164
стемы, полностью запрограммированные, с внутренним формализмом, не обладающие свободой выбора. Такого рода гомеостаты, механизмы с внутренним регулированием (которые иногда неточно называют самоуправляемыми системами), не выражают, однако, специфичности кибернетической ситуации (по крайней мере в современном ее варианте). В этом смысле даже применительно к живым (растительным) организмам, если иметь в виду лишь онтологический аспект "внутренней цели", невозможно говорить о внутренней целенаправленности. "Ведь, употребляя термин "внутренняя цель", мы невольно, несмотря на его "новый смысл", начинаем представлять жизнедеятельность растения в терминах целесообразной человеческой деятельности. Но разве в этом смысл применения кибернетики в биологии?" [42]. Напомним также, что ни одно растение не смогло бы существовать, если бы оно не реагировало на окружающие условия по принципу опережающего отражения.
Тип внутренней целесообразности самоорганизующейся системы определяется степенью организованности последней относительно задач, возникающих во взаимодействии системы со средой. В соответствии с этими задачами и внутренними факторами система формирует внутреннюю модель внешней (проблемной) ситуации, которая и определяет характер поведения системы. При этом типичен вариант, когда система переводит (интегрирует) внешнее во внутреннее. "Внешний агент", подчиненный внутренней структуре системы, нередко становится внутренней движущей силой, приобретает значение внутренней причины. Степень организованности целенаправленной системы выражается также в понятиях термодинамики открытых систем.
Следовательно, модельное понятие внутренней цели идентифицируется лишь с системами, поведение которых описывается в теории кибернетических (самоорганизующихся) систем. В таком случае логически необходимым становится, например, принцип наименьшего взаимодействия системы со средой, который в рамках этого языка отрицает принцип связи всего со всем, ибо последний делает проблематичным сам статус самоорганизующейся системы. Понятие же самоорганизующейся системы выражает доминирующее значение внутренних целей (внутренних факторов вообще) в сравнении с внешними, хотя и не отрицает важности последних. В терминах кибернетического языка для описания модели внутренней цели необходим также принцип избыточности потенциального командования, введенный У. Мак-Каллоком для решения задачи избыточности в проблеме надежности сложных систем [43]. Этот принцип описывает зависимость между множеством целенаправленных систем, конкурирующих за преобладание, причем функция командования имеет тенденцию смещаться в направлении той подсистемы, которая в данный момент располагает важной информацией. То есть, согласно этому принципу, знание дает полномочия и определяет процесс целеполагания.
165
Такого рода принципы используются в построениях логической системы языка, в которой понятия цели приобретают строгое (формализованное) значение (например, в понятиях целевой функции, выражающей зависимость эффективности саморазвивающейся системы от соотношения управляемых и неуправляемых переменных). Использование символических моделей позволяет выразить свойства материальных систем в точных терминах математических определений и аксиом. Это, в свою очередь, дает возможность дедуктивно вывести новые свойства формальной модели, которые могут объяснить известные свойства оригинальной системы и предсказать новые, ранее не известные. Понятно, что в пределах формализованной системы цель просто может означать некоторое конечное состояние, к которому "стремится" система в силу своей структурной организации. Соответственно более организованной окажется та система, у которой больше возможностей противодействовать шумовым возмущениям относительно "достижения выбранной цели".
Как видим, такого рода структурные описания констатацион-ны: они не интерпретируют то, что в данной материальной системе обозначается как "внутренняя цель"; то есть кибернетическая модель не всегда соотносится с тем объективным содержанием, которое в интерпретационных теориях вкладывается в понятие "цель". Целевой подход является формализованным, а стало быть, он связан с более или менее сильными ограничениями. Учет диалектики отношений субъекта и объекта существенно уточняет, конкретизирует знаково-коммуникативные реляции, способствующие расширению понятийного аппарата для адекватного анализа проблем организованной сложности.
Понятие внутренней цели, таким образом, идентифицируется в системных теориях с понятием внутренней структуры, выражающей относительно инвариантный аспект системы и имеющей определенное функциональное назначение. Так, ситуация, когда цели деятельности самоорганизующейся системы задаются извне, не является характерной.
