Банщиков Александр Витальевич. «ДОКОМПЬЮТЕРНАЯ МЕТАФОРА»: ОЧЕРК ИСТОРИИ МОДЕЛИРОВАНИЯ МЫШЛЕНИЯ

Банщиков Александр Витальевич

Санкт-Петербургский Государственный Университет,

Аспирант факультета психологии

Санкт-Петербургский Государственный Институт психологии и социальной работы

Ассистент кафедры Общей и консультативной психологии

Banshchikov Alexander V.

St. Petersburg State University,

Postgraduate student in the Psychology Department

St. Petersburg State Institute of Psychology and Social Work

Assistant in the Department of General and Consulting Psychology

E-mail: alex_banhs00@gmail.com

УДК 159.9.01

«ДОКОМПЬЮТЕРНАЯ МЕТАФОРА»: ОЧЕРК ИСТОРИИ МОДЕЛИРОВАНИЯ МЫШЛЕНИЯ

Аннотация: Техническая революция XX века вызвала лавинообразный шквал исследований в области искусственного интеллекта. Выдающиеся умы как завороженные пытались смоделировать человеческое мышление и, бесспорно, добились в этом некоторых успехов, которые естественным образом породили идею о некотором подобии нашего разума компьютерным программам. Так называемая «компьютерная метафора» сыграла ключевую роль в когнитивной революции. Однако целью настоящей статьи является показать, что попытки алгоритмизировать и механизировать человеческое мышление предпринимались задолго до возникновения когнитивистики, что дает нам основания говорить о «докомпьютерной метафоре».

Ключевые слова: логика, математика, мышление, психология

«PRECOMPUTER METAPHOR»: AN ESSAY ON THE HISTORY OF MODELING THINKING

Abstract: The technological revolution of the twentieth century triggered an avalanche of research on artificial intelligence. Eminent minds tried to simulate human thinking and undoubtedly achieved some success in this, which naturally gave rise to the idea of a certain similarity of our mind to computer programs. The so-called «computer metaphor» played a key role in the cognitive revolution. However, the purpose of this article is to show that attempts to algorithmize and mechanize human thinking were made long before the emergence of cognitive science, which gives us grounds to speak of a «pre-computer metaphor».

Key words: logic, mathematics, thinking, psychology

Когнитивная наука, а если вернее, когнитивные науки — это конгломерат научных дисциплин, которые в том или ином виде занимаются вопросами познания. Начиная от философских вопросов «что такое знание?», до попыток алгоритмизировать и смоделировать сам процесс познания на электронных носителях.

Г. Гарднер изобразил систему когнитивных наук в известной схеме, куда вошли философия, психология, искусственный интеллект, нейронаука, антропология и лингвистика (Gardner, 1985). Современная архитектура когнитивных наук куда шире – многие научные дисциплины с удивлением обнаружили что и они, в той или иной степени, относятся к познанию, а значит могут как сами подчерпнуть что-нибудь из уже открытого, так и внести свой вклад. Например, ряды когнитивных наук пополнили искусствоведенье и право.

Естественно, объект и предмет исследования наук, объединенных под знаменем «когнитивистики», не ограничиваются познанием. Однако каждая из них наработала некоторое количество данных, теорий, подходов, которые могли бы интересны, а порой неожиданны и эвристичны в рамках другой науки. Неслучайно основоположниками когнитивистики считаются психолог (Дж. Миллер), лингвист (Н. Хомский) и программисты (А. Ньюэлл и Г. Саймон) — с начала своего существования когнитивистика является мультидисциплинарной.

Как нам кажется, научное сообщество недооценивает роль психологии и психологов в вопросе создания искусственного интеллекта. Ведь, казалось бы, без понимания того, как работает «естественный интеллект» смоделировать «искусственный» не представляется возможным — что моделировать то? Однако широко известна обратная тенденция, а именно предположение о том, что психическое организованно схожим образом с компьютерными системами, кои неосознанно создаются «по образу и подобию» человеческой когнитивной системы. Это дало начало компьютерной метафоре.

