человек и ноосфера. Никита Николаевич МоисеевЧеловек и ноосфера
 Скачать 2.57 Mb.
|
|
Имитационные системы и «искусственный интеллект» Рассмотрим подробнее вопрос о рациональном использо- вании всего того комплекса средств работы с информацией, в основе которого лежит электронная вычислительная ма- шина, причем основное внимание уделим тому, какое влия- ние эта новая информационная технология может оказать на совершенствование алгоритмов эволюции. Условимся считать, что читатель разделяет вместе с авто- ром представление о том, что современный компьютер – это только машина, созданная Человеком в качестве ответа на те или иные наши потребности. И коль скоро она появилась, то одна из наших важных задач – научиться вскрывать и эф- фективно использовать для нужд человеческих все те потен- циальные возможности, которыми она обладает. Следует подчеркнуть, что за те полтора десятка лет, ко- торые прошли после появления машин третьего поколения, в этом отношении были достигнуты выдающиеся достиже- ния. Миниатюризация конструкций, удешевление элемент- ной базы, появление цветной графики, рост скоростей вво- да и вывода информации – это всего лишь технические ас- пекты нашего продвижения вперед. Главный прорыв, по мо- ему мнению, был произведен теми, кто использовал вычис- лительную технику. Будем условно называть их машинны- ми математиками, хотя этой деятельностью далеко не всегда занимаются математики-профессионалы. Именно они уви- дели те возможности, которые заложены в новых техниче- ских устройствах, и поняли, что имитация реальности, то есть ее приближенное воспроизведение в машинном экспе- рименте с математическими моделями, и есть та отправная позиция, которая дает Человеку новый могучий инструмент познания. Этот инструмент, надо надеяться, однажды позволит Че- ловеку войти в ноосферу и заложить основу научного управ- ления развитием земной биосферы. Решающую роль здесь призвана сыграть концепция имитационных систем, кото- рая возникла еще в эпоху электронных машин второго по- коления, а с появлением машин третьего и четвертого поко- лений получила новые технические возможности своей ре- ализации. Появление первых больших систем имитации и их использование для решения проблем, ранее недоступных Человеку, и есть, наверное, начало той революции в сред- ствах изучения реальности и оценке последствий наших дей- ствий, которая существенно облегчит решение глобальных проблем современности. Об имитационных системах мы уже говорили. Я думаю, что из всего того арсенала способов использования элек- тронной вычислительной техники, который родился за по- следние 15–20 лет и относится к понятию «искусственный интеллект», системы имитации являются, может быть, са- мым важным. Несмотря на мою критику термина «искус- ственный интеллект», мне кажется, что специалисты в обла- сти системного программирования и искусственного интел- лекта сужают смысл этого термина. Они говорят в основном о технических средствах и той логике программирования, которая принципиально упрощает все процедуры общения с компьютером. Такие вопросы, конечно, важны, даже очень важны. Но они относятся все же лишь к сервису, необходи- мому для построения и эксплуатации систем имитации. И еще одно замечание, которое носит лингвистический характер. В контексте рассуждений об имитационных систе- мах лучше говорить не об искусственном, а о «коллектив- ном» интеллекте. В самом деле функционировании имита- ционной системы опирается на компетенцию и способности целого ряда специалистов (экспертов), которые являются ее составными элементами – субъектами, ассоциированными с системой. Но еще лучше обходиться вообще без употребле- ния термина «интеллект», ограничиваясь четким понятием «имитационная система» (или «система имитации»), в со- держание которого добавляется то, во имя чего создается та или иная проблемно-ориентированная вычислительная си- стема, например, система имитации биосферных процессов. Большие имитационные системы, безусловно, являются вер- шиной, достигнутой учеными в использовании компьютера. И именно с подобными системами я связываю перспективы реализации принципов коэволюции человека и биосферы. Примечание. В повседневной жизни более рельефно выделяются другие, гораздо более простые аспекты использования электронных машин: экспертные системы, коммерческие сети, автоматизированные системы управления и многое другое, о чем сегодня говорится и пишется. Успехи машинной имитации реальности, возможности человеко-машинного диалога, создание сетей, связывающих не только компьютеры, но и пользователей, дают известные основания для утверждения одной идеи, которая еще сего- дня может показаться чистой утопией. Для ее объяснения попробую воспользоваться рассуждением по аналогии. Человеческий мозг состоит из нейронов, каждый из ко- торых вряд ли существенно отличается от нейронов мозга других высших животных. Поэтому качественная специфи- ка мозга человека, рождение интеллекта объясняются не со- вершенством отдельных нейронов, а их системной организа- цией и, конечно, количеством. Сложность структуры связей между нейронами в человеческом мозге, совершенство спо- собов обмена информацией и объемов перерабатываемых информационных потоков – вот что, вероятнее всего, явля- ется причиной качественного отличия человеческого интел- лекта от мыслительных способностей животного. Морфологическое развитие мозга человека прекратилось несколько десятков тысяч лет тому назад. Но это вовсе не означает, что