С переходом современной науки к изучению многофакторных, органически целостных систем, к изучению сознания выявился ряд методологических трудностей, которые в значительной мере связаны с преувеличением представлений о самостоятельности частей целого, о целом как о совокупности абсолютно отделенных друг от друга (индивидуализированных) компонентов. Нарастающее разочарование исследователей в продуктивности классической парадигмы особенно отчетливо проявляется при изучении и объяснении закономерностей развития и функционирования сложных целостных систем: биологических систем, человеческого мозга, психики, сознания. Стало ясным, что представление исследуемого объекта как совокупности отдельных компонентов, анализ отдельных его свойств чревато тенденцией к механицизму; такой подход не дает и не может дать в принципе полной картины закономерностей функционирования объекта как целого.
Известный советский физиолог Ц. К. Анохин в связи с этим отмечал, что поиски наиболее характерных черт искусственного интеллекта показали, что нейрофизиология, строящаяся только на традиционной, по преимуществу аналитической основе, не может надеяться на успех в решении данной проблемы [13]. Невозможность воссоздания целостного механизма во всем его многообразии из изолированных фрагментов и процессов подчеркивает В. Визер: “...функционирование системы только в простейших случаях может быть “разобрано” на отдельные связи и описано в аналитических понятиях. Расчленение нарушает именно ту предпосылку — целостность системы, — на которой базируется анализируемое поведение” [248 а, с. 214—215].
Такой подход не позволяет объяснить качественное своеобразие психического мышления, поскольку здесь остается в стороне основная характеристика психического — его универсальная целостность, способность охватить и создать нечто непрерывное.
Эта уникальная целостность в функционировании мозга, неаддитивность мыслительного процесса, исключающая его дробление на однородные, относительно неизменные события, как показывает анализ различных теоретико-информационных моделей, остается необъяснимой. Абсолютизация (явная или неявная) множественных представлений о мире и сознании, которая лежит в основе теоретико-информационных концепций, не позволяет подойти к пониманию целостности мышления, сознания, функционирования мозга. 142
Методологическая установка, акцентирующая внимание только на моменте множественности в понимании существенных особенностей мыслительной деятельности, сознания, господствующая в теоретико-информационных разработках, создает иллюзию возможности исчерпывающим образом объяснить природу конкретных механизмов мышления на основе информационных представлений и методов. Но это опять-таки ведет к информационному механицизму, когда подлинное объяснение подменяется попытками редуцировать мыслительную деятельность к совокупности элементарных информационных процессов.
Мысль о невозможности понять природу мышления, следуя только теоретико-информационным идеям и методам, об ошибочности “информационного” механицизма, стремление осмыслить не только технические проблемы, которые возникают при использовании кибернетических и информационных методов в изучении мыслительной деятельности, но и проблемы методологические, мировоззренческие, социальные, все чаще встречается в работах английских и американских философов, психологов, специалистов в области информатики и кибернетики — X. Дрейфуса, Дж. Вейценбаума, М. Боден.
Наиболее радикальным критиком оптимистического подхода к оценке возможностей информационного исследования мышления и отождествления мыслительных и информационных процессов является американский философ X. Дрейфус [51]. Показывая ограниченность исходных представлений, положенных в основу информационного и кибернетического подходов к изучению мыслительной деятельности, которые утверждают, что человек,— “это устройство, действующее на основе определенных правил организации, данных, имеющих вид атомарных фактов”, и его мышление можно объяснить через совокупность определенных четко фиксированных фактов (51, с. 197, 200], Дрейфус стремится найти фундаментальные отличительные черты мыслительной деятельности человека от информационных процессов, осуществляющихся в информационно-вычислительных устройствах. С его точки зрения, это — биологическое начало в человеке (роль “тела” в “организации и унификации” человеческого опыта); роль ситуаций, в которых непрерывно находится человек, как основы такого упорядочения поведения, не использующих какие-либо жесткие правила; человеческие цели и потребности как основа выделения человеком того, что для него значимо. Особое внимание он обращает при этом на целостные феномены в структуре психической деятельности, в которых “значение целого обладает приоритетом по отношению к составляющим целое элементам”. Дрейфус считает, что “наше отличие от машины вне зависимости от сложности ее конструкции связано отнюдь не с обособленной, 143 универсальной нематериальной душой, а со сложно организованным материальным телом, находящимся в самодвижении” [51, с. 200]. Исходя из этого, X. Дрейфус разрабатывает так называемый альтернативный подход к традиционным воззрениям, при котором делается акцент на роли телесной организации человека в формировании его мыслительной деятельности.
