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