В Пушкин - Информатика, кибернетика, интеллект

Между нетворческими и творческими мыслительными процессами нередко проводится такое разграничение: нетворческое (схематичное) мышление выразимо с помощью алгоритма, в то время как творческое мышление - нет. Так как автомат совершает операции только с помощью алгоритма, а творческие процессы принципиально неалгоритмизируемы, моделирование их на вычислительной машине невозможно.

Однако благодаря эвристическому программированию, выявляющему элементарные информационные процессы, лежащие в основе сложных форм деятельности мозга, в универсальных кибернетических машинах удается воспроизводить способность человека к творческой деятельности, отличной от простых логических операций. По замечанию М. Минского, "мы должны быть готовы также к открытию эффективных путей эвристического программирования, которые не имитируют человеческого поведения" [6]. До возникновения современной эвристики в силу того, что физиологические исследования не охватывают сложных мозговых процессов, существовал разрыв между физиологией и психологией мышления. Эвристическое программирование помогает преодолению этих трудностей; оно способствует созданию материалистической теории и экспериментальных методов, позволяющих выявлять системы принципов переработки информации в головном мозге человека и идти в направлении создания целостной теории нервно-психических познавательных процессов.

Важное значение приобретает изучение процедур организации элементарных информационных процессов в программе различных уровней, поскольку живая природа представляется иерархически структурированной. Характерно, что при статистическом типе образования высшего яруса взаимная заменяемость объектов низ

153

шего яруса получается сама собой, а это сильно повышает надежность функционирования рассматриваемых систем. Таким образом открываются возможности для перехода от случайного выявления отдельных принципов (например, принципа проб и ошибок перебора вариантов) к более полному описанию сложных функций мозга.

Эвристическое программирование нередко противопоставляется алгоритмическому описанию [7]. При этом утверждается, что эвристики эффективны в тех случаях, когда невозможно алгоритмическое решение проблемы. В настоящее время существует широкий класс систем, для которых процесс управления алгоритмически описан. Теория алгоритмов - в ее кибернетическом аспекте - обычно определяется как дисциплина, в которой исследуются однозначно детерминированные процедуры преобразования дискретной информации в системах управления в отвлечении от материального носителя информации и границ реальных возможностей физического механизма, реализующего это преобразование. К границам реальных возможностей, от которых теория алгоритмов, понимаемая таким образом, абстрагируется в своем анализе, относятся также "продолжительность жизни" механизма во времени и пространстве и его надежность. Имеются, однако, такие системы, в которых процесс управления не описывается алгоритмически. То или иное регулирующее воздействие, нормализующее управляемый объект и приводящее в соответствие с программой его динамические характеристики, должно вырабатываться регулятором специально для данного случая.

Тем не менее противопоставление эвристического программирования алгоритмическому решению проблем не оправдано. Согласно действующему в науке принципу соответствия, понятие алгоритма как однозначно детерминированного преобразования было обобщено и распространено на класс вероятностных процессов. В. М. Глушков [8] предложил понятие алгоритма, допускающее вероятностные варианты перехода. С точки зрения такого определения алгоритма и разрабатываемой на этой основе теории алгоритмов, вполне законна задача алгоритмического описания эвристических форм работы мозга. Трудности этой задачи определяются тем, что в основе эвристических форм работы лежат алгоритмы, о которых человек обычно не может дать словесного отчета. В качестве примера "бескомпьютерной кибернетизации" инженерного творчества Ф. П. Тарасенко [9] приводит известный АРИЗ - алгоритм изобретений Г. С. Альтшулера, представляющий собой систему эвристик из изобретательской практики.

Таким образом, эвристическое программирование как сравнительно новая область кибернетики, изучающая высшие функции человеческого мозга с целью воссоздания последних в тех или иных искусственных системах, пользуется методами, которые реализуются на основе учета динамических и вероятностно-статистических законов в их диалектической связи. Метод эвристического