прекратилось совершенствование «интеллекта человечества», если подобный термин имеет право на суще- ствование. Связи между людьми, обмен информацией меж- ду «локальными интеллектами» приводят к некоторому про- цессу коллективного мышления, к необычайному ускорению познания, накопления и использования знаний. Успехи информатики, понимаемой во всем многообра- зии, обуславливают появление феномена, который я осме- люсь назвать «коллективным интеллектом». Пока что про- цесс его становления и развития идет в значительной степе- ни стихийно, но, я думаю, не за горами то время, когда сеть человеческих интеллектов – своеобразных «нейронов» кол- лективного мозга, объединенных с машинными комплекса- ми, сделается предметом специальных исследований, а мо- жет быть, и проектирования, так как откроет совершенно но- вый этап в познании и управлении окружающим миром. Вычислительные системы и имитация разума Начать этот раздел мне хотелось бы с одного замечания об удивительной особенности конкретной прикладной дея- тельности специалистов, создающих крупные вычислитель- ные комплексы. Я буду ссылаться на опыт Вычислительного центра Академии наук СССР, но мне кажется, что все мы, работающие с большими системами имитации, идем в од- ном и том же направлении, хотя и используем подчас различ- ную терминологию. Уже сейчас я замечу, что наша деятель- ность последних двух десятилетий невольно подводит к ис- пользованию терминов «сознание», «подсознание», «интуи- ция» и т. д. Далее я постараюсь показать, что такая терми- нология имеет определенный смысл. Рис. 1. Мы уже говорили о том, что в физике, химии, биологии, экономике, технике и многих других областях человеческой деятельности часто единственными средствами исследова- ния являются математическое моделирование и машинный эксперимент с помощью имитационных систем. Сегодня уже накоплен значительный опыт работы с подобными система- ми и уместно делать определенные выводы. Прежде всего заметим, что, как бы ни были различны задачи, для решения которых создаются те или иные ком- пьютерные экспериментальные установки, в них всегда при- сутствуют некоторые общие элементы. Очень условно такая универсальность продемонстрирована на рис. 1. Любая имитационная система неким образом интерпре- тирует реальность. Обычно это делается при помощи двух различных описаний: пассивного банка данных – ПБД и сце- нариев внешней обстановки. ПБД содержит совокупность сведений об исследуемой системе и параметрах внешней среды (обстановки). Так, например, для системы, имитиру- ющей процессы, протекающие в биосфере, ПБД состоит из числовых значений основных характеристик атмосферы и океана, которые не варьируются в процессе машинного экс- перимента. Сценарий описывает динамические воздействия на систему. Он содержит внешние характеристики, влияние которых на моделируемую систему мы хотим изучить. В био- сферных моделях сценарии бывают посвящены описанию предполагаемых антропогенных воздействий на биосферу. Заметим, что пока здесь еще ничего не сказано о самой модели. На начальном этапе мы имеем дело только с «сырой» информацией. И ее переработка, осмысление – это чрезвы- чайно трудоемкий и длительный процесс. Внешняя среда через ПБД и сценарий воздействуют на си- стему, причем информация об этих воздействиях поступа- ет по многочисленным и очень разным каналам. Например, при формировании системы, имитирующей глобальные био- сферные процессы, мы должны иметь каналы для обработ- ки информации об атмосфере, океане, появлении облаков, выпадении осадков, образовании снежного покрова, его та- янии, состоянии лесных массивов и т. д. и т. п. И на первом этапе эта информация обрабатывается поканально, причем эта обработка может и не быть связанной непосредствен- но с работой компьютера. На этом этапе возникают различ- ные частные модели, параметризации тех процессов, кото- рые плохо формализуемы (например, образование облаков), разного рода экспертные оценки и т. д. Этот первый этап обработки информации я назвал этапом «конвейерной машины». Такое название оправдывается тем, что работа с информацией здесь ведется в отдельных кана- лах, как правило, разными людьми и практически независи- мо друг от друга. Если этот этап машинизирован и каждый канал обеспечен собственным компьютером, то быстродей- ствие здесь может быть очень высоким за счет распаралле- ливания операций. Поэтому работа имитационной системы на этом этапе подобна работе многопроцессорной электрон- ной вычислительной машины, работающей по конвейерному принципу. Но этот этап выполняет лишь предварительные обязан- ности. И все эти разные каналы поступления информации несут не разрозненные, а взаимосвязанные данные. Наступа- ет момент, когда эти связи должны быть учтены. Поступле- ние новой информации должно прекратиться. Все получен- ные знания должны быть взаимоувязаны. Начинается новый этап – этап «организующей программы». Это важнейший этап в создании системы имитации. Он представляет собой не что иное, как набор процедур анализа всей поступившей информации, анализ связей полученных данных по разным каналам и, наконец, что самое главное, выработка некоторой «минимальной модели». Какими бы мощными вычислительными средствами ни располагал исследователь, как бы ни был он талантлив, его возможности всегда ограничены. Следовательно, сопостав- ляя цели работы со своими возможностями и результата- ми анализа полученной информации, он создает модель, то есть описание, приближенно отражающее