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].