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
 

Пределы познания

Непротиворечивость формальной системы обуславливает наличие невыводимой и неопровержимой формулы. Исходя из чего, непротиворечивая формальная система может быть представлена как модель мышления, в котором знание обуславливает наличие смысла. В свою очередь, противоречивую формальную систему можно представить моделью реальности в целом, предполагая, что всё сущее — это нечто, содержащее все причины и следствия, исходящее само из себя, и потому полностью бессмысленное, одновременно и существующее, и равное нулю.

Рассуждая с менее абстрактных позиций, смысл можно определить как обобщённую перспективу явления в контексте задач субъекта. Уточнение условий приводит к уточнению задач и в той же степени уточняется смысл. К примеру, от смысла автомобиля вообще до смысла автомобиля конкретной марки, от смысла пищи в сытом состоянии или голодном. Но всю реальность наблюдать некому, так как наблюдатель должен взаимодействовать с наблюдаемым объектом, и потому не может быть в полной мере снаружи него. В итоге и с менее абстрактных позиций выводы обо всём — об истоках или элементарной сущности всего, о границах всего или о том, что было до всего или будет после всего, и вообще о любом смысле всего — сами по себе лишены смысла, никакой самый необычный вывод нельзя будет ни доказать, ни опровергнуть, какова реальность «на самом деле» не может быть известно.

Таким образом, чтобы внутри бессмысленного всего возник смысл, должен быть объект, который будет одновременно и частью среды, и сможет отражать в своих реакциях перспективу явлений. Другими словами, реагировать не только пропорционально «силе» или «интенсивности» воздействия среды, но ещё и пропорционально «важности» воздействия, тем самым усложняя своё взаимодействие со средой. Очевидно, такое возможно, только если объект будет обладать собственной неравновесной динамикой, которая может или совпадать, или не совпадать с воздействиями среды, тем самым масштабируя или нивелируя эти воздействия в реакциях объекта. Следствием различных сочетаний воздействий среды и внутренней динамики будет нелинейность реакций, когда ответ не пропорционален воздействию, то есть объект будет реагировать исходя из «личного» смысла ситуации, «обращая внимание» на важное и «не замечая» не важное. Таким образом, оставаясь частью реальности, объект приобретает ещё и свойство «стороннего наблюдателя», субъекта, «оценивая» воздействия среды со стороны своего «опыта».

Общая суть такой динамики — усложнение, эволюция от хаоса к порядку, то есть самоорганизация. Например, никто не организовывает «систему мышления», и тем не менее, взаимодействуя с конкретной природной и культурной средой, мышление усложняется, врождённые потребности и способности уточняются до конкретных задач и решений. Этот механизм коррелирует и с содержанием субъективного мира, в котором конкретные абстракции сознания — например, речь, образы — воспринимаются «на фоне» их смысла, эмоционально окрашенного самоощущения, то есть абстракции более высокого уровня возникают в контексте абстракций более низкого уровня, конкретный опыт исходит из контекста опыта более общего.

Таким образом, чтобы в природе возник смысл, помимо процессов разрушения, упрощения, стремления к равновесию и покою, должны быть процессы созидания, усложнения, стремления балансировать на грани. В итоге на одном уровне или «полюсе» реальности останется простота — на другом появится сложность, на одном будут процессы линейные — на другом нелинейные, на одном уровне будет хаос и рост энтропии — на другом возникнет упорядочение, эволюция. И на одном из этих уровней, как воплощение сложности, нелинейности и порядка, находится субъект. В то же время истинно качественного различия между частями одной реальности быть не может, поэтому не может быть и абсолютной линейности и нелинейности, абсолютного порядка и беспорядка, на каждом уровне можно найти более или менее качества противоположного уровня.