определенные свойства изучаемой реальности, особенности изучаемого яв- ления. Вот эту модель я и называю «минимальной». Но, на- верное, ее лучше называть «минимаксной», ибо она мини- мально простая из числа тех описаний, которые в макси- мальной степени учитывают реальность в рамках тех воз- можностей, которыми располагает исследователь. Да про- стит меня читатель за такую тарабарщину. Но такое слово- сочетание точно отражает то, что происходит на этом этапе математического моделирования. Заметим, что проблема построения математической мо- дели (лучше даже говорить о системе моделей), годной для использования, весьма нетривиальна: стандартных правил для ее построения просто нет и, наверное, не будет! Тре- бования к описанию очень противоречивы: модель должна быть и достаточно простой, и достаточно точно отражать реальность. Исследователь сталкивается с тем обстоятель- ством, что для одной и той же совокупности опытных дан- ных можно построить очень много разных вариантов описа- ния. Это – следствие, в частности, того, что мы не владеем никогда вполне точным знанием отдельных фрагментов про- цесса, кирпичей, из которых строится математическая мо- дель, следствием неточности исходной информации и теми трудностями принципиального характера, о которых я гово- рил в параграфе об «алгоритмах сборки». Поэтому и оконча- тельные результаты лишены обычной аптекарской точности, а исследователь должен суметь из одинаково неточных опи- саний выбрать наиболее простое. Данная проблема «прак- тического моделирования» еще не приобрела статуса мате- матической задачи, хотя математики ею уже и начали зани- маться. Следующий шаг – анализ минимальной модели. Так, на- пример, в нашей биосферной модели (созданной в Вычис- лительном центре АН СССР) мы использовали целый ряд сценариев человеческой активности. В частности, были про- анализированы и сценарии ядерной войны, разработанные К. Саганом и его сотрудниками. Расчеты с помощью нашей минимальной модели показали, что все облака сажи, кото- рые образуются в результате ядерных пожаров, постепенно сольются в единое сажевое облако, которое, как одеяло, оку- тает Землю – всю Землю, в том числе и полярные области. Это и есть результат машинного эксперимента, который нам позволяет увидеть результаты действий людей, если они бу- дут происходить, следуя данному сценарию. Результат изоб- ражен на рисунке 1 буквой Р. Справа от основной схемы изображен круг с буквами ИИ. Это и есть так называемый искусственный интеллект или, вернее, то, что принято называть этим термином в специаль- ной литературе, то есть новая технология работы с информа- цией, включающая в себя не только специальные принципы обращения с базами данных и процедуры их переработки, но и вспомогательные программные средства, помогающие исследователю контактировать с вычислительной машиной. Эти вспомогательные средства качественно упрощают про- ведение машинного эксперимента. Особую роль в подобной системе играет сценарий. Он призван описывать внешнюю обстановку, влияние которой на систему изучает исследователь, и потому представляет со- вокупность вопросов, которые исследователь задает Приро- де: а что будет, если?.. Значит, сценарий определяет важнейшую составную часть пассивного банка данных. Поэтому на рисунке он со- единен с ПБД стрелкой. Но одновременно на этом рисунке показана еще одна стрелка, соединяющая сценарий с орга- низующей программой. Термин «организующая программа» не совсем точен. В этом блоке нет стандартных процедур, которые формирова- ли бы «минимальную модель». Ее создание – это всегда акт творчества исследователя. А он, разрабатывая модель, ори- ентируется не только на особенности вычислительной техни- ки и технологию математических расчетов, но и на те вопро- сы, которые задавал в своем исследовании, то есть на сце- нарий. Для разных сценариев «минимальные модели» могут оказаться разными. Наконец, на рисунке 1 нанесена еще одна пунктирная линия, соединяющая результат и сценарий. Она означает следующее: получив определенный результат, исследователь может поставить и новый вопрос, то есть внести определен- ные изменения в сценарий. Как бы ни были сложны системы, создаваемые для ма- шинного эксперимента, они бесконечно проще систем, пред- назначенных для принятия решений, то есть выбора альтер- натив действия. Система имитации, о которой только что шла речь, предназначалась для исследовательских целей. Но принятие того или иного решения – это выбор альтернатив действия, который мы можем сделать только в том случае, когда мы знаем последствия своих решений. Значит, в осно- ве процедуры принятия решений о выборе альтернатив все- гда должен быть некоторый эксперимент, набор альтернатив и способов их сравнения, позволяющий сделать сам выбор. Таким образом, вычислительная система, предназначен- ная для выбора варианта решения, то есть альтернативы дей- ствия, необходимо должна содержать в качестве важнейшей составной части систему, способную получать характеристи- ки альтернативы, то есть сценария. Такая система была толь- ко что описана. На рисунке 2, с помощью которого я буду да- вать пояснения особенностей вычислительных систем такого типа, в нижней его части расположена система изучения аль- тернативы, то есть экспериментальной компьютерной уста- новки, схематично изображенной на рисунке 1. Рис. 2. На рисунке 2 есть и пассивный банк данных, и некоторый сценарий. Так, в системах, которые разрабатываются для ре- шения проблем комплексного