Кибернетика: от начала и до…
АрхивПопробуем разобраться, почему многие из задач перекочевали в другие научные и технические направления, а предмет исследования самой кибернетики значительно сузился.
Окончание. Начало в #389
В 50-60-х годах именно в кибернетике сосредоточилось большинство усилий и надежд на решение системных задач. Попробуем разобраться, почему многие из этих задач перекочевали в другие научные и технические направления, а предмет исследования самой кибернетики значительно сузился.
Тогдашний оптимизм кибернетиков поддерживали замечательные результаты математической логики. Результаты эти завершали длинный путь формализации языка осмысленных логических высказываний, начатый еще в античности. Немного истории - во врезке.
Конец логики конечных автоматов
После Первой мировой войны стали активно изучаться принципы построения систем управления электрическими сетями. Занимаясь математическим описанием процессов, протекающих в подобных сетях, Шеннон показал, что возможна реализация формальных логических операций в виде электрической цепи. Истинному высказыванию можно сопоставить «единицу», ложному - «ноль», а переключая реле, можно получать новые, логически безупречные предложения.
В 1936 г. Алан Тьюринг придумал математическое описание очень простой машины с конечным числом состояний, которые он сравнивал с «состояниями ума». Поведение машины контролируется бесконечной лентой, которая может передвигаться взад-вперед. Машина может «считывать» или «записывать» на ленту конечное множество символов (алфавит), изменять свое внутреннее состояние. Оказалось, что такая машина, имея только семь состояний и четыре символа, теоретически способна вывести значительную часть математики.
В 1948 г. создатель архитектуры современных компьютеров Джон фон Нейман пошел еще дальше и математически доказал, что если машина Тьюринга будет оперировать не лентой, а конечным числом деталей, то она сможет создавать машины, подобные себе и даже более сложные. Неудивительно, что в той атмосфере успехов Шеннон и Мак-Карти спрашивали: «Как функционирует мозг? Можно ли сконструировать машину, заменяющую мозг?»
Создание после Второй мировой войны быстродействующих цифровых ЭВМ утвердило мысль, что компьютеры скоро смогут заменить человеческий разум. Кибернетики предположили, что у мозга существует некоторая общая интегральная способность решать задачи. И умение думать состоит в приспособлении этой общей способности к конкретным ситуациям. Идеология создания «мыслящих» программ неявно строилась на том, что определить варианты решений нетрудно, а критерии оценки правильности выбора достаточно просты. Само решение при таком подходе сводилось к математическим задачам оптимизации.
Однако оказалось, что как только компьютерной программе предлагалась не изученная проблема, трудность заключалась не в решении задачи, а в ее постановке 1.
Когда кибернетики поняли, что предварительная оценка ситуации играет важнейшую роль в решении задач, они стали изучать, как человек отделяет главное от второстепенного. Дальше всех в понимании творчества продвинулись математики Дьердь Пойа и Жак Адамар. Из полученных ими результатов, противоречивших тогдашнему подходу, следовало, что не существует общего алгоритма решения задач, построенного на принципах оптимизации. Творчество - это путь от известного к неизвестному. Процесс решения состоит в поиске известных черт в неизвестной задаче, в надежде найти аналогию, распознать или вспомнить какой-нибудь знакомый элемент. Задачу упрощают или усложняют, пытаясь нащупать точки соприкосновения с прошлым опытом. Понимание постепенно растет, и в какой-то момент возникает скачок, прозрение, которое выделяет область, где лучше искать решение, или даже область, где находится само решение. Только после этого включается логика - для определения, была догадка верной или нет. То есть творческое мышление разбивается на три части: сознательная активизация накопленных знаний, интуитивный скачок к новому пониманию и логическая оценка его справедливости.
Оказалось, что компьютеры облегчают многие виды рутинной умственной работы, однако автоматизация творческого мышления откладывается, видимо, надолго.
Но нет худа без добра. Работы в области искусственного интеллекта заставили лучше присмотреться к интеллекту естественному и породили новые направления, такие как когитология, изучающая влияние имеющихся знаний на поведение человека. При этом результаты работы специалистов зависят не только от их компетентности, но и от организации работы, характера лидерства, степени заинтересованности. Если проблема состоит в урегулировании конфликта, то важнее не истинное положение дел и формальная логика, а «логика» естественных рассуждений и модели ситуации в сознании спорящих.
Мечта заменить мышление исчислением не сбылась, но и сейчас ощущается потребность в универсальном языке для гуманитарных наук, которую Лейбниц выразил словами: «Если бы у нас была обобщенная математика, то нужды в спорах между философами было бы не больше, чем между счетоводами, так как было бы достаточно взять в руки карандаш, сесть за грифельные доски и сказать друг другу: давайте подсчитаем».
Дальше… дальше… дальше
Кибернетика попыталась реализовать мечту Декарта 2 и Лейбница об «обобщенной математике», наверное, предпоследней (последняя - единая теория поля) - на благодатной почве античных представлений о внутренней красоте, глубокой связи и гармоничности строения мира. Кибернетика предложила также универсальный набор понятий (система-подсистема, обратная связь, гомеостазис, достаточное разнообразие, черный ящик и т. д.), применение которых должно было исчерпывающе описывать и предвидеть динамику сложных систем. Понятия эти оказались полезными, но не универсальными.