Чтобы понять явление, надо быть много сложнее него — чтобы связать опыт, то есть некоторую «часть» собственной динамики, со всеми важными параметрами явления. Тем самым «оценить явление со стороны», выявить перспективу явления в контексте потребностей и способностей субъекта. В то же время это означает, что представление о реальности всегда будет искажённым, так как динамику наблюдаемых процессов невозможно точно отделить от внутренней динамики мышления субъекта, то есть смысл наблюдаемого явления невозможно точно отделить от опыта в целом — и принципиальная невычислимость мышления означает, что это невозможно в принципе. Почему познание заключается не только в том, чтобы точнее «измерить» явление, но и в том, чтобы точнее отделить объективную реальность от субъективного представления о ней — прежде чем «измерять», нужно ещё понять что измерять. При этом так как познание есть приближение к полноте знания — а полнота знания не имеет смысла, то по мере всё более глубокого понимания законов природы их смысл, вероятно, будет всё больше ускользать от понимания, казаться всё более парадоксальным, невозможным.

На преобразование реальности в структуру знания требуется энергия, поэтому чем точнее знание описывает реальность, то есть чем точнее понятны законы физики, тем больше требуется энергии на получение знания. К примеру, если на некотором начальном уровне познания достаточно интуитивных выводов или размышления, то далее требуются уже всё более технологически затратные способы уточнения измерений, наблюдения не наблюдаемых непосредственно процессов, моделирования или экспериментального воссоздания явлений реальности. Можно сказать, чем больше объём познанного, тем быстрее растут затраты на его дальнейшее расширение. В результате на некотором этапе познания дальнейшее уточнение знания станет принципиально невозможным, так как всей оставшейся энергии для этого будет уже недостаточно. Выражаться приближение к пределу будет во всё более быстро растущих затруднениях в привлечении дополнительной энергии, и потому каждое новое уточнение будет требовать всё большего времени. Из этого соотношения также видно, что сложность знания можно выразить через время, то есть по мере движения ко всё более точному пониманию природы, время необходимое для каждого нового уточнения будет всё быстрее стремиться к бесконечности. Можно сказать, что для познания одних явлений потребуется энергии больше чем её есть, что равносильно бесконечному времени познания, для познания других явлений времени потребуется больше чем его есть, что равносильно затратам бесконечной энергии.

Более частным ограничением познания будут физиологические и интеллектуальные особенности человека, которые задают особенности его взаимодействия с окружающим, объём поступающих рецепторных данных, объём и сложность «системы мышления» или скорость процессов мышления, тем самым, например, определяя максимальную сложность практически реализуемых технологий. Поэтому ещё задолго до того как энергия закончится, на некотором этапе познания её привлечение начнёт сталкиваться со всё большими сложностями практического характера, стремительно растягивая дальнейшее познание на бесконечное время, фактически делая его невозможным, лишённым смысла.

Любое явление, процесс или объект можно представить как динамическую систему. Если динамическая система находится в состоянии близком к равновесию, стремится к покою, то реакции системы близки в линейным — пропорциональны воздействию. Поэтому пропорционально уточнению параметров системы точнее можно предсказать её поведение, получая, например, возможность использовать явление как предсказуемый инструмент для решения задач. Но если состояние неравновесия увеличивается, то есть внутренние напряжения в системе растут и, следовательно, чувствительность системы также возрастает, система будет реагировать на то, что раньше не замечала. В результате чтобы сохранить точность предсказаний, описание системы необходимо будет уточнять дополнительно. Уточнение описания, в свою очередь, связано со всё более точным пониманием законов физики, а значит, и всё более точным пониманием всей окружающей реальности, её прошлого и будущего. И чем точнее понятно поведение системы, тем понимание большего круга природных процессов это знание подразумевает. При этом чем выше неравновесие, тем требование к точности описания растёт стремительнее — и, например, в критическом состоянии система обладает абсолютной чувствительностью — столкнуть систему к новой динамике может воздействие самого элементарного характера. В итоге в состоянии абсолютной чувствительности динамика системы становится полностью неотделима от среды, следовательно предсказание поведения системы в критическом состоянии потребует полноты знания.