развития того или иного ре- гиона, в ПБД записана вся информация о регионе, необхо- димая для построения модели: данные об особенностях его природной среды, производственной деятельности и соци- альных условиях. Сценарий – это своеобразный заказ реги- ону, определяющий его место в хозяйственной и духовной жизни страны, это один из вариантов его развития. Этап кон- вейерной машины также присутствует на этом рисунке: он состоит из частных моделей, выработанных местными ор- ганизациями или исследователями, которые занимались от- дельными частными проблемами (социальными, в частно- сти!). В таких системах есть всегда и некоторая минимальная модель. На ее уровне уже отфильтрованы все частности и де- тали: избыток информации столь же вреден, как и ее недо- статок, ибо из-за деревьев не видно леса. Поэтому в моде- ли сохраняются только те особенности процессов, которые сравнимы по их числовым характеристикам. Итак, приняв ту или иную альтернативу человеческих действий, мы получаем возможность оценить ее природные последствия. Но это лишь первый шаг на пути выбора аль- тернативы. На уровне минимальной модели появляется новый, очень важный элемент системы – активный банк данных (АБД). При формировании имитационной системы и в процессе экспериментирования происходит изучение реальной систе- мы. Исследователь все глубже и подробнее вникает в ее особенности, познает ее реакции на внешние воздействия. АБД – это хранилище той информации о системе, которое наполняется в процессе ее изучения. На рисунке 2 я изобразил два активных банка данных, и один из них обозначен пунктиром. Дело в том, что мини- мальная модель, как правило, достаточно сложная конструк- ция, и каждый из машинных экспериментов требует доволь- но большой затраты времени. А на следующем этапе выбора альтернативы нам снова приходится проделывать множество экспериментов, меняя параметры сценариев, и для частого использования эта ми- нимальная модель обычно бывает малопригодна. Поэтому во всех созданных больших имитационных системах всегда наряду с минимальной моделью разрабатывается ее упро- щенная версия, так называемая модель для «быстрых алго- ритмов». Именно с помощью такой модели и формируется основной информационный массив для его использования в процедурах принятия решений. Следующий важнейший элемент новой системы – это «блок формирования целей». Это, наверное, ее самый важ- ный блок. Сценарий всего лишь «установка», его недоста- точно для назначения целей. В социально-природных систе- мах не может быть внешних целей – они формируются в недрах самой системы. При этом вырабатывается не одна цель, а целый спектр, часто противоречивых целей. Напри- мер, обеспечение предельной экологической чистоты и чи- стоты экономически выгодной. Многие цели носят социаль- ную окраску и т. д. Прежде чем составить перечень и ранжи- ровку целей, исследователь должен сделать много прикидок, то есть провести многочисленные эксперименты с имитаци- онной системой, задавая ей вопросы: а что, если?.. Назначение целей – это всегда акт неформальный. Он тре- бует творчества субъекта, хотя теперь и существует доста- точно развитая технология анализа возможных целей, спо- собная помочь исследователю более отчетливо увидеть си- туацию. Следующий важный блок – это блок принятия решений. Он тесно связан с моделью для «быстрых алгоритмов». Я еще раз повторю: минимальная модель – это предельно до- пустимое по своей полноте описание. Но для формирования замысла или выбора альтернативы развития региона нужны многочисленные прикидки, оценки, нужен массовый экспе- римент. Другими словами, нужны «быстрые алгоритмы». Выбор всегда субъективен. Но он должен основываться на объективных знаниях – должен проводиться с открыты- ми глазами. И именно благодаря массовому эксперименту с упрощенной моделью создается вариант технического про- екта, в котором выбираются технологии, не очень экологиче- ски чистые и не сверхдорогие, или программа развития ре- гиона, которая оказывается некоторым компромиссом меж- ду различными интересами различных групп. Замечу еще, что любые процедуры формирования регио- нального проекта развития или выбор варианта проекта но- вого строительства, связанного с учетом экологических фак- торов, неизбежно опираются на те или иные способы сжатия множества возможных альтернатив. Поэтому при создании блока принятия решений большое место занимает разработ- ка математического обеспечения, позволяющего облегчить селекцию возможных альтернатив и отбраковку неудовле- творительных вариантов. Примечание. АБД, который помещен в нижней части рисунка, связан пунктирной стрелкой с блоком принятия решений. Она указывает на то, что процедуры принятия решений в той или иной степени опираются на интуицию. Систему имитации для принятия решений я описал сверхсхематично. На деле, конечно, приходится учитывать различные обратные связи, приходится делать многочислен- ные уточнения и пересчеты и т. д. Пусть, например, в резуль- тате работы блока процедур принятия решений вырабатыва- ется несколько альтернатив. И они нам представляются эк- вивалентными, а нужна только одна! Тогда мы снова возвра- щаемся к минимальной модели. Поскольку она весьма пол- но описывает изучаемый объект, то мы можем сопоставить свойства альтернатив уже гораздо подробнее, нежели с по- мощью модели для быстрых алгоритмов. Читателю может показаться, что я отвлек его внимание на обсуждение вопросов, носящих технологический характер. Это не совсем так. Во-первых, во