Критические замечания X. Дрейфуса относительно возможностей теоретико-информационного объяснения мышления и создания систем искусственного интеллекта, его рассуждения о роли целостных феноменов в организации мыслительной деятельности человека представляют несомненный интерес. Однако методологические проблемы, связанные с применением кибернетики и теории информации в изучении мышления, американский философ анализирует и решает с позиций экзистенциалистско-феноменологического и религиозно-мистического понимания мышления, сознания. Он, в частности, опирается на идеи Э. Гуссерля, позднего Л. Витгенштейна, М. Мерло-Понти, М. Хайдеггера, концепцию невербализуемого знания М. Поляньи. Это не позволяет ему увидеть конструктивный выход из тех “тупиковых” ситуаций, в которыми столкнулись специалисты в области информатики и кибернетики при разработке информационных моделей процессов восприятия, эмоционально-волевых аспектов процесса мышления, при проектировании систем искусственного интеллекта. Его критика не в состоянии покончить с механицизмом в понимании мышления, она приводит к агностическим выводам, к стремлению истолковать человеческий интеллект как что-то непостижимое. Полное отрицание возможности проведения каких-либо содержательных аналогий между мышлением человека и информационными процессами в компьютере, характерное для позиции Дрейфуса, не дало ему возможности решить вопрос о роли кибернетических идей и информационно-вычислительной техники в изучении мышления. Этим, по-видимому, объясняется то, что книга X. Дрейфуса вызвала негодование среди исследователей, занимающихся проблемами искусственного интеллекта [248] и по существу не способствовала преодолению неадекватной методологической установки в оценке возможностей теоретико-информационного исследования мышления.
Противником чрезмерного преувеличения роли методов и идей кибернетики и теории информации в изучении мышления, отождествления естественного и искусственного разума выступает видный специалист в области информатики Дж. Вейценбаум. Он аргументированно доказывает, основываясь на сравнительном анализе фундаментальных представлений психологии и информатики, наличие принципиальных различий между человеческим мышлением и информационными процессами в ЭВМ. 144
В основе их отождествления, считает Дж. Вейценбаум, лежит убеждение многих (несмотря на самые смутные представления о теории вычислимости и универсальности отдельных вычислительных схем) в том, что с помощью вычислительной машины можно в принципе осуществить любую эффективную процедуру. Поскольку человек, природа и общество реализуют процедуры, являющиеся в том или ином отношении “эффективными”, можно сделать вывод, что все, по меньшей мере потенциально, поддается пониманию в рамках машинных моделей и метафор (38, с. 209]. Это приводит к тому, что на основе незаконного обобщения терминов “эффективный” и “процедура” новое содержание получает и термин “понимание”: понять Х — значит написать программу для вычислительной машины, реализующую X. Кроме того, Дж. Вейценбаум показывает, что в основе “грандиозных и порочных фантазий”, компрометирующих проблему искусственного интеллекта, лежит чрезмерно упрощенное понимание естественного интеллекта.
Очень важен, с нашей точки зрения, вывод Дж. Вейценбаума о том, что неадекватная оценка возможностей информационно-вычислительной техники в изучении и воспроизведении мышления связана прежде всего с определенной методологической установкой научного исследования, “с широко распространенной механистической метафорой и глубиной ее проникновения в подсознание всей нашей культуры. Это наследие влияния, оказанного на воображение общества теми сравнительно простыми машинами, которые преобразовывали нашу жизнь в XVIII и XIX вв. Практически для каждого человека, живущего в промышленно развитой стране, “второй натурой” стало убеждение в том, что понять нечто — значит понять в терминах механистических категорий” [38, с. 297].
Выступая против крайностей в оценке возможностей информатики и кибернетики при изучении и воспроизведении мыслительной деятельности человека, Вейценбаум ставит очень важные проблемы методологического, мировоззренческого и социального характера, возникающие в рамках проблемы “вычислительные машины — мышление”. Однако “рецепты” решения их сводятся фактически к характерным для либерального гуманизма призывам отказаться от участия в аморальных (например, милитаристских) исследованиях, осознать свою ответственность перед обществом. Разработать иную методологическую основу, позволяющую преодолеть ограниченность “механистической метафоры” в научном исследовании, оставаясь на позициях стихийного материализма, известный американский специалист в области информатики не может. 145
Ошибочные мировоззренческая и методологическая позиции американских исследователей (X. Дрейфуса, Дж. Вейценбаума), основывающиеся на идеализме и метафизике, не позволяют им предложить альтернативные традиционным воззрениям подходы к особой целостности мышления, показать природу ограниченности информационного подхода в исследовании мыслительной деятельности.
