Мир автоматов . Всем хорошо известно, что окружающий мир чрезвычайно сложен, и для его познания приходится прибегать к упрощенным моделям.

Мир автоматов

Всем хорошо известно, что окружающий мир чрезвычайно сложен, и для его познания приходится прибегать к упрощенным моделям. В своих оценках и целях мы исходим из окружающей нас реальности, а эту реальность описываем с помощью некоторой модели – системы понятий и терминов. Всякая система описания реальности неполна, она подчеркивает одни аспекты и затушевывает другие. Поэтому она активно влияет на нашу систему оценок и целей, хотя это влияние не бросается в глаза: находясь постоянно в некоторой системе отсчета, мы склонны не замечать ее, отождествлять наше описание с «объективной действительностью».

Одна из наиболее продуктивных моделей – это кибернетическая модель автоматов. Все современные достижения в различных областях деятельности так или иначе связаны с компьютерами, построенными на теории автоматов.

Практика показывает, что мыслить категориями кибернетики весьма полезно. Взгляд на реальность как совокупность автоматов позволяет существенно упростить сложную картину мира, что ведет к лучшему пониманию явлений и процессов окружающей действительности. Это хорошо зарекомендовавший себя подход «от простого к сложному», формально-функциональный подход, который по мере накопления знаний дополняется более содержательным, отчасти субъективно-индивидуальным подходом.

Кибернетическое мышление объявляет «сущностью» вещей их организацию. Кибернетик мыслит не в терминах качеств элементов, а в терминах отношений между ними. Кибернетическое мышление включает в себя системное мышление.

Далее следует пример рассуждений в кибернетической парадигме.

Чтобы собрать конструкцию, надо выполнить последовательность действий согласно заданной схеме сборки. Это означает, что в наличии и нужном месте должны быть все элементы конструкции и инструменты их соединения, в отношении них должен выполняться установленный схемой порядок сборки.

Схема может быть представлена сборочным автоматом. Автомат – это конструкция, способная собирать конструкции. Автомат является конструкцией, собрать которую может другой автомат (или группа автоматов) и т.д. Таким образом, должен существовать 0-автомат (0-мир), который должен уметь собирать все возможные автоматы. И здесь встают вопросы: какие автоматы должен собирать 0-атомат, он должен уметь создавать все возможные схемы, или у него есть определенный план?

Первый случай, который приходит на ум, – когда 0-автомат будет собирать конструирующие автоматы, которые сами могут собирать автоматы.

Возможно ли, что созданные автоматы соберут универсальный автомат, который будет способен собирать все возможные автоматы? Если возможно, чем будет отличаться универсальный автомат от 0-автомата?

Если универсальный автомат возможен, и 0-автомат не может создать его напрямую, а только через посредство других автоматов, то встает вопрос о плане: как должен действовать 0-автомат, чтобы появился универсальный автомат?

Если универсальный автомат невозможен, и 0-автомат должен создавать набор автоматов, которые совместно будут создавать другие автоматы, то 0-автомат может об этом не знать. То есть знание 0-автомата о собственных возможностях может быть ограниченным.

Крайний случай – когда 0-автомат не способен сам ничего создавать, но хранит и активизирует библиотеку схем, по которым автоматы создаются сами. (И это уже не автомат) Если существуют автоматы, которые нельзя собрать, и они могут собираться только сами, то встает вопрос о знании этими автоматами схем конструкций, которые можно собрать. Как приобретается такое знание?

Отражение и язык – это средства построения схем. Изучение и описание существующих конструкций дает знание схем. 0-мир таков, что в нем изначально заложены отражение и язык.

Различаются субъекты – развивающиеся автоматы, приобретающие знания, и автоматы, не способные приобретать знания, создающие конструкции по фиксированному ряду схем.

Развивающиеся автомат знает, что должен научиться создавать конструирующий автомат, который будет уметь создавать автоматы. В любом случае, каким бы ни был 0-автомат, образовавшиеся автоматы обладают таким знанием и пытаются его реализовать. 0-мир таков, что это знание имеется у всех конструкций, способных приобретать знания (т.е. создавать схемы).

Любой автомат реализует определенную схему. Сложные автоматы (живые организмы) реализуют множество схем и создают новые схемы. Без схемы ничего нельзя построить. Схема появляется, когда знаешь, что строить. Каждый стоит то, что знает.

Автоматы исследуют функционирование других автоматов, а также собственное функционирование, в результате чего у них появляется информация для создания новых схем. Исследования проводятся на базе системной методологии. И здесь требуется творческая интуиция для выделения систем. Если вокруг нет ничего кроме конструкций и автоматов, то необходимо знать, как они устроены и функционируют, чтобы уметь их воспроизводить и строить из их элементов новые композиции.

Исследования проводятся по всем возможным направлениям, но выделяются приоритетные направления, дающие наибольшую результативность. Здесь встает задача согласования исследований и создания единой теории. По мере накопления знаний встает задача управления знаниями.

Знания предаются через обучение. Коллективное обучение предполагает игру.

Игра – это форма передачи знаний в сообществе автоматов посредством отражения и языка. Учитель и ученик, члены команды обязательно играют. Игра позволяет субъекту овладеть способами человеческой деятельности в условно-символической форме. Коммуникация – механизм игры.