Понятие внутренней цели позволяет поставить вопрос об элементно-структурных характеристиках процесса целеполагания и об особенностях структуры целевого континуума внутренних и внешних целей. Процесс целеполагания, будучи безусловно сложным феноменом, наряду с выяснением причинных детерминант может быть понят через описание его структуры [44], выделение определяющих элементов, типов и механизмов их соотнесенности.
Следует ответить на вопрос: из чего состоят цели? Для этого требуется, прежде всего, установить факты, характеризующие субординацию целей, их прямую и опосредованную корреляцию с уже известными аналитическими эталонами. Отправным пунктом служит тезис о множественности и многообразии (континууме) целей и актуализованных, и потенциальных. Этот тезис выражает факт иерархической взаимосвязи между целями и подсистемами
166
как в структурном, так и в генетическом аспектах. При подобном, макроскопическом, рассмотрении принцип включения наиболее адекватно выражает структурный аспект целеполагания: континуальная элементность целей зависит от отношения субординации целенаправленных подсистем некоторой целостной системы. Более тонкий, микроскопический, подход предполагает, очевидно, некоторую "редукцию" континиуума целей и локализацию внимания на одном-двух (или более) системных уровнях, что дает право использовать для описания взаимозависимости целей организационные критерии.
В самом общем виде процесс целеполагания включает в себя формирование механизмов самосохранения, обеспечивающих временную самотождественность системы. Сюда относятся, прежде всего, механизмы адаптации (и преадаптации), определяющие последовательность самокорректирующихся приспособлений (адекватность структуры целей системе внешних закономерностей.). Такая адекватность возможна благодаря наличию контуров отрицательной обратной связи, позволяющих системе расширять модель самой себя за счет "внешних" оценок; ибо односторонняя оптимизация (оптимизация только одной из целей) может привести к падению эффективности системы. Следовательно, наличие внутреннего регулятора - фактор и необходимое условие целеполагания. Внутренний регулятор, в частности, осуществляет селективный принцип относительно избыточных состояний внутренней и внешней среды. Однако если система не только самосохраняется, но и стремится к достижению целей более высокого порядка, она должна подчинять стабилизирующие механизмы более сильным факторам, детерминирующим ее саморазвитие и прогрессивную ориентацию [45]. В этом плане необходимым фактором целеполагания служит положительная обратная связь, дающая не оценочно-корректирующий (как в случае отрицательной обратной связи), а причинно-движущий, активирующий эффект, заключающийся в самоорганизации системы, в ее "пульсирующей" самоотнесенности с наличием механизмов синхронизации разнонаправленных целей.
Содержанием целеполагания является информационный процесс. Информация в данном случае унифицирует структуру целеполагания. Благодаря информационному принципу, главным образом, стала возможна столь расширительная (по крайней мере в логическом плане) трактовка проблемы цели. Именно на этой основе были разработаны разрешающие проблему телеологии основополагающие принципы кибернетики - управления и организации.
Применительно к системам, способным к прогрессивному развитию, важны еще два фактора: соотнесенность внутренних и внешних целей и время. Можно утверждать, что логика поведения внешней среды "снимается" во внутренней структуре целеполагания системы, что находит выражение в известном принципе
167
саморазвития: не среда управляет системой, а система управляет средой. Структура целеполагания, таким образом, становится автономной, в известном смысле независимой от среды. Такого рода жесткость, выделенность целенаправленных механизмов позволяет приблизиться к постановке вопроса о "релятивистских эффектах" времени в объективных процессах самоорганизации. Само течение времени, как известно, стремится дезорганизовать, элиминировать внутреннюю логику целеполагания системы. Однако целенаправленность систем, обладающих ярко выраженной активностью поведения с позиций не только задач выживания, но и прогрессивной эволюции, способна создавать свой, автономный, ритм протекания процесса. Эта автономность самосовершающихся процессов тесно связана с природой времени, равносильна, в известном смысле, его замедлению [46]. В конечном счете даже существование самоорганизующихся систем с их механизмами целеполагания зависит от определенных космологических предпосылок и объяснимо лишь в их свете [47].
