Капра Фритьоф - Паутина жизни. Новое научное понимание живых систем
Например, в красном цвете нет ничего «информативного», за исключением того, что, будучи включенным в культурную сеть соглашений и технологическую сеть дорожного движения, он ассоциируется с остановкой на перекрестке. Если бы люди из какой-то иной культуры приехали в один из наших городов и увидели красный свет светофора, он, скорее всего, не имел бы для них никакого смысла. Передачи информации не произошло бы. Подобным же образом время дня и дата абстрагируются нами от сложных понятий и идей, связанных с солнечной системой, астрономическими наблюдениями и культурными условностями.
Эти соображения применимы и к генетической информации, закодированной в ДНК. Варела поясняет, что понятие генетического кода было абстрагировано от лежащей в его основе метаболической сети, в которой только и имеет смысл этот код:
Долгие годы биологи рассматривали протеиновые последовательности как инструкции, закодированные в ДНК. Очевидно, однако, что триплеты ДНК могут заранее определять содержание аминокислот в протеине только в том случае, если они включены в клеточный метаболизм, то есть в тысячи ферментных «правил» в сложной химической сети. И только благодаря возникновению внезапных регулярностей в такой сети в целом, мы можем вынести за скобки этотметаболический фон и тогда уже рассматривать триплеты как коды для аминокислот23.
Матурана и Бэйтсон
Отказ Матураны от идеи о том, что познание включает ментальное отображение независимого мира, служит ключевым различием между его концепцией процесса познания и теорией Грегори Бэйтсона. Матурана и Бэйтсон, практически одновременно и независимо друг от друга, пришли к революционной идее отождествления процесса познания с процессом жизни24. Но они подошли к ней с совершенно разных сторон: Бэйтсон основывался на своем глубоком интуитивном понимании природы разума и жизни, подкрепленном тщательными наблюдениями над живым миром; Матурану вели его попытки определить — на основе нейробиологических исследований — паттерн организации, присущий всем живым системам.
Бэйтсон, работая в одиночку, годами оттачивал свои «критерии ментального процесса», но так и не развил их в теорию живых систем. Матурана, в противоположность ему, сотрудничал с другими учеными в разработке теории организации живого, которая обеспечила теоретическую основу для понимания процесса познания как процесса жизни. Как отмечает в своей обширной статье «Понять Бэйтсона и Матурану» исследователь социальной сферы Пол Делл, Бэйтсон сосредоточился исключительно на эпистемологии (природе знания) в ущерб онтологии (природе бытия):
Для Бэйтсона онтология остается «нехоженой дорогой»… У эпистемологии Бейтсона нет онтологии, которая могла бы стать ее основанием… Я убежден, что труды Матураны содержат как раз ту онтологию, которую Бэйтсон так и не разработал25.
Изучение бэйтсоновских критериев ментального процесса показывает, что они распространяются как на структуру, так и на паттерны живых систем; возможно, из-за этого многие ученики Бэйтсона находили их достаточно сложными для понимания. Внимательный анализ этих критериев выявляет также заложенное в их основу верование, что познание сводится к ментальному отображению объективных характеристик мира в познающей системе26.
Бэйтсон и Матурана, независимо друг от друга, разработали революционную концепцию разума, основанную на кибернетике. Бэйтсон способствовал развитию этой традиции еще в 40-е годы. Возможно, именно его увлечение кибернетическими идеями в период их становления привело к тому, что Бэйтсону так и не удалось выйти за пределы компьютерной модели познания. Матурана же, в отличие от него, отказался от этой модели и разработал теорию, в которой познание рассматривается как акт «сотворения мира», а сознание — как феномен, тесно связанный с языком и абстрактным мышлением.
Пересмотр компьютерной модели
На предыдущих страницах я неоднократно подчеркивал различия между теорией Сантьяго и компьютерной моделью познания, разработанной в рамках кибернетики. Теперь было бы полезно еще раз взглянуть на компьютеры в свете нашего нового понимания познания, чтобы развеять дымку недоразумений, окутывающую «компьютерный интеллект».
