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.