Это общее (и далеко не полное) описание структуры целеполагания может быть конкретизировано применительно к различным типам поведения и развития, имеющим место в живой природе. Так, формализация процесса целеполагания делает возможным уточнение дискуссионного вопроса о целенаправленности эволюции живого, о степени детерминированности этого процесса. Она также дает возможность (благодаря введению некоторых общенаучных "трансспецифичных" - понятий типа кодирования, надежности и тому подобных) преодолеть альтернативу физического и телеологического описания, что особенно важно в плане создания теории перехода от простого к сложному. Проблема целеполагания в такой теории играет существенную роль, так как позволяет применить системные оценки к собственно системным явлениям [48].
Структурный аспект проблемы цели дает возможность также непосредственно соотнести целеполагание с другим компонентом управления - прогнозированием. Целеполагание и прогнозирование в оптимально организованных системах не существуют отдельно друг от друга; они взаимодействуют посредством контуров обратной связи. Прогностическая информация, накладывая вето на неэффективные процессы, выполняет корректирующую функцию по отношению к процессу целеполагания; целевое управление, в свою очередь, определяет направленность и характер прогноза. Стратегия опережения, таким образом, обосновывает стратегию управления. Структура целеполагания в известном смысле соответствует (оказывается симметричной) структуре прогнозирования; прогнозы позволяют в конечном итоге выявить последовательность операций по принятию решений. Главная функция прогноза - эвристическая (особенно в случаях невозможности прямой экстраполяции), связанная с тем или иным уровнем понимания соответствующих процессов. Эвристичность прогнозирования заключается также в том, что прогноз начинается с постановки проблемы.
168
Неизбежным при этом становится познание взаимосвязей цели и потребности, цели и средства, цели и результата и т. п. На этой основе возникает проблема отношений субъекта и объекта, ибо целеполагание (в социальном плане) выступает как форма объективирования человека во внешнем мире, причем наблюдается закономерность, согласно которой каждый значительный шаг в научном проникновении в глубь вещей представляет процесс десубъективизации познания [49].
Способы познания целеполагающей деятельности субъекта определяются природой той организации, которая задает и формирует поведение субъекта; структура цели связана с организацией поведения. Последняя включает в себя как "жесткие", социально контролируемые, так и спонтанные, неконтролируемые (на данном уровне) параметры. Автономия человека зависит, в частности, от обратной связи: каждый человек управляет собой с некоторой точки зрения, общепринятой в данной группе. В этом аспекте системный монизм с его концепцией цели заслуживает существенной модификации. Будучи важным средством научного познания структур целеполагания и прогнозирования как информационных процессов, этот принцип дополняется содержательной трактовкой, если речь идет не о собственно логическом и кибернетическом аспектах проблемы цели, а о реальных, отличающихся индивидуальностью, уникальных процессах человеческой природы.
Таким образом, проблема цели в современном понимании содержит, по крайней мере, два взаимосвязанных аспекта: онтологический и логико-кибернетический; их выделение и соотнесение с предметными областями науки становятся неизбежными. Оба этих аспекта нельзя не учитывать в методологических разработках, идущих в плане создания теории перехода от простого к сложному. Эвристическую роль в этом отношении выполняют понятия "внутренняя цель", "целеполагание", "прогнозирование", структурное рассмотрение которых позволяет выявить определенные возможности формализованного (модельного) представления биологических, технических и некоторых социальных явлений.
