новости  материалы  справочник  форум  гостевая  ссылки Поиск с Яндексом  
Новости
Материалы
  Логические подходы
  Нейронные сети
  Генетические алгоритмы
  Разное
  Публикации
  Алгоритмы
  Применение
Справочник
Форум
Гостевая книга
Ссылки
О сайте
 

Невычислимость мышления

Можно ли написать алгоритм мышления? Понять что такое сознание и как оно возникает? Например, знание алгоритма мышления позволило бы вычислять искусственный интеллект любого уровня, в том числе и выше человеческого, или «оцифровать» свою личность и перенести её в компьютер, чтобы продлить жизнь или получить новые возможности. Или, может быть, можно копировать мышление? Какие в этом могут быть сложности?

В качестве аргумента почему алгоритм мышления невозможен часто приводят теоремы о неполноте формальных систем, доказанные знаменитым австрийским математиком Куртом Гёделем в 1930 году. Первая теорема о неполноте утверждает, что если формальная система непротиворечива, то в ней существует невыводимая и неопровержимая формула. Вторая — если формальная система непротиворечива, то в ней невыводима формула, содержательно утверждающая непротиворечивость этой системы.

«Формальная система» в самом общем смысле — это система заданных в качестве аксиом формул, исходя из которых можно получать новые формулы и, следовательно, алгоритмы их вывода. Также можно сказать, что формальная система — это некоторый абстрактный язык, в котором по строгим правилам сочетаний букв и слов из одних утверждений можно выводить другие. Таким образом, согласно первой теореме, если формальная система непротиворечива, то она не полна — в ней всегда будет существовать недоказуемые и неопровержимые утверждения, истинность или ложность которых невозможно установить в рамках выразительных средств данного формального языка. И даже если включать такие утверждения в состав аксиом, то набор аксиом не будет удовлетворять требованию полноты и в случае, если пополнить систему счетно-бесконечным множеством дополнительных аксиом. И, как следует из второй теоремы, если условием непротиворечивости является наличие в системе невыводимой формулы, то строго обосновать непротиворечивость нельзя, так как само «условие непротиворечивости» невыводимо. Можно сказать, пока в системе остаётся что-то непонятное — невыводимая и неопровержимая формула, то утверждать ничего нельзя, так как наличие неизвестного оставляет все вопросы открытыми.

Связать сказанное с мышлением можно следующим образом.

Аксиомы формальной системы можно представить как законы, по которым существует сама система, возникают все её выводы. Если системе известны ещё не все законы, то ясно, что строго разделить все возможные в системе утверждения на истинные и ложные, точно предсказывать поведение системы будет невозможно. Исходя из чего, можно предположить, если системе известны все законы своего существования, то между истиной и ложью как раз может быть проведена строгая граница — любое утверждение можно будет однозначно определить или как истинное, или как ложное. Однако, наоборот, знание всего будет означать, что система не знает абсолютно ничего, потому что именно так можно охарактеризовать противоречивость.

В системе, которая точно знает о себе всё, не может быть ничего непонятного, чего-либо не истинного, но и не ложного, поэтому истинные утверждения следуют из ложных, а ложные из истинных. В результате в противоречивой системе возникает «замкнутый круг» взаимного обоснования, когда не только некие «конечные» утверждения следуют из «начальных», но и «начальные» утверждения следуют из «конечных». Например, вывод А > В будет в полной системе равен выводу В > А, А будет равно -А, наличие будет равно отсутствию (а течение времени вперёд будет равно течению времени назад). Таким образом, истина и ложь в противоречивой системе неотличимы, так как доказательства некоторого утверждения является одновременно и его отрицанием. Можно сказать, противоречивая система порождает сама себя, возникает из ничего, а значит, одновременно и существует, и равна нулю. В результате смысл внутри системы, которая точно знает о себе всё, будет полностью отсутствовать — а в отсутствии смысла нельзя вести речь и о каком-либо знании. Следовательно, чтобы иметь смысл, формальные знания не могут строго обосновывать сами себя во всём, в точности следовать друг из друга. И по крайней мере в какой-то части должны обуславливаться неким невыводимым и неопровержимым содержанием, из-за чего знания системы всегда неполны, а их непротиворечивость всегда под вопросом.

Все формальные системы возникают в мышлении. Таким образом, если всё мышление можно было бы формализовать, то все возможные формальные системы будут сведены к одной, «обобщающей» формальной системе, которая, следовательно будет противоречивой, так как никакого «невыводимого и неопровержимого» содержания у неё уже не останется. В итоге и вообще никакое знание не будет иметь смысла, так как все знания будут, получается, частью этой бессмысленной формальной системы. Таким образом, исходя из теорем Гёделя и того обстоятельства, что знание имеет смысл, всё мышление формализовать нельзя.

***

Тем не менее теоремы Гёделя описывают не реальные явления, а отношения абстрактных математических объектов — точнее говоря, принципиальные ограничения формальных систем, в которых можно определить основные арифметические понятия: натуральные числа, 0, 1, сложение и умножение. Это значит, что применимость теорем в реальном мире неясна, поэтому вероятно, их нельзя ставить во главу угла в описании физической реальности, и только на их основании утверждать невозможность формализации мышления. Можно ли прийти к тем же выводам, не используя теоремы?

«Формализацию» можно определить как процедуру, цель которой — дать предельно четкое, однозначное и исчерпывающее описание явления, подлежащего формализации. В результате, зная точный алгоритм, протекание явления в тех или иных условиях можно будет вычислять, не прибегая к экспериментам. Таким образом, формализацию можно рассматривать как «итог» познавательного процесса, «идеал» к которому стремится познание. Возможность создания адекватной формализованной модели явления указывает на то, что о явлении получена исчерпывающая информация. Неформализуемость, напротив, указывает на неполноту знаний. Например, полностью формализованная научная теория должна представлять собой некоторую совокупность формул, записанных без всяких пояснительных слов или предложений, написанных на «естественном», неформализованном языке.

Следовательно, если формализация — это только итог познавательного процесса, то, удовлетворяя условию непротиворечивости, точное и конкретное знание исходит из знания не точного и не конкретного, то есть формальное содержание действительно обуславливается неформальным «смысловым содержанием». Другими словами, как и предполагалось, алгоритм может выразить только некоторую «строгую часть» мышления, а всё мышление свести к алгоритму нельзя, алгоритм «всего» мышления не имеет смысла. Из-за чего, например, также следует, что истинность никакого знания нельзя подтвердить строго, так как сама «строгость» имеет границы, исходит из «не строгих» соображений. К примеру, ни одна формальная теория без естественного языка обойтись не может, пусть он и используется только для пояснения, а не как элемент самой теории.

В то же время из написанного следует и то, что процесс познания в конечном итоге всё-таки приводит к формализации явления. Поэтому, вероятно, есть кардинальный способ избавиться от всех возможных «не строгих соображений» — просто нужно понять все явления. Или, другими словами, нужно установить все законы физики, достичь полноты знания. Процесс мышления — это часть физической реальности, явление, физический процесс, происходящий в мозге, в некоторой «системе мышления» (подробности которой сейчас не важны). Поэтому если все законы физики, как основание всех явлений от природных до социальных или психических, станут известны в точности, будут полностью формализованы, сведены к системе абстрактных формул, то все степени свободы мышления также станут понятны, каждый шаг любого субъекта можно будет в точности предсказать, все чувства и мысли будут строго формализованы и вычислимы.

Однако если бы все законы физики были в точности понятны, и потому в той же степени стало известно и всё происходящее в мышлении, то знания можно было бы просто вычислять. Получается, с одной стороны, субъект ещё не знает того, что ему не известно или известно не точно, ему ещё непонятно как он поступит в тех или иных условиях, но, с другой стороны, он уже это знает, так как ему точно известны законы, по которым возникают все его решения. Другими словами, знание алгоритма мышления равносильно бессмысленной возможности выйти «за» знания, взглянуть на знания «со стороны», знать больше, чем знания, или аналогично — выйти «за» самого себя, имея возможность наблюдать себя со стороны во всей полноте своих действий, мыслей и чувств.

Можно предположить, что все законы физики — это просто слишком сложное знание, чтобы его мог когда-нибудь понять человек, но сама по себе полнота знания возможна. Тогда, например, установить все законы физики могут некие более умные инопланетяне, создать счётную машину, в которой они записаны, и отдать её человеку. В результате человек всё-таки получил бы возможность смотреть на себя со стороны и без непосредственного знания всего — однако возможность «выйти за себя» от этого не выглядит более разумной. Например, «умные инопланетяне», узнав все законы физики, должны получить возможность алгоритмизировать и свое поведение — они же тоже часть среды, то есть инопланетяне тоже бы получили возможность наблюдать себя «со стороны», что не имеет смысла как в отношении человека, так и в отношении любых мыслимых инопланетян. В итоге, действительно, ни «полноты знания», ни потому «алгоритма мышления» быть не может, алгоритм в принципе не может выразить мышление.

По-другому можно сказать, что алгоритм мышления должен быть и алгоритмом познания, обучения, при этом алгоритм обучения, очевидно, должен обобщать в себе алгоритмы всех возможных знаний. Или, проще говоря, чем точнее знание процесса появления знаний, тем точнее знание знаний. Следовательно алгоритм мышления будет равносилен знанию всех возможных знаний заранее, «формуле всех формул», что не имеет смысла.

Но, может быть, никакого познания нет: весь набор знаний в явном виде уже есть в мозге, а условия просто переключают мозг на соответствующий алгоритм поведения? Тогда, кажется, достаточно будет понять только эти «алгоритмы знаний», а не все законы физики. Однако процесс познания в этом случае — имитация. Иначе сомнения, поиск решения, муки творчества и тому подобное — всё это теряет смысл. И так как жизнь — это постоянные новые ситуации, похожие в общем и отличающиеся в частностях, и потому постоянное нахождение более или менее новых алгоритмов действий, то имитация процесса познания — это имитация и жизни вообще. Дальнейшие рассуждения в этом направлении теряют смысл, так как исходить из того, что жизнь — это искусственный процесс, в котором всё кем-то заранее предопределено или непосредственно управляется, не имеет смысла, такую гипотезу невозможно подтвердить или опровергнуть, так же как невозможно подтвердить или опровергнуть идею, что всё происходящее только снится. Таким образом, следует считать, что знания заранее не существуют, а возникают в процессе взаимодействия со средой, и «поиск решения» — это не имитация кем-то «поиска решения», наведённая в голове человека — или того, чем он на самом деле является в «настоящей» реальности, а некоторый реальный процесс выработки нового алгоритма действий. В итоге вывод, что мышление невозможно алгоритмизировать, подтверждается и тем выводом, что познание само по себе не может быть алгоритмом.

Тем не менее, даже если знания заранее не существуют, очевидно, знания не могут возникать и на «пустом месте», так как необходимо какое-то «основание», задающее врождённое направление реакций. В ином случае изменения в «системе мышления», соответствующие появлению новых знаний, будут отражать что угодно, но не потребности познающего. Следовательно изменения в «системе мышления» должны коррелировать, с одной стороны, с этим «направляющим основанием», с другой, — с познаваемой средой. Также, надо заметить, о познании нельзя будет говорить, если «система мышления» изменяется всегда линейно, то есть пропорционально воздействию среды, так как линейность реакций также равнозначна отсутствию у системы каких-либо собственных задач, потребностей, которые заставляют систему реагировать на окружающие условия более сложным образом, выделяя важное и не замечая не важное.

Таким образом, обобщая вышеизложенное, можно сделать некоторые выводы о «системе мышления». Это должна быть система с нелинейным поведением, которая в процессе взаимодействия со средой способна усложняться — эволюционировать из некоторого более неопределённого к некоторому более упорядоченному состоянию, соответствующему уточнению врождённых потребностей до конкретных задач и алгоритмов их решения.

***

Но, может быть, полнота знания всё-таки возможна? Тогда выводы выше неверны и алгоритм мышления будет иметь смысл — как часть общего «алгоритма всего». Например, все конкретные и не конкретные знания, подразумевая под этим какие бы то ни было ощущения и эмоции, поведенческие реакции в целом, возникают в мозге, в некоторой «системе мышления». И если постепенно накапливать опыт, всё точнее и точнее познавать реальность, то когда-нибудь, вероятно, можно будет понять её всю — и потому понять и мышление. Получается, всё-таки можно познать познание познанием — физическое физическим, масло маслом?

