В 1958 году психолог Аллен Ньюэлл (Allen Newell) и программист Херберт А. Саймон (Herbert A. Simon) высказали предположение, что человеческое познание можно рассматривать в качестве системы обработки информации и что действия этой системы можно описать «с помощью детализированной программы, определенной в терминах элементарных информационных процессов» (Lachman, Lachman & Butterfield, 1979, p. 98). Аналогия между человеческим разумом и компьютером, предложенная Ньюэллом и Саймоном, вызвала лавину исследований и теоретических формулировок, основанных на компьютерных моделях. Согласно этим моделям, люди, подобно компьютерам, кодируют символьные входные данные (input), перекодируют их, принимают решения в их отношении, хранят какую-то их часть в памяти и наконец декодируют и выдают символьные выходные данные (output) (Lachman, Lachman & Butterfield, 1979).
«Я считаю, что лет через пятьдесят будет возможно создавать программы для компьютеров с объемом памяти примерно 109 бит и научить их играть в игру под названием «имитация» столь хорошо, что шансы среднего человека, задающего компьютеру вопросы, принять правильное решение после пяти минут работы с ним будут равны не более 70%. Я считаю, что изначальный вопрос: «Могут ли машины думать?» — является слишком бессмысленным, чтобы заслуживать обсуждения» (Turing, 1950—1991).
Для многих психологов, специализирующихся в обработке информации, компьютер стал выполнять две функции. Во-первых, он позволил создать модель, которая вдохновляет теории о том, как люди говорят, мыслят, помнят и узнают. Во-вторых, он стал инструментом, с помощью которого эти теории можно проверить. Например, Квиллиан (Quillian) (1969) изложил свою теорию понимания речи в моделирующей программе, названной Teachable Language Comprehender (Обучаемый определитель речи) (TLC). Эта программа связывает «входящие» утверждения с информацией, уже хранимой в ее памяти, и выдает содержательные и релевантные «выходные данные». Диапазон действия TLC ограничивался отдельными видами фраз и предложений. Тем не менее она стала началом, которое возвестило о наступлении захватывающих перемен в понимании того, как работают человеческая речь и мышление.
После этого были созданы хитроумные программы, которые могут «учиться», «узнавать» объекты, реорганизовывать знания и даже проводить аналогии (Waldrop, 1985). Среди наиболее удачных программ — те, которые «специализируются» в отдельных областях знаний, таких, как постановка медицинских диагнозов или шахматная стратегия, не говоря уже о различных развивающих играх, в которые играют на миллионах домашних компьютеров.
«Мы также склонны считать, что, учитывая нынешнее состояние психологических теорий, практически любая программа, способная осуществить какую-то задачу, ранее выполнявшуюся лишь людьми, будет являть собой шаг вперед в психологической теории этого вида деятельности» (Quillian, 1969, р. 459).
Из компьютерного моделирования извлекли пользу многочисленные отрасли техники и сферы развлечений. Немногие стали бы оспаривать это утверждение. Однако остается спорным вопрос, приблизили ли нас компьютеры к разгадке тайн человеческого разума. Даже если компьютеры в каком-то смысле умеют «думать», думают ли они так же, как мы? Когда речь идет о выяснении того, кто мы такие и что мы собой представляем, лишь немногие исследователи соглашаются с Тьюрингом (1950/1991), что моделирование, каким бы точным оно ни было, — то же самое, что реальный процесс.
«Но ничто из этого не затрагивает самую суть вопроса. Если машину можно заставить думать, тогда, возможно, мы — машины» (Waldrop, 1985, p. 31).
Критики компьютерных моделей указывают на контекстуально обусловленный характер человеческих реакций. Для человеческих существ горизонты контекста всегда расплывчаты, тогда как у компьютеров расплывчатость вызывает затруднения. Значительная часть эмпирических исследований испытуемых людей проходит в искусственных лабораторных условиях, которые обходят эту проблему. Но исследования страдают также и от отсутствия «экологической валидности» (Neisser, 1976 а); т. е. они имеют довольно отдаленное отношение к человеческому опыту и когнитивной деятельности в реальных жизненных ситуациях. Другой особенностью человеческого познания, которую компьютеру, по-видимому, трудно (а по мнению некоторых, невозможно) повторить, является случай инсайта, озарения, когда нас как будто что-то подталкивает и мы неожиданно понимаем, как можно решить проблему совершенно иным, гораздо лучшим способом. Инсайт напоминает, скорее, «скачок», чем логически упорядоченные шаги. Похоже, наш ум — нечто по-настоящему волшебное, и его процессы с помощью компьютера механически не воспроизвести!