В разработке более адекватных современной науке представлений о характере целостности самоорганизующихся систем и методах ее исследования конструктивной альтернативой редукционизму и идеализму является диалектико-материалистический подход. И сегодня справедливы слова Ф. Энгельса, что материалистическая диалектика — единственный, в высшей инстанции, метод мышления естествознания [1, т. 20, с. 528].
Многие исследователи полагают, что альтернативой методологической установке классической науки является системный подход. С ним и основанной на его исходных предположениях общей теорией систем связываются надежды на объяснение “парадокса целостности” сложноорганизованных систем. Но действительно ли современные разработки системного подхода способны преодолеть недостатки классической парадигмы?
Наиболее распространенное в современной науке и являющееся исходным при системном подходе понятие системы можно определить следующим образом. Система — это множество связанных между собой компонентов той или иной природы, характеризующееся определенным единством. В этом определении понятие системы сближается с более простым и абстрактным понятием математического множества, предполагающим понимание элементов множества как отдельных предметов, которые, включаясь в разнообразные связи между собой, остаются такими же, какими они были и до взаимодействия. Таким образом, наиболее общее понимание системы приближается к абстракциям классической математики, и математический аппарат теории сложных систем основывается главным образом на теории множеств, в которой система [S] представляется как отношение между множествами возможных входов [х] и выходов [у] –SМxґy [84].
Поэтому к исследованию сложных систем в рамках современных разработок системного подхода (осознанно или неосознанно) применяется все та же классическая парадигма, хотя большинство ученых подчеркивают в понимании целостности сложных систем их несуммативный характер. Это усугубляется еще и тем, что современные технические устройства, перерабатывающие информацию, по своей природе суть все те же механически целостные суммативные системы, состоящие из однородных, неизменных, четко отделенных друг от друга элементов, которые можно исследовать методами классической науки. В связи 146 с этим представление об управляющей и информационной системе сформировано на основе абсолютизации принципов организации такого типа целостных систем, а их теоретическое описание– базируется на представлении о четко очерченных множествах состояний, между которыми имеются жестко регламентированные — однозначно или вероятностно — переходы.
Предполагается, что целостность таких систем обеспечивается физически-причинными связями, которые существуют между “априорно” индивидуализированными элементами. “Между элементами множества, образующего систему, устанавливаются определенные отношения и связи. Благодаря им, набор элементов превращается в связное целое”, — так выразил В. Н. Садовский наиболее характерное для системного подхода понимание целостности, которое считается единственно возможным и которому, как полагают, нет никакой альтернативы [116].
Однако биологи, физиологи, психологи, изучающие конкретные типы органически целостных систем, отмечают существенную недостаточность таких представлений о принципах организации внутренне целостных систем. Общая теория систем, современные разработки системного подхода не вскрывают, как справедливо подчеркивает П. К. Анохин, того фактора, который из множества компонентов с беспорядочными взаимодействиями организовывает “упорядоченное множество” целостных систем. Взаимодействия как таковые, основанные на физико-химических связях, не могут сформировать целостные системы [13, с. 54].
Трудности, с которыми сталкивается применение системного подхода в психологии, отмечает ряд психологов [31; 81]. При этом подчеркивается, что трудности обусловлены невозможностью представления психических процессов и состояний через совокупность изначально обособленных компонентов. Системные представления, основанные только на понимании системы как множества компонентов, их взаимодействий и упорядоченности, неудовлетворительны и недостаточны для понимания особенностей самоорганизующихся систем, элементы которых внутренне взаимосвязаны, взаимопроникают друг в друга. Они более адекватны для исследования суммативно целостных систем, в частности современных технических устройств для переработки информации, и принципиально ограничены для понимания особой целостности биологических, физиологических, психологических систем. Преувеличение возможностей такого рода представлений во многом объясняет принципиальную ограниченность кибернетического и теоретико-информационного исследования существенно целостных, неаддитивных систем, в основе которых лежит целостность, не .поддающаяся множественному истолкованию. Этим определяются принципиальные, но не всегда осознаваемые и учитываемые трудности, встречающиеся при моделировании 147 и воспроизведении принципов организации физиологических и психологических механизмов мыслительной деятельности.