взаимоотношениях Приро- ды и Человека, в обеспечении их коэволюции огромную роль будут играть системы, позволяющие заменить натурный экс- перимент машинной имитацией реальностей. Она – ключ к пониманию многих особенностей современности. Во-вто- рых, оказывается, что, несмотря на огромное различие в тех задачах, ради решения которых создаются системы компью- терной имитации, эти системы в своей архитектуре имеют много общих черт. Такой факт мне представляется отнюдь не случайным. Он заслуживает серьезного внимания. По- пробуем высказать несколько предположений, его объясня- ющих. Сталкиваясь с рядом конструкций, созданных Человеком, волей-неволей начинаешь искать аналоги, и прежде всего в явлениях Природы. Не копируем ли мы в своей деятельности процессы, происходящие вокруг нас в живой природе, кото- рая является для Человека, так сказать, естественной шко- лой? Конечно, в Природе мы далеко не всегда находим образ- цы для подражания, и в таких случаях рождаются идеи ко- леса, воздушного винта и т. п. Но затем возникает невольно еще один вопрос, относящийся уже к нашему предмету: а не могут ли существовать некоторые универсальные подходы и к работе с информацией или хотя бы универсальные блоки и схемы? Что об этом говорит Природа? Анализируя большие системы имитации, системы, в ко- торых в результате переработки огромных массивов инфор- мации формируется некоторый определенный способ дей- ствий или поведения, невольно задумываешься о возмож- ной аналогии с деятельностью мозга. Ведь мозг – это тоже «конструкция», созданная, правда, не Человеком, а Приро- дой для подобных же целей – для восприятия информации о внешней среде и собственном организме, для ее трансфор- мации в некую модель представлений об окружающем мире и для выработки определенного способа действий. Другими словами, мозг – это тоже некоторая имитацион- ная система, возникшая в живом мире, следуя потребностям его носителей, для адаптации живых существ к условиям в окружающей среде. Не следуем ли мы теперь при машинном моделировании внешней обстановки невольно тем же путем, которым уже однажды прошла Природа? Используя органы чувств, человеческий мозг восприни- мает информацию и обрабатывает ее по миллионам неза- висимых каналов. В мозг человека как бы встроена мощ- нейшая электронная машина, работающая по конвейерному принципу. Ее производительность огромна. Ее быстродей- ствие оценить очень трудно – это по меньшей мере трилли- оны арифметических операций в секунду. И вся эта инфор- мация нужна для построения индивидуального образа окру- жающего мира – того, что я назвал, говоря об имитационных системах, минимальной моделью. В деятельности мозга можно выделить два уровня, две ка- чественно разные формы его деятельности: сознание и под- сознание. Если говорить образно, то вычислительные систе- мы, создаваемые только для машинного эксперимента, вы- полняют ту роль, которую при работе мозга человека выпол- няет подсознание. Но подсознание не ограничивается созда- нием представления об окружающей обстановке. Есть еще одно важное обстоятельство, которое отличает подсознание нашего мозга от вычислительной системы, создаваемой для проведения машинного эксперимента, – это активный банк данных, присутствующий в каждом человеке. Я уже говорил о том, что в АБД накапливается информа- ция о прецедентах – об опыте изучения системы (или опы- те ее функционирования), если речь идет о системе имита- ции, создаваемой для выбора способа действий. Затем эти прецеденты – результаты опытов с минимальной моделью – используются в блоке принятия решений в качестве «табли- цы обучения», с помощью которой проводится отбраковка негодных решений «по аналогии». Вероятно, аналогичный процесс идет в реальном подсо- знании. Там есть свой АБД, где накапливаются прецеденты. Но теперь эти прецеденты выдает не машина, а жизненная практика субъекта. Там же, то есть в подсознании, формиру- ется не только минимальная модель, но и некоторое множе- ство интуитивных решений. Только алгоритмы работы с на- копленной информацией никто не придумывает – они явля- ют собой результат длительного естественного отбора – они изначально заложены в мозге каждого человека. Вот поче- му кибернетические представления В. Я. Сергина о приро- де интуиции мне кажутся правдоподобными (см. подробнее: Сергин В. Я. Сознание и подсознание. – «Химия и жизнь», 1986, № 10). Примечание. Используя термин «подсознание», я вкладываю в него смысл несколько более узкий, чем тот, который после работ Фрейда стали использовать в литературе. Подсознанием я называю ту составляющую информационной системы человека, деятельность которой (образ окружающего, интуитивное представление, ассоциации и т. д.) не контролируется сознанием. Все, что относится к работе с минимальной моделью, сле- дует уже относить к прерогативе сознания. Именно там воз- никают способы «сознательного» анализа модели, то есть внешней обстановки, там возникает наука. Процессы рабо- ты с информацией на этом уровне становятся гораздо бо- лее медленными, чем на уровне подсознания, где действо- вали автоматические алгоритмы, приобретенные генетиче- ским путем или собственным опытом (например, рефлек- сы). Это и понятно. Перед сознанием стоят иные и куда бо- лее сложные задачи: формирование целей и выбор альтер- натив собственных действий. На этом этапе уже отсутствует «естественное распараллеливание» процедур обработки ин- формации. Для решения подобных задач уже недостаточно естественных