Академик В. М. Глушков – пионер кибернетики - Деркач В.П (бесплатные онлайн книги читаем полные txt) 📗
Легко показать, что информационная модель, представленная в каком угодно языке (естественном или искусственном), может быть очень просто закодирована в любом другом языке, если только этот последний язык содержит в своем алфавите более чем одну букву. Правила такого кодирования чрезвычайно просты. С помощью соответствующего кодирования любая информационная модель может быть представлена в виде последовательности чисел и в таком виде введена в память электронной цифровой машины.
Однако одного запоминания информационной модели недостаточно. Необходимо еще привести в действие заложенные в модель правила преобразования информации. А эти правила отличаются бесконечным многообразием; ведь одно дело – информационная модель простых механических объектов, и совсем другое дело – информационные модели объектов биологических или социальных.
Тем более удивительно, что современная наука нашла способ единообразного представления правил преобразования информации в информационных моделях любой природы. В основе этого способа лежит идея разложения правил преобразования информации на элементарные правила. Оказалось, что все многообразие правил преобразования информации может быть получено в результате различных комбинаций конечного (и притом весьма небольшого) числа типов элементарных правил. Подобно тому, как качественно различные материальные тела складываются из относительно небольшого числа типов элементарных частиц, точно так же из небольшого числа типов элементарных правил преобразования информации складываются, в конечном счете, правила преобразования информации в информационных моделях любых (в том числе и качественно отличных друг от друга) объектов.
Идея разложения произвольных правил преобразования информации на элементарные правила и есть как раз вторая из упомянутых выше идей, на которых базируется доказательство универсальности современных электронных цифровых машин. Оказывается, что набор операций в этих машинах содержит все типы элементарных правил. Поэтому с помощью таких операций может быть представлена (или, как принято говорить, запрограммирована) любая система правил преобразования информации, которая может встретиться при информационном моделировании любого объекта.
Следует отметить, что универсальные цифровые машины были открыты чисто теоретическим путем около 30 лет тому назад, задолго до их практического воплощения в электронные схемы. За это время была доказана принципиальная возможность реализации в подобных машинах всех известных в настоящее время видов информационных моделей. Более того, виднейшими математиками специально предпринимались попытки теоретического построения таких информационных моделей, которые нельзя было бы реализовать на уже существующих универсальных цифровых машинах. Все эти попытки оказались безрезультатными.
Таким образом, в настоящее время факт принципиальной возможности программирования на современных электронных цифровых машинах любых информационных моделей установлен не менее твердо, чем факт возможности разложения любого материального объекта на элементарные частицы. Важно еще раз подчеркнуть, что речь идет здесь именно о моделях любой (а не только математической) природы.
Очень важным в теоретико-познавательном отношении является вопрос об информационной модели мозга. Поскольку информационная модель представляет собой просто описание строения и закономерностей поведения моделируемого объекта, то в чисто принципиальном плане мы должны признать возможность построения в будущем сколь угодно точных информационных моделей мозга. Отрицать этот факт – значит отрицать безграничные возможности человеческого познания.
Но как только та или иная модель построена, ее можно запрограммировать и тем самым реализовать в виде динамической (действующей) модели на уже существующих универсальных электронных цифровых машинах. При достаточно точном информационном моделировании будут промоделированы, в частности, и все основные функции мозга и прежде всего функция мышления. Как и мозг, подобная модель должна в будущем “самопрограммироваться” на любые виды умственной деятельности, не исключая и ее самые высокие творческие формы.
Нужно сразу подчеркнуть, что речь идет здесь о принципиальной возможности, а не о том, что может быть сделано сегодня или завтра. В настоящее время описание закономерностей работы мозга, закономерностей процессов мышления находится еще в самом зачаточном состоянии. Те закономерности, которые в достаточной мере изучены (например, закономерности образования условных рефлексов или механизм возникновения языковых понятий), уже сейчас успешно моделируются на электронных цифровых машинах. В целом же по этой проблеме предстоит еще столь много работы, что говорить о сколько-нибудь удовлетворительной информационной модели мозга пока совершенно преждевременно.
Однако и в чисто принципиальном плане вывод о возможности моделирования на машине всех видов деятельности мозга может вызвать недоумение. Не кроется ли в этом выводе заключение о тождественности высших форм движения с низшими? Легко, однако, понять, что оснований для такого рода опасений в действительности нет. По самому определению модели она должна в чем-то непременно отличаться от объекта, иначе она не будет моделью, а просто совпадет с самим объектом. В отношении информационных моделей это общее свойство моделирования проявляется особенно ярко. Ведь существо всякой информационной модели состоит не в копировании объекта, а в описании его поведения.
Предположим, например, что кому-либо удалось построить более или менее точную информационную модель всех процессов, происходящих в том или ином живом организме, скажем, в обыкновенной корове. Будучи реализована на машине, такая модель описывала бы, в частности, процесс образования молока. Но употреблять подобное “информационное молоко” в качестве пищи было бы, разумеется, невозможно. Возможно, правда, что глубокое проникновение в суть происходящих в организме коровы процессов (необходимое для сколько-нибудь точного информационного моделирования) позволит химикам разработать способ производства искусственного молока, вполне заменяющего естественное, однако к проблеме информационного моделирования это уже не имеет прямого отношения.
Другой пример – из области моделирования социальных отношений. Предположим, что какой-нибудь клерк досконально изучил жизнь, характер и привычки своего хозяина-банкира. Ему нетрудно в мечтах воспроизвести с достаточной точностью поведение своего хозяина в тех или иных условиях. В соответствии с нашей терминологией это будет означать, что в мозгу клерка реализована информационная модель банкира. Каждому ясно, однако, что наш клерк не станет от этого богаче ни на один цент, а его положение в обществе останется таким же, каким оно было и раньше.
Приведенные примеры при всей своей примитивности позволяют понять существо одного весьма распространенного заблуждения. Дело в том, что при популяризации достижений современной науки, и, прежде всего, достижений кибернетики, очень часто совершается ошибка отождествления информационной модели объекта с самим объектом. Рассуждают здесь примерно таким образом: если в принципе можно построить информационную модель любого объекта (а это, как уже отмечалось выше, сегодня неоспоримый факт), то такая модель будет в каждый данный момент “знать”, что должен делать моделируемый объект, например, человек. Имея подобную информацию, кажется уже чисто техническим делом создать устройства, приводимые в движение на основе этой информации и имитирующие моделируемый объект уже не в информационном, а в прямом смысле. В конечном счете приходят к выводу о возможности создания “искусственного человека”, общества, состоящего из машин, и т. п.
В абстрактно-техническом плане подобные проекты, какими бы далекими от реализации при современном уровне знаний они ни были бы, нельзя считать абсолютно беспочвенными. Однако они сразу же становятся несостоятельными, как только с абстрактно-технической точки зрения мы
