Основания естествознания. Кибернетика как отдельная наука и общенаучное направление

      Кибернетика   оказала  революционизирующее   влияние  на   теоретическое содержание и методологию всех наук. Она устранила непреодолимые грани  между естественными, общественными и техническими науками. Способствовала  синтезу научных знаний, создала из понятий частных  наук  структуры  новых  понятий, новый язык  науки.  Такие  понятия,  как  информация,  управление,  обратная связь, система, модель, алгоритм и др. обрели общенаучный статус.

      Кибернетика   дала  в  руки  человека  сильнейшее   оружие   управления

производством, обществом, инструмент усиления интеллектуальных  способностей человека   (ЭВМ).   Современные    ЭВМ    (компьютеры)    -    универсальные преобразователи информации, а с преобразованием  информации  человек  связан во  всех  областях  своей  деятельности  (в  политике,   экономике,   науке, профессиональной сфере и др.).

      Философ  Ф. Бекон писал, что "когда   истина  обнаружена,  она  налагает

ограничения на мысли людей". На мир уже нельзя  смотреть  "докибернетическим взглядом". Новая наука «кибернетика» сформировала свой взгляд на мир  и  это - информационно-кибернетический стиль мышления.

 

 

2.3. Проблемы кибернетики

 

      Гносеологический  анализ проблемы  кибернетики   вскрывает  роль  таких

познавательных орудий, как  категории, специфическая  семиотическая  система, логические  структуры,  ранее  накопленное  знание.  Они  обнаруживаются  не посредством  исследования  физиологических  или  психологических  механизмов познавательного процесса, а выявляются в знании, в его  языковом  выражении.

     Орудия познания, формирующиеся  в  конечном  счете  на  основе  практической деятельности,   необходимы   для   любой   системы,   выполняющей    функции абстрактного мышления, независимо от ее конкретного материального  субстрата и  структуры.  Поэтому,   чтобы   создать   систему,   выполняющую   функции абстрактного мышления, т. е. в конечном счете формирующую  адекватные  схемы внешних действий в существенно меняющихся средах, необходимо наделить  такую систему этими орудиями.

      Развитие  систем кибернетики за последние  десятилетия  идет  по  этому

пути. Однако степень продвижения  в данном направлении  в  отношении  каждого из  указанных   познавательных   орудий   неодинакова   и   в   целом   пока незначительна.

      1.  В   наибольшей  мере  системы   кибернетики  используют  формально-

логические структуры, что  обусловлено их неспецифичностью для  мышления  и  в сущности  алгоритмическим  характером.  Это  дает  возможность  относительно легкой их технической реализации. Однако даже  здесь  кибернетике  предстоит пройти  большой  путь.  В  системах  искусственного  интеллекта  еще   слабо используются модальная,  императивная,  вопросная  и  иные  логики,  которые функционируют в человеческом интеллекте и не менее необходимы  для  успешных познавательных  процессов,  чем  давно  освоенные   логикой,   а   затем   и

кибернетикой формы вывода. Повышение “интеллектуального”  уровня  технических систем, безусловно, связано не только с расширением  применяемых  логических средств,  но  и  с  более  интенсивным  их  использованием   (для   проверки информации на непротиворечивость, конструирования  планов  вычислений  и  т. д.).

      2. Намного  сложнее  обстоит  дело  с   семиотическими  системами,  без

которых интеллект невозможен. Языки,  используемые  в  ЭВМ,  еще  далеки  от семиотических структур, которыми оперирует мышление.

      Прежде  всего, для  решения  ряда  задач  необходимо  последовательное

приближение семиотических  систем, которыми наделяется ЭВМ,  к  естественному языку, точнее, к использованию его ограниченных  фрагментов.  В  этом  плане предпринимаются попытки наделить  входные  языки  ЭВМ  универсалиями  языка, например полисемией (которая элиминируется при обработке  в  лингвистическом процессоре). Разработаны  проблемно-ориентированные  фрагменты  естественных языков, достаточные для решения системой ряда практических  задач.  Наиболее важным итогом этой работы  является  создание  семантических  языков  (и  их формализация), в которых слова-символы имеют интерпретацию.

       Однако  многие  универсалии  естественных  языков,  необходимые  для

выполнения ими познавательных функций, в  языках  искусственного  интеллекта пока реализованы слабо (например, открытость) или  используются  ограниченно (например, полисемия).  Все большее воплощение  в семиотических системах универсалий естественного языка, обусловленных его познавательной  функцией, выступает одной из важнейших  линий  совершенствования  систем  кибернетики, особенно тех, в которых проблемная область заранее жестко не определена.

