Информатика, кибернетика, интеллект

Цель "компьютерной революции" - освободить человека от рутинной и малоэффективной умственной деятельности для более творческой, создать новый фактор ускорения интеллектуальной, да и всей человеческой деятельности. И как следствие технизации (компьютеризации) социально-информационной деятельности происходит рост ее удельного веса в наиболее развитых в этом отношении странах. Индустрии информатики, как известно, принадлежат лидирующие позиции в Японии и Франции. В США также число людей, занятых в производстве компьютеров и других средств информатики, неуклонно увеличивается, составляя более половины всех работающих. Предполагается, что к началу 90-х гг. количество участвующих в создании, сборе, хранении, распределении информации, других видах деятельности, связанных с ней, достигнет 85% от доли занятых в народном хозяйст

ве [77].

Еще десять лет назад около 50% валового национального продукта создавалось в информационной сфере народного хозяйства США. "В 80-х годах, полагает Г. Р. Громов, - производственная эффективность изделий и услуг, создаваемых отраслями электроники, связи и вычислительной техники для промышленной эксплуатации национальных информационных ресурсов, является одним из ключевых факторов экономического роста промышленно развитых стран" [78].

Увеличение доли информационной деятельности в общественном производстве свидетельствует о том, что информация все больше превращается в предмет человеческого труда. "В конце XX века впервые в истории человечества основным предметом труда в общественном производстве промышленно развитых стран становится информация" [79]. Налицо, таким образом, тенденция все большего наполнения социальной деятельности информационным содержанием сдвиг от деятельности с мате

82

риально-вещественными предметами к деятельности с информацией, значительная часть которой в обществе носит духовный, идеальный характер.

Более того, рост информационной составляющей социальной деятельности (то есть "информатизация" общества) повлиял и на ряд глобальных свойств нашей планеты. Речь идет об усилении мощности радиоизлучения Земли в метровом диапазоне, которое вышло на первое место среди планет даже юпитеровой группы в Солнечной системе. Данный глобальный феномен также имеет "информационную" природу, ибо отражает тот факт, что человечество предпочитает передавать сведения с помощью радиоволн (имеются в виду телепередачи). Тем самым потребности передачи информации вместе с ростом ее объема менее чем за столетие изменили астрономические параметры нашей планеты, приблизив ее по радиояркости в указанном диапазоне к таковой Солнца.

Следующая особенность развития социально-информационных процессов, связанная с обретением ими глобальных характеристик, заключается в том, что информация начинает играть роль важнейшего ресурса, который в определенной степени либо экономит, либо даже заменяет некоторые другие ресурсы. "Человечество, - подчеркивает А. Л. Яншин, - ясно осознало, что по своей отдаче знания, преобразованные в информацию, стали вровень с энергией и сырьевыми ресурсами" [80]. Аналогичные мысли мы встречаем и у других авторов [81].

Г. Р. Громов, специально посвятивший книгу проблемам промышленной эксплуатации национальных информационных ресурсов, утверждает, что в последней четверти XX в. информация становится одним из наиболее важных национальных ресурсов промышленно развитых стран. В конце этого столетия информационные ресурсы превратятся в основное национальное богатство, а эффективность их промышленной эксплуатации во все большей степени будет определять экономическую мощь страны в целом [82].

Рост значимости информации как национального ресурса делает весьма актуальной проблему ее справедливого перераспределения в глобальном масштабе. Здесь мы сразу сталкиваемся с проблемой собственности на информацию как на ресурс и товар особого рода, являющейся предметом особого рассмотрения [83]. Информация и средства ее движения, прежде всего переработки, ныне свидетельствуют о степени технологического и управленческого отрыва "информационной державы" от своих конкурентов, о ее месте в международном разделении труда, не говоря уже о формировании международного общественного мнения и политического престижа в глобальном масштабе. "В былые времена мощь государств определялась числом и выучкой солдат, наличием золотого фонда, миллионами тонн стали или миллиардами киловатт-часов произведеннбй энергии. Сейчас важнейшим показателем уровня научного развития, экономической и оборон

83

ной мощи государства становится информация. Чем больше ее производится, чем выше ее качество, чем быстрее внедряется она в народное хозяйство, тем выше жизненный уровень населения, экономический и политический вес страны" [84].

Когда мы говорим об информации как о факторе глобального развития, то имеем в виду предмет человеческой деятельности и средства его использования. Как предмет особой информационной деятельности, информация ценится за свое содержание, то есть за идеальные параметры. В этом плане она представляет идеальный ресурс, экономящий материальные ресурсы (см. выше). Вместе с тем в этот ресурс (информационный), на наш взгляд, входят и сами информационные средства, то есть информационная техника и технология (компьютеры, средства связи и т.д.), без которых информацию либо невзоможно, либо неэффективно перерабатывать, передавать и т. п.

Революционные изменения в развитии электронно-вычислительной техники не в последнюю очередь обусловлены ее наукоемкостью и ресурсоэкономностью. В этом ее отличие от ресурсоемких производств, в частности, от подавляющего числа традиционных отраслей машиностроения, имеющих дело с веществом и энергией. Эти последние как бы придают инерцию развитию промышленности, которая по сравнению с индустрией информатики развивается эволюционно, о чем уже шла речь в первом параграфе данной главы.

Таким образом, информационный фактор глобального развития имеет два аспекта - идеальный и материальный, выступая как предмет и как средство информатизации общества.

Известно, что ресурсы делятся на возобновляемые (воспроизводимые) и невозобновляемые, причем первые приобретают все большее значение для дальнейшего прогресса человечества, поскольку вся социальная деятельность в условиях ограниченности невоспроизводимых ресурсов ориентируется на использование того, что либо неограничено, либо может быть неограниченное число раз воспроизведено. Информация, прежде всего научно-техническая, пожалуй, по своему статусу ближе к возобновляемым ресурсам. Относить ее полностью к возобновляемым ресурсам нельзя, поскольку свойством повторного использования обладает далеко не вся информация в силу своего старения и ряда других качеств, скажем, неконкурентоспособности и т.д. Что касается научно-технической информации, отображающей фундаментальные законы природы и общества, то, вне всякого сомнения, такого рода информация, документализирующая фундаментальное знание в форму, удобную для его дальнейшего движения по социальным коммуникациям, относится к возобновляемым ресурсам. Фундаментальная научно-техническая информация может быть использована бесконечное количество раз. Следовательно, по своему статусу она может быть приравнена к возобновляемым материальным ресурсам, хотя по содержанию это не материальный, а идеальный феномен.

84

Очевидно, что и определенная часть прикладной научно-технической информации может быть использована многократно, тем самым она тоже относится к возобновляемым ресурсам. Это одно из свойств научно-технической информации, делающее ее основой интенсификации абсолютно всех сфер деятельности благодаря их компьютеризации. Создание и распространение персональных компьютеров открывает более широкие перспективы многократного и быстрого использования идеальных информационных ресурсов, добытых всем человечеством, то есть информация как ресурс становится общечеловеческим достоянием. Процесс ее глобализации тесно связан с тем, что она может быть возобновляемым, многократно используемым ресурсом.

Для широкого распространения и развития информационных процессов в глобальном масштабе и информатизации общества очень важна и такая черта научно-технической информации, как новизна, которая в принципе делает процесс получения информации инновационным и интенсификационным. В новизне научно-технической информации как раз и заключается то качественно иное по сравнению с уже имеющимся массивом знаний, в связи с чем информация имеет особое значение для общества. Ведь постоянно продуцируемая в сфере науки новая информация оказывается, с одной стороны, воспроизводимым ресурсом в различных сферах деятельности, а с другой - вечно изменяющимся ресурсом, который в самом механизме своего получения содержит источник самообновления. Производство новой научной информации, прежде всего фундаментальной, то есть отображение в документализированной, пригодной для передачи форме законов природы и общества, - это имманентное свойство такой подсистемы социальной деятельности как наука. В силу данной особенности наука и продуцируемая ею научно-техническая информация как раз и составляют основу абсолютно всех интенсифика-ционных процессов и об этом уже шла речь [85].

Такие свойства научной информации, как ее воспроизводимость и новизна, существовали всегда и, следовательно, потенциально научно-техническая информация всегда была важным ресурсом развития общества. Почему же именно в последнее время эти свойства информации, получаемой в сфере науки, привлекли внимание и начался ускоренный процесс информатизации общества? Одна из причин кроется в том, что появились объективные основания, или, лучше сказать, потребности общества в усиленном и широкомасштабном использовании научно-технической информации. Это явление мы связываем с переходом развитых стран (а в дальнейшем и остальных) к интенсивному и тем самым ускоренному типу развития, требующему привлечения новых ресурсов, новых качественных факторов развития, важнейшим из которых в силу вышеизложенных обстоятельств оказыва

85

ется научно-техническая информация. Именно на этапе интенсификации производства наука и научно-информационная деятельность начинают играть роль важнейшего качественного фактора, главного рычага развертывания интенсификационпых процессов в производстве, культуре, образовании и других сферах деятельности людей.

Сама проблема интенсификации как магистрального направления ускоренного развития приобретает не просто всеобъемлющий, но и глобальный характер. Интернациональный характер интенсификации ныне, когда возникли глобальные проблемы, выступает той необходимой основой, без которой интенсификация не может оказаться эффективным средством их решения, требующего сотрудничества в самых широких масштабах.

В отличие от мнения, нередко встречающегося в литературе по глобалистике, мы полагаем, что именно проблема интенсификации должна считаться одной из исторически первых глобальных проблем. Обычно в качестве таковой называют экологическую проблему как генетически наиболее раннюю в развивающейся системе глобальных проблем. Однако экологическая проблема приобрела статус глобальной лишь в нашем веке, когда процесс интенсификации индустрии и особенно сельского хозяйства уже шел полным ходом. Интенсификация, как нами было отмечено выше, представляет собой магистральный путь ускорения социально-экономического развития, имеющий свои причины развития [86]. Как и остальные глобальные проблемы, интенсификация не может не быть связана с другими проблемами и противоречиями развития. Эта связь опосредована единым целостным процессом, происходящим в саморазвивающейся системе "человечество - природа" как социоприродной системе эволюции материи. В рамках этого единого целого такое кардинальное направление развития, как интенсификация, играет определенную функциональную роль и по отношению к глобальным проблемам современности, являясь одним из главных средств их решения.

Этим же обусловлено и значение информации. В. А. Виноградов совершенно справедливо подчеркивает, что "информационные процессы обнаруживают себя как глобальные и в качестве составных компонентов других глобальных проблем: прежде всего сохранения мира, а также защиты окружающей среды, использования энергетических и сырьевых ресурсов человечества, освоения космоса и т. п. Без адекватного информационного обеспечения невозможно решение ни одной из проблем общечеловеческого значения.

Информация способствовала тому, что за сравнительно короткий исторический промежуток времени глобальные проблемы оказались в поле зрения мировой общественности и стали подлинно общечеловеческими не только по своей сути, но и по признанию, которое они завоевали. Ничто так не способствует росту понимания общности судеб человечества, как сознание глобальной проблематики, а это имманентно неотделимо от процессов глобальной международной коммуникации" [87].

86

Тот факт, что без информационного обеспечения нельзя решить ни одну не только глобальную, но и любую другую проблему ныне общепризнан, и в нашу задачу не входит подтверждение этого дополнительными аргументами. Мы стремимся показать, что реально информация становится важным фактором решения глобальных проблем лишь через интенсификацию, то есть через социально-экономический процесс ускоренного движения вперед, открывающий новые горизонты развитию производительных сил и производственных отношений, переводящий человеческий прогресс на интенсивный путь.

