ДОНЕЦКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
КАФЕДРА ФИЛОСОФИИ
РЕФЕРАТ ПО ФИЛОСОФИИ
НА ТЕМУ
«КИБЕРНЕТИКА И СОЗНАНИЕ.
ПРОБЛЕМА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА»
факультет: экологии и химической технологии
группа: ЭП-96
студент: Морозов ВалентинВладимирович
преподаватель: Сахно Анатолий Владимирович
Донецк, 1998
Содержание
1. Аннотация стр. 3
2. Кибернетика стр. 4
3. Кибернетика и сознание стр. 5
4. Конкретизация понятия“искусственный интеллект” стр. 6
5. Проблема искусственногоинтеллекта стр. 9
6. Заключение стр. 14
7. Список литературы стр. 15
Аннотация
Искусственный интеллект являетсясейчас «горячей точкой» научных исследований. В этой точке, как в фокусе,сконцентрированы наибольшие усилия кибернетиков, лингвистов, психологов,философов, математиков и инженеров. Именно здесь решаются многие коренныевопросы, связанные с путями развития научной мысли, с воздействием достижений вобласти вычислительной техники и роботики на жизньбудущих поколений людей. Здесь возникают и получают права гражданства новыеметоды научных междисциплинарных исследований. Здесь формируется новый взглядна роль тех или иных научных результатов и возникает то, что можно было быназвать философским осмыслением этих результатов.Поэтому я посчитал актуальным раскрыть данную тему в реферате.
Кибернетика
Кибернетика возникла на стыке многихобластей знания: математики, логики, семиотики, биологии и социологии.
Обобщающий характер кибернетическихидей и методов сближает науку об управлении, каковой является кибернетика, сфилософией.
Задача обоснования исходных понятийкибернетики, особенно таких, как информация, управление, обратная связь и др.требуют выхода в более широкую, философскую область знаний, где рассматриваютсяатрибуты материи — общие свойства движения, закономерности познания.
Сама кибернетика как наука обуправлении многое дает современному философскому мышлению. Она позволяет болееглубоко раскрыть механизм самоорганизации материи, обогащает содержаниекатегории связей, причинности, позволяет более детально изучить диалектикунеобходимости и случайности, возможности и действительности. Открываются путидля разработки «кибернетической» гносеологии, которая не подменяетдиалектический материализм теорией познания, но позволяет уточнить,детализировать и углубить в свете науки об управлении ряд существенно важныхпроблем.
Возникнув в результате развития ивзаимного стимулирования ряда, в недалеком прошлом слабо связанных между собой,дисциплин технического, биологического и социального профиля кибернетикапроникла во многие сферы жизни.
Столь необычная«биография» кибернетики объясняется целым рядом причин, среди которыхнадо выделить две.
Во-первых, кибернетика имеетнеобычайный, синтетический характер. В связи с этим до сих пор существуютразличия в трактовке некоторых ее проблем и понятий.
Во-вторых, основополагающие идеикибернетики пришли в нашу страну с Запада, где они с самого начала оказалисьпод влиянием идеализма и метафизики, а иногда и идеологии. То же самое, илипочти то же самое происходило и у нас. Таким образом становится очевиднойнеобходимость разработки философских основ кибернетики, освещение ее основныхположений с позиции философского познания.
Осмысление кибернетических понятий спозиции философии будет способствовать более успешному осуществлениютеоретических и практических работ в этой области, создаст лучшие условия дляэффективной работы и научного поиска в этой области познания.
Кибернетика как перспективнаяобласть научного познания привлекает к себе все большее внимание философов.Положения и выводы кибернетики включаются в их области знания, которые взначительной степени определяют развитие современной теории познания. Как справедливоотмечают отечественные исследователи, кибернетика, достижения которой имеетгромадное значение для исследования познавательного процесса, по своей сущностии содержанию должна входить в теорию познания.
