Чего не могут ЭВМ

       

Эпистемологическое допущение


К оглавлению

Глава 5. Эпистемологическое допущение

Мы видели, сколь трудно определить, что такое "ментальный"- мыслительный - уровень функционирования. Чем бы сознание ни являлось, совсем не обязательно, чтобы оно действовало подобно ЭВМ, Утверждение специалистов в области моделирования процессов познания, согласно которому разум можно понимать как процесс переработки информации по эвристическим правилам, практически оказывается непонятным. Машинная модель совершенно бесполезна при попытке объяснить, что происходит с людьми в процессе мышления и восприятия. А тот факт, что люди обладают способностью мыслить и воспринимать, вовсе не дает оснований для оптимизма тем исследователям, которые пытаются воспроизвести человеческое поведение с помощью цифровой вычислительной машины.

Однако для оптимизма еще сохраняется одно основание: хотя действия человека не могут быть объяснены на основе предположения, что люди на самом деле следуют эвристическим правилам, неосознанно выполняя некоторую последовательность операций, разумное поведение может быть тем не менее формализовано в терминах такого рода правил и благодаря этому воспроизведено на машине*. В этом состоит эпистемологическое допущение.

Рассмотрим, например, движение планет. Обращаясь вокруг Солнца, они не решают дифференциальных уравнений. Они вооб-

* Под "воспроизведением" понимается реализация существенных характеристик рассматриваемого поведения. Имеется в виду не абсолютно полное копирование, а отношение, подобное тому, которое имеется между Эйфелевой башней, которая сделана из стали, и ее фотографией. Поскольку мы не можем рассчитывать на то, что вычислительные машины будут двигаться и проявлять формы человеческого поведения в обычном смысле слова, нас не будет интересовать использование формальной теории некоторой деятельности, являющейся точной копией этой деятельности. Реализацию существенных характеристик некоторых действий, без имитации действий ао всех деталях, можно было бы, вообще говоря, назвать "моделированием". Так, на ЭВМ можно моделировать выборы, не предполагая фактического голосования. Однако термин "моделирование" уже "узурпирован" теми исследователями, которые занимаются построением моделей когнитивных процессов и включают в эти модели не только главные черты поведения, но и те шаги, которые имеют место при его осуществлении.

143

ще не следуют каким-либо правилам, однако их поведение подчиняется определенным законам, для понимания которых используется формальный аппарат - в данном случае дифферентциальные уравнения,- выражающий это поведение как движение в соответствии с некоторым правилом. Или другой пример; велосипедист для сохранения равновесия то и дело перемещает центр тяжести своего тела, предотвращая тем самым падение. Рациональное содержание его движений можно выразить правилом: ехать так, чтобы кривизна траектории его пути была все время обратно пропорциональна квадрату скорости*. Велосипедист, разумеется, не следует этому правилу сознательно, и нет оснований предполагать, что он следует ему бессознательно. Тем не менее такая формализация помогает нам выразить или понять его компетенцию, то есть его способность реализовать данное поведение- Это, однако, не является способом объяснения его действий. Формализация говорит лишь о том, что значит хорошо ездить на велосипеде, и ничего о том, что происходит в моз-

* Пример с велосипедистом заимствован мною из книги М. Пеляного "Познание и личность" (М. Рolаnyi, Personal Knowledge, London. R. & К. Paul, p. 49). Анализ этого примера, проводимый Поляным, заслуживает того, чтобы привести его полностью: "После моих бесед с физиками, инженерами и изготовителями велосипедов я пришел к выводу, что принцип, в соответствии с которым велосипедист удерживает равновесие, мало кому известен. Правило, которому следует велосипедист, заключается в следующем: когда он начинает падать на правую сторону, он поворачивает руль вправо с тем, чтобы траектория велосипеда также отклонилась вправо. В результате возникает центробежная сила, толкающая велосипедиста влево и уравновешивающая силу тяжести, действующую справа. Этот маневр быстро приводит к тому, что велосипедист начинает падать влево; противодействуя этому, он поворачивает руль влево; подобным образом он и едет, продолжительное время сохраняя равновесие. Нетрудно показать, что для данного угла наклона кривизна траектории обратно пропорциональна квадрату скорости, с которой движется велосипедист.


Но можно ли на основании этого утверждать, что мы доподлинно знаем, как ездить на велосипеде? Совершенно очевидно, что невозможно ехать так, чтобы угол поворота руля велосипеда все время находился в соответствии с отношением угла наклона к квадрату скорости, с которой вы движетесь; даже если вы будете выполнять это правило, то все равно свалитесь с велосипеда, поскольку существует еще масса других факторов, которые следует учитывать при практической везде, но на которые не распространяется данное правило*.

В этом примере содержится важная догадка - догадка о том, что формализм не может быть основой действий. Однако Поляный несколько смазывает ее значение, ссылаясь на "скрытые правила" (р. 53). Эта ссылка показывает, что Поляный, как и Платон, не делает различия между вы полнение некоторого действия и компетенцией, между пониманием чего-то человеком и научным объяснением, между правилом, которому следуют, и правилом, которое используется для описания происходящего. Именно это смешение понятий и поре не дает оптимизм, свойственный исследователям в области моделирования процессов познания,

У самого Поляного есть свои возражения против упомянутого только что направления исследований. Он считает, что "в некотором существенном

144

гу или разуме велосипедиста в процессе выполнения им этой задачи.

Таким образом, существует почти неуловимое, но очень важное различие между психологическим и эпистемологическим допущением. И то и другое основано на платоновском представлении о понимании как о формализации. Однако сторонники психологического допущения (исследователи, занимающиеся моделированием процессов познания) считают, что правила, применяемые для формализации поведения, являются теми же самыми, что и правила, реализующие это поведение. Сторонники же эпистемологического допущения (исследователи в области "искусственного интеллекта") утверждают, что всякое непроизвольное поведение может быть формализовано в соответствии с некоторыми правилами, а также что эти правила, какими бы они ни были, могут затем использоваться вычислительной машиной для воспроизведения этого поведения.

Эпистемологическое допущение слабее и потому менее уязвимо, чем психологическое. Но тем не менее оно уязвимо. Сторонники эпистемологического допущения понимают, что их формальный аппарат, рассматриваемый в качестве теории компетенции, не обязан быть теорией человеческой деятельности. Однако их зависимость от платоновских идей не позволяет им осознать, что любая теория компетенции не может служить адекватной теорией также и машинного функционирования. Таким образом, эпистемологическое допущение основано на двух утверждениях: а) всякое непроизвольное поведение может быть формализовано и б) для воспроизведения интересующего нас поведения может быть использован формальный метод. В этой главе мы подвергнем критическому анализу утверждение а) на том основании, что оно неоправданно распространяет методологию естественных наук на область психических явлений, а также утверждение б), поскольку теория компетенции, как мы постараемся показать, не может быть теорией деятельности: в отличие от технологического применения законов физики, служащего для реализации соответствующих физических феноменов,теория компетенции, в которой не учитывается ни время, ни контекст, не может быть использова-

смысле слова мы действительно знаем соответствующие правила; однако при этом он утверждает, что "мы не можем обращаться с ними так, как будто они составляют неосознаваемое знание, поскольку главное э этом знании (более или менее подсознательном) - ориентация на некоторую конечную цель. Именно это качество "потенциально-вспомогательной" осознаваемости, качество функциональной формируемости действий машина не может имитировать, поскольку она всегда работает на одном-эдинственном уровне осознания" (из личной переписки), Это интересная промежуточная позиция; при этом, однако, автор оставляет открытым вопрос о том, насколько необходимо предполагать, что мы в каком бы то ни было смысле вообще следуем правилам при наличии этого второго типа осознания.

145



на для воспроизведения протекающего во времени поведения, требующегося в человеческой деятельности; в действительности теория человеческой деятельности вообще не может существовать. Если этот аргумент убедителен, то эпистемологическое допущение - в той форме, в какой его придерживаются сторонники "искусственного интеллекта", - как выясняется, несостоятельно и, если его правильно понимать, свидетельствует скорее против, чем в пользу возможности создания "искусственного интеллекта".

Утверждение а) - о том, что всякое непроизвольное поведение может быть формализовано,- не является аксиомой. Оно, скорее, выражает определенную концепцию "понимания", которая глубоко укоренилась в нашей культуре, но которая, возможно, окажется в конце концов ошибочной. Поэтому нам следует обратиться к эмпирическому материалу, который может быть использован для оправдания этой гипотезы. Мы выяснили, что никакие эмпирические доказательства, основанные на успехах в области "искусственного интеллекта", недостаточны, поскольку представляют собой просто интерпретацию, причем преувеличивающую значение таких скромных результатов, как рассмотренная нами работа Д. Боброва.

Поскольку эпистемологическое допущение находит поддержку в двух сферах успешной формализации - физике и лингвистике,- нам предстоит рассмотреть обе эти области. В физике действительно имеются формальные структуры, описывающие поведение (например, обращение планет вокруг Солнца), однако, как мы вскоре убедимся, такого рода формализм не пригоден для исследователей "искусственного интеллекта". В то же время мы увидим, что в лингвистике существует некоторый формальный аппарат, имеющий прямое отношение к искусственному интеллекту и свидетельствующий в пользу предположения, согласно которому всякое непроизвольное поведение может быть формализовано- Однако, как выяснится, этот аппарат, выражающий компетенцию говорящего, иными словами, то, что он способен осуществить, не позволяет применить ЭВМ для воспроизведения его действий, то есть того, что реализуется в его поведении.





I. Ошибочный аргумент, основанный на успехах физики



Оптимизм М.Минского - то есть его уверенность в том, что всякое непроизвольное поведение поддается формализации и благодаря этому может быть воспроизведено на цифровой вычислительной машине,- является типичным примером эпистемологического допущения. Именно эта уверенность позволяет Минскому с такой твердостью заявлять, что нет оснований

146

полагать, будто "машины подвержены каким-либо ограничениям, не распространяющимся на человека"*. Рассмотрим доводы, приводимые в поддержку этого утверждения. Для начала, однако, выясним, что сторонник формальных методов имеет в виду под машиной.

Цифровая вычислительная машина - это машина, которая работает в соответствии с теми критериями, которые Платон некогда выдвигал для понимания всякого упорядоченного поведения. Эта машина, согласно определению М.Минского, которое в свою очередь основано на определении А.Тьюринга, есть "подчиняющийся правилам механизм". У Тьюринга мы читаем: "Предполагается, что эти машины [придерживаются]... определенных, раз навсегда заданных правил... Обязанность контролирующего устройства - следить за тем, чтобы эти команды выполнялись безошибочно и в правильном порядке. Контролирующее устройство сконструировано так, что это происходит непременно"**. Следовательно, рассматриваемая машина является ограниченным, но весьма фундаментальным типом механизма. Она работает с четко определенными квантами данных - битами информации- в соответствии со строгими правилами, которые применяются к этим данным однозначно. Утверждается, что машина такого типа - машина Тьюринга, выражающая сущность ЦВМ, может, в принципе, делать все то, что может делать человек, то есть разделяет, в принципе, только те ограничения, которым подвластен и последний.



М.Минский рассматривает встречное "антиформалистское" утверждение, согласно которому существуют "процессы, которые, будучи каким-либо способом полностью определены, в то же время не могут быть описаны вообще"***. Вместо того чтобы прямо ответить на это возражение, он ссылается на "блестящую", по его мнению, статью А.Тьюринга, аргументы которой содержат "убедительное опровержение многих из таких возражений"****. На деле же Тьюринг принимает подобные возражении, обосновывая это следующим образом: "Невозможно выработать правила, предписывающие, что именно должен делать человек во всех случаях, при всех возможных обстоятельствах"*****. По-видимому, здесь Тьюринг обобщает довод Л.Витгенштейна о том, что невозможно описать нормативные правила, которые заранее предписывают правильное использование слова во всех ситуациях. "Опровержение" Тьюринга состоит в том, что он проводит различие между "правилами действия" и "законами поведения", а затем утвер-

* М. Минский. Вычисления и автоматы. М., 1971, с. 18.

** А.Тьюринг. Могут ли машины мыслить? с. 23-24.

*** М. Минский. Вычисления и автоматы, М., 1971, с. 134.

**** М. Минский. Цит. соч., с. 137.

***** А. Тьюринг. Цит. соч., с. 46.

147

ждает, что "в отсутствии законов поведения, которые в своей совокупности полностью определяли бы нашу жизнь, нельзя убедиться столь же легко, как в отсутствии законченного списка правил действия"*.

В качестве ответа на утверждение Л.Витгенштейна это можно принять. А.Тьюринг, в сущности, утверждает, что, хотя мы не можем сформулировать нормативные правила для правильного применения отдельного предиката, это еще не доказывает, что мы не можем сформулировать правила, которые описывают, как в действительности отдельный индивидуум применяет такой предикат. Другими словам, хотя Тьюринг готов допустить, что в принципе невозможно представить набор правил, описывающих, что должен делать человек в каждом конкретном случае, он тем не менее считает, что в принципе существует возможность открытия системы правил, описывающих, что человек мог бы делать в каждом таком случае. Но почему это предположение кажется столь самоочевидным, что бремя доказательства ложится на тех, кто подвергает его сомнению? Почему мы должны убеждаться в отсутствии "законченного списка правил действия", а не в его наличии? Здесь мы опять сталкиваемся с эпистемологическим допущением- Попытаемся выделить тот фактор, который придает этому положению предполагаемую априорную правдоподобность.



Начнем с того, что понятие " законы поведения" допускает двоякое толкование. В том смысле, в каком закономерность означает упорядоченность, человеческое поведение, безусловно, закономерно. Но предполагать, что интересующие нас законы поведения могут быть воплощены в программах для ЭВМ или в каком-либо эквивалентном формализме,- совсем иное и гораздо более серьезное утверждение, которое нуждается в дальнейшем обосновании.

Сторонники "искусственного интеллекта" игнорируют этот вопрос, исходя из установки, согласно которой любое описание поведения может быть формализовано и затем представлено в виде программы для ЭВМ. Они предполагают, что-по крайней мере в принципе - поведение человека можно представить с помощью набора независимых утверждений, описывающих "входы" организма и соотнесенных с утверждениями, описывающими его "выходы". Наиболее характерный пример такого рода утверждения можно заимствовать у Дж.Калбертсона, начинающего с заявления о том, что по крайней мере в теории можно построить робот, используя лишь триггеры, и заканчивающего заявлением, что из этого следует возможность воспроизведения всего человеческого поведения в целом:

* Там же, с. 47,

148

"Используя подходящие рецепторы и эффекторы, мы можем связать их вместе посредством центральных клеток. Если бы мы могли располагать достаточным количеством центральных клеток, если бы они были достаточно малы и каждая из них имела бы достаточное число концевых пластинок, если бы каждый синапс можно было снабдить пластинками в достаточном числе, если бы, наконец, мы располагали временем, достаточным, чтобы собрать все это вместе, то мы могли бы построить роботы, действующие по любой заданной программе, то есть роботы, ведущие себя при любом состоянии внешней среды так, как желательно нам... Было бы нетрудно построить робот, ведущий себя в точности, как Джон Джонс или Генри Смит, или же робот, имеющий любое желаемое усовершенствование свойств поведения Джонса или Смита"*.

Далее автор выражается еще более определенно:

"В силу того что принципиально они могут выполнять любую заданную программу, полные роботы могут совершать предписанные им действия в любых предписанных условиях: искусно разрешать проблемы, сочинять симфонии, создавать произведения искусства, литературы и инженерного дела, преследовать любые цели"**.

Но, как мы видели в гл. 4, неизвестно, какими предположительно должны быть эти "входы" и "выходы" в применении к человеку***. Согласно Дж. Калбертсону, мозг функционирует на основе установления связей между изолированными квантами данных; это утверждение в свою очередь основано на предположении, что нейроны работают как переключатели. Поскольку в гл. 3 мы видели, что это, по-видимому, не так и что, более того, нет ни одного аргумента в пользу данного предположения, в то время как имеется несколько аргументов против, мы вправе усомниться в том, что "входы" и "выходы" у человека существуют изолированно, а их соотношения могут быть формализованы. Предположение Калбертсона остается предположением и более ничем; поэтому оно никоим образом не может подтвердить его заключений.



Убежденный сторонник формальных методов имеет все же еще один ход. Используя неоднозначность понятия "законы поведения", он может трактовать поведение не как осмысленное человеческое действие, а просто как физическое движение человеческого организма, В таком случае, поскольку тело человека является частью физического мира, а, как мы видели, объекты физического мира подчиняются законам, которые могут быть выражены с помощью поддающихся программированию формализованных построений, то сторонник формального подхода может

* Дж. Калбертсон. Некоторые неэкономичные роботы. - В кн.; Автоматы, под ред. К.Шеннона и Дж.Маккарти, М, 1956, с. 142.

** Там же, с. 160.

*** Ответ на вопрос о том, почему нельзя найти таких допускающих выделения входов и выходов, можно будет дать только после того, как мы опишем отношения между человеком и окружающим его миром. См. гл. 8, особенно с. 235-236.

149

настаивать на том, что законы человеческого поведения также подчиняются предложенному им формальному описанию. Для большей конкретности возьмем нервную систему: она подчиняется законам физики и химии, с чем мы уже имели случай согласиться. Тогда мы так или иначе могли бы воспроизвести поведение нервной системы с помощью некоторого физического устройства. Последнее не обязательно должно быть цифровой машиной или реализацией функции "входа-выхода", прямо описывающей поведение человека; оно может, к примеру, иметь форму "аналоговой вычислительной машины", использующей ионные растворы, электрические свойства которых меняются в зависимости от степени локальной насыщенности. В этом случае, как мы указывали в гл, 4, зная сочетание растворов в этом устройстве, мы могли, хотя бы в принципе, написать физико-химические уравнения, описывающие его "влажные" компоненты, и решить эти уравнения на совершенно "сухой" цифровой вычислительной машине. Следовательно, при наличии достаточного количества времени и памяти на ЦВМ можно промоделировать любую вычислительную машину, даже такого специального вида, как аналоговая. Вообще говоря, приняв такие фундаментальные допущения, как положение о том, что нервная система есть часть физического мира и что любой физический процесс может быть описан с помощью некоторого математического формализма (который в свою очередь можно запрограммировать на ЦВМ), можно прийти к весьма сильному утверждению, согласно которому поведение, являющееся результатом "переработки информации" у человека независимо от того, можно или нет его непосредственно формализовать, опосредованно всегда может быть воспроизведено на некоторой цифровой вычислительной машине.

Это утверждение может вполне объяснить уверенность сторонников формальных методов, но что фактически объясняет или доказывает та фундаментальная истина, что любая форма "переработки информации" (даже та, которую на практике можно осуществить только на "аналоговой вычислительной машине") может быть в принципе моделируема на ЦВМ? Как мы видели, она не оправдывает претензий "менталистов", согласно которым, хотя человек в процессе переработки информации не осознает используемые им операции дискретного характера, он тем не менее бессознательно следует некоторому набору правил. Оправдывает ли это заключение эпистемологическое допущение о том, что всякое непроизвольное поведение может быть формализовано?

Необходимо четко определить, что следует считать процессом переработки информации на вычислительной машине. Цифровая машина, решая уравнения, которые описывают аналоговое

150

устройство по переработке информации, и моделируя таким образом реализуемую ими функцию, тем самым еще не моделирует соответствующий "информационный процесс". Последний касается информации, перерабатываемой моделируемым аналогом, а она совершенно отлична от информации, касающейся физических или химических свойств аналога. Следовательно, приведенное выше сильное утверждение, гласящее, что любой вид информации может быть передан цифровой машине для переработки, вводит в заблуждение. Не вызывает сомнений только тот факт, что для любого заданного вида информации можно в принципе составить программу для ЦВМ, имитирующую устройство, которое может обрабатывать указанную информацию.



Таким образом, поведение человека, понимаемое как движение- как поступление "входных" и выдача "выходных" физических сигналов,- является, по-видимому, вполне закономерным в том смысле, какой предполагают сторонники формальных методов. Однако это никоим образом не обосновывает их допущения в том виде, в каком оно представлено у М.Минского и А.Тьюринга. Ибо когда Минский и Тьюринг заявляют, что человек есть машина Тьюринга, они не имеют права подразумевать под этим, что человек есть физическая система. В противном случае можно было бы сказать, что и самолеты, и корабли - все это тоже машины Тьюринга. Их поведение также можно описать с помощью законов, представляемых в математической форме,- законов, устанавливающих соответствие между энергетическими "входами" и "выходами",- и воспроизвести, по крайней мере в принципе, на ЦВМ с любой степенью точности. Несомненно, когда М.Минский и А.Тьюринг заявляют, что человека можно рассматривать как машину Тьюринга, они, скорее всего, имеют в виду, что ЦВМ может воспроизводить человеческое поведение не путем решения физических уравнений, а путем процесса переработки данных, полученных из окружающей среды, посредством логических операций, которые можно свести к операциям сравнения, классификации и булевым операциям. Как заметил Минский:

"Умственные процессы похожи на... тот вид процессов, который мы встречаем в программах вычислительных машин: произвольные ассоциации символов, древообразные схемы распределения памяти, условные переходы и т. п."*.

Исследователи в области "искусственного интеллекта" утверждают, что этот ментальный уровень "переработки информации" можно описать с помощью формальных цифровых моделей. Все работы в этой области нацелены на использование логических операций для манипулирования данными, получен-

* М.Мinsky. Matter, Mind, and Models,- In: M.Minsky.(ed). Semantic Information Processing, p, 429.

151

ными непосредственно из окружающего мира, но не для решения уравнений физики, описывающих физические объекты. Аргументы из области физики привлекаются лишь для того, чтобы показать, что энергетическое состояние "входов" и нейрофизиологические процессы, направленные на их преобразование, могут в принципе быть описаны в цифровой форме.

Никто не пробовал - и не пытается пробовать - использовать законы физики для детального вычисления движения человеческого тела. Это и физически вряд ли возможно, поскольку, как показал Х.Дж. Бремерман:

"Ни одна система переработки данных, будь то искусственная или естественная , не может переработать более (20x10*') бит/сек на грамм своей массы"*.



Далее Бремерман продолжает:

" В году 2х 107 секунд. Возраст Земли равен почти 109 лет, ее масса меньше чем 6 х 1027 граммов. Следовательно, даже вычислительная машина размером с Землю не могла бы переработать более 103 бит в течение времени, равного возрасту Земли. [Даже без учета того, между прочим, факта, что, чем больше вычислительная машина, тем в большей степени скорость света становится фактором, замедляющим ее работу. - Х.Д. Доказательство теорем и решение задач... ведет к экспоненциальному росту дерева задач. Если наше предположение верно, то получается, что трудности, которые в настоящее время стоят на пути исследований в области распознавания образов и доказательства теорем, не будут разрешены и тогда, когда на грядущих сверхмощных вычислительных машинах будет достигнута предельная скорость обработки данных"**.

