неожиданный, непредвиденный ход влечет за собой значительное расширение
зоны ориентировочных поисков и гораздо более обширное исследование
альтернатив возникшей ситуации. Но особенно интересно, что определенного
рода "находки", все эти "внезапно рождающиеся" тактические замыслы -
своеобразный аналог "творческого вдохновения", которое в классическом
рассказе символизируется возгласом "эврика", - предваряются сериями очень
быстрых движений глаз, между тем как сам шахматист совершенно не
предполагает, что у него вот-вот "родится в уме" какая-то мысль. Отсюда
можно заключить, что кажущаяся внезапность и появление "ниоткуда"
совершенно новых мыслей, которое субъективно воспринимается как
"откровение", "озарение", - это иллюзия или самообман, порожденные
несовершенством нашего интроспективного самоанализа. В действительности
каждой такой мысли предшествует ускоренный до предела сбор информации (в
данном случае получаемой с шахматной доски), а "внезапность" появления
мысли есть результат проникновения информации, организованной и по крайней
мере схематически обработанной на подпороговом уровне, в область сознания,
перехода ее с низших уровней интеграции на тот наивысший уровень, на
котором окончательно формулируется план наиболее эффективных действий.
низших уровнях мозговой динамики; во всяком случае, исследования
Тихомирова подтверждают гипотезу о том, что информационная обработка
входных сигналов, которые получает мозг, является многоступенчатой. Если
понятие алгоритма вообще применимо к работе мозга, то в решении задач
участвует сразу много алгоритмов, частично взаимно связанных, а частично
независимых. Мозг как бы слагается из целого комплекса подсистем,
работающих довольно независимо друг от друга, причем то, что мы называем
"сознанием", может, образно говоря, "увлечь" в одну сторону, а вместе с
тем человек безотчетно ощущает, как "что-то" сбивает его с пути, который
он уже выбрал сознательно, хотя в его сознании еще нет никакого иного
конкретного плана действий. Прибегая к метафоре, можно сказать, что
подсознательные области, еще до того как они могут передать в сознание
готовый результат информационной обработки, "как-то" - не по "каналам" ли
эмоционального напряжения? - извещают сознание о назревающей
"неожиданности". Нам пора, однако, как можно быстрее оставить подобную
образность; ведь в лучшем случае она приведет в ярость конструктора,
который стремится моделировать явления интуитивной эвристики, ибо самый
изощренный язык "внутренних монологов" самоанализа ничем не поможет
инженеру на его рабочем месте.
электронная машина, практикует эвристику, в которую ее посвящает программа
(способная, кстати говоря, к самообучению). Без преувеличения можно
сказать, что очень многое зависит от таланта программиста (ибо
программирование, несомненно, требует таланта). За единицу времени машина
сумеет рассмотреть несравненно больше операций, чем человек (она действует
примерно в миллион раз быстрее его), и все же человек побивает ее, потому
что он способен к своеобразной динамической интеграции: если он умелый
шахматист, то каждое отдельное расположение фигур он воспринимает как
определенную слитную систему, как нечто целостное, обладающее четко
выраженными "разветвляющимися" тенденциями развития. Машина пользуется
различными тактиками, следовательно, она может с помощью определенных
ходов подготовить следующие ходы, может пойти на жертву и т.п., но она
вынуждена в каждом отдельном случае "проквантовать" ситуацию на доске, а
свои предварительные расчеты она не способна, конечно, делать на много
ходов вперед, потому что это физически невозможно даже для машины. Однако
шахматная эвристика человека позволяет ему делать такие сокращения, на
которые машина не способна. Позиция, обретая некую эмоционально-формальную
ценность, рассматривается уже как индивидуализированное целое. Только
такой уровень интеграции, когда две позиции с немногими отличиями в
расстановке фигур воспринимаются как совершенно разные, позволяет
гроссмейстеру разыгрывать несколько десятков партий одновременно.
мозга, мы вынуждены умолкнуть. Как бы там ни было, человеческая эвристика
является производной от "эвристики" всех живых существ, потому что, едва
возникнув, живые организмы были вынуждены всегда действовать только на
основе неполной и неточной информации; им приходилось по этому приближению
отыскивать инварианты - то есть довольствоваться расплывчатым решением.