возможностей обработки информации – нуж- но аналитическое мышление, нужна логика, нужна наука. Изобретается компьютер, а вместе с ним и новая техноло- гия работы с информацией, которая по какому-то недоразу- мению стала называться «искусственным интеллектом». Большие имитационные системы, то есть проблемно ори- ентированные вычислительные человеко-машинные ком- плексы, вероятно, не случайно напоминают мозг человека по своей архитектуре. (Разумеется, они бесконечно проще моз- га с его многими десятками миллиардов нейронов, каждый из которых сам представляет довольно сложную конструк- цию.) Такова логика развития, таковы «алгоритмы эволю- ции». Человеческий мозг, создавая большие имитационные системы, вероятно, следует по тем же эволюционным кана- лам, которые однажды были уже пройдены Природой при со- здании мозга. По-видимому, до поры до времени живым организмам хватало только подсознания. И уже эта система была удиви- тельно сложна. Обратим внимание лишь на два обстоятель- ства, которые это характеризуют. Во-первых, информация, обрабатываемая в мозге при по- мощи «конвейерной машины», на определенном этапе долж- на быть приведена в порядок – надо было на ее основе выра- батывать «минимальную модель», то есть представление об окружающем мире и о себе самом. Говоря о работе мозга, мне хочется этот этап усвоения ин- формации назвать не управляющей программой, как я это сделал при описании системы для машинного эксперимен- та, а этапом сна. Во время сна поступление новой информа- ции временно прекращается, происходит ее осознание, вы- ясняются и устанавливаются определенные связи. Кроме то- го, вырабатываются определенные команды, которые не тре- буют работы сознания и идут по генетически заложенным алгоритмам. И, наверное, можно понять то, почему долгое лишение сна приводит к смерти. Ведь мозг, не имея возмож- ности создавать представление о состоянии своего организ- ма и внешней среды, не может дать необходимых управляю- щих команд. Второе, на что мне хотелось бы обратить внимание, – это универсальность такой системы обработки информации, ко- торую я назвал подсознанием. Для решения каждой новой проблемы мы сегодня создаем специальную имитационную компьютерную систему. Природа не могла допустить такой «ресурсонесберегающей технологии» обработки информа- ции: мозг может быть создан только один раз и должен ис- пользоваться всю жизнь, какие бы неожиданные задачи ни вставали перед Человеком. Не подскажет ли нам изучение этой особенности мозга пути для создания нового математи- ческого инструментария, который мы с полным правом смо- жем назвать искусственным Разумом? А может быть, мы сто- им на пороге открытия нового «колеса», неизвестного При- роде, которое состоит в умении быстро создавать специали- зированный «мозг», способный в данных конкретных усло- виях действовать эффективнее системы, созданной в резуль- тате длинного эволюционного пути? Давайте подытожим. До поры до времени жизнь, вероят- но, обходилась лишь системой подсознания, то есть наборов стандартов поведения. Но вот потребовалось решать новые задачи, например, создавать и использовать искусственные орудия. Постепенно как средство адаптации начало форми- роваться сознание, необходимое для поиска оригинальных решений, наполнения своего мозгового АБД нестандартны- ми ситуациями, что бесконечно расширило возможности ин- теллекта и интуиции. Для этого понадобилась не только на- ука, но и искусство, поскольку обращение к интуиции – оче- видная апелляция к подсознанию. Возникли и первые систе- мы имитации – речь, письменность, картины… Мне трудно сказать, насколько такая трактовка архитек- туры системы, обеспечивающей процессы мышления, инте- ресна для физиологов, но нам, специалистам в области ин- форматики, она дает новые аналогии и новые интерпрета- ции, которые могут оказаться полезными для решения чисто практических задач. К такой трактовке мышления я шел двумя путями. Один из них изложен в этом параграфе. Он основан на анализе опыта большого и талантливого коллектива Вычислительно- го центра Академии наук. Главным для меня было стремле- ние понять, если так можно сказать, «логику коллективной интуиции». Но был и второй путь. Он шел от тех взглядов на процессы развития, самоорганизации, которые я пытался объяснить в этой книге, от стремления увидеть Логику са- моорганизации. И оказалось, что логика развития имитаци- онных систем – логика с маленькой буквы, которую я описал в этом параграфе, имеет удивительно много общего с Логи- кой. Волей-неволей в науке выстраивается некоторая иерар- хия представлений и конструкций, как будто наш Разум, об- ретя наконец возможность, торопится повторить все то, что он уже прошел сам в своем совершенствовании длительным путем мучительной эволюции, тянувшейся миллионы лет. Заключение к первой части Эту часть книги я назвал «От стратегии Природы к стра- тегии Разума». В ней я хотел утвердить ту точку зрения, со- гласно которой развитие материи на всех ее уровнях регу- лируется общими законами самоорганизации. Эти законы усложняются, видоизменяются при переходе от одного уров- ня организации к другому, но тем не менее их общая схема сохраняет много общего. Эти законы образуют, так сказать, внутреннюю логику процесса развития – «стратегию Приро- ды». В ходе развертывания этого процесса достигается не толь- ко усложнение организации материального мира и рост раз- нообразия организационных форм существования материи. Вместе с ними возникают и новые