Исследование методологического игносеологического аспектов кибернетики способствует решению многих философскихпроблем. В их числе — проблемы диалектического понимания простого и сложного,количества и качества, необходимости и случайности, возможности идействительности, прерывности и непрерывности, части ицелого. Для развития самих математики и кибернетики важное значение имеетприменение к материалу этих наук ряда фундаментальных философских принципов ипонятий, применение, обязательно учитывающее специфику соответствующих областейнаучного знания. Среди этих принципов и понятий следует особо выделитьположение отражения, принцип материального единства мира конкретного иабстрактного, количества и качества, нормального и содержательного подхода кпознанию и др.
Философская мысль уже много сделалав анализе аспектов и теоретико-познавательной роли кибернетики. Было показано,сколь многообещающим в философском плане является рассмотрение в светекибернетики таких вопросов и понятий, как природа информации, цель ицеленаправленность, соотношение детерминизма и теологии, соотношение дискретногои непрерывного, детерминистского и вероятностного подхода к науке.
Нужно сказать и о большом значениикибернетики для построения научной картины мира. Собственно предмет кибернетики- процессы, протекающие в системах управления, общие закономерности такихпроцессов.
Кибернетика и сознание
Явления, которые отображаются втаких фундаментальных понятиях кибернетики, как информация и управление, имеютместо в органической природе и общественной жизни. Таким образом, кибернетикуможно определить как науку об управлении и связи с живой природой в обществе итехнике.
Один из важнейших вопросов, вокругкоторого идут философские дискуссии — это вопрос о том, что такое информация,какова ее природа? Для характеристики природы информационных процессовнеобходимо кратко рассмотреть естественную основу всякой информации, а таковойестественной основой информации является присущее материи объективное свойствоотражения.
Положение о неразрывной связиинформации и отражения стало одним из важнейших в изучении информации иинформационных процессов и признается абсолютным большинством отечественныхфилософов.
Информация в живой природе в отличиеот неживой играет активную роль, так как участвует в управлении всемижизненными процессами.
Материалистическая теория отражениявидит решение новых проблем науки и, в частности, такой кардинальной проблемыестествознания как переход от неорганической материи к органической, виспользовании методологической основы диалектического материализма. Проблемазаключается в том, что существует материя, способная ощущать, и материя,созданная из тех же атомов и в тоже время не обладающая этой способностью.Вопрос, таким образом поставлен вполне конкретно и, тем самым, толкает проблемук решению. Кибернетика вплотную занялась исследованием механизмов саморегуляциии самоуправления. Вместе с тем, оставаясь методически ограниченными, этидостижения оставили открытыми ряд проблем к рассмотрению которых привелавнутренняя ломка кибернетики.
Сознание является не столькопродуктом развития природы, сколько продуктом общественной жизни человека,общественного труда предыдущих поколений людей. Оно является существеннойчастью деятельности человека, посредством которой создается человеческая природаи не может быть принята вне этой природы.
Если в машинах и вообще внеорганической природе отражение есть пассивный, мертвый физико-химический,механический акт без обобщения и проникновения в сущность обобщаемого явления,то отражение в форме сознания есть, то мнению Ф.Энгельса «познание высокоорганизованнойматерией самой себя, проникновение в сущность, закон развития природы,предметов и явлений объективного мира».
В машине же отражение не осознанно,так как оно осуществляется без образования идеальных образов и понятий, апроисходит в виде электрических импульсов, сигналов и т.п. Поскольку машина немыслит, эта не есть та форма отражения, которая имеет место в процессе познаниячеловеком окружающего мира. Закономерности процесса отражения в машинеопределяются, прежде всего, закономерностями отражения действительности всознании человека, так как машину создает человек в целях более точногоотражения действительности, и не машина сама по себе отражает действительность,а человек отражает ее с помощью машины. Поэтому отражение действительности машинойявляется составным элементом отражения действительности человеком. Появлениекибернетических устройств приводит к возникновению не новой формы отражения, анового звена, опосредующего отражение природы человеком.