Интенсификация, учитывающая системность глобальных проблем как средство их решения, не должна быть односторонней, рассчитанной на решение лишь одной глобальной проблемы. Она должна ориентироваться на весь их комплекс, то есть быть системно-многофакторной, в перспективе всесторонней. Системно-многофакторная интенсификация - это такая форма интенсификации, которая сводит в единую систему некоторый взаимосвязанный и согласованный между собой комплекс качественных факторов роста эффективности как характеристики разрешения той или иной проблемы. Системно-многофакторная интенсификация вводит в решение глобальных проблем качественные факторы, которые связаны как с отношениями "общество-природа" и "человек-природа", так и с интерсоциальными отношениями и отношением "человек-общество". Это также означает, что упомянутая система интенсификации объединяет естественные, технические и социальные факторы интенсификации и соответствующие им подразделения науки в систему, ориентированную на оптимальное повышение социально-экономической эффективности, ведущее к позитивному сдвигу всего комплекса глобальных проблем. Обеспечение эффекта согласованного, кооперативного решения глобальных проблем есть в значительной степени информационная проблема. Причем здесь информация играет свою главную интегрирующую роль, обеспечивая необходимую системность и многофакторность интенсификационных процессов, развиваемых для решения глобальных проблем. Очевидно, что и глобальное моделирование как особый информационный процесс может способствовать выявлению таких инвариантных путей интенсификации, которые будут направлены на решение всего комплекса глобальных проблем.

Возникновение большинства глобальных проблем совпадает по времени с переходом развитых социалистических и капиталистических стран на путь преимущественно интенсивного развития. Это также подтверждает связь процессов интенсификации и глобализации (изложенное выше раскрывает механизмы этой связи во временном аспекте). И хотя, на наш взгляд, не все глобальные проблемы вызваны переходом к интенсивному развитию,

87

но становление глобального характера проблем уже однозначно связывает их с интенсификационными процессами. Глобализация свидетельствует не о необходимости сворачивания того или иного вида социальной деятельности, принявшей планетарные масштабы и столкнувшейся с естественными ограничениями, а о необходимости перехода ее на интенсивный путь развития. Возврат к природе и деглобализация социальной деятельности во имя устранения противоречий ее развития ныне невозможны и неразумны, как нерационален и отход от интенсивного пути развития. Сторонники замораживания производства, нулевого экономического роста, возврата к природе находятся в плену традиционного мышления, видящего развитие лишь сквозь призму его экстенсивного расширения, без коренных качественных изменений.

Интенсивный путь развития не исключает разного рода ограничений как рационального, социального, так и естественного характера, присущих самой природе, в частности нашей планете как космическому телу. Однако эти ограничения отнюдь не означают прекращения развития вообще, остановки производственного и социально-экономического прогресса либо его замедления. Механизм интенсивного пути развития таков, что рациональное системно-многофакторное использование качественных факторов в условиях ограничений и экономии ресурсов позволяет наращивать эффективность, уверенно двигаться вперед по пути дальнейшего социального прогресса. В конечном счете интенсификация в ее рациональной и всесторонней форме есть то кардинальное средство, которое обеспечит необходимое ускорение социально-экономического развития и поможет в перспективе решить возникшие в его ходе глобальные проблемы человечества [88].

Важно, таким образом, не только констатировать факт становления информации глобальным фактором развития, но и раскрыть внутренние механизмы, ответственные за обретение проблемой информации глобального статуса. Такие причины, согласно нашей концепции, заключаются в том, что информация играет решающую роль в переводе всех сфер социальной деятельности на интенсивный путь развития, являющийся единственной формой и главным направлением дальнейшего ускорения социально-экономического прогресса.

Именно проблема выживания цивилизации и ускорения ее прогресса выступает конечной целью все более широкого и всестороннего использования информации, играющей важную роль как во внутренних социально-экономических процессах, так и в соревновании двух мировых систем, в развертывании противоречий глобального развития.

ГЛАВА III

КИБЕРНЕТИКА, САМООРГАНИЗАЦИЯ, ИНТЕЛЛЕКТ

1. Кибернетика и сложные самоорганизующиеся системы

Философские вопросы, поставленные кибернетикой, интенсивно обсуждаются в отечественной и мировой литературе. При этом результаты кибернетики и ее философских идей интерпретируются с разных позиций, нередко сторонниками противоположных философских направлений. Идеи и принципы новой науки используются буржуазной философией (неотомизм, позитивизм, операционализм), представители которой пытаются противопоставить положения кибернетики диалектическому материализму. Однако реальное развитие кибернетики в нашей стране и значительная работа, направленная на установление научного и философского статуса кибернетики, которую ведут философы совместно со специалистами в области естественных наук, выявляют действительные взаимосвязи философских идей кибернетики и материалистической диалектики, показывают методологическую плодотворность диалектико-материалистической трактовки основных принципов кибернетики.

Философско-методологические вопросы кибернетики имеют важное мировоззренческое значение. Принципы, понятия и методы кибернетики, конкретизируя некоторые философские принципы и категории, обладают глубоким диалектико-материалистическим содержанием. Так, принципы самоорганизации, будучи областью, где сосредоточены существенные задачи кибернетического исследования, являются формой конкретизации принципов самодвижения и саморазвития материи через ее внутренние противоречия, взаимосвязи и взаимообусловленности. Вместе с тем принципы и понятия кибернетики, приобретая в силу синтетического характера этой науки общенаучное содержание, уточняют и углубляют принципы материалистической диалектики, облегчая их проникновение в новые области научного исследования. Через сферу философского осознания кибернетика вносит новые элементы диалектико-материалистического мышления в технические, биологические и социальные науки, ибо самоорганизация, говоря философским языком, - это самодвижение и саморазвитие [1]. Кибернетические принципы сложных систем выступают носителями диалектико-материалистического мировоззрения в технических науках. Идеи информации и самоорганизации и соответствующие им методы исследования нашли применение в биологических науках, способствуя становлению и развитию биофизики, молекуляр

89

ной биологии, а также целостной теории эволюции. Механизмы саморегуляции и самоорганизации общества, как и информационные процессы, становятся предметом социальной и экономической кибернетики и информатики.

Широкий спектр применения идей и методов кибернетики выражает определенные синтетические тенденции НТР. В этом плане непреходящее значение для разработки философских проблем современной науки имеет анализ революции в естествознании на рубеже XIX-XX вв., осуществленный В. И. Лениным в работе "Материализм и эмпириокритицизм". В указанном труде дано глубокое истолкование новых для того времени научных данных в период крутой "ломки принципов" в ведущих отраслях естествознания. Ленинский анализ революции в физике служит образцом философского рассмотрения современных достижений НТР. Ленинские методологические принципы необходимы в философском обосновании идей и методов кибернетики, процесса информатизации общества и других новейших тенденций, связанных с перестройкой социальной действительности и мышления в стране и в глобальном масштабе. Не случайно именно об этом шла речь на научно-теоретической конференции, посвященной актуальным проблемам перестройки [2].

Основополагающим в рассмотрении методологической роли категорий и принципов современного естествознания служит выдвинутый Ф. Энгельсом тезис об объективной и субъективной диалектике. "Так называемая объективная диалектика царит во всей природе, а так называемая субъективная диалектика, диалектическое мышление, есть только отражение господствующего во всей природе движения путем противоположностей, которые и обусловливают жизнь природы своей постоянной борьбой и своим конечным переходом друг в друга, resp. (соответственно. - Ред.) в более высокие формы" [3]. Положение об объективной и субъективной диалектике получило развитие в ленинском принципе единства диалектики, логики и теории познания. Выражая мысль об объективном значении категорий и соответствующих им принципов мышления, В. И. Ленин писал: "...Если все развивается, то относится ли сие к самым общим понятиям и категориям мышления? Если нет, значит, мышление не связано с бытием. Если да, значит, есть диалектика понятий и диалектика познания, имеющая объективное значение" [4].

В философии диалектического материализма в отличие от прежних философских систем онтология и гносеология не существуют обособленно, вне связи друг с другом. В диалектическом материализме речь идет не о бытии вообще, не о сущем как таковом. Философия начинается именно с постановки вопроса об отношении мышления к бытию. Вместе с тем оправданно и необходимо разграничивать онтологию и гносеологию, имеются в виду два аспекта, два типа методологии. Гносеологическая проблематика как выражение субъективной диалектики ориентирована в

90

целом на исследование всеобщих логико-познавательных форм в их, так сказать, чистом виде. В объективной диалектике рассматривается реальная действительность с использованием логики исследования специфики объекта, которую К. Маркс называл специфической логикой специфического предмета [5].

Диалектическая обработка кибернетической проблематики, формирование диалектико-материалистической концепции кибернетики необходимо включают в себя выявление объективной и субъективной диалектики в ее предмете и методе.

Возникновение кибернетики ознаменовало становление новых методов познания и вызвало переосмысление некоторых принципов и понятий, сложившихся в классической науке. Кибернетика представляет собой научный синтез целого ряда относительно далеких друг от друга специальных дисциплин, чем и объясняется широта приложения ее основных принципов. Причем кибернетические исследования приобретают значение для традиционных (физических, биологических, химических, а также математических) фундаментальных наук.

Кибернетика, по существу, продолжает линию развития экспериментально-математического естествознания. Аналогично тому как в XVII в. новая наука Галилея - Ньютона вызвала необходимость переосмысления научной проблематики, современная наука (и прежде всего кибернетика) ставит ряд таких методологических вопросов, рассмотрение которых вносит новые моменты в философское мышление. Освоение этого научного направления предполагает развитие методологических принципов и, стало быть, применение диалектического метода в дайной области требует научного творчества. Будучи наукой, сочетающей широкий синтез с детальным анализом, содержательные интерпретации с логико-математической формализацией, кибернетика позволяет на новом уровне решать определенные проб темы философии и науки. Успехи в разработке философских проблем кибернетики как науки об управлении сложными динамическими системами различной природы отражены в исследованиях советских и зарубежных ученых-марксистов. За последнее десятилетие в нашей стране вышел ряд книг отдельных авторов [6] и коллективных монографий [7], посвященных методологическим вопросам кибернетики и ее значению в развитии современного общества. Наряду с общими вопросами, затрагивающими предмет кибернетики, се философский и научный статус, важной является задача обоснования некоторых центральных идей и принципов кибернетики, ориентированных на решение кардинальных естественнонаучных, технических и социологических проблем, связанных с информацией, коммуникацией, управлением и регулированием.

Кибернетика впервые в истории науки вступила на путь объективного естественнонаучного и математически точного изучения процессов управления и переработки информации в природе, технике и обществе. Однако до сих пор область исследований ки

91

бернетики не установлена достаточно четко. Кроме того, имеющиеся в литературе определения кибернетики исходят из различных представлений о системе, информации, регулировании, управлении, алгоритме и так далее, связь между которыми не всегда ясна. Сферой, для которой существенны кибернетические понятия и закономерности, называют обычно и технику, и жизнь, и общество, и различные сочетания этих областей, и их все вместе.

Общий недостаток отдельных дефиниций кибернетики заключается в том, что они охватывают лишь ее частные области. На самом деле кибернетика изучает процессы управления и регулирования в динамических системах. Как пишут Г. Клаус и Г. Либшер, "тщательное исследование современного состояния кибернетики, включая философский и логический анализ различных дефиниций ее предмета, показывает, что основополагающим ее понятием является кибернетическое понятие о системе. Все другие основные понятия кибернетики, такие как информация, регулирование, алгоритм и др., которые неотделимы от кибернетического способа мышления, связаны с этим понятием о системе раскрывают свойства и отношения, проявляющиеся в функционировании кибернетических систем. Поэтому соответствующее понятие системы естественно рассматривать в качестве центрального пункта дефиниции предмета кибернетики" [8]. Кибернетика в этом плане определяется как наука о кибернетических системах.