Интересные конструктивные предложения, направленные на решение проблем, связанных с трудностями понимания природы целостности биологических и социальных систем, мышления, представлены в работах Ю. А. Шрейдера [165], А. В. Брушлинского [31], В. В. Налимова [90]. В отличие от традиционных представлений, однозначно связывающих математическую теорию множеств и системный подход, Ю. А. Шрейдер показывает недостаточность теоретико-множественных понятий и теорий для адекватного изучения и описания биологического космоса. Такие системы существенно отличаются от просто состоящих из очень большого числа элементов, поскольку составлены принципиально иным образом. Их элементы не могут быть ни онтологически, ни гносеологически отделены друг от друга, индивидуализированы, т. е. они не образуют множества. Такого рода системы становятся множествами только в момент своей гибели [165]. Это отчетливо проявляется не только в биологии, но и в микромире. Например, фотон нельзя рассматривать как множество, состоящее из двух частиц — электрона и позитрона, хотя он и может превратиться в пару этих частиц; то же самое можно сказать и о протоне. Виртуальные мезоны тоже не образуют множества, так как они принципиально не индивидуализируемы. Это требует пересмотра многих “очевидных” положений современных математических теорий и концепций, принципов описания реальных объектов, поскольку они сформировались под влиянием потребностей исследования физических систем, элементы которых могут быть индивидуализированы, и обусловливает необходимость перехода от теоретико-множественных представлений к системным. Теория множеств и теория систем, считает Шрейдер, отличаются прежде всего методологически различными подходами к описанию реальности, что и приводит к определенным противоречиям теоретико-множественного и системного подходов. Главными из них являются исходные методологические представления: для теоретико-множественного подхода — положение “многое, мыслимое как единое”, для системного — “единое, мыслимое как многое”. Способ мыслить о системах как о множествах обусловлен тем, что элементы, из которых состоят множества, заранее четко определены и обладают реальностью, не зависящей от их группировки во множества. В случае же исследования более сложных систем не всегда корректно утверждать, что целое складывается из элементов или что элементы соединены в целое.
Предполагается, что путь преодоления ограниченности дескриптивного (множественного) подхода в исследовании биологического космоса связан прежде всего с отчетливым пониманием, что “система не есть множество” (т. е. не состоит из готовых элементов), 148 “а только представима как множество” [165]. Четкие множества по отношению к системам типа биологических появляются лишь в итоге их теоретического описания и изучения. В процессе описания системы дискретное множество состояний или подсистем возникает не как разбиение непрерывного пространства, или континуальное членение, на подсистемы, а как фиксирование устойчивых и четко различаемых состояний или подсистем. Иначе, система рассматривается не как “множество”, состоящее из готовых элементов, а как целостный объект, допускающий различные членения, соответствующие определенному способу изучения системы. Такой подход требует отказа от идеи, что существуют фиксированные элементарные единицы, на которые членится любая система, отказа от классического представления о континууме как множестве точек.
Для адекватного представления сложных динамических целостных систем Шрейдер вводит более широкое и менее четко определенное, чем множество, понятие “класс”. Объекты, составляющие класс, говоря вообще, неиндивидуализируемы, не открыты непосредственному наблюдению и не замкнуты как совокупность. Это позволит, по мнению ученого, использовать для описания систем такие средства математики, которые выходят за пределы классической теории множеств. Одним из них является успешно развивающаяся в современной алгебре теория категорий, другим — так называемые модели Крипке, применяемые для моделирования неклассических логик.
Однако в исследованиях Шрейдера больше акцентируется внимание на ограниченности теоретико-множественного подхода для исследования биологического космоса и на рассмотрении возможных математических теорий и концепций, более адекватных его описанию. В значительной меньшей степени разрабатываются методологические аспекты данной проблемы. В этом отношении большой интерес представляют исследования А. В. Брушлинского (напр., [31]). В них предпринимается попытка разработать методологический подход более адекватный объекту исследования современной науки — чрезвычайно сложной многофакторной динамической системы биологической и социальной природы.
Брушлинский полагает, что на разных этапах познавательной деятельности формируются различные уровни научной абстракции, отражающие разные типы взаимосвязей между компонентами объекта. Можно выделить по крайней мере два таких уровня теоретической абстракции. Первый наиболее отчетливо проявляется при исследование чрезвычайно сложных систем, в которых взаимосвязи между различными сторонами, компонентами или аспектами изначально неотделимы, неразрывны и как бы взаимопроникаемы. Второй уровень теоретической абстракции наиболее адекватен 149 исследованию таких систем, элементы которых изначально и четко отделены друг от друга физически, пространственно. С этими уровнями научной абстракции тесно связаны два соответствующих способа теоретического мышления — недизъюнктивный и дизъюнктивный [31, с, 8, 11].
