Как вычислять идеи?

В свое время большой Г. Лейбниц выдвинул программу "универсальной характеристики" - языка, символы которой отражали бы их содержание, то есть отношение к другим понятиям - "его знаки сочетались бы в зависимости от порядка и связи вещей". Все мышления, по его идее, должно свестись просто к вычислениям на этом языке по определенным правилам.

Пока этот проект удалось воплотить лишь наполовину формализовать дедуктивный вывод (его делает и ЭВМ), а логику изобретения, логику воображения - нет. Может, здесь окажется полезной комбинаторная геометрия (а наша модель относится к ней), цель которой - находить оптимальное сочетание некоторых элементов-фигур (подобный подход использовал ранее Эдвард де Боно). Модель хорошо отражает различные ситуации, например, наличие конкурирующих теорий - нескольких систем фигур, в которые укладывается данная множество фактов. Или появление факта, не удается составить из известных блоков. Здесь приходится строить новую теорию - разбивать привычные фигуры на части и компоновать их по-новому (делать, соответственно, анализ и синтез). Кроме чисто комбинаторных трудностей, преграда тут еще и в том, что при длительном употреблении каждый образ начинает восприниматься как неделимое целое, с чем связано догматизм в мышлении и бюрократизм в его различных проявлениях. Как правило, здесь нужен свежий взгляд, который нередко имеет посторонний человек.

Конечно, "игра в кубики" - лишь иллюстрация некоторых способов мышления, и говорить об универсальном подходе еще нельзя. И все же такая игра в некоторой степени проясняет, что мог иметь в виду Лейбниц, когда писал, что существует исчисления более важное, чем выкладки арифметики и геометрии, - исчисление идей. В мозгу, вероятно, неясным пока способом создаются связи и отношения между образами - энграмма памяти, а сам мыслительный процесс сводится к перестройкам этой структуры. При этом действует и минимизация - ведь мы всегда стараемся представить совокупность фактов в возможно короткий виде; раньше это называли принципом экономии мышления.

Вообще, потребность в развитии какой-то "новой математики и логики" назрела. Как указывали родители кибернетики и теории систем Джон фон Нейман и Людвиг фон Берталанфи, "логика будет вынуждена претерпеть метаморфозы и превратиться в неврологию в гораздо большей степени, чем неврология - в раздел логики", и "уже давно предпринимаются попытки создать" гештальт-математику ", в основе которой лежала бы не количество, а отношение, то есть форма и порядок ".

Мозг и компьютер

ЭВМ может хранить в памяти любое количество сведений (даже абсолютно бессмысленных) и делать с ними миллионы действий в секунду. Сначала надеялись, что эти достоинства уже гарантируют высокий интеллектуальный потенциал, но вскоре выяснилось, что в широкой осведомленности не обязательно таится мудрость. Ведь, как мы видели, ум - способность не отбрасывать плохие варианты, а находить хорошие, чего примитивным перебором не добьешься.

Человек не запомнит большого объема неорганизованной информации (вроде телефонного справочника), зато знания у нее в голове хорошо структурированы и взаимосвязаны. Они в наибольшей степени отражают существенные стороны реальности: наборы маршрутных "карт" увязаны между собой по вертикали и горизонтали, каждое понятие окружено его "ассоциативной аурой" (Д. С. Лихачев). Это богатство связей позволяет изымать только нужные для дела сведения, а из них уже конструировать нужное решение.

Знаниями о мире, моделью мира необходимо наделить и компьютер. Для этого у него сейчас вводят набор "сценариев". Сценарий - это общий каркас, стереотип, который каждый раз должен наполняться конкретным содержанием. Распознав ситуацию, машина отыскивает соответствующий сценарий, после чего сама ставит вопросы и уточняет для себя недостающие детали.

Это нелегко сделать, если учесть, что запас таких шаблонов у человека поистине колоссален - в них кристаллизуется опыт всего предыдущей жизни. Каждое явление мы видим во многих срезах и ракурсах, а некоторые вещи, например пространственные соотношения, усваиваются бессознательно, в раннем детстве.

Но самое главное отличие в том, что мозг оперирует непосредственно теми емкими образами, которые в нем возникли, то есть ему не нужно каждый раз опускаться до простейших операций. Значит, образное мышление не отделено от памяти, где эти образы как-то отражены, и одновременно с перестройкой памяти самоорганизуется, настраивается на только что созданную язык и "процессор". Это очень трудно воспроизвести прежде всего потому, что физические принципы нейрологической памяти не раскрыты. Сейчас популярная аналогия между оптическими голограммами и энграмма памяти (распределенность по носителю, огромная емкость, ассоциативность). На этом сходстве пытаются строить думающие машины необычного типа - оптоэлектронные, в которых храниться и обрабатываться будут не числовые коды всех понятий, а образы - голограммы.

Другое направление - создание будто аналога нейронной сети из большого массива простых ЭВМ. Хотя каждая из них выполняет несложную функцию, все вместе они манипулируют целыми комплексами состояний. Опять получается нечто похожее на образное мышление.

Так или иначе, но компьютеры должны научиться, как говорил еще один патриарх кибернетики, Клод Шеннон, "выполнять естественные операции с образами, понятиями и неясными аналогиями, а не последовательные операции с десятиразрядный числами". Работа мысли направляется определенными целевыми установками, мотивацией. Сама цель становится тем вершинным образом, который направляет поиск средств для ее достижения.

У нас заложена потребность получить новые впечатления (чувство информационного голода), а также сжать их, охватить одним взглядом. Вероятно, эти установки надо внести в машину, чтобы сделать ее такой, которая активно познает. Наступит день, когда интуитивное мышление, связанное с неизвестными пока механизмами памяти, тоже будет реализовано в виде электронных или иные схем. Постепенно искусственный интеллект начнет догонять, а потом и превосходить своего создателя в решении различных задач, игре в шахматы и т. И будет становиться все более очевидным, что главная разница - не во свойствах мышления как такового, а в том, что человек наделен личностных свойствами, в первую очередь сознанием. "Человек знает, что знает".

Сможет ли машина преодолеть и этот рубеж? Когда она научится сама образовывать новые понятия, то рано или поздно придет к понятию "компьютер". А потом - эффект зеркала: зная, что такое зеркало, и видя в нем свое отражение, она придет к пониманию своего "Я".

 
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   След >