Такая дефиниция предмета кибернетики не предполагает объяснения того, что собой представляет кибернетическая система. Уяснение понятия кибернетической системы составляет задачу кибернетической теории систем. Подход к определению науки, при котором выделяется круг исследуемых в ней систем, выступает ныне общепринятым способом раскрытия предмета той или иной науки. Например, современная алгебра, составная дисциплина математики, обычно трактуется как теория алгебраических структур. Аналогично обстоит дело с понятиями современной логики.

Кибернетические системы обладают такими общими свойствами, как регулирование, переработка и передача информации, адаптация, самоорганизация, стратегическое поведение и др. Кибернетика стремится при этом структуру и функцию динамических систем описывать математически и рассматривать с помощью моделей. Она черпает свои знания прежде всего изучая конкретные кибернетические системы, принадлежащие к различным формам движения материи, и экспериментируя с моделирующими системами. Она создает идеализированные теоретические системы, в которых абстрагируется от всех особенностей определенных форм движения материи. Следует различать общую теоретическую (математическую) кибернетику и частные (региональные) кибернетики, исследующие отдельные (локальные) области действительности. Г. Франк отмечает, что предмет формальной кибернетики - абстрактные общие структуры, в то вре

92

мя как региональные ("материальные") кибернетики анализируют конкретные системы и процессы [9]. На основе этого кибернетика открывает системные закономерности, имеющие силу для нескольких форм движения материи. Это в особенности закономерности организации, управления и информационных процессов, которые включаются во все известные нам формы движения материи, начиная с перехода от неживого к живому.

За свою историю (с 1948 г.) кибернетика претерпела существенную эволюцию, сохранив однако ядро - учение о единстве процессов управления, информации и организации в биологических, технических и социальных структурах. Наиболее характерными особенностями кибернетики являются изучение и синтез сложных динамических систем, различающихся по своей физической природе. Кибернетика в общем и целом абстрагируется от вещественного содержания систем, стремясь сформулировать для них общие законы организации и информационных связей. При этом структура рассматриваемых систем связана со сходством и различием законов их организации. Объективной основой такого подхода служит материальное единство качественно разнородных феноменов, проявляющееся в аналогии и изоморфизме (гомоморфизме, модельном отношении и т. п.) их структуры и функционирования, в сходстве (или прямом совпадении) описывающего их математического аппарата. Кибернетика выступает как наука о сложных системах управления и связи. Последние наблюдаются на разных уровнях движения, в том числе и на уровне общественных отношений. Поэтому многие науки, а не только кибернетика, так или иначе имеют отношение к процессам управления, но лишь кибернетика рассматривает эти процессы с точки зрения единства поведения (функционирования) живого организма и машины. Кибернетика изучает законы управления и связи, причем, в отличие от других наук, преимущественно в том плане, в каком они обусловливают единство динамики, функционирования и развития машины, живого организмам социальной структуры. Иными словами, кибернетика оперирует законами управления и информационного взаимодействия одновременно на нескольких (а не на одном, как это свойственно многим другим конкретным наукам) уровнях структурной организации материи. Примечательно, что кибернетика подходит к объектам не как к системам "вообще", а как к системам, обладающим определенной совокупностью общих структурных и функциональных свойств (существующих живых систем, социальных структур).

Вместе с тем предмет кибернетики не остается неизменным, он эволюционирует. И это вполне закономерно: центр интереса в кибернетике с годами неизбежно перемещается. Современные аспекты кибернетики свидетельствуют о том, что ее предмет шире проблем управления; последние к тому же отступают перед задачами системной организации и самоорганизации. Понятия

93

конечного автомата, алгоритма, логической сети, машины Тьюринга, самоорганизующейся системы, искусственного интеллекта и другие непосредственно не отражают задачи управления. Проблематика абстракции, идеализации, формализации "работает" на проблемы кибернетических структур и проблемы организации (куда, конечно, с необходимостью включаются структуры управления). Кибернетика - это теория сложных, самоорганизующихся систем. Ее теоретические (математические) структуры, исходные свойства которых задаются аксиоматически, невозможно втиснуть в рамки структур только одного какого-то типа. "Нам представляется совершенно неправильным, - справедливо пишет И. А. Акчурин, - на все времена связывать наиболее фундаментальные понятия теоретической кибернетики, такие, как информация, программа (алгоритм), автомат, игра, обратная связь и т.д., обязательно и только с проблемой управления" [10]. В условиях возросшего значения организационного и "гуманитарного" факторов в системах управления кибернетика становится, по существу, теорией системной организации. Материальная база кибернетики (кибернетическая техника, ЭВМ, бионические и биокибернетические системы) также, не сводится к системам управления. Таким образом, спецификация предмета кибернетики только в понятиях управления (и информации) не выражает всего ее методологического значения.

При сравнении предмета кибернетики с современным (расширительным) подходом к информатике [11] важно по достоинству оценить (и мы это стремились обосновать) системный характер кибернетического направления в науке и технике. В любом случае кибернетика изначально понимается как теория определенного класса систем; более того, можно утверждать, что она представляет собой конкретный и фундаментальный вариант общей теории систем.

Современное состояние кибернетики еще не привело к единому представлению об общей системе этой науки. Поэтому ее развитие идет внутри ряда дисциплин, которые, в свою очередь, также сложны. Сюда относятся теории, показывающие многообразие кибернетического способа мышления [12]: теории регулирования и управления, автоматов, нервных сетей, надежности, больших систем, информации, алгоритмов, игр и т.д. Подобно тому, как система понятий кибернетики развивается во взаимосвязи с понятийными системами традиционных наук, кибернетические методы соотносятся (или находятся в отношении дополнительности) с методами других научных дисциплин [13]. Это, например, методы моделирования и аналогий, черного ящика, проб и ошибок, которые, однако, модифицированы соответственно общему предмету кибернетики и приобрели математическую ориентацию.

Основные понятия и принципы кибернетики (как любой другой фундаментальной науки) тесно взаимосвязаны с категориями диалектики. Данная взаимосвязь выявляется при непосредствен

94

ном рассмотрении проблем, ориентированных на диалектическое овладение сложностью [14]. И в специфически кибернетическом плане и на уровне философской методологии становится очевидной необходимость синтеза содержательных (качественных) и формально-математических (количественных) методов научного исследования сложных самоорганизующихся систем [15]. Кибернетика с ее математическим моделированием и общими эвристическими принципами и законами управления сложными саморазвивающимися системами являет собой пример синтеза, в рамках которого качественные суждения используются наряду с количественными методами и поддерживается непрерывная обратная связь между анализом проблемы и ее формализацией. Широкий структурный подход в современной науке означает непрерывную связь между формальным и конкретным.

В кибернетике все внимание концентрируется на вопросах системной динамики, организации, структуры, языка, информации и управления. Отметим также, что абстрагирование, идеализация, формализация - отличительные особенности кибернетики как науки. Правда, это лишь одно, наиболее "наглядное" ее измерение. Существует также точка зрения, акцентирующая качественную, принципиальную сторону. В соответствии с ней научная задача кибернетики состоит скорее в поисках объяснений, чем описаний, последние сами по себе не приведут к объяснениям без специальных умозрительных усилий [10].

Рассмотрение этих сторон кибернетики в диалектическом единстве позволяет составить представление о формально-содержательной природе кибернетики, имеющее важный философский смысл. Нередко отношение философии и кибернетики выражается в понятиях общего и особенного, что, конечно, недостаточно для характеристики связи между философией и системной наукой. К примеру, кибернетика рассматривает человека как элемент системы управления, не претендуя на то, чтобы на основе этого стать теорией человека. Здесь отношение системы и элемента есть общее философского положения о том, что человек является совокупностью конкретно-исторических общественных отношений. Такой подход редуцирует особенное, внутреннее психическое качество индивидуума, генетическую индивидуальность до общего, причем кибернетика исследует еще более общие отношения между элементом и системой управления. Г. Герц пишет, что "математика и кибернетика абстрагируются от специфических свойств элементов, от системных законов, которые регулируют существенные способы поведения определенных систем и исследуют всеобщие отношения систем, структур, возможных идеальных объектов и т.д. Философия, напротив, обобщает научные знания, чтобы научно обосновать свои ответы на основные вопросы мировоззрения" [17]. Иначе говоря, кибернетика и философия существенно различаются не столько степенью общности своих высказываний, сколько целью обобщений.

95

Неотделимый от моделирования функциональный подход, представляющий важную особенность кибернетики, выступает как основной путь изучения сложных систем. Сложность кибернетических систем нередко оказывается связанной с человеческим фактором, который все более проявляет себя в мире науки, техники и социального управления. Гуманитарный аспект входит в самую "сердцевину" кибернетической проблематики, например, в работы в области искусственного интеллекта. А для современных социальных структур характерен рост весомости не только человеческого, но и организационного фактора.

Изложенное подчеркивает актуальность кибернетической проблематики, ориентированной на изучение законов функционирования и развития сложных самоорганизующихся систем. Диалектическое осмысление предмета кибернетики и особенностей ее метода приводит к постановке вопроса о взаимосвязи кибернетических аспектов самоорганизации с диалектическим принципом самодвижения и саморазвития материи.

Атрибутивный характер движения материи позволяет говорить о ее самодвижении, "спонтанейном" развитии. При этом возникает вопрос о внутреннем содержании движения, саморазвития природы, о ее внутренней активности. Конкретизация этой проблемы предполагает объяснение "самодвижения" различных материальных систем, ибо абсолютность самодвижения материи в целом реализуется в относительно самодвижущихся конкретных системах. Относительность самодвижений различных материальных систем заключается во взаимоотношениях между внутренними и внешними факторами; всякая материальная система находится во взаимодействии с другими материальными системами, которые выступают по отношению к ней как условия ее самодвижения. Причем внутренние связи и противоречия в материальных системах представляют собой источник самодвижения, а внешние - условие реализации определенной тенденции.

Гносеологический анализ данной проблемы предполагает вычленение диалектического содержания категории самодвижения, установление ее связи с другими, философскими и общенаучными, понятиями. Методологическая основа такого исследования - положение В. И. Ленина о диалектическом объединении принципа единства мира и принципа самодвижения, саморазвития. Не случайно самодвижение материи служит объективным базисом для процесса познания. "Условие познания всех процессов мира в их "самодвижении", в их спонтанейном развитии, в их живой жизни, есть познание их как единства противоположностей" [18]. В этом плане в нашей литературе освещались различные аспекты проблемы самодвижения [19].

При дальнейшем анализе необходимо учитывать то обстоятельство, что с каждым этапом в развитии естествознания проблема самодвижения материи наполняется новым содержанием; в рамках самого естествознания вырабатываются принципы и по

96

нятия, эвристический смысл которых позволяет уточнять существующие взгляды на природу движения материи. В современном естествознании не подлежит сомнению ведущая роль функционально-структурных методов [20], что является следствием проникновения науки в сложный, организованный мир. В связи с этим возникает необходимость в конкретизации и дальнейшем развитии идеи самодвижения применительно к высшим уровням организации материи, которые находятся в поле зрения теоретической биологии, экологии и некоторых других наук. При анализе проблемы самодвижения под таким углом зрения неизбежно привлечение идей кибернетики и общей теории систем. Действительно, кибернетический и общесистемный принципы позволяют вычленить из общей идеи самодвижения организационные аспекты и прежде всего аспект самоорганизации.

