В Пушкин - Информатика, кибернетика, интеллект

Итак, концепция С. Оно основана на избыточности генетического материала и ее функциональном значении в эволюции. Избыточность в этой концепции выступает как механизм и основа самоорганизации, позволяющая избежать консервативного влияния естественного отбора, "работающего лишь на нужды сегодняшнего дня". В этом отношении концепция С. Оно примыкает к теориям М. Эйгена и И. Пригожина, отличаясь от них, очевидно, тем, что она обращена к явлениям макроэволюции, а это в математически строгих теориях М. Эйгена и И. Пригожина еще недости

112

жимо. Идеи С. Оно ориентированы на биологию развития, центральная проблема которой - действие генов в онтогенезе. Происходит перенос центра тяжести с бактериальных и фаговых систем на изучение молекулярно-генетических процессов высших организмов с присущим им сложным циклом развития, одним из атрибутов которого выступает процесс дифференцировки.

Образование пространственной дифференцировки как явления самоорганизации в онтогенезе остается, однако, необъясненным, несмотря на замечательные успехи в генетике и в биохимии нуклеиновых кислот. Это понятно, если учесть, что рассмотренные проблемы являются комплексными. Состояние разработанности последних свидетельствует о том, что общие биологические закономерности нельзя понять, не выходя за их пределы.

Таким образом, основные эвристические понятия рассмотренных теорий это понятия самоорганизации, ценности информации, диссипативной структуры, избыточности и так далее, содержащие существенно кибернетический аспект. То же можно сказать об идеях и методах данных теорий. Последние опираются, например, на представления биофизических явлений машинами Тьюринга, на построение сложных и точных химических сетей передачи информации и т.д. М. Эйген пишет: "Эволюцию на молекулярном уровне можно считать некой игрой, в которой разум игрока заменен селективным "инстинктом", призванным содействовать выживанию среди хаотически проявляющихся воздействий внешнего мира. Поэтому мы считаем, что теория игр... является ключом к любому дальнейшему обобщению теории эволюции" [61]. Качественный анализ информационных генетических систем управления включает выделение элементов и подсистем, механизмов памяти, потоков информации, выяснение их свойств и функций, путей эволюции и обусловленных ими общих свойств генетических систем. Используются и генетико-лингвистические аналогии.

Предпосылки самоорганизации, которые обычно рассматриваются в той или иной науке (биологии, химии, физике), носят комплексный характер; причем синтезирующая роль по отношению к разнокачественной проблематике в этой области принадлежит понятиям и принципам кибернетики [62]. Характерно, что понятие самоорганизации помогает разъяснению многих проблем, связанных с искусственным интеллектом, машинизацией мышления, автоматизацией восприятия, усилением мыслительных способностей, с машинами для индуктивного вывода, с клеточной организацией, ростом, эволюцией и т.д. Поэтому можно считать, что не только к многочисленным феноменам самоорганизации, но и к предпосылкам собственно самоорганизации (как явления возникновения жизни) следует подходить в известном смысле как к проблемам биокибернетики. Если по признанию специалистов в области биофизики высокая сложность биологически эволюционирующих систем делает пока что нереальным построение физи

113

ческой теории эволюции в целом, то с помощью кибернетики эта проблема разрешима. Кибернетика ориентирована на такого рода сложные задачи. Понятие сложности, вызванное первоначально оценкой системы с позиции "из чего она состоит", постепенно с развитием кибернетики эволюционировало до понятия, включающего как структурные, так и функциональные характеристики.

Биофизические концепции самоорганизации материи свидетельствуют о трансспецифичности материальных атрибутов жизни, выявляя тем самым псевдонаучный характер неовиталистического истолкования сущности жизни. Они смещают основание существования биологических наук в сторону биофизических и биокибернетических принципов, создавая методологическую основу для стиля мышления с существенно дедуктивно-аксиоматической ориентацией.

3. Принципы самоорганизации и природа интеллекта

Поведение биологических объектов отличается от поведения существующих ЭВМ наличием процессов самоорганизации. Принципы самоорганизации (в особенности эвристической самоорганизации) служат методологическим базисом в восхождении от абстрактных постулатов к конкретным разработкам проблемы искусственного интеллекта. Это непосредственно относится, например, к области эвристической теории поведения, где "работа по эвристическому программированию характеризуется поисками новых, более мощных эвристических методов для решения сложных задач и мало интересуется тем, какая физическая основа (нервная или иная) была бы минимально достаточна для реализации эвристической программы" [63].