Историки науки справедливо заключают, что когнитивистика сформировалась в самостоятельную междисциплинарную научную дисциплину во многом благодаря изобретению компьютеров и попытки моделирования мышления. На симпозиуме в Массачусетском технологическом институте 11 сентября 1956 года (день рождения когнитивистики), была презентация программы «Логик-теоретик» научным тандемом А. Ньюэлла и Г. Саймона. Предъявленный искусственный интеллект доказывал теоремы из математической логики Б. Рассела и А. Уайтхеда. Предложение рассматривать психические процессы по аналогии с цифровыми системами во многом определило дальнейшее развитие когнитивной психологии. Однако идея алгоритмизации мышления появилась задолго до кибернетики и ЭВМ.

Истоки компьютерной метафоры, разумеется, с рядом оговорок, т.к. ни о каких компьютерах тогда не могло быть и речи, исходят от немецкого философа, математика и логика Готфрида Вильгельма Лейбница. Именно Лейбниц поставил перед собой задачу алгоритмизировать человеческое мышление. Согласно его собственным воспоминаниям, уже в ранней молодости у него зародилась идея логического исчисления: «…я поневоле натолкнулся на ту замечательную мысль, что можно придумать некий алфавит человеческих мыслей и с помощью комбинации букв этого алфавита и анализа слов, из них составленных, все может быть и открыто, и разрешено» (Лейбниц, 1984, с. 414).

Лейбниц стремился к тому, чтобы логика сделала процесс умозаключения независимым от размышления о содержательном смысле предложений, входящих в этот процесс, подобно тому, как процесс математического вычисления не зависит от размышления о содержательном смысле знаков, применяемых к нему. Лейбниц мечтал о таком времени, когда противники, вместо того чтобы спорить, возьмут перья в руки, сядут за стол и будут вычислять. Он пытался построить арифметизированное логическое исчисление в виде некоторой вычисляющей машины (алгоритма), с тем чтобы затем путем вычисления по сформулированным правилам определять, что является истиной, а что — ложью (разумеется, не обращаясь к практике).

Искомый метод должен был «стать чем-то вроде всеобщей алгебры и дать возможность рассуждать посредством вычислений; таким образом, вместо того чтоб спорить, можно будет сказать: посчитаем! И тогда станет ясно, что ошибки в рассуждениях суть не что иное, как ошибки, связанные с вычислениями, и их можно будет обнаружить путем проверки, как в арифметике» (Лейбниц, 1984, с. 492).

Молодого Лейбница на выдвижение проекта создания «универсального языка», с помощью которого все человеческое знание, включая мораль и философские истины, может создаваться автоматически, вдохновили работы испанского монаха Раймунда Луллия (Берков, Яскевич, 2001) и его «великое искусство» (ars magna) или «универсальное искусство» (ars universalis).

«Искусство» Луллия является едва ли не первой попыткой создания системы механического (формального) исчисления истин. Это была «логическая машина» состоявшая из семи вращающихся вокруг одного центра кругов. На каждом из этих кругов были написаны слова, обозначающие понятия (например, «бог», «человек», «знание», «истина», «справедливость», «количество» и др.) и логические отношения (например, «равенство», «различие», «противоречие» и др.). Вращая эти концентрические круги, можно было получать сочетания понятий. Луллий был убежден в том, что ему удалось изобрести универсальный способ отделения истины от лжи.

Луллий «полагал, что возможно, не изучая самих явлений природы и не зная наук, дать ответы на любые научные вопросы при помощи открытого им “великого искусства”» и даже более того – «Таким чисто механическим методом, по мнению Луллия, могут быть построены все науки, и этот метод якобы в силах разрешить все научные проблемы» (Маковельский, 2004, с. 273-274).

Естественно, такая амбициозная попытка была воспринята со скепсисом. Категорически осудил эту попытку Ф. Рабле, иронизировал над ней Ф. Бэкон, издевательскую сатиру на «мыслительную машину» создал Дж. Свифт.

К сожалению, наработки Лейбница в области математической логики не публиковались при его жизни и были не известны широкой общественности. Математическая логика была повторно открыта во второй половине XIX века английским логиком и математиков Джорджем Булем.

Буль исходил из идеи аналогии между алгеброй и логикой и рассматривал логику как алгебру, но лишь с нулем (ложь) и единицей (истина). Существенное различие между логикой и алгеброй Буль видел в том, что в первой всегда имеет место закон идемпотентности (x*x=x), в то время как во второй равенство x*x=x верно лишь при значениях x=1 или x=0, являющихся корнями уравнения x*x-x=0 (Берков, Яскевич, 2001). Буль был уверен, что сформулированная им двоичная алгебра полностью описывает законы мышления и будучи последовательным, назвал свою книгу, вышедшую в 1858 году, сообразно – «Законы мышления». Логические исчисления Буля сыграют впоследствии важную роль при создании уже современных цифровых электронных систем.

Философско-логическое наследие Буля подверглось переработке и обобщению в работах его ученика Уильяма Стэнли Джевонса, более известного по работам в области политэкономии и теории предельной полезности.

Именно благодаря Джевонсу булева алгебра приобрела законченный вид, но что наиболее интересно относительно нашей темы, он является создателем «мыслительной машины», позволяющей механически воспроизвести некоторые процессы человеческого мышления. Машина Джевонса была основана на более детально разработанной формальной логике, чем логические исчисления, которые строил Лейбниц (Берков, Яскевич, 2001).  Согласно А.О. Маковельскому, Джевонс «возродил» машину Луллия (Маковельский, 2004).

«Мыслительная машина» могла не только выводить заключения из посылок, но и проверять равносильность выражений, упрощать логические формулы, устанавливать, какие утверждения о данном классе можно выразить в терминах некоторых других классов, устанавливать гипотезы, из которых следует данное выражение, проверять правильность силлогизмов и т.д. Правда, логический вывод, полученный машиной, нуждался в интерпретации человеком. Несколько позже машина Джевонса была воссоздана и улучшена отечественными учеными П. Д. Хрущовым и А. Н. Щукарёвым.

К сожалению, объем настоящей статьи не позволяет подробнее углубиться в историю создания вычислительных машин, однако, несомненно, достойными упоминания являются английский ученый Чарльз Бэббедж, работавший в области математики, вычислительной техники и механики, и Вэнивар Буш, американский ученый, инженер, советник по науке при президенте Рузвельте.

Бэббидж с 1828 по 1839 год занимал Люкасовскую кафедру по математике в Кембриде, разработал проект вычислительного устройства, который, правда, ему не суждено было завершить. Тем не менее, его идеи оказали значительное влияние на дальнейшую работу в этой области. Буш является создателем первой хорошо смонтированной большой вычислительной машины — дифференциального анализатора, который, к слову, производил вычисления без помощи электричества, а лишь за счет вращающихся дисков.

Трудно переоценить роль технических метафор и аналогий в исследовании человеческого разума.  До того, как его начали сравнивать с компьютером, ученые, вдохновленные техническими достижениями своей эпохи, в качестве метафоры использовали сложную систему фонтанов в королевских садах (Р. Декарт), телеграф (Г. Гельмгольц), телефонную станцию (И.П. Павлов), радиоприемник (А.А. Ухтомский) и мн. др.

Как мы видим, попытки смоделировать мышление человека появились задолго до цифровых вычислительных систем. Как нам кажется, сама попытка его смоделировать означает претензию на представление мышления в виде алгоритмов и механических процессов, т.е. речь может идти о «докомпьютерной метафоре». Данный факт не позволяет согласиться с часто встречающейся позицией, будто рассмотрение психических процессов по аналогии с работой компьютера, является чем-то инновационным, а то и революционным. Подобные попытки предпринимались с XIII века!

Непосредственно уже компьютерная метафора, сформировавшаяся в 60-е годы[1] XX века, исходит из того, что у нашей психики есть:

1. устройство ввода-вывода информации;
2. два основных вида памяти: кратковременная (оперативная) и долговременная;
3. «центральный процессор», который занимается решением задач.

В рамках этой метафоры мозг рассматривается как аналог hardware или «железа» (аппаратное обеспечение), которое имеет подсистему входов: анализаторы (глаза, уши и т.д.), процессор со встроенными программами (память, мышление), также есть подсистема выходов или эффекторы (моторно-двигательный аппарат, речь), а вся система действует по принципу обратной связи. А.М. Парнах отмечает, что из подобного описания выпадает важный компонент психической жизни – бессознательное, и в качестве компьютерного аналога предлагает BIOS, набор микропрограмм создающих необходимую программную среду для запуска операционной системы (Парнах, 2019, с. 332)

Как пишет профессор Петра Дрюер: «Сегодня человеческий мозг обычно рассматривается как калькулятор для ввода данных и выдачи результатов, душа и соответственно разум – как прикладное программное обеспечение, состояния нейронов мозга – как внутреннее строение компьютера, процессы мышления – как алгоритмы. Человеческое познание стало вычислительным процессом» (Drewer, 2003). Последнее, как полагают когнитивисты, основная заслуга компьютерной метафоры. Со времен В. Вундта полагали, что процесс познания происходит посредством энергетического обмена организма со средой, а соблюдение принципа сохранение энергии требует признания психофизического параллелизма (Величковский, 1982). Изобретение же ЭВМ показало, что процесс переработки информации может потреблять незначительное количество энергии. Это сменило взгляд на познание как на энергетический обмен, которое стало восприниматься как обмен информационный.

А. Ньюэлл т Г. Саймон – одни из основателей когнитивистики – пишут относительно программного моделирования мышления следующее: «Психология открыла важное новое орудие, мощь которого, кажется, соизмерима со сложностью явлений, подлежащих научному объяснению» (Ньюэлл, Саймон, 1965, с. 474). В науке часто прибегают к методу моделирования, когда изучать объект напрямую, по тем или иным причинам, возможности нет, и на программное моделирование возлагались больше надежды. Ведь, как казалось исследователям, более удачную модель вряд ли получится создать.

Но насколько правомерна данная метафора? В учебном пособии по логике, А.Д. Гетманова, критикуя идею Лейбница, выносит приговор претензиям на создание «мыслящей машины»: «…представление Лейбница о полной замене человеческого мышления вычисляющей машиной неправомерно. Построить такое универсальное исчисление, с помощью которого всегда можно было бы отличить истину от лжи, в принципе нельзя» (Гетманова, 1986, с. 100).

И действительно, несмотря на значительные успехи в развитии науки и техники, все известные до настоящего моменты попытки создать «настоящий» искусственный интеллект не увенчались успехом. Отчасти, причиной возникновения сложностей в формализации человеческого мышления может являться то, что живое мышление неформально. Как замечает в предисловии к русскому изданию работы А. Тьюринга «Может ли машина мыслить?» профессор С.А. Яновская: «…ясно, что мышление человека происходит, конечно, по определенным законам, которые люди еще со времен Аристотеля и древних Китая и Индии пытались сформулировать в виде правил логики. Естественно спросить себя: нельзя ли с помощью этих правил составить список предписаний, схему алгоритма, или программу, следуя которой «машина» будет имитировать умственную деятельность человека? Но правила логики основаны не только на тех законах, по которым происходит действительное мышление у людей. <…> Они мыслят в действительности не формально, а содержательно» (Тьюринг, 2016).

С этим соглашается М. Хант: «Столетиями думали, что мышление совершается по законам логики. <…> Исследования когнитивистов показали, что рассуждения, ошибочные в строго логическом смысле, весьма практичны в обычных ситуациях. <…> Марвин Минский утверждает, что искусственный интеллект также не может опираться на одну лишь формальную логику, так как в реальной жизни мы пользуемся здравым смыслом, который во многом ей не подчинятся» (Хант, 1991, с. 40-41).

Дж. фон Нейман, в своей статье «Общая и логическая теория автоматов» наглядно демонстрирует, как на самом деле удивительная наша нервная система: «…ЭНИАК весит 3- тонн и потребляет 150 киловатт, тогда как центральная нервная система человека, которая в функциональном отношении в миллион раз сложнее, имеет вес в несколько фунтов и умещается в человеческом черепе» (Нейман, 2016).

Современные технологии, естественно, шагнули далеко вперед, по сравнению с передовыми разработками, с которыми был знаком уважаемый ученый. Однако несмотря на то, что каждый теперь носит портативный компьютер у себя в кармане, мы так и не приблизились к разгадке человеческого разума.

Нейман проводит ряд аналогий, демонстрируя, что у нервной системы человека есть много общего с цифровыми машинами: «Нейрон передает импульс. По-видимому, в этом состоит основная его функция, хотя последнее слово относительно этой функции и о том, ограничивается ли ею роль нейрона в центральной нервной системе, еще далеко не сказано. Нервный импульс в основном подчиняется принципу «включено-выключено», «все или ничего», и его можно сравнить с двоичной цифрой» (Нейман, 2016).

Нейман признает сложность организации нервной системы человека и, очевидно, мы намного меньше знаем об ее устройстве и принципах работы, в сравнении с искусственными автоматами. Тем не менее, Нейман полагает, что рассмотрение некоторых закономерностей устройства живых организмов может быть весьма полезно при изучении и проектировании автоматов.

Эта мысль не нова. История науки и техники знает много примеров, когда человек решает инженерные задачи подражая живой природе. Однако Нейман считает, что обратное тоже верно и «многое из опыта нашей работы с искусственными автоматами может быть до некоторой степени перенесено на наше понимание естественных организмов» (Нейман, 2016).

В этом, по большому счету, и есть суть компьютерной метафоры. Любая метафора груба и приблизительна, но содержит в себе некоторый эвристический потенциал, позволяющий сделать новый рывок в развитии науки.

Однако есть и опасность. Например, профессор Хельмут Люк делает весьма интересный вывод из компьютерной метафоры: «Так как метафоры являются не только образами и аналогиями, а могут имплицитно управлять поведением, в компьютерной метафоре заложена опасность: человек кажется программируемым, а человеческие слабости и ошибки можно считать всего лишь ошибками программирования» (Люк, 2012, с. 207). На ум сразу приходят известные строки Э. Фромма[2]: «В прошлом опасность состояла в том, что люди становились рабами. Опасность будущего в том, что люди могут стать роботами» (Фромм, 2016, с. 395).

Продуктивность компьютерной метафоры в когнитивистике подтверждается шквалом оригинальных исследований и теорий. Главное помнить, что, хоть человеческий разум и подобен компьютеру, это едва ли означает их тождественность друг другу. Модель не тождественна моделируемому объекту, иначе она не была бы моделью.

Когнитивисты уже сейчас отмечают, что предложенная метафора вкупе с информационным подходом упускают ряд весомых факторов, влияющих на человеческое познание. Во-первых, в рамках компьютерной метафоры не ставится вопрос относительно когнитивного развития: «программа» либо стоит на нашем «железе», либо не стоит, игнорируя факт поэтапного развития когнитивных функций. Во-вторых, т.к. в рамках информационного подхода акцент делается, что характерно, на информации и процессах ее переработки, а процесс ввода и вывода информации, хоть и учитывался как данность, но оставался без должного внимания, ввиду каузальной силы метафоры. Современные же исследования ставят вопрос о вкладе телесного опыта в познание, что выражается в новом исследовательском подходе — embodied cognition. В-третьих, одним из направлений для критики стало обнаруженное несоответствие дедуктивных выводов, сделанных на основе компьютерной метафоры, с принципами работы мозга. Это вызвало повышенный интерес к нейропсихологическим или лучше сказать нейрокогнитивным исследованиям. Однако, есть и другая сторона: как пишет, например, А.А. Филатова: «…сквозь нескончаемый поток восторженных и обещающих радужные перспективы возгласов все более отчетливо пробивается критический голос, призывающий осторожнее относиться к разного рода «нейросенсациям», не преувеличивать роль нейронаучных толкований всех аспектов человеческой жизни и быть аккуратнее с «культом мозга», поскольку любые культы имеют тенденцию к узурпации всего ценностно-смыслового пространства и склонны проявлять нетерпимость к любому инакомыслию» (Филатова, 2017, с. 113). М.В. Фаликман уже констатирует этот «внутрипарадигмальный сдвиг» в сторону изучения мозгового субстрата (Фаликман, 2015).

Мы полагаем, что компьютерная метафора выполнила свою историческую роль. Психологии познания нуждается в новой прорывной метафоре, а вернее – в новой, обобщающей теории, которую еще предстоит создать.

 

Использованные источники:

1. Берков В. Ф., Яскевич Я. С. История логики : учебное пособие для вузов — Минск : Новое знание, 2001. — 169 с.
2. Величковский Б.М. Современная когнитивная психология. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1982. 336 с.
3. Гетманова А.Д. Логика : Учеб. для пед. вузов — М. : Высш. шк., 1986. – 287с.
4. Лейбниц Г.В. Сочинения в 4 томах: Т.3. /Ред. и сост., авт. вступит. статей и примеч. Г. Г. Майоров и Λ. Л. Субботин; перевод Я. М. Боровского и др. — М.: МЫСЛЬ, 1984. — 734 с.
5. Люк Х. История психологии. Течения, школы, пути разаития / пер. с немецкого М.В. Волкова, науч. ред. В.М. Волкова; послесловие В.П. Зинченко. – М.: Научный мир, 2012. – 272 с.
6. Маковельский А.О. История логики М.: Кучково поле, 2004. — 480 с.
7. Ньюэлл А., Саймон Г. Имитация мышления человека с помощью электронно-вычислительной машины // Психология мышления : Сборник переводов с нем. и англ / Под ред. и с вступ. статьей канд. пед. наук А.М. Матюшкина. — Москва : Прогресс, 1965. – С. 457-474
8. Парнах, А. М. Компьютерная метафора: философские аспекты / А. М. Парнах // Актуальные проблемы гуманитарных и социально-экономических наук : сборник научных трудов Института инновационных технологий и государственного управления ФГБОУ ВО «МИРЭА — Российский технологический университет». – Москва : ООО «Издательство «Спутник+», 2019. – С. 329-334
9. Тьюринг А. Может ли машина мыслить? = Can the machine think? : с приложением статьи Дж. фон Неймана «Общая и логическая теория автоматов» / пер. с англ. Ю. А. Данилова ; под ред. и с предисл. С. А. Яновской ; вступ. ст. Б. В. Бирюкова. — Москва : URSS : Ленанд, 2016. – 110 с.
10. Фаликман, М.В. Когнитивная парадигма: есть ли в ней место психологии? // Психологические исследования, 8(42). 2015 С. 3-13 https://doi.org/10.54359/ps.v8i42.528
11. Филатова, А. А. «Мозговой штурм»: нейронаука за пределами нейронауки / А. А. Филатова // Философия науки. – 2017. – № 3(74). – С. 106-121. – DOI 10.15372/PS20170308
12. Фромм Э. Здоровое общество / пер. с англ. Т. Банкетовой, С. Карпушиной – Москва : Издательство АСИ, 2016. – 448 с.
13. Хант М. Вселенная внутри: новая наука исследует человеческий разум // Когнитивная наука и интеллектуальная технология. Реферативный сборник. М. 1991.С. 28-51
14. Drewer P. Die kognitive Metapher als Werkzeug des Denkens. Zur Rolle der Analogie bei der Gewinnung und Vermittlung wissenschaftlicher Erkenntnisse (Forum für Fachsprachenforschung). Tübingen: Gunter Narr. 2003. 422 S.
15. Gardner H. The mind’s new science : A history of the cognitive revolution — New York : Basic books, Cop. 1985. — 423 pp.

[1] Хотя впервые мозг с компьютером сравнил Дж. Фон Нейман еще в 1948 году (Gardner, 1985, с. 10), но эвристический потенциал такого сопоставления «выстрелил» несколько позже.

[2] Фромм вдохновлялся речью Э. Стивенсона, одного из лидеров демократической партии США, прочитанную им в стенах Колумбийского университета в 1954 году.