Конкретизацияпонятия «искусственный интеллект»
В понятие«искусственный интеллект» вкладывается различный смысл- от признания интеллекта у ЭВМ, решающих логические или дажелюбые вычислительные задачи, до отнесения к интеллектуальным лишь тех систем,которые решают весь комплекс задач, осуществляемых человеком, или еще болееширокую их совокупность. Мы постараемся вычленить тот смысл понятия«искусственный интеллект», который в наибольшей степени соответствует реальнымисследованиям в этой области.
Какотмечалось, в исследованиях по искусственному интеллекту ученые отвлекаются отсходства процессов, происходящих в технической системе или в реализуемых еюпрограммах, с мышлением человека. Если система решает задачи, которые человекобычно решает посредством своего интеллекта, то мы имеем дело с системой искусственногоинтеллекта.
Однако это ограничение недостаточно.Создание традиционных программ для ЭВМ — работапрограммиста- не есть конструированиеискусственного интеллекта. Какие же задачи, решаемые техническими системами, можно рассматривать как конституирующие искусственныйинтеллект?
Чтобы ответить на этот вопрос, надоуяснить прежде всего, что такое задача. Как отмечают психологи , этот термин тоже не является достаточноопределенным. По-видимому, в качестве исходного можно принять понимание задачикак мыслительной задачи, существующее в психологии. Они подчеркивают, чтозадача есть только тогда, когда есть работа для мышления,т. е. когда имеетсянекоторая цель, а средства к ее достижению не ясны; их надо найти посредствоммышления. Хорошо по этому поводу сказал Д. Пойа: «…трудностьрешения в какой-то мере входит в самопонятие задачи: там, где нет трудности,нет и задачи». Если человек имееточевидное средство, с помощью которого наверное можно осуществить желание,поясняет он, то задачи не возникает. Если человек обладает алгоритмом решениянекоторой задачи и имеет физическую возможность его реализации, то задачи всобственном смысле уже не существует.
Так понимаемая задача в сущноститождественна проблемной ситуации, и решается она посредством преобразованияпоследней. В ее решении участвуют не только условия, которые непосредственнозаданы. Человек использует любую находящуюся в его памяти информацию, «модельмира», имеющуюся в его психике и включающую фиксацию разнообразных законов,связей, отношений этого мира.
Если задача не являетсямыслительной, то она решается на ЭВМ традиционными методами и, значит, невходит в круг задач искусственного интеллекта. Ее интеллектуальная частьвыполнена человеком. На долю машины осталась часть работы, которая не требуетучастия мышления, т. е. «безмысленная»,неинтеллектуальная.
Под словом «машина» здесь понимаетсямашина вместе с ее совокупным математическим обеспечением, включающим не толькопрограммы, но и необходимые для решения задач «моделимира». Недостатком такого понимания является главным образом его антропоморфизм. Задачи,решаемые искусственным интеллектом, целесообразноопределить таким образом, чтобы человек по крайней мере в определении отсутствовал. При характеристике мышления мы отмечали, что его основная функция заключается в выработке схем целесообразных внешних действий в бесконечно варьирующих условиях. Специфика человеческого мышления (в отличие от рассудочной деятельности животных) состоит в том, что человек вырабатываети накапливает знания, храня их в своей памяти.Выработка схем внешних действий происходит не по принципу «стимул — реакция», ана основе знаний, получаемых дополнительно из среды,для поведения в которой вырабатывается схема действия.
Этот способ выработки схем внешнихдействий (а не просто действия по командам, пусть даже меняющимся как функцииот времени или как однозначно определенные функции от результатовпредшествующих шагов), на наш взгляд, является существенной характеристикойлюбого интеллекта. Отсюда следует, что к системам искусственного интеллектаотносятся те, которые, используя заложенные в них правила переработкиинформации, вырабатывают новые схемы целесообразных действий на основе анализамоделей среды, хранящихся в их памяти. Способностьк перестройке самих этих моделей в соответствии с вновь поступающей информациейявляется свидетельством более высокого уровня искусственного интеллекта.