Философская трактовка самоорганизации включает в себя определение основных понятий кибернетической теории самоорганизующихся систем, соотнесение их философского содержания с диалектическими принципами материального единства мира, саморазвития, причинности, внутреннего и внешнего и др. Вопрос о философском статусе принципов самоорганизации тесно связан с методологическими проблемами теории самодвижения и саморазвития материи. Поэтому значимость обретает осмысление естественнонаучных (в частности, биокибернетических) принципов самоорганизации в соотношении с диалектическим принципом саморазвития. Уже при постановке вопроса о том, каковы естественнонаучные механизмы перехода от одного уровня организации материи к другому (в особенности от неживой материи к живой) необходимо привлечение современных диалектико-материалистических представлений. Вместе с тем следует акцентировать внимание на естественнонаучном выражении принципа саморазвития применительно к высшим уровням организации материи, то есть на выяснении специфических механизмов самоорганизации. В этом отношении "самоорганизация" может рассматриваться как общенаучная конкретизация философского принципа саморазвития.

Понятие самоорганизации используется в различных смыслах. Например, о самоорганизации говорят тогда, когда повышение организации в большей или меньшей мере происходит само по себе, спонтанно; ее также связывают с автономным развитием, которое управляется изнутри, а не извне; под самоорганизующейся системой понимают кроме того систему, способную изменять внутреннюю структуру и способы поведения. В последнем случае понятие самоорганизации оказывается связанным с понятием обучения. Однако такие (однофакторные) характеристики самоорганизации показывают, что для раскрытия содержания этого интегрального принципа одного признака недостаточно.

В обосновании философского статуса самоорганизующейся системы это понятие предложено рассматривать на основе четы

97

рех системных принципов: активности, целенаправленности, надежности функционирования и вероятностно-стохастической детерминации [21]. Данная концептуальная "модель" самоорганизации, выражающая ее системный характер, получает интерпретацию и развитие в различных областях естественнонаучного, технического и социального познания. При этом концепция самоорганизации реализует исследовательскую установку на выявление внутренних факторов развития, которые позволяют показать доминирующую роль внутренних противоречий, находящихся в соответствии с системой внешних закономерностей. Иначе говоря, подобное понимание самоорганизации раскрывает внутренние механизмы и внутренние причины самодвижения тех форм материи, к которым принадлежат самоорганизующиеся системы. Как бы качественно ни различались такого рода системные объекты, они обладают общими характеристиками самодвижения, которые выражены в принципах самоорганизации. В этом отношении самоорганизация представляет собой высшую форму развития динамических систем и может рассматриваться как одно из специфических проявлений самодвижения материи [22].

Понятие самоорганизации в отличие от понятия организации выражает диалектический аспект последней, включая в себя в основном те организации, которые воплощены в сложных саморазвивающихся (относительно автономных) системах. В общем случае под самоорганизацией понимается способность системы к стабилизации некоторых параметров посредством направленного упорядочения ее структурных и функциональных отношений с тем, чтобы противостоять энтропийным факторам среды. Процессы самоорганизации характеризуются при этом возрастанием упорядоченности системы, энергоинформационным взаимодействием со средой и процессами самоуправления. Исходя из необходимости взаимодействия системы с окружающей средой и приняв тезис о том, что наличие подходящего окружения есть необходимое условие самоорганизации, важно раскрыть определяющую роль внутренних факторов системы в организации своего поведения. Именно такой, диалектический подход к пониманию самоорганизации представляет наибольший интерес.

Кибернетика, по-новому поставив проблему самоорганизации, внесла важный вклад в решение вопроса о том, "каким образом связывается материя, якобы не ощущающая вовсе, с материей, из тех же атомов (или электронов) составленной и в то же время обладающей ясно выраженной способностью ощущения" [23]. Результаты кибернетики подтверждают выдвинутую В. И. Лениным гипотезу о генезисе психического в процессе эволюции материи. Плодотворность ленинской идеи об отражении как общем свойстве материи проявляется в том, что она дает ключ к теоретическому осмыслению моделирования особенностей высших форм самоорганизующейся материи на качественно ином субстрате.

98

Идеи современной кибернетики позволяют детально анализировать и облекать в конкретную форму философские принципы активности. Концепция активности кибернетических систем основывается на диалектических принципах решения проблемы источника развития. Признание активности свойством развивающейся материи помогает глубже понять законы материального мира и, в частности, переход от неживой материи к живой. Анализ самоорганизующей активности кибернетических систем открывает новый аспект общей концепции активности. Благодаря обратным связям возможности реализации активности резко возрастают; обеспечивается избирательность взаимодействия, обусловливающая устойчивость систем и приводящая их к упорядоченному состоянию.

Самоорганизующую активность кибернетических систем не следует отождествлять со способностью к гомеостатическим формам стабилизации в ответ на воздействия внешней среды. Самоорганизующая активность, будучи одним из факторов прогрессивного развития (саморазвития), базируется на оптимальном сочетании стабилизирующих форм самоорганизации (с преобладанием отрицательных обратных связей) с целенаправленной трансформацией систем (на основе положительной обратной связи). Поэтому такая активность выступает как необходимое и существенное внутреннее свойство самоуправляемой и саморегулируемой системы, проявляющееся не только в ее относительной самостоятельности, независимо от изменения внешних условий, но и в преодолении возмущающих воздействий среды и в подчинении последней своим внутренним целям.

Проблема активности переплетается с проблемой внутренней целесообразности (целенаправленности) больших систем. Ее решение предполагает знание внутренних механизмов технической и биологической целесообразности, а также не в меньшей мере целесообразности, присущей общественным системам. Природа активности и целенаправленности кибернетических систем - в их внутренней организованности. Важнейшим фактором целенаправленного поведения таких систем является надежность структурно-информационных отношений, позволяющая системе в целом функционировать безотказно, соблюдать правило достоверности информации в процессах приема, переработки и накопления, что, в свою очередь, служит необходимым условием эффективного решения стоящих перед системой задач.

В теории самоорганизующихся систем важное значение имеет понятие сложности. Для того, чтобы система приобрела способность к самоорганизации, самообучению, самовоспроизведению, необходим некоторый критический уровень сложности. Отсюда следует, что понятие сложности способно выражать не только количественные, но и качественные особенности систем.

При исследовании самоорганизации необходимы вероятностные представления, которые являются исходными, базисными в кибернетике. Основные идеи в теории автоматов были выдвинуты

99

и обоснованы исходя из принципов вероятностной логики. Необходимость статистического подхода в теории автоматов вытекает, например, из того факта, что практически не может быть абсолютно надежного автомата [24]. В системах высокоорганизованных (биологических, социальных) оптимальное соотношение однозначно детерминированных и вероятностных процессов находит воплощение в сочетании (единстве) централизованного управления и самоуправления частей, единстве иерархичности и автономности. Важно отметить недостаточность схемного принципа при объяснении функциональных структур мозга. Для мозга характерно сочетание упорядоченности (на уровне поведения) с определенным (функциональным) беспорядком при общей инвариантности структуры. Статистическая организация - существенный элемент самоорганизации функциональных структур мозга. Более того, это характерное свойство любой самоорганизующейся системы.

Широкое использование понятия самоорганизации в современной науке и философской методологии предполагает ответ на вопрос, какой категорией оно является - общенаучной или философской. В более общем плане возникает проблема общенаучных понятий, критериев их принадлежности к разным уровням научной методологии [25]. Понятие самоорганизации вследствие формализации в логико-математических теориях получает применение, например, как в молекулярной, так и в эволюционной биологии. С ним в биологию входят те методы, которые были развиты в формализованных теориях самоорганизации. Правда, последние обычно претерпевают необходимую модификацию. Кроме того, принцип самоорганизации, приобретя глубокое общенаучное содержание в частных теориях и конкретных науках, оказывается родственным философскому принципу самодвижения, саморазвития применительно к высшим уровням организации материи.

Итак, принцип (понятие) самоорганизации конкретизирует, уточняет на определенных уровнях методологии - логико-математическом, техническом, теоретико-биологическом и социологическом - принцип самодвижения и саморазвития материи в его диалектико-материалистической концепции. Отсюда следует не только научно-методологическое значение понятия самоорганизации в различных областях естествознания и техники, но и его философский смысл. Последний содержится, в частности, в понятии "самоорганизующаяся система", которое характеризует вполне определенный класс объектов, представляющих интерес на разных уровнях познания и практики. Философский смысл общенаучного понятия "самоорганизующаяся система" определяется его связью с диалектическим принципом саморазвития и системно-кибернетическим подходом, оказывающим значительное влияние на формирование научной картины мира. Кибернетика сближает сложившиеся области научного познания и делает возможной связь между учеными различных специальностей.

100

Диалектический подход к кибернетической проблематике самоорганизующихся систем необходим в философском рассмотрении проблемы искусственного интеллекта, которая является одной из центральных в кибернетике.

2. Самоорганизация биологических систем (кибернетический подход)

Выдвинутая диалектическим материализмом идея соединения, совмещения принципа развития с принципом единства мира получает воплощение в интегративных концепциях современной науки. Возникновение таких необычных с классической точки зрения новых научных дисциплин, как молекулярная биология, экология, генетика, биофизика, синергетика, кибернетика, выражающих стиль мышления науки XX в., ставит целый ряд философско-методологических проблем. В общем виде эти проблемы связаны с обоснованием методологического единства структуры науки, осознание которого облегчает ее развитие. Процессы математизации, кибернетизации и физикализации научного знания побуждают к исследованию природы научных теорий, к анализу путей и способов, с помощью которых наука преодолевает силу традиций как естественнонаучных, так и философских. Представляется, например, конструктивным распространение методов и идей более развитых наук о "низшем" на область менее развитых наук о "высшем". В этом процессе междисциплинарного обмена информацией "науки более развитые, описывающие относительно простые объекты, могут существенно влиять на науки, исследующие явления более сложной природы. Эта всеобщая закономерность познания проявляется в современную эпоху в процессе воздействия математики, кибернетики, физики и химии на биологию" [26].

Развитие биофизики и кибернетики детерминируется насущными задачами познания все более тонких и глубоких физических, кибернетических и биологических структур. Жизнь как совокупность веществ и функций определяет постановку биологических и физико-кибернетических задач. Необходимым становится физическое и кибернетическое исследование таких биологических процессов, как отбор и эволюция. Физика и кибернетика выступают в единстве при изучении структур и законов эволюции живого. Кибернетика и теория информации дают возможность строгого физико-математического анализа явлений жизни. Однако кибернетическим подходом, рассматривающим биологические организации на уровне кибернетических структур, проблема познания живого, конечно, не исчерпывается. Для изучения

101

сущности жизни наряду с кибернетикой и молекулярной биологией необходимы молекулярная биофизика, биофизика клетки и биофизика сложных систем. "Задачи биофизики состоят в познании явлений жизни, основанном на общих принципах физики, в изучении атомно-молекулярной структуры вещества" [27]. Проблема молекулярной биофизики в отличие от кибернетики - в нахождении конкретных молекулярных механизмов накопления, кодирования, передачи, перекодирования биологической информации, природы шумов, разрушающих эту информацию, регуляторных механизмов, обратной связи. Роль кибернетики является ведущей в изучении природы регуляторных процессов, организации и информации в аспекте молекуляторной физики и физической химии. Иначе говоря, молекулярная биофизика не противостоит таким наукам, как биокибернетика и термодинамика, а объединяется с ними.

Взаимодействие и взаимопроникновение наук физико-биолого-кибернетического направления важно в концептуальном отношении: оно позволяет вырабатывать научные стратегии большого методологического значения. Объединение концепции эволюции с концепцией структуры, выражая диалектическую природу научного познания, формирует вместе с тем понятийный аппарат, адекватный новым проблемам познания сущности жизни. Одной из таких проблем, выдвинутых на передний план бурно развивающейся биологической наукой, становится проблема самоорганизации живого как в смысле возникновения жизни, так и на уровне формирования структурных элементов современных живых систем [28].

