133.
      37 Афанасьев В. Г. Динамика социальных систем//Коммунист, 1980. № 5. С. 59.
      38 Klaus G. Beitrage zu philosophischen Problemen der Einzelwissenschaften. Berlin, 1978. S. 110.
      39 Афанасьев В. Г. Указ. соч. С. 68.
      40 Там же.
      41 Маркс К., Энгельс Ф. Соч. Т. 27. С. 402-403.
      42 Там же. Т. 3. С. 3.
      43 Сэв Л. Указ. соч. С. 399.
      44 Гибш Г., Форверг М. Введение в марксистскую социальную психологию М., 1972. С. 68.
      45 См.: Пушкин В. Г. Саморазвитие индивида и социальная детерминация // Социальная психология и философия. Л., 1975. С. 101-117.
      46 Ленин В. И. Поли. собр. соч. Т. 1. С. 424.
      47 Гибш Г., Форверг М. Указ. соч. С. 66-67.
      48 "Психологический прогресс" (термин Л. Сэва) - увеличение основного фонда способностей индивида.
      49 См.: Афанасьев В. Г. О системном подходе в социальном познании// Вопросы философии. 1973. № 6. С. 109.
      50 Маркс К., Энгельс Ф. Соч. Т. 12. С. 710.
      51 В структурном плане (в отличие от генетического), конечно, необходимо говорить о первичности общества и вторичности социализирующейся личности.
      52 Сэв Л. Указ. соч. С. 112.
      53 Ср.: Okun В. Gesellschaftlicher und individueller Erkenntnisprozess DZfPh, 1973. H. 9. S. 1090.
      54 Парыгин Б. Д. Структура личности // Социальная психология и философия. Л., 1971. С. 147.
      55 "Личность, - пишет С. Попов, - это единство сознания и поведения" (Попов С. Сознание и социальная среда. М., 1979. С. 58).
      56 См.: Пушкин В. Г. Личность: сознание, поведение и развитие//Проблемы развития целостности личности. Л., 1984. С. 10-21.
      57 Хотя более точное рассмотрение эмоциональности в теории эмоционального поведения устанавливает зависимость ее от выполнения потребностей в реальном масштабе времени, то есть объясняет связь эмоций с социальным взаимодействием.
      58 Сэв Л. Указ. соч. С. 341.
      59 Клаус Г. Указ. соч. С. 373.
      60 См.: Маркарян Э. С. Вопросы системного рассмотрения культуры и человеческой деятельности // Исторический материализм как теория социального-познания и деятельности. М., 1972.
      61 См.: Американская социология. Перспективы, проблемы, методы. М., 1972. С. 29.
      82 Сэв Л. Указ. соч. С. 373-374.
      63 Паск Г. Значение кибернетики для наук о поведении // Кибернетические проблемы бионики. Вып. 2. М., 1972. С. 14-15.
      64 "Свобода человека состоит в свободном пользовании своими способностями" (Гельвеций К А. Соч. Т. 1. М., 1973. С. 175).
      65 Сэв Л. Указ. соч. С. 529.
      66 О техническом отчуждении человека см.: Klaus G. Beitrage zu philosophischen Problemen der Einzelwissenschaften. Berlin, 1978. S. 77-80.
      67 Ibidem. P. 392-393.
      68 См.: Проблема эффективности в современной науке. Кишинев, 1985. С. 245-246.
      69 Ср.: Резвицкий И. И. Коммунизм и индивидуальность человека. Л., 1973. С. 10.
      70 См.: Парыгин Б. Д. Общественное настроение. М., 1966. С. 321.
      71 См.: Пушкин В. Г. О морально-психологической надежности личности// Социальная психология и философия. Л., 1971. С. 164-176.
      72 Маркс К., Энгельс Ф. Соч. Т. 3. С. 373.
      73 Там же. С. 440. Характерно также высказывание А. Моля, анализирующего западную культуру: "Таким образом, можно сказать, что случайность, остается единственным убежищем свободы в современном обществе" (Моль А. Социодинамика культуры. М., 1973. С. 366).
      74 Афанасьев В. Г. О системном подходе в социальном познании // Вопросы философии. 1973. № 6. С. 107.
      75 См.: Пушкин В. Г. "Искусственный интеллект" и социальная кибернетика // Философские основания науки. Вильнюс, 1982. С. 225-228.
      76 Афанасьев В. Г. На пути к социальной кибернетике // Кибернетика и диалектика. М., 1978. С. 44-45. - _
      77 См.: Paul S. Objektive Gesetze. Klassifizierung, simbolische Darstellung, mathematische Abbildung. Berlin, 1979. S. 14.