Большинство исследователей считаютналичие собственной внутренней модели мира у технических систем предпосылкой их«интеллектуальности». Формирование такоймодели, как мы покажем ниже, связано с преодолением синтаксическойодносторонности системы, т.е. с тем, что символы или та их часть, которойоперирует система, интерпретированы, имеют семантику.
Характеризуя особенности системискусственного интеллекта, Л. Т. Кузин указываетна:1) наличие в них собственнойвнутренней модели внешнего мира; эта модель обеспечивает индивидуальность,относительную самостоятельность системы в оценке ситуации, возможность семантическойи прагматической интерпретации запросов к системе;2) способность пополнения имеющихся знаний;3) способность к дедуктивному выводу,т.е. к генерации информации, которая в явномвиде не содержится в системе; этокачество позволяет системе конструироватьинформационную структуру с новой семантикой ипрактической направленностью; 4) умение оперировать в ситуациях, связанных сразличными аспектами нечеткости, включая «понимание» естественного языка;5) способность к диалоговому взаимодействию счеловеком;6) способность к адаптации.
На вопрос,все ли перечисленные условия обязательны, необходимы для признания системыинтеллектуальной, ученые отвечают по-разному. В реальных исследованиях, какправило, признается абсолютно необходимым наличие внутренней модели внешнегомира, и при этом считается достаточным выполнение хотя бы одного изперечисленных выше условий.
П. Армервыдвинулмысль о «континууме интеллекта»: различные системымогут сопоставляться не только как имеющие и не имеющие интеллекта, но и постепени его развития. При этом, считает он, желательно разработать шкалу уровняинтеллекта, учитывающую степень развития каждого из его необходимых признаков.Известно, что в свое время А.Тьюрингпредложилв качестве критерия, определяющего, может ли машина мыслить, «игру в имитацию».Согласно этому критерию, машина может быть признана мыслящей, если человек,ведя с ней диалог по достаточно широкому кругу вопросов, не сможет отличить ееответов от ответов человека.
Критерий Тьюринга в литературе былподвергнут критике с различных точек зрения. На наш взгляд, действительносерьезный аргумент против этого критерия заключается в том, что в подходеТьюринга ставится знак тождества между способностью мыслить и способностью крешению задач переработки информации определенною типа.Успешная «игра в имитацию» не может безпредварительного тщательного анализа мышления как целостности бытъ признана критерием ееспособности к мышлению.
Однако этот аргумент бьет мимо цели,если мы говорим не о мыслящей машине, а об искусственном интеллекте, которыйдолжен лишь продуцировать физические тела знаков, интерпретируемые человеком вкачестве решений определенных задач. Поэтому прав В. М.Глушков,утверждая, что наиболее естественно, следуя Тьюрингу, считать, что некоторое устройство, созданное человеком,представляет собой искусственный интеллект, если, ведя с ним достаточно долгий диалог по более или менее широкому кругу вопросов, человек не сможет различить, разговаривает он с разумным живым существом илис автоматическим устройством. Если учесть возможность разработки программ, специально рассчитанныхна введение в заблуждение человека, то,возможно, следует говорить не просто о человеке, а о специально подготовленномэксперте. Этот критерий, на наш взгляд, не противоречит перечисленным вышеособенностям системы искусственного .интеллекта.
Но что значит по «достаточноширокому кругу вопросов», о котором идет речь в критерии Тьюринга и ввысказывании В. М. Глушкова?На начальных этапах разработки проблемы искусственного интеллекта рядисследователей, особенно занимающихся эвристическим программированием, ставилизадачу создания интеллекта, успешно функционирующего в любой сфередеятельности. Это можно назвать разработкой «общего интеллекта». Сейчас большинство работ направлено насоздание «профессионального искусственного интеллекта», т. е. систем, решающих интеллектуальные задачи изотносительно ограниченной области (например, управление портом, интегрированиефункций, доказательство теорем геометрии и т.п.). В этих случаях «достаточноширокий круг вопросов» должен пониматься как соответствующая область предметов.