противоречивые тенден- ции. И диалектика развития такова, что каждое новое «дей- ствие» порождает и новое «противодействие». Тем самым перед Природой постоянно возникает необходимость поис- ка новых путей развития, разрешения все новых конфлик- тов (противоречий). Основное содержание этого процесса мы всегда можем трактовать как отыскание возможных ком- промиссов – об этом я уже говорил. Эти компромиссы по- рождают новые формы организации, несущие новые проти- воречия. И так до бесконечности. На определенном этапе развития жизни для носителя Ра- зума – Человека – становится необходимым, жизненно необ- ходимым направляемое развитие. Именно для Человека. Стратегия Природы – это стратегия самоорганизации, она не имеет приоритетов, но не стратегия Человека. Он нуждается в стратегии Разума. Ион, Человек, уже осознает это проти- воречие. И, принимая стратегию Природы, ее законы, в рам- ках которых протекает его бытие, он получает право выбора, право сознательных действий. И на основе этого права Че- ловек должен стремиться использовать стратегию Природы, ее законы и свои возможности для создания условий, гаран- тирующих дальнейшее развитие рода человеческого. В этом и состоит стратегия Разума – стратегия развития биосферы во имя Человека на основе стратегии Природы. И ее формирование – это суперзадача современной цивилиза- ции. Но для создания стратегии надо по меньшей мере знать, к чему следует стремиться, знать цели, соразмеренные с на- шими возможностями, то есть быть способными их достиг- нуть. Сегодня мы еще очень далеки от понимания наших гло- бальных (да и локальных тоже) целей. Надо добавить, что и наших возможностей – тоже! И тем не менее я глубоко убеж- ден, что человечество уже способно вступить на «тропу вой- ны» за наше общее будущее. Заметим, что, хотя мы и не знаем точно, что мы долж- ны хотеть, к чему стремиться, мы уже знаем много о том, что делать недопустимо. И прежде всего нельзя нарушать экологическую стабильность, нельзя создавать условия, ко- торые смогли бы оказаться началом необратимой перестрой- ки окружающей среды. Значит, одной из основных состав- ляющих стратегии Разума является экологический импера- тив. Его появление – новая особенность современного мира, и Человеку еще предстоит ее осознать! Кочевник былых времен вписывался в естественные цик- лы биоты: когда его скот съедал траву на одном месте, на од- ном пастбище, он уходил на другое, а за это время то пастби- ще восстанавливалось. Нам же уходить некуда! И мы не мо- жем ждать, чтобы успел восстановиться загаженный участок Земли. Ойкумена – область обитания Человека, охватывает сегодня всю нашу планету. И перед лицом этой реальности Человек однажды должен осознать, что нельзя вечно эксплуатировать единожды дан- ный Природой ограниченный запас средств к существова- нию! Вот почему неизбежен тот момент, когда Человек бу- дет вынужден принять на себя ответственность не только за свою судьбу, но и за судьбу планеты, ибо это и есть его судь- ба. Итак, дальнейшее развитие общества должно будет про- исходить в условиях экологического императива. Но сможет ли современное общество его обеспечить? На этот вопрос нет однозначного ответа. Риск в развитии цивилизации был, есть и будет. И нам придется приучить себя к мысли о необходимости жить под его бременем. Но это означает лишь одно: человечеству необходимо научиться предельно снижать этот риск. И один из ключей к этому по- иску – наука, специально поставленные исследования, кото- рые откроют нам глаза, помогут уяснить смысл понятия «За- претная черта», то есть условия экологического императива. В этой части книги я постарался показать, как в процес- се естественной эволюции жизнь – живая материя начинает приобретать способность оценивать свое будущее, результа- ты своей активности. В последней главе, посвященной ком- пьютерам и их использованию, я постарался объяснить, как возникло качественно новое средство сведения воедино раз- нообразных знаний, необходимое для создания целостного представления об окружающем. Без вычислительной техни- ки все это невозможно – невозможно конструировать новые «алгоритмы эволюции». Таким образом, система математических моделей, ими- тирующая жизнедеятельность биосферы или ее фрагментов, является необходимым и важнейшим элементом теории раз- вития ноосферы. Проблемам этой теории должны быть подчинены основ- ные условия естественных наук. Энвайроментальные (эколо- гические) исследования, то есть исследования взаимоотно- шения цивилизации и окружающей среды, постепенно пре- вращаются в первую задачу современной науки, и эти иссле- дования требуют новой научной парадигмы: главная труд- ность порождается здесь тем, что цели развития того орга- низма, который должна представлять собой ноосфера, ста- вятся в рамках развития самой ноосферы, ставятся Челове- ком – одним из ее элементов. Развитие и противоречивость общества, непрерывное из- менение состояний биосферы приводят к тому, что цели раз- вития и условия коэволюции Человека и окружающей среды также все время изменяются. Сегодня они одни, а завтра с открытием новой технологии могут быть уже существенно иными. Можно ли в этих условиях говорить об их объектив- ности? Ответ непрост, поскольку объективно лишь саморазвитие материи и множественность путей реализации потенциаль- ных возможностей Природы и общества. Но, как только по- является Разум, возникает и его носитель – субъект. Его со- знание отражает те или иные стороны бытия, и ему