      78 Там же. С. 64.
      79 Форрестер Дж. В. Антиинтуитивное поведение сложных систем /'/ Современные проблемы кибернетики. М., 1977. С. 13.
      80 Там же. С. 24.
      81 Саймон Г. Науки об искусственном. М., 1972. С. 10.
      82 Гвишиани Д. М. Указ. соч. С. 16.
      83 Вир Ст. Машины, управляющие машинами//Человеческие способности машин. М., 1971. С. 121.
      84 Klaus G. Beitrage zu philosophischen Problemen der Einzelwissenschaften. Berlin, 1978. S. 51.
      85 См.: Управление роботами от ЭВМ. Л., 1980. С. 3.
      86 Поспелов Г. Искусственный интеллект - основа новой информационной технологии//Коммунист. 1988. № 1. С. 94-95.
      87 См.: Маркс К., Энгельс Ф. Соч. Т. 23. С. 397.
      88 Управление роботами от ЭВМ. С. 3.
      89 Абалкин Л. И., Камаев В. Д., Юревич Е. И. Автоматические манипуляторы (промышленные роботы) в народном хозяйстве: социально-экономические аспекты. М., 1980. С. 32.
      90 Попов Е. П., Верещагин А. Ф., Зенкевич С. Л. Манипуляционные роботы. Динамика и алгоритмы. М., 1978. С. 12.
      91 См.: Там же. С. 11-12.
      92 См.: Роботы-манипуляторы. М., 1978. С. 14-15.
      93 Зинченко В., Коваленко Г., Мунипов В. Возможности человека и новая техника//Коммунист. 1986. № 9. С. 74.
      94 Попов Е. П. Роботы - на службу человеку. М., 1981. С. 5.
      95 См.: Маркс К., Энгельс Ф. Соч. Т. 46. Ч. II. С. 213.
      96 См.: Абалкин Л. И., Камаев В. Д., Юревич Е. И. Указ. соч. С. 64.
      97 Там же. С. 55.
      98 Устройство промышленных роботов. Л., 1980. С. 10.
      99 См.: Пушкин В. Г. Изменения социально-психологических характеристик труда в условиях НТР // Научно-техническая революция и особенности социального развития в современную эпоху. М., 1974.
      100 Афанасьев В. Г. На пути к социальной кибернетике//Кибернетика и диалектика. М., 1978. С. 51.
      101 Хант Э. Искусственный интеллект. М.( 1978. С. 403.
      102 Там же.
      103 Глушков В. М. Кибернетика и искусственный интеллект. // Кибернетика и диалектика. М., 1978. С. 182.
      104 Амосов Н. М. Искусственный разум. Киев, 1969. С. 152.
      105 Винер Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине. 2-е изд. М., 1968. С. 309.
      106 BaAka J. Filozofia techniki. Katowice, 1980. С. 9-10.
      107 Макаров М. Г. Категория "цель" в марксистской философии и критика телеологии. Л., 1977. С. 119.
      108 Копнин П. В. Введение в марксистскую гносеологию. Киев, 1966. С. 88.
      109 "Не то ли общо всем орудиям, -писал в свое время Дж. Беркли, - что они применяются только, чтобы сделать то, что не может быть выполнено чистым актом нашей воли?" (Беркли Дж. Соч. М., 1978. С. 310).
      110 Klaus G. Op. cit. P. 112.
      111 Сатерленд Н. Человекоподобные машины. // Человеческие способности машин. М., 1971. С. 37.
      112 См.: Loeser F., Schulze D. Erkenntnistheoretische Fragen einer Kreativi-tatslogik. Berlin, 1976. S. 53.
      113 Идею усиления человеческого разума обосновывал Ф. Бэкон. "Ни голая рука, ни предоставленный самому себе разум, - подчеркивал он, - не имеют большой силы. Дело совершается орудиями и вспоможениями, которые нужны разуму не меньше, чем руке. И как орудия руки дают или направляют* движение, так и умственные орудия дают разуму указания или предостерегают его" (Бэкон Ф. Соч. Т. 2. М., 1974. С. 12).
      114 Фролов И. Т. Современная наука и гуманизм // Ценностные аспекты современного естествознания. Обнинск, 1973. С. 12. См. также: Фролов И. Т., Юдин Б. Г. Этика науки: проблемы и дискуссии. М., 1986.