Если эти расчеты верны, то любая попытка моделирования мозга как физической системы невозможна в собственном смысле слова; необходимые для этого громадные вычисления могут оказаться неосуществимыми в силу самих законов физики и теории информации, требующих таких вычислений.

По-видимому, это смешение законов физики с правилами переработки информации служит для исследователей проблем "искусственного интеллекта", начиная с А.Тьюринга и кончая М.Минским, своего рода прибежищем; оно позволяет им верить в возможность формализации человеческого поведения; что же касается бремени доказательства, то оно, по их мнению, ложится на тех, кто утверждает, что существуют "процессы, которые, будучи каким-либо способом полностью определены, в то же время не могут быть описаны вообще"***.

Но если сомнительность аргументации, основанной на оперировании понятиями "законы физики" и "правила переработки информации", установлена, как еще может обосновываться тезис

* H.J.Bremermann. Optimization Through Evolution and Recombination. In: Self-Organizing Systems, Washington. 1962, p. 1. ** Ibid., p. 2. *** M. Mинский. Вычисление и автоматы, с. 134.

152

о том, что человеческое поведение на уровне переработки информации", как выражаются специалисты в области "искусственного интеллекта", можно описать с помощью строгих правил?



II. Ошибочный аргумент, основанный на успехах современной лингвистики



Если ни один аргумент, базирующийся на материале из области физических наук, не может быть привлечен для выяснения вопроса о перспективах работ в области "искусственного интеллекта" (поскольку направление "искусственного интеллекта" имеет задачей формализацию человеческого поведении, а не физического движения), то остается единственная надежда-вернуться в сферу самих наук о поведении. Галилей смог заложить фундамент современной физики потому, что, абстрагировавшись от ряда представлений аристотелевой физики о свойствах и отношениях тел, обнаружил, что для описания движения материальных объектов достаточно оставшихся математических соотношений. Чтобы оптимизм сторонников "искусственного интеллекта" получил обоснование, необходим Галилей исследования разума, который, применив надлежащие абстракции, открыл бы формальный аппарат, достаточный для описания человеческого поведения.



Дж. Маккарти следующим образом формулирует это стремление связать физику с науками о поведении:

"Хотя для выражения наиболее важных областей математики были созданы формальные теории, а в формализации отдельных эмпирических наук был достигнут некоторый прогресс, в настоящее время не существует формальной теории, позволяющей выразить тот тип анализа в терминах "средств и целей", который используется в повседневной жизни... Наш подход к проблеме "искусственного интеллекта" требует формальной теории"

Недавно такой крупный прорыв - в направлении формализации лингвистики - был осуществлен Н. Хомским и другими представителями трансформационной лингвистики. Они нашли, что если отвлечься от использования языка человеком - от употребления тех или иных предложений в различных конкретных ситуациях,- то можно формализовать все остальное в языке, то есть человеческую способность к узнаванию грамматически правильных и отбрасыванию грамматически неправильных предложений. Иными словами, они считают, что создаваемая ими формальная теория в состоянии охватить многое из того, что относится к

* J. McCarthy. Programs with Common Sense.-ln: M,Minsky (ed.). Semantic Information Processing, p. 410,

153

лингвистической компетенции))*. Этот успех воодушевил тех. исследователей в области "искусственного интеллекта", которые утверждают, что человеческое поведение может быть формализо-

* Н.Хомский имеет обыкновение опредять "лингвистическую компетенцию" и "использование языка" таким образом, чтобы обеспечить это разделение, а связь между теорией компетенции и теорией употребления языка превратить в чисто эмпирический вопрос. Например он говорит: "...чтобы избежать одного постоянного недоразумения, вероятно, стоит повторить, что порождающая грамматика не является моделью для говорящего или для слушающего. Она стремится охарактеризовать в наиболее нейтральных терминах знание языка, которое дает основу для действительного использования языка говорящим-слушающим. Когда мы говорим о грамматике, что она порождает предложение с определенным структурным описанием, мы просто имеем в виду, что грамматика приписывает предложению это структурное описание" (Н.Хомский. Аспекты теории синтаксиса67- М., 1972, с. 13-14) (курсив мой. - Х.Д) .

Однако это прямолинейное определение не отвечает полностью на вопрос, в чем, по мнению Н.Хомского, заключается различие между понятиями языковых компетенции и употребления, которые он вводит. Если компетенцией считать знание какого-то языка, то вопрос о роли правил, описывающих компетенцию, и об их участии в употреблении языка оказывается вопросом эмпирическим. Но в ряде случаев Хомский считает компетенцию необходимой для употребления языка; эта мысль имеется уже в самом определении "компетенции", "употребления" языка и их отношений: "Под "порождающей грамматикой" я имею в виду описание той невыраженной компетенции говорящего-слушающего, которая лежит в основе фактического употребления им языка, как в процессе речи, так и при ее восприятии (понимании). Порождающая грамматика по своему замыслу должна служить установлению соответствий между фонетическими и семантическими представлениями - их "спариванию" в некоторой бесконечной области. Таким образом, порождающая грамматика представляет собой определенную гипотезу, объясняющую, каким образом говорящий-слушающий интерпретирует те или иные речевые акты-высказывания, отвлекаясь от многих факторов, которые, взаимодействуя с не находящей выражения компетенцией, определяют фактическое использование, употребление языка" (N. Сhоmsky. Cartesian Linguistics. New York, Harper and Row, 1966, p. 75) (курсив мой.- Х.Д.) -Или возьмем следующее замечание: "Мы должны абстрагировать для отдельного и независимого изучения определенную систему интеллектуальных способностей, систему знаний и убеждений, которая развивается в раннем детстве и во взаимодействии с многими другими факторами определяет те виды поведения, которые мы наблюдаем; если ввести формальный термин, то можно сказать, что мы должны изолировать и изучать систему языковой компетенции, которая лежит в основе поведения, но которая не реализуется в поведении каким-либо прямым или простым образом" (Н.Хомский. Язык и мышление, с. 15 (курсив мой. - Х.Д.) -Когда Хомский говорит о "не выраженой компетенции", которая "лежит в основе фактического употребления" языка и которая "определяет... виды поведения", мы сталкиваемся с той же самой тенденцией, что и у М.Поляного, который полагает, что правило, описывающее, как он считает, "компетенцию велосипедной езды", используется в самом процессе езды на велосипеде. При таком прочтении роль формальных методов, выражающих "компетенцию", перестает быть нейтральной. Сколь бы строгим ни был формализм, он обязательно должен использоваться в языковом поведении.

154



вано без сведения его к физическому уровню, ибо он говорит в пользу по крайней мере первой части эпистемологической гипотезы. В самом деле, определенная область упорядоченного поведения, на первый взгляд не подчиняющаяся никаким правилам, была описана с помощью сложных правил такого типа, что они могут быть непосредственно запрограммированы для передачи их цифровой вычислительной машине ("непосредственно", то есть минуя описание колебаний голосовых связок говорящего или физико-химических процессов, протекающих в его мозгу).

Но такая формализация подтверждает лишь половину эпистемологического допущения. Лингвистическая компетенция отно-

Но тем не менее если различие "компетенции" и "использования" необходимо приводит к отделению формальной теории от теории психологической, то отношения между теорией компетенции и теорией использования* языка не могут строиться на основе определения; другими словами, если в определение компетенции включен в качестве ее характеристики тот факт, что она лежит в основе использования языка, то недостаточно считать компетенцию просто формальной теорией, которая служит "установлению соответствий между фонетическими и семантическими представлениями - их "спариванию" в некоторой бесконечной области"» Ибо под компетенцией в этом случае понималась бы некая идеализированная психологическая теория, описывающая процесс реализации языка, а различение лингвистической компетенции и употребление языка свидетельствовало бы только о признании того факта, что существуют и другие факторы, такие, как утомление или обучение, которые в данном случае не рассматриваются.

Иногда кажется, что Хомский придерживается именно такой точки зрения: "Мы интерпретируем то, что говорится в нашем присутствии, не только с помощью лингвистических принципов, определяющих фонетические и семантические свойства высказывания. Фундаментальную роль в определении того, как произносятся, идентифицируются и понимаются высказывания, играют экстралингвистические представления о данном говорящем и о той ситуации, в которой он находится. Использование языка, кроме того, подчиняется принципам концептуальной структуры (например, ограничениям, которым подчинена память), -принципам, которые, строго говоря, не могут быть отнесены к языку как таковому.

Следовательно, для того, чтобы изучить язык, мы должны попытаться выделить ту разнородную группу факторов, которая взаимодействует с лежащей в ее основе компетенцией, в результате чего окажется возможным определить и то, что относится к фактическому использованию языка; в строгом смысле слова термин "компетенция" означает способность идеализированного говорящего-слушающего ассоциировать звуки и значения в точном соответствии с правилами своего языка". (N.Chomsky. The Formal Nature of Language.-In: E.H. Lenneberg. (ed). Biological Foundations of Language, New York-London-Sydney, 1967, p. 398; (курсив мой.- Х.Д.).

Какова же в таком случае связь между лингвистической компетенцией и употреблением языка? Что, если вдруг психолингвисты обнаружат, что произнесение высказывания происходит вообще без участия тех правил, которые предписывает лингвистический формализм Хомского? По-видимому, именно в пользу этой точки зрения свидетельствуют последние результаты, полученные в психолингвистике [ср. следующие слова Т.Бивера: "В поведенческих процессах используются лингвистически определенные внутренние и внешние структуры, но грамматические процессы,

155

сится к другой области исследования,, нежели та, которую сторонники "искусственного интеллекта" стремятся формализовать. Если машины должны общаться с человеком на естественном языке, то их программы должны содержать не только правила грамматики, но и правила, относящиеся к "лингвистическому использованию языка". Другими словами, те факторы, которые были опущены при формулировке лингвистической теории - тот, например, факт, что люди умеют применять язык,- и должны быть формализованы.



Вопрос об оправдании эпистемологического допущения сводится к следующей принципиальной проблеме: есть ли основание

связывающие эти структуры внутри некоторой грамматики, не находят зеркального отражения в поведении, не моделируются им непосредственно. Такой вывод служит опровержением любой из тех моделей распознавания речи, в которых делается попытка представить грамматические правила как такую составляющую процессов распознавания, которая поддается обособлению" (Т. Веver. The Cognitive Basis for Linguistic Structures, Preprint, p. 101, глава, из которой взята эта цитата, озаглавлена "Неразличение взрослыми лингвистической компетенции и использования языка") - Откажется ли теперь Хомский от своего формального подхода к описанию языка? По всей видимости, ему хотелось бы сохранить обе возможности: с одной стороны, сделать свое формальное описание компетенции независимым от психологии (в результате чего оно сохранило бы свою силу, какими бы ни оказались экспериментальные результаты), а с другой стороны, признать роль формализма в употреблении языка вопросом определения. Так, Хомский пишет: "Когда мы говорим, что предложение имеет определенный вывод по отношению к конкретной порождающей грамматике, мы ничего не говорим о том, как практически и эффективным образом действовать говорящему или слушающему, чтобы построить этот вывод. Эти вопросы относятся к теории использования языка - к теории употреблений". (Н.Хомский. Аспекты теории синтаксиса, с, 14; курсив мой- Х.Д,). Однако на с. 30 своей работы "Язык и мышление" он говорит: "Проблема определения характера таких грамматик и принципов, которые управляют ими, является типичной проблемой науки, возможно, очень трудной проблемой, но в принципе допускающей определенные ответы, которые истинны или ложны в зависимости от того, соответствуют они умственной реальности или нет" .

Мы сталкиваемся здесь с явной неопределенностью в вопросе о статусе формальных грамматических структур, характеризующих интуитивное узнавание говорящим грамматической правильности, В основе этой неопределенности лежит весьма сильная конъюнкция - объединение двух допущений:платоновского, гласящего,что формализм, который дает возможность понять поведение, используется и при построении этого поведения; и кантовского, согласно которому всякое упорядоченное поведение подчиняется некоторым правилам (оба допущения нашли подкрепление в идее создания соответствующих программ для вычислительных машин). Н.Хомский не подвергает сомнению ни допущение, согласно которому "человек, который усвоил знание языка, хранит в себе систему правил" (Н.Хомский. Язык и мышление, с. 37), ни утверждение о том, что эти правила функционируют как "механизм" для "порождения" предложений. Если допустить, что оба эти утверждения справедливы, то мы придем к картезианской теории врожденных идей Хомского - теории, которая даже ему самому кажется не очень приемлемой: "Нелегко согласиться с точкой

156

полагать, что может существовать некоторая формальная теория "употребления" языка? Имеется два рода причин считать, что подобное распространение лингвистической теории невозможно. Во-первых, несостоятельна попытка опереться на принцип (к рассмотрению которого мы обратимся в следующей главе), гласящий; коль скоро существует теория употребления языка, то должна существовать и теория человеческого познания в целом; ибо такая теория неосуществима. Во-вторых, не всякое языковое поведение подчиняется правилам; мы признаем некоторые языковые обороты необычными - нарушающими правила,- но это не

зрения, в соответствии с которой уже ребенок в состоянии построить чрезвычайно сложный механизм, порождающий множество предложений, лишь некоторые из которых ребенок слышал раньше, а взрослый человек умеет мгновенно определять, может ли (а если может, то как) этот механизм породить данное конкретное языковое выражение; при этом следует принимать во внимание, что механизм, о котором идет речь, обладает многими свойствами, характерными для абстрактной дедуктивной теории. Тем не менее, по-видимому, такое описание употребления языка говорящими -тем, к кому обращена речь, и тем, кто воспринимает ее со стороны,- довольно близко к истине" (N. Chomsky. A Review of B.F. Skinner's "Verbal Behavior"-In.: The Structure of Language, Englewood Cliffs, N J. Prentice-Hall, 1964, p. 577).

Эта точка зрения при всем своем неправдоподобии, кажется приемлемой благодаря существованию вычислительных машин: "В принципе не составит трудности заложить в программу вычислительной машины схему, которая жестко ограничивает вид порождающей грамматики или процедуру оценки для грамматик данного вида, или методику определения того, совместимы ли фиксированные данные с грамматикой данного вида, или определенную подструктуру элементов (типа различных признаков), правил и принципов и так далее - коротко говоря, универсальную грамматику того типа, что была предложена в последние годы" (Н.Хомский, Язык и мышление, с. 101) ,

Далее Хомский переходит к установлению связей между этой машинной моделью и классической традицией: "По причинам, уже упоминавшимся мною, я считаю, что эти предложения вполне могут рассматриваться как дальнейшее развитие классической рационалистической доктрины, как разработка некоторых из ее главных идей относительно языка и мышления" (там же) .

В заключение Н.Хомский пишет: "Проведя те виды исследования, которые представляются сейчас осуществимыми, и концентрируя внимание на определенных проблемах, которые сейчас доступны для изучения, мы, вероятно, можем расшифровать с некоторой степенью подробности те сложные и абстрактные вычисления, которые определяют, отчасти, сущность результатов перцепции и характер знания, которое мы можем усвоить, - весьма специфические способы интерпретации явлений, которые, в большой степени, находятся за пределами нашего сознания и контроля и которые, вероятно, являются уникальными свойствами человека" ("Язык и мышление", с. 116). В такого рода неокартезианстве находит свое полное выражение традиционное философское допущение: отличительный атрибут человека можно видеть в том, что он представляет собой чрезвычайно сложно организованную вычислительную машину. Пожалуй, со времен Т.Гоббса, который (несколько преждевременно) вывел это заключение из ньютоновской физики, эта идея впервые вновь появилась на сцене.



157

мешает нам понимать их смысл. К рассмотрению этого дескриптивного" возражения мы сейчас и перейдем.

Во многих случаях носитель языка признает то или иное словоупотребление необычным, но тем не менее он в состоянии его понять. Например, фраза "Мысль еще не дошла до бумаги"68 пена нам в ситуации, когда речь идет об обещании, данном каким-то автором; но машина, достигнув этого момента, не сможет работать дальше, поскольку ее правила "допускают до бумаги" только такие объекты, как знаки, нанесенные чернилами, оттиски типографских букв, и т. п. Кроме того, поскольку мысль не является физическим объектом, машина сможет только отвергнуть то, что она может "дойти до бумаги" или в лучшем случае дать упомянутому обороту произвольную интерпретацию. Понимание этой же фразы слушателем-человеком далеко не произвольно. Зная из опыта, сколь далеки подчас бывают намерения людей от их осуществления, зная также, сколь многое требуется для написания книги, выслушавший эту фразу человек уловит ее основной смысл, а тот, кто ее произнес, по реакции слушающего поймет, что его поняли. Значит ли это, что в актах понимания или использования необычных оборотов речи человек исходит из определенного правила- в данном случае из правила, позволяющего соответствующим образом модифицировать значение выражения "дойти до"?,Скорее всего, не значит, поскольку данный оборот признается "необычным", по-видимому, даже теми, кто его произносит.

Этот пример подводит нас к основной трудности, стоящей на пути моделирования поведения. Акты поведения, если оно запрограммировано, либо выполняются в строгом соответствии с правилами, либо носят случайный характер. Поэтому, столкнувшись с новым оборотом, машина должна либо поступить с ним как с понятным случаем, подпадающим под правила, либо сделать шаг наугад. Человек как носитель языка чувствует, что у него есть третья возможность. Он может оценить оборот как необычный, как случай, не подпадающий под правила, и тем не менее осмыслить оборот - придать ему то или иное значение в контексте человеческой жизни, не следуя каким-либо жестким правилам, но и не приписывая ему произвольного значения.

Откровенное нарушение правил использования языка особенно наглядно демонстрирует эту способность. Люди, как правило, понимают друг друга, даже если один из говорящих допускает грамматическую или семантическую ошибку. Выражение может быть не только вне правил, но фактически запрещаться ими,- и тем не менее подобное нарушение часто проходит незамеченным, поскольку соответствующий оборот легко понять.

Человек, сталкиваясь с необычными выражениями и явными ошибками, постепенно адаптируется к ним, осмысляя те измене-

158

ния в понимании языка, которые они вносят. Для машины же есть только две возможности. Она может начать с ошибки, а затем, когда ее научат, пересмотреть правила с тем, чтобы в них был предусмотрен новый оборот. Другой путь состоит в том, чтобы заранее вложить в машину все нужные правила - даже правила о том, как нарушать правила и все-таки сохранять способность осмысления языковых выражений. Принять первый вариант - первоначальная ошибка, а затем ее исправление - значит допустить в принципе, а не только на практике, что машина обречена следовать за человеком, т. е. что она не способна к достижению человеческого уровня. Второй же вариант - вариант, при котором правила, охватывающие все возможные случаи, должны быть либо прямо заложены в машину, либо вырабатываться в ней в ходе обучения (поскольку это единственный способ, позволяющий цифровой вычислительной машине моделировать способность человека оперировать необычным словоупотреблением),- противоречит как логике, так и опыту.

С логической точки зрения трудно усмотреть, каким образом можно сформулировать правила разумного нарушения правил. Ибо независимо от того, какие метаправила формулируются, мы интуитивно чувствуем, что носитель языка может и их нарушать, рассчитывая на то, что контекст позволит донести смысл его речи до собеседника. Таким образом, независимо от того, какой выбран уровень метаправил, всегда, по-видимому, существует более высокий уровень понимания - не выраженное явно понимание того, как нарушать правила более низких уровней и тем не менее быть понимаемым.



В феноменологическом (эмпирическом) плане постулирование системы неосознаваемых метаправил, в которых мы не отдаем себе отчета, ведет к возникновению других трудностей. Так же как в шахматах принятие цифровой модели предполагает, что шахматист неосознанно использует эвристические правила (даже когда согласно его собственному отчету он поглощен выявлением сильных и слабых сторон позиции, сложившейся на доске), так и допущение о предсуществовании правил устранения языковых неоднозначностей вводит представление о процессе, относительно которого мы не располагаем опытными данными,- представление, в котором должным образом не учитывается наше ощущение необычности определенных языковых оборотов.

И здесь, как и в случае с шахматами, эта насмешка со стороны феноменологических свидетельств приводит к телеологической загадке: почему, если каждый понимаемый нами случай применения языка подчиняется правилам, некоторые из этих случаев кажутся нам необычными,- настолько необычными, что мы не можем применить к ним какое-либо правило для объяснения своей интерпретации? Почему, располагая правилами такой силы

159

и молниеносной способностью использовать их на подсознательном уровне, мы уже на уровне сознания в иных случаях приходим в замешательство и считаем эти случаи необычными, причем даже после того, как поняли их?

Эти соображения подсказывают нам, в каком месте возникают противоречия. Они возникают, когда мы требуем создания формализма для применения языка, сравнимого с формализмом общей теории синтаксической и семантической компетенции. Последняя может содержать точное знание, поскольку имеет дело с вневременными явлениями и не претендует на формализацию феномена понимания языка в различных конкретных ситуациях.

Описанные трудности, однако, не волнуют лингвистов, которые, подобно истинным ученым, с большой осторожностью ограничивают свою область исследования "лингвистической компетенцией", т. е. общими принципами, которые применяются во всех случаях. Что же касается нашей способности применять язык в конкретных ситуациях, то ее исключают из рассмотрения как экстралингвистическую. Как указывает С. Кьеркегор, законы науки69 универсальны и вневременны, они трактуют всякий опыт так, как если бы он мог иметь место или был в прошлом*, Исследователи же в области "искусственного интеллекта" хотят, чтобы их машины взаимодействовали с людьми в реальных жизненных ситуациях, при которых объекты имеют специфическое ситуативное значение. Но вычислительные машины не участвуют в ситуациях. Каждый бит информации всегда имеет одно и то же значение. Вычислительные машины, правда, не являются "трасцендентально тупыми", как сказал бы Кант, Они могут применить правило к конкретному случаю, если этот случай предварительно однозначно описан в терминах общих признаков, фигурирующих в этом правиле. Они могут, таким образом, моделировать одну из разновидностей теоретического понимания. Но у машин отсутствует практический интеллект. Они "экзистенциально тупы" в том смысле, что не в состоянии справляться с конкретными ситуациями. Иными словами, они не допускают неоднозначности и нарушения правил до тех пор, пока в них не будут введены правила оперирования с отклонениями от правил, причем такие, которые полностью исключают возможность неоднозначности. Для того чтобы преодолеть эту неспособность, исследователи в области "искусственного интеллекта" должны разработать вневременную, внеситуативную теорию текущей человеческой деятельности.