Таким образом, стремительное возрастание требования к точности описания равносильно такому же стремительному приросту знаний и о реальности вообще. Поэтому в отличие от других явлений описание мышления и аналогичных процессов невозможно ограничить некоторым уровнем материи без значительной потери в точности предсказаний. Совершая постоянные неравновесные переходы, то есть постоянно достигая критического состояния и переходя через него, система, по сути, постоянно чувствует сразу всю вселенную, «запутывается» со всей реальностью, становясь частью всех её процессов на всех уровнях. В результате продвижение в понимании мышления равносильно продвижению в понимании природы в целом, познанию всей реальности.

Дополнительно затрудняет исследование динамической системы пространственная сложность, наличие множества сложным образом взаимодействующих подсистем с нелинейным поведением или пластичность системы во времени (динамическая эволюция). Всё это есть в «системе мышления»: пространственная сложность — это сложность общей структуры мозга (коннектома), нелинейные подсистемы — это живые клетки, пластичность во времени — рост, обучение. В итоге аналогично познанию природы в целом, задолго до понимания его действительной сложности изучение мышления станет с практической точки зрения невозможным, так как время необходимое даже для ничтожного уточнения предсказаний поведения субъекта или усложнения вариантов ИИ будет стремительно приближаться к бесконечности.

***

Тем не менее, несмотря на все сложности, интеллект уже создан природой. Причём природа создала мышление вообще без каких-либо знаний и расчётов, а с помощью только естественного отбора. Используя изменчивость и наследственность, когда животное, отличающееся от других в результате некоторой случайной мутации, либо погибало, будучи слишком неподходящим для данных условий, либо выживало, давая потомство. Мутации накапливались, возникали новые виды, и так постепенно жизнь осваивала Землю, всё более точно и полно заполняя её во всех нишах и на всех масштабах, сейчас уже выбираясь и на другие планеты. Почему бы, например, не создать интеллект, повторив и ускорив этот процесс? Другими словами, если природа создала интеллект «наугад», используя только естественный отбор, то можно попробовать так же наугад создавать варианты ИИ, проверять их, оставляя лучшие и отсеивая негодные. В результате, вероятно, можно будет и создать ИИ любого уровня, и понять естественное мышление, и при этом обойтись без знаний и энергий — ведь естественный отбор, кажется, не подразумевает какие-либо исследования.

По своей сути процесс познания, мышление — это та же эволюция, естественный отбор — только знания. С тем отличием, что в процессе биологической эволюции возникают и усложняются сами «системы мышления» применительно к условиям в целом, а в процессе познания происходит усложнение конкретной «системы мышления» применительно к конкретным условиям жизни субъекта. Таким образом, в процессе познания происходит «естественный отбор» алгоритмов поведенческих действий, способствующих повышению качества жизни, более полному и точному решению задачи самосохранения и размножения, адаптации к условиям, в чём заключается общая суть любого знания. При этом возникая интуитивно, более или менее неожиданно, случайно, какие-то идеи сразу отвергаются, какие-то уточняются, развиваются и дают начало новым идеям — и так постепенно знание всё более точно и полно описывает реальность.

При этом по мере развития речи и, следовательно, возможности накапливать и усложнять знания из поколения в поколение, можно говорить уже о начале цивилизации, социальной эволюции, появлении культуры. Познание становится уже не только функцией индивида, но и всего социума, что, разумеется, расширяет возможности познавать. В итоге если следствием биологической эволюции является расширение и усложнение биосферы в целом, то следствием идущей в её контексте эволюции социума является расширение и усложнение набора алгоритмов, подразумевая при этом прогресс во всех областях деятельности человека от технологического уровня до культурного.

В результате если познание и биологическая эволюция по своему принципу один и тот же естественный отбор, то создание искусственного интеллекта по своей сути есть повторение биологической эволюции, только в контексте выразительных средств эволюции социума. И с тем отличием, что природа проводит естественный отбор вариантов интеллекта всегда «экспериментально», тогда как человек может делать это ещё и мысленно, в ходе «мысленных экспериментов». Прибегая к эксперименту реальному только с целью проверки уже предварительно отобранной в ходе мыслительного процесса гипотезы. Естественно, предварительный отбор нежизнеспособных идей в уме требует мало времени и энергии, так как сам по себе не является повторением изучаемых явлений — в отличие от эксперимента. Почему некоторого уровня знаний, исходящего из легко доступных для наблюдения и анализа явлений, можно достичь относительно быстро и с минимальными затратами. И наоборот, так как возможности человека наблюдать и анализировать ограничены, то чем сложнее знание, тем больше требуется времени и энергии, чтобы его получить.