      Современные  системы искусственного интеллекта  способны  осуществлять перевод с одномерных языков на многомерные. В частности, они  могут  строить диаграммы, схемы, чертежи, графы, высвечивать на экранах кривые и т. д.  ЭВМ производят и обратный перевод (описывают графики и тому подобное  с  помощью символов).   Такого   рода   перевод   является    существенным    элементом интеллектуальной деятельности. Но современные системы  кибернетики  пока  не способны  к  непосредственному  (без   перевода   на   символический   язык) использованию изображений или  воспринимаемых  сцен  для  “интеллектуальных” действий.  Поиск  путей   глобального   (а   не   локального)   оперирования информацией  составляет  одну  из  важнейших  перспективных   задач   теории кибернетики.

      3. Воплощение  в информационные массивы и  программы систем кибернетики аналогов категорий находится пока  в  начальной  стадии.  Аналоги  некоторых категорий (например, “целое”, “часть”, “общее”, “единичное”) используются  в ряде  систем  представления  знаний,  в  частности   в   качестве   “базовых отношений”, в той мере, в какой это необходимо для тех или  иных  конкретных предметных или проблемных областей, с которыми взаимодействуют системы.

      В формализованном  понятийном аппарате некоторых  систем  представления знаний  предприняты  отдельные  (теоретически  существенные  и   практически важные) попытки выражения некоторых моментов содержания и  других  категорий (например,  “причина”,  “следствие”).  Однако   ряд   категорий   (например, “сущность”, “явление”) в языках  систем  представления  знаний  отсутствует.

      Проблема в целом разработчиками систем искусственного  интеллекта  в  полной мере еще не осмыслена, и  предстоит  большая  работа  философов,  логиков  и кибернетиков по внедрению аналогов категорий в системы представления  знаний и другие компоненты  интеллектуальных  систем.  Это  одно  из  перспективных направлений в развитии теории и практики кибернетики.

       4.  Современные   системы  кибернетики  почти   не  имитируют  сложную

иерархическую  структуру  образа,  что   не   позволяет   им   перестраивать

проблемные ситуации, комбинировать  локальные части  сетей  знаний  в  блоки, перестраивать эти блоки и т. д. Не является совершенным и взаимодействие вновь поступающей информации с совокупным знанием, фиксированным в  системах.  В  семантических  сетях  и фреймах пока недостаточно используются методы, благодаря  которым  интеллект человека  легко  пополняется  новой  информацией,  находит  нужные   данные, перестраивает свою систему знаний и т. д.

      5. Еще   в  меньшей  мере  современные   системы  кибернетики  способны

активно воздействовать на внешнюю среду, без чего не  может;  осуществляться самообучение и вообще совершенствование “интеллектуальной” деятельности.

      Таким образом,  хотя определенные шаги к   воплощению  гносеологических характеристик мышления в современных  системах  кибернетики  сделаны,  но  в целом эти системы еще далеко не владеют комплексом гносеологических  орудий, которыми  располагает  человек   и   которые   необходимы   для   выполнения совокупности  функций  абстрактного  мышления.  Чем  больше   характеристики систем  искусственного  интеллекта  будут  приближены   к   гносеологическим характеристикам  мышления  человека,  тем  ближе  будет  их  “интеллект”   к интеллекту человека, точнее, тем выше будет их способность к  комбинированию знаковых  конструкций,  воспринимаемых  и   интерпретируемых   человеком   в качестве решения задач и вообще воплощения мыслей.

      В связи  с этим возникает сложный вопрос. При анализе  познавательного

процесса  гносеология  абстрагируется  от  психофизиологических  механизмов, посредством которых реализуется этот процесс. Но из этого  не  следует,  что для построения систем кибернетики эти механизмы не  имеют  значения.  Вообще говоря,  не   исключено,   что   механизмы,   необходимые   для   воплощения неотъемлемых  характеристик  интеллектуальной   системы,   не   могут   быть реализованы в  цифровых  машинах  или  даже  в  любой  технической  системе, включающей в себя только компоненты неорганической природы. Иначе говоря,  в принципе не исключено,  что  хотя  мы  можем  познать  все  гносеологические закономерности,  обеспечивающие  выполнение  человеком  его   познавательнойфункции,  но  их  совокупность  реализуема  лишь  в  системе,  субстратно  -

тождественной человеку.

 

 

 

2.4. Модели мира.

      Благодаря кибернетике и созданию ЭВМ одним из основных способов познания, наравне с наблюдением и экспериментом, стал метод моделирования.

      Применяемые модели становятся все более масштабными: от моделей функционирования предприятия и экономической отрасли до комплексных моделей управления биогеоценозами, эколого-экономических моделей рационального природоиспользования в пределах целых регионов, до глобальных моделей.

      В 1972 году на основе метода «системной динамики» Дж. Форрестера были построены первые так называемые «модели мира», нацеленные на выработку сценариев развития всего человечества в его взаимоотношениях с биосферой.