Организация мира автоматов обязательно предполагает игру. Новая схема всегда рождается в игре. Стимулом создания новой схемы является награда.

Совместная деятельность автоматов складывается из игр и коллективных работ. Игры организуются согласно правилам, работы организуются согласно схемам-регламентам (максимально формализованным правилам). За невыполнение регламентов назначается наказание. Игры и работы на одном поле деятельности причудливым образом «переплетаются».

Известно, что существуют задачи, которые не способен решать никакой автомат. Это класс задач, для решения которых нет алгоритма. И есть задачи, для которых еще не найден алгоритм, хотя он и может быть найден. Человек способен и умеет решать алгоритмически неразрешимые задачи. Исследовательские, творческие функции, т.е. функции, выполняемые неалгоритмически, принадлежат исключительно человеку, и в этом заключается его превосходство над машиной, исследовательские, познавательные функции в математике не могут быть переданы машинам.

Таким образом, если для решения данной задачи нет алгоритма или он не задан, то она не может быть решена никакой вычислительной машиной или технической системой. Принятие этой точки зрения дало бы основание отказаться от всех попыток моделирования систем и творческих процессов, а также от попыток синтеза систем с возможностями, большими, чем машина Тьюринга. Эта точка зрения достаточно широко распространена, но все же не является единственной и общепризнанной.

Достаточно мощные электронные вычислительные машины и системы могут решать специфические задачи из класса алгоритмически неразрешимых. Человеческий интеллект может среди таких массовых задач находить разрешимые общие случаи. Вот эту задачу разыскания ответа среди множества случайных попыток может, по-видимому, решать и очень мощная вычислительная машина или система.

Всякий алгоритм эквивалентен некоторой функциональной схеме Тьюринга, что является выражением основной гипотезы теории алгоритмов. Всякая техническая система обработки информации эквивалентна машине Тьюринга с конечной памятью. Машины, имеющие большие возможности, чем машина Тьюринга, невозможны, т.е. машина Тьюринга – это своего рода предел, к которому приближаются реальные вычислительные машины и который (в связи с бесконечностью памяти) никогда не может быть достигнут.

Это положение вызывает сомнения в машине Тьюринга и постепенно приводит исследователя к техническим системам вообще. Современные технические системы в основном состоят из небиологических компонентов. На очереди использование квантовых и биологических компонентов и расширение модели автомата, а также кибернетики.

Норберт Винер утверждал, что новые науки– термодинамика, квантовая физика, статистическая механика – позволяют нам представить новый тип машины, способной преодолеть противопоставление витализма и механицизма, организма и механизма. Он говорил, конечно, о кибернетической машине, основанной на принципе обратной связи.

Помимо классической винеровской кибернетики за последние более чем полвека появились и другие «кибернетики», явно декларирующие как свою связь с первой, так и стремление ее развить. Наиболее ярким явлением стала кибернетика второго порядка (кибернетика кибернетики, новая кибернетика; «порядок» условно говоря, соответствует «рангу рефлексии») – кибернетика кибернетических систем, которая связана, в первую очередь, с именами Грегори Бейтсона, его жены Маргарет Мид, Хайнца фон Ферстера и делает акцент на роли субъекта/наблюдателя, осуществляющего управление. «Биологический» этап кибернетики второго порядка связан с именами У. Матураны и Ф. Варелы и введенным ими понятием аутопоезиса (самопорождения и саморазвития систем). Как отмечал Ф. Варела: «Кибернетика первого порядка – это кибернетика наблюдаемых систем. Кибернетика второго порядка – кибернетика наблюдающих систем». В последней акцент делается на обратной связи между управляемой системой и наблюдателем. Встречаются термины кибернетика третьего порядка (социальный аутопоезис; кибернетика второго порядка, учитывающая авторефлексию), кибернетика четвертого порядка (кибернетика третьего порядка, учитывающая ценности исследователя), но эти термины концептуальные и еще не получили устоявшихся значений. Можно предложить понятие кибернетики пятого порядка, как кибернетики четвертого порядка, которая учитывает взаимную рефлексию субъектов управления, принимающих согласованные решения, и т.д.

«Сегодня мы являемся свидетелями того, – писал акад. А. Колмогоров, – как автомат своими точно рассчитанными действиями завоевывает одну за другой области, еще совсем недавно находившиеся под непосредственным и исключительным контролем и управлением мышления». «Интеллектуальный робот (кибер), которым управляет компьютер по программе искусственного интеллекта, начинает выполнять действия, прежде считавшиеся исключительной монополией человека». Или вспомним мнение У.Р. Эшби: «Поскольку живой мозг в течение длительного времени развивался в земных условиях, его операционные методы специализировались. В результате мозг, вместо того, чтобы быть исключительно гибким механизмом, стал как сейчас оценивается, в высшей степени негибкой системой». Таким образом, кибернетика приводит к мысли о функциональном единстве живого и неживого. Ставится под сомнение уникальность функциональных возможностей живого и, как высшей ступени, – человека. На основании этого можно предположить, что кибернетический автомат – полноценный преемник антиэнтропийных функциональных возможностей человека и при этом без присущего человеку внутреннего психоэнергетического источника противоречивости.

Комментарии: