Добавил:

ivanov666 Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Башкирский Государственный Аграрный Университет

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

Многомерный образ человека. На пути к созданию единой науки о человеке

.pdf

Скачиваний:

Добавлен:

07.09.2026

Размер:

1 Мб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 1 2 3 4 56 / 376 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 > Следующая >>>

Конечно, применение правила modus ponens (чисто дедуктив

ное) математиком и индуктивный «вывод», который делает соба ка, явно различаются. Но можем ли мы думать об эволюционных корнях логических правил, используемых в математике? Да, вполне можем – умозаключение математика и «индуктивный вы вод» собаки качественно аналогичны.

Мы можем пойти и дальше – можем представить, что в па

мяти собаки есть семантическая сеть, сеть связей между понятия ми, образами. Например, мы можем представить, что у собаки есть понятия «пища», «опасность», «другая собака». С понятием «пища» могут быть связаны понятия «мясо», «косточка». При вы работке пищевого условного рефлекса, например, на звонок (скажем, УС = «звонок», БС = «мясо»), у собаки, повидимому, формируется простая семантическая связь (рис. 1):

Рис. 1. Гипотетическая семантическая связь, формируемая в па мяти собаки.

Можно далее представить процессы формирования разнооб

разных семантических сетей в процессе накопления жизненного опыта. Такие семантические сети, формируемые в памяти живот ных, повидимому, аналогичны семантическим сетям, исследуе мым разработчиками искусственного интеллекта [1].

Итак, мы можем думать над эволюционными корнями логи

ки, мышления, интеллекта. То есть думать над вопросом: как и почему в процессе биологической эволюции возникли логиче ские формы мышления человека, обеспечивающие научное познание природы? И более того, было бы очень интересно попытаться строить модели эволюционного происхождения мышления. Повидимому, наиболее четкий путь такого исследо вания – построение математических и компьютерных моделей «интеллектуальных изобретений» биологической эволюции, таких, как безусловный рефлекс, привыкание (угасание реакции на биологически нейтральный стимул), классический условный рефлекс, инструментальный условный рефлекс, цепи рефлексов, …, логика [2] (рис. 2). Таким образом, целесообразно с помощью моделей представить общую картину эволюции когнитивных способностей животных и эволюционного происхождения интеллекта человека.

звонок

следует

мясо

3 млрд 1,5

млрд 500

млн 2,5 тыс.

Простейшие Сложные Моллюски Челов ек

однокле-

точные

Логика

Условный рефлекс

Привыкание

Безусловный

рефлекс

Время (лет назад)

Рис. 2. «Интеллектуальные изобретения» биологической эволю ции. «Авторы изобретений» и «даты приоритетов» представлены довольно условно.

Естественно, что такие исследования – это огромный фронт работы, и задачу построения теории происхождения мышления, задачу моделирования когнитивной эволюции можно пока рас сматривать как сверхзадачу. Тем не менее эта задача очень инте ресна и очень важна с точки зрения развития научного миро понимания. Исследования этой проблемы могли бы обеспечить определенное обоснование применимости нашего мышления в научном познании, то есть укрепить фундамент всего величе ственного здания науки. Чтобы вести эту работу серьезно, целе сообразно идти именно по пути построения математических и компьютерных моделей когнитивной эволюции.

Но прежде чем обсуждать модели, давайте посмотрим, кто еще думал над близкими вопросами. Проследим цепочку: Д. Юм Кант Лоренц.

2. Д. Юм Кант Лоренц

В «Исследовании о человеческом познании» (1748) Давид Юм подверг сомнению понятие причинной связи [3]. А именно: он задался вопросом: почему когда мы видим, что за одним явле нием А постоянно следует другое В, мы приходим к выводу, что А является причиной В? Например, почему, когда мы наблю даем, что солнце освещает камень и камень нагревается, мы гово рим, что солнечный свет есть причина нагревания камня?

Фактически Юм задался вопросом: что заставляет нас делать

выводы о происходящих в природе явлениях? Что лежит в основе этих выводов? Юм попытался понять, откуда мы берем основа ние заключать, что А есть причина В. Он посмотрел на этот вопрос, как он пишет, со всех сторон и не нашел никакого друго го основания, кроме некоторого внутреннего чувства привычки, внутреннего свойства, которое заставляет нас утверждать, что если за А постоянно следует В, то А есть причина В. И это вну треннее чувство заставляет нас после того, когда мы сделали такое умозаключение и снова видим событие А, ожидать, что за А вновь последует и событие В.

Юм взглянул на наш познавательный процесс со стороны,

извне. Он как бы вышел на некий метауровень рассмотрения наших собственных познавательных процессов и задался вопро сом о том, откуда взялись эти познавательные процессы и почему они работают.

Острота сомнений Юма была в том, что он задался вопросом

о принципиальной способности человека познавать мир.

Остроту сомнений Юма очень хорошо почувствовал Имма

нуил Кант. Но Кант также видел мощь и силу современной ему науки. Тогда уже была глубокая, серьезная и развитая математи ка, мощная ньютоновская физика, давшая картину мира, которая позволяла объяснить множество явлений на основе немногих четких предположений, использующая многозвенные и сильные математические дедуктивные выводы. Что было делать Канту? Подвергнуть сомнению все эти познавательные процессы? И, развивая сомнения Юма дальше, отвергнуть всю науку? Это же драма!!!

Конечно же, Кант, как научно образованный человек, не стал

отвергать современную ему науку, а постарался разобраться, как работают познавательные процессы. В результате появились зна менитая «Критика чистого разума» [4] и ее популярная интерпре тация – «Пролегомены ко всякой будущей метафизике, могущей появиться, как наука» [5]. Кант провел исследование познава тельных процессов в определенном приближении – приближе нии фиксированного мышления взрослого человека. Он не зада вался вопросом, откуда берутся познавательные способности, он просто констатировал факт, что они существуют, и исследовал, как они работают. В результате этого анализа Кант пришел к выводу, что существует система категорий, концепций, логиче ских правил и методов вывода (таких, как заключения относи

тельно причинных связей между событиями), которые использу ются в познании природы. Эта система «чистого разума» имеет априорный характер – она существует в нашем сознании прежде всякого опыта – и является основой научного познания природы.

Естественно, что приближение фиксированного мышления человека наложило свой отпечаток: Кант утверждает, и вполне логично, что так как «чистый разум» априорен, то наш рассудок в познавательном процессе предписывает свои законы природе: «…хотя вначале это звучит странно, но тем не менее верно, если я скажу: рассудок не черпает свои законы (a priori) из природы, а предписывает их ей» [5].

Наверно, во времена Канта было разумно ограничиться при ближением фиксированного мышления взрослого человека – все сразу не охватишь. Кроме того, не было еще теории Чарльза Дар вина. Скорее всего, если бы Кант знал теорию происхождения видов, то он явно бы задумался об эволюционном происхожде нии «чистого разума». Тем более что эволюционные идеи были не чужды Канту – вспомним его знаменитую гипотезу происхожде ния Солнечной системы. Но приближение фиксированного мышления взрослого человека накладывает свои ограничения – оно не позволяет ответить на вопросы – откуда же взялись позна вательные способности, познаем ли мы истинные законы приро ды, или наш рассудок «предписывает их ей». Фактически Кант ушел от наиболее острой части вопроса, поставленного Юмом, – он не задавался вопросом, откуда взялся «чистый разум», а толь ко тщательно и детально исследовал свойства «чистого разума» и применение его в научном познании.

Естественно, что после появления теории происхождения видов Ч. Дарвина должна была произойти ревизия концепции априорного «чистого разума». И она произошла. Очень четко ее выразил Конрад Лоренц в знаменитой статье «Кантовская док трина априорного в свете современной биологии» [6]. Согласно Лоренцу, кантовские априорные категории и другие формы «чистого разума» произошли в результате естественного отбора: «Наши категории и формы восприятия, данные до индивидуаль ного опыта, адаптированы к внешнему миру точно по той же при чине, по какой копыто лошади адаптировано к почве степи и плавник рыбы адаптирован к воде до того, как рыба вылупится из икринки» [6].

То есть составляющие «чистого разума» возникали постепен но в процессе эволюции, в результате многочисленных взаимо

действий с внешним миром. В эволюционном контексте «чистый разум» совсем не априорен, а имеет явные эволюционные эмпи рические корни.

Но это – только общая критика позиции Канта, которая лишь

намекает, как подойти к решению проблемы, поставленной Юмом, но далеко не решает эту проблему.

3. Немного о взглядах современных философов

Данный раздел умышленно написан в полемическом стиле,

с целью акцентировать внимание на важности исследования про блемы происхождения мышления.

Есть такое направление в современной философии – эволю

ционная эпистемология, два основных тезиса которой состоят в следующем (цитируем работу Карла Поппера, которая так и на зывается: «Эволюционная эпистемология») [7]:

«Первый тезис. Специфически человеческая способность поз

навать, как и способность производить научное знание, являют ся результатами естественного отбора. Они тесно связаны с эво люцией специфически человеческого языка».

«Второй тезис. Эволюция научного знания представляет собой

в основном эволюцию в направлении построения все лучших и лучших теорий. Это – дарвинистский процесс. Теории стано вятся лучше приспособленными благодаря естественному отбору. Они дают нам все лучшую и лучшую информацию о действитель ности. (Они все больше и больше приближаются к истине.) Все организмы – решатели проблем: проблемы рождаются вместе с возникновением жизни».

При этом первый тезис считается почти тривиальным,

а второй – разворачивается и всесторонне исследуется. Таким образом, эволюционная эпистемология занимается изучением того, каковы познавательные процессы и насколько их мож но сопоставить с процессами накопления информации в процес се эволюции. Но она практически не занимается изучением эволюционного происхождения познавательных способностей человека.

В какойто степени этим занимается философское направле

ние, которое можно назвать «исследования когнитивной эволю ции». На эту тему есть хорошая книга И.П. Меркулова «Когни тивная эволюция» [8]. Предмет этой книги частично переклика ется с известной книгой В.Ф. Турчина «Феномен науки» [9]. Осо бое внимание в [8] уделяется анализу процесса формирования

логического мышления на этапах перехода от примитивного мышления первобытных племен к формальному логическому (от племен охотников до Аристотеля).

Но в работах философов както не ощущается понимания остроты проблемы о принципиальной способности человека поз навать мир. Проблемы: почему с помощью нашего человеческого мышления, нашей логики, нашего интеллекта, нашего «чистого разума» мы способны познавать природу. Автор настоящей рабо ты читал множество статей в журнале «Вопросы философии». Но нигде не видел именно такой постановки проблемы, не гово ря уже о конструктивных подходах к ее решению. Как правило, много говорится о том, каковы методы познания, формализуют ся эти методы, говорится о том, что трудно формализовать все их особенности, но нигде не ставится задача – разобраться в том, почему они применимы в принципе. Нет именно такой поста новки проблемы ни в «Феномене науки» Турчина, ни в «Когни тивной эволюции» Меркулова. Хотя, конечно, в обеих книгах есть очень хорошие и глубокие подходы к исследованию эволюционного происхождения познавательных способностей человека.

И опять настоящая драма! Примерно та же, что, возможно, ощутил И. Кант перед созданием «Критики чистого разума». Надо либо подвергнуть сомнению все научные знания – которые получены с помощью человеческого мышления, в применимости которого к научному познанию можно сомневаться, – либо заняться обоснованием самого мышления. И естественный под ход к решению проблемы – исследовать биологические корни наших познавательных способностей и постараться разобраться, почему эти способности возникли и в процессе их эволюционно го возникновения появилась возможность познания природы. Наиболее четкий путь такого исследования – построение мате матических и компьютерных моделей когнитивной эволюции. Хотелось бы с помощью моделей представить общую картину эволюции когнитивных способностей животных и эволюцион ного происхождения интеллекта человека. Причем здесь, как это ни удивительно, можно попытаться поставить «неестественную» науку – эпистемологию – на твердую естественнонаучную почву.

Как же можно конкретно подойти к исследованию происхож дения интеллекта?

Как уже было отмечено выше, естественно поступить доста точно понятным образом: идти по ступеням эволюции, выделять

на эволюционном пути наиболее важные «изобретения» биоло гической эволюции, ведущие к интеллекту человека, и строить компьютерные, математические модели этих изобретений (см. также [10, 11]). И на основе этих моделей формировать науч ное представление о когнитивной эволюции, приведшей к интел лекту человека.

Но почему же ученые еще не провели такую работу? Работу,

которая, повидимому, могла бы внести радикальный вклад в современное научное миропонимание.

Конечно же, здесь сказывается сложность биологических

систем и трудность налаживания междисциплинарного сотруд ничества биологов и специалистов в области математического и компьютерного моделирования.

И тем не менее, что здесь сделано и делается сейчас? Какие

модели направлены на исследование «интеллектуальных изобре тений» биологической эволюции? Что делается в близких напра влениях исследований?

4. Направление исследований «Адаптивное поведение» – задел для моделирования когнитивной эволюции

Сравнительно недавно, в начале 90х годов сформировалось направление исследований «Адаптивное поведение» [12, 13]. Организаторами первой международной конференции по «Адап тивному поведению» (1990 год, Париж) были ЖанАркадий Мейер и Стюарт Вильсон. Основной подход этого направления – конструирование и исследование искусственных (в виде компью терной программы или робота) «организмов», способных прис посабливаться к внешней среде. Эти организмы называются «аниматами» (от англ. animal (животное) и robot: animal + robot = animat). Часто используют также близкий термин «агент», подра зумевая под этим термином модельный искусственный организм (необязательно похожий на робота).

Поведение аниматов имитирует поведение животных. Иссле дователи направления «Адаптивное поведение» стараются стро ить такие модели, которые применимы к описанию поведения

как реального животного, так и искусственного анимата.

Программаминимум направления «Адаптивное поведение» – исследовать архитектуры и принципы функционирования, которые позволяют животным или роботам жить и действовать в перемен ной внешней среде.

Программамаксимум этого направления – попытаться проана

лизировать эволюцию когнитивных способностей животных и эво

люционное происхождение человеческого интеллекта [14].

Для исследований «Адаптивного поведения» характерен син

тетический подход: здесь конструируются архитектуры, обеспе

чивающие «интеллектуальное» поведение аниматов. Причем

очень часто это конструирование проводится как бы с точки зре

ния инженера: исследователь сам «изобретает» архитектуры,

подразумевая, конечно, что какието подобные структуры, обес

печивающие адаптивное поведение, должны быть у реальных

животных.

Упрощенная схема анимата представлена на рис. 3. Анимат взаимодействует с внешней средой, он выполняет действия, получает информацию о внешней среде через сенсорные входы и получает подкрепления от внешней среды.

Рис. 3. Упрощенная схема взаимодействия анимата с внешней средой.

Отметим что, хотя «официально» направление исследований «Адаптивное поведение» было провозглашено в 1990 году, были явные провозвестники этих работ. Приведем примеры из истории отечественной науки.

В 60х годах блестящий кибернетик и математик М.Л. Цетлин предложил и исследовал модели автоматов, способных адаптивно приспосабливаться к окружающей среде. Работы М.Л. Цетлина инициировали целое научное направление, получившее название «коллективное поведение автоматов» [15, 16].

В 70х годах под руководством талантливого кибернетика М.М. Бонгарда был предложен весьма нетривиальный проект «Животное», характеризующий адаптивное поведение искус ственных организмов [17, 18].

Хороший обзор ранних работ по адаптивному поведению представлен в книге М.Г. ГаазеРапопорта и Д.А. Поспелова «От амебы до робота: модели поведения» [18].

Анимат

Внешняя

среда

Подкрепление

Действия

Сенсорные

входы

Изложение ряда конкретных современных моделей адаптив

ного поведения содержится в главах 6, 7 книги [11]. Интересный обзор моделей аниматов сделан в работах В.А. Непомнящих [19, 20].

Подчеркнем, что в «Адаптивном поведении» в основном

используется феноменологический подход к исследованиям систем управления адаптивным поведением. Предполагается, что суще ствуют формальные правила адаптивного поведения, и эти пра вила не обязательно связаны с конкретными микроскопически ми нейронными или молекулярными структурами, которые есть у живых организмов. Скорее всего, такой феноменологический подход для исследований адаптивного поведения вполне имеет право на существование. В пользу этого тезиса приведем анало гию из физики. Есть термодинамика, и есть статистическая физика. Термодинамика описывает явления на феноменологиче ском уровне, статистическая физика характеризует те же явления на микроскопическом уровне. В физике термодинамическое и статфизическое описания относительно независимы друг от друга и вместе с тем взаимодополнительны. Повидимому, и для описания живых организмов может быть аналогичное соотноше ние феноменологическим (на уровне поведения) и микроскопи ческим (на уровне нейронов и молекул) подходами. При этом естественно ожидать, что для исследования систем управления адаптивным поведением феноменологический подход должен быть более эффективен (по крайней мере, на начальных этапах работ), так как очень трудно сформировать целостную картину поведения на основе анализа всего сложного многообразия функционирования нейронов, синапсов, молекул.

Активные исследования адаптивного поведения проходят

в ряде зарубежных лабораторий, таких, как:

– AnimatLab (Париж, руководитель – один из инициаторов

данного направления Ж.А. Мейер) [21, 22], в этой лаборатории ведется широкий спектр исследований адаптивных роботов и адаптивного поведения животных. Подход AnimatLab предпо лагает, что система управления анимата может формироваться и модифицироваться посредством: 1) обучения, 2) индивидуаль ного развития (онтогенеза) и 3) эволюции.

– Лаборатория искусственного интеллекта в университете

Цюриха (руководитель Рольф Пфейфер) [23, 24]. Основной под ход этой лаборатории – познание природы интеллекта путем его создания («understanding by building»). Он включает в себя:

1) построение моделей биологических систем, 2) исследование общих принципов естественного интеллекта животных и челове ка, 3) использование этих принципов при конструировании роботов и других искусственных интеллектуальных систем.

– Лаборатория искусственной жизни и роботики в Институте когнитивных наук и технологий (Рим, руководитель Стефано Нолфи) [25, 26], ведущая исследования в области эволюционной роботики и принципов формирования адаптивного поведения.

– Лаборатория искусственного интеллекта в Массачусетском технологическом институте (руководитель Родни Брукс) [27, 28], которая ведет исследования широкого спектра интеллектуальных и адаптивных систем, включая создание интеллектуальных роботов.

Итак, в настоящее время ведутся (к сожалению, в основном за рубежом) активные исследования адаптивного поведения, при этом задачамаксимум этого направления работ – именно иссле дование когнитивной эволюции.

Каково же общее состояние моделей адаптивного поведения в контексте исследования когнитивной эволюции? Общая си туация примерно такова. Есть множество математических и ком пьютерных моделей, характеризующих «интеллектуальные» изобретения: модель возникновения безусловного рефлекса на молекулярногенетическом уровне [29], модели привыкания [13, 30], большое количество моделей условных рефлексов [31–35]. Однако эти модели очень фрагментарны, слабо разрабо таны и пока не формируют общую картину эволюционного про исхождения мышления, логики, интеллекта.

Для осмысления многообразия форм адаптивного поведения необходимо не только исследование конкретных моделей, но и разработка общих концепций и схем, позволяющих взглянуть сверху, «с высоты птичьего полета» на эти исследования.

Одной из таких концептуальных теорий может служить теория функциональных систем, предложенная и развитая в 30–70х го дах известным советским нейрофизиологом П.К. Анохиным [36–38].

5. Теория функциональных систем П.К. Анохина

как концептуальная основа исследований адаптивного поведения

Функциональная система по П.К. Анохину – схема управле ния, нацеленного на достижение полезных для организма резуль татов.

<<< < Предыдущая 1 2 3 4 56 / 376 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]