      Их недостатки заключались в чрезмерно высокой степени обобщения переменных, характеризующих процессы, протекающие в мире; отсутствии данных об особенностях и традициях различных культур и так далее. Однако это оказалось очень многообещающим направлением. Постепенно указанные недостатки преодолевались в процессе создания последующих глобальных моделей, которые принимали все более конструктивный характер, ориентируясь на рассмотрение вопросов улучшения существующего эколого-экономического положения на планете.

      М. Месаровичем и Э. Пестелем были построены глобальные модели на основе теории иерархических систем, а В. Леонтьевым - на основе разработанного им в экономике метода «затраты-выпуска». Дальнейший прогресс в глобальном моделировании ожидается на путях построения моделей, все более адекватных реальности, сочетающих в себе глобальные, региональные и локальные моменты.

      Простираясь на изучение все более сложных систем, метод моделирования становится необходимым средством, как познания, так и преобразования действительности. В настоящее время можно говорить как об одной из основных, о преобразовательной функции моделирования, выполняя которую оно вносит прямой вклад в оптимизацию сложных систем.

      Преобразовательная функция моделирования способствует уточнению целей и средств реконструкции реальности. Свойственная моделированию трансляционная функция способствует синтезу знаний - задаче, имеющей первостепенное значение на современном этапе изучения мира.

     Прогресс в области моделирования следует ожидать не на пути противопоставления одних типов моделей другим, а на основе их синтеза.

Универсальный характер моделирования  на ЭВМ дает возможность синтеза  самых разнообразных знаний, а  свойственный моделированию на ЭВМ  функциональный подход служит целям  управления сложными системами.

 

Заключение

 

        Подводя итог,  поставим  вопрос:  к каким выводам,  относящимся   к

кибернетике будущего и ее влиянию на  нашу  жизнь,  он  нас  подводит?  Как кажется, эти выводы можно сформулировать в следующих пяти пунктах.

      Первое. Кибернетика,  а  потом  синтетическая   информатика-кибернетика прошла путь становления и развития, глубоко  отличный  от  путей  «обычных», «классических» наук. Ее  идеи,  формальный  аппарат  и  технические  решения вызревали и развивались в рамках разных  научных  дисциплин,  в  каждой  по- особому;  на  определенных  этапах  динамики  научного  знания  между   ними перекидывались   мосты,   приводившие    к    концептуально-методологическим синтезам. Идеи управления и  информации  -  как  и  весь  связанный  с  ними арсенал  понятий  и  методов  —   были   подняты   до   уровня   общенаучных представлений.

       Кибернетика явилась первым комплексным научным направлением,  общность которого столь велика, что  приближает  его  к  философскому  видению  мира.

      Неудивительно, что вслед за  ней  «двинулся»  системный  подход,  глобальное моделирование,   синергетика   и   некоторые   другие   столь   же   широкие интеллектуальные  и  технологические  концепции.   Конечно,   информационно- кибернетический подход не подменяет ни методологию, ни гносеологию.   Но  он очень  важен  для  более  глубокой  разработки  ряда  существенных  аспектов  философского мышления.

     Я думаю,  что интегративно-синтетическая   и   генерализующе-обобщающая функция кибернетики-информатики будет возрастать — по мере того,  как  будут множиться  успехи  в  учете  человеческого  фактора,  выступающего   и   как важнейшая компонента сложных систем, и как объект исследования. И  здесь  мы подходим к нашему следующему выводу.

      Второе. Я  думаю, что  ближайшие  десятилетия   в  рассматриваемой  нами сфере пройдут под девизом «Человек!»....Человек! Как много... и вместе с тем как досадно мало мы  знаем  о  самих себе.  Какие  тайны,  относящиеся  к   процессам   управления,   переработки информации, приобретения и использования знаний, какие глубинные  механизмы, ответственные за человеческие чувства, переживания,  волеизъявления,  таятся в каждом из нас! Головной мозг, сложнейшая система нейродинамики,  тончайшие процессы физиологической регуляции,  загадки  интуиции  и  лабиринты  логики мысли, бездны нашего Я, в которые мы далеко не  всегда  можем  (или  смеем!) хоть как-то заглянуть, драма симпатий-антипатий в человеческих  коллективах, великие  чувства  любви  и  долга,  наши  ценности  и   наши   предрассудки, предпочтения и решения — всего неизведанного  и  не  перечислить!  Но  ведь, это, с определенных позиций, «подведомственно» кибернетике и  информатике  — не им одним, конечно, и не им в первую очередь, но ведь — и не  в  последнюю тоже. Информатика-кибернетика грядущего, освоив могучие  средства  физики  и химии — да, наверняка, и биологии — внесет свой, только для  нее  возможный, вклад в то, что все чаще называют теперь философской антропологией.  Главным