Своеобразие, важность - и вместе с тем проклятие - работ по созданию систем общения человека с машиной на естественном

* S.Kiеrkegaard Concluding Unscientific Postscript, Princeton, N.J.; Princeton University Press, 1944, p. 108, 311.

160

языке состоит в том, что машине приходится использовать формальные методы для того, чтобы справляться с реальными жизненными ситуациями, как только они возникают. Она должна иметь дело с явлениями, которые принадлежат к "миру ситуаций", окружающему человека, как если бы эти явления относились к объективному формализуемому универсуму научного знания. Исследователь, уверенный в разрешимости задачи оснащения машины способностью понимать и использовать язык и вдохновляемый успехами в области лингвистики, не понимает не столько того, как функционирует сознание, сколько того, каково соотношение между феноменами теоретического и практического понимания. Он полагает, что мир практики, в который активно вовлечен индивид, можно понять в тех же терминах, что и объективный мир научного знания. Короче, он утверждает, вслед за пионером этой идеи - Лейбницем, что можно создать теорию практики.



Подобная прикладная теория, однако, не может быть аналогичной приложениям теоретической физики к технике, какие бы параллели здесь ни проводились. Когда мы используем законы физики для управления ракетами, реальное движение последних в пространстве есть конкретная реализация вневременных, универсальных законов, соотносимых с ситуацией не иначе, как в собственных терминах. Но в случае языка, как мы видели, говорящий принимает обычные ситуативные представления и цели как сами собой разумеющиеся. Таким образом, общие законы "лингвистической компетенции" не могут прямо применяться к моделированию языкового поведения. Чтобы от лингвистического формализма перейти к конкретному употреблению языка, следует учитывать тот факт, что говорящий понимает ситуацию, в которой находится. Если теория использования языка возможна как самостоятельная теория, то это должна быть теория совсем иного рода - теория ситуативного контекста, полностью описывающая его в универсально значимых, но не в физических терминах. Однако ни физика, ни лингвистика не предложили ни одного подхода к созданию подобной теории и, более того, не подали никакой надежды на то, что такая теория когда-либо появится.

Заключение

Чтобы опровергнуть эпистемологическое допущение о возможности теории, охватывающей практическую деятельность, а в случае языка - о возможности полной формализации правил, управляющих использованием языковых выражений в реальных условиях,- недостаточно указать на то, что до сих пор не су-

161

ществует системы автоматического перевода, или на то, что способы использования языка чрезвычайно гибки и явно не подчиняются правилам. "Формалист" может, следуя Платону, парировать это возражение, заявив, что если мы не в состоянии формализовать нашу способность пользоваться разговорным языком, то это доказывает лишь недостаточное понимание данного типа поведения, а также то, что правила полного описания употребления языка еще не найдены*.

Эта оборонительная позиция на первый взгляд как будто бы напоминает позицию представителей эвристического программирования, уверенных в том, что рано или поздно они найдут эвристики, обеспечивающие машине возможность играть в шахматы,- пусть до сих пор эти эвристики и не найдены. Но это только на первый взгляд: если уверенность в своей правоте, присущая составителю эвристических программ, базируется на необоснованном психологическом допущении относительно характера информационных процессов, протекающих в мозгу человека, то утверждение "формалиста" основывается на истинном понимании природы научного объяснения. До тех пор, пока наше поведение не определено в терминах единственно возможных и точно определенных реакций на точно определенные объекты в среде универсально определенных ситуаций, мы не "поймем" наше поведение в единственно возможном для науки смысле.

Чтобы противостоять этому априорному императиву теоретического понимания, недостаточно апелляции к феноменологическому описанию» Надо показать невыполнимость этого теоретического императива в его собственных терминах- показать, что правила, которые дают возможность носителю языка говорить, не могут быть полностью формализованы, а также что эпистемологическое допущение не только неправдоподобно, но и ведет к противоречиям.

Л. Витгенштейн был, по-видимому, первым философом со времен Б. Паскаля, который заметил: "Вообще говоря, мы

* Эта точка зрения отчетливо и наивно выражена во введении К.Сайра к сборнику "Моделирование разума":



" Любая умственная функция, отличающаяся тем, что 1) ее вход и выход могут быть выражены в точном виде и 2) выполняемое ею преобразование может быть приближено некоторыми уравнениями, описывающими определенные соотношения между входом и выходом, - любая такая функция уже только на зтом основании может быть промоделирована с той или иной степенью точности. В то же время если у нас нет четкого представления ни о входе, ни о выходе, ни о соответствующем преобразовании, то мы не сможем получить адекватную модель этой функции. Однако наше бессилие в этом случае можно будет считать свидетельством недостаточного уровня развития нашего мышления, а не признаком какой-то "трансцендентальности" умственных функций" (K.Sayre and J.Сrosson (eds.). The Modeling of Mind, South Bend, Ind., Notre Dame University Press, 1962, p. 14).

162

используем язык, не руководствуясь строгими правилами, и учат нас языку тоже не по строгим правилам"*. Однако аргументация Л. Витгенштейна, направленная против утверждения, что язык есть исчисление, базируется не только на феноменологическом описании такого использования языка, которое не подчиняется каким-либо правилам. Его сильнейший аргумент носит диалектический характер и основан на представлении о сведении одних правил к другим. В соответствии со взглядами критикуемых им философов-рационалистов, он сначала предполагает, что всякое непроизвольное поведение должно подчиняться правилам, а затем сводит это предположение к абсурду, требуя для применяемых правил в свою очередь правил их применения, и так далее.

Бесспорно, что мы всегда имеем возможность нарушить правила и вместе с тем быть понятыми. В конце концов, то, что нарушениям правил не поставлено границ,- это мы просто чувствуем. Но мы можем и ошибаться. Остается неясным вопрос о том, возможно ли полное понимание поведения в терминах правил. Л.Витгенштейн утверждает, как некогда утверждал Аристотель в споре с Платоном, что всегда должно оставаться место для интерпретации. И вопрос не в том (как, по-видимому, считает Тьюринг), имеются ли правила, диктующие нам то, что надлежит делать, -его мы вправе игнорировать. Главное состоит в том, могут ли существовать правила, описывающие то, что говорящий делает в действительности. Чтобы иметь полную теорию того, что может делать носитель языка, нужно располагать не только грамматическими и семантическими правилами, но и правилами, которые дали бы возможность человеку или машине распознавать контекст, в котором правила должны применяться. Так, должны существовать правила для распознавания ситуации, намерений говорящего и т. д. Но если теория требует дальнейших правил для объяснения того, каким образом осуществляется применение этих правил, то, рассуждая чисто логически, мы впадаем в бесконечное сведение одних правил к другим. И то что мы, несмотря на это, ухитряемся применять язык, означает, что такая редукция не представляет проблемы для человека. Если "искус­ственный интеллект" возможен, то сведение, редукция правил не должна быть проблемой и для машин.

Л. Витгенштейн, как и специалисты в области вычислительной математики и ЭВМ, вынуждены согласиться с тем, что существует некоторый уровень, на котором правила просто применяются непосредственно, и для своего применения не требуют новых правил. Однако относительно того, как описывать этот камень преткновения, мнение Л.Витгенштейна коренным образом отли-

* L.Wittgenstein. The Blue and Brown Books, Oxford, EngL, B. Brackwell, I960, p. 25.

163

чается от взглядов специалистов в области "искусственного интеллекта". Витгенштейн вообще не видит здесь проблемы: мы "вытаскиваем" такое количество правил, которого требует данная ситуация. На каком-то уровне, в зависимости от того, что именно мы пытаемся делать, интерпретация правила совершенно очевидна и редукция прекращается*.

Для тех, кто имеет дело с вычислительными машинами, редукция также прекращается вместе с интерпретацией, которая самоочевидна, однако эта интерпретация не имеет ничего общего с требованиями ситуации. И не может иметь, поскольку вычислительная машина не человек, и не находится "в ситуации". Она не порождает какого-либо ситуативного контекста. Для специалиста в области вычислительной математики и техники решение проблемы состоит в том, чтобы создать машину, способную реагировать в конечном счете на кванты свободных от контекста, полностью детерминированных данных, понимание которых не требует дальнейшей интерпретации. Как только данные введены в машину, дальнейшая их обработка должна производиться по правилам. Но считывание данных есть непосредственное отражение детерминированности признаков машинной среды, таких, как, например, дырочки на перфокартах или мозаика телевизионной камеры; поэтому на этом самом низком уровне машине не нужны правила для применения ее правил. Точно так же, как красное пятно управляет поведением птенца серебристой чайки в процессе питания, а глаз лягушки автоматически сигнализирует о наличии движущегося черного пятна, так и человеческое поведение, если бы его удалось понять до конца и "компьютеризовать", представлялось бы как управляемое специфическими условиями внешней среды.

В качестве психологической теории поведения человека эта гипотеза, разумеется, неприемлема. Чувство необычности, возникающее при отклонении от правильного словоупотребления, наряду с ощущением того, что ничто в окружающем мире не обязано вызывать в нас неизбежную и неизменную реакцию,



*См., например: L. Wittgenstein. Philosophical Investigations. Oxford, Eng., B.BIackwell, 1953, p. 39, 40, 41, 42. Витгенштейн пишет также:

" Правило есть своего рода дорожный указатель. - Разрешает ли дорожный указатель все мои сомнения по поводу того, куда направиться? Говорит ли он, куда двигаться, миновав его: вдоль дороги по тропинке или по пересеченной местности? Он не определяет, какой путь мне нужно избрать, -тот, который указывает его стрелка, или, скажем, противоположный. - А если бы был не один, а целая серия указателей и проезжая часть дороги была бы размечена,- разве интерпретация всего этого была бы единственной!- Можно сказать, что дорожный указатель действительно разрешает все сомнения. Но можно сказать и так: иногда разрешает, а иногда нет. Но в таком виде утверждение уже перестает быть философским и переходит в область эмпирических соображений" (р. 39, 40)

164

восстает против подобной точки зрения. Более того, в качестве теории нашей "практической компетенции" (независимо от того, как мы в действительности проявляем свое поведение) эта гипотеза выглядит не более привлекательной. Глобальная адаптируемость языка, которая дает нам возможность изменять значения и изобретать аналогии, так же как общая гибкость поведения человека и даже высших животных, является непостижимой с этой точки зрения. Однако все эти возражения не носят обязательного характера. Они правдоподобны, но могут оказаться не убедительными для тех, кто целиком доверился эпистемологическому допущению.

Полное опровержение эпистемологического допущения потребовало бы доказательства того, что мир принципиально не может быть проанализирован в терминах четко определенных данных. Тогда поскольку предположение о существовании основных однозначных элементов есть единственный способ спасти эпистемологическое допущение от "бесконечной редукции" правил, то "формалисты", осознав невозможность, с одной стороны, заполучить правила на все случаи, а с другой - найти окончательные однозначные данные, должны будут вообще отказаться от эпистемологического допущения.



Допущение о том, что мир может быть исчерпывающим образом проанализирован в терминах четко определенных данных или атомарных фактов, пронизывает все работы в области "искусственного интеллекта". За ним стоит целая философская традиция. Назовем это допущение онтологическим и обратимся к анализу его преимуществ и недостатков.





Глава 6. ОНТОЛОГИЧЕСКОЕ ДОПУЩЕНИЕ



До сих пор мы были заняты безуспешным поиском доводов и эмпирических данных, подтверждающих гипотезу о том, что разум перерабатывает информацию, проходя последовательность дискретных шагов, как это делает эвристически запрограммированная цифровая вычислительная машина, или о том, что поведение человека может быть формализовано в этих терминах. Мы показали, что существует четыре особенности переработки информации человеком - периферийное сознание, оперирование с неоднозначностями, способность к различению существенного и несущественного и умение производить осмысленное разбиение на группы,- которые не поддаются формализации в терминах эвристических правил. Мы видели, что ни биологическое, ни психологическое, ни эпистемологическое допущения, на основании которых исследователь мог бы позволить себе воспринимать эти трудности как временные, полностью не доказаны и вполне могут оказаться несостоятельными. Теперь мы перейдем к рассмотрению еще более глубокой трудности, возникающей перед всяким, кто надеется создать искусственный интеллект на базе цифрового устройства: данные, которыми вынуждена оперировать вычислительная машина для того, чтобы воспринимать окружающий мир, говорить на естественном языке и вообще проявлять разумное поведение, должны быть дискретными, явными и четко определенными; в противном случае они не будут иметь тот вид, при котором информация может быть введена в машину для обработки по тем или иным правилам. Ведь нет ни малейшего основания считать, что такого рода данные о мире человека могут быть сделаны доступными для вычислительной машины; напротив, можно указать сразу несколько причин, на основании которых можно утверждать, что таких данных не может быть.

Онтологическое допущение, которое гласит, что все, являющееся существенным для разумного поведения, может быть представлено в терминах множества четко определенных независимых элементов, позволяет исследователям "искусственного интеллекта" не обращать внимания на эту проблему. Как мы вскоре увидим, это допущение лежит в основе всех научных

166

изысканий в данной области и подчас кажется исследователям настолько самоочевидным, что необходимости в его точной формулировке даже не возникает. Как и в случае эпистемологического допущения, мы увидим, что такая убежденность в несомненности положения, которое фактически является только гипотезой, отражает философскую традицию, насчитывающую два тысячелетия и закрепившуюся в результате неправильного истолкования прогресса наук физического цикла. Если же четко сформулировать эту гипотезу и исследовать ее во всех подробностях, то выяснится, что в ее подтверждение не было приведено ни одного довода, а при использовании ее в качестве основы теории, на которой должны строиться практические разработки (как это произошло в ИИ), она ведет к серьезным концептуальным трудностям. Во введении к труду "Процессы переработки семантической информации" М. Минский предостерегает:

"Когда кто-нибудь говорит (пусть с самыми лучшими намерениями), что вычислительная машина- это не более чем соединение триггеров и что машинная программа есть не что иное, как последовательность операций над двоичными числами и т. д., это просто затемняет суть дела"*.

Он пытается опровергнуть такой обескураживающий взгляд на цифровую систему переработки данных:



" Хотя это одно из полезных представлений, тем не менее столь же правильно будет сказать, что вычислительная машина есть нечто иное, как ансамбль элементов, служащих для осуществления символьно-ассоциативных и информационно-управляемых процессов, и что программы представляют собой не что иное, как сети взаимосвязанных процессов по формулированию целей и оценке результатов в терминах "средств и целей". В действительности последняя трактовка гораздо предпочтительнее, поскольку она несколько сглаживает "эгоистическую" тенденцию человеческого мышления, склонного считать, что в случае машины все возможные будущие следствия абсолютно ясны"**. .

Но М. Минский лишь наполовину отдает себе отчет о трудностях, которые возникают в связи с тем, что машина должна оперировать четко определенными, независимыми элементами. Может быть, действительно правила более высоких порядков можно сформулировать так, чтобы тот факт, что машина составлена из триггеров, никак не отразился на структурной схеме программы, т. е. на информационном уровне. (На этом уровне, как мы видели в двух предыдущих главах, недоразумения возникают скорее в связи с допущением четких правил, применимых во всех случаях жизни, чем в связи с тем, что эти правила должны обязательно представлять собой последовательность операций над двоичными числами.) Триггеры становятся проблемой только тогда, когда мы переходим к рассмотрению способов

* М. Мinsky: Introduction.ln: M. Minsky. (ed).K Semantic Information Processing, p. 11.

** Ibid.

167

представления информации, подлежащей введению в машину*. Мы видели, что А.Ньюэлл вполне откровенно описывает GPS (программу, которая на информационном уровне совершенно оправданно может быть описана в терминах взаимосвязанных целей и соотношений между "средствами" и "конечными состояниями") как "программу, реализующую задачу восприятия внешнего мира, который описан в терминах дискретных объектов"**. Именно эти дискретные объекты должны служить "наполнением" для триггеров или, для этой же цели, должны быть разложены на дискретные элементы следующего уровня. Любая программа цифровой машины воспринимает необходимые ей данные только в дискретной форме.

При таком подходе возникает специфическая проблема - точнее говоря, этот подход сам ее и создает- проблема точного определения характера всех тех вопросов, которые связаны с введением в машину информации. В нейтральной формулировке проблема сводится к следующему: как мы видели, для того чтобы понять то или иное высказывание, структурировать ту или иную задачу или распознать тот или иной образ, вычислительная машина должна выбрать требующуюся информацию и интерпретировать ее в терминах некоторого контекста. Но как сообщить машине этот контекст? Лучше всего эта проблема сформулирована {все в той же нейтральной форме) в обзоре работ по распознаванию рукописного текста, представленном М.Иденом:

"Читающий может восстановить ее (букву написанного неразборчиво текста.- Х.Д) на основании имеющихся у него сведений о грамматике данного языка, по смыслу текста, который ему удалось прочесть, по общему содержанию рукописи и, быть может, исходя из соображений о душевном состоянии ее автора. Но, увы, пока еще мы совершенно не знаем, как вложить все эти знания о миpe и его процессах в программу вычислительной машины"***.

Здесь М.Иден весьма благоразумно ничего не говорит о том,

* Разумеется, на некотором уровне использование триггеров диктуется лишь соображениями технического удобства, также как и двоичная система, к которой они приводят. Всякая машина с конечным числом состояний, будь то машина, использующая троичные элементы, шестерни с десятью зубцами или элементы с любым другим набором дискретных состояний, вынудила бы нас принять то же самое онтологическое допущение. Ведь на более глубоком уровне использование триггеров выражает тот факт, что цифровая вычислительная машина представляет собой логическую машину, в которой реализуемые операции могут быть заданы в виде таблиц истинности. Таким образом, любая информация, которая может быть введена в машину, допускает представление в виде набора высказываний, для которых определены значения "истина" и "ложь", "0" и "1"

** A.Newell, Learning, Generality and Problem Solving. The RAND Corporation, RM-3285*1-PR, February 1963, p. 17.



*** Распознавание образов. Исследование живых и автоматических распознающих систем (гл. V "Генерирование и распознавание рукописного текста", написанная М.Иденом) ( М., 1970, с. 194 (курсив мой. -Х.Д)

168

что же означают знания о мире и его процессах"- Однако в его рассмотрении незаметно появляются триггеры, которые наряду с онтологическим допущением диктуют ответ на поставленный вопрос, причем ответ уже не нейтральный, а отражающий в себе ограничения, вытекающие из цифрового представления данных в вычислительной машине. На вопрос о том, что представляют собой эти "знания о мире", следует ответ, что это просто огромная масса дискретных фактов.

Заканчивая вступительную статью к труду "Процессы переработки семантической информации", М. Минский задает вопрос: "Каков массив знаний, необходимый для интеллекта гуманоидного типа?"*. Его ответ предрешен - ни минуты не колеблясь, он отвечает в терминах "количества фактов":

"Если мы исключим из рассмотрения специализированные знания и ограничимся вопросом о количестве фактов, касающихся повседневных бытовых задач, знание которых необходимо человеку, не лишенному обычного здравого смысла, мы обнаружим прежде всего набор необходимых категорий, каждая из которых довольно сложна. Это геометрические и механические свойства объектов и пространства; назначение и свойства нескольких тысяч объектов; сотни "фактов" о сотнях людей, тысячи фактов о десятках людей, десятки фактов о тысячах людей; сотни фактов о сотнях организаций. Если кто-нибудь попробует заняться классификацией всего, что он знает, то сначала число категорий будет быстро расти, однако спустя некоторое время находить их будет все труднее. По моему мнению, главное состоит в том, что обнаружится не более десяти областей знания, в каждой из которых наберется больше десяти тысяч "связей". Невозможно найти сто объектов, о которых нам известно по тысяче фактов; или тысячу вещей с сотнями новых связей каждая. Поэтому мне представляется, что машине для того, чтобы она вела себя более или менее разумно в обычных ситуациях, е крайнем случае понадобится порядка ста тысяч элементарных сведений. Для очень высокого уровня интеллекта будет достаточно миллиона, разумеется, при надлежащей организации. Если мои доводы не убедили вас, увеличьте все числа на порядок"**.

Допустим, в качестве предположения, что любого рода человеческие знания могут быть представлены в виде списка объектов и сведений о фактах, касающихся этих объектов. В связи с проведенным Минским анализом возникает проблема занесения всей этой огромной массы фактов в память машины и организации доступа к этой информации. Каким образом нужно структурировать эти данные - сто тысяч дискретных элементов,- чтобы можно было за разумный промежуток времени отыскать среди них требуемую информацию? Если предположить, что наше знание о мире представляет собой знание миллионов дискретных фактов, то проблема возможности искусственного интеллекта сводится к проблеме организации хранения огромной базы данных и доступа к ней70. Минский отдает себе отчет в том, что это ведет к серьезным затруднениям:

* М. Мinsky, Introduction.-ln: M. Minsky (ed.) Semantic Information Processing, p. 25.

** Ibid., p. 25, 26,

169

«Каждый из нас знает, как трудно найти систему классификации знаний, которая бы работала достаточно хорошо в применении к большому числу задач различных типов: уже построение подходящего тезауруса71 обеспечивающего работу хотя бы в одном классе задач, требует чрезвычайных усилий. Более того, всякая конкретная структура выборки информации непременно имеет некоторые ограничения, которые затрудняют введение в нее новых понятий после того, как исходная структура уже реализована. Невольно напрашивается следующий вывод: было бы глупо строить нашу разумную машину на основе некоторой конкретной тщательно разработанной классификации знаний, имеющей вид тезауруса - некоего построенного ad hoc путеводителя по массиву информации. Этот путь, разумеется, не ведет к "универсальному интеллекту"*.



И действительно, решение проблемы создания больших баз данных продвинулось вперед весьма незначительно. Любопытно, что, несмотря на прекрасно сформулированные аргументы, М. Минский в заключение пишет;

"Но нам следует с осторожностью относиться к самой осторожности, поскольку из-за нее мы подвергаемся гораздо более далеко идущему соблазну - попытаться найти источник чистого интеллекта. Я не вижу оснований для предположения, что интеллект может существовать вне связи с высокоорганизованным массивом знаний, вне связи с моделями и процессами. Для нашей цивилизации всегда было естественным полагать, что интеллект кристаллизован в некотором изолированном образовании - называйте его сознанием, умом, инсайтом, гештальтом или как вам будет угодно; но при этом решение проблемы подменяется ее называнием. Способность решать задачи, свойственная человеку с высоким уровнем интеллекта, объясняется частично большим совершенством его эвристик, используемых для организации структуры его знаний, а частично самой структурой; вероятно, эти два момента в какой-то степени неразделимы. Во всяком случае, нет никаких оснований полагать, что возможны какие-либо другие пути к тому, что называется интеллектом, кроме использования адекватных, вполне конкретных знаний или модельных структур"**.