Как показано выше, ситуация с экспоненциально растущей сложностью возникает в изучении естественного интеллекта, не позволяя понять мышление сколько-нибудь точно. В результате непонятно что и как следует перенести в интеллект искусственный, тем самым допуская большое количество вариантов ИИ, ввиду сложности анализировать которые в уме становится возможным только на самом общем уровне. В итоге в создании ИИ возникает так называемое проклятие размерности — экспоненциальный рост необходимых экспериментальных данных в комбинаторных задачах, и создание ИИ становится уже прямым повторением эволюции. Вместо «естественного отбора» гипотез в уме, приходится всё больше проводить «естественный отбор» гипотез с помощью эксперимента, создавая варианты ИИ и проверяя их непосредственно. Однако в «экспериментальной» дисциплине вряд ли можно будет не только «обогнать» биологическую эволюцию, но и хотя бы уложиться в тот же срок.

Во-первых, природа проверяет сразу множество «гипотез мышления» — таковым можно считать любое животное, включая человека, — для всех вариантов условий и решений задачи самосохранения и размножения, и её попытки не прекращаются. Во-вторых, построение гипотез и вариантов ИИ обусловлено необходимостью предварительных знаний, уровнем технологий и соответствующего представления о задачах. К примеру, в Средние века вряд ли можно было не только угадать компьютер или теорию относительности, но и совместить их с другими знаниями, технологиями и задачами — и вообще с прошлыми идеями о сути реальности, почему смысл открытия попросту был бы непонятен. Так же нельзя «опередить время» и в исследовании мышления — без соответствующего уровня теоретических знаний и технологий нельзя ни предположить гипотезу, ни проверить её, ни построить вариант ИИ, ни понять в каких задачах его можно применить. И, в-третьих, мышление — это процесс, поэтому по мере усложнения проверка вариантов ИИ требует всё большего времени.

Можно рассмотреть вариант с гипотетическим компьютером, который будет очень быстро перебирать варианты искусственного интеллекта, моделируя его работу. Однако, как уже говорилось, компьютер может только имитировать мышление, следуя программе, описывающей выявленные «внешние» проявления процесса мышления, то есть компьютер не сделает чего-либо «сам», так как физически никакого моделируемого процесса в компьютере не происходит. Например, реальный мяч покатится «сам», достаточно только по нему ударить, но моделируемый компьютером мяч «покатится», только если этот процесс также будет отображён в программе. Поэтому программу компьютеру необходимо писать со всеми подробностями моделируемого процесса, а её сложность, следовательно будет коррелировать с количеством выявленных в мышлении подробностей. Но так как все подробности мышления выявить невозможно, то любая компьютерная модель будет много проще реального мышления. При этом компьютеру невозможно будет задать критерий остановки перебора вариантов, так как он должен быть конкретным — тем отличаясь от процесса приспособления, который конкретного итога не имеет. Почему адекватность поведения каждой модели всё равно придётся отслеживать самому человеку, то есть со скоростью более или менее приближённой к реальному времени. И моделировать придётся не только всё более сложное мышление, но и среду, и чем сложнее ИИ, тем полнее должна быть модель среды, подразумевая и физические, и культурные составляющие. Но всё более точное моделирование среды — это то же самое всё более затратное приближение к полноте знания. К примеру, в моделировании поведения других людей — для моделирования культурной составляющей среды — противоречие возникает явным образом: чтобы моделировать мышление, нужно моделировать поведение других людей, но моделирование поведения других людей по сложности аналогично моделированию мышления этих людей, включая ещё и устройство их организма. Таким образом, и самый быстрый компьютер не позволит продвинуться в создании ИИ далеко.