Поэтому исходным в моделировании был бы не такой прибор, который на основе
имеющихся предпосылок действует строго логически, определяя истину или
ложь в 100% случаев, а устройство, действующее по принципу "более или
менее", "где-то около", "приближенно". Уж если эволюция (на уровне
организмов в целом) создала в первую очередь именно такие "устройства",
значит, это все-таки было проще, чем создавать аппараты, сознательно
пользующиеся логикой. Действительно, каждый человек, даже маленький
ребенок, "сам того не желая", пользуется логикой (заложенной в
неосознаваемых законах языка), тогда как изучение формальной логики
требует немалых умственных усилий. То, что каждый отдельный нейрон можно
рассматривать при этом как миниатюрный логический элемент, не меняет
положения дел. Отметим еще и следующее. Число таких элементов в мозгу у
каждого человека, грубо говоря, одно и то же. Однако между людьми имеются
очень существенные различия: один, например, феноменально вычисляет в уме,
но является посредственным математиком; другой - отличный математик,
однако его затрудняют простые арифметические расчеты; третий - композитор,
способный понять лишь математические азы; наконец, четвертый - человек,
лишенный как творческих, так и исполнительских способностей. Мы очень мало
знаем о том, что есть общего в функционировании мозга у всех людей, и
вовсе ничего не знаем о материальных причинах столь резких различий. А это
в свою очередь еще осложняет нашу проблему. Вот почему кибернетик с
радостью приветствует появление устройств, которые хотя бы в зачатке
способны к некоторым операциям познания, то есть действуют по Принципу
"более или менее", даже если общая формальная теория такого познавания
отсутствует. Мы имеем в виду перцептроны.
который представляет собой грубый аналог сетчатки глаза, а также
псевдонейронными элементами, соединенными случайным ("лотерейным")
способом. Перцептроны приобретают способность распознавать образы (простые
плоские конфигурации, например цифры или буквы) в процессе обучения,
который идет по довольно простому алгоритму. Создаваемые сейчас
перцептроны все еще примитивны и распознавать, например, человеческие лица
пока не могут, как не могут, конечно, и "читать тексты", но они уже
представляют собой заметный шаг на пути к созданию машин, способных такие
тексты читать. Это неслыханно упростит все процедуры, предваряющие ввод в
цифровую машину информации о поставленной задаче: ведь сейчас каждую такую
задачу нужно сначала перевести на язык машины, а эта - не
автоматизированная - процедура поглощает много времени у обслуживающего
персонала. Поэтому конструирование все более сложных и все более
"способных" перцептронов представляется весьма многообещающим. Это не
означает, что перцептрон как модель мозга "точнее" цифровой машины (тем
более что работу перцептрона можно моделировать на цифровой машине);
нельзя утверждать также, что перцептрон "более похож" на мозг, чем такая
машина. Каждое из этих устройств моделирует в своей узкой области
определенные элементарные аспекты деятельности мозга - и это все. Быть
может, будущие перцептроны подведут нас ближе к пониманию "интуиции".
Нужно добавить, что в литературе по этому вопросу существует определенная
путаница в терминах или неясность в понятиях. Некоторые называют
"эвристическое поведение" "неалгоритмичным". Но подобное определение
зависит от того, считаем ли мы, что алгоритм - это полностью
детерминированный распорядок действий, не меняющийся в процессе
реализации, или что это такой распорядок, который благодаря преобразующим
его обратным связям в процессе работы сам переходит в форму, отличную от
исходной. В определенных случаях можно было бы говорить здесь о
"самопрограммировании", что также вносит некоторую путаницу, поскольку это
понятие применяют к самым разным типам поведения. В классических цифровых
машинах программа четко отделена от реализующих ее рабочих устройств, а в
мозгу такое отчетливое разделение имеется не всегда. С той минуты, когда
поведение сложной системы становится "пластичным", иначе говоря, когда его
детерминизм оказывается лишь условным, вероятностным, когда оно перестает
быть прямолинейной реализацией жестких, раз навсегда установленных
"предписаний", понятие алгоритма уже нельзя применять в том виде, в каком
оно заимствовано прямо из дедуктивных наук. Ведь и в этом случае можно
диктовать детерминированное поведение, но лишь до определенной границы.
Например, после некоторого числа шагов сообщить системе, что ей следует
начать "свободный поиск" очередного шага в диапазоне всего множества
альтернатив; после чего она начнет действовать методом "проб и ошибок",
пока не нащупает "оптимальное" значение, например минимум или максимум
какой-либо функции, и тогда вновь на какое-то время включится "жесткий"
распорядок действий. Но возможен также и случай, когда весь алгоритм
является в определенном смысле слова "равномерно" вероятностным, то есть
никакой из очередных шагов не предписывается системе "аподиктически", ей
даются лишь некоторые пределы, границы допустимых областей, где могут
включаться либо алгоритмы иного характера ("локально детерминированные"),
либо операции типа "сопоставления" в целях поиска сходства (вроде
"распознавания образов" или "форм"). Можно при этом комбинировать
известные операции типа "априорно заданного" управления, "поиска",
"сравнения" и, наконец, "индукции". Здесь при решении вопроса, с чем же мы
имеем дело - с "алгоритмом" или с "эвристикой", основанной на "интуиции",
- заметную роль играет уже просто соглашение (похожее на соглашение, что
вирус в кристаллической форме "неживой", а вирус, внедрившийся в
бактериальную клетку, "живой").
Буркатовский Сергей
Сертаков Виталий
Русанов Владислав
Посняков Андрей
Березин Федор
Рыбаков Вячеслав