Однако это никак не назовешь доводом, укрепляющим "машинный оптимизм". Люди действительно ухитряются быть разумными, но не будь онтологического допущения, этот факт не мог бы служить утешением для исследователей в области "искусственного интеллекта". Отнюдь не доказано, что, для того, чтобы стать разумным, человек тем или иным способом решил или должен был решить проблему большой базы данных. Вполне возможно, что сама эта проблема возникла как "артефакт", связанный с тем, что вычислительная машина вынуждена оперировать дискретными элементами. Человеческие знания, по-видимому, нельзя разложить на простые категории, как этого хотелось бы М. Минскому. Ту или иную ошибку, столкновение мнений, деликатное положение и т. д. никак не назовешь объектами или фактами, касающимися объектов. Даже обыкновенный стул невозможно представить себе в терминах какого бы то ни было множества фактов

* Ibid., p. 26, 27. ** Ibid., p 27.

170

или "элементов знания". Отнести какой-нибудь объект к разряду стульев - значит понять, как он соотносится с другими объектами и человеком. При этом оказывается затронутым весь контекст человеческой деятельности, в котором форма нашего тела, возникновение потребности в мебели, явление усталости человека и т. п. составляют лишь небольшую часть. А эти факторы в свою очередь не легче выделить в чистом виде, чем просто стул. Любой из них приобретает смысл только в контексте человеческой деятельности, в которую он входит как составная часть (см. гл. 8).

Как правило, имплицитно понимая человеческую ситуацию, создающую данный контекст, и сталкиваясь в этом контексте с конкретными фактами, мы не находим для них эксплицитного выражения. Нет оснований - кроме навязываемых онтологическим допущением - предполагать, что все факты, касающиеся данной ситуации, которые мы в состоянии выразить в явном виде, подсознательно уже выражены в какой-то "модельной структуре", причем выражены эксплицитно, или что мы вообще в состоянии представить ситуацию в абсолютно явной и четкой форме, если очень постараемся*.

Почему это допущение представляется М. Минскому столь очевидным? Почему он до такой степени не отдает себе отчета в возможности альтернативного пути, что принимает как аксиому, а не как гипотезу утверждение, будто интеллект предполагает "конкретные знания или модельную структуру", огромный систематизированный массив фактов? Любопытно, что, по мнению Минского, провозглашение этой аксиомы опровергает традицию. "Для нашей цивилизации всегда было естественным полагать, что интеллект кристаллизован в некотором изолированном образовании- называйте его сознанием, умом, инсайтом, гештальтом..." В действительности же, допуская существование только двух альтернатив - либо хорошо структурированного массива фактов, либо какого-то отвлеченного способа рассмотрения фактических данных,- Минский настолько традиционен, что даже не в состоянии осознать то фундаментальное допущение, которое он разделяет со всеми представителями философской традиции. Утверждая, что все, что мы получаем из внешнего мира,-это только факты. Минский слово в слово повторяет положение, разрабатывавшееся еще со времен Платона и к настоящему времени настолько глубоко проникшее в умы людей, что стало самоочевидным.

* Вообще говоря, нам не известно, что, собственно, означает "представить ситуацию в абсолютно явной и четкой форме", и мы не умеем этого делать. Единственное, что мы знаем, - это что значит представить ситуацию в форме, которая носит достаточно явный и четкий вид для того, чтобы можно было достигнуть некоторой конкретной цепи.

171



Как мы видели, суть философской традиции, воплотившейся в нашей культуре,- избегать всякого риска: морального, интеллектуального и практического. Действительно, требование, согласно которому знание должно быть представлено в терминах правил и определений, применяющихся без риска быть подвергнутыми различным интерпретациям, можно встретить еще у Платона; это же касается и уверенности в существовании простых элементов, к которым эти правила применяются*. У Лейбница связь между традиционной идеей знания и близкой к ней позицией, по которой мир обязательно допускает разложение на дискретные элементы (это позиция Минского), выражена вполне четко. Согласно Лейбницу, понимание заключается в разложении понятий на более простые элементы. При этом во избежание бесконечного процесса сведения ко все более и более простым элементам в рассмотрение должны быть введены, изначальные неразложимые сущности, в терминах которых можно постичь любые сложные понятия. Более того, если мы хотим, чтобы эти понятия можно было применять к реальности, должны существовать и логически неразложимые сущности, с которыми соотносятся эти элементы. Лейбниц рассматривал "своего рода алфавит человеческих мыслей"**, "характеристические знаки которого должны выражать (при их использовании в доказательствах) связь, группировку и порядок такого же рода, который встречается и у объектов"***. Традиция эмпиризма также развивалась при доминирующем влиянии представлений о дискретных элементах знания. По мнению Юма, весь опыт складывается из впечатлений - жестко определенных и четко различимых атомов опыта. Рационализм и эмпиризм слились в логическом атомизме Б. Рассела; наиболее полное выражение эта идея получила в "Логико-философском трактате" Л. Витгенштейна; в этом труде мир определяется в терминах множества атомарных фактов, которые могут быть выражены логически независимыми предложениями. Это и есть формулировка онтологического допущения в его чистом виде; она является необходимой предпосылкой возможности искусственного интеллекта, поскольку цифровая машина, состоящая из триггеров, должна, безусловно, содержать модель мира, представленную в виде структурированного множества фактов или предложений, каждое из которых обязательно либо истинно, либо ложно. Таким образом, и философия, и прикладные науки в конце концов приходят к постулированию положения, которое было намечено Платоном: мы живем в мире, в котором гарантирована ясность, определенность и управляемость; в мире структурированных

* См. сноску на с. 166.

** G.W. Leibniz. Selections. Ph. Wiener (ed.). New York, Scribner, 1951, p. 20.

*** Ibid.,S. 10a

172

данных, теории принятия решений и автоматизации.

Однако не успела эта концепция "определенности" мира найти свое четкое окончательное выражение, как философы начали сомневаться в ней. Представители феноменологической школы Европейского континента объявили ее результатом философской традиции и попытались показать ее ограниченность. М. Мерло-Понти именует предпосылку, согласно которой все существующее может рассматриваться как совокупность атомарных фактов, prejuge du rnonde- "презумпцией здравого смысла"*. М. Хайдеггер называет ее предпосылкой "вычисляющего мышления", rеchnende Denken**, - мышления, к которому стремится такая философия, которая с неизбежностью находит свое высшее выражение в приложениях науки к технике. Таким образом, прикладные области техники со свойственной им установкой на "безоговорочную вычислимость объектов" оказываются, по Хайдеггеру***, неизбежной кульминацией метафизики. Они характеризуются исключительным интересом к бытию (объектам) и вытекающим отсюда отказом от рассмотрения Бытия (под бытием с большой буквы понимается при этом, грубо говоря, человеческое чувство ситуации, определяющее, что же должно считаться объектом). В Англии нечто аналогичное было высказано Л. Витгенштейном, выступившим суровейшим критиком самого себя; в форме скорее аналитической, чем пророческой, он признал невозможность проведения до конца того онтологического анализа, который был им предложен в его "Трактате"****.

В части III у нас будет возможность подробно остановиться на взглядах М. Мерло-Понти, Л, Витгенштейна, М. Хайдеггера и на их критике традиционного онтологического допущения и

* M.Merleau-Ponty, Phenomenology of Perception, London, R. and K.Paul, 1962, p.5,58ff,

** M. Heidegger. DerSatzvom Grund, Pfulfingen, GNeske, 1957, S. 421

*** М.Хайдеггер говорит: "Исходной идеей, позволившей создать основу для построения думающих машин и организации больших вычислительных сетей, стала идеи о переносе центра внимания на информационные аспекты языка"; "теория информации по своему характеру уже подготавливает такое положение вещей, при котором всякому объекту придается форма, гарантирующая господство человека над всей землей и даже над другими планетами" (М. Heidegger. Op. cit., S. 203).



**** у Л.Витгенштейна читаем: " Что люди подразумевают, когда говорят, что имена действительно обозначают простые, неразложимые сущности? - Сократ говорит в “Теэтете": "Я тоже слышал от каких-то людей, что именно те первоначала, из которых состоим мы и все прочее, не поддаются объяснению... А вот состоящие из этих первоначал вещи и сами представляют собою некое переплетение, и имена их, также переплетаясь, образуют объяснение, сущность которого, как известно, в сплетении имен". Как "индивиды" Рассела, так и мои "объекты" ("Логико-философский трактат") представляют собой именно такие первичные элементы. Но из каких простых составляющих состоит действительность?.. Совершенно бессмысленно говорить об "элементарных частях стула11" (L. Wittgenstein. Philosophical Investigations, p, 21).

173

предлагаемой ими альтернативе. Впрочем, мы уже имеем достаточно оснований для утверждения, что в нашем опыте мы воспринимаем мир отнюдь не как набор фактов, с которыми сталкиваемся в повседневной деятельности, и что далеко не очевидна сама возможность такого рода анализа.

Но если онтологическое допущение в такой большой степени не согласуется с нашим опытом, то откуда же у него такая сила? Если необходимость понимания мира и умения управлять им вынуждала традицию к упрощению действительности, в то время как на самом деле она гораздо сложнее, то откуда все же столь "устойчивый оптимизм"? Где эти мечты черпают свое вдохновение? Как мы уже имели возможность убедиться в другой связи, распространению этого мифа способствовали успехи современной физики. Здесь, по крайней мере в первом приближении, онтологическое допущение вполне "работает". Только после того, как Г.Галилей сумел представить движение в терминах жестких объектов, движущихся под воздействием детерминированных сил, которые можно вычислять, появился Т.Гоббс, который провозгласил, что всякое рассуждение есть нахождение суммы путем сложения частей. Представление о Вселенной - как она изучается в физике- в виде множества независимых, взаимодействующих друг с другом элементов, оказалось в этом отношении очень удобным. Онтологическое допущение - утверждение о том, что мир данной человеческой личности также может быть представлен в терминах множества элементов, - приобретает правдоподобный характер, только если пренебречь различием между миром человека и Вселенной или, что в общем-то одно и то же, между ситуациями, в которых оказываются люди, и состояниями физической системы.

Если в работе М.Минского такое смешение еще четко не проявляется, то в интерпретации его бывшего коллеги Дж.Маккарти, возглавляющего в настоящее время исследования в области "искусственного интеллекта" в Станфорде, оно становится исходным пунктом всей аргументации. В статье "Программы, обладающие здравым смыслом", включенной в книгу М.Минского, Маккарти предлагает нашему вниманию программу, "принимающую советы" для "решения задач посредством преобразования предложений в формальных языках". Поведение программы "можно будет совершенствовать с помощью соответствующих сообщений как об окружающей обстановке, так и о том, какие сведения надлежит от нее получить"*. Маккарти прекрасно понимает, что "первое, что требуется для программы, принимающей советы, - это формальная система, в которой отражены

* J.MсСarthy. Programs with Common Sense. In: M.Minsky (ed.), Semantic Information Processing, p. 403,

174

сведения о ситуации, целях и действиях"*. Отсюда тотчас же возникает основной вопрос: как можно описать ситуацию в формальной системе? Однако Маккарти не считает этот вопрос достаточно серьезным, поскольку ситуация для него- в этом он нисколько не сомневается - представляет собой физическое состояние:

"Одним из основных элементов нашей теории является ситуация. Интуитивно под ситуацией мы понимаем все то, что имеет место в некоторый момент времени. Законы движения некоторой системы определяют все будущие ситуации, которые последуют за данной. Таким образом, ситуация соответствует понятию точки в фазовом пространстве”**.

Однако один и тот же тип ситуации может встретиться вновь, в связи с уже другими объектами, людьми и a fortiori различными физическими ситуациями. Более того, одну и ту же материальную физическую структуру можно представить себе как несколько различных ситуаций в зависимости от целей и намерений различных участников этих ситуаций. Таким образом, хотя в каждый данный момент Вселенная находится только в одном физическом состоянии, ситуаций может оказаться столько же, сколько людей. Утверждая, что "каждому данному моменту времени соответствует в точности одна ситуация"***, Маккарти явно путает конкретную ситуацию с физическим состоянием Вселенной. Точнее говоря, он путает признак ситуации и ее тип. Признак ситуации может совпадать с признаком физического состояния (определяемого точкой в фазовом пространстве). Но тип ситуации никак не может быть идентичным типу физического состояния.



Приведем конкретный пример. Возьмем ситуацию, которой Маккарти уделяет много места, - "быть дома". "Выражение "быть (я, дом) "означает, что в ситуации sn нахожусь дома"****. По всей видимости, Маккарти считает, что это то же самое, что находиться в доме, то есть что это физическое состояние. Но ведь я могу быть дома и в то же время находиться во дворе, то есть физически находиться совсем не "в своем доме". Может также случиться, что физически-я нахожусь "в своем доме", но пока я еще "не дома", - если я, к примеру, купил этот дом, но еще не перевез мебель. Быть дома - это специфически человеческая ситуация, для которой трудно найти простое соответствие с физическим состоянием нахождения человека в доме. Не говоря уже о том, что необходимым, если не достаточным условием того, чтобы "быть дома" в рассматриваемом смысле слова, является факт моего владения или аренды дома, предполагающий сложное переплетение социальных отношений, не сводимых ни к какому

* Ibid., p. 410. ** Ibid., р. 411,

*** Ibid, р. 413. **** Ibid., p. 411.

175

множеству физических состояний. Даже физическое описание определенного "узора", нанесенного чернилами на определенный лист бумаги в конкретной временной последовательности, не образует достаточного и необходимого условия для передачи права на собственность. Написанная фамилия не всегда подпись, так же как "наблюдать" еще не значит "быть свидетелем".

Легко понять, почему Дж.Маккарти предпочитает рассматривать ситуацию как физическое состояние. Дело в том, что переходы от одного физического состояния к другому могут быть формализованы с помощью аппарата дифференциальных уравнений и затем воспроизведены на цифровой машине. Что же касается ситуаций, то они, напротив, ставят неразрешимые проблемы перед любой попыткой представить их в некоторой формальной системе. Формализация в этом случае может оказаться в принципе невозможной, как это нагляднее всего показывает рассмотрение проблемы машинного перевода. В части I мы видели, что причиной неудач автоматического перевода с одного языка на другой послужил тот факт, что выражения естественного языка оказались гораздо более многозначными, чем поначалу предполагалось. В процессе сужения границ подобной семантической и синтаксической неоднозначности носитель языка может использовать известную ему конкретную информацию о мире. И.Бар-Хиллел отмечает этот момент в своем рассуждении, которое сводится, по его словам, "к почти законченному доказательству недостижимости полностью автоматического высококачественного перевода не только на ближайшее будущее, но и вообще"*. Его аргументация настолько существенна для нашего анализа, что заслуживает объемистой цитаты:

"Я собираюсь показать, что в английском языке (и, я уверен, во всяком другом естественном языке) существуют чрезвычайно простые предложения, которые в пределах определенного лингвистического контекста могут быть недвусмысленно и единственным образом (с точностью до простой синонимии) переведены на любой другой язык любым человеком, обладающим достаточным знанием обоих используемых в переводе языков* В то же время я не знаю ни одной программы, которая давала бы вычислительной машине возможность построить этот единственно возможный перевод каким-нибудь методом, отличным от совершенно произвольной и искусственной процедуры, неэффективность которой можно усмотреть из следующего примера.

Вот предложение такого рода:

The box was in the pen.

Лингвистический контекст этого предложения будет примерно следующим:

* Y.Bar-Нillеl. The Present Status of Automatic Translation of Language. In: Advances in Computers, vol. 1, p. 94.

176



Little John was looking for his toy box. Finally he found it. The box was in, the pen. John was very happy72.

Предположим для простоты, что слово "pen" в английском языке имеет только два следующих значения: 1) определенная письменная принадлежность; 2) детский манеж. Теперь я беру на себя смелость утверждать, что ни одна из существующих или доступных нашему воображению программ не даст вычислительной машине возможность определить, что слово "реn" в данном предложении в пределах данного контекста имеет второе из вышеупомянутых значений, в то время как любой читатель, обладающий достаточным знанием английского языка, сделает это "автоматически".

Что дает возможность обладающему интеллектом читателю столь решительно выбрать именно это значение? Помимо всех остальных признаков, которые рассматривались в работах по машинному переводу ..* ему помогает знание того факта, что относительные размеры "реn" как письменной принадлежности и как детского манежа таковы, что если кто-то в обычной ситуации и в контексте, близком к приведенному выше, пишет 'The box was in the реn", то почти наверняка речь идет о помещении для игры и, уж во всяком случае, не о ручке" *.

И далее Бар-Хиллел переходит к опровержению положения (отстаиваемого, например, М. Минским) о введении в вычислительную машину, используемую для перевода, универсальной энциклопедии, называя его "абсолютной химерой". "Число известных людям фактов существенно бесконечно"**.

Суть дела схвачена Бар-Хиллелом очень верно; однако приводимый им пример конкретного физического факта неудачен, ибо может ввести исследователей в области "искусственного интеллекта" (типа Минского) в искушение предложить решение в терминах модели физических фактов: "...было бы совсем неплохо ввести в семантическую модель достаточный объем сведений, относящихся к хорошо знакомой всем геометрии обычного физического пространства с тем, чтобы мысль о том.

* Ibid., p. 158, 159, При рассмотрении приводимого И.Бар-Хиллалом примера может сложиться впечатление, что для того, чтобы определить требующееся значение слова "playpen", машине достаточно проверить непосредственный вербальный контекст, учтя наличие в нем такого, например, слова, как "toy". Однако уже небольшое изменение этого примера, предложенное Дж.Хогландом, показывает, что возражения Бар-Хиллела невозможно обойти, апеллируя к контексту; "Little Johnny was playing on the floor beside his pen. He и/as drawing a picture with a red pen on some green paper. When the drawing was finished, he looked for his toy box, and found it inside the pen"73. Можно еще допустить, что значение первых двух вхождений слова "реn" может быть установлено благодаря информации, которую несут окружающие их слова. Но совершенно очевидно, что, поскольку ключ к выделению нужного значения слова "реn" из двух возможных значений заключен в непосредственном вербальном контексте, в котором появляется последнее предложение (на самом деле - в самом этом предложении), однозначное понимание слова "реn" в его третьем вхождении требует тех "знаний общего характера", которые имеет в виду Бар-Хиллел.

** Ibid., р. 160.

177

что ящик находится в авторучке, стала неправдоподобной"*. Существует, однако, другой способ устранения неоднозначности, который подводит нас к самой сути этого трудного вопроса. В процессе снятия неоднозначности может играть роль "чувство ситуации", как это показывает следующий пример, приводимый Дж, Катцем и Дж.Фодором:



«Неоднозначное предложение типа "Он идет по следам Канта", расположенное в контексте, из которого ясно, что говорящий имеет в виду M.Minsky (ed.). Semantic Information Processing, p. 23. Кроме того,

может сложиться впечатление, что доводы Бар-Хиллела основаны на использовании неоднозначностей случайного рода, которых можно было бы избежать, приписывая различным значениям слова "реn" соответствующие индексы. Однако в ответ на это возражение можно привести интересный аргумент, выдвинутый Дж. Хогландом, из которого следует, что такого рода неоднозначности возникают неизбежно, по крайней мере при переводе с одного языка на другой;

"Представьте себе, что мы построили язык Eng', который во всем совпадает с английским, кроме одного: все разные значения одного и того же слова отличаются в нем с помощью индексов (например, реn1 - письменная принадлежность, реn2 - детский манеж и т. д.). Совершенно очевидно, что, несмотря на то, что это позволит избавиться от неоднозначностей типа тех, которые фигурируют в примере Бар-Хиллела, проблемы, возникающие при переводе с языка Eng' на некоторый произвольный язык ("выходной" язык; обозначим его Таг), в действительности ничуть не станут легче. Удачным примером может служить перевод слов "брат", "сестра", "двоюродный брат" и "двоюродная сестра" на любой из полинезийских языков. В двух приводимых ниже таблицах столбцы соответствуют допустимым подстановкам слов "мальчик" и. "девочка" для пар детей, строки - генеалогической связи между ними, а в прямоугольниках указывается наименование их родственных отношений друг к другу при различных условиях. Так, в английском языке а считается братом b только в том случае, если а - мальчик и а и b имеют одних и тех же родителей. Проблема сводится к тому, что брат1 - слово, имеющее в Eng' только одно значение, будет неоднозначным для говорящего на языке тонган, поскольку на этом языке оно имеет два различных смысла - "брат мальчика" и "брат девочки".

историю развития идей, не допускает прочтения типа: "Он напал на след бандита"))*»

Такого рода затруднения рассматриваются в статье Катца и Фодора "Структура семантической теории":

"Полная теория выбора" должна предусмотреть в качестве составной части акта произнесения любого высказывания каждый признак, любое свойство мира, которое служит говорящему для того, чтобы указать предпочтительное прочтение его слов ...практически каждый элемент информации о мире существен для устранения какой-нибудь неопределенности. Отсюда следуют два заключения. Во-первых, такая теория не может в принципе различить знание говорящим языка и знание им мира... Во-вторых, поскольку вряд ли можно всерьез рассчитывать на систематизацию всего знания о мире, которым располагает говорящий ... (такая теория,- Х.Д.) не представляет серьезной модели для лингвистики"**.

Далее Дж.Катц и Дж.Фодор пишут:



" Ни одно из приведенных выше соображений не отвергает возможности создания ограниченной теории выбора, основанной на учете социально-физического окружения, позволяющего наложить относительно сильные ограничения на информацию о мире, теоретически представленном посредством некоторых характеристик. Если эти соображения что-то и доказывают, так это невозможность построения полной теории такого рода"***.

Итак, И.Бар-Хиллел утверждает, что необходимо включать в рассмотрение такие специфические факты, как величина авторучек и ящиков; Дж.Катц и Дж.Фодор считают, что необходимо ввести в рассмотрение социально-физическое окружение. Более того, обращение к контексту, по-видимому, играет более фундаментальную роль, чем обращение к фактам, потому что именно контекст определяет значимость фактов. Так, вопреки нашим

Из этого примера следует два заключения. Во-первых, неоднозначность значений слов относительна. Так, слово "брат" в одних языках может быть однозначным (это имеет место, например, в немецком языке), в других - неоднозначным в вышеуказанном смысле, а в иных, вероятно, неоднозначным еще в каком-то смысле- Во-вторых, недопустимо говорить о каком-то языке (скажем, Land'), что он однозначен относительно всех существующих естественных языков. Ибо если в языке Lang' найдется хотя бы одно существительное, не являющееся собственным именем, то ему обязательно будут соответствовать по крайней мере два отличных друг от друга состояния универсума. А тогда вполне возможно, что где-то существует естественный язык, в котором два нарицательных существительных различаются между собой таким же образом, каким в языке Lang' различаются выражения, имеющие разные референты^- Поскольку это противоречит нашей гипотезе, мы приходим к выводу, что в языке Lang' могут существовать только собственные имена существительные (по одному на каждое доступное выделению состояние универсума), что, с моей точки зрения, есть reductio ad absurdum" (из личной переписки).