Проблема самоорганизации была поставлена основоположниками кибернетики; идеи самоорганизации в различных вариантах впервые получили обоснование в работах Н. Винера, Дж. Неймана, Г. Паска, Р. Эшби, Ст. Бира. Н. Винер придавал большое значение разработке этой проблемы [29], понимая под самоорганизацией процесс втягивания в синхронизм, образования единого ритма работы многочисленных и разрозненных до этого элементов системы. Такой подход к самоорганизации как к достаточно специфическому принципу функционирования различных по природе систем открывает возможности его биофизического истолкования.

В современных теориях происхождения жизни концепция самоорганизации занимает важное место. Как пишут С. Фокс и К. Дозе, снабдив свою работу историческим обзором развития идей самоорганизации, "приблизительно с 1960 г. наступила новая эра в исследовании проблемы возникновения жизни. Исключительно возрос интерес к процессам самоорганизации, или самосборки, макромолекул, образующих микросистемы" [30]. Понятие самосборки рассматривается как понятие, служащее краеугольным камнем происхождения жизни. Показано, что эволюция шла и продолжает идти по пути самоупорядочения при образовании

102

макромолекул, самосборки этих молекул и самовоспроизведения собранной микросистемы. Все эти процессы теоретически не укладываются в рамки случайных явлений.

Самоорганизация, таким образом, представляет собой проблему для биофизики, кибернетики и молекулярной биологии. Ее концептуальное оформление позволяет соотнести принципы и понятия данных наук с их предметом и методом. По замечанию М. Бунге, "подобная контекстуальность, или относительность статуса основных идей, несомненно, желательна, поскольку открывает новые возможности для поиска все более плодотворных и глубоких идей, все более содержательных понятий и постулатов, из которых в свою очередь могут быть выведены понятия, бывшие первичными ранее" [31].

Современное естествознание в основном базируется на теории абиогенного происхождения жизни, впервые развитой А.И.Опариным (1924 г.). Согласно этой теории, информационные макромолекулы типа нуклеиновых кислот и белков могли возникать из сравнительно простых органических соединений, образовавшихся на Земле в условиях ее первичной восстановительной атмосферы. Успешный синтез важных для жизни биохимических соединений в условиях, имитирующих существовавшие ранее на Земле, подтверждает эту теорию. Характерным является следующее положение А. И. Опарина: "...Сейчас все более и более становится очевидным, что нельзя (как это было еще недавно) рассматривать возникновение жизни как какое-то внезапное, изолированное явление, как какую-то счастливую случайность. Оно представляет собой неотъемлемую составную часть общего закономерно протекающего процесса развития Вселенной" [32].

В прошлом при рассмотрении этой проблемы обычно предполагалось, что возникновение жизни - редкое и странное явление. Оно связывалось со специфическим переходом от углеродистых соединений к аминокислоте, от нее к белку, а затем путем естественного отбора и эволюции - к разумным существам.

Принципы кибернетики позволяют подойти к этой проблеме иначе. Теоретическое доказательство того факта, что самостоятельное развитие вероятно для машин, что кибернетика развития - жизнеспособная область, дает возможность отвлечься от строгой специфичности явлений возникновения жизни. Наиболее решительно эту точку зрения выразил У. Р. Эшби. "Я утверждаю, писал он, - что... поиски специфических условий совершенно ошибочны. Справедливо как раз обратное - каждая динамическая система дает начало своей собственной форме разумной жизни и является в этом смысле самоорганизующейся..." [33]. До недавнего времени не было опыта обращения с системами средней сложности. Современные вычислительные машины, будучи сложными системами, способствуют пониманию процессов возникновения жизни, так как в них складываются несколько более простые варианты тех же явлений.

103

Такой подход позволяет, по крайней мере, ввести кибернетические принципы самоорганизации в изучение пограничных между физикой и биологией вопросов. Поскольку кибернетика занимается системами на уровне их организации, то здесь, говоря методологически, она выступает как физика биологии. В аспекте кибернетики биологические процессы с их целесообразностью могут быть объяснены исходя из физических законов. Именно Н. Винер впервые определил информацию как новую физическую переменную [34].

В рамках молекулярной биофизики стало возможным акцентировать внимание на проблеме моделирования добиологической эволюции макромолекул. Несомненный интерес представляет теория М. Эйгена, в которой предложена концепция самоорганизации и феноменологически рассмотрены биологические процессы отбора и эволюции на основе неравновесной термодинамики и теории информации. М. Эйген показал, что для решения проблемы взаимоотношений между причиной и следствием в биологии "необходима теория самоорганизации, которую можно было бы применить к молекулярным системам, или, точнее, к некоторым особым молекулярным системам, находящимся в среде с определенными свойствами" [35]. Принципиальным в теории М. Эйгена является вывод, согласно которому для биологии важна ценность информации, а не ее количество. Информация, накопленная в процессе эволюции, - это "оцененная" информация, и число битов мало что говорит о ее функциональном значении. Поэтому нужна новая переменная, которая характеризовала бы уровень эволюции, - "ценность".

Комплементарность информации и энтропии ясно показывает ограниченную применимость классической теории информации к проблемам эволюции [36]. Для понимания процессов эволюции нужно знать не количество информации, а программу биологического развития, заложенную в генах, и способ ее реализации. Значит, встает вопрос о содержании информации, о ее ценности для развития. Информация возникает или приобретает ценность посредством отбора.

Самоорганизация зависит от определенных химических предпосылок, а также от специальных условий среды; то есть самоорганизация - это не "просто" свойство материи. По словам Ф. Энгельса, "...жизнь должна была возникнуть химическим путем" [37]. Предбиологическая фаза - это химия. В работе М. Эйгена показано, что наличие каталитических функций в сочетании с различными механизмами обратной связи, придающее системе способность к автокаталитическому росту, выступает одним из решающих предпосылок самоорганизации. Однако "автокаталитический рост" не может происходить в системе, которая находится в равновесии или вблизи равновесия. Это приводит к вопросу о том, какие условия среды необходимы для самоорганизации. Отбор и эволюция не могут происходить в равновесных или

104

почти равновесных системах даже при наличии для этого нужных веществ. В системах, находящихся вблизи равновесия, автокатализ не будет приводить к росту, так как каталитическое ускорение в равной степени сказывается и на прямой и на обратной реакциях. Вместе с тем вблизи стационарного состояния могут возникать колебания. Существование таких нестабильностей и служит предпосылкой для селективного роста и эволюции.

Кроме того, самоорганизация и дальнейшая эволюция функционального поведения должны начинаться на уровне самовоспроизводящегося молекулярного кода [38]. Носителями его являются нуклеиновые кислоты и белки. Реальный гиперцикл, построенный из нуклеиновых кислот и синтезируемых с их участием белков-ферментов, обеспечивает отбор макромолекул с объемом информации, достаточным и необходимым для возникновения живой системы. Тем самым раскрывается физический смысл генетического кода. По замечанию Г. Патти, "живое отличается от неживого своей способностью обеспечивать большую надежность процессов хранения и передачи наследственной информации на молекулярном уровне по сравнению с любой термодинамической или классической системой" [39]. Нелинейные системы обладают всеми свойствами, необходимыми для начала самоорганизации, и допускают дальнейшую эволюцию до уровня, когда система может выйти за рамки специальных условий, требуемых для ее возникновения. (Уровень сложности таков, что вероятность получить его путем случайной сборки ничтожно мала). То есть информация приобретает свой смысл только посредством функциональной корреляции. "Вследствие такой нестабильности, - пишет М. Эйген, - нуклеация этой функциональной корреляции (мы можем назвать ее возникновением жизни) оказывается неизбежным событием если благоприятные условия существования потока свободной энергии поддерживаются в течение достаточно длительного времени. Это первичное событие не уникально. В любом случае код станет универсальным вследствие нелинейной конкуренции" [40].

Данный вывод, полученный в рамках молекулярной биофизической теории, относящейся к фазе самоорганизации как переходу от неживого к живому, по существу, подтверждает приведенный в начале параграфа тезис, построенный на достаточно общих биокибернетических принципах самоорганизации. Оба вывода получены благодаря рассуждениям, основывающимся на признании определяющей роли структурно-динамических (существенно неравновесных) принципов, распространяющихся на замкнутые системы, функционирующие в условиях относительно неизменной среды, где неизбежное следование одного события за другим создает совершенный "детерминистический мир". Проблема выживания в последнем сводится к отысканию ограничений, которые управляют переходами от предыдущего события к последующему. "Ясно, - замечает по этому поводу Г. Ферстер, - что

105

самым простым из всех таких детерминистских миров был бы мир, где вовсе не происходит переходов, т. е. где все находится в неподвижном и равномерном покое. Поэтому-то мировой океан, где колебания температуры, изменения концентрации химических элементов, колебания разрушительных сил и т.д. сохраняются на минимальном уровне, явился колыбелью жизни" [41].

Необходимость неравновесности процессов, приводящих к образованию первичных функциональных структур, обоснована, в частности, П. Гленсдорфом и И. Пригожиным [42], описавшими тип событий, ведущих к переходу от неживых объектов к живым. Показано, что разрушение структур есть ситуация, преобладающая вблизи термодинамического равновесия; наоборот, создание структур может осуществляться по определенным нелинейным кинетическим законам вне области стабильности состояний, отвечающих обычному термодинамическому поведению. Поэтому одной из наиболее интересных в этом отношении проблем статистической физики и термодинамики является распространение концепции порядка на неравновесные ситуации для систем, в которых появление упорядоченных структур при термодинамическом равновесии было бы маловероятным. Вблизи равновесия не реализуемы также периодические процессы, характерные для живых систем. Возникновение новой структуры (в теории И. Пригожина - диссипативной структуры) в открытой системе всегда есть результат нестабильности.

Важно заметить, что упорядоченность открытых систем возрастет или останется постоянной не вопреки второму началу термодинамики, а вследствие ее законов. Упорядоченность поддерживается оттоком энтропии в окружающую среду. Строгая количественная формулировка таких фактов требует построения термодинамики открытых систем, термодинамики неравновесных процессов. Поскольку в описание подобных процессов в явной форме входит время, речь идет уже не о термостатике, но о физической кинетике [43]. И. Пригожин и его сотрудники показали, что в результате химических нестабильностей автокаталитические гомогенные системы вдали от равновесия могут образовывать структурные неоднородности в пространстве и времени, в частности, создавать осциллирующие структуры. По И. Пригожину, отклонение от равновесия и характеризует уровень диссипации. Вдали от равновесия и за пределами неустойчивости флюктуации усиливаются. В этом отношении диссипативная структура является гигантской флюктуацией, стабилизированной потоком энергии и вещества из внешнего мира.

Открытие действующего в диссипативных структурах нового принципа упорядоченности - порядка через флюктуацию - свидетельствует о том, что при определенных условиях структуры могут образовываться спонтанно и сами себя поддерживать. Режим самоподдержания означает некоторую индивидуальность и определенную автономию от среды. В отличие от кристалла (рав

106

новесной системы), который растет в неопределенность, если полагается на свое собственное "решение", диссипативная структура находит и поддерживает свою форму и величину независимо от ближайшего окружения. Диссипативная структура "знает на деле", что ей импортировать и экспортировать, чтобы себя содержать и обновлять. Такая автономия, по характеристике Э. Янча [44], является выражением основополагающей комплементарности структуры и функции, одного из важнейших законов самоорганизации: спонтанно возникшая структура соответствует своей функции и наоборот. Задаваемая этим законом пластичность служит основой достижения самоподдерживающегося баланса системы и среды, а также коэволюции системы с ее окружением. Самоподдерживающаяся стабильность представляет разновидность эволюирующих систем, при которой флюктуации поглощаются целостной системой; это создает возможность внутреннего самоусиления, без чего не может быть подлинной самоорганизации.

Л. Тьюринг показал, как в совершенно однородной системе может возникать весьма правильная структура при условии, что эта система неустойчива и в определенное время подвергается случайному воздействию [45]. Тем самым констатировалось возникновение порядка, могущего лежать в основе формирования биологических структур. Интересуясь специальными формами морфогенетических путей в ходе эмбрионального развития, А. Тьюринг полагал, что такого рода новообразования структур весьма специфичны. Однако развитие синергетики продемонстрировало [46], что появление упорядоченных структур вслед за неустойчивыми значительно более общее явление. Становится возможным заключить, что "образующаяся впоследствии диссипативная структура действительно является новым состоянием вещества, которое индуцируется потоком свободной энергии в неравновесных условиях. В этом новом состоянии мы имеем новую физическую химию на супермолекулярном уровне..." [47]. Вполне вероятно, что появление диссипативных структур на предбиологической стадии могло привести систему к условиям, далеким от равновесия, а также к сохранению этих условий, что необходимо для возникновения определенных ключевых реакций, обеспечивающих дальнейшую эволюцию.

Во взаимодействии самоподдерживающих структур различают два основных вида обмена - коммуникацию и симбиоз. Если с обеих сторон поддерживается полная автономия, то можно говорить о коммуникации. Она возможна лишь там, где область восприятия двух или нескольких систем достаточно совпадает. Коммуникация есть самопредставление системы, созвучное жизненным процессам в другой системе [48]. Следуя физической аналогии, коммуникацию правомерно сравнить с явлением резонанса, в котором осцилляторы стимулируются практически без передачи энергии другим осцилляторам с колебаниями одинаковой собственной частоты. Если же обмен между самоподдерживающими

107

структурами включает существенное взаимное использование продуктов превращения - в форме либо энергии, либо материи, либо информации, то мы можем говорить о симбиозе. При симбиозе каждая система отчасти жертвует своей автономией, но выигрывает участие в вышестоящей системе и в новом уровне автономии, на котором находится вышестоящая система. Все живые организмы характеризуются симбиозом, который может приводить к полной взаимной зависимости двух организмов одного или различных видов. Так как все организмы находятся в отношении симбиоза, эволюция всегда является коэволюцией. Коэволюирующие системы действуют между приспособленностью и неприспособленностью: полная приспособленность и полная неприспособленность смертельны.

Идеи, развитые в теориях М. Эйгена и И. Пригожина, имеют, несомненно, важное методологическое значение. Теория М. Эйгена дает общий принцип отбора и эволюции на молекулярном уровне, основанный на критерии устойчивости стационарных состояний в (нелинейной) термодинамической теории. Она показывает, что объяснение основных принципов эволюции как самоорганизации на молекулярном уровне не требует "новой физики". Скорее оно опирается на принципы, выводимые из уже известных законов и связывающие макроскопические явления с динамическим поведением на элементарном уровне [49]. В частности, введение параметра ценности позволяет развить общую теорию, которая рассматривает возникновение или самоорганизацию "ценной" информации, объединяя тем самым дарвиновскую теорию эволюции с классической теорией информации, а также - после приложения этой концепции к самоорганизации на молекулярном уровне - обеспечивая количественную основу для молекулярной биологии. Теория И. Пригожина о диссипативных структурах, в свою очередь, служит связующим звеном между теорией отбора и термодинамикой необратимых процессов. Рассмотренные в ней общие вопросы (возникновение порядка, роль вероятностных и каузальных событий, зависимость структуры от предыстории, иерархия структур) вытекают из неравновесной термодинамики, примененной к определенным типам нелинейных систем, далеких от равновесия.

Н. Винер развивал идеи самоорганизации применительно к тончайшим механизмам наследственности, прибегая при этом к аналогии с процессом кристаллообразования. Обнаружив, в частности, что организация кристалла снежинки - обусловлена динамикой ее колебаний, и установив, что некоторые комплексы нуклеиновых кислот являются кристаллами, Н. Винер отметил, что вибрационные свойства играют большую роль в организации динамических систем более грубой текстуры. Он предположил, что вибрации молекул в комплексах нуклеиновых кислот ответственны за поведение этих комплексов как организованных систем. Рассмотрев процессы самоорганизации в некоторых сооб

108

ществах животных, Н. Винер констатировал: "Эти явления "захватывания" (или объединения с вовлечением в структуру новых свойств) и "взаимного захватывания" имеют, по-видимому, широкий диапазон в жизненных процессах. Предположение, которое я сделал относительно самоорганизации комплексов нуклеиновых кислот, состоит в том, что молекулярная вибрация подвержена аналогичному "захватыванию"" [50].

Концепция самоорганизации Винера содержит в качестве основного элемента признание колебательно-ритмических процессов, которые в структурном отношении являются общими для различных систем, достигших уровня самоорганизации. Необходимо подчеркнуть, что качественный уровень процессов самоорганизации, происходящих, например, в технических, биологических или других системах, различен. Это обстоятельство, по-видимому, и послужило причиной дифференциации феномена самовоспроизведения у автоматов и кристаллообразования. Одна из трудностей в определении того, что понимать под самовоспроизведением, по мнению Дж. фон Неймана, заключается в том, что некоторые организации, такие, как растущие кристаллы, по любому наивному определению самовоспроизведения будут самовоспроизводящими, однако никому не хочется признавать их такими [51]. Чтобы обойти эту трудность, можно считать, что самовоспроизведение включает в себя не только способность создавать другой организм, подобный оригиналу, но и подвергаться наследственным мутациям.

Самовоспроизведение выступает разновидностью самоорганизации. Понятие самовоспроизведения в данном контексте употребляется для характеристики автоматов, дающих на выходе нечто похожее на них самих. Речь идет об автоматах, способных мидифицировать объекты, подобные себе, или осуществлять синтез, выбирая части и соединяя их друг с другом, или разбирать синтезированные объекты. В процессе самовоспроизведения решающую роль играет свойство сложности, проявляющееся в том, что для каждого автомата имеется критическое число элементарных частей, ниже которого процесс синтезирования вырождается, а выше (при условии правильной организации) приобретает характер взрыва. Другими словами, синтез автоматов может протекать так, что каждый автомат будет создавать другие автоматы, более сложные и обладающие большими, чем он, возможностями.

Самовоспроизведение, понимаемое таким образом, соотнесено с процессами самоусложнения и саморазвития. Действительно, если самовоспроизведение возможно лишь на определенном (критическом) уровне сложности, то система, решающая задачу воспроизведения себе подобных, должна быть "запрограммирована" на самоусложнение и, стало быть, на саморазвитие. Поэтому правомерен вопрос, поставленный в общей и динамической форме, "как может нечто, что кажется простым, самостоятельно стать

109

сложным" [52]. Этот подход показывает, что модели воспроизведения, предложенные Дж. фон Нейманом, содержат сильные ограничения, которые снимаются в процессах воспроизведения естественных автоматов. М. Аптер комментирует этот факт следующим образом: "В моделях фон Неймана новая машина хотя и строится постепенно, шаг за шагом, а не создается готовой в один момент, все же этот рост управляется полностью извне той машиной, которая ее строит. То есть одна машина строит другую машину, а не вторая машина строится сама на основе инструкций, данных ей первой машиной. Конечно, интересно, почему животные самовоспроизводятся не по способу фон Неймана, а развиваются автономно из чего-то на вид гораздо более простого, чем их родители" [53].

Самовоспроизведение как аспект самоорганизации необходимо рассматривать не только структурно, но и генетически. Феномен самовоспроизведения нельзя адекватно истолковать, не привлекая понятий самоусложнения и саморазвития. Последние выражают структурно-генетическое содержание развития определенных материальных форм, модельная идентификация которых в информационно-логическом плане осуществляется, в частности, в теории самовоспроизводящихся автоматов. Понятия самоусложнения и саморазвития, безусловно, имеют и структурный и генетический аспекты. Однако в научной теории определенный аспект того или иного понятия приобретает преобладающее значение. Так, в теории автоматов содержание понятия сложности ограничивается структурно-функциональным выражением.

Под функцией понимается свойство структуры, включающее в себя закономерные отношения между элементами структуры и основанные на них воздействия данной структуры на другие структуры целенаправленного поведения. Анализ соотношения функций и структур приводит к выводу о том, что чем выше уровень организации систем, тем сильнее зависимость структуры от функций. На относительно высоких уровнях организации усиливается самостоятельность и активность функции по отношению к структуре. Основой их единства служит функционирование системы в целом. В кибернетических системах одна и та же функция поведения может соответствовать внутренним структурам системы. Вместе с тем структура и функция системы в одинаковой мере формируют статус ее сложности.

Математическая интерпретация и физическое представление эволюционной теории Ч. Дарвина [54] позволяют считать эту теорию выводимым из физики законом, определяющим самоорганизацию живой природы. В такой интерпретации теория Ч. Дарвина оказывается оптимальным принципом, вытекающим из определенных физических предпосылок, а вовсе не "несводимым" феноменом, относящимся только к биосфере. Подчеркивая необходимость целостных структур развития в эволюционной биологии, Ч. Новиньский пишет: "Путь от положений общей теории

110

эволюции к их подтверждению или отклонению на основе эмпирического материала, а также экспериментальных результатов, идет через ряд редукционных ступеней абстракции" [55]. При этом считается, что непосредственное сведение положений эволюционной теории к генетическому уровню невозможно. Ибо механизмы биологической эволюции изменяются в ходе развития жизни на Земле. В качестве теории, представляющей эволюционный процесс как целостное развитие, называется теория И. И. Шмаль-гаузена [56]. Согласно ей весь процесс эволюции приобретает характер самоорганизации в том смысле, в каком последняя понимается в кибернетике.

Таким образом, современные теории самоорганизации материи на молекулярном уровне, описывающие механизмы перехода от неживой материи к живой, исходят из биофизических интегративных концепций, позволяющих с введением новых понятий модифицировать и формально обобщить те принципы дарвинизма, которые сложились в эволюционной биологии. Подобные теории, однако, построены на том, что достаточно высокая сложность биологически эволюционирующих систем - популяций живых организмов - пока делает проблематичным построение физической теории эволюции в целом. Поэтому реализуется возможность рассмотрения более простых моделей и прежде всего молекулярной добиологической эволюции. Появились также работы, дающие генетическую интерпретацию основных вопросов эволюционного учения. Одна из них - монография С. Оно [57]. В ней приведено, в частности, генетическое истолкование такого явления, как естественный отбор, основанное на изучении проблемы избыточности генетического материала в геноме высших организмов. Основная мысль С. Оно заключается в том, что появление новых функций в организме невозможно без избыточности генного материала в геноме. Концепция генетической избыточности в этой работе доминирует. Заметим, что понятие избыточности в современной литературе имеет общенаучный смысл. В точном значении оно возникло в теории информации. Первоначально этот термин относился к повторению знаков при передаче сообщений по каналу с шумом и обозначал степень помехоустойчивости этого процесса. Позднее кибернетика придала понятию избыточности предельно общий смысл, наделив его статусом системного понятия, применимого к любым достаточно сложным образованиям и обозначающего необходимые условия их надежного функционирования и развития.

В монографии С. Оно избыточность как понятие молекулярной биологии и генетики соотносится с ключевым вопросом эволюционной теории - о роли естественного отбора в эволюции. С. Оно соглашается с тем, что благодаря естественному отбору живые организмы могли приспосабливаться к изменяющимся условиям среды, и в результате адаптивной радиации от общего предка возникло множество новых видов. При этом он приходит

111

к выводу о том, что "естественный отбор, неся как бы охранительную функцию, по своей природе крайне консервативен. Если бы эволюция целиком и полностью зависела только от естественного отбора, то от бактерий произошли бы лишь многочисленные формы бактерий" [58]. Появление многоклеточных животных, позвоночных и, наконец, млекопитающих из одноклеточных организмов, как считает С. Оно, было бы в этом случае совершенно невозможно, поскольку для таких грандиозных эволюционных скачков необходимо возникновение новых генов с новыми, ранее не существовавшими функциями. Избежать безжалостного давления естественного отбора смогли только те цистроны, которые стали избыточными. Благодаря этому в них накапливались ранее запрещенные мутации, превращавшие их в новые гены [59]. В этом смысле эволюция есть не что иное, как результат постепенного накопления генетических изменений в геномах растений и животных. В то же время естественный отбор только потому и может действовать, что особи, входящие в состав отдельных популяций, обнаруживают некоторое генетическое разнообразие. Поэтому "в качестве основной движущей силы эволюции выступает дупликация генов. Только тогда, когда в результате дупликации возникает избыточный локус, появляется возможность накопления ранее запрещенных мутаций и возникает новый ген с ранее неизвестной функцией" [60].