Исходным пунктом наших рассужденийоб искусственном интеллекте было определение такой системы как решающеймыслительные задачи. Но перед нею ставятся и задачи, которые люди обычно несчитают интеллектуальными, поскольку при их решении человек сознательно неприбегает к перестройке проблемных ситуаций. К их числу относится, например,задача распознания зрительных образов. Человек узнает человека, которого видел один-два раза, непосредственно в процессе чувственноговосприятия. Исходя из этого кажется, что эта задача не являетсяинтеллектуальной. Но в процессе узнавания человек не решает мыслительных задачлишь постольку, поскольку программа распознания не находится в сфереосознанного. Но так как в решении таких задач нанеосознанном уровне участвует модель среды, хранящаяся в памяти, то эти задачив сущности являются интеллектуальными. Соответственно и система, которая еерешает, может считаться интеллектуальной. Тем более это относится к «пониманию»машиной фраз на естественном языке, хотя человек в этом не усматривает обычнопроблемной ситуации.
Теория искусственного интеллекта прирешении многих задач сталкивается с гносеологическими проблемами.
Одна из таких проблем состоит ввыяснении вопроса, доказуема ли теоретически (математически) возможность илиневозможность искусственного интеллекта. На этот счет существуют две точкизрения. Одни считают математически доказанным, что ЭВМ в принципе можетвыполнить любую функцию, осуществляемую естественным интеллектом. Другиеполагают в такой же мере доказанным математически, что есть проблемы, решаемыечеловеческим интеллектом, которые принципиально недоступны ЭВМ. Эти взглядывысказываются как кибернетиками, так и философами.
Проблемаискусственного интеллекта
Гносеологическийанализ проблемы искусственного интеллекта вскрывает роль таких познавательныхорудий, как категории, специфическая семиотическая система, логическиеструктуры, ранее накопленное знание. Они обнаруживаются не посредствомисследования физиологических или психологических механизмов познавательногопроцесса, а выявляются в знании, в его языковом выражении. Орудия познания,формирующиеся в конечном счете на основе практической деятельности, необходимы для любой системы, выполняющей функцииабстрактного мышления, независимо от ее конкретного материального субстрата иструктуры. Поэтому, чтобы создать систему, выполняющую функции абстрактногомышления, т. е. в конечном счете формирующуюадекватные схемы внешних действий в существенно меняющихся средах, необходимонаделить такую систему этими орудиями.
Развитие систем искусственногоинтеллекта за последние десятилетия идет по этому пути. Однако степеньпродвижения в данном направлении в отношении каждого из указанныхпознавательных орудий неодинакова и в целом пока незначительна.
1.В наибольшей мере системы искусственного интеллекта используют формально-логические структуры, чтообусловлено их неспецифичностью для мышления и в сущности алгоритмическимхарактером. Это дает возможность относительно легкой их технической реализации.Однако даже здесь кибернетике предстоит пройти большой путь. В системахискусственного интеллекта еще слабо используются модальная, императивная,вопросная и иные логики, которые функционируют в человеческом интеллекте и неменее необходимы для успешных познавательных процессов, чем давно освоенныелогикой, а затем и кибернетикой формы вывода.Повышение«интеллектуального» уровня технических систем, безусловно, связано не только срасширением применяемых логических средств, но и с более интенсивным ихиспользованием (для проверки информации на непротиворечивость, конструированияпланов вычислений и т. д.).
2.Намного сложнее обстоит дело с семиотическимисистемами, без которых интеллект невозможен. Языки, используемые в ЭВМ, ещедалеки от семиотических структур, которыми оперирует мышление.