Во-первых, управление сложными системами можно значительно упрощать, пользуясь массированными информационными потоками, как это делается с помощью пропаганды, рекламы и PR. «Информация уничтожает разнообразие, а уменьшение разнообразия является одним из основных методов регулирования, и не потому, что при этом упрощается управляемая система, а потому, что поведение системы становится более предсказуемым» (Стаффорд Бир). Во-вторых, оказалось, что выбор релевантных параметров - самое трудное в управлении сложными системами. Искусство фильтрации, искусство отделить главное от второстепенного в динамичной среде (чем и отличаются выдающиеся менеджеры и политики) гораздо важнее формализации, при которой под ковер системной интеграции заметается куча упрощенных параметров, скрытых строками кода от постоянного контроля.
Однако несмотря на поражение кибернетической программы «общего метода» по-прежнему актуальны поздние достижения кибернетики, реализованные, например, в работах Рассела Акоффа («Планирование будущего корпорации». М.: «Прогресс», 1985) и Валентина Турчина («Феномен науки». М.: «ЭТС», 2000). Разработка формальных языков, описывающих параметры качественных изменений систем (метасистемный переход) и структурирующих идеалы, цели и задачи, остается серьезнейшей задачей интеграции гуманитарных наук. Они часто описывают одни и те же объекты в разных исторических терминологиях, что сильно затрудняет сравнение и взаимовлияние. Возможно, этот формальный язык возникнет на стыке этих идей и различных ветвей структуралистских исследований, ведущих начало от лингвистических работ Фердинанда де Соссюра. Получившийся новый бренд вряд ли сохранит лейбл «кибернетика», но это уже другой разговор.
О самой же кибернетике можно сказать то, что Дьердь Пойа сказал когда-то о методе Декарта. «В намерении, положенном в основу схемы Декарта, можно усмотреть нечто глубоко правильное. Однако претворить это намерение в жизнь оказалось очень трудно: здесь возникло гораздо больше препятствий и осложнений, чем это представлял себе полный энтузиазма Декарт. Проект Декарта потерпел неудачу, однако это был великий проект, и, даже оставшись нереализованным, он оказал большее влияние на науку, чем тысяча малых проектов, в том числе таких, которые удалось реализовать».
[i39038]
1 (обратно к тексту) - См. статью «Стандарты и поклонники» в «КТ» #380.
2 (обратно к тексту) - Декарт хотел разработать метод, сводящий любую задачу к математической, математическую - к алгебраической, а алгебраическую - к решению единственного уравнения.
Первым мощным рывком в направлении формализации науки стала логика Аристотеля. Он на две тысячи лет вперед установил правила строго мышления и формальные законы, определяющие, как можно, а как нельзя строить доказательные рассуждения. Аристотель ввел понятие аксиом - утверждений, принимаемых без доказательств, и установил принципы дедукции, которые позволяли строить безошибочные цепочки суждений. На этом фундаменте было возведено величественное здание евклидовой геометрии - вершины античной мысли, идеала научной методологии вплоть до Эйнштейна.
Следующий крупный шаг был сделан в 1640 году, когда Рене Декарт, введя систему координат, показал, что наглядные геометрические построения Евклида можно заменить алгебраическими операциями. Под влиянием Декарта Готфрид Лейбниц разработал фрагменты логического исчисления. Цель своих исследований он формулировал вполне в кибернетическом духе: это «инструмент нового рода, увеличивающий силу разума…» Лейбниц нашел, что в теории силлогизмов Аристотеля есть ошибки, но не поверил себе и не стал публиковать свои работы по математической логике.
Через 150 лет вышла работа Джорджа Буля «Законы мысли». Как и Лейбниц, Буль распространял область применения своего исследования не только на математику. Булю первому удалось выразить логические предложения в алгебраическом виде. Из высказываний с помощью союзов «и», «или», «не», «следует» строятся предложения по принципу «если» - «то». Каждое высказывание в результате может быть истинным или ложным. Булева алгебра похожа на обычную; в ней используются скобки для определения порядка действий, можно упрощать выражения. Плодотворность подхода Буля видна на примере одной из доказанных им теорем: из N начальных высказываний можно построить не более 22N разных выражений. Это уже значительный прогресс. Такое утверждение невозможно доказать методами логики Аристотеля.
Подход Буля развивался Августом де Морганом, Бенджамином Пирсом, Джузеппе Пеано, Готлибом Фреге. Но решающий шаг в строгом логическом построении математики сделали к 1912 г. Бертран Рассел и Альфред Уайтхед в трехтомном труде «Принципы математики». Они построили полную и строгую систему действительных чисел. Слияние логики и математики казалось столь глубоким, что Рассел победно писал: «Если найдутся такие, кто еще не допускает тождества логики и математики, то их можно попросить указать, в каком звене последовательных определений и дедукций из «Принципов математики» кончается логика и начинается математика».