      115 По мнению В. В. Налимова, "развитие науки в большой шкале времени не может обсуждаться в ценностных терминах, поскольку нет жестко заданной долговременной цели. Не ясно и никогда не будет ясно, можно ли, скажем, исходя из смутного представления о всеобщем благе, изменять генетическую структуру человека. И, следовательно, не ясно, нужно ли в этом направлении развивать науку" (Налимов В. В. Вероятностная модель ценности // Ценностные аспекты современного естествознания. Обнинск, 1973. С. 80).
      116 Фогель Л., Оуэнс А., Уолш М. Искусственный интеллект и эволюционное моделирование. М., 1969. С. 219.
      117 Амосов Н. М. Указ. соч. С. 152.
      118 Сатерленд Н. Указ. соч. С. 37.
      119 Гегель. Философия религии: в 2 т. Т. 1. М., 1975. С. 509.
      120 Одним из штрихов к представлению этой безграничности служит замечание Г. Уолтера: "Мы так привыкли к посредственности, к "среднему арифметическому" уровню нашего окружения, что вряд ли в состоянии представить себе мощь мозга, работающего с полной отдачей" (Уолтер Г Живой мозг М 1966. С. 269). '
      121 Штейнбух К. Автомат и человек. Кибернетические факты и гипотезы М., 1967. С. 222.
      122 Уже Дж. Беркли верно заметил: "Вопрос об ответственности не изменяется в зависимости от того, совершает ли данное лицо какое-нибудь действие с помощью орудия или без него" (Беркли Дж. Указ. соч. С. 330-331).
      123 См.: Пушкин В. Г. Личность и технический прогресс // Коммунизм и личность. Л., 1966. С. 132-142; Он же. Человек и научно-техническая революция//Социальная психология и философия. Вып. 2. Л.,* 1973. С. 27-38; Он же. Личность: сознание, поведение и развитие // Проблемы развития целостности личности. Л., 1984. С. 10-21.
      124 Винер Н. Кибернетика. М., 1968. С. 310.
      125 Переводя результаты развития кибернетики в плоскость социального рассмотрения, Ю. Банька констатирует, что современный человек испытывает определенный комплекс неполноценности перед машиной как творением более совершенным, чем он сам (см.: Banka J. Op. cit. P. 9).
      126 Ср.: Horz H., Seidel D. Humanitat und Effektivitat-wei Seiten der wis-senschaftlich - technischen Revolution? Berlin, 1984.
      127 Beck H. Philosophie der Technik. Trier, 1969. S. 144.
      128 Лезер Ф. Новое в логике и возможности ЭВМ // Кибернетика. Современное состояние. М., 1980. С. 126.
      129 Пекелис В. Д. Морально-этические аспекты и кибернетика // Там же. С. 135.
      130 О социальных аспектах проблемы надежности см.: Пушкин В. Г. Проблема надежности. М., 1971. С. 151-176.
      131 Еще великий моралист К. А. Гельвеций сравнивал развитие этики как науки с геометрией. "Нужно, - писал он, - чтобы всегда неизменные и определенные правила этой науки были связаны с некоторым простым принципом, из которого можно, как в геометрии, вывести бесчисленное множество вторичных принципов. Но этот принцип еще не известен. Следовательно, нравственность еще не наука; в действительности, нельзя давать это название груде не связанных между собою и противоречивых предписаний" (Гельвеций К. А. Соч. Т. 2. М., 1974. С. 516).
      132 Сатерленд Н. Указ. соч. С. 38.
      133 Wernecke A. Biologismus und ideologischer Kjassenkampf. Berlin. 1976. S. 193-195.
      134 В научно-фантастической форме такого рода идеи изложены австрийским кибернетиком Г. Франке. См.: Franke H. W. Em Kyborg namens joe. Berlin, 1978.
      135 Это подчеркивается, например, в следующем высказывании: "Вполне возможно, что моральные проблемы, связанные с разработкой систем, более разумных, чем человек, никогда не встанут перед нами. Возможно, мы сами сотрем себя с лица земли задолго до того, как это могло бы случиться" (Сатерленд Н. Указ. соч. С. 38).
      136 Биркгоф Г. Математика и психология. М., 1977. С. 86-87.
      137 Баев А. А. Социальные аспекты генетической инженерии // Философская, борьба идей в современном естествознании. М., 1977. С. 145-146.
      138 Об утрате компетентности здравого смысла в условиях онаучивания цивилизации см.: Liibbe H. Die Wissenschaften und ihre Kulturellen Folgen. Uber die Zukunft des common sense. Opladen. 1987.
      139 См.: Banka J. Filozofia techniki. Katowice, 1980.
      Заключение
      1 Ленин В. И. Поли. собр. соч. Т. 35. С. 57.