Прежде всего для решения ряда задачнеобходимо последовательное приближение семиотических систем, которыминаделяется ЭВМ, к естественному языку, точнее, к использованию его ограниченныхфрагментов. В этом плане предпринимаются попытки наделить входные языки ЭВМуниверсалиями языка, например полисемией (которая элиминируется при обработке влингвистическом процессоре). Разработаны проблемно-ориентированные фрагментыестественных языков, достаточные для решения системой ряда практических задач.Наиболее важным итогом этой работы является создание семантических языков (и ихформализация), в которых слова-символы имеют интерпретацию.
Однако многие универсалииестественных языков, необходимые для выполнения ими познавательных функций, вязыках искусственного интеллекта пока реализованы слабо (например, открытость)или используются ограниченно (например, полисемия). Все большее воплощение всемиотических системах универсалий естественного языка, обусловленных егопознавательной функцией, выступает одной из важнейших линий совершенствованиясистем искусственного интеллекта, особенно тех, в которых проблемная областьзаранее жестко не определена.
Современные системы искусственногоинтеллекта способны осуществлять перевод с одномерных языков на многомерные. Вчастности, они могут строить диаграммы, схемы, чертежи, графы, высвечивать наэкранах кривые и т. д. ЭВМ производят и обратный перевод (описывают графики итому подобное с помощью символов). Такого рода перевод является существеннымэлементом интеллектуальной деятельности. Но современные системы искусственногоинтеллекта пока не способны к непосредственному (без перевода на символическийязык) использованию изображений или воспринимаемых сцен для «интеллектуальных»действий. Поиск путей глобального (а не локального) оперирования информациейсоставляет одну из важнейших перспективных задач теории искусственногоинтеллекта.
3.Воплощение в информационные массивы и программы систем искусственногоинтеллекта аналогов категорий находится пока в начальной стадии. Аналогинекоторых категорий (например, «целое», «часть», «общее», «единичное»)используются в ряде систем представления знаний, в частности в качестве «базовыхотношений», в той мере, в какой это необходимо для тех или иных конкретныхпредметных или проблемных областей, с которыми взаимодействуют системы.
В формализованном понятийномаппарате некоторых систем представления знаний предприняты отдельные(теоретически существенные и практически важные) попытки выражения некоторыхмоментов содержания и других категорий (например, «причина», «следствие»). Однако ряд категорий (например, «сущность»,«явление») в языках систем представления знаний отсутствует. Проблема в целомразработчиками систем искусственного интеллекта в полной мере еще не осмыслена,и предстоит большая работа философов, логиков и кибернетиков по внедрениюаналогов категорий в системы представления знаний и другие компонентыинтеллектуальных систем. Это одно из перспективных направлений в развитиитеории и практики кибернетики.
4.Современные системы искусственного интеллекта почти не имитируют сложнуюиерархическую структуру образа, что не позволяет им перестраивать проблемныеситуации, комбинировать локальные части сетей знаний в блоки, перестраивать этиблоки и т. д.
Не является совершенным ивзаимодействие вновь поступающей информации с совокупным знанием, фиксированнымв системах. В семантических сетях и фреймах пока недостаточно используютсяметоды, благодаря которым интеллект человека легко пополняется новой информацией,находит нужные данные, перестраивает свою систему знаний и т. д.
5.Еще в меньшей мере современные системы искусственного интеллекта способныактивно воздействовать на внешнюю среду, без чего не может; осуществляться самообучение и вообщесовершенствование «интеллектуальной» деятельности.
Такимобразом, хотя определенные шаги к воплощению гносеологических характеристикмышления в современных системах искусственного интеллекта сделаны, но в целомэти системы еще далеко не владеют комплексом гносеологических орудий, которымирасполагает человек и которые необходимы для выполнения совокупности функцийабстрактного мышления. Чем больше характеристики систем искусственногоинтеллекта будут приближены к гносеологическим характеристикам мышлениячеловека, тем ближе будет их «интеллект» к интеллекту человека, точнее, темвыше будет их способность к комбинированию знаковых конструкций, воспринимаемыхи интерпретируемых человеком в качестве решения задач и вообще воплощениямыслей.
