Приведенные точки зрения выражают попытки осмыслить данную проблему, по крайней мере, с трех сторон - естественнонаучной, психологической и философской. В этом плане заслуживает внимания такое обоснование понятия "искусственный интеллект", которое бы снимало "односторонность" толкований посредством междисциплинарного подхода в соответствии с общенаучным статусом данного понятия. Общенаучность понятия "искусственный интеллект" заключается в экспликативной (уточняющей) функции, которую оно выполняет по отношению к понятию (естественного) интеллекта [63]. Несомненно, что понятие интеллекта - интегральное, что оно имеет философскую природу. Однако развитие науки требует системную сущность интеллекта выразить структурно, а само понятие конкретизировать через операциональный метод.

143

Обосновывая методологическую значимость кибернетического подхода к проблеме интеллекта, Н. Винер писал: "Неверно было бы отказываться от мысли, что системы одного типа могут в какой-то мере помочь нам раскрыть сущность организации систем другого типа" [64]. Отсюда следует и то, что понятие искусственного интеллекта поможет нам разобраться в сложной природе феномена интеллектуальности и интеллектуальной деятельности.

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.

Формализация предполагает определение основной структурной схемы интеллекта. В связи с этим необходимо отметить, что в истории философии предпринимались попытки выделения в интеллекте различных сторон и элементов. Аристотель ("пассивный и активный разум"), Н. Кузанский ("рассудок и интеллект"), Д. Бруно ("разум и интеллект") расчленили мышление на отдельные, качественно своеобразные моменты. Разложение мышления на рассудочное и разумное нашло дальнейшее обоснование в философских системах Канта и Гегеля. Такой подход к мышлению приобретает эвристическое значение в свете кибернетических теорий "искусственного интеллекта". Если разум представляет собой высшую форму теоретического освоения действительности, для которой характерно осознанное оперирование понятиями, исследование их природы, творчески активное, целенаправленное отражение действительности, то рассудок, также оперируя

145

абстракциями, не вникает в их содержание и природу. Главная функция рассудка - расчленение и исчисление со способностью к автоматизму. "Рассудочная деятельность - писал П. В. Копнин, - имеет как бы три слоя: ее элементы у высших животных, рассудок человека и замена рассудочной деятельности человека машиной. В последнем случае рассудок выступает в чистом виде, он не затемнен никакими другими моментами и поражает человека точностью, быстротой в выполнении определенных операций мышления. В этом отношении машина как рассудок превосходит рассудок индивидуума" [70].

Если рассудок дискурсивен, то разум интуитивен, он выдвигает новые идеи. При диалектическом подходе с учетом практики кибернетического моделирования человеческого мышления необходимо иметь в виду взаимосвязь и взаимопереходы рассудочного и разумного. То, что на данном уровне развития мышления выступает разумным, становится со временем рассудочным, а все рассудочное было когда-то разумным. Разум переходит в рассудок путем формализации. Это превращение происходит в каждом случае передачи функций человеческого мышления машине посредством создания алгоритма. Методологически ценным поэтому выступает следующее утверждение: "Ошибочным является стремление ограничить развитие исчисляющего рассудка, поставить ему какие-то пределы, найти такие теоретические построения, которыми он не может овладеть никогда. Ставя, таким образом, пределы исчисляющему рассудку, мы в действительности ограничиваем человеческий разум..." [71].

Итак, в структуре интеллекта наряду с искусственным и естественным следует различать рассудочное и разумное. А в обобщающем анализе природу интеллекта можно выразить в понятиях поверхностной и глубинной структуры. Основная познавательная задача искусственного интеллекта выглядит как переход от поверхностных структур [72] к глубинной структуре и как "идентификация" глубинных структур машинного и человеческого мышления.