Системно-кибернетический анализ процессов целеполагания вскрывает методологическую основу построения и развития целесообразных и целенаправленных систем с элементами целеполагания, в частности у систем искусственного разума. Хотя в общем плане ясно, что определение целей системы во всех случаях остается делом человека [50], необходимо в то же время иметь в виду, что кибернетическая машина - это не жестко детерминированная система, следующая программе без каких-либо отклонений. Машине так же, как и человеку, свойственно ошибаться. Кроме того, надо различать уровни целеполагания по степени их сложности [51]. Простое целеполагание не нуждается в машинном участии, тогда как целеполагание относительно трудных (глобальных) за
169
дач предполагает компьютерное обеспечение, связанное с расчетом, оптимизацией и вообще значительной логической глубиной. "Трудно представить себе, - пишет М. Минский, - как можно решать задачи, не задумываясь над целями. Действительная трудность, связанная с телеологическими определениями, носит технический, а не философский характер: она возникает тогда, когда телеологические определения приходится использовать, а не тогда, когда о них упоминается" [52].
Рассматривая концепцию "узких мест" во взаимодействии человека и машины, Г. Л. Смолян отмечает тенденцию "смещения понятия "узкого места" от человека к машине" [53]. Видимо, такой подход в общем и целом не может вызвать возражений. Однако по определенным критериям, в частности по интеллектуальным параметрам, он представляется небесспорным. Искусственный интеллект, как известно, усиливает интеллект человека, а усиливать может, надо полагать, лишь более сильный интеллект [54]. Концепция взаимодействия человека и машины не дает достаточных оснований для превращения систем искусственного интеллекта в простое средство достижения человеческих целей. Последние машина (как "телеогенная" система) также способна усиливать, обеспечивая их не только материально, но и интеллектуально. Основанием для такого рассмотрения служит, в частности, способность систем искусственного интеллекта к обучению с учетом собственного опыта [55].
3. Обучение мышлению и самообучающиеся автоматы
Интеллект предполагает способность к обучению В условиях информационного насыщения интеллектуальной сферы период обучения распространяется на всю жизнь человека. Ощущается необходимость в повышении эффективности процесса обучения, что приводит к новому подходу к проблеме обучения. Оно все более предстает как процесс информационный и кибернетический, поддающийся оптимизации и автоматизации. Возникает проблема дальнейшего развития теории педагогики, построения современной количественной педагогической теории, допускающей точное прогнозирование.
Кибернетическое направление педагогики включает в себя представление о педагогическом процессе как об управляемом процессе, рассмотрение системы "педагог-учащиеся" с позиций общей теории управления, обучения как процесса переработки информации, учащегося как преобразователя информации [56]. Основу развития педагогической теории на новом этапе составляет системный подход к расмотрению явлений воспитания и образования [57]. Само понятие обучения в этом плане становится системным. В современных теориях обучение выступает как особый вид поведения, что позволяет наполнить это понятие кибернетическим содержанием.
170
Обычно под обучением понимается процесс, в рамках которого учитель преподносит ученику некоторую информацию, подлежащую усвоению, а ученик реагирует на нее соответствующим образом, что позволяет учителю определить следующую дозу информации. Процесс обучения можно рассматривать как отношение связи и управления между компонентами некоторой системы. Сейчас, когда все острее проявляется несоответствие между возможностями традиционных методов обучения и возрастающим потоком научно-технической информации, реализация идей кибернетики, которая подходит к обучению как к процессу связи и управления, оказывается эффективным средством решения проблемы обучения, и прежде всего проблемы надежности в обучении [58]. Использование обучающих машин, выдающих ученику информацию и управляющих его поведением в последовательности взаимодействий, определяемой обучающей программой, делает такой подход вполне реальным. Обучение в этом случае становится функционированием системы "человек-машина", состоящей из учеников, программы и обучающей машины. Параметры оптимизации этой системы определяются эмпирически - путем изучения ошибок обучающихся, отклонений их поведения от критериев, выработанных учителем.
Кибернетическое направление педагогики впервые поставило проблему постепенного вытеснения в разумных пределах педагога из непосредственного общения с учащимися и замещения его функций опосредованным общением через машинное информационно-логическое устройство. Машина заменяет живого учителя, который обычно осуществляет обучение. Разумеется, это касается только собственно процесса ведения обучения, а не деятельности, связанной с его планированием [59]. Тем не менее это изменяет характер труда педагога и остро ставит вопрос о творческой деятельности и индивидуальном подходе к личности в ходе воспитания [60].