Поэтому в итоге всё сводится к одному — возможности анализа сильно ограничены, а возможности экспериментировать у природы гораздо богаче, из-за чего «догнать» её невозможно в принципе. Так же как алгоритм не может выразить мышление — эволюцию «системы мышления», так же эволюция социума не сможет выразить биологическую эволюцию. Искусственный интеллект является некоторым частным продолжением эволюции социума, то есть некоторым частным выражением способности человека и человечества к познанию, в свою очередь, сам социум является некоторым частным продолжением биологической эволюции, частным выражением возможностей эволюции создавать животных с разными способностями. Поэтому интеллектуальных возможностей человека и возможностей социума привлекать для познания время и энергию не хватит, чтобы воспроизвести биологическую эволюцию и реализовать интеллект, способный не просто решать отдельные интеллектуальные задачи, но и достичь уровня интеллекта человека — и стать сколько-нибудь полноценным участником социума, или тем более создать свой социум «внутри» или «над» человеческим. Эволюционируя в контексте выразительных средств интеллекта людей — их способности выделять задачи, объединять усилия и сохранять цели во времени, искусственный интеллект в принципе не сможет выразить этот контекст и приблизиться к уровню интеллекта человека в той полноте, чтобы определять стратегии лучше человека, в итоге всегда оставаясь тактическим средством для решения частных задач, аналогично механизмам и компьютерам.

Таким образом, создание искусственного интеллекта, приближающегося к человеческому, в той же мере не имеет итога, как и написание алгоритма мышления или познание. Почему если сейчас на уровне понимания общих принципов мышления анализ, по-видимому, помог даже обогнать эволюцию — точно так же как на некотором общем уровне известных законов физики сейчас понятна природа в целом, то, по-видимому, ещё задолго до приближения к уровню сложности мышления человека начнётся отставание, и дальнейшее усложнение искусственного интеллекта потребует уже всё большего времени, чем на то же потратила природа. При том что и сегодняшние задачи, и социум, и человек, очевидно, не вечны. Как говорилось ранее, сложность знания можно выразить через время познания — и сложность человека скрыта в миллиардах лет «мышления» природы, происходящего на совершенно иных масштабах, чем уровень возможностей человека.

Сделанные выводы так же коррелируют с теоремами Гёделя, как и предыдущие. Формальная система существует, но выразительными средствами самой системы формула, утверждающая непротиворечивость этой системы, невыводима. Аналогично и субъект существует, но выразительными средствами самого субъекта, то есть усилиями самого человека, он невыводим. Тем не менее точных границ между тем, что можно понять и что нельзя, провести невозможно — для этого нужно оценить возможное к познанию «со стороны», то есть со стороны невозможного к познанию, что не имеет смысла. Поэтому заранее непонятно какого знания можно достичь, а значит, в любом затруднении можно надеяться найти новые методы, чтобы понять природу ещё точнее.

***

Итак, исходя из приведённых в главах выше логических аргументов, алгоритм мышления не существует — точнее, применим к описанию мышления минимально. Во-первых, потому что изменения в системе происходят сообразно среде, а не по какому-либо заранее существующему алгоритму, во-вторых, разнонаправленные изменения происходят целостно во всём объёме системы, и, в-третьих, эти изменения могут зависеть от мельчайших нюансов системы, в том числе явлений самого элементарного характера. В результате понимание мышления сильно ограничено и возможно или слишком в общем, или слишком в частном. По тем же причинам предсказание поведения возможно или в общей сути, или на очень короткий промежуток времени. В итоге нельзя перенести себя в компьютер, скопировать мышление, установить «сущность» сознания, которое «качественно» отличается от элементов мышления, или точно узнать что и как ощущает субъект.

Есть ли более конкретные основания у этих выводов? Это уже упомянутые неравновесие и нелинейность, а точнее, самоорганизация, о чём пойдёт речь, начиная с одноимённой главы. В то же время если невозможно точно установить как возникает знание, то его истинность неизвестна, поэтому прежде необходимо понять, в чём основание знания, насколько вообще можно доверять какому-либо знанию.


Предыдущая Оглавление Следующая