Действительно, если все уровни материи станут известны абсолютно точно, то у измерений не будет погрешностей, фантазию можно будет абсолютно точно отделять от реальности. И в мышлении тоже всё будет понятно, все мыслительные процессы станут в точности известны, и просчитать поведение в тех или иных условиях в принципиальном смысле труда уже не составит. Конечно, полнота знания означает бессмысленную возможность наблюдать себя со стороны, точно знать своё будущее, но, может быть, это всё-таки возможно? Имея непреодолимую силу, вероятно, можно сдвинуть камень, который невозможно сдвинуть. Таким образом, всё точнее познавая реальность, познание или остановится, столкнувшись с какими-либо трудностями, или в конечном итоге будет понято всё вообще, включая и мышление.

Полнота знания означает возможность делать абсолютно точные утверждения о всей реальности — на любое время и в будущее, и в прошлое, так как все её элементы известны абсолютно точно. При этом подтвердить абсолютную точность можно только вечной проверкой, так как только вечность позволит установить, что абсолютно все было учтено и потому нет никаких отклонений от предсказанного. Таким образом, абсолютное знание равнозначно нахождению вне реальности, вне пространства и времени, имея возможность наблюдать всю реальность в любое время. Однако в этом случае никакое сообщение с реальностью будет невозможно, так как с ней не останется ничего общего, никакого обобщающего взаимодействия, и потому наблюдать будет попросту нечего. Аналогично полноте знания абсолютно точное измерение любого параметра реальности также равносильно выходу «за» реальность, включая и самого себя, — чтобы можно было измерять, но не вносить возмущения. В итоге исходя из логических аргументов, в том числе и не связанных с теоремами Гёделя, полнота знания не имеет смысла, как, следовательно, не имеет смысла и алгоритм мышления.

Против полноты знания и, как следствие, против алгоритма мышления можно привести и такие аргументы. Познание всего — это преобразование всей материи в структуру знания, для чего необходима такая форма материи как энергия. Следовательно, чтобы всю материю переработать в структуру знания, материи нужно больше, чем её есть. Аналогично преобразование материи в структуру знания суть упорядочение материи. Однако увеличение порядка на одном уровне реальности происходит за счёт роста энтропии — увеличения беспорядка на другом уровне реальности, то есть познание происходит за счёт разрушения. Поэтому «понять абсолютно всё» — это разрушить абсолютно всё, включая и знания.

***

Тем не менее пусть алгоритм мышления и не имеет смысла, но, видимо, можно создать некую «приблизительную» систему мышления? Пусть и не абсолютно точную, но практически вполне достаточную, и в итоге, например, «перенести себя» в компьютер с «минимальными потерями». К примеру, алгоритмы множества других явлений можно понять очень точно и строить их такие же точные модели. Или, может быть, можно просто копировать мышление — например, каким-нибудь образом «сканировать» ход всех мыслительных процессов и оцифровать их? В конце концов посредством случайных мутаций и естественного отбора природа смогла создать мышление, почему бы это не повторить и человеку? Может ли быть, что в этом тоже есть проблемы?

На проблемы указывает следующее обстоятельство. Любое явление — это часть физической реальности, почему на самом деле принципиальная неполнота знания не позволит понять с абсолютной точностью никакое явление, а не только мышление. Все алгоритмы приблизительны, то есть в принципиальном смысле ни одно явление нельзя свести к формальной системе, алгоритмизировать, так как невозможно с абсолютной точностью установить все нюансы динамики явления, измерить что-либо абсолютно точно. Что тем не менее не мешает на практике, где сама по себе абсолютная точность и не нужна, достаточно, чтобы точность знания была адекватна решаемой задаче.

Но отличие мышления от других явлений в том, что алгоритм мышления должен потенциально обобщать сразу все решаемые задачи, все алгоритмы, возможные к отражению в опыте, от самых простых до самых сложных, то есть мышление задаёт границы всем возможным знаниям. При этом чем точнее понимание природы, тем труднее процесс познания, следовательно и исследование мышления по мере его всё более точного понимания также будет сталкиваться со всё большими трудностями. Другими словами, принципиальная непознаваемость природы предстаёт в мышлении в «концентрированном» виде — соответственно тому, как природа может быть «сконцентрирована» в опыте. Возникающий в итоге обобщённый уровень сложности, непознаваемости и непредсказуемости настолько выделяет мышление среди других явлений, что понятия вычисления, алгоритма, формализации к процессам «мыслительного» характера применимы несравненно более ограниченно, чем к явлениям другого «полюса» реальности.

Таким образом, с одной стороны, познание мышления возможно — как и познание природы вообще. С другой стороны, трудности в уточнении поведения «системы мышления» или создании «моделей мышления» будут расти экспоненциально, так как познание мышления равносильно познанию природы в целом, всех её явлений сразу от физических до социальных, а не познанию каких-либо отдельных явлений. Поэтому обстоятельства, которые будут описаны ниже и практически незаметные в явлениях более простых, на качественно новом уровне проявляются в мышлении. А также в явлениях аналогичных мышлению, так как если мышление развивалось в процессе эволюции, то оно, очевидно, имеет начало в явлениях, которые на первый взгляд «мыслительными» ещё не выглядят.

Но прежде — как может быть, что «идеал познания» — это формальная система, алгоритм, и при этом сам алгоритм не может выразить мышление? Алгоритм — это последовательность действий, ведущая к цели за конечное число шагов. Например, алгоритмом явления будет описание его динамики — хода изменений явления под влиянием действующих на него факторов. По сути, алгоритм — это отражение целенаправленного поведения, «последовательного» переключения внимания, выделяющего те или иные изменения в условиях. Другими словами, алгоритм явления — это не сама физическая сущность явления во всей её полноте, а только отражение её некоторой «внешней» известной субъекту динамики. В этом смысле алгоритм можно сравнить с линией: очевидно, что никакая линия объёмом не станет, имея способность отражать только некоторые «внешние» проявления объёма. Поэтому никакая последовательность шагов, программа, сколько бы подробной она ни была и сколько бы быстро ни выполнялась, никакое физическое явление в принципе не выразит, описывая всегда только некоторое «внешнее» проявление физической реальности. В итоге если само мышление — это не «последовательность шагов», а объём изменений некоторой физической структуры мышления, где алгоритмы действий субъекта только возникают, а не являются сутью процесса, то данное обстоятельство и может определять качественное различие мышления и алгоритмов.

Как можно заметить, по сути, то же следует и из теорем Гёделя. Смысл формальной системе придаёт формула, невыводимая и неопровержимая в рамках выразительных средств данного формального языка. Следовательно, обобщая, смысл всем возможным формальным системам придаёт не формальный язык, средствами алгоритма смысл невыводим и неопровержим — почему внутри никакой формальной системы нет какого бы ты ни было смысла. Формальные действия выполняются строго по инструкции, шаблонно, каждый последующий шаг однозначно определяется предыдущим, смысл в этих границах не нужен и не существует. Тем не менее мы понимаем и смысл наличия или отсутствия невыводимой формулы, и вообще смысл алгоритмов — например, как верных или не верных, ведущих к некоторой искомой цели или не ведущих. В то же время, как некоторая эмоциональная реакция, психическое отражение некоторой обобщённой перспективы ситуации, «смысл» сам по себе, не подкреплённый конкретными суждениями, наоборот, не может быть строгим доказательством, не является однозначным, точным. Смысл — это «язык» более выразительный и более общий, чем язык формальный. Поэтому смысл возникает в рамках более богатых выразительных средств — в рамках физического объёма некоторой «мыслящей» структуры мозга, особенности устройства которой, таким образом, определяют и наличие неформального смыслового контекста, и возможность его уточнения до формальных знаний.

Очевидно, познание должно быть детерминировано средой, которая познаётся, и «системой мышления», в которой заключёны задачи субъекта, его врождённый опыт в целом. При этом общность поведения всех животных говорит о том, что взаимодействие «системы мышления» со средой происходит в контексте некоторых принципов, общих у всех животных. Следовательно в этой части, то есть в общем, понимание процесса мышления будет возможно, так как неизменная воспроизводимость общих принципов в устройстве всех «систем мышления» позволит их относительно легко выделить и воспроизводить в «моделях мышления» — системах искусственного интеллекта (ИИ). Однако так же как сложно предсказать более частные действия животного, в той же мере сложности будут возникать и в уточнении общих принципов взаимодействия «системы мышления» со средой до конкретных параметров этой связи. Дело в том, что сложное поведение — это и в той же степени сложная динамика «системы мышления», поэтому так же как у всех животных она одинакова и относительно проста в общем, так же она будет отличаться и усложняться в частном. В той же степени проблемы, следовательно будут возникать и в создании ИИ — его необходимое конкретное устройство так же будет непонятно. И чем сложнее искусственный интеллект, тем больше будет возможных вариантов его частных параметров, так как если общие принципы мышления будут неизменны во всех вариантах — от самых простых до самых сложных, то количество непонятных более частных параметров по мере усложнения «модели мышления» будет увеличиваться.

Невозможность полноты знания означает и невозможность абсолютной точности, то есть точные границы тоже невозможно провести, а значит, ни одно явление невозможно абсолютно точно выделить из окружающего, определить точное значение его элементов, строго обозначить конец и начало явления. В итоге «линией алгоритма» (или скорее «точками шагов») нельзя не только «заполнить» объём физического процесса, но и строго отделить одно явление от других. И в мышлении, и аналогичных ему явлениях эти обстоятельства также будут проявляться на качественно более заметном уровне. Например, алгоритм ведёт к решению задачи за конечное число шагов. Однако общий смысл поведения любого животного — самосохранение и размножение по-другому приспособление, адаптация к условиям, удовлетворение потребностей в контексте среды. И чем точнее знание себя и окружающего, тем точнее можно выстроить необходимую стратегию поведения. Поэтому «явление мышления» в целом как раз никакого точного итога не имеет, как не имеет смысла и «идеал приспособления» — полнота знания, когда удовлетворение потребностей можно рассчитать абсолютно точно. Таким образом, точных или конечных целей — единственно верных «траекторий» у поведения нет. Из-за чего, например, нельзя проверить создаваемый вариант ИИ на соответствие некому «эталонному мышлению» и тем самым точно определить его пригодность. В результате, если невозможно задать критерий остановки — критерий решения задачи приспособления, поведение каждого варианта ИИ в идеале придётся проверять во всех будущих условиях и всех их сочетаниях. Однако чем сложнее ИИ и богаче его возможные условия применения, тем это дольше, и потому на практике менее широкий круг условий можно будет охватить. Как следствие, может быть, что проверенный вариант в реальном применении окажется негодным. Собственно, как это касается и человека, нынешняя адекватность поведения ещё не гарантирует адекватности в будущем или в новых условиях. Точное начало у мышления также нельзя обозначить, так как любой организм ведёт свою историю от появления первой клетки в процессе эволюции. В итоге если какие-либо другие физические явления можно выделить с высокой точностью, и потому с той же точностью исследовать как на их течение влияют разные начальные условия, тем самым изучая все особенности явления, то с мышлением это невозможно.

С другой стороны, отсутствие «идеального мышления» означает и не существование «единственно верных» решений в создании ИИ. «Система мышления» должна обладать только лишь «достаточной» выразительностью, необходимой общей организацией, общим устройством, чтобы иметь возможность эволюционировать к конкретным реакциям некоторого уровня сложности и некоторого общего направления. Это означает, что искусственный интеллект может быть создан на любой элементной базе, способной на необходимую выразительность. При этом неконкретность организации, кажется, ещё и упрощает создание ИИ, так как его можно создавать приблизительно. Однако, наоборот, если пригодность варианта нельзя определить заранее, приходится необходимый вариант ИИ искать методом перебора, то есть фактически наугад, и проверять на адекватность поведения непосредственно. Но, как показано выше, по мере усложнения вариантов ИИ становится всё больше и каждый требует всё более длительного времени для проверки.

И наконец приблизительность понимания процесса мышления не позволит точно отделить элементы, отвечающие за один опыт, от элементов, отвечающих за другой, то есть любой частный опыт будет, по сути, связан сразу со всей «системой мышления». Это значит, что в мышлении ничем нельзя пренебречь, абстрагировать важное от не важного, так как в каждой реакции важен может быть любой частный процесс проходящий в «системе мышления», но когда и насколько он будет важен — точно установить нельзя. Из-за чего если мышление копировать, то на всякий случай копировать понадобится всё абсолютно точно — весь объём мышления сразу, все его элементы на всех уровнях материи. Что, естественно, невозможно, ни в случае мышления человека, ни кого-либо ещё, так как абсолютная точность измерения равносильна полноте знания — при том что ещё задолго до приближения к «абсолютной точности» систему разрушит интенсивность «сканирующего» воздействия. Таким образом, если в мышлении понятны только общие принципы, придётся не только создавать искусственный интеллект исходя из общих соображений, то есть более или менее наугад, а не точно «под задачу», но и не получится «перенести личность» в компьютер — если в мыслительном процессе нет ясности, то непонятно что и как нужно переносить. Когда явление непонятно, то описать его в программе невозможно, но чтобы моделировать явление на компьютере, нужна программа.

Но может ли быть, что в мышлении действительно важно «всё»?

С точки зрения физики, модели которой последнее время всё больше используются в исследованиях работы мозга, «система мышления» — это неравновесная система. В состоянии неравновесия — можно сказать, в состоянии высокого «внутреннего напряжения», система становится чувствительной, неустойчивой. В результате если в состоянии равновесия возмущение, передаваясь от элемента к элементу, будет затухать, теряя энергию на приведение элементов в движение, то в состоянии неравновесия элементы системы уже обладают некоторой «избыточной» энергией — «балансируют на грани». Поэтому даже самое ничтожное возмущение может привести к высвобождению накопленной ими энергии и их лавинообразному «обрушению», то есть произойдёт качественное изменение поведения системы — и чем выше неравновесие, тем активнее будет процесс, сильнее изменение.

Другими словами, это значит, что в состоянии неравновесия самая незначительная флуктуация любого параметра системы может быть всей системой масштабирована — если вызовет «обрушение» системы, а даже энергичное воздействие на систему, наоборот, может быть нивелировано — если будет противоположно динамике остальных элементов. Таким образом, в неравновесной системе, по сути, нет не значимых параметров, нет уровня точности, которым можно ограничиться в описании системы — важно может быть всё, и один упущенный нюанс самого элементарного характера может означать качественную ошибку в предсказании поведения системы.

В результате на некотором этапе исследований объём познанного практически перестанет влиять на точность предсказаний, так как если для предсказания динамики в общем достаточно будет знать только общие параметры системы, количество которых невелико, их относительно легко выявить и понять их значение в поведении системы, то по мере уточнения количество нюансов устройства системы будет стремительно расти и учитывать такое количество данных станет уже слишком сложным. В итоге если неравновесное состояние для системы является основным, то есть система постоянно «срывается», «рушится» — совершает постоянные неравновесные переходы в некоторое новое и опять неравновесное состояние, то через очень короткий промежуток времени поведение системы окажется неопределённым, несмотря ни на какие исследовательские усилия.

Состояние неравновесия требует интенсивного притока энергии из среды, а «обрушения» — это скачкообразное распределение этой энергии по некоторым степеням свободы системы, которое не успевает произойти плавно как раз из-за её интенсивного притока. И если взаимодействие со средой достаточно активно, то «срывы» отдельных элементов, инициирующие «обрушения» других элементов системы, начнут возникать сразу по всей системе, тем самым «обрушения» станут конкурировать за степени свободы, по которым будет развиваться их динамика. В результате такой конкуренции «всего со всем» выделяются степени свободы, отобранные в контексте сразу всей системы и её взаимодействия со средой, то есть в динамике элементов системы возникает макропорядок, наблюдаемый на масштабах всей системы.

Другими словами, происходит самоорганизация — из хаоса сама собой возникает упорядоченность. Теперь реакции неравновесной системы, оставаясь такими же непредсказуемыми неравновесными переходами, как и раньше, одновременно становятся ещё и организованными. Появляется качественно новый объект, так как система теперь ведёт себя качественно по-новому — организованно, упорядоченно. И потому таким же целостным и организованным является поведение субъекта, так как приведённое описание — это и описание принципиальной динамики «системы мышления». Которая, взаимодействуя со средой, целостно и организованно направляет поведение субъекта, обуславливая общий эмоциональный подъём или спад, всегда точно упорядоченную, а не хаотичную, активность всех мышц.