Процесс дупликации генов дает возможность избежать давления естественного отбора. В результате дупликаций создаются избыточные копии генов. Естественный отбор часто игнорирует изменения в избыточных копиях, благодаря чему в них накапливаются ранее запрещенные мутации и возникает новый ген с не существовавшей ранее функцией. Оценить значение дупликаций генов стало возможно после того, как была выяснена природа генетического кода. Естественный отбор может элиминировать запрещенные мутации и эффективно охранять последовательность ДНК в цистронах тогда, когда в геноме содержится только по одной копии каждого гена. В тех же случаях, когда ген представлен большим числом копий, охранительная деятельность естественного отбора перестает быть эффективной. Подобно тому, как мутации возникают вследствие ошибок при репликации ДНК, дупликации генов также появляются как редкие ошибки митотических и мейотических процессов.

Итак, концепция С. Оно основана на избыточности генетического материала и ее функциональном значении в эволюции. Избыточность в этой концепции выступает как механизм и основа самоорганизации, позволяющая избежать консервативного влияния естественного отбора, "работающего лишь на нужды сегодняшнего дня". В этом отношении концепция С. Оно примыкает к теориям М. Эйгена и И. Пригожина, отличаясь от них, очевидно, тем, что она обращена к явлениям макроэволюции, а это в математически строгих теориях М. Эйгена и И. Пригожина еще недости

112

жимо. Идеи С. Оно ориентированы на биологию развития, центральная проблема которой - действие генов в онтогенезе. Происходит перенос центра тяжести с бактериальных и фаговых систем на изучение молекулярно-генетических процессов высших организмов с присущим им сложным циклом развития, одним из атрибутов которого выступает процесс дифференцировки.

Образование пространственной дифференцировки как явления самоорганизации в онтогенезе остается, однако, необъясненным, несмотря на замечательные успехи в генетике и в биохимии нуклеиновых кислот. Это понятно, если учесть, что рассмотренные проблемы являются комплексными. Состояние разработанности последних свидетельствует о том, что общие биологические закономерности нельзя понять, не выходя за их пределы.

Таким образом, основные эвристические понятия рассмотренных теорий это понятия самоорганизации, ценности информации, диссипативной структуры, избыточности и так далее, содержащие существенно кибернетический аспект. То же можно сказать об идеях и методах данных теорий. Последние опираются, например, на представления биофизических явлений машинами Тьюринга, на построение сложных и точных химических сетей передачи информации и т.д. М. Эйген пишет: "Эволюцию на молекулярном уровне можно считать некой игрой, в которой разум игрока заменен селективным "инстинктом", призванным содействовать выживанию среди хаотически проявляющихся воздействий внешнего мира. Поэтому мы считаем, что теория игр... является ключом к любому дальнейшему обобщению теории эволюции" [61]. Качественный анализ информационных генетических систем управления включает выделение элементов и подсистем, механизмов памяти, потоков информации, выяснение их свойств и функций, путей эволюции и обусловленных ими общих свойств генетических систем. Используются и генетико-лингвистические аналогии.

Предпосылки самоорганизации, которые обычно рассматриваются в той или иной науке (биологии, химии, физике), носят комплексный характер; причем синтезирующая роль по отношению к разнокачественной проблематике в этой области принадлежит понятиям и принципам кибернетики [62]. Характерно, что понятие самоорганизации помогает разъяснению многих проблем, связанных с искусственным интеллектом, машинизацией мышления, автоматизацией восприятия, усилением мыслительных способностей, с машинами для индуктивного вывода, с клеточной организацией, ростом, эволюцией и т.д. Поэтому можно считать, что не только к многочисленным феноменам самоорганизации, но и к предпосылкам собственно самоорганизации (как явления возникновения жизни) следует подходить в известном смысле как к проблемам биокибернетики. Если по признанию специалистов в области биофизики высокая сложность биологически эволюционирующих систем делает пока что нереальным построение физи

113

ческой теории эволюции в целом, то с помощью кибернетики эта проблема разрешима. Кибернетика ориентирована на такого рода сложные задачи. Понятие сложности, вызванное первоначально оценкой системы с позиции "из чего она состоит", постепенно с развитием кибернетики эволюционировало до понятия, включающего как структурные, так и функциональные характеристики.

Биофизические концепции самоорганизации материи свидетельствуют о трансспецифичности материальных атрибутов жизни, выявляя тем самым псевдонаучный характер неовиталистического истолкования сущности жизни. Они смещают основание существования биологических наук в сторону биофизических и биокибернетических принципов, создавая методологическую основу для стиля мышления с существенно дедуктивно-аксиоматической ориентацией.

3. Принципы самоорганизации и природа интеллекта

Поведение биологических объектов отличается от поведения существующих ЭВМ наличием процессов самоорганизации. Принципы самоорганизации (в особенности эвристической самоорганизации) служат методологическим базисом в восхождении от абстрактных постулатов к конкретным разработкам проблемы искусственного интеллекта. Это непосредственно относится, например, к области эвристической теории поведения, где "работа по эвристическому программированию характеризуется поисками новых, более мощных эвристических методов для решения сложных задач и мало интересуется тем, какая физическая основа (нервная или иная) была бы минимально достаточна для реализации эвристической программы" [63].

В понимании интеллекта необходимо найти разумный компромисс между требованиями эффективности и надежности. Понятие "эффективный" в общем плане не должно рассматриваться как нечто, противоположное понятию "надежный" [64]. Хотя вполне вероятны ситуации, в которых повышение эффективности управления достигается ценой потери надежности. Если предполагается, что среда почти независима, увеличение эффективности может быть оправдано. Если, однако, среда оказывается "противником", более целесообразно было бы пожертвовать эффективностью ради надежности [65].

При рассмотрении понятия "интеллект" наряду с определением содержания возникает вопрос о его объеме и границах. В связи с этим обсуждается вопрос о верхнем пределе интеллекта. Помимо ограничений, обусловленных свойствами сенсорного и моторного аппаратов, есть ли какие-нибудь фундаментальные ас

114

пекты переработки информации, налагающие ограничения на уровень интеллекта любого существа или устройства? Было высказано предположение о том, что пределы разумности некоторого "существа" размером с галактику детерминируются скоростью света, которая вследствие своей конечности приводит к неизбежным запаздываниям в передаче сигналов [66]. Последние, правда, имеют место уже применительно к весьма локальным системам, к современным ЭВМ. Существует также мнение о том, что человеческий ум не приспособлен для понимания поведения социальных образований, относящихся к классу нелинейных многосвязных систем с обратными связями. "Эволюционный процесс, - пишет Дж. Форрестер, - не выработал в нас интеллектуальной способности, необходимой для правильного понимания динамического поведения систем, частью которых мы сами являемся" [67]. .Методы системной динамики дают возможность объединить интуицию и разум человека со способностью ЭВМ прослеживать длинные и запутанные логические цепочки.

Интеллект в известной мере сам себя ограничивает. Это проявляется во взаимодействиях со средой. По мере того как разумная система для принятия решений приобретает все больший контроль над средой, ослабевают требования к оставшейся части задачи. Только новые цели или радикальное изменение среды позволяют полностью обнаружить возможности интеллекта. Наибольшее развитие интеллекта требует непрерывных упражнений с подходящими антагонистическими средами. Аналогично этому духовное развитие человека зависит от возможности дальнейшего совершенствования как модели "самого себя", так и модели внешнего мира. При изучении человеческого мозга "должны быть соотнесены между собой три плоскости исследования: мозг в его отношении к организму, к самому себе (ибо он есть самоорганизующаяся система) и к внешнему миру" [68]. Важнейшей необходимой предпосылкой для развития интеллекта служит способность человека к восприятию и переработке информации.

М. Минский пишет, что рано или поздно мы сможем составить программу, обеспечивающую большую способность решения задач благодаря сложным комбинациям эвристических механизмов - многократной оптимизации, методов распознавания, алгебры планирования, процессов рекурсивного управления и т. п. [69] Но ни в одном из них мы не обнаружим локализацию интеллекта. Далее он замечает, что наша неспособность установить место нахождения интеллекта не должна привести к заключению, что вычислительные машины не могут думать, потому что работают по заданной программе. Ибо и для человека и для машины, если до конца поняты структура и программа, ощущение тайны (а вместе с ним и наше самомнение) исчезнет. Аналогично высказывание К. Штейнбуха: "Если мы откажемся считать функциональные отображения "интеллектуальными" системами, то я сомневаюсь, сможем ли мы тогда вообще найти в чем-либо этот

8* 115

"интеллект". Чтобы быть последовательным, мы должны тогда и человеку отказать в наличии "интеллекта", ибо получается, что понятие "интеллект" мы наделяем какими-то ирреальными свойствами" [70].

Философски более четко, с привлечением понятий диалектического материализма этот вопрос рассмотрен Л. Б. Баженовым [71]. Он, в частности, обращает внимание на то, что мышление является функцией определенным образом организованной системы и детерминировано структурой этой системы. Подчеркивается, что, с гносеологической точки зрения, не знание функции следует из знания структуры, а наоборот, знание структуры является выводом, сделанным в результате все более полного изучения способов функционирования.

В области искусственного интеллекта существуют различные подходы, направленные на овладение принципами естественного интеллекта. Сюда относится направление исследований по созданию перцептронных моделей мозга как сетей из искусственных нейронов, в основе которых лежат нейронные модели Маккаллока-Питтса. Другое направление исследований - попытка промоделировать саму эволюцию с помощью кибернетической машины (в ускоренном масштабе времени). Эта попытка опирается па эксперименты, в которых с использованием идей мутации и избирательного выживания моделируется процесс построения многих поколений машин с конечным числом состояний. Такая линия исследований, направленных на изучение естественного интеллекта, проводится в теории решения интеллектуальных задач, где рассматриваются методы эвристического поиска. Решение задач посредством эвристически направленного метода проб и ошибок в пространстве возможных решений - доминирующая тема в исследованиях по искусственному интеллекту [72].

Система, которая действует и обучается разумно, предстает неадекватной, пока мы, человеческие существа, не можем пос-стичь, как она обучается, не можем следить за развитием ее понятийной структуры. Мы понимаем системы, которые строим, либо потому, что они являются автоматами, выполняющими алгоритмы, либо потому, что (когда системы похожи на нас) они механически вынуждены действовать подобно человеческим существам. "Весьма различные конструкции такого типа систем наиболее естественно взять за образцы искусственного разума... Однако... они ни в коей мере не выражают всех имеющихся здесь возможностей и не могут рассматриваться как нечто наиболее желательное" [73]. По мнению Г. Паска, в конструкции искусственной системы должно быть учтено, что хорошее обучение или тренировка дают обучаемому возможность действовать подобно самоорганизующейся системе.

Некоторые авторы подчеркивают, однако, что неточно называть автоматом машину, работающую без участия человека. Так, И. Б. Новик приводит по этому вопросу следующие аргументы [74].