* J. Кatz, J. Fоdоr. The Structure of a Semantic Theory- In: J. Katz, J.Fodor. The Structure of Language. Englewood Cliffs, N.J., Prentice-Hall, 1964, p. 487.

** Ibid., p. 489.

*** Ibid., p. 489-490.

179

общим представлениям об относительной величине авторучек и ящиков, если бы случилось так, что мы услышали фразу "The box is in the pen", произнесенную шепотом в фильме о Джеймсе Бонде, мы бы, пожалуй, нашли для нее интерпретацию, резко отличную от той, которую она имеет в домашней обстановке или на сельскохозяйственной ферме. И наоборот, если нет указаний на более или менее необычный контекст, то мы склонны расценивать контекст как "нормальный", приписывая "нормальную" значимость фактам, касающимся относительных размеров, "Физическая" модель, предлагаемая М. Минским, затушевывает потребность в таком неявном обращении к ситуации, но отнюдь не устраняет ее.

Ни М.Минский, ни И.Бар-Хиллел, ни Дж.Фодор и Дж.Катц не заметили того существенного различия, которое имеется между устранением неоднозначности путем обращения к фактам и путем обращения к ситуации; по-видимому, это объясняется тем, что, по их мнению, сама окружающая обстановка определяется нами на основе признаков, представляющих собой факты, и поэтому ее роль в процессе устранения неоднозначности аналогична роли некоторого факта. Однако, как будет показано ниже, такое пренебрежение различием между фактом и ситуацией приводит к тому, что ни Бар-Хиллел, ни Фодор - Катц не могут дать прямого ответа на вопрос, является ли автоматический перевод практически нереальным или просто невозможным.

Вернемся к приводимому И.Бар-Хиллелом "доказательству" того, что, поскольку устранение неоднозначности зависит от использования фактов, а число фактов "существенно бесконечно", полностью автоматический высококачественный перевод получить невозможно; остается неясным, что именно утверждается в этом тезисе. Если выражение "получить невозможно" означает, что при помощи современных вычислительных машин и уже работающих или разрабатываемых сегодня программ нельзя реализовать хранение и выборку таких объемов информации, тогда доказательство проходит, и уже этого тезиса оказывается достаточно для весьма серьезных сомнений в возможности осуществления машинного перевода в обозримом будущем. Если же это выражение означает теоретическую неосуществимость (а такой вариант представляется вполне вероятным в связи с упоминанием бесконечности), тогда утверждение И.Бар-Хиллела слишком сильно. Нам нет надобности вводить в машину бесконечное число фактов, поскольку, согласно представлениям М.Минского, она может неограниченно генерировать все новые и новые факты из достаточно большого числа исходных фактов и правил их комбинирования, таких, например, как физические законы. Правда, ни одна из существующих программ не дает машине возможности рассортировать всю эту безмерную массу

180



данных. На сегодняшний день мы не располагаем ни такой машиной, ни такой программой, которые позволяли бы хранить в запоминающем устройстве хотя бы просто очень большой массив данных, с тем чтобы выборка релевантной информации могла осуществляться в разумных пределах времени. Тем не менее в настоящее время продолжаются работы над развитием так называемой "ассоциативной памяти"; математики-программисты проявляют большую изобретательность, разрабатывая такие приемы, как хэш-кодирование76. В отдаленном будущем это может привести к созданию средств хранения и выборки огромных массивов информации. В таком случае если факты - это все, что нам нужно, то необходимую информацию окажется возможным ввести в машинную память, причем таким образом, что в каждом конкретном случае можно будет ограничиться рассмотрением только конечного множества релевантных фактов.

До тех пор пока Дж.Катц и Дж.Фодор, так же как и И. Бар-Хиллел, придерживаются онтологического допущения и говорят об окружающей обстановке в терминах "элементов информации", их аргументация будет столь же двусмысленна, как и доводы М. Минского. Они не правомочны переходить от утверждения о том, что "вряд ли можно всерьез рассчитывать" на систематизацию знаний, необходимых для снятия неоднозначности {которая, по-видимому, сводится к констатации несовершенства нашей технологии), к утверждению о том, что полная теория выбора, основанная на социально-физическом аспекте окружающей обстановки, невозможна. Если когда-нибудь будет разработана программа, оперирующая всем объемом знаний - а в соответствии с представлением о мире, которое сложилось у этих исследователей, на это вполне можно рассчитывать,- то такая программа и будет искомой теорией.

Только в том случае, если мы откажемся от онтологического допущения, согласно которому мир может быть разложен на совокупность фактов - элементов информации, -мы получим право выйти за рамки практической неосуществимости. Нам уже встречались примеры, из которых становится ясно, что ситуация может представлять собой нечто совершенно отличное от совокупности фактов и что функция, выполняемая ею, может радикально отличаться от функции, выполняемой какой-либо их цепочкой. В примере с Кантом ситуация (академическое исследование) однозначно определяет, о каком Канте идет речь - об Иммануиле Канте,- и, кроме того, подсказывает нам, какие факты имеют отношение к уточнению значения словосочетания "идет по следам" - идеологические или хронологические (когда родился последователь Канта, каковы его философские взгляды, и т. д.). В примере с ящиком детских игрушек и манежем, очевидно, отношение к делу имеют размеры ящика и манежа,

181

поскольку речь идет о физических объектах, находящихся "в" других физических объектах; но значимость используемых в этом рассмотрении фактов определяется здесь ситуацией, которая может носить бытовой, сельскохозяйственный или "шпионский" характер. Таким образом, именно наше чувство ситуации позволяет нам выбрать из потенциально бесконечного множества фактов только те, которые релевантны - имеют непосредственное отношение к делу, а после того, как релевантные факты найдены, оценить их значимость. Отсюда следует, что если не существует каких-либо фактов, релевантность и значимость которых инвариантны во всех ситуациях (а пока еще таких фактов никто не обнаружил), то нам придется заложить в вычислительную машину некоторый способ распознавания ситуаций; в противном случае машина окажется не в состоянии устранять неоднозначность и поэтому в принципе не сможет понимать высказываний естественного языка,

Среди исследователей, работающих в области "искусственного интеллекта", по-видимому, один Дж.Вейценбаум отдает себе отчет в существовании этих проблем. Разрабатывая программу, которая обеспечила бы человеку возможность общения с машиной на естественном языке, и сталкиваясь в этой связи с существенной ролью ситуации, Вейценбаум осознает, что ее нельзя рассматривать как простой набор фактов. Его замечания о важности глобального контекста заслуживают пространной цитаты:

"В отсутствие некоего установленного глобального контекста никакое понимание вообще невозможно. Конечно, незнакомые люди встречаются, вступают в беседу и сразу же понимают друг друга (я по крайней мере уверен, что это так). Но они действуют в рамках общей культуры (что связано и с тем языком, на котором они говорят), и при любых условиях, за исключением самых тривиальных, их поведение напоминает охоту, цель которой - создание некоего "контекстуального каркаса" "*.

"В реальном разговоре глобальный контекст придает высказываниям только самый общий смысл. В процессе развития разговора устанавливаются "подконтексты", внутри этих "подконтекстов" - "подподконтексты" и так далее"**.

Дж.Вейценбаум считает, что в общем и целом эти вопросы достаточно трудны, но принципиальных проблем они не ставят.



" Мы еще раз привлекли внимание читателя к вопросу о контексте, чтобы подчеркнуть следующее положение: хотя создание программы, "понимающей" естественный язык в самом общем смысле слова, сейчас еще невозможно, обеспечение контекстуального каркаса, пусть даже весьма широкого, позволяет разрабатывать программы, способные к распознаванию языковых образов"***.

* Распознавание образов. Исследование живых и автоматических рас­познающих систем (гл. VII "Понимание связного текста вычислительной машиной", написанная Дж.Вейценбаумом), М., 1970, с. 228.

** Там же, с. 229.

*** там же, с, 239.

182

Итак, Дж. Вейценбаум предлагает запрограммировать пучок контекстов в терминах некоторого "контекстуального дерева": "После самого верхнего, или начального, узла генерируется новый узел, представляющий определенный подконтекст, от этого узла генерируется следующий узел, и, таким образом, процесс продолжается, образуя подконтексты различных уровней"*. Совершенно очевидно, что в его представлении сами эти контексты в конечном счете можно считать наборами фактов: "Для отдельного индивидуума аналогом разговорного дерева служит то, что Абельсон называет структурой мнений"**, то есть упорядоченной совокупностью фактов, касающихся запаса знаний, эмоционального склада, целей и т.д. индивида.

Очевидно, что осознание решающей роли ситуации само по себе не дает достаточных оснований для отказа от исследований в области "искусственного интеллекта". Представитель "традиционной онтологии" (которая нашла новое воплощение во взглядах Дж. Вейценбаума и исследователей проблемы ИИ) может допустить, что используемые в разговоре факты выбираются и интерпретируются в терминах глобального контекста; его вывод просто-напросто сведется к тому, что начинать следует с отбора и программирования тех признаков, которые характеризуют эту более широкую ситуацию. Однако в замечаниях Вейценбаума содержатся и элементы принципиальных возражений против возможности создания машин, обладающих интеллектом на уровне человека» Чтобы разобраться в этом, нам придется сначала показать, что Вейценбаум не случайно выбирает данный способ анализа этой проблемы (отделение значения контекста от значений используемых в нем слов); этот способ диктуется самой природой вычислительных машин. В нашем повседневном опыте мы не обнаруживаем такого разделения. По-видимому, мы понимаем ситуацию в терминах значений слов в той же мере, в какой мы понимаем значения в терминах ситуации. Что же касается машины, то в ней этот единый взаимосвязанный процесс определения значений должен быть разбит на последовательность отдельных операций. Поскольку Вейценбаум понимает, что значения слов невозможно определить до тех пор, пока мы не знаем смыслового контекста, он делает совершенно правильный, с точки зрения математика-программиста, вывод: в первую очередь следует определить контекст, а затем использовать его свойства для определения значения входящих в контекст элементов.

Более того, из анализа Вейценбаума следует, что для машинного понимания естественного языка необходимо, чтобы органи-

* Там же, с. 229. **Там же.

183

зация контекстов имела вид системы иерархически организованных подконтекстов. Для того чтобы понять, почему Вейценбаум считает обязательным использование иерархии контекстов и почему, по его мнению, вся процедура обработки этой иерархии должна начинаться с ее вершины, нам придется вернуться к общей проблеме распознавания ситуаций. Если для того, чтобы вычислительная машина могла устранять неоднозначности и вообще понимать высказывания естественного языка, ей необходимо использовать ситуацию или контекст, то математик-программист должен уметь заложить в машину (которая сама по себе не имеет отношения к каким-либо ситуациям) некоторый метод распознавания и использования контекстов. Но те же описанные нами выше проблемы, которые возникают при устранении неоднозначностей и приводят к необходимости учета ситуации, сразу же возникают снова на уровне распознавания контекстов и вынуждают нас начинать анализ с самого широкого контекста. В самом деле, если при устранении неоднозначностей число возможных релевантных фактов в некотором смысле бесконечно (в результате чего еще до начала процесса интерпретации приходится применять тот или иной критерий отбора), то и число фактов, релевантных для распознавания контекстов, также будет бесконечным. Каким образом машина окажется в состоянии производить анализ всех этих отличительных особенностей ситуации (таких, например, как число присутствующих людей, давление, температура, день недели и т. д.), любая из которых может оказаться решающей в некотором контексте? Далее, даже если в программе имеются правила для выделения релевантных фактов, все равно эти факты не будут носить однозначный характер (т. е. будут характеризовать несколько различных контекстов) до тех пор, пока не будет найдена их интерпретация.



Очевидно, что для выделения релевантных признаков (из бесконечного множества признаков), а также для нахождения их интерпретации придется воспользоваться более широким контекстом. Но если программа в свою очередь должна обеспечить машине возможность идентифицировать более широкий контекст в терминах признаков, релевантных этому контексту (а только так может действовать вычислительная машина, оперирующая дискретными элементами), то программист либо должен постулировать, что некоторые признаки изначально релевантны и имеют одно и то же значение независимо от контекста (возможность, заранее исключаемая первоначальным обращением к контексту), либо вступить на путь бесконечного процесса сведения одних контекстов к другим. Существует, по-видимому, только один выход: вместо того чтобы проводить анализ, двигаясь вверх по дереву - восходя ко все более и более широким контекстам,- машина должна идти вниз, начиная с первоначального

184

контекста,- того самого, который Вейценбаум называет общей для всех нас культурой.

К счастью, что-то вроде этого первоначального контекста, кажется, действительно существует, однако, как мы увидим в дальнейшем, он оказывается таким же непрограммируемым, как и бесконечная редукция контекстов, во избежание которой он вводится. Как мы видели, для того чтобы определить, какие факты релевантны для распознавания, с какой ситуацией - "академической" или "шпионской" - мы имеем дело, а также для интерпретации этих фактов, мы должны перейти к более широкому контексту. Таким образом, лишь в более широком контексте нашего социального общения мы обычно принимаем во внимание, во что человек одет и что он делает, и пренебрегаем тем, сколько насекомых в воздухе или какую форму принимают облака ровно в полдень или минутой позже. И только этот более широкий контекст дает нам возможность определить, имеют ли эти факты обычное значение.

Более того, даже те факты, которые необходимы для распознавания характера соответствующей сети социальных связей, могут быть выделены только потому, что социальное общение представляет собой частный случай человеческой деятельности вообще - деятельности, в которую входит и работа в одиночку, и изучение примитивных племен. И наконец, сама человеческая деятельность является частью некоторой еще более широкой ситуации - назовем ее миром человеческой жизни - и в нее уже придется включить даже те ситуации, в которых ни один человек не принимает непосредственного участия. Но какие факты будут в достаточной степени релевантны при распознавании этой самой широкой ситуации? Имеет ли вообще смысл говорить о "распознавании" жизненного мира? Коль скоро мы люди, мы, по всей вероятности, просто считаем эту первоначальную ситуацию непосредственно данной. Говоря словами Л. Витгенштейна:

"Все, с чем мы должны считаться, еще, что нам дано, можно назвать формами жизни*".

Допустим, что это так. Тогда почему бы не выразить в точном виде существенные признаки человеческих форм жизни, исходя из них самих? Действительно, это решение в духе deus ex machina в течение двух тысячелетий было путеводной нитью философских размышлений; и не удивительно поэтому, что "искусственный интеллект" не может предложить никаких способов формализации человеческой жизни (из этого не следует, однако, что это может сделать обычный интеллект}. Что же нам в таком случае делать? Все, с чем мы так или иначе сталкиваемся на опыте, будь то конкретные объекты или отвлеченные идеи, отражает наши

* L.Wittgenstein. Philosophical Investigations, p. 226.

185

человеческие устремления. Вне конкретной заинтересованности, без наличия конкретного предмета исследования - всего того, что позволяет производить выбор и интерпретацию,- мы вновь оказываемся перед лицом бесконечности неосмысленных фактов, которой мы стремились избежать.



Итак, если мы примем точку зрения специалистов в области "искусственного интеллекта", согласно которой процесс рассуждения, мышление есть просчитывание фактов и (согласимся с допущением, по которому релевантность и значимость фактов не просто зависят от контекста, но вне его вообще не имеют смысла), мы придем к заключению, что попытка конструирования разумного поведения приводит к неразрешимому противоречию - антиномии. С одной стороны, имеется тезис: для каждого данного контекста всегда должен существовать более широкий контекст; в противном случае не было бы никакого способа различения релевантных и нерелевантных фактов. С другой стороны, имеется и антитезис: должен существовать какой-то первичный, ни к чему не сводимый контекст, не требующий интерпретации; иначе возникнет бесконечная редукция контекстов, и мы никогда не сможем приступить к формализации.

Человек, по-видимому, воплощает в себе третью возможность, которая может подсказать нам решение этой дилеммы. Нет никакой иерархии контекстов - просто наличная ситуация воспринимается нами как продолжение или модификация предшествующей. Тем самым мы переносим из непосредственного прошлого совокупность предвидений, основанных на том, что было существенным и важным мгновение назад. Этот перенос создает определенную установку, определяющую то, на что нам следует обратить внимание.

Однако если поставить вопрос о программировании этого альтернативного подхода, то обнаружится, что он отнюдь не решает проблемы распознавания контекстов - он просто переводит сведение контекстов в некоторой их иерархической структуре в сведение, развертывающееся во времени. Каким образом возникла ситуация, которую человек переносит из одного временного момента в другой? В "программистских" терминах этот вопрос звучит так: каким образом из бесконечного числа фактов происходит первоначальный выбор именно тех из них, которые имеют отношение к формам человеческой жизни,- выбор, преследующий цель определить тот контекст, который впоследствии будет подвергаться корректировке? Скорее всего, ответ на этот вопрос будет следующим: наследственная природа человека такова, что, еще будучи младенцем, он четко реагирует на некоторые детали окружающей среды, такие, например, как материнская грудь и улыбка, от которых решающим образом зависит его

186

выживание. Если запрограммировать эти изначальные рефлексы и обеспечить машине возможность обучения, то, быть может, окажется возможным решить проблему распознавания контекстов; необходимо, однако, оговориться, что в настоящее время этот подход в "искусственном интеллекте" совершенно не разрабатывается*. Искусственный интеллект, как его сейчас определяют Ё.Фейгенбаум, Г.Саймон, М.Минский, Дж.Вейценбаум и др., фактически представляет собой попытку построения полностью сформированного интеллекта взрослого человека - нечто вроде Афины Паллады, в полном вооружении появившейся из головы Зевса. Из сказанного выше, однако, не следует, что предложенное решение позволит снять исходную дилемму. Остается неясным, каким образом ребенок проходит путь развития от неизменных реакций, вызываемых фиксированными особенностями окружающей среды, до определения смысла в терминах контекста, что, по признанию даже исследователей в области ИИ, характеризует поведение взрослого человека.



Как только ребенок научается определять значения в терминах ситуаций, он приобретает способность так преобразовывать ситуации, с которыми он сталкивался в прошлом, чтобы они отвечали текущему положению; однако первоначальный переход от неизменных реакций к реакциям гибким, основанным на учете смысла ситуаций, по-прежнему остается неясным. Одно из двух: либо этот переход следует понимать как непрекращающуюся модификацию предшествующих ситуаций (и тогда из сказанного нами выше понятно, что именно в этом случае подлежит объяснению), либо так называемый глобальный контекст должен распознаваться в терминах фиксированных, независящих от контекста признаков, и тогда мы не столько решаем проблему, сколько

* По-видимому, единственное исключение представляет отчет Т. Джоунса "Машинная модель простых форм обучения" (Th. L.Jones. A Computer Model of Simple Forms of Learning).Т.Джоунс следующим образом описывает свою программу:

"INSIML представляет собой программу, написанную на языке ЛИСП, моделирующую простые формы обучения ребенка в первые недели его жизни, такие, как сосание пальца или элементарная координация рук и глаз.

Программа работает по принципу обнаружения причинно-следственных связей и упорядочения их в виде дерева целей. Если, например, явление вызывает явление В и программе требуется получить 5, то А будет выделено в качестве подцели; в таком обратном направлении анализ будет производиться до тех пор, пока программа не встретит подцель, которая может быть реализована непосредственно, то есть путем реализации мышечного усилия".

Эта работа находится в самом начале, поэтому трудно дать ей какую-либо оценку. Если это исследование - не случайное явление, а отражает определенную тенденцию, то можно ожидать существенного сдвига в целях и методах "искусственного интеллекта".

187

игнорируем ее. С одной стороны, ребенок или машина в состоянии производить отбор релевантных фактов, приписывать всем подобным фактам их обычные значения и вместе с тем, в случае необходимости, прорывать границы их обычных значений в нужном направлении. В этом случае ни про какую совокупность фиксированных характеристик, даже ту, которую в состоянии воспринять ребенок, нельзя сказать, что она имеет фиксированное значение, в терминах которого начинается весь этот процесс. С другой стороны, если все, что нам нужно,- это фиксированные характеристики, тогда нам придется отказаться, как от иллюзорной, от той гибкости, которую мы так старались объяснить. По всей видимости, не существует ни способа проникновения внутрь ситуации, ни способа распознавания ее извне.

Тем не менее, как все мы знаем, способность к обобщению и гибкому оперированию со значениями постепенно развивается в процессе обучения и вся наша проблематика погружается в проблему обучения. Создается впечатление, что либо развитие ребенка заключается в том, что он в каждый момент времени приобретает все более сложные неизменные реакции, либо что он с самого начала способен интерпретировать конкретные факты в терминах общего контекста, развивая и все более тонко структурируя чувство ситуации. Если в применении к взрослому человеку мы откажемся от анализа в терминах фиксированных реакций, считая, что в этом случае подобный подход не применим, то мы вновь столкнемся с временной версией исходной антиномии. Одно из двух: либо должен существовать самый первый контекст- контекст, который машина не в силах распознать из-за отсутствия предыдущего контекста, в терминах которого происходит выделение существенных характеристик данного контекста; либо возникнет редукция контекстов во времени, уходящая в сколь угодно отдаленное прошлое, и тогда машина окажется не в состоянии начать процесс распознавания.



Как говорил И.Кант, для того чтобы разрешить антиномию, нужно отказаться от предположения, что две рассматриваемые альтернативы являются единственно возможными. Но для тех, кто занят построением искусственного разума, возможны только эти альтернативы*. Однако, коль скоро люди пользуются языком и понимают друг друга, должна существовать еще одна альтернатива. Должен существовать некоторый способ обхода внутренне противоречивой редукции контекстов или маловразумительного понятия распознавания изначального контекста, -способ, который в

* За исключением альтернативы, предполагающей существование таких фактов, которые имеют не зависящие от контекста фиксированные значения, альтернативы, которую, как мы видели, такие исследователи проблемы "искусственного интеллекта", как Дж. Вейценбаум, молчаливо исключают из рассмотрения.

188

настоящее время только представляется возможным для придания значения независимым нейтральным фактам. Единственным выходом из этого положения является, по-видимому, отказ от разграничения фактов и ситуаций, к чему, как мы видели, и был вынужден прибегнуть Дж.Вейценбаум, учитывавший последовательный характер функционирования цифровых машин. Общеизвестно, что человек не в состоянии исключить из рассмотрения ситуацию, отдав предпочтение фактам, релевантность и значимость которых фиксированы независимо от контекста; единственная имеющаяся возможность сохранения неразрывной связи фактов и ситуаций заключена в отказе от тезиса о независимости фактов и в попытке трактовать их как продукт соответствующих ситуаций. Для обоснования этого положения следует показать, что о существовании фактов вообще можно говорить лишь в категориях их релевантности данной ситуации. Тогда проблема распознавания ситуаций извне отпадет вообще, ибо для того, чтобы интеллект мог интерпретировать какие-либо факты, он должен находиться "внутри" некоторой ситуации.