Таким образом, обучающая машина представляется принципиально новым элементом образования. Она выступает как инструмент для объективного исследования проблем в этой области Она предназначается не для замены и устранения учителя, а скорее для помощи в осуществлении его идей и указаний и повышает их эффективность. Машина берет на себя часть утомительной черновой работы, учитель же, по-прежнему сохраняя ответственность за планирование всего процесса обучения, не тратит время на "натаскивание", проверку заданий и т.д. Машина позволит учителю лучше определять и учитывать индивидуальные потребности его учеников. Ученик же из пассивного приемника информации превращается в активного участника процесса обучения, причем его постоянный контакт с учителем обеспечивается машиной [61].
171
Обучающая машина - устройство, предназначенное для реализации обучающих программ - выполняет следующие функции: предъявляет обучаемому порции учебного материала, контрольные задания, вопросы; требует, чтобы обучаемый ответил на предъявленные вопросы, выполнил задания и ввел ответ в машину; сообщает обучаемому, правильно ли он ответил, а в ряде случаев указывает и тип допущенной ошибки; обеспечивает индивидуальную работу в удобном для обучаемого (либо в контролируемом) темпе, а зачастую - и ту или иную степень адаптации к индивидуальным особенностям обучаемого [62]. Особого внимания заслуживает свойство адаптивности обучающей машины. Адаптивными называют такие обучающие машины, которые на основе обработки последовательности ответов обучаемого могут изменять способы изложения учебного материала с сохранением качества обучения при произвольных внешних и внутренних условиях обучения. По имеющимся данным, применение адаптивных обучающих машин сократит время обучения в среднем на 30% при сохранении качества обучения, достигаемого по разветвленной обучающей программе [63]. Адаптивная обучающая машина выбирает вариант обучающей программы, дающий возможность оптимизировать процесс обучения.
Внедрение в обучение достаточно гибких и эффективных способов управления познавательной деятельностью обучаемых в последние годы идет по пути использования ЭВМ в качестве обучающей машины. Это способствует не только высокой степени адаптации к каждому обучаемому, но и обучению методам решения сложных задач. Вычислительная машина обеспечивает такое управление, при котором обучаемый от исходной ситуации может двигаться различными путями, причем одни из них неверные, а другие - верные. Возможности ЭВМ особенно ярко раскрываются в тех случаях, когда вычислительная машина является не только средством обучения, но и объектом изучения [64].
Использование вычислительных машин в качестве обучающих машин позволяет решить задачу комплексной автоматизации учебного процесса. Вместе с тем, как отмечает Л. И. Ноткин, "сам факт возможности выполнения некоторого класса интеллектуальных операций машиной не может еще служить полноценным критерием для включения или невключения этого класса операций в программу обучения человека. Несомненно также и то, что творческое и рутинное представлено в мышлении человека нераздельно. Поэтому распределение функций между человеком и ЭВМ не следует понимать как прямую "экстериоризацию" нетворческих компонентов мышления человека" [65].
Обучающая машина уже в силу того, что она должна быть адаптивной, необходимо приводит к идее обучающейся машины. Ее свойства описывает Ст. Бир [66] на примере обучающейся машины Паска. Последняя рассматривает ученика как "черный ящик". Она может управлять входами и измерять выходы, но не прини
172
мает во внимание характера внутренних связей ученика. Она просто манипулирует входами на основе вероятностных характеристик, которые она сама обнаруживает. Машина также есть "черный ящик". Ее входы (реакции ученика) влияют на ее выходы. Система, включающая ученика и машину, представляет собой один из видов гомеостата, так как один "черный ящик" постоянно предлагает новые состояния другому, изменяя свое поведение под влиянием реакций партнера. Вся система стремится к устойчивому состоянию, критериями которого являются быстрота и точность работы. Более того, состояние равновесия будет ультраустойчивым, ибо эта система обладает способностью находить устойчивое состояние, подстраиваясь при непредвиденных возмущениях, поступающих из окружающей среды. Наконец, система Паска, включающая обучающуюся и обучающую машины, наглядно иллюстрирует само понятие кибернетического управления. Система постепенно приходит в уравновешенное состояние, хотя к ней не прикладывают резких и радикальных воздействий, в ней не фигурируют категорические приказы и наказания. Мы наблюдаем только эволюцию - развитие к зрелости. Следовательно, отличительная особенность таких машин - способность к обучению и приспособлению к окружающей среде [67].