недоступ- но знание всего множества «возможных продолжений». Однако субъект способен производить отбор, предвосхи- щать (с определенной точностью) будущее. И цели, которые он ставит, то есть принципы отбора, которыми он руковод- ствуется, являются субъективными, отражают то представ- ление о «желаемом будущем», которое выработало его со- знание. Способные (в принципе) установить требования экологи- ческого императива, естественные науки не могут дать отве- та на самый трудный вопрос: а сможет ли человечество, да- же зная «Запретную Черту», найти в себе силы преодолеть традиционный жизненный уклад и создать то общество, ко- торое будет способно к дальнейшему развитию на оскудева- ющей планете, обремененное к тому же условиями экологи- ческого императива? Попытке подойти к обсуждению этого вопроса и посвя- щена вторая часть этой книги. Часть II. Эволюция в грядущих десятилетиях И вот свершилось, рок принял грезы, Вновь показал свою превратность – Из круга жизни, из мира прозы Мы выброшены в невероятность. В. Брюсов Встреча с современностью Тенденции нынешнего столетия разнообразны и противо- речивы. Нарастающая мощь цивилизации рождает не только эйфорию техницизма, но и понимание опасностей, которые с ней связаны. Происходит медленное осознание необходи- мости общепланетарного единства, которое, однако, сосед- ствует с расширением зон, где региональные распри и кло- кочущая ненависть способны смести и сметают тонкий на- лет цивилизации и готовы ввергнуть народы этих регионов в пучину средневекового невежества и фанатизма. Высочайшие взлеты человеческой мысли, разнообразие и утонченность культуры и рафинированный гуманизм, об- ретенный к концу XX века, уживаются с разгулом низмен- ных страстей, наркоманией и невиданным ростом террориз- ма, который использует самые последние достижения техни- ки. И все эти противоречивые процессы развиваются на фо- не колеблющегося равновесия противостояний Восток – За- пад и Север – Юг. Куда склонится чаша весов? Какими мы вступим в XXI век? Какова будет наша способность повли- ять на ход событий и сумеем ли мы выбрать правильное на- правление? И вообще, к чему следует стремиться и каковы возможности общественного сознания и общественной во- ли? Многие и многие подобные вопросы стоят сегодня перед нами. Они – предмет трудных, а порой и мучительных раз- думий интеллигенции Востока и Запада. О подобных про- блемах, конечно, задумывались и раньше, но характер этих размышлений в конце века двадцатого очень мало похож на то, что происходило в интеллектуальной жизни восьмиде- сятых годов прошлого века. Тогда были четкие доктрины и системы взглядов, часто резко противостоящих друг другу. Они не оставляли и места для сомнений у тех, кто им следо- вал. Классовая борьба или классовый мир во имя благопо- лучия определенной группы людей. Большинства или мень- шинства – это зависело от точки зрения субъекта или его принадлежности к тем или иным социальным группам. В конце прошлого века мало кто сознавал, что традиционный ход общественного развития – это все ускоряющийся бег к пропасти, несущий трагедию для Homo sapiens как биологи- ческого вида. А провидцы, подобные Н. Ф. Федорову, созда- вавшие «философию общего дела», серьезно не восприни- мались, подобно поэтам, которые, приветствуя революцию, вопрошали: «…в огне ль на дыбе погибнет старая Европа?» Сегодня от этой определенности не осталось и следа. При всем многообразии различных направлений политической, философской и социологической мысли постепенно исчеза- ет их привычная поляризация. Границы между течениями часто размываются: у них возникают общие составляющие. Интуитивно осознаваемая неизбежность «общего дела» де- формирует привычное идеологическое противостояние, ли- шает эти течения религиозной непримиримости. Стремле- ние разобраться «по существу» с тенденциями современно- го развития с предельно малой апелляцией к «догматам» той или иной политической «веры» прошлого столетия ощуща- ется повсюду. Но это требует надежных отправных позиций, твердой опоры в современной науке и новых возможностей научного анализа. Первая часть этой книги как раз и содержит описание той системы взглядов, которая служит автору в его попытках за- глянуть за горизонт сегодняшнего столетия. Я ее иногда на- зываю «физикалистской», поскольку она сформировалась в той школе системного мышления, которую представляет со- бой современная физика. В действительности же это эволю- ционный, если угодно, «исторический» подход, основанный на представлениях о единстве процессов, протекающих в на- шем мире, и на материалистической диалектике развития. Во второй части книги я собираюсь предпринять попыт- ку на этой основе представить себе некоторые черты процес- сов общественного развития в ближайшие десятилетия – по- пытку увидеть, каким может стать общество в перспективе этих десятилетий и каковы его потенциальные возможности создать ту стратегию Разума, которая, казалось бы, должна быть следствием стратегии Природы. И вообще понять, мо- жет ли такая стратегия возникнуть в условиях той противо- речивости наблюдаемых тенденций, о которых я упомянул в этом введении. И наконец, высказать некоторые общие со- ображения о тех механизмах «глобальной перестройки», ко- торая, по мнению автора, неизбежна. Разумеется, все мысли этой части – лишь некоторые фраг- менты. Их еще рано вкладывать в единую систему. Это лишь первые мазки на холсте возникающей картины, многие из ко- торых будут потом стерты или закрашены. |