В части III мы покажем, каким образом возможна реализация этой альтернативы и как она связана с человеческой жизнью вообще. Только после этого станет понятным, почему вариант с фиксированными характеристиками является неосуществимым с эмпирической точки зрения, а также почему невозможно запрограммировать формы человеческой жизни.





ЗАКЛЮЧЕНИЕ



В нашем анализе всех четырех допущений, лежащих в основе оптимистической интерпретации результатов, достигнутых в области "искусственного интеллекта", мы каждый раз сталкивались с одним и тем же ходом событий. Каждое допущение принимается как нечто само собой разумеющееся, то есть как аксиома, редко отчетливо формулируемая и никогда не подвергающаяся сомнению. На деле же рассматриваемое допущение оказывается отнюдь не единственно возможной и, вообще говоря, весьма спорной гипотезой. Биологическое допущение, предполагающее, что функционирование мозга подобно работе цифровой вычислительной машины, в наши дни уже не соответствует имеющимся данным. Три другие допущения приводят к затруднениям концептуального порядка.

Психологическое допущение, согласно которому разум руководствуется некоторой эвристической программой, не выдерживает критики с эмпирических позиций, априорная же аргументация в его пользу оказывается несостоятельной в связи с неудачей попыток изучения логически допустимого уровня рассмотрения, промежуточного между физическим и феноменологическим уровнями. Это не доказывает, что задача, стоящая перед исследователями проблематики моделирования процессов познания, безнадежна. Однако без поддержки психологической аксиомы исчезает единственный аргумент, дающий хоть какие-нибудь основания надеяться на успех в данной области. Если бы удалось доказать, что переработка информации необходимо осуществляется по эвристическим правилам, то перед специалистами, работающими в области моделирования процессов познания, возникла бы реальная задача отыскания этих правил. А без опоры на эту аксиому все трудности, связанные с разработкой проблематики моделирования процессов познания, выявившиеся за последние десять лет, приобретают новый смысл; мы просто не имеем права игнорировать всевозрастающую массу эмпирических данных, свидетельствующих о том, что процессы переработки информации человеком и машиной протекают совершенно по-разному.



Исследователи, работающие в сфере ИИ ( и принявшие эстафету от направления моделирования процесса познания, точно так

190

же, как М,Минский принял эстафету от Г.Саймона), разработали программы, позволяющие цифровой машине получать, используя логические операции, результаты, приближающиеся к тем, которые человек, по-видимому, достигает, не решая, а обходя трудности, неразрывно связанные с формализацией. Но ведь формализация ограниченного контекста представляет собой "решение" ad hoc; при этом проблема формализации всего массива человеческих знаний, необходимых для разумного поведения, остается нетронутой. Эта фундаментальная трудность скрыта за гносеологическим и онтологическим допущениями, согласно которым все человеческое поведение необходимо допускает анализ в терминах правил, связывающих между собой атомарные факты.

Однако концептуальные трудности, связанные с этими допущениями, оказываются еще более серьезными, чем трудности, вытекающие из психологического допущения. Неизбежное использование обоих допущений в качестве основополагающего принципа теории, объясняющей практическую деятельность человека, приводит к "регрессу в бесконечность": к введению все более и более специфических правил - правил применения правил - или все более и более общих контекстов, необходимых для контекстуального распознавания. В свете этих противоречий разумно предположить, что на информационном уровне, в отличие от уровня физических законов, мы не можем представить поведение человека в терминах, подчиняющихся правилам манипуляций над некоторым множеством элементов. А поскольку теоретики "искусственного интеллекта" не выдвигают никаких аргументов для доказательства того, что человеческое поведение должно быть воспроизводимым на цифровой машине, оперирующей детерминированными "квантами" информации по строгим правилам, у нас, по всей видимости, есть вполне веские философские основания отказаться от этих допущений.

Если мы действительно перестанем опираться на эти четыре допущения, то накопившиеся к настоящему времени эмпирические данные приобретут иное значение. Тот факт, что можно найти такие поисковые эвристики, которые позволят машине использовать свое быстродействие и точность операций для того, чтобы проникнуть в сферы поведения человека, в которых тот применяет более утонченные методы, уже не будет столь очевидным. При отсутствии каких бы то ни было априорных оснований для уверенности в такой возможности мы можем опираться только на уже достигнутые результаты. Хотя ранние успехи в этой области исследования показали возможность применения в ней грубых "силовых" методов, однако те трудности, которые на сегодняшний день имеются в программировании игр, машинном переводе, решении задач и распознавании образов, указывают на существование предела нашей способности заменять

191

один тип "обработки информации" другим. Только опытным путем можно установить, в какой степени новые, более быстродействующие машины, более совершенные языки программирования и более хитроумные эвристики позволят нам отодвинуть этот предел. Но неуклонный спад, наблюдаемый в рассмотренных нами областях, и несостоятельность всех ранее сделанных по этому поводу прогнозов наводят на мысль, что этот предел, по-видимому, не очень далек. Если не принимать на веру эти четыре допущения, то существующий застой, скорее, дает основание для пессимизма.

Разумеется, все это чревато серьезными последствиями для нашей философской традиции. Если затруднения, с которыми сталкиваются все без исключения исследования в области "искусственного интеллекта", расценивать как неудачи, то они должны интерпретироваться как эмпирические свидетельства, говорящие о несостоятельности психологического, эпистемологического и онтологического допущений. Говоря словами М.Хайдеггера, если западная метафизика достигла в кибернетике своей высшей точки, то возникшие за последнее время трудности в разработке проблем "искусственного интеллекта" отражают не столько недостаточное развитие нашей технологии, сколько, пожалуй, указывают на принципиальные границы ее возможностей.

192





Часть III

АЛЬТЕРНАТИВЫ К ТРАДИЦИОННЫМ ВОЗЗРЕНИЯМ



ВВЕДЕНИЕ



Общей чертой психологического, эпистемологического и онтологического допущений является взгляд на человека как на устройство, действующее на основе определенных правил организации данных, имеющих вид атомарных фактов. Эта идея была вынесена на поверхность в результате слияния двух мощных потоков; у истоков одного из них стоит философская концепция Платона, другой был вызван появлением современных электронных цифровых вычислительных машин, Платон сводил всякое рассуждение к четким правилам, а мир - к атомарным фактам, к которым, по его мнению, единственно возможно применять эти правила, не опасаясь противоречий в их интерпретации, В свою очередь изобретение цифровой вычислительной машины явилось итогом работ по созданию устройства общего назначения для обработки информации, которое производит вычислении по точным правилам и воспринимает данные лишь в виде атомарных элементов, логически друг от друга не зависящих. Случись подобное открытие в рамках какой-либо иной культуры, вполне возможно, что создание цифровых машин не воспринималось бы как многообещающая модель "искусственного разума"; однако на почве нашей культурной традиции вычислительная машина представляется подлинной парадигмой логического мышления, которой не хватает только некоторой совершенной программы, чтобы сравняться с человеком в его отличительном свойстве - рациональности, разумности.

В результате этого взаимодействия двухтысячелетней культурной традиции и ее продукта - самого мощного устройства из всех когда-либо изобретенных человеком - возник толчок такой силы, что его нельзя не только затормозить или направить в другом направлении, но даже полностью осознать. Самое большее, на что можно надеяться,- это на понимание того факта, что, даже если эта линия развития неизбежна, она не единственно возможна; кроме того, предположения, лежащие в основе тезиса о возможности "искусственного интеллекта", есть всего лишь предположения, а не аксиомы. Короче говоря, может существовать иной подход к пониманию человеческого разума, который объяс-

195

нит нам как то, почему "машинная установка" столь сильна и живуча, так и то, почему она неизбежно должна "сойти со сцены". Развитие подобного альтернативного подхода связано с многими трудностями, и самая серьезная из них состоит в том, что его невозможно представить в форме естественнонаучного объяснения. Мы уже видели, что смысл процедуры, считающейся "полным описанием" или объяснением, предопределяется той самой традицией, для которой мы ищем альтернативу. Последняя определяет следующую точку зрения: невозможно понять такой способности человека, как владение естественным языком, до тех пер пока не найдена теория - или формальная система правил -для описания соответствующей компетенции. Нельзя понять поведения человека, в частности языкового его аспекта (применения языка в общении), до тех пор пока поведение не выражено в терминах однозначных и точно определенных реакций на точно определенные объекты в универсальным образом заданных ситуациях. Западная мысль и оказалась во власти такого рода взглядов на объяснение человеческого поведения. Эти взгляды были теоретическим отражением сложившейся практики, при которой человек рассматривался как устройство или объект, реагирующий на воздействия со стороны других объектов согласно универсальным законам или

Но именно подобные теоретические представления - представления, прошедшие двухтысячелетний путь развития и совершенствования,- ныне стали в такой степени проблематичными, что от них вынуждены отказываться как англо-американские, так и континентально европейские философские направления. Именно эти представления привели к тому, что специалисты, разрабатывающие проблематику "искусственного интеллекта", натолкнулись на каменную стену. Неудачи в данном случае касаются не конкретного подхода к объяснению - нет, крушение потерпела вся концептуальная схема, строящаяся на той предпосылке, что объяснение человеческого поведения может и должно быть выражено в рамках идущей от Платона схемы, которая оказалась столь успешной в применении к естественным наукам; что ситуации, с которыми сталкивается человек, можно трактовать подобно физическим состояниям; что мир человека допустимо трактовать так же, как Вселенную, изучаемую в физике. Коль скоро эта схема оказывается несостоятельной, то, пытаясь предложить альтернативный подход, мы должны пойти по пути объяснения совершенно другого рода, то есть дать совершенно иной ответ на вопрос: "Каким образом человек осуществляет разумное поведение?"; или даже сам вопрос должен в этом случае звучать иначе, ибо выражение "человек осуществляет" (а не просто "проявляет") несет на себе печать традиционного подхода. Ибо любая вещь должна быть как-то осуществлена; если же вещь

196

нельзя произвести каким-то определенным способом, то для объяснения ее появления приходится обращаться к магии.

Ответ на этот вопрос не предполагает предварительного нахождения управляемых правилами точных отношений между точно определенными объектами. Этот ответ будет иметь форму феноменологического описания рассматриваемого типа поведения. Такое описание позволит нам понять также, можно ли ставить задачу нахождения общих характеристик поведения такого, например, типа, как восприятие стола или дома или вообще процессы перцепции, решения задач, применения языка и т. д. Подобное описание вполне можно назвать объяснением, если пойти еще дальше и попытаться найти фундаментальные отличительные черты человеческой деятельности, которые представляют собой необходимые и достаточные условия любых форм человеческого поведения.

Такого рода объяснение - дань методу Аристотеля, но без привлечения его рассмотрений и аргументации. В отличие от Платона, который имел в виду критерии поведения в виде правил, Аристотель пытался описать общую структуру восприятия и суждения. Но как свидетельствует его представление о том, что действия людей основываются на практически применяемых силлогизмах, он все же смотрел на человека как на вычислимое и вычисляющее устройство - рассуждающее животное. В результате его фактический подход представлял собой лишь еще один шаг в русле описанной выше философской традиции - традиции, которая в конечном счете вела к разделению разумного и животного начал в человеке и попыткам моделирования его способности к рассуждению, исходя из нее самой.



И лишь недавно, когда наконец в полной мере стали очевидными все следствия, которые вытекают из представления о человеке как об "устройстве" или "объекте", в философии началась разработка нового подхода. Пионерами в этой области выступили М.Хайдеггер и Л.Витгенштейн77.

С тех пор аналогичные идеи каждый по-своему собирали, развивали и применяли ряд других философов, в частности М.Мерло-Понти и М.Поляный. В настоящее время их исследования продолжают молодые философы, такие, как Ч.Тэйлор и С.Тоудс. В своих попытках разработки альтернативной точки зрен.я, основанной на сопоставлэнии трех основных допущений традиционней мысли с феноменологическим описанием структуры человеческого поведения, я буду опираться преимущественно на работы упомянутых выше исследователей.

Я полностью, отдаю себе отчет в том, что предлагаемая "тяжба" с традицией носит более туманный характер и означает нечто менее подтвержденное экспериментом, чем любой бихевиоризм или ментализм, на вытеснение которых он направлен. Но

197

нельзя позволить до такой степени увлечься формализуемыми аспектами предмета, чтобы забыть о тех серьезных вопросах, которые первоначально собственно и дали толчок соответствующим исследованиям; нельзя во что бы то ни стало стремиться к все новым экспериментальным результатам, используя старые методы, которые, хотя и "работают", тем не менее уже давно не ведут к новым открытиям или идеям- Одним из немногих ученых, работающих в области наук о человеке и осознавших эту опасность, является Н.Хомский. Вот его слова:

"Не желая возвеличивать культ благовоспитанного дилетантизма, мы должны тем не менее признать, что классические споры обладают свежестью и значимостью, которых, возможно, недостает в исследовательской области, определяемой скорее применимостью некоторых инструментов и методов, нежели проблемами, которые представляют интерес сами по себе.

Поучительный вывод состоит не в том, чтобы отказываться от полезных инструментов; скорее, он состоит в том, что, во-первых, мы не должны терять перспективу, чтобы вовремя заметить неизбежное наступление того дня, когда исследование, которое может быть проведено с помощью этих инструментов, уже больше не является существенным; и, во-вторых, что мы должны ценить идеи и проницательные наблюдения, которые прямо относятся к нашей теме, хотя, возможно, и являются преждевременными, неопределенными и неспособными дзть толчок развернутым исследованиям на конкретной ступени развития методики научных представлений

Запомним этот совет и обратимся к рассмотрению трех факторов, которые обходятся специалистами, работающими в области моделирования процессов познания и "искусственного интеллекта", но которые, на наш взгляд, составляют основу всякого разумного поведения: роли тела в организации и интеграции нашего опыта; роли ситуации как основы для такого упорядочения поведения, которое не предполагает использования каких-либо правил; и, наконец, роли человеческих целей и потребностей в процессе организации ситуаций, с тем чтобы производить распознавание объектов как релевантных и приемлемых.

198







Глава 7. ТЕЛЕСНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ЧЕЛОВЕКА

И РАЗУМНОЕ ПОВЕДЕНИЕ



Психологическое и эпистемологическое допущения, утверждающие формализуемость человеческого поведения с помощью эвристических программ для цифровой машины, с неизбежностью привели к разработке такой теории разумного поведения, в которой совершенно игнорируется тот факт, что у человека есть тело, поскольку на данном этапе развития вычислительной техники говорить о "теле цифровой машины" не приходится. Полагая, что без тела можно обойтись, сторонники этой теории и на сей раз следуют традиции, которая, начиная с Платона и кончая Декартом, представляла себе тело как простое вместилище интеллекта и мышления, а не как необходимое для них условие, Но коль скоро выяснится, что тело совершенно необходимо для разумного поведения человека, естественно, возникнет вопрос; можно ли его промоделировать с помощью эвристической программы для вычислительной машины? Если ответ на этот вопрос окажется отрицательным, то надежды на создание искусственного интеллекта с самого начала обречены на крушение. Именно выяснением этого вопроса мы сейчас и займемся.

Р. Декарт - первый мыслитель, оценивший возможности роботов, - первым же осознал и ограниченность их возможностей. В "Рассуждении о методе" он замечает:

"Хотя бы такие машины выполняли много вещей так же хорошо или, может быть, даже лучше, чем кто-либо из нас, они неизбежно не могли бы выполнить ряд других... Ибо, в то время как разум является орудием универсальным, которое может служить при всякого рода обстоятельствах, эти органы нуждаются в некотором особом расположении дли выполнения каждого особого действия. Отсюда явствует, что морально [то есть практически. - Х.Д.] невозможно иметь достаточно органов в одной машине, чтобы они заставляли ее действовать во всех обстоятельствах жизни таким же образом, как нам позволяет действовать наш разум" .

Таким образом, не сознавая различия между ситуацией и физическим состоянием, Р.Декарт тем не менее понимал, что мозг может охватить сколь угодно большое количество ситуаций, тогда

Р.Декарт. Рассуждение о методе. - В кн.: Р.Декарт, Избранные произведения. М., 1950, с. 301,

199

как машина имеет лишь ограниченный набор состояний и потому неизбежно проявит свою неспособность к соответствующим реакциям. Декарт полагал, что такая присущая любому механизму ограниченность делает необходимым постулат о существовании нематериальной души.



Этот любопытный аргумент или какая-либо его модификация в некоторой степени, быть может, и справедлива, тем не менее убедительность этого довода основывается на предположении, что робот может иметь лишь сравнительно небольшое число состояний. Однако если говорить о современной вычислительной машине, то число возможных ее состояний составляет порядок 101010; в этом случае не ясно, сохраняет ли свою силу аргументация Декарта. Ибо такая машина, по крайней мере в принципе, могла бы реагировать в некотором смысле на неограниченно большое число ситуаций, и если исходить из позиций Декарта, то ее нельзя было бы отличить от человека, что, несомненно, подрывает самое основу его рассуждения, состоящую в том, что разумное поведение возможно только в том случае, когда реализующий его механизм каким-то образом связан с нематериальной душой. Но тут можно выдвинуть новый аргумент, до некоторой степени противоположный соображению Декарта: "мозг в колбе" - цифровая машина- не в состоянии должным образом реагировать на все новые и новые ситуации еще и потому, что сама способность находиться в некоторой ситуации, быть может, зависит не столько от гибкости нашей нервной системы, сколько от нашей способности к практической деятельности. После ряда попыток программирования подобного устройства можно признать, что наше отличие от машины вне зависимости от сложности ее конструкции связано отнюдь не с обособленной, универсальной, нематериальной душой, а со сложно организованным материальным телом, находящимся в самодвижении.

В сомом деле, именно "телесный аспект" разумного поведения явился основным препятствием для тех, кто работает над созданием искусственного интеллекте. Г.Саймон, который в свое время был лишь несколько обескуражен неудачами этого направления в последнее десятилетие, теперь считает, что «не более чем через 20 лет машины смогут выполнять ту же работу, которая под силу человеку»*; тем не менее он допускает, что "автоматизация гибкой центральной нервной системы произойдет гораздо раньше, чем автоматизация более гибкой сенсорной и "манипулятивной", или двигательной, систем"**. Но что если работа центральной нервной системы зависит от функций двигательной системы, или,

* Н. Simon. The Shape of Automation for Men and Management, N.Y., Harper and Row, 1965, p. 96.

** Ibid, p. 40.

200

выражаясь в феноменологических терминах, что если "высшие" четко определенные, обособленные, логические формы интеллекта с необходимостью выводятся из весьма сложных и более общих "низших" его форм и даже управляются этими последними? В этом случае оптимизм Саймона, основанный на трех допущениях, лежащих в основе работ по "искусственному интеллекту", а также на философской традиции, окажется неоправданным.

Неподатливость "низших" функций уже вызвала определенную ироническую реакцию. Применение вычислительной техники оказалось наиболее успешным при моделировании так называемых рациональных функций -тех, которые некогда считались уникальной особенностью человека. Вычислительные машины блестяще справляются с абстрактными языками и логическими отношениями. Как выяснилось, именно форма психики, роднящая нас с животным миром, в частности распознавание образов (наряду с использованием языка, которое и на самом деле может считаться уникальной способностью человека), не поддается машинному моделированию.

Рассмотрим критически две взаимосвязанные области, в рамках которых исследования по "искусственному интеллекту" не оправдали первоначальных ожиданий: игру (например, шахматы) и распознавание образов. До сих пор я пытался объяснять существующие неудачи невозможностью формализации самых задач, а также тем, что неформальные процессы "переработки информации", обязательно имеющие место и в том и в другом случае, выделяются в особую область. Теперь я попытаюсь показать, что неформализуемые процессы обработки информации, о которых здесь идет речь, возможны только для существ, наделенных телом.

Для того чтобы убедиться в этом, перейдем к более подробному рассмотрению проблемы распознания образов. С помощью понятий, заимствованных из феноменологии79, я попытаюсь показать, что распознавание образов требует определенного рода предвидения, носящего недетерминированный и общий характер.



Эта установка или предвидение присуще нашему телу как "машине", состоящей из нервов и мускулов, функцию которой может изучать анатом. Вместе с тем мы постоянно ощущаем свое тело, наделанное способностью движения и манипулирования объектами внешнего мира. Я намерен привести доводы в пользу того, что и в том, и в другом случае тело человека нельзя воспроизвести с помощью эвристической программы для цифровой машины (даже если машина будет передвигаться и иметь органы-манипуляторы) и что, следовательно, благодаря нашей телесной организации мы можем решать задачи, лежащие за пределами способностей любого эвристически запрограммированного робота.

201

Как мы видели, ограниченная применимость программ по распознаванию образов наводит на мысль, что процесс распознавания происходит каким-то иным способом, нежели поиск на основе списка признаков. В самом деле, как указывают представители направлений феноменологии и гештальтпсихологии, распознавание человеком обычных пространственных или временных объектов совсем не похоже на просматривание списка четко различимых "нейтральных" и специфических характеристик80. Например, при распознавании мелодии ноты приобретают свое значение, если их воспринимать как часть мелодии, а не наоборот, поскольку мелодия распознается не путем узнавания отдельных нот. Аналогично при восприятии объектов не существует нейтральных в отношении объекта отличительных признаков. Один и тот же слегка заметный налет на яблоке может показаться мне пылью, если я считаю, что яблоко из воска, и влагой, - если я смотрю на настоящее яблоко. Стало быть, само значение деталей и даже данный мне их внешний вид определяются моим восприятием предмета как целого.

Распознавание разговорной речи наиболее ярко демонстрирует этот "ситуационно-глобальный" характер нашего опыта. Время от времени некоторые исследователи, в частности Ф.Розенблат, смело предсказывали создание механического секретаря, которому можно будет диктовать (или с которым окажется возможным говорить); соответствующая программа будет преобразовывать звуки в слова, и машина будет выдавать текст на печать. В действительности же никто не знает, как приступить к созданию столь гибкого устройства, и дальнейший прогресс в этой области вряд ли возможен, поскольку ход исследований показал, что одно и то же физическое сочетание звуковых волн слышится как совершенно разные фонемы в зависимости от ожидаемого значения.