В связи с этим возникает сложныйвопрос. При анализе познавательного процесса гносеология абстрагируется отпсихофизиологических механизмов, посредством которых реализуется этот процесс.Но из этого не следует, что для построения систем искусственного интеллекта этимеханизмы не имеют значения. Вообще говоря, не исключено, что механизмы,необходимые для воплощения неотъемлемых характеристик интеллектуальной системы,не могут быть реализованы в цифровых машинах или даже в любой техническойсистеме, включающей в себя только компоненты неорганической природы. Иначеговоря, в принципе не исключено, что хотя мы можем познать все гносеологическиезакономерности, обеспечивающие выполнение человеком его познавательной функции,но их совокупность реализуема лишь в системе, субстратно тождественной человеку.
Такойвзгляд обосновываетсяX. Дрейфусом.«Телесная организация человека, – пишетон, – позволяет ему выполнять… функции,для которых нет машинных программ -таковые не только еще не созданы, но даже не существуют в проекте… Этифункции включаются в общую способность человека к приобретению телесных уменийи навыков. Благодаря этой фундаментальной способности наделенный телом субъектможет существовать в окружающем его мире, не пытаясь решить невыполнимую задачуформализации всего и вся».
Как отмечает Б. В. Бирюков, подчеркивание значения «телесной организации»для понимания особенностей психических процессов, в частности возможностивосприятия, заслуживает внимания. Качественные различия в способностиконкретных систем отражать мир тесно связаны с их структурой, которая хотя иобладает относительной самостоятельностью, но не может преодолеть некоторыхрамок, заданных субстратом. В процессе биологической эволюции совершенствованиесвойства отражения происходило на основе усложнения нервной системы, т. е. субстрата отражения. Не исключается также, чторазличие субстратов ЭВМ и человека может обусловить фундаментальные различия вих способности к отражению, что ряд функций человеческого интеллекта в принципенедоступен таким машинам.
Иногда в философской литературеутверждается, что допущение возможности выполнения технической системой интеллектуальных функций человека означает сведениевысшего (биологического и социального) к низшему (к системам из неорганическихкомпонентов) и, следовательно, противоречит материалистической диалектике.Однако в этом рассуждении не учитывается, что пути усложнения материиоднозначно не предначертаны и не исключено, что общество имеет возможностьсоздать из неорганических компонентов (абстрактно говоря, минуя химическуюформу движения) системы не менее сложные и не менее способные к отражению, чембиологические. Созданные таким образом системы являлись бы компонентами общества,социальной формой движения. Следовательно, вопрос о возможности передачиинтеллектуальных функций техническим системам, и в частности о возможностинаделения их рассмотренными в работе гносеологическими орудиями, не может бытьрешен только исходя из философских соображений. Он должен быть подвергнутанализу на базе конкретных научных исследований.
X.Дрейфус подчеркивает, что ЭВМ оперирует информацией, которая не имеет значения,смысла. Поэтому для ЭВМ необходим перебор огромного числа вариантов. Телесная организациячеловека, его организма позволяет отличать значимое от незначимого дляжизнедеятельности и вести поиск только в сфере первого. Для «нетелесной» ЭВМ,утверждает Дрейфус, это недоступно. Конечно, конкретный тип организации телапозволяет человеку ограничивать пространство возможного поиска. Это происходитуже на уровне анализаторной системы. Совсем иначе обстоит дело в ЭВМ. Когда вкибернетике ставится общая задача, например распознания образов, то эта задачапереводится с чувственно-наглядного уровня на абстрактный. Тем самым снимаютсяограничения, не осознаваемые человеком, но содержащиеся в его «теле», вструктуре органов чувств и организма в целом. Они игнорируются ЭВМ. Поэтомупространство поиска резко увеличивается. Это значит, что к «интеллекту» ЭВМпредъявляются более высокие требования (поиска в более обширном пространстве),чем к интеллекту челов