Решение проблемы эффективного обучения людей приводит к необходимости создания самообучающейся кибернетической системы с элементами самоорганизации. Нередко этот вопрос освещается следующим образом: "Кибернетические системы способны к обучению (с "учителем"), но элементы активности при этом остаются за "учителем", то есть человеком, а на долю устройства остается выполнение лишь алгоритмических предписаний. К самообучению и самоадаптации современные технические системы, строго говоря, не способны, не будучи самоорганизующимися системами" [68]. Такой акцент на техническую сторону проблемы не выражает, однако, сути дела.
В рамках технической кибернетики самоорганизующиеся системы включаются в более широкий класс адаптивных систем. Адаптивными называют системы, в которых способ (алгоритм) функционирования управляющего устройства автоматически изменяется целенаправленным образом для осуществления успешного или в каком-либо смысле наилучшего управления объектом. Характеристики последнего или воздействия внешней среды могут изменяться заранее непредвиденным образом. Благодаря успехам кибернетического моделирования созданы простейшие модели самоорганизующихся систем. Так, гомеостат Эшби представляет собой систему, цель деятельности которой предопределена, но поведение, при помощи которого эта цель достигается, не фиксировано. Важным этапом на пути к созданию более совершенных устройств являются самонастраивающиеся автоматы (типа автопилота). Задача последних приспосабливаться к варьированию свойств среды, изменяя свою структуру, и стремиться выйти на
173
оптимальный режим работы. Принцип самонастройки отличается от принципа самоорганизации тем, что на его основе изменяются лишь некоторые параметры алгоритма управления, в то время как самоорганизация связана с изменением структуры самого алгоритма.
Необходимо выяснить смысл таких понятий, как "адаптация", "обучение" и "самообучение", так как они включаются в "самоорганизацию", образуя ее необходимую основу. Вышеперечисленные понятия наиболее модны в теории автоматического управления. Поскольку эти термины, как правило, не имеют однозначного толкования, мода на них нередко превышает функцию, что выражается в фантастических рассуждениях, встречающихся подчас в популярной литературе по кибернетике. Научная интерпретация этих понятий может быть достигнута при обеспечении двух условий: наличия содержательных понятий адаптации, обучения и самообучения и создания математического аппарата, адекватного этим понятиям. Обсуждение указанных понятий на содержательном уровне правомерно с единой точки зрения. В этом плане заслуживает внимания подход Я. 3. Цыпкина [69]. Под обучением понимается процесс выработки в системе той или иной реакции на внешние сигналы путем многократных воздействий и внешней корректировки. Предполагается, что система потенциально способна к обучению. Внешняя корректировка, то есть "поощрение" или "наказание", осуществляется "учителем", которому известна желаемая реакция на определенные внешние воздействия. "Учитель" сообщает системе дополнительную информацию о том, верна или не верна ее реакция.
Самообучение отличается отсутствием внешней корректировки; это обучение без поощрения или наказания. Дополнительная информация о верности реакции системе не сообщается. Адаптацией называется процесс изменения параметров и структуры системы, а возможно и управляющих воздействий на основе текущей информации с целью достижения определенного, обычно оптимального состояния системы при начальной неопределенности и изменяющихся условиях работы. Наиболее характерная черта адаптации - накопление и немедленное использование текущей информации для устранения неопределенности, вызванной недостаточной априорной информацией с целью оптимизации избранного показателя качества.
Что же касается второго условия интерпретации данных понятий - создания адекватной математической теории, то выполнить его труднее. Но такой математический аппарат (хотя и в зародышевой форме) существует. Он содержится, с одной стороны, в сформировавшейся к настоящему времени математической статистике, а с другой - в интенсивно развивающейся новой дисциплине, известной под названием математического программирования.
174