      2 Материалы XXVII съезда Коммунистической партии Советского Союза. М., 1986. С. 85.
      SUMMARY
      V. G. Pushkin & A. D. Ursul
      INFORMATICS, CYBERNETICS, INTELLECT: THE PHILOSOPHIC ESSAYS
      The philosophic aspects of informatics, cybernetics and artificial intellect are interpretated in this book. The philosophic thought of the authors turns to the modern questions of the science development, to its vanguard direction, formed by the informatics and the cybernetics. The contents of the society intellectual development and approaches it creates in order to solve the humanistic, global problems, appearing through the civilization progress, is the main stream of the book. The radically controversive tendencies of the social development of the man, which is called to life by modern scientific-technical revolution stage are discussed.
      Informatisation and computerisation of the society life with all its attributes lead to the methaphysical priority of the moral and humanistic imperatives in the creative development of the personality. The authors' conception leads to some methodologic paradigma, which expresses, in essense, the anthropocyberne-tic component of the modern society development. The idea of using the informa-tic-cybernetic technics and the cybernetic knowledge for man's good, for the sensible interaction between the man and the machine, the society and the technics dominates in this book.
      The interest to the man's creative abilities increases under scientific-technic progress conditions. The creative work is the creation of something new, progressive and social-valid which has not yet been existed in reality. The automate function is to help the man in his creative work. The transmission of the lower forms of the creative work to the machine allows the man to concentrate on its upper forms which actualize its social essense and ability of self-determination. The cybernetic machines are different from all the previous because they serve as a human intellect amplifiers. The computer's work is creative-like when it leads to the reception of some new results by the man.
      Computer's creative work is of the second, derivative level. It is the creative work at the direction determined by the man. It is necessary because the man makes up some progress in his development, giving some kinds of the creative work and problems to the automates. The creation of modern computers rises the creative ability of the man and the society. The fact that the automat repro-ructs man's mental operations and, as far as it can be said, his creative mentality, means, firstly, the man-automate subordination, and secondly, the automat superiority and its significance as special means of help. The social and moral-ethic problems appearing meanwhile need the humanistic orientaton of all the research work in the field of mentality-machine creation.
      The investigation of the philosophic aspects of informatics, cybernetics and the artificial development especially needs deep analysis and more precise definition of the intellect conceptions, the conceptions of mind, mentality, in the course of comparison of the peculiarity of the man's mentality with its cybernetic analogous abilities. Such an investigation, as it pointed out by the authors, suggests a creation of methodologic base for mentality essence understanding. On this way a great interest has a generalising analysis and distinguishing of logical, ghnoseological and euristic principles of the mind. To distinguish the structure and to understand the organising principles of the intellect means to reveal the real base of the fundamentally of the problem, to show its deep specificy. In another terms, the question is set up so that it is necessary to learn the historical, scientific-technical and the ghnoseological aspects of the artificial intellect's problem with the direct participation of the scientific philosophy. This program, in essence, has been realised in this edition. The philosophic contents of the artificial intellect has been revealed, as well as its connection with the main question of philosophy; the important meaning of the man-machine relations harmonisation in the informatic aspect has been shown with an entry in the field of the social relations.
      The scientific novelty of this book is determined a great deal by the system-cybernetic level of the discussion of the problem chosen, including nonelaborated themes. For example in the chapter "The Artificial Intellect and the Human Society" the following questions are discussed: the system-cybernetic approach in the social cognition; the artificial intellect and the social cybernetics; the moral-ethic aspects of the artificial intellect problem. The work contains critics on the behaviorism methodology in the frame of which the ghnoseologic problems of consciousness have been denied in general. While investigating the authors of the book show how the development of an intellect-modelling computerised principles can help us to answer the philosophic-rate questions arising in the scientific-technical revolution.
      Thus, the philosophic content of the cybernetisation and informatisation of the human activity, these deep processes embracing, in essence, all spheras of life of the modern human being, has been revealed in this book. The authors of the book have accentuated their attention on the forming of modern philosophic ideas in the field of informatics and cybernetics arid on general-systamic and general scientific tendencies. It has been shown how the cybernetics through the prism of the philosophic self-consciousness had initiated some new approaches, which are of such a great need in the practical actualisation of the scientific-technical progress. The talk is about the quality analysis to be enreached by the quantity investigation, the creation of the quality-quantity basis of the society's scientific management.
      The monograph is characterised by the special common-scientific and dialectic synthesis of the fundamental problems of the informatics, the cybernetics, and the intellect, which allow the approach toward the key-questions of the world conception and the methodology of the practical problems of the scientific-technical progress acceleration carrying out.