116

Во-первых, человек участвует в автоматизированном процессе опосредованно: автоматы - это его овеществленный прошлый труд (даже если один автомат создан другим автоматом и так далее, то и в этом случае исходный автомат создается человеком; человек является, так сказать, "перводвигателем" мира автоматов). Во-вторых, человек участвует в автоматизированном процессе и в качестве решающего управляющего начала: ведь именно человек охватывает весь процесс управления в целом, начиная от его исходного управляющего "импульса". В этом смысле мы можем сказать, что в конечном счете человеку принадлежит "пусковой механизм" автоматов. С этими доводами нельзя не согласиться.

Понятия "автоматический" или "автомат" характеризуют устройства, которые выполняют серию предписанных действий в пределах вмешательства человека. Обычно вмешательство требуется в начале работы, чтобы пустить автомат в ход, и часто в конце, чтобы остановить его работу. Между этими двумя случаями автомат "двигает себя сам". Очевидно, что пуск и остановка кибернетической машины может определяться автономно - внутренней информационной структурой. Старые машины имитировали поведение живых организмов своей способностью к автономному движению. Существенно, что кибернетические устройства моделируют живые существа при помощи своей способности к автономным решениям.

Способность к автономным решениям не означает разрыва со средой. Автономность поведения системы достигается лишь в определенной среде, предполагает связь между системой и средой. Система, способная вести себя автономно и разумно, очевидно, должна состоять из элементов, обладающих определенной структурой и функциональной автономией. В нервной системе человека, например, такая автономия очень сильна. В более общем плане важно заметить, что если части автономны и могут реорганизовываться, если имеются несколько органов, каждый из которых в случае необходимости способен взять на себя управление, то между частями могут развиваться внутренние противоречивые взаимоотношения. Это вновь приводит к проблеме структурно-функциональной сложности организаций с разумным поведением. Естественно принять тезис Дж. Неймана: "Сложность здесь означает не то, как сложен объект, а то, как сложны его целенаправленные действия. В этом смысле объект обладает очень высокой сложностью, если он способен решать весьма трудные и сложные задачи" [75].

В самоорганизующихся системах функциональная организация приобретает решающее значение: в том случае, когда вычислительная машина может самоорганизовываться, способ первоначального соединения элементов не играет большой роли. Поэтому конструкторы перцептрона, например, допускают, чтобы первоначальная структура была случайной, а та структура, которая

117

необходима для распознавания образов, возникла в результате изменений, вызванных правилами поощрения.

Идея полной случайности первоначальной структуры самоорганизующейся системы связана, очевидно, с сильными ограничениями. "Имеются умственные акты, доступные ребенку, но совершенно недоступные для гориллы. Это происходит, возможно, вследствие генетически детерминированных различий в структуре. Дарвиновской эволюции понадобились тысячелетия, чтобы сделать наш мозг способным узнавать образы. Было бы крайне удивительно, если бы случайная сеть приобрела такую способность за несколько часов обучения" [76]. Эти и другие аргументы (рассмотренные выше) позволяют сделать заключение о диалектической взаимосвязи механизмов жесткой детерминации с процессами стохастической оптимизации. Такое сочетание существенно зависит от целевого назначения системы и критериев оптимизации.

Проблема искусственного интеллекта включает в себя вопрос о продолжительности жизни автомата [77]. Принципиальные идеи в этом плане высказаны, в частности, Л. Лёфгреном [78]. Он пришел к выводу о том, что конечное время существования самовосстанавливающихся полностью локализованных автоматов соответствует конечному времени жизни любого растения или животного в природе. Неограниченное время существования самовосстанавливающегося нелокализованного автомата соответствует неограниченному времени (бессмертию) развития человеческого общества.

Проблема искусственного интеллекта сопряжена с анализом симбиоза человека и машины. Большинство ученых признают, что лишь человек, способный творчески мыслить и обладающий интуицией, усиленными кибернетической машиной, может эффективно решать сложные задачи. Иначе говоря, машина - это не альтернатива мышлению человека, а способ расширения его возможностей. Причем взаимодействие человека и машины в условиях кибернетического симбиоза основано на том, что машина не просто сверхмощный и быстродействующий арифмометр, а творение человека, во многих отношениях даже превосходящее его возможности. Так, в теории вычислительных процессов к машине, взаимодействующей с человеком при решении тех или иных задач, предъявляются следующие требования: большой запас знаний и разных сведений (констант), программ решенных задач и т. п., пригодных для непосредственного быстрого и удобного использования в исходной программе; понимание входных языков программирования высоких уровней; быстрый и адекватный ответ на сообщение пользователя; способность к самоорганизации вычислительного процесса, а также к обучению в процессе эксплуатации [79]. Совокупность этих свойств и называют машинным интеллектом - по аналогии с такими признаками человеческого интеллекта, как эрудиция, понятливость, сообразительность, про

118

дуктивность и организованность. Способность к самоорганизации вычислительного процесса на основе памяти и обучения выражает коренное свойство машинного интеллекта - экстраполяцию выводов с использованием исходной информации.

В литературе по философским вопросам кибернетики возможность создания искусственного интеллекта ставится в зависимость от решения проблемы самоорганизации. При этом обычно отмечается, что самоорганизацией в строгом смысле обладают лишь живые существа. Автоматы современного типа, не отличающиеся подлинной автономностью, то есть допускающие косвенное участие человека, не являются в полном смысле слова самоорганизующимися; они реализуют лишь отдельные стороны самоорганизации. Так, В. С. Тюхтин пишет: "Создание технических систем, являющихся автономными носителями интеллектуальных функций (т. е. систем искусственного интеллекта в строгом смысле слова), возможно лишь на уровне самоорганизующихся систем. А поскольку до сих пор не созданы искусственные самоорганизующиеся системы, обладающие активностью, эквивалентной активно-потребностному началу живых систем, то современные технические системы не могут обладать интеллектуальными, творческими функциями. В строгом смысле слова термин "искусственный интеллект" применим не к машинам как таковым, а к человеко-машинным системам" [80]. Этот автор предлагает вначале создать хоть бы простейшую самоорганизующуюся систему [81], понимая под самоорганизацией самосовершающийся и самопрограммирующийся процесс, автономность которого осуществляется без вмешательства внешних по отношению к данной системе факторов и систем того же типа или выше его.

В этом заключено, однако, некоторое противоречие: 1) требуется создать самоорганизующую систему; 2) самоорганизация происходит без вмешательства внешних по отношению к данной системе факторов. В известном смысле системы искусственного интеллекта должны "сами себя создать", что успешно осуществляется, если тем более рассматривать этот процесс с точки зрения не субъективной, а объективной логики. Однако в самоорганизующихся системах с искусственным интеллектом большое значение имеет диалектика внутреннего и внешнего.

Необходимо также обратить внимание на то, что современные ЭВМ, не достигая еще высших уровней самоорганизации, успешно выполняют функции усилителя человеческого интеллекта. Однако дальнейший прогресс в области искусственного интеллекта, по существу, упирается в проблему самоорганизации. Как замечает В. С. Тюхтин, "проблема самоорганизации есть ключ к моделированию естественного интеллекта и к оптимизации взаимодействий человека и компьютера. Но в настоящее время еще не выявлен полный набор принципов самоорганизации, не созданы приемлемые модели и схемы, выражающие специфику самоорга

119

низации" [82]. Вместе с тем концептуальная модель самоорганизации [83], предложенная на основе системно-кибернетического подхода и конкретизированная применительно к различным классам самоорганизующихся систем, позволяет по-новому взглянуть на проблему искусственного интеллекта. Она раскрывает эвристическое значение для этой области таких принципов, как самоорганизующая активность, внутренняя целенаправленность, оптимальная надежность и стохастическая детерминация.

Таким образом, самоорганизация заключает в себе проблематику, исследование которой позволяет ныне говорить о важных вопросах философии, науки и культуры. Самоорганизация питает стиль мышления, адекватный уровню общенаучных принципов, понятий и идей. Понятия организации и самоорганизации выступают как узловые категории общенаучного уровня знания и подхода к проблеме эволюции материи. Так, использование этих понятий в эволюционном учении способствует исследованию отношений между специфическими законами организации различных уровней эволюции.

Будучи важнейшим атрибутом прогрессивного развития, самоорганизация играет важную роль в "творчестве" эволюции. Идея творческой эволюции получает на основе самоорганизации материалистическую трактовку. Эволюция живого - процесс творческий, в том смысле, что она создает новые формы, не существовавшие в прошлом. Идея творческой эволюции позволяет провести четкое различие между живым и неживым. Самоорганизация, включающая в себя факторы активности, целенаправленности, надежности и стохастичности, и есть то специфически общее, что присуще миру живого в отличие от физического мира. Вместе с тем, насколько нам удалось показать, системно-кибернетический подход дает глубокое понимание неразрывности между живым и неживым миром. Такое понимание служит необходимой предпосылкой рассмотрения проблемы искусственного интеллекта.

ГЛАВА IV

ПРОБЛЕМА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

1. Исторический экскурс

В настоящее время развитие науки и техники немыслимо без кибернетики. Являясь важным фактором ускорения научно-технического прогресса, наука об управлении приобретает все возрастающую роль в решении проблем интенсификации производства, в выработке оптимальных стратегий общественного управления. Непосредственно связанная с процессами автоматизации умственного труда, кибернетика поставила на новую теоретическую и техническую основу проблему создания искусственного (машинного) интеллекта. Эта авангардная ныне проблема имеет, однако, длительную историю и предысторию - многовековой путь развития устройств и систем управления в физиологии и технике.

Период с древних времен до XVII в. следует рассматривать как предысторию кибернетических систем. Он характеризуется появлением автоматических устройств, имитирующих внешние свойства животных и людей. Подлинная же история вопроса начинается с XVII в., который ознаменовался появлением устройств, воспроизводящих мыслительные способности человека [1].

Простые механизмы - отдаленные прообразы кибернетических систем создавались уже в древности. Примерами могут служить механический голубь, сконструированный Архитом Тарентским в V в. до н. э., и искусственная ползающая улитка Деметрия из Фалер (IV-III вв. до н. э.). Такие устройства выражали тенденцию к техническому воспроизведению простейших свойств и функций живых организмов. Впоследствии, как известно, этот подход занял важное место в кибернетике (кибернетическое моделирование систем и функций живого). Автоматы древности использовались главным образом жрецами в качестве "чудес". Одним из наиболее известных устройств подобного рода является автомат, приписываемый Герону Александрийскому (I в. до н. э.), служивший для продажи "святой воды".

Для всех автоматов общим было то, что конструирование их осуществлялось с использованием технических средств; имитация относилась к чисто внешним характеристикам; конструирование носило сугубо эмпирический характер и не основывалось на теории построения автоматов [2]. Дальнейший шаг в развитии автоматических устройств был невозможен до изобретения достаточно компактного аккумулятора энергии. Им стала заводная

121

пружина, получившая широкое распространение в часовом производстве, оказавшем большое влияние на развитие автоматов. К. Маркс в письме к Ф. Энгельсу отмечал: "Часы - это первый автомат, употребленный для практических целей. На их основе развилась вся теория производства равномерного движения" [3].

С зарождением классической механики конструирование автоматов поднялось на новую ступень. Началась имитация сложных человеческих функций, таких как письмо и игра на музыкальных инструментах. Однако соответствующие устройства, даже относительно сложные (например, андроиды), представляли собой чисто механические управляющие системы. Все эти автоматы были лишены способности реагировать на изменение внешних условий.

Художники и экспериментаторы XV в., писатели, инженеры и техники XVI в. прокладывали дорогу новой оценке труда, функций технического знания, значения искусственных процессов в изменении и преобразовании природы. Они защищали механические искусства от обвинения в том, что занятия ими якобы унизительны. Подобный подход к знанию и науке, впервые прослеживающийся в трудах техников XVI в., сыграл принципиальную и решающую роль в становлении и развитии научного прогресса.