А.Эттингер уделил этой проблеме большое внимание. Данный им анализ проблем распознавания речи стоит привести подробно, во-первых, потому что проблема распознавания образов достаточно важна сама по себе и, во-вторых, потому, что на примере этой работы мы сможем проследить переход от первоначального успеха к последующим неудачам, сопутствующий ныне, по-видимому, любому исследованию в области "искусственного интеллекта":

"Процесс создания аппарата для вычленения из непрерывного речевого патока последовательности дискретных фонем на первых порах протекал вполне успешно. Хотя в этой области преобладал фонематический анализ, одновременно в проблеме речевого декодирования были испробованы многочисленные иные подходы. Однако все они разделили участь первого подхода: первоначальный успех и последующая неспособность значительного выхода за пределы распознавания речи очень немногих и сильно отличающихся по тембру голосов людей, а также распознавание очень

202

ограниченного числа отчетливых звуковых образов, будь то фонемы, слова или что-либо еще. Таким образом, необходим четко ограниченный круг говорящих или произносимых ими звуков, или то и другое вместе.

В пределах этих ограничений можно добиться очень интересных результатов. В настоящее время существует множество машин, одни из которых представляют собой экспериментальные устройства, другие уже не совсем экспериментальные. Машины эти могут распознавать где-то от 20 до 100 четких звуковых образов; некоторые из них весьма сложны. Обычный прием, напоминающий идентификацию какого-то определенного набора признаков, состоит в рассмотрении последних как координат в некотором гиперпространстве и последующем проведении плоскостей, которые разбивают это пространство на различные блоки. Если речевое событие попадает внутрь одного из блоков, вы говорите, что оно должно представлять собой такой-то звук, и, стало быть, вы его распознаете.



Эта игра была весьма успешной в диапазоне от 20 до 100 различных объектов распознавания, но, если блоков оказывалось больше, они становились столь малы и так тесно сгруппированы, что становилось затруднительно найти надежный способ их разделения. Все шло насмарку"*.

Это приводит Эттингера к следующему замечанию чисто феноменологического рода:

"Быть может... при восприятии, так же как при сознательном научном анализе, фонема появляется после самого факта, а именно ...она строится (если это вообще возможно) как следствие перцепции, не являясь сама по себе шагом в перцептивном процессе"**.

Это, по-видимому, означает, что общий смысл фразы (или мелодии, или любого воспринимаемого объекта) определяет значение, которое приписывается индивидуальным элементам."

А. Эттингер с сожалением констатирует:"Это приводит меня к заключению (которое, по-видимому, вряд ли будет плодотворным для последующих исследований и, наверное, не встретит понимания), что, быть может, здесь кроется нечто вроде гештальт-восприятия: вот вы, к примеру, меня слушаете, и каким-то образом смысл моей речи доходит до вас полностью. Но только a posteriori и только в том случае, если вы сами себя заставите, вы остановитесь и скажете себе: "Так, это было предложение, и слова в нем были такого-то типа, а здесь, наверное, было существительное, а здесь - гласная буква, и эта гласная была такой-то фонемой, а предложение было повествовательным и т. д."***.

Феноменологи, не занимающиеся разделением образов с тем, чтобы сделать возможным процесс машинного распознавания, меньше боятся этой трудности, однако и они поддались влиянию гештальтистской концепции восприятия. В самом деле, последняя подвергалась систематической разработке в их исследованиях, касающихся уровней восприятия. Ими рассматривались две формы сознания. Во-первых, это фундаментальный феномен отношения "фигура-фон", являющийся необходимым условием вос-

* А.Оеttinger. Language and Information.- American Documentation, vol. 19, No. 3, July 1968, p. 297.

** А.Оеttinger. The Semantic Wall. (Опубликовано в издании Лаборатории фирмы Белл.)



*** A. Oettinger. Language and Information, p. 298.

203

приятия любого вида: все, что мы замечаем в нашем опыте, все, привлекающее наше внимание, проявляется на некотором фоне, который остается более или менее неопределенным. Этот задний план, или фон, от которого не требуется никакой определенности, воздействует на то, что воспринимается, выделяя его в определенное, единое, четко ограниченное изображение. В знаменитом рисунке Е. Рубина "Кубок Петра и Павла" (рис.) "контур, отделяющий изображение от фона, "принадлежит" только изображению и совершенно меняет свой характер, если сделать фоном то, что ранее было изображением"*^ Таким образом, данное изображение имеет специфически отличительные характеристики, тогда как фон может быть охарактеризован лишь путем отрицания: это то, что не является изображением.

Эта неопределенность играет решающую роль в человеческом восприятии. М.Мерло-Понти указывает на то, что большая часть данного нам в опыте остается на заднем плане, чтобы служить фоном восприятия того, что выступает на передний план как предмет перцепции:

«Когда гештальттеория говорит нам, что фигура на некотором поле есть простейшая доступная нам чувственная данность, мы отвечаем: это не есть какая-то случайная характеристика фактического восприятия, которая предоставляет - в рамках некоторого идеального анализа - свободу введения понятия впечатления; это подлинная дефиниция феномена восприятия... Перцептивное -"нечто" всегда находится в окружении чего-то еще; оно всегда образует часть некоторого "поля"»**.

Именно этот фон, или внешний горизонт, как назвал его Гуссерль, основоположник феноменологии, оставаясь неопределенным в нашем примере игры в шахматы, тем не менее обеспечивает специфические условия или контекст для шахматных расчетов, в результате чего играющий, делан конкретный ход, всегда так или иначе учитывает его значение в дальнейшей игре. Аналогично наше чувство общего контекста организует и направ-

* U.Neisser. Cognitive Psychology, p. 90.

** М.Меrleau-Роnty. Phenomenology of Perception, p. 4. -

204

ляет восприятие деталей в процессе осмысления предложения. Для машины каждый бит вводимой в нее информации должен быть выражен в явной форме, в противном случае она не воспримет ничего, ибо у нее полностью отсутствует внешний горизонт. Любая информация, подлежащая вводу в машину, должна быть столь же четко определена, как и изображение. Отсюда та громоздкость вычислений, которую мы видели в шахматных программах и на которую сетует Эттингер, говоря о лингвистических программах.

Итак, внешний горизонт характеризует, каким образом игнорируется фоновая информация, скажем, о беседе или игре, не будучи исключенной до конца. Однако он не дает представления о той части этой информации, которая способствует концентрации внимания играющего на некоторой части шахматной доски, или же о том, как предвосхищение смысла всего предложение определяет понимание входящих в него элементов. Чтобы понять это, мы должна рассмотреть второй тип перцептивной недетерминированности, исследованный Гуссерлем и гештальтпсихологами, - то, что Гуссерль называет внутренним горизонтом. Будучи "чем-то большим, чем сама фигура", фон в данном случае является не столь неопределенным, как внешний горизонт. Воспринимая объект, мы отдаем себе отчет в том, что у него больше аспектов, нежели мы в состоянии рассмотреть в данный момент. Более того, поскольку в нашем опыте имеются дополнительные аспекты, они переживаются как наличные, подобно непосредственно воспринимаемым аспектам, либо как скрыто содержащиеся в последних. Следовательно, для обычных ситуаций можно говорить о восприятии объекта в целом и даже о его скрытых аспектах, потому что неявные аспекты непосредственно воздействуют на нашу перцепцию. Например, мы воспринимаем дом не только как имеющий фасад, но и как обладающий глубиной, задней стеной и т. д. - тем, что составляет внутренний горизонт для данного восприятия. Сначала мы реагируем на объект в целом, а затем по мере дальнейшего ознакомления с ним происходит наполнение конкретными деталями того, что находится внутри дома и на его задней стороне. Машина, не имея эквивалента "внутреннему горизонту", должна перерабатывать информацию в обратном порядке: от деталей к целому. Если машине задан какой-либо аспект объекта, то она с помощью своих рецепторов либо опишет данный объект, либо нет. Вся дополнительная информация - о других аспектах объекта - должна храниться в памяти машины в явном виде (модель типа разработанной М.Минским) или же определяться по мере необходимости. Это отсутствие горизонтов существенно отличает образ на киноленте или телеэкране от подобной же ситуации, переживаемой в действительности реальным человеком.



205

"Когда в фильме объект дается наплывом, мы можем помнить, что нам показывают пепельницу или руку актера, но в действительности мы их не отождествляем. Это происходит потому, что сцена не имеет горизонтов"*,

В шахматах и в распознавании грамматических предложений этот феномен играет решающую роль. Наше общее чувство ситуации в целом, или внешний горизонт, и наш прошлый опыт общения с данным объектом либо с интересующим нас образом, или внутренний горизонт, дают нам ощущение целого и руководят нашим постижением деталей объекта**.

Лучше всего этот процесс осознается при его нарушении. Если вы хотите взять стакан воды, а по ошибке берете молоко, то первый глоток вызовет у вас замешательство; вы не почувствуете вкуса ни воды, ни молока. Рот ваш полон того, что Э.Гуссерль называет "чистым чувственным материалом" или "гилетическими данными"82, и, естественно, вы захотите выплюнуть это. Однако если вы достаточно быстро найдете правильное глобальное значение, то сможете вовремя сориентироваться и узнать молоко. В этом случае определяются и другие его характеристики: свежее или кислое, жирное или снятое.

Можно лишь удивляться тому, на что мы опираемся, когда определяем, что это молоко, а не, скажем, бензин. Нужны ли нам какие-либо нейтральные к ситуации отличительные признаки для того, чтобы начать процесс распознавания? Несомненное "ясновидение" воспринимающего субъекта столь парадоксально, что возникает искушение принять машинную модель, несмотря на все связанные с нею трудности. Но этот процесс покажется менее таинственным, если вспомнить, что каждое новое значение дано в некотором нашем внешнем горизонте, который уже организован - в данном случае речь идет о пище - на основе наших ожиданий. Важно также отметить, что мы иногда строим неправильные значения; в этих случаях то, что нам дается, вообще лишено смысла и нам приходится заново испытать новую общую гипотезу.

Вычислительную машину, работающую только с полностью определенными, четко детерминированными данными в соответствии со строго определенными правилами, в лучшем случае можно запрограммировать на испытание ряда гипотез с целью

* Ibid., p. 68.

** На этом явлении основывается вся теория восприятия Э. Гуссерля. Гуссерль утверждает, что, узнавая объект, мы придаем до некоторой степени определенное глобальное значение -он называет это значение "ноэмой" -тому, что до этого момента было неопределенным, но допускающим уточнение чувственным материалом. Затем происходит процесс придания этому открытому глобальному значению все большей определенности (см.: Е. Нusserl Ideas, New York, Collier, 1931, Part III; см. также мою работу "Феноменологии восприятия Э. Гуссерля" (Husserls Phenomenology of Perception, Northwestern University Press)81, находящуюся в печати).

206

выбора такой, которая наиболее подходит к этим фиксированным данным. Не приходится говорить, сколь все это далеко от того гибкого взаимодействия недетерминированных данных и недетерминированных прогнозов, которое, по-видимому, характерно для распознавания образов человеком, -



Как и следовало ожидать, исследователи, работающие в области вычислительной математики, находясь под влиянием философской традиции и успехов физики, редко обращают внимание на эту проблему. Философы представляли человека созерцателем, пассивно воспринимающим сведения, поступающие из окружающего мира, а затем упорядочивающим их. Физика, для которой мозг есть физический объект, придала этой концепции правдоподобие. Мозг пассивно получает энергию из физического мира и перерабатывает ее в соответствии со своим состоянием в настоя щий момент, используя полученную ранее энергию. Если принять такую пассивную интерпретацию деятельности разума и пренебречь различием между физическим уровнем переработки энергии и уровнем "переработки информации", то само собой получится, что разум подобно вычислительной машине просто получает "кванты" четко определенных данных. В вводной статье "Информация" в тематическом номере журнала "Scientific American", посвященном вычислительным машинам, Дж.Маккарти наивно смешивает мозг и разум, энергию и информацию, в результате чего пассивность машины воспринимается как естественная модель процессов "переработки информации" у человека.

"Человеческий мозг также воспринимает внешнюю информацию, сопоставляет ее с информацией, каким-то образом хранящейся внутри него, и возвращает обработанную информацию в окружающий мир"*.

У.Ниссер гораздо более тонок. Он также недооценивает проблемы, возникающие в связи с ролью предвосхищения, но его работы в области психологии привели его по крайней мере к признанию необходимости "целостных операций, формирующих те единицы, на которые затем мы и направляем свое внимание"**. Этот факт он пытается согласовать со своей полной приверженностью к машинной модели. В результате возникает путаница между значением "глобальный или целостный" ("холистский") в смысле гештальтпсихологии и тем, что это должно означать в машинной программе. Это положение настолько показательно, что стоит остановиться на нем подробнее.

Общая характерная черта "гештальта", или феномена "глобальности", состоит в следующем: интерпретация части зависит от целого, которому эта часть принадлежит. Однако это определение слишком общо. Оно позволяет М. Минскому, например, опустить

* Дж. Маккарти. Информация.- В кн.: Информация. М., 1968 с. 7. ** U.Neisser. Op. cit., p, 86.

207

проблему в целом. В своей статье в журнале "Scientific American" он считает программу распознавания аналогии Т.Эванса способной "принимать во внимание глобальный аспект ситуации"*. Оказывается, это означает, что на основе расчетов, выполняемых по некоторым локальным признакам фигур, программа разделяет две наложенные друг на друга фигуры именно таким, а не каким-либо другим способом. Для тех, кто знаком с функцией "гештальтов", или глобальных конфигураций в нашем опыте, здесь нет ничего ни удивительного, ни интересного.

Для того чтобы увидеть различие между процессами восприятия целостностей, которые интересуют У.Ниссера, и теми процессами, которые М. Минский называет глобальным распознаванием, необходимо более четкое определение феномена "гештальта". Оперируя понятием временного "гештальта", или ритма (любимый пример гештальтистов), Ниссер дает следующее определение:

"Части (отдельные длительности) приобретают свое значение (относительное положение) исходя из целого, даже если это целое не существует в какой-либо момент времени. Оно существует, если можно так выразиться, в уме испытуемого в виде намерения... гештальта..."**.



Отличительная особенность такой интерпретации "гештальта", при которой каждая часть приобретает свое значение только исходя из целого, совсем не упоминается М.Минским при рассмотрении упомянутого выше примера, поскольку, как мы видели, в применении к цифровой машине каждое сложно составленное целое должно быть построено путем логических комбинаций независимо определенных элементов. В примере Минского элементы уже имеют точное значение (или, вернее, два возможных точных значения), и остается лишь решить, какую интерпретацию применить к решению, основанному на других четко определенных локальных признаках фигуры.

В то же время У. Ниссер, упомянув о "направленности ума", которая наделяет отдельные длительности соответствующим значением, подводит нас к сути проблемы. Вопрос в том, как на эвристически запрограммированной цифровой машине промоделировать неполностью детерминированное предвосхищение, имеющее место в игре, распознавании образов и разумном поведении, таким образом, чтобы избежать неимоверно больших вычислений, требующихся в том случае, если внутренняя модель задана а явном виде. Для Ниссера, в частности, проблема состоит в том, чтобы примирить его гештальтистский анализ с машинной моделью человеческой деятельности.

У. Ниссер полагает, что способ такого примирения ему известен. Рассматривая лингвистическое поведение - применение

* М. Минский. Искусственный разум83- - В кн.: Информация, с. 208.

** U. Neisser. Op, cit., p. 235.

208

языка человеком - как пример феномена “гештальта", он считает правила грамматики как раз тем целым, частью которого являются слова. Мы читаем у него:

"Правила структурны: они указывают нам не способ использования конкретных слов, а способ связи этих слов друг с другом и с предложением как целым"*.

Однако это не так. Когда речь идет о ритме, целое определяет значение отдельного элемента не существует, например, синкопированной доли ритма самой по себе. Тем не менее Ниссер, переходя к лингвистическим примерам, утверждает, что слова уже обладают определенным множеством возможных значений; грамматика же просто-напросто предоставляет правила выбора того или иного значения и способы их сочетания. Элементы в этом случае полностью определены и могут быть установлены независимо от правил. Отсюда Ниссер делает ошибочный вывод:

"Предложение есть нечто большее, чем сумма его частей,- этот тезис не так уж нов. Уже давно гештальтпсихслоги использовали его для описания целостных аспектов зрительного восприятия"*.



Подобное же смешение понятий Ниссер допускает и в приведенном выше описании явления предвосхищения (антиципации), предполагающего вслушивание в ритм. Далее он заключает: "[Предвосхищение] существует... в сознании испытуемого в виде намерения, "гештальта", плана, структуры реакции, которая может быть выполнена без дальнейшего обдумывания"***. Этот переход от предвосхищения, связанного с "гештальтом", к наличному плану поведения является результатом сбивающего с толку влияния машинной модели: если гештальт определяет значение организуемых им элементов, то план или правило просто организует независимо от него определяемые элементы. Более того, поскольку элементы (или длительности) не могут быть определены независимо от гештальта, то гештальт (ритм) есть не что иное, как организация элементов. План же можно считать правилом или программой независимо от элементов. Очевидно, что, исходя из машинной модели формальной программы поведения, которая определяется и хранится отдельно от независимо задаваемых "квантов" данных, организуемых ею, Ниссер невольно изменил своей собственной гештальтистской иллюстрации. Очерченным различием пренебрегают во всех моделях познавательных процессов, однако именно в нем заключается сущность такого гештальтистского понятия, как "инсайт", и именно им объясняется гибкость феномена человеческого узнавания в отличие от распознавания образов машиной.

* Ibid, p. 244,

** Ibid., р. 245,

*** Ibid., р. 235 (курсив мой,-Х-Д.)

209


До сих пор эту взаимозависимость между целым и его частями не удавалось отразить в программах для вычислительных машин. Для Ниссера этой проблемы даже не существует, но, противопоставляя цифровую модель нейронных процессов, основанную на представлениях трансформационной лингвистики, аналоговой модели мозга, развивавшейся ранними гештальтпсихологами, он невольно преподносит в несколько ином свете важное различие между механистическими и гештальтистскими моделями психологических процессов:

" [Гештальтисты] относились к числу "нативистов"; они были убеждены, что процессы восприятии определяются с необходимостью действующими врожденными принципами, а не обучением. Адекватная организация восприятия... возникает благодаря определенным процессам в мозгу, которые протекают в соответствии с неизменными (и "холистскими") законами физики и химии... Воспринимаемый мир всегда принимает "наилучшую" и "структурно простейшую" форму благодаря принципу равновесия, который преобладает над любыми возможными результатами обучения или практики"*.



Подобная аналоговая схема функций мозга, в соответствии с которой информации интегрируется благодаря действию принципа равновесия; а не за счет срабатывания двупозиционных переключателей, была необходима для объяснения гештальтпсихологами роли глобального предвидения в структурировании человеческого опыта. Представители этого направления были вынуждены порвать с рационалистической традицией, ведущей от Декарта к Канту, согласно которой разум есть то, что приводит в действие независимо от него существующие врожденные принципы (Декарт) или правила (Кант), служащие организации опыта, без них не структурированного. Эта рационалистическая концепция (при условии использования минимальных "порций" четко определенных опытных данных) прекрасно поддается машинному моделированию, но гештальтисты понимали, что их принципы организации - подобно равновесным конфигурациям, образуемым электрическими зарядами на искривленной поверхности,- не могут быть отделены от организуемых ими элементов. Стало быть, если бы в то время существовала цифровая модель мозга, гештальтисты отвергли бы ее**.

У.Ниссер не видит этого, полагая, что цифровая модель "встроенных" правил, предложенная лингвистами, является шагом вперед по сравнению с гештальтистской аналоговой мо-

* Ibid. р. 246.

** Разумеется, явления, связанные с полями, можно, как и всякие вообще физические явления, моделировать, решая соответствующие дифференциальные уравнения, описывающие силы, участвующие в этих явлениях. Однако этот факт никак не связан с точкой зрения гештзльтистов, из которой вытекает, что человеческое поведение можно моделировать лишь косвенно, создавая модели соответствующего физического аналога (мозга) , а не прямо, с помощью программы для цифровой машины.

210

целью. Восторги Ниссера по поводу лингвистической модели, заставившие его забыть и последние открытия в области нейрофизиологии, и трудности проблемы "искусственного интеллекта", и соображения, исходя из которых гештальтисты предложили именно аналоговую модель, порождены в первую очередь логической ошибкой non sequitur 84:

"Гештальтпсихологи так и не смогли дать сколько-нибудь удовлетворительного описания или анализа структур, заложенных в восприятии. Немногочисленные попытки ad hoc определить "поля сил" в зрении или "ионное равновесие" в мозгу закончились неудачно. В лингвистике же, напротив, изучение "синтаксических структур" имеет длинную историю"*.

Совершенно непонятно, каким образом длинная история изучения синтаксических структур" может доказать, что лингвистическая модель нейронных процессов лучше, чем гештальтистская. По-видимому, это означает, что по крайней мере те правила, поисками которых заняты лингвисты - в случае, если они будут найдены,- окажутся такого рода, что их можно будет моделировать на машине (ведь ее-то мы уже знаем), тогда как гештальтистские принципы равновесия могут моделироваться только на аналоговом устройстве, имитирующем работу мозга,- устройстве, к созданию которого в настоящее время мы даже не знаем как подступиться.



Все это так, однако невольно приходит на ум забавный эпизод с пьяницей, который где-то в темноте потерял ключ, но ищет его под фонарем, потому что там светлее. В самом деле, хорошо было бы иметь программируемую модель в лингвистике- и вообще в психологии, - но факт остается фактом, и современные лингвисты ничуть не лучше, чем гештальтпсихологи, представляют, что происходит в мозгу. Более того, в качестве теории компетенции - знания языка, но не его применения - современная лингвистика даже не пытается ответить на вопрос о том, в чем проявляется разумное поведение. Стало быть, дело обстоит еще хуже уличный фонарь даже не горит. Мы уже убедились, что попытки моделирования процесса использования языка были на редкость безуспешными.

Сравнивая гештальтистскую и лингвистическую модели мозга, Ниссер, сам того не желая, привлек внимание к отличительным особенностям модели мозга, которые полностью соответствуют тем особенностям "холистских" процессов, которые он недооценивает. Тот тип гештальтистского феномена восприятия, который Ниссер проиллюстрировал на примере с ритмом (ритм как то, что придает значение отдельным длительностям и вместе с тем образуется из них), предполагает, что, даже если мозг и интегрирует стимулы, он делает это иначе, чем цифровая машина, которая

* U.Neisser, Op.cit., p. 241.

211

применяет независимо установленные эвристические правила к независимо заданным "квантам" информации.

Среди специалистов в области вычислительных машин только Д.Маккей понял суть дела. Его вывод таков:

"Вполне возможно, что только специализированный аналоговый механизм сможет удовлетворить всему спектру требований. Что же касается нас, имеющих дело с жесткими схемами, то мы должны быть очень осторожны, настаивая на утверждении, что информационные процессы того типа, которые происходят в мозгу человека, могут быть воплощены в схеме, допускающей реализацию. Здесь, по-видимому, будет неизбежным применение определенного рода "мокрой" технологии"*.