Дизъюнктивность выражается в способе рассуждения по принципу “или—или”, т. е. в рассмотрении различных свойств, аспектов одного и того же объекта как взаимоисключающих. Онтологической основой такого способа мышления является существование объектов, элементы которых (детали, блоки, узлы) изначально отделены друг от друга и, участвуя в конструировании других объектов, сами от этого не изменяются. Примерами таких объектов могут служить механические системы, различного рода машины и механизмы, включая технические информационные процессоры (ЭВМ). Наиболее адекватным способом их математического описания является теория множеств, поскольку элементы математического множества рядоположны и четко отделены друг от друга внутри единого целого, объединенного какой-либо внешней связью (например, множество деревьев, множество натуральных чисел и т. п.), и при любых последующих взаимодействиях сохраняют свои исходные свойства.
Дизъюнктивный подход обоснован и правомерен на определенном этапе исследования любого объекта, пока та или иная наука имеет возможность абстрагироваться от развития изучаемых ею процессов, но оказывается существенно недостаточным на более глубоком уровне исследования, при изучении сущностных закономерностей процесса развития, различные этапы которого не могут быть представлены как относительно неизменные и однородные элементы. Возникает ряд трудно разрешимых проблем и парадоксов, объяснить которые в рамках дизъюнктивного подхода невозможно. Поэтому неизбежен переход к недизъюнктивному рассмотрению познаваемого объекта. Этот подход учитывает более сложный характер объективных отношений между свойствами, компонентами, качествами объекта, их взаимным опосредованием и основывается на более сложном уровне абстракции, реализующим существенно иной способ расчленения исследуемого объекта. Таким способом расчленения, с точки зрения Брушлинского, является анализ через синтез.
Брушлинский полагает, что недизъюнктивный, континуально-генетический способ исследования выступает одним из пока еще недостаточно разработанных вариантов системного подхода. Но при этом необходимо отчетливо различать дизъюнктивные и недизъюнктивные системы, поскольку часто и те, и другие рассматриваются просто как “целостные”, а дизъюнктивный подход ошибочно распространяют и на изначально недизъюнктивные системы. 150
Изначальная же недизъюнктивность или дизъюнктивность является прежде всего качественным свойством, что и определяет исходные предпосылки исследования. Для одного объекта характерна изначальная дизъюнктивность — единство подобных отдельных рядоположных элементов, — отправляясь от которой научный анализ идет ко всем последующим расчленениям и объединениям изучаемой системы. Качественная определенность других объектов характеризуется изначальной целостностью, недизъюнктивностью, которая последовательно дифференцируется в ходе своего развития и соответственно анализируется и синтезируется по мере ее изучения.
Наиболее интенсивно недизъюнктивный подход разрабатывается в психологии. Он открывает пути к поиску решения ряда сложных проблем в исследовании особенностей и сущности человеческой деятельности — таких, как соотношение биологического и природного, психического и физиологического, субъективного и объективного. Эти аспекты в деятельности человека часто рассматриваются как изначально рядоположные, дизъюнктивные, взаимоисключающие друг друга, что существенно затрудняет изучение их взаимосвязей и взаимообусловленности.
Недизъюнктивный подход дает возможность преодолеть ошибочные взгляды в психологическом и физиологическом исследовании отражательной деятельности головного мозга — теорию психофизиологического параллелизма и теорию взаимодействия, в основе которых — дуалистический, т. е. дизъюнктивный подход. Представление о принципиальной недизъюнктивности мышления позволяет подойти к решению проблемы сущности психического — объективно оно или субъективно, материально или идеально, поскольку снимает проблему дизъюнктивного противопоставления этих аспектов в психической деятельности.
Особый интерес представляет применение недизъюнктивного подхода к исследованию мыслительной деятельности, которая по своей природе не может быть представлена как совокупность однородных случайных, относительно неизменных событий, а является изначально целостной и неаддитивной.
Методологическое осмысление этих и других естественнонаучных изысканий, направленных на поиски способов и методов отражения феномена целостности мышления, показывает необходимость выхода за пределы классической парадигмы научного исследования, абсолютизирующей множественность, выхода к более глубокому пониманию природы целостности и методологии ее исследования — через диалектическое отрицание категории множества и состояния множественности. Этот аспект категории целостности исследован чрезвычайно мало, особенно применительно к изучению сферы мышления, сознания [157]. Но именно он, как нам 151 представляется, является наиболее конструктивным путем, позволяющим преодолеть возникшие трудности в дальнейшем конкретно-научном исследовании мышления и сознания, адекватно оценить возможности и границы применимости теоретико-информационного подхода в исследовании нейрофизиологических и психических аспектов мышления.