Компьютер обрабатывает информацию. Это означает, что он манипулирует символами на основе определенных правил. Символы представляют собой определенные элементы, загружаемые в компьютер извне; в ходе обработки информации изменений в структуре машины не происходит. Физическая структура компьютера неизменна, она определена замыслом разработчика и конструкцией.
Нервная система живого организма функционирует существенно иначе. Как мы видели, она взаимодействует со своим окружением, постоянно изменяя свою структуру таким образом, что в каждый определенный момент ее физическая структура является записью предыдущих структурных изменений. Нервная система не обрабатывает информацию из внешнего мира, но, наоборот, творит некий мир в процессе познания.
В человеческом познании используется язык и абстрактное мышление и, следовательно, символы и ментальные отображения; но абстрактная мысль — это лишь малая часть человеческого познания, и, вообще говоря, она не служит основой для наших повседневных решений и действий. Человеческие решения никогда не бывают в полной мере рациональными, зато всегда окрашены эмоциями; человеческая мысль всегда погружена в телесные ощущения и процессы, которые вносят свой вклад в полный спектр познания.
В книге «Компьютеры и познание» исследователи компьютеров Терри Уиноград и Фернандо Флорес подчеркивают, что рациональная мысль отфильтровывает и отбрасывает подавляющую часть когнитивного спектра и тем самым вызывает «слепоту абстракции». Подобно шорам, термины, принятые нами для самовыражения, ограничивают диапазон нашего взгляда на мир. В компьютерной программе, как поясняют Уиноград и Флорес, различные цели и задачи формулируются в терминах ограниченного набора объектов, свойств и операций; этот набор и воплощает ту слепоту, которая приходит вместе с абстракциями, необходимыми для создания программ. Однако:
Существуют ограниченные типы задач, в которых эта слепота не исключает достаточно разумного поведения. Например, многие игры предполагают прямое применение… таких программ, которые позволяют переигрывать соперника-человека… Это те области, в которых идентификация требуемых характеристик весьма прямолинейна, а природа решений имеет четкий и ясный характер27.
Большая путаница вызвана тем, что компьютерщики используют слова «интеллект», «память» и «язык» для описания компьютеров, тем самым как бы уравнивая эти понятия с человеческими феноменами, хорошо известными из повседневного опыта. Это серьезная ошибка. Например, самая суть разума заключается в том, чтобы действовать наилучшим образом в условиях неопределенной проблемы и неочевидных решений. Разумное человеческое поведение в таких ситуациях основано на здравом смысле, накопленном из жизненного опыта. Здравый смысл, однако, недоступен компьютерам из-за слепоты абстракции и неизбежной ограниченности формальных операций; поэтому и невозможно запрограммировать компьютер на разумность28.
Одновременно с идеей искусственного интеллекта появился и великий соблазн запрограммировать компьютер на понимание человеческого языка. Однако после нескольких десятилетий тщетной работы над этой проблемой изобретатели АИ (автоматического интерпретатора) начинают понимать, что все их усилия обречены на неудачу: компьютерам не дано в более или менее достаточной степени понять человеческий язык29. Причина в том, что язык вложен в паутину социальных и культурных условностей, которая содержит и негласный контекст смысла. Мы понимаем этот контекст, потому что он эквивалентен нашему здравому смыслу, но компьютер нельзя запрограммировать на здравый смысл и, следовательно, на понимание языка.
Это положение может быть проиллюстрировано множеством простых примеров, вроде текста, приведенного Терри Уиноградом: «Томми только что подарили новый набор кубиков. Он как раз открывал коробку, когда вошел Джимми». Как поясняет Уиноград, компьютер ни за что не догадается, что лежит в коробке, мы же сразу предполагаем, что в ней лежат новые кубики Томми. Мы-то знаем, что подарки обычно приносят в коробках и что самое естественное в этом случае — открыть коробку. И, что еще более важно, мы полагаем, что два предложения в тексте взаимосвязаны, тогда как компьютер не видит смысла в том, чтобы связывать коробку с кубиками. Другими словами, наша интерпретация этого простого текста основана на некоторых связанных со здравымсмыслом предположениях и ожиданиях, недоступных компьютеру30.
