Содержание
Что общего между машиной — нейронной сети и организмом
Может ли машина быть умнее человека
Существенным для кибернетики является аналогия между некоторыми сторонами нервных процессов в живом организме и автоматического управления в машинном устройстве. Эта аналогия учитывает рефлекторный характер высшей нервной деятельности, открытый И. М. Сеченовым и глубоко исследованный И. П. Павловым.
На павловское учение прямо ссылается в своих работах один из основоположников кибернетики, Норберт Винер.
И. П. Павловым был установлен строго причинный характер функционирования различных отделов головного мозга, научно подтверждена объективность законов, регулирующих нервные процессы.
Это и позволило поставить задачу построения механизмов, действующих по принципам, подобным тем, которые лежат в основе высшей нервной деятельности, а так — же использовать при создании новых машин и искусственных нейронных сетей (ИНС) ряд закономерностей, раскрытых физиологией.
Что общего между машиной — нейронной сети и организмом.
Такова, например, обратная связь, которая дает возможность получать не только информацию о состоянии внешней среды, но и сведения о результатах собственной деятельности данной системы и функционировать с учетом этих результатов. Принцип обратной связи, исследованный при изучении нервной системы, используется в автоматических саморегулирующихся устройствах.
Известно, что всякий организм в своей жизнедеятельности руководствуется сведениями (информацией), которые он приобретает, воспринимая воздействия извне. Поведение достаточно высоко организованного существа — особый процесс, регулирующий взаимоотношения между ним и средой, — основано на сигналах, получаемых в виде ощущений и восприятий.
В связи с этим ученые обратили серьезное внимание на развитие теории информации применительно к машинным устройствам. Определенная обработка информации и производится вычислительными машинами, называемыми поэтому иногда информационными.
В умственной деятельности человека огромное место занимает память. Нечто подобное есть и в вычислительных, логических машинах и компьютерах. Здесь, имеются специальные «запоминающие» устройства, служащие для приема и хранения чисел, обозначающих те или иные исходные данные или команды.
Все это по мере надобности передается в другое специальное устройство, непосредственно осуществляющее вычислительные, логические операции.
Характерной чертой высокоразвитого живого организма является приноравливание к изменяющимся условиям внешней среды, способность научения, самоусовершенствования. Оказалось, что аналогичный процесс может быть осуществлен и машиной.
Прежде вся работа автоматов сводилась лишь к простому повторению одних и тех же операций.
Они не могли регулировать режим своего функционирования в зависимости от изменения тех или иных условий. В кибернетических же устройствах режим работы изменяется автоматически, то есть осуществляется саморегулирование.
Эти машины способны самосовершенствоваться. Учитывая полученные результаты, они могут более экономно, точно и быстро выполнять поставленные человеком задания. Таким образом, как видно из этих примеров, понимание и использование сходства между деятельностью центральной нервной системы и работой управляющих механизмов имеет немаловажное значение для техники.
Благодаря этому кибернетические машины могут выполнять некоторые операции, присущие человеческому мозгу: сложные математические вычисления, перевод с одного языка на другой и т. д. Отсюда появление невиданных ранее перспектив механизации, а значит и резкого повышения производительности многих видов интеллектуального труда человека.
Может ли машина быть умнее человека.
Теперь рассмотрим распространяемую некоторыми учеными и литераторами мысль о том, будто кибернетические устройства смогут осуществлять все функции человеческого интеллекта и даже превзойти его.
Сторонники подобного взгляда говорят, что машины, заменяющие, например, ручной труд, созданы руками людей, но, тем не менее, способны производить такую работу, которую человек сам никогда не выполнит.
Раз машины могут быть и действительно бывают сильнее, быстрее, точнее и т. п. своего творца, то почему они не станут когда-нибудь умнее?
Для того, чтобы разобраться в этих рассуждениях, выясним сначала, что значит «быть умнее».
Очевидно, это понятие имеет смысл не для характеристики обширности знаний и не для обозначения умения совершать известные умственные операции по определенным, заранее выработанным правилам.
Ум в строгом смысле этого слова есть способность к нахождению совершенно новых идей, новых методов, новых решений, к исследованию новых областей действительности и т. д.
Может ли кибернетическая машина обладать такой по существу глубоко способностью? Очевидно, что нет. Ведь машина все производимые ею логические операции (в том числе составление текстов, расчет шахматных ходов, перевод и т. д.) выполняет как вычисление.
Она способна совершать требуемые действия в том случае и постольку: поскольку эти действия предварительно формализированы, представлены через посредство определенных формальных элементов, выраженных математическим языком.
Ясно, что подобному разложению на элементы могут подвергаться лишь операции (да и то не все), которые уже устоялись и не являются, стало быть, новаторскими. Уже одно это исключает творчество в функциях любой кибернетической машины.
Отрицательно приходится ответить и на вопрос о том, может ли счетно — решающее или логическое устройство быть умнее человека. Безусловно, объем работы и область распространения кибернетических машин и мощных компьютеров будут постоянно увеличиваться.
Но они всегда смогут выполнять лишь такие задачи, которые поддаются формализации и которые отнюдь не заполняют целиком всей сферы интеллектуальной деятельности человека. Подлинно творческая работа в науке, философии, искусстве и любых других областях остается за рамками механизации и автоматизации интеллектуального труда.
Известно, что о «сверхумных» машинах говорит крупный английский специалист по кибернетике У. Росс Эшби. Однако его идеи об автоматах, превосходящих ум человека, вытекают из ошибочного исходного пункта. У. Росс Эшби понимает мышление как чисто механический отбор идей, хаотически возникающих в мозгу неизвестно по каким причинам.
Подобную точку зрения давно уже развивал американский психолог Торндайк, который рассматривал ум как совокупность связей, установленных отбором наиболее удачных результатов различных, чисто случайных проб. Несостоятельность подобных взглядов давно уже доказана наукой.
Сторонники механистических концепций мышления игнорируют тот фундаментальной важности факт, что познание состоит отнюдь не в простом обнаружении тех или иных данных, расчете вытекающих из них следствий и т. п., а в их объяснении, истолковании и понимании. Ничего подобного не способна сделать машина.
Очень важной характеристикой мышления, служит и определенное отношение познающего субъекта к отражаемым явлениям, к собственной деятельности и осознание этого отношения. Обо всем этом у любого, самого совершенного кибернетического устройства также не может быть и речи.
Итак, машины никогда не станут умнее человека. Но они помогут людям существенно расширить и углубить познание окружающей действительности.
Освободив человека будущего от нетворческого, однообразного, механического умственного труда, практическая кибернетика позволит обществу заняться почти исключительно решением творческих проблем, совершенствования общества и самого мышления. И в этой роли кибернетических устройств — их революционное значение.
Видео: Дружба алгоритмов и Яндекс Дзен
