Информатика, кибернетика, интеллект

Необходимо, однако, отметить, что термин "естественный интеллект" неадекватно отражает смысл понятия человеческого интеллекта. Еще Гегель обращался к этому понятию, хотя и с позиций идеализма. "Выражение естественный разум неудачно, ибо под естественным обычно понимают чувственно-естественное, непосредственное. Между тем природа разума есть понятие разума; дух, собственно говоря, есть способность возвыситься над природой. Естественный разум в своем истинном значении есть дух, разум в соответствии с понятием..." [65]. Человеческий интеллект, если рассматривать не материальный субстрат (мозг), а способность субъективно отражать внешний мир, выступает в значительной мере не природным, а социальным явлением, то есть формируется в результате человеческой деятельности и в этом смысле может быть назван искусственным. "Основное в мышлении - это то, что его процедуры имеют искусственный характер, что оно приспосабливается к требованиям окружающей среды в результате индивидуального обучения и социального обмена знаниями" [66]. Понятие "естественный интеллект", так же как и понятие "искусственный интеллект" характеризует только один аспект интегрального понятия "интеллект". Последнее становится основанием для рассмотрения диалектической взаимосвязи естественного и искусственного в интеллекте.

Целесообразно также сопоставить смысл понятий "искусственный интеллект" и "машинный интеллект". В литературе нет единого подхода к их рассмотрению. Одни авторы [67] считают, что машинный интеллект - это показатель того, насколько приспособлена кибернетическая машина к решению разнообразных задач и к эффективному взаимодействию с человеком, а искусственный интеллект модели мозга и высших форм психической деятельности. Другие исследователи трактуют эти термины иначе и даже противоположным образом. Так, М. Арбиб пишет: "Следует различать при этом так называемый "искусственный интеллект" и "моделирование". Первый термин подразумевает, что машина решает задачу любым способом, а второй - что машина копирует действия человека в подобной ситуации" [68].

Несоответствие терминологических трактовок в данном случае не является принципиальным, так как общим для машинного и искусственного интеллекта (на современном этапе развития наук об искусственном интеллекте) служит то, что интеллект "принад

144

лежит" машине, а различающим моментом выступает способ его задания (построения). Последний может быть ориентирован на моделирование особенностей человеческого интеллекта или может развивать алгоритмические структуры ЭВМ без непосредственной связи их со структурами человеческого мышления. Представляется, что машинное мышление, полученное путем кибернетического моделирования естественного интеллекта, больше соответствует понятию искусственного интеллекта. Итак, методологически важным становится определение понятий "интеллект", "естественный интеллект", "искусственный интеллект".

В литературе не было предложено четкой дефиниции понятия "интеллект". Поэтому целесообразно на пути его выработки провести сравнительный анализ характеристических свойств искусственного и естественного интеллекта. При таком подходе отмечается, что "если представить себе множество различных систем, осуществляющих функции мышления, то именно выявление инвариантного аспекта этих систем и будет раскрытием той структуры, которая лежит в основе процессов мышления" [69]. При выявлении инвариантного аспекта мыслящих систем их сопоставление оправдано по структурно-функциональным свойствам, так как субстратные характеристики (у человека и ЭВМ) заведомо различны. Онтологическим основанием такого соотнесения процессов, принадлежащих к качественно различным формам движения материи, служит всеобщее свойство отражения, структурно-функциональная "родственность" уровней которого доказана развитием философии и естествознания. Значение принципа отражения состоит также в том, что он позволяет решать проблему взаимоотношения человека и машины ("одну из великих проблем", по определению Н. Винера) не только философски-умозрительно, но и с позиций естествознания и математики, то есть и с качественной, и с количественной стороны. Успех количественного познания сложных явлений (каким выступает интеллект) зависит от того, насколько удается их формализовать.