В ответ на эту критику защитники компьютерного моделирования говорят, что в уме нет ничего особо волшебного, просто он сокрыт от нашего осознанного восприятия (Waldrop, 1985). Возможно, как сказал Фрейд, в уме ничего не происходит случайно. Возможно, каждый скачок инсайта обусловлен строго механистическими законами, действующими внутри бессознательного. А компьютер может показать то, чего мы не замечаем, — трудные шаги, которые в действительности и подготавливают скачки интуиции. То есть компьютер может обладать реальной способностью достаточно точно воспроизводить структуру когнитивных процессов человека.
На сегодняшний день проблема «разум или машина» остается неразрешенной. Некоторые психологи и программисты считают, что разгадка тайн человеческого разума — всего лишь вопрос времени, тогда как другие убеждены, что никакая машина никогда не сможет сказать последнее слово о человеческом мышлении. Представляется, что отношения между разумом и машиной таковы, что какое-то единственное решение здесь, по-видимому, невозможно — по крайней мере такое, которое удовлетворило бы всех. Выдвинутая Келли идея рефлексивности подсказывает, почему это так. Компьютерная модель предлагает объяснение того, как люди конструируют свой мир. Но компьютерная модель сама является конструктом. Другими словами, создание компьютерных моделей мышления — это рефлексивная попытка, при которой разум пытается воссоздать собственные конструкционные процессы. Возможно, оправданны слова, что проектирование компьютерных моделей мышления — это искренняя попытка человеческих существ проверить свои способности в создании машин. Тем самым мы уподобляем машину разуму. С другой стороны, когда эмпирические исследователи изолируют испытуемых от их реальной жизненной среды и проверяют их реакции в искусственных экспериментальных условиях, которые копируют устройство компьютера, то это не что иное, как «формовка» ума, с тем чтобы подогнать его под машину. Круг замкнулся!
Варела, Томпсон и Рош (Varela, Thompson & Rosch, 1991) показали, как можно вырваться из этого круга. Эти исследователи полагают, что познание и когнитивная наука (которая, на их взгляд, и есть когнитивная попытка) являются активными силами (enactive); уже сам акт теоретизирования или сбора данных об уме изменяет ум. Создание компьютерной модели представляет собой иной когнитивный процесс и результат, нежели, к примеру, размышление над содержанием какой-то картины. Вторя идеям Келли о конструировании и рефлексивности, эти исследователи предполагают, что активное проигрывание (enactment) являет собой открытый, самоизменяющийся процесс, в котором «познание — это не репрезентация заранее данного мира заранее данным умом, а скорее проигрывание мира и мышления на основании цепочки разнообразных действий, которые совершает существо, принадлежащее миру» (Varela, Thompson & Rosch, 1991, p. 9).
Когда когнитивную науку и ее объект, человеческий разум, рассматривают в качестве активных сил, они начинают исполнять замысловатый совместный танец, где каждый из участников влияет на движения другого. Это интимное партнерство ничем не напоминает ту беспристрастную объективность, которую когнитивное исследование обычно сохраняет по отношению к своему объекту. Варела и его коллеги (1991) замечают, что ученые в целом и когнитивные психологи, в частности, испытывают глубокое недоверие к человеческому опыту и склонны отбрасывать его, считая его субъективным, ненадежным и произвольным — одним словом, бездумным (mindless). Варела, Томпсон и Рош призывают к возрождению веры в человеческий опыт и включению вдумчивого (mindful) опыта в исследования в качестве равноправного партнера. Подготовка ученого-когнитивиста и его испытуемого включает в себя обучение не только теориям и исследовательским методам в данной области, но и вдумчивому наблюдению за своими ментальными состояниями. Глубокое уважение, которое Келли проявлял к интеллекту простого человека, находит отражение в призыве Варелы и его коллег устранить разрыв между наукой и опытом, вновь признав человеческий опыт важнейшим источником знаний (Puhakka, 1993).
Компьютеры и компьютерное моделирование мышления идут рука об руку. Когда компьютеры стали более сложными и способными совершать операции, которые, как считалось ранее, может выполнять лишь человеческий разум, они, по-видимому, позволили создать более совершенные модели ума. В этом диалектическом танце ума и машины машина предстает в качестве интригующей метафоры человеческого разума. Когда познание рассматривается в качестве активной силы, ум модифицирует машину, а машина изменяет ум — в бесконечной, рефлексивной, открытой спирали.
Для размышления. Разум и машины
Вот несколько вопросов для размышления о разуме и машинах.
Машина спроектирована (предназначена) для определенной цели. Автомобили спроектированы для передвижения. Компьютеры проектируются для различных целей, связанных с обработкой информации. Машины служат (более или менее эффективно) целям своих проектировщиков.
Если разум человека подобен компьютеру, был ли он, как и компьютер, создан с определенной целью? Кто спроектировал его?