И возвращаясь к написанному ранее, если в отличие от простых и равновесных процессов явление мышления связано со всеми уровнями материи и потому одинаково важны могут быть все элементы «системы мышления», причём важны непредсказуемо и непропорционально своим собственным свойствам, то и копировать мышление во всей полноте необходимо не только «на всякий случай». Если «мыслит» сразу вся система во всём своём объёме, то какое-либо изменение или упрощение «системы мышления» в процессе копирования может привести к такому же непредсказуемому и непропорциональному изменению и упрощению личности, воссоздаваемой на базе этой копии.

***

Невычислимость мышления имеет другие следствия.

Неустойчивость и потому чувствительность означает, что вроде бы совершенно одинаковые системы, помещённые во вроде бы совершенно одинаковые условия, через короткое время станут вести себя по-разному, индивидуально, так как на самом деле в условиях и системах всегда есть отличия, пусть и мельчайшие.

Если предсказание поведения субъекта сильно ограничено, то сколько бы ни накапливать знания, поступки субъекта всегда будут выглядеть более или менее «свободными», не детерминированными ничем, кроме его «воли» — его личных желаний и возможностей. «Выглядеть» не значит, что так и есть на самом деле, однако идея, что «всё уже решено», что субъект есть «слепое орудие в руках природы», поведение которого полностью ей предопределено, становится в той же степени неочевидной, что и идея о «свободе воли».

Больше того, установить как конкретно в «системе мышления» возникает какой-либо «продукт мышления» можно, если только знать алгоритм мышления. Но алгоритм мышления не имеет смысла. Следовательно, если знание неизвестно как возникает в процессе мышления, если невозможно сколько-нибудь точно «соединить» сигналы рецепторов с содержанием сознания, то невозможно и установить соответствие сознания какому-либо конкретному физическому процессу, то есть, по сути, и какой-либо физической реальности вообще.

Этот вывод можно проиллюстрировать аналогией британского философа Д. Ройса. Рисуя абсолютно точную карту, нужно рисовать и себя, рисующего себя, — и так до бесконечности. Другими словами, абсолютно точная карта — это только сама территория, а не знание о ней. Но из этого следует, что сознание — это не территория, то есть сознание — это не физическая реальность, так как физическая реальность может быть только «абсолютно точной», то есть только самой собой. И так как никаких физических составляющих мозга — «территорий мозга» — в сознании вроде бы не наблюдается, то всё сознаваемое — все ощущения и эмоции: лёгкое и синее, удивление и самолёты — всё это нечто не реальное. Некая не физическая сущность, каким-то образом возникающая в мозге и только коррелирующая с физическим процессом мышления и окружающей реальностью.

Однако если бы сознание принципиально отличалось от физической реальности, то никакая корреляция объективной и субъективной реальностей была бы невозможной — принципиально отличные сущности просто не существовали бы друг для друга. В любом другом случае физическое и психическое — это одна реальность. Поэтому говорить можно, очевидно, только об особенностях физических процессов в мозге, определяющих и наличие сознания внутри системы, и его «качественное» отличие от элементов системы, наблюдаемых «снаружи».

Какие это особенности? Сейчас известно, что по принципу самоорганизации, описанному выше, в контексте наследственных факторов и взаимодействия со средой формируется упорядоченная структура организма в целом и «системы мышления» в частности. В контексте устройства последней дальнейшие процессы упорядочения формируют конкретные алгоритмы поведенческих реакций. Аналогично можно сказать, что общий контекст потребностей и способностей субъекта в конкретных условиях эволюционирует до конкретных задач и их решений. При этом «порядок» — это «не только» какие-либо составляющие процесса сами по себе, а ещё и нечто качественно отличное, абстрактное и континуальное, нечто «обобщающее» уровень отдельных элементов в целое качественно другой организации, возникающее «над» уровнем элементов и несводимое к ним — то есть именно нечто такое как сознание.

Таким образом, в этом описании физическое и психическое действительно не принципиально разные сущности, а лишь физические процессы разного уровня организации, сложности. Однако, с другой стороны, в этом описании всё равно не удаётся обойтись без кавычек. В итоге даже экспериментально подтверждённая корреляция процессов упорядочения с абстракциями сознания всё равно не даёт ответа на вопрос — как конкретно физическое содержание мозга, пусть и упорядоченное, становится сознанием, и даже насколько такая терминология вообще уместна.


Предыдущая Оглавление Следующая