Если, исходя из феноменологических и нейрофизиологических доказательств, согласиться с тем, что нервная система есть некий тип аналогового устройства, оперирующего с состояниями равновесия, мы должны бдительно следить за тем, чтобы эта модель нервной системы (понимаемая как "мозг в колбе", который получает из окружающего мира энергию и посылает вовне ответы-реакции) не проникла в психологию. Процесс человеческого восприятия следует рассматривать в иных терминах, нежели нервную систему человека. Чтобы получить альтернативное объяснение разумного поведения, мы должны дать описание общих и фундаментальных черт человеческой деятельности. Признавая отсутствие работоспособной машинной модели и оставляя нейрофизиологам вопрос о том, как интегрируются в мозгу поступающие физические стимулы, мы должны еще раз задаться вопросом: "Каким образом нежестко определенные целостные прогнозы используются человеком для организации его опыта?"

Э. Гуссерль не идет далее утверждения, что "трансцендентальное сознание" имеет wunderbare85 способность осмысления, делающую возможным восприятие, распознавание и исследование переживаемых им объектов. Подобно гештальтистам, Гуссерль трактует эти значения как частично неопределенные целостности, а не как эксплицитные программы или правила. Но даже он не свободен от традиционной рационалистической точки зрении, и поэтому критика, высказанная нами ранее в адрес Ниссера, в равной мере относится и к нему. Гуссерль вслед за Декартом и Кантом считает, что форму можно отграничить от содержания и что глобальное предвосхищение можно отделить от сенсорного чувствования. Так, его ноэма, или перцептивная антиципация, в одном главном подобна правилу или программе: она существует в уме или трансцендентальном сознании независимо от ее применения к опыту, который она структурирует.



* fr D.Mас Кау. A Mind' s Eye View of the Brain,-In: Progress In Brain Research, 17; Cybernetics of the Nervous System, Amsterdam, Holland, Eteevier Publishing Company, 1965, p. 16. Том, из которого взята эта цитата,посвящен памяти Н. Винера.

212

М. Мерло-Понти пытается поправить объяснение Э.Гуссерля в этом пункте и в то же время разработать общее описание феномена предвосхищения, тяготеющее к точке зрения гештальтистов. Он утверждает, что именно тело сообщает нам значение, открытое Гуссерлем. В конечном счете именно наше тело улавливает ритм. Мы располагаем телесной организацией, позволяющей нам реагировать на звуковые структуры. Наше тело не есть какое-то правило, локализованное в разуме,- правило, которое можно сформулировать или использовать вне зависимости от реальной деятельности по антиципации ритмических длительностей.

Вообще говоря, в процессе приобретения любого навыка - будь то умение танцевать, водить машину или говорить на иностранном языке- мы должны на первых порах медленно, трудно и осознанно следовать правилам. Затем наступает момент, когда управление наконец передается телу, И по-видимому, в этот момент мы не просто переводим соответствующие жесткие правила в подсознание, а, скорее, подбираем определенный мускульный гештальт, который сообщает нашему поведению новую гибкость и плавность. То же самое имеет место и при приобретении навыка восприятия. Возьмем один из примеров М.Мерло-Понти: чтобы приобрести навык на ощупь определять шелк, нужно научиться производить (или готовиться производить) пальцами определенные действия, имея при этом определенные ожидания. До приобретения соответствующего навыка мы испытываем в соответствующей ситуации только неясные ощущения.

Легче всего осознать роль тела в случае вкусовых ощущений, слухового восприятия и осязания, однако уже способность зрительного восприятия есть навык, которому приходится учиться. Фокусировка зрения, восприятие объектов в правильной перспективе, выделение определенных деталей - все это включает в себя координированные действия и ряд предвосхищений. Как замечает Пиаже, "перцептивные "константности" являются, скорее всего, продуктом действий в собственном смысле слова, состоящих в реальных или потенциальных перемещениях взгляда или функционирующих органов"*.

Эти телесные навыки или умения дают нам возможность не только распознавать объекты в каждой отдельной сенсорной модальности; благодаря нашей способности к установлению чувственной эквивалентности наших исследовательских навыков мы можем зрительно воспринимать и вместе с тем осязать некоторый объект как один и тот же. Вычислительной машине для выполнения тех же функций должна быть задана программа по составле-

* Ж. Пиаже. Психология интеллекта. - В кн.: Ж. Пиаже. Избранные психологические труды. М., 1969, с. 138.

213

нию соответствующего списка характеристик визуально анализируемого объекта и сравнению этого списка с четко определенным списком признаков, зафиксированных подвижными органами тактильной рецепции, ощупывающими тот же самый объект. Это значит, что в рамках каждой сенсорной модальности должна существовать некоторая внутренняя модель каждого объекта и что распознавание объектов - визуальное или тактильное - должно осуществляться путем анализа этого объекта в терминах отличительных признаков, общих для обеих модальностей.

Мое тело дает мне возможность миновать этот формальный анализ. Навык в отличие от фиксированной ответной реакции или множества реакций может быть использован бесконечным числом способов. Когда у воспринимающего субъекта вырабатывается навык, субъект уже



" не соединяет вместе отдельные движения и отдельные стимулы - он приобретает способность отвечать реакцией определенного вида на ситуации определенного общего типа. Ситуации могут широко варьировать в зависимости от условий, и ответные движения могут быть передоверены иногда одному исполнительному органу, иногда другому, причем как ситуации, так и ответные реакции в разных случаях имеют сходство не столько благодаря частичному тождеству их элементов, сколько в силу присущего им общего смыслового значения"*.

Так, твердую поверхность я могу почувствовать руками, ногами и даже взглядом. Мое тело, таким образом, является тем, что М.Мерло-Понти называет "синергической системой"**, т. е. "уже готовой системой сенсорных эквивалентов и переходов от одной сенсорной модальности к другой"***.

"Объект, предъявленный одному из органов чувств, вызывает согласованное действие всех остальных. Я воспринимаю окрашенную поверхность, потому что у меня есть зрительное поле и его организация такова, что мой взгляд фиксирует эту поверхность; я воспринимаю некий предмет, потому что у меня есть экзистенциальное поле, и каждое явление, когда оно появляется в этом поле, "притягивает" к себе мое тело как целое в качестве системы перцептивных способностей****.

Для того чтобы должным образом распознать объект, воспринимающему субъекту, как и машине, требуется обратная связь. Но ее характер в обоих случаях принципиально различен. Самое большее, что может сделать машина, - это выдвинуть конкретное множество гипотез и затем установить, подтверждаются или опровергаются они экспериментальными данными. Тело же может постоянно модифицировать свои предвидения по более гибкому принципу: коль скоро мы наделены телом, нам нет необходимости проверять отдельные характеристики или кон-

*М.Меrleau-Ponty. Phenomenology of Perception, p. 142,,

** Ibid.r p. 234,

*** Ibid., p. 235. **** Ibid., p. 318.

214

кретный ряд характеристик, мы просто схватываем объект на основе предвидения. Нет необходимости определять это схватывание с помощью какого-то специфического набора признаков- оно является следствием растущего овладения предметом, то есть того, что М. Мерло-Понти называет максимальным постижением сути. В чем состоит это "максимальное постижение", зависит как от целей субъекта, так и от разнообразия ситуаций. Поэтому оно не может быть выражено в терминах, не зависящих от ситуаций и целей.

В заключение подчеркну; распознавание образов не представляет особой трудности для цифровой машины, если число признаков, определяющих образ, невелико; однако распознавание сложных образов теми же методами невозможно. Представители трансцендентальной феноменологии, в частности Э. Гуссерль, указывали на то, что у человека процесс распознавания сложных образов происходит путем выделения в какой-то степени неопределенного целого, которое постепенно наполняется содержанием в ходе антиципации, происходящей на основе опыта. Экзистенциальные феноменологи, и в их числе М. Мерло-Понти, связывали эту способность с нашим активным телом, элементы которого, взаимодействуя, образуют органическую целостность и которое устроено таким образом, что реагирует на окружающую среду, непрерывно ощущая как свои цели, так и собственное функционирование.



Поскольку, как выяснилось, распознавание образов есть неотъемлемое телесное умение, проявляющееся во всяком разумном поведении, то вопрос о том, возможен ли искусственный интеллект, связан с проблемой создания "субъекта", наделенного искусственным телом. Эта проблема представляет известный интерес для философов только в том случае, если мы ограничимся вопросом о том, можно ли создать подобный робот средствами цифровой вычислительной техники. (Что касается меня лично, то я склонен положительно отвечать на этот вопрос в принципе с той, однако, оговоркой, что для создания искусственного тела следует использовать компоненты, достаточно похожие на компоненты человеческого организма.)

Проект создания такого робота, управляемого цифровой машиной, осуществляется в настоящее время в Массачусетском технологическом институте86. Интересно с философской точки зрения рассмотреть его программу и заложенные в ней допущения. Руководитель этого проекта М.Минский из скромности ограничивает свою задачу созданием механического манипулятора "плечо - рука - кисть", управляемого "телеглазом"; однако предполагается, что робот будет уметь пользоваться инструментами для построения тех или иных объектов. Для начала конструкторы поставили перед собой простую за-

215

дачу - запрограммировать упрощенную механическую руку для сборки сооружений из кубиков. Задача эта была выполнена, что и дало основание для далеко идущих надежд. Однако проблема распространения результатов, полученных в этой работе, на более широкую область остается по-прежнему открытой. Для того чтобы просто устроенная искусственная рука могла поднять кубик, требуется поместить этот кубик в определенную предметную среду, туда же ввести механическую руку и совместить их в пространстве. Это уже достаточное достижение. Математическое описание движений руки в предметном пространстве сталкивается с неожиданными неувязками. Так, в предметном пространстве существуют близкие друг к другу точки, которые далеки друг от друга с точки зрения их достижимости; чтобы почесать спину, нам приходится не только принимать соответствующую позу, но иногда пользоваться каким-либо предметом. Жизнь нашего тела создает собственное моторное пространство, в котором реально близкие друг другу пункты могут оказаться далеко один от другого. Доступность точек этого пространства для нашего тела носит автоматический характер - они становятся для нас доступными по-разному, и никакой потребности в обращении к математике для оптимизации наших действий у нас не возникает. Для математика-программиста же, которому необходимо запрограммировать вычислитедьную машину таким образом, чтобы она управляла движением механической руки в предметном пространстве, эти неувязки до сих пор являются непреодолимым препятствием. Чем гибче рука, то есть чем большим числом степеней свободы она обладает, тем более трудоемкими и продолжительными становятся соответствующие машинные вычисления. Согласно неподтвержденным сообщениям, для искусственной руки, обладающей шестью степенями свободы, разработанной М. Минским в 1965 г., до сих пор еще не создана программа, позволяющая ей хоти бы просто двигаться, не говоря уже о поднимании отдельных предметов или использовании инструментов. Здесь уместно напомнить еще один факт: для всех навыков, которые применяются в реальном времени (например, при игре в настольный теннис), вычисления должны производиться тоже в реальном времени (так что машина должна успеть рассчитать траекторию полета шарика от одного игрока к другому в течение самого полета). С учетом этого перспективы становятся совсем уже малообещающими Э.Фейгенбаум в своем сообщении о текущем состоянии работ по созданию роботов замечает: "Как в Массачусетском технологическом институте, так и в Стенфордском университете проводилась разработка программ, обеспечивающих управление манипуляторами "плечо - рука" самых различных типов, от простейших до самых сложных, от антропоморфических до

216

сугубо неантропоморфических. Ни один из более сложных манипуляторов не кажется достаточно удачным, хотя публикации, посвященные анализу соответствующих достижений и неудач, отсутствуют"*.

Что же побуждает исследователей, несмотря на столь серьезные затруднения, посвящать свои усилия реализации этого проекта? Простая убежденность в том, что если мы, "машины из мяса", как остроумно выразился М. Минский, можем играть в настольный теннис, то почему бы машине из металла не научиться тому же, - ведь ни принципиальных, ни практических ограничений здесь, казалось бы, не существует. Но прежде чем производить подобный логический переход, специалистам, работающим над созданием роботов, следует подвергнуть анализу основную предпосылку своих рассуждений -допущение, согласно которому существенного различия между "машинами из мяса" и машинами из металла, между живыми манипуляторами, наделенными телом, и манипуляторами, управляемыми каким-либо искусственным способом, не существует. Иначе говоря, нужно попытаться ответить на вопросы: как человек играет в настольный теннис или, говоря яснее, как он пользуется предметами, орудиями, инструментами?

М. Хайдеггер, М. Мерло-Понти и М. Поляный уделили этим вопросам достаточно много внимания. Каждый из них рассматривал чрезвычайно важный фактор, который отличает наш опыт использования орудий от приобретенного в опыте знания о том или ином предмете. Слепой, проводя рукой по палке, которая ему помогает при ходьбе, осознает ее положение и такие ее объективные характеристики, как вес, твердость, гладкость и т. д. Когда же он нащупывает палкой путь, он не сознает ни ее положения в предметной среде, ни ее физических характеристик, ни изменений в давлении палки на свою ладонь; палка в этом случае становится как бы частью его тела, средством доступа к предметам, которых она касается, Поляный говорит:

"Когда мы применяем орудия труда или исследования, они уже не выступают по отношению к нам как внешние предметы... они теперь... образуют как бы часть нас самих - людей, оперирующих ими. Мы как бы проникнем в них и переносим на них часть своего существования. Мы принимаем их экзистенциально - как бы"пребываем" в них"**.

Так мы можем привести исследовательский прибор в соприкосновение с объектами внешнего мира, не отдавая себе отчета о физическом положении прибора. М. Мерло-Понти в этой связи замечал:



* Э. Фейгенбаум. Искусственный интеллект: темы исследований во втором десятилетии развития. - Кибернетический сборник, новая серия вып. 10, М., 1973, с, 179.

** М. Роlanyi. Personal Knowledge; Towards a Post-Critical Philosophy, New York, Harper and Row, 1964, p. 59.

217

"Вся операция происходит в сфере феноменального; она не переходит в предметный мир, и лишь наблюдатель, перенося свои объективные представления о живом теле на действующего субъекта, может считать, что ... рука движется в объективном пространстве"*.

Тем не менее М. Мерло-Понти допускает, что с точки зрения науки эта способность представляется "магической"; не удивительно поэтому, что, не имея другого объяснения человеческих действий, специалисты в области вычислительных систем придерживаются предположения о том, что человек бессознательное невероятной скоростью проделывает те громадные по объему вычисления, которые предусмотрены машинной программой, предназначенной для выполнения аналогичной задачи. К сожалению, из-за отсутствия альтернативного объяснения подобные взгляды кажутся убедительными.

Для выдвижения приемлемой альтернативы нам необходимо показать, каким образом можно выполнить те или иные физические задачи, не прибегая к принципам физики или геометрии. Рассмотрим простейший акт - случайный взмах руки. Я не стараюсь, чтобы моя "объективная" рука заняла "объективное" место в пространстве. Для того чтобы произвести данный жест, мне не нужно обращение к геометрии, ибо я не стремлюсь достичь конкретной цели. Теперь предположим, что, выполняя это движение, я невольно коснулся какого-то предмета и это удовлетворило мою потребность контакта с вещами (подробнее об этой потребности см. гл. 9) - Затем я могу повторить то же самое движение, на сей раз специально для того, чтобы коснуться того же предмета, и при этом я не буду использовать законы, требующиеся для описания моего движения как движения физического. Теперь я знаю способ приведения в соприкосновение двух объектов в предметном пространстве без обращения к использованию какого-либо принципа, за исключением императива: "Сделай это еще раз!" Преимущественно так и образуются навыки. Существенно добавить, что, хотя наука требует, чтобы реализация навыков описывалась в соответствии с правилами, совсем не обязательно, чтобы эти правила были включены в сам процесс реализации.

Далее, человек способен запоминать, совершенствовать и видоизменять эти в некоторой степени неопределенные моторные схемы. Ж. Пиаже собрал огромный материал, проследив развитие моторных навыков, которые он назвал операциями, и пришел к следующему заключению гештальтистского характера88:

"Специфическая природа операций ... заключается, напротив, в том, что они никогда не существуют в разрывном состоянии ,.. единичная операция не могла бы быть операцией, поскольку сущность операций состоит в том, чтобы образовывать системы. Именно здесь и необходимо особенно

* М.Мerleau-Рonty. Op,cit. p. 106.

218

энергично возразить против логического атомизма, схема которого ложилась тяжким бременем на психологию мышления"*.



Такого же рода анализ позволяет рассеять и иллюзии, возникшие благодаря успеху работ в области машинного перевода на их ранних стадиях. Если бы для понимания языка человек был вынужден прибегать к использованию семантических и синтаксических правил, а также хранить и извлекать из памяти бесконечное множество фактов, то ему было бы так же трудно действовать, как и машинам. Носитель языка тем не менее, сам не осознавая того, порождает множество семантических двусмысленностей; затем он сам их устраняет, причем скорее на основе обращения к фактам, чем путем выделения сложных образов по их признакам или осуществления вычислений, описывающих движение руки в предметном пространстве. Возможно, что язык также является навыком, который приобретается в результате поиска, направляемого некоторым врожденным механизмом, и использование которого происходит без применения правил. Именно так полагает Л. Витгенштейн: "Вообще говоря, мы используем язык, не руководствуясь строгими правилами, и учат нас языку тоже не по строгим правилам"**.

Подобную точку зрения нельзя назвать бихевиористской.

Нашу способность использовать язык в той или иной ситуации и вообще целостный характер функционирования значений, организующих и структурирующих компоненты актов проявления навыков, невозможно объяснить ни ассоциациями нейтральных четко определенных элементов, ни тем более их сочетанием в соответствии с определенными правилами.

Если язык понимать как моторный навык, то осваивать и "вживаться" в него мы должны по тому же принципу, как мы осваиваем инструменты. М. Поляный говорит:

"Использование языка в речи, чтении или письме означает обогащение нашей телесной организации и наше становление как разумных чело­веческих существ. Можно сказать, что, когда мы учимся использовать язык, прибор или орудие труда, тем самым осознавая их подобно тому, как мы осознаем наше тело, мы интериоризируем эти вещи и заставляем себя как бы вживаться в них”***

И опять, поскольку человек наделен телом, выполнение им того или иного действия совсем не обязательно должно быть

* Ж. Пиаже, Цит. соч., с. 93. Эти моторные схемы наверняка базируются на мышечной и нейронной основе; однако нет никаких оснований полагать, что эти физические корреляты состоят из последовательности независимых друг от друга операций, которая определяется правилами. Как глобальный характер этих моторных схем, так и их неопределенность исключают такую возможность,

** L. Wittgenstein. The Blue and Brown Books, p. 25. *** M.Polanyi. The Logic of Tacit Inference. In: Knowing and Being, Chicago, University of Chicago Press, 1969,P. 148. M. Поляный здесь опять

219

каким-либо образом связано с правилами, необходимыми нам для объективного анализа соответствующей его "компетенции". Исследователи, работающие в области "искусственного интеллекта", так же как и представители направления трансцендентальной феноменологии, убеждены, что существует только один подход к информации - сделать ее объектом переработки со стороны лишенного живого тела устройства. Для феноменолога-трансценденталиста это предположение делает организацию нашего разумного поведения непостижимой. Что же касается специалистов по "искусственному интеллекту", то это предположение как будто бы подтверждает их допущение, согласно которому разумное поведение может быть результатом пассивного получения данных и последующего проведения вычислений, необходимых для описаний объективного владения навыком -"компетенции". Но, как мы видели, телесность человека предоставляет ему другую возможность. Телесная организация человека позволяет ему выполнить следующие три функции, для которых нет машинных программ - таковые не только еще не созданы, но даже не существуют в проекте. Первая функция заключается в феномене "внутреннего горизонта", то есть в способности к частично неопределенному, не поддающемуся четкому описанию предвосхищению частично определенных данных (сюда не относится предвосхищение полностью определенных или полностью неопределенных альтернатив- феномены, которые только и поддаются цифровой реализации). Вторая функция состоит в использовании глобального характера этого предвосхищения - антиципации, определяющей значение учитываемых в ней деталей и в то же время определяемого ею. Суть третьей функции - в способности антиципации перемещаться от одной чувственной модальности к другой и от одного действующего органа к другому. Все эти функции включаются в общую способность человека к приобретению телесных умений и навыков. Благодаря этой фундаментальной способности наделенный телом субъект может существовать в окружающем его мире, не пытаясь решить невыполнимую задачу формализации всего и вся.



вступает в противоречие с самим собой, поскольку в более поздних работах он предлагает следующее объяснение процесса обучении языку: "На вопрос о том, каким образом ребенок может научиться выполнять действия из того или иного поведенческого репертуара (в соответствии с) необозримым набором сложных правил, которые доступны пониманию только небольшого круга специалистов, мы можем ответить, что целеустремленное воображение в достаточной мере обладает способностью достижения стоящих перед ним целей, используя в качестве вспомогательных средств подходящие правила, о которых сам субъект не имеет четкого представления" (М. Рolanyi. Sence-giving and Sence Reading.-In:Knowing and Being, p, 200.)

220

Описанные информационные процессы", основанные на телесной организации- процессы, при которых значение целого обладает приоритетом по отношению к составляющим целое элементам, - с нашей точки зрении имеют место в таком сложном феномене, как распознавание устной речи, с которого мы начали наш анализ. Они также являются необходимыми для объяснения нашей способности к распознаванию типического, семейного сходства, а также такого сходства, при котором распознаваемые объекты вообще не имеют общих черт. Во всех этих случаях индивидуальные черты наполняются содержанием на основе неко­торой неопределенной антиципации целого.

Если эти глобальные формы распознавания образов недоступны цифровой машине, которая, будучи лишена тела, не может реагировать на воздействия как некая целостность, а вынуждена строить процесс распознавания на основе четко определенных деталей, то тогда вполне оправдан пессимизм А. Эттингера, заканчивающего свою статью о распознавании речи следующим выводом: "Если мы в действительности обладаем способностью использования глобального контекста, не прибегая к помощи формализации... то наш оптимистический дискретный перечислительный подход обречен на неудачу"*.

* А.Оеttinger. The Semantic Wall (опубликовано в издании Лаборатории фирмы Белл).

221

К главе 8


Содержание раздела







Forekc.ru
Рефераты, дипломы, курсовые, выпускные и квалификационные работы, диссертации, учебники, учебные пособия, лекции, методические пособия и рекомендации, программы и курсы обучения, публикации из профильных изданий